FAQ und was Sie in diesem Beitrag erwartet
Künstliche Intelligenz im CPM und Controlling
Was leistet KI im Controlling heute bereits konkret?
KI unterstützt das Controlling heute vor allem bei der Analyse und Einordnung von Daten. Typische Einsatzfelder sind die automatisierte Anomalie-Erkennung in Plan-, Ist- und Forecast-Daten, KI-gestützte Prognosen, Szenarien und Abweichungsanalysen sowie automatisch erzeugte Erläuterungen für Management-Reports. KI fungiert dabei in der Regel als analytische Unterstützung, nicht als autonomer Entscheider.
Ersetzt KI Controller:innen oder Entscheidungsprozesse?
Nein. Auch im CPM-Umfeld ersetzt KI weder Controller:innen noch Management-Entscheidungen. Die fachliche Bewertung, Interpretation und Verantwortung verbleiben beim Menschen. KI hilft, Muster schneller zu erkennen, Risiken früher sichtbar zu machen und Analysen zu beschleunigen, sie trifft jedoch keine eigenständigen Entscheidungen.
Welche Rolle spielt KI für den CPM-Reifegrad?
Der KI-Einsatz wächst mit dem Reifegrad des Controllings. In niedrigen Levels dominieren manuelle Forecasts und Excel-basierte Prozesse. Ab Reifegradstufe drei kommen erste KI-Funktionen wie Plausibilitätsprüfungen und Prognosevorschläge hinzu. In höheren Reifegraden wird KI enger in Planung, Reporting und Analyse integriert und unterstützt eine vorausschauende Steuerung durch Simulationen und Szenarien.
Welche KI-Funktionen bieten moderne CPM-Tools wie Tagetik oder Planful?
Moderne CPM-Lösungen integrieren KI direkt in bestehende Controlling-Prozesse. Dazu gehören unter anderem die automatisierte Prüfung von Daten auf Auffälligkeiten, KI-gestütztes Forecasting auf Basis mehrerer Treiber, strukturierte Abweichungsanalysen sowie automatisch erzeugte Narrative für Management-Reports. Viele Funktionen sind zudem rollenbasiert auf Analyst:innen, Planungsverantwortliche oder Führungskräfte zugeschnitten.
Wo liegen die Grenzen von KI im Controlling?
Die Grenzen von KI liegen vor allem in Governance, Nachvollziehbarkeit und Datenqualität. Ohne saubere Datenmodelle, klare KPI-Definitionen und stabile Prozesse kann KI ihren Nutzen nicht entfalten und birgt sogar Risiken. Autonome KI-Agenten, die eigenständig planen oder Maßnahmen auslösen, sind im CPM-Umfeld derzeit noch Zukunftsmusik. KI wirkt heute vor allem als transparenter, assistierender Verstärker eines integrierten CPM-Setups.
KI heute
Auch und vor allem im CPM-Umfeld bedeutet KI nicht, dass Entscheidungen automatisiert „an die Maschine“ delegiert werden – auch wenn die Diskussionen rund um KI-Agenten dies zum Teil nahelegen. Vielmehr fungiert KI in den gängigen Tools als analytische Unterstützung. Während klassische BI-Werkzeuge Vergangenheitsdaten verdichten und visualisieren, analysieren KI-Modelle große Datenmengen kontinuierlich auf Zusammenhänge, Auffälligkeiten und Trends.
Dabei lassen sich zwei Einsatzrichtungen unterscheiden: Machine-Learning-Verfahren unterstützen Prognosen, Treiberanalysen und Simulationen. Generative KI erleichtert den Zugang zu Daten, etwa über Abfragen in natürlicher Sprache oder automatisch erzeugte Erläuterungen im Reporting. In beiden Fällen bleibt die fachliche Bewertung beim Controlling. Von KI wird derzeit vor allem erwartet, Fehler und Risiken früher zu erkennen und automatisiert Prognosen zu erstellen, wie eine aktuelle BARC-Studie zeigt (Abb. 1).
Abbildung 1: Auch im CPM-Bereich werden an den Einsatz von KI zahlreiche Hoffnungen geknüpft (Quelle: BARC)
KI im CPM-Reifegradmodell
Auch der Einsatz von KI folgt typischerweise den Stufen unseres CPM-Reifegradmodells (Abb. 2), dessen Funktion als Framework wir im Detail im ersten Teil dieser Blogreihe erläutert haben. In den unteren Levels dominieren manuelle Forecasts, einfache Trendfortschreibungen und erfahrungsbasierte Einschätzungen. Prognosen entstehen meist in Excel und sind nur begrenzt nachvollziehbar oder reproduzierbar. Ab Reifegradstufe drei kommen erste KI-Elemente hinzu, etwa automatisierte Plausibilitätsprüfungen, Hinweise auf auffällige Abweichungen oder einfache Prognosevorschläge. Die KI wirkt punktuell und unterstützend, ohne die Steuerungslogik grundlegend zu verändern.
