Generative KI: Status quo und Unternehmensrealität
Als mir zum ersten Mal bewusst wurde, dass wir vor einem echten Paradigmenwechsel stehen, saß ich nicht in meinem Büro, sondern in einem Kurs am MIT. Es war Frühjahr 2019, ich hatte mich für das Executive-Programm Artificial Intelligence – Implications for Business Strategy eingeschrieben, veranstaltet vom MIT Sloan und dem MIT CSAIL Institut. Damals war KI für viele Unternehmen noch ein Zukunftsthema, abstrakt, komplex, eher etwas für Forschungslabore als für die Vorstandsetage.
Aber dort – mitten im MIT, im direkten Austausch mit Forschern und Praktikern – wurde mir klar: Wir stehen an der Schwelle zu etwas, das Geschäftsmodelle, Wertschöpfung, Entscheidungsfindung und Führungsverantwortung grundlegend verändern wird. Nicht irgendwann – sondern sehr bald.
Drei Jahre später, im November 2022, macht OpenAI mit dem Launch von ChatGPT diesen Wandel für die breite Öffentlichkeit erlebbar. Binnen fünf Tagen eine Million Nutzer. Heute, im Februar 2025, sind es über 400 Millionen pro Woche. Noch nie zuvor hat sich eine Technologie so schnell in Wirtschaft und Gesellschaft verankert – und verändert dabei nicht nur Abläufe, sondern auch Perspektiven.
Was mir damals wie eine strategische Vorbereitung auf kommende Entwicklungen erschien, ist heute zunehmend gelebte Realität im CFO-Alltag. KI-Systeme schreiben Code, analysieren Geschäftsberichte, erstellen Präsentationen, führen Simulationen durch – und das in einer Geschwindigkeit und Qualität, die bis vor kurzem noch undenkbar war. Die Frage ist längst nicht mehr, ob wir KI nutzen, sondern wie verantwortungsvoll, wirkungsvoll und strategisch wir das tun.
Zwischen Innovation und Verantwortung: Die Rolle des Menschen im Wandel
Als CFO mit über 25 Jahren Erfahrung erkenne ich einen tiefgreifenden Wandel, der weit über technologische Neuerungen hinausgeht. Es ist ein Paradigmenwechsel, der nicht nur ökonomische Modelle und Investitionsentscheidungen revolutioniert, sondern auch unsere Gesellschaft im Kern betrifft und unser bisheriges Selbstverständnis als Menschen infrage stellt. Dabei drängt sich provokant die Frage auf: „Sind wir irgendwann die dümmere Spezies?“ – eine These, die gleichermaßen unsere Innovationskraft und unsere ethische Verantwortlichkeit herausfordert.
Vom traditionellen Entwicklungsprozess zur KI-gestützten Innovation
Insbesondere im Automotive-Bereich, in dem Entwicklungsgeschwindigkeit wettbewerbsbestimmend ist, zeigt sich der Wandel bereits deutlich: Traditionelle Entwicklungsprozesse, die in Phasen wie Konzeptdefinition, Spezifikation, Testen, Datenfreeze und Validierung münden und zum Start of Production führen, stoßen an ihre Grenzen, wenn es um Flexibilität und Effizienz geht.
AVL reagiert hier mit bahnbrechenden Ansätzen:
AVL Data Analytics™: In Kooperation mit Microsoft Azure betreibt AVL eine leistungsstarke Plattform, die Rohdaten in zentral harmonisierte Informationen umwandelt und so wertvolle Erkenntnisse generiert. Im Zuge der Zusammenarbeit zwischen AVL und Microsoft sind bereits erste SaaS-Lösungen auf dem Azure Marketplace verfügbar. Ein bedeutender Meilenstein ist der AVL DevOps Pilot™, der neue Standards in der virtuellen Fahrzeugentwicklung setzt.
