KI in Finanzteams: Warum manueller Aufwand (noch) nicht verschwindet
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KI sollte Finance endlich all die manuelle Arbeit abnehmen: Daten zwischen Systemen übertragen, Abweichungen bereinigen, fehlende Belege anfordern. Und hier und da hat sie die Aufgabenlast auch reduzieren können. Doch verschwunden sind manuelle Prozesse trotz aller euphorischen Prognosen noch lange nicht. Im Gegenteil: Wie eine neue Pleo-Studie zeigt, ist der Tech-Stack für 50 % aller Finance-Teams* nach wie vor von manueller Arbeit geprägt. Der Grund dafür: fehlende Vernetzung. Teams haben KI-Tools zu ihrem Arsenal hinzugefügt, mit dem restlichen Stack verbunden sind sie deswegen noch lange nicht. Und so verschwindet manuelle Arbeit nicht – sie verlagert sich nur.
Die bisherigen Produktivitätsgewinne mögen überschaubar sein, das Potenzial ist aber auch noch nicht ausgeschöpft. KI spielt ihre Stärken aus, wenn Finanzteams zunächst die folgenden Voraussetzungen schaffen können.
Fragmentierte KI-Tools sorgen für unnötigen Mehraufwand
Die einen schwören auf Claude, die anderen auf ChatGPT. Gleichzeitig wechseln Teams für ihre tägliche Arbeit zwischen E-Mails, Slack, Buchhaltungsplattformen und anderen Systemen hin und her. Finanzteams kennen dieses Problem nur allzu gut: In der Pleo-Studie* konstatieren 47 %, dass sie zu viel in unterschiedliche KI-Lösungen investiert haben und nun mit einem regelrechten KI-Wildwuchs zu kämpfen haben. Das Ergebnis: separate Tools, Logins und Exporte – und mittendrin immer noch jemand, der alles manuell zusammenführen muss.
Gleichzeitig bleibt es unrealistisch, ausschließlich auf ein einziges KI-Tool zu setzen, denn dafür unterscheiden sich Stärken und Preismodelle zu sehr. Sinnvoller ist es, den Tech-Stack so zu vernetzen, dass er die KI-Tools verbindet, die Finance ohnehin nutzt, statt dem Team nur noch mehr Tech vorzusetzen.
Tipp für Finance Leader
Ein vernetzter Tech-Stack ermöglicht es Teams, direkt aus LLMs wie Claude und ChatGPT oder Plattformen wie NetSuite und Microsoft 365 heraus Aktionen anzustoßen und Workflows auszuführen. Statt ständig zwischen Tools zu wechseln, arbeiten sie einfach in den Systemen weiter, die ohnehin auf ihrem Rechner geöffnet sind. Dies eliminiert endlich eine komplette Schicht manueller Admin-Aufgaben. Aus der Einführung von KI-Tools wird echte Zeitersparnis und nicht einfach ein weiteres Abo, das verwaltet werden muss.
Eine Antwort allein erledigt noch keine Arbeit
KI kann innerhalb von Sekunden Antworten zu Ausgaben, Budgets oder Freigaben liefern. Doch selbst dort, wo sie echten Mehrwert schafft, klafft zwischen Erkenntnis und Umsetzung oft noch eine Lücke. Von einem KI-Tool Ausgabendaten zusammenstellen oder auffällige Spesen markieren zu lassen und eine klare Antwort zu erhalten, ist eine Sache. Notwendige Korrekturen bleiben dann aber immer noch manueller Aufwand. Die Antwort allein erledigt die Arbeit eben noch nicht.
Und genau da schleicht sich die manuelle Arbeit wieder ein.
Tipp für Finance Leader
Manuelle Arbeit verschwindet erst wirklich, wenn wiederkehrende, aus Einzelschritten bestehende Ausgabenprozesse zu einem Workflow zusammengefasst werden, z. B. das Einholen eines fehlenden Belegs, die Kodierung mehrerer Transaktionen oder das Erkennen von Ausgaben außerhalb der Richtlinien. Der nächste Schritt: automatisierte Workflows mit den Tools, auf die Finanzteams ohnehin setzen, etwa Slack, NetSuite oder Microsoft 365.
Um diese Lücke zu schließen, sollte Finance nicht darauf warten müssen, dass ein anderes Team die passende Lösung baut. Geben Sie ihm die nötige Autonomie, Workflows für ihre Prozesse selbst zu erstellen, ohne dabei für jeden Schritt Entwickler:innen ins Boot holen zu müssen.
Fehlende Transparenz bedeutet mehr manuellen Aufwand
Finanzverantwortliche können oft nicht vollständig nachvollziehen, wie ein KI-Tool zu einer Antwort gekommen ist. Fehlt dieser Einblick, sinkt das Vertrauen in das Ergebnis. Also wird manuell gegengeprüft, werden Informationen abgeglichen und Nachweise zusammengesucht, und so entsteht hier nur wieder neuer manueller Aufwand.
Tipp für Finance Leader
Damit Finance den Ergebnissen vertrauen kann und weniger Zeit mit doppelten Kontrollen verliert, sollte der Tech-Stack jede Aktion lückenlos dokumentieren, für bestimmte Szenarien menschliche Prüfungen implementieren und Workflow-Änderungen nur für bestimmte Nutzer:innen zulassen.
KI lohnt sich dann, wenn klar geregelt ist, was sie selbstständig übernehmen kann und wann der Mensch gefragt ist. Mit konkreten Berechtigungen und konsequenter Dokumentation bleibt dabei jederzeit nachvollziehbar, was passiert und warum.
Entscheidend ist die Verbindung
All das heißt nicht, dass Finance seine KI-Strategie von Grund auf neu denken muss. Entscheidend ist vielmehr, die bereits genutzten Tools miteinander zu verbinden. So laufen Antworten, Aktionen und Workflows an einem Ort zusammen, statt sich über Reports und Dashboards zu verteilen.
Gelingt das, verbringen Finanzteams ihre Zeit nicht länger mit manuellen Wechseln zwischen Systemen, sondern mit Forecasting, Strategie und der so wichtigen Frage, wo das Unternehmen als Nächstes investieren sollte.
* Die Ergebnisse stammen aus einem Pleo-Report, der im September 2026 erscheint. Grundlage für ihn war eine von Sapio Research im April und Juli 2026 durchgeführte Befragung von Finanzverantwortlichen und -entscheider:innen in Unternehmen mit 51 bis 1.000 Mitarbeitenden in Deutschland, Dänemark, den Niederlanden und Spanien sowie im Vereinigten Königreich.
