Künstliche Intelligenz im Controlling wird derzeit intensiv diskutiert. In vielen Unternehmen geht es dabei aber nicht nur um Reporting oder Datenanalyse, sondern ganz konkret um die Frage, wie KI in Unternehmensplanung, Forecasting und Steuerung eingesetzt werden kann.

Genau dort liegt aus meiner Sicht der eigentliche Kern des Themas.

Denn Controlling ohne Planung ist kaum denkbar – und moderne Unternehmensplanung ohne Controlling ebenso wenig. Wenn heute über KI im Controlling gesprochen wird, dann geht es in Wahrheit häufig um sehr konkrete Fragen wie:

Kann KI Forecasts verbessern?
Lässt sich die Qualität von Planungsprämissen erhöhen?
Können Abweichungen früher erkannt werden?
Kann KI Berichte und Managementkommentare unterstützen?
Lassen sich Risiken in Planung und Steuerung früher sichtbar machen?

Meine Erfahrung aus der Beratungspraxis ist: Ja, das ist grundsätzlich möglich. Aber nur dann, wenn Unternehmen KI nicht als bloßes Technikinstrument verstehen, sondern sauber in Planung, Controlling und Governance einbetten.

Dabei ist ein Punkt besonders wichtig:

KI kann Unternehmensplanung und Controlling unterstützen – sie ersetzt aber weder fachliches Urteil noch unternehmerische Verantwortung.

Warum Planung und Controlling beim KI-Einsatz zusammengehören

Im Unternehmensalltag werden Controlling und Planung häufig organisatorisch getrennt behandelt. Fachlich gehören sie jedoch eng zusammen.

Das gilt insbesondere für:

strategische Planung
operative Planung
Forecasting
Soll-Ist-Vergleiche
Kennzahlensysteme
Frühwarnindikatoren
Risikoanalysen
Liquiditätssteuerung

Gerade deshalb ist der Einsatz von KI im Controlling in vielen Fällen zugleich ein Thema des Planungssystems.

Wenn etwa KI eingesetzt wird, um

Umsatzprognosen zu erzeugen,
Liquiditätsentwicklungen abzuleiten,
Abweichungen zwischen Plan und Ist zu analysieren,
Frühindikatoren zu überwachen,
oder Maßnahmen für Forecast-Anpassungen vorzustrukturieren,

dann betrifft das immer auch die Qualität der Unternehmensplanung.

KI in Planung und Controlling: Warum das Thema gerade jetzt wichtig ist

Die Anforderungen an Unternehmensplanung und Controlling haben sich in den vergangenen Jahren deutlich verändert.

Unternehmen müssen heute mit deutlich mehr Unsicherheit umgehen:

volatile Märkte
steigende Finanzierungskosten
Lieferkettenprobleme
geopolitische Spannungen
regulatorische Verdichtung
ESG-Anforderungen
höhere Erwartungen an Krisenfrüherkennung

Gleichzeitig wächst die Datenmenge, die im Controlling und in der Planung verarbeitet werden muss.

Vor diesem Hintergrund ist es nachvollziehbar, dass Unternehmen nach Instrumenten suchen, die helfen,

Daten schneller auszuwerten,
Muster früher zu erkennen,
Planungen effizienter zu aktualisieren,
und Managemententscheidungen besser zu unterstützen.

Genau an dieser Stelle kommt KI ins Spiel.

Ein wichtiger Bezugspunkt: Die GoP / BDU und KI in der Unternehmensplanung

Die Diskussion über KI in Planung und Controlling sollte aus meiner Sicht nicht isoliert technisch geführt werden. Sie braucht auch eine fachliche und methodische Einordnung.

Ein wichtiger Referenzrahmen dafür sind die Grundsätze ordnungsgemäßer Planung (GoP) des Bundesverbandes Deutscher Unternehmensberatungen BDU e. V.

Bereits in der GoP 3.0 war angelegt, dass neue datenbasierte Verfahren und KI-gestützte Systeme Auswirkungen auf Planung, Transparenz, Dokumentation und Nachvollziehbarkeit haben können.

