ROI entscheidet über Erfolg oder Scheitern KI‑Projekte stehen unter massivem Wirtschaftlichkeitsdruck. Viele Initiativen liefern weniger als erwartet, weil sie zu groß, zu langsam oder ohne klaren Nutzen gestartet werden. CFOs müssen in 4–6 Wochen messbare Effekte sehen – sonst ist der Use Case falsch gewählt.
Forecasting wird dynamisch und echtzeitfähig KI steigert Prognosegenauigkeit und Geschwindigkeit deutlich (bis zu +40 %). Rollierende Planung wird zum Standard und ersetzt starre Jahrespläne. CFOs gewinnen Handlungsspielraum, wenn sie KI als aktives Steuerungsinstrument nutzen.
Automatisierung verändert Rollen und Prozesse KI-Agenten reduzieren manuelle Tätigkeiten (z. B. Rechnungsverarbeitung) drastisch – teils um 80 %. Finance‑Teams verschieben sich von Routinearbeit hin zu Analyse, Steuerung und Beratung. Erfolgsfaktor: frühzeitige Kommunikation, um Unsicherheiten abzubauen.
Datenqualität wird zum Risikofaktor Ohne konsistente Daten wird KI teuer, ineffizient und unzuverlässig. KI kann Abweichungen im Close erkennen und priorisieren, aber nur auf Basis sauberer Daten. Datenqualität ist damit keine IT‑Frage mehr, sondern Kernaufgabe der Finanzsteuerung.
Der CFO wird zum Technologie‑ und Datenstrategen KI-Kompetenz wird Führungsanforderung. CFOs müssen Technologie, Prozesse und Teams orchestrieren, um Effizienz, Kontrolle und Skalierbarkeit sicherzustellen. Die Finanzfunktion wird zum Treiber der unternehmensweiten KI‑Strategie.

Künstliche Intelligenz (KI) ist für CFOs von einer experimentellen Technologie zu einer zentralen Führungs‑ und Steuerungsfrage geworden. Angesichts von Volatilität, Effizienzdruck und Regulierung reicht »Pilotieren« nicht mehr aus; KI muss messbaren wirtschaftlichen Nutzen (ROI) liefern. Fünf Handlungsfelder zeigen wie CFOs KI pragmatisch, kontrolliert und wertschöpfend einsetzen können.

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. 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 [1]. 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 [2]. 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. Laut PwC lassen sich dadurch Durchlaufzeiten um bis zu 80 Prozent reduzieren [2].

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.

Carsten Gerger,
VP of Finance
bei Lucanet

Carsten Gerger ist Vice President Finance bei LucaNet und verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in Finance, Accounting, Controlling und digitaler Transformation. Zuvor war er unter anderem Head of Finance bei LucaNet, Abteilungsleiter Jahresabschluss bei myToys sowie Senior Consultant bei PwC, mit Schwerpunkt IFRS, HGB und Prozessoptimierung. Er verbindet tiefe Finanzexpertise mit Technologie‑ und Digitalisierungskompetenz und schreibt über moderne Finanzprozesse, KI‑gestützte Steuerung und die Weiterentwicklung der CFO‑Organisation.

[1] https://www.bcg.com/publications/2025/how-finance-leaders-can-get-roi-from-ai#:~:text=What%20separates%20high,driven%20use%20cases

[2] https://www.pwc.com/us/en/executive-leadership-hub/cfo.html#:~:text=%3E%20%5BUp%20to%2040,finance%20teams%20deploy%20AI%20agents

Illustration: © Agsandrew, Animationzth, GenAI | Dreamstime.com

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