Um die Kosten eines KI-Agenten zu ermitteln, müssen CFOs den betreffenden Prozess abbilden, seine Rolle als Technologie und Arbeitskraft zugleich neu definieren und den Fokus von Nutzerlizenzen auf Ergebnisse verlagern.
Wenn ich mit einem CFO über strategische Transformation spreche, lautet mein erster Ratschlag: Werfen Sie Ihre GuV-Auswertungen, Budgets und Organigramme weg. Dafür habe ich schon schockierte Blicke und hochgezogene Augenbrauen geerntet. Doch genau das ist der richtige Einstieg. Denn die Art, wie das Finanzwesen seit Jahrzehnten arbeitet, ändert sich.
Jede Finanzführungskraft kennt das Onboarding-Verfahren für neue Mitarbeitende. Es gibt eine Rolle, ein Gehalt, einen Manager, einen Platz im Organigramm. Ebenso weiß jede Finanzführungskraft über die Einführung einer neuen Software Bescheid: es gibt eine Lizenz, einen Implementierungszeitplan, eine Zeile im Budget. Mit diesen beiden Möglichkeiten kann ein Unternehmen nahezu jede Arbeit bezahlen, die anfällt. Bis jetzt. KI stellt infrage, wie Unternehmen die Leistung von Agentic AI budgetieren, wie sie sie einführen und bezahlen.
Das alte System wurde für Menschen und Software entwickelt. Mit einem Agenten, der beides ist, kommt es nicht zurecht.
Ein Agent, der Forderungen eintreibt oder Buchungssätze entwirft, hat weder einen Manager auf der übernächsten Ebene noch eine Hierarchielinie. Es fallen auch keine gestaffelten Lizenzgebühren an. Es gibt nur einen Workflow. Das Organigramm zeigt Titel, die GuV zeigt Kosten. Die zu leistende Arbeit zeigt keines von beiden: die Abfolge von Schritten, die ein Agent oder ein Mensch tatsächlich ausführt.
Das alte System wurde für Menschen und Software entwickelt. Mit einem Agenten, der beide Seiten vereint, kommt es nicht zurecht. Wie können sich Unternehmen also darauf vorbereiten, diese neue digitale Belegschaft in die menschliche Belegschaft zu integrieren, die sie seit Jahren managen und unterstützen? Preisgestaltung, Finanzierung und Management einer Organisation, die sowohl aus Menschen als auch aus KI-Agenten besteht, erfordern eine neue Strategie und Perspektive.
Hier erfahren Sie, was Finanzführungskräfte über die Ökonomie der neuen digitalen Belegschaft wissen müssen.
Studie
Der erste Schritt: Unternehmen bilden ihre eigenen Prozesse ab. Wenn Hackett eine Funktion einem Benchmark-Vergleich unterzieht – allgemeine Buchhaltung, Kreditorenbuchhaltung, Steuern, Finanzverwaltung oder Planung –, geben wir dem Kunden zuerst eine Prozessdefinition an die Hand. Wir bitten sie, zu ermitteln, wer diese Arbeit im Unternehmen tatsächlich erledigt. Erfasst werden VZÄ, Zeitaufwand und Kosten.
Je nach Größe und Umfang des Unternehmens ist diese Analyse meist schwieriger, als es klingt. Und es gibt immer Überraschungen.
Einmal sagte ein Finanzvorstand voller Überzeugung zu mir: „Bei mir machen das zehn Leute. Das wird ein Kinderspiel.“ Eine unternehmensweite Datenerhebung ergab jedoch, dass doppelt so viele Mitarbeitende über die gesamte Organisation verteilt Aufgaben in der Finanzverwaltung erledigten, die in seinem Organigramm nicht auftauchten.
Ohne diesen Schritt erfassen Sie Ihre eigenen Kosten nicht korrekt, erst recht nicht, wenn Agenten ins Spiel kommen. Die Prognose, wie viel Sie durch die Integration von Agenten in Ihre Belegschaft einsparen, fällt dann entsprechend ungenau aus.
Sobald Sie sich einen Überblick über die Arbeit verschafft haben, können Sie prüfen, wo Agenten in den Workflow passen und welche Aufgaben sie in Ihrem Prozess übernehmen.
Sobald Sie sich einen Überblick über die Arbeit verschafft haben, können Sie prüfen, wo Agenten in den Workflow passen und welche Aufgaben sie in Ihrem Prozess übernehmen.
Zunächst ist es wichtig zu verstehen, wodurch sich ein „digitaler Mitarbeiter“ auszeichnet. Die Definition ist breiter geworden. Ein KI-Agent gilt technisch als Software, doch wirtschaftlich wird er zur Arbeitskraft. Aus der einen Perspektive ist er eine Verbindlichkeit, aus der anderen ein Asset.