Durch die Automatisierung von Systemtestpipelines mithilfe der Microsoft Azure Cloud und künstlicher Intelligenz wird die Entwicklung softwaredefinierter Fahrzeuge erheblich beschleunigt. Gleichzeitig ermöglicht eine fortschrittliche Data-Analytics-Lösung in der Azure Cloud ein effizientes Datenmanagement und eine lückenlose Nachverfolgbarkeit – vom virtuellen Prüfstand bis zum realen Straßeneinsatz.
KI-basierte Toolboxen: Speziell entwickelte KI-gestützte Tools bewältigen hochkomplexe Aufgaben in der Entwicklung von Batterien, batterieelektrischen und hybridelektrischen Fahrzeugen. Die Kombination aus tiefgehendem Engineering-Know-how und führender Cloud- und KI-Technologie eröffnet völlig neue Möglichkeiten in der Fahrzeugentwicklung. Simulationsgetriebene, skalierbare Methoden optimieren nicht nur den Ressourcenverbrauch, sondern beschleunigen auch die Markteinführung innovativer Mobilitätslösungen und steigern die Wettbewerbsfähigkeit der Automobilhersteller erheblich.
Effizienzsteigerung: Der Einsatz dieser Technologien führt zu einer Reduktion der Arbeitsstunden im Entwicklungsprozess um bis zu 40 % und verkürzt Testzeiten um 10 %. Gleichzeitig wird Ingenieurwissen kodifiziert und zur automatisierten Generierung vollständiger Fahrzeugdesigns genutzt – ein Paradigmenwechsel, der die gesamte Fahrzeugentwicklung revolutioniert. Anstatt Fahrzeuge in getrennten Entwicklungsphasen zu betrachten, wird das gesamte System parametrisiert und virtuell abgebildet. Dies ermöglicht effizientere Abläufe, verkürzte Entwicklungszeiten und eine höhere Qualität für die Kunden.
KI-gestützte Optimierung und digitale Zwillinge: AVL treibt mit intelligenten Optimierungsalgorithmen die Entwicklung fortschrittlicher Fahrzeugarchitekturen voran. Diese ermöglichen eine Echtzeitanalyse von Designvarianten, um die besten Konfigurationen hinsichtlich Performance, Nachhaltigkeit und Kosten zu identifizieren. Ein weiteres Highlight ist die nahtlose Integration digitaler Zwillinge in den Entwicklungsprozess. Dank hochpräziser Simulationen lassen sich physikalische Tests reduzieren, Entwicklungszyklen verkürzen und Risiken frühzeitig minimieren.
Gleichzeitig ist die kontinuierliche Weiterbildung unserer Mitarbeiter essenziell. Mit der AVL AI Summer School bieten wir umfassende Trainings zu Themen wie Microsoft Co-Pilot, KI-Tools im Coding und modernen Office-Lösungen an – ein entscheidender Schritt, um unser Team optimal auf die Herausforderungen der Zukunft vorzubereiten.
Die entscheidenden Fragen: Wirtschaftliche Chancen, Risiken und ethische Dimensionen
Die Entwicklung generativer KI erfolgt mit beeindruckender Geschwindigkeit und verändert die Wettbewerbslandschaft grundlegend. Während große Unternehmen zunehmend in KI-Technologien investieren, stehen viele Organisationen vor der Herausforderung, diese effektiv und nachhaltig zu integrieren. Dabei geht es nicht nur um Effizienzsteigerung, sondern auch um die Berücksichtigung regulatorischer Vorgaben wie ESG-Kriterien, das europäische Lieferkettengesetz wie auch die EU-KI-Verordnung von 2024. Ziel letztgenannter Verordnung ist es, Risiken im Zusammenhang mit KI zu mindern und eine vertrauenswürdige Nutzung der Technologie in der EU zu fördern. Allerdings könnte die Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung die Fähigkeit der Regulierung übersteigen, Schritt zu halten. Dies stellt eine besondere Herausforderung dar, da in einer Welt, in der Daten global verfügbar sind, unterschiedliche regulatorische Rahmenbedingungen auf internationaler Ebene koexistieren. Kann die Regulierung mit der rasanten Entwicklung von KI-Technologien mithalten? Diese Frage bleibt angesichts der fortschreitenden Innovationen und der schnellen Verbreitung generativer KI offen.
