Bedarfsprognose in der Produktion: Von Excel-Tabellen zu KI-gestützten Prognosen

Oct 2, 2025 • 12 min

In einem konkurrenzstarken Umfeld mit immer niedrigeren Gewinnspannen ist eine strategische Bedarfsprognose in der Produktion wichtiger denn je. Sowohl im Einzelhandel als auch in der Fertigungsindustrie erkennen Unternehmen zunehmend den Bedarf an modernen Tools und Prozessen, um auf Marktschwankungen frühzeitig reagieren zu können, um Fehlmengen zu vermeiden und Überproduktion zu verhindern und gleichzeitig eine flexible und schnelle Entscheidungsfähigkeit zu gewährleisten.

Diese Erkenntnis ist begründet: Unternehmen, die eine fortschrittliche Bedarfsplanung erfolgreich implementieren, können ihre Bestände durch Produktionsanpassung an die Nachfrage bei gleichbleibendem Serviceniveau erheblich reduzieren, ihre Gewinnspannen messbar erhöhen und ihre Supply-Chain-Reaktionsfähigkeit verbessern. Diese greifbaren Geschäftsergebnisse zeigen, was für ein starker Marktvorteil eine effektive Bedarfsplanung ist.

Im Laufe der Jahrzehnte hat die Rolle des Bedarfsplaners einen bemerkenswerten Wandel vollzogen – vom Erstellen einfacher Prognosen zu einer hochentwickelten, technologiegesteuerten Führungsposition mit Einfluss auf die Geschäftsstrategie. Was früher lediglich als Unterstützung der Betriebsabläufe gesehen wurde, hat sich zu einer zentralen Säule des Unternehmenserfolgs entwickelt.

In diesem Artikel werden wir uns einmal genauer anschauen, wie sich dieser Beruf entwickelt hat, wie die Situation aktuell aussieht und wohin die Reise in den nächsten Jahren gehen wird.

Anmerkung: Die Zeitangaben in diesem Artikel stellen ungefähre Zeiträume für die Einführung in Unternehmen dar. Während einige Technologien (wie z. B. Machine-Learning-Modelle) in Fachkreisen schon länger existieren, geben wir den Zeitpunkt an, zu dem sie weitreichend in Advanced Planning Systems in Unternehmen eingeführt wurden.

Die Entwicklung der Bedarfsprognose in der Produktion im 20. Jahrhundert

Eine kurze Geschichte: Die Entwicklung der Bedarfsplanung

Bevor wir in die moderne KI-gestützte Bedarfsprognose-Landschaft eintauchen, wollen wir kurz den Weg der Bedarfsplanung von ihren Anfängen bis zu den aktuellen Entwicklungen nachzeichnen. Diese Entwicklung spiegelt nicht nur den technologischen Fortschritt wider, sondern auch einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen Prognosen betrachten – von einer betrieblichen Notwendigkeit zum strategischen Vorteil.

Die Ära der Intuition (vor den 1980er Jahren): Prognose als Kunst

In den Anfängen beruhten Bedarfsprognosen in der Produktion hauptsächlich auf gesundem Menschenverstand und einfachen Berechnungen. Bedarfsplaner arbeiteten mit einfachen gleitenden Durchschnitten und manuellen Datenanalysen und erstellten auf Basis ihrer Erfahrung Schätzungen, ohne dabei das Gesamtbild zu kennen. Dieser Ansatz funktionierte recht gut in einem Geschäftsklima, das durch einfachere Produktsortimente, begrenzte Werbeaktivitäten, weniger intensiven Wettbewerb und höhere Gewinnspannen gekennzeichnet war. Ungenauigkeiten bei Nachfrageprognosen konnten so aufgefangen werden. Während dieser Zeit hatten Bedarfsprognosen in der Produktion noch keinen großen strategischen Einfluss. Sie wurden lediglich als eine von vielen operativen Tätigkeiten gesehen.

Die statistische Ära (1980er-2005): Das Zeitalter der analytischen Bedarfsprognosen

Die Einführung von Tabellenkalkulationssoftware und frühen ERP-Systemen in den 1980er Jahren war die erste große Veränderung für Bedarfsprognosen in der Produktion. Plötzlich verfügten Bedarfsplaner über Tools, um statistische Methoden wie ARIMA und die exponentielle Glättungsmethode nach Holt-Winters zu implementieren, wodurch aus intuitiven Prognostikern Datenanalysten wurden, die geeignete Prognosemodelle für verschiedene Produktkategorien auswählen und konfigurieren und so die Prognosegenauigkeit verbessern konnten.

