69 Prozent der Unternehmen setzen KI ein. 8 Prozent nutzen sie skaliert über mehrere Bereiche. Diese beiden Zahlen aus dem EY KI Readiness Check 2026 beschreiben den Stand der Digitalisierung im Controlling genauer als jede Trendaussage. Werkzeuge sind vorhanden. Was fehlt, ist der Prozess dahinter.
Dieser Artikel ordnet die Digitalisierung im Controlling in fünf Stufen, zeigt Beispiele aus der Praxis und benennt die Engpässe, an denen Projekte typischerweise hängen bleiben.
Was bedeutet Digitalisierung im Controlling konkret?
Der Begriff wird oft mit Softwarekauf gleichgesetzt – gemeint ist aber etwas anderes: der Übergang von manuell gepflegten Einzeltabellen zu einem durchgängigen Modell, in dem Plan-, Ist- und Berichtsdaten auf derselben Struktur liegen.
Dieser Übergang verläuft in Stufen, die aufeinander aufbauen. Von der zentralen Datenhaltung über automatisiertes Reporting und integrierte Planung bis hin zur KI-gestützten Steuerung mit Prognosen und Assistenzfunktionen. Keine Stufe lässt sich überspringen – und der eigentliche Nutzen entsteht nicht durch das Werkzeug, sondern durch eindeutige Definitionen und klare Verantwortung für die Freigabe.
Konkret verändert Digitalisierung drei Dinge, von denen nur eines Technik ist:
- Die Datenhaltung, weil Zahlen einmal zentral liegen statt in Versionen auf mehreren Laufwerken
- Den Ablauf, weil Berichte einer festen Logik folgen statt jeden Monat neu zusammengesetzt zu werden
- Die Rolle des Controllers, dessen Zeit sich von der Aufbereitung zur Bewertung verschiebt.
Der Unterschied wird im direkten Vergleich sichtbar.
Welche Kennzahlen dabei überhaupt in den Bericht gehören, ist eine eigene Frage. Eine Orientierung dazu gibt KPIs im Reporting.
Welche Stufen durchläuft ein Controlling auf dem Weg zur KI-gestützten Steuerung?
Dieses Stufenmodell hat sich in unseren Projekten als Einordnung bewährt. Es beschreibt keinen Idealweg, sondern den Zustand, den wir in Unternehmen antreffen.
Die häufigste Fehleinschätzung betrifft den Sprung von Stufe 2 auf Stufe 5. Er funktioniert nicht. Ohne einheitliche Definitionen rechnet ein Modell zuverlässig mit den falschen Zahlen. Die Metadaten sind dabei ein Schlüssel zur erfolgreichen KI-Nutzung.
Wie Stufe 4 in der Praxis aussieht, beschreibt die Integrierte Unternehmensplanung. Die Frage nach der Planungsrichtung klärt die Top-down- und Bottom-up-Planung.
Welche Beispiele für Digitalisierung im Controlling funktionieren heute?
Fünf Anwendungsfälle, die wir regelmäßig umsetzen, mit dem jeweiligen Effekt und der Voraussetzung dafür.
Beispiel 1: Automatisierte Kommentierung im Monatsbericht
Das System erkennt Abweichungen und formuliert einen Kommentarentwurf. Der Controller prüft Aussage und Ursache. Das spart den Schreibanteil, nicht die Beurteilung.
Beispiel 2: Rollierender Forecast mit Vorschlagswerten
Statt einmal im Quartal manuell fortzuschreiben, entsteht monatlich ein Vorschlag je Konto. Voraussetzung ist eine Historie von mindestens 24 Monaten in gleicher Struktur. Das lässt sich auch mit Rolling Forecast & KI-Prognosen abbilden.
Beispiel 3: Ad-hoc-Analysen ohne IT-Ticket
Fachbereiche stellen Fragen direkt an das Modell. Das funktioniert nur bei eindeutigen Definitionen, sonst entstehen zwei Wahrheiten.
Beispiel 4: Planung in Minuten statt Monaten
Szenarien lassen sich in einer Sitzung durchrechnen, wenn die Rechenlogik im Modell liegt und nicht in Einzeltabellen. Ein Praxisbeispiel steht in KI-Unternehmensplanung in Minuten statt Monaten.
Beispiel 5: Agenten für wiederkehrende Abläufe
Ein Agent führt mehrere Schritte selbstständig aus, etwa Daten prüfen, Bericht erzeugen, Auffälligkeiten melden. Das setzt eine Freigabelogik voraus.
Wie startest du die Digitalisierung im eigenen Controlling?
- Ordne den Ist-Zustand einer der fünf Stufen zu. Ohne diese Einordnung wird jede Werkzeugentscheidung zum Ratespiel.
- Miss den Aufwand für zwei bis drei wiederkehrende Aufgaben in Stunden pro Monat. Diese Zahl ist später dein Nutzennachweis.
- Bereinige Definitionen und Stammdaten für den Bereich, der als Erstes umgestellt wird. Dieser Schritt wird am häufigsten übersprungen und am teuersten nachgeholt.
- Setze einen Anwendungsfall vollständig um, statt drei halb. Vollständig heißt: läuft im Monatsablauf, nicht daneben.
- Verankere eine Prüfroutine, bevor der zweite Anwendungsfall startet.
