{"id":147913,"date":"2025-12-11T11:02:25","date_gmt":"2025-12-11T11:02:25","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/the-strategic-imperative-for-cfos-to-be-ai-entrepreneurs\/"},"modified":"2026-03-20T12:01:12","modified_gmt":"2026-03-20T12:01:12","slug":"cfos-agentic-ai-datenbasis-performance-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/cfos-agentic-ai-datenbasis-performance-management\/","title":{"rendered":"CFOs und Agentic AI: Warum die Datenbasis jetzt entscheidet"},"content":{"rendered":"\n

Performance Management mit Agentic AI: Was sich ver\u00e4ndert<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Agentic AI kann ver\u00e4ndern, wie Unternehmen Corporate Performance planen, prognostizieren und messen. In der BARC Studie \u201ePredictive Planning and Forecasting on the Rise \u2013 Hype or Reality?<\/a>\u201c schreiben meine Kollegen Christian Fuchs<\/a> und Robert Tischler<\/a>:<\/p>\n\n\n\n

\u201eDer Einsatz pr\u00e4diktiver 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 erh\u00f6hen, um den Aufwand f\u00fcr Planer zu reduzieren.\u201c<\/em><\/p>\n\n\n\n

Was f\u00fcr Predictive Planning gilt, trifft auch auf Agentic AI zu. Im Corporate Performance Management verspricht sie, Daten und Insights schneller verf\u00fcgbar zu machen und Analysen zu vertiefen. Beides soll Entscheidungen besser unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 1:<\/strong> „Welche Herausforderungen in Planung und Forecasting soll AI aus Ihrer Sicht l\u00f6sen?“; n=158; Quelle: BARC Strategic Use of AI in Finance: Overcoming Challenges and Realizing Potential<\/a><\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Agentic AI bietet die Chance, FP&A-Kernfunktionen weiterzuentwickeln. Das gelingt jedoch nur, wenn Unternehmen \u00fcber eine solide Datenbasis verf\u00fcgen, auf der Corporate-Performance-Management-Systeme und -Prozesse verl\u00e4sslich aufbauen. Daf\u00fcr reicht Technologie allein nicht aus. Relevanz, Qualit\u00e4t und Governance der Daten sind ebenso wichtig, erg\u00e4nzt um klare Verantwortlichkeiten. Weil CFOs an der Schnittstelle von Finance, Daten und Intelligence arbeiten, werden sie zu zentralen Schl\u00fcsselakteuren, wenn es darum geht, Agentic AI im Performance Management zu verankern.<\/p>\n\n\n\n

Warum AI in Finance vertrauensw\u00fcrdige Daten braucht<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

AI liefert in Finance nur dann Ergebnisse, wenn die zugrunde liegenden Daten konsistent, sauber und kontextualisiert sind.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Datenqualit\u00e4t ist deshalb seit Jahrzehnten ein Kernthema. \u201eGoverning data is a critical and far-reaching practice area for AI competency\u201c, schreiben Kevin Petrie<\/a>, Vice President of Research bei BARC U.S., und Shawn Rogers<\/a>, CEO bei BARC U.S., in \u201ePreparing and Delivering Data for AI.<\/a>\u201c<\/p>\n\n\n\n

Mit Agentic AI steigt die Tragweite, besonders in Finance. Viele Organisationen stehen deshalb vor einer gro\u00dfen Herausforderung. BARC Research zeigt: 34% der Befragten nennen \u201eunsuitable data architecture or data foundation\u201c als H\u00fcrde, die heute verhindert, dass Organisationen aus AI Wert ziehen. Unser Research zeigt au\u00dferdem, dass 33% mit Datenintegration und Datenqualit\u00e4t Probleme haben. Beide Bereiche entscheiden dar\u00fcber, wie belastbar die Datenbasis tats\u00e4chlich ist.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 2:<\/strong> „Was hindert Sie derzeit daran, Mehrwert aus AI zu ziehen?“; n=162; Quelle: BARC Strategic Use of AI in Finance: Overcoming Challenges and Realizing Potential<\/a><\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Die CFO-Rolle im Wandel: von Excel zu Enterprise Insights<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In der Regel arbeiteten CFOs und FP&A-Teams mit zu vielen Excel Sheets, der sogenannten \u201espreadsheet hell\u201c. F\u00fchrende Unternehmen l\u00f6sen sich zunehmend davon. 68% der Unternehmen in The Planning Survey 25<\/a> setzen f\u00fcr die wesentlichen Aspekte ihrer Planung auf spezialisierte Planungsl\u00f6sungen.<\/p>\n\n\n\n

Mit modernen Planning-Tools ver\u00e4ndert sich auch die CFO-Rolle. CFOs f\u00fchren proaktiv und insight-getrieben und unterst\u00fctzen strategische Entscheidungen f\u00fcr die gesamte Organisation, nicht nur f\u00fcr Finance. Gleichzeitig bleiben sie verantwortlich f\u00fcr die finanzielle Genauigkeit. In Zeiten von Agentic AI kommt eine weitere Rolle hinzu: CFOs werden zu Architekten f\u00fcr unternehmensweite Insights und zu Treibern intelligenter Automatisierung. Sie gestalten, wie Daten flie\u00dfen, wie Teams sie integrieren und wie daraus Strategie wird.<\/p>\n\n\n\n

Unser Research zeigt: 27% nutzen Predictive Planning bereits produktiv. 65% erzielen signifikante Vorteile oder erwarten sie. 64% berichten von h\u00f6herer Genauigkeit und weniger Aufwand in Standard-FP&A-Aktivit\u00e4ten.<\/p>\n\n\n\n

Predictive Planning und AI Forecasting sind damit kein Nischenthema mehr. Sie markieren die n\u00e4chste Entwicklungsstufe f\u00fcr Finance und ver\u00e4ndern, wie Unternehmen die CFO-Rolle wahrnehmen. Ohne vertrauensw\u00fcrdige, hochwertige Daten wird dieses Potenzial jedoch nur schwer realisierbar.<\/p>\n\n\n\n

Das CFO-Office verbindet als einzige Funktion Daten, Governance und strategische Insights f\u00fcr die gesamte Organisation. Finance Teams k\u00f6nnen AI im Corporate Performance Management operationalisieren, indem sie:<\/p>\n\n\n\n