Überblick — KI im Unternehmen — Finanzen & Controlling — Praxisleitfaden.
Im modernen Unternehmensumfeld gewinnen künstliche Intelligenz (KI)-Lösungen zunehmend an Bedeutung, insbesondere im Bereich Finanzen und Controlling. Eine präzise Kosten-Nutzen-Analyse bei der Implementierung solcher Technologien ist unerlässlich, um deren Wert für das Unternehmen zu maximieren.
Typische Fehler
Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Datenqualität und -verwaltung. Viele Unternehmen unterschätzen den Einfluss von unstrukturierten oder unvollständigen Daten auf die Leistungsfähigkeit ihrer KI-Systeme. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen vor der Implementierung von KI eine gründliche Datenbereinigung und eine Optimierung ihres Datenmanagement-Systems durchführen.
Ein weiterer Fehler besteht darin, die indirekten Kosten der KI-Einführung zu vernachlässigen. Dazu zählen Kosten für die Schulung der Mitarbeiter, Anpassung interner Prozesse und mögliche Ausfallzeiten während der Umstellungsphase. Unternehmen sollten im Vorfeld dieser Einführung einen umfassenden Kostenplan erstellen, der sowohl direkte als auch indirekte Aufwände berücksichtigt.
Ein dritter häufiger Fehler ist die überschätzte Erwartung bezüglich des Return on Investment (ROI). AI-Projekte liefern nicht immer sofort messbare Erfolge. Realistische Zeitpläne und eine kritische Überprüfung der erwarteten Ergebnisse gegenüber den tatsächlichen Ergebnissen sind essenziell, um Verschwendung und Frustration zu vermeiden.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
Dateninventur und -analyse (Tage 1–7): Beginnen Sie mit der Durchführung eines Dateninventars, um die vorhandene Datenqualität zu bewerten. Priorisieren Sie die Datenbereinigung als essenziellen ersten Schritt. Implementieren Sie, wenn nötig, neue Datenmanagement-Strategien.
Kosten-Nutzen-Planung (Tage 8–14): Entwickeln Sie eine detaillierte Kosten-Nutzen-Analyse. Berücksichtigen Sie neben den direkten Kosten auch versteckte Ausgaben wie Schulung und Prozessanpassungen. Aktualisieren Sie diese Kalkulation regelmässig.
Zielsetzung und Realitätsprüfung (Tage 15–21): Setzen Sie klare, realistische Erwartungen in Bezug auf ROI und andere Leistungskennzahlen. Überprüfen Sie diese Ziele kontinuierlich und justieren Sie bei Bedarf, basierend auf frühen Umsetzungserfahrungen.
Pilotprojekt und Mitarbeiterengagement (Tage 22–30): Führen Sie ein kleines Pilotprojekt durch, um die Wirkung der KI in einem kontrollierten Rahmen zu testen. Integrieren Sie dabei Mitarbeiter-Feedback, um die Akzeptanz zu fördern und potenzielle Hürden frühzeitig zu erkennen.
Durch diese strukturierten Schritte stellt Ihr Unternehmen sicher, dass die Einführung von KI im Controlling nicht nur finanziell, sondern auch operationell tragfähig ist, und schafft gleichzeitig wertvolle Grundlagen für zukünftige Technikinvestitionen.