Wie KI die Anwendung von Business Intelligence erweitert – und warum Controlling und Management davon profitieren.
Nach der ersten Phase großer Aufmerksamkeit für generative KI stellen sich in vielen Unternehmen heute konkretere Fragen: Welche Erwartungen sind realistisch? Wo entsteht tatsächlich Mehrwert? Und wie lässt sich KI sinnvoll und zuverlässig in bestehende Prozesse und Systeme integrieren – insbesondere in Business Intelligence und Controlling?
Business Intelligence ist in vielen Unternehmen seit Jahren etabliert. Kennzahlen werden ausgewertet, Abweichungen analysiert, Berichte automatisiert erstellt. Für Controlling und Management ist BI ein zentrales Instrument der Unternehmenssteuerung. Gleichzeitig wächst der Anspruch: Entscheidungen sollen schneller getroffen werden, fundierter sein und stärker auf Ursachen statt auf Symptome zielen.
Genau hier rückt Künstliche Intelligenz in den Fokus. Der sinnvolle Einsatz von KI im Controlling ist jedoch weniger eine Frage zusätzlicher Technologie als eine Frage der konsequenten Weiterentwicklung von Business Intelligence.
Bewährte Controlling-Methoden – und ihre analytischen Grenzen
Controlling verfügt heute über ein breites Instrumentarium bewährter Analyseverfahren. Deckungsbeitragsflussrechnungen, Treiberanalysen, Abweichungsanalysen sowie Struktur- und Zeitreihenanalysen liefern fundierte Einblicke in finanzielle Entwicklungen und wirtschaftliche Zusammenhänge. Diese Methoden sind leistungsfähig und bilden das Rückgrat moderner Unternehmenssteuerung.
Gleichzeitig sind sie in ihrem analytischen Wirkungsraum begrenzt. Sie setzen strukturierte Daten, explizite Modelle und bekannte Wirkungszusammenhänge voraus. Viele Fragestellungen, mit denen Controlling und Management heute konfrontiert sind, entstehen jedoch außerhalb dieses Rahmens: in Kundeninteraktionen, Serviceprozessen, Vertriebsaktivitäten, Mitarbeitergesprächen oder Marktreaktionen.
Solche Informationen sind im Unternehmen vorhanden, liegen aber häufig unstrukturiert vor – als Texte, Kommentare, Gesprächsnotizen oder Bewertungen. Mit zahlenzentriertem BI lassen sich diese Quellen nur eingeschränkt systematisch auswerten und mit Kennzahlen verknüpfen. Damit bleiben bestimmte Ursachen, Muster und Frühindikatoren analytisch unsichtbar – nicht, weil sie unbekannt wären, sondern weil sie methodisch außerhalb des Rahmens von BI liegen.
KI als Erweiterung des analytischen Raums von Business Intelligence
An dieser Stelle entfaltet KI ihren Mehrwert. Sie erweitert bewährte Controlling-Methoden um zusätzliche analytische Perspektiven. KI ermöglicht es, quantitative Kennzahlen systematisch mit qualitativem Wissen zu verknüpfen und damit Zusammenhänge sichtbar zu machen, die bislang für BI nicht zugänglich waren.
Large Language Models (LLM) übernehmen im BI-Kontext eine vermittelnde Rolle zwischen Kennzahlen und Bedeutung. Sie unterstützen dabei, Ursachen einzuordnen, Zusammenhänge verständlich darzustellen und analytische Ergebnisse in einen entscheidungsrelevanten Kontext zu überführen. Business Intelligence entwickelt sich damit vom reinen Informationssystem hin zur aktiven Entscheidungsunterstützung.
Explainable BI: Erklärbarkeit als Voraussetzung für Vertrauen
Gerade im Controlling und im Management ist Vertrauen in analytische Ergebnisse entscheidend. KI-gestützte Analysen müssen nachvollziehbar, überprüfbar und reproduzierbar sein. Entscheidend ist dabei nicht nur die Erklärbarkeit einzelner KI-Modelle, sondern die Erklärbarkeit der BI-Ergebnisse insgesamt – von der Datenbasis über die Berechnungslogik bis hin zur Handlungsempfehlung.
Explainable AI wird damit zu Explainable BI. KI unterstützt die Analyse; Verantwortung und Entscheidungshoheit verbleiben beim Menschen. Human-in-the-Loop ist kein technisches Sicherheitsnetz, sondern ein bewusstes Führungsprinzip.
Agentic BI: Von der Analyse zu kontinuierlicher Entscheidungsunterstützung
Ein weiterer Entwicklungsschritt liegt in agentenbasierten BI-Workflows. BI-Systeme reagieren nicht mehr nur auf konkrete Abfragen, sondern arbeiten proaktiv. Sie analysieren regelmäßig Entwicklungen, erkennen Auffälligkeiten, erklären Ursachen und geben Impulse für Maßnahmen.
Der entscheidende Unterschied liegt in der Veränderung des Arbeitsmodus, weniger in der bloßen Automatisierung einzelner Auswertungen. Die Analyse wird vom punktuellen Ereignis zur kontinuierlichen Begleitung der Unternehmenssteuerung. Controlling und Management werden frühzeitig auf relevante Entwicklungen aufmerksam gemacht, statt im Nachhinein auf Abweichungen reagieren zu müssen.
Gerade in komplexen Organisationen – vom Mittelstand bis zum internationalen Konzern – entsteht so ein spürbarer Nutzen: mehr Orientierung, konsistentere Entscheidungen und eine deutliche Entlastung im operativen Alltag, ohne Kontrolle oder Verantwortung abzugeben.
Fazit: Mehr Wirkung aus Zahlen
Controlling 2026 bedeutet, aus vorhandenen Zahlen mehr Wirkung zu erzielen. Künstliche Intelligenz trägt dazu bei, Business Intelligence weiterzuentwickeln und analytische Erkenntnisse stärker in Entscheidungsprozesse einzubetten. Für Unternehmen jeder Größe entsteht so eine fundiertere Grundlage für die Steuerung und eine engere, wirksamere Zusammenarbeit zwischen Controlling und Management.
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