Der KI-Reifegrad-Report - für CFOs: Teil 2

Selbst unter Organisationen, die sich selbst als KI-Vorreiter bezeichnen, verfügen nur 26 % über alle operativen Voraussetzungen, die nötig sind, um KI im Finanzbereich erfolgreich zu skalieren.

Das erklärt das aktuelle Marktbild: Pilotprojekte sind weit verbreitet, doch echte, nachhaltige Skalierung bleibt die Ausnahme. Im Finanzbereich bedeutet Skalierung nicht, dass KI besonders schnell Ergebnisse generiert. Entscheidend ist, ob diese Ergebnisse Genehmigungsprozesse, Ausnahmeprüfungen und Audits durchlaufen, ohne die Verantwortlichkeit zu gefährden.

Dieser Bericht (der zweite Teil unserer vierteiligen Reihe zur KI-Readiness) untersucht die fünf Voraussetzungen, die darüber entscheiden, ob KI im Finanzbereich skaliert. Grundlage sind Daten aus unserer Studie mit über 1.500 Business- und Finance-Leadern. Für diese Analyse konzentrieren wir uns auf „KI-Leader“. So bezeichnen wir Befragte, die die KI-Reife ihres Unternehmens auf einer Skala von 1 bis 10 mit 7–10 bewertet haben (n=405).

Der KI-Betriebsstack im Finanzbereich

Branchenübergreifend lässt sich KI häufig mit minimalem Aufwand testen. Ein Team beschafft ein Tool, startet einen Proof of Concept und macht die Zeitersparnis sichtbar.

Auch im Finanzbereich scheitert KI selten in der Pilotphase. Die Blockade entsteht in dem Moment, in dem KI näher an regulierte und verantwortete Entscheidungsprozesse rückt.

Unsere Studie zeigt fünf zentrale Anforderungen, die darüber entscheiden, ob KI im Finanzbereich wirklich skaliert – oder lediglich getestet wird. Diese fünf Punkte bilden die Mindestvoraussetzungen, die Führungskräfte als notwendig ansehen, damit KI einer kritischen Prüfung standhält.

Die fünf Voraussetzungen sind:

Maßnahmen zur Umsetzung etabliert: „Wir haben bereits konkrete Maßnahmen und Vorbereitungen für die Integration von KI umgesetzt.“
In der Praxis bedeutet das: klar benannte Verantwortliche für einzelne Anwendungsfälle, definierte Erfolgskennzahlen, ein strukturierter Rollout-Rhythmus und systematisches Tracking der Nutzung.

Mindestregeln festgelegt: „Unser Unternehmen hat verbindliche Mindestregeln für den Einsatz von KI definiert.“
In der Praxis heißt das: klare Vorgaben, was KI tun darf, wann eine Eskalation erforderlich ist, was dokumentiert werden muss und wer die Verantwortung für das Ergebnis trägt.

Fähigkeiten und Tools verfügbar: „Unsere Mitarbeitenden verfügen über die nötigen Fähigkeiten und Werkzeuge, um KI effektiv einzusetzen.“
In der Praxis umfasst das: Zugang zu geeigneten Tools, gezielte Schulungen sowie die Kompetenz, KI-Lösungen produktiv zu entwickeln, zu testen und stabil zu betreiben.

Budget verbindlich eingeplant: „Für KI-Initiativen sind Investitionen vorgesehen.“
In der Praxis bedeutet das: eine finanzierte Roadmap, ausreichend Ressourcen in Form von Zeit und Personal sowie Budget für Daten, Integrationen und Change-Management.

Daten für KI-Analysen nutzbar: „Unsere Daten können KI-gestützte Analysen wirkungsvoll unterstützen.“
In der Praxis heißt das: konsistente Stammdaten, verlässliche Integrationen und Ergebnisse, die sich sauber mit den führenden Systemen abstimmen lassen.

Jeder Aspekt wurde auf einer Zustimmungsskala von 1–7 bewertet. Zur einheitlichen Einordnung betrachten wir Werte von 6–7 als „stark umgesetzt“.

