{"id":53396,"date":"2025-04-07T14:30:06","date_gmt":"2025-04-07T12:30:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ak-online.de\/?p=53396"},"modified":"2025-04-16T11:01:01","modified_gmt":"2025-04-16T09:01:01","slug":"kuenstliche-intelligenz-echte-fehler-warum-auch-ki-prognosen-nicht-alles-vorhersagen-koennen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/kuenstliche-intelligenz-echte-fehler-warum-auch-ki-prognosen-nicht-alles-vorhersagen-koennen\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz, echte Fehler \u2013 warum auch KI-Prognosen nicht alles vorhersagen k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"53396\" class=\"elementor elementor-53396\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-35284412 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"35284412\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-1776e598\" data-id=\"1776e598\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8e15fdd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8e15fdd\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">K\u00fcnstliche Intelligenz, echte Fehler \u2013 warum auch KI-Prognosen nicht alles vorhersagen k\u00f6nnen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8cd4234 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8cd4234\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Zwischen Wunsch und Wirklichkeit \u2013 wenn KI zur Prognose-Hoffnung wird<\/strong><\/p>\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz gilt als Schl\u00fcsseltechnologie f\u00fcr die Absatzprognose der Zukunft. In Whitepapers, Webinaren und unz\u00e4hligen LinkedIn-Posts wird sie als der Gamechanger im Supply Chain Management schlechthin gehandelt: pr\u00e4zise, lernf\u00e4hig, skalierbar. Wer k\u00f6nnte da widerstehen?<\/p>\n<p>Herr Schneider ist Leiter Demand Management in einem mittelst\u00e4ndischen Industrieunternehmen. Seit Monaten besch\u00e4ftigt er sich intensiv mit den M\u00f6glichkeiten k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Absatzplanung. Auf LinkedIn, in Webinaren und Fachartikeln liest und h\u00f6rt er von beeindruckenden Erfolgen \u2013 die Rede ist von selbstlernenden Prognosemodellen, die zuverl\u00e4ssig Trends erkennen, Schwankungen ausgleichen und selbst f\u00fcr komplexe Artikel stabile Forecasts liefern sollen.<\/p>\n<p>Und tats\u00e4chlich: Die klassische statistische Prognose st\u00f6\u00dft im Alltag oft an ihre Grenzen. Vor allem bei den \u201eProblemkindern\u201c im Sortiment \u2013 Artikeln mit sporadischem Verbrauch, stark schwankender Nachfrage oder abrupten Strukturbr\u00fcchen. Etwa wenn ein Konkurrenzprodukt pl\u00f6tzlich vom Markt verschwindet oder ein Kunde von heute auf morgen sein Bestellverhalten \u00e4ndert.<\/p>\n<p>Die Hoffnung liegt auf KI-Prognosen: K\u00f6nnen sie endlich dort Abhilfe schaffen, wo statistische Methoden unzuverl\u00e4ssige Prognosen liefern?<\/p>\n<p>Doch genau hier beginnt die eigentliche Geschichte. Denn auch moderne KI-Prognosen haben Grenzen \u2013 nicht, weil sie \u201eschlecht\u201c sind, sondern weil sie auf Daten basieren, und Daten allein nie die ganze Wahrheit sagen. Wer das versteht, kann die Potenziale von KI-Prognosen viel besser einsch\u00e4tzen \u2013 und nutzen.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-584362a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"584362a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>In diesem Beitrag zeigen wir, wo KI-Prognosen an ihre Grenzen sto\u00dfen, warum das ganz normal ist \u2013 und was Sie tun k\u00f6nnen, um trotzdem bessere Prognosen zu erhalten \u2013 mit der richtigen Mischung aus klassischer Absatzplanung, statistischen Verfahren und KI-basierten Prognosemodellen:<\/p>\n<ul>\n<li>Was sind die typischen Stolpersteine bei KI-Prognosen?<\/li>\n<li>Welche Herausforderungen sind hausgemacht \u2013 und welche systembedingt?