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Die meisten Finanzteams experimentieren bereits mit KI. Doch nur wenige sehen echte Resultate.
Diese Kluft liegt nicht an der Technologie, sondern an der Umsetzung. KI in Finance erfolgreich zu machen bedeutet nicht, die brandneuesten Tools auszurollen. Es bedeutet, die Arbeitsweise Ihres Teams zu verändern – Workflow für Workflow.
Mithilfe dieser AI-Readiness-Checkliste gelangen Sie von KI-Piloten zu bewährten Workflows, die messbare Zeitersparnis, höhere Genauigkeit und strategischen Impact liefern. Egal, ob Sie KI gerade erst einführen oder dies bereits getan haben, aber über ein paar erste Experimente nicht hinauskommen: Diese zehn Schritte bringen Sie (wieder) auf Kurs.
1. Beginnen Sie mit nur einem Workflow
Der größte Fehler von Finanzleiter:innen? Alles gleichzeitig transformieren zu wollen.
Stattdessen sollten Sie einen einzelnen, wirkungsstarken Workflow identifizieren, bei dem künstliche Intelligenz schnelle Erfolge liefern kann. Suchen Sie nach Prozessen mit hohem Volumen, vielen Wiederholungen und klaren Regeln – denjenigen, die Zeit kosten, ohne strategischen Mehrwert zu schaffen.
Die besten Startpunkte:
Rechnungsverarbeitung und -abgleich
Spesenkategorisierung und Richtlinienkonformität
Abweichungserklärungen zum Monatsende
Zusammenfassungen von Lieferantenverträgen
Klein anzufangen ist nicht „vorsichtig“. Es ist klug. Ein fokussierter Pilot erlaubt schnelles Lernen, rasches Iterieren und schafft Vertrauen, bevor Sie skalieren. Noch wichtiger: Ein erfolgreicher Workflow erzeugt Momentum und macht Skeptiker zu Fürsprecher:innen.
2. Stellen Sie ein kleines, funktionsübergreifendes Team auf
Die Wahrheit ist: KI-Projekte scheitern in Silos.
Sie brauchen Finanzexpertise, um die Probleme zu verstehen, technisches Know-how zur Bewertung von Lösungen und Change-Kompetenz für die Adoption. Halten Sie die Gruppe jedoch klein, aber fein – maximal 3 bis 5 Personen.
Ihr Kernteam sollte beinhalten:
Eine/n Finance Lead, der/die die Workflows in- und auswendig kennt
Eine/n IT- oder Operations-Partner:in mit technischer Fluency
Eine/n Change Champion, der/die die Team-Adoption treibt
Entscheidend ist, dass Sie diesem Team dedizierte Zeit geben. Nicht „irgendwo dazwischen“, sondern echte, geschützte Stunden pro Woche. Gewähren Sie dem Team Entscheidungsrechte und ein klares Mandat, zu experimentieren und zu lernen.
3. Definieren Sie Erfolgsmessgrößen von Anfang an
„Wir wollen effizienter sein“ ist keine Metrik. „Schneller arbeiten“ oder „genauer werden“ ebenfalls nicht.
Bevor Sie etwas starten, definieren Sie spezifische, messbare Ziele. Wie sieht Erfolg konkret aus? Woran erkennen Sie, dass es funktioniert?
Gute Metriken sehen so aus:
Zeitersparnis: „Rechnungsverarbeitungszeit um 40 % reduzieren“
Genauigkeit: „Fehlklassifizierungen von 15 % auf 5 % senken“
Nutzerzufriedenheit: „80 % des Teams bewerten KI-Tools als hilfreich“
Business Impact: „Monatsabschluss um 2 Tage beschleunigen“
Klare Metriken haben zwei Zwecke: Sie zeigen, ob der Pilot funktioniert – und sie liefern die Basis, um die Skalierung zu begründen. Vage Ziele führen zu vagen Ergebnissen, und vage Ergebnisse bekommen kein Budget.