Die gesellschaftlichen Erwartungen gehen weit über die reine regulatorische Verantwortung der Politik hinaus. Gefordert wird nicht nur der Schutz vor missbräuchlicher oder unerwünschter Entwicklung, sondern ebenso eine gezielte Förderung von Innovationen.
KI wird zunehmend zum entscheidenden Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit ganzer Wirtschaftsräume – und löst damit einen globalen Wettlauf um die wirkungsvollste wirtschafts- und innovationspolitische Strategie aus. In den kommenden drei bis fünf Jahren wird es entscheidend sein, die Investitionen in Forschung und Entwicklung spürbar zu steigern, um wissenschaftlich, wirtschaftlich und gesellschaftlich nicht ins Hintertreffen zu geraten.
Diese Investitionen sind unerlässlich, um sich in der globalen Konkurrenz zu behaupten und die Potenziale der KI bestmöglich zum Wohl der Gesellschaft zu nutzen.
Angesichts der rasanten Entwicklungen stehen CFOs und Entscheidungsträger vor zahlreichen Herausforderungen:
- Wie priorisieren wir Investitionen?
Es reicht nicht, einzelne Anwendungsfälle zu betrachten – ganze Wertschöpfungsketten und Geschäftsmodelle müssen systematisch optimiert werden. Unternehmen sollten in Technologien investieren, die sowohl kurzfristige Effizienzgewinne versprechen als auch langfristig strategisch wirken. Dabei spielt die Erfüllung von wichtigen Randbedingungen wie zum Beispiel von ESG-Kriterien eine wesentliche Rolle: Nachhaltige Technologien und energieeffiziente Rechenzentren können Kosten senken und die Umweltbilanz verbessern. - Sind unsere Daten und Technologien zukunftsfähig?
Die Transformation von Daten-, System- und Prozessarchitekturen ist unumgänglich, da unstrukturierte Daten zunehmend bei KIs an Bedeutung gewinnen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Datenplattformen den Anforderungen der KI-Strategie aber z.B. auch des Lieferkettengesetzes gleichzeitig entsprechen, indem sie Transparenz und Rückverfolgbarkeit gewährleisten. KI kann hierbei helfen, indem sie automatisiert Risiken erkennt und die Einhaltung von regulatorischen Vorgaben erleichtert. - Wie tätigen wir angemessene und wirksame KI-Investitionen?
Die Auswahl passender Plattformen und strategischer Partner ist entscheidend, um flexibel und wettbewerbsfähig zu sein. Mit KI haben Unternehmen die Möglichkeit auf KI-Lösungen zu setzen, die gleichzeitig die Erreichung von Geschäftsmodell-, Produktivitäts-, Innovations- und Nachhaltigkeitszielen fördern und soziale sowie ökologische Risiken minimieren. - Wie bereiten wir unsere Mitarbeiter auf diese Veränderungen vor?
Die Hochschulen bilden zu wenige KI-Fachkräfte aus, um den enormen Bedarf zu decken. Der Aufbau interner Kompetenzen ist der Schlüssel zu nachhaltigem Erfolg. Schulungsprogramme und Weiterbildungsmaßnahmen müssen nicht nur technologische, sondern auch anwendungsspezifische Aspekte der KI-Nutzung abdecken.
