Paradoxerweise führt dieser technologische Fortschritt jedoch nicht automatisch zu mehr Transparenz. Im Gegenteil.

Viele Unternehmen wissen heute zwar sehr genau, was passiert. Sie wissen häufig sogar, was vermutlich passieren wird. Immer schwieriger wird jedoch die Beantwortung einer anderen Frage: Warum genau ist eine bestimmte Kennzahl entstanden, warum wurde eine Entscheidung getroffen und worauf basiert sie eigentlich? Genau hier beginnt eine neue Herausforderung der digitalen Wirtschaft.

Wenn mehr Informationen zu weniger Verständnis führen

Über viele Jahrzehnte war Information ein knappes Gut. Unternehmen kämpften darum, ausreichend Daten zu erhalten, um Entscheidungen treffen zu können.

Heute ist die Situation völlig anders.

Fast jedes Unternehmen verfügt über ERP-Systeme, BI-Plattformen, Data Warehouses, Compliance-Lösungen, Workflow-Systeme und zunehmend auch über KI-Anwendungen. Täglich entstehen tausende neue Datensätze, Kennzahlen, Analysen und Warnmeldungen.

Der Vorstand erhält mehr Informationen als jemals zuvor. 

Dennoch bleibt häufig unklar, welche Informationen wirklich wesentlich sind und wie sie zusammenhängen.

• Der CFO sieht eine Leasingverbindlichkeit von zwölf Millionen Euro.
• Der Compliance-Verantwortliche sieht regulatorische Risiken.
• Der Vertrieb sieht Umsatzzahlen.
• Das Risikomanagement sieht Risikobewertungen.
• Die KI sieht Optimierungspotenziale.

Doch wer sieht den Zusammenhang? Wer kann erklären, warum diese Werte existieren und welche Ursachen ihnen zugrunde liegen?

Die eigentliche Schwachstelle der KI

Die öffentliche Diskussion konzentriert sich häufig auf die Frage, ob KI richtige oder falsche Antworten liefert. Für Unternehmen wird jedoch eine ganz andere Frage entscheidend. Was passiert, wenn eine KI eine Empfehlung ausspricht und das Unternehmen danach handelt? Wer kann später nachvollziehen,

• welche Informationen verwendet wurden,
• welche Annahmen getroffen wurden,
• welche Risiken bekannt waren,
• wer die Entscheidung freigegeben hat,
• und welche Auswirkungen daraus entstanden sind?

Je stärker KI in Geschäftsprozesse integriert wird, desto wichtiger wird die Nachvollziehbarkeit ihrer Ergebnisse.

Denn Verantwortung lässt sich nicht an eine Maschine delegieren. Vorstände, Aufsichtsräte, Wirtschaftsprüfer und Regulatoren werden künftig nicht nur wissen wollen, welches Ergebnis eine KI geliefert hat. Sie werden wissen wollen, wie dieses Ergebnis zu einer Unternehmensentscheidung geworden ist.

Das Ende der Black Box

Viele Unternehmen beschäftigen sich heute mit Explainable AI. Das ist ein wichtiger Schritt. Doch Explainable AI erklärt lediglich, warum ein Modell ein bestimmtes Ergebnis erzeugt hat.

Für die Unternehmenssteuerung reicht das nicht aus. Zwischen einer KI-Empfehlung und einer Bilanzposition liegen Verträge, Prozesse, Freigaben, Risiken, Bewertungen, Buchungen und Managemententscheidungen. Genau diese Kette bleibt in den meisten Unternehmen unsichtbar. Und genau dort entstehen die größten Risiken.

Nicht weil Informationen fehlen. Sondern weil ihre Entstehungsgeschichte verloren gegangen ist.

Die unsichtbare Herkunft von Unternehmenswerten

Die meisten Unternehmenswerte entstehen nicht in der Buchhaltung. Sie entstehen in Verträgen. Aus Verträgen entstehen Ansprüche, Verpflichtungen, Leistungen und Risiken. Daraus entwickeln sich Geschäftsvorfälle, Rechnungen, Zahlungen und schließlich Bilanzpositionen und Kennzahlen.

