Sie bitten Ihren KI-Assistenten um den Umsatz pro Monat im vergangenen Jahr. Zurück kommt eine saubere Tabelle: zwölf Monate, zwölf Beträge, eine Summe darunter. Die Form stimmt. Nur die Antwort ist falsch, und nirgends steht, dass sie falsch ist.
Warum scheitern große Analysen an einer KI-Anbindung?
Weil die Grenze nicht in der Anzahl der KI-Anfragen liegt, die Sie pro Monat stellen dürfen, sondern in der Anzahl der Datensätze, die die Anbindung pro Frage zurückgibt. Ruft eine Anbindung maximal 60 Rechnungen ab und Sie haben 400, rechnet die KI brav über diese 60. Das Ergebnis ist eine Stichprobe, präsentiert als Jahressumme.
Wo es schiefgeht
Vier Fragen, und woran sie bei einer Anbindung scheitern, die pro Frage eine begrenzte Anzahl Zeilen abruft:
| Frage | Was schiefgeht |
|---|---|
| „Zeige die Top 5 Kunden nach Umsatz“ | Funktioniert, aber nur über die zuerst abgerufenen Rechnungen - die eigentliche Nummer 1 kann herausfallen |
| „Vergleiche den Umsatz pro Monat über das ganze Jahr“ | Unvollständig, sobald Sie mehr Rechnungen pro Monat haben als das Limit |
| „Welche Warengruppe bringt die höchste Marge?“ | Erfordert das Verknüpfen von Rechnungszeilen mit Artikeln; auf einer Teilmenge unzuverlässig |
| „Zeige das Zahlungsverhalten pro Kundengruppe über 2 Jahre“ | Zu viele Daten und zu viele Kombinationen; scheitert oder liefert eine Stichprobe |
Das Ärgerliche ist nicht, dass es nicht geht. Das Ärgerliche ist, dass die Antwort genauso aussieht wie eine gute Antwort.
Zwei Wege zur selben Frage
Es gibt zwei Wege, einen KI-Assistenten zu Exact Online zu bringen.
Direkt. Jede Frage wird in Aufrufe der Exact Online-API übersetzt. Immer aktuell und bestens für Nachschlagefragen. Aber die API liefert Daten seitenweise, Exact setzt ein Tagesbudget an Aufrufen, und deshalb setzt praktisch jede Anbindung eine Obergrenze für Datensätze pro Frage. Genau diese Obergrenze bringt Ihre Analyse zu Fall. Exact AI Connect von iWebDevelopment setzt diese Obergrenze im Essentials-Paket auf 60 Datensätze pro Frage.
Über einen Cache. Die Daten aus Exact Online werden in einer eigenen Datenbank je Verwaltung vorgehalten. Eine Frage nach dem Umsatz pro Monat wird dann zu einer Summierung in dieser Datenbank: ein Vorgang über alle Zeilen, nicht hundert einzelne Abrufe. So arbeitet Ledger Botje.
Dieser Unterschied zeigt sich auch bei den Anfragen. Wird die Summierung in der Datenbank gemacht, kostet eine Jahresanalyse eine einzige KI-Anfrage. Muss der Assistent alles Seite für Seite hereinholen und selbst summieren, kostet dieselbe Frage dutzende.
Wie viel bekommen Sie dann zurück?
Bei Ledger Botje hängt es vom Tool ab. Eine Chargen- oder Seriennummernhistorie geht bis 500 Zeilen, eine Saldenbilanz bis 1.000 Konten, eine Bestandsübersicht je Lagerplatz bis 200 Zeilen. Die wichtigste Kategorie ist aber das Aggregat: Umsatz pro Periode, Marge pro Warengruppe, Saldo pro Sachkonto. Diese werden in der Datenbank über den vollständigen Datenbestand berechnet, nicht über eine abgerufene Auswahl. Die Anzahl der Datensätze, die Sie zurückerhalten, ist dann die Anzahl der Gruppen in Ihrer Antwort - zwölf Monate, acht Warengruppen - und nicht die Anzahl der zugrunde liegenden Zeilen.
Bleibt der Cache aktuell?
Berechtigte Frage, denn eine falsche Antwort aus einer veralteten Kopie ist genauso falsch wie eine aus einem halben Datenbestand. Drei Dinge halten das gerade:
- In den Abendstunden werden die Verwaltungen alle fünfzehn Minuten mit nur den Änderungen seit dem letzten Mal aktualisiert.
- Benötigt ein Tool Daten, die älter als ein Tag sind, werden diese zuerst aktualisiert, bevor die Frage beantwortet wird.
- Nach jeder Schreibaktion wird der betreffende Teil sofort neu eingelesen, sodass ein gerade angelegter Auftrag in der nächsten Antwort steht.
- Und Sie können es jederzeit selbst erzwingen: ein Knopf in der App lädt die Verwaltungsdaten erneut aus Exact Online.
Für eine Analyse über zwei Jahre machen ein paar Stunden nichts aus. Für die Frage, welche Rechnungen heute fällig sind, schon, und dafür sind die automatische und die manuelle Aktualisierung da.
Selbst prüfen, ob Ihre Antwort stimmt
Sie müssen nicht wissen, wie eine Anbindung innen funktioniert, um zu merken, dass Sie einen halben Datenbestand erwischt haben. Fragen Sie nach:
„Über wie viele Rechnungen hast du das berechnet, und was ist das früheste und späteste Rechnungsdatum in dieser Menge?“
Kommt dabei eine verdächtig runde Zahl heraus - 50, 60, 100 - obwohl Sie mehr erwarten, sehen Sie eine abgeschnittene Liste. Stellen Sie dieselbe Frage danach pro Monat; wenn Monate fehlen oder Januar vierzig Rechnungen hat und Dezember vier, wissen Sie genug.
Das ist dieselbe Prüfung, die Sie bei einem Kollegen machen würden, der mit einem Export ankommt: wie viele Zeilen waren drin, und von wann bis wann. Machen Sie sie einmal bei einer neuen Anbindung und Sie kennen Ihre Grenze.
Was das für Ihre Wahl bedeutet
Wenn Sie den Assistenten zum Nachschlagen nutzen - dieser Kunde, jene Rechnung, dieser Artikel - ist die Datensatzgrenze nicht Ihr Problem und Sie können nach Preis wählen. Siehe was kostet eine KI-Anbindung für Exact Online.
Wollen Sie den Assistenten zum Analysieren nutzen, ist dies die erste Frage an einen Anbieter: wie viele Datensätze erhalte ich pro Frage, und werden Aggregate über den vollständigen Datenbestand berechnet? Der vollständige Vergleich zu diesem und weiteren Punkten steht in KI-Anbindungen für Exact Online im Vergleich.