Forecasting mit KI: was Planungstools im Controlling September 2026 wirklich leisten

Drei Arten von KI in Planungstools: Basisprognose, Analyse, Modellbau

Am ältesten ist die Basisprognose per Machine Learning. Planful nennt sie Projections, IBM Planning Analytics hat KI-gestütztes Forecasting in allen Plänen, Jedox verkauft Planning Wizards für Umsatzprognose, Absatzplanung und Kündigungsprognosen. Corporate Planner aus Hamburg erstellt tägliche Trendprognosen, die Saisonalität ohne manuellen Forecast-Prozess erkennen. Solche Modelle schreiben die Vergangenheit fort. Von einer Preiserhöhung, die Sie letzte Woche beschlossen haben, wissen sie nichts, solange niemand sie als Treiber einträgt.

Die zweite Art ist der Analyse-Agent. Der Finance Analyst von Anaplan überwacht die Entwicklung und erkennt Abweichungen, der Analyst von Planful schreibt Abweichungskommentare auf Kontoebene. Der Forecast Agent von OneStream ist seit Mai 2026 allgemein verfügbar und erklärt Prognosegüte und Treiber im Gespräch. Diese Agenten sparen Zeit beim Kommentieren, ihre Qualität hängt aber davon ab, wie sauber Konten und Treiber im Modell abgebildet sind.

Die dritte Art baut das Modell selbst. Der CoModeler von Anaplan erzeugt Modelllogik aus natürlicher Sprache. Der Simulation Agent von Valsight aus Berlin macht aus einer Frage der Geschäftsführung Szenarien, die auf einem Treiberbaum laufen. Hier versprechen Anbieter die größte Zeitersparnis, und hier ist Prüfung am wichtigsten, denn eine falsche Formel liefert jeden Monat falsche Zahlen.

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Wie viele Planungsteams KI-Forecasting nutzen: eine Minderheit, viele im Test

Die Verbreitung ist geringer, als die Werbung der Anbieter nahelegt. Die AFP, der US-Verband der Finanzfachleute, befragte für ihre FP&A-Benchmark-Umfrage 2025 insgesamt 362 Fachleute aus Finanzen und Planung. 23 Prozent nutzten KI, 40 Prozent testeten sie mit dem Ziel, sie innerhalb von 12 Monaten einzuführen, und 36 Prozent taten weder das eine noch das andere.

Das tägliche Werkzeug bleibt die Tabellenkalkulation. 92 Prozent der Befragten nutzten sie jeden Tag, 58 Prozent täglich Add-ins dafür. Kommerzielle KI-Tools kamen auf 12 Prozent, generative KI auf 8 Prozent. Wo Teams automatisiert hatten, lagen vorn: eine einheitliche Datenbasis (25 Prozent), Standardberechnungen der Planung (21 Prozent) sowie Basis-Budgets und Basis-Forecasts (je 18 Prozent).

Die Gründe fürs Abwarten sind praktisch. Auf einer Skala von 1 bis 5 bewerteten die Befragten fehlende Expertise am höchsten mit 3,8, gefolgt von unklarem Nutzen mit 3,7. Datensicherheit, die Sorge vor falschen Antworten und eine fehlende KI-Strategie im Unternehmen lagen bei je 3,6. Firmenrichtlinien, die KI verbieten, kamen nur auf 2,7. Verbote sind also selten das Hindernis. Die Umfrage stammt aus den USA, für den deutschen Mittelstand ist sie ein Anhaltspunkt, keine Messung.

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Planungs-Tools im Verzeichnis: europäischer als der Abschluss-Markt

Unser Verzeichnis führt 57 Tools für Planung und Forecasting, mitgezählt sind Produkte mit Schwerpunkt Reporting, Liquidität oder Abschluss. 28 davon sind in erster Linie Planungs-Tools.

Der Planungsmarkt ist weniger amerikanisch als der Markt für Abschluss-Software. 23 Tools haben ihren Hauptsitz in den USA, 9 in Deutschland, und 14 können Daten laut unseren Daten in der EU halten. Zum Vergleich: bei Abschluss-Tools sind es nur 7, mehr dazu in unserem Ratgeber zur KI im Monatsabschluss.

