exams

Diese Masterarbeit untersucht, welche Controlling-Aufgaben sich heute für eine (Teil-)Automatisierung durch KI-Agenten eignen und wo menschliche Expertise unverzichtbar bleibt. Grundlage ist die Human-AI Agency Scale (Shao et al., 2025), die Aufgaben nach gewünschter und technisch machbarer menschlicher Einbindung klassifiziert. Mittels einer Online-Befragung von Controllern in deutschen Industrieunternehmen werden Präferenzwerte erhoben. Ein Delphi-Panel aus KI- und Controlling-Experten bewertet parallel die realisierbaren Automatisierungsgrade. Der Abgleich beider Sichtweisen deckt Green-, Yellow- und Red-Zones auf und liefert konkrete Handlungsempfehlungen für digitale Transformationsprojekte sowie Kompetenzentwicklung im Controlling. Die Arbeit trägt zur Weiterentwicklung der aufgabenbasierten Automatisierungstheorie im Rechnungswesen bei und liefert empirisch fundierte Priorisierungsgrundlagen für CFOs.

Literatur (Auswahl)

• Shao, Y., Zope, H., Jiang, Y., Pei, J., Nguyen, D., Brynjolfsson, E., & Yang, D. (2025). Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.06576

• Autor, D. H., Levy, F., & Murnane, R. J. (2003). The skill content of recent technological change: An empirical exploration. Quarterly Journal of Economics, 118(4), 1279-1333. https://doi.org/10.1162/003355303322552801

• Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2019). Automation and new tasks: How technology displaces and reinstates labor. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 3-30. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.3

• Wanderley, C. d. A., & Horton, K. E. (2024). Digitalization tensions in the management accounting profession: Boundary work responses and their consequences. British Accounting Review. https://doi.org/10.1016/j.bar.2024.101455

• van Slooten, A. C. A., Dirks, P., & Firk, S. (2024). Digitalization and management accountants’ role conflict and ambiguity: A double-edged sword for the profession. British Accounting Review. https://doi.org/10.1016/j.bar.2024.101460

Arbeitstitel

Bandbreitenplanung in der Unternehmenspraxis – Verbreitung, Ausgestaltung und Zielcharakter

1 Problemstellung und Relevanz

Unternehmerische Planungsprozesse sind traditionell punktorientiert. Mit steigendem Wettbewerbs- und Marktunsicherheitsdruck wird jedoch die explizite Berücksichtigung von Risiken und Chancen immer wichtiger. Die Bandbreitenplanung (BP) – oft umgesetzt mittels Szenarioanalyse oder Monte‑Carlo‑Simulation – bildet Unsicherheit ab, indem sie das erwartete Ergebnis nicht als Punkt, sondern als Korridor präsentiert (Gleißner & Romeike 2012; Steinke & Löhr 2014).

Obwohl BP in Fachbeiträgen und Seminaren als Good Practice propagiert wird, existieren kaum belastbare empirische Daten darüber, in welchem Umfang Unternehmen das Instrument tatsächlich nutzen und ob der resultierende Korridor nur eine Prognose darstellt oder als verbindliche Zielgröße fungiert. Radinger, Moecke & Gleißner (2022) zeigen in einer Einzelfallstudie die Integration von BP in die Finanzplanung; generalisierbare Erkenntnisse fehlen jedoch. Die vorliegende Arbeit soll diese Forschungslücke schließen.

2 Zielsetzung und Forschungsfragen

Ziel der Arbeit ist es, die Verbreitung und Ausgestaltung der Bandbreitenplanung im deutschsprachigen Raum zu erfassen und zu untersuchen, welchen Zielcharakter Unternehmen dem Instrument beimessen. Daraus leiten sich folgende Fragen ab:

1. Adoption: Wie verbreitet ist BP in Unternehmen unterschiedlicher Größe und Branche?
2. Ausgestaltung: Welche Methoden (Szenarien, Monte‑Carlo, Stresstests) und Planungsebenen (GuV, Cashflow, Bilanz) werden eingesetzt?
3. Zielcharakter: Wird die Bandbreite als reine Prognose genutzt oder fungiert sie als Steuerungskorridor mit definierten Eingriffspunkten?
4. Nutzen & Hürden: Welche Vorteile und Herausforderungen sehen Praktiker bei der Anwendung?

