Die Herausforderung: Schwache Szenarioplanung

Die meisten Finanzteams wissen, dass sie eine robuste Szenarioplanung durchführen sollten, aber in der Praxis modellieren sie nur eine Handvoll vereinfachter Fälle. Der Aufbau jedes Szenarios erfordert das manuelle Kopieren von Tabellen, das Anpassen von Annahmen und das Überprüfen von Formeln. Infolgedessen präsentiert das Finanzteam dem Management typischerweise einen Basiscase, einen konservativen Case und einen optimistischen Case – viel zu eng gefasst für einen volatilen Markt.

Traditionelle Ansätze für Finanzplanung und -forecasting wurden für stabile Umfelder und jährliche Budgetzyklen entwickelt. Sie stützen sich stark auf Excel, Offline-Modelle und fragmentierte Daten. Jedes neue Szenario bedeutet mehr manuelle Arbeit: Annahmen abgleichen, Verknüpfungen aktualisieren, Versionen abstimmen und versuchen, eine konsistente Storyline beizubehalten. Unter Zeitdruck kann das Finanzteam schlicht nicht die gesamte Bandbreite an Nachfrage-, Preis-, Angebots- und Kostenschocks durchspielen, mit denen das Unternehmen konfrontiert sein könnte.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Schwache Szenarioplanung macht Organisationen anfällig für Überraschungen: plötzliche Margenerosion, Liquiditätslücken oder verpasste Investitionsfenster. Strategische Entscheidungen – Preisänderungen, Kapazitätserweiterungen, Markteintritte – werden mit nur grober Vorstellung der finanziellen Konsequenzen getroffen. Das führt zu höherem Risiko, langsameren Entscheidungen und einem Wettbewerbsnachteil gegenüber Unternehmen, die Alternativen schnell quantifizieren und mit Zuversicht handeln können.

Dennoch ist dies ein lösbares Problem. Moderne KI-Tools wie ChatGPT können den manuellen Aufwand beim Erstellen, Vergleichen und Erklären von Szenarien drastisch reduzieren. Bei Reruption haben wir aus erster Hand gesehen, wie die Kombination aus Finance-Expertise und KI-first-Workflows Teams von Tabellenbrandbekämpfung zu kontinuierlicher, dynamischer Planung führt. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie diesen Wandel in Ihrer eigenen Finanzorganisation vollziehen können.

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Unsere Einschätzung

Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.

Aus Reruptions Arbeit mit realen KI-Lösungen für Finanzteams sehen wir ein klares Muster: Der Engpass in der Szenarioplanung ist nicht mehr die Datenverfügbarkeit, sondern die menschliche Kapazität, Szenarien schnell genug zu strukturieren, zu erkunden und zu kommunizieren. ChatGPT ist kein Ersatz für Ihre Finanzmodelle – es ist eine Schicht darüber, die Ihnen hilft, Szenarien zu entwerfen, Annahmen zu Stresstests zu unterziehen und Zahlen in entscheidungsreife Narrative zu übersetzen. Mit unserer praktischen Erfahrung in KI-Engineering und strategischer Planung behandeln wir ChatGPT als pragmatischen Co-Piloten für Finance, nicht als magische Blackbox.

Szenarioplanung als laufende Fähigkeit neu positionieren, nicht als jährliche Übung

Um echten Mehrwert aus ChatGPT in der Finanzplanung zu ziehen, muss das Management zunächst umdenken und Szenarioplanung als kontinuierliche Fähigkeit verstehen, nicht als Budgetritual. ChatGPT spielt seine Stärken aus, wenn es häufig genutzt wird – um die Auswirkungen neuer Informationen, makroökonomischer Veränderungen oder strategischer Optionen zu untersuchen – statt nur einmal im Jahr für das Board-Deck.

Definieren Sie im Voraus, welche geschäftlichen Fragestellungen Sie dynamisch beantworten wollen: Nachfrageschocks, FX-Änderungen, Lieferunterbrechungen, Preisanpassungen oder Produkteinführungen. Positionieren Sie ChatGPT dann als Motor, der dem Finanzteam hilft, diese Fragen schnell in strukturierte Szenarien zu übersetzen und zu iterieren, während Ihre bestehenden Modelle weiterhin die verlässliche Quelle für die Zahlen bleiben.

Eine klare Rolle für ChatGPT neben Ihren bestehenden Modellen definieren

Strategisch ist es entscheidend, zu klären, was ChatGPT in Ihrem Planungsprozess tun soll und was nicht. Es sollte nicht als unkontrollierter Taschenrechner Ihre Finanzmodelle ersetzen. Stattdessen positionieren Sie es als Tool für: Definition von Szenariologiken, Generierung von Annahmensets, Dokumentation von Begründungen und Zusammenfassung von Implikationen für Stakeholder.

