KI wird zur Führungsaufgabe für CFOs

Für CFOs endet die Künstliche Intelligenz längst nicht mehr bei Experimenten in Einzelprojekten. Unternehmen stehen mittlerweile unter massivem Effizienzdruck, volatile Märkte und verschärfte regulatorische Anforderungen lassen Experimente zu Risikoentscheidungen werden. Was früher im Quartalstakt lief, entscheidet sich heute oft innerhalb weniger Tage. Carsten Gerger, VP of Finance, sieht fünf kritische Handlungsfelder, die CFOs jetzt strategisch angehen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

KI rückt damit vom Ergänzungs- zum Kernwerkzeug operativer Steuerung. Für Finance entscheidet sich dabei schneller als in anderen Funktionen, ob Technologie tatsächlich entlastet oder zusätzliche Komplexität erzeugt.

Wirtschaftlicher Nutzen muss sofort messbar sein

Viele Unternehmen starten KI-Projekte mit hohen Erwartungen – doch der ROI bleibt oft hinter den Prognosen zurück. Laut Boston Consulting Group liegt er im Schnitt bei rund 10 Prozent, während 20 Prozent oder mehr erhofft wurden. Ein Drittel der Finanzverantwortlichen sieht kaum messbaren Nutzen.

Die Ursache liegt nicht in fehlender Governance, sondern in der Art der Projekte: Viele Vorhaben sind langwierige Transformationsinitiativen, deren Effekte erst spät sichtbar werden. Gerade in Finance zählt jedoch jede Woche: Wer in vier bis sechs Wochen keinen messbaren Effekt erzielt, verfolgt entweder den falschen Use Case oder den falschen Ansatz. Die Lösung: iteratives Vorgehen – testen, messen, skalieren oder stoppen. So wird jede Entscheidung auf den ROI geprüft. Besonders erfolgreich sind Projekte dort, wo klar definierte operative Engpässe adressiert werden – etwa bei Forecasting, Reporting oder Abstimmungsprozessen. Ein Beispiel aus der eigenen Praxis: Wir haben die Abstimmung zwischen ERP und CRM auf Kundenebene mit KI automatisiert. Statt Business Central und Salesforce manuell abzugleichen, erkennt das System Abweichungen bei Stammdaten, Opportunities und Rechnungen automatisch und priorisiert nur noch die Fälle, die wirklich menschliche Prüfung brauchen. Ergebnis: weniger Nacharbeit und eine belastbare Datenbasis für Forecasting und Reporting.

Echtzeit-Planung statt starre Jahreszyklen

Starre Jahrespläne verlieren in unsicheren Märkten ihre Wirkung. KI verändert Forecasting und Szenarioplanung, indem sie große Datenmengen blitzschnell auswertet und alternative Entwicklungen simuliert. Wechselkursschwankungen, Markttrends oder Lieferkettenprobleme werden sofort sichtbar und lassen sich fundiert bewerten.

PwC zeigt, dass KI-Prognosen nicht nur genauer, sondern auch bis zu 40 Prozent schneller macht. Rollierende Planung wird damit zum strategischen Instrument – kontinuierlich aktualisiert, statt nur einmal jährlich, und verschiebt die Finanzsteuerung vom rückblickenden Reporting zur proaktiven Entscheidungsunterstützung. Entscheidend ist der Zeitgewinn: Was früher im nächsten Forecast Zyklus sichtbar wurde, liegt heute in Stunden auf dem Tisch. Das verschiebt die Rolle von Finance vom Erklärer zum Mitentscheider.

Automatisierung verändert Aufgabenprofile

Repetitive Prozesse wie Rechnungsverarbeitung, Abstimmungen oder Teile des Abschlusses binden noch immer viel Zeit in Finance-Teams. KI-Agenten übernehmen diese Aufgaben, reduzieren manuelle Eingriffe und schaffen Raum für strategische Arbeit.

