KI im Controlling: Beispiele aus echten Projekten

Viele Controlling-Teams beschäftigen sich mit KI. Wenige haben sie produktiv im Einsatz. Diese fünf Beispiele zeigen, was heute möglich ist. In Umgebungen, die bereits laufen.

Welche KI im Controlling Beispiele funktionieren?

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an der fehlenden Datenbasis oder an zu großen ersten Schritten. Diese fünf Beispiele zeigen, was mit einer strukturierten Grundlage sofort möglich ist.

01
• Planung & Forecast
Automatisierter Rolling Forecast
Bisher: einmal im Monat manuell neue Forecasts erstellen, Dateien zusammenführen, Fehler korrigieren. Jetzt: Das KI-Modell analysiert täglich Istdaten, Saisonalitäten und externe Faktoren und schreibt den aktualisierten Forecast direkt in IBM Planning Analytics zurück. Der Controller sieht morgens den aktuellen Stand.
→ Planungsaufwand bis zu 70 % reduziert, Prognosegenauigkeit messbar gestiegen
02
• Analyse & Wissensmanagement
LLM-gestützte Dokumentenanalyse (RAG)
Planungshandbücher, Prozessdokumentationen, interne Richtlinien, bisher durchsucht, selten schnell gefunden. Mit einem RAG-System stellen Mitarbeiter Fragen in natürlicher Sprache und bekommen präzise Antworten mit Quellenangabe. Das Modell sucht automatisch in den hinterlegten Dokumenten. Kein manuelles Suchen in PDF-Archiven.
→ Antwortzeit auf interne Fachanfragen von Stunden auf Sekunden
03
• Prozessautomatisierung
KI-Datenparser für Controlling-Quellen
Lieferantenexporte, Bankauszüge, Vertragsanhänge — unterschiedliche Formate, immer manueller Aufwand. Der Parser erkennt die Struktur eingehender Dokumente automatisch, extrahiert die relevanten Werte und überführt sie direkt ins Planungssystem. Was früher Stunden kostete, läuft heute im Hintergrund.
→ Manuelle Datenpflege für standardisierbare Quellen vollständig eliminiert
04
• Reporting & Kommunikation
Automatische Kommentierung von Abweichungen
Monatliche Abschlussberichte brauchen Kommentare. Bisher: Controller sucht manuell nach Treibern, formuliert aus dem Gedächtnis. Jetzt: Das KI-System identifiziert die wesentlichen Abweichungstreiber und formuliert einen strukturierten Kommentarentwurf. Der Controller prüft, ergänzt und gibt frei, statt bei Null anzufangen.
→ Kommentierungszeit im Monatsabschluss halbiert, Berichtsqualität gestiegen
05
• KI-Agent & Live-Auswertung
Claude als Controlling-Assistent — verbunden mit CRM und Planungssystem
Blue Bee Intelligence nutzt Claude direkt verbunden mit dem eigenen CRM (Dynamics 365) und dem Planungssystem Prisma. Fragen wie „Welche Projekte haben im letzten Quartal die Marge verfehlt?" beantwortet Claude in Sekunden — direkt aus den verbundenen Systemen. Kein Export, kein manuelles Reporting, kein Warten. Dieser Anwendungsfall ist nicht geplant. Er läuft heute.
→ Ad-hoc-Auswertungen entstehen im Gespräch statt in stundenlanger Aufbereitung

Unterstützte Technologien & Partner:

Ein Ökosystem für KI im Controlling, kein Insellösung-Stückwerk.

Vier spezialisierte Agenten, eine gemeinsame Datenbasis. Daten, Modelle und Governance an einem Ort. So entsteht ein KI-gestütztes Controlling, das in der Praxis trägt.

[GRAFIK EINFÜGEN]

TECHNOLOGIEUNABHÄNGIG

Wir sind stolz darauf, in der Lage zu sein, Projekte auf Basis verschiedener BI-Technologien und Plattformen umzusetzen. Unser Ansatz ist anpassungsfähig und flexibel. Dadurch können wir Ihre spezifischen Anforderungen erfüllen – unabhängig von der eingesetzten BI-Lösung.

