KI im Controlling 2026: Die 8 besten Tools & 10 Beispiele

KI im Controlling unterstützt vor allem bei Datenaufbereitung, Abweichungsanalyse, Forecasting und der verständlichen Aufbereitung von Managementinformationen. Die passende Lösung hängt davon ab, wo der größte Engpass liegt: Excel und Power BI helfen bei Analyse und Visualisierung, spezialisierte FP&A-Plattformen verbinden Planung und Forecast, während ein KI-System wie AI Cowork Aufgaben über mehrere Anwendungen und Abteilungen hinweg koordiniert.

Dieser Vergleich zeigt acht aktuelle KI-Tools für Controlling, zehn praktische Anwendungsbeispiele und eine Auswahlhilfe für Unternehmen. Dabei trenne ich bewusst zwischen verlässlichen Berechnungen, statistischen Prognosen und generativer KI. Diese Unterscheidung ist im Finanzbereich entscheidend, weil jede Zahl nachvollziehbar und fachlich prüfbar bleiben muss.

Was bedeutet KI im Controlling konkret?

KI im Controlling umfasst mehrere Technologiearten. Machine Learning erkennt Muster in Zeitreihen, bewertet Treiber und erstellt Prognosen. Generative KI formuliert Analysen, beantwortet Fragen in natürlicher Sprache oder bereitet Berichte vor. AI Agents können zusätzlich definierte Aufgaben ausführen, Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen und Prozesse nach festgelegten Regeln anstoßen.

Der Nutzen entsteht selten durch ein einzelnes Chatfenster. Entscheidend sind eine verlässliche Datenbasis, klare Kennzahlendefinitionen, Berechtigungen und ein Prozess, in dem Ergebnisse geprüft werden. Ein Controller muss nachvollziehen können, aus welchen Daten eine Aussage stammt und welche Annahmen verwendet wurden.

Berechnung, Prognose und Erklärung unterscheiden

Eine Deckungsbeitragsrechnung, Konsolidierung oder Währungsumrechnung folgt deterministischen Regeln. Bei gleichen Eingaben muss dasselbe Ergebnis entstehen. Solche Berechnungen gehören in ERP-, Konsolidierungs-, Planungs- oder BI-Systeme mit dokumentierter Logik.

Eine Prognose arbeitet mit historischen Daten, Treibern und statistischen Verfahren. Sie liefert einen Erwartungswert oder Korridor und sollte gegen tatsächliche Ergebnisse validiert werden. Saison, Strukturbrüche und außergewöhnliche Ereignisse beeinflussen die Qualität.

Generative KI eignet sich gut, um Abweichungen zu erklären, mögliche Ursachen zu strukturieren und einen Managementkommentar vorzubereiten. Ihre Aussagen bleiben probabilistisch. Zahlen, Quellen und Schlussfolgerungen müssen deshalb kontrolliert werden. Lucanet beschreibt für seine 2026 angekündigten Finance Agents ebenfalls eine Trennung zwischen deterministischer Finanzberechnung und KI-gestütztem Reasoning.

Die 8 besten KI-Tools für Controlling 2026

Die folgende Auswahl deckt unterschiedliche Reifegrade ab: vom KI-gestützten Arbeiten in Excel bis zur integrierten Unternehmensplanung. Die Reihenfolge ist keine allgemeingültige Rangliste. Ein Tool ist dann gut, wenn es zur vorhandenen Systemlandschaft, zum Planungsmodell und zur Größe des Teams passt.

1. Microsoft Excel mit Copilot

Excel bleibt in vielen Controlling-Abteilungen die wichtigste Arbeitsoberfläche. Copilot kann Tabellen bearbeiten, Formeln erstellen, PivotTables aufbauen, Diagramme ergänzen und Analyseaufgaben über natürliche Sprache unterstützen. Microsoft führt die Funktion „Edit with Copilot“ 2026 schrittweise in Excel ein; Verfügbarkeit und Funktionsumfang hängen von Lizenz, Plattform und Mandanteneinstellungen ab.

Geeignete Aufgaben:

• Abweichungstabellen und erste Visualisierungen vorbereiten
• Formeln erklären oder neu aufbauen
• Daten in einer strukturierten Tabelle bereinigen
• einen bestehenden Bericht um Kennzahlen und Diagramme ergänzen

Grenzen: Copilot verbessert die Bedienung, löst aber keine grundlegenden Probleme mit unkontrollierten Dateiversionen, uneinheitlichen Stammdaten oder schwer nachvollziehbaren Modellen. Kritische Formeln und Ergebnisse sollten weiterhin geprüft und mit dem führenden System abgestimmt werden.

