INTERVIEW MIT BJÖRN STAUSS, BOARD WIE KI-AGENTEN DAS CONTROLLING STRATEGISCH
STÄRKEN
10.06.2026 Das Gespräch führte Rüdiger Mühlhausen 5 min Lesedauer
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Agenten-basierte KI verändert das Controlling grundlegend: Aus periodischer
Planung wird ein kontinuierlicher, vorausschauender Prozess. Im Interview
erklärt Björn Stauss, General Manager DACH bei Board, warum KI-Agenten weit mehr
sind als Forecast-Tools, wie sie Cashflow, Szenarien und externe Signale in
Echtzeit orchestrieren – und weshalb Controller künftig als
Entscheidungsarchitekten agieren.
BigData-Insider: Herr Stauss, KI ist im Controlling längst angekommen. Nun
sprechen Sie von „Agent-basierter KI“. Ist das nicht nur ein weiteres
Schlagwort?
Stauss: Ich verstehe die Skepsis. Das Controlling hat in den letzten Jahrzehnten
viele Technologiewellen erlebt – von ERP-Systemen über Cloud bis zu Advanced .
Jede dieser Wellen hat Prozesse effizienter gestaltet. Aber das Grundprinzip ist
bislang immer gleich geblieben: Planung war weiterhin ein zyklischer, oft
retrospektiver Prozess.
Was wir heute sehen, ist qualitativ anders. Mit Agent-basierter sprechen wir
nicht mehr über bessere oder schnellere Reports, sondern über autonome,
spezialisierte Systeme, die kontinuierlich überwachen, analysieren, simulieren
und Handlungsempfehlungen ableiten. Planung wird damit von einem periodischen
Ereignis zu einem permanenten Prozess. Diese Entwicklung ist keine Vision mehr,
sondern technologische Realität – und wird in ersten Anwendungen bereits
produktiv eingesetzt.
Sie beschreiben das als historische Zäsur. Warum gerade jetzt?
Stauss: Wenn wir auf die letzten 40 Jahre blicken, erkennen wir klare
Evolutionsstufen: ERP hat Prozesse integriert, das Internet Märkte vernetzt,
Cloud hat Skalierbarkeit ermöglicht, hat Analysen beschleunigt.
Heute kommt mit „ & Autonomous Planning“ eine neue Phase hinzu. Der Unterschied
ist, dass Systeme nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern Entwicklungen
antizipieren und selbstständig Analysen oder Simulationen anstoßen.
Und das trifft auf ein Umfeld, in dem Unsicherheit zur Konstante geworden ist –
sprich geopolitische Spannungen, Lieferkettenbrüche, Inflationsschocks.
Bloomberg hat das sehr plastisch als permanente Überlagerung von Wachstum und
Disruption dargestellt. Für CFOs bedeutet das, dass Quartalszyklen nicht mehr
ausreichen.
WAS KI-AGENTS IM CONTROLLING KONKRET TUN
Was genau ist ein KI-Agent im Kontext Controlling? Ein besserer
Forecast-Algorithmus?
Stauss: Nein, deutlich mehr. Ein KI-Agent ist ein spezialisierter,
kontextsensitiver Akteur innerhalb einer Planungsplattform. Er übernimmt klar
definierte Aufgaben – etwa Liquiditätsüberwachung, Intercompany-Abstimmung oder
Szenario-Simulation – und arbeitet kontinuierlich im Hintergrund.
Nehmen wir den Board FP&A-Agent als Beispiel: Er automatisiert die
„Drei-Statement-Modellierung“, also die dynamische Verknüpfung von GuV, Bilanz
und Cashflow. Änderungen in Umsatz, Kosten oder Kapitalstruktur werden sofort
systemweit konsistent durchgerechnet.
Darüber hinaus erkennt er Anomalien, analysiert Treiber und liefert
kontextualisierte Erklärungen. Im Cashflow-Management überwacht er
kontinuierlich Zuflüsse, Abflüsse und Working Capital, erkennt Frühwarnsignale
und initiiert Simulationen.
Das Entscheidende: Der Mensch bleibt in der Steuerung. Der KI-Agent generiert
Vorschläge, Szenarien, Warnungen – die Entscheidungshoheit liegt beim
Management.
Viele Controlling-Abteilungen kämpfen noch mit inkonsistenten Daten und
manuellen Abstimmungen. Klafft da nicht noch eine zu große Lücke?
Stauss: Gerade deshalb ist der Plattformansatz so wichtig. KI-Agents
funktionieren nur, wenn Daten, Logik und Sicherheitsmechanismen nahtlos
zusammenwirken. In isolierten Tool-Landschaften entsteht Fragmentierung.
In integrierten Architekturen – etwa mit einer multidimensionalen Datenbank und
In-Memory-Berechnung – können Annahmen in Echtzeit neu kalkuliert werden. Wenn
ein KI-Agent einen Forecast aktualisiert, wird er unmittelbar in Dashboards,
Simulationen und Reports wirksam – ohne Medienbruch.
Für CFOs ist das ein Governance-Thema: Geschwindigkeit darf nicht zulasten von
Kontrolle gehen. Deshalb brauchen KI-Agents klare Leitplanken, rollenbasierte
Zugriffe und vollständige Nachvollziehbarkeit.
Sie sprechen von drei zentralen Aufgaben der kontinuierlichen Planung. Welche
sind das?
Stauss: Erstens: Steuern und Forecasten. Zweitens: Analysieren und Simulieren.
