Vom Steuerungsmodell zur KI: Vorbereitung auf die Zukunft

An der Spitze der Pyramide steht das Steuerungsmodell. Es soll sämtliche Unternehmensbereiche an der Unternehmensstrategie ausrichten und dient somit als Instrument zu deren Umsetzung. Darüber hinaus regelt es die Leistungsanreize. Daher unterliegt das Steuerungsmodell der Verantwortung des Top-Managements. Zusammen mit diesem gilt es, die folgenden drei strategischen Kernkomponenten abzustimmen:

Steuerungsprinzipien und -perspektiven

Steuerungsprinzipien setzen Leitlinien und regeln Verantwortlichkeiten. Konkrete Leitlinien haben dabei oberste Priorität. Sie regeln führende Verantwortlichkeiten sowie Bewertungsmethoden und ­perspektiven. In Abstimmung mit dem Geschäftsmodell sind zum Beispiel regionale und divisionale Verantwortlichkeiten ebenso voneinander zu trennen wie zentrale und dezentrale Kompetenzen. Es gibt hierfür verschiedene Ansätze, von denen je nach Geschäftsmodell der passende gewählt werden sollte. Eine weitere Herausforderung besteht darin, Verantwortungsbereiche klar voneinander abzugrenzen und keinen Bereich unabgedeckt zu lassen.

Steuerungskennzahlen

Steuerungskennzahlen dienen dazu, die Verantwortlichen auf wünschenswerte Zielzustände auszurichten und zu incentivieren. Entsprechende Zielzustände müssen definiert und messbar gemacht werden, denn nur was messbar ist, ist auch steuerbar. Dabei helfen Kennzahlen, die die SMART-Kriterien (spezifisch, messbar, attraktiv, realistisch, terminierbar) erfüllen. Aus einer Vielzahl von Indikatoren sind dabei die richtigen auszuwählen.

Für eine übersichtlichere Strukturierung der Kennzahlen empfiehlt es sich außerdem, diese zu kategorisieren. So können etwa „echte“ Steuerungskennzahlen von operativen Kennzahlen und finanzielle von nichtfinanziellen Größen unterschieden werden. Daneben kann beispielsweise ein KPI-Framework genutzt werden, das unterschiedliche Perspektiven (unter anderem finanzielle Performance, Kunde/Markt, Innovation, Sustainability) berücksichtigt.

Dabei sollte Qualität vor Quantität gehen und eine gleichmäßige Abdeckung der Zielzustände gewährleistet sein. Zum Beispiel kann eine starke Konzentration auf Kennzahlen zur Messung des Marktwachstums zulasten der Transparenz bezüglich der Profitabilität gehen. Auf der anderen Seite lassen zu viele unterschiedliche Kennzahlen Interpretationsspielraum im Hinblick auf die strategische Ausrichtung. Erfahrungsgemäß genügen acht bis zehn vom Top-Management vorgegebene Steuerungskennzahlen.

Ein erweiterter Kennzahlensatz sollte gemeinsam mit dem mittleren Management erarbeitet werden. Diese müssen in direktem Zusammenhang mit den Steuerungskennzahlen stehen. Um Fehlinterpretationen zu vermeiden, kategorisieren vorbereitete Kennzahlenfaktenblätter Definition, geforderte Ausrichtung und Berechnung. Eine kontinuierliche Leistungsbeurteilung der Kennzahlen erfolgt anhand der definierten Verantwortungsbereiche.

Steuerungsdimensionen

Bei den Steuerungsdimensionen geht es um die Ermittlung relevanter Aspekte für die Verantwortungsbereiche. Sie können verschiedene Merkmale, Eigenschaften oder Faktoren umfassen, die eine tiefere Gliederung oder einen hierarchischen Aufriss von Kennzahlen ermöglichen. Einerseits dienen sie dazu, die Gesamtperformance in einzelne Bereiche zu unterteilen und die Verantwortlichkeiten danach auszurichten, andererseits liefern sie Benchmarks, um die jeweilige Performance zu beurteilen.