4. Bereinigen Sie Ihre Daten früh
KI ist nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernt. Getreu dem Motto: Garbage in, garbage out.
Prüfen Sie Ihre Datenqualität, bevor Sie KI-Tools implementieren. Sind Spesenkategorien konsistent? Sind Lieferantennamen standardisiert? Sind historische Transaktionen korrekt klassifiziert?
Wenn Ihr Kontenplan chaotisch ist, Lieferanten doppelt angelegt und Richtlinien quer über Laufwerke verstreut liegen – beheben Sie das zuerst.
Der Aufwand zahlt sich aus: Investieren Sie 2 bis 4 Wochen in die Bereinigung und Standardisierung Ihrer kritischsten Datensätze. Diese Vorarbeit verbessert die KI-Genauigkeit deutlich und reduziert spätere Korrekturzeiten. Saubere Daten bedeuten schnelleres Training, bessere Ergebnisse und höheres Teamvertrauen.
5. Wählen Sie die richtigen Tools, nicht die mit dem größten Hype
Der Einsatz von KI wird immer beliebter, daher ist auch der KI-Markt extrem in Bewegung. Jeder Anbieter verspricht „revolutionär“ und „transformativ“ zu sein. Doch lassen Sie sich nicht von Hype oder beeindruckenden Demos allein leiten.
Bewerten Sie AI-Tools nach dem, was wirklich zählt:
Integration: Funktioniert es nahtlos mit Ihren bestehenden Systemen – ERP, Ausgabenmanagement, Reporting?
Datensicherheit: Wohin gehen Ihre Daten? Welche Datenschutzgarantien gibt es? Wer hat Zugriff?
Bedienbarkeit: Wird Ihr Team es wirklich nutzen – oder ist es zu komplex in der Anwendung?
Anbieterstabilität: Handelt es sich um einen ernsthaften, langfristigen Anbieter – oder um eine Funktion, die in 18 Monaten verschwinden könnte?
Profi-Tipp: Für Finanzteams liefern zweckgebundene KI-Funktionen innerhalb Ihrer bestehenden Ausgabenmanagement-Plattform (wie Spendesk) oft bessere Ergebnisse als isolierte, generische Tools. Warum? Weil Adoption Raffinesse schlägt. Ein einfacher KI-Assistent, der in Ihren täglichen Workflow eingebettet ist, übertrifft ein leistungsfähiges Tool, das ständigen Kontextwechsel erfordert.
6. Starten Sie schnell, messen Sie schneller
Geschwindigkeit zählt mehr als Perfektion.
Führen Sie einen fokussierten 4‑ bis 6‑Wochen‑Pilot mit einer kleinen Nutzergruppe an realen Aufgaben durch. Warten Sie nicht auf das perfekte Setup – starten, lernen, iterieren.
Während des Piloten:
Wöchentliches Nutzerfeedback einholen
Ihre Erfolgsmetriken in Echtzeit tracken
Dokumentieren, was funktioniert und was nicht
Bereit sein, schnell anzupassen
Lange Piloten verlieren Momentum. Kurze Zyklen erlauben Kurskorrekturen und halten die Dringlichkeit hoch.
Achten Sie auf Warnsignale: Wenn nach 6 Wochen die Adoption gering oder die Ergebnisse schwach sind, stoppen Sie und diagnostizieren Sie das Problem, bevor Sie skalieren. Lieber früh umorientieren, als etwas auszurollen, das nicht funktioniert.
7. Schulen Sie Ihr Team in Prompt-Kompetenz
Selbst die besten KI-Tools liefern unterdurchschnittliche Resultate, wenn Ihr Team nicht weiß, wie man sie nutzt.
Die neue Schlüsselkompetenz? Prompt-Kompetenz – also zu wissen, wie man Fragen für die KI formuliert, Kontext liefert und Ergebnisse verfeinert. Denken Sie daran wie an die neue Excel-Fitness im KI-Zeitalter.
