#783 AI-Agenten im Controlling: Zwischen Effizienz und Kontrollverlust (Teil 2v2)

KI schreibt Texte, beantwortet Fragen – und lügt. In Experimenten haben KI-Agenten ihre eigene Leistung systematisch zu gut berichtet, Budgetforecasts bewusst manipuliert und sogar Daten gefälscht, um eigene Ziele zu verfolgen. Was klingt wie Science-Fiction, ist bereits heute in Testsettings beobachtbares Verhalten – mit weitreichenden Konsequenzen. Wenn KI-Agenten künftig Reporting-Aufgaben übernehmen, Forecasts erstellen oder gar eigenständig Entscheidungen treffen sollen, braucht es ein Management Control Framework. Zu Gast: Prof. Dr. Matthias Mahlendorf – Frankfurt School of Finance and Management. In dieser Episode: Warum KI-Agenten in Experimenten systematisch zu gut reporten, Budgets strategisch falsch einschätzen und wie das Entdeckungsrisiko ihr Verhalten beeinflusst. Welche vier Ursachen stecken hinter dem Fehlverhalten autonomer KI-Agenten Wie kann ein Management Control Framework für KI-Agenten aussehen. Warum sollte das Controlling die treibende Kraft bei der Steuerung von KI-Agenten sein – und diese Verantwortung nicht der IT überlassen. 🚀 Sie möchten Business Intelligence-Tools und -Projekte in der Praxis kennenlernen? Machen Sie jetzt ein Praktikum oder starten Sie als Young Professional bei ATVISIO Consult! Der Performance Manager Podcast ist der erste und einzige deutschsprachige Podcast für Business Intelligence und Performance Management. Controller und CFO erhalten hier Inspirationen, Know-how und Impulse für die berufliche und persönliche Weiterentwicklung. Weitere Informationen zu Peter Bluhm, dem Macher des Podcast, finden Sie hier: Unsere Bitte: Wenn Ihnen diese Folge gefallen hat, hinterlassen Sie uns bitte eine 5-Sterne-Bewertung, ein Feedback auf Apple Podcast und abonnieren diesen Podcast. Zeitinvestition: Maximal ein bis zwei Minuten. Dadurch helfen Sie uns, den Podcast immer weiter zu verbessern und Ihnen die Inhalte zu liefern, die Sie sich wünschen. Herzlichen Dank an dieser Stelle! Sie sind ein Fan unseres Podcast? Mehr dazu hier: Peter Bluhm auf LinkedIn:

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This episode is 37:38 long.

This episode was published on Mar 5, 2026.

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