Mit KI zu Innovation, Resilienz und Wettbewerbsvorteilen: Die neue Rolle der CFOs
Auch für die Finanzfunktion ist der Paradigmenwechsel durch KI längst nicht mehr theoretisch – er ist spürbar, konkret, strategisch relevant. CFOs stehen heute an einem Wendepunkt: Klassische Modelle der Kostenrechnung, Investitionsbewertung und des Risikomanagements stoßen zunehmend an ihre Grenzen und müssen in einer digital getriebenen, volatilen Welt grundlegend neu gedacht werden.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz verändert nicht nur operative Prozesse, sondern verschiebt die Koordinaten strategischer Finanzführung. Verkürzte Nutzungsdauern von Vermögenswerten, volatilere und weniger planbare Cashflows, aber auch die Neubewertung immaterieller Werte wie Daten, Algorithmen, Plattformeffekte oder geistiges Eigentum rücken in den Mittelpunkt. Diese Assets entziehen sich häufig klassischen Bilanzierungslogiken – ihr Wert ist dynamisch, netzwerkabhängig und schwer quantifizierbar. Doch gerade hier entscheidet sich die Zukunftsfähigkeit von Geschäftsmodellen.
CFOs müssen künftig nicht nur präzise rechnen, sondern komplexe Zukunftspotenziale bewerten können. Das bedeutet: Innovationen finanziell sichtbar machen, KI-Investments auf strategische Wirkung prüfen und neue Bewertungsmodelle für nicht-finanzielle Assets etablieren. Parallel dazu entsteht die Notwendigkeit, sich mit radikal beschleunigten Innovationszyklen auseinanderzusetzen. Der Horizont für technologische Relevanz wird kürzer – strategische Investitionen müssen schneller greifen, adaptiver kalkuliert und laufend re-evaluiert werden.
Doch bei aller Dynamik bleibt eine Konstante: Im Finanzbereich ist Vertrauen nicht verhandelbar. Gerade dort, wo Steuergesetze, Rechnungslegungsvorschriften, Kredit Compliance, regulatorische Vorgaben und Reporting-Verpflichtungen gelten, ist Zuverlässigkeit das entscheidende Kriterium. Ein 20-%iger Fehleranteil in der automatisierten Auswertung oder Modellierung mag in anderen Anwendungen tolerierbar sein – in der Finanzfunktion ist er schlicht inakzeptabel. Deshalb müssen CFOs sicherstellen, dass KI-Systeme nicht nur effizient, sondern auch überprüfbar, nachvollziehbar und belastbar sind. Das verlangt vorausschauende Systemarchitektur: mit eingebettetem Red Teaming, gezieltem Domain- Training, Revisionssicherheit, strukturierten Validierungsschleifen und klaren Prozessen zur menschlichen Kontrolle.
Die eigentliche Herausforderung liegt weniger im technologischen Einsatz an sich, sondern im Aufbau eines vertrauenswürdigen, hybriden Systems – eines Zusammenspiels aus KI und menschlichem Urteilsvermögen, das auch unter regulatorischem Druck zuverlässig funktioniert.
Die CFO-Rolle wird dadurch breiter, tiefgreifender und verantwortungsvoller. Sie verlangt nicht nur technologische Offenheit, sondern auch die Fähigkeit, strategische Chancen mit unternehmerischer Verantwortung und gesellschaftlicher Relevanz zu verbinden.
Die Balance zwischen Mensch und Maschine
Balance zwischen Mensch und Maschine: Lernen im Zeitalter der KI
Ein Thema, das mich persönlich – aber auch viele junge Menschen in meinem Umfeld – tief beschäftigt, ist die Frage: Wie sieht das Erlernen eines Berufs aus, wenn viele der klassischen Einstiegsaufgaben von KI übernommen werden?
Gerade in den ersten Berufsjahren dienen repetitive Aufgaben wie Recherchen, Datenanalysen, die Erstellung von Präsentationen oder Modellentwürfe nicht nur dem Betrieb – sie sind der zentrale Übungsraum, in dem junge Talente ihr Handwerk lernen. Sie schärfen dabei nicht nur ihre fachlichen Fähigkeiten, sondern auch ihre Urteilsfähigkeit, ihr kritisches Denken, ihre Kommunikationsstärke. Doch was passiert, wenn genau diese Aufgaben automatisiert und in einer Blackbox verborgen sind?