3 Einstiegsliteratur

• Gleißner, W., & Romeike, F. (2012). Bandbreitenplanung und unternehmerische Entscheidungen bei Unsicherheit. Risk, Compliance & Audit, 1, 17–22.
• Steinke, K.‑H., & Löhr, B. W. (2014). Bandbreitenplanung als Instrument des Risikocontrollings. Controlling, 26(11), 616–623. https://doi.org/10.15358/0935-0381_2014_11_616
• Radinger, G., Moecke, P., & Gleißner, W. (2022). Fallbeispiel zur Bandbreitenplanung: Risikoanalyse im Rahmen der Finanzplanung. Controller Magazin, 47(2), 25–31.

Basiert auf öffentlich zugänglichen Daten eines Aufsatzes:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smj.3693

https://osf.io/fh248/?view_only=2c62d6eb59bd433496ce101689df3adc

Mögliche konkrete Fragen können mit dem Betreuer geklärt werden. Unter anderem ließe sich analysieren:

a) Wahrscheinlichkeit eines CFO im Amt zu bleiben in Abhängigkeit der Performance, Unternehmensgröße, der bisherigen Amtszeit und eines CEO-Wechsels

b) Was geschieht mit der Performance nach einem CFO-Wechsel? Steigt sie an oder nur wenn es vorher Verluste gab?

c) werden CFOs die länger im Amt sind riskoaverser?

...

Sie benötigen für diese Arbeit Statistik-Kenntnisse bzw. die Bereitschaft, sich diese anzueignen.
Statistische Analysen sind mit R und R Studio durchzuführen.

1. Hintergrund und Problemstellung

IFRS 18 verändert nicht nur die äußere Form der Gewinn- und Verlustrechnung, sondern auch die logische Struktur der Erfolgsdarstellung. Neue Kategorien und Pflicht-Zwischensummen schaffen eine andere Sicht auf operative, investive und finanzielle Ergebnisbestandteile.

Unternehmen nutzen bereits heute umfangreiche KPI-Systeme zur internen Steuerung. Viele dieser Kennzahlen sind eng an die bisherige GuV-Struktur gekoppelt, etwa EBIT, EBITDA, verschiedene Margen sowie „adjusted“ Kennzahlen. Mit IFRS 18 entsteht die Frage, wie ein modernes KPI-System aussehen sollte, das sowohl externe IFRS 18 Vorgaben berücksichtigt als auch interne Steuerungsbedürfnisse abbildet.

Zugleich reguliert IFRS 18 den Umgang mit Management Performance Measures (MPMs), die häufig eng mit internen Steuerungsgrößen verbunden sind. Daraus ergeben sich Chancen und Spannungen für das Controlling.

2. Zielsetzung der Arbeit

Die Masterarbeit hat drei zentrale Ziele:

1. Analyse, wie IFRS 18 die Grundlage für finanzielle Steuerungskennzahlen verändert.

2. Entwicklung eines konzeptionellen KPI-Frameworks, das IFRS-18-Zwischensummen und interne Controlling-Bedürfnisse integriert.

3. Validierung und Diskussion dieses Frameworks anhand von Praxisbeispielen und ggf. Experteninterviews, etwa mit Controllern oder Wirtschaftsprüfern.

3. Mögliche Forschungsfragen

Beispielhafte Leitfragen:

1. Welche Rolle spielen GuV-basierte Kennzahlen im bestehenden internen KPI-System von Unternehmen, und wie stark sind diese Kennzahlen mit der bisherigen IFRS GuV-Struktur verknüpft.

2. Wie verändern sich die logische Einordnung und Aussagekraft zentraler Kennzahlen durch die neue Struktur nach IFRS 18.

3. Wie könnte ein IFRS-18-kompatibles KPI-System gestaltet werden, das sowohl externe Berichtspflichten als auch interne Steuerungsanforderungen unterstützt.

4. Welche Chancen und Risiken entstehen aus der neuen Regulierung von Management Performance Measures für die Ausgestaltung interner Steuerungsgrößen.

4. Methodik und Vorgehen

Phase 1. Theoretischer und normativer Rahmen

• Systematische Aufarbeitung von IFRS 18 (Schwerpunkt Ergebnisrechnung, Zwischensummen, Kategorien, MPM-Regelungen).

• Literaturreview zu KPI-Systemen, Value Based Management und Performance Measurement mit Fokus auf GuV-basierte Kennzahlen.

