Datenanalyse und Controlling mit künstlicher Intelligenz ist eine KI-Inhouse-Schulung für Controlling-, Finanz-, Analyse- und Führungsteams, die Daten schneller auswerten, Reporting-Prozesse beschleunigen und Entscheidungen belastbarer vorbereiten möchten.

Die Bildungsakademie am Rosental bietet diesen Kurs branchenübergreifend, überregional und in der gesamten DACH-Region an: für Unternehmen, Behörden, Verbände und Organisationen in Deutschland, Österreich und der Schweiz – als Inhouse-Schulung beim Kunden oder als Live-Online-Workshop.

Unter Leitung von Kay Schönewerk, Leiter der Bildungsakademie am Rosental, wird der Kurs als firmeninternes Seminar konzipiert: mit Blick auf vorhandene Datenprozesse, typische Berichtswege, Entscheidungsroutinen, Rollen im Controlling und den konkreten Reifegrad der Organisation im Umgang mit KI.

 

 

Unser maßgeschneiderter Inhouse-Kurs für Ihr Team

Wählen Sie bei Ihrer Anfrage zwischen einer Inhouse-Präsenz-Schulung an Ihrem Standort oder einem Live-Online-Workshop mit Ihrem Team. Die Inhalte werden auf Ihre Organisation, Ihre Datenlandschaft, Ihre Tool-Umgebung und Ihre konkreten Fragestellungen im Controlling zugeschnitten.

 

 

Worum es in dieser KI-Inhouse-Schulung geht

Viele Organisationen verfügen über große Datenmengen, zahlreiche Excel-Dateien, BI-Dashboards, Power-BI-Auswertungen, ERP-Exporte, CRM-Daten und wiederkehrende Reporting-Routinen. Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch darin, aus diesen Daten schneller belastbare Erkenntnisse abzuleiten und sie verständlich für Geschäftsführung, Fachbereiche, Projektteams oder Verwaltungseinheiten aufzubereiten.

Die Inhouse-Schulung zeigt, wie künstliche Intelligenz Controlling- und Analyseprozesse sinnvoll unterstützen kann: von der Strukturierung großer Datenbestände über Mustererkennung und Forecasting bis hin zur verständlichen Zusammenfassung komplexer Kennzahlen. Dabei werden auch Grenzen, Datenschutz, Datenqualität, Prüfpflichten und KI-Kompetenz im Sinne der KI-Verordnung thematisiert.

Für einen vertiefenden Überblick über das gesamte Themenfeld empfehlen wir zusätzlich den Themen-Hub zu KI-Inhouse-Schulungen. Dort finden Sie weitere Orientierung zu Einsatzfeldern, Zielgruppen und typischen Schulungsformaten.

 
 

Konkreter Nutzen für Controlling, Datenanalyse und Management

Der Kurs vermittelt nicht nur Grundlagenwissen zu künstlicher Intelligenz, sondern übersetzt KI-Anwendungen in konkrete Arbeitssituationen aus Datenanalyse, Controlling und Unternehmenssteuerung. Teilnehmende lernen, wo KI echten Mehrwert schafft und wo menschliche Prüfung, fachliche Einordnung und Governance unverzichtbar bleiben.

• Schnellere Datenaufbereitung: Datenbestände strukturieren, bereinigen, zusammenfassen und für Analysen vorbereiten.
• Bessere Entscheidungsgrundlagen: Kennzahlen, Trends und Auffälligkeiten mit KI-Unterstützung verständlicher interpretieren.
• Effizienteres Reporting: Management-Reports, Abweichungsanalysen und Kommentierungen schneller vorbereiten.
• Stärkere Forecasts: Prognosen, Szenarien und Planungsannahmen systematischer entwickeln.
• Konkrete Tool-Kompetenz: ChatGPT, Microsoft Copilot, Excel, Power Query und Power BI für typische Analyse- und Reportingaufgaben einordnen.
• Dokumentierbare KI-Kompetenz: Die Schulung unterstützt Organisationen dabei, KI-Kompetenz im Sinne von Art. 4 der KI-Verordnung strukturiert aufzubauen, ohne eine amtliche Zertifizierung zu ersetzen.
• Messbare Arbeitsentlastung als Pilotziel: Für wiederkehrende Reporting-Kommentare kann in vielen Organisationen eine Reduktion des manuellen Entwurfsaufwands um 20 bis 30 Prozent innerhalb von 6 bis 8 Wochen als realistisches Transferziel definiert werden, sofern Datenbasis, Freigaben und Prüfprozesse passen.
• Mehr Sicherheit im KI-Einsatz: Fehlerhafte Daten, Halluzinationen, Datenschutzprobleme und unklare Verantwortlichkeiten erkennen.
• Bessere Zusammenarbeit: Controlling, Geschäftsführung, IT und Fachbereiche auf ein gemeinsames Verständnis bringen.

