CFO-Leitfaden zur wirtschaftlichen Wirkung, Investitionslogik und Governance von KI
Kristina Aichwalder und Susanne Zach
Künstliche Intelligenz ist längst zu einem zentralen Wirtschaftsfaktor geworden – und sie wirkt. Laut dem aktuellen EY European AI Barometer 2025 erzielen europäische Unternehmen durch den Einsatz von KI-Anwendungen durchschnittlich 6,24 Mio € an zusätzlichen Gewinnen oder Einsparungen. Mehr als die Hälfte der Befragten (56 Prozent) berichtet von positiven finanziellen Effekten – ein Anstieg um elf Prozentpunkte gegenüber dem Vorjahr. Für das EY European AI Barometer 2025 wurden 4.900 Arbeitnehmende in Deutschland, Schweiz, Österreich, Frankreich, Italien, Spanien, Portugal, Belgien und den Niederlanden befragt – davon 500 in Österreich.
Auch in Österreich zeigt sich ein klarer Aufwärtstrend: 47 Prozent der Unternehmen geben an, dass sich KI-Einsatz bereits in Gewinnsteigerungen oder Kostensenkungen niederschlägt. Im Jahr 2024 waren es noch 34 Prozent. Damit wächst die wirtschaftliche Relevanz deutlich, doch der Rückstand zu europäischen Vorreitern bleibt bestehen. Während in Spanien sieben von zehn Unternehmen messbare Effekte sehen, liegt Österreich weiter im unteren Drittel.
1. Was CFOs interessiert: Der ROI von künstlicher Intelligenz
KI-Investitionen zeigen in vielen Branchen eine direkte „Wirkung in Euro“. Der Durchschnittswert von 6,24 Mio € basiert auf den Angaben der Befragten und spiegelt aggregierte finanzielle Effekte wider – sowohl direkte Kosteneinsparungen (Opex) als auch Effizienzgewinne, Umsatzsteigerungen und Fehlerreduktion.
Eine vereinfachte ROI-Struktur für CFOs ist in der Tabelle unten dargestellt.
Kategorie
Typische Capex-/Opex-Posten
Nutzenwirkung
Beispielrechnung (Mid-size-Unternehmen)
Automatisierung & Prozessoptimierung
KI-Tools, API-Integration, Prozessmodellierung
Zeitersparnis von 20 bis 40 %, geringere Fehlerraten
Prävention potenzieller Verluste im Millionen-Bereich
Tab: ROI-Struktur für CFOs.
Der durchschnittliche Payback liegt zwischen zwölf und 24 Monaten, abhängig von Use Case und Integrationsgrad. CFOs sollten dabei klar zwischen kurzfristigen Effizienzprojekten (operativer ROI) und strategischen Plattform-Investitionen (datenbasierte Wertschöpfung) unterscheiden.
2. Warum Österreich hinterherhinkt
Der Rückstand ist weniger auf technische Defizite zurückzuführen als auf strategische und strukturelle Unterschiede. Länder wie Deutschland, Belgien oder Spanien investieren gezielter in KI-Strategien, die über einzelne Pilotprojekte hinausgehen. In Österreich hingegen sind viele Anwendungen noch punktuell, fragmentiert oder auf einzelne Abteilungen beschränkt.
Drei Ursachen stechen besonders hervor: Erstens fehlt in vielen Unternehmen eine klare Investitionslogik, die KI als Werttreiber versteht. Häufig wird in kurzfristige Tools investiert, ohne eine langfristige Monetarisierungsstrategie zu entwickeln. Zweitens ist die Datenreife vergleichsweise gering. Finanz- und Betriebsdaten liegen oft in isolierten Systemen vor, was eine durchgängige Nutzung für KI-Modelle erschwert. Drittens existieren noch Lücken in der Governance: Viele Organisationen zögern aus Angst vor regulatorischen oder ethischen Risiken – und verhindern so die Skalierung erfolgreicher Use Cases.
