Zahlen haben wir genug. Aber verstehen wir sie auch?
Stellen wir uns eine Führungskraft vor, die jeden Montag ihren Controllingbericht öffnet.
Vor ihr liegen Tabellen, Diagramme und Kennzahlen. Das Budget ist zu 72 Prozent ausgeschöpft. Die Personalkosten liegen innerhalb des Plans. Die Überstunden sind gegenüber dem Vorjahr gestiegen.
Alles sauber aufbereitet. Vielleicht sogar mit einer Ampel versehen. Grün bedeutet gut. Rot bedeutet schlecht. Aber stimmt das überhaupt?
Was sagt uns eine Budgetausschöpfung von 72 Prozent, wenn wir nicht wissen, welche Ausgaben in den kommenden Monaten noch anstehen? Was bedeutet ein Anstieg der Überstunden, wenn gleichzeitig mehrere größere Projekte oder Veranstaltungen vorbereitet werden?
Und ist eine niedrige Budgetausschöpfung tatsächlich positiv, wenn dadurch wichtige Vorhaben nicht rechtzeitig umgesetzt werden?
Ein Dashboard zeigt uns, was passiert ist. Ein intelligentes Controlling hilft uns zu verstehen, warum es passiert ist und was wir daraus machen sollten.
Die KI als Gesprächspartner
Genau hier beginnt für mich eine interessante Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und künstlicher Intelligenz.
Ich möchte nicht einfach eine KI, die meine Excel-Tabelle zusammenfasst. Ich möchte mit ihr diskutieren.
Nehmen wir an, ich öffne mein Dashboard und frage: „Was fällt dir bei unseren Zahlen auf?“
Die KI erkennt beispielsweise, dass der Personalaufwand weitgehend dem Plan entspricht, die Überstunden jedoch deutlich stärker steigen als erwartet.
Sie könnte zurückfragen: „Ist dieser Anstieg durch geplante Aktivitäten erklärbar, oder deutet er auf ein strukturelles Problem hin?“
Damit verändert sich die Qualität unserer Arbeit. Wir betrachten nicht mehr nur einzelne Zahlen, sondern beginnen, Zusammenhänge zu untersuchen.
Vielleicht stellen wir fest, dass der Anstieg der Überstunden mit einer intensiven Übungsphase zusammenhängt. Vielleicht erkennen wir aber auch, dass bestimmte Organisationseinheiten dauerhaft zu wenig Personal haben.
Die Zahlen sind dieselben. Unser Verständnis ist ein anderes.
Vom Rückblick zur Vorausschau
Klassisches Reporting konzentriert sich häufig auf die Vergangenheit. Wie viel haben wir ausgegeben? Wie hoch waren unsere Kosten? Wie entwickeln sich unsere Kennzahlen?
Für die Führung sind jedoch andere Fragen mindestens genauso wichtig:
Welche Verpflichtungen bestehen bereits?
Welche Übungen, Projekte und Maßnahmen sind noch geplant?
Welche finanziellen Auswirkungen werden sie haben?
Welche Personalressourcen werden benötigt?
Wo könnten Engpässe entstehen?
Welche Entscheidungen müssen wir heute treffen?
Ein modernes Dashboard müsste deshalb drei Perspektiven verbinden:
Vergangenheit: Was ist tatsächlich passiert?
Gegenwart: Wo stehen wir unter Berücksichtigung bereits eingegangener Verpflichtungen?
Zukunft: Was wird voraussichtlich passieren, wenn wir unsere aktuellen Planungen umsetzen?
Erst durch diese Verbindung entsteht ein brauchbares Steuerungsinstrument.
Die KI kann dabei helfen, Szenarien zu entwickeln. Was passiert, wenn eine geplante Maßnahme um drei Monate verschoben wird? Wie verändert sich die Budgetprognose, wenn Überstunden weiter steigen? Welche Auswirkungen hätte eine zusätzliche größere Übung?
