Schwache Szenarioplanung im Finanzwesen mit Gemini-gestützten Modellen beheben
Die meisten Finanzteams wissen, dass sie mehr als nur ein Basis-, Best- und Worst-Case-Szenario modellieren sollten – aber der Aufbau von Szenarien ist langsam, manuell und schnell veraltet. Diese Seite zeigt, wie Sie Gemini mit Ihren bestehenden Sheets-, Docs- und BI-Stacks nutzen, um eine dynamische, KI-gestützte Szenarioplanung zu erstellen, die schneller aufzubauen, leichter zu aktualisieren und robust genug für echte Schocks ist. Sie lernen den strategischen Ansatz, konkrete Workflows und Best Practices kennen, um KI-gestützte Szenarioplanung in Ihrer Finanzfunktion Realität werden zu lassen.
Inhalt
Die Herausforderung: Schwache Szenarioplanung
Die meisten Finanzteams sollen strategische Partner sein, doch ihre Szenarioplanung stützt sich weiterhin auf statische Tabellen und eine Handvoll vereinfachter Fälle. Der Aufbau jedes Szenarios bedeutet, Modelle zu kopieren, Annahmen per Hand zu ändern und fehlerhafte Formeln abzugleichen. In der Folge kann sich Finance nur leisten, wenige Varianten zu simulieren, und ist gezwungen, komplexe Treiber wie Nachfrageschwankungen, Preisänderungen oder Lieferstörungen stark zu vereinfachen.
Traditionelle Ansätze tun sich schwer, weil sie für jährliche Budgetierung entworfen wurden – nicht für dynamische, treiberbasierte Planung. Jedes neue Szenario erfordert Tage manueller Arbeit über mehrere Dateien und Versionen hinweg. Wichtige Annahmen existieren in E-Mail-Threads oder PowerPoint-Präsentationen, anstatt im Modell codiert zu sein. Die Anbindung externer Daten (Marktindikatoren, FX, Zinssätze, Rohstoffpreise) ist mühsam, sodass die meisten Teams sie ignorieren. Wenn ein neues Szenario fertiggestellt ist, haben sich die zugrunde liegenden Daten häufig bereits verändert.
Die geschäftlichen Auswirkungen dieser schwachen Szenarioplanung sind erheblich. Unternehmen reagieren langsam auf Schocks bei Nachfrage, Preisen oder Angebot, weil Finance Optionen nicht schnell genug quantifizieren kann. Strategische Entscheidungen wie der Eintritt in einen neuen Markt, Preisanpassungen oder eine Änderung des Go-to-Market-Modells werden eher auf Basis von Intuition als auf solider Mehrszenarien-Analyse diskutiert. Das führt zu falsch allokiertem Kapital, verpassten Chancen, Über- oder Unterbesetzung und einem dauerhaften Wettbewerbsnachteil gegenüber Organisationen, die Entscheidungen in Tagen statt Monaten simulieren können.
Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Moderne KI für Finanzplanung kann aus Ihren historischen Daten, Treibern und operativen Live-Daten lernen, um Szenarien in Minuten zu generieren und zu aktualisieren. Bei Reruption haben wir Organisationen wiederholt dabei geholfen, von statischen Tabellen zu KI-first-Modellen zu wechseln, die echte Entscheidungsgeschwindigkeit unterstützen. Im weiteren Verlauf dieses Leitfadens sehen Sie, wie Sie Gemini zusammen mit Sheets, Docs und BI-Tools nutzen, um skalierbare, vertrauenswürdige Szenarioplanung aufzubauen – ohne Ihren bestehenden Finance-Stack über Bord zu werfen.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Basierend auf Reruption's Arbeit beim Aufbau von KI-first-Finanzworkflows sehen wir Gemini eher als praxisnahen Beschleuniger denn als magische Blackbox. Richtig eingesetzt verwandelt Gemini für Szenarioplanung Ihre bestehenden Sheets-Modelle und BI-Dashboards in dynamische Werkzeuge: Es versteht Ihre Umsatz- und Kostentreiber, schlägt Szenariostrukturen vor, generiert Sensitivitätstabellen und erklärt Auswirkungen in klarer Alltagssprache. Entscheidend ist, Gemini als Co-Pilot zu betrachten, der in Ihre Finanzprozesse eingebettet ist – nicht als Spielerei, die getrennt danebensteht.