<\/li>\n<li>Und wie lassen sich Schw\u00e4chen ausgleichen, statt sie zu verdr\u00e4ngen?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Am Ende wissen Sie, warum KI nicht alles kann \u2013 aber dort, wo sie richtig eingesetzt wird, ein echter Gewinn sein kann.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91b2cbb elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"91b2cbb\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"585\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/KI-ist-kein-Orakel-1024x585.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-53410\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/KI-ist-kein-Orakel-1024x585.jpg 1024w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/KI-ist-kein-Orakel-300x171.jpg 300w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/KI-ist-kein-Orakel-768x439.jpg 768w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/KI-ist-kein-Orakel-900x514.jpg 900w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/KI-ist-kein-Orakel.jpg 1344w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" title=\"KI ist kein Orakel | Abels &amp; Kemmner -  Supply Chain Management\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0a198a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d0a198a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>KI ist kein Orakel<\/strong><\/p>\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz verspricht viel \u2013 und wird oft mit noch mehr Erwartungen \u00fcberfrachtet. Gerade im Supply Chain Management hei\u00dft es h\u00e4ufig: &#8220;Endlich pr\u00e4zise Prognosen, endlich automatisiertes Forecasting, endlich weniger Planungsaufwand\u201c. Und es stimmt ja: KI kann vieles. Was aber oft zu kurz kommt, ist ein n\u00fcchterner Blick auf die Voraussetzungen \u2013 und auf die Grenzen.<\/p>\n<p>In vielen Artikeln, Webinaren und LinkedIn-Posts werden die Erfolge von KI-gest\u00fctzten Prognosen gefeiert, aber wenig \u00fcber die Voraussetzungen gesprochen, unter denen diese Erfolge \u00fcberhaupt m\u00f6glich sind. Fakt ist: Auch KI kann die Zukunft nicht vorhersagen. Sie erkennt Muster &#8211; nicht mehr und nicht weniger. Im internationalen Kontext spricht man in diesem Zusammenhang h\u00e4ufig von Demand Forecasting, also der datenbasierten Bedarfsplanung mit Hilfe intelligenter Verfahren. Und das auch nur, wenn diese Muster irgendwo in den historischen Daten vorhanden sind.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-88b02f2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"88b02f2\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Im Gegensatz zu klassischen statistischen Verfahren k\u00f6nnen KI-Prognosen aber noch einige weitere Vorteile ausspielen:<\/p>\n<ul>\n<li>Sie kann externe Daten einbeziehen, z.\u202fB. Wetter, Feiertage, wirtschaftliche Indikatoren.<\/li>\n<li>Sie lernt mit jedem neuen Datenpunkt weiter und entwickelt sich dynamisch. Sie optimiert sich also kontinuierlich selbst \u2013 was in modernen Forecast-Modellen insbesondere beim Einsatz von Machine Learning ein gro\u00dfer Vorteil sein kann.<\/li>\n<li>Sie erkennt komplexere Zusammenh\u00e4nge, etwa durch Klassifikation nach Produkttyp, ABC-\/XYZ-Merkmalen oder anderen Attributen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Doch auch hier gilt: Nur wenn die Vergangenheit einen verl\u00e4sslichen Hinweis auf die Zukunft gibt, kann die KI daraus sinnvolle Prognosen ableiten. Ohne eine qualitativ hochwertige, ausreichend gro\u00dfe und relevante Datenbasis ist jede KI \u2013 so modern sie auch sein mag \u2013 letztlich ein Papiertiger.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a79b5b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2a79b5b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"585\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Ohne-Fundament-keine-Vorhersage-1024x585.