Steuerungsdimensionen sind zeitliche, organisatorische beziehungsweise geschäftliche oder an Szenarien orientierte Sichten auf die Kennzahlen. Insbesondere die organisatorische Sicht ist anhand der Verantwortlichkeitsstruktur zu entwickeln und entsprechend mit den Steuerungskennzahlen abzustimmen. Dabei geht es um die vollständige Abdeckung der Steuerungskennzahlen und ihrer Komponenten entsprechend der Beeinflussbarkeit.

So spielen beispielsweise Steuerungsdimensionen bei der Erstellung einer Gewinn- und Verlustrechnung für das Management als zentrales Element der finanziellen Steuerungsperspektive eine große Rolle. Dabei handelt es sich in der Regel um eine mehrstufige Deckungsbeitragsrechnung, die neben der Gruppen- und Einzelgesellschaftssicht auch in anderen Dimensionen wie Regionen, Business Units, Kunden- und Produktgruppen dargestellt werden kann. Um die Steuerungsdimensionen zu operationalisieren, hat EY analog den oben beschriebenen Kennzahlenfaktenblättern Dimensionsfaktenblätter entwickelt. Beide Arten von Faktenblättern schaffen ein unternehmensweit einheitliches Bild für die regelmäßige Bewertung.

Es liegt im Interesse des Managements, über die laufende Performance informiert zu bleiben und diese kontinuierlich zu überwachen. Dafür benötigt es ein Reporting, das die Anforderungen des Steuerungsmodells umsetzt. So lassen sich Abweichungen und Risiken frühzeitig erkennen und bewerten, woraufhin wiederum das Management reagieren und neue Impulse ableiten kann. Dafür wird ein entsprechendes Reportingmodell definiert. In der Informationspyramide ist es unter dem Steuerungsmodell angesiedelt und berichtet die dort festgehaltenen Kennzahlen in den definierten Dimensionen addressatengerecht. Auf der operativen Ebene werden die folgenden drei Komponenten definiert:

Berichtsanforderungen

Berichte werden nach verschiedenen Kriterien klassifiziert. So muss jeder Bericht adressatengerecht aufgebaut sein: Je nachdem, ob ein Bericht für das Top-Management, das mittlere Management oder das funktionale Management bestimmt ist, variieren Elemente wie Storyline, Detailgrad, Inhalt und Art. Während sich zum Beispiel das Top-Management mehr für aggregierte Kennzahlen interessiert, schauen mittleres und funktionales Management auf die Details für ihren jeweiligen Einflussbereich.

Darüber hinaus bestehen Unterschiede bei der Berichtsart: Neben überwiegend statischen Dashboards gibt es detaillierte Analyse- und interaktive Ad-hoc-Berichte. Für diese müssen jeweils Inhalte hinsichtlich der enthaltenen Kennzahlen und Dimensionen konkretisiert werden. Jeder Bericht wird in einem standardisierten Berichtsprofil definiert und als Mock-up festgehalten. Diese Mock-ups enthalten abstrahierende, nichtfunktionale Visualisierungsinstrumente, die unternehmensweit einheitlichen Regeln unterliegen.

Visualisierungsregeln

Für die einzelnen Berichtselemente und -visualisierungen werden Regeln formuliert, um Lesbarkeit und Verständlichkeit zu sichern. Dabei kommen neben etablierten Gestaltungskonzepten – beispielsweise IBCS-Standards oder Edward Tuftes Prinzipien der Datenvisualisierung – auch Aspekte der Corporate Identity zum Einsatz. Um die Berichtskommunikation zu erleichtern, kommt es auf einen klaren Fokus an. Weitere hilfreiche Techniken sind die Nutzung von Wiedererkennungseffekten, die wirkungsvolle Anordnung der Elemente und die Vermeidung von Ablenkungen.

Ein eigens entwickelter Style Guide liefert den Rahmen für individuell abgestimmte Visualisierungsregeln. Neben klassischen Elementen wie Layout-Strukturen, Farbkodierungen, Abkürzungen und Zahlenformaten enthält das Dokument unter anderem Regeln für Filterelemente, häufige Diagramme und Tabellenkennzahlen. Das formelle Festhalten findet Eingang in die Reporting Governance.

