KI in der Planung: Wo sie heute schon Mehrwert schafft
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Unternehmensplanung bietet großes Potenzial – allerdings ist der Reifegrad je nach Prozess sehr unterschiedlich
Eine Analyse der Arbeitsgruppe KI im ICV-Arbeitskreis NextGen@Planning zeigt: Besonders in standardisierten, datengetriebenen und wiederkehrenden Prozessen kann KI bereits heute produktiv eingesetzt werden. Bei strategischen und stark von qualitativen Einschätzungen abhängigen Aufgaben stößt sie dagegen noch an Grenzen.
Zur Bewertung wurde das Controlling-Prozessmodell 2.0 der International Group of Controlling (IGC) genutzt. Betrachtet wurden sowohl das wirtschaftliche Potenzial als auch die technologische Reife. Ein hoher Reifegrad zeigt sich vor allem dort, wo ausreichend hochwertige Daten vorhanden sind, Prozesse standardisiert und Ergebnisse zuverlässig nachvollziehbar sind.
Besonders reif ist der KI-Einsatz in der operativen Planung, im Forecasting, Management Reporting sowie in Teilen des Kosten-, Investitions- und Projektcontrollings. Typische Anwendungen sind automatisierte Forecasts, Anomalieerkennung, Plausibilitätsprüfungen, automatische Berichterstellung, Szenarioanalysen und Handlungsempfehlungen.
Weniger ausgereift ist KI dagegen bei strategischen Fragestellungen, im Risiko- und teilweise im Business Partnering. Hier spielen qualitative Faktoren, einzigartige Situationen, komplexe Zusammenhänge und menschliche Erfahrung eine größere Rolle. Auch bei neuen oder einmaligen Projekten fehlt häufig eine ausreichende Datenbasis für verlässliche Prognosen.
Ein Praxisbeispiel zeigt, wie KI bereits heute sinnvoll in die Planung integriert werden kann: Ein KI-Assistent unterstützt Fachbereiche bei der Kostenstellen- und Projektplanung. Über natürliche Sprache führt er Anwender durch den Planungsprozess, analysiert historische Daten und aktuelle Abweichungen, identifiziert Kostentreiber und Auffälligkeiten und erstellt Forecasts sowie Handlungsempfehlungen. Ergänzend können spezialisierte KI-Agenten Daten analysieren und beispielsweise Anomalien oder problematische Projektkonstellationen erkennen. Planvarianten lassen sich zunächst in einer Sandbox simulieren und erst nach menschlicher Prüfung in die eigentliche Planung übernehmen.
Der entscheidende Erfolgsfaktor ist dabei nicht die Technologie allein, sondern die Kombination aus Datenqualität, Prozessstandardisierung und wirtschaftlichem Nutzen. Gleichzeitig bestehen weiterhin Hürden: heterogene IT-Landschaften und Datensilos, unzureichende Datenqualität, fehlende Prozessintegration, mangelndes KI-Know-how, Akzeptanzprobleme sowie Fragen zu Datenschutz, Regulierung und Erklärbarkeit.
Das zentrale Fazit lautet daher: KI ersetzt nicht die Erfahrung von Controllern, sondern erweitert sie. Unternehmen sollten KI nicht nach dem Motto „Technologie zuerst“ einführen, sondern gezielt dort starten, wo Prozesse datengetrieben, wiederholbar und wirtschaftlich relevant sind. Wo dagegen Kontext, Kreativität und qualitative Beurteilung entscheidend sind, bleibt der Mensch unverzichtbar.