Diese Trennung reduziert Risiko und schafft Vertrauen. Ihre Planungstools (z. B. Excel, ERP, FP&A-Plattformen) bleiben für Berechnungen und Datenintegrität verantwortlich, während ChatGPT die kognitiv anspruchsvollen Aufgaben übernimmt: Kombinationen von Treibern erkunden, Unsicherheiten in strukturierte Szenarien übersetzen und Ergebnisse in Narrative verwandeln, auf deren Basis das Management handeln kann.

Das Finanzteam auf KI-unterstützte Entscheidungsfindung vorbereiten

Die Einführung von KI für Szenarioplanung ist nicht nur eine Tool-Änderung; es ist ein Kompetenz- und Mindset-Wandel für Finance. Analystinnen, Analysten und Controller müssen sich daran gewöhnen, ChatGPT zu prompten, seine Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und in bestehende Workflows zu integrieren. Das bedeutet, sie nicht nur in der Toolnutzung zu schulen, sondern auch darin, wie sie KI-generierte Szenarien kritisch bewerten.

Investieren Sie früh in die Befähigung des Teams: definieren Sie Referenzprompts, teilen Sie Beispiele guter und schlechter Outputs und bauen Sie eine Kultur auf, in der KI-unterstützte Entscheidungen dokumentiert und überprüft werden. Diese Vorarbeit reduziert Widerstände und stellt sicher, dass ChatGPT zu einem vertrauenswürdigen Partner in der Planung wird – nicht zu einem Spielzeug, das nur von einer einzelnen enthusiastischen Person genutzt wird.

Governance rund um Annahmen aufbauen, nicht nur um Zahlen

Die meisten Organisationen haben eine starke Governance über finanzielle Kennzahlen, aber eine schwache Governance über die Annahmen dahinter. Da ChatGPT Annahmensets schnell erstellen und verändern kann, brauchen Sie klare Regeln: welche Wertebereiche akzeptabel sind, welche externen Datenquellen zulässig sind und wie Annahmen dokumentiert und freigegeben werden.

Gestalten Sie strategisch ein einfaches Schema für Szenario-Metadaten – verwendete Treiber, Zeithorizont, zentrale Annahmen, Owner, letztes Prüfdatum – und lassen Sie ChatGPT helfen, diese Metadaten zu befüllen und zu pflegen. Diese Governance-Perspektive hält Ihr Szenariouniversum beherrschbar und prüfbar, auch wenn Sie die Anzahl der betrachteten Szenarien erhöhen.

Mit einem fokussierten Pilot-Use-Case mit messbarem Impact starten

Versuchen Sie nicht, die gesamte Finanzplanung auf einmal zu „KI-enablen“, sondern wählen Sie einen einzelnen, wirkungsstarken Bereich, in dem schwache Szenarioplanung bereits schmerzhaft ist: zum Beispiel Cashflow unter Nachfrageschwankungen, Margen unter Veränderung der Inputkosten oder Timing von Investitionsausgaben (Capex). Dieser fokussierte Scope erleichtert das Design gezielter Prompts, Datenflüsse und Governance.

Definieren Sie Erfolgskennzahlen, bevor Sie starten (z. B. Anzahl der pro Planungszyklus betrachteten Szenarien, Zeit zur Erstellung des Szenariopakets, Entscheidungsdurchlaufzeit). Nach unserer Erfahrung beschleunigt diese Klarheit das Lernen und liefert die Evidenz, die Finanzverantwortliche brauchen, um ChatGPT von einem Pilot zu einer Standardfähigkeit zu skalieren.

Richtig eingesetzt kann ChatGPT schwache, langsame Szenarioplanung in eine dynamische, treiberbasierte Fähigkeit verwandeln, die schnellere und sicherere Entscheidungen unterstützt. Der Schlüssel ist, ihm eine klare Rolle neben Ihren bestehenden Modellen zu geben, Ihr Finanzteam auf die Zusammenarbeit mit KI vorzubereiten und eine schlanke Governance rund um Annahmen und Outputs aufzubauen. Reruption verbindet tiefes KI-Engineering mit praxisnahen Finance-Workflows, um genau diese Fähigkeiten in Organisationen zu verankern; wenn Sie einen fokussierten Proof of Concept prüfen oder ChatGPT in Ihrem Planungsprozess operationalisieren möchten, ist unser Team bereit, mit Ihnen gemeinsam eine echte Lösung zu konzipieren und umzusetzen.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.

AstraZeneca

Gesundheitswesen

In der stark regulierten pharmazeutischen Industrie stand AstraZeneca unter erheblichem Druck, die Wirkstoffforschung und klinischen Studien zu beschleunigen, die traditionell 10–15 Jahre dauern und Milliarden kosten, bei geringen Erfolgsraten von unter 10 %. Datensilos, strenge Compliance-Anforderungen (z. B. FDA-Regularien) und manuelle Wissensarbeit behinderten die Effizienz in F&E und Geschäftsbereichen. Forschende hatten Schwierigkeiten, riesige Datensets aus 3D-Bildgebung, Literaturauswertungen und Protokollentwürfen zu analysieren, was zu Verzögerungen bei der Therapiefindung für Patienten führte. Die Skalierung von KI wurde durch Datenschutz-Bedenken, Integration in Altsysteme und die Sicherstellung verlässlicher KI-Ergebnisse in einem hochkritischen Umfeld erschwert. Ohne schnelle Adoption riskierte AstraZeneca, gegenüber Wettbewerbern zurückzufallen, die KI für schnellere Innovationen zur Erreichung der 2030-Ziele nutzten.