Wenn Ihre Organisation KI nicht nur im Controlling, sondern auch in strategischen Führungsentscheidungen einsetzen möchte, kann ergänzend die Inhouse-Schulung „KI in der Unternehmensführung“ sinnvoll sein. Ergänzende Fragen zur Einführung, Auswahl und Anpassung solcher Formate beantworten wir im KI-FAQ der Bildungsakademie am Rosental.

 
 

Für wen ist der Inhouse-Kurs geeignet?

Die Schulung richtet sich an Teams und Verantwortliche, die mit Zahlen, Daten, Berichten, Analysen oder strategischen Entscheidungen arbeiten. Sie eignet sich besonders für Organisationen, die KI nicht isoliert in einzelnen Pilotprojekten testen möchten, sondern strukturiert in bestehende Arbeitsprozesse einordnen wollen.

• Controlling-Teams, die Reporting, Forecasting, Budgetplanung und Abweichungsanalysen effizienter gestalten möchten.
• Finanz- und Rechnungswesen, das KI-gestützte Auswertungen, Plausibilitätsprüfungen und Kommentierungen besser verstehen will.
• Geschäftsführung und Bereichsleitungen, die datenbasierte Entscheidungen schneller und nachvollziehbarer vorbereiten möchten.
• Data Analysts und BI-Verantwortliche, die KI-Methoden in Analyseprozesse integrieren wollen.
• IT- und Digitalteams, die Fachbereiche beim sicheren Einsatz von KI unterstützen.
• Projektmanagement, HR, Marketing und Vertrieb, wenn datenbasierte Steuerung, Kennzahlen und Auswertung eine wichtige Rolle spielen.

Der Kurs kann für Einsteigerteams, fortgeschrittene Controlling-Abteilungen oder gemischte Gruppen aus Fachbereichen, IT und Führungskräften angepasst werden. Für angrenzende Fragestellungen im Finanzbereich passt zusätzlich die Inhouse-Schulung „KI in Finanz- & Rechnungswesen“.

 
 

Typische Inhalte der Schulung

Die konkreten Inhalte werden vorab auf Ihre Organisation abgestimmt. In vielen Inhouse-Schulungen stehen folgende Themen im Mittelpunkt:

 

Themenbereich	Praxisbezug im Kurs
Grundlagen künstlicher Intelligenz	Einordnung von generativer KI, Machine Learning, Automatisierung und KI-Kompetenz für Datenanalyse und Controlling.
Datenqualität und Datenstruktur	Warum KI-Ergebnisse nur so belastbar sind wie Datenbasis, Kontext, Fragestellung und Prüfprozess.
Excel, Power Query und Datenaufbereitung	Typische Tabellenlogik, Datenbereinigung, Transformation, Zusammenführung und Vorbereitung von Analysefragen.
Power BI und Management-Reporting	KI-gestützte Unterstützung bei Dashboards, Kennzahlenkommentaren, Berichtslogik und Entscheidungsunterlagen.
ChatGPT im Analyseprozess	Strukturierung von Analysefragen, Zusammenfassung von Rohnotizen, Formulierung von Berichtstexten und Prüfung von Argumentationsketten.
Microsoft Copilot im Office-Umfeld	Einordnung von Copilot-Anwendungen in Excel, Word, PowerPoint, Teams und Microsoft-365-Prozesse.
Forecasting und Predictive Analytics	Grundlagen von Prognosen, Szenarien, Mustererkennung und Plausibilisierung datenbasierter Vorhersagen.
Controlling-Prozesse	Einsatzmöglichkeiten bei Budgetplanung, Kostenanalyse, Abweichungsanalyse, Ergebnissteuerung und Monatsreporting.
Prompting für Analyse- und Controlling-Aufgaben	Formulierung präziser Arbeitsaufträge, Rollenbeschreibungen, Prüfhinweise, Datenkontexte und Ergebnisformate.
EU AI Act / KI-Verordnung Art. 4	Aufbau von KI-Kompetenz als dokumentierbarer Qualifizierungsbaustein für Beschäftigte, die KI-Systeme nutzen oder bewerten.
Datenschutz, Compliance und Governance	Abgrenzung zwischen unkritischen Übungsdaten, internen Daten, personenbezogenen Daten und sensiblen Unternehmensinformationen.
Grenzen und Fehlerrisiken	Umgang mit Halluzinationen, Scheingenauigkeit, unvollständigen Daten, falschen Korrelationen und automatisierten Fehlinterpretationen.
Transfer in die Organisation	Entwicklung erster Use Cases, Rollenklärung, Prüfprozesse, Tool-Regeln und nächster Schritte für den sicheren KI-Einsatz.

