KI im Controlling: Wo sie rechnen darf und wo nicht

Dritter Arbeitstag nach Monatsende: Die Zahlen stehen, jetzt wollen vierzig Abweichungen kommentiert werden, bevor die Geschäftsführung fragt, warum die Marge gesunken ist. Genau hier spart KI im Controlling die meiste Zeit – beim Formulieren, Strukturieren und Schreiben von Formeln und Abfragen. Beim Rechnen selbst ist ein Sprachmodell das falsche Werkzeug. Dieser Artikel zieht die Grenze mit einer Prüfmatrix, zeigt an einem nachrechenbaren Beispiel, wie ein KI-Kommentar danebenliegt, ordnet GoBD, Datenschutz und Mitbestimmung ein und erklärt, wie die Agentur für Arbeit die Weiterbildung eures Teams fördern kann.

Sprachmodelle schreiben Zahlen – rechnen tut die Tabelle

Ein Sprachmodell sagt vorher, welches Textstück wahrscheinlich als Nächstes kommt. Eine Zahl wie 136.320 ist dafür eine Zeichenfolge, kein Wert. Bei einfachen Aufgaben stimmt das Ergebnis meistens, bei langen Tabellen und mehrstufiger Prozentrechnung nicht verlässlich – und die Antwort klingt in beiden Fällen gleich sicher.

Forscher von Apple zeigten 2024: Bei sonst identischen Textaufgaben sank die Leistung aller getesteten Modelle, sobald nur die Zahlen ausgetauscht wurden; ein belangloser Zusatzsatz ließ sie um bis zu 65 % einbrechen (GSM-Symbolic). Neuere Modelle schneiden besser ab, das Prinzip bleibt: Ein flüssiger Satz ist kein Rechenweg (mehr dazu unter KI-Halluzinationen).

Viele Assistenten schreiben für Rechenaufgaben inzwischen Code und führen ihn aus. Das hilft – aber nur, wenn du den Code siehst. Sonst weißt du nicht, ob gerechnet oder formuliert wurde.

Das ist auch die Linie zur Buchhaltung: Dort erfasst KI Belege und schlägt Buchungen vor (siehe KI in der Buchhaltung). Im Controlling arbeitet sie mit dem, was danach in den Systemen steht – ihre Aufgabe ist Erklären, nicht Erfassen. Wer diese Grenze ziehen soll, braucht im Team mindestens eine Person, die das eigene Datenmodell und die Schwächen der Werkzeuge kennt.

Prüfmatrix: wo KI im Controlling rechnen darf und wo nicht

Die Matrix sortiert typische Controlling-Aufgaben danach, wo gerechnet wird und was die KI beitragen darf. Grün: KI-Entwurf, ein Mensch prüft. Gelb: nur mit sichtbarer Formel oder sichtbarem Code und einer Abstimmsumme. Rot: Hier hat ein Sprachmodell nichts zu suchen.

Rechenbeispiel Materialkosten: Warum der KI-Kommentar ohne Stückzahl danebenliegt

Konstruiertes Beispiel: Ein Betrieb plant für den Monat 10.000 Stück mit je 4 kg Material zu 3,00 €/kg. Tatsächlich produziert er 10.500 Stück, verbraucht 42.600 kg und zahlt 3,20 €/kg. Die Soll-Menge bei tatsächlicher Ausbringung ist 10.500 × 4 kg = 42.000 kg.

Bekommt ein Sprachmodell nur Plan- und Istkosten samt Mengen, schreibt es etwa: „Materialkosten 16.320 € (13,6 %) über Plan, verursacht durch Mehrverbrauch von 2.600 kg und höhere Einkaufspreise.“ Klingt sauber, ist sachlich falsch: 2.000 der 2.600 kg gehen auf 5 % mehr Ausbringung zurück, also auf Ware, die verkauft wird. Echter Mehrverbrauch sind 600 kg, gut 1,4 % je Stück.

Mit Stückzahl und fertig gerechneter Zerlegung formuliert dieselbe KI den richtigen Kommentar: „Materialkosten 16.320 € über Plan: 8.520 € durch 6,7 % höhere Einkaufspreise, 6.000 € durch 5 % höhere Ausbringung, 1.800 € durch Mehrverbrauch von 1,4 % je Stück – Ursache klären.“ Gerechnet hat die Tabelle. Warum je Stück mehr Material verbraucht wurde, weiß nur die Fertigung.

Vom ERP-Export bis zur Management Summary: wo KI im Monatsbericht Zeit spart

Unter den Unternehmen in Deutschland, die KI nutzen, setzt gut jedes vierte sie für Buchhaltung, Controlling oder Finanzverwaltung ein:

Im Monatszyklus sind das sechs Stellen:

Datenabzug und Mapping. Die KI schreibt die Abfrage, die Exporte aus ERP, Lohn und Fibu auf Berichtspositionen mappt, und erklärt sie Zeile für Zeile. Danach läuft die Abfrage ohne KI jeden Monat gleich.