Unternehmen im Reifegradlevel vier integrieren KI enger in Planung, Analyse und Reporting. Forecasts basieren zunehmend auf mehreren Treibern, Szenarien lassen sich systematisch simulieren, Abweichungen werden strukturiert erklärt. Zudem wachsen Reporting und Planung funktional zusammen. Auf der höchsten Reifegradstufe wird KI dann Teil einer vorausschauenden Steuerung. Simulationen, Prognosen und Handlungsempfehlungen fließen hier direkt in Entscheidungsprozesse ein. Man könnte auch sagen: Das Controlling entwickelt sich vom rückblickenden Berichterstatter zum aktiven Sparringspartner des Managements.
Abbildung 2: Im CPM-Reifegradmodell nimmt der KI-Einsatz sukzessive mit jeder Stufe zu
Tagetik und Planful: KI-gestützte Funktionen in der Praxis
Wie diese Entwicklung in Richtung einer KI-gestützten Steuerung konkret aussieht, lässt sich an modernen CPM-Lösungen wie CCH Tagetik® und Planful verdeutlichen. Beide Plattformen integrieren KI nicht als isolierte Zusatzfunktion, sondern als Bestandteil bestehender Controlling-Prozesse. Ein zentraler Einsatzbereich von KI liegt hierbei in der Sicherung der Datenqualität. Sowohl Tagetik als auch Planful können eingehende Ist-, Plan- und Forecast-Daten automatisiert auf Auffälligkeiten analysieren.
In der Praxis kann das bedeuten, dass ein Forecast-Wert markiert wird, weil er stark vom historischen Verlauf abweicht oder nicht zu verbundenen Kennzahlen passt. Beispielsweise könnte der Umsatz einer Geschäftseinheit deutlich ansteigen, obwohl Absatzmenge und Preise konstant geblieben sind. Die KI weist dann gezielt auf diesen Wert hin, noch bevor der Forecast weiterverarbeitet oder freigegeben wird. Der Nutzen liegt weniger in spektakulären Algorithmen als in der Entlastung des Controllings, das heißt, zeitaufwendige manuelle Prüfungen und Abstimmungsrunden werden reduziert und Fehler früher erkannt.
ML-gestütztes Forecasting und Treiberlogik
Im Bereich Planung und Forecasting setzen die Tools auf Machine Learning, um Prognosen zu unterstützen und zu plausibilisieren. Historische Ist-Daten, saisonale Muster und bekannte Treiber werden kombiniert, um realistische Entwicklungskorridore aufzuzeigen. Ein typisches Anwendungsszenario kann dabei wie folgt aussehen: Statt einen Umsatz-Forecast rein linear fortzuschreiben, berücksichtigt das System zusätzlich Volumenentwicklungen, Preisannahmen oder Kapazitätsgrenzen. Das Controlling erhält einen KI-basierten Vorschlag, der als Ausgangspunkt für die weitere Planung dient. Eigene Annahmen lassen sich zudem ergänzen oder gezielt anpassen. Auch das Thema „Erklärbarkeit“ spielt hier eine Rolle, das heißt es wird angezeigt, welche Treiber eine Prognose beeinflussen und wie stark deren Wirkung ist. Dadurch bleiben die Forecasts nachvollziehbar.
Automatisierte Narrative im Management-Reporting
End-to-End-Reporting ist stark technologisch getrieben, bildet aber auch die inhaltliche Brücke zwischen Datenqualität und wertorientierter Steuerung. Die Etablierung entsprechender Tools und Prozesse reduziert Reibungsverluste, steigert Transparenz und schafft die Basis für vorausschauendes Management.
Der nächste Beitrag dieser Blogreihe zeigt, wie KI nach und nach Einzug in Planungs- und Steuerungsprozesse erhält. Hierbei werfen wir einen Blick auf entsprechende Tool-Funktionen und Anwendungsfälle.
Rollenbasierte KI-Unterstützung im Controlling-Alltag
Zahlreiche KI-Funktionen sind explizit an typischen Rollen im Controlling ausgerichtet. So erhalten beispielsweise Analyst:innen Unterstützung bei der Identifikation relevanter Abweichungen, Planungsverantwortliche bei Szenarien und Forecast-Varianten und Führungskräfte eher bei der Einordnung zentraler Kennzahlen. Die KI übernimmt dabei üblicherweise vorbereitende und repetitive Aufgaben, während die fachliche Bewertung und Entscheidung weiterhin beim Menschen liegen.