Dabei ist wichtig: Die KI darf keine Scheingenauigkeit erzeugen. Eine Prognose ist nur so gut wie ihre Daten und Annahmen.
Nicht nur Antworten, sondern Widerspruch
Der größte Mehrwert liegt für mich nicht darin, dass eine KI möglichst schnell Antworten liefert. Sondern darin, dass sie meine Überlegungen hinterfragt.
Angenommen, ich sage: „Unsere Budgetentwicklung sieht gut aus. Wir liegen unter dem geplanten Verbrauch.“
Eine gute KI sollte nicht einfach zustimmen. Sie sollte fragen: „Sind alle geplanten Maßnahmen berücksichtigt? Gibt es bereits Verpflichtungen, die noch nicht zahlungswirksam geworden sind? Welche Projekte wurden möglicherweise verschoben?“
Vielleicht entdecken wir dadurch, dass unser scheinbar positives Ergebnis auf einer verzögerten Umsetzung beruht.
Genau diese Art von Widerspruch brauchen wir. Nicht eine Maschine, die unsere Einschätzung bestätigt, sondern einen Sparringspartner, der hilft, Denkfehler zu erkennen.
Das Dashboard als Teil unseres Dōjō
In unserem Unternehmens-Dōjō verfolgen wir den Ansatz: Learn. Apply. Prove It.
Lernen, anwenden und zeigen, dass wir etwas tatsächlich beherrschen.
Dasselbe Prinzip können wir auf das Controlling übertragen. Wir lernen zunächst, Kennzahlen richtig zu interpretieren. Anschließend wenden wir dieses Wissen auf reale Zahlen an. Schließlich überprüfen wir anhand der tatsächlichen Entwicklung, ob unsere Einschätzungen und Entscheidungen richtig waren.
Ein solches System könnte regelmäßig mit uns folgende Fragen durchgehen: „Was hat sich seit der letzten Auswertung verändert? Welche unserer Prognosen waren falsch? Welche Annahmen müssen wir korrigieren? Wo müssen wir handeln?“
Damit wird Controlling gleichzeitig zu einem Lernprozess. Wir verbessern nicht nur unsere Auswertungen, sondern auch unsere Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen.
Der Mensch bleibt verantwortlich
Eine wesentliche Grenze dürfen wir dabei nicht übersehen.
Die KI kennt nicht automatisch alle organisatorischen, rechtlichen und wirtschaftlichen Zusammenhänge. Sie kann Muster erkennen, Berechnungen durchführen, Hypothesen entwickeln und Alternativen vergleichen.
Aber sie muss wissen, welche Daten zuverlässig sind und welche Informationen fehlen.
Gerade bei sensiblen Unternehmens- oder Verwaltungsdaten müssen außerdem Datenschutz, Vertraulichkeit und geeignete technische Rahmenbedingungen gewährleistet sein.
Deshalb bleibt die fachliche Verantwortung beim Menschen. Die KI unterstützt den Denkprozess. Sie ersetzt weder die Entscheidung noch die Verantwortung.
Fazit: Weniger Zahlenfriedhöfe, mehr Gespräche
Vielleicht liegt die Zukunft des Controllings gar nicht darin, noch mehr Dashboards zu entwickeln. Vielleicht liegt sie darin, die vorhandenen Informationen endlich konsequent zu nutzen.
Ein Dashboard zeigt mir eine Abweichung. Eine KI hilft mir, mögliche Ursachen zu untersuchen. Im gemeinsamen Gespräch entwickeln wir Handlungsalternativen. Und nach einigen Wochen überprüfen wir, ob unsere Entscheidungen die gewünschte Wirkung hatten.
So wird aus einer Excel-Tabelle ein Instrument zur Führung, zum Lernen und zur kontinuierlichen Verbesserung.
Die entscheidende Frage lautet nicht mehr: Was zeigen mir meine Zahlen? Sondern: Was kann ich aus ihnen lernen – und was mache ich jetzt anders?