Microsoft: aktuelle Copilot-Funktionen in Excel

2. Power BI mit Copilot

Power BI eignet sich für standardisierte Dashboards, drillbare Analysen und die Verteilung von Kennzahlen an Fachbereiche und Management. Copilot unterstützt bei Fragen an Berichte, Zusammenfassungen und der Erstellung von DAX-Ausdrücken. Laut Microsoft ist der Copilot-Bereich in Berichten allgemein verfügbar; einzelne Agent-Funktionen befinden sich weiterhin in der Vorschau.

Geeignete Aufgaben:

• Monatsbericht mit Umsatz, Marge, Kosten und Forecast
• Drill-down von einer Abweichung bis zur Kostenstelle oder Produktgruppe
• automatisierte Berichtszusammenfassungen für verschiedene Zielgruppen
• interaktive Fragen an ein freigegebenes semantisches Modell

Grenzen: Gute Antworten benötigen ein gepflegtes Datenmodell, eindeutige Measures und verständliche Bezeichnungen. Copilot kann eine unklare Kennzahlenlogik nicht zuverlässig korrigieren. Kapazitäts- und Lizenzvoraussetzungen sollten vor dem Pilot geprüft werden.

Microsoft: Copilot für Power BI

3. Jedox

Jedox verbindet Planung, Budgetierung, Forecasting und Reporting. AIssisted Planning stellt vorkonfigurierte Bausteine für Zeitreihenprognosen, treiberbasierte Vorhersagen, Datenvorbereitung, Klassifikation und Driver Analysis bereit. JedoxAI ergänzt natürliche Sprache für Navigation und die Analyse von Dynatables und KPIs.

Geeignete Aufgaben:

• Absatz-, Umsatz-, Cashflow- und Kostenprognosen
• treiberbasierte Planung mit mehreren Szenarien
• Erkennung und Behandlung von Ausreißern in Planungsdaten
• integrierte Planung über Finance, Vertrieb und Operations

Grenzen: Modelle, Dimensionen und Verantwortlichkeiten müssen sauber aufgebaut sein. Die KI-Funktionen benötigen passende Lizenzen und eine fachliche Validierung der Prognosen. Jedox passt besonders gut, wenn Planung als strukturierter Unternehmensprozess etabliert werden soll.

Jedox: AIssisted Planning und JedoxAI

4. Lucanet

Lucanet ist im DACH-Raum vor allem für Konsolidierung, Abschluss, Reporting und Planung bekannt. Im Juni 2026 kündigte das Unternehmen eine neue Familie spezialisierter Finance Agents an. Dazu gehören unter anderem ein Analyst Agent für Abweichungs- und Treiberanalysen und ein Close Agent für Datenimporte und Validierung im Monatsabschluss.

Geeignete Aufgaben:

• Konzernkonsolidierung und Financial Close
• Abweichungs- und Treiberanalyse
• Management Reporting und regulatorische Anforderungen
• Verknüpfung von Abschluss, Planung und Reporting

Grenzen: Die genaue Verfügbarkeit der 2026 angekündigten Agents kann je nach Modul und Rollout-Stand variieren. Unternehmen sollten im Auswahlprozess klären, welche Funktionen produktiv verfügbar sind und welche auf der Roadmap stehen.

Lucanet: Finance Agents und CFO Solution Platform

5. Planful

Planful richtet sich an Financial Planning & Analysis und verbindet Planung, Forecasting, Reporting und Konsolidierung. Planful AI umfasst spezialisierte Assistenten: Analyst erklärt Abweichungen und greift auf Kontendetails zu, Planner erstellt Prognosen auf Basis vorhandener Konten, Annahmen und Ist-Daten. Signals überwacht Daten auf Auffälligkeiten.

Geeignete Aufgaben:

• Rolling Forecast und Szenarioplanung
• Analyse von OPEX-, Umsatz- und Margenabweichungen
• frühe Erkennung ungewöhnlicher Entwicklungen
• Managementkommentare mit Rückverweis auf zugrunde liegende Daten

Grenzen: Die Einführung einer FP&A-Plattform benötigt ein abgestimmtes Konten- und Planungsmodell. KI beschleunigt die Analyse, übernimmt aber nicht die fachliche Definition von Treibern, Verantwortlichkeiten und Planungskalender.