Berechnungsmethoden

Nachdem die Art der Berichte und die Visualisierungsregeln definiert worden sind, müssen die besonderen inhaltlichen Details sowie allgemeine und spezifische Berechnungsmethoden festgehalten werden. In jedem Fall muss die zeitliche Komponente bei der Berechnung bestimmt werden. Das beinhaltet die zeitliche Abgrenzung und Glättung periodischer Schwankungen.

Daneben gibt es weitere Fragen, die individuell auf die jeweilige Branche und das Unternehmen abzustimmen sind. Oft geht es dabei um Themen wie Standardkostenberechnung, Intercompany-Verrechnung, Zwischengewinneliminierung, Konsolidierungsmethoden und weitere Verrechnungen beziehungsweise Allokationen. Berechnungen wirken sich sehr stark auf die Bewertung der Teilbereiche und weniger auf die Gesamtperformance des Unternehmens aus. Um die Teilbereiche verursachungsgerecht zu incentivieren und die richtigen Impulse zu setzen, ist es wichtig, diese klar zu definieren. Die genaue Methode sollte mit dem Top-Management abgestimmt sein, um potenzielle Konflikte zu minimieren.

Sobald die Vorgaben des Steuerungsmodells im Reportingmodell umgesetzt sind, ist der Rahmen für das Informationsmodell geschaffen. Während wir auf den ersteren beiden Ebenen der Pyramide die Anforderungen zunächst strategisch identifiziert und dann operativ übersetzt wurden, müssen sie auf den nächsten Ebenen technisch realisiert werden.

Auf der nächsttieferen Ebene der Informationspyramide liegt das Informationsmodell. Hier liegt der Fokus auf den Daten, die für die Leistungsbewertung verarbeitet werden. Dieses Modell umfasst die folgenden drei Aspekte:

Informationsmatrix und Datenmodell

Ausgangspunkt sind die fachliche Informationsmatrix und das technische Datenmodell. Erstere stellt die definierten Kennzahlen mit ihrem benötigten Kontext anhand der Steuerungsdimensionen dar. Eine Matrix aus Kennzahlen und Dimensionen ist entsprechend den Steuerungs- und Reportinganforderungen zu entwickeln. Hieran ist erkennbar, dass nicht alle Kennzahlen die gleiche Detailtiefe benötigen und in der gleichen Frequenz zu berichten sind. Im technisch geprägten Datenmodell wird die Informationsmatrix in die jeweiligen technisch benötigten Datenstrukturen übersetzt. Neben den bekannten Steuerungsdimensionen enthält das Datenmodell zusätzliche technische Dimensionen für die Umsetzung. Beides, Informationsmatrix und Datenmodell, werden bei der Datengewinnung genutzt, um die Anforderungen mit den aktuellen Möglichkeiten abzugleichen.

Datengewinnung

Im nächsten Schritt werden die vorhandenen Daten analysiert und mit den Anforderungen verglichen. Die Herausforderung besteht darin, alle benötigten Datenquellen mit ihren jeweiligen Datenmodellen und der jeweiligen Datenqualität zu erfassen. Auch lassen sich Unterschiede zwischen den Quellsystemen und dem Harmonisierungspotenzial erkennen. Dieses Wissen ist bei der späteren Betrachtung der Datenprozesse hilfreich. Die Erkenntnisse über die Quelldaten werden der Ziel-Informationsmatrix und dem Datenmodell gegenübergestellt. So können Lücken identifiziert werden. Um diese Lücken zu schließen, gibt es mehrere Möglichkeiten, etwa die Option, zusätzliche Daten einzusammeln, oder Workarounds auf Reportingmodell-Ebene. In jedem Fall müssen die Implikationen und der Kosten-Nutzen-Faktor analysiert werden.