Voraussetzungen und Grenzen
Bei allen Zeit- und Effizienzgewinnen gilt es noch einmal zu betonen: So wirkungsvoll KI-gestützte Funktionen auch sind, sie ersetzen natürlich weder betriebswirtschaftliches Verständnis noch die mit den jeweiligen Rollen einhergehende Verantwortung. Und: Wie beim Reporting hängt ihre Qualität unmittelbar von der Qualität der Daten, der KPI-Definitionen und der zugrunde liegenden Prozesse ab. Ohne einheitliche Datenmodelle, klare Governance-Regeln und nachvollziehbare Berechnungslogiken bleibt der Nutzen begrenzt – möglicherweise sogar riskant. KI ist in diesem Sinne also keine Abkürzung, sondern eher ein Verstärker eines bereits integrierten CPM-Setups.
KI-Agenten im Controlling: Hype oder Mehrwert?
KI-Agenten gelten derzeit als konsequenter nächster Entwicklungsschritt im Einsatz von künstlicher Intelligenz. Gemeint sind Systeme, die eigenständig Aufgaben planen, ausführen und Entscheidungen vorbereiten. Die Praxis zeigt: Im Controlling ist davon bislang jedoch nur ein kleiner Teil realistisch umsetzbar. Was heute bereits funktioniert, sind die bereits genannten assistierenden KI-Funktionen wie Anomalie-Erkennung, Forecast-Vorschläge, Szenarien, Abweichungsanalysen oder automatisch erzeugte Kommentare. Diese Funktionen agieren jedoch reaktiv und transparent, ohne eigenständig zu handeln.
Echte KI-Agenten, die autonom planen, priorisieren oder Maßnahmen auslösen, sind im CPM-Umfeld bislang eher Zukunftsmusik. Sie scheitern weniger an der Technologie als an Anforderungen an Governance, Nachvollziehbarkeit und Verantwortung. In der Praxis erfüllen die heute verfügbaren KI-Features dafür bereits einen Großteil dessen, was von KI-Agenten erwartet wird.
Den operativen Betrieb der Systeme mitdenken
Eines sollten Unternehmen bei aller Euphorie rund um KI im CPM und Controlling nicht vergessen: den laufenden Betrieb. KI-gestützte Planung, Forecasts oder Anomalieerkennung entfalten ihren Nutzen nur, wenn Plattformen stabil laufen, Datenpipelines überwacht sind und Modelle regelmäßig überprüft und nachjustiert werden. In der Regel schaffen extern bereitgestellte Managed Services hier den nötigen Rahmen. Sie entlasten Fachbereiche und IT, sorgen für Betriebssicherheit, saubere Updates, kontinuierliches Monitoring und klar geregelte Verantwortlichkeiten. So bleibt KI kein einmaliges Innovationsprojekt, sondern wird langfristig zu einem verlässlichen Bestandteil der Steuerungslogik.
Fazit: KI als nächste Stufe integrierter Steuerung
Künstliche Intelligenz erweitert Corporate Performance Management um vorausschauende Fähigkeiten. Sie beschleunigt Prozesse, verbessert Prognosen und unterstützt Controller dabei, Entscheidungen fundierter vorzubereiten. Ihr volles Potenzial entfaltet sie jedoch nur auf Basis von sauberem Datenmanagement und End-to-End-Reporting.
Mit dieser Blogreihe sollte in jedem Fall deutlich geworden sein, wie Unternehmen sämtliche Prozesse und Technologien zu einem ganzheitlichen CPM-Zielbild verbinden können und welche Schritte auf dem Weg zu einer wirklich vorausschauenden Steuerung entscheidend sind.
Kostenloser Quick-Check
Gerade rund um KI stellen sich für CPM-Verantwortliche erfahrungsgemäß sehr viele Fragen. Eine erste Einschätzung zum Reifegrad Ihres Controllings erhalten Sie mit unserer kurzen Online-Analyse. Außerdem können Sie bei uns einen kostenlosen CPM-Quick-Check durchführen: Sie investieren eine Stunde Ihrer Zeit, in der Sie mit unseren Experten den Status quo ermitteln. Im Anschluss liefern wir Ihnen eine GAP-Analyse und erste Handlungsempfehlungen. Schreiben Sie mir hierzu gerne eine E-Mail oder rufen Sie mich an.
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