Lösung

AstraZeneca startete eine unternehmensweite Strategie für generative KI und setzte ChatGPT Enterprise ein, maßgeschneidert für Pharma-Workflows. Dazu gehörten KI-Assistenten für die Analyse 3D-molekularer Bildgebung, automatische Entwürfe von Protokollen für klinische Studien und die Synthese von Wissen aus wissenschaftlicher Literatur. Sie gingen Partnerschaften mit OpenAI für sichere, skalierbare LLMs ein und investierten in Schulungen: Rund 12.000 Mitarbeitende aus F&E und anderen Funktionen schlossen bis Mitte 2025 GenAI-Programme ab. Infrastruktur-Upgrades wie AMD Instinct MI300X GPUs optimierten das Modelltraining. Governance-Rahmen stellten Compliance sicher, mit menschlicher Validierung in kritischen Aufgaben. Der Rollout erfolgte phasenweise von Pilotprojekten in 2023–2024 bis zur vollständigen Skalierung 2025, mit Schwerpunkt auf der Beschleunigung der F&E durch GenAI für Moleküldesign und Real-World-Evidence-Analysen.

Ergebnisse

  • ~12.000 Mitarbeitende bis Mitte 2025 in generativer KI geschult
  • 85–93 % der Mitarbeitenden berichteten von Produktivitätssteigerungen
  • 80 % der Medical Writer fanden KI-Protokollentwürfe nützlich
  • Signifikante Reduktion der Trainingszeit für Life-Sciences-Modelle durch MI300X-GPUs
  • Hohe AI-Maturity-Bewertung laut IMD-Index (weltweit oben)
  • GenAI ermöglicht schnellere Studienplanung und Dosiswahl
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AT&T

Telekommunikation

Als führender Netzbetreiber verwaltet AT&T eines der weltweit größten und komplexesten Netzwerke, das Millionen von Funkzellen, Glasfasern und 5G-Infrastruktur umfasst. Die zentralen Herausforderungen umfassten ineffiziente Netzplanung und -optimierung, etwa die Festlegung optimaler Standorte für Funkzellen und die Frequenzakquisition vor dem Hintergrund explodierender Datenanforderungen durch den 5G-Rollout und das Wachstum des IoT. Traditionelle Methoden beruhten auf manueller Analyse, was zu suboptimaler Ressourcenzuteilung und höheren Kapitalaufwendungen führte. Zusätzlich verursachte die reaktive Netzwartung häufige Ausfälle, da die Anomalieerkennung nicht mit den Echtzeitanforderungen Schritt hielt. Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben war entscheidend, um Ausfallzeiten zu minimieren, doch die enormen Datenmengen aus Netzwerksensoren überforderten die Altsysteme. Dies führte zu erhöhten Betriebskosten, Kundenunzufriedenheit und verzögerter 5G-Bereitstellung. AT&T benötigte skalierbare KI, um Ausfälle vorherzusagen, Selbstheilung zu automatisieren und die Nachfrage präzise zu prognostizieren.

Lösung

AT&T integrierte Maschinelles Lernen und Vorhersageanalytik über seine AT&T Labs und entwickelte Modelle für das Netzwerkdesign, einschließlich Spektrum-Refarming und Optimierung von Funkzellenstandorten. KI-Algorithmen analysieren Geodaten, Verkehrsprofile und historische Leistungsdaten, um ideale Standorte für Sendemasten zu empfehlen und so Baukosten zu reduzieren. Für den Betrieb nutzen Systeme zur Anomalieerkennung und Selbstheilung prädiktive Modelle auf NFV (Network Function Virtualization), um Ausfälle vorherzusagen und automatisierte Behebungen durchzuführen, etwa durch Umleitung von Traffic. Kausale KI geht über Korrelationen hinaus und liefert Ursachenanalysen bei Abwanderung und Netzproblemen. Die Implementierung umfasste Edge-to-Edge-Intelligenz und die Bereitstellung von KI in den Arbeitsabläufen von über 100.000 Ingenieurinnen und Ingenieuren.

