Die Einführung von KI in der Payroll ist bereits in vollem Gange, doch Einführung bedeutet nicht automatisch Mehrwert. Der Report „The state of AI in 2025“ von McKinsey zeigt: 88 % der Befragten geben an, dass ihre Unternehmen KI regelmäßig in mindestens einer Geschäftsfunktion nutzen, im Vorjahr waren es 78 %. Die meisten Unternehmen befinden sich jedoch noch in der Experimentier- oder Pilotphase, und nur ein Drittel hat begonnen, KI-Programme zu skalieren.
Für die Payroll heißt das: KI schafft dort den größten Mehrwert, wo der Betrieb bereits vernetzt, einheitlich und klar verantwortet ist. Bevor Unternehmen fortgeschrittene Funktionen skalieren können, müssen sie Prozesse vereinfachen und die Daten integrieren, auf die diese Funktionen angewiesen sind.
Die wichtigsten Trends zeigen, wie führende Unternehmen sich von einzelnen KI-Tools lösen, die punktuell Prozesse unterstützen, und stattdessen KI-Funktionen in die Workflows einbauen, die jeden Payroll-Zyklus begleiten.
1. Eine einheitliche Payroll ist die Voraussetzung für KI
KI ist nur so nützlich wie die Arbeit, die Daten und die Entscheidungen drumherum. In der Payroll können fragmentierte Prozesse den Nutzen selbst der leistungsfähigsten Technologie begrenzen. Die Umfrage „Getting the World Paid“ 2025 des Payroll-Verbands PayrollOrg zeigt, in welche Landschaft KI vorstößt: 86 % der Befragten nutzen ein globales HRIS als führendes System für Mitarbeitendendaten, aber nur 52 % rechnen die Payroll über ein einziges globales Payroll-System ab.
Diese Lücke schafft die Voraussetzungen für manuelle Übergaben, uneinheitliche Regeln, wiederholte Abstimmungen und Datenqualitätsprobleme. Getrennte Systeme erschweren es, sicher zu automatisieren und zu erkennen, wo Handlungsbedarf besteht. Integration, Standardisierung und mehr Transparenz werden deshalb ebenso wichtig wie die Automatisierung selbst.
Wie leistungsfähig KI ist, entscheidet sich daran, wie gut sie Daten und Workflows in komplexen Payroll-Umgebungen mit mehreren Ländern verbindet, nicht daran, was sie isoliert leisten kann. Um KI zu nutzen, brauchen Unternehmen zuerst einheitliche Datenstrukturen, klarere Prozessverantwortung und eine verlässliche Verbindung von HR-, Zeit-, Payroll- und Finanzdaten.
2. Routinearbeit wird automatisiert, Ausnahmen werden priorisiert
Payroll-Teams verbringen noch immer viel Zeit mit Aufgaben, die Technologie zunehmend unterstützen kann. Datenerfassung, Validierung, Prüfungen, Abstimmungen, Ausnahmebearbeitung und wiederkehrende Antworten auf Mitarbeitendenanfragen belasten jeden Abrechnungszyklus. KI und Automatisierung können diese Last senken, indem sie Routineaufgaben einheitlich erledigen und die Aufmerksamkeit auf Fälle lenken, die Kontext oder Urteilsvermögen erfordern.
KI kann helfen, Anomalien zu erkennen, Ausnahmen zu priorisieren und Payroll-Fachleuten die Informationen zu geben, mit denen sie Probleme schneller untersuchen. Intelligente Workflows führen Daten durch Freigabe- und Validierungsschritte, während Payroll-Fachleute die Kontrolle über Entscheidungen behalten, die Vergütung, Compliance oder Ergebnisse für Mitarbeitende betreffen.
Im DACH-Raum gehört dazu auch der rechtliche Rahmen: Wo KI Abrechnungsdaten auswertet und dabei Verhalten oder Leistung von Beschäftigten sichtbar machen kann, unterliegt sie in Deutschland in der Regel der Mitbestimmung des Betriebsrats (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG). Zudem können KI-Systeme im Beschäftigungskontext unter Anhang III der EU-KI-Verordnung fallen, deren Hochrisiko-Pflichten nach dem Digital Omnibus erst ab dem 2. Dezember 2027 gelten. Mehr dazu lesen Sie in unserem Beitrag [KI-gestützte Anomalieerkennung in der Payroll](URL ergänzen).
3. Compliance wird laufend statt periodisch
Compliance in der globalen Payroll wird zunehmend zu einem unmittelbaren operativen Risiko und ist keine periodische Verwaltungsprüfung mehr. In der Umfrage „Getting the World Paid“ 2025 von PayrollOrg nannten die Befragten die Einhaltung lokaler Vorgaben als größte Herausforderung für globale Payroll-Teams.
Wenn Unternehmen in immer mehr Ländern tätig sind und sich Vorschriften laufend ändern, lassen sich manuelle Compliance-Prüfungen kaum noch aufrechterhalten. Je nach System und verfügbaren Daten kann KI relevante Gesetzesänderungen für ein bestimmtes Land sichtbar machen und Payroll-Eingaben und -Ergebnisse gegen Regeln wie steuerliche Schwellenwerte, Mindestlöhne (in Deutschland zum Beispiel 13,90 € seit dem 1. Januar 2026 und 14,60 € ab dem 1. Januar 2027) oder gesetzliche Abzüge prüfen. Sie kann ungewöhnliche Ergebnisse zur Prüfung markieren und die Nachweise bündeln, was wann und von wem geprüft wurde.
