Master's Thesis from the year 2023 in the subject Business economics - Controlling, grade: 1,7, Berlin School of Economics and Law (Wirtschaftswissenschaften), course: Special Issues in Management Accounting, language: English, abstract: Die rasante Entwicklung und weite Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren die technologische Landschaft und Unternehmenspraktiken grundlegend verändert. Insbesondere im Management Reporting (MR) eröffnen sich durch KI neue Möglichkeiten und Herausforderungen von beträchtlicher Tragweite. Diese Arbeit widmet sich der kritischen Analyse der Anwendung von KI im MR, speziell in deutschen kleinen und mittleren Unternehmen (KMU). KI steht im Mittelpunkt einer fortwährenden Transformation der Unternehmenspraktiken. Die Veröffentlichung beeindruckender KI-Anwendungen wie des Chatbots "ChatGPTs" im November 2022 verdeutlichte eindrucksvoll das Potenzial dieser Technologie. Die Integration von KI in das MR wird oft als zweite Welle der Digitalisierung bezeichnet, die die gesamte Art und Weise der Wertschöpfung grundlegend verändert. Die vorliegende Arbeit untersucht, wie KI das MR in deutschen KMU beeinflusst und welche Chancen und Herausforderungen sich daraus ergeben. Dabei werden nicht nur technologische Aspekte betrachtet, sondern auch organisatorische und menschliche Dimensionen, insbesondere die Veränderung der Rolle des Controllers. Die Problemstellung liegt in der Diskrepanz zwischen dem hohen Stellenwert des MR für Managemententscheidungen und den aktuellen Defiziten, insbesondere in kleineren und mittleren Unternehmen. Trotz digitaler Technologien steht das MR häufig in der Kritik aufgrund begrenzter Informationsvielfalt, Vergangenheitsorientierung und hohem manuellen Aufwand. Die Zielsetzung dieser Arbeit besteht darin, einen Beitrag zur Unternehmenspraxis und Forschung zu leisten, indem eine umfassende Analyse der Chancen und Herausforderungen der KI im MR durchgeführt wird. Durch die Beantwortung spezifischer Forschungsfragen soll ein tieferes Verständnis für die Rolle von KI im MR geschaffen werden, besonders im Kontext deutscher KMU. Im weiteren Verlauf werden zunächst die thematischen und konzeptionellen Grundlagen des MR und der KI erläutert. Anschließend werden die zentralen Herausforderungen der Anwendung von KI im MR beleuchtet sowie die identifizierten Use-Cases detailliert untersucht. Abschließend erfolgt die Diskussion der Ergebnisse und deren Implikationen für die Unternehmenspraxis und Forschung.