Einleitung: Im Controlling geht es darum, Unternehmensdaten zu analysieren, Budgets und Prognosen zu erstellen sowie Geschäftsentscheidungen mit Zahlen zu untermauern. Künstliche Intelligenz (KI) kann in diesem Bereich als leistungsfähiges Werkzeug dienen, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und präzisere Vorhersagen zu treffen. Insbesondere für Controller-Anfänger stellt sich die Frage: Wie kann KI im Controlling konkret helfen? In diesem Artikel betrachten wir die Einsatzmöglichkeiten von KI im Controlling und zeigen anhand von praktischen Fallbeispielen, welchen Nutzen KI bringen kann. Außerdem weisen wir auf Weiterbildungsmöglichkeiten hin, um sich in diesem zukunftsweisenden Feld zu qualifizieren.

Wie KI das Controlling unterstützt

KI-Anwendungen können Controller in vielfältiger Weise entlasten und unterstützen. Zu den wichtigsten Potenzialen zählen:

• Absatzprognosen & Planung: KI kann historische Verkaufs- und Marktdaten analysieren und genauere Absatzprognosen liefern. Dadurch werden Planungen verlässlicher und Unternehmen können Produktionsmengen oder Bestellungen optimal an den zu erwartenden Bedarf anpassen ehrenmueller.ai ehrenmueller.ai
• Eine höhere Prognosegenauigkeit steigert die Planungssicherheit und kann Kosten senken, da Überbestände oder Engpässe vermieden werden.
• Effizienzsteigerung: Routineaufgaben wie Reporting, Datenauswertung oder Abweichungsanalysen lassen sich mit KI deutlich schneller erledigen. KI-Tools können Daten automatisiert aufbereiten und visualisieren, sodass Controller mehr Zeit für die Interpretation der Ergebnisse haben. Auch Anomalien in Finanzdaten (z.B. Ausreißer bei Kosten oder Erlösen) können durch Machine Learning Modelle frühzeitig erkannt werden, bevor sie zum Problem werden.
• Entscheidungsunterstützung: Durch Mustererkennung in großen Datenmengen deckt KI Zusammenhänge auf, die für Menschen schwer erkennbar sind ehrenmueller.ai
• Das ermöglicht fundiertere Entscheidungen – etwa bei Preisfindung, Budgetverteilung oder Investitionsrechnungen. Beispielsweise können KI-Systeme simulieren, wie sich bestimmte Marktbedingungen auf das Geschäft auswirken, und so Szenario-Analysen erleichtern.
• Automatisierung & Workflow-Integration: Moderne KI-Lösungen lassen sich nahtlos in bestehende Controlling-Softwares integrieren ehrenmueller.ai
• Das bedeutet, die KI-gesteuerten Erkenntnisse fließen direkt in die gewohnten Arbeitsabläufe ein, ohne dass Controller zwischen verschiedenen Tools wechseln müssen. Dadurch wird die Akzeptanz gefördert und der Nutzen der KI unmittelbar im Tagesgeschäft spürbar.

Im Folgenden betrachten wir konkrete Praxisbeispiele, um diese Punkte greifbar zu machen.

Fallbeispiel 1: KI-gestützte Absatzprognosen im Verlagswesen

Ein beeindruckendes Beispiel für KI im Controlling findet sich in der Verlagsbranche. Dort hat das Softwareunternehmen PONDUS gemeinsam mit KI-Experten ein System entwickelt, das die Erstauflage von Büchern präzise vorhersagen kann ehrenmueller.ai. Verlage stehen oft vor der Frage, wie hoch die Auflage eines neuen Buchtitels sein sollte – gedruckt wird zu viel oder zu wenig, drohen Verluste bzw. Umsatzentgang.

Die KI-Lösung von PONDUS greift auf historische Verkaufszahlen und Produktmerkmale früherer Titel zu. Mithilfe von Machine Learning erkennt das System komplexe Zusammenhänge zwischen Buchmerkmalen (z.B. Genre, Autor, Marketingbudget) und den Verkäufen der Erstauflage ehrenmueller.ai. Das Ergebnis: wesentlich präzisere Absatzprognosen, die direkt in die Verlagssoftware integriert sind ehrenmueller.ai.

