Wir bauen eines der führenden Ökosysteme für KI im Controlling. Auf eurer Datenbasis, mit Audit-Log und Berechtigungssteuerung. Erstgespräch in 30 Minuten.
Drei Engpässe, die sich in den meisten Finanzabteilungen wiederholen. Genau hier setzen unsere KI im Controlling von Blue Bee an.
Zwei bis drei Vollzeit-Wochen pro Zyklus, gebunden in Excel-Schleifen und manueller Konsolidierung.
Abweichungen werden erst im Monatsabschluss sichtbar. Ursachen sind dann nur noch schwer rekonstruierbar.
Zahlen stehen, Kommentare fehlen. Jeder Manager fragt dasselbe. Das Controlling antwortet jedem einzeln.
Vier spezialisierte Agenten, eine gemeinsame Datenbasis. Daten, Modelle und Governance an einem Ort. So entsteht ein KI-gestütztes Controlling, das in der Praxis trägt.
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.
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.
Sie haben in Controlling-Projekten den schnellsten Wirkungsnachweis. Weitere KI-Agenten kommen, sobald die Basis steht.
Drei Projekte, drei Zahlen. Echte Daten, echte Ergebnisse.
Vier Schritte zum ersten produktiven KI-Agenten. Pro Schritt klare Ergebnisse, klare Übergaben. Kein Vendor-Lock-in.
Wir binden uns an dein Ergebnis. So konzipieren und betreiben wir jeden Agenten.
KI im Controlling umfasst alle Anwendungen, in denen künstliche Intelligenz eigenständig Aufgaben im Finanzcontrolling übernimmt. Das reicht von Forecasts über Anomalie-Erkennung bis zu automatischen Report-Kommentaren. Ein KI-Agent ist die spezialisierte Form: eine Software, die selbstständig eine konkrete Aufgabe übernimmt. Anders als ein Dashboard liefert sie nicht nur Zahlen, sondern Prognosen, Erklärungen und Handlungsvorschläge.
KI im Controlling auf eurer Datenbasis ist etwas anderes als ein Allzweck-Chatbot. ChatGPT und Copilot haben keinen Zugriff auf eure Cubes, Plan-Ist-Daten oder Konsolidierungslogik. Unsere Agenten arbeiten direkt auf euren Strukturen, mit Berechtigungssteuerung und Audit-Log. Sie kennen eure Reporting-Sprache. Sie sind keine Antwortmaschine, sondern Teil eures Controlling-Systems.
Drei Indikatoren. Erstens: Eure Forecasts brauchen länger als zwei Wochen pro Zyklus. Zweitens: Ihr habt mehr als drei zentrale KPIs, die täglich oder wöchentlich überwacht werden müssen. Drittens: Mindestens 30 Prozent der Anfragen an euer Controlling sind Wiederholungsfragen. Wenn zwei dieser drei Punkte zutreffen, gibt es einen klaren Hebel. Wenn alle drei zutreffen, ist KI eine der besten Investitionen, die ihr im Controlling treffen könnt.
Drei Dinge passieren typischerweise, wenn ihr KI im Controlling weiter aufschiebt. Erstens: Eure Forecasts werden ungenauer, weil Wettbewerber mit besseren Modellen arbeiten und ihre Entscheidungen schneller treffen. Zweitens: Eure Controlling-Mannschaft bindet weiterhin 30 bis 40 Prozent ihrer Zeit in Routine, statt in Analyse. Drittens: Wer KI im Controlling nicht jetzt einführt, holt das in 18 bis 24 Monaten unter Druck nach. Und Druck ist der teuerste Modus für eine KI-Einführung.
Das ist die häufigste Geschichte, die wir in Erstgesprächen hören. Drei Gründe, warum Piloten einschlafen. Erster Grund: zu viele Use Cases gleichzeitig. Wir starten bewusst mit einem Agenten. Zweiter Grund: keine Übergabe ans Tagesgeschäft. Bei uns ist die Produktiv-Schaltung Teil der 90 Tage, nicht Folgeprojekt. Dritter Grund: kein Owner im Controlling. Wir definieren in Woche 1, wer auf eurer Seite die Verantwortung übernimmt. Ohne Owner kein Start.
