Dr. Hans-Jürgen Hillmer
Aktuelle Studienergebnisse mahnen zur Vorsicht
Agieren KI-Vorreiter zu unvorsichtig? Dies legen Studienergebnisse nahe, die Zweifel aufkommen lassen, ob Unternehmen die KI-Aktivitäten in Finanzprozessen rechtfertigen, nachverfolgen und prüfen können. Regeldefizite und Datenschwächen sind weit verbreitet.
Praxis-Info!
Problemstellung
Der KI-Einsatz schreitet scheinbar unaufhaltsam voran. So wurde kürzlich im Rechnungswesen-Portal darüber informiert, wie KI-Software die Buchhaltung schon heute unterstützen kann. Der Autor Parsch zeigt sich dort optimistisch (https://www.rechnungswesen-portal.de/Fachinfo/ERP-Software/wie-ki-software-die-buchhaltung-schon-heute-unterstuetzen-kann.html):
- Die Nutzung von KI in der Buchhaltung kann niederschwellig beginnen, etwa mit einem Chatbot.
- Die Übernahme von Routineaufgaben durch die KI führt zu einer Steigerung von Präzision und Effizienz in der Buchhaltung.
- Anwendungsbeispiele sind das Erfassen und Prüfen von Belegen, die Erzeugung von Buchungsvorschlägen und -texten und die automatische Benennung, Zuordnung und Verknüpfung von Dokumenten.
Eine am 15.4.2026 veröffentlichte Studie offenbart aber, dass bei den sog. KI-Vorreitern fast 50% der Finanzverantwortlichen beklagen, dass Mindestregeln für den KI-Einsatz fehlen. Nach dieser Studie ist zudem die gängige Annahme infrage zu stellen, dass die KI-Reife entlang eines definierten Pfads verläuft. Selbst innerhalb der Kategorie der „Vorreiter“ ist die KI-Bereitschaft in verschiedene Einführungsstadien unterteilt, die jeweils mit unterschiedlichen Defiziten einhergehen. Die Ergebnisse zeigen, dass die eigentliche Skalierungsbeschränkung nicht in der KI-Leistung, sondern in der Steuerbarkeit liegt: Kann das Unternehmen die KI-Aktivitäten in Finanzprozessen rechtfertigen, nachverfolgen und prüfen?
Lösung
Verantwortliche Finanzexperten sollten sich folgende Fragen stellen, um drohende kostspielige Diskrepanzen (Differenzen, Abweichungen, Unstimmigkeiten) zu vermeiden:
1. Welche operativen Anforderungen sind zu erfüllen?
Die Studienverfasser nennen fünf operative Anforderungen, die darüber entscheiden, ob KI in Finanzprozessen von der Einführungsphase in den operativen Betrieb übergehen kann. Dies sind
- implementierte Umsetzungsmaßnahmen,
- Mindestregeln für die KI-Nutzung,
- erforderliche Kompetenzen und Tools,
- ein zugesichertes Budget sowie
- für KI-Analysen nutzbare Daten.
2. Auf welcher Entwicklungsstufe befindet sich Ihr Unternehmen?
Da nur 26% der KI-Vorreiter alle fünf Anforderungen erfüllen, ist eine Reifegradprüfung dringend zu empfehlen. Vor KI-Entscheidungen stehende Finanzverantwortliche sollten prüfen, in welchem Stadium sie sich befinden. Dazu werden in der Payhawk-Studie sechs Entwicklungsstufen unterschieden:
(1) Sog. skalierte Anwender (26,9%) sind stark in allen fünf Anforderungen. Diese Organisationen verfügen über die vollständige operative Infrastruktur.
(2) Bei den sog. inkrementellen (schrittweisen, aufeinander aufbauenden) Verbesserern (17,5%) ist die KI-Bereitschaft in einzelnen Bereichen vorhanden, aber keine Dimension ist eindeutig stark ausgeprägt.
(3) Als dritte Gruppe werden umsetzungsorientierte Implementierer (16,0%) genannt, die stark in Umsetzung und Kompetenzen sind, aber es fehlen dort Mindestregeln. Dies wird als die deutlichste Ausprägung eines Defizits an Regeln gesehen.
