Reifegradmodell fürs Controlling Der Weg zur KI-gestützten Unternehmenssteuerung

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pmOne AG

Board Deutschland GmbH

Volatile Märkte, hohe Datenkomplexität und KI-Integration setzen klassische Planungssysteme zunehmend unter Druck. Oft fehlt das erforderliche Fundament aus konsistenten Daten, klaren Prozessen und geeigneten Tools. Doch wie gelangen Unternehmen am besten von manuellen Strukturen hin zu integrierten, KI-gestützten Architekturen und erreichen eine resilientere, werttreiberbasierte Steuerung? Antworten gibt die Verortung entlang eines Reifegradmodells für den Status des Corporate Performance Managements (CPM).

Im Controlling läuft vieles auf einen Wendepunkt zu: Gefragt ist zunehmend nicht mehr nur ein Lieferant für das rückblickende Zahlenwerk, sondern ein Steuerungspartner, der Entscheidungen vorbereitet und Tempo in die Umsetzung bringt. Dafür braucht es vor allem robuste Daten, eindeutige Prozesse und eine moderne technische Basis. Das CPM-Reifegradmodell von pmOne ist ein Framework, das zeigt, mit welchen Maßnahmen Unternehmen dorthin gelangen. Es gliedert die Entwicklung hierzu grob in fünf Stufen, von manueller Datenfragmentierung bis hin zur integrierten, KI-gestützten Steuerungsarchitektur. Damit wird sichtbar, wo eine Organisation steht und welche Schritte erforderlich (und realistisch) sind, damit sie sich auf allen Ebenen weiterentwickelt: fachlich, organisatorisch und technologisch.

Die Stufen des Reifegradmodells

Vorab gilt es zu betonen: Nicht jedes Unternehmen muss das höchste Level anstreben. Entscheidend ist es, dasjenige Reifestadium zu erreichen, das zur eigenen Größe, Kultur und Zielsetzung passt. Das Reifegradmodell hilft dabei, sich als Unternehmen unabhängig von der Größe richtig einzuordnen, um diesen Weg anschließend bewusst und strukturiert zu gestalten. Wie das im Einzelnen aussehen kann, zeigt ein genauerer Blick auf die einzelnen Stufen.

• Level 1 beschreibt eine operative Steuerung mit stark manuellem Anteil. Planung, Reporting und Konsolidierung erfolgen überwiegend in Tabellenkalkulationen oder vergleichbar einfach gehaltenen Tools. Prozesse sind kaum standardisiert, Datenquellen selten integriert und die Datenqualität insgesamt gering. Beispielsweise werden Daten aus CRM-, ERP- und Produktionssystemen noch manuell zusammengeführt, da keine automatisierten Schnittstellen oder Datenmodelle existieren. Reporting entsteht häufig erst durch zeitaufwendiges Kopieren, Bereinigen und Abgleichen von Tabellen. Zudem reagiert das Controlling vorrangig auf Anforderungen, statt proaktiv zu steuern. Allerdings entstehen oftmals auch hier bereits erste Standards und eine steigende Transparenz. Erste Schritte wie die Vereinheitlichung von Datenquellen oder der Einstieg in systemgestützte Abläufe legen die Basis für ein skalierbares Performance Management.

• Unternehmen auf Level 2 entwickeln meist klare Prozessstandards und erste ineinandergreifende systemgestützte Abläufe. In der Regel sind bereits einzelne Systeme im Einsatz, doch der manuelle Aufwand bleibt weiterhin hoch und die Datenqualität ist noch nicht konsistent. Beispielsweise fließen Produktionsmengen aus dem ERP erstmals automatisiert in die Absatzplanung ein, Qualitätskennzahlen oder Maschinendaten bleiben jedoch oft außerhalb des Modells, da sie weder standardisiert noch systemisch angebunden sind. Das Controlling beginnt demnach zunehmend, auch nicht finanzielle Daten einzubeziehen. Standardisierte Prozesse, klarere Verantwortlichkeiten und einheitlichere Datenflüsse erhöhen Effizienz und Vergleichbarkeit. Für viele mittelständische Unternehmen stellt diese Stufe zumindest übergangsweise ein funktionales Gleichgewicht zwischen Aufwand und Nutzen dar und bietet Potenzial für erste Teilautomatisierungen.