Planful: KI für Finanzplanung und Analyse

6. Pigment

Pigment verbindet Finance, Sales, HR und Supply Chain in einer integrierten Planungsumgebung. Die Plattform bietet Analyst-, Modeler-, Documentation- und Custom Agents. Der Analyst Agent untersucht Kennzahlen, erkennt Trends und erstellt Berichte; der Modeler Agent unterstützt beim Aufbau und der Dokumentation von Planungsmodellen. Machine-Learning-Prognosen sind direkt in die Modelle eingebettet.

Geeignete Aufgaben:

• integrierte Finanz-, Personal- und Vertriebsplanung
• What-if-Szenarien über mehrere Unternehmensbereiche
• kontinuierliche Kennzahlen- und Anomalieüberwachung
• Aufbau und Dokumentation komplexer Planungsmodelle

Grenzen: Pigment ist auf eine breite Planungsarchitektur ausgelegt und kann für kleinere, rein lokale Controlling-Prozesse zu umfangreich sein. Datenmodell, Berechtigungen und bereichsübergreifende Governance entscheiden über den Erfolg.

Pigment: AI Agents für Business Planning

7. Board

Board kombiniert Performance Management, Planung und Forecasting. Das Unternehmen stellte 2026 Office-of-Finance-Agents vor, darunter einen FP&A Agent und einen Controller Agent. Die Plattform adressiert kontinuierliche Planung, Finanzanalyse und die Verbindung von operativen und finanziellen Signalen.

Geeignete Aufgaben:

• unternehmensweite Planung und Forecasting
• Verknüpfung von Finance und operativer Planung
• Continuous Planning mit laufender Szenariobewertung
• größere Organisationen mit komplexen Berichts- und Freigabewegen

Grenzen: Board ist eine Enterprise-Plattform. Implementierung, Datenintegration und Modellierung verlangen entsprechend Ressourcen. Im Auswahlprozess sollten Funktionen, Projektumfang und Gesamtbetriebskosten gemeinsam betrachtet werden.

Board: FP&A- und Controller-Agents

8. ChatGPT Business oder Enterprise

ChatGPT kann Excel-, CSV- und weitere Datendateien analysieren, Tabellen und Diagramme erzeugen und Code für nachvollziehbare Berechnungen ausführen. Für Controller ist es nützlich, um einen Datensatz zu erkunden, Auffälligkeiten zu strukturieren oder einen Berichtsentwurf zu erstellen.

Geeignete Aufgaben:

• erste explorative Analyse eines strukturierten Datensatzes
• Zusammenfassung von Abweichungen und Kommentaren
• Erstellung einfacher Diagramme und Analysetabellen
• Prüfung und Dokumentation einer Berechnungsmethode

Grenzen: ChatGPT ist kein ERP-, Konsolidierungs- oder Planungssystem und sollte nicht als führende Quelle für Finanzzahlen verwendet werden. Ergebnisse, Code und Annahmen sind zu prüfen. Unternehmensdaten gehören in einen verwalteten Business- oder Enterprise-Arbeitsbereich mit passenden Einstellungen, Vertrag und internen Richtlinien. OpenAI gibt an, Geschäftsdaten in diesen Angeboten standardmäßig nicht zum Modelltraining zu verwenden.

OpenAI: Datenanalyse mit ChatGPT · OpenAI: Datenschutz für Unternehmensangebote

7 Kriterien für die Auswahl eines KI-Tools im Controlling

Funktionslisten zeigen nur einen Teil der Realität. Im Controlling muss eine Lösung auch dann verlässlich bleiben, wenn Monatsabschluss, Budgetphase und Managementanfragen gleichzeitig stattfinden. Diese sieben Kriterien helfen bei einer strukturierten Bewertung.

1. Nachvollziehbare Zahlen und Quellen

Jede Analyse sollte erkennen lassen, welche Datenquelle, Periode, Filter und Kennzahlendefinition verwendet wurden. Bei Prognosen gehören Modell, Eingangsvariablen und Unsicherheit zur Dokumentation. Eine überzeugende Formulierung ohne Rückverweis auf die Zahlenbasis ist für Finance zu wenig.

