Der Performance Manager Podcast | Data & AI, Controlling und Performance Management für bessere Entscheidungen

KI schreibt Texte, beantwortet Fragen – und lügt. In Experimenten haben KI-Agenten ihre eigene Leistung systematisch zu gut berichtet, Budgetforecasts bewusst manipuliert und sogar Daten gefälscht, um eigene Ziele zu verfolgen. Was klingt wie Science-Fiction, ist bereits heute in Testsettings beobachtbares Verhalten – mit weitreichenden Konsequenzen.

Wenn KI-Agenten künftig Reporting-Aufgaben übernehmen, Forecasts erstellen oder gar eigenständig Entscheidungen treffen sollen, braucht es ein Management Control Framework.

Zu Gast: Prof. Dr. Matthias Mahlendorf – Frankfurt School of Finance and Management.

In dieser Episode:

• Warum KI-Agenten in Experimenten systematisch zu gut reporten, Budgets strategisch falsch einschätzen und wie das Entdeckungsrisiko ihr Verhalten beeinflusst.
• Welche vier Ursachen stecken hinter dem Fehlverhalten autonomer KI-Agenten
• Wie kann ein Management Control Framework für KI-Agenten aussehen.
• Warum sollte das Controlling die treibende Kraft bei der Steuerung von KI-Agenten sein – und diese Verantwortung nicht der IT überlassen.

🚀 Sie möchten Business Intelligence-Tools und -Projekte in der Praxis kennenlernen? Machen Sie jetzt ein Praktikum oder starten Sie als Young Professional bei ATVISIO Consult! https://bit.ly/business-intelligence-jobs

Der Performance Manager Podcast ist der erste und einzige deutschsprachige Podcast für Business Intelligence und Performance Management. Controller und CFO erhalten hier Inspirationen, Know-how und Impulse für die berufliche und persönliche Weiterentwicklung.

Weitere Informationen zu Peter Bluhm, dem Macher des Podcast, finden Sie hier: https://www.atvisio.de/unternehmen/

Unsere Bitte: Wenn Ihnen diese Folge gefallen hat, hinterlassen Sie uns bitte eine 5-Sterne-Bewertung, ein Feedback auf Apple Podcast und abonnieren diesen Podcast. Zeitinvestition: Maximal ein bis zwei Minuten. Dadurch helfen Sie uns, den Podcast immer weiter zu verbessern und Ihnen die Inhalte zu liefern, die Sie sich wünschen. Herzlichen Dank an dieser Stelle!

Sie sind ein Fan unseres Podcast? Mehr dazu hier: Peter Bluhm auf LinkedIn: https://bit.ly/2x0WhwN

KI schreibt Texte, beantwortet Fragen – und lügt. In Experimenten haben KI-Agenten ihre eigene Leistung systematisch zu gut berichtet, Budgetforecasts bewusst manipuliert und sogar Daten gefälscht, um eigene Ziele zu verfolgen. Was klingt wie Science-Fiction, ist bereits heute in Testsettings beobachtbares Verhalten – mit weitreichenden Konsequenzen.

Wenn KI-Agenten künftig Reporting-Aufgaben übernehmen, Forecasts erstellen oder gar eigenständig Entscheidungen treffen sollen, braucht es ein Management Control Framework.

Zu Gast: Prof. Dr. Matthias Mahlendorf – Frankfurt School of Finance and Management.

In dieser Episode:

• Warum KI-Agenten in Experimenten systematisch zu gut reporten, Budgets strategisch falsch einschätzen und wie das Entdeckungsrisiko ihr Verhalten beeinflusst.
• Welche vier Ursachen stecken hinter dem Fehlverhalten autonomer KI-Agenten
• Wie kann ein Management Control Framework für KI-Agenten aussehen.
• Warum sollte das Controlling die treibende Kraft bei der Steuerung von KI-Agenten sein – und diese Verantwortung nicht der IT überlassen.

