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Künstliche Intelligenz – Segen oder Fluch für das Controlling?

Veröffentlicht von  Chris Ortega

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben bereits heute einen großen Einfluss auf unser privates und berufliches Leben. Durch die Einführung digitaler Assistenten, fortschrittlicher Datenanalysen und Deep Thinking gewinnen KI und ML immer mehr an Bedeutung. Doch wie sieht es mit dem Controlling aus? Sind KI und ML in diesem Bereich Fluch oder Segen? Die Antwort ist abhängig von zwei zentralen Variablen im Unternehmen – Effizienz und Erkenntnisgewinnung – und wo auf dem Spektrum dieser beiden Variablen Ihre Position bzw. Ihr Unternehmen oder Ihre Branche liegt.

Was versteht man unter Effizienz und Erkenntnisgewinnung?
Unternehmenseffizienz bedeutet, dass klar definierte, stabile und skalierbare Prozesse identifiziert und bewertet werden können. Wenn Sie also in diesem Bereich stark sind, dann verfügen Sie über solide Geschäftsprozesse, interne Steuerungs- und Kontrollmechanismen sowie messbare, skalierbare Systeme. Die Variable der Erkenntnisgewinnung bedeutet in diesem Fall, dass Sie Ihrem Team, Ihrem Unternehmen oder Ihrer Branche wertvolle, entscheidungsrelevante Einblicke und Ergebnisse zur Verfügung stellen können, welche die kurz- und langfristige strategische Planung unterstützen sowie Operational Excellence sicherstellen. Eine starke Positionierung in diesem Bereich macht Sie zu einem wichtigen Business Partner, der einen aktiven Beitrag zur Steuerung und Voraussage zukünftiger Entwicklungen leistet. Diese Variablen sind deshalb so wichtig, weil KI und ML in beiden Fällen als Beschleuniger genutzt werden können und dabei helfen, einen Multiplikator-Effekt zu erzielen.

Wie sieht das ideale Gleichgewicht aus?
Die Antwort hängt weitgehend von den Ressourcen, den bisherigen Entwicklungen und der Wertwahrnehmung Ihres Finance & Accounting-Teams ab. Eine hohe Unternehmenseffizienz ist von entscheidender Bedeutung für die Implementierung von KI- & ML-Tools und -Technologien. Der Grund: Wenn Sie über stabile Prozesse, interne Steuerungs- und Kontrollmechanismen sowie geeignete Systeme zum Einsatz von KI oder ML verfügen, dann können Sie Ihre Ressourcen ganz auf die Gewinnung von Erkenntnissen und Know-how fokussieren. Nehmen wir z.B. an, Ihr Team hat bereits einen soliden Inkasso- oder Cash-Conversion-Prozess und Sie implementieren eine KI-Technologie, die bei der Handhabung routinemäßiger Inkassovorgänge hilft. Das Ergebnis: Die bisher für diesen Prozess benötigten Mitarbeiter und sonstigen Ressourcen können nun zur Gewinnung wertvoller Geschäftserkenntnisse verwendet werden. Das Ziel des Einsatzes von KI und ML besteht darin, Ihre wichtigsten Ressourcen (d.h. Ihre Mitarbeiter) auf wertschöpfende Aktivitäten zu verlagern, z.B. auf den Erkenntnisgewinn, Business-Partnerschaften sowie strategische Planung. 

Werden KI & ML mir meine Arbeit wegnehmen?
Ich kann Ihnen gar nicht sagen, wie oft mir diese Frage während meiner Präsentationen, Konferenzen, Webinare und Podcasts von Personen in Controlling- oder Finanzpositionen gestellt wird. Ich antworte darauf immer dasselbe: „Wenn Sie sich fragen, ob KI oder ML künftig Ihre Arbeit übernehmen wird, dann haben Sie vermutlich bereits erkannt, dass es sich dabei um Routinetätigkeiten handelt, die nicht zur Steigerung der Unternehmenseffizienz oder Geschäftserkenntnisse beitragen. Und dann ist die Antwort klar: ja, das wird passieren.“  Die eigentliche Frage, die sich ein intelligentes und zukunftsorientiertes Finance & Accounting-Team stellen sollte, ist: „Wie können KI und ML meine Arbeit erleichtern, damit ich mich auf die Steigerung des Unternehmenswertes konzentrieren kann?“ Das ist der entscheidende Punkt, den Controlling-Teams sich im Hinblick auf KI und ML bewusstmachen müssen. KI und ML werden ihnen künftig eine wichtige Unterstützung bieten, indem sie Datenanalysen, Data Mining und andere routinemäßige Geschäftsprozesse übernehmen. 

Woher weiß ich, ob ich für KI & ML bereit bin?

  • Schritt 1: Nehmen Sie ein wenig Abstand und verschaffen Sie sich einen detaillierten Überblick, wo auf dem Spektrum von Unternehmenseffizienz und Erkenntnisgewinn sich Ihr Team, Ihr Unternehmen und Ihre Branche befinden.
  • Schritt 2: Identifizieren Sie die Geschäftsbereiche, die eine hohe Unternehmenseffizienz aufweisen, und untersuchen Sie dann, welche KI-/ML-Tools oder -Technologien dazu beitragen können, Performance und Wertschöpfung zu steigern.  
  • Schritt 3: Holen Sie sich Unterstützung und Ressourcen, um in eine oder zwei dieser Technologien investieren zu können. 
  • Schritt 4: Evaluieren, testen und validieren Sie kontinuierlich und lernen Sie aus den Ergebnissen.  
  • Schritt 5: Ermitteln Sie, ob die Tools oder Technologien einen Einfluss auf die Steigerung Ihrer Geschäftserkenntnisse hatten und inwiefern sie Ihnen bei der sinnvollen Verlagerung von Ressourcen geholfen haben.  
  • Schritt 6: Fahren Sie mit der kontinuierlichen Evaluierung der Fortschritte fort und beginnen Sie dann erneut bei Schritt 1.  
     

Chris Ortega

Chris Ortega ist ein qualifizierter Finanzspezialist mit mehr als 10 Jahren Erfahrung in den Bereichen Buchhaltung, Finanzplanung & -analyse, Unternehmensfinanzierung und Finanzmanagement. Er ist Experte für Datenanalyse, Problemlösung und strategische Entscheidungsfindung im Top-Management. Neben zahlreichen Erfolgen in der Arbeit mit multi- und internationalen Matrix-Organisationen verfügt er über umfangreiche Erfahrung im Finanz- und Buchhaltungsbereich bei einer der Big 4 Wirtschaftsprüfungsgesellschaften sowie bei öffentlichen und privaten Unternehmen.