Wie Algorithmen den Beruf des Controllers verändern werden

Wie verändert die Digitalisierung Berufsbilder? Macht die Automatisierung auf Basis künstlicher Intelligenz in Zukunft selbst Berufe die strategisches planen und Handeln erfordern überflüssig?

Diese Frage wird derzeit oft gestellt. Um Antworten zu finden macht es Sinn auf Berufe zu blicken, die diese Automatisierung bereits vollzogen haben bzw. mitten in diesem Prozess stecken. Die Meteorologie z.B. hat in den letzten 200 Jahren wesentliche Entwicklungen erfahren, die es möglich gemacht haben Wetterphänomene zu messen, Wirkungszusammenhänge zu identifizieren und zu quantifizieren, damit atmosphärische Prozesse zu modellieren und Wetter zu prognostizieren. Dadurch ist es gelungen Wetter zu verstehen und Prognosen modellbasiert automatisiert abzuleiten. Hat dies den Meteorologen überflüssig gemacht? Keineswegs, allerdings hat es das Berufsbild grundlegend verändert. Meteorologen arbeiten stark analytisch, interpretieren den Output modellbasierter Wetterrechnungen und müssen diese aufgrund ihres Wissens und ihrer Erfahrung ggf. anpassen. Sie stellen zudem Mittler zwischen Wettermodellen und der Realität dar indem sie Daten sammeln und integrieren, zu diesem Zweck auch mit anderen Meteorologen kollaborieren und neue Evaluationsmetriken designen, z.B. für High-Impact Events wie Stürme oder Starkregen. Die Arbeit des Meteorologen findet also unterstützt durch modellbasierte Systeme statt, aber immer mit dem Human-in-the-Loop der diese Systeme überwacht und ggf. anpasst.

Sehr ähnlich sieht die Zukunft vieler Berufe aus, in die künstliche Intelligenz Einzug halten wird. Auch die Aufgaben des Controllers werden sich bei wachsender Bedeutung der Datenanalyse verändern. Algorithmen werden den Controller nicht wie von manchen befürchtet ersetzen, jedoch besteht das Potenzial einige der Routineaufgaben zu automatisieren. Sein Wissen über fachliche Prozesse bleibt von essentieller Bedeutung. Der Controller wird weiterhin der Human-in-the-Loop bleiben, der die Aufgaben hat Daten zu sammeln, zu integrieren, Ergebnisse algorithmischer Entscheidungen zu interpretieren, ggf, zu berichtigen und damit Entscheidungen zu treffen. Welche Kenntnisse/Fähigkeiten setzt das zukünftig beim Controller voraus? Die in Zukunft benötigten Kompetenzen lassen sich in Datenkompetenz, Analysekompetenz, Technologieverständnis und Geschäftsverständnis.

Datenkompetenz bezieht sich auf die Kenntnis der vorhandenen Daten sowie die Fähigkeit diese prozess- und bereichsübergreifend zu integrieren um sie für Analysen bereit zu stellen. Analysekompetenz ist die Fähigkeit selber fortgeschrittene Analysen durchzuführen bzw. diesen Prozess steuern und die Ergebnisse interpretieren zu können. Technologieverständnis bedeutet neue technologische Entwicklungen für Datenintegration und Analyse nutzen zu können und Geschäftsverständnis bezieht sich auf Kenntnisse der Möglichkeiten Daten- und analysegetriebener Prozessoptimierung sowie Geschäftsmodelle.

Insbesondere Daten- und Analysekompetenzen sowie Technologieverständnis werden im Kurs „Data & Analytics – Einsatz moderner Analysemethoden im Controlling“ vermittelt. Das Seminar verbindet theoretisches Überblickwissen mit praktischen Übungen anhand konkreter Daten und Anwendungsfälle. Der theoretische Teil gibt einen Überblick zu den folgenden Themen

  • Die Bedeutung von Datenanalyse und Digitalisierung auf die Organisationen, ihre Prozesse und Geschäftsmodelle
  • Für das Controlling relevante Entwicklungen im Bereich Business Intelligence und Business Analytics
  • Anforderungen an das Controlling aus diesen Entwicklungen

Im praktischen Teil werden wesentliche Schritte der Datenaufbereitung, Datenanalyse und Ergebnispräsentation anhand eines praktischen Beispiels mit Hilfe der Analysesoftware KNIME erarbeitet. Dabei liegt der Fokus darauf

  • Analyseprobleme zu formulieren
  • Daten aufzubereiten
  • Muster in Daten zu identifizieren
  • Ergebnisse zu interpretieren.

Weitere Infos rund um den Lehrgang zum Certified Controller finden Sie auf unserer Website.

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