- Baue die Kompetenz im Team am laufenden Fall auf.
Welche Plattform dabei trägt, hängt vom Planungsanteil ab. Die Abgrenzung zwischen Planungs- und Analysewerkzeugen behandelt IBM Planning Analytics im Vergleich zu Power BI.
Den nächsten Schritt festlegen, nicht den übernächsten
Wir ordnen euren Stand ein und benennen genau einen nächsten Schritt mit Aufwand und erwartetem Effekt. Wenn dieser Schritt kein Projekt ist, sagen wir das auch.
Welche Fehler bremsen die Digitalisierung am häufigsten?
Vier Muster sehen wir immer wieder.
Werkzeug vor Prozess: Die Software wird ausgewählt, bevor klar ist, welcher Ablauf sich ändern soll. Das Ergebnis ist ein neues System mit alten Abläufen.
Zu viele Anwendungsfälle gleichzeitig: Drei halbfertige Umsetzungen erzeugen weniger Nutzen als eine vollständige.
Kein gemessener Ausgangswert: Ohne Stundenwert vor dem Start lässt sich kein Nutzen belegen. Das erklärt, warum 47 Prozent der Unternehmen den wirtschaftlichen Wert ihrer KI-Anwendungen nicht bewerten können.
Digitalisierung ohne Zuständigkeit: Wenn niemand die Pflege der Definitionen verantwortet, zerfällt das Modell innerhalb eines Jahres.
Daraus folgt die zweitwichtigste Aussage dieses Artikels: Digitalisierung im Controlling ist selten ein Technikprojekt und fast immer ein Strukturprojekt. Die Unternehmen, die heute mit KI im Controlling messbare Ergebnisse erzielen, haben die Stufen zwei und drei sauber abgeschlossen. Wer diese Arbeit überspringt, kauft Geschwindigkeit auf einer Datenbasis, die sie nicht trägt.
Warum BI2run bei der Digitalisierung im Controlling am Modell ansetzt
Wir bauen Planungs- und Reportingmodelle mit IBM Planning Analytics und begleiten Finance-Teams beim Einsatz von KI im Controlling. Aus dieser Arbeit kennen wir beide Enden: das Modell, das eine saubere Struktur braucht, und den Monatsablauf, in dem am Ende alles zusammenlaufen muss.
Wenn die Standortbestimmung ergibt, dass bei euch zuerst Stammdaten und Definitionen dran sind, sagen wir das. Diese Antwort ist unbequemer als ein Projektangebot und spart mehr Geld.
Faktenblock
- 54,4 Prozent der deutschen Unternehmen nutzten im Mai 2026 aktiv KI, nach 40,9 Prozent im Vorjahr. Industrie führt mit 58,7 Prozent. Quelle: ifo Institut, Konjunkturumfrage, Erhebung Juni 2026.
- 41 Prozent der Unternehmen ab 20 Mitarbeitenden setzen KI aktiv ein, nach 20 Prozent im Vorjahr. 48 Prozent planen den Einsatz. Quelle: Bitkom, April 2026.
- Nur 31 Prozent der KI-nutzenden Unternehmen setzen KI für Datenanalyse ein. Textarbeit liegt mit 71 Prozent klar vorn. Quelle: Bitkom 2026.
- 69 Prozent der Unternehmen setzen KI ein, 8 Prozent skaliert über mehrere Bereiche. Quelle: EY KI Readiness Check 2026.
- 47 Prozent können den wirtschaftlichen Wert ihrer KI-Anwendungen nicht bewerten, 24 Prozent haben Governance-Maßnahmen eingeleitet. Quelle: EY KI Readiness Check 2026.
Glossar
Häufige Fragen zur Digitalisierung im Controlling
Was gehört als Erstes digitalisiert?
Der Prozess mit dem höchsten wiederkehrenden Aufwand und der saubersten Datenlage. Diese Kombination liefert den schnellsten nachweisbaren Nutzen und schafft Vertrauen für den nächsten Schritt.
Wie lange dauert der Weg von Stufe 2 zu Stufe 4?
In mittelständischen Unternehmen liegt die Spanne meist zwischen sechs und achtzehn Monaten. Entscheidend ist weniger die Technik als die Zeit für die Bereinigung von Definitionen und Stammdaten.
Welche Rolle spielt Excel nach der Digitalisierung?
Excel bleibt als Oberfläche sinnvoll, etwa für Eingaben und Ad-hoc-Sichten. Was wegfällt, ist Excel als Speicherort für Plandaten und als Rechenkern.
Warum bleiben so viele Projekte auf Stufe 3 stehen?
Weil automatisiertes Reporting spürbar entlastet und der Druck damit sinkt. Der Schritt zur integrierten Planung verlangt Abstimmung über Bereichsgrenzen hinweg und braucht eine Entscheidung der Leitung.
Wann lohnt sich der Einstieg in KI-Funktionen?
Ab Stufe 3, wenn Definitionen stehen und Berichte verlässlich laufen. Vorher automatisiert KI die vorhandenen Unsauberkeiten mit.
Was kostet der Einstieg?
Das hängt von Stufe und Umfang ab. Belastbar wird die Frage erst, wenn der heutige Stundenaufwand des betroffenen Prozesses gemessen ist. Diese Messung kostet nichts und verändert die Diskussion.
