Auf dem Digitalevent „Künstliche Intelligenz und ihre Anwendung im Controlling“ wurde CoPlanner eingeladen, eine konkrete Anwendung für KI im Controlling vorzustellen:

Künstliche Intelligenz wird einen festen Platz im Controlling einnehmen

Wo liegen konkrete Anwendungsbereiche für KI im Controlling? Welche Ziele sollten für den Einsatz formuliert werden? Unter welchen Voraussetzungen kann KI sinnvoll eingesetzt werden? Beim W&P-Digitalevent „Künstliche Intelligenz und ihre Anwendung im Controlling“ gab W&P den anwesenden mittelständischen Führungskräften Handlungsempfehlungen für ein entscheidungsorientiertes Controlling der Zukunft.

„Künstliche Intelligenz wird einen festen Platz im Controlling einnehmen und leistet schon jetzt einen wesentlichen Beitrag, um Controlling-Instrumente zu verbessern“, so Gastgeber Dr. Günter Lubos, Mitglied der Geschäftsleitung der Dr. Wieselhuber & Partner (W&P).


Als Ergebnis von KI wird das Controlling schneller, effizienter und aussagefähiger und macht eine zielgerichtete und effektive Unternehmensführung erst möglich.
 

Dr. Wolfgang Doneit, KI-Experte bei W&P, ergänzt: „Gerade in einem Umfeld mit vielen Einflussfaktoren lohnt sich die Nutzung von KI, um komplexe Aufgaben zu bewältigen“.


Außerdem empfiehlt er eine schrittweise Optimierung der Controlling-Prozesse, angefangen bei Routine-Aufgaben. Das gelingt in einem ersten Schritt vor allem durch die Integration von KI-Algorithmen in Software-Lösungen: „Routineaufgaben an KI-Algorithmen zu delegieren, eröffnet Freiräume für wertschöpfende Aufgaben.
 

Automatisierte KI-Forecasts liegen oft erstaunlich nah an manuell Erstellten - kosten aber viel weniger Zeit“, so Heinrich Nordsieck, Geschäftsführer des Softwareanbieters CoPlanner.

Schwerpunkt von KI im Bereich Controlling: Die Nutzung im analytischen Bereich, um die Aussagekraft des Controlling-Output zu verbessern. Hier bietet KI Instrumente an, mit deren Hilfe die Planungsgenauigkeit verbessert werden kann. Plan-Ist Abweichungen werden schneller auf ihre Ursache hin analysiert, Cluster und Auffälligkeiten in großen Datenmengen erkannt.

Aus der laufenden Projektbegleitung bei Kunden weiß W&P, dass mehr als 70 Prozent eines datengetriebenen Projekts in der explorativen Datenanalyse, der Datenbereinigung und Vorverarbeitung stattfinden.
 

Entsprechend „werden KI-Projekte im Controlling nie Selbstläufer sein – für eine verlässliche Aussagequalität braucht es hohe Datenqualität!“, so Lubos abschließend.