Bewertung eines Business Case durch die Top KI Reasoning Modelle der letzten Tage.
OpenAI hat GPT-o3-mini auf den Markt gebracht – ein sogenanntes Reasoning-Modell, das besonders gut in der logischen Argumentation und Problemlösung sein soll. Wir haben bereits Vergleiche im Bereich Software-Entwicklung angestellt, doch jetzt wollen wir einen Business Case beleuchten. Wie schlagen sich die neuen Modelle, wenn es nicht um Code oder Sprache, sondern um eine echte Geschäftsentscheidung mit Unsicherheiten, Risiken und strategischen Abwägungen geht?
Viele Benchmarks testen LLMs auf mathematische, sprachliche oder kreative Fähigkeiten – aber was passiert, wenn man sie mit realen geschäftlichen Herausforderungen konfrontiert? Wie gut können sie Investitionsentscheidungen analysieren, Risiken erkennen und fundierte Handlungsempfehlungen geben?
Unser Test: Ein Business Case mit vier Investitionsoptionen – darunter eine Fabrikerweiterung, ein Immobilienkauf, ein neues Büro und eine CRM-Software. Die Modelle erhalten die gleichen Informationen und müssen:
– Daten auswerten & analysieren – Welche Projekte sind sinnvoll?
– Risiken und Unsicherheiten erkennen – Wo lauern versteckte Gefahren?
– Eine strategische Empfehlung geben – Welche Investition ist die beste?
Wer macht das Rennen? Kann GPT-4o mit seinem „Reasoning-Fokus“ überzeugen? Ist Gemini Pro von Google die bessere Wahl? Oder liefert Deepseek R1 eine überraschend starke Leistung?
Folgende KI Modelle wurden verwendet
OpenAI o3-mini
OpenAI hat kürzlich das Modell o3-mini veröffentlicht, das neueste und kosteneffizienteste Modell in ihrer Reasoning-Reihe. Es ist sowohl in ChatGPT als auch über die API verfügbar und bietet herausragende Fähigkeiten in den Bereichen Wissenschaft, Mathematik und Programmierung. Das Modell zeichnet sich durch seine Geschwindigkeit und Effizienz aus und unterstützt Funktionen wie Function Calling, strukturierte Ausgaben und Streaming. Es ist besonders für technische Domänen geeignet, die Präzision und Schnelligkeit erfordern.
Google Gemini 2.0
Google hat mit Gemini 2.0 ein neues KI-Modell eingeführt, das für die agentische Ära entwickelt wurde. Dieses Modell bietet schnellere Antworten und verbesserte Leistung und ist sowohl auf Web- als auch auf mobilen Apps verfügbar. Es unterstützt Aufgaben wie Brainstorming, Lernen und Schreiben. Zudem wurde die Bildgenerierung verbessert, indem die neueste Version von Googles Imagen 3 AI-Text-zu-Bild-Generator integriert wurde, der detailliertere und genauere Bilder erzeugt.
DeepSeek R1 – 70B auf Groq
Das chinesische Startup DeepSeek hat mit DeepSeek-R1 ein leistungsstarkes und effizientes KI-Modell veröffentlicht, das vollständig Open-Source ist. Es bietet eine Leistung, die mit OpenAIs o1-Modell vergleichbar ist, und ist über Web, App und API verfügbar. DeepSeek-R1 wurde mit groß angelegtem Reinforcement Learning nachtrainiert und zeigt signifikante Verbesserungen in Mathematik-, Programmier- und Reasoning-Aufgaben. Zudem hat DeepSeek sechs kleinere Modelle mit 32B und 70B Parametern veröffentlicht, die ebenfalls Open-Source sind und die Open-Source-Community stärken sollen.
Der Business Case: Eine bewusste Herausforderung für Reasoning-Modelle
Für unseren Test haben wir bewusst einen Business Case mit vier völlig unterschiedlichen Investitionsmöglichkeiten gewählt:
1️⃣ Ein Immobilieninvestment mit attraktiven Finanzierungskonditionen
2️⃣ Eine Fabrikerweiterung, die potenziell von Verzögerungen betroffen ist
3️⃣ Ein neues Büro in Polen, das als Expansionshub für Osteuropa dient
4️⃣ Ein neues CRM-System, das zunächst überzeugend klingt, aber versteckte Risiken birgt
Warum dieses breite Spektrum?
Viele Benchmarks testen KI-Modelle nur auf isolierte mathematische oder sprachliche Aufgaben – aber in der Realität sind Geschäftsentscheidungen oft unstrukturiert, mehrdeutig und voller versteckter Risiken. Unser Ziel ist es, herauszufinden, welches Modell nicht nur die Daten analysiert, sondern auch zwischen den Zeilen liest und Abhängigkeiten erkennt.
