KI für CFO und Finanzleitung: ein Business Case, der in Zahlen besteht

Ihre Aufgabe ist, KI dort zu unterstützen, wo sie Kosten senkt, und die Ausgaben zu stoppen, wo das nicht gelingt. Im Deloitte CFO Survey vom Frühjahr 2026 setzen 68 % der deutschen CFOs auf Kostensenkung, um wettbewerbsfähig zu bleiben, und 64 % richten Investitionen auf die Integration von KI aus. Beide Ziele landen auf demselben Schreibtisch.

Den Ertrag zu belegen ist der schwierige Teil. Forrester stellte laut CIO.de 2025 fest: „Weniger als ein Drittel kann den Wertbeitrag von KI klar finanziell darlegen.“ In der Flexera-Umfrage unter IT-Verantwortlichen aus dem Jahr 2025 planten nur 19 %, den Erfolg von KI im Jahr 2026 zu messen.

• Gemessene Kosten pro Vorgang für den heutigen Prozess, bevor ein Projekt beginnt.
• Gesamtkosten über die gesamte Laufzeit, aufgeteilt in Bau, Betrieb und Modellnutzung. Der Projektpreis ist nur ein Teil davon.
• Ein Szenario, in dem nur die Hälfte des erwarteten Nutzens eintritt.
• Abbruchkriterien, die vor dem Projektstart feststehen.
• Ausgaben für bestehende Lizenzen, die pro Team sichtbar und durch Nutzung begründet sind.

Das sind die Fragen, die Finanzabteilungen und ihre Berater in Deutschland heute zu KI stellen. Jede sollte schriftlich beantwortet sein, bevor Geld freigegeben wird.

• „Was kostet uns KI heute, wohin geht das Geld, und was davon ist verschwendet?“
• „Messen Sie wirklich, was Ihre KI-Werkzeuge liefern, oder vertrauen Sie der Folie des Anbieters?“
• „Nennt das Angebot getrennte Zahlen für Bau, Betrieb und Verbrauch?“
• „Gibt es einen vereinbarten Kostendeckel für den Modellverbrauch?“
• „Wie sieht das Ergebnis aus, wenn nur die Hälfte des erwarteten Nutzens eintritt?“
• „Werden die eingesparten Stunden tatsächlich abgebaut oder nur umgeschichtet?“
• „Kann ich den Anbieter später wechseln?“

Der größte Teil des Geldes geht nicht an das Modell. Unter den KI-Nutzern der Bitkom-Umfrage 2026 sind die großen Kostenblöcke Infrastruktur wie Cloud und Rechenleistung (51 %), Datenaufbereitung (50 %), Integration in bestehende Systeme (41 %), Lizenzen (21 %), externe Beratung (21 %) und Tokens (8 %). Tokens sind die Einheiten, in denen Modellanbieter jede Anfrage abrechnen.

Die Nutzungskosten verdienen trotzdem Aufmerksamkeit, weil sie mit der Menge wachsen. Die Lünendonk-Studie 2026 unter IT-Verantwortlichen berichtet, dass Token-Kosten und verbrauchsabhängige Abrechnung zu einem bedeutenden Kostenfaktor werden, der IT-Budgets einengt. Die ROI-Studie von Telekom MMS aus dem Jahr 2026, über die Silicon Saxony berichtete, empfiehlt, den Nutzen gegen die vollen Kosten abzuwägen, einschließlich Daten, Integration, Betrieb, Sicherheit, Governance und Veränderung.

Die Kosten pro bearbeitetem Vorgang führen das zusammen: Baukosten verteilt auf die erwarteten Vorgänge, dazu Betriebskosten und Modellnutzung pro Vorgang, dazu die Zeit, die Menschen pro Vorgang für die Prüfung aufwenden, verglichen mit dem, was derselbe Vorgang heute kostet. Diese Rechnung bauen wir mit Ihren eigenen Zahlen, ohne Listenpreise.

