CPM-Reifegrad (Teil 4|4): So ermöglicht KI im Controlling vorausschauende Planung und Steuerung
Controlling und Corporate Performance Management (CPM) haben in den vergangenen Jahren große Fortschritte gemacht. Viele Unternehmen verfügen heute über zentrale Datenplattformen, automatisierte Reports und einheitliche Kennzahlen. Dadurch entsteht deutlich mehr Transparenz als früher.
Nachdem der vorherige Teil dieser Blogreihe gezeigt hat, wie End-to-End-Reporting die Grundlage für Transparenz und schnellere Entscheidungen schafft, geht es im abschließenden vierten Teil um die Frage, wie künstliche Intelligenz Planung und Steuerung zusätzlich unterstützen kann.
Denn gleichzeitig bleibt eine Herausforderung bestehen: Reporting erklärt in erster Linie, was bereits passiert ist. Für die Unternehmenssteuerung reicht das oft nicht aus. Wer Märkte, Kostenentwicklungen oder Nachfrageschwankungen früh erkennen möchte, braucht zusätzlich einen Blick nach vorne.
Genau hier setzt KI im Controlling an. Künstliche Intelligenz hilft dabei, Muster in Daten zu erkennen, Prognosen zu verbessern und Auffälligkeiten früh sichtbar zu machen. Die Verantwortung für Entscheidungen bleibt dabei weiterhin beim Menschen.
Antworten auf die wichtigsten Fragen
Was bringt KI im Controlling?
KI wertet große Datenmengen schneller aus, erkennt Auffälligkeiten und macht Risiken früher sichtbar. Dadurch kann das Controlling Forecasts und Entscheidungen fundierter vorbereiten.
Welche Aufgaben kann KI im Controlling übernehmen?
Typische Einsatzfelder sind Prognosen, Szenarien, Treiberanalysen und automatische Plausibilitätsprüfungen. Generative KI kann zudem Abweichungen erläutern und Berichtskommentare vorbereiten.
Wie unterstützt KI Forecasts und Planung?
KI erkennt Muster, Zusammenhänge und Trends in vorhandenen Daten und kann zusätzliche Einflussfaktoren berücksichtigen. Außerdem lassen sich unterschiedliche Szenarien schneller simulieren.
Welche Voraussetzungen braucht KI im Controlling?
Nötig sind eine verlässliche Datenbasis, einheitliche Kennzahlen, klare Governance-Regeln und stabile Prozesse. KI kann Schwächen im Datenmanagement nicht automatisch beheben.
Ersetzt KI Controller und Managemententscheidungen?
KI unterstützt Analysen und erstellt Vorschläge, trifft aber in der Regel keine eigenständigen Entscheidungen. Fachliche Bewertung und Verantwortung bleiben bei Controlling und Management.
KI unterstützt, aber ersetzt nicht
Rund um künstliche Intelligenz entstehen derzeit viele Erwartungen. Im Controlling bedeutet KI jedoch meist nicht, dass Systeme eigenständig Entscheidungen treffen. In der Praxis übernimmt sie vor allem unterstützende Aufgaben.
Während klassische Reporting-Lösungen Zahlen aufbereiten und visualisieren, analysieren KI-Modelle große Datenmengen auf Auffälligkeiten, Zusammenhänge und Trends. Sie helfen dabei, Risiken früher zu erkennen und Forecasts schneller zu erstellen.
Dabei kommen heute vor allem zwei Ansätze zum Einsatz: Machine Learning für Forecasts, Szenarien und Treiberanalysen sowie generative KI für die verständliche Aufbereitung von Informationen und Berichten.
Scott Auch ist CPM- und Analytics-Experte bei pmOne und unterstützt Unternehmen dabei, Planung, Reporting und Unternehmenssteuerung auf einer verlässlichen Datenbasis weiterzuentwickeln. Sein Schwerpunkt liegt auf modernen CPM-Lösungen, Forecasting sowie dem Einsatz von KI im Controlling.
Der Nutzen wächst mit dem Reifegrad
Der Einsatz von KI folgt häufig derselben Entwicklung wie das gesamte Corporate Performance Management. In Unternehmen mit eher manuellen Prozessen entstehen Forecasts oft noch in Excel und basieren stark auf Erfahrungswerten. Erste KI-Funktionen unterstützen hier beispielsweise bei Plausibilitätsprüfungen oder weisen auf ungewöhnliche Abweichungen hin.