Nein. Eure Daten müssen nicht perfekt sein, bevor wir starten. Im Gegenteil: Der Datenqualitäts-Agent ist genau für das Gegenteil gebaut. Er findet Lücken, Inkonsistenzen und doppelte Sätze in eurem Bestand. Wer wartet, bis die Daten sauber sind, wartet ewig. Pragmatisch ist es so: Wir starten mit dem Agenten, der zu eurer aktuellen Datenlage passt. Während er läuft, identifiziert er die Datenpunkte, die ihr verbessern solltet. Datenqualität wird ein Nebenprodukt, kein Voraus-Projekt.
Der erste produktive Agent läuft nach 90 Tagen. Discovery 2 Wochen, Pilot 6 Wochen, Produktiv-Schaltung 4 Wochen. Skalierung auf weitere Agenten erfolgt danach iterativ. Die genaue Timeline hängt von Datenlage und IT-Verfügbarkeit ab. Im Erstgespräch geben wir eine konkrete Einschätzung für deinen Fall.
Pilotprojekte starten ab 20.000 Euro, je nach Datenmodell und Use Case. Discovery, Pilot-Bau und Produktiv-Schaltung sind enthalten. Im Erstgespräch geben wir dir eine konkrete Einordnung für deinen Fall, inklusive Aufwand und ROI.
Alle Agenten laufen in eurer Umgebung oder eurer Cloud-Instanz. Daten verlassen eure Infrastruktur nicht. Wir arbeiten DSGVO-konform und mit Berechtigungssteuerung aus eurem Bestand. Audit-Logs dokumentieren jede Aktion des Agenten. Externe LLM-Provider werden nur eingebunden, wenn ihr es explizit wollt, und dann mit klaren Datenflussvereinbarungen.
Jeder Agent ist auditierbar. Du siehst, welche Daten er genutzt, welche Annahmen er getroffen und welches Ergebnis er erzeugt hat. Bei Abweichungen kannst du eingreifen und die Logik anpassen. Kein Black-Box-Betrieb. Kritische Outputs gehen vor Veröffentlichung durch eine menschliche Freigabe.
Drei Punkte. Erstens: Wir sind plattformunabhängig. Wir verkaufen euch nicht die Plattform, die wir vermitteln, sondern die Lösung, die zu euren Daten passt. Zweitens: Wir spezialisieren auf Finanzcontrolling, nicht auf KI im Allgemeinen. Wir kennen die Cubes, die Konsolidierungslogiken, die Reporting-Strukturen. Drittens: Wir liefern produktiv in 90 Tagen, nicht im Pilotbetrieb über sechs Monate.
Drei Schritte. Erstens: Buch ein Erstgespräch, idealerweise zusammen mit einem Controlling-Kollegen, der die Datenmodelle kennt. Du kommst mit zwei bis drei realen Schmerzpunkten ins Gespräch, wir liefern danach schriftlich eine Einschätzung mit Aufwand und ROI. Zweitens: Diese schriftliche Einschätzung ist dein Pitch-Material für den internen Genehmigungsprozess. Pragmatisch formuliert, ohne Marketing-Sprache. Drittens: Falls eure Geschäftsführung KI-skeptisch ist, kommen wir gerne in einen Termin mit euch, ohne Verkaufsdruck. Wir antworten technisch, ihr argumentiert strategisch.
Buch dir 30 Minuten. Bring zwei Dinge mit: einen konkreten Schmerzpunkt aus deinem Controlling und einen anonymisierten Auszug eurer Daten, idealerweise einer eurer Standard-Reports. Wir zeigen dir live, wie ein Agent diesen Schmerzpunkt angreifen würde, an deinen echten Daten. Keine PowerPoint, kein Pitch. Wenn dir gefällt, was du siehst, reden wir über Aufwand und Roadmap. Wenn nicht, hast du 30 Minuten KI-Praxis investiert, was eh nützlich ist.