• Bau: Anbindung von Systemen wie SAP, DATEV, dem Dokumentenmanagement oder dem Ticketsystem, Datenaufbereitung, Entwicklung und Tests.
• Betrieb: Server oder Cloud-Ressourcen, Überwachung, Updates, Tests nach Modellwechseln und Support.
• Nutzung: Modellaufrufe pro Vorgang, abhängig von Dokumentlänge, Anzahl der Schritte und Modellwahl.
• Menschliche Prüfung: Die Zeit, die Menschen mit Prüfen und Korrigieren von KI-Ergebnissen verbringen, ist echter Aufwand und gehört in die Rechnung.
• Lizenzen, die Sie bereits bezahlen: Werkzeuge pro Nutzer, die teilweise ungenutzt sind oder als Abrechnung nach Nutzung hinter einer eigenen Oberfläche günstiger wären.

Entscheiden Sie die Kennzahlen vor dem Geld. Wenn Schwelle und Abbruchkriterien schriftlich vorliegen, wird das Projekt nach seinem Ergebnis beurteilt und nicht nach dem bereits investierten Aufwand.

• Erstens der Prozess und seine heutigen Kosten pro Vorgang: Stunden, Korrekturen und Wartezeit, an echten Vorgängen gemessen.
• Zweitens die Schwelle: welche Kosten pro Vorgang, welches Qualitätsniveau und welche Menge den Go-live rechtfertigen.
• Drittens der Halbnutzen-Test: Trägt der Business Case noch, wenn nur die Hälfte des erwarteten Nutzens eintritt?
• Viertens, was mit eingesparten Stunden geschieht: abgebaut, in Arbeit verlagert, die heute liegen bleibt, oder durch Wachstum aufgefangen. Entscheiden Sie das offen, denn der Betriebsrat wird danach fragen.
• Fünftens das laufende Budget: wer nach dem Go-live Betrieb und Nutzung bezahlt, und aus welcher Kostenstelle.
• Sechstens Abbruchkriterien: das gemessene Ergebnis, bei dem das Projekt endet, statt verlängert zu werden.

Schwer kalkulierbare Kosten sind in der Bitkom-Umfrage 2026 für 54 % der KI-Nutzer und 63 % der Nicht-Nutzer eine Hürde. Für jedes der folgenden Risiken gibt es eine konkrete Kontrolle.

• Lizenzen, die niemand nutzt. Die kostenlose KI-Nutzungsanalyse zeigt Lizenzen und Nutzung pro Team aus Ihren Exporten, damit ungenutzte Lizenzen vor der Verlängerung sichtbar werden.
• Nutzungsrechnungen, die immer weiter wachsen. Alle Modellaufrufe laufen über ein Gateway mit Budget pro Team, Warnungen und harter Obergrenze, und die Kosten pro Vorgang werden regelmäßig berichtet.
• Einsparungen, die nie ankommen. Dieselbe Kennzahl wird vor dem Projekt und nach dem Go-live an gleichartigen Vorgängen erhoben und offen verglichen.
• Schlechte Daten. 36 % der Finanzverantwortlichen nennen Datenqualität als größte Herausforderung für KI im Finanzbereich (KPMG Global AI in Finance Report, 2026). Wir prüfen die Daten für den gewählten Prozess, bevor ein Bau bepreist wird.
• KI, die in den Zahlen entscheidet. In einer Studie der Universität St.Gallen aus dem Jahr 2025 vertrauen über 90 % der Finanzfachleute KI-Empfehlungen mit menschlicher Aufsicht, aber nur 49 % rein autonomen KI-Empfehlungen. Deshalb bereitet die KI Buchungen, Abgleiche und Zahlungsvorschläge vor, und Menschen geben sie frei.
• Hochrisiko-Anwendungen. Kreditwürdigkeitsprüfungen von Privatpersonen sind nach Anhang III der KI-Verordnung (AI Act) eine Hochrisiko-Anwendung, mit Betreiberpflichten ab dem 2. Dezember 2027 wie menschlicher Aufsicht, Überwachung, Protokollen und Information der Betroffenen. Solche Entscheidungen automatisieren wir nicht ohne Menschen.