Für das Controlling eines Verlages bedeutet dies optimierte Planung und höhere Prognosequalitätehrenmueller.ai. Die Verantwortlichen können besser entscheiden, wie viele Exemplare eines neuen Buches gedruckt werden sollen, und vermeiden unnötige Lagerkosten oder Fehlmengenkosten. Zudem erfolgt die Prognose nahtlos im bestehenden Workflow, da die KI-Funktion direkt in der bekannten Softwareoberfläche verfügbar istehrenmueller.ai. Dieses Beispiel zeigt, wie KI speziell zugeschnittene Lösungen liefern kann, die direkt im Tagesgeschäft der Controller einen Mehrwert bieten.

Fallbeispiel 2: KI-unterstützte Verkaufsprognosen für die Produktionsplanung

Absatzprognosen mittels KI sind nicht nur im Verlagswesen nützlich, sondern auch in der Industrie und Fertigung. Ein Lebensmittelproduzent (mit ca. 5.000 Mitarbeitern weltweit) hat eine KI-Anwendung entwickeln lassen, um Verkaufszahlen besser vorherzusagen und die Produktionsplanung zu optimierenehrenmueller.ai. Traditionell fließen im Produktionscontrolling Absatzschätzungen in die Planung ein – oft basierend auf Erfahrungswerten der Planer. KI kann hier den Planungsprozess deutlich verbessern.

In diesem Fall wurde ein Sales Forecast System eingeführt, das große Mengen historischer Verkaufs- und Unternehmensdaten (z.B. Absatzstatistiken, saisonale Effekte, Werbekampagnen, externe Marktdaten) analysiert. Die KI erkennt Muster, die menschlichen Planern verborgen bleiben, und liefert dadurch präzisere Prognosen der künftigen Nachfrage ehrenmueller.ai. Die Ziele bei diesem Projekt waren u.a., den manuellen Planungsaufwand zu verringern und die Planungssicherheit zu erhöhenehrenmueller.ai.

Tatsächlich konnte das System bereits in einer Pilotphase vollautomatisierte Prognosen bereitstellen, die genauer waren als die bisherigen Planzahlenehrenmueller.ai. Wöchentlich erhält das Unternehmen nun aktualisierte Absatzprognosen mit einem Planungshorizont von bis zu 18 Monatenehrenmueller.ai . Für das Controlling hat dies enorme Vorteile: Produktionsmengen lassen sich vorausschauender steuern, Überproduktion und Engpässe werden vermieden und die Wirtschaftlichkeit des Unternehmens verbessert sich nachweislichehrenmueller.ai. Die Controller können zudem schneller auf Änderungen reagieren, da die KI bei neuen Daten automatisch nachlernt und die Prognosen anpasst. Dieses Beispiel illustriert, wie KI im Controlling entscheidungsrelevante Informationen liefert, um operative Prozesse – hier die Fertigungssteuerung – effizienter und kostensparender zu gestalten.

Fallbeispiel 3: KI im Einzelhandel – Rewes autonomes „Pick & Go“-Konzept

KI verändert nicht nur Planungsaufgaben, sondern auch operative Abläufe, die für das Controlling interessant sind. Ein bekanntes Beispiel ist das „Grab & Go“-Konzept der Supermarktkette Rewe. In mittlerweile fünf deutschen Großstädten testet Rewe sogenannte Pick & Go-Märkte, also vollautonome Geschäfte, in denen der Einkauf ohne klassischen Kassiervorgang abläuftstores-shops.de. Diese Filialen sind mit KI-Technologie, Computer Vision (Bildverarbeitung) und intelligenten Gewichtssensoren ausgestattet – die technologisch fortschrittlichste Variante des Checkout-Prozessesstores-shops.de.

Doch wie funktioniert das und was bedeutet es für das Controlling? In einem Pick & Go-Markt erfassen Kameras und Sensoren alle Produktentnahmen der Kunden: Jedes Mal, wenn ein Artikel aus dem Regal genommen wird, registriert die KI dies und fügt ihn einem virtuellen Warenkorb hinzu; wird der Artikel zurückgestellt, wird er wieder aus dem Warenkorb entferntstores-shops.de. Die Kundschaft checkt beim Betreten des Ladens über eine App ein, und am Ende des Einkaufs wird automatisch abgerechnet – entweder direkt über die App oder an speziellen Scanless-Self-Checkout-Terminals, wo das zuvor erfasste Warenkorbdatenpaket automatisch übernommen wirdstores-shops.de. Dieses KI-gestützte System lernt mit der Zeit dazu und wurde schrittweise auch auf größere Märkte mit mehr Sortiment und höherer Kundenfrequenz ausgeweitetstores-shops.de.

