Die Digitalisierung schreitet unaufhaltsam voran und veränderte in den letzten zwei Jahrzehnten fast alle Bereiche der Gesellschaft einschneidend. Auch im Unternehmenskontext entwickelten sich Geschäftsmodelle, organisatorische Prozesse und die Art und Weise der Arbeitsbewältigung dynamisch weiter. In diesem Zusammenhang wurde die Integration digitaler Lösungen und datenverarbeitender Systeme in bestehende Unternehmensstrukturen immer wichtiger, um den neuen Anforderungen der modernen digitalisierten Geschäftswelt gerecht zu werden.
Der digitale Wandel und die damit einhergehenden Veränderungen sind grundsätzlich nichts Neues, jedoch wurde mit den technologischen Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) in den vergangenen Jahren eine neue Phase der digitalen Transformation eingeläutet. KI kann vereinfacht als eine Kombination verschiedener Technologien verstanden werden, die es einer Maschine bzw. einem System ermöglichen, aus riesigen Datenmengen zu lernen und auf Grundlage dessen tiefgreifende Analysen durchzuführen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, Entscheidungen zu treffen oder sogar Prozesse autonom zu steuern. Obwohl sich die Use Cases für KI aktuell noch in Grenzen halten, erkennen die meisten Unternehmen das enorme Potenzial und verstehen, dass sich die Welt aktuell inmitten einer KI-Revolution befindet.
Die Möglichkeiten für den Einsatz intelligenter datenverarbeitender Systeme ist nahezu grenzenlos und bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, bestehende Abläufe effizienter zu gestalten, menschliche Fehlerquellen zu minimieren und zeitintensive Routinetätigkeiten zu automatisieren. Auch im Bereich des Controllings eröffnen sich durch den Einsatz von KI-Systemen zahlreiche neue Chancen, die von komplexen Datenanalysen in Echtzeit über die Prognose künftiger Entwicklungen bis hin zur Automatisierung bislang manuell durchgeführter Planungs-, Reporting- und Überwachungsprozesse reichen.
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- Marcel Micheel (Autor), 2025, Ableitung eines KI-Implementierungskompasses für das Finanzcontrolling anhand einer empirischen Untersuchung, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1695599