Gemeinsam bilden diese fünf Elemente das, was wir den KI-Betriebsstack im Finanzbereich nennen. Er ist das Fundament, das darüber entscheidet, ob KI von ersten Anwendungen zur nachhaltigen Umsetzung im Finanzbereich übergeht.

Wie Konstantin es formuliert: „KI im Finanzbereich skaliert nicht, weil sich das Modell verbessert. Sie skaliert, wenn Kontrollen, Verantwortlichkeiten und Datenfundamente stark genug sind, um sie zu tragen.“

Selbst KI-Leader sind nicht bereit

Wäre KI-Reife lediglich eine Frage von Ambition oder Experimentierbereitschaft, müsste man erwarten, dass Organisationen, die sich selbst als „Leader“ bezeichnen, übergreifend gut vorbereitet sind.

Doch im Finanzbereich skaliert KI nicht allein auf Basis von Absicht. Skalierung erfordert ein tragfähiges Betriebsfundament: klare Regeln, konsequente Umsetzung, nutzbare Daten und eine Governance, die standhält, sobald KI in reale Workflows eingebunden wird.

Abbildung 3 zeigt, dass selbst unter den reifsten Organisationen unserer Stichprobe die Bereitschaft nicht gleichmäßig ausgeprägt ist. Viele Leader bauen zunächst Fähigkeiten auf und formalisieren erst später die Leitplanken, die für dauerhafte Skalierung notwendig sind.

Diese Lücke erklärt, warum viele Finanzteams den Wert von KI in Pilotprojekten überzeugend demonstrieren, jedoch Schwierigkeiten haben, sie in den entscheidenden Workflows nachhaltig zu operationalisieren.

Top-2-Zustimmungswerte über fünf Skalierungsvoraussetzungen hinweg unter KI-Leadern (n=405)

Die Ergebnisse zeigen eine klare Reihenfolge bei dem, was Finanzverantwortliche zuerst aufbauen: Fähigkeiten und Investitionen kommen früher (etwa Tools und Ressourcen), während Governance und verbindliche Regeln hinterherhinken.

• Fähigkeiten und Tools: 78 %
• Budget verbindlich eingeplant: 69 %
• Maßnahmen zur Umsetzung etabliert: 64 %
• Daten nutzbar: 61 %
• Mindestregeln festgelegt: 55 %

Kernaussage
KI-Reife ist keine Stufenleiter von Use Cases. Sie ist Delegationsfähigkeit: die Fähigkeit, Arbeit von Menschen auf Systeme zu übertragen, ohne die Verantwortlichkeit zu gefährden.

Die Marktbarriere ist nicht Kompetenz, sondern Steuerbarkeit

In diesem Bericht bedeutet Steuerbarkeit, dass KI innerhalb bestehender Finanzkontrollen agieren kann: mit klar definierten Grenzen, festgelegten Eskalationen bei Ausnahmen, automatischer Protokollierung und einer eindeutig benannten Person, die das Ergebnis verantwortet.

Ein Großteil der öffentlichen KI-Debatte unterstellt, dass die Einführung im Finanzbereich stockt, weil Teams Fähigkeiten oder Vertrauen fehlen. Unsere Daten zeigen ein differenzierteres Bild.

Unter den Leadern sind Fähigkeiten und Tools die stärkste Dimension (78 % Top-2).
Mindestregeln sind die schwächste (55 % Top-2).

Diese Lücke ist entscheidend. Denn KI im Finanzbereich ist keine reine Produktivitätsschicht. Sobald sie Genehmigungen, Klassifizierungen, Ausgabenentscheidungen oder Prüfungsnachweise beeinflusst, wird Governance zum Engpass.

Die zentrale Fragestellung verschiebt sich von:

• „Können wir KI einsetzen?“ zu
• „Können wir KI so einsetzen, dass wir es als Finanzverantwortliche jederzeit vertreten können?“

Wie Konstantin erklärt:

Finanzteams geraten ins Stocken, weil niemand klar benennen kann, wer das Ergebnis verantwortet. Die Technologie ist leistungsfähig. Doch das allein reicht nicht für Finanzverantwortliche, die unter klaren Prüf-, Richtlinien- und Delegationsvorgaben arbeiten.

