So lässt sich die KI-Reife im Unternehmen feststellen : Wann ist der richtige Zeitpunkt zur Implementierung – und welche Technologie passt zu welchem Ziel?

Viele Unternehmen haben sich in den letzten Jahren intensiv mit dem Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) auseinandergesetzt. Doch der Weg von der ersten Idee zur praktischen Umsetzung – insbesondere in der Finanzbuchhaltung – kann einige Herausforderungen mit sich bringen. Denn nicht nur die Technologie muss passen, sondern auch der Zeitpunkt, die Strukturen und die Ziele des Unternehmens. Wer strategisch an die Einführung herangeht, kann von Automatisierung, schnelleren und fundierteren Entscheidungsprozessen sowie höherer Effizienz profitieren. Doch wie erkennt man, ob der eigene Betrieb bereit ist? Und welche Art von KI bringt tatsächlich den größten Mehrwert?

Ist mein Unternehmen bereit für KI? Voraussetzungen erkennen und schaffen

Ob ein Unternehmen bereit ist, Künstliche Intelligenz produktiv einzusetzen, hängt von mehreren Faktoren ab – organisatorischen ebenso wie technischen und kulturellen. In der Praxis spricht man in diesem Zusammenhang oft von der sogenannten KI-Reife. Sie beschreibt den Entwicklungsstand eines Unternehmens in Bezug auf zentrale Voraussetzungen wie digitale Infrastruktur, Datenqualität und die Kompetenzen der Mitarbeitenden. Erst, wenn diese Grundlagen geschaffen wurden, lässt sich das volle Potenzial der Technologie erschließen.

Besonders in der Finanzabteilung, wo große Mengen strukturierter Daten anfallen, bietet KI enormes Potenzial. Gleichzeitig übernimmt die Abteilung eine aktive Rolle dabei, Anforderungen zu definieren, Daten zu bewerten und die Integration neuer Systeme zu begleiten.

Generative oder prädiktive KI? Die passende Technologie zur Zielsetzung

Sind die strukturellen Voraussetzungen geschaffen, stellt sich die Frage nach der richtigen Technologie. Zwei Ansätze haben sich in der Praxis besonders bewährt:

Generative KI erstellt auf Basis großer Datenmengen neue Inhalte. In Unternehmenskontexten kann sie etwa eingesetzt werden für:

• automatische Report-Kommentare und Textzusammenfassungen
• Beantwortung interner Anfragen über Chatbots
• Erstellung von Standardtexten für Kommunikation oder Controlling

Prädiktive KI hingegen analysiert historische Daten, um zukünftige Entwicklungen zu prognostizieren. Ihre Stärken liegen u. a. in:

• der Liquiditäts- und Budgetplanung
• dem frühzeitigen Erkennen von Risiken oder Unregelmäßigkeiten
• der automatisierten Bewertung von Ausgabenmustern

Besonders effektiv ist oft die Kombination beider Technologien: Während prädiktive KI zuverlässige Analysen liefert, übersetzt generative KI diese in nutzbare Ergebnisse – schnell, verständlich und im richtigen Format.

Neue Rollen und Verantwortlichkeiten im Unternehmen

Die Einführung von KI verändert die Abläufe und Aufgaben in vielen Bereichen. Mitarbeitende, die bisher vor allem operativ tätig waren, übernehmen zunehmend Steuerungs- und Analysefunktionen. Gleichzeitig müssen vorhandene Workflows auf ihre Kompatibilität mit KI-Systemen geprüft und gegebenenfalls angepasst werden.

Wesentlich für den Erfolg ist, dass Mitarbeitende frühzeitig eingebunden, geschult und qualifiziert werden. Nicht nur, um Unsicherheiten zu vermeiden, sondern auch, um neue Tools gezielt in den Arbeitsalltag zu integrieren und ihre Funktionen effizient zu nutzen.

Fazit: Jetzt ist die Zeit für konkrete Projekte

Künstliche Intelligenz ist längst mehr als ein Zukunftsthema – sie wird zunehmend zum integralen Bestandteil moderner Unternehmensprozesse. Doch der Erfolg hängt entscheidend davon ab, ob die Voraussetzungen stimmen. Eine strukturierte Selbsteinschätzung kann helfen, die eigene KI-Reife realistisch zu bewerten und sinnvolle nächste Schritte zu definieren.

Zentrale Kriterien

• Das Ziel der KI-Einführung ist klar definiert.
• Die Prozesse, in denen KI eingesetzt werden soll, sind identifiziert.
• Die Methode und die Ziele werden den Mitarbeitenden offen kommuniziert.
• Mitarbeitende werden falls nötig für die neuen Anforderungen geschult.
• Die Rentabilität der Lösung lässt sich berechnen.
• Die erhobenen Daten sind korrekt, repräsentativ und ausreichend.
• Die KI lässt sich in das existierende Business-Modell integrieren.
• Die digitale Infrastruktur ist für den Einsatz geeignet.
• Fortschritt und Zielerreichung sind messbar.

Wer heute die richtigen Weichen stellt, kann das Potenzial von KI gezielt und nachhaltig nutzen.