Prognosen, eingebettet dort, wo die Entscheidung fällt
Eine Prognose, die in einem Dashboard lebt, das niemand öffnet, ist ein Forschungsprojekt. Wir bauen Nachfrage-, Preis- und Risikomodelle, eingebettet in die Werkzeuge, in denen die Entscheidung tatsächlich fällt — validiert gegen Ihre bisherige Methode, ehrlich bei ihren Fehlerspannen und ohne Sentimentalität abgeschaltet, wenn sie die Baseline nicht mehr schlagen.
Entscheidungen, die wir modellieren
Überall dort, wo heute ein Mensch auf Basis der Vorjahreszahlen plus Bauchgefühl entscheidet.
Nachfrageprognose
Absatz, Last und Kapazität prognostiziert in der Granularität, in der Sie planen — mit Unsicherheitsspannen statt einzelner Zahlen.
Preise & Umsatz
Preissensitivität und Umsatzwirkung modelliert, bevor Sie sich festlegen — Szenario-Antworten in Minuten statt Quartalen.
Risiko-Scoring
Kredit-, Abwanderungs- und Betrugsrisiken bewertet — mit Erklärungen, denen ein Prüfer oder eine Aufsichtsbehörde folgen kann.
Kapazität & Planung
Personal, Bestand und Einsatzplanung auf Basis der Prognose statt Vorjahr plus Sicherheitsmarge.
Die Baseline muss verlieren — fair
Ihre bisherige Methode — wie informell auch immer — ist der Platzhirsch. Das Modell geht nur live, wenn es sie auf Ihrer eigenen Historie schlägt.
Entscheidung und Baseline benennen
Welche Entscheidung, getroffen von wem, wie oft — und wie groß der Fehler der bisherigen Methode tatsächlich ist. Das ist die Zahl, die es zu schlagen gilt.
Backtest vor der Umsetzung
Das Modell tritt auf Ihren historischen Daten gegen die Baseline an. Kann es dort nicht gewinnen, sagen wir es Ihnen und hören auf.
In den Workflow einbetten
Die Prognose erscheint im Planungs-Screen, im Preistool, in der Einsatzplanung — dort, wo die Entscheidung fällt, mit angezeigter Konfidenz.
Ehrlich überwachen
Der Fehler wird kontinuierlich gegen Ist-Werte und gegen die Baseline verfolgt. Modelle driften; unsere sagen es laut.
Was mit jedem Modell ausgeliefert wird
Evidenz vor dem Deployment, Ehrlichkeit danach.
Common questions
Wie genau wird die Prognose sein?
Das beantwortet der Backtest mit Ihren Daten, bevor Sie sich festlegen — jede frühere Genauigkeitsaussage wäre Marketing. Was wir vorab versprechen, ist die Methode: Ihre bisherige Vorgehensweise in einem fairen historischen Test schlagen — oder wir raten vom Deployment ab.
Unsere Planer werden keiner Blackbox vertrauen.
Sollten sie auch nicht. Deshalb kommt die Prognose mit Fehlerspannen, Treiber-Erklärungen und sichtbarer Bilanz — und deshalb können Planer immer übersteuern, wobei Übersteuerungen protokolliert werden und in die Verbesserung einfließen.
Wie viele historische Daten brauchen wir?
Typischerweise 2–3 Jahre für saisonale Muster — die ehrliche Antwort liefert aber der Machbarkeitssprint: Manchmal kompensieren externe Signale eine dünne Historie, manchmal nicht.
Was passiert, wenn die Welt sich verschiebt und das Modell bricht?
Das Drift-Monitoring fängt es ab: Der Fehler gegen Ist-Werte wird kontinuierlich verfolgt, Alarme schlagen bei Verschlechterung an, und Retraining ist eine Pipeline, kein Projekt. Unter wirklich beispiellosen Bedingungen meldet das System "niedrige Konfidenz" — was selbst eine nützliche Information ist.
Ein Prognosemodell, das der Handelsdesk tatsächlich nutzt — täglich
Eingebettet in den Planungs-Workflow und ehrlich bei seinen Fehlerspannen — genau deshalb ist es noch im Einsatz.
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Wie groß ist Ihr aktueller Prognosefehler?
Wenn Sie es nicht wissen, ist das der erste Befund — das Diagnosegespräch ist kostenlos.