Ergebnisse

  • Milliarden von Dollar an Einsparungen bei Netzwerkkosten
  • 20–30% Verbesserung der Netzauslastung und Effizienz
  • Signifikante Reduktion von Vor-Ort-Einsätzen (Truck Rolls) und manuellen Eingriffen
  • Proaktive Erkennung von Anomalien, die größere Ausfälle verhindert
  • Optimierte Standortwahl für Funkzellen, die CapEx um Millionen reduziert
  • Bis zu 40% bessere Genauigkeit bei 5G-Nachfrageprognosen
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Airbus

Luft- und Raumfahrt

In der Flugzeugentwicklung sind Computational Fluid Dynamics (CFD)-Simulationen essenziell, um den Luftstrom um Tragflächen, Rümpfe und neuartige Konfigurationen vorherzusagen — entscheidend für Treibstoffeffizienz und Emissionsreduzierung. Herkömmliche hochgenaue RANS-Solver benötigen jedoch Stunden bis Tage pro Lauf auf Supercomputern, wodurch Ingenieure nur wenige Dutzend Iterationen pro Designzyklus durchführen können und die Innovationsfähigkeit für nächste Generationen wie das hydrogenbetriebene ZEROe eingeschränkt wird. Dieses Rechenengpassproblem war besonders akut im Kontext von Airbus' Vorstoß zur Dekarbonisierung der Luftfahrt bis 2035, bei dem komplexe Geometrien eine umfassende Exploration erfordern, um Auftriebs-Widerstands-Verhältnisse zu optimieren und gleichzeitig Gewicht zu minimieren. Kooperationen mit DLR und ONERA zeigten den Bedarf an schnelleren Werkzeugen auf, da manuelle Abstimmungen nicht skalieren, um die Tausenden Varianten zu testen, die für laminares Strömungsverhalten oder Blended-Wing-Body-Konzepte nötig sind.

Lösung

Maschinelle Lern-Surrogatmodelle, einschließlich physik-informierter neuronaler Netze (PINNs), wurden auf umfangreichen CFD-Datensätzen trainiert, um komplette Simulationen in Millisekunden zu emulieren. Airbus integrierte diese in eine generative Design-Pipeline, in der KI Druckfelder, Geschwindigkeiten und Kräfte vorhersagt und dabei die Navier-Stokes-Physik über hybride Verlustfunktionen zur Genauigkeit erzwingt. Die Entwicklung umfasste die Aufbereitung von Millionen von Simulations-Snapshots aus Legacy-Läufen, GPU-beschleunigtes Training und iterative Feinabstimmung mit experimentellen Windkanaldaten. Dadurch wurden schnelle Iterationen möglich: Die KI sichtet Designs, während hochauflösende CFD nur die besten Kandidaten verifiziert, wodurch der Gesamtaufwand um Größenordnungen reduziert wird und gleichzeitig ein <5% Fehler bei Schlüsselmetriken gehalten wird.

Ergebnisse

  • Simulationszeit: 1 Stunde → 30 ms (120.000x Beschleunigung)
  • Design-Iterationen: +10.000 pro Zyklus im gleichen Zeitraum
  • Vorhersagegenauigkeit: 95%+ für Auftriebs-/Widerstandskoeffizienten
  • 50% Verkürzung der Designphasenlaufzeit
  • 30–40% weniger hochauflösende CFD-Läufe erforderlich
  • Treibstoffverbrauchsoptimierung: bis zu 5% Verbesserung in Vorhersagen
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Amazon

Einzelhandel

In der weiten E‑Commerce‑Landschaft stehen Online‑Käufer vor erheblichen Hürden bei der Produktsuche und Entscheidungsfindung. Bei Millionen von Produkten fällt es Kund:innen häufig schwer, Artikel zu finden, die genau ihren Anforderungen entsprechen, Optionen zu vergleichen oder schnelle Antworten auf nuancierte Fragen zu Funktionen, Kompatibilität und Nutzung zu erhalten. Traditionelle Suchleisten und statische Auflistungen stoßen an ihre Grenzen, was zu Warenkorbabbrüchen von branchenweit bis zu 70 % und verlängerten Entscheidungszeiträumen führt, die Nutzer:innen frustrieren. Amazon, das über 300 Millionen aktive Kund:innen bedient, sah sich besonders während Spitzenereignissen wie dem Prime Day mit stark steigenden Anfragevolumina konfrontiert. Käufer:innen verlangten personalisierte, konversationelle Unterstützung ähnlich der Hilfe im Laden, doch die Skalierung menschlicher Unterstützung war nicht möglich. Zu den Problemen gehörten die Bewältigung komplexer Multi‑Turn‑Anfragen, die Einbindung von Echtzeit‑Bestands‑ und Preisangaben sowie die Sicherstellung, dass Empfehlungen Sicherheits‑ und Genauigkeitsstandards erfüllen vor einem Katalog von über $500B.

Lösung

Amazon entwickelte Rufus, einen generativen, KI‑gestützten konversationellen Einkaufsassistenten, der in die Amazon Shopping‑App und die Desktop‑Version integriert ist. Rufus nutzt ein maßgeschneidertes Large Language Model (LLM), das auf Amazons Produktkatalog, Kundenbewertungen und Webdaten feinabgestimmt wurde, um natürliche, mehrstufige Gespräche zu führen, Fragen zu beantworten, Produkte zu vergleichen und maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben. Angetrieben von Amazon Bedrock für Skalierbarkeit und AWS Trainium/Inferentia‑Chips für effiziente Inferenz, skaliert Rufus zu Millionen von Sitzungen ohne spürbare Latenz. Es integriert agentische Fähigkeiten für Aufgaben wie Warenkorb‑Hinzufügen, Preisverfolgung und Deal‑Suche und überwindet frühere Personalisierungsgrenzen durch sicheren Zugriff auf Nutzungsverlauf und Präferenzen. Die Implementierung erfolgte iterativ: Beginnend mit einer Beta im Februar 2024, Ausweitung auf alle US‑Nutzer bis September und anschließende globale Rollouts, wobei Halluzinationsrisiken durch Grounding‑Techniken und Mensch‑in‑der‑Schleife‑Sicherungen adressiert wurden.