Hinzu kommt ein deutlicher Kompetenzrückstand. Zwei Drittel der Beschäftigten in Österreich bewerten die Schulungsangebote ihrer Arbeitgeber als unzureichend – der niedrigste Wert im europäischen Vergleich. Diese Kombination aus Vorsicht, mangelnder Datenbasis und fehlendem Know-how erklärt, warum Österreich trotz steigender Akzeptanz noch hinterherhinkt.
3. Der CFO als Architekt des ROI
Für CFOs ist der Einsatz von KI aus zwei Gründen relevant: Erstens lässt sich der wirtschaftliche Nutzen mittlerweile präzise quantifizieren: In vielen Fällen liegt die Amortisationszeit zwischen zwölf und 24 Monaten. Zweitens wird die Finanzfunktion selbst immer stärker zu einem datengetriebenen Steuerungszentrum, das Prognosen, Simulationen und Szenarien auf Basis von KI-gestützten Modellen erstellt.
Erfolgreiche Unternehmen verfolgen einen integrierten Ansatz. Sie verknüpfen operative Prozesse, Finanzdaten und Analysemodelle miteinander – und erzielen so direkte Effekte auf Margen, Produktivität und Entscheidungsqualität.
4. Wert entsteht durch Integration – nicht durch Tools
Der wirtschaftliche Nutzen von KI entsteht dort, wo Prozesse, Daten und Menschen vernetzt agieren. CFOs können diese Integration gezielt steuern, indem sie:
❚ die Datenqualität und -verfügbarkeit erhöhen, um verlässliche Prognosen zu ermöglichen.
❚ Use Cases nach Business Impact priorisieren, anstatt Technologieexperimente zu fördern.
❚ Governance-Modelle schaffen, die Vertrauen und Transparenz gewährleisten.
❚ Talente im Finanzbereich gezielt weiterbilden, um KI-Kompetenz im Kern der Organisation zu verankern.
Ein solcher Ansatz verändert auch die Rolle des CFO: Weg vom reinen Kosten- und Risiko-Controller hin zum Gestalter einer datengestützten Wertschöpfung. KI wird damit zum strategischen Werkzeug für Effizienz, Transparenz und nachhaltiges Wachstum.
5. Governance als Wettbewerbsvorteil
Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act im August 2025 rückt die Frage nach Governance und Compliance in den Mittelpunkt. Einheitliche Regeln sollen Vertrauen schaffen und ethische Standards sichern. 61 Prozent der europäischen Unternehmen erwarten positive Auswirkungen der Regulierung, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Transparenz.
AI Barometer im Überblick: Eine Einschätzung von Susanne Zach
„Österreich hat ein starkes Fundament – jetzt braucht es Mut zur Anwendung“
Österreich verfügt über eine solide Basis für den Einsatz von künstlicher Intelligenz: Offenheit, Know-how und erste erfolgreiche Pilotprojekte sind vorhanden. Der nächste Schritt besteht darin, KI nicht nur punktuell, sondern strategisch und skalierbar einzusetzen.
Viele Unternehmen agieren derzeit noch zu vorsichtig und fragmentiert. Entscheidend ist, KI fest in die Unternehmenssteuerung einzubetten – besonders im Finanzbereich. CFOs können dabei eine zentrale Rolle übernehmen, indem sie KI als Investitionsthema verstehen und den wirtschaftlichen Nutzen transparent machen.
Voraussetzungen dafür sind eine strukturierte Datenbasis, klare Governance-Strukturen und der Aufbau von Kompetenzen über alle Fachbereiche hinweg. Österreich hat das Potenzial und das Wissen – nun gilt es, die Anwendung mutig und konsequent voranzutreiben.
