Open Access

Morena Schmid

• Die digitale Disruption ist in vollem Gange und dies nicht nur für Konzerne, sondern auch für mittelständische Unternehmen. Künstliche Intelligenz nimmt hierbei eine wichtige Rolle ein. Aus diesem Grund sollten Mittelständler den Anschluss nicht verpassen, damit deren gegenwärtiger und zukünftiger Erfolg nicht darunter leidet. Das Ziel in der vorliegenden Arbeit ist es zu beantworten, welche Möglichkeiten es im Rechnungswesen gibt, auf welchem aktuellen Stand mittelständische Unternehmen hinsichtlich der KI-Anwendungen im Rechnungswesen sind und vor welchen Herausforderungen sie stehen. Darüber hinaus, werden zum einen die Chancen und Risiken, die sich durch solch eine intelligente Technologie ergeben, veranschaulicht und die Auswirkungen auf den zukünftigen Beruf des Controllers beleuchtet. Dazu wurde eine qualitative Studie mit Experten aus mittelständischen Unternehmen durchgeführt. Im Rahmen dieser Studie wurde deutlich, dass der Einsatz von KI in mittelständischen Unternehmen im Rechnungswesen gering ist. Dies betrifft insbesondere das Controlling, da in diesem Bereich bislang gar keine KI-Technologien zum Einsatz kommen. Das fehlende Know-how, das Fehlen eines Verantwortungsbereichs, der für die Ideensammlung von KI-Einsatzfeldern zuständig ist und die Priorisierung von anderen Bereichen mit der Ausstattung von KI-Anwendungen sind unter anderem Gründe hierfür. Das zeigt, dass das Potential, welches im Rechnungswesen herrscht, nicht vollständig genutzt wird. Dadurch werden Chancen, wie die der Mitarbeiterentlastung und der damit verbundenen Verbesserung der Analysetätigkeiten außen vor gelassen. Zusätzlich wurde durch die Studie ersichtlich, dass der Beruf des Controllers in mittelständischen Unternehmen noch immer derselbe ist, obwohl davon ausgegangen wird, dass sich dieser aufgrund der digitalen Transformation zukünftig ändern wird. Dies hat zur Folge, dass Controller in mittelständischen Unternehmen derzeit hinzukommende Aufgaben selbst übernehmen müssen, da Fachkräfte, die hierfür zuständig wären, dem Arbeitsmarkt nicht ausreichend zur Verfügung stehen.