Datenverarbeitung

Ziel der Datenverarbeitung ist es, die Daten aus verschiedenen Quellen in das Ziel-Datenmodell zu überführen und zu vereinheitlichen beziehungsweise zu harmonisieren. Dadurch werden sie für das Reporting nutzbar. Meist lassen sich die Daten jedoch nicht eins zu eins übertragen. Daher müssen neben den Datenflüssen auch die benötigten Datentransformationsfunktionen definiert werden. Sogenannte ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) umfassen Transformations- und Mappingregeln sowie Kalkulations-, Historisierungs- und Validierungsfunktionen. Die transformierten und harmonisierten Daten fließen für den jeweiligen Anwendungsfall in eine Single Source of Truth. Letztere ist essenziell, um sicherzustellen, dass alle Nutzer auf die gleichen Ergebnisse schauen. Ein zukunftstaugliches Konzept berücksichtigt sowohl die Skalierbarkeit der Datenmengen als auch die Möglichkeit, weitere Datenquellen zu integrieren.

Besonders in Bezug auf die Gewinnung und Verarbeitung von Daten lässt sich das Informationsmodell kaum unabhängig von der IT-Architektur betrachten. Zur Umsetzung des Informationsmodells wird eine entsprechende Infrastruktur benötigt. Deswegen muss auf der Ebene des Architekturmodells geprüft werden, inwiefern sich die Anforderungen aus den übergeordneten drei Ebenen mit den aktuellen technologischen Möglichkeiten abbilden lassen und wo es Lücken gibt.

Das Architekturmodell liegt auf der untersten Ebene der Pyramide und spielt bei der Implementierung des Steuerungs-, Reporting- und Informationsmodells eine tragende Rolle. Aus diesem Grund fließen hier alle Entscheidungen zusammen. Die IT-Architektur schafft die technologischen Voraussetzungen, um den Entscheidungsträgern die Informationen zeitnah, in hoher Qualität und kosteneffizient zur Verfügung zu stellen. Auf dieser Ebene werden die Systemlandschaft und die Softwareoptionen betrachtet.

Systemlandschaft

Die Systemlandschaft muss sämtliche Technologien und Funktionen bereitstellen, die erforderlich sind, um alle Anforderungen der Steuerungspyramide zu erfüllen. Zunächst wird der aktuelle Status verfügbarer Systeme und relevanter Funktionen aufgenommen. Zusätzlich wird die geplante IT-Roadmap analysiert, inklusive laufender und geplanter IT-Projekte. Dadurch können Funktionen identifiziert werden, die zwar benötigt werden, bisher aber weder vorhanden noch geplant sind. Um auf diese Gaps zu reagieren, gibt es mehrere Möglichkeiten. So können etwa die Anforderungen angepasst werden. Dies sollte jedoch eher eine Zwischenlösung sein. Besser ist es, die Systemlandschaft um neue Komponenten zu erweitern beziehungsweise bestehende Elemente auszutauschen – zum Beispiel wenn Konsolidierungs-, Reporting-, Planungs- und/oder DWH -Lösungen nicht den vollen Funktionsumfang liefern. Bei solchen Entscheidungen sind mehrere Komponenten einzubeziehen und die Optionen mit ihren Vor- und Nachteilen gegeneinander abzuwägen.

Softwareoptionen

Die identifizierten Lücken in der Systemlandschaft müssen im Gesamtkonstrukt innerhalb ihrer Funktionsgruppen betrachtet werden, die mit verschiedenen Softwarelösungen abgedeckt werden können. Zum Beispiel können Reportingfunktionen von verschiedenen BI-Tools unterschiedlich abgedeckt sein. Diese BI-Tools dürfen jedoch nicht isoliert betrachtet werden, sondern müssen im Kontext ihrer Schnittstellen zu anderen Komponenten, zum Beispiel dem Data Warehouse, einbezogen werden. Die verschiedenen Optionen sind gegeneinander abzuwägen. Selten gibt es die eine Lösung. Manchmal hilft ein Proof of Concept, die jeweils geeignete Lösung zu finden. In jedem Fall müssen die Vor- und Nachteile anhand verschiedener gewichteter Kriterien, darunter einmalige/laufende Kosten, Funktionsumfang und Schnittstellen, einander gegenübergestellt werden. Hier steuert EY den Kriterienkatalog sowie Erfahrungswerte im Hinblick auf gangbare Optionen bei. Sobald die Entscheidungsträger des Kunden eine Meinung gefasst haben, nimmt die Ziellandschaft Gestalt an. Dann muss im nächsten Schritt die Realisierung vorbereitet werden.