Für CFOs ergibt sich daraus eine doppelte Verantwortung: Einerseits müssen sie sicherstellen, dass Klassifizierungen, Kontrollmechanismen und Audit-Trails implementiert werden. Andererseits können sie durch eine proaktive Governance-Strategie Wettbewerbsvorteile erzielen. Unternehmen, die frühzeitig klare Strukturen schaffen, reduzieren nicht nur Risiken, sondern erhöhen auch die Investoren- und Marktakzeptanz ihrer KI-gestützten Geschäftsmodelle.
6. Kompetenz entscheidet über den Erfolg
Die wichtigste Voraussetzung für erfolgreiche KI-Implementierung bleibt der Faktor Mensch. Während mehr als die Hälfte der europäischen Beschäftigten angibt, sich im Umgang mit KI weiterzubilden, liegt Österreich deutlich zurück. Nur 19 Prozent der Befragten empfinden die Schulungsangebote der Arbeitgeber als ausreichend.
Dieser Befund ist auch für CFOs zentral. Denn fehlende Kompetenz bedeutet nicht nur geringere Produktivität, sondern auch mangelnde Fähigkeit, KI-Ergebnisse richtig zu interpretieren und in Entscheidungen zu übersetzen. Der Aufbau von Know-how im Finanzbereich – etwa durch interne Trainings, Learning-Labs oder Kooperationen mit Hochschulen – ist damit zu einem zentralen Bestandteil moderner Finanzstrategie geworden.
7. Wie CFOs den Österreich-Gap schließen können
Um die Kluft zu den europäischen Peers zu schließen, braucht es ein strukturiertes Programm, das auf fünf zentralen Säulen aufbaut:
Data Foundation: Die Basis jedes erfolgreichen KI-Einsatzes ist eine konsistente, qualitativ hochwertige Datenlandschaft. CFOs sollten dafür sorgen, dass Finanz-, Risiko- und Betriebsdaten zentralisiert, standardisiert, prüfbar und in angemessener Qualität aufbereitet werden. Nur so lassen sich automatisierte Modelle mit belastbaren Ergebnissen betreiben.
Use-Case-Portfolio: KI-Projekte entfalten ihren Wert erst, wenn sie klar priorisiert und mit strategischen Zielen verknüpft werden. Sinnvoll ist eine Staffelung nach Business Impact und Umsetzbarkeit – beginnend bei schnell skalierbaren Anwendungsfällen wie automatisierter Buchungslogik, Fraud Detection oder Forecasting.
Governance & AI Controls: Mit dem EU AI Act wird Governance zum strategischen Wettbewerbsfaktor. Unternehmen müssen ihre Systeme klassifizieren, Kontrollmechanismen etablieren und Risiken laufend überwachen. CFOs sollten hier als Mitgestalter auftreten und KI-Governance in das Enterprise Risk Management integrieren.
Talent & Kompetenzaufbau: Der Fachkräftemangel im Bereich Data & AI trifft auch die Finanzfunktion. CFOs sollten gezielte Schulungsprogramme aufsetzen – etwa für Prompt Engineering, Datenanalyse und KI-gestütztes Controlling. Learning-on-the-job-Ansätze, interne „AI Finance Labs“ und Kooperationen mit Hochschulen können den Kompetenzaufbau beschleunigen.
Partnerschaften: Kooperationen mit Technologieanbietern, Beratungen und Universitäten helfen, Zugang zu Best Practices und skalierbaren Lösungen zu erhalten. Gerade für mittelständische Unternehmen kann der Anschluss an bestehende Plattformen den Ressourceneinsatz deutlich reduzieren und die Umsetzung beschleunigen.
Durch die Verbindung dieser fünf Dimensionen entsteht ein klarer Fahrplan, mit dem CFOs den wirtschaftlichen Nutzen von KI planbar machen und Österreich schrittweise an die europäischen Spitzenreiter heranführen können.
8. Fazit: Vom Nachzügler zum Vorreiter
Das EY European AI Barometer 2025 zeigt deutlich: Künstliche Intelligenz ist längst betriebswirtschaftlich messbar – aber noch nicht überall monetarisiert. Österreich verfügt über eine solide Basis, schöpft das Potenzial aber bislang nur teilweise aus.
