KI sitzt als Assistent mit am Tisch

Hier geht’s zum ersten & dritten Teil der Trilogie.

Herr Lindner, bevor wir in das Thema rund um KI einsteigen: Wer sind Sie und was macht Broadpin?

Dietrich Lindner: Ich bin Dietrich Lindner und CFO bei Broadpin DACH. Ich bin also in der Geschäftsleitung verantwortlich für alles, was mit Zahlen im Unternehmen zu tun hat. Broadpin ist eine weltweite Firma für Oracle-Produkte. Wir beraten und unterstützen Kunden bei der Einführung von Oracle-Produkten, mit denen sich Geschäftsprozesse abbilden lassen.

Agentic AI verändert die Entscheidungsfindung

Viele Unternehmen sprechen aktuell über KI und meinen damit häufig Effizienzsteigerung, Automatisierung oder bessere Analysen. Was macht AI aus Ihrer Sicht strategisch relevant?

Agentic AI betrachtet Themen, die schon immer im Fokus der Geschäftsleitung standen. Effizienzsteigerung zum Beispiel war immer ein Ziel und wird es auch bleiben. Der Unterschied liegt darin, wie man dieses Thema heute angehen kann. Agentic AI kann helfen, die richtigen Informationen schneller zu finden, aufzubereiten und daraus Entscheidungen abzuleiten.

Man kann das ein Stück weit mit der Einführung von E-Mail im Geschäftsverkehr vergleichen. Auf einmal waren Informationen in Echtzeit verfügbar. Man musste nicht mehr zwei Tage auf die Post warten. Ähnlich ist es heute mit KI. Analysen liegen schneller vor und Unternehmen sind schneller an einer Entscheidung.

Was verändert sich konkret, wenn KI nicht mehr nur analysiert oder Inhalte generiert, sondern Zusammenhänge erkennt und Handlungsempfehlungen vorbereitet?

Wir sehen in der Geschäftsleitung nicht immer alle Zusammenhänge. Wenn man zusammensitzt und über nächste Schritte spricht, stellt sich die Frage, worauf man Rücksicht nehmen muss oder welche Entwicklungen draussen gerade relevant sind. Dabei ist nicht immer klar, was kausal zusammenhängt und was nur statistisch auffällig ist. Hier kommt KI ins Spiel. Sie fragt nicht zuerst, ob sich eine Untersuchung lohnt. Sie untersucht einfach. Dadurch bekommt man Vorschläge und Hinweise, auf die man selbst vielleicht gar nicht gekommen wäre. Manche verwirft man danach wieder. Aber man verwirft sie dann bewusst und geprüft, statt sie gar nicht erst gesehen zu haben.

Gleichzeitig lassen sich bekannte Zusammenhänge verfeinern. In unserem Beratungsumfeld geht es zum Beispiel um Stunden, Stundensätze, Umsatz, Feiertage oder Kapazitäten. Da kann man analysieren, wie sich Feiertage auf den Umsatz auswirken oder wie man Kapazitäten so einsetzt, dass möglichst wenige Mitarbeitende auf den nächsten Auftrag warten. Es geht also um beides: neue Zusammenhänge erkennen und bekannte Zusammenhänge genauer verstehen.

Was macht KI zu einem Thema für Geschäftsleitung und Verwaltungsrat und nicht mehr nur für IT oder Digitalisierung?

In der IT hat sich in den vergangenen Jahren viel verändert. Gerade im ERP-Umfeld war es früher oft so, dass die IT vorgab, wie etwas gemacht werden musste, weil die Software es so vorsah. Die Prozesse wurden dann an die Software angepasst. Inzwischen ist es stärker geschäftsgetrieben. Heute diskutiert man nicht mehr nur mit der IT, sondern vor allem mit den Geschäftsbereichen und fragt, wie deren Prozess aussehen. Ähnlich ist es bei KI. Am Anfang war KI vielleicht ein IT-Thema, weil es technisch spannend war und man damit experimentieren konnte. Inzwischen ist KI aber auf den Schreibtischen aller angekommen. Sie wird von vielen genutzt. Damit ist sie ein Thema für alle.

