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Eigene KI-Lösung

digi-controller

Daten rein. Berichte raus. Keine Halluzination.

JSON
Einzige Datenquelle (SSOT)
0
erfundene Zahlen
Ausgabeformate
01
Was ist digi-controller? Ein KI-Plugin, das Controlling-Daten in fertige Berichte verwandelt

digi-controller ist ein KI-gestütztes Reporting-Plugin für Claude Desktop. Es nimmt Rohdaten aus Excel oder CSV, verarbeitet sie über eine deterministische Python-Pipeline und generiert daraus professionelle Management-Berichte — mit Narration, Kontextualisierung und konkreten Handlungsempfehlungen.

Der entscheidende Unterschied: Das LLM erfindet keine Zahlen. Alle numerischen Werte kommen aus einem validierten JSON-Datensatz. Die KI macht nur das, was sie gut kann: Einordnung, Narration und Empfehlungen formulieren.

02
Der Workflow Von der Rohdatei zum fertigen Bericht in 5 Schritten
📂
Schritt 1

Daten einlesen

Excel- oder CSV-Dateien werden hochgeladen. Keine manuelle Datenaufbereitung nötig — das Plugin erkennt Strukturen, Spaltentypen und Periodenlogik automatisch.

Excel (.xlsx) CSV Power BI Export
🐍
Schritt 2

Verarbeitung & Validierung

Die Daten werden extrahiert, transformiert und in ein strukturiertes JSON-Format überführt. Dieses JSON ist die einzige Datenquelle — alle nachfolgenden Schritte arbeiten ausschließlich damit.

Python pandas JSON Schema
📋
Schritt 3

Regeln & Leitplanken

Markdown-basierte Skill-Dateien definieren die Spielregeln: Narrativer Stil, Fachbegriffe, Bewertungslogik und die zentrale Regel — keine Zahl erfinden, keine Information ausdenken.

Markdown Skills Prompt-Steuerung Leitplanken
🤖
Schritt 4

KI-Narration & Einordnung

Das Sprachmodell erhält die validierten JSON-Daten plus die Steuerungsregeln und generiert daraus: Management-Kommentar, Trend-Analysen, Handlungsempfehlungen und kontextuelle Einordnung.

Claude API Strukturierte Ausgabe Schrittweise Analyse
📊
Schritt 5

Ausgabe in allen Formaten

Der fertige Bericht wird im gewünschten Format exportiert — ob als Word-Dokument für den Vorstand, als interaktives HTML-Dashboard oder als Datenbasis für Power BI.

Word (.docx) Excel (.xlsx) HTML Dashboard PDF

„Keine Quelle, keine Aussage.“

Die Architektur trennt konsequent zwischen Daten (deterministisch, validiert, JSON) und Narration (KI-generiert, aber gebunden an die Datenbasis). Das LLM ist kein Orakel — es ist ein Textgenerator, der auf einem festen Fundament arbeitet. Jede Zahl im Bericht ist rückverfolgbar bis zur Quelldatei.

03
Aufbau im Überblick Drei Schichten, klare Verantwortung
Datenschicht
📂 Excel/CSV Import
🔄 Python-Verarbeitung
📦 JSON (Datenquelle)
Schema-Validierung
Steuerungsschicht
📋 Markdown Skills
⚙️ Regelwerk & Constraints
🤖 KI-Verarbeitung
🛡️ Leitplanken
Ausgabeschicht
📄 Word / PDF Berichte
📊 HTML-Dashboards
📈 Excel-Auswertungen
🎯 KPI-Übersichten
04
Was kommt raus? Professionelle Berichte auf Knopfdruck
📄

Management-Kommentar

Narrative Analyse mit Kontext und Handlungsempfehlungen

📊

KPI-Dashboard

Interaktives HTML mit Charts, Filtern und Drill-Down

📈

GuV-Analyse

IST vs. Plan mit Abweichungskommentar

🌱

ESG-Report

VSME-konformer Nachhaltigkeitsbericht für KMU

🔍

Digitaler Reifegrad

Standortbestimmung mit Umsetzungsplan

📋

Monatsreport

Vollständiger Controlling-Bericht

05
Betrieb & Bereitstellung Cloud heute — eigener Server morgen
☁️

Cloud-basiert

Aktuell verfügbar

  • Claude Desktop-App (Cowork + Code)
  • Cloud-API von Anthropic
  • Höchste Modellqualität (Opus/Sonnet)
  • Sofort einsatzbereit
nächster Schritt
🏠

Eigener Server

In Planung

  • Ollama + lokales Sprachmodell
  • Llama 3 / Mistral / Qwen
  • Volle Datenhoheit
  • Python-Kern bleibt identisch

Warum lokaler Betrieb funktionieren wird

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