Finance-Transformation 2026:

Raus aus dem KI-Pilot

Viele Unternehmen testen Künstliche Intelligenz, doch der breite Einsatz in Finanzabteilungen bleibt bislang die Ausnahme. Statt messbarer Wertschöpfung dominieren Pilotprojekte, während manuelle Routinen den Arbeitsalltag weiterhin prägen. Fehlendes Fachwissen, fragmentierte Daten und manuelle Workflows bremsen die Transformation, obwohl die technologischen Voraussetzungen längst vorhanden sind.

Auffällig ist, dass die Diskussion über KI vielerorts fortgeschrittener ist als ihre tatsächliche Nutzung. Strategiepapiere, Roadmaps und Use-Case-Sammlungen sind vorhanden, doch im operativen Betrieb fehlen oft stabile Prozessketten, klare Verantwortlichkeiten und eine belastbare Datenbasis. KI bleibt damit häufig ein Zusatz zum bestehenden Arbeiten und nicht dessen integraler Bestandteil.

Vor diesem Hintergrund wird 2026 zum Jahr der Operationalisierung. Entscheidend ist nicht mehr, ob KI überhaupt eingesetzt wird, sondern wie konsequent Unternehmen sie in ihre Finanzprozesse integrieren. Wer Automatisierung vom Pilot in einen verlässlichen Produktivbetrieb überführt, schafft messbare Entlastung und einen strukturellen Vorsprung.

KI: Zwischen Anspruch und Realität

Eine aktuelle Befragung unter Entscheidern aus Finanzbuchhaltung, Controlling und Finance macht die Lücke deutlich. Nur drei Prozent berichten von einem breiten KI-Einsatz in ihren Arbeitsabläufen. 22 Prozent testen Pilotprojekte, 29 Prozent arbeiten bislang ganz ohne KI. Gleichzeitig zeigt sich, wie stark manuelle Arbeit weiterhin bindet: Im Schnitt entfällt ein Viertel der Arbeitszeit auf manuelle Dateneingaben.

Zu den größten Hürden für den Einsatz von KI im Finanzbereich zählen der Mangel an Fachwissen (33 Prozent) und Datenqualität (30 Prozent) sowie rechtliche Unsicherheiten (28 Prozent) und Compliance-Bedenken (27 Prozent). Damit bleibt KI in vielen Finanzabteilungen in der Experimentierphase und erreicht den operativen Alltag nur punktuell.

Die Zahlen sprechen nicht gegen KI. Sie sprechen für eine Umsetzungsfrage. Der Engpass liegt weniger im “Ob” als im “Wie”. Wie wird aus einem Pilot ein belastbarer Prozess, der im Alltag trägt?

Was im Finanz-Alltag tatsächlich Kapazität bindet

Die Befragung zeigt, wo Finance-Teams heute tatsächlich Zeit verlieren. Neben manueller Dateneingabe entfallen große Zeitanteile auf Rechnungsbearbeitung und die Analyse von Finanzdaten. Gerade diese Tätigkeiten gelten oft als zentrale Hebel für Automatisierung, binden im Tagesgeschäft aber eben auch den größten Teil der verfügbaren Kapazität.

Entsprechend nennen 36 Prozent den manuellen Aufwand als größte operative Herausforderung. Das ist mehr als eine Momentaufnahme. Es zeigt, dass Transformation nicht zusätzlich zum Tagesgeschäft stattfinden kann. Sie muss die operative Last spürbar reduzieren, sonst bleibt sie Theorie.

Finance als Gradmesser der Transformation

Finance bietet eigentlich die besten Voraussetzungen für Automatisierung: Prozesse sind wiederholbar, regelbasiert und in vielen Fällen klar prüfbar. Gleichzeitig ist die Fallhöhe hoch. Fehler wirken sich unmittelbar auf Abschlüsse, Compliance und Nachvollziehbarkeit aus. Genau dieser Mix macht Finance zum Gradmesser der Transformation und zum Bereich, in dem sich besonders schnell zeigt, ob KI wirklich operativ trägt.

Hier entscheidet sich in der Praxis, ob Automatisierung zur Entlastung führt oder neue Reibung erzeugt. Sind Prozesse unklar, fallen Datenlücken erst spät auf oder müssen Systemübergaben manuell korrigiert werden, entsteht schnell ein Paradox. Einzelne Schritte werden zwar schneller, die gesamte Prozesskette wird jedoch instabiler. Dann verschiebt sich die Arbeit nur, sie verschwindet nicht.

Umgekehrt gilt: Läuft ein automatisierter Prozess in Finance zuverlässig, ist das meist ein starkes Signal für Skalierbarkeit. Dann greifen nicht nur einzelne Bausteine, sondern auch das Zusammenspiel aus klaren Prozessen, sauberen Datenflüssen, definierten Verantwortlichkeiten und nachvollziehbarer Dokumentation.