Ein Beispiel aus dem Alltag: Wenn generative KI künftig strategische Analysen entwirft, Management-Workshops vorbereitet und Finanzmodelle optimiert – was bleibt dann für den Analysten oder Referenten im ersten oder zweiten Berufsjahr? Wird Lernen zur reinen Beaufsichtigung von Ergebnissen? Und was bedeutet das für die Entwicklung von Eigenständigkeit, Tiefgang und Verantwortung?
Diese Fragen sind weit mehr als technologische oder ökonomische Detaildebatten. Sie betreffen den Kern unseres gesellschaftlichen Selbstverständnisses: Wie bilden wir Kompetenz, Urteilskraft und Charakter aus, wenn Erfahrungsräume durch Automatisierung entfallen?
Die provokante Frage vom Beginn – „Sind wir irgendwann die dümmere Spezies?“ – erhält hier eine neue Facette. Nicht weil Menschen weniger könnten, sondern weil sie bestimmte Dinge vielleicht gar nicht mehr lernen – oder gar nicht mehr lernen dürfen.
Die eigentliche Herausforderung besteht also darin, das Zusammenspiel von Mensch und Maschine bewusst zu gestalten: KI nicht als Ersatz, sondern als Erweiterung unserer Fähigkeiten. Systeme, die Menschen nicht entlasten, sondern entmündigen, helfen niemandem – auch nicht dem Unternehmen. Es braucht Konzepte, die menschliches Lernen und KI-Einsatz komplementär denken: Erfahrungsräume, Fehlerkultur, Reflexion – gerade für den Nachwuchs.
KI als Spiegel unserer Existenz: Ein philosophischer Dialog
Über rein wirtschaftliche Überlegungen hinaus eröffnet uns die KI einen Raum zur Selbstreflexion und aktiven gesellschaftlichen Debatte. Sie fordert uns auf, darüber nachzudenken und uns auch als CFOs zu Wort zu melden:
- Was bedeutet wahre Intelligenz?
Ist sie lediglich die Summe von Daten und Algorithmen, oder umfasst sie auch Intuition, kreative Problemlösungen und Urteilsfähigkeit? - Wie können wir die maschinelle Präzision nutzen, ohne unsere menschliche Würde zu verlieren?
Die Herausforderung besteht darin, sich mit Mut auf die neuen Chancen der KI und die damit einhergehenden Veränderungen einzulassen. Eine Effizienz der Algorithmen, die die menschliche Inspiration ergänzt und beflügelt – JA! Aber ohne dabei die Würde des Menschen zu verletzen oder dem Menschen seiner Seele zu berauben. Die oftmals beschriebene Symbiose mit der KI impliziert eine Metamorphose des Menschlichen zu schaffen, aber genau diese verlangt klare Grenzen. - Welche ethischen Prinzipien leiten unseren Umgang mit KI?
Es bedarf einer breiten gesellschaftlichen Debatte, von den Stammtischen über die Vereine, sozialen und gesellschaftlichen Gruppen bis hin zu den Unternehmen, Universitäten und Parlamenten, in denen die wirtschaftlichen, technologischen und gesellschaftlichen Perspektiven aufeinandertreffen und sich miteinander verknüpfen, um einen verantwortungsvollen und gesellschaftlich positiv getragenen Einsatz dieser Technologie sicherzustellen.
Diese Überlegungen öffnen neue Perspektiven: Die KI wird nicht nur als Werkzeug zur Steigerung von Effizienz und Wettbewerbsvorteilen betrachtet, sondern auch als Spiegel, der uns unsere eigenen Stärken und Schwächen vor Augen führt. Sie fordert uns auf, nicht nur klüger, sondern auch weiser zu werden.