Mit zunehmender Reife wird KI stärker in Planung, Forecasting und Reporting integriert. Szenarien lassen sich schneller simulieren, Prognosen berücksichtigen mehr Einflussfaktoren und Abweichungen können systematisch erklärt werden.
Dadurch entwickelt sich das Controlling schrittweise vom reinen Berichtswesen zu einer stärker vorausschauenden Steuerungsfunktion.
Bessere Datenqualität mit weniger Aufwand
Ein besonders praxisnahes Einsatzfeld von KI im Controlling liegt in der Qualitätssicherung von Daten. Moderne CPM-Lösungen können Plan-, Ist- und Forecast-Werte automatisch auf Auffälligkeiten prüfen. Werden ungewöhnliche Entwicklungen erkannt, erhält das Controlling frühzeitig einen Hinweis.
Beispielsweise kann ein stark steigender Umsatzwert auffallen, obwohl Absatzmengen und Preise unverändert geblieben sind. Solche Hinweise helfen dabei, Fehler früher zu erkennen und manuelle Prüfungen zu reduzieren.
Der eigentliche Mehrwert liegt dabei weniger in der Technologie selbst als in der Zeitersparnis und höheren Verlässlichkeit der Planung.
Weniger Aufwand im Reporting
Ein weiterer Anwendungsbereich sind automatisierte Erläuterungen im Reporting. KI kann Abweichungen zwischen Plan- und Ist-Werten analysieren und daraus verständliche Kommentare erzeugen. Statt Zahlenkolonnen manuell zu interpretieren, erhalten Verantwortliche schneller Hinweise auf mögliche Ursachen und Zusammenhänge.
Gerade im Management-Reporting reduziert das den Aufwand und beschleunigt die Kommunikation wichtiger Erkenntnisse.
Was KI-Agenten heute leisten können
Rund um KI-Agenten wird derzeit viel diskutiert. Gemeint sind Systeme, die Aufgaben weitgehend selbstständig planen und ausführen.
Im Controlling spielt dieses Szenario bislang jedoch nur eine untergeordnete Rolle. Die meisten verfügbaren Lösungen arbeiten weiterhin als Assistenzsysteme. Sie analysieren Daten, erstellen Vorschläge und unterstützen Entscheidungen, handeln aber nicht eigenständig.
Das hat gute Gründe. Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Governance und Verantwortung sind im Finanz- und Steuerungsumfeld besonders hoch. Für viele Unternehmen liefern die heute verfügbaren KI-Funktionen bereits den größten Teil des praktischen Nutzens, ohne die Kontrolle aus der Hand zu geben.
Ohne stabile Grundlage bleibt der Nutzen begrenzt
KI kann nur so gut arbeiten wie die Datenbasis, auf der sie aufsetzt. Uneinheitliche Kennzahlen, mangelnde Datenqualität oder unklare Prozesse lassen sich durch KI nicht automatisch beheben. Im Gegenteil: Schwächen im Datenmanagement werden oft sogar deutlicher sichtbar.
Wer KI erfolgreich einsetzen möchte, benötigt daher eine verlässliche Datenbasis, klare Governance-Regeln und stabile Prozesse. Erst dann können Prognosen und Analysen ihr volles Potenzial entfalten.
Fazit: KI macht Controlling vorausschauender
Künstliche Intelligenz verändert das Controlling bereits heute. Sie hilft dabei, Daten schneller auszuwerten, Prognosen zu verbessern und Risiken früher zu erkennen.
Dabei ersetzt sie weder Controller noch Managemententscheidungen. Ihr größter Nutzen liegt darin, Informationen schneller bereitzustellen und fundierte Entscheidungen besser vorzubereiten.
Unternehmen, die bereits über saubere Daten, integrierte Prozesse und ein durchgängiges Reporting verfügen, schaffen damit die Grundlage für den nächsten Entwicklungsschritt: eine zunehmend vorausschauende Unternehmenssteuerung.
Hast Du Fragen?
Viele Unternehmen haben die Grundlagen für modernes Reporting bereits geschaffen und fragen sich nun, wie sich KI im Controlling sinnvoll für Forecasts, Analysen und die Unternehmenssteuerung nutzen lässt.
Wenn Du einschätzen möchtest, welche Anwendungsfälle für Deine Organisation sinnvoll sind oder welche Voraussetzungen dafür geschaffen werden sollten, tauschen wir uns gerne mit Dir aus.
Unser Experte Scott freut sich auf Deine Fragen!