In den späten 1990er Jahren kamen spezielle Advanced Planning Systems (APS) auf, die anspruchsvollere Algorithmen und spezialisierte Funktionen boten, die über das hinausgingen, was ERP-Systeme leisten konnten. Trotz den Grenzen der damaligen EDV waren diese Systeme ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur Anerkennung der Bedarfsplanung als wichtiger Unternehmensbereich. In dieser Zeit begannen Unternehmen auch zunehmend, die finanziellen Auswirkungen der Prognosegenauigkeit zu erkennen, was dazu führte, dass aus der einfachen operativen Tätigkeit im Hinterzimmer ein wesentlicher Bestandteil der Unternehmensstrategie wurde.

Das Zeitalter der Zusammenarbeit (2005-2020): Aufbrechen von Silos

Die weit verbreitete Einführung von Sales and Operations Planning (S&OP)-Prozessen markierte die nächste bedeutende Entwicklungsstufe und verwandelte die Bedarfsplanung von einer isolierten technischen Tätigkeit in ein kollaboratives Ökosystem. Bedarfsplaner wurden zu funktionsübergreifenden Vermittlern, die die Abteilungen Vertrieb, Supply-Chain, Einkauf und Finanzen unter einen Hut bringen mussten. Mit dem Aufkommen der Integrierten Unternehmensplanung (IBP) wurden finanzielle Überlegungen im Planungsprozess noch stärker berücksichtigt.

Gleichzeitig nahm die Marktkomplexität dramatisch zu, da Unternehmen zunehmend auf Werbeaktionen und neue Produkteinführungen setzten, um ihren Marktanteil zu halten. Diese Komplexität – in Verbindung mit der explosionsartigen Zunahme von SKUs und Anpassungsmöglichkeiten – überlastete herkömmliche Ansätze für die Bedarfsprognose in der Fertigung.

Zum ersten Mal konnten Unternehmen Prognosen auf einer wirklich granularen Ebene erstellen – bis hin zu einzelnen SKUs und Filialen – und so die Prognosegenauigkeit und Reaktionsfähigkeit drastisch verbessern. Trotz dieser Fortschritte hatten Unternehmen immer noch Schwierigkeiten damit, die überwältigende Komplexität der Nachfrageprognose zu bewältigen und Silos innerhalb des Unternehmens aufzubrechen, ohne die Bedarfsplaner In Sachen Effizienz und Produktivität zu überlasten. Dieses Spannungsverhältnis bildete die Grundlage für den Aufbruch ins KI-Zeitalter.

alt="Vergleich der Arbeitsabläufe von Bedarfsplanern in der Produktion vor und nach der Einführung berührungsloser Prognosen. Vorher: manuelle Prognosen mit umfangreicher Dateneingabe. Nachher: geringere Routineaufgaben, wodurch sich die Rolle des Bedarfsplaners vom taktischen Prognostiker zum strategischen Unternehmensberater entwickelt. — ***Abbildung 1:*** Berührungslose Prognosen in der Bedarfsplanung für die Produktion nutzen KI, um mit minimalem manuellem Aufwand präzise Vorhersagen zu erstellen. Diese Entwicklung reduziert Routinetätigkeiten und hebt die Rolle des Bedarfsplaners vom taktischen Prognostiker zum strategischen Unternehmensberater, der Datenerkenntnisse in umsetzbare Empfehlungen übersetzt.

Das KI-Zeitalter in der Bedarfsprognose in der Produktion

Die Einführung von fortschrittlichen Analysen und Machine-Learning-Technologien, die durch stark gesteigerte Rechenkapazitäten möglich wurden, hat Bedarfsprognosen in der Produktion seit 2020 grundlegend verändert. Im Gegensatz zu den statistischen Methoden früherer Epochen nutzen die heutigen KI-gestützten Prognosen ein vielfältiges Arsenal an ausgefeilten Techniken:

Neuronale Netzwerke

Gradient-Boosting-Modelle

Reinforcement-Learning

Diese Technologien ermöglichen mittlerweile „berührungslose Prognosen“. Darunter versteht man Systeme für die Planung auf Basis von Echtzeitdaten und zukünftigen externen Faktoren, die automatisierte Bedarfsprognose mit minimalem menschlichem Eingriff erstellen können. Führende Einzelhändler nutzen beispielsweise wetterbasierte Prognosemodelle, die ihre Nachfrageprognosen automatisch an die meteorologischen Bedingungen anpassen und Temperatur- und Niederschlagsprognosen in erwartete Nachfrageänderungen auf Ladenebene umwandeln können.