Die rasante Entwicklung generativer KI und ihre weitreichenden Auswirkungen fordern uns heraus, den Sprung von der Theorie in die Praxis zu schaffen – von innovativen Ideen zu messbaren wirtschaftlichen Vorteilen, ohne dabei die langfristigen Implikationen für unsere Identität als Menschen zu vernachlässigen. Wir stehen vor der zentralen Frage: Wie gelingt es uns, die KI als wertvollen Partner zu nutzen, der unsere Innovationskraft, Kreativität und Wettbewerbsfähigkeit stärkt? Dabei darf die Frage nicht nur den großen Ländern und global agierenden Konzernen überlassen werden. Wirtschaftlich und gesellschaftlich wird es zunehmend problematisch, wenn die Chancen dieser Technologie nur den großen Akteuren vorbehalten bleiben. Alle Facetten einer Volkswirtschaft – von kleinen und mittelständischen Unternehmen bis hin zu Bildungseinrichtungen, Forschungseinrichtungen und der öffentlichen Verwaltung – müssen sich aktiv mit der Entwicklung und Nutzung von KI auseinandersetzen und ihren eigenen Weg finden, um von den Potenzialen dieser Technologie zu profitieren. Nur so können wir sicherstellen, dass KI nicht zu einer Technologie wird, die nur den großen Playern zugutekommt, sondern dass sie in einer inklusiven und gerechten Weise zur Förderung von Innovation, Wohlstand und gesellschaftlichem Fortschritt genutzt wird.
Zwischen technologischem Fortschritt und strategischer Verantwortung: Europas Rolle im KI-Zeitalter
Ich bin überzeugt: Das Zusammenspiel von Mensch und KI wird ein Schlüssel zu einer erfolgreichen, zukunftsfähigen Welt sein – doch dieser Wandel wird nicht automatisch harmonisch verlaufen. Technologische Revolutionen und gesellschaftliche Paradigmenwechsel bringen immer auch Spannungen, Brüche und Umbrüche mit sich. Die Herausforderung besteht darin, diesen Wandel aktiv zu gestalten – mit harter Arbeit, menschlicher Intelligenz, ethischem Kompass und strategischer Weitsicht.
Gerade wir in Europa dürfen uns dabei nicht auf die Rolle des Nutzers beschränken. Wer nur „konsumiert“, verliert langfristig die Fähigkeit aktiv zu gestalten. In einer Zeit, in der KI-Plattformen, Recheninfrastrukturen und Wissensmodelle zunehmend von wenigen globalen Akteuren dominiert werden, ist das ein ökonomisches und geopolitisches Risiko. Es geht nicht um Protektionismus – sondern um Souveränität, Resilienz und Zukunftsfähigkeit.
Wir brauchen in Europa auch einen eigenen Weg: mit technologieoffener Förderung, dem Mut zu unternehmerischem Risiko und der Bereitschaft, in Schlüsseltechnologien wie KI strategisch umfassend zu investieren. Anbieter wie Aleph Alpha oder Mistral zeigen, dass es mögliche europäische Alternativen gäbe – sie müssen aber auch die Chance erhalten, zu echten Plattformen heranzuwachsen.
CFOs spielen dabei eine Schlüsselrolle. Sie steuern Investitionen, bewerten Risiken und haben Einfluss auf die strategische Ausrichtung ihrer Unternehmen. Wir müssen den Mut aufbringen, die Chancen dieses Wandels zu ergreifen und aus unseren Rollen heraus aktiv zu gestalten – auch wenn er mit Unsicherheiten und Widerständen verbunden ist. Es geht nicht nur darum, Effizienz zu steigern, sondern Zukunft mitzugestalten. Denn: Wenn wir heute zögern, zahlen wir morgen den Preis – in Form von Abhängigkeiten, Innovationslücken und einem schwindenden Gestaltungsraum. Jetzt ist der Moment, Kräfte zu bündeln – in Unternehmen, in Politik, in Gesellschaft. „All hands on deck“ – um diese herausfordernde, aber auch chancenreiche Zeit gemeinsam zu gestalten. Für eine KI-Transformation, die nicht nur technologisch erfolgreich, sondern auch wirtschaftlich ertragreich und gesellschaftlich verantwortlich ist.