F&E-getriebene KI für nachhaltige Unternehmenssteuerung – cNode als Forschungsplattform zwischen Wissenschaft und Praxis

Einleitung: Warum KI in der Unternehmenssteuerung eine Forschungsfrage ist

Klimawandel, geopolitische Unsicherheit und immer strengere Regulierung stellen Unternehmen vor völlig neue Herausforderungen. Klassische Steuerungsinstrumente wie Excel-Tabellen oder starre BI-Dashboards reichen hier nicht mehr aus.

Gleichzeitig bleiben viele KI-Lösungen in der Praxis entweder Blackbox oder Insellösungen, die den Gesamtzusammenhang ignorieren.

cNode verfolgt einen anderen Ansatz:

• Erklärbare KI,

• domänenspezifisches Modellwissen,

• Compliance-by-Design.

Damit wird cNode zu einer anwendungsnahen F&E-Plattform, die Wissenschaft und Unternehmenspraxis systematisch verbindet.

Forschungsziel: Ein neuronales Entscheidungsnetzwerk für nachhaltige Steuerung

Das zentrale Forschungsziel von cNode ist der Aufbau eines modularen, erklärbaren KI-Systems, das Finanz-, ESG-, Risiko- und Innovationskennzahlen nicht isoliert betrachtet, sondern vernetzt.

Die Grundlage dafür sind Cluster – domänenspezifische Einheiten, etwa:

• Finance (Cashflow, OPEX, Budget-Delta)

• Product (PMF Score, Feature ROI)

• Compliance (ESG-Risiken, AI Act Auditability)

• HR (Attrition Risk, Skill Gap)

Diese Cluster bilden gemeinsam ein lernendes Entscheidungsnetzwerk, das konkrete Steuerungsfragen beantworten kann – von der Cashflow-Planung bis zur ESG-Strategie.

Forschungsleitung & wissenschaftliche Einbindung

Die wissenschaftliche Leitung liegt bei Prof. Dr. Tuna Cakar, Professor für Finance & AI an der MEF University Istanbul.

Seine Forschungsschwerpunkte:

• KI-gestützte Finanzmodellierung

• Simulationslogik in dynamischen Unternehmensumfeldern

• Explainable AI & Transfer Learning in strategischen Kontexten

Damit verbindet cNode wissenschaftliche Exzellenz mit praxisnaher Umsetzbarkeit.

Kooperationsmodell: Wissenschaft + Praxis = Realdatenvalidierung

Das Besondere am Forschungsansatz von cNode: Theorie trifft auf reale Unternehmensdaten.

• Das Research Team (MEF University, Creativate Research Unit) entwickelt Cluster- und Zielmodelllogik.

• Unternehmenspartner wie Fresenius, MADAX oder Deloitte bringen reale Steuerungsfragen und Daten ein.

So entstehen praxisnahe Fallstudien:

• Welche KPIs sind für die Steuerung wirklich entscheidend?

• Welche Daten liegen in der Realität vor?

• Wie können Forecasts, Szenarien und Maßnahmen daraus abgeleitet werden?

Datenschutz & Regulierung: Forschung im Einklang mit DSGVO und AI Act

Jede Entwicklungsstufe von cNode ist regulierungskonform gedacht.

• Haloframe Governance Layer: Audit-Trail, Pseudonymisierung, Zugriffstrennung

• Lokale Datenspeicherung: Edge Processing oder Federated Learning

• Transparenzmechanismen: SHAP und LIME für Interpretierbarkeit jeder Modellentscheidung

Das Ergebnis: Forschung, die nicht in der Theorie stecken bleibt, sondern direkt produktiv eingesetzt werden kann – auch in hochregulierten Branchen.

Offene Entwicklungslogik: Cluster wachsen mit der Praxis

cNode ist als offene, modulare Architektur konzipiert. Neue Zielmodelle entstehen durch:

• reale Anforderungen (z. B. ESG-Reporting, Exit Readiness, Innovationsbewertung),

• Co-Creation mit Pilotpartnern,

• domänenspezifisches Fachwissen (z. B. HR, Logistik, Public Sector).

Das System entwickelt sich so iterativ weiter – vom Forschungsprototyp zum marktnahen Steuerungsnetzwerk.

Langfristige Vision: Ein neuronales Steuerungssystem für Unternehmen

cNode ist kein abgeschlossenes Tool, sondern eine lernende Plattform.

Die Vision:

• Aufbau eines kognitiven Modells der Unternehmenssteuerung,

• das Daten, Szenarien, Ziele und Entscheidungen integriert,

• strategische Planung nachvollziehbar, anpassbar und resilient macht.

Damit wird cNode zur Brücke zwischen Forschung und Praxis – und zur Blaupause für nachhaltige Entscheidungsintelligenz in Europa.