2. Passendes Daten- und Kennzahlenmodell

Begriffe wie Umsatz, Marge, Auftragseingang oder FTE müssen im Unternehmen eindeutig definiert sein. Ein semantisches Modell in Power BI oder eine strukturierte Planungsplattform hilft der KI, dieselben Definitionen wie das Controlling zu verwenden. Ohne diese Grundlage können technisch plausible Antworten fachlich aneinander vorbeigehen.

3. Rollen und Berechtigungen

Ein Kostenstellenverantwortlicher darf andere Informationen sehen als Geschäftsführung oder Konzerncontrolling. Die Lösung sollte bestehende Rollen übernehmen und bis auf Gesellschaft, Kostenstelle, Konto oder Berichtsebene differenzieren können. Prüfe auch, welche Rechte Administratoren, Integrationen und externe Supportstellen besitzen.

4. Integration in führende Systeme

Controlling-Daten liegen meist in ERP, Data Warehouse, BI, Planung, CRM und Personalmanagement. Exporte per Datei können für einen Pilot genügen. Ein dauerhafter Prozess benötigt stabile Schnittstellen, eindeutige Aktualisierungszeiten und eine dokumentierte Verantwortung für jede Datenquelle.

5. Reproduzierbarkeit und Versionierung

Ein Monatsbericht muss später nachvollziehbar bleiben. Deshalb braucht es gespeicherte Datenstände, Versionen von Modellen und Prompts sowie eine Dokumentation fachlicher Änderungen. Bei generativer KI sollte ein freigegebener Bericht nicht nachträglich unbemerkt durch ein anderes Modellergebnis ersetzt werden.

6. Menschliche Freigaben

Die Risikoklasse einer Aufgabe bestimmt die Kontrolle. Eine interne Zusammenfassung kann mit einer einfachen Prüfung auskommen. Buchungen, Forecast-Freigaben, externe Kommunikation und Änderungen in führenden Systemen benötigen strengere Regeln. Das Tool sollte diese Freigaben technisch abbilden und protokollieren können.

7. Laufende Qualitätskontrolle

Forecast-Genauigkeit, Datenfehler und Qualität generierter Kommentare verändern sich mit Daten und Geschäftsmodell. Definiere deshalb Kennzahlen für den Betrieb: Fehlerrate, Korrekturaufwand, Prognosegüte, Durchlaufzeit und Akzeptanz. Ein produktives System wird regelmäßig überprüft und kontrolliert weiterentwickelt.

Welche Datenbasis braucht KI im Controlling?

Ein Unternehmen muss für den Einstieg keine vollkommen bereinigte Datenlandschaft besitzen. Der Pilot sollte jedoch mit einem klar abgegrenzten und fachlich verstandenen Datensatz arbeiten. Besonders wichtig sind folgende Grundlagen:

• Führende Quelle: Für jede Kennzahl ist festgelegt, welches System verbindlich ist.
• Historie: Zeitreihen enthalten ausreichend vergleichbare Perioden und dokumentierte Strukturänderungen.
• Stammdaten: Kostenstellen, Konten, Produkte und Gesellschaften besitzen eindeutige Schlüssel.
• Planungstreiber: Annahmen wie Mengen, Preise, Headcount oder Wechselkurse sind separat nachvollziehbar.
• Datenstatus: Vorläufige, geprüfte und abgeschlossene Werte lassen sich unterscheiden.
• Verantwortung: Für Quelle, Kennzahl und fachliche Freigabe ist jeweils eine Person oder Rolle benannt.

Eine KI kann bei Bereinigung und Klassifikation helfen, sollte unklare Daten aber sichtbar markieren. Fehlende Werte, Ausreißer und widersprüchliche Zuordnungen gehören in eine Prüfliste. So verbessert der Pilot zugleich die Datenqualität des zugrunde liegenden Controlling-Prozesses.

Welches KI-Tool passt zu welchem Controlling-Ziel?

10 Beispiele für KI im Controlling

1. Monatsreport automatisch vorbereiten

Ein KI-gestützter Ablauf sammelt freigegebene Daten aus ERP, BI und Planung, prüft die Vollständigkeit und erstellt einen ersten Berichtsstand. Diagramme, Tabellen und Kommentarfelder werden nach einer festen Vorlage vorbereitet. Controller kontrollieren die Zahlen und ergänzen die fachliche Bewertung.

