Hallo,
ich habe in der FAZ gelesen, dass KI in Zukunft die Unternehmensbewertung übernimmt. Dann kann ich das Fach in meinem Studium zum Controller wohl streichen, schade.

Wie prüfst du Fehler der KI ohne Wissen über Valuation? Wie weißt du ohne Vorkenntnisse was die KI bewertet? Wie wendest du die KI überhaupt an? Wie wertest du die Daten aus?

Man merkt dass du frisch von der Schule kommst

KI übernimmt nicht, sondern unterstützt die Unternehmensbewertung.

WiWi Gast schrieb am 04.06.2024:

Wie prüfst du Fehler der KI ohne Wissen über Valuation? Wie weißt du ohne Vorkenntnisse was die KI bewertet? Wie wendest du die KI überhaupt an? Wie wertest du die Daten aus?

Man merkt dass du frisch von der Schule kommst

Da sitzt einer, der das steuert und haut zig Bewertungen raus. Der Rest hätte dafür doppelt zu lange gebraucht. Gerade un Bewertungen lassen sich hervorragend mit Parameter füttern.

Du bist ja witzig. In dem Maße in dem KI workload übernehmen kann, braucht es auch viel weniger BWLer. Wo es früher 10 BWLer gebraucht hat, reicht nun einer, der eine hohe Daten- und IT Affinität hat.
Und das wird vor dem Hintergrund der Massen an Standard-BWLern, die aktuell ausgebildet werden, hässlich.

WiWi Gast schrieb am 04.06.2024:

Wie prüfst du Fehler der KI ohne Wissen über Valuation? Wie weißt du ohne Vorkenntnisse was die KI bewertet? Wie wendest du die KI überhaupt an? Wie wertest du die Daten aus?

Man merkt dass du frisch von der Schule kommst

Naja, mittelfristig wäre es durchaus möglich via Chat Interface und angeschlossenen DBs zumindest die ersten 33% zu leisten oder? Feintuning bzgl. Multiples & Co. dann durch einen Menschen.

WiWi Gast schrieb am 04.06.2024:

Hallo,
ich habe in der FAZ gelesen, dass KI in Zukunft die Unternehmensbewertung übernimmt. Dann kann ich das Fach in meinem Studium zum Controller wohl streichen, schade.

Ich sehe da eher sehr viel Potential für KI bei der FAZ. Einfach die Artikel mit reichlich Buzzwords fühlen und die Themen wiederholen sich sowieso.

Gibt sowieso kaum einen Unterschied mehr zwischen den Zeitungen, daher kann die KI einfach als Lern-Bot auf alle möglichen Webseiten verschiedener Zeitungen die Daten sammeln.

Und was Relotius konnte, kann die KI nach ein paar Läufen auch.

WiWi Gast schrieb am 04.06.2024:

Naja, mittelfristig wäre es durchaus möglich via Chat Interface und angeschlossenen DBs zumindest die ersten 33% zu leisten oder? Feintuning bzgl. Multiples & Co. dann durch einen Menschen.

Weiterentwicklung wird es immer geben. 66% sind aber noch genug verbleibende Arbeit.

Ja, Leute die keine Ahnung haben prophezeien in letzter Zeit dass KI alles und jeden übernimmt. Klar ist aber, dass KI sehr weit davon entfernt ist solche Aufgaben zu übernehmen sondern eher ein ergänzendes Werkzeug sein wird, was diese Aufgaben etwas vereinfacht und effizienter macht

Die interessante Frage ist doch ob KI eine Steroidspritze für alle Bereiche wird und einfach alles schneller geht. Das selbe Team kann nach KI 1,5 mal mehr Transaktionen je Jahr abwickeln. Und weil die Wirtschaft insgesamt an Produktivität gewinnt, gibt es auch 1,5 mal mehr Transaktionen. Sehr trivial dargestellt. Könnte mir aber vorstellen dass sich ggf. trotz gewisser Anwendungen sich nur das allgemeine Tempo erhöht.

KI ist nur ein weiterer Hype wie viele andere davor. Sie wird sich als Tool etablieren und die Arbeit leichter machen, aber nicht Millionen von Jobs verdrängen oder gar die Menschheit bedrohen.