Ihr Training sollte abdecken:
Wie man klare, spezifische Prompts schreibt
Wann KI sinnvoll ist – und wann man besser manuell arbeitet
Wie man KI-Ausgaben prüft und verbessert
Reale Beispiele aus Ihren Finanz-Workflows
Die Form macht den Unterschied: Führen Sie einen 90‑minütigen Workshop durch. Legen Sie eine gemeinsame Prompt-Bibliothek mit funktionierenden Beispielen an. Bieten Sie offene Sprechstunden für Fragen. Lehren Sie kontinuierlich, nicht einmalig.
8. Etablieren Sie Governance vom ersten Tag an
KI bringt neue Risiken rund um Datenschutz, Genauigkeit und Compliance mit sich. Setzen Sie klare Leitplanken, bevor jemand sie überschreitet.
Ihr KI-Governance-Rahmen sollte definieren:
Welche Tools freigegeben sind
Welche Daten mit KI geteilt werden dürfen – und welche nicht
Wie KI-generierte Ergebnisse zu verifizieren sind
Wer für KI-gestützte Entscheidungen verantwortlich ist
Wie mit Fehlern oder Bias umzugehen ist
Sie brauchen keine 50‑seitige Richtlinie. Erstellen Sie eine einfache, einseitige „KI-Nutzungsrichtlinie“, die das Wesentliche abdeckt. Teilen Sie diese mit allen. Machen Sie sie leicht auffindbar und verständlich.
Governance bremst Innovation nicht, sie schafft Vertrauen. Teams brauchen Klarheit über Grenzen, nicht nur über Fähigkeiten.
9. Kommunizieren Sie Erfolge früh (und oft)
Momentum braucht Sichtbarkeit.
Warten Sie nicht bis zum Ende des Piloten, um Ergebnisse zu teilen. Feiern Sie frühe Erfolge – auch kleine – laut und häufig.
So zeigen Sie Wirkung:
Zeitersparnis-Geschichten in Team-Meetings
Quantifizierte Ergebnisse in Updates für die Geschäftsleitung
Spotlight auf Teammitglieder, die KI effektiv nutzen
Frühe Kommunikation erfüllt mehrere Zwecke: Sie schafft Akzeptanz, zieht weitere Nutzer:innen an und sichert die Unterstützung der Führung. Skeptiker werden zu Fürsprecher, wenn sie echte Ergebnisse ihrer Kolleg:innen sehen – nicht nur irgendwelche Versprechen von Anbietern.
Nach Woche 2 Ihres Piloten teilen Sie ein konkretes Beispiel für KI-Impact, inklusive Metrik und Nutzerreaktion. Machen Sie den Impact greifbar, nicht theoretisch.
10. Setzen Sie weiterhin auf die Entscheidungen von Menschen
KI ist eine mächtige Assistenz. Aber sie ist kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen.
Behalten Sie stets "menschliche Aufsicht" – insbesondere bei finalen Freigaben finanzieller Entscheidungen, sensibler Kommunikation mit Lieferanten oder Stakeholdern, komplexen Situationen außerhalb der Norm und überall dort, wo Regulierung oder Compliance betroffen sind.
Die einfache Regel: KI darf entwerfen, analysieren und vorschlagen. Menschen entscheiden.
Definieren Sie klare Review‑Checkpoints in Ihrem Workflow. Schulen Sie Prüfer:innen darauf, worauf zu achten ist. Machen Sie „menschlich verifiziert“ zum Qualitätssiegel. KI macht Fehler – eine menschliche Prüfung fängt sie ab, bevor sie zu Problemen werden.
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Geben Sie Ihrem Team die Komplettlösung, um smarter statt härter zu arbeiten – und machen Sie KI zu Ihrem Wettbewerbsvorteil.
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