• Level 3 steht für eine standardisierte Steuerung auf Basis konsistenter, qualitativ hochwertiger Daten, das heißt: Stammdaten werden harmonisiert, Systeme enger integriert und viele manuelle Tätigkeiten automatisiert. Planung und Reporting sind zu großen Teilen systemgestützt und erfolgen deutlich schneller sowie transparenter als in den vorherigen Stufen. Die immer solider werdende Datenbasis ermöglicht fundiertere Analysen, die zunehmend auch strategische Fragestellungen einbeziehen. Gleichzeitig wächst die Bedeutung operativer Daten, etwa aus ESG- oder Prozesskontexten, um eine ganzheitliche Steuerung zu ermöglichen. Wird etwa im Planungssystem eine Preisänderung vorgenommen, aktualisiert das zugrunde liegende semantische Datenmodell automatisch Deckungsbeiträge und Forecasts. Auch ESG-Daten fließen über standardisierte Datenpipelines direkt in Szenarien ein.

• Unternehmen auf Level 4 verfügen bereits über eine integrierte, datenbasierte Steuerung mit hohem Automatisierungsgrad. Planung, Forecasting und Reporting greifen nahtlos ineinander, Szenarien und Simulationen werden aktiv genutzt. Die Datenqualität ist hoch, KI-Modelle und Advanced Analytics kommen teilweise zum Einsatz, um Prognosen zu verbessern und Entscheidungen zu beschleunigen. So kann ein Advanced-Analytics-Modell beispielsweise sofort auf veränderte Lieferzeiten oder Auslastungsdaten reagieren und den Forecast inklusive Cashflow-Auswirkungen in Echtzeit anpassen. Die Effekte werden direkt über ein integriertes Szenario-Modul sichtbar. Das Controlling nimmt somit eine zunehmend aktive Rolle im Steuerungsprozess ein und arbeitet deutlich stärker entlang der Unternehmensstrategie. Diese Stufe kennzeichnet Organisationen mit hoher CPM-Reife und ausgeprägter Anpassungsfähigkeit.

• Level 5 ist für die meisten Unternehmen heute sicher eher ein visionäres, aber durchaus erreichbares Zielbild einer KI-gestützten, vorausschauenden Unternehmenssteuerung. Auf dieser Stufe liefern KI und Machine Learning präzise Prognosen, identifizieren Risiken frühzeitig und unterstützen operative wie strategische Entscheidungen nahezu in Echtzeit. Planung, Reporting und Konsolidierung sind vollständig integriert und weitgehend automatisiert. Zum Beispiel identifizieren KI-Modelle in Echtzeit Anomalien in Absatz- oder Produktionsdaten und schlagen automatisch Maßnahmen vor, von der regionalen Produktionsverlagerung bis zur Anpassung von Preis- und Bestandsstrategien. Auf dieser Basis agiert das Controlling als strategischer Business Partner mit Fokus auf Wertbeitrag, Tempo und kontinuierlicher Optimierung. Unternehmen auf Level 5 nutzen ihre Daten- und Technologievorsprünge aktiv, profitieren von internen Best Practices und entwickeln KI-Anwendungen stetig weiter.