Die Rolle der Payroll-Fachleute bleibt unverzichtbar. Sie müssen lokale Anforderungen auslegen, Ausnahmen bewerten, Systemergebnisse validieren und entscheiden, wann gehandelt werden muss. Zwar lässt sich Compliance noch nicht ohne menschliche Beteiligung sicherstellen, doch KI unterstützt kontinuierliches Monitoring, klarere Audit Trails und datenbasierte Entscheidungen.
4. Mitarbeitende erwarten sofortige Antworten und nahtlose Erlebnisse
Mitarbeitende erwarten zunehmend, Gehaltsabrechnungen, Steuerunterlagen und Antworten auf Payroll-Fragen schnell und über die Kanäle zu erhalten, die sie ohnehin nutzen. KI-Assistenten und Self-Service-Tools helfen ihnen, Informationen zu finden, ihre Vergütung zu verstehen und Routineanfragen zu erledigen, ohne zusätzliche Arbeit für Payroll-Teams zu erzeugen.
Sofortige Antworten auf häufige Fragen entlasten zugleich die Payroll-Teams, denn Anfragen von Mitarbeitenden sind eine erhebliche Arbeitsbelastung. Der Report „Voice of Payroll 2024“ von iPASS (Irland) ergab, dass 62 % der Payroll-Sachbearbeitenden die Bearbeitung von Anfragen zu ihren zeitaufwendigsten Aufgaben zählen. KI-Assistenten, die Routinefragen beantworten, erleichtern diese Last spürbar.
Sofortige KI-gestützte Unterstützung für jeden Mitarbeitenden
Der Nutzen hängt jedoch von der Qualität der zugrunde liegenden Informationen ab. Personalisierte Erlebnisse sind nur dann hilfreich, wenn Payroll-Daten korrekt, aktuell, zugänglich und so aufbereitet sind, dass Mitarbeitende ihnen vertrauen können. Datenqualität, Prozessdesign und Integration sind damit ebenso wichtig wie die Oberfläche, die Mitarbeitende sehen.
5. Von nativen KI-Funktionen zu vernetzter Payroll-Intelligenz
Die KI-Funktionen zu aktivieren, die eine HCM- oder Payroll-Plattform bereits mitbringt, ist ein logischer Startpunkt. Native Funktionen können einzelne Aufgaben unterstützen, etwa Mitarbeitendenassistenz, Datenvalidierung, Anomalieerkennung und Reporting. Sie sollten aber nicht die Grenzen der KI-Strategie eines Unternehmens bestimmen.
Unternehmen können Standardfunktionen schrittweise mit eigenen Daten, Richtlinien und Prozessen erweitern. Anschließend lassen sich individuelle Agenten rund um konkrete Geschäftsergebnisse einführen, während Agent-to-Agent-Orchestrierung das Potenzial schafft, Arbeit über Core HR, Payroll und das übrige Technologie-Ökosystem hinweg zu koordinieren.
Dieser Weg von nativer KI zu Workflows, Agenten und Agent-to-Agent-Prozessen ist wichtig, wenn Sie heute Entscheidungen zur Payroll-Transformation treffen. Technologie-, Daten- und Integrationsentscheidungen sollten die Flexibilität schaffen, neue Fähigkeiten zu nutzen, sobald sie verfügbar sind, statt das Unternehmen auf stark manuelle oder fragmentierte Prozesse festzulegen.
6. Das richtige Operating-Modell entscheidet über KI-gestützte Payroll
KI verändert auch die Entscheidung über das Payroll-Operating-Modell. Unternehmen, die die Payroll In-house betreiben, können in ihrer eigenen Technologieumgebung auf native KI, Automatisierung und Agenten aufbauen, unterstützt durch passende Application Management Services (AMS) und spezialisierte Expertise.
Unternehmen müssen aber nicht jede Fähigkeit selbst aufbauen. In Hybrid- und Managed-Payroll-Modellen kann ein spezialisierter Anbieter im Rahmen der Servicebereitstellung in KI, Automatisierung und intelligente Workflows investieren. So erhalten Kunden Zugang zu effizienterer Verarbeitung, Validierung und Ausnahmebearbeitung, ohne jede Fähigkeit intern entwickeln und dauerhaft pflegen zu müssen.
Mit der Zeit können Agent-to-Agent-Prozesse diese Umgebungen weiter verbinden, sodass intelligente Workflows über Kundensysteme, Anbieterfähigkeiten und verschiedene Technologieplattformen hinweg arbeiten.
Die Transformationsfrage wird dadurch breiter: Was sollen Ihre Teams übernehmen, was die Technologie, und welche Fähigkeiten bauen Sie am besten intern auf oder beziehen über einen spezialisierten Partner?
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Zalaris setzt in jeder Phase der Payroll-Transformation auf KI, von KI-gestützten Implementierungsprogrammen bis zu den KI-Funktionen, die Ihre Mitarbeitenden nutzen werden. Ob Sie die Payroll In-house betreiben, ein Hybrid-Modell nutzen oder Managed Payroll Services in Betracht ziehen: Wir helfen Ihnen, manuellen Aufwand zu reduzieren, die operative Kontrolle zu verbessern und Technologie sowie spezialisierte Expertise besser zu nutzen.
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Häufige Fragen zu KI in der Payroll
Georg Schiebl
Autor
Georg Schiebl bringt mehr als 13 Jahre Erfahrung im SAP Consulting als auch im SAP Sales, insbesondere für HXM und Talent Management Lösungen, mit. Als Leitung für Vertrieb und Marketing bei Zalaris berät er Unternehmen im Bereich Digitalisierung und Transformation von HR-Prozessen und ist zudem für unsere Großkunden verantwortlich.