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-53412\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Ohne-Fundament-keine-Vorhersage-1024x585.jpg 1024w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Ohne-Fundament-keine-Vorhersage-300x171.jpg 300w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Ohne-Fundament-keine-Vorhersage-768x439.jpg 768w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Ohne-Fundament-keine-Vorhersage-900x514.jpg 900w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Ohne-Fundament-keine-Vorhersage.jpg 1344w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" title=\"Ohne Fundament keine Vorhersage | Abels &amp; Kemmner -  Supply Chain Management\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cfb62bc elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cfb62bc\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Ohne Fundament keine Vorhersage: Warum sporadische Artikel ein Problem bleiben<\/strong><\/p>\n<p>Ein KI-Modell lebt \u2013 wie jedes datenbasierte Verfahren \u2013 von der Qualit\u00e4t und Quantit\u00e4t seiner Eingangsdaten. Und genau hier zeigt sich in der Praxis eine der gr\u00f6\u00dften Problemzonen: viele Unternehmen haben eine Vielzahl von Artikeln im Portfolio, deren Absatzverl\u00e4ufe schlicht zu d\u00fcnn oder zu unregelm\u00e4\u00dfig sind, um daraus eine belastbare Prognose abzuleiten.<\/p>\n<p>Ein typisches Beispiel: Ein Artikel, der in den letzten zw\u00f6lf Monaten nur an zwei oder drei Zeitpunkten \u00fcberhaupt verkauft wurde. Vielleicht, weil er nur bei Bedarf bestellt wird. Vielleicht, weil er eine sehr spezifische Anwendung hat. F\u00fcr Menschen ist dieses Verhalten einigerma\u00dfen plausibel erkl\u00e4rbar \u2013 f\u00fcr ein KI-Modell jedoch bleibt es ein R\u00e4tsel.<\/p>\n<p>Die Herausforderung dabei: Ein Modell kann nur lernen, wenn es eine gewisse Regelm\u00e4\u00dfigkeit oder wenigstens statistisch verwertbare Muster erkennt; und vor allem genug Datenpunkte hat. Doch in F\u00e4llen wie diesen ist die Datenlage schlicht zu d\u00fcnn. Und das gilt nicht nur f\u00fcr KI \u2013 auch klassische statistische Prognoseverfahren wie exponentielle Gl\u00e4ttung oder gleitende Durchschnitte scheitern hier. Durch die Nutzung von externen Faktoren wie Wirtschaftsindikatoren oder das Hinzuf\u00fcgen von Merkmalen (&#8220;Features&#8221;) als weitere Dateninputs mag die KI fr\u00fcher in der Lage sein, einigerma\u00dfen brauchbare Prognosen zu liefern, vielleicht schon bei sechs Monaten Verbrauch in den letzten 12 Monaten statt erst bei acht, aber irgendwann ist auch f\u00fcr die KI Schluss mit lustig.<\/p>\n<p>Was h\u00e4ufig \u00fcbersehen wird: KI ist keine Wundermaschine, die mit magischer Intelligenz die L\u00fccken f\u00fcllt. Sie ist keine Fee am Wegrand, die mit ihrem Zauberstab auf magische Weise Datenl\u00fccken f\u00fcllen kann. Wer zu wenig oder zu inkonsistente Daten einspeist, bekommt auch mit dem besten Algorithmus keine verl\u00e4sslichen Ergebnisse. Der Glaube, dass \u201eKI das schon richten wird\u201c, ist ein Trugschluss \u2013 zumindest dann, wenn das n\u00f6tige Datenfutter fehlt.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3cdef8d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3cdef8d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"585\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wenn-der-Verbrauch-kein-Muster-kennt-\u2013-und-der-Algorithmus-keine-Chance-hat-1024x585.