Wenn man das Bild der Geschäftsleitung nimmt, dann sitzt die KI gewissermassen mit am Tisch. Nicht als Entscheider, sondern als fleissiger Assistent. Sie schreibt mit, erstellt Zusammenfassungen und kann während oder nach einem Meeting abgefragt werden.

Agentic AI erfolgreich im Unternehmen verankern

Viele Unternehmen investieren in KI-Projekte. Wie gross ist das Risiko, dass sie auf Agentic AI aufspringen, obwohl das Fundament bei Prozessen oder Organisation noch nicht stimmt?

Es gibt kaum ein Unternehmen, das KI nicht auf der Agenda hat. Aber das ist eine sehr offene Aussage. Es ist ähnlich wie bei der Frage, ob Effizienzsteigerung auf der Agenda steht. Natürlich steht sie überall auf der Agenda.

Wir sehen bei unseren Kunden unterschiedliche Ausgangslagen. Einige wollen unbedingt voranschreiten. Andere sagen, sie können es sich nicht leisten, diesen Zug zu verpassen, wissen aber noch nicht genau, wie. Auch dabei kann KI helfen. Man kann sie zum Beispiel nutzen, um einen Best-Practice-Prozess aufzubereiten. Danach kann man diskutieren, ob dieser Prozess zum eigenen Unternehmen passt. Die eigentliche Herausforderung liegt aber oft nicht im Papier und auch nicht in der KI. Eine Organisation neu aufzustellen oder Prozesse zu verändern, passiert zwischen Menschen. Es geht darum, wer etwas genehmigt, wer gefragt werden muss und welche Zusammenhänge bestehen. Das muss man im Gespräch herausfinden.

Aus CFO-Perspektive: Welche Risiken bleiben in Unternehmen häufig zu lange unsichtbar?

Das ist schwierig zu beantworten, weil unbeachtete Risiken oft genau jene Risiken sind, die man im Moment noch nicht kennt. Man kann sie also nicht einfach benennen. Wichtig ist deshalb, Risiken kontinuierlich weiter zu untersuchen und aufzuteilen. Wenn man zum Beispiel das Risiko sieht, dass der Gewinn die Investoren nicht zufriedenstellt, kann man sagen: Dahinter stehen ein Umsatzproblem und ein Kostenproblem. Das ist ein sehr einfaches Beispiel. Aber letztlich geht es darum, Risiken immer weiter aufzuschlüsseln und besser zu verstehen.

Kann Agentic AI in die andere Richtung wirken und frühzeitig Signale sichtbar machen, etwa in Finanzen, Compliance oder Marktveränderungen?

Aus CFO-Perspektive ist besonders spannend, dass Agentic AI helfen kann, Risiken früher sichtbar zu machen – gerade jene, die noch nicht klar als Risiko benannt oder in einem Reporting erfasst sind. Ich habe ursprünglich aus einem Ingenieurshintergrund und finde daher ein Bild aus der Mess- und Regeltechnik hilfreich: Früher gab es Messstreifen, die man zum Beispiel an einem Brückenpfeiler anbringen konnte. Wenn sich der Pfeiler durch Kräfte ausdehnt, dehnt sich auch dieser Messstreifen. Über diese Veränderung lässt sich erkennen, dass etwas passiert. Man musste sehr genau berechnen, wo man einen solchen Messstreifen anbringt, weil er teuer und aufwendig war. Heute ist das Massenware. Man kann viel mehr messen und sieht dann, wo etwas auffällig ist.

So ähnlich ist es mit KI. Man muss nicht immer vorher genau festlegen, wo analysiert werden soll. Man kann sehr viel hineingeben und bekommt viel zurück. Vieles davon wird keine Verwendung finden. Aber man kann es bewusst zur Seite stellen, weil man es geprüft hat.

