KI & Data Agents: Was bleibt vom Controlling, wie wir es kennen?

Steffen Weiler - 06.08.2025 Die Diskussion um die Rolle von Künstlicher Intelligenz im Controlling ist längst keine Zukunftsdebatte mehr. KI-gestützte Systeme, insbesondere autonome Data Agents, sind auf dem Vormarsch – mit tiefgreifenden Auswirkungen auf Aufgabenprofile, Prozesse und Verantwortlichkeiten. Vergangene Woche habe ich beim Internationalen Controller Verein mit über 20 Kolleg:innen genau darüber gesprochen: Wie verändern KI und Data Agents unsere Rolle im Controlling auf struktureller, fachlicher und ethnischer Ebene? In diesem Beitrag möchte ich die wichtigsten Erkenntnisse zusammenfassen. Und zugleich zeigen, warum Controlling vor einer der größten Transformationen der letzten Jahrzehnte steht.

Von Automatisierung zu Autonomie: Was Data Agents wirklich leisten

Der Begriff „KI-Agent“ ist schnell gesagt – aber was unterscheidet ihn konkret von klassischen KI-Modellen? Während ein System wie ChatGPT eine konkrete Anfrage verarbeitet und eine direkte Antwort generiert, verfolgen Data Agents ein übergeordnetes Ziel. Sie beschaffen eigenständig Daten, analysieren sie, bewerten Ergebnisse im Kontext und leiten – wenn nötig – direkt Maßnahmen ein. Robotic Process Automation (RPA) basiert auf klaren Regeln: „Wenn A, dann B“. KI-Agents dagegen lernen, passen sich an und treffen Entscheidungen auch in unstrukturierten Situationen. Sie agieren eher wie ein digitaler Kollege – nicht wie ein Makro mit Wenn-Dann-Ketten. Kurz: Data Agents handeln. Nicht reaktiv – sondern proaktiv.Damit entstehen völlig neue Potenziale in der Steuerung. Aber auch neue Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Governance.

Wie verändern KI und Data Agents unsere Rolle im Controlling auf struktureller, fachlicher und ethnischer Ebene? In diesem Beitrag möchte ich die wichtigsten Erkenntnisse zusammenfassen. Und zugleich zeigen, warum Controlling vor einer der größten Transformationen der letzten Jahrzehnte steht. ________________________

Warum das Controlling kein Standard-Anwendungsfall ist

Die Integration von KI-Agenten im Controlling ist anspruchsvoller als in vielen anderen Funktionsbereichen. Das liegt weniger an der Technologie – sondern an den Anforderungen der Domäne:

1. Hohe Kritikalität von Fehlern Controlling beeinflusst Budgets, Forecasts und strategische Entscheidungen.

2. Strenge Compliance-Vorgaben Entscheidungen müssen auditierbar, erklärbar und revisionssicher sein.

3. Datenabhängigkeit Ohne saubere Datenbasis keine fundierten Analysen – „Shit in, shit out“ gilt auch für Agents.

4. Haftungsfragen Trotz Automatisierung bleibt der Mensch verantwortlich. Wer haftet bei Fehlprognosen?

5. Fehlende Kontextintelligenz Erfahrungswissen, politische Dynamiken und implizite Erwartungen sind (noch) schwer modellierbar.

Die Integration von KI-Agenten ist hier anspruchsvoller

Diese fünf Use Cases funktionieren heute schon

Trotz aller Hürden gibt es bereits heute konkrete Anwendungsfelder im Controlling, in denen Data Agents echten Mehrwert liefern:

1. Routineaufgaben automatisieren Tägliche Reports, Abweichungsanalysen, KPI-Vergleiche – vollständig automatisiert, inklusive Handlungsempfehlung.

2. Kritische Kennzahlen permanent überwachen Agents analysieren KPIs kontinuierlich, erkennen Abweichungen in Echtzeit – und stoßen Folgeaktionen automatisiert an.

3. Proaktive Entscheidungsunterstützung Agents schlagen auf Basis von Daten Mustern Maßnahmen vor – priorisiert, fundiert, nachvollziehbar.

4. Self-Service-Analysen ermöglichen Stakeholder können per natürlicher Sprache Fragen stellen – der Agent liefert direkt visualisierte Antworten oder Reports.

5. Forecasts & Simulationen beschleunigen Was-wäre-wenn-Szenarien, Simulationen und Echtzeit-Anpassungen lassen sich mit mehreren Agenten orchestrieren – wie ein digitales Steering Committee.

Es wird Zeit für ein neues Rollenverständnis

Die Rolle des Controllers im Wandel

Was bleibt vom klassischen Controlling? In Zukunft wird weniger Zeit für Datensammlung, -aufbereitung und -prüfung benötigt. Dafür rückt die Rolle des Controllers als Entscheidungsmoderator stärker in den Fokus. Damit hätte man mehr Interpretation statt Selektion, mehr Governance statt Reporting und mehr Kontextverständnis statt Kennzahlenverwaltung – um hier ein paar konkrete Beispiele dieser distinktiven Rollenverschiebung aufzuführen. ________________________

Neue Anforderungen an Skills & Denkweise

Controller:innen benötigen künftig nicht nur analytische Fähigkeiten – sondern auch ein grundlegendes Verständnis für:

Prompt Engineering
Data Literacy & Datenmodellierung
Explainable AI & Compliance
KI-Systemarchitekturen & Interoperabilität

Wer diesen Wandel aktiv mitgestaltet, bleibt relevant. Wer sich nur auf klassische Tools verlässt, wird langfristig ersetzt – nicht durch die KI selbst, sondern durch Kolleg:innen, die sie besser nutzen.

Fazit: Es geht nicht um Technik – es geht um Verantwortung

KI und Data Agents eröffnen enorme Chancen im Controlling. Doch sie verändern auch den Anspruch an unser Rollenverständnis.Jetzt ist die Zeit, sich mit den strategischen, ethischen und organisatorischen Implikationen auseinanderzusetzen – und eigene Kompetenzen weiterzuentwickeln. Denn KI ersetzt keine Menschen. Sie ersetzt Aufgaben.Wer das versteht, sichert sich auch in Zukunft eine zentrale Rolle in der Unternehmenssteuerung.

Was denkst du?Wird KI das Controlling befreien, verändern – oder ablösen?👉 Teile diesen Beitrag mit Kolleg:innen, die sich ebenfalls mit der Zukunft des Controllings beschäftigen. Dieser Artikel basiert auf über zehn Jahren Erfahrung in Business Intelligence und Data Analytics. Für weitere BI-Insights und praktische Tipps folge mir auf LinkedIn oder höre den Daten zu Taten Podcast auf Spotify. Im Podcast findest du die besten Experten rund um das Thema Power BI und Datenanalysen. 👉 Hier kommst du zur Folge: Folge 5 - KI Data Agents - Das Ende de Controllings wie wir es kennen

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