Ein in München ansässiger Industriekunde wandte sich im letzten Quartal mit der Suche nach gleich zwei Stellen an uns: einem Machine-Learning-Ingenieur für die Entwicklung von Prognosemodellen innerhalb seiner S/4HANA-Umgebung und einem Spezialisten für Finanzkontrollen, dessen Aufgabe ausschließlich darin bestehen sollte, drei Monate nach der Einführung zu überprüfen, ob diese Modelle noch zutreffend sind. Zwei Monate später stellte ein Pharmaunternehmen aus Zürich eine ähnliche Doppelanfrage. Dasselbe tat auch ein Logistikkonzern aus Frankfurt.
Der Grund dafür ist praktischer Natur. Modelle driften ab. Die Datenqualität verschlechtert sich. Die Prognose, die im ersten Quartal noch hervorragend funktioniert hat, liefert im dritten Quartal plötzlich Ergebnisse, die niemand den Wirtschaftsprüfern erklären kann. Finanzvorstände, die KI-Tools übereilt in den Einsatz gebracht haben, richten nun Kontrollfunktionen ein, um Probleme aufzudecken, bevor die externe Wirtschaftsprüfung darauf stößt.
Unsere aktuellen Anforderungen sehen Kandidaten vor, die als Bindeglied zwischen dem technischen KI-Team und der Finanzleitung fungieren und die Ergebnisse der Modelle in eine Sprache übersetzen können, die sowohl den CFO als auch den externen Wirtschaftsprüfer überzeugt. Die Position vereint Datenkompetenz, Fachwissen im Bereich der Finanzkontrollen und Kommunikationsfähigkeit. Es ist schwierig, Mitarbeiter zu finden, die alle drei Aspekte mitbringen. Wir haben im vergangenen Monat eine Suche für einen Düsseldorfer Hersteller durchgeführt und innerhalb von acht Wochen fünf Kandidaten vorgestellt, bevor einer die Anforderungen vollständig erfüllte.
Für Bewerber, die eine Karriere im SAP-Finanzbereich anstreben, gehen die besten Angebote an diejenigen, die erklären können, warum ein Modell ein bestimmtes Ergebnis geliefert hat, und die erkennen, wann diesem Ergebnis nicht mehr vertraut werden sollte. Eine Kandidatin, die wir im letzten Quartal in Frankfurt vermittelt haben, war zwei Jahre lang im Bereich SAP-Konfiguration tätig und wechselte anschließend in eine Position im Bereich Data Governance. Dank ihrer Fähigkeit, beide Sprachen zu beherrschen, erhielt sie ein Gehaltsangebot, das fünfzehn Prozent über der veröffentlichten Spanne lag. Unternehmen suchen Mitarbeiter, die einem Modell die richtigen Fragen stellen können, bevor die Wirtschaftsprüfer dies tun.
Angeregt durch Berichte von ERP heute.