 
 

Die BARO-CONTROL-Methode für KI im Controlling

Für diese Schulung nutzt die Bildungsakademie am Rosental [BARO] die BARO-CONTROL-Methode. Sie verbindet Datenkompetenz, KI-Kompetenz, Tool-Praxis und Governance in einem klaren Arbeitsmodell, das besonders für Controlling-, Finanz- und Reportingteams geeignet ist.

• C – Context: Welche Daten, Berichte, Rollen und Entscheidungsprozesse prägen die Organisation?
• O – Objectives: Welche Ziele sollen durch KI unterstützt werden: Zeitgewinn, bessere Analyse, verständlichere Reports?
• N – Numbers: Welche Kennzahlen, Datenquellen, Tabellen und Reports sind wirklich relevant?
• T – Tools: Welche Rolle spielen ChatGPT, Microsoft Copilot, Excel, Power Query und Power BI im jeweiligen Arbeitsprozess?
• R – Review: Wie werden KI-Ausgaben auf Plausibilität, Datenqualität, Vollständigkeit und fachliche Richtigkeit geprüft?
• O – Ownership: Wer trägt Verantwortung für Daten, Freigaben, Berichte, Entscheidungen und finale Kommunikation?
• L – Learning Loop: Wie werden Prompts, Vorlagen, Regeln und Anwendungsfälle nach der Schulung verbessert?

Die Methode hilft, KI nicht als isoliertes Tool-Thema zu behandeln, sondern als strukturierten Bestandteil von Analyse-, Reporting- und Entscheidungsprozessen.

 
 

Praxisbeispiele aus Datenanalyse und Controlling

Der Kurs arbeitet mit typischen Aufgaben aus dem Arbeitsalltag. Je nach Zielgruppe können dabei eigene anonymisierte Beispiele, neutrale Übungsdaten oder vorbereitete Szenarien genutzt werden.

• KI-gestützte Zusammenfassung eines Monatsreportings für die Geschäftsführung.
• Strukturierung von Abweichungsanalysen mit Ursachen, Risiken und empfohlenen nächsten Schritten.
• Erstellung erster Szenarien für Umsatz-, Kosten- oder Kapazitätsentwicklungen.
• Formulierung verständlicher Management-Kommentare aus Tabellen, Kennzahlen und Rohnotizen.
• Entwicklung von Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Controlling-Aufgaben.
• Vergleich, wann ChatGPT, Microsoft Copilot, Excel, Power Query oder Power BI sinnvoll eingesetzt werden.
• Bewertung, welche Daten in KI-Systeme eingegeben werden dürfen und welche nicht.
• Prüfung von KI-Ausgaben auf Plausibilität, Vollständigkeit und fachliche Belastbarkeit.

Mehr Einblicke in konkrete Umsetzungen finden Sie in den KI-Case-Studies der Bildungsakademie am Rosental.

 
 

Kursfeedback aus der Praxis

„Der Workshop hat uns geholfen, KI nicht nur als Tool-Spielerei zu sehen, sondern als strukturierten Baustein für Reporting, Forecasting und Entscheidungsunterlagen. Besonders hilfreich waren die Übungen mit Excel, Power Query, Power BI, ChatGPT und Microsoft Copilot, weil wir direkt gesehen haben, welche Aufgaben sich beschleunigen lassen und wo fachliche Prüfung zwingend bleibt.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Controlling-Leitung, mittelständisches Industrieunternehmen

Solche Rückmeldungen sind für die Kursentwicklung wichtig, weil sie zeigen, welche Inhalte im Arbeitsalltag tatsächlich genutzt werden: nicht die abstrakte Diskussion über KI, sondern bessere Fragen, sauberere Datenlogik, klarere Prüfprozesse und verständlichere Management-Kommunikation.

 
 

Warum Datenkompetenz und KI-Kompetenz zusammengehören

KI kann Datenanalyse und Controlling beschleunigen, ersetzt aber nicht das fachliche Urteil. Gerade im Controlling ist entscheidend, ob Zahlen korrekt interpretiert, Annahmen offengelegt und Risiken sauber eingeordnet werden. Eine KI-Ausgabe kann sprachlich überzeugend wirken und dennoch fachlich falsch, unvollständig oder irreführend sein.

Deshalb verbindet die Schulung technisches Grundverständnis mit praktischer Urteilskompetenz. Teilnehmende lernen, KI nicht blind zu übernehmen, sondern gezielt einzusetzen, kritisch zu prüfen und sinnvoll in vorhandene Entscheidungsprozesse einzubetten.

Fachliche Grundlagen zu Machine Learning und Predictive Analytics zeigen, wie stark KI-gestützte Analysen von Datenqualität, Modellverständnis und sauberer Interpretation abhängen. Für die regulatorische Einordnung von KI-Kompetenz verweist die Europäische Kommission auf Art. 4 der KI-Verordnung zur AI Literacy: EU AI Act Service Desk: Article 4.