Versucht mal, eine PDF Datei mit 20 Seiten von einer KI interpretieren zu lassen, z. B. einen Geschäftsbericht. Oder sagt der KI, sie soll aus unterschiedlichen Quellen eine Excelvorlage befüllen und diese anschließend mit den richtigen Formeln auswerten. Das funktioniert hinten und vorne nicht...

OK, also weil die "FAZ" auf den KI Hype aufspringt, stellst du dein Studium in Frage?
Und überhaupt, ist Schwerpunkt Controlling der Richtige, wenn man Unternehmensbewertung machen will? Wäre das nicht eher Accounting/Finance/Rewe?

In jedem Fall: KI ist erstmal ein mächtiger Hype. Es wird sicherlich EIN Element von vielem werden (so auch der Unternehmensbewertung) aber eben nur EIN ELEMENT von vielen.

• Woher bekommt die KI die Daten?
• Wer prüft sie?
• Wer spielt mit den Parametern?
• Wer hinterfragt die Ergebnisse?
• Wer diskutiert mit dem Kunden und passt das Modell an?

Mal ein paar Beispiele meiner umfangreichen Erfahrung mit KI:

1. Habe nach meinem eigenen Lebenslauf gefragt. Heraus kam ein VÖLLIG erfundener Lebenslauf eines Typen mit meinem Namen den es gar nicht gibt

2. Habe anhand einer Inhaltszusammenfassung nach dem Titel eines Buches aus einer Jugendbuchserie gefragt. KI behauptet die Serie und das Buch zu kennen, nennt einen Titel, fasst diesen zusammen, Nur war es frei erfunden und der Inhalt kam so in dem Buch gar nicht vor

3. Die Beispiele mit "Kleber" als Pizzabelag dürften bekannt sein (ebenso andere Beispiele wo KI scheinbar anhand von völlig sinnfreien reddit Beiträgen trainiert wurde)

Ergo: Aktuell ist die Quelle der LLM HÖCHST fragwürdig. Es sieht auch nicht so aus, als führen NOCH mehr Daten zu besseren Modellen. Die Ergebnisse nahezu jeden Outputs der heutigen KI Modelle sind fast immer falsch wenn es um Fakten geht.

ExBerater schrieb am 04.06.2024:

OK, also weil die "FAZ" auf den KI Hype aufspringt, stellst du dein Studium in Frage?
Und überhaupt, ist Schwerpunkt Controlling der Richtige, wenn man Unternehmensbewertung machen will? Wäre das nicht eher Accounting/Finance/Rewe?

In jedem Fall: KI ist erstmal ein mächtiger Hype. Es wird sicherlich EIN Element von vielem werden (so auch der Unternehmensbewertung) aber eben nur EIN ELEMENT von vielen.

• Woher bekommt die KI die Daten?
• Wer prüft sie?
• Wer spielt mit den Parametern?
• Wer hinterfragt die Ergebnisse?
• Wer diskutiert mit dem Kunden und passt das Modell an?

Mal ein paar Beispiele meiner umfangreichen Erfahrung mit KI:

1. Habe nach meinem eigenen Lebenslauf gefragt. Heraus kam ein VÖLLIG erfundener Lebenslauf eines Typen mit meinem Namen den es gar nicht gibt

2. Habe anhand einer Inhaltszusammenfassung nach dem Titel eines Buches aus einer Jugendbuchserie gefragt. KI behauptet die Serie und das Buch zu kennen, nennt einen Titel, fasst diesen zusammen, Nur war es frei erfunden und der Inhalt kam so in dem Buch gar nicht vor

3. Die Beispiele mit "Kleber" als Pizzabelag dürften bekannt sein (ebenso andere Beispiele wo KI scheinbar anhand von völlig sinnfreien reddit Beiträgen trainiert wurde)

Ergo: Aktuell ist die Quelle der LLM HÖCHST fragwürdig. Es sieht auch nicht so aus, als führen NOCH mehr Daten zu besseren Modellen. Die Ergebnisse nahezu jeden Outputs der heutigen KI Modelle sind fast immer falsch wenn es um Fakten geht.

