Die Versuchung, sich mit ein paar Prompts direkt in die Produktion zu tippen, ist groß. Doch dieser Ansatz – bekannt als „Vibe Coding“ – kollidiert rasch mit der Realität finanzkritischer Software. Große Sprachmodelle (LLMs) haben Probleme mit mehrstufigen Dialogen; Ausgaben entfernen sich unmerklich von der ursprünglichen Absicht, was Prüfer erfahrungsgemäß weniger charmant finden. Funktionen, die Regulierung, Prüfbarkeit oder Sicherheit berühren, dürfen nicht als ad-hoc-Erzeugnisse enden, sondern brauchen deterministische Fundamente. Hinzu kommt, dass es in vielen Organisationen an risikofreien, produktionsnahen Umgebungen fehlt, in denen Teams mit realem Datenkontext iterieren und anschließend sicher promoten können. Ohne das verlangsamt sich Experimentieren – oder gefährdet die Kronjuwelen.
Führungskräfte im Finanzbereich zeigen bereits einen anderen Weg: Unternehmen bauen genau das, was ihr Geschäft wirklich braucht – nicht ein generisches Paket für alle anderen. Dieser Schwenk verändert die Art, wie Software entsteht, und gibt die Kontrolle dahin zurück, wo sie hingehört: zu den Verantwortlichen für Ergebnisse.
Pragmatisch gelingt das mit einer alten Tugend in neuem Gewand: der Spezifikation. Statt ein Sprachmodell durch endlose Prompt-Varianten zu verwirren, beginnt man mit einer präzisen Spezifikation, die als ausführbares Pflichtenheft dient. Von dort kann KI die Applikationslogik durchgängig generieren und die Datenbindungen so verankern, dass Spezifikation und Code gemeinsam fortgeschrieben werden. Die Spezifikation wird zur maßgeblichen Wahrheit. Ändern sich Anforderungen, regeneriert man mit hoher Sicherheit, weil Absicht, Randbedingungen und Kontrollen nicht über Chat-Historien verstreut sind, sondern im Dokument selbst verkörpert bleiben. Für CFOs ist das bestechend: Richtlinien, Genehmigungsflüsse, Funktionstrennung und Reporting-Erwartungen werden von Anfang an kodifiziert und bei jeder Änderung bewahrt.
So entsteht auch ein neues Licht auf die Debatte „Standardsoftware vs. Individual-Software“. Klassische ERP-Pakete und angrenzende Anwendungen schleusen seit Jahren Funktionsballast in die Kostenbasis, während die wirklich kritischen Lücken ohnehin individuell geschlossen werden müssen. Der Großteil der Total Cost of Ownership fällt nach dem Go-Live an, wenn Change Requests, Integrationsdrift und Compliance-Updates zur Dauerrente werden. KI biegt diese Kurve, wenn die Liste der Änderungen sicher aus Spezifikationen generiert und über bestehende ERP-APIs integriert wird. Das robuste, geprüfte ERP-Fundament bleibt; die Differenzierung entsteht am Rand – dort, wo Ihr Geschäft einzigartig ist. Ergebnis: weniger Wertverlust, kürzere Zyklen, mehr Kontrolle dort, wo es zählt.
Man kann sich das als Plattformmuster merken: Das ERP liefert stabile Business-APIs für Accounting, Billing, HR, Umsatzrealisierung und Kontrollen – alles, was compliant, prüfbar, sicher und deterministisch bleiben muss. Darüber hinaus generiert KI maßgeschneiderte Anwendungen direkt aus Ihren Spezifikationen, die den letzten Differenzierungs-Kilometer abdecken, ohne den Kern anzutasten. Es ist das einfachste Rezept für Tempo ohne Vertrauensverlust: Wiederverwenden, was verlässlich sein muss; erzeugen, was einzigartig sein soll.
