Mit Agentic AI zu Effizienz und Wachstum

Agentic AI – das sind autonome, lernfähige KI-Systeme, die selbständig Ziele verfolgen, Entscheidungen vorbereiten oder sogar treffen und komplexe Aufgaben ausführen, oft indem mehrere spezialisierte Agenten zusammenarbeiten. Ihre Stärke liegt in der Kontextverarbeitung und Anpassungsfähigkeit. Anwendungen reichen von vorausschauender Wartung und Prozessoptimierung in der Produktion über Routenplanung, Lageroptimierung und Nachfrageprognosen in der Logistik bis hin zu Finanzplanung und Risikobewertung. Im Marketing wiederum kommen KI-Agenten bei der Erstellung von Inhalten zum Einsatz, im Kundenservice im Support.

DHL hat bereits einen „GenAI Hub“ gegründet, um Prozessautomatisierungen zu testen. Die Routenplanung kann so abhängig von Faktoren wie Wetter und Verkehr automatisiert verbessert werden. Bosch nutzt Agentic AI zur Prozessoptimierung in der Produktion, um bei Störungen die Ursache schnell zu identifizieren und Maßnahmen einzuleiten. Das Ergebnis: sinkende Kosten und steigende Effizienz.

Großer Werthebel von Agentic AI in Finance

Agentic AI ist ein strategischer Hebel für Effizienz, Innovation und Wachstum, besonders dort, wo viele wiederkehrende Prozesse und komplexe Entscheidungen zusammenkommen. Die größte Relevanz zeigt sich in Finanzen, Controlling und strategischer Unternehmenssteuerung. Im CFO-Office liegt das größte Potential in der Automatisierung repetitiver Tätigkeiten, der Steigerung der Datenqualität und der Beschleunigung von Entscheidungsprozessen. Die schneller verfügbaren Informationen, die verbesserte Prognosegenauigkeit sowie die simulationsbasierte Szenarioplanung optimieren die Entscheidungsfindung. Konkrete Anwendungsfälle liegen in Budgetierung, Reporting, KPI-Tracking, Performance-Analysen, diversen Simulationen sowie Governance.

Agenten können Abweichungsanalysen in Echtzeit vornehmen und Handlungsempfehlungen geben. Ein Beispiel: Ein Administrator im Bereich Finanzplanung und -analyse (FP&A) beauftragt den Agenten, einen automatisierten Forecast bis zum Jahresende (6+6) mit Predictive Analytics zu erstellen. Zwei Monate später bittet er ihn, eine Abweichungsanalyse auf Basis der neuesten Ist-Daten zu erstellen und die Prognose zu überarbeiten. Der Agent steuert dabei eigenständig Datenimport, Modellierung, Forecast, Abweichungs- und Ursachenanalyse sowie Anpassung.

Strategisch eröffnen sich Möglichkeiten durch das Simulationspotential, etwa in der Unternehmensplanung, der Bewertung von Investitionsentscheidungen oder im Bereich M&A. Ein großes Schweizer Kreditinstitut simuliert zum Beispiel über Fragen an den Agenten die Effekte von M&A-Transaktionen auf die Risk Weighted Assets (RWAs) und weitere Basel-III-Kriterien. Der Agent erstellt dabei eine Szenarioübersicht und gibt eine Empfehlung, die Ertrag und Widerstandsfähigkeit optimal ausbalanciert.

Viele Aufgaben im Accounting und Controlling sind repetitiv

Daneben bestehen große Werthebel für verschiedene Rollen in der Finanzabteilung. Studien zeigen, dass bis zu 70 Prozent der Tätigkeiten von Mitarbeitenden im Accounting und Controlling repetitiv sind, auf Leitungsebene sind es bis zu 40 Prozent. Agentic AI kann also helfen, die Arbeitslast substantiell zu reduzieren.

Agentic AI steht für die nächste Evolutionsstufe echter Autonomie und strategischen Handelns. Besonders im Finanzbereich eröffnen sich Ansätze zur Effizienzsteigerung, Transparenz und Wachstumsfähigkeit. Die Technologie ist kein Zukunftsthema mehr, sondern bietet jetzt die Chance, sich Wettbewerbsvorteile zu sichern.