Von Business Intelligence zu autonomen Entscheidungssystemen

Die Stufen der Autonomie

Ein Dashboard beantwortet „Was ist passiert?“. Eine Empfehlung ergänzt „Was könnten wir tun?“. Ein kontrolliertes System fragt „Was dürfen wir tun?“. Autonomie fragt „Wann darf das System selbst handeln?“. Jede Stufe baut auf der vorherigen auf.

• Beobachten: Kennzahl mit Quelle, Definition und Aktualität veröffentlichen.
• Empfehlen: Optionen mit Referenz und Annahmen vergleichen.
• Genehmigen: Regeln und gegebenenfalls Menschen einbeziehen.
• Begrenzt ausführen: Risiko, Budget und Häufigkeit beschränken.
• Lernen: Wirkung messen und Schwellen geprüft ändern.

Drei Schranken vor automatischer Ausführung

Die Datenschranke stoppt bei veralteter Quelle oder fehlendem Abgleich. Die Regelschranke prüft Arbeitsbereich, Kundengruppe und Budget. Die Ergebnisschranke definiert Erfolg und möglichen Schaden vorab.

Jede Schranke muss mit fehlerhaften Eingaben testbar sein. Das Team muss Entscheidung und Verantwortliche nachvollziehen können.

Beispiel: Marge schützen

Ein Händler beobachtet die Marge je Kampagne. Nach Erstattungen sinkt sie; das System schlägt weniger Ausgaben vor und verlangt Zustimmung. Erst nach Prüfung von Fehlalarmen wäre eine kleine automatische Kürzung mit Tageslimit und Sofortstopp denkbar.

Entscheidend ist eine sichere, messbare Grenze, nicht KI in einem Diagramm. Das Beispiel ist illustrativ.

Vernünftige Einführung

Wählen Sie eine umkehrbare Aktion mit kurzem Feedback. Lassen Sie die Logik zunächst im Schattenmodus Vorschläge speichern, ohne sie auszuführen. Vergleichen Sie mit Fachentscheidungen, prüfen Sie Abweichungen und Datenfehler. Danach folgen menschliche Freigabe und begrenzte Ausführung.

Behalten Sie Notstopp, Verantwortliche und regelmäßige Prüfung. Verschlechtert sich das Ergebnis, gehen Sie eine Stufe zurück.