• Ableitung theoretischer Anforderungen an ein „gutes“ KPI-System unter IFRS 18:

  • Anschlussfähigkeit an externe Berichterstattung

  • Steuerungsrelevanz

  • Verständlichkeit und Konsistenz

  • Vermeidung von Fehlanreizen

Phase 2. Empirisch-konzeptionelle Analyse

• Auswahl von z. B. 5–8 kapitalmarktorientierten Unternehmen und Analyse ihrer derzeitigen Kennzahlenlandschaft, basierend auf Geschäftsberichten, Präsentationen, Analystenunterlagen und ggf. zusätzlichen Quellen.

• Identifikation der wichtigsten extern berichteten Performance-Kennzahlen (inkl. Non GAAP / MPMs) und, soweit dokumentiert, deren Verbindung zu internen Steuerungsgrößen.

• Simulative Betrachtung, wie diese Kennzahlen unter IFRS 18 einzusortieren wären, und wo Konflikte oder Inkonsistenzen entstehen könnten.

Phase 3. Entwicklung und Validierung eines KPI-Frameworks

• Konzeption eines strukturierten KPI-Systems, zum Beispiel mit Ebenen wie:

  • Core IFRS-18-basierte KPIs (direkt an Pflicht-Zwischensummen anknüpfend).

  • Adjusted KPIs, deren Ableitung transparent dokumentiert ist.

  • Interne Steuerungskennzahlen, die bewusst von IFRS 18 abweichen, aber über Brückenkennzahlen anschlussfähig bleiben.

• Darstellung des Frameworks in Form eines Baukastens oder einer „Landkarte“ von Kennzahlen.

• Validierung und Feinschärfung anhand von Experteninterviews, etwa mit:

  • Controlling-Verantwortlichen eines Unternehmens, und / oder

  • Fachleuten einer Prüfungsgesellschaft mit IFRS-18-Schwerpunkt.

Die Kontakte zur Prüfungsgesellschaft können genutzt werden, um Rückmeldungen zu Plausibilität, Umsetzbarkeit und typischen Problemfeldern zu erhalten.

5. Erwartete Beiträge

• Theoretisch-konzeptionell. Vorschlag für ein KPI-Design, das explizit auf die neue IFRS 18 Logik reagiert und die Rolle von MPMs sauber reflektiert.

• Empirisch. Einblick, wie stark heutige Kennzahlensysteme an die alte GuV-Struktur gebunden sind und wo die größten Anpassungsbedarfe liegen.

• Praktisch. Handlungsorientiertes Framework, das Unternehmen als Ausgangspunkt für die eigene KPI-Weiterentwicklung nutzen können. Prüfer können es in ihrer Beratungspraxis reflektieren.

1. Hintergrund und Problemstellung

Mit IFRS 18 wird die Struktur der Gewinn- und Verlustrechnung grundlegend verändert. Künftig sind Erträge und Aufwendungen in Kategorien wie „Operating“, „Investing“ und „Financing“ auszuweisen, ergänzt um neue Pflicht-Zwischensummen wie „Operating profit or loss“ und „profit or loss before financing and income taxes“. Dadurch verschiebt sich die Grundlage vieler Erfolgs- und Rentabilitätskennzahlen, die bisher auf der klassischen IFRS GuV nach IAS 1 basierten.

Kapitalmarktteilnehmer, Banken und Controller nutzen solche Kennzahlen intensiv für Analyse, Steuerung und Covenants. Es ist bisher jedoch kaum untersucht, wie stark sich Kennzahlen ändern, wenn die bisherige GuV-Struktur auf die neue IFRS 18 Logik umgestellt wird. Besonders für deutsche IFRS Bilanzierer (z. B. DAX-Unternehmen) ist dies ein praxisrelevantes Thema.

2. Zielsetzung der Arbeit

Die Bachelorarbeit verfolgt zwei Hauptziele:

1. Systematische Umgliederung der GuV ausgewählter deutscher IFRS Konzerne auf die neue Struktur nach IFRS 18, auf Basis veröffentlichter Abschlüsse.

2. Analyse der Auswirkungen dieser Umgliederung auf zentrale Erfolgskennzahlen und Rentabilitätskennzahlen.

Die Arbeit ist bewusst als ex ante Simulationsstudie angelegt, da zum Bearbeitungszeitpunkt noch keine oder nur sehr wenige tatsächliche IFRS 18 Abschlüsse vorliegen.