Beispiel: Rechnungen werden automatisch geprüft, abgeglichen und verbucht. PwC berichtet von Durchlaufzeitverkürzungen um bis zu 80 Prozent. Gleichzeitig steigt die Erwartung an Finance, strategische Orientierung zu liefern. CFOs müssen die Teams früh einbeziehen, Ängste abbauen und kommunizieren, dass KI Freiräume für anspruchsvollere Aufgaben schafft, statt Arbeitsplätze zu ersetzen. Mittelfristig verändert das nicht nur die Prozesse, sondern die Jobprofile im Team: Weniger Bucher, mehr Business Partner.

Datenqualität als Schlüssel für Erfolg

KI kann nur so gut sein wie die Daten, die sie nutzt. Unvollständige oder inkonsistente Informationen führen zu falschen Analysen und schwächen die Finanzsteuerung.

KI-gestützte Tools erkennen Differenzen automatisch, priorisieren Abweichungen und reduzieren manuelle Abstimmungen. In der operativen Planung ermöglichen xP&A-Funktionen Echtzeit-Szenarien: Annahmen lassen sich dynamisch anpassen und Abweichungen sofort sichtbar machen. Datenqualität ist damit kein IT-Thema, sondern entscheidende Voraussetzung für schnelle, verlässliche Entscheidungen. Wer Datenqualität unterschätzt, riskiert nicht nur operative Fehler, sondern auch Fehlsteuerung auf Managementebene.

CFOs als Architekten der KI-Strategie

Die Rolle des CFOs verändert sich grundlegend. Wer KI effizient integriert, wird zum Mitgestalter der unternehmensweiten Daten- und KI-Strategie. Fachwissen in Datenanalyse und KI wird zu einer Kernkompetenz, nicht nur für Spezialisten, sondern für die gesamte Führungsebene. Ohne klar definierte Prozesse und abgestimmte Teams drohen Kontrolllücken und Effizienzverluste. Die CFO Rolle erweitert sich damit um Verantwortung, die früher bei IT oder Strategie lag: Technologie Stack, Governance Design und Prozessarchitektur gehören heute mit auf den Finance Tisch.

Der CFO übernimmt im Führungsteam eine neue Rolle: Er verantwortet, wie Finance, IT und Business ihre Daten gemeinsam nutzbar machen. Er entscheidet mit, welche Datenquellen als belastbar gelten, welche Prozesse automatisiert werden und wo menschliche Kontrolle zwingend bleibt. Gerade weil KI Entscheidungen vorbereitet und priorisiert, muss klar sein, wer am Ende unterschreibt. An Bedeutung gewinnen deshalb integrierte Finance Plattformen, die Planung, Konsolidierung, Reporting und Disclosure auf einer gemeinsamen Datenbasis vereinen. Nur auf einer konsistenten Datengrundlage lassen sich KI-Funktionen verlässlich einsetzen. In der Praxis bewährt sich ein Tandem aus CFO und CIO: Finance liefert den Business Case und die Priorisierung, IT das Datenmodell und die Plattform. Ohne diesen Schulterschluss bleiben KI Initiativen Stückwerk.

Fazit: Jetzt zählt Handeln

KI ist kein Zukunftsthema mehr, sondern Teil der täglichen Finanzsteuerung. CFOs müssen den Spagat zwischen Strategie und operativer Umsetzung meistern: Integration statt Insellösung, messbarer Nutzen statt bloßer Vision, Governance statt Kontrollverlust.

Der erste Schritt: Ein konkreter, messbarer Use Case, innerhalb von vier Wochen mit dem eigenen Team umgesetzt. Wer hier früh Transparenz, Struktur und pragmatische Umsetzung beweist, legt den Grundstein für die Finanzfunktion der Zukunft. Entscheidend ist nicht, wie viele Projekte parallel laufen, sondern wie konsequent dort angesetzt wird, wo operative Entlastung und strategischer Mehrwert zusammenfallen. Für CFOs ist KI damit weniger ein Technologieprojekt als eine Führungsentscheidung mit Wirkung auf Prozesse, Teams und Wettbewerbsfähigkeit. Die Finanzorganisationen, die in drei Jahren vorn stehen, werden nicht die mit den meisten KI-Projekten sein, sondern die mit den wenigsten ungelösten Datenbaustellen und klaren Regeln, welche Entscheidungen die KI vorbereitet und wer am Ende unterschreibt.