ieconomics Controlling & Kostenrechnung

Während alle über ChatGPT und tolle KI-Videos sprechen, setzt sich im Hintergrund eine viel gefährlichere Art von KI durch: Systeme, die angeblich die Zukunft vorhersagen. Sie versprechen, Risiken besser zu erkennen, Zahlungsausfall, Betrug, Fluktuation, Kreditwürdigkeit, Krankenstände und daraus Entscheidungen abzuleiten. Genau hier wird es für Controlling und Risikomanagement brisant.

Seit den ersten Chatbots in den 1960er-Jahren neigen Menschen dazu, KI-Systemen menschliche Eigenschaften zuzuschreiben. Mit den aktuellen, angeblich freundlichen oder beleidigten Chatbots ist dieser Effekt noch stärker geworden. Im Alltag wirkt das harmlos, im Unternehmenskontext und speziell im Controlling kann es jedoch gefährlich werden. Wenn du beginnst, KI-Systeme wie Kollegen zu behandeln, verlierst du leicht den kritischen Blick auf ihre Grenzen und Fehler.

Der Philosoph Harry Frankfurt definiert Bullshit als Sprache, die überzeugen soll, ohne sich um Wahrheit zu kümmern. In diesem Sinne ist ChatGPT tatsächlich ein Bullshit-Generator. Das System ist darauf trainiert, plausible Texte zu produzieren, nicht richtige Texte. Das klingt zunächst nach einem Problem, vor allem für alle, die an Zahlen, Fakten und Verlässlichkeit gewöhnt sind. Und genau hier kommt das Controlling ins Spiel. Denn wenn du verstehst, wo ChatGPT gefährlich ist und wo nicht, kannst du das Tool gezielter einsetzen.

Stell dir vor, ein Anbieter präsentiert dir ein KI-Tool zur Betrugserkennung oder zur Kreditrisikobewertung. Die Präsentation ist beeindruckend: Das Tool verspricht eine Trefferquote von über 90 % und soll den Prozess vollständig automatisieren. Das ist der Köder (the Bait).

KI-Technologien gehen oft mit überzogenen Versprechen einher. Doch wie genau wird dieser Hype eigentlich konstruiert?

Was passiert, wenn eine KI, die selbst mit klischeehaften Bildern trainiert wurde, unsere Vorstellung von Controlling visualisieren soll?

Du wirst es kennen: In Hochglanzbroschüren und auf Konferenzen wird dir erzählt, dass künstliche Intelligenz das Controlling revolutionieren, deine Arbeit bald komplett automatisieren und den Markt perfekt vorhersagen wird. Die Technologen hinter diesen Werkzeugen wirken dabei oft grenzenlos selbstbewusst. Doch während wir auf die angeblich unmittelbar bevorstehenden selbstfahrenden Autos warten, stellt sich die Frage: Woher kommt diese enorme Zuversicht, die oft im Widerspruch zur Realität steht? Die Gründe dafür liegen tief in der Kultur und Geschichte der KI-Entwicklung, und wenn du sie verstehst, kannst du die Versprechen besser einordnen und dich als kompetenter Ansprechpartner für die Digitalisierung im Finanzbereich positionieren.

In den fetten Jahren, als die Umsätze fast von allein wuchsen, sind in vielen Unternehmen die Kosten, besonders die Gemeinkosten, überproportional gestiegen. Das ist oft gar nicht so stark aufgefallen, weil der wachsende Umsatz viele Ineffizienzen einfach kaschiert hat. Jetzt, wo das wirtschaftliche Umfeld rauer wird, die Umsätze stagnieren oder sogar zurückgehen, tritt dieses Problem schmerzhaft zutage. Genau deshalb rückt das Gemeinkostenmanagement wieder in den Fokus des Controllings.

Im Controlling strebst du danach, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und Risiken zu managen. Die Automatisierung von Routineaufgaben mithilfe von Künstlicher Intelligenz, zum Beispiel über die Programmierschnittstellen von Anbietern wie OpenAI, erscheint dabei als vielversprechender Weg. Doch was passiert, wenn diese vermeintlich stabilen Automatisierungen von einem Tag auf den anderen nicht mehr funktionieren?

Die Wirtschaftslage fordert Unternehmen und damit auch das Controlling auf eine ganz neue Art und Weise. Einerseits ist knallharte Kostendisziplin gefragt, um sicher durch unsichere Zeiten zu navigieren. Andererseits muss das Controlling jetzt die Grundlagen für nachhaltiges Wachstum schaffen. Das erfordert im Unternehmen eine hohe Geschwindigkeit und Flexibilität, auf welche die Controllingprozesse angepasst werden müssen.