Kann KI aus unseren Zahlen Entscheidungsvorlagen machen?

Kurz beantwortet

Ja, und das ist einer der Use Cases, von denen Geschäftsführer selbst am direktesten profitieren. KI kann einen Monatsbericht lesen und in wenigen Sätzen sagen, was sich verändert hat und warum. Sie kann Fragen beantworten wie „Warum ist die Marge im Bereich B im dritten Quartal gesunken?“ und daraus eine Entscheidungsvorlage mit Optionen formulieren.

Entscheidend ist der Aufbau: Die Zahlen müssen aus Ihren Systemen kommen, und die KI rechnet mit Werkzeugen, die direkt auf diese Daten zugreifen.

Was KI in Controlling und Reporting leisten kann

• Berichte kommentieren: Aus Tabellen und Grafiken wird ein lesbarer Text: Was ist auffällig, was hat sich gegenüber Vormonat, Vorjahr und Plan verändert?
• Abweichungen erklären: Die KI geht einer Abweichung nach, indem sie die Zahlen nach Kunden, Produkten, Regionen oder Kostenarten aufschlüsselt, bis die Ursache sichtbar wird.
• Fragen in normaler Sprache: Statt auf den nächsten Bericht des Controllings zu warten, stellen Sie Ihre Frage direkt. Die KI übersetzt sie in eine Abfrage an Ihre Daten.
• Szenarien durchspielen: Was passiert mit dem Ergebnis, wenn die Materialkosten um einen bestimmten Prozentsatz steigen oder ein Großkunde wegfällt? Die KI rechnet die Szenarien durch und erläutert die Ergebnisse.
• Vorlagen formulieren: Ausgangslage, Optionen, Vor- und Nachteile, Empfehlung, in der Struktur, die Ihr Beirat oder Ihre Gesellschafter gewohnt sind.

So bauen Sie es auf

1. Datenbasis klären

Woher kommen die Zahlen, und stimmen sie? Wenn Umsätze im ERP anders definiert sind als in der Finanzbuchhaltung, wird auch die beste KI widersprüchliche Antworten geben. Legen Sie fest, welche Quelle für welche Kennzahl gilt und wie jede Kennzahl definiert ist.

2. Rechnen über Werkzeuge

Ein belastbarer Aufbau sieht so aus: Die KI versteht die Frage, schreibt eine Abfrage an die Datenbank oder ruft ein Rechenwerkzeug auf, das Ergebnis kommt exakt aus den Daten, und dann formuliert die KI die Antwort. Viele Business-Intelligence-Werkzeuge bieten das inzwischen eingebaut.

3. Werkzeug wählen

• KI-Funktionen in BI-Werkzeugen wie Power BI, Qlik, Tableau oder DeltaMaster, die direkt auf Ihre bestehenden Berichte, Dashboards und Datenmodelle zugreifen.
• KI in der Tabellenkalkulation, etwa Claude in Excel, für Analysen einzelner Auswertungen.
• Eigene Lösung, die ein Sprachmodell mit Ihrem Datenbestand verbindet, wenn Daten aus mehreren Systemen zusammenkommen.

4. Mit bekannten Fragen testen

Stellen Sie Fragen, deren Antwort Ihr Controlling bereits kennt, und vergleichen Sie. So sehen Sie, wo die KI richtig liegt, wo sie Kennzahlen falsch versteht und wo die Datenbasis Lücken hat.

5. Rechenweg sichtbar machen

Jede Zahl in einer Vorlage sollte sich nachvollziehen lassen: aus welcher Quelle, mit welcher Abfrage, mit welchem Filter. Gute Werkzeuge zeigen das an. Bestehen Sie darauf.

Was Sie beachten müssen

Sorgfaltspflicht. Geschäftsführer müssen Entscheidungen auf angemessener Informationsgrundlage treffen. KI-Analysen können diese Grundlage verbessern, entbinden aber nicht von der eigenen Plausibilitätsprüfung. Eine Zahl, die überrascht, muss nachgeprüft werden, bevor sie in eine Entscheidung einfließt.

Vertraulichkeit. Finanzdaten, Margen, Kundenumsätze und Personalkosten gehören zu den sensibelsten Daten eines Unternehmens. Nutzen Sie nur Dienste mit vertraglichen Zusicherungen, dass Ihre Daten nicht zum Training verwendet werden. Personalkosten auf Ebene einzelner Mitarbeitender sind zudem personenbezogene Daten.

Zugriffsrechte. Wenn die KI auf alle Daten zugreift, darf sie trotzdem nicht jedem Nutzer alles zeigen. Ein Bereichsleiter, der seine Zahlen abfragt, sollte nicht nebenbei die Gehälter der Geschäftsführung sehen.

Scheinpräzision. Eine flüssig formulierte Erklärung wirkt überzeugend, auch wenn sie nur eine Vermutung ist. Achten Sie darauf, ob die KI eine Ursache in den Daten belegt hat oder nur eine plausible Erklärung anbietet.

Typische Stolpersteine

• Unsaubere Daten. KI macht schlechte Daten nicht besser, sie macht sie nur schneller sichtbar. Das kann ein Gewinn sein, wenn man es als Anlass zum Aufräumen nimmt.
• Uneinheitliche Kennzahlen. Wenn „Umsatz“ in drei Abteilungen drei Dinge bedeutet, liefert die KI drei verschiedene Antworten.
• Controlling übergangen. Die KI ersetzt nicht das Controlling, sie gibt ihm mehr Zeit für Analyse statt Berichterstellung. Ohne seine Mitarbeit fehlen Definitionen und Plausibilitätsprüfung.
• Ergebnisse ungeprüft weitergegeben. Eine falsche Zahl in einer Gesellschaftervorlage kostet mehr Vertrauen als zehn richtige gewinnen.

Womit Sie anfangen

Beginnen Sie mit Ihrem Monatsbericht. Lassen Sie die KI ihn kommentieren und vergleichen Sie den Kommentar mit dem, was Ihr Controlling sagen würde. Im zweiten Schritt stellen Sie Fragen an die Daten, deren Antwort Sie kennen. Erst wenn beides verlässlich funktioniert, nutzen Sie die KI für Fragen, deren Antwort Sie noch nicht kennen, und für Entscheidungsvorlagen.