KI macht Software nicht überflüssig

Die Märkte sind durch KI verunsichert. Ich verstehe diese Besorgnis. Aber ich glaube, die Schlussfolgerung, zu der viele Menschen gelangen, ist falsch. Ein Kommentar von Aaron Harris, CTO bei Sage.

Fortschritte in der KI machen „Systems of Record“ wie ERP-, CRM- oder HR-Systeme nicht weniger relevant. Sie machen sie sogar noch wichtiger.

Die Geschichte ist nicht neu: KI-native Start-ups sammeln Milliarden ein, mit dem Versprechen, alles von Grund auf neu aufzubauen. Einige Investoren fragen sich nun, ob Unternehmensplattformen einer existenziellen Bedrohung ausgesetzt sind.

Als wir vor 25 Jahren mit der Software-Lösung „Intacct“ begannen, waren wir überzeugt, dass Cloud-Buchhaltung den Markt innerhalb von ein oder zwei Jahren auf den Kopf stellen würde. Multi-Tenant-Cloud-Buchhaltung war tatsächlich ein echter Durchbruch. Was die Richtung betraf, hatten wir recht. Was den Zeitplan anging, waren wir naiv.

Was ich unterschätzt hatte, war nicht die Technologie. Es war die Rolle des Vertrauens: Wie schwer es ist, das Vertrauen der Kunden zu gewinnen. Wie lange es dauert, bis Unternehmen einem ihre Finanzen anvertrauen. Und wie viel Geduld und praktische Arbeit erforderlich sind, um ein Ökosystem aus Partnern, Entwicklern und Wirtschaftsprüfungsgesellschaften aufzubauen, die bereit sind, ihren Ruf und ihren Lebensunterhalt für eine Plattform aufs Spiel zu setzen.

Warum Vertrauen eine solche Herausforderung ist

Eine kurze Geschichte: Vor einigen Monaten sorgte ein Kollege aus unserem Strategieteam (kein Softwareentwickler) in einem Gruppenchat für Aufsehen, nachdem er mit einem KI-gestützten Tool einen funktionierenden Prototyp für ein Hauptbuch erstellt hatte. Die Reaktionen lauteten im Wesentlichen: „Wenn es so einfach ist, warum werfen Unternehmen dann nicht einfach ihre Buchhaltungssoftware weg und entwickeln ihre eigene?“ oder: „Warum überhaupt Buchhaltungssoftware verwenden? Lassen wir doch einfach die KI alles in eine Datenbank schreiben.“

Ich beschloss, das Experiment zu wiederholen. Und ich gebe es zu: Ich war beeindruckt. Innerhalb weniger Minuten hatte ich eine funktionierende Web-App, in die ich einen einfachen Buchungssatz eingeben konnte. Dann schaute ich unter die Haube. Die grundlegendste Regel der Buchhaltung wurde nicht eingehalten: Aktiva und Passiva müssen sich ausgleichen. Das ist keine Regel, die „meistens“ gilt. Es ist keine Regel, bei der „nahe genug“ ausreicht. Es ist eine absolute Regel. Ein Buchhaltungssystem, das dagegen verstößt, ist wie ein Taschenrechner, der gelegentlich das falsche Ergebnis liefert. Sobald das passiert, schwindet das Vertrauen nicht teilweise. Es verschwindet total.

Experten für Rechnungswesen werden sofort an andere, nicht verhandelbare Anforderungen denken: die Bilanzgleichung, die Rohbilanz oder die Abstimmung der Zahlungsströme. Selbst wenn die Regeln einfach zu formulieren sind, ist es keineswegs einfach, sie in der chaotischen Realität des Geschäftslebens konsequent einzuhalten. Nehmen wir etwas, das einfach klingt: Die Nettoveränderung des Kassenbestands sollte dem Endsaldo abzüglich des Anfangssaldos entsprechen. Nun fügen wir die Realität hinzu: unterschiedliche Berichtskontexte, unterschiedliche Klassifizierungen, unterschiedliche Hauptbücher, unterschiedliche Unternehmenseinheiten. Gutschriften und Belastungen verhalten sich nicht in allen Abschlüssen „gleich“. Regeln durchzusetzen kann einfach sein; sie unter Druck jedes Mal korrekt zu berichten, ist schwer.