3. Mögliche Forschungsfragen

Beispielhafte Leitfragen:

1. Wie lassen sich die wesentlichen GuV Posten ausgewählter DAX Unternehmen konsistent den IFRS 18 Kategorien zuordnen.

2. Wie verändert sich die Höhe und relative Rangfolge zentraler Erfolgskennzahlen, wenn dieselben Unternehmen nach IFRS 18 statt nach der bisherigen IFRS GuV ausgewiesen werden.

3. Welche Kennzahlen erweisen sich als besonders sensitiv gegenüber der Umgliederung. Welche erscheinen relativ robust.

4. Welche Implikationen ergeben sich daraus für Analysten, Kreditgeber und das interne Controlling.

4. Methodik und Vorgehen

Stichprobe.
Auswahl von z. B. 6–10 DAX oder MDAX Industrieunternehmen (keine Finanzinstitute, um komplexe Spezialregelungen zu vermeiden).

Datenbasis.
Veröffentlichte IFRS Konzernabschlüsse, insbesondere GuV, Anhang und Lagebericht für ein aktuelles Jahr (z. B. 2024 oder 2025). Ergänzend Fachbeiträge der großen Prüfungsgesellschaften zu IFRS 18, um typische Zuordnungsschemata und Zweifelsfälle zu verstehen.

Schritte.

1. Konzeptionelle Aufarbeitung von IFRS 18.
   Kurzüberblick über Zielsetzung, Struktur der neuen GuV und die relevanten Kategorien sowie Pflicht-Zwischensummen.

2. Mapping der GuV Posten.
   Systematische Zuordnung der GuV Zeilen einzelner Unternehmen zu den IFRS 18 Kategorien. Dokumentation aller Annahmen und Ermessensentscheidungen.

3. Erstellung einer „simulierten“ IFRS 18 GuV.
   Aufbau einer alternativen GuV-Struktur pro Unternehmen im Tabellenformat, entsprechend IFRS 18.

4. Berechnung von Kennzahlen.
   Ermittlung ausgewählter Kennzahlen auf Basis der alten und der simulierten neuen Struktur, z. B.:

   • Operating Margin

   • EBIT- und EBITDA-Marge

   • Ergebnis vor Finanzierung und Steuern

   • Interest-Coverage

5. Vergleich und Auswertung.
   Analyse der Veränderungen auf Kennzahlenebene. Betrachtung von Niveauänderungen, relativen Rangverschiebungen zwischen Unternehmen und Kennzahlensensitivitäten.

Optional kann das Mapping oder die Interpretation von Zweifelsfällen mit Expertinnen und Experten einer Prüfungsgesellschaft abgestimmt werden, etwa im Rahmen eines kurzen fachlichen Gesprächs. Das erhöht Praxisnähe, ist aber kein Muss.

5. Erwartete Beiträge

• Fachlich. Erste systematische Einsichten, wie sich IFRS 18 auf verbreitete Erfolgskennzahlen auswirken könnte.

• Methodisch. Entwicklung eines transparenten Mapping-Ansatzes für die Umstellung einer GuV auf IFRS 18.

• Praktisch. Hinweise für Analysten, Banken und Controller, welche Kennzahlen künftig kritisch zu beobachten sind.

Unternehmen erstellen Planungen oft zugleich als Entscheidungsgrundlage und als Basis leistungsabhängiger Vergütung. Wie Ihr Aufsatz zeigt, führt dieser Zielkonflikt zu systematischen Verzerrungen (z. B. „Sandbagging“) . Für Abschlussprüfer entsteht damit eine zentrale Frage: Reicht es, die vom Management gelieferten Budgets auf Plausibilität zu prüfen, oder müssen sie selbst alternative, erwartungstreue Pläne entwickeln bzw. bestehende Pläne um Bias-Korrekturen bereinigen?

Die Masterarbeit soll dieses Spannungsfeld empirisch untersuchen und dabei insbesondere

1. Handlungsmuster identifizieren – Welche Verfahren (Plausibilisierung, Sensitivitätsanalysen, eigenständige Planrechnungen) nutzen Wirtschaftsprüfer in der Praxis, um Anreiz-bedingte Planverzerrungen aufzudecken?