Ergebnisse

  • 60 % höhere Kaufabschlussrate bei Rufus‑Nutzer:innen
  • Prognostizierte zusätzliche Umsätze von $10B durch Rufus
  • 250M+ Kund:innen nutzten Rufus im Jahr 2025
  • Monatlich aktive Nutzer:innen +140 % YoY
  • Interaktionen stiegen um 210 % YoY
  • Black‑Friday‑Verkaufssitzungen +100 % mit Rufus
  • Kürzlicher Anstieg der Rufus‑Nutzer:innen um 149 %
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American Eagle Outfitters

Bekleidungs-Einzelhandel

In der wettbewerbsintensiven Bekleidungs-Einzelhandel-Landschaft stand American Eagle Outfitters vor erheblichen Herausforderungen in den Ankleidekabinen, wo Kund:innen nach Styling-Beratung, präziser Größenempfehlung und ergänzenden Artikelvorschlägen verlangen, ohne auf überlastete Mitarbeitende warten zu müssen . Während Stoßzeiten führten Personalknappheiten häufig dazu, dass frustrierte Käufer:innen Waren zurückließen, die Anprobefrequenz sanken und Konversionschancen verpasst wurden, da traditionelle In-Store-Erfahrungen hinter der personalisierten E‑Commerce-Welt zurückblieben . Frühe Ansätze wie Beacon-Technologie im Jahr 2014 verdoppelten zwar die Wahrscheinlichkeit des Betretens der Umkleide, fehlte es ihnen jedoch an Tiefe für Echtzeit-Personalisierung . Hinzu kamen Daten-Silos zwischen Online und Offline, die einheitliche Kundenkenntnisse erschwerten und es schwierig machten, Artikel dynamisch an individuelle Stilpräferenzen, Körpertypen oder sogar Hauttöne anzupassen. American Eagle benötigte eine skalierbare Lösung, um Engagement und Kundentreue in Flagship-Stores zu steigern und gleichzeitig mit KI breiter zu experimentieren .

Lösung

American Eagle ging eine Partnerschaft mit Aila Technologies ein, um interaktive Ankleidekabinen-Kioske einzusetzen, die von Computervision und Maschinellem Lernen angetrieben werden; diese wurden 2019 in Flagship-Filialen in Boston, Las Vegas und San Francisco eingeführt . Kund:innen scannen Kleidungsstücke über iOS-Geräte, wodurch CV‑Algorithmen die Artikel identifizieren und ML‑Modelle — trainiert auf Kaufhistorie und Google Cloud‑Daten — optimale Größen, Farben und Outfit‑Ergänzungen vorschlagen, zugeschnitten auf inferierte Stilpräferenzen . Integriert mit den ML-Funktionen von Google Cloud ermöglicht das System Echtzeit-Empfehlungen, Benachrichtigungen an Mitarbeitende und nahtlose Bestandsabfragen und entwickelte sich von Beacon‑Gimmicks zu einem vollwertigen smarten Assistenten . Dieser experimentelle Ansatz, gefördert vom CMO Craig Brommers, fördert eine KI‑Kultur für Personalisierung im großen Maßstab .

Ergebnisse

  • Zweistellige Conversion-Steigerungen durch KI‑Personalisierung
  • 11% Wachstum der vergleichbaren Verkäufe für die Marke Aerie im Q3 2025
  • 4% Anstieg der gesamten vergleichbaren Verkäufe im Q3 2025
  • 29% EPS‑Wachstum auf $0,53 im Q3 2025
  • Verdoppelte Anprobewahrscheinlichkeit in Ankleidekabinen durch frühe Technik
  • Rekordumsatz im Q3 von $1,36 Mrd.
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Best Practices

Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.

ChatGPT nutzen, um strukturierte Szenariorahmen zu entwerfen, bevor Sie Excel öffnen

Die meisten Finanzteams springen direkt in Tabellen, wenn sie nach Szenarien gefragt werden. Starten Sie stattdessen in ChatGPT und entwerfen Sie zunächst den Szenariorahmen: welche Treiber variiert werden, welche Wertebereiche gelten und wie jedes Szenario zu benennen ist. Dies verhindert ad-hoc, einmalige Betrachtungen und schafft eine wiederverwendbare Struktur für die Planung.

