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 und sind schnell veraltet
- 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. Das Problem ist selten fehlendes Wissen – sondern fehlende Verfügbarkeit, Struktur und Aktualität.
- Fragmentierte Informationslage: Relevante Daten liegen in Silos
- Zu viel „Noise“: viele Details, aber wenig Klarheit über Ursachen und Prioritäten
- Hoher Abstimmungsaufwand: Entscheidungen werden verschoben, weil Fakten fehlen
- Reaktives Handeln: Probleme werden erst sichtbar, wenn sie eskalieren
- Wenig Nachvollziehbarkeit: Warum wurde eine Entscheidung getroffen – und auf Basis welcher Quellen?
Die Lösung
ONTIV AI verbindet vorhandene Unternehmensinformationen und macht sie für Management-Fragen nutzbar: Statt einzelne Status-Updates einzusammeln, fragt die Führungskraft direkt – und erhält eine strukturierte Antwort mit Quellen, Risiken und konkreten nächsten Schritten.
So werden aus verstreuten Informationen konsistente Entscheidungsvorlagen – ohne zusätzliche Reporting-Prozesse.
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 (4×), Inbetriebnahme/Parameter (3×), Änderungswünsche im Scope (3×)
• Häufige Ursachen: fehlende Spezifikationsklarheit, späte Freigaben, Schnittstellenprobleme zu Fremdsystemen
• Risiken für laufende Projekte: Projekt A (Terminrisiko), Projekt B (Qualitätsrisiko), Projekt C (Budgetrisiko)
• Handlungsempfehlungen: Checkliste für Spezifikation, Freigabe-Gates, Standardisierung Schnittstellen
• Quellen: Verlinkte Projektprotokolle, Tickets, Lessons Learned, Serviceberichte
Antwort von ONTIV AI:
• Top-3 Problemfelder: Lieferverzug (4×), Inbetriebnahme/Parameter (3×), Änderungswünsche im Scope (3×)
• Häufige Ursachen: fehlende Spezifikationsklarheit, späte Freigaben, Schnittstellenprobleme zu Fremdsystemen
• Risiken für laufende Projekte: Projekt A (Terminrisiko), Projekt B (Qualitätsrisiko), Projekt C (Budgetrisiko)
• Handlungsempfehlungen: Checkliste für Spezifikation, Freigabe-Gates, Standardisierung Schnittstellen
• Quellen: Verlinkte Projektprotokolle, Tickets, Lessons Learned, Serviceberichte
So funktioniert es im Alltag:
• Relevante Quellen anbinden (Projektordner, Protokolle, Tickets, Confluence, SharePoint, Reports)
• Informationen semantisch auffindbar machen (auch über Teams und Ablagen hinweg)
• Management stellt Fragen in natürlicher Sprache (Status, Risiken, Ursachen, Maßnahmen)
• ONTIV AI liefert strukturierte Antworten + Quellenbelege + relevante Dokumente
• Wiederkehrende Fragen werden als Standard-Report automatisiert (z. B. Weekly Summary, Projekt-Risiko-Report)
Das Ergebnis
- Schnellere Entscheidungen, weil Informationen sofort verfügbar sind
- Weniger Abstimmungen und weniger „Status-Meetings“
- Frühere Risikoerkennung durch Muster aus Projekten, Tickets und Protokollen
- Bessere Priorisierung dank klarer Ursachen und Handlungsempfehlungen
- Nachvollziehbarkeit durch Quellenbelege und Dokumentenverlinkung
ROI & Wirtschaftlichkeit (Beispiel)
2 Management-Reports pro Woche × 3 Stunden Recherche/Abstimmung × 48 Wochen = 288 Stunden pro Jahr.
Bei 120 € Stundensatz (gemischter Aufwand aus Leitung + Projektmanagement) entspricht das 34.560 € jährlich.
Bereits 50 % Zeitersparnis bedeuten: 17.280 € Einsparung pro Jahr.
Der größte Effekt entsteht zusätzlich durch bessere Entscheidungen: frühere Risikoerkennung, weniger Eskalationen und geringere Projekt- und Qualitätskosten.
Bei 120 € Stundensatz (gemischter Aufwand aus Leitung + Projektmanagement) entspricht das 34.560 € jährlich.
Bereits 50 % Zeitersparnis bedeuten: 17.280 € Einsparung pro Jahr.
Der größte Effekt entsteht zusätzlich durch bessere Entscheidungen: frühere Risikoerkennung, weniger Eskalationen und geringere Projekt- und Qualitätskosten.
Fazit
ONTIV AI verwandelt verstreute Unternehmensinformationen in klare, belastbare Entscheidungsgrundlagen. Management erhält in Minuten einen Überblick über Status, Risiken und Ursachen – mit Quellen, Kontext und konkreten Maßnahmen. So werden Entscheidungen schneller, transparenter und messbar besser.
Videos rund um die ONTIV AI
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