All das braucht eine Startbahn, die Innovation und Sorgfalt gleichermaßen respektiert. Ein „Live Sandbox“-Ansatz liefert genau das. Teams arbeiten unter angemessener Governance mit produktionsnahem Kontext, validieren Logik und Kontrollen mit unmittelbarem Feedback und promoten Änderungen über nachvollziehbare Checkpoints. Das ist mehr als DevOps; es ist Change-Governance mit finanzieller Verantwortlichkeit. Die Sandbox verwandelt Experimentieren von einer Haftung in einen Vermögenswert. Kurz: schnell vorankommen, ohne GAAP zu brechen.
Die Effekte zeigen sich genau dort, wo das Finanzressort hinschaut. Entwicklungsaufwand bewegt sich in Richtung null Grenzkosten, weil KI von einer sauber formulierten Spezifikation aus die Schwerstarbeit übernimmt. Regulierungsvorgaben sind nicht länger ein Excel-Anhang, sondern ein integraler Bestandteil der Blaupause. Feedback-Schleifen werden enger, Nacharbeit sinkt, und die Zeit bis zur sicheren Produktivsetzung schrumpft. Wenn das Geschäft wächst – neue Einheiten, Produkte, Regionen –, regeneriert man die Funktionalität, statt sie neu zu implementieren. Und weil der Umfang in der Spezifikation verankert ist, bleibt die Intentionalität erhalten: Investiert wird dort, wo Differenzierung zählt; standardisiert wird, was standardisiert sein sollte.
Ein CFO-tauglicher KI-Ansatz ruht auf drei Prinzipien. Er beginnt mit einer soliden Spezifikation, damit sich die Modelle nicht entlang eines mäandernden Gesprächs verzetteln. Er steht auf einem governeden Fundament aus Business-APIs, sodass die prüfungsrelevanten Teile nie „nebenbei“ generiert werden. Und er setzt auf Live-Sandboxing, damit die Produktion unberührt bleibt, während man in der isolierten Sandbox die Korrektheit validiert. Man kann diese Methode als interne Kontrollen der KI-Entwicklung verstehen.
Die Betriebsmodelle verschieben sich entsprechend. Teams werden keine Prompt-Poeten, sondern Spezifikationsautoren und Domänen-Stewards. KI-Fluency – zu wissen, was man generiert und was man verankert – verbindet sich mit Domänen-Expertise, um Richtlinien und Kennzahlen in ausführbare Spezifikationen zu übersetzen. Die IT wird zum Enabler von Innovation mit den richtigen Geländern, während das Business mit verantwortlicher, KI-gestützter Entwicklung führt. Die Business-Implikationen sind real – und positiv: Finance und Operations steigen zu Product Ownern der Prozesse auf, die sie ohnehin verantworten.
Für den ersten Schritt wählen Sie einen Prozess von hoher Relevanz und hohem Kontrollbedarf – Umsatzpläne, Projektabrechnung oder richtlinienbasierte Genehmigungen sind erprobte Kandidaten. Erarbeiten Sie die Spezifikation gemeinsam zwischen Finance und IT, generieren Sie die Anwendung gegen die ERP-APIs in einer Live-Sandbox, und prüfen Sie, ob Zahlen, Kontrollen und Protokolle Ihrem Standard genügen. Messen Sie dann das, was zählt: Durchlaufzeit bis zur Änderung, Fehlerraten, Qualität der Prüfungsnachweise und Kosten pro Iteration. Das Feedback wird eindeutig sein – und es zeigt, wo Sie skalieren sollten.
Die Quintessenz ist einfach. KI ersetzt Ihr ERP nicht, sie komponiert es neu – rund um Ihr Geschäft. Mit Spezifikationen als Anker, einem governeden ERP-Kern und Live-Sandboxing bekommen Sie das Tempo generativer Entwicklung, während die Risiken sauber eingehegt bleiben. So liefern Sie maßgeschneiderte Fähigkeiten, drücken die Post-Deployment-Kosten und halten die Auditoren – man verzeihe den Optimismus – angenehm gelangweilt.