 
 

Was Teilnehmende nach der Schulung besser können

Nach dem Inhouse-Kurs verfügen Teilnehmende über ein realistisches Verständnis dafür, wie KI in Datenanalyse und Controlling eingesetzt werden kann. Sie können typische Anwendungsfälle besser beurteilen, einfache KI-gestützte Arbeitsabläufe selbst erproben und Risiken professioneller einschätzen.

• Sie erkennen geeignete und ungeeignete KI-Anwendungsfälle im Controlling.
• Sie können ChatGPT, Microsoft Copilot, Excel, Power Query und Power BI gezielter für Analyse-, Strukturierungs- und Reportingaufgaben einordnen.
• Sie formulieren bessere Prompts für Tabellen, Kennzahlen, Berichte und Management-Zusammenfassungen.
• Sie prüfen KI-Ergebnisse kritischer und erkennen typische Fehlerquellen.
• Sie unterscheiden zwischen öffentlichen, internen, vertraulichen und personenbezogenen Daten.
• Sie entwickeln erste Ideen für KI-Workflows, die zu den eigenen Prozessen passen.
• Sie können Chancen, Grenzen und Voraussetzungen gegenüber Führungskräften oder Fachbereichen klarer erklären.
• Sie erhalten eine nachvollziehbare Grundlage, um KI-Kompetenz im Sinne der KI-Verordnung intern zu dokumentieren.

 
 

Format: Inhouse beim Kunden oder Live-Online

Die Schulung wird ausschließlich als firmeninternes Format durchgeführt. Es handelt sich nicht um ein offenes Seminar mit Einzelbuchungen. Dadurch können Inhalte, Beispiele, Diskussionen und Übungen gezielt auf Ihre Organisation zugeschnitten werden.

• Inhouse beim Kunden: Präsenzformat für Teams, Abteilungen oder bereichsübergreifende Gruppen an Ihrem Standort.
• Live-Online: Interaktiver Online-Workshop mit Übungen, Diskussionen und transferorientierten Arbeitsphasen.
• Individuelle Anpassung: Abstimmung auf Datenreife, Tool-Landschaft, Zielgruppen, Rollen und konkrete Controlling-Prozesse.
• Praxisorientierter Transfer: Entwicklung erster Use Cases, Prompt-Vorlagen und Leitplanken für den Arbeitsalltag.
• Optionale Transferphase: Nach 4 bis 8 Wochen kann ein Follow-up genutzt werden, um Pilotprozesse, Prompt-Vorlagen und Tool-Regeln zu überprüfen.

Weitere KI-Kursangebote finden Sie in der Übersicht der KI-Inhouse-Kurse. Für Führungsteams, die Datenanalyse stärker mit Strategie, Entscheidungsarchitektur und Organisationsentwicklung verbinden möchten, ist zusätzlich die Inhouse-Schulung „KI in der Unternehmensführung“ relevant.

 
 

Einordnung durch die Bildungsakademie am Rosental

„KI wird im Controlling nicht dadurch wirksam, dass ein Tool eingeführt wird. Entscheidend ist, ob Teams lernen, Datenqualität, fachliche Plausibilität, Verantwortung und Arbeitsprozess gemeinsam zu betrachten. Genau dort setzt diese Inhouse-Schulung an.“

Kay Schönewerk, Leiter der Bildungsakademie am Rosental

Die Bildungsakademie am Rosental versteht KI-Schulungen als organisationsbezogene Qualifizierung. Im Mittelpunkt stehen nicht abstrakte Zukunftsversprechen, sondern konkrete Arbeitsfähigkeit: Was kann ein Team morgen besser, sicherer oder schneller erledigen? Wo braucht es Regeln? Und wo muss KI bewusst begrenzt werden?

 
 

Pro und Contra: Chancen realistisch bewerten

Ein professioneller KI-Einsatz im Controlling braucht Begeisterung für neue Möglichkeiten, aber auch nüchterne Risikobewertung. Die Schulung macht beides sichtbar.

 

Chancen	Grenzen und Risiken
Schnellere Analyse großer Datenmengen und strukturierter Rohinformationen.	Fehlerhafte oder unvollständige Daten führen zu unzuverlässigen Ergebnissen.
Effizientere Erstellung von Berichten, Zusammenfassungen und Entscheidungsvorlagen.	KI kann plausibel klingende, aber fachlich falsche Aussagen erzeugen.
Bessere Mustererkennung, Szenarioarbeit und erste Forecasting-Unterstützung.	Prognosen müssen fachlich geprüft und mit Kontextwissen abgeglichen werden.
Entlastung bei Routineaufgaben im Reporting und in der Kommentierung.	Datenschutz, Vertraulichkeit und Zugriffsrechte müssen klar geregelt sein.
Dokumentierbarer Beitrag zum Aufbau von KI-Kompetenz in der Organisation.	Eine Schulung ersetzt keine vollständige Rechtsprüfung, keine Datenschutz-Folgenabschätzung und kein internes KI-Governance-System.
Stärkere Zusammenarbeit zwischen Controlling, IT, Management und Fachbereichen.	Ohne Governance entstehen Schattenprozesse, Tool-Wildwuchs und Verantwortungsunklarheit.

