KI-Agenten im Controlling: Vom Schlagwort zur praktischen Anwendung
Warum viele noch zögern und wie ein sinnvoller Einstieg gelingen kann.
Auf einen Blick: Das Wichtigste zu KI-Agenten im Controlling
- KI-Agenten automatisieren Aufgaben nicht nur, sondern planen und führen sie eigenständig aus
- Ihr Einsatz ist kein Selbstzweck, sondern muss sich an konkreten Anwendungsfällen orientieren
- Ein sinnvoller Einstieg erfolgt über kleine, überschaubare Use Cases, z. B. im Reporting
- Der Nutzen hängt stark vom Verhältnis zwischen Automatisierung und notwendiger Kontrolle ab
- Ohne klare und funktionierende Prozesse entsteht durch Automatisierung kein Mehrwert
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Künstliche Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig, auch im Controlling. Zumindest als Begriff. Doch trotz der hohen Aufmerksamkeit bleibt der praktische Einsatz oft zurück. Viele stehen noch am Anfang oder wissen nicht, wie sie konkret starten sollen. Die Unsicherheit beginnt bereits bei den Begriffen. Sie werden unterschiedlich verwendet und sind nicht immer klar voneinander abgegrenzt. Gleichzeitig entstehen schnell Erwartungen, etwa dann, wenn gefordert wird, ganze Prozesse durch KI-Agenten zu automatisieren.
Aber reicht es aus, auf Automatisierung durch KI-Agenten zu setzen? Oder braucht es einen klaren Rahmen für deren Einsatz im Unternehmen? Genau mit diesem Thema haben wir uns in unserer 45. iTalk Sendung am 20. März beschäftigt. Als Gast und Experte für KI und RPA im Controlling hat Florian Bliefert diese Fragen eingeordnet und dabei sowohl die Möglichkeiten als auch die Grenzen von KI-Agenten aufgezeigt.
Ein zentraler Punkt: Chatbots, Assistenten und KI-Agenten werden häufig gleichgesetzt, obwohl sie unterschiedlich funktionieren. Eine pragmatische Einordnung hilft:
- Chatbots arbeiten dialogbasiert und reagieren auf Eingaben
- Assistenten unterstützen bei konkreten Aufgaben
- KI-Agenten gehen einen Schritt weiter: Sie planen Aufgaben selbstständig und führen sie eigenständig aus
Wichtig ist dabei weniger die exakte Definition als ein gemeinsames Verständnis im Unternehmen. Nur wenn klar ist, worüber gesprochen wird, lassen sich sinnvolle Anwendungen ableiten.
Der Einstieg ist die größte Hürde
Im iTalk wurde schnell deutlich: Die zentrale Hürde im Controlling ist nicht die Technologie, sondern der Einstieg. Viele wissen schlicht nicht, wo sie beginnen sollen. Gleichzeitig besteht die Sorge, Fehler zu machen oder in komplexe Projekte einzusteigen, die sich später nicht bewähren. Ein pragmatischer Ansatz ist daher bewusst einfach: klein anfangen. Statt umfassende Transformationsprojekte aufzusetzen, geht es zunächst darum, einen überschaubaren Anwendungsfall zu identifizieren.
Ein typischer Einstieg liegt im Reporting. KI kann hier unterstützen, Abweichungen zu identifizieren, erste Kommentierungen zu generieren und Ergebnisse strukturiert aufzubereiten. Gerade weil diese Aufgaben regelmäßig anfallen und die Ergebnisse überprüfbar bleiben, eignet sich dieser Bereich besonders gut.
Vom Chatbot zum KI-Agenten
Mit zunehmender Reife stellt sich die Frage, wie weit Automatisierung gehen kann. Während klassische Anwendungen schrittweise gesteuert werden, verfolgen KI-Agenten ein anderes Prinzip. Sie erhalten ein Ziel und übernehmen die Umsetzung eigenständig.
Im Controlling kann das beispielsweise bedeuten:
- Zugriff auf verschiedene Datenquellen
- Analyse und Interpretation der Daten
- Erstellung von Berichten
- automatische Verteilung an Empfänger
Der Unterschied liegt damit weniger in einzelnen Funktionen als im Grad der Selbstständigkeit.
Wo die Automatisierung an ihre Grenzen stößt
So groß das Potenzial ist, so klar sind auch die Grenzen. Ein zentrales Thema ist der Kontrollaufwand. Wenn Ergebnisse so intensiv geprüft werden müssen, dass der Zeitgewinn wieder verloren geht, relativiert sich der Nutzen.
Der Einsatz von KI hängt daher stark vom Kontext ab. Bei einfachen, standardisierten Aufgaben kann Automatisierung direkt Mehrwert schaffen. Bei Anwendungen mit hohen Fehlerkosten oder größerer Tragweite bleibt die menschliche Kontrolle unverzichtbar. KI unterstützt hier, ersetzt aber keine Entscheidung.
Warum Prozesse wichtiger sind als Technologie
Ein häufig unterschätzter Punkt ist die Qualität der zugrunde liegenden Prozesse. Automatisierung führt nicht automatisch zu besseren Ergebnissen. Wird ein ineffizienter oder nicht zielgerichteter Prozess automatisiert, bleibt das Ergebnis unverändert. In der Praxis zeigt sich das besonders im Reporting: Selbst technisch sauber aufbereitete Berichte entfalten keinen Nutzen, wenn sie nicht den tatsächlichen Anforderungen der Empfänger entsprechen. Die Konsequenz: Prozesse zuerst hinterfragen, Anforderungen klären und unnötige Komplexität reduzieren. Erst auf dieser Grundlage kann Automatisierung sinnvoll eingesetzt werden.
Fazit
Der Mehrwert von KI im Controlling entsteht nicht durch möglichst umfassende Automatisierung, sondern durch den gezielten Einsatz in passenden Anwendungsfällen. Gerade KI-Agenten zeigen, welches Potenzial in der Automatisierung komplexerer Aufgaben liegt. Gleichzeitig wird deutlich, dass ihr Einsatz mehr erfordert als nur technologische Möglichkeiten. Ohne klare Prozesse, sinnvolle Anwendungsfälle und ein gemeinsames Verständnis im Unternehmen bleibt der Mehrwert begrenzt. Entscheidend ist daher nicht, möglichst schnell alles zu automatisieren. Entscheidend ist, überhaupt anzufangen und das strukturiert, pragmatisch und mit einem klaren Blick auf den konkreten Nutzen.
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