Für Controlling-Abteilungen in Deutschland ist das eine gute Ausgangslage. Jedox sitzt in Freiburg im Breisgau, Corporate Planning in Hamburg, Valsight und Lucanet in Berlin. Lucanet verbindet Abschluss, Konsolidierung und Planung in einer Lösung, was für Gruppen interessant ist, die Ist und Plan auf demselben Datenmodell führen wollen. Ein deutscher Hauptsitz sagt allerdings noch nichts darüber, wo die KI-Funktionen rechnen. Prüfen Sie deshalb für jede Funktion einzeln, welcher Modellanbieter dahintersteht und ob Daten die EU verlassen.

Auch ein Gratis-Test ist hier häufiger: 16 Planungs-Tools bieten einen an. Preise nennen die meisten trotzdem nur auf Anfrage. Alle Anbieter finden Sie auf unserer Seite zu Planung und Forecasting, filtern können Sie direkt hier.

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Excel bleibt: Tabellen-Tools gegen Planungsplattformen

Weil 92 Prozent der Planungsfachleute täglich in Tabellen arbeiten, bauen viele Anbieter ihre KI in Excel ein, statt Excel abzulösen. Vena behält Excel als Hauptoberfläche und liefert Vena Copilot in den Plänen Professional und Complete mit. Cube arbeitet in Excel und Google Sheets und enthält seine KI-Agenten für Datenaufbereitung, Analyse, Planung und Vorstandsunterlagen in jedem Plan.

Jedox aus Freiburg im Breisgau bietet neben der Browser-Oberfläche eine Excel-Anbindung, und Jedox MCP gibt externen KI-Agenten geregelten Zugriff auf Planungsdaten und Geschäftslogik. Für viele Controlling-Abteilungen im Mittelstand ist das der naheliegende Weg: Formeln und Layouts bleiben, die Daten kommen aus einem zentralen Modell mit Versionsverwaltung.

Plattform-Tools gehen den umgekehrten Weg. Anaplan plant Finanzen, Vertrieb, Lieferkette und Personal in verbundenen Modellen, mit eigenen Analyse-Agenten je Bereich. Das passt zu Unternehmen, die Personal, Absatz und Kosten gemeinsam planen. Es verlangt aber mehr vom Team, weil Modelle in der Logik der Plattform entstehen und nicht in Zellen.

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Preise und Tests: was Planungsanbieter veröffentlichen

In unserem Datensatz nennen 75 Prozent der Planungs-Tools Preise nur auf Anfrage. Veröffentlicht wird eher die Struktur. Jedox berechnet eine Monatsgebühr pro namentlich benanntem Nutzer, jährlich abgerechnet, in den Paketen Business, Professional und Professional Plus. Das KI-gestützte Planungs- und Prognosemodell steckt in Professional. IBM Planning Analytics verkauft Essentials mit 16 GB und 5 Nutzern, Standard mit 32 GB und 10 Nutzern und Premium mit 64 GB und 20 Nutzern, jeweils mit KI-Forecasting.

Ob KI extra kostet, ist je Anbieter verschieden. Cube und Vena haben ihre KI in jedem Plan. Board führt BEAM, seinen Machine-Learning-Baustein, neben Office-Add-in und SAP-Connector als zusätzliche Komponente auf der Preisseite. Fragen Sie also nach, ob er in Ihrem Angebot enthalten ist.

Zwei Anbieter machen das Testen leicht. Pigment bietet einen Gratis-Test über 14 Tage ab dem ersten Login ohne Kreditkarte, mit Grenzen bei Speicher, Rechenkapazität und KI-Credits, danach ist der Arbeitsbereich nur noch lesbar. LivePlan richtet sich an Inhaber:innen kleiner Firmen, nicht an Controlling-Abteilungen. Der Anbieter veröffentlicht Preise: 15 US-Dollar im Monat für Standard und 30 US-Dollar für Premium bei jährlicher Zahlung, 20 und 40 US-Dollar bei monatlicher Zahlung. Es gibt 35 Tage Geld-zurück-Garantie, der AI Forecast Builder gehört nur zu Premium.