 
 

FAQ zur Inhouse-Schulung Datenanalyse und Controlling mit KI

Was lernt unser Team in dieser KI-Inhouse-Schulung?

Ihr Team lernt, wie künstliche Intelligenz Datenanalyse, Reporting, Forecasting und Controlling-Prozesse praktisch unterstützen kann. Dazu gehören Grundlagen zu KI, konkrete Anwendungsfälle, Prompting für Analyseaufgaben, sichere Tool-Nutzung, Datenqualität, Plausibilitätsprüfung und Datenschutz. Der Schwerpunkt liegt auf direkt nutzbaren Arbeitsweisen für den beruflichen Alltag.

Gilt die Schulung als Kompetenznachweis nach KI-VO Art. 4?

Die Schulung kann als dokumentierbarer Qualifizierungsbaustein für KI-Kompetenz im Sinne von Art. 4 der KI-Verordnung genutzt werden, ersetzt aber keinen amtlichen Nachweis und keine juristische Einzelfallprüfung. Organisationen können Agenda, Teilnehmendenkreis, Lernziele, Inhalte und Teilnahmebestätigungen dokumentieren, um nachvollziehbar zu zeigen, dass Mitarbeitende im konkreten Nutzungskontext zu Chancen, Grenzen, Risiken und verantwortlicher KI-Anwendung geschult wurden.

Welche Tools werden konkret behandelt?

Typischerweise werden ChatGPT, Microsoft Copilot, Excel, Power Query und Power BI behandelt. Je nach Organisation können weitere Anwendungen hinzukommen, etwa unternehmensinterne BI-Systeme, ERP-Exporte, CRM-Auswertungen oder spezielle Reporting-Tools. Entscheidend ist nicht die Tool-Liste, sondern die Frage, wie diese Werkzeuge in Datenaufbereitung, Analyse, Kommentierung, Forecasting und Entscheidungsunterstützung sicher eingesetzt werden.

Ist der Kurs eher technisch oder fachlich ausgerichtet?

Der Kurs ist fachlich-praktisch ausgerichtet und wird an den Kenntnisstand Ihrer Gruppe angepasst. Technische Grundlagen werden verständlich erklärt, ohne den Kurs zu einer reinen Programmier- oder Data-Science-Schulung zu machen. Für fortgeschrittene Gruppen können technische Aspekte wie Datenmodelle, Schnittstellen, Power Query, Power BI, Automatisierung oder BI-Prozesse vertieft werden.

Welche Vorkenntnisse benötigen Teilnehmende?

Grundkenntnisse in Controlling, Datenanalyse, Reporting oder Fachbereichssteuerung sind hilfreich. KI-Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich. Die Schulung kann so aufgebaut werden, dass Einsteiger zunächst ein tragfähiges Grundverständnis entwickeln und erfahrene Teilnehmende anschließend tiefer in Use Cases, Prompting, Datenqualität, Power-BI-Logik und Governance einsteigen.

Können eigene Daten oder Beispiele eingebunden werden?

Ja, eigene Beispiele können eingebunden werden, sofern sie vorab anonymisiert oder datenschutzkonform vorbereitet werden. Häufig arbeiten Teams mit neutralisierten Reports, typischen Kennzahlen, Beispieltabellen, Prozessbeschreibungen oder fiktiven Datensätzen, die reale Arbeitssituationen abbilden, ohne vertrauliche Informationen offenzulegen.

Wie hilft KI konkret im Controlling?

KI kann Controlling-Teams bei der Strukturierung von Daten, beim Erkennen von Auffälligkeiten, bei der Vorbereitung von Abweichungsanalysen, bei Management-Kommentaren, bei Szenarien und bei der verständlichen Aufbereitung von Kennzahlen unterstützen. Die fachliche Bewertung bleibt jedoch Aufgabe des Menschen, insbesondere bei Planungsannahmen, Ergebnisinterpretation und Handlungsempfehlungen.

Wie wird Datenschutz im Kurs berücksichtigt?

Datenschutz ist ein zentraler Bestandteil der Schulung. Teilnehmende lernen, welche Datenarten kritisch sind, welche Informationen nicht in öffentliche KI-Systeme gehören und wie Organisationen Leitplanken für den KI-Einsatz entwickeln können. Dabei geht es auch um Vertraulichkeit, personenbezogene Daten, interne Berichte, Berechtigungskonzepte und Freigabeprozesse.

Ist die Schulung für Führungskräfte geeignet?

