Künstliche Intelligenz im Controlling

Kursüberblick

Wird KI zur echten Unterstützung im Controlling – oder bleibt alles beim Alten? Dieses kompakte Webinar zeigt, wie Sie Künstliche Intelligenz gezielt einsetzen, um Prozesse im Controlling effizienter, transparenter und zukunftsfähig zu gestalten.
Sie entdecken konkrete Einsatzfelder für KI – vom Finance Cockpit über Szenarienplanung bis zur automatisierten Analyse. Praxisbeispiele und Anwendungsfälle helfen, Potenziale realistisch einzuschätzen und Fallstricke zu vermeiden.
Besonders im Fokus: Tools, die bereits heute verfügbar sind, und die Frage, wie Sie einen eigenen Controlling-GPT aufbauen können. Schritt für Schritt lernen Sie, worauf es bei Auswahl, Integration und Nutzung ankommt.
Neben funktionalen Aspekten geht es auch um Do’s & Don’ts, strategische Überlegungen und rechtliche Rahmenbedingungen – für alle, die KI im Controlling nicht nur testen, sondern wirklich nutzen wollen.

Kursinhalte

1. State of the Art Controlling Setup 2026
Wie sieht modernes Controlling in KMU 2026 aus?

• Rollenbild Controlling 2026 in KMU (< 100 Mitarbeitende)

• Datenquellen, Systemlandschaft und Automatisierungsgrad

• Abgrenzung: klassisches Controlling vs. KI-gestütztes Controlling

• Anforderungen an Governance, Datenqualität und Nachvollziehbarkeit

2. KI-gestützte Controlling-Anwendungen im Überblick
Wo hilft Künstliche Intelligenz (KI) – und wo nicht?

• Einsatz von KI bei Analyse, Prognose und Entscheidungsunterstützung

• Grenzen von KI bei Bewertung, Verantwortung und Haftung

• Nachvollziehbarkeit und Plausibilisierung von KI-Ergebnissen

• Anforderungen aus Unternehmenspraxis und Revision

3. Zentrale Controlling-Anwendungsfälle mit KI

• Finance Cockpit: Echtzeitkennzahlen und Management-Dashboards

• Szenarienplanung mit KI-gestützten Forecast-Modellen

• Benchmarking durch automatisierte Markt- und Peer-Vergleiche

• Analyse und Optimierung von Kosten- und Ergebnisstrukturen

4. KI-Tools für Controlling und Finance
Welche KI-Tools bietet der Markt aktuell?

• Überblick marktgängiger KI-Tools für Finance und Controlling

• Einsatz von Large Language Models (LLM) im Controlling-Alltag

• Auswahlkriterien: Datenschutz, EU-Bezug, Nachvollziehbarkeit

• Integration in bestehende ERP- und BI-Systeme

5. Eigener Controlling-GPT in der Praxis

• Aufbau eines unternehmensspezifischen Controlling-GPT

• Typische Use Cases: Reports, Analysen, Ad-hoc-Auswertungen

• Prompt-Logik und Datenabgrenzung im Controlling-Kontext

• Inklusive GPT-Anleitung und praxisnaher Tool-Tipps