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Status Quo: Künstliche Intelligenz im Finance-Alltag
Das Thema Künstliche Intelligenz ist in der Unternehmenswelt allgegenwärtig, wird jedoch oft sehr oberflächlich behandelt. In der aktuellen Episode der DAWICON CFO INSIGHTS analysiert Daniel Winkler den tatsächlichen Nutzwert der führenden Sprachmodelle (LLMs) für die Finanzfunktion und die Unternehmenssteuerung.
Individuelle Automatisierung und „Vibe Coding“
Ein bemerkenswerter Trend ist die zunehmende Fähigkeit von Führungskräften, durch textbasierte Programmierung – das sogenannte Vibe Coding – eigene Anwendungen zu erstellen. So lassen sich Vertriebsprozesse oder CRM-Anbindungen ohne tiefe IT-Kenntnisse automatisieren. Daniel Winkler weist jedoch darauf hin, dass dies hohe Anforderungen an die IT-Security stellt, um die Entstehung unkontrollierter Schatten-IT zu vermeiden.
Differenzierter Einsatz der LLMs
Nicht jedes Modell ist für jede Aufgabe gleich gut geeignet. Der Praxisbericht zeigt eine klare Aufgabenverteilung:
ChatGPT: Bewährt sich primär bei der Prompt-Optimierung und dem Aufbau spezialisierter Web-Agenten. Ein Beispiel ist die automatisierte Marktwertermittlung für Anlagevermögen, die als belastbare Dokumentation für Betriebsprüfungen dienen kann.
Gemini: Aufgrund der hohen Verlässlichkeit bei Quellenangaben ist dieses Tool ideal für Deep Research, Marktanalysen und die Vorprüfung rechtlicher Fragestellungen.
Claude: Überzeugt durch leistungsstarke Plugins für Office-Anwendungen. Es unterstützt effektiv beim Financial Modeling in Excel oder der Erstellung von Power BI Dashboards, indem es komplexe Datenstrukturen schnell in professionelle Formate überführt.
Risikomanagement: Datenschutz und Sorgfaltspflicht
Trotz der Effizienzgewinne bleiben der Datenschutz und die menschliche Kontrolle (Human in the Loop) zentral. Die Eingabe sensibler Unternehmensdaten in öffentliche Modelle sowie die ungeprüfte Übernahme von KI-Ergebnissen stellen operative Risiken dar. Daniel Winkler betont, dass KI ein unterstützendes Werkzeug ist, das fachliche Expertise ergänzt, aber nicht ersetzt.
Fazit
Die Integration von KI-Funktionen in Standard-Software wie Microsoft Business Central zeigt, dass die Technologie im professionellen Umfeld angekommen ist. Für Unternehmen gilt es nun, diese Werkzeuge methodisch einzusetzen und gleichzeitig die notwendigen Governance-Strukturen zu schaffen.
Key Takeaways der Folge
Methodisches Prompting: Nutzen Sie spezialisierte Prompts zur Rollendefinition, um die Qualität der KI-Ergebnisse signifikant zu steigern.
Strukturierte Datenaufbereitung: Setzen Sie KI-Plugins ein, um die Formatierung und Lesbarkeit komplexer Excel-Modelle zu professionalisieren.
Automatisierte Recherche: Verwenden Sie Agenten für repetitive Aufgaben wie Marktpreisanalysen oder Standortbewertungen.
Compliance wahren: Stellen Sie sicher, dass keine personenbezogenen oder vertraulichen Geschäftsdaten ohne entsprechende Sicherheitsvorkehrungen verarbeitet werden.
Ergebniskontrolle: Führen Sie bei jedem KI-generierten Output eine Plausibilitätsprüfung durch, insbesondere bei Berechnungen und Quellennachweisen.
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