Entsteht dadurch nicht auch die Gefahr, dass die Komplexität steigt?

Man sollte nicht alles mit KI machen. Man braucht weiterhin gesunden Menschenverstand. Wir kennen statistische Zusammenhänge, die einfach Zufall sind. Häufig vermuten wir hinter einem statistischen Zusammenhang automatisch eine Kausalität. Dann stellt sich schon die nächste Frage: Geht die Kausalität in die eine Richtung oder in die andere, oder gibt es gar keine? Das ist eine Grenze. Man muss genau hinschauen und darf sich nicht verrennen.

Ich möchte an dieser Stelle ein konkretes Beispiel aufgreifen, das nicht aus Ihrem Unternehmen stammt, sondern aus einem früheren Gespräch: Morten Hannesbo, ehemaliger CEO der AMAG Group, hat über den Diesel-Skandal und die damalige Krisenkommunikation gesprochen. Dabei ging es weniger um die technische oder juristische Ursache des Skandals, sondern um die Frage, wie ein Unternehmen in einer solchen Situation handlungsfähig bleibt, Vertrauen erhält und mit Kunden kommuniziert.

Wie KI Risiken erkennt und Entscheidungen vorbereitet

Wenn man eine solche Situation heute mit Agentic AI betrachten würde: Was könnte KI früher sichtbar machen oder in der Entscheidungsvorbereitung leisten?

Man muss tatsächlich zuerst eingrenzen, worum es geht. Es geht nicht um den Diesel-Skandal als solchen. Es geht um die Frage, wie ein Unternehmen oder ein Verantwortlicher, der an der Ursache selbst vielleicht gar nichts ändern kann, trotzdem die Kommunikation mit den Kunden aufrechterhält und nicht einfach in der Versenkung verschwindet. Ich glaube nicht, dass man einfach eine Agentic AI auf einen Skandal ansetzt und dann automatisch eine fertige Kommunikationsstrategie erhält. Da ist immer noch viel Suchen und Abwägen notwendig.

Was ich an dem Vortrag spannend fand, war genau diese Entscheidungsleistung. Es gibt viele Optionen, viele Informationen und viele mögliche Wege. Aber irgendwann muss man entscheiden: Das machen wir jetzt. Das Schlimmste wäre, keine Entscheidung zu treffen oder immer weiter zu analysieren.

Wie könnte Agentic AI in einer solchen Situation konkret unterstützen?

Agentic AI könnte Szenarien bauen. Man könnte fragen: Welche Optionen haben wir? Wie sähe eine aggressive Kommunikationsstrategie aus? Wie sähe eine eher passive Strategie aus? Welche weiteren Möglichkeiten gibt es? Sie könnte auch helfen, einzelne Aspekte genauer zu analysieren. Zum Beispiel den Zusammenhang zwischen Kommunikation über soziale Medien und persönlicher Ansprache. Oder die Frage, ob ein Mailing sinnvoller wäre als Kommunikation über digitale Kanäle.

Aber am Ende bleibt eine Restunsicherheit. KI liefert einen Vorschlag. Vielleicht ist es ein Vorschlag von jemandem, der sehr viel gelesen hat und sehr viele Informationen verarbeiten kann. Aber es ist nicht unbedingt ein Vorschlag von jemandem, der genau diese Situation schon oft erlebt hat. Die Entscheidung muss also weiterhin von Menschen getroffen werden.

Woran lässt sich festmachen, ob Agentic AI tatsächlich ein strategisches Asset wird und nicht nur ein Technologieprojekt bleibt?

Das finde ich schwierig zu quantifizieren. Bei uns ist KI inzwischen Teil der Arbeit. Es ist ähnlich wie bei der Frage, ob ein E-Mail-Anschluss für jeden Mitarbeitenden sinnvoll ist. Die Effizienzsteigerung ist so offensichtlich, dass sie kaum zur Debatte steht.