In der derzeit in Bearbeitung befindlichen GoP / BDU 4.0 wird dieses Thema deutlich systematischer behandelt. Dort wird KI ausdrücklich als Unterstützungswerkzeug in der Unternehmensplanung eingeordnet – mit klaren Anforderungen an:

Datengrundlage
Transparenz
Nachvollziehbarkeit
Dokumentation
Freigabe
Governance
menschliche Verantwortung

Die Grundaussage ist dabei sehr klar:

KI darf Planung unterstützen, aber nicht die Verantwortung für Planungsprämissen, Planungslogik und unternehmerische Entscheidungen übernehmen.

Gerade für Unternehmen, die KI in Planung und Controlling einsetzen wollen, ist diese Einordnung sehr hilfreich.

Wo KI in Planung und Controlling konkret unterstützen kann

1. Forecasting und Prognosen

Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche ist das Forecasting.

KI kann helfen:

historische Entwicklungen schneller auszuwerten,
Saisonalitäten und Muster zu erkennen,
Zusammenhänge zwischen Einflussfaktoren sichtbar zu machen,
Forecasts dynamischer zu aktualisieren,
und operative Teilplanungen zu unterstützen.

Das betrifft zum Beispiel:

Umsatz- und Absatzprognosen
Kostenentwicklungen
Deckungsbeiträge
Bestands- und Working-Capital-Effekte
Liquiditätsentwicklungen

Gerade bei der revolvierenden Planung und bei Forecast-Prozessen kann KI wertvolle Unterstützung leisten.

Aber: Auch ein KI-basierter Forecast bleibt nur so gut wie seine Annahmen, seine Datenbasis und seine fachliche Interpretation.

2. Plausibilisierung von Planungsprämissen

Ein sehr spannender Einsatzbereich liegt in der Prüfung von Planungsprämissen.

KI kann dabei unterstützen, Fragen wie diese systematischer zu beleuchten:

Passen Absatzannahmen zur Markt- und Branchenentwicklung?
Sind Preis- und Kostenannahmen konsistent?
Gibt es Brüche zwischen Ergebnis-, Bilanz- und Finanzplanung?
Sind angenommene Wachstumsraten plausibel?
Werden erkennbare Risiken in der Planung ausreichend berücksichtigt?

Gerade in der Unternehmensplanung ist dieser Aspekt wichtiger als die bloße Geschwindigkeit.

Denn gute Planung entsteht nicht allein durch Rechenleistung, sondern durch plausible, nachvollziehbare und belastbare Annahmen.

3. Soll-Ist-Vergleiche und Abweichungsanalysen

Ein weiterer sinnvoller Einsatzbereich ist die Abweichungsanalyse.

KI kann unterstützen bei:

Erkennung auffälliger Muster
Identifikation ungewöhnlicher Entwicklungen
Kategorisierung von Abweichungen
Vorstrukturierung möglicher Ursachen
Verdichtung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen

Das ist insbesondere dann wertvoll, wenn Unternehmen mit komplexen Datenstrukturen arbeiten – z. B. nach Kunden, Produkten, Regionen, Geschäftsbereichen oder Kostenstellen.

Gerade in Verbindung mit Planung und Forecasting entsteht hier echter Mehrwert:
Abweichungen werden nicht nur beschrieben, sondern schneller in den Steuerungskontext eingeordnet.

4. Reporting und Management-Information

Auch im Reporting kann KI einen sinnvollen Beitrag leisten – etwa durch:

automatisierte Vorstrukturierung von Reports,
Textvorschläge für Managementkommentare,
Verdichtung großer Informationsmengen,
oder Erkennung auffälliger Kennzahlenverläufe.

Gerade im Monats- oder Quartalsreporting kann das die Effizienz steigern.

Aber auch hier gilt: Ein sprachlich gut formulierter Text ersetzt keine inhaltliche Qualität. Gerade im Management-Reporting müssen Ergebnisse wirtschaftlich eingeordnet und plausibilisiert bleiben.

5. Risikoerkennung und Frühwarnsysteme

Besonders relevant ist KI dort, wo Planung, Controlling und Risikoerkennung zusammenlaufen.

KI kann unterstützen bei:

Monitoring von Frühindikatoren,
Erkennung von Musterbrüchen,
Analyse auffälliger Entwicklungen in Ergebnis und Liquidität,
Prognose kritischer Kennzahlen,
oder Vorstrukturierung von Risiko-Hinweisen.

Das ist vor allem in Verbindung mit Krisenfrüherkennung und Steuerung bedeutsam.

Gerade deshalb ist es wichtig, dass KI nicht losgelöst von Unternehmensplanung betrachtet wird, sondern als möglicher Baustein innerhalb eines geordneten Planungs- und Steuerungssystems.