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Controlling-Prozesse vollautomatisch durchführen – von der Datenanalyse bis zum E-Mail-Versand fertiger Reports. Kristoffer Ditz von der Hanseatic Business School zeigt im Performance Manager Podcast, wie KI-Agenten das Controlling fundamental verändern.

In dieser Episode erfahren Sie:

• Was KI-Agenten sind und wie sie sich von ChatGPT oder Excel-Makros unterscheiden
• Wie mehrere KI-Agenten mit unterschiedlichen Rollen zusammenarbeiten
• Praktische Umsetzung ohne Programmierkenntnisse mit Python und kostenlosen Tools
• Konkrete Controlling-Beispiele: Umsatzanalyse, automatisierter Versand, Audio-Erstellung
• Welche Aufgaben sich für KI-Agenten eignen und welche nicht
• Kritische Grenzen und warum blindes Vertrauen der größte Fehler ist
• Zukunft des Controller-Berufs – was bleibt, was ändert sich

Unser Gast: Kristoffer Ditz ist Gründer und Trainer bei der Hanseatic Business School, bringt jahrelange Controlling-Erfahrung aus Unternehmen wie Puma AG und Budnikowsky mit und hat über 30 Fachbücher veröffentlicht, darunter „Controlling mit ChatGPT". Als regelmäßiger Autor im Controller Magazin beschäftigt er sich intensiv mit dem praktischen Einsatz von KI im Controlling.

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Das Burj Khalifa in Dubai: 828 Meter hoch, das höchste Gebäude der Welt. Während alle fasziniert nach oben blicken, übersehen sie das wahre Meisterwerk: 200 Betonsäulen, 70 Meter unter dem Meeresspiegel. Ohne sie? Keine 828 Meter.

Bei BI-Projekten ein ähnliches Bild: Alle wollen in die 163. Etage – schicke Dashboards, Self-Service, KI. Aber nur wenige denken ans Fundament. Das Ergebnis: Die Fassade glänzt – aber die Datenstrategie steht auf Sand.

Wer direkt mit Dashboards startet, bastelt schnelle Provisorien. Wer mit Datenstrategie, Architektur und Governance beginnt, baut stabil. Fundament vor Fassade.

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In dieser Episode teilt Peter Bluhm die wichtigsten Erkenntnisse aus vier intensiven Gesprächen mit Entscheidern und Experten: von der AXA Schweiz über einen mittelständischen Maschinenbauer bis hin zu akademischen Spezialisten für Unternehmensplanung und Data Governance.

Die 5 zentralen Learnings:

• Datenstrategie entwickelt sich in Phasen – nicht als Big Bang
• Der Pareto-Ansatz bei Datenqualität: 80/20 statt 100% Perfektion
• Datenqualität ist kontextabhängig – ohne Verwendungszweck keine sinnvolle Messung
• Erwartungstreue Planwerte statt ambitionierte Wunschszenarien
• Data Governance – der größte Fehler ist, nichts zu tun

Zentrale Erkenntnisse aus den Gesprächen:

Die AXA Schweiz entwickelte ihre Datenstrategie über 10 Jahre – von explorativen Ansätzen mit einem Server unter dem Schreibtisch bis zur Data Mesh-Architektur. Learning by Doing statt Masterplan.

Mehrer Compression startete mit 80 Prozent Datenqualität und verbesserte iterativ. Das Ergebnis: Die Liefertreue stieg von 77 Prozent auf über 95 Prozent, ohne jahrelange Datenbereinigung.

Erfolgreiche Datenarbeit erfordert keine Perfektion, sondern eine realistische, pragmatische Herangehensweise.

