Nach dem KI-Boom kommt der Tool-Wildwuchs

Künstliche Intelligenz wird in Finanzabteilungen zunehmend eingesetzt, doch der wirtschaftliche Nutzen vieler Anwendungen bleibt unklar.

Eine Studie der Ausgabenmanagement-Plattform Pleo unter 1.000 Finanzfachkräften in Deutschland zeigt: 65 Prozent haben bereits in KI-Lösungen investiert, deren konkreter Return on Investment (ROI) nicht bekannt ist. Gleichzeitig sprechen 49 Prozent von einem „KI-Flickenteppich“ aus zahlreichen Einzellösungen.

KI-Einsatz wächst schneller als die Integration

Der Finanzbereich zeigt exemplarisch, vor welcher Herausforderung Unternehmen in der nächsten Phase der KI-Einführung stehen. Während zunächst die Frage im Vordergrund stand, wie sich KI überhaupt einsetzen lässt, geht es inzwischen stärker um die Integration in bestehende Prozesse und um messbare Ergebnisse.

Gerade Finanzteams verfügen grundsätzlich über gute Voraussetzungen, um den Nutzen von KI zu bewerten. Zeitaufwand, Effizienz und Kosten lassen sich in vielen Abläufen vergleichsweise genau erfassen. Trotzdem ist ein erheblicher Teil der Arbeitszeit weiterhin durch wiederkehrende Tätigkeiten gebunden.

Laut Pleo verbringen Finanzteams durchschnittlich 25 Arbeitsstunden pro Woche mit Aufgaben wie Abstimmungen, Reporting, Freigaben oder der Korrektur von Ausgaben außerhalb der Unternehmensrichtlinien. 50 Prozent der Finanzverantwortlichen wenden zudem mehr Zeit für die Kontrolle von Ausgaben auf als für strategische Aufgaben. Für 45 Prozent sind die bestehenden Prozesse zur Ausgabenkontrolle eine übermäßige Belastung.

Erfahrene Anwender haben ein komplexeres Problem

Bemerkenswert ist, dass gerade Unternehmen mit umfangreicher KI-Erfahrung mit einem besonders unübersichtlichen Technologieeinsatz konfrontiert sind. 83 Prozent der fortgeschrittenen KI-Nutzer berichten zwar von einem konkreten ROI ihrer KI-Aktivitäten. Über alle Befragten hinweg liegt dieser Anteil bei 66 Prozent.

Gleichzeitig kennen 78 Prozent der erfahrenen Anwender den ROI einzelner KI-Anwendungen nicht. Bei allen Befragten sind es 60 Prozent. Auch der sogenannte KI-Flickenteppich ist bei den fortgeschrittenen Nutzern stärker verbreitet: 60 Prozent berichten von einer Vielzahl unterschiedlicher Lösungen, gegenüber 45 Prozent im Gesamtsample.

Die Ergebnisse deuten damit auf ein grundsätzliches Problem hin: Mehr KI-Anwendungen führen nicht automatisch zu mehr Produktivität. Wenn einzelne Systeme unabhängig voneinander eingesetzt werden, können fehlende Integration und mangelnde Transparenz den erwarteten Mehrwert schmälern.

Kompetenzen werden zum entscheidenden Faktor

Neben der technischen Integration spielt deshalb die Qualifikation der Beschäftigten eine zunehmend wichtige Rolle. 73 Prozent der Befragten halten eine Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten in ihren Teams für erforderlich. Für 66 Prozent sind ein besseres Verständnis der Technologie und ein kompetenter Umgang mit KI entscheidend für die Zukunft des Finanzbereichs.

Gleichzeitig sehen 60 Prozent der Finanzverantwortlichen derzeit deutliche Defizite bei der Einschätzung und Nutzung von KI in ihren Teams. Damit reicht es für Unternehmen nicht aus, neue Anwendungen bereitzustellen. Beschäftigte müssen auch beurteilen können, wann der Einsatz sinnvoll ist, wie Ergebnisse einzuordnen sind und wie sich KI in bestehende Abläufe integrieren lässt.

Vom Experiment zur messbaren Wirkung

Jeppe Rindom, CEO von Pleo, sieht deshalb einen Wandel in der Diskussion über künstliche Intelligenz: „Die Frage ist längst nicht mehr, ob Unternehmen KI einsetzen sollten, sondern wo und wie sie den größten Mehrwert schaffen kann.“

Für Finanzabteilungen bedeutet das vor allem, bestehende KI-Investitionen kritischer zu betrachten. Entscheidend ist nicht die Zahl eingesetzter Anwendungen, sondern deren Beitrag zu konkreten Geschäftsprozessen. Unternehmen müssen deshalb stärker darauf achten, welche Aufgaben durch KI tatsächlich schneller oder effizienter erledigt werden, welche Systeme sinnvoll zusammenspielen und bei welchen Anwendungen der erwartete Nutzen ausbleibt.

Der Finanzbereich könnte damit zum Frühindikator für die nächste Phase der KI-Nutzung werden: weg von der reinen Einführung neuer Technologien und hin zu einer stärkeren Orientierung an Integration, Kompetenzen und nachweisbarem Geschäftsnutzen.

(red/Pleo)