Controlling ist längst nicht mehr nur die Auswertung vergangener Zahlen, sondern ein entscheidender Faktor für zukunftsorientierte Unternehmenssteuerung. Daten sind heute in nahezu unbegrenzter Menge verfügbar. Die Herausforderung liegt darin, diese effizient zu verarbeiten und in handlungsrelevante Informationen zu verwandeln. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei eine Schlüsselrolle spielen.

Moderne Systeme sind in der Lage, komplexe Datenstrukturen in Sekunden zu analysieren und daraus präzise Prognosen abzuleiten. Aktuelle Studien von Vena Solutions zeigen, dass 78 % der Unternehmen KI bereits in mindestens einer Geschäfts­funktion einsetzen – ein deutlicher Anstieg gegenüber 55 % im Jahr 2023. Gleichzeitig planen laut BCV-Studie 79 % der CFOs, ihre KI-Budgets in diesem Jahr zu erhöhen. 94 % sehen in generativer KI einen klaren Nutzen für ihre Finanzorganisation.

Die Gründe sind eindeutig: KI im Controlling reduziert zeitaufwändige Routineaufgaben, erhöht die Genauigkeit von Planungen und schafft Raum für strategische Analysen. Damit rückt der Controller immer stärker in die Rolle eines aktiven Business Partners. Entscheidend ist jedoch, die Einsatzfelder klar zu definieren und die Technologie gezielt in bestehende Prozesse zu integrieren. Dieser Artikel zeigt, wo KI im Controlling besonders wirkungsvoll eingesetzt werden kann, welche Tools relevant sind und wie ein praxisnaher Workflow aussieht.

Zentrale Einsatzgebiete von KI im Controlling

Die Einführung von KI im Controlling eröffnet eine Vielzahl an Möglichkeiten, die weit über reine Automatisierung hinausgehen. Sie beeinflusst sowohl die operative Arbeit als auch die strategische Entscheidungsfindung. Die wichtigsten Einsatzbereiche lassen sich in fünf Kategorien einteilen:

1. Datenaufbereitung und -integration: KI kann heterogene Datenquellen automatisch zusammenführen, bereinigen und strukturieren. Das reduziert den manuellen Aufwand erheblich und sorgt für eine konsistente Datenbasis.
2. Automatisiertes Reporting: Statt zeitintensiver, manueller Report-Erstellung generieren KI-gestützte Systeme Berichte in Echtzeit. Individuelle Dashboards passen sich automatisch an aktuelle Entwicklungen an und liefern Führungskräften stets aktuelle Kennzahlen.
3. Predictive Analytics: Durch maschinelles Lernen lassen sich verlässliche Prognosen zu Umsätzen, Kosten, Cashflows oder Nachfrageverläufen erstellen. KI erkennt saisonale Muster und Trends, die in traditionellen Analysen oft unentdeckt bleiben.
4. Risikofrüherkennung: KI-Modelle können Abweichungen und Unregelmäßigkeiten in den Daten identifizieren, die auf potenzielle Risiken oder Betrugsfälle hindeuten. So lassen sich Gegenmaßnahmen deutlich früher einleiten.
5. Szenario- und Simulationstechniken: Mithilfe von KI können verschiedene „Was-wäre-wenn“-Szenarien schnell durchgespielt werden, z.B. wie sich veränderte Rohstoffpreise oder Wechselkurse auf das Budget auswirken würden.

Die Einsatzgebiete verdeutlichen, dass KI im Controlling nicht nur ein Werkzeug zur Effizienzsteigerung ist, sondern auch ein strategischer Hebel für fundierte, zukunftsorientierte Entscheidungen. Entscheidend ist, den Einstieg mit einem klar definierten Anwendungsfall zu beginnen. So kann man die Potenziale messbar machen und die Akzeptanz im Unternehmen fördern.

Die besten Tools für KI im Controlling

Damit KI im Controlling sinnvoll eingesetzt werden kann, braucht es die passenden Werkzeuge. Sie unterscheiden sich nicht nur in Funktionsumfang und technischer Komplexität, sondern auch darin, wie tief sie sich in bestehende Systeme integrieren lassen. Die folgenden fünf Lösungen zählen zu den bekanntesten und praxisnahesten am Markt.

1. IBM Planning Analytics

IBM Planning Analytics – basierend auf der TM1-Technologie – ist eine leistungsstarke Plattform, die Planung, Budgetierung und Forecasting miteinander verbindet. Die integrierte KI analysiert historische Daten, erkennt wiederkehrende Muster und schlägt automatisch Optimierungen vor. Besonders wertvoll ist die Fähigkeit, Simulationen in Echtzeit durchzuführen, ohne dass Daten neu geladen werden müssen.

Controller können damit schnell auf Änderungen in Markt oder Kostenstruktur reagieren. Durch die zentrale Datenhaltung wird zudem vermieden, dass verschiedene Abteilungen mit unterschiedlichen Zahlen arbeiten. Für Unternehmen, die Wert auf tiefe analytische Möglichkeiten legen, bietet IBM Planning Analytics ein hohes Maß an Anpassbarkeit und Skalierbarkeit.

2. Jedox

Jedox ist besonders beliebt bei Controllern, die weiterhin in Excel arbeiten wollen, aber nicht auf die Vorteile von KI verzichten möchten. Die Software integriert sich nahtlos in Microsoft Office und ermöglicht, vertraute Oberflächen zu nutzen, während im Hintergrund leistungsfähige Algorithmen arbeiten. Mit der Predictive-Analytics-Funktion lassen sich Prognosen automatisiert erstellen und an veränderte Rahmenbedingungen anpassen. Szenario-Analysen, etwa zur Auswirkung von Preisänderungen oder Personalkosten, sind in wenigen Klicks möglich.

