Vom punktuellen Test zum kontrollierten Start: Ihr Team aktiviert drei dokumentierte AI-Workflows, baut AI-Literacy auf und arbeitet mit DSGVO- und EU-AI-Act-orientierten Guardrails. Vorab passen wir Demos und Übungen an Ihre Finance-Prioritäten an.
Kein Curriculum von der Stange. Im ROI Check und in der Vorbereitung klären wir, ob der Sprint passt und welche Demos, Workflows, Schulungsbausteine und Guardrails für Ihr Team relevant sind.
Die meisten Teams starten nicht bei null. Sie starten mit verteilten Experimenten, offenen Fragen und einem berechtigten Anspruch an Genauigkeit. Meist sehen wir eines von drei Mustern.
Es gibt erste Ergebnisse im Reporting oder bei Analysen. Aber das Wissen bleibt bei einzelnen Personen und wird nicht zum gemeinsamen Standard.
Menschen experimentieren mit unterschiedlichen Tools. Gleichzeitig fehlen ein sicherer Rahmen, ein gemeinsames Vorgehen und Klarheit über sensible Daten.
Eine breite Enterprise-Initiative verspricht viel, kennt aber Monatsabschluss, Reportingdruck und Finance-Governance nicht tief genug.
Keine generische AI-Schulung. Kein monatelanges Transformationsprojekt als Einstieg. Sondern ein klarer, sicherer Start: zeigen, schulen, absichern, bauen — und danach eine Lernschleife etablieren.
Das Format ist bewusst kompakt. Busy Finance-Teams brauchen keine tagelange Theorie, sondern AI-Literacy, relevante Beispiele, klare Grenzen und Workflows, die ab Montag funktionieren.
Vor jedem Team-Sprint klären wir Ihre Prioritäten, typische Finance-Aufgaben, Tool-Landschaft, Datenrealität, Rollen und Schulungsbedarf. Erst danach konfigurieren wir Demos, Breakouts, AI-Literacy-Bausteine und Guardrails. Die Architektur bleibt effizient. Der Inhalt wird relevant für Ihr Team.
Der Sprint endet nach vier Wochen. Die Begleitung nicht. Danach bleiben wir zwei Monate lang im Rhythmus: alle zwei Wochen, zwei Stunden, für Fragen, neue Use Cases, Build-Labs und kontrollierten Ausbau.
Ein wiederkehrender Lernraum für Ihr Team: Fragen beantworten, echte Fälle prüfen, neue Use Cases schärfen und kleine Build-Labs durchführen. So bleibt AutoCFO nah genug dran, damit aus Workshop-Energie echte Anwendung wird.
In den Begleit-Sessions können neue Ideen direkt in kleine, prüfbare Finance-AI-Bausteine übersetzt werden: Prompt-Logik, Review-Schritte, Datenregeln und nächster Test.
Ein gemeinsamer Kanal macht aus Einzelwissen ein Team-Asset.
Gerade im Finance-Bereich zählt nicht nur Geschwindigkeit. Ihr Team muss wissen, welche Aufgaben AI sinnvoll vorbereitet — und wo menschliche Prüfung, Daten-Governance und Sign-off unverzichtbar bleiben.
Das Ziel ist nicht mehr Theorie. Das Ziel ist ein Finance-Team, das AI kontrolliert einsetzen, Ergebnisse prüfen, geschulte Nutzung nachvollziehbar machen und die nächsten sinnvollen Workflows selbst identifizieren kann.
DSGVO- und EU-AI-Act-orientierte Regeln, die Ihr Team im Alltag tatsächlich anwenden kann.
Dokumentierte Arbeitsabläufe für Ihre wichtigsten Teilteams.
Geschulte Ansprechpartner, die Fragen bündeln, sichere Nutzung fördern und Momentum halten.
Eine gemeinsame Bibliothek für getestete Use Cases und Learnings.
Ein konkreter Aktivierungsplan für die Zeit direkt nach dem Sprint.
Zwei Monate Begleitung nach dem Sprint: alle zwei Wochen Q&A, Use-Case-Review und kleine Build-Labs.
AutoCFO wird von Lukasz Urban geführt: 20+ Jahre Corporate Finance, Controlling, P&L-Verantwortung und praktische AI-Workflow-Kompetenz. Nicht als generische AI-Beratung, sondern mit dem Blick eines kaufmännischen Geschäftsführers auf Prozesse, Systeme, Daten, Team und Ergebnis.
Wenn Ihr Finance-Team von verteilten Experimenten zu kontrollierten Workflows kommen soll, beginnen wir mit dem ROI Check. Wir prüfen gemeinsam, welche Use Cases für Ihr Team wirklich relevant sind — und ob der AI Finance Team Sprint der passende nächste Schritt ist.
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