An der Chicago Booth haben wir viel Zeit mit einer einfachen Idee verbracht: Der Wert von Informationen hängt eng damit zusammen, wie schnell sie in Entscheidungen einfließen. In effizienten Märkten passen sich Preise schnell an. In vielen Finance- und Controlling-Funktionen ist jedoch noch immer das Gegenteil der Fall. 

Das habe ich in fast 25 Jahren im Banking immer wieder beobachtet. Wichtige Signale kamen häufig zu spät, fragmentiert oder bereits abgeschwächt bei den Menschen an, die tatsächlich handeln konnten. Als ich 2019 in den Bereich Data- und AI-Services wechselte, begegnete mir dasselbe Problem aus einer anderen Perspektive. Die Technologie hat sich enorm weiterentwickelt. Die organisatorische Gewohnheit, Entscheidungen langsam und sequenziell zu treffen, hat mit diesem Fortschritt jedoch nicht immer Schritt gehalten. 

Genau in dieser Lücke liegt die eigentliche Chance.

Warum KI im Finanzwesen mehr ist als ein Instrument zur Kostensenkung

Viele Diskussionen über KI im Finanzwesen beginnen noch immer beim Thema Effizienz: schnellere Abschlüsse, weniger manuelle Buchungen, geringerer Personalaufwand. Diese Vorteile gibt es, und sie sind relevant. Die stärkeren Effekte sehe ich jedoch an anderer Stelle. 
Die Qualität von Entscheidungen verbessert sich. Prognosen werden präziser. Die Zeitspanne zwischen einem relevanten Signal und einer handlungsfähigen Reaktion wird kürzer. Kurz gesagt: KI entwickelt sich zunehmend zu einer Entscheidungsmaschine und nicht nur zu einem Instrument zur Kostensenkung. 

Das deckt sich mit den Ergebnissen aktueller globaler Studien. Produktivitätseffekte sind bereits sichtbar, insbesondere in Technologie-, Daten- und operativen Funktionen. Gleichzeitig fällt es vielen Unternehmen weiterhin schwer, den unternehmensweiten Wert ihrer KI-Initiativen klar zu messen. Die Organisationen, die deutlichere Vorteile erzielen, setzen KI häufiger dort ein, wo Urteilsvermögen gefragt ist, etwa in Planung, Forecasting und Risikobewertung, statt sie vor allem als Werkzeug zur Prozessautomatisierung zu betrachten.​

Was bremst die Einführung von KI in Finance und Controlling?

Datenqualität und fragmentierte Systemlandschaften bleiben die größten Engpässe. Das ist nicht neu. Dieselben Einschränkungen zeigten sich bereits in früheren Untersuchungen und sind bis heute prägend. Legacy-Architekturen, Datensilos und eine unvollständige Data Lineage begrenzen weiterhin, wie weit selbst gute Modelle tatsächlich wirken können. 

Die zweite Hürde sind Talente und interne Kompetenzen. Viele Unternehmen qualifizieren bestehende Teams weiter, was notwendig ist. Deutlich weniger gestalten jedoch Rollen und Entscheidungsbefugnisse so neu, dass Menschen und KI-Systeme tatsächlich mit der erforderlichen Geschwindigkeit zusammenarbeiten können. 

Governance wird häufig als Bremse betrachtet. In der Praxis zeigt sich jedoch oft das Gegenteil. Organisationen mit klareren Kontrollen, expliziter menschlicher Aufsicht und eindeutig geregelter Verantwortlichkeit erzielen bessere Ergebnisse. Entscheidend ist das Vertrauen in die Ergebnisse. Fehlt dieses Vertrauen, bleiben selbst präzise Signale ungenutzt. 

Wie Führungskräfte in Finance und Controlling Entscheidungszeiten verkürzen können

Wenn das Ziel darin besteht, Entscheidungszeiten zu verkürzen und gleichzeitig die Verantwortlichkeit zu wahren, stehen einige Prioritäten besonders im Vordergrund:

• Setzen Sie KI zuerst dort ein, wo verzögerte oder unvollständige Informationen heute wesentliche Entscheidungen beeinträchtigen.
• Behandeln Sie Datenqualität, Data Lineage und Datenzugriff als zentrale Infrastruktur und nicht als Nebenprojekt, das später gelöst werden kann.
• Sorgen Sie dafür, dass die menschliche Verantwortlichkeit bei Forecasts, Risikobewertungen und Entscheidungen zur Kapitalallokation klar definiert bleibt.
• Messen Sie Fortschritt daran, wie stark sich die Zeit zwischen einem relevanten Signal und einer Entscheidung verkürzt, nicht nur an der Anzahl produktiver Use Cases.
• Bauen Sie ausreichend interne Kompetenzen auf, damit die Organisation den Wandel selbst trägt, anstatt ihn dauerhaft extern einzukaufen.

Nichts davon erfordert Science-Fiction. Entscheidend ist vielmehr, KI als Veränderung des Operating Models zu verstehen und nicht als Ansammlung einzelner Pilotprojekte.

Wie Interim Controller die KI-Transformation beschleunigen können

Manchmal lässt sich Transformation am schnellsten vorantreiben, indem man Menschen hinzuzieht, die die Chancen aus beiden Perspektiven verstehen: mit fundierter Erfahrung in Controlling oder Finance und gleichzeitig echter Technologiekompetenz. 

Über unser Kompetenzzentrum für Planung setzen wir Interim Controller direkt in bestehenden Finance- und Controlling-Teams ein. Dort identifizieren sie die Bereiche, in denen lange Entscheidungswege besonders kostspielig sind, und unterstützen dabei, Veränderungen umzusetzen, die schnell Wirkung zeigen. 

Sie ersetzen das bestehende Team nicht. Sie beschleunigen es.

Warum schnellere Entscheidungen zum Wettbewerbsvorteil werden

Die Finanztheorie geht davon aus, dass wertvolle Informationen innerhalb angemessener Zeit in Entscheidungen einfließen. Viele interne Prozesse basieren jedoch noch immer auf der gegenteiligen Annahme: dass wichtige Entscheidungen bis zum nächsten Gremientermin, zum nächsten abgestimmten Datenstand oder zur nächsten Version der Präsentation warten können. 

KI macht diese Annahme zunehmend kostspieliger. Unternehmen, die Entscheidungszeiten verkürzen und gleichzeitig erfahrenes menschliches Urteilsvermögen einbinden, schaffen sich einen echten Wettbewerbsvorteil. Wer dagegen weiterhin lediglich die bestehenden Abläufe optimiert, erhält am Ende weiterhin die Informationen von letzter Woche, nur etwas schneller. 

Das ist kein Technologieproblem. Es ist eine Frage der Gestaltung.  

Wo kosten lange Entscheidungswege Ihre Finance-Funktion am meisten?

Besprechen Sie Ihre aktuelle Finance- und Controlling-Struktur mit unseren Experten und identifizieren Sie gemeinsam, wo KI, bessere Datenprozesse oder Interim-Unterstützung schnell messbare Wirkung erzielen können. 

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