Working Capital Optimierung: Warum Transparenz allein nicht reicht

Viele mittelständische Unternehmen wissen, dass zu viel Kapital in ihren Prozessen gebunden ist. Sie wissen es, weil sie es in den Zahlen sehen: im Cash Conversion Cycle, in den Days Sales Outstanding, im Lagerbestand, der sich nicht so dreht wie geplant. Was sie nicht wissen: wo genau das Problem entsteht, warum es immer wieder auftaucht, und wie man es dauerhaft behebt.

Das ist der Unterschied zwischen dem Blick auf Kennzahlen und dem Verständnis der Prozesse dahinter. Und genau hier beginnt das eigentliche Gespräch über Working Capital Optimierung (WCO).

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Das Problem ist nicht die Analyse. Es ist das Danach.

Process Mining und Datenvisualisierung haben in den letzten Jahren viele Unternehmen dabei unterstützt, ihre Prozesse besser zu verstehen. Transparenz ist wertvoller als ein Blindflug. Aber Transparenz allein setzt kein Kapital frei.

Das bestätigt auch ein Blick auf die Studienlage: Laut Deloitte besteht die eigentliche Herausforderung für Finanzverantwortliche darin, dass Liquiditätsverbesserungen häufig auf kurzfristigen Maßnahmen basieren statt auf strukturellem Wandel. Finanzverantwortliche können sich nicht allein auf gute Umsatz- und Gewinnzahlen verlassen, sondern benötigen eine strukturelle Working Capital Optimierung, die auch unter Druck langfristig standhält (Deloitte Working Capital Roundup 2025).

Der Grund dafür liegt nicht im fehlenden Willen zur Optimierung. Er liegt darin, dass das Warum oft im Dunkeln bleibt. Unternehmen sehen, dass Kapital gebunden ist – aber nicht, wo genau es entsteht und welche Prozesse dafür verantwortlich sind. Ohne dieses Verständnis bleiben Maßnahmen punktuell und greifen zu kurz.

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Drei Bottlenecks, die Kapital binden

1. Schnittstellen ohne Rückkopplung

Prozesse wie Order-to-Cash, Source-to-Pay oder Make-to-Order sind auf dem Papier klar strukturiert. In der Realität zeigen dieselben Prozesse jedoch dutzende Varianten, manuelle Eingriffe, Systembrüche sowie Rückläufer, die niemand explizit angeordnet hat, aber alle still akzeptieren. Kennzahlen wie DSO, DIO und DPO zeigen Trends, aber keine Ursachen. Was fehlt, ist das Bild darunter: wo Cash tatsächlich hängen bleibt und warum.

Zwei Beispiele aus der Praxis machen das greifbar. Wird ein Kundenauftrag storniert, laufen die bereits ausgelösten Beschaffungsprozesse in vielen ERP-Systemen ungebremst weiter. Die Ware kommt an, wird eingelagert und bindet Kapital für Monate, weil Vertrieb und Beschaffung entkoppelt arbeiten. Ähnliches gilt für Krisenparameter in den Stammdaten: In der Lieferkettenkrise manuell hochgesetzte Sicherheitsbestände sind vielfach nie zurückgesetzt worden. Die Krise ist vorbei, die Parameter stehen noch, und die Planung läuft faktisch gegen eine Wand aus veralteten Daten.

2. Optimierungen verpuffen

WCO-Initiativen starten oft mit einem klaren Ziel und ersten messbaren Erfolgen. Sechs Monate später kehren viele Unternehmen zu alten Mustern zurück. Der Grund: Verbesserungen wurden punktuell umgesetzt, aber nicht in kontinuierliche operative Steuerung überführt. Wer keinen Mechanismus hat, der Abweichungen erkennt und automatisch gegensteuert, verliert gewonnenes Terrain.

3. Operativer Overhead kostet Zeit

Die Engstelle in den meisten Finance-Prozessen ist nicht die Analyse selbst. Es ist der operative Overhead drumherum: Daten aus getrennten Systemen zusammenziehen, Formate abgleichen, Freigaben einholen, Outputs für verschiedene Stakeholder aufbereiten. Das kostet Zeit. Und Zeit ist im Working Capital Management das Teuerste, was es gibt.