Ja, besonders Führungskräfte profitieren von einem besseren Verständnis für Chancen, Grenzen und Voraussetzungen KI-gestützter Datenarbeit. Sie lernen, realistische Erwartungen zu formulieren, Use Cases zu priorisieren, Risiken einzuschätzen und KI nicht nur als Tool-, sondern als Organisations-, Führungs- und Governance-Aufgabe zu betrachten.

Wie lange dauert die Inhouse-Schulung?

Die Dauer wird individuell abgestimmt. Häufig eignet sich ein kompakter Tagesworkshop für den Einstieg. Für Teams mit konkreten Datenprozessen, mehreren Zielgruppen oder vertiefenden Praxisübungen kann ein mehrteiliges Format sinnvoll sein, zum Beispiel mit Vorabklärung, Workshop, Pilotaufgabe und Transfertermin nach 4 bis 8 Wochen.

Kann die Schulung online durchgeführt werden?

Ja, die Schulung kann als Live-Online-Workshop durchgeführt werden. Dieses Format eignet sich besonders für verteilte Teams, mehrere Standorte oder Organisationen, die erste Grundlagen und konkrete Übungen digital umsetzen möchten. Auch online bleibt der Kurs interaktiv und kann mit Bildschirmfreigabe, Tool-Demos, Gruppenübungen und gemeinsamen Prompt-Reviews gestaltet werden.

Welche Ergebnisse können wir nach der Schulung erwarten?

Realistische Ergebnisse sind ein gemeinsames Grundverständnis im Team, konkrete Anwendungsfälle für Datenanalyse und Controlling, bessere Prompt-Vorlagen, mehr Sicherheit bei Datenschutz- und Prüfprozessen sowie eine klarere Einschätzung, wo KI kurzfristig Nutzen bringt und wo weitere technische oder organisatorische Voraussetzungen nötig sind.

Für welche Branchen ist die Schulung geeignet?

Die Schulung ist branchenübergreifend geeignet, weil Controlling, Reporting, Kennzahlensteuerung und Datenanalyse in sehr vielen Organisationen vorkommen. Typische Einsatzfelder liegen in Industrie, Dienstleistung, Handel, Verwaltung, Verbänden, Gesundheitswirtschaft, Bildung, Logistik, Energie, Finanzwesen und technologieorientierten Organisationen. Die Beispiele werden jeweils an die Branche, Datenlage und Steuerungslogik angepasst.

Wie wird der Kurs branchenspezifisch angepasst?

Vor der Schulung werden Zielgruppe, Datenquellen, Berichtstypen, Kennzahlen, Tool-Umgebung und typische Entscheidungssituationen abgefragt. Dadurch können Beispiele gezielt auf Monatsreporting, Kostenstellen, Vertriebscontrolling, Projektcontrolling, Personalcontrolling, Produktionskennzahlen, Verwaltungsberichte oder Management-Dashboards zugeschnitten werden. Die Schulung bleibt dadurch praxisnah und vermeidet generische KI-Demonstrationen.

Welche Rollen sollten teilnehmen?

Sinnvoll ist eine gemischte Gruppe aus Controlling, Finanzwesen, BI, IT, Geschäftsführung, Bereichsleitung und ausgewählten Fachbereichen. Dadurch werden technische Machbarkeit, Datenqualität, fachliche Interpretation und Entscheidungsbedarf gemeinsam betrachtet. Besonders wirksam ist das Format, wenn neben Anwenderinnen und Anwendern auch Personen teilnehmen, die über Prozesse, Freigaben oder Reportingstandards entscheiden.

Was unterscheidet diesen Kurs von „KI in Finanz- & Rechnungswesen“?

Dieser Kurs fokussiert Datenanalyse, Controlling, Reporting, Forecasting und Management-Kommentierung. Die Inhouse-Schulung „KI in Finanz- & Rechnungswesen“ behandelt stärker finanznahe Prozesse wie Rechnungswesen, Beleglogik, Buchhaltungsabläufe, Finanzkommunikation und operative Finanzprozesse. Beide Kurse können kombiniert werden, wenn Controlling und Rechnungswesen gemeinsam qualifiziert werden sollen.

Was unterscheidet diesen Kurs von „KI in der Unternehmensführung“?

Dieser Kurs konzentriert sich auf Daten, Kennzahlen, Analysen und Controlling-Prozesse. Die Schulung „KI in der Unternehmensführung“ betrachtet stärker Strategie, Entscheidungsarchitektur, Führung, Organisation, Risikoabwägung und KI-Rollout auf Leitungsebene. Für Geschäftsführungen kann die Kombination sinnvoll sein: erst strategische Einordnung, dann vertiefende Anwendung in Datenanalyse und Controlling.

Wie werden Excel und Power Query eingebunden?