Drittens: Optimieren und Handeln. Gute KI-Agents decken genau diese drei
Dimensionen ab. Sie erkennen beispielsweise frühzeitig, wenn Cash-Bestände in
einer Region kritisch werden. Dann simulieren sie Gegenmaßnahmen und schlagen
konkrete Handlungsoptionen vor. Damit verschiebt sich die Rolle des Controllings
weg vom reinen Zahlenlieferanten hin zum Entscheidungsarchitekten.
EXTERNE SIGNALE ALS STRATEGISCHER HEBEL
Ein häufiges Problem ist, dass externe Faktoren zu spät einbezogen werden. Wie
lösen KI-Agenten dieses Dilemma?
Stauss: Ein wesentlicher Baustein ist die systematische Integration externer
Indikatoren – makroökonomische Kennzahlen, Marktindizes oder Verbrauchertrends.
Diese müssen kontinuierlich beobachtet werden und in die Planung integriert
werden. Wenn sich Rohstoffpreise oder Wechselkurse signifikant verändern, werden
entsprechende Warnungen in Finanz- oder Supply-Chain-Plänen ausgelöst.
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Stand: 08.12.2025
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Darauf aufbauend identifiziert analytische KI Korrelationen zwischen externen
Indikatoren und interner Performance. So können Treiberbeziehungen transparent
gemacht werden – etwa zwischen Verbrauchervertrauen und Absatzentwicklung. Für
CFOs bedeutet das weniger Überraschungen und mehr Frühindikatoren.
ROLLE UND ORGANISATION DES CONTROLLINGS
Was bedeutet das organisatorisch? Werden Controller zu „AI Supervisors“?
Stauss: Ich würde es anders formulieren: Controller werden zu Kuratoren und
Dirigenten eines KI-gestützten Systems. Sie definieren Planungslogiken,
Governance-Regeln und Eskalationsmechanismen. KI-Agents übernehmen
Routineanalysen, prüfen Datenkonsistenz, identifizieren Ausnahmen.
Der Controller-Agent etwa kann Abschlussprozesse beschleunigen,
Intercompany-Abstimmungen automatisieren und nur echte Abweichungen hervorheben.
Das verschiebt Ressourcen von operativer Kontrolle hin zu strategischer
Steuerung.
Kritiker befürchten, autonome Systeme könnten Fehlentscheidungen verstärken.
Stauss: Das ist ein berechtigter Punkt. KI-Agents sind nur so gut wie die Daten,
auf die sie zugreifen. Deshalb braucht es eine robuste Datenarchitektur, klare
Rollenmodelle und vollständige Auditierbarkeit.
In der Praxis empfehlen wir, KI-Agents zunächst als Assistenzsysteme einzusetzen
– mit klarer Freigabelogik. Autonome Entscheidungen sollten nur dort erfolgen,
wo Risiken überschaubar und Regeln eindeutig definiert sind.
WIRTSCHAFTLICHER NUTZEN: WO ENTSTEHT WERT?
CFOs denken in Business Cases. Wo entsteht messbarer Mehrwert?
Stauss: Den Mehrwert sehe ich In drei Bereichen:
1. Zeitgewinn: Manuelle Analysen werden reduziert, Abschlusszyklen beschleunigt.
2. Qualität: Inkonsistenzen werden weniger, Forecasts zuverlässiger.
3. Resilienz: Unternehmen können frühzeitige auf externe Schocks reagieren.
Nehmen wir das Beispiel Liquiditätsmanagement: Wenn ein KI-Agent frühzeitig
erkennt, dass ein regionaler Cash-Saldo kritisch wird und automatisch Szenarien
simuliert, gewinnt das Unternehmen Zeit – oft der entscheidende Faktor in
Krisensituationen.
TECHNOLOGISCHE VORAUSSETZUNGEN
FRAGE: Was ist die wichtigste Voraussetzung für den Einstieg?
Stauss: Eine integrierte Planungsplattform! KI-Agents benötigen:
Multidimensionale Datenmodelle, In-Memory-Berechnung für Echtzeitsimulationen,
Enterprise-Security und Governance-Layer sowie eine nahtlose Integration
externer und interner Datenquellen. Ohne diese Basis bleiben KI-Agents isolierte
Experimente.
Warum sprechen Sie bei den KI-Agents von einem „Team von Spezialisten“?
Stauss: Weil komplexe Planung nicht von einem Generalisten erledigt werden kann.
In der Praxis sehen wir spezialisierte KI-Agents – FP&A, Controlling, Supply
Chain, Merchandising – koordiniert durch einen Orchestrator.
Jeder KI-Agent beherrscht sein Fachgebiet. Der Orchestrator sorgt für Konsistenz
und Priorisierung. Dieses Modell spiegelt die reale Organisation wider – nur
digitalisiert.
BLICK NACH VORN
Wie sieht das Controlling in fünf Jahren aus?
Stauss: Ich erwarte eine hybride Organisation. Menschen definieren Ziele,
Strategien und ethische Leitplanken. KI-Agents übernehmen Monitoring, Simulation
und operative Optimierung.
Planung wird nicht mehr in Perioden gedacht, sondern als permanenter Regelkreis:
beobachten, analysieren, handeln – kontinuierlich.
Für CFOs heißt das: Wer jetzt die Grundlagen schafft und die Architektur
definiert, wird Agilität und Governance vereinen können. Wer wartet, riskiert,
in reaktiven Zyklen zu verharren.
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