2. Determinanten analysieren – Inwiefern beeinflussen Faktoren wie Mandatsrisiko, Größenklasse der Prüfungsgesellschaft, Branchenkenntnis oder ISA-/IDW-Vorgaben (z. B. ISA 540 Revised, IDW PS 340 n.F.) die Entscheidung „prüfen vs. selbst planen“?

3. Implikationen ableiten – Welche Empfehlungen ergeben sich für Unternehmen, ihre Prüfer und den Gesetzgeber, um die Verlässlichkeit von Planinformationen in Abschluss- und Bewertungsprozessen zu erhöhen?

Vorgehensvorschlag

• Methodik: kombinierte qualitative und quantitative Vorgehensweise

  • 10–15 Leitfadeninterviews mit erfahrenen Prüfungsleitern/Partners (Big 4 und Mittelstand)

  • Online-Survey, um Hypothesen aus den Interviews breiter zu testen

  • Optionale Dokumentenanalyse (z. B. anonymisierte Working-Papers, sofern zugänglich)

• Auswertungslogik: inhaltsanalytische Codierung der Interviews, anschließend logistische Regression / Clusteranalyse zur Erklärung der gewählten Prüfungsstrategie.

• Erwarteter Beitrag: Die Arbeit schafft erstmalig systematische Evidenz dazu, wann und warum Prüfer eigene Erwartungswerte heranziehen. Sie schließt eine Lücke zwischen Controlling-Forschung zur Planverzerrung und Audit-Literatur zu Professional Judgement, liefert praxisrelevante Hinweise für beide Seiten und erhöht die Attraktivität des Themas für Studierende des Financial Management.

Die Verwendung von Large Language Models (LLM) wie ChatGPT und anderen hat Einzug gehalten, auch in Lehre und Studium

Es ist möglich, einen eigenen Chatbot zu kreieren. Diese Arbeit soll dazu die Grundlagen schaffen und einen Prototyp umsetzen.

Dazu existieren eine Vielzahl an Werkzeugen und Anleitungen. Sehr spezifische technische Kenntnisse sind nicht nötig, aber eine gewisse Affinität zu IT-Themen.

Untersuchung, wie die Einführung digitaler Werkzeuge im Controlling die Effizienz und Effektivität von Unternehmensprozessen beeinflusst. Empirische Methoden könnten in Form von Fallstudien oder Umfragen angewandt werden

Analyse der aktuellen und potenziellen Einsatzmöglichkeiten von KI im Controlling. Die Arbeit könnte Experteninterviews und eine Literaturanalyse umfassen, um den Entwicklungsstand und die Perspektiven von KI im Controlling zu bewerten

Untersuchung der interdisziplinären Zusammenarbeit zwischen Controllern und Data Scientists. Ziel ist es, die Vorteile und Herausforderungen dieser Kooperation zu identifizieren, möglicherweise durch Fallstudien oder Umfragen

Das Unternehmen Voith in Heidenheim offeriert Themen aus dem Bereich EInkauf, Beschaffung etc.

Bitte kontaktieren Sie direkt Herrn Jochen Spiegelhalter:  

Jochen Spiegelhalter
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Falls Sie sich für spannende Themen in Kooperation mit einer renommierten Unternehmensberatung interessieren,

nehmen Sie bitte Kontakt auf mit:

Butsch, Nicolai

oder

Cassel, Daniel Edward

Die beiden Berater arbeiten im Themenfeld Risikomanagement, bspw. aktuell ESG-Risiken.

Für andere Themen können Ihnen diese auch Ansprechpartner nennen

Ziel ist es, die Vielzahl an Studien zu den Determinanten der freiwilligen Berichterstattung immaterieller Werte (voluntary intellectual capital disclosure ICD) quantitativ zusammenzufassen.

Das Instrument dazu ist die Meta-Analyse

Schlagworte: Planung Controlling

Üblicherweise geht man davon aus, dass eine stärker formale Planung auch zu mehr Unternehmenserfolg führt. Dagegen wenden manche Wissenschaftler ein, dass Individuen nicht in der Lage sind angesichst der Komplexität und Umwelt formale Planungsmethoden anzuwenden. Vielmehr würden sie auf Heuristiken vertrauen.

Die Arbeit soll anahnd eines Experimentes den relativen Vorteil beider Planungsverfahren ermitteln. Dazu kann bspw. das an der Hochschule eingesetzte Unternehmensplanspiel verwendet werden.