Leseempfehlung: Die Lösungen im Überblick: So erkennen gehen Sie Ihre Hürden an und erhöhen die Supply-Chain-Reaktionsfähigkeit

Die neue Rolle des Bedarfsplaners

In dieser neuen KI-Landschaft hat sich die Rolle der Bedarfsplaner von Prognosespezialisten zu Datenwissenschaftlern und Experten für Geschäftseinblicke entwickelt. Sie gewinnen immer mehr an strategischem Einfluss, da ihre Rolle in der Unternehmensplanung immer zentraler wird.

Statt jede Bedarfprognose manuell zu überprüfen, gehören jetzt folgende Aufgaben in ihren Zuständigkeitsbereich:

Erforschung und Integration externer Datenquellen zur Verbesserung der Modellleistung und zur Bereitstellung kontextbezogener Erkenntnisse

Umsetzung der Erkenntnisse aus technischen Prognosen in Geschäftsempfehlungen

Fungieren als Botschafter für datengetriebene Entscheidungen innerhalb des Unternehmens

Fungieren als kooperative Teamplayer, indem sie mehrere Szenarien modellieren und komplexe Abwägungen abteilungsübergreifend vornehmen

Überwachung und Lösung komplexer Ausnahmesituationen, die KI-Systemen so eingestuft haben, dass sie ein menschliches Urteil erfordern

Diese Entwicklung hat die Position des Bedarfsplaners im Unternehmen aufgewertet und das, was früher als technische Nebentätigkeit angesehen wurde, in eine beratende Funktion für den strategischen Einsatz von Bedarfsprognosen in der Produktion verwandelt.

Kontrolle als Herausforderung

Trotz der überzeugenden Vorteile der KI-gestützten Bedarfsprognosen in der Produktion stehen viele Unternehmen vor einer großen psychologischen Hürde: der Angst vor Kontrollverlust.

Dies äußert sich auf verschiedene Weise:

Fehlendes Vertrauen: „Black Box“-Algorithmen, die genaue Ergebnisse liefern, ohne dass die Gründe dafür klar erläutert werden, können bei den Beteiligten Skepsis hervorrufen.

Angst vor Kompetenzverlust: Bedarfsplaner, die ihre Karriere auf statistischem Fachwissen aufgebaut haben, könnten sich von Systemen bedroht fühlen, die früher geschätzte Fähigkeiten automatisieren.

Rechenschaftspflicht: Es ist unklar, wer verantwortlich ist, wenn KI-generierte Prognosen zu Geschäftsentscheidungen mit negativen Folgen führen.

Erfolgreiche Unternehmen gehen diese Probleme durch folgende Maßnahmen an:

Implementierung erklärbarer KI-Systeme, die Transparenz über die wichtigsten Einflussfaktoren hinter Prognosen bieten

Schaffung strukturierter Übergangsprogramme, die Bedarfsplanern dabei helfen, neue Fähigkeiten in den Bereichen KI-Aufsicht und Geschäftsanalyse zu entwickeln

Förderung der Entwicklung von Fachwissen und Aufbau engerer Kundenbeziehungen, um eine effektivere Beratung zu ermöglichen

Warum Ausnahmemanagement entscheidend ist

Die Schaffung klarer Governance-Frameworks, die Rollen und Verantwortlichkeiten in KI-gestützten Planungsprozessen definieren, ist angesichts der zunehmenden Komplexität der Bedarfsplanung unerlässlich geworden. Die Implementierung von Kontrollstrategien ermöglicht ein effektives ausnahmebasiertes Management, das heute im Mittelpunkt der modernen Bedarfsplanung steht.

Mit wachsenden Datenmengen verlassen sich Bedarfsplaner auf KI-Systeme, um Ausnahmen basierend auf ihrer geschäftlichen Auswirkung zu identifizieren und zu priorisieren, sodass sie sich auf Probleme konzentrieren können, die erheblichen Einfluss auf Lagerbestände, Servicekennzahlen und finanzielle Leistung haben.