Was KI in Planung und Controlling ausdrücklich nicht ersetzt

Trotz aller Chancen ist aus meiner Sicht eine klare Abgrenzung nötig:

KI ersetzt nicht

die betriebswirtschaftliche Logik einer integrierten Planung,
die fachliche Beurteilung von Planungsprämissen,
die Verantwortung für Forecasts und Managementberichte,
das Urteil des Controllers,
die Entscheidung der Geschäftsführung,
oder die Notwendigkeit, Risiken und Unsicherheiten bewusst zu berücksichtigen.

Mit anderen Worten:

KI kann Planung und Controlling unterstützen – sie kann sie nicht verantworten.

Genau diese Logik wird auch im Zusammenhang mit den GoP immer wichtiger.

Die größten Risiken beim KI-Einsatz in Planung und Controlling

1. Schlechte oder ungeeignete Datengrundlage

Das größte Risiko liegt meist nicht im Modell, sondern in der Datenbasis.

Wenn Daten:

unvollständig,
inkonsistent,
veraltet,
fachlich falsch abgegrenzt
oder strukturell ungeeignet sind,

werden auch KI-gestützte Analysen und Forecasts unzuverlässig.

2. Scheingenauigkeit

Gerade in Forecasting und Planung können KI-Ergebnisse eine Präzision vortäuschen, die wirtschaftlich nicht abgesichert ist.

Planwerte sind nie nur Rechenergebnisse – sie beruhen immer auch auf Annahmen, Unsicherheiten und Risiken.

3. Fehlende Nachvollziehbarkeit

Wenn nicht mehr erklärt werden kann, wie ein Forecast, eine Abweichungsanalyse oder ein Risikohinweis zustande gekommen ist, entsteht ein Problem – insbesondere gegenüber Geschäftsführung, Banken, Investoren oder Prüfern.

4. Halluzinationen generativer KI

Generative KI kann sprachlich überzeugende, aber sachlich falsche Aussagen erzeugen. Das ist im Reporting und in Planungsdokumentationen besonders kritisch.

5. Fehlende Governance

Wenn nicht klar geregelt ist,

welche KI-Systeme genutzt werden dürfen,
für welche Planungs- oder Reportingzwecke,
mit welchen Daten,
und unter welcher Freigabelogik,

entsteht schnell ein Risiko für Steuerung, Compliance und Vertraulichkeit.

Umgang mit regulatorischen und datenschutzrechtlichen Risiken

Gerade in Planung und Controlling werden regelmäßig sensible Daten verarbeitet. Deshalb müssen Unternehmen neben der fachlichen Eignung auch die rechtlichen und regulatorischen Risiken des KI-Einsatzes beachten.

1. DSGVO

Sobald personenbezogene Daten betroffen sind, stellen sich unmittelbar datenschutzrechtliche Fragen:

Welche Daten werden verarbeitet?
Sind personenbezogene Daten enthalten?
Auf welcher Rechtsgrundlage erfolgt die Verarbeitung?
Wer ist Verantwortlicher, wer Auftragsverarbeiter?
Wo werden Daten gespeichert und verarbeitet?

Gerade cloudbasierte KI-Anwendungen müssen hier sehr sorgfältig geprüft werden.

2. Nutzung von Unternehmensdaten zu Trainingszwecken

Ein besonders sensibler Punkt betrifft die Frage, ob eingegebene Daten vom KI-Anbieter zum Training oder zur Weiterentwicklung seiner Modelle verwendet werden.

Aus Unternehmenssicht ist das kritisch, wenn es um:

Ergebnisdaten
Liquiditätsdaten
Kunden- und Vertragsdaten
Preis- und Margeninformationen
Planungsprämissen
Managementinformationen

geht.

Deshalb sollte vor dem Einsatz externer KI-Dienste unbedingt geklärt werden:

Werden Daten gespeichert?
Werden sie für Trainingszwecke genutzt?
Ist dies vertraglich ausgeschlossen?
Wie wird Vertraulichkeit technisch und organisatorisch sichergestellt?