Quick Wins, die im Alltag wirklich spürbar sind

Der beste Einstieg in Automatisierung ist selten der spektakulärste Use Case. Entscheidend ist vielmehr der, der den meisten Druck aus dem System nimmt. Quick Wins liegen typischerweise dort, wo heute die gleichen Schleifen immer wieder auftreten: Daten erfassen, Informationen nachfordern, Abgleiche durchführen, Freigaben einholen, Nachweise zusammensuchen.

Fünf Quick-Win-Felder sind in vielen Finance-Teams besonders wirksam:

1. Beleg- und Rechnungsprozesse werden entlastet, wenn Datenerkennung und Plausibilitätsprüfungen früh greifen. So sinken manuelle Eingaben, Rückfragen und Korrekturen, und die Datenbasis wird belastbarer.
2. Freigaben und Genehmigungen werden schneller, wenn Standardfälle konsequent beschleunigt und Abweichungen gezielt sichtbar gemacht und in klare Entscheidungswege überführt werden.
3. Buchungsvorbereitung und Abstimmungen werden robuster, wenn wiederkehrende Zuordnungen, Validierungen und Ausnahmewege standardisiert werden. Insbesondere rund um Abschlussphasen reduziert das die Nacharbeit.
4. Der Abgleich von Belegen und Zahlungen wird einfacher, wenn Beleg-, Rechnungs- und Zahlungsinformationen besser zusammengeführt werden. Der Suchaufwand sinkt und Ausnahmen werden früher erkennbar.
5. Dokumentation und Nachvollziehbarkeit werden leichter, wenn ein konsistenter Audit-Trail im Prozess mitläuft. Das reduziert Reibung in Prüfung, Revision und interner Kontrolle ohne zusätzliche Listenpflege.

Diese Felder sind besonders geeignet, weil sie direkt in die größten Zeitfresser hineinwirken, die auch die Studie sichtbar macht: manuelle Eingaben, Rechnungsbearbeitung und wiederkehrende Abstimmungen. So entsteht Entlastung nicht als langfristiges Versprechen, sondern als kurzfristig spürbarer Effekt. Genau das ist die Grundlage, um vom Pilot in den operativen Betrieb zu kommen.

Daten und Integration: der Hebel hinter jeder Skalierung

Die Studie zeigt außerdem, dass neben Prozessautomatisierung vor allem die Integration von Systemen und Daten als Treiber der Transformation gesehen wird. Das ist plausibel. Denn in gewachsenen Systemlandschaften sind Datenobjekte je System unterschiedlich definiert, Übergaben passieren manuell, und Ausnahmen werden zur Regel. Solange das so bleibt, bleibt auch KI Stückwerk. Sie kann Teilaufgaben beschleunigen, aber den Prozessfluss nicht stabilisieren.

Wichtig ist dabei: Datenqualität ist selten nur ein IT-Thema. Sie ist vor allem eine Frage von Verantwortung und Betrieb. Wenn unklar ist, wer Stammdaten, Regeln und Ausnahmen verantwortet, entsteht keine verlässliche Automatisierung. Jede Veränderung wird zum Risiko.

Transformation ist auch ein Rollen- und Kompetenzthema

Die Studie zeigt einen weiteren, oft unterschätzten Befund: Viele Organisationen sind sich nicht einig, welche Rolle Finance heute eigentlich einnimmt. Viele der Fachkräfte aus diesem Bereich können ihre eigene Rolle selbst nicht einordnen. Ein Teil beschreibt die eigene Rolle als operativ-taktisch, andere eher transaktional oder als strategischen Business Partner; ein spürbarer Anteil kann die Rolle nicht eindeutig zuordnen. Das klingt nach einem weichen Thema, wirkt aber hart auf die Umsetzung: Wo Rollenbilder unklar sind, entstehen widersprüchliche Erwartungen an Prioritäten, Tempo und Kontrolle.

Entsprechend ordnet die Befragung die Hebel der Transformation sehr pragmatisch. Prozessautomatisierung wird am häufigsten als Treiber genannt (40 Prozent), gefolgt von besserer Integration von Systemen und Daten (34 Prozent) sowie dem Aufbau von KI-Kompetenzen (26 Prozent). Auch bei den Investitionsprioritäten zeigt sich dieses Bild: Prozessautomatisierung steht (38 Prozent) weit oben, ebenso die Weiterqualifizierung von Mitarbeitenden (23 Prozent), während Investitionen in KI- und Machine-Learning-Fähigkeiten (16 Prozent) und in KI-Fachkräfte (10 Prozent) nachrangig sind.