LANGFRISTIGER NUTZEN

Bei BI2run betrachten wir Kundenprojekte nicht als kurzfristige Aufgaben, sondern als langfristige Investitionen in den Erfolg Ihres Unternehmens. Unser Ziel ist es, nicht nur erfolgreiche Projekte zu realisieren, sondern auch sicherzustellen, dass die von uns entwickelten Lösungen Ihrem Unternehmen langfristigen Nutzen und Wettbewerbsvorteile bieten.

Wie sieht der Einstieg in KI im Controlling aus?

Kein Big-Bang-Projekt. Wir starten mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall, messen die Ergebnisse und erweitern dann schrittweise.

1
Welcher Prozess bringt den schnellsten Nutzen?
In einem ersten Gespräch analysieren wir gemeinsam, welcher Controlling-Prozess die meiste Zeit kostet und gleichzeitig eine gute Datenbasis hat. Das bestimmt den Startpunkt.
2
Pilotprojekt: produktiv in 4–8 Wochen
Wir bauen den ersten produktiven KI-Einsatz für genau diesen Prozess. Keine monatelange Konzeptphase. Erste messbare Ergebnisse innerhalb von zwei Monaten — oder wir besprechen, warum nicht.
3
Rollout und laufender Betrieb
Was funktioniert, wird ausgebaut. Blue Bee Intelligence begleitet den Betrieb im Rahmen der BI Managed Services — kein einmaliges Projekt, das danach ohne Betreuung läuft.

Was Unternehmen zu KI im Controlling Beispiele fragen?

Die wichtigste Voraussetzung ist eine strukturierte, zentrale Datenbasis. Unternehmen mit IBM Planning Analytics sind gut aufgestellt. Wer noch mit verteilten Excel-Dateien arbeitet, sollte zuerst die Datenbasis konsolidieren — KI verstärkt das, was vorhanden ist, sie ersetzt keine fehlende Grundlage.

Ein fokussiertes Pilotprojekt ist bei Blue Bee Intelligence in 4 bis 8 Wochen produktiv. Wir starten mit einem klar abgegrenzten Prozess. Keine monatelange Konzeptphase — erste messbare Ergebnisse, bevor der Aufwand weiter steigt.

Nein. KI übernimmt repetitive, datengetriebene Aufgaben. Interpretation, strategische Einordnung und Entscheidungen unter Unsicherheit bleiben die Domäne des Controllers. In der Praxis gewinnen Controlling-Teams mit KI-Unterstützung Zeit für genau diese Aufgaben.

 

Nein. Die KI-Lösungen von Blue Bee Intelligence bauen auf der bestehenden Infrastruktur auf — IBM Planning Analytics, ERP, CRM. Kein Systemwechsel, sondern eine gezielte Erweiterung dessen, was bereits funktioniert.

Ein fokussiertes Pilotprojekt ist bei Blue Bee Intelligence in 4 bis 8 Wochen produktiv. Wir starten mit einem klar abgegrenzten Prozess. Keine monatelange Konzeptphase — erste messbare Ergebnisse, bevor der Aufwand weiter steigt.

Unternehmen ab ca. 200 Mitarbeitenden mit einem strukturierten Controlling und einem zentralen BI-System profitieren am schnellsten. Kleinere Teams mit überschaubarer Planung brauchen KI oft noch nicht — das sagen wir im Erstgespräch auch direkt.

Das hängt vom Anwendungsfall und der bestehenden Infrastruktur ab. In einem ersten Gespräch analysieren wir die Ausgangssituation und geben eine realistische Einschätzung — bevor irgendwelche Zahlen auf dem Tisch liegen.

Welches Beispiel passt zu Deiner Situation?
In einem ersten Gespräch analysieren wir gemeinsam, welcher KI-Anwendungsfall für deine Controlling-Umgebung Sinn macht. Kein Standardpitch, keine Verpflichtung. 

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