Hier trennt sich, wer wirklich skaliert – und wer nicht. Sichtbar wird es zuerst daran, ob verbindliche Mindestregeln etabliert sind.

Das verborgene Risiko unter Leadern: Regelungsdefizit

Unter KI-Leadern sind fehlende Fähigkeiten selten der Engpass. Fehlende Regeln hingegen häufig. In unseren Daten bewerten 32,1 % der Leader ihre Fähigkeiten als stark ausgeprägt, verfügen jedoch nicht über verbindliche Mindestregeln. 21,7 % berichten von stark etablierten Umsetzungsmaßnahmen ohne entsprechende Mindestregeln.

Diese Lücke bezeichnen wir als Regelungsdefizit: Die Nutzung von KI wächst schneller, als Berechtigungen, Eskalationswege, Protokollierung und Verantwortlichkeiten definiert werden. Anfangserfolge können das Problem überdecken. Sichtbar wird es erst, wenn KI-Ergebnisse in Genehmigungsprozesse einfließen, Ausnahmen auslösen oder einer Prüfung standhalten müssen – und die Organisation nicht eindeutig nachweisen kann, wozu das System befugt war.

In Teil 3 gehen wir vertieft auf dieses Regelungsdefizit ein. Die zentrale Botschaft vorab ist klar: Wenn Sie nicht eindeutig festlegen können, was KI darf und wer das Ergebnis verantwortet, sind Sie nicht bereit für Skalierung.

Datenreife ist ein Skalierungs-Gate

Die zweite harte Hürde ist die Nutzbarkeit der Daten. Nur 61 % der Leader stimmen stark zu, dass ihre Daten KI-gestützte Analysen wirksam unterstützen können.

Sind Stammdaten inkonsistent oder Zuordnungen zwischen Einheiten fehlerhaft, lassen sich KI-Ergebnisse nicht mit verlässlichen Finanzdaten abstimmen. Das ist Datenverschuldung: Die Organisation verfügt über Ambition und Fähigkeiten, doch das Datenfundament trägt die KI nicht in operative Workflows.

In Teil 3 analysieren wir Datenverschuldung im Detail. Die Quintessenz ist eindeutig: Wenn sich Ergebnisse nicht mit einer belastbaren Quelle der Wahrheit verknüpfen lassen, können Sie KI im Finanzbereich nicht operationalisieren.

Vollständige Betriebsbereitschaft existiert – ist jedoch die Ausnahme

Nach Abbildung 3 stellt sich eine naheliegende Frage:
Wie viele Leader erfüllen alle fünf Voraussetzungen auf starkem Niveau?

Die Antwort lautet: Nur 26 % der KI-Leader erreichen in allen fünf Dimensionen einen Top-2-Wert.

Das ist eine entscheidende Nuance. Sie zeigt, dass vollständige Betriebsbereitschaft im Markt real ist. Doch sie ist nicht der Regelfall – selbst unter Leadern.

Zwei Aussagen können daher gleichzeitig zutreffen:

• KI ist angekommen
• KI ist im Finanzbereich skalierbar

Und dennoch bleibt skalierbare Finanz-KI eine Minderheiten-Realität. Die meisten Organisationen sind in einzelnen Dimensionen führend – nicht jedoch in einer ganzheitlichen operativen Aufstellung.

Was das für die nächste Skalierungsphase bedeutet

Die fünf beschriebenen Dimensionen zeichnen eine klare Entwicklungslinie für die Einführung von KI im Finanzbereich.

KI wird zuerst dort skalieren, wo:

1. die Regelanforderungen geringer sind
2. die Datenanforderungen enger gefasst sind
3. die Fehlerkosten beherrschbar bleiben

Das bedeutet: klar abgegrenzte, unterstützende Workflows vor zentralen Entscheidungsprozessen.

Die Skalierung in Abschlussprozesse, Kontrollen, Genehmigungen und Governance wird weniger von der Leistungsfähigkeit des Modells abhängen. Entscheidend ist, dass das minimale Betriebsdesign Schritt hält.