All diese Bottlenecks wirken sich direkt auf den Cash Conversion Cycle aus: den Kreislauf, in dem eingesetztes Kapital durch Einkauf, Produktion und Verkauf fließt, bis es als Zahlungseingang wieder im Unternehmen ankommt. Die folgende Grafik zeigt, wo dieser Kreislauf typischerweise ins Stocken gerät.

[Cash Conversion Cycle mit typischen Reibungspunkten]

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Warum bisherige Analyseansätze zu kurz greifen

Business Intelligence zeigt, dass ein Problem existiert. Process Intelligence zeigt, warum es existiert, wo es in den Prozessketten entsteht und welche Handlungsfelder sich daraus ergeben. Gartner beschreibt in seinem aktuellen Innovation Insight zu Object-Centric Process Mining (März 2026) genau diesen Ansatz als Grundlage für eine neue Generation der Prozessanalyse, die isolierte Betrachtungen überwindet und Supply Chain sowie Bestandsoptimierung als den Use Case mit dem höchsten erwarteten Business Value einstuft.

Working Capital ist ein Schnittstellenthema. Genau dort, wo Finance, Vertrieb, SCM, Einkauf, Produktion und R&D ineinandergreifen, entfaltet die Optimierung ihr größtes Potenzial. Kein einzelner Report deckt das ab, weil die Ursachen an den Schnittstellen mehrerer Prozesse entstehen, nicht innerhalb eines einzelnen Systems.

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Von Sichtbarkeit zu autonomer Optimierung

Hier liegt der entscheidende Shift, den viele WCO-Ansätze noch nicht vollzogen haben: Es geht nicht mehr nur darum, Ineffizienzen sichtbar zu machen. Es geht darum, sie zu beheben. Automatisierung ist dabei kein neues Konzept – neu ist die Intelligenz dahinter. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, Prozesse nicht nur regelbasiert zu steuern, sondern Muster zu erkennen, Handlungsbedarfe proaktiv zu identifizieren und gezielt einzugreifen. Und das teilautonom, kontinuierlich und mit klaren Leitplanken dafür, was ein KI-Agent eigenständig entscheiden darf und was beim Menschen bleiben muss.

mpmX liefert dafür die Grundlage: einen digitalen Zwilling der Geschäftsprozesse, der nicht als statisches Reporting-Tool fungiert, sondern als Kontextschicht, auf der KI-Agenten sicher und präzise handeln können. Denn KI ist nur so gut wie der Kontext, den sie versteht. Generische Sprachmodelle kennen keine Unternehmensprozesse. Sie wissen nicht, was ein Skontofenster ist, wie ein Mahnlauf funktioniert oder warum ein Sicherheitsbestand zu hoch sein könnte. mpmX gibt ihnen genau diesen Kontext, damit Empfehlungen nicht generisch bleiben, sondern präzise und direkt umsetzbar sind.

Der Ansatz folgt dabei einer klaren Logik in drei Stufen. In der ersten Stufe können Finanz- und Supply-Chain-Teams den gesamten Datenbestand per natürlicher Sprache befragen und erhalten Ursachenanalysen in Sekunden, ohne Tool-Kenntnisse oder Wartezeiten. In der zweiten Stufe ermöglicht mpmX AI standortübergreifende Analysen wie Werksvergleiche oder Slow-Mover-Cluster, die in Excel schlicht nicht leistbar sind. In der dritten Stufe übernehmen KI-Agenten die operative Steuerung: Sie analysieren Daten kontinuierlich, erkennen Handlungsbedarfe und weisen dem zuständigen Verantwortlichen automatisch konkrete Aufgaben zu.

Konkret bedeutet das: Erkennt das System, dass eine bestimmte Aktivität beispielsweise im Order-to-Cash einen wiederkehrenden Bottleneck darstellt und gut automatisierbar ist, schlägt es proaktiv vor, diese Aufgabe an einen KI-Agenten zu übergeben. In der Agent Workbench – einem zentralen Cockpit für die Steuerung aller KI-Agenten – legt das Team fest, welche Aufgaben automatisiert laufen und wo menschliche Entscheidung weiterhin gefragt ist. So können KI-Agenten in einzelnen Finanzprozessen wie der Rechnungsverarbeitung oder dem Bestellabgleich bis zu 90 Prozent der Durchlaufzeit einsparen, bei gleichzeitig verbesserter Prüfbarkeit und geringerem Compliance-Risiko (PwC).