Ich glaube selber wenig an diese Vorhersagen zu KI, aber hier deine ChatGPT/Gemini Punkte als generelle LLM Kritikpunkte zu nennen ist fragwürdig (zusätzlich auch noch diese Erfahrung als "umfangreiche KI Erfahrung" zu betiteln ist einfach lächerlich). Für eine solche Anwendung würde man nicht ein generalistisches LLM sondern ein spezifisch trainiertes Modell verwenden. Entsprechend hätte man kein Problem mit schlechtem Input (Reddit) und auch deutlich weniger Halluzination.

Die Behauptung "Die Ergebnisse nahezu jeden Outputs der heutigen KI Modelle sind fast immer falsch wenn es um Fakten geht." ist auch völliger Unsinn und aus der Luft gegriffen.
Kritik sollte schon auf Fakten basieren und nicht auf deinen Emotionen

Nunja, manche der Tests sind nicht ganz fair. Aktuell würde ich es eher als eine Art interaktive Bibliothek des Menschheitswissen ansehen. Angaben über deine Person sind da eben nicht zu finden. Wird das nicht sogar aktiv geblockt? Interessanter sind andere Fragen. Es ging vor kurzem durch die Presse, dass lt. einer Studie der Chicago University (?) die KI bei der Analyseaufgabe über die zukünftige wirtschaftliche Entwicklung eines Unternehmens menschliche Analysten um immerhin ein paar Prozentpunkte outperformt. Einfach mal googeln.

Sind wir gerade mitten im Hype? Jap, absolut. Ich denke aber nach dem Hype wird sich das Thema in immer mehr Bereiche fräsen. Ich habe mal im Industrieroboter-Bereich gearbeitet. Die Dinger waren in der 80ern nahezu unbezahlbar, haben Unsummen gekostet, und konnten nur in wenigen Spezialfällen wirtschaftlich betrieben werden. Mittlerweile sind die in kaum einer Fertigung mehr wegzudenken. Und ja, sie haben einige Schweißer ihre Jobs gekostet.

ExBerater schrieb am 04.06.2024:

OK, also weil die "FAZ" auf den KI Hype aufspringt, stellst du dein Studium in Frage?
Und überhaupt, ist Schwerpunkt Controlling der Richtige, wenn man Unternehmensbewertung machen will? Wäre das nicht eher Accounting/Finance/Rewe?

In jedem Fall: KI ist erstmal ein mächtiger Hype. Es wird sicherlich EIN Element von vielem werden (so auch der Unternehmensbewertung) aber eben nur EIN ELEMENT von vielen.

• Woher bekommt die KI die Daten?
• Wer prüft sie?
• Wer spielt mit den Parametern?
• Wer hinterfragt die Ergebnisse?
• Wer diskutiert mit dem Kunden und passt das Modell an?

Mal ein paar Beispiele meiner umfangreichen Erfahrung mit KI:

1. Habe nach meinem eigenen Lebenslauf gefragt. Heraus kam ein VÖLLIG erfundener Lebenslauf eines Typen mit meinem Namen den es gar nicht gibt

2. Habe anhand einer Inhaltszusammenfassung nach dem Titel eines Buches aus einer Jugendbuchserie gefragt. KI behauptet die Serie und das Buch zu kennen, nennt einen Titel, fasst diesen zusammen, Nur war es frei erfunden und der Inhalt kam so in dem Buch gar nicht vor

3. Die Beispiele mit "Kleber" als Pizzabelag dürften bekannt sein (ebenso andere Beispiele wo KI scheinbar anhand von völlig sinnfreien reddit Beiträgen trainiert wurde)

Ergo: Aktuell ist die Quelle der LLM HÖCHST fragwürdig. Es sieht auch nicht so aus, als führen NOCH mehr Daten zu besseren Modellen. Die Ergebnisse nahezu jeden Outputs der heutigen KI Modelle sind fast immer falsch wenn es um Fakten geht.

WiWi Gast schrieb am 04.06.2024:

KI ist nur ein weiterer Hype wie viele andere davor. Sie wird sich als Tool etablieren und die Arbeit leichter machen, aber nicht Millionen von Jobs verdrängen oder gar die Menschheit bedrohen.