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-53414\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wenn-der-Verbrauch-kein-Muster-kennt-\u2013-und-der-Algorithmus-keine-Chance-hat-1024x585.jpg 1024w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wenn-der-Verbrauch-kein-Muster-kennt-\u2013-und-der-Algorithmus-keine-Chance-hat-300x171.jpg 300w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wenn-der-Verbrauch-kein-Muster-kennt-\u2013-und-der-Algorithmus-keine-Chance-hat-768x439.jpg 768w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wenn-der-Verbrauch-kein-Muster-kennt-\u2013-und-der-Algorithmus-keine-Chance-hat-900x514.jpg 900w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wenn-der-Verbrauch-kein-Muster-kennt-\u2013-und-der-Algorithmus-keine-Chance-hat.jpg 1344w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" title=\"Wenn der Verbrauch kein Muster kennt \u2013 und der Algorithmus keine Chance hat | Abels &amp; Kemmner -  Supply Chain Management\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4000d1b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4000d1b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Wenn der Verbrauch kein Muster kennt \u2013 und der Algorithmus keine Chance hat<\/strong><\/p>\n<p>Manche Artikel verhalten sich wie wilde Pferde: Sie lassen sich einfach nicht z\u00e4hmen \u2013 weder durch klassische Prognosemethoden noch durch moderne KI. Ihre Verbr\u00e4uche schwanken scheinbar willk\u00fcrlich, die Nachfragemuster sind unklar, die Einflussfaktoren diffus.<\/p>\n<p>Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Artikel, der im ersten Quartal kaum nachgefragt wird, dann pl\u00f6tzlich im Juni einen Peak erlebt, im Juli wieder abf\u00e4llt \u2013 und im Oktober unerwartet nochmal durchstartet. Ohne externe Anhaltspunkte, wie z.\u202fB. eine Sonderaktion, ein Gro\u00dfauftrag oder ein saisonaler Effekt, bleibt diese Dynamik f\u00fcr das Modell ein R\u00e4tsel.<\/p>\n<p>Noch kritischer wird es bei Strukturbr\u00fcchen: Ein Konkurrenzprodukt f\u00e4llt pl\u00f6tzlich vom Markt, ein neuer Kunde ordert regelm\u00e4\u00dfig gr\u00f6\u00dfere Mengen, oder ein Lieferantwechsel ver\u00e4ndert das Bestellverhalten. All das sind Ver\u00e4nderungen, die sich weder in der Historie ank\u00fcndigen noch vom Algorithmus vorab \u201egelernt\u201c werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Hier zeigt sich eine zentrale Schw\u00e4che datengetriebener Systeme: Sie sind auf Muster angewiesen, die sich in der Vergangenheit manifestiert haben. Wenn sich das Systemumfeld jedoch abrupt ver\u00e4ndert, fehlt die Grundlage.<\/p>\n<p>Die Konsequenz: Auch das beste KI-Modell kann solche Br\u00fcche nicht zuverl\u00e4ssig antizipieren. Ohne Kontextinformationen \u2013 also ohne die menschliche F\u00e4higkeit, Marktentwicklungen einzuordnen \u2013 bleibt die Prognose ein Schuss ins Dunkle.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-545c593 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"545c593\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"585\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wie-falsche-Parameter-und-schlechte-Datenquellen-Prognosen-verzerren-koennen-1024x585.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-53416\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wie-falsche-Parameter-und-schlechte-Datenquellen-Prognosen-verzerren-koennen-1024x585.jpg 1024w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wie-falsche-Parameter-und-schlechte-Datenquellen-Prognosen-verzerren-koennen-300x171.jpg 300w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wie-falsche-Parameter-und-schlechte-Datenquellen-Prognosen-verzerren-koennen-768x439.jpg 768w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wie-falsche-Parameter-und-schlechte-Datenquellen-Prognosen-verzerren-koennen-900x514.jpg 900w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Wie-falsche-Parameter-und-schlechte-Datenquellen-Prognosen-verzerren-koennen.jpg 1344w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" title=\"Wie falsche Parameter und schlechte Datenquellen Prognosen verzerren k\u00f6nnen | Abels &amp; Kemmner -  Supply Chain Management\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9fcdc54 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9fcdc54\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Wie falsche Parameter und schlechte Datenquellen Prognosen verzerren k\u00f6nnen<\/strong><\/p>\n<p>So leistungsf\u00e4hig KI-Modelle auch sein m\u00f6gen \u2013 sie sind nicht immun gegen schlechte Grundlagen. Ein falsches Setup, fehlerhafte Daten oder ungeeignete Parametrierung f\u00fchren schnell dazu, dass aus einem vielversprechenden Prognosemodell ein unterdurchschnittlicher Ergebnislieferant wird.