Doch in vielen Unternehmen endet die Transparenz bereits bei der Vertragsablage. Später bleibt lediglich der Endwert sichtbar. Die Ursache verschwindet.

Wenn ein Vorstand heute fragt: „Warum beträgt unser Umsatz 250 Millionen Euro?“ erhält er meist einen Bericht.

Was er eigentlich braucht, ist eine Erklärung.

• Welche Verträge haben den Umsatz verursacht?
• Welche Leistungen wurden erbracht?
• Welche Risiken sind damit verbunden?
• Wie belastbar ist die Herleitung?

Auf diese Fragen haben klassische Systeme kaum Antworten.

Warum Corporate Explainability entsteht

Genau aus diesem Grund entsteht derzeit eine neue Anforderung an Unternehmenssoftware:

Corporate Explainability.

Corporate Explainability bedeutet die Fähigkeit eines Unternehmens, jede wesentliche Kennzahl, jedes Risiko und jede Entscheidung bis zu ihrer Ursache zurückverfolgen und erklären zu können.

• Nicht nur Daten werden nachvollziehbar.
• Das Unternehmen selbst wird nachvollziehbar.
• Eine Kennzahl erhält ihre Geschichte zurück.
• Ein Risiko erhält seine Ursache.
• Eine Entscheidung erhält ihre Begründung.
• Eine KI-Empfehlung erhält ihren Kontext.

Dadurch entsteht eine neue Qualität der Unternehmenssteuerung.

Vertrauen wird zur wichtigsten Währung

In den vergangenen Jahren wurde Software vor allem nach Effizienz bewertet.

• Wie viele Prozesse können automatisiert werden?
• Wie schnell können Daten verarbeitet werden?
• Wie präzise sind Prognosen?

In den kommenden Jahren wird eine andere Frage wichtiger: Kann ich dem Ergebnis vertrauen?

• Vertrauen entsteht nicht durch mehr Daten.
• Vertrauen entsteht durch Nachvollziehbarkeit.

Unternehmen müssen künftig in der Lage sein, Prüfern, Kunden, Investoren und Aufsichtsbehörden zu erklären, warum Entscheidungen getroffen wurden und wie Unternehmenswerte entstanden sind. Die Fähigkeit zur Erklärung wird damit zu einem strategischen Wettbewerbsfaktor.

Die nächste Evolutionsstufe der Unternehmenssoftware

Die Geschichte der Unternehmenssoftware lässt sich einfach beschreiben:

• ERP-Systeme dokumentieren Transaktionen.
• Business Intelligence erklärt Kennzahlen.
• Künstliche Intelligenz liefert Empfehlungen.

Die nächste Generation von Software wird etwas anderes leisten müssen:

• Sie wird erklären, wie ein Unternehmen funktioniert.
• Sie wird Verträge, Risiken, Prozesse, Entscheidungen, KI-Ergebnisse und Unternehmenswerte in einen gemeinsamen Zusammenhang bringen.
• Sie wird Transparenz nicht nur erzeugen, sondern beweisbar machen.

Die Zukunft gehört erklärbaren Unternehmen

Die eigentliche Herausforderung der KI-Ära besteht nicht darin, noch intelligentere Systeme zu entwickeln. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, die Entscheidungen dieser Systeme und ihre Auswirkungen auf das Unternehmen nachvollziehbar zu machen.

Deshalb wird sich der Fokus von Artificial Intelligence zunehmend in Richtung Accountable Intelligence, Corporate Explainability und Governance Intelligence verschieben.

Denn am Ende wird nicht die Frage entscheidend sein, „Wie intelligent ist unsere KI?“ Sondern:

„Können wir erklären, warum unser Unternehmen so handelt, wie es handelt?“

Unternehmen, die diese Frage beantworten können, werden in einer Welt voller Daten, Algorithmen und Automatisierung einen entscheidenden Vertrauensvorsprung besitzen.

Das verstehen wir unter LEGANTA® Corporate Explainabilty.