Excel und Power Query werden als praxisnahe Werkzeuge für Datenaufbereitung, Tabellenlogik, Transformation und erste Analyseprozesse betrachtet. Die Schulung kann zeigen, wie Daten aus verschiedenen Quellen strukturiert, bereinigt und für KI-gestützte Fragestellungen vorbereitet werden. Dabei geht es nicht um vollständige Excel-Schulung, sondern um den sinnvollen Anschluss an KI-gestützte Analyse- und Reportingprozesse.

Welche Rolle spielt Power BI im Kurs?

Power BI kann im Kurs als Beispiel für Business Intelligence, Dashboards, Kennzahlenlogik und Management-Reporting genutzt werden. Teilnehmende lernen, wie KI bei der Interpretation von Kennzahlen, der Formulierung von Berichtskommentaren und der Entwicklung besserer Analysefragen unterstützen kann. Die Schulung ersetzt keine vollständige Power-BI-Implementierung, hilft aber bei der besseren Nutzung vorhandener Reports.

Was ist der Unterschied zwischen ChatGPT und Microsoft Copilot im Controlling?

ChatGPT eignet sich häufig für Analysefragen, Strukturierung, Textentwürfe, Plausibilitätschecks, Szenarien und Prompt-Training. Microsoft Copilot ist stärker in Microsoft-365-Arbeitsumgebungen eingebunden und kann je nach Lizenz- und Rechtekonzept in Excel, Word, PowerPoint, Teams oder Outlook unterstützen. Im Kurs wird verglichen, welches Werkzeug für welche Aufgabe, Datenlage und Sicherheitsanforderung sinnvoll ist.

Wie wird Prompting für Kennzahlen und Reports trainiert?

Teilnehmende lernen, Analyse-Prompts nicht allgemein, sondern mit Rolle, Ziel, Datenkontext, Kennzahlenlogik, Prüfauftrag und Ausgabeformat zu formulieren. Beispielhaft werden Prompts für Abweichungsanalysen, Monatsberichte, Management-Zusammenfassungen, Risikoübersichten, Szenariovergleiche und Handlungsempfehlungen entwickelt. Wichtig ist dabei immer die fachliche Prüfung durch die verantwortlichen Personen.

Wie vermeiden wir Halluzinationen und falsche Schlussfolgerungen?

Halluzinationen lassen sich nicht vollständig ausschließen, aber durch klare Prompts, begrenzte Datenkontexte, Quellenprüfung, Plausibilitätsfragen, Gegenchecks und definierte Freigabeprozesse deutlich besser kontrollieren. Die Schulung zeigt typische Fehlerbilder: erfundene Zusammenhänge, falsche Korrelationen, Scheingenauigkeit, unzulässige Verallgemeinerungen und überzeugend formulierte, aber fachlich unzureichende Aussagen.

Wie lässt sich der Nutzen oder ROI der Schulung bewerten?

Der Nutzen lässt sich über konkrete Pilotziele bewerten, etwa weniger manueller Aufwand bei Berichtskommentaren, schnellere Vorstrukturierung von Abweichungsanalysen, bessere Prompt-Vorlagen oder klarere Tool-Regeln. Ein realistisches Startziel kann sein, innerhalb von 6 bis 8 Wochen einen wiederkehrenden Reportingprozess so zu verbessern, dass Entwurfs-, Strukturierungs- oder Kommentierungsaufwand um 20 bis 30 Prozent sinkt.

Unterstützt die Schulung auch Rollout und Change Management?

Ja, der Kurs kann als Einstieg in einen strukturierten KI-Rollout genutzt werden. Dabei werden nicht nur Tools gezeigt, sondern auch Rollen, Regeln, Freigaben, Akzeptanzfragen und Kommunikationsbedarfe betrachtet. Gerade im Controlling ist wichtig, dass KI nicht als Kontrollverlust erlebt wird, sondern als Unterstützung für bessere Analysen, klarere Berichte und nachvollziehbare Entscheidungen.

Wie sieht ein sinnvolles Aufbauformat aus?

Ein sinnvolles Aufbauformat besteht häufig aus Vorabklärung, Inhouse-Workshop, Pilotaufgabe und Follow-up. In der Vorabklärung werden Zielgruppe, Tools und Prozesse geklärt. Im Workshop werden Grundlagen, Beispiele und Übungen bearbeitet. Danach testet das Team ausgewählte Use Cases. Im Follow-up nach 4 bis 8 Wochen werden Ergebnisse, Hürden und nächste Schritte bewertet.

Kann die Schulung mit einem Transfertermin ergänzt werden?

Ja, ein Transfertermin ist besonders sinnvoll, wenn die Organisation konkrete KI-Anwendungsfälle im Controlling umsetzen möchte. In diesem Termin können Prompt-Vorlagen, erste Pilotberichte, Tool-Regeln, Datenschutzfragen und Erfahrungen aus der Anwendung überprüft werden. Dadurch wird aus einem einmaligen Workshop ein besser verankerter Lern- und Umsetzungsprozess.

