Microsofts September-Update: KI wird zur Self-Service-Disziplin

Die leise Revolution im Controlling hat begonnen

Vergessen Sie für einen Moment die Schlagzeilen über allmächtige Superintelligenzen. Die wirklich relevante KI-Entwicklung für die meisten Schweizer Unternehmen fand am 17. September 2026 statt und kam vergleichsweise leise daher: Microsoft hat das monatliche Feature-Update für seine Power Platform veröffentlicht. Was auf den ersten Blick wie eine Routine-Meldung aussieht, ist bei genauerem Hinsehen ein entscheidender Schritt, der KI aus dem Rechenzentrum direkt auf den Schreibtisch von Controllern, Finanzanalysten und Business-Verantwortlichen bringt.

Die Ankündigung enthält nicht nur neue App-Vorlagen und Detailverbesserungen, sondern stellt vor allem eine neue Serie von praxisnahen Lernmodulen vor: die «Power Series». Diese 20 neuen, selbstgesteuerten Labs wurden entwickelt, um Fachkräften ohne tiefes Programmierwissen beizubringen, wie sie KI-Funktionen in Power Apps (für simple Applikationen) und Power Automate (für Prozessautomatisierung) konkret anwenden können.

Warum dieses Update für Schweizer KMU relevanter ist als neue Grossmodelle

Während die Tech-Welt über das nächste grosse Sprachmodell diskutiert, löst Microsoft ein viel grundlegenderes Problem: die Anwendung. Die meisten Schweizer Unternehmen, insbesondere KMU, werden keine eigenen KI-Modelle trainieren. Sie werden aber sehr wohl KI nutzen, um bestehende Prozesse effizienter und datengestützter zu machen. Genau hier setzt das Update an.

Die Power Platform mit ihren Komponenten wie Power BI, Power Automate und Power Apps ist in vielen Unternehmen bereits Teil der bestehenden Microsoft-365-Lizenz. Die Hürde für den Einstieg ist also nicht die Anschaffung, sondern das Know-how. Die neuen Lerninhalte adressieren exakt diesen Punkt und demokratisieren den Zugang zu leistungsfähigen Werkzeugen:

1. Vom Reporting zur Prognose: Ein Controller kann mit den KI-Funktionen in Power BI nicht mehr nur die Verkaufszahlen des letzten Quartals visualisieren. Er kann direkt im selben Dashboard eine Prognose für das nächste Quartal erstellen lassen oder Ausreisser und Anomalien in den Daten automatisch identifizieren, ohne dafür auf einen Data Scientist angewiesen zu sein.

1. Automatisierung von Routineaufgaben: Stellen Sie sich vor, der Prozess der monatlichen Spesenabrechnung wird nicht nur digitalisiert, sondern intelligent automatisiert. Mit Power Automate kann ein KI-Modell lernen, Belege zu klassifizieren, auf Plausibilität zu prüfen und bei Unstimmigkeiten automatisch eine Rückfrage an den Mitarbeitenden zu senden. Das spart Stunden an manueller Prüfarbeit im Finanzteam.

1. Kontrollierte Umgebung: Für viele Schweizer Unternehmen ist die Datensicherheit, geregelt durch das revidierte Datenschutzgesetz (revDSG), ein zentrales Thema. Der Einsatz von KI-Funktionen innerhalb der etablierten und kontrollierten Microsoft-Umgebung ist aus Compliance-Sicht oft wesentlich einfacher zu genehmigen als die Anbindung externer, unverbundener KI-Tools. Die Daten verlassen das vertraute Ökosystem nicht.

Diese Entwicklung verschiebt die Rolle von Finanz- und Controlling-Abteilungen. Sie werden von reinen Datenlieferanten zu proaktiven Gestaltern von «Decision Intelligence». Die Fähigkeit, schnell und eigenständig kleine, KI-gestützte Lösungen für konkrete Fachprobleme zu bauen, wird zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Ihre konkrete Handlungsempfehlung: Ein Pilotprojekt in 30 Tagen

Die Möglichkeiten sind gross, aber der Anfang muss klein und fokussiert sein. Warten Sie nicht auf eine unternehmensweite KI-Strategie. Handeln Sie jetzt im Kleinen.

Unsere Empfehlung: Starten Sie ein fokussiertes Pilotprojekt im Controlling oder Finanzbereich. Gehen Sie wie folgt vor:

• Woche 1: Prozess identifizieren. Wählen Sie einen klar abgegrenzten, repetitiven Prozess, der heute viel manuelle Arbeit erfordert. Ein gutes Beispiel ist die Erstellung eines wöchentlichen Liquiditätsreports, die Analyse von Kostenstellenabweichungen oder die Aufbereitung von Debitorenlisten.
• Woche 2: Champion ernennen. Bestimmen Sie eine Person aus Ihrem Team, die digital-affin ist und den Prozess heute verantwortet. Geben Sie dieser Person die Zeit, sich gezielt mit den neuen «Power Series» Labs von Microsoft auseinanderzusetzen, die sich auf Power BI und Power Automate konzentrieren.
• Woche 3-4: Prototyp bauen. Die Aufgabe des Champions ist es, nicht die perfekte Lösung, sondern einen funktionierenden Prototyp zu bauen. Das Ziel ist, den identifizierten Prozess mit den Bordmitteln der Power Platform zu automatisieren oder mit KI-Analysen anzureichern.

Nach 30 Tagen haben Sie nicht nur ein abstraktes Konzept, sondern ein konkretes Ergebnis: eine messbare Zeitersparnis, eine höhere Datenqualität oder tiefere Einblicke. Noch wichtiger ist jedoch, dass Sie im Unternehmen die Kompetenz aufgebaut und bewiesen haben, dass KI keine ferne Zukunftsmusik ist, sondern ein praktisches Werkzeug für heute.