Messbarer Zielwert: Zeit vom Datenabschluss bis zum ersten vollständigen Berichtsentwurf.

2. Plan-Ist-Abweichungen erklären

Das System identifiziert relevante Abweichungen nach Betrag und Prozentsatz, verfolgt sie bis zu Kostenstelle, Konto, Produkt oder Region und strukturiert mögliche Treiber. Ein Sprachmodell kann daraus einen verständlichen Kommentar formulieren. Die Freigabe bleibt beim verantwortlichen Controller.

Messbarer Zielwert: Anteil der wesentlichen Abweichungen mit vollständigem, geprüftem Kommentar.

3. Rolling Forecast aktualisieren

Historische Werte, aktuelle Ist-Daten und definierte Treiber fließen regelmäßig in ein Forecast-Modell. Abweichungen zwischen statistischer Prognose und Fachbereichsannahme werden sichtbar. Dadurch entsteht eine belastbare Diskussion über Annahmen und Risiken.

Messbarer Zielwert: Forecast-Genauigkeit je Kennzahl und Horizont im Vergleich zur bisherigen Methode.

4. Management Summary erstellen

Aus einem geprüften Zahlenwerk erstellt die KI eine Zusammenfassung mit den wichtigsten Veränderungen, Ursachen, Risiken und offenen Entscheidungen. Je nach Zielgruppe kann dieselbe Datenbasis als CFO-Zusammenfassung, Bereichsbericht oder operative Maßnahmenliste aufbereitet werden.

Messbarer Zielwert: Bearbeitungszeit und Zahl der Korrekturschleifen bis zur Freigabe.

5. Datenqualität vor dem Reporting kontrollieren

Regeln prüfen Pflichtfelder, Buchungsperioden, Kostenstellen, Währungen und Wertebereiche. Statistische Verfahren markieren ungewöhnliche Bewegungen oder Ausreißer. Unklare Datensätze gelangen mit Begründung in eine Prüfliste.

Messbarer Zielwert: Zahl der vor Veröffentlichung erkannten Datenfehler und durchschnittliche Klärungszeit.

6. Kostenstellenanfragen schneller beantworten

Führungskräfte stellen Fragen in natürlicher Sprache, etwa zur Entwicklung externer Kosten oder zu offenen Budgetpositionen. Das System übersetzt die Frage in eine kontrollierte Datenabfrage und liefert die Antwort mit Zeitraum, Filter und Quelle. Rollenrechte müssen dabei vollständig erhalten bleiben.

Messbarer Zielwert: durchschnittliche Antwortzeit und Anteil der Anfragen ohne manuelle Datensuche.

7. Verträge und Bestellungen in die Vorschau einbeziehen

Freigegebene Vertrags- und Bestelldaten werden strukturiert, Fälligkeiten erkannt und als erwartete Verpflichtungen in eine Vorschau übernommen. So werden zukünftige Kosten sichtbar, bevor sie vollständig in den Ist-Daten erscheinen.

Messbarer Zielwert: Abdeckung vertraglich gebundener Kosten und Reduktion kurzfristiger Forecast-Überraschungen.

8. Cashflow-Risiken früher erkennen

Das System verbindet offene Forderungen, Zahlungsverhalten, Fälligkeiten, Bestellungen und Planwerte. Es markiert auffällige Entwicklungen und bereitet Szenarien für verzögerte Einzahlungen oder höhere Ausgaben vor. Die Entscheidung über Maßnahmen bleibt bei Finance und Geschäftsführung.

Messbarer Zielwert: Prognosegüte und Vorlaufzeit erkannter Liquiditätsabweichungen.

9. Review-Meetings vorbereiten

Vor dem Monats- oder Quartalsreview stellt die KI Berichte, offene Kommentare, frühere Entscheidungen und unerledigte Maßnahmen zusammen. Teilnehmer erhalten eine einheitliche Vorbereitung. Nach dem Termin werden Entscheidungen und Aufgaben dokumentiert.

Messbarer Zielwert: Vorbereitungszeit, Meetingdauer und Abschlussquote vereinbarter Maßnahmen.

10. Maßnahmen aus Abweichungen nachverfolgen

Aus einer freigegebenen Analyse entstehen konkrete Aufgaben mit Verantwortlichen und Termin. Der Status wird bis zum nächsten Review überwacht und fließt in die Vorbereitung ein. So unterstützt Controlling neben dem Bericht auch die Umsetzung.

