Möge der Bot mit dir sein - Controlling im Zeitalter des Cyber-Kollegen

Manche Entwicklungen kündigen sich leise an. Die KI dagegen? Die steht plötzlich im Flur, nickt höflich und hat schon die ersten vier Forecasts fertig – inklusive Szenarioanalyse, Bewertungsmodell und automatisiertem Präsentationslayout. Und während wir noch den Passwortmanager suchen, hat ChatGPT schon den nächsten Monatsbericht optimiert. Willkommen im Zeitalter des Cybernetic Teammate – des kybernetischen Teammitglieds. Eine aktuelle Studie der Harvard Business School zeigt, wie KI nicht nur Tools liefert, sondern beginnt, Teamrollen zu übernehmen. Auch – oder gerade – im Controlling.

Die Studie: Wenn Algorithmen mehr mitdenken als Kollegen

Die Ausgangslage: 776 Fachkräfte bei Procter & Gamble werden in vier Gruppen aufgeteilt. Einige arbeiten allein, andere zu zweit. Wieder andere bekommen Unterstützung von ChatGPT – dem KI-basierten Assistenten aus dem Hause OpenAI. Das Ergebnis? Ernüchternd für menschliche Teamarbeit. Und elektrisierend für alle, die im Controlling auf bessere Performance hoffen: Einzelpersonen, die mit ChatGPT arbeiteten, kamen auf vergleichbar gute – teils bessere – Ergebnisse als klassische Zweierteams. Und das nicht nur bei Geschwindigkeit (Abb. 1), sondern auch bei durchschnittlicher Lösungsqualität (Abb. 2) und emotionaler Resilienz (Abb. 3). Fazit der Forschenden: ChatGPT agiert wie ein Teammitglied, das hilft, denkt, Feedback gibt – und dabei niemals nörgelt, Pausen macht oder seine Kamera im Zoom ausschaltet.

Controller: Bitte nicht durch KI ersetzen – noch nicht!

Was heißt das für das Controlling? Einiges. Und nicht alles ist bequem. Wenn eine Einzelperson mit KI auf Augenhöhe mit einem funktionierenden Team arbeiten kann, dann muss sich das Controlling-Team fragen:

• Ist unsere Arbeit methodisch sauber – oder einfach nur historisch gewachsen?
• Brauchen wir fünf Freigabeschleifen – oder reicht ein ChatGPT-Vorschlag plus menschliche Prüfung?
• Ist unsere Teamkommunikation produktiv – oder eher das Geräusch der Kaffeemaschine?

Das klingt hart, ist aber eine Chance. Denn die Studie zeigt auch: KI verbessert nicht nur Ergebnisse – sie verbessert auch Stimmungen. Ja, richtig gelesen. Die mit KI arbeitenden Menschen fühlten sich weniger gestresst, mehr eingebunden, kreativer. Mög­liche Erklärung: Die KI urteilt nicht. Sie lacht nicht über dumme Ideen. Sie rollt nicht mit den Augen, wenn jemand Unkostenstruktur sagt. Sie fragt – und das gleich mehrfach – nach. Und sie schlägt dann den Begriff Kostenstruktur hoffentlich vor.

Schluss mit Silos: GPT denkt funktionsübergreifend

Besonders spannend: KI scheint – im Gegensatz zu uns Menschen – keine funktionale Heimat zu haben. Während ein Marketingmensch in der klassischen Gruppendiskus­sion natürlich eine marketinggetriebene ­Lösung vorschlägt, liefert GPT oft einen überraschend ausgewogenen Vorschlag. Warum? Weil es auf Daten und Gewichtungen hört – nicht auf Positionen und Budgetkämpfe. Im Controlling kann das eine kleine Revolution auslösen: Wer die KI sauber füttert, bekommt keine Controller-Sicht, sondern eine echte Perspektivenfusion – inklusive Supply Chain, HR, Finance und ESG in einem und auch noch aus Deutschland, USA, China, Nordpol- und Südpolperspektive. Das bedeutet: Die KI kann helfen, das zu tun, was im Controlling seit Jahren auf jedem Slide steht, aber selten gelingt – integriert denken und handeln.

Achtung, das wird auch unbequem

Doch wo viel Licht, da blendet es auch. Denn die KI stellt unbequeme Fragen: Warum dauert das Reporting so lange, wenn GPT es in 30 Sekunden machen kann? Wieso braucht es drei Feedbackrunden, wenn GPT auf Anhieb eine konsistente Argumentation liefert? Und: Wofür genau war nochmal das dreistündige Monatsabschluss-Meeting? Natürlich bleibt die Qualität menschlicher Kontrolle und Kontextbewertung unerreicht. Noch. Aber die Studie zeigt klar: Wer sich nicht mit der KI ergänzt, wird durch sie ersetzt – nicht aus Bosheit, sondern aus Effizienz.