CFOs haben die Chance, diesen Wandel aktiv zu gestalten. Wer Datenqualität, Governance und Kompetenzaufbau strategisch verknüpft, kann den ROI von KI nicht nur nachweisen, sondern nachhaltig steigern. Die Finanzfunktion wird damit zum Treiber einer Transformation, die weit über Technologie hinausgeht – hin zu mehr Steuerungsfähigkeit, Effizienz und Zukunftssicherheit.
Autor:innen
Kristina Aichwalder ist Partnerin bei der Ernst & Young Wirtschaftsprüfungsgesellschaft m.b.H. in Wien und Klagenfurt.
Susanne Zach ist Partnerin und Leiterin des AI-and Data-Teams bei der Ernst & Young Wirtschaftsprüfungsgesellschaft m.b.H. in Wien.
Das EY European AI Barometer 2025 zeigt deutlich: Künstliche Intelligenz ist längst betriebswirtschaftlich messbar - aber noch nicht überall monetarisiert. Österreich verfügt über eine solide Basis, schöpft das Potenzial aber bislang nur teilweise aus. (Bild: © iStock/Nuthawut Somsuk)
CFO-Leitfaden zur wirtschaftlichen Wirkung, Investitionslogik und Governance von KI
Kristina Aichwalder und Susanne Zach
Künstliche Intelligenz ist längst zu einem zentralen Wirtschaftsfaktor geworden – und sie wirkt. Laut dem aktuellen EY European AI Barometer 2025 erzielen europäische Unternehmen durch den Einsatz von KI-Anwendungen durchschnittlich 6,24 Mio € an zusätzlichen Gewinnen oder Einsparungen. Mehr als die Hälfte der Befragten (56 Prozent) berichtet von positiven finanziellen Effekten – ein Anstieg um elf Prozentpunkte gegenüber dem Vorjahr. Für das EY European AI Barometer 2025 wurden 4.900 Arbeitnehmende in Deutschland, Schweiz, Österreich, Frankreich, Italien, Spanien, Portugal, Belgien und den Niederlanden befragt – davon 500 in Österreich.
Auch in Österreich zeigt sich ein klarer Aufwärtstrend: 47 Prozent der Unternehmen geben an, dass sich KI-Einsatz bereits in Gewinnsteigerungen oder Kostensenkungen niederschlägt. Im Jahr 2024 waren es noch 34 Prozent. Damit wächst die wirtschaftliche Relevanz deutlich, doch der Rückstand zu europäischen Vorreitern bleibt bestehen. Während in Spanien sieben von zehn Unternehmen messbare Effekte sehen, liegt Österreich weiter im unteren Drittel.
1. Was CFOs interessiert: Der ROI von künstlicher Intelligenz
KI-Investitionen zeigen in vielen Branchen eine direkte „Wirkung in Euro“. Der Durchschnittswert von 6,24 Mio € basiert auf den Angaben der Befragten und spiegelt aggregierte finanzielle Effekte wider – sowohl direkte Kosteneinsparungen (Opex) als auch Effizienzgewinne, Umsatzsteigerungen und Fehlerreduktion.
Eine vereinfachte ROI-Struktur für CFOs ist in der Tabelle unten dargestellt.
Tab: ROI-Struktur für CFOs.
Der durchschnittliche Payback liegt zwischen zwölf und 24 Monaten, abhängig von Use Case und Integrationsgrad. CFOs sollten dabei klar zwischen kurzfristigen Effizienzprojekten (operativer ROI) und strategischen Plattform-Investitionen (datenbasierte Wertschöpfung) unterscheiden.