Geben Sie ChatGPT Kontext zu Ihrem Geschäftsmodell, den wichtigsten Werttreibern und dem aktuellen Basiscase. Bitten Sie es, einen strukturierten Satz von Szenarien mit klaren Namen, Treiberänderungen und qualitativen Erwartungen vorzuschlagen. Diese Treibersets können Sie anschließend in Ihre bestehenden Modelle zur Berechnung einspeisen.

Beispiel-Prompt:
Sie sind eine Senior FP&A-Analystin / ein Senior FP&A-Analyst und unterstützen die Finanzplanung.
Unser Geschäftsmodell (Zusammenfassung):
- Umsatztreiber: Anzahl aktiver Kundinnen und Kunden, ARPU, Churn-Rate
- Kostentreiber: COGS in % vom Umsatz, Logistikkosten pro Sendung, Personalkosten
- Aktueller Basiscase für die nächsten 12 Monate: [Zusammenfassung einfügen]

Aufgabe:
1. Schlagen Sie 8–10 unterschiedliche Finanzszenarien für die nächsten 12 Monate vor.
2. Geben Sie für jedes Szenario an:
   - Szenarioname (kurz, beschreibend)
   - Zentrale Treiberänderungen vs. Basiscase (mit Richtung und grober Größenordnung)
   - Narrative Beschreibung dessen, was im Geschäft passiert
3. Stellen Sie sicher, dass der Satz abdeckt:
   - Nachfrageschocks
   - Preisänderungen
   - Angebots- oder Kostendisruptionen
   - Strategische Entscheidungen (z. B. aggressives Marketing, Kostensenkungsprogramm)

Ergebnis: Sie erhalten einen klaren Szenariokatalog, der systematisch in Ihren Planungsmodellen implementiert werden kann, statt jedes Mal zu improvisieren.

Generierung und Dokumentation von Annahmensets automatisieren

Sobald Sie wissen, welche Szenarien Sie benötigen, besteht der nächste Engpass darin, diese in konsistente, dokumentierte Annahmensets zu übersetzen. Nutzen Sie ChatGPT als Annahmen-Engine, die strukturierte Tabellen- oder JSON-ähnliche Outputs erzeugt, die Sie in Excel, Ihr FP&A-Tool oder eine Datenbank einfügen können.

Geben Sie ChatGPT Ihre Basiscase-Annahmen und Szenariodefinitionen und bitten Sie es, angepasste Annahmen zu generieren – inklusive expliziter Begründungen, die Sie später auditieren können.

Beispiel-Prompt:
Sie unterstützen eine treiberbasierte Finanzplanung.
Basiscase-Annahmen (nächste 12 Monate):
- Mengenzuwachs: 5 % YoY
- Durchschnittlicher Verkaufspreis (ASP): +1 % YoY
- COGS: 62 % des Umsatzes
- Logistikkosten: 4 EUR pro Sendung
- Marketingaufwand: 10 % des Umsatzes

Szenariodefinition: "Plötzlicher Anstieg der Inputkosten"
- Rohstoffpreise steigen im 2. Quartal stark an und bleiben auf erhöhtem Niveau
- Das Management verzögert Preiserhöhungen, um die Nachfrage zu stützen

Aufgabe:
1. Schlagen Sie ein konsistentes Set angepasster Annahmen für dieses Szenario vor.
2. Geben Sie diese in einer strukturierten Tabelle mit folgenden Spalten aus:
   - Treiber
   - Neuer Wert
   - Zeitpunkt (ab welchem Monat/Quartal)
   - Begründung (1 Satz)
3. Stellen Sie sicher, dass die Änderungen realistisch und intern konsistent sind.

Erwartetes Ergebnis: Schnellere Erstellung gut dokumentierter Annahmensets, weniger manuelles Abtippen und eine klare Audit-Trail, warum sich jede Annahme geändert hat.

ChatGPT Modelloutputs in szenariobasierte Executive-Briefs übersetzen lassen

Nach der Berechnung von Szenarien in Ihren Modellen investiert Finance viel Zeit, um Ergebnisse in Folien und Narrative zu übersetzen. Nutzen Sie ChatGPT, um Szenariozusammenfassungen zu entwerfen, die zentrale Auswirkungen, Risiken und empfohlene Maßnahmen für das Management hervorheben – basierend auf exportierten Tabellen oder Schlüsselkennzahlen.

Exportieren Sie Ihre Szenarioergebnisse (z. B. Umsatz, EBITDA, Cash, wichtige KPIs pro Szenario) in einem sauberen Text- oder CSV-Format und geben Sie sie an ChatGPT weiter – mit klaren Anweisungen zu Zielgruppe und Tonalität.

Beispiel-Prompt:
Sie bereiten ein Executive-Briefing für die CFO vor.
Unten finden Sie eine zusammenfassende Tabelle mit zentralen Finanzergebnissen
für 4 Szenarien für GJ 2025 (Base, Demand Shock, Cost Spike, Aggressive Growth):
[Vereinfachte Tabelle oder CSV einfügen]

Aufgabe:
1. Schreiben Sie ein prägnantes Narrativ (1–2 Seiten) zum Vergleich der Szenarien.
2. Fassen Sie für jedes Szenario zusammen:
   - Headline-Story in 2–3 Sätzen
   - Auswirkung auf Umsatz, EBITDA und Cash vs. Basiscase
   - Zentrale Risiken und operative Implikationen
3. Schließen Sie mit 3–5 klaren Entscheidungspunkten, die das Leadership-Team diskutieren sollte.