Fazit: Controller der Zukunft – Sparringspartner, nicht Excel-Kosmetiker

Die Rolle des Controllers verschiebt sich. Vom Zahlenabwickler zum Denkanstoßgeber. Von der Berichtsmaschine zum Dialogpartner – für Mensch und Maschine. KI kann repetitive Aufgaben übernehmen, Routinen automatisieren, Zusammenfassungen erstellen. Aber das Controlling bleibt dann relevant, wenn es:

• Kritisch fragt, ob die Vorschläge in den Unternehmenskontext passen.
• Verantwortlich priorisiert, was wirklich relevant ist – und nicht nur PowerPoint-Schmuck.
• Empathisch kommuniziert, wie Zahlen zu Handlungen werden.

Oder anders gesagt: Die Controllerin der Zukunft spricht fließend DAX – aber auch GPT. Sie erkennt Plausibilität nicht nur an der Zahl, sondern am Kontext. Und sie weiß, dass ein KI-Modell kein Bauchgefühl hat – aber dafür eine Rechenpower, die jede Excel-Tabelle neidisch macht.

Haben wir Controller früher Excel-Versionen von Mitarbeitenden überprüft, so machen wir das jetzt natürlich auch, wenn uns unsere KI Vorschläge unterbreitet. Genauso kritisch. Am besten eignet sich hier folgender Prompt:

Du bist ein erfahrener Wirtschaftsprüfer mit kritischem Blick. Analysiere die hochgeladene Datei umfassend. Gehe bitte systematisch wie in einer Abschlussprüfung vor:

 

1. Daten verifizieren. Formale Prüfung:

• Sind alle Tabellen konsistent benannt?
• Gibt es versteckte Blätter, leere Spalten/Zeilen oder ungewöhnliche Formatierungen?
• Prüfe auf fehlerhafte Formeln, inkonsistente Zellbezüge oder hart eingetragene Werte in Berechnungen. Gehe auf die Ursprungsquellen und Links. Fasse diese in einem Satz zusammen und prüfe dann erneut, ob die Daten daher auch stammen und ob es sie gibt.

2. Daten verifizieren. Inhaltliche Prüfung:

• Sind die Summen, Zwischensummen und Durchschnittswerte korrekt berechnet?
• Gibt es Abweichungen zwischen Soll- und Ist-­Werten?
• Finde auffällige Ausreißer, ungewöhnliche Trends oder unlogische Werte.

3. Zeige Daten. Plausibilitätscheck:

• Stimmen die Daten mit typischen Branchen­benchmarks oder Erwartungswerten überein?
• Sind zeitliche Reihenfolgen (Monate, Jahre) lückenlos und sinnvoll?
• Gibt es Doppelerfassungen oder fehlende Werte?
• Gibt es die Daten auch wirklich? Prüfe dies, indem du auf die Ursprungsdateien gehst und die Her­leitung prüfst.

4. Risikoorientierte Prüfung:

• Wo bestehen die größten Risiken für fehlerhafte oder manipulierte Daten?
• Welche Kennzahlen sollten besonders hinterfragt werden?

5. Commentaries. Bericht:

• Fasse die wichtigsten Feststellungen prägnant zusammen.
• Hebe besonders kritische Punkte hervor.

Gib konkrete Verbesserungsvorschläge für die Datenqualität.

Epilog: Der Controller bleibt – aber anders

Nein, GPTs nehmen uns (noch) nicht den Job weg. Aber sie verändern ihn. Und das ist gut so. Denn ehrlich gesagt: Wer wollte schon immer der Mensch sein, der im 54. Sheet nach einem Kommafehler sucht, während ein Algorithmus längst das nächste Szenario plant? Und welche Bots empfehle ich? GPTs von ChatGPT in der Bezahlversion, Agenten von Microsoft 365 mit dem Copiloten oder Räume von Perplexity in der Bezahlversion.

To Go's:

• Jetzt kommen ins Controlling die Bots,
• die machen uns ganz schön flott und
• Controlling rockt deine Woche!

Das könnte Sie auch interessieren:

KI trifft auf Planung – Wie schnell wird die Planung mit KI besser?

Die KPI-Bibel 2.0 mit KI: Schneller zum Kennzahlen-Glossar