Verankern Sie Gemini in einem treiberbasierten Planungsrahmen
KI kann ein grundsätzlich unklar aufgebautes Planungsmodell nicht reparieren. Bevor Sie sich auf Gemini für Finanzplanung stützen, stellen Sie sicher, dass Ihre Umsatz- und Kostenstrukturen als klare, treiberbasierte Formeln in Sheets oder Ihrem Planungstool abgebildet sind. Definieren Sie explizite Verknüpfungen zwischen Volumen, Preis, Mix, Kanal, Headcount und Kapazität. Gemini ist extrem effektiv darin, Permutationen über diese Treiber hinweg zu erkunden – aber nur, wenn sie sichtbar und strukturiert sind.
Strategisch bedeutet das, den Schritt zu KI als Chance zu nutzen, Ihr Modell aufzuräumen, statt Chaos zu automatisieren. Beginnen Sie damit, 10–15 zentrale Geschäftstreiber zu identifizieren und zu standardisieren, wie sie dargestellt werden (Namenskonventionen, Einheiten, Zeitbuckets). Sobald diese konsistent sind, kann Gemini Ihnen helfen, stimmige Szenariosets wie „Nachfrageschock + FX-Schwankung + Lieferantenausfall“ zu generieren, statt zufälliger Kombinationen von Zelländerungen.
Nutzen Sie Gemini, um den Szenarioraum zu erweitern, nicht um die Strategie zu entscheiden
Ein verbreitetes Missverständnis ist, dass KI entscheiden soll, welches Szenario am wahrscheinlichsten ist oder welche Strategie zu wählen ist. In der Praxis ist Gemini im Finanzbereich am stärksten darin, Ihr Blickfeld zu erweitern: Es kann schnell Dutzende intern konsistenter Szenarien erstellen, Annahmen Stresstests unterziehen und nicht offensichtliche Kombinationen sichtbar machen. Menschliche Führung trifft weiterhin die Entscheidung, welche Risiken eingegangen und welche Maßnahmen ergriffen werden.
Rahmen Sie Gemini als Generator und Erklärer. Sie können es beispielsweise bitten, Szenariosets für „schwere, aber plausible“ Nachfrageschocks vorzuschlagen oder abzubilden, wie sich eine Preisänderung von 2 % durch Deckungsbeitrag und Cashflow fortpflanzt. So bleibt die Verantwortlichkeit klar: Finance und Management tragen die Entscheidungsverantwortung; Gemini hilft ihnen lediglich, das Gesamtbild schneller und vollständiger zu sehen.
Bereiten Sie Ihr Team auf einen iterativen, dialogorientierten Planungszyklus vor
Schwache Szenarioplanung ist oft kulturell bedingt, nicht nur technisch. Teams sind an ein großes Jahresbudget und gelegentliche Reforecasts gewöhnt. Mit KI-gestützter Szenariomodellierung wird Planung zu einem laufenden Gespräch: Sie stellen Fragen, Gemini erzeugt Sichten und Sie verfeinern Annahmen in kürzeren Zyklen. Das erfordert einen Mindsetwechsel von „wir müssen einmal exakt richtig liegen“ zu „wir müssen grob richtig liegen und häufig aktualisieren“.
Investieren Sie in grundlegende KI-Kompetenz für Ihr Finanzteam, damit es Modelle hinterfragen, Ergebnisse challengen und iterieren kann. Ermutigen Sie Analysten und Business Partner, Gemini als Gegenüber zu behandeln: Sie sollten es bitten, Treiber zu erklären, Szenarien abzugleichen und aufzuzeigen, wo die Datengrundlage dünn ist. Mit der Zeit wird diese dialogorientierte Art der Planung zur Normalität und reduziert den Aufwand, Szenarien aktuell zu halten, erheblich.
Definieren Sie Leitplanken und Governance, bevor Sie skalieren
Die Einführung von Gemini in die Finanzplanung bringt auch neue Risiken mit sich: unangemessene Annahmen, Datenschutzprobleme oder Fehlinterpretationen KI-generierter Kommentare. Um dies zu mindern, definieren Sie früh klare Leitplanken. Legen Sie fest, auf welche Daten Gemini zugreifen darf (z. B. anonymisierte Transaktionsdaten vs. vollständige FiBu), wer Szenariovorlagen erstellen oder ändern darf und wie KI-Ausgaben geprüft werden, bevor sie in Managementpräsentationen einfließen.