Für 2026 folgt daraus eine klare Konsequenz. Der Engpass sind nicht fehlende Pilotprojekte, sondern ein Betriebsmodell, das Kompetenzen, Prozessverantwortung und Integrationsfähigkeit so zusammenbringt, dass KI im Alltag tragfähig wird.

Von der Absicht zur Umsetzung: Was Transformationsteams konkret tun können

Viele Transformationen scheitern nicht an der Zielsetzung, sondern an der Überforderung durch zu viele parallele Baustellen und in der Praxis oft auch an fehlendem Umsetzungswissen. Wie die Studie zeigt, verfügen viele Finance-Organisationen zwar über eine klare Transformationsabsicht, aber nicht über die nötigen Ressourcen oder Kompetenzen, um diese eigenständig in funktionierende Prozesse zu übersetzen. Gerade deshalb hilft ein Vorgehen, das operative Entlastung früh sichtbar macht und zugleich die Grundlage für Skalierung schafft. Entscheidend ist, Arbeitspakete so zuzuschneiden, dass sie in den Alltag passen und sich Fortschritt in kurzen Zyklen nachweisen lässt.

Ein praktikabler Ansatz ist es, Automatisierung als End-to-End-Prozesskette zu behandeln, nicht als Summe einzelner Features. Denn selbst ein sehr guter Pilot bleibt wirkungslos, wenn er an Medienbrüchen scheitert. Daten werden zwar erkannt, müssen aber manuell ergänzt werden. Freigaben werden zwar vorgeschlagen, laufen aber doch wieder über E-Mail. Nachvollziehbarkeit entsteht nicht automatisch, sondern erst in nachträglicher Dokumentation. Transformationsteams sollten daher früh identifizieren, an welcher Stelle heute die meiste Reibung entsteht und welche Übergaben den Prozess stören. Wo das Know-how fehlt, kann es sinnvoll sein, auf KI-gestützte Lösungen zu setzen, die für den konkreten Use Case entwickelt wurden, sich in bestehende Systeme integrieren und Prozesse End-to-End abbilden, statt Insellösungen zu pilotieren, die später im Alltag brechen.

Gleichzeitig lohnt eine bewusste Priorisierung nach Wirkung im Alltag. Prozesse, die häufig auftreten, klare Regeln haben und viele Rückfragen erzeugen, sind die besten Kandidaten. Nicht, weil sie einfach sind, sondern weil sie den größten Teil der manuellen Arbeit verursachen. Wenn dort spürbare Entlastung entsteht, verbessert sich nicht nur die Effizienz, sondern auch die Akzeptanz: Mitarbeitende erleben, dass Automatisierung ihnen tatsächlich Arbeit abnimmt statt neue Arbeit zu erzeugen.

Raus aus dem KI-Pilot: Drei Schritte für 2026

1. Prozesse priorisieren

Statt zu fragen, wo KI besonders spannend ist, lohnt ein anderer Blick. Wo verlieren wir heute am meisten Zeit an manueller Arbeit? Wo entstehen die meisten Rückfragen? Wo ist die Fehlerwirkung am höchsten? Der beste Startpunkt ist häufig dort, wo Woche für Woche dieselben Korrekturen stattfinden. Wer hier ansetzt, reduziert nicht nur Aufwand, sondern stabilisiert auch Prozessketten.

2. Daten und Integration dienstfähig machen

Dienstfähig bedeutet klare Datenquellen, konsistente Stammdaten für die zentralen Objekte sowie definierte Übergaben und Schnittstellen dort, wo heute manuelle Exporte/Importe und Medienbrüche Arbeit erzeugen. Dienstfähigkeit ist dabei ein bewusst pragmatisches Ziel: nicht perfekte Datenlandschaften, sondern verlässliche Datenflüsse, auf denen Prozesse stabil laufen.

3. Produktiven Betrieb von Beginn an mitdenken

Piloten scheitern selten am Start, sondern an der Überführung in den Alltag. Entscheidend sind klare Zuständigkeiten, saubere Dokumentation, eine kontrollierte Änderungslogik und definierte Fehlerwege. Wer diese Aspekte früh berücksichtigt, schafft Vertrauen und macht Automatisierung langfristig skalierbar.

Ein 30–60–90-Tage-Plan für Finanzentscheider:innen

Damit diese drei Schritte nicht abstrakt bleiben, hilft ein pragmatischer Takt. Ein guter Plan muss nicht perfekt sein, aber er muss Anschluss an den Betrieb finden.