Ich zitiere mal kurz einen Vorstand aus dem letzten Gespräch (bin Strategischer IT Berater) bei einer mittelgroßen Bank:
"Ihr baucht mich nicht zu überzeugen ob wir das brauchen. Die Hälfte unserer Mitarbeiter in der Zentrale sind über 55. Wir haben keine andere Wahl, da wir noch nicht mal ansatzweise nachbesetzen können."

Versucht mal, eine PDF Datei mit 20 Seiten von einer KI interpretieren zu lassen, z. B. einen Geschäftsbericht. Oder sagt der KI, sie soll aus unterschiedlichen Quellen eine Excelvorlage befüllen und diese anschließend mit den richtigen Formeln auswerten. Das funktioniert hinten und vorne nicht...

Ehm, das könnte evtl. daran liegen, dass das Problem auf der Anwenderseite sitzt. Wir haben bereits mehrere Entwicklerteams, die genau daran arbeiten. Und 20 Seiten sind nichts.
Mal abgesehen davon dass deine Denkweise auch falsch ist. Du willst deinen menschlichen Prozess 1:1 auf die KI übertragen. Da ist schon der Denkfehler.

Wenn man sich mit Thematik KI und im Speziellen generative KI intensiver beschäftigt hat, würde man so Zeitungen wie FAZ oder das Handelsblatt diesbzgl. nicht mehr lesen. Da springen vom technischen Verständnis weit entfernte Autoren auf den Hype-Zug auf.

Zwei Anmerkungen von mir:

1. Nur weil man es durch KI automatisieren kann heißt das noch lange nicht, dass die Unternehmen das auch machen. Man hätte schon vor 10 Jahren 80% aller Prozesse in Konzernen automatisieren können, aber es scheitert halt oft an der Trägheit der Konzernen.

2. Muss man einen Bewertung auch strukturiert, nachvollziehbar und für jeden verständlich runterbrechen können. Nur weil du dem CEO sagst du hast mit den Set an Parameter einen Werst von X errechnet reicht das noch lange nicht aus.

Ich denke du sprichst bei 1. einen interessanten Punkt an. Ich würde hier als "Hindernis" auch eher die Gewerkschaften & Co. sehen. Daran anknüpfend finde ich die Aussage vom Nutzer weiter oben besonders spannend. Während die Automatisierung vor 10 Jahren eher ein "nice to have" zur Gewinnsteigerung auf Kosten des Image gewesen wäre, ist es zukünftig eher eine Frage der dauerhaften Überlebensfähigkeit der Unternehmen als die einer Gewinnsteigerung. Und ich denke alleine deshalb ist es dieses mal etwas anderes. Es kommt viel mehr Druck auf die Unternehmen zu, sich zu ändern.

WiWi Gast schrieb am 04.06.2024:

Zwei Anmerkungen von mir:

1. Nur weil man es durch KI automatisieren kann heißt das noch lange nicht, dass die Unternehmen das auch machen. Man hätte schon vor 10 Jahren 80% aller Prozesse in Konzernen automatisieren können, aber es scheitert halt oft an der Trägheit der Konzernen.

2. Muss man einen Bewertung auch strukturiert, nachvollziehbar und für jeden verständlich runterbrechen können. Nur weil du dem CEO sagst du hast mit den Set an Parameter einen Werst von X errechnet reicht das noch lange nicht aus.

Jemand der in der KI arbeitet hatte mir gesagt dass die Sache vergleichbar ist wie eine Mond Landung. Unglaublich. Es hängt jedoch davon ab was daraus gemacht wird. Denn auch nach der Mondlandung kam lange Zeit nichts.

Jeder der sich intensiver damit befasst sieht, das alles aber wirklich alles noch am Anfang steht.
Wenn ich im Back Office arbeiten würde, würde ich mir tatsächlich Gedanken machen. Aber bis dahin. Entspannt euch mal.

ExBerater schrieb am 04.06.2024:

OK, also weil die "FAZ" auf den KI Hype aufspringt, stellst du dein Studium in Frage?
Und überhaupt, ist Schwerpunkt Controlling der Richtige, wenn man Unternehmensbewertung machen will? Wäre das nicht eher Accounting/Finance/Rewe?