Können im Kurs interne KI-Leitlinien entstehen?

Ja, die Schulung kann erste Bausteine für interne Leitlinien liefern. Dazu gehören Regeln für erlaubte und nicht erlaubte Daten, Tool-Nutzung, Prüfpflichten, Freigaben, Verantwortlichkeiten und Dokumentation. Vollständige Governance-Dokumente ersetzen den Kurs nicht, aber er kann ein praxisnaher Startpunkt für organisationsspezifische KI-Regeln im Controlling sein.

Welche Daten dürfen im Kurs verwendet werden?

Am besten eignen sich anonymisierte, fiktive oder neutralisierte Daten, die reale Arbeitssituationen abbilden, aber keine vertraulichen, personenbezogenen oder strategisch sensiblen Informationen enthalten. Vor dem Kurs sollte geklärt werden, ob eigene Daten genutzt werden dürfen und welche Grenzen gelten. Alternativ stellt die Bildungsakademie neutrale Übungsbeispiele bereit.

Wie gehen wir mit vertraulichen Unternehmensdaten um?

Vertrauliche Unternehmensdaten sollten nicht unkontrolliert in öffentliche KI-Systeme eingegeben werden. Die Schulung vermittelt, wie Daten klassifiziert, anonymisiert oder durch Übungsdaten ersetzt werden können. Außerdem wird besprochen, welche Rolle Rechtekonzepte, interne Freigaben, Datenschutz, IT-Sicherheit und Tool-Verträge bei der Nutzung von KI in Controlling und Reporting spielen.

Ist die Schulung auch für öffentliche Einrichtungen geeignet?

Ja, die Schulung eignet sich auch für öffentliche Einrichtungen, sofern Beispiele, Sprache und Entscheidungslogik angepasst werden. Statt Umsatz, Marge oder Vertrieb können Haushaltsdaten, Fallzahlen, Ressourcen, Projektberichte, Verwaltungskennzahlen oder Wirkungsindikatoren im Mittelpunkt stehen. Besonders wichtig sind hier Nachvollziehbarkeit, Datenschutz, Transparenz und verantwortliche Freigabeprozesse.

Wie fragen wir den Kurs an?

Sie können den Kurs über das Anfrageformular anfragen. Sinnvoll sind erste Angaben zu Zielgruppe, gewünschtem Format, Teamgröße, Vorkenntnissen, vorhandenen KI-Tools, typischen Datenquellen und konkreten Controlling-Prozessen. Auf dieser Grundlage kann die Bildungsakademie am Rosental ein passendes Inhouse-Konzept entwickeln.

 
 

Ihre Anfrage für eine Inhouse-Schulung zu Datenanalyse und Controlling mit KI

Wenn Ihr Team KI im Controlling, Reporting oder in der Datenanalyse sicherer und praktischer einsetzen möchte, können Sie den Kurs direkt als Inhouse-Schulung anfragen. Beschreiben Sie kurz Ihre Zielgruppe, Ihre aktuelle Ausgangslage, die vorhandenen Tools und die wichtigsten Fragestellungen. Die Bildungsakademie am Rosental entwickelt daraus ein passendes Schulungskonzept.

 

Kurz zusammengefasst

Datenanalyse und Controlling mit künstlicher Intelligenz unterstützt Teams dabei, KI sinnvoll, prüfbar und praxisnah in Reporting, Forecasting, Analyse und Entscheidungsunterstützung einzusetzen. Die Schulung verbindet Grundlagenwissen, konkrete Übungen, Tool-Praxis mit ChatGPT, Microsoft Copilot, Excel, Power Query und Power BI, Datenschutz, Governance, KI-Kompetenz nach Art. 4 der KI-Verordnung und Transfer in den Arbeitsalltag. Sie eignet sich für Organisationen, die KI nicht nur testen, sondern strukturiert und verantwortungsvoll in datenbezogene Prozesse integrieren möchten.

 

English Summary

This in-house training helps controlling, finance, BI and management teams use AI for data analysis, reporting, forecasting and decision support in a responsible and practical way. The course combines AI literacy, tool practice with ChatGPT, Microsoft Copilot, Excel, Power Query and Power BI, data quality, compliance, governance and transfer into daily workflows. It is designed for companies, public institutions, associations and organizations across the DACH region. The training can also support documented AI literacy measures under Article 4 of the EU AI Act, without replacing legal advice or formal compliance assessment.

Ähnliche Artikel:

• Inhouse Schulung: KI in Finanz- & Rechnungswesen
• Inhouse Schulung: KI-Tools für Führungskräfte
• Inhouse Schulung: Innovationsförderung durch KI
• Inhouse Schulung: Mit KI in die Zukunft – Anwendungsfälle und Trends im Überblick
• Inhouse Schulung: KI in der Unternehmensführung
• Inhouse Schulung: Vertriebs- & Verkaufsoptimierung mit KI