In den ersten 30 Tagen steht Klarheit im Vordergrund. Teams sollten ein gemeinsames Bild der Prozesskette schaffen: Wo entstehen Daten? Wo werden sie verändert? Wo werden Regeln angewendet? Wo sind die häufigsten Rückfragen? Oft reicht dafür kein Workshop, sondern ein kurzer Reality Check im Tagesgeschäft: Welche drei Gründe führen am häufigsten zu Nacharbeit? Welche Übergaben kosten am meisten Zeit? Welche Ausnahmen blockieren Freigaben und Abschlüsse? Parallel lohnt es sich, eine einfache Messbasis zu definieren, nicht als KPI-Overkill, sondern als Orientierung. Zum Beispiel: Wie hoch ist der Anteil manueller Eingaben in einem ausgewählten Prozess? Wie viele Rückfragen entstehen pro Woche? Wie lange dauert eine typische Durchlaufzeit?

In den folgenden 60 Tagen geht es um Umsetzung mit begrenztem Risiko. Statt „alles automatisieren“ sollte das Ziel sein, einen Prozess so zu stabilisieren, dass er zuverlässig läuft: klare Standardfälle, definierte Ausnahmen, saubere Datenfelder, nachvollziehbare Entscheidungen. Entscheidend ist, dass Mitarbeitende nicht das Gefühl haben, gegen das System arbeiten zu müssen. Wenn Automatisierung dazu führt, dass Informationen früher und konsistenter vorliegen, nimmt sie Reibung aus dem Alltag und schafft die Grundlage für Skalierung.

Nach 90 Tagen sollte ein Ergebnis sichtbar sein, das über den Pilot hinausweist: ein Prozess, der im Alltag trägt, inklusive Fehlerwegen, Verantwortlichkeiten und Dokumentation. An diesem Punkt entsteht ein Muster, das sich übertragen lässt: Welche Regeln haben funktioniert? Wo waren Datenlücken? Welche Integrationspunkte waren wirklich relevant? Transformation wird skalierbar, wenn aus einem erfolgreichen Use Case ein reproduzierbares Vorgehen wird.

Messbarkeit ohne KPI-Overload: Wie Fortschritt in Finance sichtbar wird

Viele Finance-Transformationen geraten in Schieflage, weil sie entweder gar nicht messen oder zu viel messen. Hilfreicher sind wenige Kennzahlen, die direkt mit Alltagsarbeit verbunden sind. Drei Perspektiven reichen häufig aus:

Erstens die Entlastung: Sinkt der Anteil manueller Eingaben, Korrekturen und Rückfragen?
Zweitens die Stabilität: Läuft der Prozess in Standardfällen durch, ohne dass Mitarbeitende ihn „retten“ müssen?
Drittens die Nachvollziehbarkeit: Ist transparent, warum eine Prüfung anschlägt, wer entschieden hat und wie Änderungen dokumentiert werden?
Wichtig ist dabei der Blick auf Nebenwirkungen. Eine Automatisierung kann Durchlaufzeiten verbessern, aber zugleich neue Engpässe erzeugen, wenn sie an der falschen Stelle Ausnahmen produziert. Genau hier zeigt sich der Unterschied zwischen Pilot und Betrieb: Im Pilot zählt der Machbarkeitsnachweis, im Betrieb zählt die Robustheit. Transformationsteams oder Entscheider:innen sollten deshalb nicht nur auf Geschwindigkeit, sondern auch auf Prozessqualität und Klarheit achten.

2026 als Wendepunkt

Die Zahlen der Studie zeigen einen realistischen Status: KI ist in vielen Organisationen bereits als Pilot in Finanzabteilungen präsent, aber selten breit im Alltag verankert. Manuelle Arbeit wie manuelle Dateneingabe bindet weiterhin viel Zeit. Der Ausweg ist nicht die nächste Pilotwelle, sondern ein Umsetzungsjahr mit Fokus auf Betriebsfähigkeit und Transformation im Prozesskern.

2026 markiert dabei keinen technologischen, sondern einen organisatorischen Wendepunkt. Finance-Teams stehen vor der Aufgabe, Automatisierung nicht länger als Projekt oder Experiment zu behandeln, sondern als festen Bestandteil des Tagesgeschäfts. Das erfordert klare Prioritäten, belastbare Prozesse und die Bereitschaft, gewachsene Routinen zu hinterfragen.

Die zentrale Frage für Finance lautet 2026 daher: Arbeiten wir weiter an Einzellösungen oder bauen wir Prozesse so, dass Automatisierung zuverlässig mitläuft? Wer Letzteres schafft, gewinnt mehr als Effizienz. Finance wird handlungsfähiger, transparenter und kann sich stärker auf Steuerung, Analyse und Zukunftssicherheit konzentrieren.

Methodik der Studie

Die Daten der Befragung basieren auf Online-Interviews mit Mitgliedern des YouGov Panels, die der Teilnahme vorab zugestimmt haben. Für diese Befragung wurden im Zeitraum vom 11. bis 23.09.2025 insgesamt 264 Personen befragt, die im Bereich Finance, Controlling und Finanzbuchhaltung arbeiten.