
Bessere Management-Entscheidungen – auf Basis des gesamten Unternehmenswissens
Case Study
Entscheidungsgrundlagen mit KI schaffen – Management-Reports in Minuten statt Tagen
ONTIV AI verdichtet Informationen aus Projekten, Tickets, Meetings und Dokumenten zu einem klaren Management-Überblick: Risiken, Ursachen, Handlungsempfehlungen – nachvollziehbar, mit Quellen und ohne manuelle Recherche.
„Führung bedeutet Entscheidungen – aber zu oft beruhen sie auf Fragmenten statt auf vollständigem Wissen.“
Ausgangssituation
Management-Entscheidungen basieren auf Informationen aus vielen Bereichen: Vertrieb, Projekte, Produktion, Qualität und Service. In der Realität sind diese Informationen jedoch verteilt – in Status-Reports, Meeting-Protokollen, Projektordnern, E-Mails, Tickets und Excel-Dateien.
- Wichtige Fakten sind über Teams und Systeme verstreut
- Status-Informationen werden manuell zusammengetragen
- Risikohinweise gehen in langen E-Mail-Threads oder Meetings unter
- Die gleichen Fragen werden wiederholt gestellt („Was ist der aktuelle Stand – und warum?“)
Alltagseffekt:
Entscheidungen werden langsamer, weil Informationen fehlen oder erst „nachgereicht“ werden.
Gleichzeitig steigt das Risiko, dass kritische Details übersehen werden.
Die Herausforderung
In Führungskreisen entsteht ein typisches Muster: Statt klare Entscheidungsgrundlagen zu haben, wird Zeit in Abstimmung investiert.
- Fragmentierte Informationslage: Relevante Daten liegen in Silos
- Zu viel „Noise“: viele Details, aber wenig Klarheit über Ursachen
- Hoher Abstimmungsaufwand: Entscheidungen werden verschoben
- Reaktives Handeln: Probleme werden erst sichtbar, wenn sie eskalieren
- Wenig Nachvollziehbarkeit: Entscheidungen sind schwer belegbar
Die Lösung
ONTIV AI verbindet vorhandene Unternehmensinformationen und macht sie für Management-Fragen nutzbar.
Führungskräfte stellen eine Frage – und erhalten strukturierte Antworten mit Quellen, Risiken und konkreten Handlungsschritten.
Beispiel (Management-Frage):
„Welche Probleme hatten wir bei den letzten drei Anlagenprojekten – und was sind die häufigsten Ursachen?“
Antwort von ONTIV AI:
• Top-3 Problemfelder: Lieferverzug, Inbetriebnahme, Scope-Änderungen
• Häufige Ursachen: unklare Spezifikationen, späte Freigaben, Schnittstellenprobleme
• Risiken für laufende Projekte
• Handlungsempfehlungen
• Quellen: Projektprotokolle, Tickets, Serviceberichte
Antwort von ONTIV AI:
• Top-3 Problemfelder: Lieferverzug, Inbetriebnahme, Scope-Änderungen
• Häufige Ursachen: unklare Spezifikationen, späte Freigaben, Schnittstellenprobleme
• Risiken für laufende Projekte
• Handlungsempfehlungen
• Quellen: Projektprotokolle, Tickets, Serviceberichte
Das Ergebnis
- Schnellere Entscheidungen
- Weniger Abstimmungen
- Frühere Risikoerkennung
- Bessere Priorisierung
- Nachvollziehbarkeit durch Quellen
Fazit
ONTIV AI verwandelt verstreute Unternehmensinformationen in klare Entscheidungsgrundlagen. Management erhält in Minuten Überblick über Status, Risiken und Ursachen.
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