AI‑Augmented Low-Code/No-Code im Controlling

1. Früher: Die Excel‑Ära und ihre Grenzen

Über viele Jahre war Excel das zentrale Werkzeug des Controllings. Es war flexibel, vertraut und universell einsetzbar – aber es brachte auch strukturelle Probleme mit sich. Daten wurden manuell importiert, Modelle händisch gepflegt, Makros und VBA‑Skripte entstanden als Insellösungen ohne Governance. Prozesse waren fehleranfällig, nicht skalierbar und stark von einzelnen Personen abhängig.

Innovation war langsam, Automatisierung begrenzt, und die IT musste für jede Schnittstelle oder Prozessänderung eingebunden werden. Controller waren primär Anwender, nicht Gestalter digitaler Lösungen.

2. Heute: LC/NC + KI als neuer Innovationsmotor

Mit dem Aufkommen moderner Low-Code/No-Code‑Plattformen hat sich das Anforderungsprofil im Controlling fundamental gewandelt. Die technologische Hürde, die lange Zeit zwischen einer fachlichen Anforderung und ihrer technischen Umsetzung stand – die klassische Programmierung – ist weitgehend gefallen.

Controller agieren heute zunehmend als Orchestratoren. Sie programmieren nicht mehr die Software, sondern orchestrieren Datenflüsse, Business‑Logik und KI‑Modelle über visuelle Oberflächen. Die KI fungiert dabei als Co‑Pilot, der die technische Brücke schlägt: Sie übersetzt fachliche Anforderungen in Datenmodelle, schreibt notwendige Abfragen (wie Python oder SQL) im Hintergrund und optimiert Forecast‑Logiken.

Diese Symbiose aus menschlicher Fachlogik und KI‑gestützter Ausführung markiert den Aufstieg des AI‑Augmented Controllers.

3. Die Transformation: Vom Excel‑User zum AI‑Augmented Controller

Die folgende Matrix verdeutlicht, wie sich der Kompetenzschwerpunkt im Zuge dieser Transformation verschiebt:

Diese Entwicklung zeigt klar: Die Zukunft des Controllings liegt nicht im Programmieren, sondern im Orchestrieren – unterstützt durch KI, die technische Komplexität unsichtbar macht.

4. KNIME als wichtiger Baustein im LC/NC‑Ökosystem

Ein besonders relevantes Werkzeug in diesem Kontext ist KNIME. Es ist ein visuelles, workflowbasiertes LC/NC‑Tool, das sich ideal für datenlastige Controlling‑Prozesse eignet. KNIME ermöglicht es, Daten aus ERP‑Systemen, Excel, Datenbanken oder APIs zusammenzuführen, zu bereinigen, zu transformieren und analytisch auszuwerten – alles über grafische Workflows, ohne eine Zeile Code.

Die Plattform ist in der Grundversion vollständig kostenlos, was sie für Controlling‑Teams besonders attraktiv macht. Gleichzeitig lässt sie sich optional durch Python, R oder SQL erweitern, ohne dass diese Kenntnisse zwingend erforderlich wären. KI‑Funktionen, AutoML‑Komponenten und LLM‑Integrationen machen KNIME zu einem leistungsfähigen Werkzeug für Forecasting, Szenarien, Datenqualität und Automatisierung.

5. Vorteile: Geschwindigkeit, Empowerment und Skalierbarkeit

LC/NC ermöglicht eine neue Form der Agilität im Controlling. Lösungen entstehen in Stunden statt Wochen, Prototypen können sofort getestet und angepasst werden, und Controller behalten die fachliche Logik in der eigenen Hand. Die Abhängigkeit von IT‑Ressourcen sinkt deutlich, während die Innovationsgeschwindigkeit steigt.

KI verstärkt diesen Effekt: Sie generiert Vorschläge, automatisiert Routineaufgaben, erkennt Muster und erweitert LC/NC‑Plattformen um Funktionen, die früher nur mit Programmierung möglich waren. Gleichzeitig bieten moderne Plattformen Governance‑Mechanismen, die Schatten‑IT reduzieren und Qualität sicherstellen.

6. Nachteile und Risiken: Governance, Qualität und Komplexität

Wo viel Freiheit entsteht, braucht es klare Leitplanken. LC/NC kann zu einer neuen Form von Schatten‑IT führen, wenn Lösungen unkoordiniert entstehen. KI‑generierte Logiken müssen geprüft werden, um Fehlinterpretationen oder ungewollte Automatisierungen zu vermeiden.

Auch LC/NC hat technische Grenzen: Bei sehr großen Datenmengen, komplexen Integrationen oder hochspezialisierten Anforderungen kann professionelle Entwicklung weiterhin notwendig sein. Controller benötigen daher weniger Programmierkenntnisse, aber mehr Datenverständnis, Prozesslogik, Governance‑Bewusstsein und die Fähigkeit, KI sinnvoll zu steuern.

7. Praktisches Beispiel: Ein automatisierter Forecast‑Prozess

Ein klassischer Forecast‑Prozess zeigt die Transformation besonders deutlich. Früher wurden Daten aus ERP‑Systemen exportiert, in Excel bereinigt, manuell ergänzt und in Szenarien überführt. Fehler waren häufig, Aktualisierungen aufwendig und die Transparenz begrenzt.

Mit LC/NC + KI sieht der Prozess heute anders aus:

• Power Automate lädt Daten automatisch.