Themen: Business Intelligence | Datenstrategie | Data Governance | Datenqualität | Unternehmensplanung | KI-Projekte | Controlling | Performance Management

Die Gesprächspartner:

• Dr. Kathrin Braunwarth, Mitglied der Geschäftsleitung, AXA Schweiz
• Jens Elfert, Bereichsleiter Finanzen, Mehrer Compression
• Prof. Dr. Werner Gleißner, TU Dresden
• Dr. Christiana Klingenberg, IDIGMA
• Prof. Dr. Christine Weber, TH Würzburg-Schweinfurt

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Der Congress der Controller feiert 2026 sein 50-jähriges Jubiläum – und bleibt dabei hochaktuell. Unter dem Motto „Prepared for Uncertainty" trifft sich am 27. und 28. April 2026 die Controlling-Community in München, um aktuelle Fragen zu diskutieren: Wie setzen wir KI konkret im Controlling um? Wie navigieren wir durch wirtschaftliche Unsicherheiten? Und wie wird Finance zum echten Performance-Treiber?

Der Performance Manager Podcast ist live vor Ort – und vorab spricht Peter Bluhm, Geschäftsführer von ATVISIO Consult mit dem Vorstandsvorsitzenden des Internationalen Controller Vereins (ICV), Matthias von Daacke.

In dieser Episode:

• Jubiläums-Highlights: Was macht den 50. Congress der Controller besonders? Von neuer Sitzordnung bis Party-DJ – Innovation trifft Tradition.

• 3 Themenzentren im Fokus: KI-Umsetzung im Controlling, Krisenfrüherkennung & Unsicherheiten, Finance als Performance-Treiber

• Hochkarätige Speaker: CFOs teilen Praxiseinblicke

• Awards & Excellence: Albrecht-Deyle-Award für Controlling Excellence und ICV-Péter Horváth Green Controlling Preis

• Networking neu gedacht: Wie der ICV Generationen von Controllern zusammenbringt – vom Young Professional bis zum erfahrenen CFO

• Praktische Infos: Kosten, Early-Bird-Rabatte, Mitgliedschaftsvorteile und warum sich der Trip nach München lohnt.

Link zur Anmeldung: https://bit.ly/4qsSHjE

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Die Südwestdeutsche Stromhandels GmbH wurde mit dem ATVISIO Award 2025 ausgezeichnet! In dieser Folge des Performance Manager Podcasts erfahren Sie, wie SüdWestStrom seine Business Intelligence-Lösung erfolgreich neu aufgestellt hat und sich damit gegen über 100 Projekte durchsetzen konnte.

Das Projekt im Überblick:

• Neuausrichtung der Analyse- und Steuerungsinstrumente
• Implementierung der BI-Lösung Jedox für Reporting und Planung
• Coaching-orientierter Ansatz statt Großprojekt
• Eigenständige Steuerung eines Handelsvolumens im Milliardenbereich
• Von GuV-Steuerung über Deckungsbeitragsanalysen bis Windpark-Reporting
• Pragmatische Einzellösungen wie interne Tools zur Lastgangdaten-Analyse

Die Herausforderung: SüdWestStrom stand vor typischen Controlling-Problemen: Hohe Kosten, eingeschränkte Anpassungsfähigkeit und aufwändige manuelle Prozesse in Excel. Die bisherige Qlik-Lösung erlaubte zwar Analysen, war aber nicht flexibel genug.

Die Lösung: Zusammen mit ATVISIO wurde eine integrierte BI-Lösung aufgebaut, die GuV-Steuerung, Kostenstellen-Controlling, Deckungsbeitragsanalysen und energiewirtschaftliche Auswertungen wie Windpark-Reporting vereint.

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Gemeinkosten machen in vielen Unternehmen einen erheblichen Anteil der Gesamtkosten aus – doch ihre Verrechnung und Steuerung gilt als kompliziert und fehleranfällig.

Das Problem: Falsche Zuschlagssätze verzerren Kalkulationen, ungenutzte Kapazitäten belasten die Profitabilität und Verwaltungskosten wachsen schneller als der Umsatz.