Und dabei haben wir noch nicht einmal die Faktoren angesprochen, die die meisten Prototypen zum Scheitern bringen: Transaktionen in verschiedenen Währungen, konzerninterne Verrechnungen, Konsolidierungen über juristische Personen hinweg, länderspezifische Steuerregelungen, Lohn- und Gehaltsabrechnungsvorschriften und die unzähligen Sonderfälle, die in der realen Finanzwelt auftreten.

Fehler bei einem dieser Faktoren kommen in der Regel teuer zu stehen. Finanzverantwortliche nutzen ihre Buchhaltungsdaten, um Kredite zu beantragen, Investoren zu informieren und gesetzliche Vorschriften einzuhalten. Fehler verursachen nicht nur Nacharbeit. Sie können Karrieren ruinieren. In extremen Fällen können sie rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen. Deshalb legen Buchhaltungsplattformen ebenso viel Wert auf Rückverfolgbarkeit und Prüfbarkeit wie auf Funktionalität. Diese Plattformen sind ebenso sehr ein System zur Nachweissicherung wie ein System zur Datenerfassung: Alles wird dokumentiert, Änderungen werden kontrolliert, Genehmigungen sind eindeutig, Prüfpfade nicht verhandelbar.

Und Präzision ist nicht der einzige Eintrag im Pflichtenheft. Hinzu kommen Datenschutz und Sicherheit – mit konkreten Konsequenzen. Verstöße gegen die DS-GVO können zu erheblichen Strafen führen. Wenn also jemand fragt: „Warum ist es so schwer, Vertrauen in Finanzsoftware aufzubauen?“, lautet die Antwort ganz einfach: Weil die Folgen eines Vertrauensbruchs inakzeptabel sind.

Unternehmen mussten schon immer wissen: Wenn etwas mit unseren Finanzdaten schiefgeht, wer ist dann verantwortlich? Diese Frage ist mit besserer Technologie nicht verschwunden. Sie hat sich verschärft.

KI verändert die Arbeit. Sie verlagert nicht die Verantwortung.

Deshalb mache ich mir keine Sorgen, wenn ich Behauptungen höre, dass KI-Buchhaltungsplattformen plötzlich überflüssig machen wird. Die Frage ist nicht, ob KI die Art und Weise verändern wird, wie Finanzaufgaben erledigt werden. Das wird sie. Die Frage ist: Wer übernimmt die Verantwortung, wenn KI einen Fehler macht? Und genau hier gewinnen Buchhaltungsplattformen an Wert, statt an Bedeutung zu verlieren.

Das ist keine Skepsis gegenüber KI. Es ist Realismus in Bezug auf das Finanzwesen. Denn während KI-Agenten gut agieren können, sind sie schlecht darin, Verantwortung zu übernehmen. In der Buchhaltung, der Lohnabrechnung und der Regelkonformität ist die Erstellung eines Dokuments der einfache Teil. Die Verantwortung für das Ergebnis zu übernehmen, ist der schwierige Teil. Finanzen sind keine Demo. Es handelt sich um eine Kette von Verantwortlichkeiten: Wer hat dies genehmigt, warum wurde es so gemacht, lässt es sich reproduzieren und hält es auch Monate später bei einem Abschluss, einer Prüfung oder einer Vorstandssitzung stand? Ein KI-Agent kann Vorschläge machen, eine Plattform macht es offiziell.

Was „finanzfähige“ KI tatsächlich erfordert

Ich bin fest davon überzeugt, dass KI für Fachleute im Rechnungswesen einen echten Mehrwert bietet. Ich habe den größten Teil des letzten Jahrzehnts damit verbracht, sie zu entwickeln. Für mich lautet die eigentliche Frage also nicht: „Wird KI eingesetzt werden?“, sondern: Wie implementiert man KI, einschließlich KI-Agenten, in geschäftskritische Arbeitsabläufe, ohne das Vertrauen zu untergraben?

