Wie AI Scenario Planning durch generative KI neu gedacht wird
Im AI Scenario Planning wird Agilität dank generativer KI zum entscheidenden Faktor. Dynamische, lernfähige Modelle ermöglichen es Führungskräften, auf Veränderungen in Echtzeit zu reagieren und ihre Organisation widerstandsfähig zu halten.
In diesem Beitrag befassen wir uns mit folgenden Themen:
Marktbedingungen ändern sich heute ebenso schnell, wie sich neue Chancen eröffnen. Führungskräfte müssen in der Lage sein, Strategien anhand unterschiedlicher Zukunftsperspektiven zu analysieren. Nur so können sie effektiv fundierte Entscheidungen treffen. Szenarioplanung bietet den erforderlichen Rahmen, indem sie Entscheidungsträgern hilft, Veränderungen zu antizipieren und die nächsten Schritte zu planen, bevor über Ressourcen entschieden wird.
Die Herausforderung: Herkömmliche Szenarioplanungstools und -methoden sind zu langsam und unflexibel, um die Komplexität und Geschwindigkeit des heutigen Geschäftsumfelds umfassend zu berücksichtigen. Teams beseitigen dieses Defizit jetzt mit künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML).
Szenarioplanung wurde im Workday CFO AI Indicator Report als einer der drei wichtigsten Transformationsbereiche für KI und ML genannt (zusammen mit Prognosen und strategischer Planung, die beide unmittelbar damit verbunden sind). Insbesondere die generative KI entwickelt sich zu einem führenden Tool für Unternehmen, um intelligenter zu planen und sicher zu handeln.
AI Scenario Planning ist einer der drei Schlüsselbereiche, in denen KI und Machine Learning die Unternehmenssteuerung grundlegend verändern.
Unter generativer KI verstehen wir Systeme mit künstlicher Intelligenz, die über die Datenanalyse hinausgehen und neue Ergebnisse wie Modelle, Szenarien oder Vorhersagen erstellen. Sie erweitern die traditionelle Szenarioplanung, indem sie statische Prognoseprozesse dynamisieren. Mit generativer KI haben Führungskräfte die Möglichkeit, auf Live-Informationen aus Märkten, Kunden-Stimmungsanalysen und Faktoren der Wettbewerbslandschaft zuzugreifen.
Generative KI-Systeme erzeugen in Minutenschnelle eine Vielzahl von Szenarien, simulieren mögliche Entwicklungen und aktualisieren sie, wenn sich die Bedingungen ändern. Das Ergebnis ist eine enge Verzahnung von Technologie und Praxis: Szenarioplanung liefert den Rahmen, während Tools mit generativer KI das heute erforderliche Maß an Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit bieten.
Gemeinsam verschaffen sie Führungskräften einen effektiveren Wettbewerbsvorteil, indem diese zeitnah Entscheidungen treffen können, die das Unternehmen in die richtige Richtung lenken. Die Einführung von generativer KI gewinnt an Dynamik: PwC berichtet, dass bis 2024 mehr als die Hälfte (52 %) der CFOs diese Technologie gezielt zum Erstellen prädiktiver Modellen und zur Verbesserung der Szenarioanalysefunktionen nutzen werden.
Planungsteams implementieren generative KI aus gutem Grund so bereitwillig. Da manuell erstellte Modelle aufgrund des hohen Änderungstempos branchenweit nicht mehr in der Lage sind, die Anforderungen zu erfüllen, suchen Unternehmen nach Wegen, um das erforderliche Maß an Einblicken und Entscheidungsagilität zu gewährleisten. Zu den allgemeinen Beschränkungen herkömmlicher Planungsmethoden zählen u. a.:
Die rasanten Entwicklungen im Geschäftsumfeld und die Beschleunigung des Arbeitstempos von Unternehmen durch Technologie machen deutlich, dass die traditionelle Planung nicht mehr ausreicht. Generative KI geht diese Schwachstellen direkt an und sorgt für einen schnelleren, umfassenderen und anpassungsfähigeren Planungsprozess.
Generative KI verschafft Planungsteams entscheidende Vorteile, indem sie die Szenarienerstellung beschleunigt, die Bandbreite der Perspektiven für die Führungskräfte erweitert und die Prognosegenauigkeit verbessert. Sie nutzt transformerbasierte große Sprachmodelle (LLMs), die sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten trainiert werden.