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63ab151 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"63ab151\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Im Alltag begegnen uns immer wieder typische Fehlerquellen, die in der Praxis viel h\u00e4ufiger vorkommen, als man denkt:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Verzerrte historische Daten<\/strong>: Sonderaktionen, Promotions oder Einmal-Ereignisse werden oft nicht korrekt erfasst oder gekennzeichnet. Besonders die Pandemiejahre oder Krisenphasen k\u00f6nnen die Historie massiv verzerren, ohne dass das Modell dies \u201ewei\u00df\u201c.<\/li>\n<li><strong>Unvollst\u00e4ndige Datens\u00e4tze<\/strong>: Fehlende Zeitr\u00e4ume, Absatzkan\u00e4le oder L\u00fccken durch Systemumstellungen sind Gift f\u00fcr jedes Prognosemodell \u2013 egal ob klassisch oder KI-basiert.<\/li>\n<li><strong>Overfitting oder Underfitting<\/strong>: Wird das Modell auf zu viele oder zu wenige, daf\u00fcr aber sehr spezifische Artikel trainiert, kann es entweder zu feinf\u00fchlig (Overfitting) oder zu oberfl\u00e4chlich (Underfitting) reagieren \u2013 beides ist f\u00fcr die Praxis wenig hilfreich.<\/li>\n<li><strong>Falsch aggregierte Daten<\/strong>: Wenn Prognosen nicht auf Einzelartikel-Ebene (z.\u202fB. SKU) erfolgen, sondern auf h\u00f6her aggregierten Ebenen, gehen wichtige Unterschiede verloren. Ein Klassiker: Auf Produktgruppenebene wirkt alles stabil \u2013 auf SKU-Ebene herrscht Chaos. Und dieses Chaos flie\u00dft direkt in die Produktion \u00fcber die Produktionsplanung, die zwangsl\u00e4ufig auf SKU-Ebene geschieht.<\/li>\n<li><strong>Ungepflegte Stammdaten<\/strong>: Veraltete Artikelinformationen, insbesonders falsche Kategorien f\u00fchren zu Fehlern \u2013 insbesondere beim sogenannten Feature Engineering, also dem Herausarbeiten relevanter Einflussgr\u00f6\u00dfen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Was hilft? Ein durchg\u00e4ngiges, strukturiertes Datenqualit\u00e4tsmanagement. Und vor allem: Die enge Zusammenarbeit zwischen Demand Planning und Stammdatenmanagement. Denn Qualit\u00e4tssicherung ist keine rein technische Disziplin \u2013 sondern gelebte interdisziplin\u00e4re Verantwortung.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-524f569 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"524f569\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"585\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Warum-Erfahrung-Intuition-und-Marktkenntnis-weiterhin-zaehlen-1024x585.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-53418\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Warum-Erfahrung-Intuition-und-Marktkenntnis-weiterhin-zaehlen-1024x585.jpg 1024w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Warum-Erfahrung-Intuition-und-Marktkenntnis-weiterhin-zaehlen-300x171.jpg 300w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Warum-Erfahrung-Intuition-und-Marktkenntnis-weiterhin-zaehlen-768x439.jpg 768w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Warum-Erfahrung-Intuition-und-Marktkenntnis-weiterhin-zaehlen-900x514.jpg 900w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Warum-Erfahrung-Intuition-und-Marktkenntnis-weiterhin-zaehlen.jpg 1344w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" title=\"Warum Erfahrung, Intuition und Marktkenntnis weiterhin z\u00e4hlen | Abels &amp; Kemmner -  Supply Chain Management\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-304f127 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"304f127\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Warum Erfahrung, Intuition und Marktkenntnis weiterhin z\u00e4hlen<\/strong><\/p>\n<p>So viel KI auch leisten kann \u2013 sie hat (noch) keine Intuition. Sie versteht keine Ironie, kennt keine Marktger\u00fcchte und liest keine Kunden-E-Mails zwischen den Zeilen. Genau das aber macht erfahrene Planerinnen und Planer nach wie vor so wertvoll.