Erwartetes Ergebnis: Szenariopakete, die in Stunden statt Tagen für das Leadership bereitstehen, während sich Finance darauf konzentrieren kann, die Story zu interpretieren und zu challengen, anstatt sie von Grund auf zu schreiben.

ChatGPT nutzen, um zentrale Annahmen zu Stresstests und kritisch zu hinterfragen

ChatGPT kann auch die Rolle einer „kritischen Prüfinstanz“ für Ihre Annahmen übernehmen. Statt sich nur auf interne Diskussionen zu stützen, bitten Sie es, aufzuzeigen, wo Ihre Forecast-Annahmen zu optimistisch, intern inkonsistent oder blind gegenüber externen Risiken sein könnten.

Teilen Sie Ihre Kernannahmen für die Planung und bitten Sie ChatGPT, sie aus verschiedenen Perspektiven (makroökonomisch, branchenspezifisch, operativ) zu challengen. Das ist besonders hilfreich für Stresstests und Downside-Szenarien.

Beispiel-Prompt:
Sie sind eine unabhängige Expertin / ein unabhängiger Experte für Risiko- und Szenarioplanung.
Hier sind unsere Kernannahmen für die nächsten 24 Monate:
[Zentrale Annahmen zu Volumen, Preisen, Kosten und Capex einfügen]

Aufgabe:
1. Identifizieren Sie 10 konkrete Risiken oder Verwundbarkeiten in diesen Annahmen.
2. Erläutern Sie für jede, warum sie unrealistisch oder fragil sein könnte.
3. Schlagen Sie 1–2 alternative Annahmewerte oder -bereiche vor,
   die wir in Downside-Szenarien testen sollten.
4. Schlagen Sie 3 zusätzliche Stresstestszenarien vor, die aktuell fehlen.

Erwartetes Ergebnis: Ein reichhaltigerer Satz an Stresstestfällen und ein robusteres Verständnis dafür, wo Ihr Plan am stärksten exponiert ist – ohne wochenlange manuelle What-if-Analysen.

Wiederholbare Playbooks und Prompt-Bibliotheken für die Szenarioplanung erstellen

Um über eine ad-hoc Nutzung hinauszukommen, formalisieren Sie Ihre ChatGPT-Szenarioplanungsworkflows in internen Playbooks. Halten Sie die besten Prompts für Szenariodesign, Annahmengenerierung, Zusammenfassung und Stresstest fest. Speichern Sie sie in einer gemeinsamen Wissensdatenbank und aktualisieren Sie sie nach jedem Planungszyklus.

Definieren Sie einfache Nutzungsmuster: welche Prompts in Monatsreviews, Quartalsforecasts und der Jahresplanung eingesetzt werden, wer verantwortlich ist und wie Outputs archiviert werden. So bauen Sie im Zeitverlauf einen wiederverwendbaren „KI-Assistenten“ auf, der auf Ihr Geschäftsmodell und Ihren Planungstakt zugeschnitten ist, statt jedes Mal bei Null zu beginnen.

Leichtgewichtige Integration mit Daten und Tools, um Copy-Paste-Overload zu vermeiden

Auch wenn eine vollständige Systemintegration später kommen kann, können Sie die Reibung bereits jetzt reduzieren, indem Sie einen Standard definieren, wie Daten aus Ihren Systemen exportiert und in ChatGPT (oder einen internen ChatGPT-basierten Assistenten) eingespeist werden. Vereinbaren Sie beispielsweise, dass alle Szenario-Ergebnistabellen dieselbe Spaltenstruktur und Namenskonventionen verwenden, sodass Prompts sich zuverlässig darauf beziehen können.

Arbeiten Sie mit IT und dem Owner Ihrer FP&A-Plattform an einfachen Automatisierungen: etwa der Generierung von CSV-Exports für alle Szenarien oder dem Aufruf von ChatGPT per API aus einem schlanken internen Tool. Hier kann Reruptions Erfahrung im KI-Engineering und mit PoCs helfen, den Schritt von manuellem Copy-Paste hin zu einer pragmatischen, sicheren Integration zu gehen – ohne mehrjähriges IT-Großprojekt.

Über alle diese Praktiken hinweg beobachten Finanzteams typischerweise Ergebnisse wie: 30–50 % weniger Zeit zur Erstellung von Szenariopaketen, 2–3-mal so viele Szenarien pro Entscheidung und schnellere Abstimmung zwischen Finance und Business-Stakeholdern. Das sind realistische, messbare Verbesserungen, die sich mit jedem Planungszyklus verstärken.

