Performance Management mit Agentic AI: Was sich verändert
Agentic AI kann verändern, wie Unternehmen Corporate Performance planen, prognostizieren und messen. In der BARC Studie „Predictive Planning and Forecasting on the Rise – Hype or Reality?“ schreiben meine Kollegen Christian Fuchs und Robert Tischler:
„Der Einsatz prädiktiver Algorithmen in der Unternehmensplanung, bekannt als Predictive Planning and Forecasting, war in den letzten Jahren eine wichtige Entwicklung in Finance und Controlling. Ziel ist es, Planung und Forecasting zu verbessern und die Automatisierung zu erhöhen, um den Aufwand für Planer zu reduzieren.“
Was für Predictive Planning gilt, trifft auch auf Agentic AI zu. Im Corporate Performance Management verspricht sie, Daten und Insights schneller verfügbar zu machen und Analysen zu vertiefen. Beides soll Entscheidungen besser unterstützen.
Agentic AI bietet die Chance, FP&A-Kernfunktionen weiterzuentwickeln. Das gelingt jedoch nur, wenn Unternehmen über eine solide Datenbasis verfügen, auf der Corporate-Performance-Management-Systeme und -Prozesse verlässlich aufbauen. Dafür reicht Technologie allein nicht aus. Relevanz, Qualität und Governance der Daten sind ebenso wichtig, ergänzt um klare Verantwortlichkeiten. Weil CFOs an der Schnittstelle von Finance, Daten und Intelligence arbeiten, werden sie zu zentralen Schlüsselakteuren, wenn es darum geht, Agentic AI im Performance Management zu verankern.
Warum AI in Finance vertrauenswürdige Daten braucht
AI liefert in Finance nur dann Ergebnisse, wenn die zugrunde liegenden Daten konsistent, sauber und kontextualisiert sind.
Datenqualität ist deshalb seit Jahrzehnten ein Kernthema. „Governing data is a critical and far-reaching practice area for AI competency“, schreiben Kevin Petrie, Vice President of Research bei BARC U.S., und Shawn Rogers, CEO bei BARC U.S., in „Preparing and Delivering Data for AI.“
Mit Agentic AI steigt die Tragweite, besonders in Finance. Viele Organisationen stehen deshalb vor einer großen Herausforderung. BARC Research zeigt: 34% der Befragten nennen „unsuitable data architecture or data foundation“ als Hürde, die heute verhindert, dass Organisationen aus AI Wert ziehen. Unser Research zeigt außerdem, dass 33% mit Datenintegration und Datenqualität Probleme haben. Beide Bereiche entscheiden darüber, wie belastbar die Datenbasis tatsächlich ist.
Die CFO-Rolle im Wandel: von Excel zu Enterprise Insights
In der Regel arbeiteten CFOs und FP&A-Teams mit zu vielen Excel Sheets, der sogenannten „spreadsheet hell“. Führende Unternehmen lösen sich zunehmend davon. 68% der Unternehmen in The Planning Survey 25 setzen für die wesentlichen Aspekte ihrer Planung auf spezialisierte Planungslösungen.
Mit modernen Planning-Tools verändert sich auch die CFO-Rolle. CFOs führen proaktiv und insight-getrieben und unterstützen strategische Entscheidungen für die gesamte Organisation, nicht nur für Finance. Gleichzeitig bleiben sie verantwortlich für die finanzielle Genauigkeit. In Zeiten von Agentic AI kommt eine weitere Rolle hinzu: CFOs werden zu Architekten für unternehmensweite Insights und zu Treibern intelligenter Automatisierung. Sie gestalten, wie Daten fließen, wie Teams sie integrieren und wie daraus Strategie wird.
Unser Research zeigt: 27% nutzen Predictive Planning bereits produktiv. 65% erzielen signifikante Vorteile oder erwarten sie. 64% berichten von höherer Genauigkeit und weniger Aufwand in Standard-FP&A-Aktivitäten.
Predictive Planning und AI Forecasting sind damit kein Nischenthema mehr. Sie markieren die nächste Entwicklungsstufe für Finance und verändern, wie Unternehmen die CFO-Rolle wahrnehmen. Ohne vertrauenswürdige, hochwertige Daten wird dieses Potenzial jedoch nur schwer realisierbar.
Das CFO-Office verbindet als einzige Funktion Daten, Governance und strategische Insights für die gesamte Organisation. Finance Teams können AI im Corporate Performance Management operationalisieren, indem sie:
- Datenquellen über Finance, Operations und HR hinweg integrieren
- Governance Frameworks für Data Lineage und Model Transparency etablieren
- Data Culture und Data Literacy in Finance und darüber hinaus stärken
- mit CIO/CDO an Enterprise-wide Standards arbeiten
CFOs von morgen: Grundlagen schaffen, AI-Potenziale nutzen
Früher galt der CFO als „zuständig für die Zahlen“. Budgeting, Planning und Reporting waren mühsam und bremsten Analysen und strategische Empfehlungen.
Die CFOs von morgen verantworten mehr als finanzielle Ergebnisse. Sie bauen die notwendigen Grundlagen auf und halten sie stabil, um die Chancen von AI zu nutzen. Dazu gehört vor allem, Entscheidungen konsequent auf vertrauenswürdige Daten zu stützen. Davon hängt der Erfolg von AI ab. Das prägt die Zukunft datenbasierter Insights im Corporate Performance Management.
