KI & Controlling – Tipps, Tricks, Tools
Quartalsberichte, Datenanalysen, Dashboards erstellen & optimieren
Ihr Nutzen
- Direkte und sichere Datenanalyse mit KI
- Dashboards erstellen und optimieren: Konzept und Prompting
- Controlling Forecast mit KI
- Datenanalyse mit CSV, Excel, JSON
- Zum vollständigen Programm
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Ziel des Online-Seminars
Generative KI-Modelle wie ChatGPT und Gemini bieten enorme Möglichkeiten im Controlling – von der Automatisierung der Berichtserstellung über die Unterstützung bei Analysen bis hin zur Code-Generierung. Künstliche Intelligenz (KI) verändert das Controlling rasant.
Um wettbewerbsfähig zu bleiben und Effizienzpotenziale zu heben, müssen Fach- und Führungskräfte verstehen, wie sie moderne KI-Tools praktisch und sicher einsetzen können.
Dieses kompakte 3-stündige Live-Online-Seminar versetzt Sie in die Lage, diese Werkzeuge sofort anzuwenden. Sie lernen die Grundlagen der KI und des Prompt Engineerings, entdecken konkrete Anwendungsfälle für typische Controlling-Aufgaben und erfahren, wie die Code-Ausführungsfunktion von ChatGPT und Gemini zuverlässige Datenanalysen ermöglicht. Wir zeigen Ihnen, wie Sie einfache Dashboard-Prototypen generieren können.
Abgerundet wird das Seminar mit Wissen zum Thema Datenschutz. Insbesondere beim Umgang mit Unternehmensdaten in externen KI-Tools ist Vorsicht geboten. Nach diesem Seminar haben Sie das Rüstzeug, Ihre aktuellen Erfahrungen mit KI auszubauen und die Potenziale von KI auf Controlling-Aufgaben zu nutzen.
Programmübersicht
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Einführung & Grundlagen
- Vorteile von KI im Controlling
- Die Grundlage für gute Analysen mit LLMs: Datenaufbereitung (CSV, Excel, JSON)
- KI-Tools im Überblick und Vergleich: ChatGPT & Gemini
- Die Grenzen generativer KI: Halluzinationen
- Prompt Engineering: Die Kunst der richtigen Frage
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Datenanalyse mit ChatGPT & Gemini
- Anwendungsfall 1: Berichtskommentierung, Textanalyse, Brainstorming
- Anwendungsfall 2: Code direkt in ChatGPT ausführen, um präzisere Ergebnisse zu erzielen und Halluzinationen zu vermeiden – statt nur mit normalen Texteingaben zu arbeiten
- Anwendungsfall 3: Code-Generierung (VBA, Python, JS)
- Anwendungsfall 4: Direkte Datenanalyse (Beispiele, Demo/Screenshots)
- Anwendungsfall 5: Einfache HTML/JS Dashboards erstellen (Konzept, Prompting)
- Interaktive Übung: Prompts für Text & Analyse/Dashboard selbst erstellen
- Integration in die Systemlandschaft (ERP/BI, Cloud, APIs, MLOps)
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Implementierung, Ausblick & Abschluss
- Erste Schritte zur KI-Implementierung im eigenen Bereich
- Datenschutz & Sicherheit: Kritische Aspekte beim Datenupload in externe LLMs
- Zusammenfassung, wichtigste Takeaways & Ihr persönlicher Action Plan
Alexander Ruffner
KI-Manager
Alexander Ruffner ist als KI-Manager bei der M. Kaatsch GmbH verantwortlich für datengetriebene Prozessoptimierung und Automatisierungsprojekte in der Metall- und Rohstoffbranche. Er verfügt über langjährige Erfahrung in der Implementierung von KI-Lösungen im Controlling – von Prognosemodellen für Kosten- und Erlösentwicklungen bis hin zu interaktiven Dashboards für das Management. In seinen Projekten entwickelt er praxisnahe Anwendungen, die Effizienzsteigerung und strategische Entscheidungsunterstützung verbinden. Im Seminar teilt Alexander seine Best Practices und gibt konkrete Handlungsempfehlungen für den erfolgreichen Einsatz von KI im Controlling.
Ihre Produktmanagerin
Sonja Filipovic
Produktmanagerin für die Bereiche Steuern, Bilanzen und Controlling
Seminarorganisation
Unser Organisationsteam steht Ihnen bei Fragen mit Rat und Tat zur Seite.
| Donnerstag | 26.03.2026 | 09:00–12:00 Uhr |
| Donnerstag | 27.08.2026 | 09:00–12:00 Uhr |
Bitte beachten Sie, dass die Buchung nur die in der Buchung aufgeführten Personen zur Teilnahme an dem Online-Seminar berechtigt. Die Zugangsdaten zum Online-Seminar erhalten Sie einen Werktag vor Beginn des Online-Seminars in einer separaten E-Mail.
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Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie Ihr Teilnahmezertifikat per E-Mail. Dieses bestätigt Ihre Teilnahme an der jeweiligen Weiterbildung. Sie erhalten Ihr Teilnahmezertifikat am Folgetag.