<\/p>\n<p>Ein Praxisbeispiel: Ein KI-Modell prognostiziert f\u00fcr einen Artikel einen signifikanten R\u00fcckgang, weil in den letzten Monaten kaum Bewegung war. Die Planerin jedoch wei\u00df aus Gespr\u00e4chen mit dem Vertrieb: Ein neuer Rahmenvertrag steht kurz vor der Unterzeichnung. Die vermeintlich schlechte Absatzprognose wird also bald Makulatur sein \u2013 wenn niemand rechtzeitig eingreift.<\/p>\n<p>KI kann viel, aber sie braucht Kontrolle. Sie ist kein Autopilot, sondern ein Co-Pilot: leistungsf\u00e4hig, schnell, analytisch \u2013 aber nicht unfehlbar. Gerade bei Ausrei\u00dfern, bei einmaligen Marktereignissen oder bei Produkten mit strategischer Bedeutung ist das Zusammenspiel aus Mensch und Maschine entscheidend.<\/p>\n<p>Die besten Forecasts entstehen dort, wo Planungsverantwortliche die KI verstehen, ihre Ergebnisse kritisch reflektieren und gegebenenfalls \u00fcbersteuern. Denn: Nur wer das System kennt, kann es auch sinnvoll nutzen.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e43b14d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e43b14d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"585\" src=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/So-holen-Sie-das-Beste-aus-Ihren-KI-Prognosen-heraus-1024x585.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-53420\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/So-holen-Sie-das-Beste-aus-Ihren-KI-Prognosen-heraus-1024x585.jpg 1024w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/So-holen-Sie-das-Beste-aus-Ihren-KI-Prognosen-heraus-300x171.jpg 300w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/So-holen-Sie-das-Beste-aus-Ihren-KI-Prognosen-heraus-768x439.jpg 768w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/So-holen-Sie-das-Beste-aus-Ihren-KI-Prognosen-heraus-900x514.jpg 900w, https:\/\/www.ak-online.de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/So-holen-Sie-das-Beste-aus-Ihren-KI-Prognosen-heraus.jpg 1344w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" title=\"So holen Sie das Beste aus Ihren KI-Prognosen heraus | Abels &amp; Kemmner -  Supply Chain Management\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3eb30f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d3eb30f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>So holen Sie das Beste aus Ihren KI-Prognosen heraus<\/strong><\/p>\n<p>Der erste Schritt zu stabileren Prognosen liegt darin, Fehlerquellen fr\u00fchzeitig zu erkennen. Viele Probleme lassen sich vermeiden, wenn man sich regelm\u00e4\u00dfig Zeit nimmt, die Modelle zu \u00fcberpr\u00fcfen, deren Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und bewusst nicht in einen automatisierten Modus zu verfallen. Denn wer Prognosen einfach durchlaufen l\u00e4sst, ohne sie zu reflektieren, riskiert, falsche Annahmen fortzuschreiben \u2013 sei es durch veraltete Daten, unber\u00fccksichtigte Ausrei\u00dfer oder externe Effekte, die im Modell schlicht nicht abgebildet sind.<\/p>\n<p>Auch das Monitoring von KI-Modellen ist kein Selbstzweck. Es geht nicht darum, die Maschine zu \u00fcberwachen \u2013 sondern darum, zu verstehen, wie sie tickt. Interpretation wird zur Pflicht, nicht zur K\u00fcr.<\/p>\n<p>Und schlie\u00dflich: Die besten Ergebnisse entstehen immer im Zusammenspiel. Mensch und Maschine erg\u00e4nzen sich \u2013 aber nur, wenn beide ihre St\u00e4rken einbringen d\u00fcrfen.