Nur 7 % der CFOs sehen hohe KI-Renditen – das rät Gartner den Finanzchefs

Diese Schieflage ist der fundamentale Grund für die anhaltende Rendite-Lücke. Viele Finanzorganisationen finanzieren inkrementelle Effizienzgewinne, investieren aber viel zu wenig in KI-Anwendungen, die direkt mit Umsatzwachstum, strategischer Entscheidungsfindung und der Differenzierung vom Wettbewerb verknüpft sind . Die Botschaft von Gartner war unmissverständlich: CFOs verwechseln den reinen Einsatz von KI mit echter Wertschöpfung – und dieses Denken muss sich dringend ändern .

Der Drei-Phasen-Plan für KI in der Finanzfunktion

Um CFOs aus der Sackgasse endloser Pilotprojekte zu führen und ihnen einen Weg zu echten Erträgen zu weisen, empfahl Gartner einen strukturierten Drei-Stufen-Ansatz :

1. Vision definieren und KI-Reifegrad bestimmen – Finanzverantwortliche müssen zunächst eine klare Vision entwickeln, wie eine KI-gestützte Finanzfunktion aussehen soll. Diese Vision sollte drei zentrale Fragen beantworten: Was ist der angestrebte Zielzustand? Wie wird KI helfen, die übergeordneten Unternehmensziele zu erreichen? Und welchen konkreten Wertbeitrag wird KI für das Unternehmen liefern? Eine anschließende Reifegrad-Analyse deckt die Fähigkeitslücken auf, die geschlossen werden müssen, bevor KI diesen Wertbeitrag überhaupt leisten kann .

2. Roadmap aufbauen – Sobald die strategische Vision und die Ausgangsbasis klar sind, müssen CFOs dies in eine konkrete Roadmap für die KI-Einführung übersetzen. Diese Roadmap muss weit mehr als nur Technologie abdecken – sie muss die Dimensionen Unternehmenskultur, Governance, Mitarbeiter-Kompetenzen und Daten umfassen. Daraus entsteht ein fokussiertes Portfolio an Anwendungsfällen, die priorisiert, in Pilotprojekten getestet und schließlich skaliert werden sollen .

3. Anwendungsfälle umsetzen und skalieren – Die letzte Phase ist der Übergang von der Planung zur disziplinierten Umsetzung. Anstatt dutzenden unverbundener Pilotprojekte hinterherzujagen, müssen Finanzteams eine kleinere Anzahl priorisierter Anwendungsfälle skalieren, die einen klaren Pfad zu einem realisierten Geschäftswert haben .

Vorsicht vor der „Zufallsfabrik“ aus zu vielen Pilotprojekten

Eine der deutlichsten Warnungen des Symposiums richtete sich gegen ein weit verbreitetes Fehlermuster: die „Accidental Factory“ (Zufallsfabrik). Dieses Phänomen tritt auf, wenn Unternehmen KI als eine Ansammlung einzelner Werkzeuge betrachten und nicht als ein integriertes System. Die fatale Folge: eine unkontrollierte Vermehrung von Pilotprojekten ohne jeden klaren Weg in den produktiven Betrieb .

Die Zahlen unterstreichen den Ernst der Lage. Auf dem Symposium wurden erschreckende Daten präsentiert: Ganze 59 % aller KI-Initiativen scheitern beim Sprung in den Echtbetrieb. Das potenzielle Wertschöpfungspotenzial bleibt damit dauerhaft in der Pilotphase blockiert . Gartner rät CFOs stattdessen, die Anzahl aktiver Pilotprojekte zu begrenzen, sich auf Anwendungsfälle mit verfügbaren Daten und schnellem „Time-to-Value“ zu konzentrieren und vernetzte KI-Systeme unter einer funktionierenden Governance aufzubauen, die tatsächlich skalieren können .

Warum Effizienzgewinne nicht die Vorstufe für höhere KI-Wertbeiträge sein sollten

Der vielleicht kontraintuitivste Ratschlag von Gartner: Produktivitäts- und Effizienz-Anwendungen sollten nicht als zwingende Voraussetzung für die Verfolgung strategisch wertvollerer KI-Projekte angesehen werden. Die Analysten forderten die CFOs explizit auf, über die reine Automatisierung bestehender Aufgaben hinauszublicken und direkt in Anwendungsfälle zu investieren, die an große, geschäftskritische Probleme gebunden sind – auch wenn diese Vorhaben riskanter erscheinen oder schwerer mit traditionellen ROI-Formeln zu bewerten sind .

Die Analysten von Gartner legten den CFOs nahe, sich von der Suche nach einer einzigen, universellen ROI-Formel zu verabschieden. Stattdessen rieten sie, ein ausgewogenes Portfolio verschiedener KI-Wetten aufzubauen: Produktivitäts-Anwendungen, die Routineaufgaben automatisieren, gezielte Prozessoptimierungen, die spezifische Arbeitsabläufe verbessern, und selektive, mutige Transformationsprojekte, die das Potenzial haben, ganze Geschäftsmodelle umzugestalten .

Die einprägsame Reise-Analogie von Gartner verdeutlicht dieses Denkmodell perfekt: Routine-Reisen (Produktivität), gezielte Expeditionen (Prozessverbesserung) und ambitionierte Entdeckungsreisen (Transformation) gehören alle ins Portfolio. Aber sie dienen völlig unterschiedlichen Zwecken und verlangen nach eigenen Bewertungskriterien .

Das Reifegrad-Modell hinter der Roadmap

Hinter dem Drei-Phasen-Plan von Gartner steht ein umfassendes KI-Reifegrad-Modell, das weit über simple Kennzahlen zur KI-Nutzung hinausgeht. Das Rahmenwerk umfasst sieben Fähigkeitsdimensionen: Strategie, Wertbeitrag, Organisation, Personal & Kultur, Governance, Technologieentwicklung und Daten .

Für CFOs ist die praktische Implikation klar: Ein Unternehmen kann nicht einfach KI-Tools einkaufen und dann den Reifegrad für sich reklamieren. Echter Fortschritt erfordert systematische Investitionen in alle sieben Dimensionen – den Aufbau einer geschäftsorientierten KI-Strategie, eine ordnungsgemäße Daten-Governance, die gezielte Weiterqualifizierung der vorhandenen Finanzmitarbeiter und die Schaffung von Organisationsstrukturen, die KI im großen Maßstab unterstützen, anstatt in isolierten Experimenten zu verharren .

Gartner betonte, dass die Unternehmen mit den stärksten Erträgen jene sind, die KI gezielt in kundenbezogenen, produktbezogenen und entscheidungsrelevanten Anwendungsfällen einsetzen – und nicht diejenigen, die einfach nur das meiste Geld ausgeben .

Das Fazit des Symposiums: Die Finanzbranche hat KI schneller eingeführt, als sie gelernt hat, davon zu profitieren. Um diese Lücke zu schließen, müssen CFOs ihre Budgets neu ausbalancieren, Struktur in ihre KI-Portfolios bringen und den Erfolg nicht daran messen, wie viele Tools im Einsatz sind, sondern daran, welche konkreten Geschäftsergebnisse realisiert werden konnten.