Strategisch sollten Sie einen schlanken Governance-Loop einrichten: Finance, IT und Risiko/Compliance sollten gemeinsam prüfen, wie Gemini genutzt wird, welche Prompts standardisiert sind und wie Ergebnisse archiviert werden. So vermeiden Sie die beiden Extreme unkontrollierter Experimente und überzogener Restriktionen, die die Nutzung ausbremsen.
Starten Sie mit einem fokussierten Piloten, der an eine reale Entscheidung gekoppelt ist
Viele KI-Initiativen scheitern, weil sie von konkreten Geschäftsentscheidungen entkoppelt sind. Für KI-gestützte Szenarioplanung mit Gemini sollten Sie eine spezifische anstehende Entscheidung auswählen – zum Beispiel eine Preisüberprüfung, Kapazitätserweiterung oder eine größere Lieferantenverhandlung. Nutzen Sie diese als Anker für Ihren ersten KI-gestützten Szenariozyklus.
Definieren Sie im Voraus, wie „besser“ aussieht: schnellere Szenarioerstellung, mehr berücksichtigte Szenarien, klarere Managementkommunikation oder verbesserte Risikoabdeckung. Führen Sie einige Planungszyklen durch, in denen Gemini denselben wiederkehrenden Prozess unterstützt. So entsteht eine interne Erfolgsgeschichte, dass KI kein Laborexperiment ist, sondern ein Hebel für konkrete finanzielle Entscheidungen.
Mit einem klaren Treibermodell, starker Governance und einer konkreten Zielentscheidung verwandelt Gemini schwache Szenarioplanung in eine schnelle, iterative Fähigkeit, die Finance souverän betreiben kann. Bei Reruption arbeiten wir hands-on mit Finanz- und IT-Teams, um Gemini in bestehende Sheets- und BI-Workflows einzubetten, Treibermodelle aufzuräumen und die ersten KI-gestützten Planungszyklen gemeinsam aufzubauen. Wenn Sie sehen möchten, wie das für Ihre Organisation aussehen könnte, validieren wir in einem fokussierten PoC einen konkreten Use Case und helfen Ihnen anschließend, erfolgreiche Ansätze zu skalieren.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Energie bis E‑Commerce: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Verbinden Sie Gemini mit einem sauberen, strukturierten Szenario-Sheet
Bevor Sie KI einbeziehen, konsolidieren Sie Ihre wichtigsten Planungsannahmen in einem strukturierten Google Sheet. Trennen Sie Eingabetreiber (Volumina, Preise, FX, Headcount) von berechneten Outputs (Umsatz, Marge, Cashflow). Verwenden Sie konsistente Namen für Treiberzellen oder -bereiche (z. B. "volume_base_case", "price_sensitivity_range"), damit Gemini sauber darauf verweisen kann.
Sobald das Sheet bereit ist, nutzen Sie Gemini in Sheets, um zu beschreiben, was jeder Treiber bedeutet und wie Szenarien aufgebaut werden sollen. Fügen Sie zum Beispiel eine Notiz in einem separaten Tab namens "Scenario_Instructions" hinzu und lassen Sie Gemini diese als Kontext für weitere Aktionen lesen.
Beispiel-Gemini-Prompt in Sheets:
Sie unterstützen bei der finanziellen Szenarioplanung.
Das aktuelle Sheet enthält:
- Eingabetreiber im Tab 'Drivers'
- Das Basis-GuV-Modell in 'Base_Model'
Aufgaben:
1) Erstellen Sie einen neuen Tab 'Scenario_Assumptions', in dem
Szenarionamen in Zeilen und Treibernamen in Spalten aufgeführt sind.
2) Schlagen Sie 6 stimmige Szenarien vor, die Folgendes abdecken:
- Nachfrage: -20 %, -10 %, Basis, +10 %, +20 %
- Preisänderungen nach Produktgruppe
- FX-Bewegungen für EUR/USD und EUR/GBP
3) Füllen Sie die Tabelle mit vorgeschlagenen prozentualen Deltas
gegenüber dem Basisfall für jeden Treiber.