Plausibilität vor der Analyse. Schwellenwerte und Vorjahresvergleich laufen als feste Regeln; die KI schlägt fehlende Regeln vor und findet in Buchungstexten etwa doppelte Lieferanten-Schreibweisen.

Abweichungen kommentieren. Der größte Hebel: Aus vierzig Kommentaren werden vierzig zu prüfende Entwürfe – wenn die Ursachen-Spalte gefüllt ist.

Berichtstext und Management Summary. Aus Kennzahlen und Kommentaren wird eine halbe Seite für die Geschäftsführung oder die Bank. Prüfschritt: jede Zahl im Text gegen die Tabelle halten.

Ad-hoc-Fragen der Geschäftsführung. „Welche zehn Kunden haben die Marge am stärksten gedrückt?“ Ein Assistent mit Code-Ausführung beantwortet das aus einem Export in Minuten – freigegeben wird erst, wenn eine Zahl von Hand nachgestellt ist.

Die BWA im kleinen Betrieb. Ohne eigene Controlling-Stelle ist die BWA der Steuerkanzlei oft der Monatsbericht. Die KI übersetzt sie in verständliche Sätze und formuliert Rückfragen an die Kanzlei vor; die Zahlen bleiben die der BWA.

Forecast und Szenarien: Die KI fragt nach Annahmen, das Modell rechnet

Ein Forecast ist so gut wie seine Annahmen. Die Fortschreibung erledigen Planungsmodell oder Statistikfunktion reproduzierbar; ein Sprachmodell liefert bei derselben Frage womöglich zweimal unterschiedliche Zahlen. Seine Stärke liegt davor: Treiber finden, Fragen an Vertrieb und Einkauf formulieren, Annahmen aufschreiben. Ein Annahmenregister macht das sichtbar:

Die KI bereitet das Register vor, benennt Lücken („Für Energiekosten fehlt eine Annahme“) und schreibt den Szenarientext. Die Werte kommen aus der rechten Spalte, gerechnet wird im Modell. Einen Strukturbruch wie den Verlust eines Großkunden erkennt der Mensch, nicht die Zeitreihe.

Streng wird es bei der Liquiditätsvorschau: Geschäftsleiter einer GmbH oder AG müssen „fortlaufend über Entwicklungen“ wachen, „welche den Fortbestand der juristischen Person gefährden können“ (§ 1 StaRUG). Für drohende Zahlungsunfähigkeit ist „in aller Regel“ ein Prognosezeitraum von 24 Monaten zugrunde zu legen (§ 18 Abs. 2 InsO), für die Fortführungsprognose bei Überschuldung sind es zwölf Monate (§ 19 Abs. 2 InsO). Eine Planung, auf die sich die Geschäftsführung im Ernstfall beruft, braucht nachvollziehbare Formeln – keine Zahl aus dem Chatverlauf.

GoBD, Geschäftsgeheimnis, Betriebsrat: wann Controlling-Daten heikel werden

GoBD gelten nicht für jeden Bericht – aber für manche Kostenstelle. Management-Reporting ist meist kein Teil der Buchführung. Die GoBD nennen aber ein Beispiel aus der Kostenrechnung: Dienen Kostenstellen der Bewertung von Wirtschaftsgütern, von Rückstellungen oder als Grundlage für Verrechnungspreise, sind diese Aufzeichnungen aufzubewahren, soweit sie zur Erläuterung steuerlicher Sachverhalte benötigt werden. Typisch im Mittelstand: die Herstellungskosten-Kalkulation für den Bestand im Jahresabschluss. Die Fristen liegen je nach Unterlage bei sechs, acht oder zehn Jahren (§ 147 AO). Wirkt KI hier mit, gehört der Ablauf in die Verfahrensdokumentation.

Planzahlen und Margen sind Geschäftsgeheimnisse – wenn ihr sie so behandelt. Geschützt ist nach § 2 Nr. 1 GeschGehG nur eine Information, die „Gegenstand von den Umständen nach angemessenen Geheimhaltungsmaßnahmen“ ist. Wer Deckungsbeiträge je Kunde in ein privates Chatbot-Konto kopiert, schwächt diesen Schutz. Was in welches Werkzeug darf, regelt eine KI-Richtlinie mit Datenklassen.

Personenbezogen wird Controlling öfter, als man denkt. Personalkosten je Kopf, Provisionen, Umsatz je Verkäufer, Kunden, die Einzelunternehmer sind: Dafür braucht es einen Geschäftstarif mit Auftragsverarbeitungsvertrag (Art. 28 DSGVO) ohne Training mit euren Eingaben – oder ihr verdichtet vorher auf Kostenstellen. Prüffragen: KI und Datenschutz.