In jedem Fall: KI ist erstmal ein mächtiger Hype. Es wird sicherlich EIN Element von vielem werden (so auch der Unternehmensbewertung) aber eben nur EIN ELEMENT von vielen.

• Woher bekommt die KI die Daten?
• Wer prüft sie?
• Wer spielt mit den Parametern?
• Wer hinterfragt die Ergebnisse?
• Wer diskutiert mit dem Kunden und passt das Modell an?

Mal ein paar Beispiele meiner umfangreichen Erfahrung mit KI:

1. Habe nach meinem eigenen Lebenslauf gefragt. Heraus kam ein VÖLLIG erfundener Lebenslauf eines Typen mit meinem Namen den es gar nicht gibt

2. Habe anhand einer Inhaltszusammenfassung nach dem Titel eines Buches aus einer Jugendbuchserie gefragt. KI behauptet die Serie und das Buch zu kennen, nennt einen Titel, fasst diesen zusammen, Nur war es frei erfunden und der Inhalt kam so in dem Buch gar nicht vor

3. Die Beispiele mit "Kleber" als Pizzabelag dürften bekannt sein (ebenso andere Beispiele wo KI scheinbar anhand von völlig sinnfreien reddit Beiträgen trainiert wurde)

Ergo: Aktuell ist die Quelle der LLM HÖCHST fragwürdig. Es sieht auch nicht so aus, als führen NOCH mehr Daten zu besseren Modellen. Die Ergebnisse nahezu jeden Outputs der heutigen KI Modelle sind fast immer falsch wenn es um Fakten geht.

Ist ja nur ein Teil meines Studiums, aber es gehört zum MBA Controlling dazu und ich habe mit Controller gesprochen, die auch Unternehmensbewertungen machen.

Als jemand, der für einen der 3-4 großen in dem Bereich arbeitet und diese Gespräche täglich führt, täglich PoCs und Piloten präsentiert:
Doch, genau die Dinge funktionieren sogar ganz hervorragend wenn man die richtigen Modelle, Parameter und Tools benutzt.
Genau Dein Beispiel hab ich vor wenigen Wochen im Technologieauschuss des Aufsichtsrat eines DAX40 präsentiert.

Geht problemlos.

WiWi Gast schrieb am 04.06.2024:

KI ist nur ein weiterer Hype wie viele andere davor. Sie wird sich als Tool etablieren und die Arbeit leichter machen, aber nicht Millionen von Jobs verdrängen oder gar die Menschheit bedrohen.

Versucht mal, eine PDF Datei mit 20 Seiten von einer KI interpretieren zu lassen, z. B. einen Geschäftsbericht. Oder sagt der KI, sie soll aus unterschiedlichen Quellen eine Excelvorlage befüllen und diese anschließend mit den richtigen Formeln auswerten. Das funktioniert hinten und vorne nicht...

Wie bereits geschrieben, ich denke der Unterschied diesmal ist nicht nur die Technologieverfügbarkeit zur Automatisierung (Angebot), sondern auch der dringende Bedarf, bspw. aufgrund der Alterspyramide in fast jedem westlichen Land (Nachfrage)...

Hoffe die Politik schafft das alles auszubalancieren.

Voice of Reason schrieb am 05.06.2024:

Als jemand, der für einen der 3-4 großen in dem Bereich arbeitet und diese Gespräche täglich führt, täglich PoCs und Piloten präsentiert:
Doch, genau die Dinge funktionieren sogar ganz hervorragend wenn man die richtigen Modelle, Parameter und Tools benutzt.
Genau Dein Beispiel hab ich vor wenigen Wochen im Technologieauschuss des Aufsichtsrat eines DAX40 präsentiert.

Geht problemlos.

WiWi Gast schrieb am 04.06.2024:

Versucht mal, eine PDF Datei mit 20 Seiten von einer KI interpretieren zu lassen, z. B. einen Geschäftsbericht. Oder sagt der KI, sie soll aus unterschiedlichen Quellen eine Excelvorlage befüllen und diese anschließend mit den richtigen Formeln auswerten. Das funktioniert hinten und vorne nicht...

In der Präsentation gegenüber dem AR geht immer alles. Bei der täglichen operativen Anwendung hakt es dann. Aber bis dahin sind die Lizenzen verkauft.

