Finance-Workflows legen den KI-Reifegrad offen

Künstliche Intelligenz überzeugt in Pilotprojekten. Im Betrieb zeigen sich jedoch die Grenzen: Integration, Datenqualität und Governance entscheiden, ob KI dauerhaft tragfähig ist. Finance-Workflows machen früh sichtbar, wie reif die IT-Architektur wirklich ist.

In vielen mittelständischen Unternehmen ist Künstliche Intelligenz (KI) längst angekommen. Piloten laufen, erste Use Cases automatisieren Teilaufgaben, die Ergebnisse wirken überzeugend. Solange KI jedoch nur punktuell eingesetzt wird, bleibt ihr tatsächlicher Reifegrad schwer einschätzbar. Die entscheidende Bewährungsprobe beginnt erst, wenn KI dauerhaft in geschäftskritischen Prozessen mitläuft. Ab diesem Punkt rücken andere Fragen in den Vordergrund. Es geht weniger um Modellqualität als um Betriebsfähigkeit: stabile Integration, belastbare Daten, klare Verantwortlichkeiten und eine Governance, die Audits und Compliance-Anforderungen im Alltag trägt.

Gerade Finance- und Backoffice-Prozesse liefern dafür einen verlässlichen Realitätscheck. Die Fehlertoleranz ist gering, der Anspruch an Nachvollziehbarkeit hoch. Revisionssicherheit, konsistente Prozessketten und klare Kontrollpunkte sind hier keine Option, sondern Voraussetzung. Wenn Grundlagen fehlen, werden Schwächen zuerst dort sichtbar.

Breiter KI-Einsatz ist selten, die Hürden liegen in den Grundlagen

Eine Yougov-Befragung im Auftrag von Circula unter 264 Personen aus Finance, Controlling und Finanzbuchhaltung zeichnet ein klares Bild: Nur 3 Prozent berichten von einem breiten Einsatz von Künstlicher Intelligenz in ihren Arbeitsabläufen. 22 Prozent testen Pilotprojekte, 29 Prozent setzen bislang gar keine KI ein. Die Zahlen sprechen weniger gegen die Relevanz von KI, als für ein Reifegradthema.

Als zentrale Hürden nennen die Befragten vor allem fehlendes Fachwissen, unzureichende Datenqualität sowie rechtliche Unsicherheiten und Compliance-Bedenken. Diese Punkte lassen sich nicht "wegautomatisieren". Sie verweisen auf strukturelle Voraussetzungen, die über Architektur, Betrieb und Governance entschieden werden.

Die Infrastruktur bremst, nicht die Technologie

Im Finance-Umfeld scheitert der produktive Einsatz von Künstlicher Intelligenz selten an fehlenden technologischen Möglichkeiten. Tools, Verfahren, Muster und Anwendungsfälle sind bekannt, viele Plattformen bringen Schnittstellen, Konnektoren und Automatisierungsbausteine mit. Der Engpass liegt häufig in der Realität gewachsener Systemlandschaften: inkonsistente Datenmodelle, Medienbrüche, unklare Übergaben und Workarounds außerhalb definierter Prozessketten.

In vielen Finanzabteilungen sieht die Praxis so aus: ein Enterprise-Resource-Planning-System (ERP) an einer Stelle, ein separates Human-Resources-System (HR) an anderer, Kreditkarten- und Zahlungsdaten über Bankenportale, dazu Tabellen und manuelle Abstimmungen per E-Mail. Datenobjekte sind je System anders definiert, Schnittstellen fehlen oder sind nur rudimentär umgesetzt. Das Ergebnis ist ein hoher Integrations- und Bereinigungsaufwand. Genau dort, wo KI eigentlich entlasten soll.

Damit werden Finance-Workflows zum Stresstest für Integrations- und Datenarchitekturen. Die Prozesse erzwingen Disziplin: Buchungen müssen stimmen, Freigaben müssen nachvollziehbar sein, Abläufe müssen systemübergreifend konsistent funktionieren. Genau deshalb zeigen Finanzprozesse früh und zuverlässig, ob Integrationslogik, Datenmodelle und Betriebsprozesse bereits "KI-ready" sind oder ob Künstliche Intelligenz im Zweifel nur zusätzliche Komplexität auf eine fragile Grundlage setzt.