In der Praxis zeigt sich, dass der Aufstieg durch die Reifegrade alles andere als linear verläuft. Viele Unternehmen unterschätzen den Aufwand für Datenharmonisierung, kämpfen mit historisch gewachsenen Systemlandschaften oder stoßen an organisatorische Grenzen, wenn Fachbereiche unterschiedliche Planungslogiken verfolgen. Auch Automatisierung gelingt nur dort, wo Verantwortlichkeiten klar und Prozesse stabil sind. Hinzu kommt: KI kann nur so gut sein wie die Datenbasis, auf die sie zugreift, ein Punkt, der in Transformationsprojekten häufig zu optimistisch bewertet wird.

Die Vorteile eines Frameworks

Volatile Märkte und steigende Anforderungen an Transparenz und Geschwindigkeit fordern Unternehmen heraus, ihre Steuerungsmechanismen völlig neu zu denken. Hierzu bedarf es nicht nur entsprechender Tools, sondern auch eines strukturierten Frameworks, das über ein orchestriertes Vorgehen all diejenigen Ebenen miteinander verbindet, die gemeinsam über Resilienz und Zukunftsfähigkeit entscheiden. Das sind im Wesentlichen:

• Fachliche Ebene: Eine konsistente Steuerungslogik mit klaren KPIs, eindeutigen Verantwortlichkeiten und abgestimmten Prozessen.

• Organisationale Ebene: Harmonisierte Abläufe über alle Bereiche hinweg, das heißt, von der Finanzplanung bis zum operativen Forecast.

• Technologische Ebene: Eine integrierte Systemlandschaft mit vernetzten ERP-, Data-Warehouse-, BI- und Reporting-Systemen, die automatische Datenflüsse ermöglichen.

So entsteht eine Steuerungsarchitektur, die nicht länger auf Vergangenheitsdaten reagiert, sondern zukünftige Entwicklungen antizipiert und damit die Grundlage für Resilienz und Geschwindigkeit in einem dynamischen Umfeld legt. Auch wenn nicht jede Organisation alle Stufen erklimmen kann (und muss), ist es hilfreich, sich an einem idealtypischen Zielbild der CPM-Landschaft zu orientieren, das die Organisation anvisiert.

Integrierte Planung auf Basis von Werttreibern

Mit wachsender Prozess- und Systemintegration steigt in der Regel automatisch auch die inhaltliche Reife der Steuerung. Hierbei verbindet eine werttreiberbasierte Logik strategische Ziele mit operativen Kennzahlen und schafft eine einheitliche Sprache für eine integrierte Planung. Fachbereiche, Systeme und Daten greifen dabei zu einem durchgängigen Steuerungsprozess ineinander: Änderungen in Vertrieb, Produktion oder HR wirken automatisch auf die Finanzplanung. Hier gilt es für Unternehmen – ggf. mit externer Unterstützung – passgenaue Steuerungslogiken zu entwickeln und schrittweise zu verankern.

Die Rolle einer durchgängigen Planungslösung

Technologie ist zwar nur eine von drei Säulen. Allerdings gilt: Ab Level 3 wird eine systemgestützte Planung zum Kern einer professionellen Unternehmenssteuerung. Sie reduziert manuelle Aufwände, stellt Informationen ad hoc bereit und erhöht durch automatische Datenflüsse Transparenz und Vertrauen. Klare Verantwortlichkeiten verbessern Effizienz und Nachvollziehbarkeit, während hohe Datenqualität die Grundlage für valide Forecasts und Szenarien schafft.

Datenmanagement als erster Schritt

Das CPM-Reifegradmodell macht deutlich: Der Weg zur KI-gestützten Steuerung beginnt nicht bei Algorithmen, sondern vor allem bei den Daten. Ein sauberes, integriertes Datenmanagement ist das Rückgrat jeder resilienten Planung und die Voraussetzung für verlässliche Reports, Szenarien und automatisierte Forecasts. Damit bildet dies ein zentrales Querschnittsthema entlang der Reifegradstufen und auf dem Weg zu mehr Steuerungskompetenz. Welche konkreten Schritte sinnvoll und machbar sind, ergibt sich im Detail aus einem umfassenden CPM-Assessment.

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