RESCON setzt KI dort ein, wo sie Datenaufbereitung beschleunigt, Auffälligkeiten früher sichtbar macht und Reporting sowie Forecast verbessert – mit klarer Governance und fachlicher Freigabe durch Menschen.
Im Controlling entsteht Wert durch verlässliche Daten, klare Regeln und bessere Entscheidungen. Deshalb startet RESCON mit konkreten Engpässen, messbaren Ausgangswerten und einem begrenzten Pilot – nicht mit Technologie um ihrer selbst willen.
ERP-, Buchhaltungs-, Vertriebs- und Bankdaten werden exportiert, zusammengeführt und wiederholt geprüft. Bevor die Analyse beginnt, ist ein großer Teil der verfügbaren Zeit bereits verbraucht.
Abweichungen werden manuell gesucht, Texte neu formuliert und ähnliche Rückfragen jeden Monat erneut beantwortet. Wertvolles Controlling-Wissen bleibt dabei an einzelnen Personen hängen.
Ungewöhnliche Kosten, Margenveränderungen oder Buchungsmuster gehen in großen Datenmengen unter. Die Organisation reagiert erst, wenn die Abweichung bereits deutlich geworden ist.
Einzelne Tools werden ausprobiert, aber Datenfreigabe, Qualität, Verantwortlichkeit und Prüfbarkeit sind nicht verbindlich geregelt. Dadurch bleibt der Nutzen begrenzt und das Risiko unklar.
KI wird dann wertvoll, wenn sie verlässliche Arbeitsschritte beschleunigt und Fachkräfte früher zu den wirklich relevanten Fragen führt.
Nicht jeder Prozess braucht KI. Wir priorisieren Anwendungen, bei denen Datenlage, Prüfpfad und wirtschaftlicher Nutzen zusammenpassen.
ERP-, Buchhaltungs-, Vertriebs- und Bankdaten werden strukturiert übernommen, vereinheitlicht und anhand definierter Regeln auf Vollständigkeit und Auffälligkeiten geprüft.
Ungewöhnliche Buchungen, Kostenverläufe, Margen oder Kennzahlen werden markiert und priorisiert. Das Controlling erhält Hinweise für die Analyse, keine ungeprüften Entscheidungen.
Aus Zahlen, Abweichungen und definierten Kontextinformationen entstehen erste Berichtsentwürfe. Fachliche Bewertung, Maßnahmen und Freigabe bleiben bei den verantwortlichen Menschen.
Statistische und KI-gestützte Prognosen ergänzen den Bottom-up-Forecast als Gegenprobe. Differenzen zwischen Modell und operativer Einschätzung werden gezielt diskutiert.
Wiederkehrende Fragen zu Treibern, Entwicklungen und Szenarien können schneller vorbereitet werden – auf Basis freigegebener Daten, klarer Berechnungslogik und dokumentierter Annahmen.
Datenzugriff, zulässige Anwendungen, Prüfregeln, Freigaben und Verantwortlichkeiten werden verbindlich festgelegt. Kritische Ergebnisse bleiben nachvollziehbar und kontrollierbar.
Wir trennen bewusst zwischen Aufgaben, die automatisiert werden können, Analysen, bei denen KI unterstützt, und Entscheidungen, die fachlich verantwortet werden müssen.
Standardisierte, wiederkehrende und regelbasierte Aufgaben werden dort automatisiert, wo Zeitgewinn und Fehlerreduktion klar messbar sind.
KI unterstützt Fachkräfte beim Finden von Mustern, beim Formulieren erster Hypothesen und bei der Vorbereitung von Forecasts und Kommentierungen.
Controlling und Geschäftsführung prüfen Kontext, wirtschaftliche Relevanz und Maßnahmen. Ergebnisse werden erst nach fachlicher Freigabe steuerungswirksam.
Ein klar begrenzter Pilot schafft schneller belastbare Erkenntnisse als ein breites Transformationsprogramm. Nur tragfähige Anwendungen werden in den laufenden Controlling-Prozess übernommen.
Wir bewerten Prozesse nach Zeitaufwand, Fehleranfälligkeit, Datenlage, Entscheidungsnutzen und Umsetzungsrisiko und wählen wenige tragfähige Startpunkte aus.
Bearbeitungszeit, Qualität und heutiger Ablauf werden messbar gemacht. Der Pilot erhält klare Daten, Verantwortlichkeiten, Erfolgskriterien und einen begrenzten Anwendungsrahmen.
Datenfluss, Prüfungen, Freigaben und Ausgabe werden mit Reporting oder Forecast verbunden. Das Team wird praktisch eingearbeitet und behält die fachliche Kontrolle.
Ergebnisqualität, Zeitgewinn, Kosten und Fehlermuster werden beobachtet. Erst wenn der Nutzen trägt, wird die Lösung auf weitere Prozesse ausgeweitet.
Welcher KI-Einsatz verbessert Transparenz, Geschwindigkeit und Entscheidungsfähigkeit wirklich?
Welche Daten, Prüfregeln und fachlichen Freigaben machen das Ergebnis belastbar?
Wie bleiben Datenzugriff, Verantwortlichkeit und Nachvollziehbarkeit klar geregelt?
KI wird an der Qualität der Steuerung gemessen – nicht an der Zahl eingesetzter Tools.
Geeignet sind meist wiederkehrende Aufgaben mit hohem manuellen Aufwand, klaren Datenquellen und überprüfbarem Ergebnis – etwa Datenaufbereitung, Plausibilitätschecks, Abweichungshinweise oder erste Kommentierungsentwürfe.
KI kann Routinearbeit reduzieren und Analysen vorbereiten. Geschäftsverständnis, fachliche Plausibilisierung, Kommunikation, Maßnahmenbewertung und Verantwortung bleiben jedoch menschliche Aufgaben. Ziel ist ein wirksameres Controlling, nicht ein ungeprüfter Autopilot.
Nein. Die Datenlage muss aber transparent bewertet werden. Häufig beginnt ein sinnvoller Pilot mit einem abgegrenzten Datenbestand und klaren Qualitätsregeln; Verbesserungen an Struktur und Stammdaten werden anschließend gezielt priorisiert.
Durch definierte Datenquellen, Plausibilitätsregeln, dokumentierte Annahmen und verbindliche Freigaben. KI-Ergebnisse werden als Vorschlag behandelt und vor ihrer Nutzung im Management-Reporting fachlich geprüft.
Nicht für jeden Anwendungsfall. RESCON startet bewusst mit einem begrenzten Pilot, der vorhandene Systeme und Daten nutzt. Technische Erweiterungen werden erst dann empfohlen, wenn Nutzen und Skalierbarkeit nachvollziehbar sind.
Vor dem Pilot werden passende Ausgangswerte festgelegt – zum Beispiel Bearbeitungszeit, Zahl manueller Schritte, Fehlerquote, Geschwindigkeit bis zur Analyse oder Qualität der erkannten Auffälligkeiten. So bleibt der wirtschaftliche Nutzen überprüfbar.
Im Erstgespräch identifizieren wir wiederkehrende Engpässe, bewerten Datenlage und Nutzen und bestimmen einen geeigneten, klar messbaren Pilot.