Use Case
Mit KI lassen sich aus vorhandenen Kennzahlen und Datenexporten ein strukturierter KPI-Report erstellen. Die KI übernimmt Formatierung, Formulierungen und erste Interpretationen — fachliche Prüfung und Einordnung bleiben Ihre Aufgabe.
Für wen ist dieser Use Case geeignet?
Dieser Use Case eignet sich für Controlling, Bereichsleitung, Projektmanagement, Marketing-Analyse und alle, die regelmäßig Kennzahlen aufbereiten und kommunizieren müssen.
Besonders hilfreich ist er bei wiederkehrenden Reports, wenn die Zahlen feststehen, das Aufbereiten und Formulieren aber Zeit kostet. Auch bei Ad-hoc-Anfragen, bei denen schnell ein lesbares Ergebnis gefragt ist, beschleunigt KI den Prozess.
Ausgangsproblem
KPI-Reports enthalten oft dieselbe Struktur, werden aber jedes Mal neu formuliert. Das kostet Zeit und führt zu inkonsistenten Formulierungen. Gleichzeitig fehlt die Zeit, um Abweichungen detailliert zu kommentieren.
KI kann die repetitiven Teile übernehmen: Zahlen in Prosatext übersetzen, Abweichungen hervorheben, Trendaussagen formulieren. Sie ersetzt aber nicht das fachliche Urteil darüber, welche Abweichung relevant ist und was sie bedeutet.
Schritt-für-Schritt-Anleitung
Schritt 1: Kennzahlen und Vergleichswerte zusammenstellen
Stellen Sie die Kennzahlen zusammen, die in den Report gehören. Für eine sinnvolle Interpretation braucht die KI:
- Aktueller Wert je KPI
- Vergleichswert (Vormonat, Vorjahr, Zielwert)
- Einheit und Kontext (z. B. Umsatz in EUR, Leads insgesamt)
- Bezeichnung des Berichtszeitraums
Schritt 2: Zielgruppe und Format festlegen
Ein Report für die Geschäftsführung sieht anders aus als ein operatives Controlling-Sheet. Legen Sie fest:
- Wer lesen den Report?
- Wie lang darf er sein?
- Soll er als Fließtext, Tabelle oder kommentierter Datensatz erscheinen?
- Welche Kennzahlen müssen besonders hervorgehoben werden?
Schritt 3: Daten und Auftrag an die KI übergeben
Übergeben Sie die Kennzahlen mit Kontext und klarem Formatierungsauftrag. Fragen Sie die KI explizit, Annahmen zu kennzeichnen und Abweichungen zu markieren.
Schritt 4: Interpretationen prüfen und ergänzen
Lesen Sie den Report durch. Prüfen Sie besonders:
- Stimmen alle Zahlen mit Ihrer Quelle überein?
- Sind Abweichungen korrekt als positiv oder negativ eingeordnet?
- Fehlen Ursachen oder Hintergründe, die Sie kennen?
- Sind Formulierungen präzise oder zu vage?
Schritt 5: Kontext und Ursachen ergänzen
KI kennt keine internen Ereignisse: Kampagnen, Saisoneffekte, Systemausfälle, Personalwechsel. Ergänzen Sie selbst, was die Zahlen erklärt — das ist der Teil des Reports, der echten Mehrwert liefert.
Beispielprompt
Erstelle auf Basis der folgenden Kennzahlen einen strukturierten KPI-Report.
Berichtszeitraum: [z. B. Mai 2026]
Zielgruppe: [z. B. Bereichsleitung, Geschäftsführung]
Format: Fließtext mit Hervorhebung der wichtigsten Abweichungen, max. 300 Wörter
Kennzahlen:
| KPI | Aktuell | Vormonat | Zielwert | Einheit |
|--------------|---------|----------|----------|---------|
| [KPI 1] | [Wert] | [Wert] | [Wert] | [Einheit] |
| [KPI 2] | [Wert] | [Wert] | [Wert] | [Einheit] |
| [KPI 3] | [Wert] | [Wert] | [Wert] | [Einheit] |
Aufgabe:
1. Formuliere eine kurze Einleitung mit Gesamtbewertung in 2 Sätzen.
2. Kommentiere jede Kennzahl mit Abweichung und Tendenz.
3. Hebe die wichtigste positive und die wichtigste negative Abweichung hervor.
4. Schließe mit einer Empfehlung für die Kernbotschaft ab.
Wichtig:
- Erfinde keine Ursachen oder Hintergründe.
- Wenn eine Interpretation unklar ist, markiere sie mit [zu prüfen].
- Kennzeichne alle Annahmen.Qualitätscheck
Bevor der Report verschickt wird, prüfen Sie:
- Stimmen alle Zahlen im Text mit der Quelle überein?
- Sind Abweichungen korrekt als Verbesserung oder Verschlechterung eingeordnet?
- Fehlen relevante Hintergründe, die nur Sie kennen?
- Ist die Sprache zur Zielgruppe passend?
- Sind Annahmen der KI gekennzeichnet oder entfernt?
Ein guter Test: Könnte jemand ohne Hintergrundwissen die wichtigste Botschaft in einem Satz wiedergeben? Wenn nicht, fehlt Klarheit.
Risiken und Grenzen
KI kann Abweichungen sprachlich falsch einordnen, zum Beispiel eine Kostensteigerung als positiv beschreiben, wenn der Kontext fehlt. Wer den Report ungeprüft verschickt, riskiert Fehlinformation in der Steuerung.
Formeln, Berechnungen und prozentuale Abweichungen sollten immer gegen die Originalquelle geprüft werden. KI rechnet nicht immer korrekt und rundet manchmal unerwünscht.
Datenschutzhinweis
KPI-Daten enthalten häufig vertrauliche Unternehmensinformationen: Umsätze, Margen, Personalzahlen, strategische Ziele. Geben Sie solche Daten nur in freigegebene Tools ein.
In vielen Organisationen gelten für Finanzdaten besondere Schutzklassen. Klären Sie vorab, ob die Verwendung eines externen KI-Tools mit den internen Datenschutz- und Vertraulichkeitsrichtlinien vereinbar ist.
Passende Tools
- Microsoft Copilot: besonders geeignet, wenn Daten in Excel oder Power BI liegen
- ChatGPT: gut für Formulierungen und Tabellenkommentare
- Claude: gut für längere Reports und differenzierte Einordnungen
- Gemini: praktisch bei Daten in Google Sheets oder Looker