Es gibt typische Bruchstellen im produktiven Betrieb

In der Praxis treten in produktiven Finance-Workflows immer wieder ähnliche Muster auf, die KI-Automatisierung ausbremsen:

• Uneinheitliche Datenmodelle und Stammdaten sorgen dafür, dass Begriffe und Felder je System unterschiedlich definiert sind. Validierungen greifen nicht durchgängig, Ausnahmen werden zur Regel.
• Medienbrüche und manuelle Übergaben erhöhen die Fehleranfälligkeit und verringern die Transparenz. Nachvollziehbarkeit entsteht häufig erst im Nachhinein, statt von Beginn an im Prozess verankert zu sein.
• Unzureichende Protokollierung entlang der Prozesskette erschwert Auditpfade, Ursachenanalysen und Erklärbarkeit automatisierter Entscheidungen.
• Unklare Verantwortlichkeiten für Datenqualität, Regeln, Ausnahmen und Kontrollen führen dazu, dass Governance dauerhaft instabil bleibt.

Dass diese Brüche den Alltag prägen, zeigt sich auch in den Studienergebnissen: Im Schnitt entfallen 25 Prozent der Arbeitszeit der befragten Finanzfachkräfte auf manuelle Dateneingaben. Mehr als jeder Dritte (36 Prozent) nennt den manuellen Aufwand als größte operative Herausforderung.

Wichtige Entscheidungen vor dem nächsten Rollout

Für Chief Information Officers (CIOs) und IT-Leitungen sind Finance-Use-Cases deshalb weniger ein weiterer KI-Anwendungsfall als ein Prüfstein für grundlegende Architektur- und Betriebsentscheidungen. Wichtiger als die nächste Modelliteration sind belastbare Antworten auf fünf Kernfragen:

• Systemführerschaft: Welche Systeme sind führend für welche Datenobjekte (Stammdaten, Belegdaten, Freigabestatus)?
• Integrationsstandards: Wie werden Schnittstellenprinzipien, Validierungen, Fehlerbehandlung und Datenverträge umgesetzt?
• Nachvollziehbarkeit: Wie sind Prozess- und Datenlogs, Versionierung sowie Änderungsverläufe technisch abgesichert?
• Ownership: Wer besitzt Regeln, Ausnahmen und Kontrollen (IT, Finance, Compliance) und wie werden Änderungen gesteuert?
• Compliance-Operationalisierung: Wie werden rechtliche Anforderungen in Kontrollen, Dokumentation und Zugriffskonzepte übersetzt?

Diese Entscheidungen bestimmen, ob Künstliche Intelligenz im Betrieb zuverlässig arbeitet und ob Automatisierung messbar entlastet oder zusätzliche Reibung erzeugt. Auch die Studie stützt diese Prioritätensetzung: Als Treiber der Transformation nennen Befragte neben Prozessautomatisierung (40 Prozent) auch eine bessere Integration von Systemen und Daten (34 Prozent) sowie den Aufbau von KI-Kompetenzen (26 Prozent).

Finance als Blaupause für skalierbare KI-Automatisierung

Richtig genutzt, liefern Finance-Workflows wertvolle Erkenntnisse für die gesamte Organisation. Sie zeigen, welche IT-Grundlagen notwendig sind, um KI sicher, skalierbar und regelkonform zu betreiben.

Unternehmen, die ihre Finance-Prozesse erfolgreich automatisieren, schaffen damit eine belastbare Blaupause für weitere KI-Anwendungen. Die Erkenntnisse lassen sich von HR über Einkauf bis hin zu kundenbezogenen Prozessen übertragen. Der Weg zur KI-Reife führt damit weniger über neue Modelle als über konsistente Daten- und Integrationsarchitekturen. Finance-Workflows machen sichtbar, wo KI-Strategien im Mittelstand an ihre Grenzen stoßen. Sie offenbaren Schwächen in Architektur, Datenhaltung und Governance und liefern zugleich konkrete Ansatzpunkte, um diese zu beheben. Wer diese Erkenntnisse nutzt, erhöht die Erfolgschancen von Künstlicher Intelligenz im produktiven Betrieb deutlich.

Die Daten der Befragung basieren auf Online-Interviews mit Mitgliedern des Yougov Panels, die der Teilnahme vorab zugestimmt haben. Für diese Befragung wurden im Zeitraum vom 11. bis 23. September 2025 insgesamt 264 Personen befragt, die im Bereich "Finance", "Controlling" und "Finanzbuchhaltung" arbeiten.