Schon bald unterstützten smarte digitale KI-Assistenten das Management eines Unternehmens. „Künstliche Intelligenz wird bestimmte Aufgaben von Führungskräften übernehmen. Gerade die Entscheidungsfindung ist eine wesentliche Aufgabe von Führungskräften, und diese Entscheidungen basieren in den meisten Fällen auf einer Auswertung und Analyse von Daten und Informationen“, betont Prof. Dr. Tobias Kollmann, Inhaber des Lehrstuhls für Digital Business und Digital Entrepreneurship an der Universität Duisburg-Essen.
Als allwissender Informationsbeschaffer wühlt sich Künstliche Intelligenz (KI) durch Massen von Daten, ermöglicht schnellere Kommunikation und fördert die Vernetzung von Daten und Menschen. Auf diese Weise unterstützt die KI Führungskräften und hilft den verantwortlichen Managern, ihre Ziele zu erreichen.
Mit reichlich Vorschusslorbeeren ist die KI in den letzten Monaten von Managern bedacht worden. „Vor allem Vorstände und Geschäftsführungen großer Unternehmen setzen hohe Erwartungen in KI hinsichtlich Effizienzsteigerung, Ausweitung des Geschäfts oder Ergebnisverbesserung“, ergab die Studie „Mit Vorsprung durch die KI-Revolution – Generative KI als Transformationstreiber nutzen“ des Beratungsunternehmens Horváth Partners. Befragt wurden branchenübergreifend Führungskräfte aus Unternehmen ab 200 Millionen Euro Jahresumsatz.
Ihren Erwartungen ließen die Entscheider Taten folgen. So wurden 2024 die Budgets für KI-Projekte durchschnittlich um ein Drittel erhöht. Auf Vorstands- oder Geschäftsführungsebene ordnen 27 Prozent der Befragten ihr Unternehmen als Organisation mit sehr hohem KI-Reifegrad ein. Diese Selbsteinschätzung beschreibt eine „Organisation, in der künstliche Intelligenz tief verankert ist, in der sowohl intern in nahezu jeder Abteilung als auch zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen KI eingesetzt wird und außerdem neue Geschäftsmodelle auf Basis von KI entwickelt werden“.
KI reift im Unternehmenseinsatz heran
Weitere 51 Prozent der Führungskräfte bescheinigen ihrem Unternehmen einen hohen KI-Reifegrad, 14 Prozent einen eher hohen. Dann aber – in Bereichsleitung und Fachebene – flacht die Einschätzung deutlich ab. Hier sprechen nur noch 15 Prozent der Führungskräfte ihrem Unternehmen den höchsten Reifegrad zu.
Eine Grund für das Bewertungsgefälle zwischen Führungsebene und Fachabteilungen liegt womöglich in den Eigenschaften der derzeit vorhandenen KI-Anwendungen. So könne zwar die KI im Accounting oder Controlling ermitteln, wie liquide ein Unternehmen sei. „Aber ob man das Geld in eine Firmenakquise, in Forschung und Entwicklung oder doch besser in Zinsrückzahlungen stecken sollte – solche komplexeren Entscheidungen muss doch wieder der Mensch treffen“, stellt Professor Stefan Feuerriegel fest. Der KI-Experte leitet das Institute of Artificial Intelligence (AI) in Management an der LMU Munich School of Management.
„Die hohe Akzeptanz der KI auf der obersten Führungsebene ist erstaunlich.“
Andreas Renner, Akademischer Direktor der Steinbeis Augsburg Business School
Doch gerade bei wichtigen unternehmerischen Entscheidungen könnte die KI künftig eine wichtige Rolle spielen. So haben mehr als die Hälfte der Führungskräfte aus der mittelständischen Wirtschaft vor, die Meinung eines KI-Systems in weitreichende, strategische Fragestellungen einzubeziehen. Dies ergab eine Umfrage der Steinbeis Augsburg Business School. „Die hohe Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz auf der obersten Leitungsebene ist erstaunlich“, berichtet Andreas Renner, Akademischer Direktor der Steinbeis Augsburg Business School. Ein knappes Drittel obersten Entscheidungsträger erwartet sogar, dass von der KI-Meinung abweichende Entscheidungen begründet werden sollten. Dies sei Shareholdern und staatlichen Stellen gegenüber offenzulegen.