Diese Systeme integrieren Erkenntnisse aus Finanzdaten, aktuellen Meldungen, Berichten für Aufsichtsbehörden und Kunden-Stimmungstrends in einheitliche Szenario-Inputs. Unter Verwendung probabilistischer und simulationsbasierter Analysen generieren sie verschiedene mögliche Zukunftsszenarien mit neuer Detailtiefe und differenzierten Einblicken. Im Folgenden stellen wir die wichtigsten Bereiche vor, die von generativer KI profitieren.
Generative KI kann Datenquellen zusammenführen, die bisher isoliert waren – Finanz-Hauptbücher, operative Kennzahlen, Lieferkettensignale, Kunden-Stimmungstrends –, indem sie strukturierte und unstrukturierte Inputs verknüpft. Auf diese Weise bietet generative KI einen umfassenden Kontext für die Szenarioerstellung. Durch diese umfassende Integration werden die Szenarien realistischer und zeigen Zusammenhänge auf, die manuellen Modellen häufig entgehen.
Statt einer mehrere Wochen dauernden Modellierung von Spreadsheets mit mehrfachen Überarbeitungen erstellt generative KI mithilfe von prädiktiven Analysen detaillierte Szenarien in wenigen Minuten. Finanzteams sind in der Lage, Entscheidungen zur Kapitalallokation bei Bedarf jederzeit zu prüfen. Betriebsleiter können Disruptionen praktisch über Nacht modellieren. Dieses Tempo ermöglicht es Unternehmen, von der jährlichen oder vierteljährlichen Planung auf eine kontinuierliche, iterative Entwicklung ihrer Strategie umzustellen.
Tools mit generativer KI importieren laufend neue Daten basierend auf konjunkturellen Schwankungen, Aktualisierungen gesetzlicher Vorschriften und Mitteilungen von Wettbewerbern. So werden die Szenarien automatisch angepasst. Anstatt Planung als eine sporadische Aktivität zu behandeln, pflegen Unternehmen ein dynamisches Modell ihrer Geschäftsumgebung. Führungskräfte haben damit die Möglichkeit, proaktiv und zeitnah auf Änderungen zu reagieren.
Generative Modelle können Grenzfälle und Ereignisse mit geringer Wahrscheinlichkeit simulieren, die bei Einsatz herkömmlicher Methoden übersehen werden. So können sie beispielsweise die Auswirkungen parallel verlaufender Disruptionen der Lieferkette und regulatorischer Änderungen testen oder Muster bei der Verbraucherakzeptanz unter extremen Marktbedingungen modellieren. Die Berücksichtigung von Ausreißerszenarien erhöht die Resilienz und erweitert die strategische Sichtweise.
Die KI-gestützte Visualisierung verwandelt Datenmodelle in Storys, die Auswirkungen überzeugend demonstrieren. So können Entscheidungsträger die finanziellen, operativen und personalspezifischen Auswirkungen eines jeden Szenarios in Formaten anzeigen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind (z. B. Dashboards, Diagramme oder Storylines). Diese Transparenz fördert die gemeinsame Ausrichtung der Führungsteams und sorgt dafür, dass Erkenntnisse direkt in strategische Entscheidungen einfließen.
Mehr als die Hälfte (52 %) der CFOs nutzen generative KI, um prädiktive Modelle zu erstellen und Szenarioanalysen zu verbessern.
Die wahre Stärke der generativen KI zeigt sich darin, wie sie die geschäftlichen Kernaktivitäten neu gestaltet. Von der Verbesserung der Finanzprognosen über die Erstellung fortschrittlicher Lieferkettenmodelle bis zu einer stärker strategisch ausgerichteten Personalplanung – generative KI macht die Szenarioplanung zu einem praktischen Werkzeug, das die täglichen Entscheidungen optimiert.
Finanzprognosen sind die Basis für Investitionen und Budgetierung, aber die traditionellen Lösungen reichen nur so weit wie die ihnen zugrunde liegenden Annahmen. Generative KI optimiert diesen Prozess, indem sie vorausschauende Simulationen ermöglicht. Die dazu notwendige Verknüpfung von Variablen kann von Analysten ohne KI nicht geleistet werden. Die Technologie kombiniert makroökonomische Daten, Unternehmensperformance und externe Signale, um innerhalb von Minuten alternative Zukunftsszenarien zu generieren.
