KI im Controlling: Zwischen Anspruch und Wirklichkeit

Kaum ein Thema wird im Controlling derzeit so intensiv diskutiert wie Künstliche Intelligenz und Data Science. Forecast-Modelle, die sich selbst optimieren, Anomalie-Erkennung in Echtzeit, KI-Agenten, die Reportings eigenständig erstellen – die Versprechen sind groß. Und doch zeigt die Praxis ein ernüchterndes Bild: Viele Unternehmen investieren erheblich in KI, ohne dass sich das in messbaren Ergebnissen niederschlägt. Der Grund liegt selten in schlechten Algorithmen – er liegt in fehlenden Grundlagen. Das ist eine Beobachtung, die wir bei ATVISIO in unserer täglichen Beratungsarbeit immer wieder machen.

Genau hier setzt Florian Bliefert mit seinem Buch „Künstliche Intelligenz und Data Science im Controlling verstehen und anwenden“ an. Florian Bliefert ist Manager und Berater bei der CA Akademie. In der aktuellen Episode des Performance Manager Podcasts hat ATVISIO-Geschäftsführer Peter Bluhm mit ihm über die zentralen Themen seines Buches gesprochen – und über die Fragen, die in der Praxis wirklich entscheiden.

Solide Methoden statt komplexer Algorithmen

Eine der zentralen Thesen des Buches klingt zunächst fast zu einfach: Für die meisten Herausforderungen im Controlling braucht es keine hochkomplexen Modelle, sondern nachvollziehbare, erklärbare Ansätze – Regression, Klassifikation, Clustering, Zeitreihenprognose. Methoden, die funktionieren, die sich erklären lassen und die im Unternehmensalltag tatsächlich eingesetzt werden können.

Was verbirgt sich konkret dahinter? Im Podcast beschreibt Florian Bliefert, welche dieser Methoden im Controlling-Alltag den größten praktischen Nutzen bietet – und wo gleichzeitig die typischen Stolperfallen bei der Anwendung liegen. Besonders interessant: Anomalie-Erkennung, ein Bereich, der im Controlling oft unterschätzt wird, aber enormes Potenzial hat, Auffälligkeiten sichtbar zu machen, die in klassischen Auswertungen durchrutschen würden.

Daten als entscheidender Engpass

Bevor ein einziges Modell zum Einsatz kommt, stellt sich in der Praxis fast immer dieselbe Frage: Sind die Daten überhaupt bereit? Florian Bliefert macht im Gespräch deutlich, dass Datenprojekte heute kaum noch ein Thema sind, das Controller allein stemmen können. Es braucht zwangsläufig eine enge Zusammenarbeit mit der IT – und darüber hinaus ein gemeinsames Verständnis davon, was Begriffe wie „Absatz“, „Planversion“ oder „Vollzeitäquivalent“ im gesamten Unternehmen bedeuten. Fehlende Einheitlichkeit in Datendefinitionen ist einer der häufigsten, aber am wenigsten sichtbaren Gründe für gescheiterte Projekte – und eine der ersten Baustellen, die wir bei ATVISIO in Projekten gemeinsam mit unseren Kunden angehen.

Sprachmodelle und Agentic AI – was kommt auf Controller zu?

Mit Sprachmodellen hat eine neue Kategorie von KI-Werkzeugen Einzug in den Controlling-Alltag gehalten. Doch Florian Bliefert geht in seinem Buch noch einen Schritt weiter: Agentic AI – also KI-Systeme, die eigenständig Aufgaben übernehmen und Entscheidungen treffen – ist kein fernes Zukunftsszenario mehr. Was das konkret für die Rolle des Controllers bedeutet, welche Aufgaben sich verändern und wo die Grenzen solcher Systeme liegen, ist eines der spannendsten Themen der Podcast-Episode.

Wer trägt die Verantwortung?

Florian Bliefert spart in seinem Buch auch die unbequemen Seiten nicht aus: Bias, Halluzination, eingeschränkte Analysefähigkeit – KI-Systeme haben Grenzen, die Controller kennen und einordnen müssen. Dazu kommt die organisatorische Dimension: Klare Rollen, eine durchdachte Governance und eine Unternehmenskultur, die datengetriebenes Arbeiten wirklich trägt, sind mindestens genauso entscheidend wie die Wahl des richtigen Modells.