Voice of Reason schrieb am 05.06.2024:

Als jemand, der für einen der 3-4 großen in dem Bereich arbeitet und diese Gespräche täglich führt, täglich PoCs und Piloten präsentiert:
Doch, genau die Dinge funktionieren sogar ganz hervorragend wenn man die richtigen Modelle, Parameter und Tools benutzt.
Genau Dein Beispiel hab ich vor wenigen Wochen im Technologieauschuss des Aufsichtsrat eines DAX40 präsentiert.

Geht problemlos.

WiWi Gast schrieb am 04.06.2024:

Versucht mal, eine PDF Datei mit 20 Seiten von einer KI interpretieren zu lassen, z. B. einen Geschäftsbericht. Oder sagt der KI, sie soll aus unterschiedlichen Quellen eine Excelvorlage befüllen und diese anschließend mit den richtigen Formeln auswerten. Das funktioniert hinten und vorne nicht...

Voice of Reason schrieb am 05.06.2024:

Als jemand, der für einen der 3-4 großen in dem Bereich arbeitet und diese Gespräche täglich führt, täglich PoCs und Piloten präsentiert:
Doch, genau die Dinge funktionieren sogar ganz hervorragend wenn man die richtigen Modelle, Parameter und Tools benutzt.
Genau Dein Beispiel hab ich vor wenigen Wochen im Technologieauschuss des Aufsichtsrat eines DAX40 präsentiert.

Geht problemlos.

Naja gut, du arbeitest auch im Sales bei Google. Was sollst du auch sonst groß erzählen?
Kein Verkäufer würde jemals erzählen, dass sein Produkt/Technologie nichts taugt.

Voice of Reason schrieb am 05.06.2024:

Als jemand, der für einen der 3-4 großen in dem Bereich arbeitet und diese Gespräche täglich führt, täglich PoCs und Piloten präsentiert:
Doch, genau die Dinge funktionieren sogar ganz hervorragend wenn man die richtigen Modelle, Parameter und Tools benutzt.
Genau Dein Beispiel hab ich vor wenigen Wochen im Technologieauschuss des Aufsichtsrat eines DAX40 präsentiert.

Geht problemlos.

WiWi Gast schrieb am 04.06.2024:

Ich glaube, die Leute unterschätzen hier tatsächlich den technischen Fortschritt. Imo ist das menschliche Gehirn nicht besonders Leistungsfähig. Es kann sich relativ wenig merken und braucht viel zu lange im Vergleich zu einem Computer um Faktentöpfe zusammen zu tragen. Es kann aber kritisch Dinge im Gesamtkontext seiner Umwelt hinterfragen. Es werden sicherlich noch Experten gefragt werden, aber eher sind diese die CoPiloten der Software in der Zukunft, nicht anders herum. Somit - die Effizienz wird brutal steigen, die Modelle werden besser und die Daten Aufbereitung dahinter wird Key sein.

Voice of Reason schrieb am 05.06.2024:

Als jemand, der für einen der 3-4 großen in dem Bereich arbeitet und diese Gespräche täglich führt, täglich PoCs und Piloten präsentiert:
Doch, genau die Dinge funktionieren sogar ganz hervorragend wenn man die richtigen Modelle, Parameter und Tools benutzt.
Genau Dein Beispiel hab ich vor wenigen Wochen im Technologieauschuss des Aufsichtsrat eines DAX40 präsentiert.

Geht problemlos.

WiWi Gast schrieb am 04.06.2024:

Poc, Pilot, und ausgewählte sowie mit viel Aufwand vorbereitet Use Cases, damit die Boards der Großen erfreut nicken. Ja, so etwas kann funktionieren.

Mit der operativen Realität hat es üblicherweise nur wenig gemein. Dann sind die Daten nicht so gut ausgewählt und vorbereitet. Der Anwender ist kein Experte und es bleibt nicht halb so viel Zeit um Dinge vorzubereiten.

Bis dahin ist das Tech Board der großen aber schon wieder mit dem nächsten Hype beschäftigt und hat den Heilsbringer von heute schon wieder vergessen.

Entschuldige meinen Zynismus. Das habe ich aber leider viel zu oft gesehen.