In dieser Folge des Performance Manager Podcasts spricht Peter Bluhm mit Prof. Dr. Andreas Hoffjan, einem der Herausgeber der Fachzeitschrift Controlling, über das Schwerpunktthema der aktuellen Ausgabe 1/2026: Gemeinkostenmanagement.

Themen dieser Folge:

• Was bedeutet „Kalkulations-Hygiene" und warum werden Zuschlagssätze in der Praxis so selten auf Korrektheit überprüft?
• Wie können Leerkosten durch ungenutzte Kapazitäten präzise ermittelt und gesteuert werden – besonders in volatilen Zeiten?
• Welche Potenziale bieten moderne Technologien wie Process Mining, BI-Tools und Künstliche Intelligenz für ein besseres Gemeinkostenmanagement?

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Widersprüchliche Berichte aus verschiedenen Systemen, unklare Zuständigkeiten bei Stammdaten und endlose Diskussionen über die „richtige" Zahl – viele CFO, Controller und IT-Verantwortliche erleben diese Herausforderungen täglich. Daten werden als „das neue Öl" bezeichnet, doch im Alltag herrscht oft Chaos statt Strategie.

Genau hier setzt Data Governance an – als strukturierter Rahmen für den professionellen Umgang mit der Unternehmensressource Daten.

Zu Gast: Dr. Christiana Klingenberg - Leiterin Data Management Center of Excellence bei iDIGMA und Prof. Dr. Kristin Weber - Vizepräsidentin für Digitalisierung und CIO der TH Würzburg-Schweinfurt.

In dieser Episode:

• Warum Data Governance eine „Journey" ist – kein klassisches Projekt mit Anfang und Ende.
• Wie das qualitätsorientierte Framework auf drei Ebenen aufbaut: von der Strategie über Rollen und Kultur bis zur technischen Infrastruktur.
• Wie man Datenqualität messbar und die versteckten Kosten schlechter Daten sichtbar macht.
• Welche Rolle Data Governance bei KI-Anwendungen spielt und konkrete erste Schritte für den Einstieg.

Beide Autorinnen bringen rund 20 Jahre Erfahrung aus Beratung, Forschung und Praxis mit und haben kürzlich die zweite Auflage ihres Fachbuches „Data Governance - Der Leitfaden für die Praxis" im Hanser Verlag veröffentlicht.

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Widersprüchliche Berichte aus verschiedenen Systemen, unklare Zuständigkeiten bei Stammdaten und endlose Diskussionen über die „richtige" Zahl – viele CFO, Controller und IT-Verantwortliche erleben diese Herausforderungen täglich. Daten werden als „das neue Öl" bezeichnet, doch im Alltag herrscht oft Chaos statt Strategie.

Genau hier setzt Data Governance an – als strukturierter Rahmen für den professionellen Umgang mit der Unternehmensressource Daten.

Zu Gast: Dr. Christiana Klingenberg - Leiterin Data Management Center of Excellence bei iDIGMA und Prof. Dr. Kristin Weber - Vizepräsidentin für Digitalisierung und CIO der TH Würzburg-Schweinfurt.

In dieser Episode:

• Warum Data Governance eine „Journey" ist – kein klassisches Projekt mit Anfang und Ende.
• Wie das qualitätsorientierte Framework auf drei Ebenen aufbaut: von der Strategie über Rollen und Kultur bis zur technischen Infrastruktur.
• Wie man Datenqualität messbar und die versteckten Kosten schlechter Daten sichtbar macht.
• Welche Rolle Data Governance bei KI-Anwendungen spielt und konkrete erste Schritte für den Einstieg.

Beide Autorinnen bringen rund 20 Jahre Erfahrung aus Beratung, Forschung und Praxis mit und haben kürzlich die zweite Auflage ihres Fachbuches „Data Governance - Der Leitfaden für die Praxis" im Hanser Verlag veröffentlicht.

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