KI-basiertes Dashboarding / 5 Fazit

Wir sind in diesem Artikel auf unterschiedliche Reifegrade der Künstlichen Intelligenz im Dashboarding eingegangen, welche je nach Anwendungsfall mehr oder weniger erfolgreich zum Steuerungsziel verhelfen können. Zusammenfassend sind vier Aspekte zu nennen:

1. Durch die Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Dashboarding und somit durch die Integration von intelligentem Lernen in existierende oder neue Dashboards können Reporting-Nutzer wertvolle Informationen erhalten.
2. Durch die Anwendung von spezifischen Funktionalitäten – wie etwa dem KI-Forecasting oder der Interaktion durch Spracherkennung / -umsetzung – liefern Dashboards neue Informationen, welche ohne diese Methoden nicht sichtbar wären.
3. Neben Tools, welche sich gezielt auf die Nutzung von KI spezialisieren, bieten bekannte Standard-Reporting-Tools teilweise ebenfalls bestimmte KI-Funktionalitäten, wodurch Standard-Berichte um weitergehende "smarte" Bestandteile erweitert werden. Die Qualität von Blackbox-Funktionalitäten in Standard-Tools ist jedoch teilweise immer noch zweifelhaft.
4. Grundlegende, einfachere KI-Funktionalitäten mögen in einem Standard-Tool integriert sein – bei dem Wunsch nach fortschrittlicher Nutzung und entsprechenden Ergebnissen von KI sollte diese Möglichkeit jedoch durch eine separate KI-Engine in die bestehende BI-Landschaft integriert werden, um schnell und kostengünstig komplexe Berechnungen von großen Datenmengen durchführen zu können.