KI-gestützte Fertigungs-Prognosesoftware ist nicht nur in der Lage, riesige Datenmengen zu verarbeiten, sondern auch die Gründe für wichtige Erkenntnisse zu erläutern, was eine tiefergehende Ursachenanalyse und eine strategischere Entscheidungsfindung ermöglicht. Durch das Herausfiltern von Störfaktoren und das Hervorheben kritischer Abweichungen hilft KI den Bedarfsplanern dabei, sich auf die wichtigsten Probleme zu konzentrieren, und verbessert so sowohl die Effizienz als auch die Genauigkeit der Prognosen.

***Abbildung 2:*** *Die Entwicklung von KI in der Bedarfsprognose für die Produktion – von isolierter Automatisierung zu autonomen Agenten, die End-to-End-Anpassungsfähigkeit ermöglichen.*

Zukunftsaussichten: KI-Assistenten und System-zu-System-Zusammenarbeit

Die bemerkenswerten Fortschritte, die wir bisher bei Bedarfsprognosen für die Produktion erlebt haben, sind erst der Anfang eines viel größeren Wandels. Genauso wie Cloud Computing und SaaS-Lösungen die Bedarfsplanung in der letzten Technologiewelle neu definiert haben, markiert das Aufkommen von Agentic AI den nächsten Evolutionssprung für Bedarfsplaner – eine Veränderung, die vermutlich noch tiefgreifender sein wird.

Die heutigen KI-Assistenten, wie zum Beispiel ChatGPT und Gemini Professional, geben nur einen kleinen Vorgeschmack auf das, was noch kommen wird. Diese Systeme entwickeln sich in einem noch nie dagewesenen Tempo weiter. KI-Assistenten verwandeln sich in zunehmend autonome Agenten mit fortschrittlichen Entscheidungsfähigkeiten, die die Welt grundlegend verändern – und das gilt auch für die Produktionsplanung.

Für vorausschauende Bedarfsplaner im Bereich der Bedarfsprognose in der Produktion wird diese Entwicklung den Beruf in eine erfüllendere und intellektuell ansprechendere Tätigkeit verwandeln, die Verbesserungen in drei entscheidenden Bereichen ermöglicht:

Nie dagewesene Effizienz

Die Zukunft der Bedarfsplanung wird sich von den heutigen Ausnahmewarnungen mit manueller Lösung hin zu einem Modell des Ausnahmemanagements mit automatischer Lösung entwickeln. Wir erwarten eine drastische Verringerung der sich wiederholenden manuellen Aufgaben, wenn KI-Agenten die Fähigkeit entwickeln, selbstständig Aufgaben zur Lösung von Ausnahmen zu übernehmen.

Schauen wir uns dazu mal ein konkretes Beispiel an: Wenn ein Bedarfsplaner eine durch Werbemaßnahmen verursachte Nachfragespitze konsequent auf eine bestimmte Art und Weise korrigiert, löst er in 9 von 10 Fällen die Ausnahme auf dieselbe Weise. Künftige KI-Systeme werden diese Muster erkennen und proaktiv die entsprechenden Korrekturen vornehmen.

Anstatt dieselbe Lösung wiederholt manuell zu implementieren, validieren Bedarfsplaner einfach die automatische Korrektur der KI, was das Arbeitspensum drastisch senkt und mehr Zeit für strategischere Aufgaben bietet. Die Planung von Szenarien wird zur neuen Hauptaufgabe von Bedarfsplaner und zur die Standardfunktion zur Bewertung verschiedener Ergebnisse werden. Darüber hinaus wird ein Meta-Ausnahmeprozess entstehen, bei dem Bedarfsplaner regelmäßig die Muster der von der KI korrigierten Ausnahmen überprüfen, um sicherzustellen, dass das System weiterhin angemessene Anpassungen vornimmt, und um Möglichkeiten für eine weitere Verfeinerung zu identifizieren.