(4) Nach der Devise „Agenten zuerst, Kontrolle später“ handeln als vierte Gruppe 14,1%, in der Begeisterung und Experimentierfreude die Governance (verantwortungsvolle Unternehmensführung und -überwachung) überholen. Es fehlen Mindestregeln, und die Umsetzungsbereitschaft ist begrenzt.
(5) Sog. „Governance-orientierte Skalierer“ (13,8%) verfügen über starke Regeln und Umsetzung, aber eine schwache Daten-Kompetenz. Hier wird die deutlichste Ausprägung eines Defizits an Datenqualität gemessen.
(6) Schließlich gibt es „Kontrollorientierte Planer“ (11,6%): Kompetenzen, Budget und Daten sind relativ stark, aber Umsetzungsmaßnahmen fehlen. Die Fähigkeiten sind vorhanden, aber die Implementierung fehlt.
3. Welche Defizite überwiegen?
In der Studie nennen die teilnehmenden Unternehmen vor allem zwei systemische Lücken: „Regeldefizite“ und „Datendefizite“, die erklären, warum KI-Skalierung scheitert. Regeldefizite entstehen, wenn Organisationen KI schneller implementieren als sie Governance etablieren. Dies führt zu Systemen, die nicht geprüft, erklärt oder sicher in Workflows mit Genehmigungen, Compliance- oder Finanzkontrollen integriert werden können. Insbesondere zwei Stadien – umsetzungsorientierte Implementierer und „Agenten zuerst, Kontrolle später“ – weisen dieses Muster auf und machen zusammen etwa 30% der führenden Unternehmen aus.
Datendefizite entstehen, wenn Governance und Umsetzung vorhanden sind, die zugrunde liegenden Daten jedoch inkonsistent (widersprüchlich), unvollständig oder fragmentiert sind. In diesen Fällen können Organisationen die KI-Nutzung zwar kontrollieren, aber ihren Ergebnissen im großen Maßstab nicht vertrauen. Am deutlichsten zeigt sich dies bei den Governance-orientierten Skalierern.
Praxishinweise: - Mit dem KI-Einsatz konfrontierten Bilanzbuchhaltern und Controllern (also nicht nur auf lange, sondern schon auf mittlere Sicht allen, zumindest aber Führungskräften) ist zu empfehlen, sich auf eine häufige und kostspielige Diskrepanz zu fokussieren, die in der Studie wie folgt ermittelt wurde:
– Unternehmen investieren in mehr KI-Kapazitäten, obwohl die eigentliche Hürde die Governance-Infrastruktur ist, oder – sie entwickeln Richtlinien-Frameworks, obwohl die Datenqualität das eigentliche Problem darstellt. - In beiden Fällen stagniert der Fortschritt, da die operative Einschränkung, die angegangen wird, nicht diejenige ist, die eine Skalierung tatsächlich begrenzt. Der Payhawk-CEO Hristo Borisov stellt dazu fest: „Viele Unternehmen investieren in mehr KI, obwohl der eigentliche Engpass woanders liegt – bei den Regeln oder den Daten. Die Skalierung von KI im Finanzwesen ist im Kern eine Herausforderung der Orchestrierung, also einer Koordination von Regeln, Daten und Verantwortlichkeiten über verschiedene Arbeitsabläufe hinweg.“
- Hingegen werden seiner Einschätzung nach Unternehmen, die nur einige der erforderlichen Maßnahmen umsetzen, zwangsläufig Kompromisse eingehen und auf unterstützende Anwendungsfälle beschränkt bleiben.
- Die Studienergebnisse basieren auf einer globalen Umfrage unter 1.520 Führungskräften aus dem Finanz- und Wirtschaftsbereich. Als „KI-Vorreiter“ (Teilmenge n=405) werden Organisationen definiert, die ihren KI-Reifegrad selbst mit mindestens 7 von 10 möglichen Punkten bewertet haben (siehe zur Studie unter https://payhawk.com/de/blog/45-prozent-der-finanzverantwortlichen-fehlen-weiterhin-mindestregeln-fuer-den-ki-einsatz).
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Dr. Hans-Jürgen Hillmer, BuS-Netzwerk Betriebswirtschaft und Steuern, Coesfeld
BC 5/2026
BC20260518