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ChatGPT, Claude oder Copilot an die Planungsdaten anbinden: MCP

Ein neueres Muster lässt externe KI-Assistenten auf Planungsdaten arbeiten, statt jeden Agenten ins Planungs-Tool einzubauen. Der übliche Weg ist das Model Context Protocol (MCP). Jedox MCP gibt KI-Agenten und Unternehmens-KI geregelten Zugriff auf Daten, Modelle, Planungsstrukturen und Geschäftslogik in Jedox. Cube führt einen MCP-Server als Teil seiner Agenten-Schicht und hat MCP im Plan Gold.

Planful geht denselben Weg: ChatGPT, Copilot und Gemini nennt der Anbieter als kommende Anbindungen über seinen MCP-Server, die eingebauten Funktionen laufen auf OpenAI. Drivetrain nutzt Modelle von Anthropic und OpenAI mit Vereinbarungen ohne Datenspeicherung beim Modellanbieter. Für das Controlling heißt das: der Assistent, den Beschäftigte schon nutzen, könnte Fragen zum freigegebenen Plan beantworten, mit den Rechten des Planungs-Tools statt auf Basis einer exportierten Tabelle.

Das Risiko liegt in den Berechtigungen. Eine MCP-Verbindung ist nur so sicher wie die Rollen dahinter. Gehaltszeilen, Bonustöpfe und Szenarien für den Aufsichtsrat brauchen im Assistenten dieselben Zugriffsregeln wie im Planungs-Tool. Fragen Sie den Anbieter, ob die Verbindung Rechte auf Zeilen- und Zellebene beachtet und jede Abfrage protokolliert. Beziehen Sie die IT-Sicherheit und den Datenschutz ein, bevor die erste Verbindung live geht.

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So prüfen Sie eine KI-Prognose, bevor Sie sich darauf verlassen

Eine Prognosefunktion muss sich an Ihrer eigenen Historie bewähren. Der einfachste Test ist ein Rückvergleich. Blenden Sie die letzten 12 Monate Istdaten aus und lassen Sie das Tool sie aus den Daten davor prognostizieren. Vergleichen Sie das Ergebnis mit den tatsächlichen Werten und mit dem Forecast, den Ihr Team damals gemacht hat. Schlägt die KI Ihre eigene Prognose bei den wichtigen Positionen nicht, ist sie eine Hilfe fürs Reporting, kein Prognosewerkzeug. Halten Sie das Ergebnis des Rückvergleichs schriftlich fest. So können Geschäftsführung und Wirtschaftsprüfung später nachvollziehen, warum Sie der Prognose vertrauen oder eben nicht.

Prüfen Sie beim Test, wohin die Daten gehen. Drivetrain lässt Kunden zwischen Datenhaltung in Frankfurt und in Virginia wählen, erklärt, dass Kundendaten kein Modell trainieren, und nutzt Modelle von Anthropic und OpenAI mit Vereinbarungen ohne Datenspeicherung beim Modellanbieter. Planful nennt OpenAI als KI-Partner und sagt, dass Kundendaten keine externen Modelle trainieren. Stellen Sie jedem Anbieter dieselben drei Fragen: Region, Modellanbieter, Training. Die Antworten gehören in den Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO.

Halten Sie die Prognose erklärbar. Tools, die Treiber zeigen, etwa Jedox mit erklärbaren Prognosen oder Valsight mit Treiberbäumen, erleichtern es, eine Zahl vor der Geschäftsführung zu vertreten. Corporate Planning lässt seine Lösungen für Planung und Konsolidierung nach IDW PS 880 zertifizieren, dem Prüfungsstandard des IDW für Softwareprodukte. Eine Blackbox-Prognose, die etwas besser liegt, aber nicht sagen kann warum, übersteht die erste Budgetrunde selten. In der Kategorie Controlling und Planung sehen Sie Reporting- und Planungs-Tools nebeneinander.

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