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0b8570d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0b8570d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>\ud83d\udccc <strong>Mini-Checkliste \u2013 3 Hebel f\u00fcr bessere KI-Prognosen:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Datenqualit\u00e4t aktiv sichern:<\/strong><br \/>Pr\u00fcfen Sie regelm\u00e4\u00dfig, ob Ihre Eingangsdaten vollst\u00e4ndig, korrekt und konsistent sind. Das betrifft nicht nur Absatzdaten, sondern auch Stammdaten wie Produkttypen, Kundenzuordnungen oder produktspezifische Merkmale wie Lebenszyklusphasen oder ABC-\/XYZ-Klassifizierungen.<\/li>\n<li><strong>Prognosen regelm\u00e4\u00dfig challengen:<\/strong><br \/>Nehmen Sie Prognosen nicht als gegeben hin. Hinterfragen Sie sie. Stimmen sie mit Ihrem Bauchgef\u00fchl, mit den Marktr\u00fcckmeldungen oder mit aktuellen Entwicklungen \u00fcberein?<\/li>\n<li><strong>Fachwissen konsequent integrieren:<\/strong><br \/>Bringen Sie Wissen \u00fcber Marktmechanismen, Kundenverhalten oder Sortimentsstrategien aktiv in das Modell-Setup und die Interpretation der Ergebnisse ein. Ohne Kontext bleibt auch die beste KI blind.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wer diese drei Punkte beherzigt, schafft die Grundlage daf\u00fcr, dass KI-Prognosen nicht nur technisch spannend, sondern auch praktisch belastbar werden.<\/p>\n<p>Und genau hier schlie\u00dft sich der Kreis \u2013 Zeit f\u00fcr ein Fazit mit Blick nach vorn.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e0cf68 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3e0cf68\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Grenzen kennen, Potenziale nutzen \u2013 und mehr erfahren<\/strong><\/p>\n<p>Herr Schneider blickt heute mit deutlich realistischeren Erwartungen auf das Thema KI-Prognosen. Die Anfangseuphorie ist einer reflektierten Einsch\u00e4tzung gewichen \u2013 und genau das hat seine Planungsqualit\u00e4t sp\u00fcrbar verbessert. Er nutzt KI dort, wo sie wirklich besser ist als die klassischen statistischen Verfahren und so echten Mehrwert bringt. Und er verl\u00e4sst sich auf seine Erfahrung, wenn die Datenlage d\u00fcnn oder der Markt instabil ist. Statt sich auf die eine perfekte L\u00f6sung zu verlassen, setzt er auf eine intelligente Kombination: Menschliches Urteilsverm\u00f6gen plus algorithmische Analyse, Statistik und KI jeweils wo es am besten passt.<\/p>\n<p>Das Fazit: Wer die Grenzen kennt, kann die St\u00e4rken gezielter nutzen. KI ist kein Allheilmittel \u2013 aber ein m\u00e4chtiges Werkzeug, wenn man es richtig einsetzt. Es braucht gutes Datenmaterial, ein tragf\u00e4higes Setup und Menschen, die wissen, was sie tun.<\/p>\n<p>Das Fazit: Wer die Grenzen kennt, kann die St\u00e4rken gezielter nutzen. KI ist kein Allheilmittel \u2013 aber ein m\u00e4chtiges Werkzeug, wenn man es richtig einsetzt. Es braucht gutes Datenmaterial, ein tragf\u00e4higes Setup und Menschen, die wissen, was sie tun.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f3f017 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3f3f017\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>\ud83d\udcc5 <strong>Neugierig geworden?<\/strong> Dann laden wir Sie herzlich ein zu unserer Online Live Session am <strong>14. Mai um 10:00 Uhr<\/strong>:<\/p>\n<p><strong>\u201eDie Potenziale von KI-Prognosen entdecken\u201c<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Grundlagen von KI-Prognosen<\/li>\n<li>Praxiswissen aus realen Projekten<\/li>\n<li>Fallbeispiele aus der Planung<\/li>\n<\/ul>\n<p>\ud83d\udc49 Jetzt <a href=\"https:\/\/forms.office.com\/Pages\/ResponsePage.aspx?id=a24gBn9VEEuRZ7bnOYH35Nfi6LXQQKJOjD5SC3xU02NUM1lRSEJOR0JPVDhVV01HT1RVSEVRSVNROS4u\"><strong><u>hier<\/u><\/strong><\/a> anmelden, mitreden und den n\u00e4chsten Schritt in Richtung smarter Prognosen gehen!<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zwischen Wunsch und Wirklichkeit \u2013 wenn KI zur Prognose-Hoffnung wird K\u00fcnstliche Intelligenz gilt als Schl\u00fcsseltechnologie f\u00fcr die Absatzprognose der Zukunft. 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