Fünf Gründe, warum KI für CFOs zur Führungsfrage wird

In vielen Finanz- und Steuerabteilungen erinnert die aktuelle KI-Diskussion an die Cloud-Debatten vor rund zehn Jahren: große Erwartungen – und zahlreiche Pilotprojekte, die häufig nur isolierte Einzellösungen hervorbrachten. Heute ist der Handlungsdruck deutlich höher, denn volatile Marktbedingungen, wachsender Effizienzbedarf und strengere regulatorische Anforderungen verschärfen die Lage in den Unternehmen. Für CFOs wird reines Experimentieren damit zunehmend zur Risikoentscheidung. KI muss wirtschaftlich messbare Ergebnisse liefern. Entscheidend sind dabei Umsetzung, Kontrolle und Effizienz. Carsten Gerger, VP of Finance bei Lucanet, identifiziert fünf Handlungsfelder, die jetzt über die Wettbewerbsfähigkeit entscheiden.

1. Ohne ROI-Monitoring keine KI

KI-Initiativen stehen zunehmend unter wirtschaftlichem Rechtfertigungsdruck. Laut einer Analyse der Boston Consulting Group (BCG) liegt der durchschnittliche ROI von KI-Projekten derzeit bei rund 10 Prozent – viele Unternehmen hatten jedoch mehr als 20 Prozent erwartet. Rund ein Drittel der Finanzverantwortlichen berichtet sogar, bislang kaum messbaren Mehrwert zu sehen.

Die Ursache liegt häufig weniger in fehlender Governance, sondern in der Projektgestaltung: Viele KI-Vorhaben werden als langwierige Transformationsprojekte konzipiert, deren Nutzen erst spät greifbar wird. Im Finance-Bereich zeigt sich jedoch: Wer in vier bis 6 Wochen keinen messbaren Effekt erzielt, verfolgt entweder den falschen Ansatz oder einen ungeeigneten Use Case. Der zielführende Wert ist iterativ: testen, messen und den Use Case bei Erfolg skalieren oder aber bei fehlendem Mehrwert einstellen. Das ist dann kein Scheitern, sondern die Methode, die echten Erfolg verspricht.

2. Das wahre Echtzeit-Steuerungsinstrument

Unsichere Märkte lassen kaum Raum für starre Jahrespläne. KI verändert die Dynamik von Forecasting und Szenarioplanung grundlegend, indem sie große Datenmengen in kurzer Zeit analysiert und alternative Entwicklungen simuliert. So lassen sich etwa Markttrends, Wechselkursschwankungen oder Störungen in Lieferketten unmittelbar erkennen und fundierter bewerten. Eine Untersuchung von PwC kommt zu dem Ergebnis, dass der Einsatz von KI in der Finanzplanung Prognosegenauigkeit und Geschwindigkeit um bis zu 40 Prozent steigern kann. Rollierende Planung wird so vom reinen organisatorischen Aufwand zur strategischen Selbstverständlichkeit: Sie wird kontinuierlich aktualisiert, statt nur einmal jährlich fixiert, und verwandelt sich so vom rückblickenden Reporting-Instrument zur aktiven Steuerungsfunktion. CFOs, die diese Dynamik nutzen, gewinnen erheblich an Handlungsspielraum, während statische Prozesse die Reaktionsfähigkeit einschränken.

3. Automatisierung verschiebt die Rolle der Finance-Teams

Finanz- und Steuerteams verlieren noch immer viel Zeit mit repetitiven Aufgaben. Rechnungsverarbeitung, Abstimmungen, Fehleranalysen oder Teile des Abschlusses lassen sich jedoch zunehmend automatisieren. KI-Agenten verändern die Arbeitsweise grundlegend, reduzieren Prozesslaufzeiten und manuelle Eingriffe. Eingehende Rechnungen können beispielsweise automatisch mit Bestellungen abgeglichen und anschließend von KI-Systemen verbucht werden. Eine Untersuchung von PwC zeigt, dass sich dadurch Durchlaufzeiten um bis zu 80 Prozent reduzieren lassen.

Das verändert die Aufgabenprofile in den Finanzabteilungen grundlegend. Routinearbeit wird algorithmisch unterstützt oder vollständig übernommen, während die Erwartung an Finance steigt, strategische Orientierung zu geben. KI-Agenten sind damit nicht nur Effizienzwerkzeuge, sondern Strukturveränderer innerhalb der Organisation. Doch der Wandel gelingt nur, wenn Finanz- und Steuerteams aktiv mitgenommen werden. Automatisierung erzeugt Unsicherheit, und CFOs, die dies ignorieren, riskieren Widerstände und den Verlust erfahrener Mitarbeitender. Wer frühzeitig transparent kommuniziert, dass KI Arbeitsplätze nicht ersetzt, sondern Raum für anspruchsvollere Tätigkeiten schafft, wird schneller produktiv und sichert die Expertise, auf die es ankommt.

4. Ohne saubere Daten wird KI zum teuren Risiko

Mit wachsendem KI-Einsatz steigt die Abhängigkeit von konsistenten, vollständigen Daten. Unvollständige oder widersprüchliche Informationen führen nicht nur zu falschen Analysen — sie untergraben auch das Vertrauen in die gesamte Finanzsteuerung. Genau hier entfaltet KI einen unmittelbaren Mehrwert: KI-gestützte Assistenten erkennen Differenzen im Monthly Close automatisch, priorisieren Abweichungen nach Relevanz und reduzieren den manuellen Aufwand bei Abstimmungen erheblich. Was früher Stunden dauerte, wird zur routinemäßig überwachten Ausnahme.

Noch strategischer wirkt KI im Bereich der operativen Planung: xP&A-Funktionen ermöglichen eine KI-unterstützte Modellierung und Prognose, die nicht mehr auf Jahreszyklen angewiesen ist. Szenarien lassen sich in Echtzeit durchrechnen, Planungsannahmen dynamisch anpassen und Abweichungen vom Plan sofort sichtbar machen. Datenqualität ist dabei keine IT-Frage – sie ist die Voraussetzung dafür, dass KI im Finance nicht nur schneller, sondern auch richtiger entscheidet.

5. Technologie prägt das Office of the CFO

Mit der stärkeren Integration von KI verschiebt sich auch das Kompetenzprofil in der Finanzfunktion. Daten- und KI-Verständnis werden zur Kernanforderung, nicht nur für Spezialisten, sondern für Führungskräfte. Der CFO wird zunehmend zum Mitgestalter der unternehmensweiten Daten- und KI-Strategie. Wer Technologie, Prozesse und Teams nicht effektiv zusammenführt, riskiert Effizienzverluste und Kontrolllücken.

Fazit

KI ist in der Steuer- und Finanzorganisation angekommen – jetzt entscheidet sich, wer sie produktiv steuert und wer von ihr getrieben wird. Für CFOs werden die kommenden Monate zur operativen Bewährungsprobe: Wertschöpfung statt Vision, Integration statt Insellösung, Governance statt Kontrollverlust. KI muss diszipliniert eingebettet werden, um Transparenz, Geschwindigkeit und strategische Steuerungsfähigkeit zu stärken. Der erste Schritt ist kein Strategiepapier, sondern ein konkreter Use Case mit dem eigenen Team – innerhalb von vier Wochen messbar umgesetzt.