August 1, 2025
Der cNode CoPilot – Wie natürliche Sprache zu Forecasts und Szenarien wird
von
Leonardo Bornhäußer
Einstieg: Der Mythos vom „Zugriff auf alle Daten“
Viele Unternehmen sitzen auf wertvollen Daten – aber der Zugriff bleibt kompliziert. Wer heute wissen will, „Wie wirkt sich eine Preisanpassung auf unseren Cashflow im Q4 aus?“, muss SQL beherrschen, Modell-Logiken verstehen und Datenquellen manuell verknüpfen.
Genau hier setzt der cNode CoPilot an. Er übersetzt natürliche Sprache in konkrete, nachvollziehbare Modellabfragen – und liefert Forecasts oder Simulationen in Sekunden. Das Ergebnis: KI-Unterstützung ohne Blackbox-Gefahr.
Was der cNode CoPilot kann
Ein Beispiel aus der Praxis:
Eingabe (natürliche Sprache):
„Simuliere einen 10 % OPEX-Anstieg in Q3 und zeige den Forecast-Impact auf Working Capital.“
Der CoPilot identifiziert automatisch:
Absicht (Intent): Simulation
Ziel (Target): Working Capital
Parameter: OPEX +10 %, Zeitraum Q3
Ausgabe:
Szenario-Visualisierung
Erklärbare Modellausgabe
Audit-Log für Nachvollziehbarkeit
So entsteht ein interaktiver Entscheidungsprozess, der allen Nutzer:innen offensteht – unabhängig von Data-Science-Know-how.
Technischer Aufbau: NLP → SQL / NLP → Model Mapping
Die erste Implementierung nutzt die OpenAI API (GPT-4o) mit spezieller Prompt-Logik für cNode-Datenmodelle.
Architektur des CoPilot:
NLP Layer: Intent Detection & Entity Recognition
Mapping Layer: Transformation zu SQL-Query oder Model-Call
Output Layer: Forecast, Simulation, SHAP-Erklärung
Beispiel:
Input: „Forecast cashflow impact if churn increases by 5% in Q2“
Prozess: Generierte SQL + Model Predict + Delta-Auswertung
Output: Prognose mit Szenario-Impact und erklärbaren Einflussfaktoren
Modellflexibilität: Mehr als nur OpenAI
Viele Unternehmen – insbesondere in Finanzwesen, Healthcare oder Behörden – haben hohe Datenschutzanforderungen. cNode ist darauf vorbereitet:
Integration lokaler LLMs (z. B. Mistral, LLaMA 3, Falcon)
On-Prem oder Private-Cloud-Deployment
Entkopplung von NLP- und Forecast-Modul
Vorteil: Datensouveränität bleibt erhalten. Unternehmen behalten volle Kontrolle über:
Datenzugriff
Modellantworten
Logs & Audit Trails
Governance & Sicherheit
Jede Anfrage im CoPilot wird:
versioniert (MLflow)
auditierbar protokolliert (Haloframe)
in eine Rollenlogik eingebettet (z. B. Finance darf nur Finance-Cluster triggern)
Wichtig:
Externe Modelle haben keinen direkten Zugriff auf Rohdaten
Ergebnisse sind erklärbar (SHAP/LIME), überprüfbar (Query + Prediction + Delta) und rückspielbar für Compliance-Dokumentation
UX-Perspektive
Der CoPilot ist in die cNode-WebApp integriert und unterstützt:
Forecast-Generierung
Szenarien & Simulationen
Modellvergleiche („Welches Modell performt aktuell am besten für Cluster X?“)
Automatisiertes Reporting in Form von Entscheidungsnotizen
Das Ergebnis: Ein intuitiver Zugang zu komplexer Modelllogik – ohne technische Barriere.
Fazit: Warum das relevant ist
Der cNode CoPilot ist kein „schlaues Chatfeld“. Er ist ein Governance-konformer Decision Layer, der natürliche Sprache mit Forecast-Intelligenz und Auditing verbindet.
Damit zeigt cNode, wie LLMs verantwortungsvoll, modular und erklärbar in Unternehmensentscheidungen integriert werden können – von Startups bis Großkonzernen.
👉 Frage an die Leser:innen: Welche Forecasts oder Szenarien würden Sie gerne per Spracheingabe aus Ihren Daten generieren?
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