„Agentische KI verwandelt Working Capital in ein sich selbst optimierendes System – Agenten erkennen kontinuierlich Risiken und Chancen, lösen Interventionen in Echtzeit aus und passen Entscheidungen dynamisch an, um Kapital schneller freizusetzen und Volatilität zu reduzieren."
(Deloitte Working Capital Roundup 2025)

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Governance als Voraussetzung für Vertrauen

KI-Agenten auf operative Kernprozesse loszulassen setzt eines voraus: Vertrauen. Und Vertrauen entsteht nicht durch Technologie allein, sondern durch klare Governance.

Der CFO der Zukunft definiert, welche Bereiche vollständig automatisiert werden, welche stets menschliches Handeln in der Schleife haben und welche als KI-freie Zonen gelten. Er ist nicht mehr primär Produzent von Zahlen, sondern Architekt eines Systems, das kontinuierlich Wert schafft.

mpmX liefert dafür die Policy-Engine: Regeln, Freigaben, Compliance-Leitplanken, die festlegen, in welchem Rahmen Agenten eigenständig handeln dürfen. Das gibt Führungskräften die Sicherheit, die sie brauchen, um agentische KI tatsächlich in den Einsatz zu bringen, nicht als Pilotprojekt, sondern als operative Realität.

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Bedeutung für die Praxis

Das Potenzial ist da, doch in vielen Unternehmen weitgehend ungenutzt. Laut dem Deloitte Working Capital Report Deutschland konnte von 2022 bis 2024 nur ein Drittel der deutschen Unternehmen den Cash-to-Cash-Zyklus stabil halten oder reduzieren. Kleinere Unternehmen verzeichnen dabei den stärksten Anstieg der Kapitalbindung. Trotz sinkender Inflation und Zinsen bleibt Geld teuer, externe Finanzierungen bleiben herausfordernd.

Eine EY-Studie zu 114 Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau in der DACH-Region kommt zu einem ähnlichen Ergebnis: Aktuell sind 101 Milliarden Euro im Working Capital gebunden, ein enormes Liquiditätspotenzial, das Unternehmen durch optimierte Prozesse freisetzen könnten.

Ein erheblicher Teil davon ist kein strukturelles Problem. Es ist ein Prozess- und Steuerungsproblem. Was fehlt, ist der Mechanismus, der dieses Potenzial kontinuierlich hebt.  

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Dauerhafte Handlungsfähigkeit sicherstellen

Führungskräfte brauchen keine weiteren Dashboards. Sie brauchen Systeme, die ihnen Arbeit abnehmen, mit der Sicherheit, dass diese Systeme die richtigen Dinge tun, im richtigen Rahmen, zur richtigen Zeit. Working Capital Optimierung ist kein einmaliges Projekt. Sie ist ein kontinuierlicher Mechanismus. Und dieser Mechanismus funktioniert nur, wenn Transparenz, Intelligenz und Handlungsfähigkeit zusammenkommen.

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Wenn Sie wissen möchten, wo in Ihren Prozessen Liquiditätspotenzial schlummert und wie ein KI-Agent es für Sie heben kann, kontaktieren Sie uns.

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Quellen:

• Deloitte USA – Working Capital Roundup 2025: https://www.deloitte.com/us/en/services/consulting/articles/working-capital-management-report.html
• Deloitte Deutschland – Working Capital Report 2025: https://www.deloitte.com/de/de/services/consulting-financial/research/working-capital.html
• EY Deutschland – DACH Industrial Manufacturing Working Capital Studie 2024: https://www.ey.com/de_de/insights/strategy-transactions/vorteile-von-verbessertem-liquiditats-und-working-capital-management
• Gartner – Innovation Insight: Object-Centric Process Mining Powers Agentic Automation, Governance, and Value Realization, März 2026, ID G00829993
• BCG – The AI-First Finance Function: https://www.bcg.com/publications/2026/the-artificial-intelligence-first-finance-function
• PwC – How AI Agents Drive a New Finance Operating Model: https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-agents-for-finance.html

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