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Häufig gestellte Fragen

ChatGPT verbessert die finanzielle Szenarioplanung, indem es die Arbeit um Ihre bestehenden Modelle herum beschleunigt – nicht, indem es diese ersetzt. Es hilft Ihnen dabei:

  • reichhaltigere Szenariorahmen mit vielfältigeren und realistischeren Fällen zu entwerfen.
  • konsistente Annahmensets für jedes Szenario zu generieren und zu dokumentieren.
  • Annahmen aus unterschiedlichen Risiko-Perspektiven zu challengen und zu Stresstests zu unterziehen.
  • komplexe Outputs in klare Narrative für das Management zu übersetzen.

Damit können Sie mehr Szenarien in kürzerer Zeit mit besserer Dokumentation und klarerer Kommunikation durchspielen – ohne Ihren gesamten Planungs-Stack von Grund auf neu zu bauen.

Sie brauchen zu Beginn kein Data-Science-Team. Für eine erste Welle benötigen Sie vor allem:

  • einige Teammitglieder im Finanzbereich, die sich mit strukturierter Denkweise und Experimentieren wohlfühlen.
  • Zugang zu ChatGPT (idealerweise über einen Business- oder Enterprise-Plan für Governance und Sicherheit).
  • klare Verantwortlichkeit für Ihre Kernplanungsmodelle und Annahmen.

Darauf aufbauend können Sie Prompt-Vorlagen, einfache Playbooks und kurze Trainings einführen, damit Analystinnen, Analysten und Controller lernen, ChatGPT effektiv zu nutzen. Mit zunehmender Reife der Nutzung hilft die Einbindung von IT oder eines KI-Engineering-Partners wie Reruption dabei, von manuellen Workflows zu leichten Integrationen und mehr Automatisierung überzugehen.

Wenn Sie sich auf einen spezifischen Use Case konzentrieren, können Sie in der Regel innerhalb von ein bis zwei Planungszyklen spürbare Verbesserungen sehen. In der Praxis bedeutet das:

  • Innerhalb von 2–4 Wochen: Piloten, in denen ChatGPT die Szenariodefinition und das Narrative Drafting für eine einzelne Planungsfrage unterstützt.
  • Innerhalb von 2–3 Monaten: ein wiederverwendbares Szenarioplanungs-Playbook für Monatsforecasts und Quartalsreviews mit messbaren Zeiteinsparungen.
  • Innerhalb von 6–12 Monaten: tiefere Verankerung in Ihrem Planungstakt, inklusive standardisierter Prompts, Annahmenbibliotheken und teilweiser Automatisierung von Exports und Reporting.

Der Zeitplan hängt weniger von der Technologie ab, sondern stärker von Scope-Klarheit, Buy-in der Stakeholder und der Geschwindigkeit, mit der Ihr Finanzteam neue Workflows übernimmt.

Der ROI von ChatGPT in der Finanzplanung ergibt sich sowohl aus Effizienzgewinnen als auch aus besseren Entscheidungen:

  • Effizienz: 30–50 % weniger Zeit für Aufbau und Dokumentation von Szenarien; schnellere Erstellung von Board-fähigen Unterlagen; weniger manuelle Fehler durch Copy-Paste.
  • Entscheidungsqualität: 2–3-mal so viele Szenarien pro Entscheidung, besseres Verständnis von Downside-Risiken und schnellere Bewertung strategischer Optionen (Preise, Capex, Kostmaßnahmen).

Auf der Kostenseite ist ChatGPT im Vergleich zu Finance-Headcount oder neuen Enterprise-Systemen relativ günstig. Die Hauptinvestitionen liegen in Workflows, Enablement und leichter Integration – Bereiche, in denen ein gezielter PoC und ein schrittweiser Rollout das Risiko niedrig halten und gleichzeitig einen belastbaren Business Case aufbauen.

Reruption arbeitet als Co-Preneur in Ihrer Organisation: Wir arbeiten eingebettet mit Ihren Finanz- und IT-Teams, um eine funktionierende Lösung zu konzipieren und umzusetzen – nicht nur Folien. Unser KI-PoC-Angebot (9.900 €) ist ein praxisnaher Einstieg, um zu beweisen, dass ChatGPT Ihre Szenarioplanung in Ihrer realen Umgebung verbessern kann.

In einem PoC unterstützen wir Sie typischerweise dabei:

  • einen fokussierten Use Case für Szenarioplanung mit klaren Kennzahlen zu definieren (z. B. Zeitersparnis, Anzahl Szenarien, Entscheidungsgeschwindigkeit).
  • Prompt-Bibliotheken, Workflows und ein schlankes technisches Setup rund um Ihre bestehenden Modelle zu entwerfen und zu implementieren.
  • Performance, Robustheit und Kosten pro Run zu evaluieren und eine konkrete Roadmap für das Skalieren zu erstellen.

Über den PoC hinaus stellen unsere Säulen AI Engineering und Enablement sicher, dass Ihr Team die Lösung betreiben und weiterentwickeln kann – im Einklang mit unserer Mission, Ihnen zu helfen, Ihre Planungsprozesse zu „rerupten“, bevor der Markt Sie dazu zwingt.

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