Beispielsweise kann ein CFO Szenarien für ein langsames Wachstum, einen raschen Aufschwung oder einen sektorspezifischen Abschwung sofort vergleichen und die finanziellen Auswirkungen für jede Simulation klar erkennen. Hinter den Kulissen laufen tausende Variablenkombinationen gleichzeitig, sodass die generative KI Erkenntnisse gewinnt, für die ein Mensch Wochen brauchen würde.
Lieferketten sind ständigen Disruptionen ausgesetzt. Analysten können eine Reihe von Möglichkeiten testen, generative KI aber stellt eine breitere Palette von Szenarien zur Verfügung. Sie kann sich überschneidende Schockszenarien modellieren und deren Auswirkungen auf Kosten und Zeitpläne sichtbar machen.
Angenommen, eine Hafenschließung fällt mit einem Rohstoffmangel zusammen. Ein Beschaffungsteam könnte sowohl allgemeine Unsicherheiten als auch ungewöhnliche Ereignisse bewerten, unterstützt durch Empfehlungen auf der Grundlage von Live-Lieferanten- und Logistikdaten. Die Modelle würden dann automatisch aktualisiert, sobald sich die Bedingungen ändern, was eine Anpassung der Lieferstrategien in Echtzeit ermöglicht.
Beim Erschließen neuer Märkte müssen stets Chancen und Risiken gegeneinander abgewogen werden. Generative KI erweitert die Recherchen der Analysten durch Erstellen von Akzeptanzszenarien, die die Strategien von Wettbewerbern, regulatorische Änderungen und kulturelle Einflüsse berücksichtigen. Statt einer einzigen Wachstumskurve sehen die Verantwortlichen mehrere Adoption-Pfade unter verschiedenen Bedingungen.
Eine Marke der Konsumgüterindustrie könnte zum Beispiel testen, wie sich Premium-Preise verhalten, wenn ein Konkurrent eine Discount-Linie einführt, und so die voraussichtlichen Auswirkungen auf den Marktanteil quantifizieren. Durch die Zusammenführung strukturierter Finanz-Inputs mit unstrukturierten Daten wie Pressemitteilungen und Kundengesprächen erkennt die generative KI Wettbewerbssignale früher und macht die Planung der Expansion präziser.
Bei der Personalplanung wird der Headcount-Bedarf häufig anhand von Wachstumsmodellen ermittelt. Generative KI sorgt für zusätzliche Aussagekraft, indem sie rollenspezifische Szenarien erstellt. Diese zeigen, wie sich Faktoren wie Automatisierung, neue Geschäftsbereiche oder regulatorische Updates auf den Kompetenzbedarf auswirken.
So könnte beispielsweise die Einführung eines digitalen Service die Nachfrage nach Dateningenieuren um 30 % erhöhen, während umgekehrt der Bedarf an manuellem Betriebspersonal zurückgehen würde. Durch den Abgleich interner Daten aus dem HRIS-System mit externen Arbeitsmarktdaten kann generative KI Kompetenzlücken auf Rollenebene identifizieren und den HR-Teams eine Roadmap für Umschulungsmaßnahmen liefern, um zukünftige Talentstrategien festzulegen.
Risikoteams konzentrieren sich in der Regel auf ein paar wenige vorrangige Bedrohungen. Generative KI erweitert den Blickwinkel, indem es zusammengesetzte Szenarien konstruiert, die deutlich machen, wie scheinbar separate Risiken zusammenwirken. Mit ihrer Fähigkeit, Stresstests für viele Faktoren gleichzeitig durchzuführen, bietet generative KI ein Maß an prädiktiver Risikoerkennung, das traditionelle Modelle bei weitem übertrifft.
Beispielsweise könnte generative KI die kombinierten Auswirkungen neuer Zölle und eines Cyberangriffs simulieren und dabei versteckte Problempunkte bei den Compliance-Kosten und der Lieferketten-Performance zutage fördern. Die Führungskräfte sehen nicht nur das Ausmaß der potenziellen Disruption, sondern können auch bewährte Abhilfemaßnahmen wie regionale Diversifizierung oder Systemhärtung in Erwägung ziehen.