In enger Abstimmung mit dem Kunden wird im Anschluss das Gesamtprojekt in Teilprojekte unterteilt, die auf einer Roadmap festgelegt werden. Die Teilprojekte können sequenziell abgearbeitet werden. Im Fokus stehen dabei sowohl potenzielle Quick Wins als auch die Einbeziehung weiterer Faktoren wie Abhängigkeiten von anderen Projekten, Lizenz- und Wartungsverträge oder Finanzabschlüsse. Diese Teilprojekte werden im letzten Schritt auf einer Timeline mit wichtigen Meilensteinen dargestellt.

Angesichts der zunehmenden Datenverfügbarkeit und dem Aufkommen immer leistungsfähigerer Technologien drängt das Thema KI zunehmend auf die Top-Management-Agenda. Wie bereits erwähnt verfolgt KI keinen Selbstzweck, sondern sollte als Instrument zur Zielerreichung betrachtet werden. Momentan wird nur ein Bruchteil des Potenzials ausgeschöpft, das KI bietet. Trotzdem sollten bereits heute die notwendigen Voraussetzungen geschaffen werden, damit KI in Zukunft sinnvoll zum Unternehmenserfolg beitragen kann. Dazu bedarf es einer zukunftsfähigen IT-Infrastruktur, die mit der Verarbeitung und Vorhaltung großer Datenmengen umgehen kann. Gleichzeitig sollte es möglich sein, neue Datenquellen effizient und zielgerichtet in die vorgedachten Datenflüsse zu integrieren.

Mit unserem Ansatz unterstützen wir Unternehmen dabei, die nötigen Voraussetzungen und Infrastrukturen zur Integration von KI zu schaffen. Bereits bei der Gestaltung des Architektur- und Informationsmodells unter Berücksichtigung der Anforderungen aus dem Reporting- und Steuerungsmodell erarbeiten wir ein effizientes System zur Beschaffung, Verarbeitung und Vorhaltung großer Datenmengen. Die Integration neuer Datenquellen erfolgt umfassend und schnell, wodurch die Analysemöglichkeiten erweitert und fundiertere Empfehlungen zur erfolgreichen Umsetzung der Unternehmensstrategie möglich werden.

Heutzutage lässt sich KI auf fast allen Ebenen der Steuerungspyramide sinnvoll integrieren. Je nach vorhandener Erfahrung kann KI wahlweise als Prozess-Enabler im Informationsmodell, als Analysewerkzeug im Reportingmodell oder als eigenständiges oder erweitertes Geschäftsmodell innerhalb des Steuerungsmodells integriert werden.

Als Prozess-Enabler könnte KI beispielsweise als Instrument zur Datenverarbeitung und zur Sicherstellung der Datenqualität dienen. In diesem Kontext hat EY einen KI-Algorithmus entwickelt, der bereits bei der Buchung von Geschäftsvorfällen Empfehlungen für die korrekte Erfassung gibt. Über einen Dialog kann der Endnutzer den Geschäftsfall beschreiben und bekommt eine substanziierte Empfehlung, wie dieser zu erfassen ist.

Schon seit einiger Zeit erlauben viele BI-Tools unter Anwendung von Natural Language Aussagen zu bestehenden Daten. Durch die Verknüpfung von Vorhersagemodellen mit GenAI-Anwendungen erlauben die Lösungen von EY nun zusätzlich einen Blick in die Zukunft. Selbst ins Geschäftsmodell ließe sich KI integrieren, um Mehrwerte zu schaffen und aktiv zum Unternehmenserfolg beizutragen.

Die Zukunft hat bereits begonnen. KI ist heute präsenter als noch vor wenigen Jahren und die Potenziale sind enorm. Um sie jedoch voll auszunutzen, muss die Technologie sinnvoll in das Unternehmen integriert und auf die jeweiligen Ziele ausgerichtet werden. Das funktioniert nur mit einem über alle Ebenen hinweg abgestimmten Steuerungsmodell.