3. EU AI Act

Mit dem EU AI Act entstehen zusätzliche Anforderungen an den Einsatz von KI-Systemen. Auch wenn nicht jede Controlling-Anwendung als Hochrisiko-KI einzustufen sein wird, bleiben Fragen relevant wie:

Risikoklassifizierung
Transparenz
Dokumentation
Aufsicht und Verantwortlichkeit
KI-Kompetenz der eingesetzten Mitarbeiter

Unternehmen sollten KI-Anwendungen deshalb nicht nur unter Effizienzgesichtspunkten, sondern immer auch unter Governance- und Compliance-Aspekten betrachten.

Prüfprompts: Ein sinnvoller Kontrollansatz für Planung und Reporting

Ein aus meiner Sicht besonders interessanter und praxisnaher Ansatz ist der Einsatz von Prüfprompts.

Was sind Prüfprompts?

Prüfprompts sind gezielt formulierte Prüfaufträge an ein KI-System. Sie dienen nicht primär dazu, Inhalte zu erzeugen, sondern dazu, Planungs- und Reporting-Ergebnisse systematisch auf Auffälligkeiten, Widersprüche und Unplausibilitäten zu prüfen.

Wo Prüfprompts sinnvoll eingesetzt werden können

Zum Beispiel bei:

Prüfung von Forecast-Kommentaren auf Widersprüche
Kontrolle von Managementberichten auf inhaltliche Konsistenz
Prüfung, ob Planungsprämissen logisch zusammenpassen
Analyse, ob Abweichungen hinreichend erläutert sind
Kontrolle, ob Risiken im Bericht ausreichend adressiert werden
Abgleich von Ergebnis-, Bilanz- und Liquiditätsaussagen
Prüfung auf Brüche zwischen Maßnahmen und Planungsannahmen

Typische Prüfaufträge

Ein Prüfprompt könnte sinngemäß lauten:

Prüfe, ob die Ergebnisentwicklung schlüssig zur Liquiditätsentwicklung passt.
Prüfe, ob negative Abweichungen ausreichend erläutert sind.
Prüfe, ob die dargestellten Maßnahmen zu den identifizierten Risiken passen.
Prüfe, ob Widersprüche zwischen Planung, Forecast und Berichtstext bestehen.

Warum Prüfprompts interessant sind

Der Nutzen liegt vor allem darin, dass eine zusätzliche systematische Prüfschleife entsteht. Gerade bei komplexen Planungen oder umfangreichen Reportings kann das helfen, Fehler, Unstimmigkeiten oder Lücken früher zu erkennen.

Aber auch hier gilt

Prüfprompts ersetzen nicht das Fachurteil.

Sie sind ein zusätzliches Kontrollinstrument – keine automatische Freigabeinstanz.

Gerade im Zusammenspiel mit den GoP ist dieser Gedanke wichtig: Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und Dokumentation bleiben menschliche Verantwortung.

Was Unternehmen vor dem KI-Einsatz in Planung und Controlling klären sollten

1. Welche Anwendungsfälle wirklich sinnvoll sind

Nicht jede Controlling- oder Planungsaufgabe braucht KI. Die erste Frage sollte immer sein:

Wo entsteht tatsächlich ein Mehrwert?
Wo gibt es hohe Wiederholungsaufwände?
Wo bestehen große Datenmengen?
Wo lohnt Prognoseunterstützung?
Wo ist zusätzliche Prüfunterstützung sinnvoll?

2. Wie belastbar die Datenbasis ist

Vor jeder Tool-Diskussion sollte geprüft werden:

Vollständigkeit
Konsistenz
Aktualität
Dokumentation der Datenquellen
System- und Medienbrüche
Nachvollziehbarkeit der Ableitungslogik

3. Wie Ergebnisse geprüft und freigegeben werden

Ein guter KI-Einsatz braucht klare Regeln:

Wer nutzt das Tool?
Wer bewertet die Ergebnisse?
Wer plausibilisiert?
Wer gibt frei?
Wie wird dokumentiert?
Werden Prüfprompts oder andere Kontrollmechanismen genutzt?

4. Welche regulatorischen und datenschutzrechtlichen Anforderungen betroffen sind

Insbesondere bei externen oder cloudbasierten KI-Diensten sollten Unternehmen genau prüfen:

DSGVO
Vertraulichkeit
Datenverarbeitung
Trainingsnutzung
vertragliche Absicherung
EU AI Act
interne Governance

Mein Praxisfazit: KI ist besonders dort stark, wo sie Planung und Steuerung konkret unterstützt

Aus meiner Sicht ist KI in Controlling und Unternehmensplanung dann besonders sinnvoll, wenn sie konkrete, klar abgrenzbare Aufgaben unterstützt.