Verbesserte Prüfbarkeit und Transparenz

Künftige KI-Agenten werden über die reine Datenverarbeitung hinausgehen und zu echten analytischen Partnern werden. Sie werden nicht nur die wichtigsten Parameter identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern, sondern auch die Erkenntnisse in einen Kontext stellen, der die menschliche Entscheidungsfähigkeit verbessert. Diese Systeme werden tiefergehende Erklärungen zu ihren Überlegungen liefern, die dabei helfen, Korrekturen zu validieren und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Die Entwicklung von Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment (CPFR) wird einen parallelen Wandel durchlaufen. Bei der traditionellen CPFR geht es um den Datenaustausch zwischen Einzelhändlern und Lieferanten, der eine umfangreiche menschliche Vermittlung erfordert. In Zukunft werden vor allem echte System-zu-System-Prognosen zum Einsatz kommen. Dabei handelt es sich um KI-gestützte Plattformen, die in einer digitalen Supply-Chain autonom Daten austauschen und Prognosen mit minimalem menschlichem Eingriff verfeinern. Dies wird zu einer besseren Qualität von Nachfragesignalen führen.

Die Qualität der Bedarfsprognosen in der Fertigung wird sich durch zwei parallele Entwicklungen weiter verbessern:

Rechnerische und algorithmische Fortschritte: Eine höhere Rechenleistung in Verbindung mit bahnbrechenden Forschungsergebnissen wird zu kontinuierlichen Verbesserung der Modellqualität und -fähigkeiten sorgen

Revolutionäre Datenerfassung und -aufbereitung: Selbst die fortschrittlichsten Modelle werden durch die Qualität ihrer Eingaben eingeschränkt. Wenn die eingegebenen Daten nicht gut sind, können auch die Ergebnisse nicht gut sein. KI-Tools der nächsten Generation werden die Datenerfassung und -aufbereitung grundlegend verändern und ein genaueres und ganzheitlicheres Verständnis der Marktbedingungen und potenziellen Faktoren, die für Nachfragesteigerungen sorgen, ermöglichen.

Diese Weiterentwicklungen werden besonders für die Sortimentsoptimierung starke Verbesserungen liefern:

Verbesserte produktübergreifende Analyse: KI-Systeme werden durch optimierte Warenkorbanalysen ein tiefes Verständnis für Produktinteraktionen entwickeln und bisher unsichtbare Kannibalisierungs- und Halo-Effekte aufdecken.

Kundenorientierte und erstklassige Prognosen für neue Produkte: Bedarfsplanung wird eine noch nie dagewesene Marktintelligenz nutzen, die dadurch entsteht, dass die Welt immer enger vernetzt ist. Die Systeme werden die Aktivitäten vor dem Kauf und das Verbraucherverhalten in digitalen Ökosystemen analysieren, um Nachfrageschwankungen frühzeitig zu erkennen, bevor sie sich in den herkömmlichen Verkaufsdaten niederschlagen.

**Abbildung 3:** ROI-Vergleich von Technologien zur Bedarfsprognose in der Produktion – traditionelle statistische Methoden im Vergleich zu moderner KI/ML und neuartigen agentischen Prognoseansätzen.

Auswirkungen innerhalb des Unternehmens

Mit dem Übergang zu einer datenorientierten, analytischen Denkweise wird die Rolle des Bedarfsplaners immer zentraler werden. Diese Entwicklung findet jedoch nicht isoliert statt, sondern erstreckt sich über diverse Bereiche.

Agile Unternehmen können die Tätigkeiten der Angebots- und Bedarfsplanung zusammenführen und eine Position schaffen, die sich auf End-to-End-Optimierung und kundenorientierte Abwägungen konzentriert. Der Bedarfsplaner der Zukunft wird ein „agentischer beidhändiger Planer“ sein – ein Fachmann, der nahtlos mit KI-Systemen zusammenarbeitet, während er eine durchgängige Perspektive auf das Unternehmen behält und mehr als strategischer Problemlöser, denn als taktischer Prognostiker agiert.

Über die bloße Korrektur von Prognosen hinaus werden künftige Bedarfsplaner Fachwissen zur Bewertung und Optimierung des gesamten Prognoseprozesses in ihren Unternehmen entwickeln. Zu diesem übergeordneten Verständnis gehört auch die Bewertung, wie die Prognosen strukturiert werden sollten, welche Methoden für die verschiedenen Produktkategorien am besten geeignet sind und wie die organisatorischen Prognosefähigkeiten kontinuierlich verbessert werden können.

Wenn wir die Bedarfsplanung im breiteren Kontext einer KI-gesteuerten Welt betrachten, ergeben sich noch mehr Möglichkeiten. KI-basierte Anwendungen für den Wissenstransfer können Fachkräfte schnell mit branchenspezifischem Know-how versorgen – egal ob das Unternehmen Milch, Kabel oder Medikamente herstellt. Diese Tools können den jahrelangen Erwerb von Fachwissen auf wenige Wochen komprimieren und Bedarfsplanern die Möglichkeit geben, schnell ein tiefes Verständnis für die einzigartigen Nachfragemuster und -beschränkungen in bestimmten Branchen zu entwickeln.