Interessanter ist fast die Frage, was wir durch diese Effizienz verlieren. Bei Videokonferenzen sieht man das gut. Früher sass man nach einem Meeting noch zusammen, klappte die Laptops zu und sprach weiter. Dieser informelle Austausch findet bei Videokonferenzen viel weniger statt. Auf KI übertragen heisst das: Man kann sehr schnell eine Abfrage machen und ein Ergebnis erhalten. Aber vielleicht verliert man dabei auch etwas vom gemeinsamen Erarbeiten, vom Brainstorming, vom Nachdenken im Team. Unternehmen sind auch sozioökonomische Organisationen. Es geht darum, dass Menschen zusammenarbeiten und gemeinsam Ideen entwickeln. Das sollte man nicht aus dem Blick verlieren.

Verantwortung bleibt trotz KI beim Menschen

Welche Governance-Fragen sollten Unternehmen stellen, wenn KI-Systeme Empfehlungen liefern oder Informationen aktiv aufbereiten?

Ich bin kein Techniker, ich bin Buchhalter. Deshalb bin ich beim Austausch von Daten generell zurückhaltend. Wenn man über Governance spricht, sollte man sich die Verträge sehr genau anschauen. Welche Daten werden ausgetauscht? Wofür werden sie weiterverwendet? Werden sie isoliert? Dürfen sie analysiert werden? Werden sie anonymisiert?

Bei den Kosten halte ich einen stufenweisen Ansatz für sinnvoll. Man startet mit einem Piloten und fragt: Wer im Unternehmen sollte es nutzen? Statt sofort alle auszustatten, kann man mit ausgewählten Personen oder Abteilungen beginnen und Erfahrungen sammeln.

Wir haben es ähnlich gemacht. Wir haben einen Piloten in unserem Kernbereich aufgesetzt und uns gefragt, wie wir Projekte mit Kunden machen und welche Use Cases es dort gibt. Danach kann man Schritt für Schritt ausweiten.

Wenn sich Geschäftsleitungen auf KI-gestützte Empfehlungen stützen: Wer trägt am Ende die Verantwortung?

Wenn wir beim Bild bleiben, dass die KI als Assistent mit am Tisch sitzt, ist klar: Der Assistent übernimmt keine Verantwortung. Man kann nicht sagen, die KI habe empfohlen, es so zu machen, und deshalb sei man selbst nicht verantwortlich. Verantwortung kann man nicht abgeben. Als Geschäftsführer habe ich die Verantwortung. Ich wähle aus, wie ich meine Entscheidungen treffe. Ich kann analysieren lassen, ich kann Berater einbeziehen, ich kann auf Daten schauen. Ich kann aber auch sagen, dass ich meinem Bauchgefühl mehr traue und mich anders entscheide. Ob das richtig oder falsch war, beurteilen später andere. Aber die Verantwortung bleibt bei mir.

Wie verändert Agentic AI Ihre Rolle als CFO?

Wenn man die CFO-Rolle aufteilt, gibt es auf der einen Seite Accounting und auf der anderen Seite Controlling. Die grössere Veränderung sehe ich zunächst im Controlling, weil es dort stärker um zukunftsgerichtete Analysen geht. Man kann «What-if-Analysen» machen oder «Monte-Carlo-Simulationen», spricht Risikoanalyse in grösserem Umfang laufen lassen. Nicht nur eine Simulation, sondern hunderte multivariate Simulationen. Dadurch wird der Korridor möglicher Entwicklungen enger. Man kann sich also ein besseres Bild davon machen, was passieren könnte.

Auch im Accounting gibt es Einsatzmöglichkeiten. Wenn Ergebnisse kommentiert werden müssen, kann KI einen ersten Entwurf erstellen. Sie kann Zahlen anschauen und die wichtigsten Punkte herausarbeiten. Sie kann auch helfen, Fehler zu vermeiden, indem sie auf fehlende Daten hinweist. Wenn zum Beispiel eine monatliche Abrechnung normalerweise vorhanden ist und plötzlich fehlt, kann eine Meldung darauf aufmerksam machen.

