In dieser Episode des Performance Manager Podcasts sprechen wir mit Prof. Dr. Klaus Möller von der Universität St. Gallen, einem der Herausgeber der Fachzeitschrift Controlling, über den aktuellen Schwerpunkt „Controlling im Sport – Innovative Datennutzungen und Steuerungsansätze".

Der Profisport ist längst Big Business – die führenden europäischen Fußballclubs erzielen Umsätze im dreistelligen Millionenbereich, Real Madrid hat 2024 sogar erstmals die Milliardengrenze durchbrochen. Doch der Sport ist nicht nur ein spannendes Geschäftsfeld für Controller, die dort arbeiten. Er ist auch ein faszinierendes Lernfeld für alle Controller, CFOs und IT-Verantwortliche: Volatile Erlöse, Investitionsentscheidungen unter Unsicherheit und mehrdimensionale Leistungsmessung sind Herausforderungen, die der Sport bewältigen muss – und die hochrelevant für alle Branchen sind.

Im Gespräch mit Prof. Möller werfen wir einen Blick auf fünf Schwerpunktbeiträge der aktuellen Ausgabe. Raphael Boemelburg und Oliver Gassmann zeigen, wie Sports Analytics durch ganzheitliche Spielerbewertung neue Maßstäbe setzt – jenseits klassischer Kennzahlen wie Punkte oder Tore. Florian Hohmann präsentiert ein integriertes Steuerungsframework für Profifußballklubs, das finanzielle Stabilität, Kaderplanung und Trainer-Performance systematisch verknüpft. Antonio Davila beleuchtet die besondere Rolle von Controllern in der Fußballindustrie mit ihren ganz eigenen Spielregeln. Jörn Littkemann und sein Team analysieren digitale Geschäftsmodelle wie NFTs und Fan Token auf Blockchain-Basis. Und Martina Honsel sowie Ralf Lanwehr entwickeln einen Controlling-Ansatz für Nachwuchsleistungszentren – ein Thema mit hoher Übertragbarkeit auf Talentmanagement in Unternehmen.

Der rote Faden durch alle Beiträge: Daten, künstliche Intelligenz und die intelligente Nutzung von Informationen für bessere Steuerungsentscheidungen. Prof. Möller ordnet ein, welche Impulse das Sport-Controlling für Controller in anderen Branchen bietet – und ob der Sport künftig zum Vorreiter für datengetriebenes Performance Management wird.

Mehr Informationen zur Zeitschrift Controlling finden Sie unter www.zeitschrift-controlling.de
Das kostenlose Probeabo finden Sie unter https://rsw.beck.de/zeitschriften/controlling/controlling-im-probeabo

🚀 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! https://bit.ly/business-intelligence-jobs

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: https://www.atvisio.de/unternehmen/

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!

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Peter Bluhm auf LinkedIn: https://bit.ly/2x0WhwN

In dieser Folge des Performance Manager Podcasts spricht Peter Bluhm mit Prof. Dr. Sven Henning von der Hochschule Kempten und Andreas Abele, Head of Controlling bei Grob Aircraft, über das PROGREDI-KI-Vorgehensmodell – ein Reifegradmodell mit sechs Stufen für die planvolle und strategische KI-Implementierung im Unternehmen.

Die meisten Unternehmen nutzen KI heute als Informationslieferant – ChatGPT, Copilot, Wissensdatenbanken. Gleichzeitig erkennen dieselben Unternehmen ein enormes strategisches Potenzial. Warum klafft diese Lücke – und wie schließt man sie?

Themen der Episode:

• Aufbau und Logik des PROGREDI-Modells – von der Vorbereitungsphase bis zum Dynamic Improvement 
• KI-Board, Agentic AI und Grounding: Was diese Konzepte in der Praxis bedeuten 
• Explorativ, embedded oder transformativ: Wo echter strategischer Nutzen entsteht 
• Wie sich die Controlling-Rolle über die Reifegradstufen verändert 
• Die Top-3-Erfolgsfaktoren aus der KI-Studie und drei konkrete Handlungsempfehlungen für den Start 

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Die meisten Unternehmen nutzen KI heute als Informationslieferant – ChatGPT, Copilot, Wissensdatenbanken. Gleichzeitig erkennen dieselben Unternehmen ein enormes strategisches Potenzial. Warum klafft diese Lücke – und wie schließt man sie?

Themen der Episode: 

• Aufbau und Logik des PROGREDI-Modells – von der Vorbereitungsphase bis zum Dynamic Improvement 
• KI-Board, Agentic AI und Grounding: Was diese Konzepte in der Praxis bedeuten 
• Explorativ, embedded oder transformativ: Wo echter strategischer Nutzen entsteht 
• Wie sich die Controlling-Rolle über die Reifegradstufen verändert 
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In dieser Folge des Performance Manager Podcasts spricht Peter Bluhm mit Prof. Dr. Roman Stoi über sein neues Buch „Management & Leadership – Die Erfolgsfaktoren der Unternehmensführung".

Nur 9 Prozent der deutschen Arbeitnehmer sind laut Gallup Engagement Index wirklich engagiert – 78 Prozent machen Dienst nach Vorschrift. Das ist trotz agiler Transformation, New Work und moderner Führungskonzepte. Wie kann das sein – und was muss sich ändern?

Zu Gast: Prof. Dr. Roman Stoi – Professor für Unternehmensführung und Controlling an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg Stuttgart.

Themen der Episode:

• Was Management und Leadership wirklich unterscheidet 
• Warum es kein universelles Führungssystem gibt – und was kontextorientierte Führung bedeutet 
• Warum die Budgetierung eine „eierlegende Wollmilchsau" ist – und welche Alternativen es gibt 
• Was der Gallup Engagement Index für modernes Leadership bedeutet 
• Warum agile Führung kein Ponyhof ist – und wann Hierarchie unverzichtbar bleibt 
• Wie KI die Unternehmensführung verändert 

📖 „Management & Leadership – Die Erfolgsfaktoren der Unternehmensführung": https://www.vahlen.de/stoi-management-leadership/product/38732171

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KI im Management ist keine Science-Fiction mehr, sondern gelebte Praxis. Doch die entscheidende Frage ist nicht, ob KI Menschen ersetzen kann, sondern wie wir beide Welten intelligent kombinieren. Prof. Dr. Nicole Jekel zeigt in dieser Episode: Die Zukunft liegt im Power-Duo aus Mensch und Maschine.

KI bringt präzise Datenanalysen, hochgenaue Forecasts, dynamische Szenarioanalysen und automatisierte Frühwarnsysteme in Echtzeit. Der Mensch liefert emotionale Intelligenz, Intuition, strategisches Denken und moralische Entscheidungsfindung. Gemeinsam entsteht ein unschlagbares Team.

Für Controller und CFOs bedeutet das konkret: KI nutzen, nicht als Bedrohung sehen. Wer die Balance zwischen datengetriebener Präzision und menschlichem Urteilsvermögen findet, wird in einer zunehmend komplexen Welt erfolgreich sein – ohne die Menschlichkeit zu verlieren.

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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. 

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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. 

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