Auswertungen je Person rufen den Betriebsrat auf den Plan. Über die Planung von Arbeitsabläufen „einschließlich des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz“ ist er rechtzeitig zu unterrichten (§ 90 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG). Bei technischen Einrichtungen, die Verhalten oder Leistung überwachen können, bestimmt er mit (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG) – ein Produktivitäts-Dashboard je Mitarbeiter ist ein Kandidat. Bewertet ein KI-System die Leistung von Beschäftigten, ist es ein Hochrisiko-System (Anhang III Nr. 4 Buchst. b KI-VO); die Pflichten dafür gelten laut Art. 113 KI-VO i. d. F. der Verordnung (EU) 2026/1744 ab dem 2. Dezember 2027.

Vom Zahlenlieferanten zum Gegenleser: was sich für Controller ändert

Was wegfällt, ist Tipp- und Formulierarbeit. Wichtiger wird: wissen, woher eine Zahl kommt, erkennen, wann ein Kommentar plausibel klingt und trotzdem falsch ist, und erklären, was hinter einer Abweichung steckt. Der Fehler im Materialbeispiel fällt nur auf, wer Volumen- und Verbrauchseffekt trennen kann.

Neu dazu kommen: Prompt-Vorlagen pflegen wie Berichtsvorlagen, festhalten, welcher Schritt mit welchem Werkzeug läuft, und die Prüfmatrix im Team durchsetzen. Fangt mit einem einzigen Bericht an, meist der Monatskommentierung, und messt die Dauer vorher und nachher. Den Rahmen für die Einführung liefert der 90-Tage-Fahrplan zur KI-Einführung.

Art. 4 der KI-Verordnung verlangt in der Fassung der Verordnung (EU) 2026/1744, dass Anbieter und Betreiber „Maßnahmen ergreifen“, um die KI-Kompetenz ihres Personals zu unterstützen (Wortlaut). Ein bestimmtes Niveau oder Zertifikat ist nicht vorgeschrieben, ein eigener Bußgeldtatbestand besteht nicht. Wichtiger ist der praktische Grund: Wer KI-Kommentare freigibt, muss wissen, wo sie danebenliegen. Wo diese Kompetenz fehlt, zeigt eine Qualifikationsmatrix mit KI als eigener Zeile.

QCG-Förderung: Betriebsgröße und Alter entscheiden über den Eigenanteil

Oft reicht eine gründlich qualifizierte Person aus Controlling oder kaufmännischer Leitung, die Vorlagen und Prüfregeln für alle aufbaut. Die Agentur für Arbeit kann das über das Qualifizierungschancengesetz fördern (§ 82 SGB III):

Die dritte Zeile ist für Controlling-Teams oft entscheidend: In Betrieben unter 500 Beschäftigten soll die Kostenbeteiligung des Arbeitgebers entfallen, wenn die Person bei Beginn mindestens 45 Jahre alt oder schwerbehindert ist (§ 82 Abs. 2 SGB III). Erfahrene Controller sind damit oft die am stärksten förderfähigen Kandidaten.

Die Voraussetzungen: mehr als 120 Stunden, Inhalte über eine kurze arbeitsplatzbezogene Anpassung hinaus, Berufsabschluss in der Regel mindestens zwei Jahre her, keine Förderung nach § 82 in den letzten zwei Jahren, Träger und Maßnahme nach AZAV zugelassen. Der Antrag muss vor Beginn beim Arbeitgeber-Service liegen. Ob und in welcher Höhe gefördert wird, entscheidet die Agentur für Arbeit im Einzelfall.

Was wir anbieten – und was nicht. Scaly ist ein nach AZAV zugelassener Bildungsträger. „KI-Spezialist im Unternehmen“ (3 Monate) und „KI-Experte im Unternehmen“ (6 Monate) laufen in Vollzeit, online mit Live-Unterricht, und enden mit einem Scaly-Zertifikat. Das ist keine Controller-Ausbildung, sondern KI-Kompetenz – Werkzeuge, Prompts, Prozessautomatisierung, rechtssichere Nutzung -, die die Teilnehmenden auf ihr Berichtswesen übertragen. Der größte Brocken ist die Vollzeit: Die Person fehlt drei oder sechs Monate in einer Abteilung mit festen Abschlussterminen. Der Zuschuss federt die Lohnkosten ab, die Vertretung plant ihr selbst.

Häufige Fragen

Benedikt Backhaus – schreibt bei Scaly über KI-Tools, neue Modelle und aktuelle Entwicklungen rund um künstliche Intelligenz. Er beobachtet die KI-Szene laufend und ordnet ein, was neue Releases praktisch bedeuten – ehrlich und ohne Hype. Einschätzung, keine Rechtsberatung. Benedikt auf LinkedIn