26.06.2018

Controller Institut macht Finanzer fit für die digitale Arbeitswelt

Auch heute noch beschränkt sich die Rolle des Controllers in einem Unternehmen oft auf die des Zahlengebers. Auf der Grundlage der erarbeiteten Zahlen trifft das Management dann Entscheidungen über die Zukunft des Unternehmens. Das Controller Institut Wien hat nun einen Kurs entworfen, um Controllern die nötigen Fähigkeiten an die Hand zu geben, um selbst gestalterisch an Innovationen im Unternehmen mitwirken zu können.
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Die Digitalisierung verändert den Arbeitsalltag aller Menschen, und doch hält sie bei der Arbeit der Finanzer nur schleichend Einzug. Das Controller Institut Wien hat es sich deshalb zur Aufgabe gemacht, die positiven Seiten der digitalen Revolution für Controller und Finanzer nutzbar zu machen. Keywords sind hier Predictive Analytics und Automatisierung bzw. Robotics. In drei Modulen mit je zwei Tagen Dauer, die einzeln oder kombiniert buchbar sind, geht es um Methodik, die digitale Transformation des Unternehmens und die Entwicklung zukunftsfähiger Geschäftsmodelle. „Man sollte nicht auf den nächsten Disruptor warten, sondern selbst Innovationen im eigenen Unternehmen hervorbringen, bevor man von anderen überholt wird“, rät Clemens Nachbauer, der den Lehrgang Digital Leadership in Controlling & Finance  für das Controller Institut konzipiert hat.

Durch agile Methoden Schritt halten

Im ersten Modul dreht sich alles um die Frage, welche Methoden es gibt, um neue Ideen im eigenen Unternehmen rasch umsetzen zu können. Hierbei kommen Ansätze wie Design Thinking und Scrum zum Einsatz. Dies gibt den Teilnehmenden Hilfestellungen zur Umsetzung von Innovationen an die Hand. In der Schnelllebigkeit unserer Zeit ist es wichtig, rasch auf Veränderungen zu reagieren. Deshalb liegt der Fokus dieses Moduls auf dem iterativen Prinzip. Das heißt, es werden immer wieder schnell und experimentell kleinere Änderungen vorgenommen und reflektiert, um zügig zum Ziel zu kommen.

Mit Predictive Analytics und Robotics gegen „Number Crunching“

Welche konkreten technischen Möglichkeiten aber bietet die Digitalisierung Controllern, die die tägliche Arbeit erleichtern? Die Kursteilnehmer sollen lernen, die Möglichkeiten von Predictive Analytics und Robotics auszuschöpfen und für ihr Unternehmen anzuwenden. „Im Kern geht es darum, den Controllern das „Number Crunching“ so weit wie möglich abzunehmen. So müssen sie die Zahlen nicht nur erarbeiten, sondern können sich auch vertieft mit ihnen beschäftigen „, erklärt Clemens Nachbauer. Denn bisher fehle den meisten Controllern hierfür schlichtweg die Zeit. Die neuen technischen Möglichkeiten können hier Abhilfe schaffen, indem sie viele Prozesse vereinfachen und effizienter gestalten.

Durch das Controller Institut vom Zahlengeber zum Innovationstreiber

Die in den anderen Modulen erarbeiteten Grundlagen sollen im dritten Teil auf konkrete Business Cases angewendet werden. Damit geht es um das praxisnahe und experimentelle Implementieren konkreter digitaler Lösungen im Arbeitsalltag von Controllern. Dadurch, dass sie sich intensiver mit den Zahlen beschäftigen können, haben sie die Möglichkeit, nun selbst an Innovationen mitzuwirken, neuartige Geschäftsmodelle zu konzipieren und hierfür direkt Business Cases auszurechnen. Somit verschiebt sich die Bedeutung des Controllers vom Zahlengeber zum Mitgestalter im Bereich Business Development mit ganzheitlichem Ansatz. Gerade deshalb ist der Lehrgang vom Controller Institut nicht nur für etablierte Unternehmen, sondern auch für Startups durchaus relevant.

Abschluss mit Diplom und konkreten Ideen fürs eigene Unternehmen

Am Ende des Lehrgangs gibt es nicht nur ein Diplom vom Controller Institut für die Teilnehmenden als „Certified Digital Leader in Controlling & Finance“. In projektbezogener Gruppenarbeit sollen auch Konzepte entstehen, die die Controller direkt in ihr Unternehmen miteinbeziehen können. Der Controller entwickelt also neue Fähigkeiten und bringt auch etwas Handfestes für sein Unternehmen mit, das als „Abschlussarbeit“ bei einer Case Challenge vor einer Jury präsentiert wurde. Weiterführende Informationen zu Anmeldung, Ort und Zeitraum gibt es hier.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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