Konstantin bringt es auf den Punkt:

Der Finanzbereich braucht kein Governance-Imperium. Er braucht durchsetzbare Mindestleitplanken, die Arbeit ermöglichen, ohne die Kontrolle zu verlieren!

Siehe Mindestleitplanken unten:

Datenfundamente entscheiden darüber, ob KI operativ wirksam wird oder eine isolierte Nebenlösung bleibt.

Ohne verlässliche Integrationen und saubere Daten bleibt KI unterstützend. Mit einer stabilen Datenbasis wird sie integraler Bestandteil des Finanz-Betriebsmodells.

Praktische Leitlinien für CFOs: Den minimalen Stack gezielt aufbauen

Für Finanzverantwortliche lautet die zentrale Erkenntnis nicht, dass KI-Leader scheitern.

Sondern dass Skalierung ein bewusst gestaltetes Operating Design erfordert.

Ein 30-Sekunden-Realitätscheck für CFOs

Wählen Sie einen Workflow, in dem KI bereits eine Finanzentscheidung beeinflusst – direkt oder indirekt. Wenn Sie die folgenden Punkte nicht klar belegen können, sind Sie nicht bereit, diesen Workflow zu skalieren:

• was KI konkret tun darf (nach Rolle, Aufgabe und Schwellenwert definiert)
• wie Ausnahmen eskaliert und sauber gelöst werden
• was standardmäßig protokolliert wird, um einer Prüfung standzuhalten
• wer die Verantwortung für das Ergebnis trägt
• wie sich das Resultat eindeutig mit den führenden Systemen abstimmen lässt

In der Praxis stockt Skalierung genau dort, wo einer dieser Bausteine fehlt – selbst wenn Pilotprojekte auf den ersten Blick erfolgreich erscheinen.

Warum Segmentierung jetzt entscheidend ist

Abbildung 3 zeigt klar: KI-Leader sind keine homogene Gruppe. Einige verfügen über den vollständigen Betriebsstack. Andere sind stark in der Umsetzung, aber schwach bei verbindlichen Regeln. Wieder andere stellen Governance in den Vordergrund, werden jedoch durch ihre Datenbasis ausgebremst.

„KI-Leader“ ist damit keine einheitliche Kategorie. Genau deshalb beleuchtet unser dritter Bericht zwei zentrale Punkte: die Formen operativer Verschuldung, die Skalierung selbst auf hohem Reifegrad unbemerkt blockieren (konkret Regelungsdefizit und Datenverschuldung), sowie die unterschiedlichen operativen Aufstellungen, in die Finanzteams dadurch geraten.

Denn die nächste Phase der Finanz-KI wird nicht durch Adoption definiert. Sie wird davon abhängen, welche Betriebsstacks einer kritischen Prüfung tatsächlich standhalten.

Wenn Sie in der Zwischenzeit erleben möchten, wie steuerbare KI in der Praxis aussieht, entdecken Sie, wie Payhawk echte Finanzorchestrierung mit nativer KI ermöglicht – direkt in Ausgaben-Workflows integriert, getragen von integrierten Kontrollen, lückenlosen Audit-Trails und klarer Verantwortlichkeit by Design. Sie sehen konkrete Beispiele für Delegation, die Genehmigungen, Richtliniendurchsetzung und Audit-Readiness stärken, statt sie zu untergraben.

Methodik:

Auf Basis zustimmender Aussagen, die in enger Zusammenarbeit mit Finanz- und Business-Leadern entwickelt wurden, führte IResearch Interviews in acht Ländern durch, um reale operative Gegebenheiten und Herausforderungen valide abzubilden. Anzahl der Befragten: 1.500.

Abgedeckt wurden:

• Regionen: DACH, EU, Spanien, Frankreich, Benelux, UK & Irland, USA
• Seniorität: C-Level, VPs, Directors sowie Senior Individual Contributors
• Funktionen: Finance, Accounting, Sales, HR, Procurement
• Branchen: Dienstleistungen, Digitalwirtschaft, Fertigung, Gesundheitswesen, Bildung & Non-Profit, B2C
• Unternehmensgröße: 50–100 FTE, 101–250 FTE, 251–500 FTE, 501–1.000 FTE sowie 1.000+ FTE