Was kann KI im (IT-)Controlling?

Künstliche Intelligenz verändert das IT-Controlling grundlegend – von der Automatisierung standardisierter Prozesse bis hin zum Kulturwandel im Unternehmen. Sie gibt CIOs völlig neue Hebel in die Hand, um die unternehmensweite IT zu steuern und zu optimieren. Die Technologie geht dabei weit über einfache Automatisierung hinaus und ermöglicht eine fundamentale Transformation der Controlling-Prozesse. Neben dem Forecasting lässt sich auch der Planungsprozess mit KI-Systemen deutlich effizienter gestalten. Durch ihren Einsatz können Muster und Abnormitäten in Transaktionen, Finanzdaten und Geschäftsberichten gefunden werden und sich Treiber, beispielsweise für die Umsatzplanung, identifizieren lassen.

Wo sollten CIOs beim Einstieg in KI-gestütztes IT-Controlling anfangen?

Der empfohlene Ansatz ist „Start small, scale smart" . Beginnen Sie mit klar abgegrenzten Use Cases wie der automatisierten Kostenkontrolle, Lizenzoptimierung oder der Überwachung von Budgetüberschreitungen. Diese Bereiche bieten schnell messbare Erfolge und schaffen Vertrauen im Unternehmen. Besonders wirkungsvoll sind Machine Learning-Ansätze in der Forecast-Erstellung und Ressourcenplanung, da hier Muster in IT-Kosten und Projektverläufen in Echtzeit erkannt werden können. Sammeln Sie erst Erfahrungen mit diesen pilotbasierten Projekten, bevor Sie KI auf strategische Entscheidungsprozesse ausweiten. Beginnen Sie mit klar abgegrenzten Use Cases wie der automatisierten Kostenkontrolle, Lizenzoptimierung oder der Überwachung von Budgetüberschreitungen. Diese Bereiche bieten schnell messbare Erfolge und schaffen Vertrauen im Unternehmen. Besonders wirkungsvoll sind Machine Learning-Ansätze in der Forecast-Erstellung und Ressourcenplanung, da hier Muster in IT-Kosten und Projektverläufen in Echtzeit erkannt werden können. Sammeln Sie erst Erfahrungen mit diesen pilotbasierten Projekten, bevor Sie KI auf strategische Entscheidungsprozesse ausweiten.

Welche Governance-Strukturen sind für KI im IT-Controlling unbedingt erforderlich?

Erfolgreiche KI-Integration erfordert klare Governance-Strukturen auf mehreren Ebenen. Definieren Sie zunächst eindeutig, wer Entscheidungen auf Basis von KI-Vorschlägen trifft und etablieren Sie hybride Entscheidungsmodelle, die menschliche Expertise mit maschineller Intelligenz kombinieren. Implementieren Sie regelmäßige Audits für Algorithmen und Datenquellen, um Bias-Risiken zu minimieren. Entwickeln Sie KI-Ethik-Richtlinien und setzen Sie auf Explainable AI-Prinzipien für nachvollziehbare Entscheidungen. Besonders wichtig: Stellen Sie sicher, dass Ihr Team über ausreichende „AI Literacy" verfügt – der EU AI-Act verlangt dies explizit von allen Mitarbeitenden, die mit KI in Berührung kommen.

Wie können CIOs sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den rechtlichen Anforderungen entsprechen?

Die Compliance-Anforderungen steigen kontinuierlich. Regulatorische Frameworks wie die EU-KI-Verordnung erfordern spezifische Dokumentations- und Prüfpflichten. Implementieren Sie robuste Kontrollmechanismen, die sowohl technische als auch organisatorische Maßnahmen umfassen. Dazu gehören kontinuierliche Monitoring-Systeme für die Leistung Ihrer KI-Systeme, klare KPIs für den Erfolg der KI-Integration und regelmäßige Review-Zyklen. Entwickeln Sie außerdem klare Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI und stellen Sie Algorithmus-Transparenz sowie Bias-Vermeidung sicher. Arbeiten Sie eng mit Rechts- und Compliance-Abteilungen zusammen, um auf dem neuesten Stand der Regulierung zu bleiben.