Heisst das, KI bleibt vor allem ein Assistent, der Analysen vorbereitet und auf Dinge hinweist?

Ja. Sie kann Analysen fahren, Entwürfe erstellen, Hinweise geben und manchmal auch die Augen öffnen, wenn etwas fehlt oder übersehen wurde. Gerade bei Texten kann sie viel Arbeit abnehmen. Man erhält schneller einen Entwurf und kann diesen redigieren, statt bei null anzufangen.

Was passiert mit der Zeit, die dadurch frei wird?

Ich mache inzwischen mittags Feierabend. Nein, im Ernst: Es ist erstaunlich, wie schnell sich solche Lücken wieder füllen. Es ist nicht so, dass man etwas erledigt und dann nach Hause geht. Vielmehr entstehen neue Fragen. Man hat also nicht unbedingt freie Zeit. Aber man hat mehr Zeit, über Dinge nachzudenken. Beim Schreiben muss man sich nicht mehr zuerst den Kopf darüber zerbrechen, wie man anfängt. Man kann sich stärker damit beschäftigen, wie der vorhandene Text besser wird. Das ist eine andere Arbeit und aus meiner Sicht auch eine Arbeit, die mehr Freude machen kann.

Verändert sich dadurch auch die Arbeit der Mitarbeitenden?

Wir sehen, dass Mitarbeitende KI anwenden. Aber es ist nicht so, dass plötzlich alles völlig anders ist. Es ist eher wie bei einem guten neuen PC. Man macht weiterhin eine ähnliche Arbeit, aber es geht schneller und fühlt sich besser an. Der Zugang zu KI ist sehr niedrigschwellig. Früher musste man bei neuen Technologien oft erst Begriffe verstehen. Beim Internet gab es Schulungen, in denen erklärt wurde, was URL oder HTTP bedeutet. Bei KI ist das anders. Man tippt eine Frage ein und erhält eine Antwort. Es ist wie ein Gespräch. Das macht den Einstieg einfacher.

Wenn Sie einem Verwaltungsrat eine einzige Frage stellen dürften, um herauszufinden, ob das Unternehmen bereit für Agentic AI ist: Welche wäre das?

Ich würde fragen: Was würde gegen KI sprechen? Oder: Welche Sorgen treiben Sie um, wenn Sie an eine flächendeckende Nutzung von KI denken? Damit bekommt man ein Gefühl dafür, wo die Widerstände oder Sorgen liegen. Und genau diese muss man adressieren.

Welche Fähigkeit braucht ein Führungsteam, um Agentic AI nicht nur technologisch einzuführen, sondern wirksam und verantwortungsvoll zu nutzen?

Das hat aus meiner Sicht nicht in erster Linie mit KI zu tun, sondern mit Führung. Man muss Vorbild sein und KI selbst nutzen. Man muss zeigen, dass es eine gute Sache sein kann.

Gleichzeitig muss man mit den Mitarbeitenden sprechen. Was ist Ihre Sorge? Was hält Sie davon ab, KI zu nutzen? Vielleicht ist es nicht für jeden sofort etwas. Aber es gibt oft einzelne Aufgaben, bei denen KI sehr gut unterstützen kann. Das ist das Schöne an Agentic AI, sie kann punktuell und spezialisiert helfen. Man muss nicht alles mit KI machen. Aber man kann bestimmte Aufgaben anstossen, etwa prüfen lassen, ob sich bei eingegangenen Rechnungen durch optimierte Zahlungsziele ein Discount nutzen lässt. Wenn man so etwas umsetzen will, muss man die Organisation mitnehmen. Das war vor KI schon so. Und es gilt für KI genauso.

Hier geht’s zum ersten & dritten Teil der Trilogie.