Messbarer Zielwert: Anteil fristgerecht erledigter Maßnahmen und Zeit von der Abweichung bis zur Entscheidung.

Wann Standard-Tools an Grenzen stoßen

Excel, BI- und FP&A-Plattformen sind stark, wenn Daten, Modelle und Nutzer innerhalb ihrer vorgesehenen Umgebung arbeiten. Im Unternehmensalltag beginnt ein Controlling-Prozess jedoch oft in E-Mails, Dokumenten, Meetings und operativen Systemen. Dann entstehen Übergaben zwischen mehreren Tools.

Typische Signale für eine größere Aufgabenstellung sind:

• Berichte benötigen Informationen aus ERP, CRM, Projektmanagement und E-Mail.
• Kommentare und Annahmen stehen in verschiedenen Dateien oder Postfächern.
• Jeder Monatsabschluss erzeugt dieselben Rückfragen und Nachfassaktionen.
• Maßnahmen werden getrennt vom Bericht verwaltet.
• Fachbegriffe und Kennzahlendefinitionen sind nur wenigen Personen bekannt.
• Änderungen dürfen erst nach fachlicher Freigabe in ein Bestandssystem geschrieben werden.

In solchen Situationen reicht die Auswahl eines weiteren Analysewerkzeugs häufig nicht aus. Gefragt ist ein System, das Unternehmenswissen, Rollen, Skills und kontrollierte Aktionen verbindet.

AI Cowork als virtueller Mitarbeiter im Controlling

AI Cowork ist ein individuelles KI-System auf der eigenen Instanz des Unternehmens. Virtuelle Mitarbeiter werden auf freigegebene Abläufe, Begriffe und Wissensquellen eingearbeitet. Sie können Aufgaben über E-Mail, Dokumente, Meetings und angebundene Bestandssysteme hinweg vorbereiten.

Im Controlling kann ein virtueller Mitarbeiter beispielsweise:

• den monatlichen Reporting-Prozess koordinieren,
• fehlende Kommentare bei Verantwortlichen anfragen,
• geprüfte Kennzahlen und Kontextinformationen zusammenführen,
• Abweichungsanalysen und Managementtexte vorbereiten,
• Review-Meetings mit früheren Entscheidungen vorbereiten,
• Aufgaben vorschlagen und nach Freigabe in angebundenen Systemen anlegen,
• offene Maßnahmen bis zum nächsten Bericht überwachen.

AI Cowork ersetzt dabei weder ERP noch Konsolidierungs- oder Planungssystem. Diese Anwendungen bleiben die führenden Quellen für Finanzdaten und Berechnungen. Der virtuelle Mitarbeiter verbindet Informationen, Prozessschritte und Kommunikation rund um diese Systeme.

Für Unternehmen, die bereits eine gute BI- oder Planungslösung besitzen, kann AI Cowork die organisatorische Ebene ergänzen. Der Aufbau beginnt am besten mit einem klar abgegrenzten Prozess, beispielsweise der Vorbereitung des Monatsreports oder der Nachverfolgung von Maßnahmen.

Virtuelle Mitarbeiter und AI Cowork ansehen

Controlling-Tools sind ein Ausschnitt. Den Hub für Rollen- und Branchenvergleiche findest du unter Die besten KI-Tools im Überblick.

Datenschutz, Governance und fachliche Kontrolle

Finanz- und Controlling-Daten sind besonders sensibel. Eine pauschale Aussage wie „DSGVO-konform: ja“ reicht für die Auswahl eines Tools nicht aus. Entscheidend ist die konkrete Verarbeitung im Unternehmen.

Prüfe mindestens folgende Punkte:

• Datenarten: Welche Finanz-, Kunden-, Mitarbeiter- oder Vertragsdaten werden verarbeitet?
• Rechtsgrundlage und Zweck: Für welchen festgelegten Prozess wird die KI eingesetzt?
• Vertrag: Gibt es einen passenden Auftragsverarbeitungsvertrag und dokumentierte Unterauftragnehmer?
• Speicher- und Verarbeitungsort: Welche Optionen bestehen für Datenresidenz und regionale Verarbeitung?
• Training: Werden Eingaben oder Ergebnisse zum Training von Modellen verwendet?
• Berechtigungen: Übernimmt die KI bestehende Rollen und Zugriffsbeschränkungen?
• Protokollierung: Sind Datenzugriffe, Prompts, Änderungen und Freigaben nachvollziehbar?
• Aufbewahrung: Wie lange werden Inhalte, Protokolle und Zwischenergebnisse gespeichert?
• Freigaben: Welche Aktionen benötigen eine menschliche Kontrolle?
• Ausfall und Korrektur: Wie werden falsche Ergebnisse erkannt und berichtigt?