In der Software-Landschaft für Supply-Chain-Planung kann es dabei zu einer “Winners take all”-Konzentration von Fähigkeiten kommen. In diesem wettbewerbsintensiven Umfeld werden wahrscheinlich die Anbieter erfolgreich sein, die Folgendes bieten:

Besonders agile Implementierungsprozesse gepaart mit problemlösungsorientierten Microservices, die auf unternehmensspezifische Herausforderungen eingehen

Starke Customer-Advocacy-Strategie basierend auf nachgewiesenem ROI und messbaren Geschäftsergebnissen, die eine dauerhafte Plattformloyalität schaffen

Dauerhafte Beziehungen zu Softwarepartnern, die kundenorientierte Teams einsetzen, die in der Lage sind, Erkenntnisse und bewährte Verfahren aus der KI zu übertragen

Die Zukunft gehört dem strategischen Bedarfsplaner

Der Bereich Bedarfsprognose in der Produktion hat eine bemerkenswerte Entwicklung erlebt – von intuitiven Schätzungen zu hochentwickelten, KI-gestützten strategischen Prozessen. Dieser Wandel spiegelt die allgemeinen Trends für Technik und Unternehmen wider und verdeutlicht die zunehmende strategische Bedeutung einer genauen Nachfrageprognose für den Geschäftserfolg.

Wie bereits erwähnt, hat sich die Rolle des Bedarfsplaners kontinuierlich an neue Herausforderungen und Möglichkeiten angepasst:

Vom isolierten Schätzen zur kollaborativen Konsensbildung

Von einfachen statistischen Methoden zu fortgeschrittenen ML-Algorithmen

Von der operativen Prognose zur strategischen Unternehmensführung

Die Bedarfsplaner von heute stehen an einem weiteren Wendepunkt. Und obwohl dieser Wendepunkt wichtig ist, wird er wahrscheinlich nicht der letzte sein. Künftige technologische und unternehmensbezogene Veränderungen werden wahrscheinlich weitere Wendepunkte schaffen, die mit zunehmender Geschwindigkeit des Wandels immer häufiger auftreten werden.

Da Unternehmen weiterhin auf Automatisierung und fortschrittliche Analysen setzen, wird sich die Rolle zunehmend auf die strategische Aufsicht und nicht auf die operative Ausführung konzentrieren. Der zukünftige Zustand sieht eine Landschaft vor, in der menschliche Planer mit KI-Systemen zusammenarbeiten, um die Entscheidungsfähigkeit in komplexen Supply-Chains zu verbessern.

Für Unternehmen sind die Auswirkungen tiefgreifend: Unternehmen, die die neuen Fähigkeiten erfolgreich in ihre Planungsprozesse integrieren, werden dadurch erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen:

Besseres Bestandsmanagement durch erhöhte Prognosegenauigkeit

Verbesserte Reaktionsfähigkeit auf sich schnell ändernde Marktbedingungen

Bessere Abstimmung zwischen Nachfragesignalen und allgemeiner Unternehmensstrategie

Effizientere Ressourcenzuweisung und Produktionsflexibilität im gesamten Unternehmen

Für den individuellen Bedarfsplaner, der Bedarfsprognosen in der Produktion erstellt, ist diese Entwicklung sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance. Auch wenn bestimmte technische Fähigkeiten an Bedeutung verlieren, wird die Nachfrage nach Fachleuten, die die Kluft zwischen KI-Systemen und Geschäftsstrategien überbrücken können, weiter steigen. Die führenden Köpfe der Bedarfsplanung von morgen werden technologische Kompetenz mit einem ausgeprägten Geschäftssinn verbinden – eine leistungsstarke Kombination, die den Beruf für Unternehmen noch essenzieller macht.

Für Unternehmen, die in einem immer komplexeren und schnelllebigeren Marktumfeld wettbewerbsfähig bleiben wollen, ist es von entscheidender Bedeutung, diesen Wandel zu vollziehen. Bedarfsplaner, die diese Entwicklung erfolgreich meistern, werden die Zukunft nicht nur prognostizieren, sondern aktiv gestalten können.

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