Dann hast Du eine ziemlich naive Vorstellung von Sales.
Sachen verkaufen, die nicht delivered werden können, ist ziemlich old-school.

Das funktioniert schon ziemlich lange nicht mehr.

WiWi Gast schrieb am 05.06.2024:

Voice of Reason schrieb am 05.06.2024:

Naja gut, du arbeitest auch im Sales bei Google. Was sollst du auch sonst groß erzählen?
Kein Verkäufer würde jemals erzählen, dass sein Produkt/Technologie nichts taugt.

WiWi Gast schrieb am 05.06.2024:

Voice of Reason schrieb am 05.06.2024:

Poc, Pilot, und ausgewählte sowie mit viel Aufwand vorbereitet Use Cases, damit die Boards der Großen erfreut nicken. Ja, so etwas kann funktionieren.

Mit der operativen Realität hat es üblicherweise nur wenig gemein. Dann sind die Daten nicht so gut ausgewählt und vorbereitet. Der Anwender ist kein Experte und es bleibt nicht halb so viel Zeit um Dinge vorzubereiten.

Bis dahin ist das Tech Board der großen aber schon wieder mit dem nächsten Hype beschäftigt und hat den Heilsbringer von heute schon wieder vergessen.

Entschuldige meinen Zynismus. Das habe ich aber leider viel zu oft gesehen.

Sehr schön zu sehen, wie sich Menschen immer noch verschließen können. Bereits heute können viele Angestellte einen spürbaren Vorteil in der Benutzung dieser Werkzeuge sehen.

DerZynischeAnalytiker schrieb am 05.06.2024:

WiWi Gast schrieb am 05.06.2024:

Sehr schön zu sehen, wie sich Menschen immer noch verschließen können. Bereits heute können viele Angestellte einen spürbaren Vorteil in der Benutzung dieser Werkzeuge sehen.

Ich nutze die KI-Tools mittlerweile fast täglich. Beim recherchieren, coden, Bildern und schreiben. So viel zu verweigern.

Gerade deswegen weiß ich aber auch aus erster Hand, was die Dinger können. Und was nicht.

Mit den beworbenen Top Management Pocs und Piloten hat das jedenfalls wenig gemein.

DerZynischeAnalytiker schrieb am 05.06.2024:

WiWi Gast schrieb am 05.06.2024:

Sehr schön zu sehen, wie sich Menschen immer noch verschließen können. Bereits heute können viele Angestellte einen spürbaren Vorteil in der Benutzung dieser Werkzeuge sehen.

Das hat nichts mit Verschließen zu tun, sondern mit einer realistischen Einschätzung. Es gibt durchaus Anwendungsfälle, wo generative KI die Produktivität immens steigern kann. Gleichermaßen muss man aber zugeben, dass viele Tätigkeiten durch Gen-AI nicht zufriedenstellend (vor allem in Hinblick auf die Zuverlässigkeit getroffener Aussagen). Vieles wird sich verändern, Teilbereiche werden verschwinden, aber von einer Dystopie sind wir vom aktuellen Stand der Entwicklung aus gesehen noch ganz weit entfernt.

Um nochmal zur Frage zurückzukommen: ein Modell unter bestimmten Annahmen zu basteln ist sicherlich nicht die Herausforderung. Kern der Unternehmensbewertung ist allerdings, die wesentlichen Annahmen zu identifizieren und die Input-Parameter zu validieren. Wenn die KI gute Ergebnisse für die Validierung liefert, d.h. mit Quellen und nachvollziehbaren Erläuterungen, dann kann man sie sicherlich hierfür nutzen.

Aber es ist mit Unternehmensbewertungen so wie mit allen Vorhersagen: man trifft unter bestimmten Annahmen eine Aussage. Die ist fast immer ein Blick in die Glaskugel. Nicht umsonst ist eine Due Diligence im Kontext von Unternehmenstransaktionen, d.h. den wirklich relevanten Use-Case von Bewertungen, unerlässlich. Eine FDD/TDD wird eine KI erst durchführen können, wenn es auch die Prüfung durchführen kann. Und davon sind wir leider noch deutlich entfernt. Ich drücke aber die Daumen, dass das noch kommt.