Aus Daten werden relevante Aussagen
Zumindest ein analytischer Beistand in der Unternehmenssteuerung durch entsprechende KI-Tools ist bereits Realität, wenn es zum Beispiel darum geht, große Datenmengen aus den operativen Systemen auszuwerten. Das gilt etwa für Informationen aus dem Customer Relationship Management (CRM), Enterprise Resource Planning (ERP), dem Marketing sowie im Projekt-und Produkt-Management. Durch den Einsatz von KI entsteht eine einheitliche, konsolidierte Datenbasis aus strukturierten und unstrukturierten Informationen. Sie unterstützt bei unternehmensrelevanten Einsatzszenarien wie der Vorhersage von Kennzahlen (Umsätze, Wachstum, Kosten) oder fungiert als strategisches, operatives und finanzielles Frühwarnsystem, das Risiken automatisch priorisiert.
Nützliche KI-Tools können Unternehmen mit etwas Aufwand und Expertise im eigenen Haus einrichten. Wie sich beispielsweise im Management Reporting die KI schrittweise einführen lässt, beschreibt Prof. Dr. Isabel Lausberg, Professorin für Allgemeine BWL und Controlling an der Hochschule Ruhr-West in Mühlheim an der Ruhr.
Die vier Phasen der KI im Unternehmen
Die Einführung geschieht in vier Schritten mithilfe eines Reifegradmodells. Das Modell bestimmt den aktuellen Entwicklungsstand eines Unternehmensbereichs und beschreibt einen Pfad von der niedrigen bis zur höchsten Stufe. Auf diese Weise sollen nach und nach potenzielle Anwendungs- und Optimierungsbereiche erkannt werden.
Der Prozess startet zunächst mit sogenannten schwachen Einsätzen von KI in einzelnen Phasen des Reportingprozesses (Assisted Reporting). Verwendet werden dabei beispielsweise KI-gestützte Visualisierungstools, Chatbots oder Methoden zur Verbesserung der Qualität von Forecasts.
Ist diese Ebene erreicht, folgt im nächsten Schritt der Einsatz im KI-Reporting. Die Kernkomponenten bestehen aus einem systematischen Datenmanagement mit konsolidierter Big-Data-Nutzung auf Basis einer integrierte und automatisierte Systemlandschaft. Dazu müssen Daten-Silos aufgelöst und in einer „Single Source of Truth“ konsolidiert werden.
KI-Einsatz in allen Reporting-Prozessen
Darauf aufbauend wird die höchste Stufe des Reifegradmodells mit dem Einsatz KI-basierter Anwendungen in allen Reportingprozessen eingerichtet. Daten lassen sich mit KI-Unterstützung sammeln, analysieren, auswerten und schließlich in validere Prognosen überführen.
Kein Zweifel: Den Entscheidern und Verantwortlichen in Unternehmen ist durch die KI ein Werkzeug an die Hand gegeben, das so präzise wie kein anderes Instrument zuvor in kurzer Zeit und mit hoher Zuverlässigkeit aus unterschiedlichen Quellen Informationen zu umfassenden Insights zusammenführt. Je besser die Insights, desto erfolgreicher sind infolge dann auch die darauf basierenden Geschäftsentscheidungen.
Aber in einem Punkt kann der digitale Management-Assistent dann doch nicht glänzen. Das ist „überall da, wo Emotionalität gefragt ist; für Kreativität und kognitives Denken wird der Mensch gebraucht“, stellt Professor Stefan Feuerriegel vom Institute of Artificial Intelligence (AI) in Management an der LMU Munich School of Management fest.
Wie KI im Compliance- und Risiko-Management hilft
Effizienz: Die KI beantwortet Fragen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Sie hilft bei der Modellierung von Geschäftssituationen und der Verwaltung gesetzlicher Anforderungen.
Fehleranalyse: Ausreißer und anormale Muster in Jahresabschlüssen kann KI identifizieren und Falschangaben erkennen. Die Basis dafür sind Informationen aus Buchhaltungssoftware, Steuererklärungen, Kreditbüros oder Datenbanken von Drittanbietern. Bei zielführender Integration kann KI den Prozess steuern und verstreute Informationen zusammenführen.
Risiken erkennen: KI beherrscht Mustererkennung und unterstützt bei der Bekämpfung von Geldwäsche und Betrug.
Screening: KI trumpft bei der Prüfung von Compliance oder Due-Diligence in Echtzeit auf und liefert eine genauere Vorhersage von Ergebnissen auf der Grundlage historischer Daten. Zudem kpmmen KI-Tool schneller zu Ergebnisse bei umfangreichen Datensätzen von Anbietern, Kunden, Markttrends und aufsichtsrechtlichen Aktualisierungen.
(Quelle: Moodys)
