Warum Ihre KI-Investition oft keinen ROI bringt – und wie Prozess-Orchestrierung hilft

Finanzabteilungen investieren in Werkzeuge der künstlichen Intelligenz (KI). Sie erwarten dadurch Effizienz und genauere Ergebnisse. In vielen Fällen bleibt der erhoffte Return on Investment (ROI) jedoch aus. Der Wertbeitrag der KI im Controlling oder im Berichtswesen ist für das Unternehmen nicht spürbar.

Die Ursache liegt selten in der KI-Technologie selbst. Das Problem ist vielmehr, dass das Werkzeug isoliert eingesetzt wird. Es ist von der übergreifenden Prozesskette abgekoppelt (Deloitte 2025). Gewinne in einem Bereich, wie das schnelle Auslesen einer Rechnung, gehen durch manuelle Arbeit und Medienbrüche an anderer Stelle wieder verloren. Der Gesamtprozess wird nicht schneller oder zuverlässiger.

Dieser Artikel zeigt, warum der ROI von KI in der Finanzabteilung oft unbefriedigend ist. Er erklärt, wie der Wert durch eine durchgehende Prozess-Orchestrierung realisiert werden kann.

Die Grenzen von Punktlösungen

Eine Punktlösung automatisiert eine einzelne, eng definierte Aufgabe. Ein typisches Beispiel ist eine KI, die Daten aus Lieferantenrechnungen ausliest. Die Lösung ist für sich genommen präzise und schnell. Ihr Nutzen wird jedoch oft durch Reibungsverluste zwischen den Prozessschritten aufgezehrt.

Eine korrekt ausgelesene Rechnung kann liegen bleiben, wenn die zugehörige Bestellung im System fehlt oder die Freigabe manuell durch eine andere Abteilung erfolgen muss (Davis, Frances Mari 2026). Der Zeitgewinn der KI geht im Warten auf den nächsten manuellen Schritt verloren. Der Mitarbeitende muss den Kontext neu aufbauen, nachfragen und den Vorgang nachverfolgen. Solche Unterbrüche in der Kette nennt man Medienbrüche. Sie erfordern manuelle Nacharbeit und verhindern einen flüssigen, effizienten Prozess.

Projekte zur Einführung von KI scheitern nicht primär an der Technologie. Sie scheitern häufiger an der Umsetzung und der Integration in bestehende Abläufe (Vertex AI Search 2026). Unterschätzte Kosten für die Datenbereinigung und -integration sind eine häufige Ursache. Ohne saubere Stammdaten liefert auch die beste KI unzuverlässige Ergebnisse. Ein weiterer Grund ist ein schwaches Change Management. Wenn die Mitarbeitenden nicht in den neuen Prozess eingeführt und geschult werden, fallen sie in alte Arbeitsweisen zurück und umgehen das neue Werkzeug.

Der Wert liegt in der Kette – nicht im einzelnen Glied

Finanzprozesse sind eine Kette von Arbeitsschritten. Diese Kette reicht vom Export der Daten aus dem ERP-System über wiederkehrende Berichte in Excel bis hin zu den finalen Meldungen an Behörden oder die Geschäftsleitung. Die Stärke dieser Kette bemisst sich nach ihrem schwächsten Glied.

Eine Investition in ein einzelnes Glied – das KI-Werkzeug – macht die gesamte Kette nicht automatisch stärker. Wenn Daten weiterhin manuell von einem System ins andere übertragen werden, bleibt der Gesamtprozess langsam und fehleranfällig. Der wahre ROI einer KI wird erst dann freigesetzt, wenn die Technologie in einen vollständig orchestrierten Prozess eingebettet ist (Appian 2026). Das bedeutet, der Datenfluss vom ERP-Export bis zum fertigen Bericht erfolgt ohne manuelle Eingriffe.

Die grösste Herausforderung bei der Wertschöpfung durch KI ist oft nicht die Entwicklung der intelligenten Agenten selbst. Es ist die Anbindung an bestehende ERP-Plattformen (Anonymized for privacy 2026a). Viele dieser Systeme wurden für die Interaktion mit Menschen konzipiert, nicht für die Automatisierung in Maschinengeschwindigkeit. Ihre Benutzeroberflächen erwarten manuelle Eingaben. Die Daten sind für die Anzeige auf einem Bildschirm formatiert, nicht für den maschinellen Austausch. Automatisierungsversuche, die auf die Simulation von Benutzereingaben angewiesen sind, sind oft fragil. Eine kleine Änderung in der Benutzeroberfläche des ERP-Systems kann die gesamte Automatisierung lahmlegen. An dieser Schnittstelle brechen Arbeitsabläufe.

