LONDON (IT BOLTWISE) – Workivas CFO Barbara Larson ordnet Künstliche Intelligenz in der Finanzfunktion ein: KI senkt den Zeitaufwand für Routinearbeiten und steigert die Produktivität der bestehenden Belegschaft. Sie betont dabei, dass jede eingesparte Stunde sich direkt in besserer Wirtschaftlichkeit niederschlägt. Im Kern geht es um Investitionen in Automatisierung statt um das weitere Bezahlen manueller Arbeit. Offen bleibt, wie schnell sich die Effekte auf breiter Ebene in unterschiedlichen Prozessen replizieren lassen.
Workivas CFO Barbara Larson stellt in den Mittelpunkt, wie sich KI in der Finanzabteilung konkret auf den Zeitaufwand auswirkt. Der Ausgangspunkt sind nicht abstrakte Ziele wie „Effizienz“ oder „Digitalisierung“, sondern ein messbarer Effekt: Routineaufgaben benötigen laut den geschilderten internen Erfahrungen weniger Stunden, während die Produktivität der vorhandenen Mitarbeitenden steigt. Entscheidend ist dabei die ökonomische Übersetzung, die Larson vornimmt: Gesparte Arbeitszeit bedeutet demnach nicht nur weniger Beschäftigung mit Handarbeit, sondern unmittelbaren Mehrwert für die Marge.
Damit verschiebt sich die Diskussion von der Frage „Verschwindet Arbeit durch KI?“ hin zu „Welche Art von Arbeit wird tatsächlich teurer oder günstiger?“. In Finanzprozessen entstehen Kosten häufig aus dem Zusammenspiel vieler kleiner Tätigkeiten, die sich wiederholen: das Prüfen ähnlicher Datensätze, das Nacharbeiten von Abweichungen, das Erstellen wiederkehrender Auswertungen oder das Aufsetzen von Compliance-nahen Dokumentationen. Wenn KI genau solche Schleifen verkürzt, bleibt der Personalstamm grundsätzlich im Einsatz, aber die verfügbare Kapazität wandert. So entsteht aus dem gleichen Team mehr Output, statt dass knappe Zeit in Bürokratie, Umwege und tariflich vorgegebene Gemeinkosten abfließt.
Aus dieser Perspektive wirkt die oft emotional geführte Debatte über Jobverluste wie ein zweiter Kostenblock, der die Entscheidung verzögert. Larson beschreibt Finanzvorstände daher in einer Art binärer Wahl: entweder sie investieren in Tools, die Monotonie automatisieren, oder sie zahlen weiter den vollen Preis manuell erledigter Aufgaben, während Wettbewerber schneller Ergebnisse produzieren. In diesem Modell wird „Warten“ selbst zur Kostenfalle, weil sich die Kostenbasis über Zeit aufbaut, während andere Organisationen Skalenvorteile aus früheren Produktivitätsgewinnen ziehen. Für die Unternehmensplanung ist das relevant, weil sich Produktivitätseffekte bei Software-Investitionen meist nicht linear über Nacht einstellen, sondern in Pilotphasen, Rollouts und Prozessanpassungen reifen.
Technisch betrachtet berührt die Argumentation vor allem zwei Ebenen: erstens die Automatisierung von wiederkehrenden Workflows und zweitens die Verlagerung menschlicher Entscheidungspunkte. KI kann bei der inhaltlichen Bearbeitung von Routineanteilen helfen, aber sie ersetzt typischerweise nicht automatisch das fachliche Urteil, das etwa bei Abweichungsinterpretationen oder der fachlich sauberen Bewertung von Ergebnissen gebraucht wird. Larson greift genau diesen Punkt auf, indem sie die Kosten für Compliance-Arbeiten als Ziel beschreibt, nicht den Bedarf an qualifiziertem Urteilsvermögen. Das ist für viele Unternehmen auch organisatorisch der entscheidende Unterschied: Wenn KI Dokumentations- und Prüfaufwände verkürzt, müssen Rollen neu ausgerichtet werden – hin zu Validierung, Qualitätskontrolle und der fachlichen Begründung, warum ein Ergebnis so oder so ausfällt.
Auch die Rolle von Regulierung kommt in der Darstellung vor, jedoch mit einer klaren betriebswirtschaftlichen Stoßrichtung. Larson argumentiert, dass Vorschriften, die den Übergang verzögern, am Ende die Kosten der Wettbewerbsfähigkeit erhöhen. Der Kern ihrer Logik: Jede Vorgabe, die Unternehmen praktisch zwingt, überschüssige Arbeitskräfte länger zu halten oder veraltete Prozesse indirekt zu subventionieren, bremst die Produktivitätsgewinne. Gleichzeitig schafft dieser Ansatz einen deutlich anderen Gesprächston für Vorstandsetagen: Nicht „wie erklären wir die Umstellung gegenüber dem Personal?“, sondern „welche Prozesskosten dominieren heute – und welche lassen sich mit KI messbar reduzieren?“
Für die Praxis heißt das: Die erwarteten Effekte hängen stark davon ab, wie Unternehmen KI in bestehende Finanz- und Governance-Prozesse integrieren. Entscheidend sind dabei Datenqualität, Prozessgrenzen und die Frage, an welchen Stellen KI Entscheidungen vorbereitet und an welchen Stellen Menschen final freigeben. Wenn KI richtig eingesetzt wird, kann sie Compliance-Arbeit schneller machen, ohne dass Fachkräfte vollständig aus dem Ablauf verschwinden. Der strategische Gewinn liegt dann in der Kombination aus schnelleren Durchläufen und besserer Kapazitätsnutzung: Mitarbeitende arbeiten dort, wo ihre Zeit die größte Wirkung auf Rendite und Qualität hat, während die Software die Monotonie übernimmt. Genau in dieser Verschiebung sieht Larson den Engpass, an dem sich frühe und späte Akteure differenzieren.
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