Weitere Grundlagen findest du im Beitrag Welche KI ist DSGVO-konform?. Für sensible Prozesse sollten Datenschutz, Informationssicherheit, Finance und IT gemeinsam entscheiden.

So führst du KI im Controlling schrittweise ein

1. Engpass auswählen: Beginne mit einem wiederkehrenden, messbaren Problem wie Berichtsaufbereitung oder Kommentarsammlung.
2. Ist-Prozess dokumentieren: Erfasse Datenquellen, Bearbeitungszeit, Übergaben, Fehler und Freigaben.
3. Ziel definieren: Lege eine Kennzahl fest, beispielsweise kürzere Durchlaufzeit oder höhere Kommentarabdeckung.
4. Daten und Rechte prüfen: Kläre Datenqualität, führende Systeme, Berechtigungen und Datenschutz.
5. Technologie auswählen: Entscheide anhand des Use Cases zwischen Erweiterung eines Bestandstools, FP&A-Plattform oder einem übergreifenden KI-System.
6. Pilot begrenzen: Starte mit einem Bericht, einem Team und einem vollständigen Monatszyklus.
7. Ergebnisse vergleichen: Messe Zeit, Qualität, Fehler, Akzeptanz und Forecast-Güte gegen den bisherigen Ablauf.
8. Governance festlegen: Benenne Verantwortliche für Daten, Modelle, Prompts, Freigaben und laufende Kontrolle.
9. Skalieren: Erweitere erst nach einem belastbaren Pilot auf weitere Berichte, Gesellschaften oder Prozesse.

Für die wirtschaftliche Bewertung hilft eine strukturierte ROI-Berechnung für KI-Investitionen. Rechne dabei auch Implementierung, Datenaufbereitung, Lizenzen, Betrieb, Schulung und interne Fachzeit ein.

Fazit: Das beste KI-Tool für Controlling hängt vom Prozess ab

Excel mit Copilot und Power BI sind naheliegende Einstiege für Unternehmen im Microsoft-Umfeld. Jedox, Planful, Pigment und Board adressieren Planung und Performance Management in unterschiedlicher Tiefe. Lucanet verbindet Finance-Prozesse rund um Konsolidierung, Abschluss und Reporting. ChatGPT Business oder Enterprise eignet sich für flexible, kontrollierte Ad-hoc-Analysen.

Die Auswahl sollte bei der Aufgabe beginnen: Welche Entscheidung soll schneller oder besser vorbereitet werden? Welche Daten sind verlässlich? Wer prüft das Ergebnis? Wie wird die Maßnahme anschließend umgesetzt?

Wenn dein Engpass über ein einzelnes Controlling-Tool hinausgeht, kann AI Cowork als virtueller Mitarbeiter den gesamten Ablauf begleiten – von der Informationssammlung über den Berichtsentwurf bis zu Freigaben und Maßnahmen. Bestehende ERP-, BI- und Planungssysteme bleiben dabei erhalten.

Du möchtest einen konkreten Controlling-Prozess bewerten? Vereinbare eine unverbindliche Beratung. Wir priorisieren gemeinsam einen realistischen Pilot und klären, welche Systemarchitektur für dein Unternehmen sinnvoll ist.

Häufige Fragen zu KI im Controlling

Quellen und weiterführende Informationen

• Microsoft 365 Copilot – Release Notes
• Microsoft – Copilot für Power BI
• Jedox – AI in Jedox
• Lucanet – Finance Agents 2026
• Planful – AI für Financial Planning
• Pigment – AI Business Planning
• Board – Office of Finance Agents
• OpenAI – Datenanalyse mit ChatGPT
• OpenAI – Enterprise Privacy

Über den Autor

Peter Krause

KI-Berater, Buchautor & Gründer

Über Peter Krause LinkedIn KI-Buch