• Power Apps ermöglicht Eingaben durch Fachbereiche.

• KNIME bereinigt und modelliert Daten.

• KI generiert Forecast‑Logiken (z. B. Python‑Modelle im Hintergrund).

• Power BI visualisiert Szenarien in Echtzeit.

Das Ergebnis ist ein vollständig automatisierter, auditierbarer und skalierbarer Prozess – ohne klassische Programmierung.

8. Plattformen und Kosten

Der LC/NC‑Markt ist vielfältig. Besonders relevant für Controller sind:

• Microsoft Power Platform: Tief in M365 integriert, KI‑gestützt, ideal für Prozesse.

• KNIME Analytics Platform: Kostenlos, stark in Datenlogik, ETL, Forecasting.

• Alteryx: Leistungsstark, ideal für Enterprise‑Analytics.

• Airtable, Notion, Make, Zapier: Leichtgewichtige Lösungen für Workflows. Und natürlich: Microsoft Fabric als Datenfundament des AI‑Augmented Controllings

  Ein weiterer zentraler Baustein im modernen LC/NC‑Ökosystem ist Microsoft Fabric. Während LC/NC‑Tools wie Power Apps oder Power Automate die Prozess‑ und Workflow‑Ebene adressieren, liefert Fabric das datengetriebene Fundament, auf dem KI‑gestützte Controlling‑Lösungen skalierbar betrieben werden können.

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  Fabric vereint Data Engineering, Data Science, Real‑Time Analytics, Data Governance und Power BI in einer einzigen, durchgängigen Plattform. Der OneLake‑Ansatz ermöglicht es, Daten aus ERP‑Systemen, CRM‑Landschaften, Data Warehouses und externen Quellen zentral zu speichern, zu modellieren und KI‑gestützt zu analysieren — ohne redundante Kopien oder komplexe Integrationsketten.

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  Für Controller bedeutet das: LC/NC‑Lösungen können auf einheitliche, geprüfte, governance‑konforme Datenmodelle zugreifen. KI‑Modelle lassen sich direkt in Fabric orchestrieren, Forecast‑Pipelines automatisieren und Analysen in Echtzeit bereitstellen. Fabric ist damit nicht nur ein technisches Tool, sondern ein strategischer Enabler für AI‑Augmented Controlling.

9. Roadmap: Vom Excel‑User zum AI‑Augmented Controller

Eine sinnvolle Entwicklung verläuft in vier Stufen:

1. Foundation: Verständnis für LC/NC, Datenlogik, Power BI.

2. Empowerment: Power Apps, Workflows, Governance-Grundlagen.

3. AI‑Augmented Development: KI-generierte Modelle, KNIME, Python-Integration.

4. Strategic Impact: Controller als Digital Finance Architect, Aufbau von Citizen-Developer-Programmen.

Connectivity, Computational Governance und EAM for Finance - die Schnittstellen (Auszug)

AI‑Augmented LC/NC steht nicht isoliert, sondern ist eng mit weiteren Schlüsselkonzepten moderner Finanzorganisationen verknüpft.

• Connectivity beschreibt die Fähigkeit, Daten, Systeme und Prozesse nahtlos miteinander zu verbinden. LC/NC‑Plattformen wie Power Platform, KNIME oder Fabric leben von dieser Konnektivität: APIs, OneLake‑Integrationen, Echtzeit‑Datenströme und KI‑gestützte Schnittstellen ermöglichen es Controllern, End‑to‑End‑Prozesse ohne Medienbrüche zu gestalten.

• Computational Governance ergänzt diesen Ansatz, indem sie sicherstellt, dass automatisierte Prozesse, KI‑Modelle und LC/NC‑Lösungen innerhalb klar definierter Leitplanken operieren. Governance wird nicht mehr als Kontrollinstanz verstanden, sondern als algorithmisch unterstütztes Steuerungsmodell, das Qualität, Compliance und Transparenz sicherstellt — ohne Innovation zu bremsen.

• EAM for Finance (Enterprise Architecture Management) schließlich bildet den strukturellen Rahmen, in dem LC/NC‑ und KI‑Lösungen nachhaltig verankert werden. Es sorgt dafür, dass neue Tools, Datenmodelle und Automatisierungen nicht als isolierte Insellösungen entstehen, sondern in eine kohärente Finanzarchitektur eingebettet sind. Damit wird LC/NC nicht zum Wildwuchs, sondern zum strategischen Baustein einer modernen, resilienten Finanzorganisation.

11. ACCA- und CIMA‑Bezug

Beide Organisationen betonen seit Jahren die Bedeutung digitaler Kompetenzen im Finanzbereich. LC/NC erfüllt diese Anforderungen ideal, weil es Technologie demokratisiert und Controller befähigt, selbst Lösungen zu entwickeln, die den Anforderungen von „Digital Finance“ entsprechen.

Vor diesem Hintergrund sind unsere Weiterbildungen konsequent an den Kompetenzrahmen von ACCA und CIMA ausgerichtet. Programme wie der Diplom Betriebswirtschafter HF (Global Finance ACCA/CIMA) verbinden klassische Finanzexpertise mit modernen digitalen Fähigkeiten – einschließlich LC/NC, KI‑Orchestrierung, Datenlogik und Governance. Dadurch können Teilnehmende ihre Karriere bereits während der Weiterbildung auf ein internationales, zukunftsfähiges Niveau heben.