Dazu zählen vor allem:

Forecast-Unterstützung
Plausibilisierung von Planungsprämissen
automatisierte Abweichungserkennung
Vorstrukturierung von Reports
Analyse von Liquidität und Working Capital
Erkennung von Musterbrüchen
Einsatz von Prüfprompts als zusätzliche Kontrollschleife

Weniger sinnvoll ist es, KI aus reinem Innovationsdruck heraus einzusetzen, ohne klaren planungs- oder steuerungsrelevanten Nutzen.

Im Ergebnis gilt:

Nicht das modernste KI-Tool ist das beste – sondern dasjenige, das die Qualität von Planung, Reporting und Unternehmenssteuerung tatsächlich verbessert.

Wie sich die Rolle des Controllers verändert

Wird der Controller durch KI ersetzt?
Meine Antwort ist klar: Nein.

Aber die Rolle verändert sich.

Der Controller wird noch stärker gebraucht als:

Einordner von Planungs- und Forecast-Ergebnissen
Plausibilisierer von Prämissen
Übersetzer zwischen Daten und Management
Gestalter von Steuerungslogiken
Kontrollinstanz gegen Fehlinterpretationen
Ansprechpartner für Nachvollziehbarkeit, Governance und Dokumentation

Gerade weil KI analytische Routinen unterstützen kann, wird betriebswirtschaftliches Urteil wichtiger – nicht weniger.

Fazit

KI in Controlling und Unternehmensplanung bietet große Chancen – aber nur dann, wenn sie fachlich sauber eingebettet wird.

Unternehmen profitieren dann, wenn KI:

einen klaren Anwendungsfall adressiert,
auf belastbaren Daten basiert,
Planung und Forecast sinnvoll unterstützt,
durch Prüfprompts und fachliche Kontrollen flankiert wird,
nachvollziehbar dokumentiert ist,
und rechtlich wie organisatorisch sauber gesteuert wird.

Wichtig ist dabei auch die Orientierung an fachlichen Standards. Die GoP des BDU liefern gerade im Bereich Planung, Nachvollziehbarkeit, Dokumentation, Risiko- und KI-Bezug einen sehr hilfreichen Rahmen für die Einordnung solcher Anwendungen.

Dann kann KI ein echter Hebel für bessere Planung, fundierteres Controlling und wirksamere Steuerung sein.

Fehlen diese Voraussetzungen, drohen dagegen Scheingenauigkeit, Intransparenz und Fehlentscheidungen.

KI in Planung und Controlling sinnvoll einführen oder bewerten?

Wenn Sie prüfen möchten, wie sich KI-Anwendungen in Controlling, Forecasting, Reporting oder Unternehmensplanung sinnvoll einsetzen lassen, unterstütze ich Sie gerne.

Im Mittelpunkt steht dabei für mich nicht die Technologie als Selbstzweck, sondern die Frage:

Wo verbessert KI die Qualität von Planung, Steuerung und Entscheidung – und wo nicht?

Weitere Informationen finden Sie unter:
www.macro-unternehmensberatung.de

Über den Autor

Ich begleite Unternehmen in den Bereichen Controlling, Unternehmensplanung, Finanzierung, Restrukturierung und Krisenfrüherkennung. Im Mittelpunkt meiner Arbeit stehen belastbare betriebswirtschaftliche Lösungen, die nicht nur methodisch sauber, sondern auch praktisch umsetzbar sind. Ich bin an der Pflege und Weiterentwicklung der Grundsätze ordnungsgemäßer Planung (GoP / BDU) seit Bearbeitung der Version 3.0 beteiligt und leite bei dieser Weiterentwickung der berufsständischen Regulatorik des Projekt- / Redaktionsteam.

Transparenzhinweis

Dieser Text entstand in redaktioneller Zusammenarbeit mit einem System der Künstlichen Intelligenz. Die KI wurde zur Erstellung von Textentwürfen genutzt. Alle Fakten, Argumentationen und finalen Formulierungen wurden von einem menschlichen Autor sorgfältig geprüft, überarbeitet und verantwortet.

KI im Controlling und in der Unternehmensplanung: Wo künstliche Intelligenz wirklich weiterhilft – und wo klare Leitplanken nötig sind