Aus Controlling-Sicht sind mehrere Aspekte interessant: Zum einen werden Prozesseffizienzen erhöht, da Wartezeiten an Kassen entfallen und der Einkaufsprozess beschleunigt wird – was tendenziell die Kundenzufriedenheit steigert und sich positiv auf den Umsatz auswirken kann. Zum anderen liefern die in Echtzeit erhobenen Daten wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten (z.B. welche Produkte häufig aus dem Regal genommen und doch zurückgelegt werden). Diese Daten könnten Controllern helfen, das Sortiment oder die Ladenlayout-Strategie zu optimieren. Wichtig ist auch der Blick auf Kosten und Verluste: Laut Rewe blieb der Personalaufwand trotz Automatisierung gleich (Mitarbeiter übernehmen neue Aufgaben, etwa Kundenberatung oder Techniküberwachung) und die Diebstahlquote zeigte keine Auffälligkeiten, obwohl kein traditionelles Kassenpersonal mehr jeden Einkauf prüftstores-shops.de. Für das Controlling bedeutet das, dass Effizienzgewinne nicht zu Lasten der Sicherheit oder Personalkennzahlen gingen. Insgesamt demonstriert dieses Beispiel, wie KI in der Praxis innovative Geschäftsmodelle ermöglicht. Controller sollten solche Entwicklungen aufmerksam verfolgen, da sie die KPIs im Handel (z.B. Umsatz pro m², Personalkostenquote, Schwund) nachhaltig beeinflussen können.

Weiterbildung: KI-Kompetenzen für Controller aufbauen

Die vorgestellten Beispiele machen deutlich, dass KI dem Controlling neue Werkzeuge und Möglichkeiten an die Hand gibt. Damit Controller diese Potenziale voll ausschöpfen können, ist es hilfreich, sich mit den Grundlagen und Anwendungen von KI vertraut zu machen. Weiterbildung spielt hier eine entscheidende Rolle. Eine empfehlenswerte Option ist der Zertifikatslehrgang "KI-Manager (IHK)" bei der IHK Düsseldorf. Dieser praxisnahe Kurs vermittelt, wie KI-Projekte im Unternehmen erkannt, strategisch umgesetzt und nachhaltig verankert werden könnenyakup-ai.com. Die Inhalte richten sich an Fach- und Führungskräfte – auch aus dem Controlling –, die lernen möchten, KI-Lösungen gezielt für ihre Geschäftsprozesse zu nutzen. Neben dem KI-Manager bietet die IHK Düsseldorf weitere Zertifikatslehrgänge rund um KI an (etwa zum KI Innovationsmanager oder KI Berater) yakup-ai.com. Eine Übersicht dazu findet sich auf der Linktree-Seite des KI-Trainers Yakup Özkardes-Cheung: https://linktr.ee/Yakup_AI

Fazit: KI im Controlling ist kein Zukunftsthema mehr, sondern bereits heute Realität – von intelligenten Absatzprognosen über optimierte Produktion bis hin zu autonomen Filialprozessen. Für Controller bedeutet dies die Chance, eigene Aufgaben zu automatisieren, bessere Entscheidungen zu treffen und noch stärker als strategische Partner im Unternehmen aufzutreten. Wichtig ist, offen für Neues zu sein und sich das nötige Wissen anzueignen, um KI effektiv einzusetzen. Die gezeigten Fallbeispiele belegen, dass KI in verschiedensten Branchen erfolgreich im Controlling zur Anwendung kommt. Mit der richtigen Weiterbildung und Neugier können auch Einsteiger im Controlling diese Technologie gewinnbringend für sich nutzen – und damit die Zukunft der Unternehmenssteuerung aktiv mitgestalten.

Quellen (Links):

• Ehrenmüller KI-Experten – Absatzprognosen im Verlagswesen (Pondus)ehrenmueller.ai
• Ehrenmüller KI-Experten – Sales Forecast für die Produktionsplanungehrenmueller.ai
• stores+shops (EHI) – Interview: Grab-and-Go-Technologie bei Rewe (Pick&Go)stores-shops.de
• stores-shops.de
• Yakup-AI / IHK Düsseldorf – IHK-Zertifikatslehrgänge KI (KI-Manager IHK)yakup-ai.com