Wir haben festgestellt, dass es von Vorteil ist, digitale Arbeit wie bei einer Balanced Scorecard zu erfassen: teils finanziell, teils operativ, wobei Kosten und Nutzen über die Bereiche Technologie, Personal, Prozesse und Unternehmens-Performance verteilt sind. Es handelt sich nicht einfach um einen Agent mit einem Namensschild. Der Scorecard-Ansatz verschafft Ihnen Einblick in diese neue Kategorie, die Software und Arbeitskraft zugleich ist.
Steht Ihre Scorecard, bewerten Sie die Kapazität der Agenten und ihren Platz im Unternehmen. Danach entwickeln Sie eine Strategie für die finanzielle Governance von Agentic AI innerhalb Ihres Betriebsmodells.
Die Ökonomie klassischer Software war berechenbar: Lizenzgebühren, Implementierungskosten, danach eine gleichbleibende Gebühr, die sich durch die Nutzung kaum veränderte. Das Volumen bestimmte die Gebühren, unabhängig von den Ergebnissen.
Bei digitaler Arbeit ist das anders. Stellen Sie es sich vor wie das Autoleasing mit einer Kilometerpauschale mit dem Unterschied, dass der Kilometerstand in Echtzeit angezeigt wird und eine niedrige Rechnung nicht automatisch eine gute Nachricht ist. Agenten werden eingesetzt, um die Produktivität zu steigern, Kosten zu senken und die Qualität der Arbeit zu erhöhen. Sie müssen genutzt werden, um Kosten in Wert zu verwandeln. Finanzführungskräfte müssen wissen, ob eine hohe Nutzung echten Mehrwert bringt oder einen ungeplanten Kostenanstieg.
Deshalb ändert sich der klassische Ansatz bei der Budgetierung. Wenn sich digitale Arbeit nicht an der Anzahl an Nutzern festmachen lässt, woran sollten CFOs ihre Budgetplanung ausrichten? Der Fokus verlagert sich auf die Arbeit: gemessen werden Produktivitätseinheiten, nicht die Anzahl der Benutzerzugänge. In der Praxis bedeutet dies eine Budgetierung, die sich an den Ergebnissen des Agenten orientiert:
Dies unterscheidet sich grundlegend von einer Budgetierung anhand der Anzahl bereitgestellter Softwarelizenzen.
Wenn sich das Budget von Lizenzen auf Ergebnisse verlagert, werden kürzere Durchlaufzeiten leicht mit einer niedrigeren Kostenbasis verwechselt. Gesparte Zeit ist nicht automatisch gespartes Geld. Sinken die Durchlaufzeiten und die Fehlerquoten, erledigen womöglich trotzdem dieselben Leute dieselbe Arbeit. Solange sich Headcount oder Kostenstruktur nicht tatsächlich ändern, hat das Unternehmen keine Einsparungen realisiert. Das bestehende Team macht lediglich dasselbe schneller. Finanzführungskräfte müssen außerdem die „Integrationssteuer“ berücksichtigen. Gemeint ist die Zeit, die Mitarbeiter damit verbringen, KI-Ergebnisse zu prüfen, Systeme zu überbrücken und zusätzliche Abstimmungen und Ausnahmen zu managen, die manuell bereinigt werden müssen, bevor eine Transaktion durchlaufen kann. Diese Kosten fallen an, ganz gleich, ob ein Unternehmen seinen Prozess mit KI automatisiert. Sie müssen erkannt werden, bevor sich der Wert einer neuen Technologie fair bemessen lässt.
Finanzieren Sie KI nicht als Sammlung von Lösungen, sondern als Portfolio operativer Ergebnisse.
Die Studie „2026 AI World Class Finance“ der Hackett Group zeigt: Unternehmen, die ganze Prozesse rund um KI neu gestalten, statt bestehende Aufgaben nur zu automatisieren, können im gesamten Unternehmen Performance-Vorteile von bis zu 75 % erzielen. Allein im Order-to-Cash erreichen AI-World-Class-Unternehmen:
Das zeigt sich nur, wenn die Prozessneugestaltung die Schwerarbeit leistet und nicht allein die Implementierung von Lösungen.
Ich rate meinen Kunden, KI nicht als Sammlung von Lösungen zu finanzieren. Finanzieren Sie sie als Portfolio messbarer operativer Ergebnisse. Denken Sie dabei nicht ans Einkaufen einer Lösung. Betrachten Sie es als das Lösen eines Problems.
Klären Sie zuerst den Bedarf. In der Praxis heißt das: Beginnen Sie mit den Unternehmensergebnissen, für die Finanzführungskräfte ohnehin geradestehen.
Die Technologie folgt dann daraus. Nicht umgekehrt: erst Fähigkeiten einkaufen und danach einen Anwendungsfall suchen. So passen Sie Strategie, Ansatz und Lösungen an und holen echten Mehrwert aus Ihrer neuen Belegschaft aus Agenten und Menschen heraus.
Studie
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