Was ist Prozess-Orchestrierung im Finanzwesen?

Prozess-Orchestrierung ist die koordinierte Steuerung von Arbeitsabläufen über verschiedene Systeme und Abteilungen hinweg. Im Finanzbereich bedeutet dies, den gesamten Lebenszyklus einer Transaktion zu verwalten. Dabei kommt eine Kombination aus deterministischen Regeln, KI-gestützter Intelligenz und menschlicher Aufsicht zum Einsatz (Anonymized for privacy 2026a).

Ein orchestrierter Prozess nutzt feste Regeln für wiederkehrende Standardfälle. Zum Beispiel kann eine Regel festlegen, dass eine Rechnung unter einem bestimmten Betrag von einem bekannten Lieferanten automatisch zur Zahlung freigegeben wird. KI-Komponenten kommen dort zum Einsatz, wo Flexibilität gefordert ist. Sie können helfen, unstrukturierte Daten aus Dokumenten zu extrahieren, Sachkonten vorzuschlagen oder Anomalien in grossen Datenmengen zu erkennen.

Ein gut orchestrierter Prozess zielt darauf ab, ohne Medienbrüche zu funktionieren. Der Mensch wird dabei nicht ersetzt. Seine Rolle verschiebt sich jedoch von der repetitiven Datenerfassung zur Überwachung und Steuerung des Gesamtprozesses. Der Controller oder Buchhalter greift nur noch bei Ausnahmen ein, die das System zur Klärung vorlegt. Diese Ausnahmen werden zentral verwaltet. So wird die menschliche Expertise gezielt für komplexe Entscheidungen und zur Qualitätssicherung eingesetzt. Das Ziel ist ein durchgehender, transparenter und nachvollziehbarer Datenfluss.

Wie Sie den Wert Ihrer KI-Investition realisieren

Der Weg zu einem positiven ROI beginnt nicht mit dem Kauf einer Software. Er beginnt mit der Analyse Ihrer bestehenden Prozesse. Die folgenden Schritte helfen Ihnen, den Wertbeitrag von KI in Ihrer Finanzabteilung systematisch zu erschliessen.

• Prozessanalyse vor der Werkzeugwahl. Zeichnen Sie die gesamte Prozesskette auf, die Sie verbessern möchten, zum Beispiel den Monatsabschluss. Identifizieren Sie jeden manuellen Schritt, jeden Medienbruch und jede Datenquelle. Wo werden heute Daten aus dem ERP exportiert und in Excel manuell weiterverarbeitet? Wo werden Informationen per E-Mail ausgetauscht? Diese Stellen sind die grössten Hindernisse für einen durchgehenden Fluss und die Hauptursachen für Fehler und Verzögerungen.
• Basis-Metriken definieren. Bevor Sie einen Prozess verändern, müssen Sie seinen aktuellen Zustand quantifizieren. Messen Sie die durchschnittliche Durchlaufzeit einer Eingangsrechnung, die Fehlerquote bei der manuellen Datenerfassung oder den Zeitaufwand für die Erstellung des monatlichen Management-Reports. Ohne diese Ausgangswerte können Sie später keinen ROI nachweisen (Vertex AI Search 2026). Das Fehlen solcher Basis-Metriken ist ein häufiger Grund für das Scheitern von KI-Projekten. Die Metriken müssen einfach, verständlich und wiederholbar sein.
• Die Kette als Ganzes betrachten. Vermeiden Sie es, in einzelnen Aufgaben zu denken. Konzentrieren Sie sich auf ganze Prozessketten. Die entscheidende Frage ist nicht: «Wie kann ich Aufgabe X automatisieren?». Die richtige Frage lautet: «Wie können die Daten vom vorherigen Schritt nahtlos empfangen, verarbeitet und an den nächsten Schritt übergeben werden?». Der Wert entsteht im reibungslosen Übergang zwischen den Gliedern der Kette, nicht in der Optimierung eines einzelnen Glieds.
• Orchestrierung statt Insellösung planen. Planen Sie die Integration eines neuen Werkzeugs von Anfang an mit. Wie verbindet sich die KI mit Ihrem ERP-System und anderen Datenquellen? Wie interagiert sie mit den bestehenden Excel-Berichten, die oft das Endprodukt der Kette sind? Die Qualität und Zuverlässigkeit der Schnittstellen ist für den Erfolg wichtiger als die Funktionen des KI-Werkzeugs selbst. Skopa automatisiert diese Excel-Schicht, die um Ihr ERP herum existiert. Wir ersetzen das ERP-System selbst nicht, sondern sorgen dafür, dass die Kette vom ERP-Export bis zum fertigen Bericht durch

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