Man merkt einfach, dass die ganzen BWLer hier nur eine lineare Vorstellung haben und selbst in den Mathekursen nie eine Exponentialfunktion gesehen haben.

Einige Fehlannahmen zur K.I.:

1. "Die K.I. von heute ist in ihrer Fähigkeiten beschränkt und wird niemals schlauer als der Mensch": Mit jeder Iteration kann die K.I. mehr Aufgaben übernehmen. Die Entwicklung findet dabei exponentiell statt, das heißt die Entwicklungsschritte zwischen jeder Version werden immer größer.

2. "Die K.I. ersetzt nicht den Menschen, sondern ist einfach ein Tool, dass Aufgaben vereinfacht":
   Die K.I. ist eine künstliche Intelligenz, kein künstliches Tool. Kommende Generationen der K.I. werden Tools wie Excel und PP nutzen OHNE einen Bediener zu haben. Als konkretes Beispiel für den zukünftigen Workflow kann man sich mal den Beruf des Controllers anschauen:

   • Workflow alt: CFO braucht die Quartalszahlen aufbereitet -> CFO geht zum Controller mit der Bitte die Zahlen aufzubereiten -> Controller nutzt die Daten und Tools und bereitet die Zahlen auf. Hier setzt nun der Denkfehler der BWLer ein: Die K.I. wird nun nicht das Tool ersetzen und die Arbeit des Controllers vereinfachen, sondern die K.I. wird den Controller ersetzten und selber mit den Daten und Tools arbeiten.
   • Der neue Workflow sieht so aus: CFO will Zahlen -> CFO fragt K.I. -> K.I. generiert Report aus Daten/Tools.

3. "K.I. wird sich nicht weiter entwickeln, da wir Menschen das nicht wollen".
   K.I. ist ein globales Phänomen und es wird parallel überall eingeführt. Wer K.I. nicht nutzt, wird langfristig so enorme Wettbewerbsnachteile haben, dass die Firmen ohne K.I. ausnahmlos pleite gehen werden. Das gilt auch für Staaten ohne K.I. bzw. mit schwacher K.I.. Diese Länder werden dann einfach von Ländern mit starker K.I. fertig gemacht (Z.B. an der Rohstoffbörse oder militärisch).

4. "K.I. kann nicht schlauer werden als der Mensch, weil es nur Daten und Informationen klaut": K.I. klaut nix. Sie wendet nur wissen an. Nach dieser Aussage wäre jedes Lied geklaut, wenn der Interpret vorher ein Lied gehört, oder in der Grundschule Musikunterricht hatte und dort Notenlesen gelernt hat. Intelligenz ist einfach die Vernetzung von Milliarden Neuronen, die Eindrücke verarbeiten. Genau das wird die K.I. nachahmen und das vieeeel effizienter und in Billionenfachem Maßstab. Diese K.I. wird innerhalb von Sekunden sämtliche Probleme lösen können. Von Kernfusion bis Überbevölkerung, und Reisen mit annähernd Lichtgeschwindigkeit. Das kann sich hier nur noch niemand vorstellen.

Voice of Reason schrieb am 05.06.2024:

Dann hast Du eine ziemlich naive Vorstellung von Sales.
Sachen verkaufen, die nicht delivered werden können, ist ziemlich old-school.

Das funktioniert schon ziemlich lange nicht mehr.

Machen Nvidia, Microsoft und auch dein Arbeitgeber jeden Tag...

Die Liste der tollen Ankündigungen, Demos und Co. die am Ende gar nicht funktioniert haben (oder zusammengetrickst waren) ist ziemlich lang.
Ich nenne jetzt nur mal ein paar von Google: Duplex, Gemini

Ich würde bei den Anwendungen sehr bzgl. ihres Risikos unterscheiden. Da kommen auch Themen der Haftung ins Spiel. Bei kritischen Themen wird es den Mensch benötigen der es letztlich absegnet und die Verantwortung trägt. Im Risikomanagement einer Bank bspw. kann ich mir in nächster Zeit schwer vorstellen dass ein Black-Box Modell bald alles übernimmt. Für repetetive und generische Tätigkeiten sehe ich ein eher "dynamisches Umfeld" in nächster Zeit. ;o