Ein weiterer Vorteil: Jedox kann mit einer Vielzahl an Datenquellen verbunden werden, von ERP-Systemen bis zu Cloud-Datenbanken. Damit eignet es sich sowohl für kleinere Unternehmen als auch für internationale Konzerne, die eine flexible Lösung benötigen.

3. SAP Analytics Cloud (SAC)

Die SAP Analytics Cloud ist ein All-in-One-Tool für Reporting, Planung und prädiktive Analysen. Besonders für Unternehmen, die bereits auf SAP-ERP setzen, ist SAC eine logische Erweiterung. Die KI-Funktionen gehen über reine Prognosen hinaus: Sie erklären, warum ein bestimmter Wert zustande kommt, indem sie Einflussfaktoren automatisch identifizieren. Das steigert die Transparenz und erleichtert das Vertrauen ins Modell.

Zudem bietet SAC die Möglichkeit, Berichte interaktiv zu gestalten. Führungskräfte können so direkt im Dashboard Analysen anpassen, Filter setzen oder Szenarien simulieren. Für Controller bedeutet das, weniger starre Berichtszyklen und mehr Flexibilität in der Steuerung.

4. DataRobot

DataRobot richtet sich vor allem an Unternehmen, die individuelle Machine-Learning-Modelle entwickeln wollen, ohne ein komplettes Data-Science-Team zu beschäftigen. Die Plattform übernimmt viele Arbeitsschritte der Modellierung von der Auswahl geeigneter Algorithmen bis zur Optimierung der Parameter automatisch. Für das Controlling ist besonders interessant, dass sich damit spezifische Prognosemodelle erstellen lassen, die exakt auf die Unternehmensrealität zugeschnitten sind.

Beispiele sind Absatzprognosen, Cashflow-Analysen oder Risikoerkennungsmodelle. DataRobot bietet zudem Erklärfunktionen, die aufzeigen, welche Variablen die Ergebnisse am stärksten beeinflussen. Das erleichtert die Kommunikation mit dem Management und schafft Vertrauen in die Resultate.

5. Power BI mit AI-Features

Microsoft Power BI ist vielen bereits als Visualisierungstool bekannt, doch die KI-Erweiterungen machen es zu einem echten Analysewerkzeug für das Controlling. Automatische Mustererkennung, Anomalie-Detection und einfache Prognosefunktionen lassen sich direkt aus den Berichten heraus nutzen. Für schnelle, datengetriebene Entscheidungen ist das praktisch. Statt monatelang komplexe Data-Science-Projekte aufzusetzen, können Controller direkt aus ihren bestehenden Reports erste Vorhersagen ableiten.

Die Integration in Microsoft Teams und Excel macht den Austausch der Ergebnisse im Unternehmen besonders einfach. Wer bereits in der Microsoft-Umgebung arbeitet, hat hier einen unkomplizierten Einstieg in KI-gestützte Analysen.

Einfacher Workflow für den Einstieg

Viele Controller fragen sich, wie man am besten mit KI im Controlling startet. Ein bewährter Ansatz ist, mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall zu beginnen – beispielsweise einer monatlichen Umsatzprognose. Dabei können die vorgestellten Tools gezielt in die einzelnen Schritte integriert werden:

1. Datensammlung: Alle relevanten internen und externen Daten in ein zentrales System einspeisen. Hier eignet sich etwa SAP Analytics Cloud, um ERP- und Marktdaten automatisiert zu verbinden, oder Power BI, um Datenquellen schnell zu integrieren.
2. Datenbereinigung: Dubletten, fehlende Werte und Formatfehler automatisch korrigieren lassen. DataRobot übernimmt diese Schritte teilautomatisiert und schlägt Optimierungen in der Datenstruktur vor, bevor das Modell trainiert wird.
3. Modellauswahl: Ein passendes KI-Modell auswählen oder vordefinierte Algorithmen eines Tools nutzen. IBM Planning Analytics oder Jedox bieten fertige Prognosemodelle, die sich leicht anpassen lassen, ohne dass tiefes Data-Science-Know-how nötig ist.
4. Training & Test: Das Modell mit historischen Daten trainieren und an aktuellen Daten testen. DataRobot ist hier besonders stark, da es automatisch verschiedene Modellvarianten durchspielt und die beste Lösung auswählt.
5. Ergebnisse interpretieren: Nicht nur die Zahlen sehen, sondern auch verstehen, warum diese zustande kommen. SAP Analytics Cloud liefert detaillierte Einflussfaktoren, während Power BI interaktive Visualisierungen bietet, um Korrelationen sichtbar zu machen.
6. Feedback-Loop: Ergebnisse regelmäßig überprüfen und das Modell nachjustieren. Jedox erlaubt es, Anpassungen direkt in den Planungsprozess einfließen zu lassen und sofort neue Szenarien zu berechnen.

Mit diesem praxisnahen Vorgehen lassen sich schnell erste Erfolge erzielen, ohne das gesamte Controlling auf einmal umzustellen.

Besonders wertvoll: Die Learnings aus diesem ersten Projekt können später auf weitere Bereiche wie Kostenplanung, Liquiditätsmanagement oder Risikoanalysen übertragen werden.