Dazu sind zwei Dinge erforderlich:

1. Domänenspezifische Intelligenz, die auf Genauigkeit und Vorhersagbarkeit ausgelegt ist: Sie muss nicht nur „schlau“ sein, sondern zuverlässig, konsistent, wiederhol- und erklärbar. Sie muss alle Konstanten der Finanzwelt abdecken und auch außergewöhnliche Fälle bewältigen.
2. Einsatz in vertrauenswürdigen Systemen, die Verantwortlichkeit gewährleisten: KI muss von Grund auf sicher, standardmäßig überprüfbar und durch Berechtigungen und Genehmigungen geregelt sein. Es bedarf klarer Grenzen dafür, was KI entwerfen darf, was sie empfehlen darf, wann sie um Genehmigung bitten muss und wann sie eskalieren muss, weil das Vertrauen in ein Ergebnis gering ist.

KI-Systeme müssen so entwickelt werden, dass sie sicher sind, auch wenn sie an einer Aufgabe scheitern oder das Modell fehlerhaft ist. Es gilt, von Anfang an Verifizierungs- und Prüfpfade zu integrieren. Dafür müssen die Entwickler das Hauptaugenmerk von der reinen Produktivität hin zum Vertrauen der Nutzer verlagern und die Frage beantworten „Wie sicher können sich Nutzer sein, dass Transaktionen korrekt erfasst und verbucht werden?“ oder „Wie sicher sind sie sich bei den Entscheidungen, die sie auf der Grundlage dieser Daten treffen?“ und vor allem: Wie sicher sind sie sich, dass sie weiterhin die Kontrolle behalten?

„Größtenteils richtig“ ist immer noch falsch, wenn es um Gehaltsabrechnung, Steuern oder Finanzberichterstattung geht.

Bei Sage fangen wir darum nicht bei null an. Wir haben jahrzehntelange Erfahrung in den Bereichen Finanzen und Compliance in unsere Plattformen einfließen lassen. Und wir haben Zehntausende fachspezifischer KI-Modelle für Buchhaltung, Lohnabrechnung, Steuern, Zahlungsverkehr und Compliance implementiert, die nicht nur darauf ausgelegt sind, Arbeitsabläufe zu automatisieren, sondern auch das Vertrauen in die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu stärken.

Das ist der Unterschied zwischen einem cleveren Modell und einer „finanzfähigen“ KI. Eine finanzfähige KI muss unter Druck präzise und wiederholbar agieren, mit klaren Erklärungen und Nachvollziehbarkeit, wenn es darauf ankommt. Keine vagen Aussagen, kein bloßes „Vertrauen Sie mir.“

Nicht Magie ist die Zukunft. Gewissheit ist es.

Die KI entwickelt sich rasant weiter, und die Markterwartungen werden sich mit ihr wandeln. Doch wenn es um Finanzen geht, wollen Unternehmen keine Magie. Sie wollen Gewissheit. KI wird die Art und Weise, wie Buchhaltungsaufgaben erledigt werden, grundlegend verändern. Davon bin ich fest überzeugt.

Aber nach mehr als 25 Jahren, in denen ich Systeme entwickelt habe, denen Menschen ihre Finanzen anvertrauen, ist eines klar: Unternehmen brauchen nicht nur KI, die funktioniert. Sie brauchen KI, für die sie einstehen können, mit Rechenschaftspflicht, wenn etwas schiefgeht.

Einen Algorithmus kann man nicht verklagen. Eine LLM kann man nicht haftbar machen. Aber man kann KI in Plattformen integrieren, die von Anfang an darauf ausgelegt waren, Kontrollen durchzusetzen, Beweise zu sichern und Verantwortlichkeiten zuzuweisen. Das ist keine Einschränkung der KI. Es ist eine Anforderung an das Design. Und genau deshalb werden Buchhaltungsplattformen nicht durch KI ersetzt werden. Sie werden zu dem Ort, an dem KI sicher genug, rechenschaftspflichtig genug und vertrauenswürdig genug ist, um erfolgreich Geschäfte zu machen.

Autor: Aaron Harris, CTO von Sage