2. Warum Österreich hinterherhinkt
Der Rückstand ist weniger auf technische Defizite zurückzuführen als auf strategische und strukturelle Unterschiede. Länder wie Deutschland, Belgien oder Spanien investieren gezielter in KI-Strategien, die über einzelne Pilotprojekte hinausgehen. In Österreich hingegen sind viele Anwendungen noch punktuell, fragmentiert oder auf einzelne Abteilungen beschränkt.
Drei Ursachen stechen besonders hervor: Erstens fehlt in vielen Unternehmen eine klare Investitionslogik, die KI als Werttreiber versteht. Häufig wird in kurzfristige Tools investiert, ohne eine langfristige Monetarisierungsstrategie zu entwickeln. Zweitens ist die Datenreife vergleichsweise gering. Finanz- und Betriebsdaten liegen oft in isolierten Systemen vor, was eine durchgängige Nutzung für KI-Modelle erschwert. Drittens existieren noch Lücken in der Governance: Viele Organisationen zögern aus Angst vor regulatorischen oder ethischen Risiken – und verhindern so die Skalierung erfolgreicher Use Cases.
Hinzu kommt ein deutlicher Kompetenzrückstand. Zwei Drittel der Beschäftigten in Österreich bewerten die Schulungsangebote ihrer Arbeitgeber als unzureichend – der niedrigste Wert im europäischen Vergleich. Diese Kombination aus Vorsicht, mangelnder Datenbasis und fehlendem Know-how erklärt, warum Österreich trotz steigender Akzeptanz noch hinterherhinkt.
3. Der CFO als Architekt des ROI
Für CFOs ist der Einsatz von KI aus zwei Gründen relevant: Erstens lässt sich der wirtschaftliche Nutzen mittlerweile präzise quantifizieren: In vielen Fällen liegt die Amortisationszeit zwischen zwölf und 24 Monaten. Zweitens wird die Finanzfunktion selbst immer stärker zu einem datengetriebenen Steuerungszentrum, das Prognosen, Simulationen und Szenarien auf Basis von KI-gestützten Modellen erstellt.
Erfolgreiche Unternehmen verfolgen einen integrierten Ansatz. Sie verknüpfen operative Prozesse, Finanzdaten und Analysemodelle miteinander – und erzielen so direkte Effekte auf Margen, Produktivität und Entscheidungsqualität.
4. Wert entsteht durch Integration – nicht durch Tools
Der wirtschaftliche Nutzen von KI entsteht dort, wo Prozesse, Daten und Menschen vernetzt agieren. CFOs können diese Integration gezielt steuern, indem sie:
❚ die Datenqualität und -verfügbarkeit erhöhen, um verlässliche Prognosen zu ermöglichen.
❚ Use Cases nach Business Impact priorisieren, anstatt Technologieexperimente zu fördern.
❚ Governance-Modelle schaffen, die Vertrauen und Transparenz gewährleisten.
❚ Talente im Finanzbereich gezielt weiterbilden, um KI-Kompetenz im Kern der Organisation zu verankern.
Ein solcher Ansatz verändert auch die Rolle des CFO: Weg vom reinen Kosten- und Risiko-Controller hin zum Gestalter einer datengestützten Wertschöpfung. KI wird damit zum strategischen Werkzeug für Effizienz, Transparenz und nachhaltiges Wachstum.
5. Governance als Wettbewerbsvorteil
Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act im August 2025 rückt die Frage nach Governance und Compliance in den Mittelpunkt. Einheitliche Regeln sollen Vertrauen schaffen und ethische Standards sichern. 61 Prozent der europäischen Unternehmen erwarten positive Auswirkungen der Regulierung, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Transparenz.
AI Barometer im Überblick: Eine Einschätzung von Susanne Zach
„Österreich hat ein starkes Fundament – jetzt braucht es Mut zur Anwendung“
Österreich verfügt über eine solide Basis für den Einsatz von künstlicher Intelligenz: Offenheit, Know-how und erste erfolgreiche Pilotprojekte sind vorhanden. Der nächste Schritt besteht darin, KI nicht nur punktuell, sondern strategisch und skalierbar einzusetzen.
