Künstliche Intelligenz in der Unternehmensanalyse

Kursüberblick

Künstliche Intelligenz (KI) wird zum Schlüsselinstrument der strategischen Unternehmensanalyse – von der Wettbewerbsbeobachtung bis zur Entwicklung datengestützter Geschäftsmodelle. Externe Datenquellen wie Marktberichte, Patentdatenbanken, Social Media oder Wirtschaftsdaten lassen sich mit modernen KI-Tools systematisch auswerten.
Durch Text Mining, Benchmarking und NLP-basierte Zielgruppenanalysen entstehen neue Einblicke in Märkte, Kund*innen und disruptive Trends – oft lange bevor klassische Methoden sie erfassen.
Auch die interne Analyse profitiert: Ressourcen, Prozesse und Kompetenzen werden datenbasiert bewertet, Kernfähigkeiten sichtbar gemacht und strategische Potenziale gezielt identifiziert.
SWOT-Analysen lassen sich KI-gestützt modellieren und priorisieren, um fundierte Entscheidungen abzuleiten. Ergänzend lernen Sie, wie Businesspläne, Investorenberichte und strategische Workshops aus den Analyseergebnissen entwickelt werden – aktuell, faktenbasiert und verständlich.
Live-Demos, Übungen und Best Practices machen das Thema greifbar und bereiten praxisnah auf den KI-Einsatz in der Strategiearbeit vor.

Kursinhalte

• Elemente des strategischen Analyseprozesses
•  Positionierung der KI in der klassischen Unternehmensanalyse
•  Überblick über Phasen der externen und internen Analyse
•  Grenzen und Möglichkeiten datengetriebener Methoden

• Markt‑ und Branchenanalyse mit KI-Tools (z. B. Branchenberichte, Pricing, Nachfrageprognosen)
• Trendanalyse durch zB Text Mining, Web‑ und Social‑Media‑Monitoring bzw. Simulation
• Wettbewerbsanalyse: Benchmarking, Innovationsradar, Patent‑ und Nachrichtenanalyse
• Zielgruppenanalyse: Nutzung von NLP‑Modellen für Sentiment‑ und Themencluster

•  KI-gestützte Analyse von Ressourcen, Fähigkeiten und Wissensträgern
•  Wettbewerbsfähigkeit der eigenen Leistungen analysieren
•  Erkennung strategischer Kernkompetenzen
•  Geschäftsmodelle generieren bzw. Gedankenfehler darin entdecken.

•  Handlungsoptionen und Ideen zur Verbesserung generieren
•  Datenmodellierung und Synthese von externen und internen Faktoren
•  KI-gestützte Verdichtung zu SWOT-Matrizen
•  Interpretation und Ableitung von priorisierten Handlungsfeldern

•  Erstellung von Businessplänen
•  Automatisches Generieren von Berichten und Analysen (z.B. für Investoren)
•  Vorbereitung von Strategieworkshops zur Strategieformulierung
•  Erstellung von multiplen Analysen und Prognose des Wettbeweberverhalten

• Fachinput mit Praxisbeispielen und Live-Demonstrationen
• KI-gestützte Gruppenübungen und Kurzworkshops
• Analyse anonymisierter Datenquellen mit marktüblichen KI-Tools
• Diskussion: Chancen, Grenzen und ethische Fragestellungen

Zielgruppe

• Geschäftsführer:innen
• Führungskräfte und Strategieverantwortliche
• Business Analysts, Innovationsmanager:innen
• Verantwortliche für Markt‑, Wettbewerbs‑ oder Ressourcenmanagement
• Digital Officers, Data Scientists und KI-Interessierte aus dem Managementkontex