Ein spezielles Governance- und Aufsichtsteam für KI ist der beste Weg, um die Einführung von generativer KI mit ethischem (menschlichem) Urteilsvermögen und Fachwissen zu begleiten.
Die Einführung generativer KI für die Szenarioplanung erfordert die Umsetzung von Best Practices und die Bewältigung gängiger Herausforderungen. Erfolgreiche Implementierungen beginnen mit der unmittelbaren Ausrichtung der KI-Initiativen an den strategischen Zielen und der Bereitstellung einer zuverlässigen Datengrundlage, die umfassend, genau und vielfältig ist. Andere wichtige Voraussetzungen sind die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und menschliche Kontrolle. Beides ist sowohl für die Interpretation der Ergebnisse als auch für den Aufbau von Vertrauen in die KI-Ergebnisse entscheidend.
Gleichzeitig müssen die Führungskräfte Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Hürden im Vorfeld zu berücksichtigen. Nicht verhandelbar ist die Implementierung von Data Governance. Die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen ist obligatorisch. Teams sollten der Versuchung widerstehen, sich zu sehr auf KI-Ergebnisse zu verlassen, ohne menschliches Urteilsvermögen einzusetzen. Voreingenommenheit, Change Management und Integration in bestehende Planungsprozesse sind alle echte Hürden, die den Mehrwert verringern machen können, wenn sie ignoriert werden.
Die Einrichtung eines speziellen Governance- und Aufsichtsteams für KI ist der beste Weg, um die Einführung und Implementierung generativer KI mit ethischem (menschlichem) Urteilsvermögen und Fachwissen zu begleiten. Ein Überwachungsausschuss sollte folgende Funktionen erfüllen:
Bestimmung klarer Standards: Definieren Sie anhand von Richtlinien und Protokollen, wie generative KI in der Planung eingesetzt werden soll.
Überwachung von Datenqualität und Datenschutz: Sorgen Sie dafür, dass Inputs korrekt und aktuell sind und den Datenschutzbestimmungen entsprechen.
Prüfung der Ergebnisse mit menschlichem Urteilsvermögen: Bevor Entscheidungen getroffen werden, müssen Experten die von KI generierten Szenarien validieren.
Begleitung der Integration in bestehende Prozesse: Überwachen Sie, wie die Ergebnisse generativer KI in etablierte Planungszyklen und -lösungen eingebunden werden.
Unternehmen erkennen zunehmend die Bedeutung einer guten Governance. Mehr als 50 % der Unternehmen haben einen KI-Ausschuss oder -Governance Council eingerichtet. Indem sie Governance als übergreifende Disziplin und nicht als einmalige Aufgabe bei der ersten Implementierung betrachten, reduzieren Organisationen die Risiken und sorgen gleichzeitig für nachhaltigen Mehrwert.
Generative KI verwandelt die Szenarienplanung in eine kontinuierliche, adaptive Disziplin. Führungskräfte sind nicht mehr auf Prognosen angewiesen, die schnell überholt sind, sondern setzen auf Modelle, die sich mit den wechselnden Bedingungen weiterentwickeln. KI-gestützte Planung ist kein im Voraus geplantes Ereignis, sondern vielmehr eine kontinuierliche Funktion.
Diese Entwicklung definiert auch die Zusammenarbeit neu. Finanz-, HR- und Operations-Teams können mit Szenarien arbeiten, die in Echtzeit aktualisiert werden, um Strategien funktionsübergreifend abzustimmen und Silos zu reduzieren. Die Analyse komplexer Wechselwirkungen – z. B. wie die Volatilität der Lieferkette den Personalbedarf verändert – kann zu einem routinemäßigen Bestandteil der Planung werden, statt nur ein sekundärer Aspekt.
Für Führungskräfte liegt der Nutzen in Resilienz und Schnelligkeit. Generative KI verbindet Voraussicht mit Agilität und hilft Führungskräften, Entscheidungen zu treffen, die zeitnah und fundiert sind. In unsicheren Märkten wird die Szenarioplanung zum strategischen Hebel, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
98 % der CEOs gaben an, dass sie sich von der Implementierung von KI einen unmittelbaren geschäftlichen Nutzen versprechen. Laden Sie diese Studie herunter und entdecken Sie die potenziellen positiven Auswirkungen für Ihr Unternehmen – basierend auf Erkenntnissen von 2.355 Führungskräften weltweit.