Eingebaute Herausforderungen für Reasoning-Modelle
In den Projektbeschreibungen haben wir bewusst Probleme versteckt, die ein Modell erst finden, analysieren und korrekt einordnen muss. Hier sind einige Beispiele:
- Das Immobilieninvestment klingt nach „kostenlosem Geld“, weil die Finanzierung extrem günstig ist – doch ist es wirklich der beste Kapitaleinsatz?
- Die Fabrikerweiterung erscheint strategisch sinnvoll, aber der Zeitplan könnte sich aufgrund externer Abhängigkeiten deutlich verzögern.
- Das neue Büro in Polen wird offiziell mit 20% Wachstum kalkuliert, aber intern glaubt das Team an 40% mehr Umsatz – eine klassische Sandbagging-Taktik.
- Die CRM-Software wird mit einem „garantierten 15% ROI“ verkauft, doch Erfahrungsberichte zeigen, dass sich die Kosten verdreifachen und der ROI halbiert.
Die Frage an die KI-Modelle
Ein wirklich gutes Reasoning-Modell sollte:
✔ Diese versteckten Probleme erkennen und adressieren
✔ Risiken und Verzögerungen realistisch einbeziehen
✔ Alternative Szenarien durchdenken (Was passiert, wenn sich die Power-Infrastruktur verzögert?)
✔ Empfehlungen nicht nur auf Basis von Zahlen, sondern auch auf Basis realistischer Business-Dynamiken geben
Dieser Test zeigt uns also nicht nur, welches Modell auf den ersten Blick eine smarte Antwort gibt, sondern auch, welches Modell die richtigen Fragen stellt – denn genau das macht intelligentes Business-Reasoning aus.
Wer hat das beste Business-Reasoning?
| Modell | Bestes Projekt | Höchstes Risiko | Besonderheit |
|---|---|---|---|
| o3-mini-high | Factory Expansion | Factory Expansion | Hohe Klarheit, aber keine Alternativen |
| Gemini Pro | New Office Poland | Factory Expansion | Fokus auf schnelles Wachstum, ignoriert tiefere Risiken |
| DeepSeek R1 70B | Factory Expansion | Factory Expansion | Bietet eine Alternative für ein sicheres Investment |
Portfolio Analyse der KI
Google Gemini Pro 2 macht einen sehr anschaubaren Portfolio vergleich. Auf direkt Nachfrage haben sich o3-mini und R1-70B damit schwer getan. Nach einigem hin und her konnte R1 ein Ergebnis liefern.
Bei O3 kann man sich das Ergebnis selbst zusammenstellen. Gemini hat dies von alleine getan:
Auch bei der Bewertung des Cashflows hat o3 die Daten und Tabelle verstanden, allerdings ist es nicht auf die Risiken im Text eingegangen:
Google Gemini liefert hier ein solide Übersicht und nimmt alle Annahmen mit auf. In den Details kann man bei Gemini noch nachbessern, aber es sind viel mehr Details im Plan enthalten:
Auch R1 kommt zu einer Cashflow Tabelle, allerdings auch ohne die Details.
Zusammenfassung des Business Case Tests: OpenAI o3-mini, Gemini Pro und DeepSeek R1 70B auf Groq
Unser Test zeigt, dass alle drei Modelle sind in Ordnung für Business-Case-Analysen, aber es gibt deutliche Unterschiede in ihrer Leistung und Herangehensweise.
- DeepSeek R1 70B auf Groq war, wie erwartet, extrem schnell, aber auch die anderen Modelle hatten keine nennenswerten Verzögerungen. Die Geschwindigkeit ist bei allen Modellen kein Problem für den praktischen Einsatz.
- OpenAI o3-mini hat etwas enttäuscht, da nicht alle wichtigen Details aus den Projekttexten aufgenommen wurden. Das Modell zeigte zwar eine solide Analyse, aber es fehlte an tieferem Verständnis für versteckte Risiken und alternative Empfehlungen.
- Google Gemini Pro hat am meisten beeindruckt. Es konnte nicht nur gut zwischen den Projekten abwägen, sondern auch mehr Business-Logik anwenden und sinnvolle Handlungsempfehlungen ableiten. Für Business-Case-Analysen kann es bereits heute viele manuelle Arbeiten abnehmen.
Fazit:
Wenn es um schnelle und effiziente KI-gestützte Business-Analysen geht, ist Gemini Pro derzeit die beste Wahl, gefolgt von DeepSeek R1 70B als starke, schnelle Alternative. OpenAI o3-mini hat Potenzial, aber für komplexere wirtschaftliche Analysen fehlen aktuell noch Detailgenauigkeit und tiefere Abwägungen.