Heute schon wissen, was morgen läuft

Oft müssen Handwerker schnell etwas entscheiden. Manche verlassen sich dabei vor allem auf ihr Bauchgefühl. In Folge neun unserer KI-Serie sehen wir, dass unsere digitale Assistenz KaI dagegen auf handfeste Daten setzt.

Dieser Artikel gehört zum Themen-Special Künstliche Intelligenz im Handwerk – eine Assistenz namens KaI

Das Bauchgefühl ist eine intuitive, nicht-rationale Einschätzung, die bei Prognosen eine Rolle spielen kann – vor allem, wenn schnelle Entscheidungen gefragt sind. Doch was wäre, wenn Sie Ihre Entscheidungen nicht nur auf Erfahrung stützen müssten, sondern die unbewussten Muster aufgezeigt bekommen und sich somit auf handfeste Daten stützen könnten? Hier kommt unsere digitale Assistenz KaI ins Spiel. KaI analysiert Daten, erkennt Muster und hilft, bessere Entscheidungen zu treffen. Klingt kompliziert? Ist es nicht. Denn KaI arbeitet im Hintergrund und liefert verständliche, direkt umsetzbare Ergebnisse.

KaI nutzt verschiedene Methoden, um Prognosen zu erstellen – je nachdem, welche Daten vorliegen und welches Ziel verfolgt wird. Die drei wichtigsten Ansätze sind: Zeitreihenprognose, abhängigkeitsbasierte Prognose und klassifikationsbasierte Prognose.

Wenn Zeit die beste Informationsquelle ist

Bei der Zeitreihenprognose analysiert KaI historische Daten, die über einen bestimmten Zeitraum gesammelt wurden. Ziel ist es, Muster wie Trends, Saisonalitäten oder Zyklen zu erkennen und daraus zukünftige Entwicklungen abzuleiten. Eine Zeitreihe ist eine chronologische Folge von Messwerten – zum Beispiel monatlicher Umsatz, Temperaturdaten, Verkaufszahlen, Maschinenlaufzeiten oder Energieverbrauch.

Neben dem wesentlichen Vorteil – der Verbesserung der Entscheidungsgrundlage – werden die Entscheidungen transparent. Zeitreihenprognosen sind oft der erste Schritt zu intelligenten Systemen, zum Beispiel automatische Bestellungen oder dynamische Preisgestaltung. Insgesamt bieten zeitreihenbasierte Prognosen eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage und sind ein wichtiger Baustein auf dem Weg zur Digitalisierung und Automatisierung.

Wenn viele Faktoren zusammenspielen

Manche Dinge sind nicht nur eine Frage der Zeit. Oft hängt eine Entwicklung nicht nur von einem einzelnen Faktor ab. Vielleicht fragen Sie sich: Wie beeinflusst das Wetter die Nachfrage nach bestimmten Dienstleistungen? Oder wie wirkt sich ein neuer Preis oder eine Werbekampagne auf Ihre Auftragseingänge aus? KaI kann solche Zusammenhänge analysieren und berücksichtigt dabei verschiedenste Einflussgrößen – sowohl aus Ihren internen Daten als auch aus externen Quellen wie Wetterdaten, regionalen Trends oder Marktbewegungen.

Angenommen, Sie sind im Bereich Sonnenschutz tätig. Sie bieten Markisen, Jalousien und Außenrollläden an. Sie wissen aus Erfahrung, dass warme Temperaturen den Verkauf ankurbeln – aber wie stark und wann genau? Eine abhängigkeitsbasierte Prognose würde nicht nur die Verkaufszahlen der letzten Jahre betrachten, sondern auch:

• den Strompreis,
• die Wetterprognosen,
• die wirtschaftliche Lage im Land,
• die Verfügbarkeit von Förderprogrammen,
• und bereits vorhandene Solaranlagen einbeziehen.

Bei dieser Art der Prognose geht es also darum, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren zu berücksichtigen, um zukünftige Entwicklungen zu erkennen. Daraus ergibt sich eine präzise Prognose: Zum Beispiel, dass an warmen, sonnigen Frühlingstagen mit mehr als 20 Grad und guten Wetterprognosen für den Sommer die Nachfrage um 35 Prozent ansteigt. Sie können dann gezielt Werbung schalten, Lagerbestände aufstocken und Ihre Montagekapazitäten darauf vorbereiten.

KI-Serie und Anwendungsbeispiele Alle Teile der KI-Serie finden Sie in unserem Themen-Special "Künstliche Intelligenz im Handwerk – eine Assistenz namens KaI".

Darüber hinaus gibt es auf handwerksblatt.de weitere Beiträge über KI, beispielsweise die Online-Artikel "Eine mächtig schlaue Art zu kommunizieren" über die Voicemail-App mit KI-Chatbot des Start-ups "meiti", "KI – so profitieren Handwerker im Betriebsalltag" oder "ChatGPT: Mit KI Zeit und Geld sparen" aus dem Themen-Special "Digitales Handwerk". 

Entscheidungen im Ja/Nein-Stil

Nicht jede Frage im Alltag dreht sich um Zahlen. Manchmal geht es um einfache Entscheidungen: Kommt ein Kunde wieder? Wird ein Auftrag storniert? Ist ein Gerät bald defekt oder nicht? KaI kann solche Fragen mit Hilfe von klassifikationsbasierten Prognosen beantworten. KaI hilft Ihnen dabei, solche Ja-Nein-Entscheidungen anhand von Mustern zu treffen, die aus Ihren bisherigen Daten gelernt wurden.

KaI erkennt wiederkehrende Verhaltensweisen und kann daraus ableiten, wie sich eine bestimmte Kundschaft, ein Auftrag oder Zustand wahrscheinlich entwickeln wird. Es wird also nicht ein Zahlenwert vorhergesagt, sondern eine Kategorie oder Entscheidung – also eine Klassifikation. Diese kann binär sein, wie "Ja" oder "Nein". Aber auch mehrere Klassen umfassen, wie "niedrige", "mittlere" oder "hohe" Wahrscheinlichkeit. Denken Sie an Ihre Flotte von Baumaschinen, deren Zustand Sie regelmäßig überprüfen. Kai analysiert die Sensordaten – etwa Temperaturen, Vibrationen oder Laufzeiten – und erkennt frühzeitig Anzeichen für Verschleiß oder mögliche Ausfälle. So können Sie Instandhaltungsmaßnahmen frühzeitig einleiten, bevor ein ernsthafter Schaden entsteht.

Damit KaI gute Prognosen liefern kann, braucht KaI Daten. Das können einfache Excel-Tabellen sein, Sensordaten von Maschinen oder Verkaufszahlen aus dem Kassensystem. Je mehr und je besser die Daten, desto genauer die Vorhersagen. Aber keine Sorge: KaI kommt auch mit kleinen Datenmengen zurecht und lernt mit der Zeit dazu.

Eines gibt es noch zu beachten: Bitte denken Sie beim Einsatz von KI immer daran: KI ist nur ein Algorithmus und hat keine Intelligenz. Das heißt, KI macht Fehler.

Die Autorin ist Mitarbeiterin des vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten Mittelstand-Digital Zentrums Handwerk. Es unterstützt Handwerksbetriebe und Handwerksorganisationen seit 2016 dabei, die Chancen digitaler Technologien, Prozesse und Geschäftsmodelle zu nutzen – kostenfrei, anbieterneutral und deutschlandweit. Seit 2024 liegt ein besonderer Fokus auf künstlicher Intelligenz.

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