Viele Unternehmen agieren derzeit noch zu vorsichtig und fragmentiert. Entscheidend ist, KI fest in die Unternehmenssteuerung einzubetten – besonders im Finanzbereich. CFOs können dabei eine zentrale Rolle übernehmen, indem sie KI als Investitionsthema verstehen und den wirtschaftlichen Nutzen transparent machen.
Voraussetzungen dafür sind eine strukturierte Datenbasis, klare Governance-Strukturen und der Aufbau von Kompetenzen über alle Fachbereiche hinweg. Österreich hat das Potenzial und das Wissen – nun gilt es, die Anwendung mutig und konsequent voranzutreiben.
Für CFOs ergibt sich daraus eine doppelte Verantwortung: Einerseits müssen sie sicherstellen, dass Klassifizierungen, Kontrollmechanismen und Audit-Trails implementiert werden. Andererseits können sie durch eine proaktive Governance-Strategie Wettbewerbsvorteile erzielen. Unternehmen, die frühzeitig klare Strukturen schaffen, reduzieren nicht nur Risiken, sondern erhöhen auch die Investoren- und Marktakzeptanz ihrer KI-gestützten Geschäftsmodelle.
6. Kompetenz entscheidet über den Erfolg
Die wichtigste Voraussetzung für erfolgreiche KI-Implementierung bleibt der Faktor Mensch. Während mehr als die Hälfte der europäischen Beschäftigten angibt, sich im Umgang mit KI weiterzubilden, liegt Österreich deutlich zurück. Nur 19 Prozent der Befragten empfinden die Schulungsangebote der Arbeitgeber als ausreichend.
Dieser Befund ist auch für CFOs zentral. Denn fehlende Kompetenz bedeutet nicht nur geringere Produktivität, sondern auch mangelnde Fähigkeit, KI-Ergebnisse richtig zu interpretieren und in Entscheidungen zu übersetzen. Der Aufbau von Know-how im Finanzbereich – etwa durch interne Trainings, Learning-Labs oder Kooperationen mit Hochschulen – ist damit zu einem zentralen Bestandteil moderner Finanzstrategie geworden.
7. Wie CFOs den Österreich-Gap schließen können
Um die Kluft zu den europäischen Peers zu schließen, braucht es ein strukturiertes Programm, das auf fünf zentralen Säulen aufbaut:
Durch die Verbindung dieser fünf Dimensionen entsteht ein klarer Fahrplan, mit dem CFOs den wirtschaftlichen Nutzen von KI planbar machen und Österreich schrittweise an die europäischen Spitzenreiter heranführen können.
8. Fazit: Vom Nachzügler zum Vorreiter
Das EY European AI Barometer 2025 zeigt deutlich: Künstliche Intelligenz ist längst betriebswirtschaftlich messbar – aber noch nicht überall monetarisiert. Österreich verfügt über eine solide Basis, schöpft das Potenzial aber bislang nur teilweise aus.
CFOs haben die Chance, diesen Wandel aktiv zu gestalten. Wer Datenqualität, Governance und Kompetenzaufbau strategisch verknüpft, kann den ROI von KI nicht nur nachweisen, sondern nachhaltig steigern. Die Finanzfunktion wird damit zum Treiber einer Transformation, die weit über Technologie hinausgeht – hin zu mehr Steuerungsfähigkeit, Effizienz und Zukunftssicherheit.
Autor:innen
Kristina Aichwalder ist Partnerin bei der Ernst & Young Wirtschaftsprüfungsgesellschaft m.b.H. in Wien und Klagenfurt.
Susanne Zach ist Partnerin und Leiterin des AI-and Data-Teams bei der Ernst & Young Wirtschaftsprüfungsgesellschaft m.b.H. in Wien.
Fundstelle(n):
CFO aktuell 2025, 217
PAAAG-11376