Zahlen aus anderen Unternehmen sind bestenfalls ein Hinweis. Verlangen Sie die Methode und Ergebnisse an Ihrem eigenen Prozess. Wir veröffentlichen keine erfundenen Fallzahlen, sondern messen an Ihren Vorgängen und halten das Ergebnis schriftlich fest.

• Eine Ausgangsmessung vor dem Projekt, an Ihren eigenen Vorgängen.
• Getrennte Zahlen für Bau, Betrieb und Nutzung, mit Nutzungsobergrenze.
• Einen Abnahmetest mit Bestehensschwelle und sein Ergebnis schriftlich vor dem Go-live.
• Die Kosten pro bearbeitetem Vorgang nach dem Go-live, berichtet wie die Ausgangsmessung.
• Ein Halbnutzen-Szenario und Abbruchkriterien im Angebot.
• Einen Ausstiegsplan: was Sie erhalten und was nötig ist, um das System ohne den Anbieter zu betreiben.

Wenn der Einkauf den Vertrag führt, schaut er auf mehr als den Preis. Das Programm des BME-Praxisforums „Beschaffung von KI“ 2026 nannte „Beschaffung als Haftungsarchitektur“ mit Governance, Dokumentation und Risikoallokation sowie „Lock-in früh erkennen und aktiv begrenzen“, mit Einkauf, IT, Recht und Fachbereichen, die gemeinsam entscheiden. Diese Punkte sollten Sie schriftlich klären. Wie sie rechtlich zu bewerten sind, entscheiden Ihre Juristen. Dies ist keine Rechtsberatung.

• Vertragsart. Ein definiertes Ergebnis mit Abnahmetest liegt näher am Werkvertrag, Engineering-Zeit näher am Dienstvertrag. Unser schriftliches Angebot nennt für jeden Schritt, was er liefert, zu welchem Festpreis und wie er abgenommen wird.
• Wem Code und Tests gehören. Verlangen Sie, dass Code, Konfiguration, Testsets, Betriebshandbücher und Messungen übergeben werden und ohne den Anbieter nutzbar sind. So arbeiten wir.
• Lock-in. Fragen Sie, ob das System in Ihrem eigenen Cloud-Konto oder auf eigenen Servern läuft, ob sich Modelle hinter einem Gateway austauschen lassen und welchen Aufwand ein Ausstieg bedeutet.
• Haftung. „Wer haftet, wenn der KI-Agent einen Fehler macht?“ Die Haftung verteilt der Vertrag. Technisch sorgen Freigaben für folgenreiche Aktionen und ein vollständiges Protokoll dafür, dass jeder Schritt nachvollziehbar ist, und genau das braucht jede Haftungsfrage.
• Modellwechsel. Fragen Sie, wer testet und wer bezahlt, wenn ein Modellanbieter ein Modell ändert oder abkündigt, und verlangen Sie, dass die Abnahmetests nach jeder Änderung erneut laufen.
• Daten- und Sicherheitsbedingungen. Ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung, die Liste der Unterauftragsverarbeiter, Single Sign-on und die Zertifizierungen des Anbieters samt ihrem Geltungsbereich.

Beginnen Sie mit der kostenlosen KI-Nutzungsanalyse. Sie wählen, welche Exporte Sie senden, etwa Lizenzlisten, Nutzungsberichte aus ChatGPT, Copilot, Claude oder Cursor und Cloud-Rechnungen von Azure oder AWS. Sie erhalten eine Seite dazu, was KI heute kostet, wohin das Geld fließt, was Sie zuerst ändern und was Sie als Nächstes messen sollten. Sie braucht keinen Zugriff auf Ihre Systeme.

Haben Sie einen neuen Prozess im Blick, bringen Sie ihn in ein kostenloses 30-minütiges Gespräch mit einem Engineer mit. Danach erhalten Sie für jeden Schritt einen schriftlich vereinbarten Festpreis, mit Kennzahlen und Abbruchkriterien im Angebot.