Stellen Sie sicher, dass die Szenarien intern konsistent und
betriebswirtschaftlich plausibel sind.Mit diesem Ansatz übernimmt Gemini die schwere Arbeit der Szenariostrukturierung, während Finance die volle Kontrolle über die zugrunde liegenden Formeln und Logik behält.
Nutzen Sie Gemini zur Erstellung von Sensitivitätstabellen und Tornado-Diagrammen
Manuelle Sensitivitätsanalysen enden meist bei 1–2 Variablen. Mit Gemini in Sheets können Sie automatisch multivariable Sensitivitätstabellen generieren und die Daten für Visualisierungen wie Tornado-Diagramme in Ihrem BI-Tool vorbereiten.
Bereiten Sie einen eigenen Tab vor (z. B. "Sensitivity_Setup"), in dem Sie Schlüsseltreiber und ihre Testbereiche auflisten. Weisen Sie Gemini dann an, eine Output-Tabelle zu erstellen, die die Auswirkung auf EBIT, Cashflow oder einen anderen KPI berechnet.
Beispiel-Gemini-Prompt in Sheets:
Erstellen Sie eine Sensitivitätsanalyse in einem neuen Tab
namens 'Sensitivity_Output'.
Verwenden Sie die folgenden Treiber und Bereiche aus 'Sensitivity_Setup':
- Delta Stückvolumen: -20 % bis +20 % in 5 %-Schritten
- Durchschnittlicher Verkaufspreis: -5 % bis +5 % in 1 %-Schritten
- FX EUR/USD: -10 % bis +10 % in 2 %-Schritten
Berechnen Sie für jede Kombination:
- Umsatz
- Bruttomarge
- EBIT
Verknüpfen Sie alle Berechnungen mit den Formeln in 'Base_Model'.
Härten Sie keine Zahlen ein. Bereiten Sie den Output so vor, dass er
leicht als Datenquelle für ein Tornado-Diagramm verwendet werden kann
(eine Zeile pro Szenario, eine Spalte pro KPI).Sobald Gemini diese Tabelle erstellt hat, verbinden Sie sie mit Looker Studio, Power BI oder Ihrem bevorzugten BI-Tool, um sichtbar zu machen, welche Treiber am meisten zählen.
Automatisieren Sie narrative Szenariozusammenfassungen für das Management
Führungskräfte tun sich oft schwer, Rohdaten in Tabellenform zu verarbeiten. Nutzen Sie Gemini in Docs, um Szenarioergebnisse automatisch in kurze, vergleichbare Narrative zu übersetzen, die Auswirkungen auf Umsatz, Marge und Cash hervorheben. Das spart nicht nur Zeit, sondern stellt auch eine konsistente Botschaft über die Zyklen hinweg sicher.
Exportieren oder verlinken Sie zentrale Szenarioergebnisse aus Sheets in einen Summary-Tab und kopieren Sie diese anschließend in ein Doc, das Gemini lesen kann. Bitten Sie Gemini, managementtaugliche Erläuterungen zu verfassen.
Beispiel-Gemini-Prompt in Docs:
Sie sind Finance Business Partner und bereiten ein Vorstand-briefing vor.
Unten steht eine Tabelle mit 5 Szenarien (Basis, Nachfrageschock,
Preiserhöhung, Lieferstörung, FX-Schock) und den folgenden
Kennzahlen pro Szenario: Umsatz, Bruttomarge %, EBIT,
Operativer Cashflow.
Schreiben Sie eine prägnante Beschreibung (max. 150 Wörter pro Szenario), die:
- Die wichtigsten Treiberunterschiede gegenüber dem Basisfall erklärt
- Die Auswirkungen auf EBIT und Cash hervorhebt
- Operative Implikationen (Kapazität, Headcount, Working Capital)
kennzeichnet
Verwenden Sie klare, nicht-technische Sprache und vermeiden Sie
Überkonfidenz. Weisen Sie darauf hin, wo Annahmen besonders
unsicher sind.So wird Gemini zu einer Narrativmaschine, die Finance von der Entwurfsarbeit entlastet und den Fokus auf die inhaltliche Validierung legt.
Führen Sie What-if-Simulationen über natürlichsprachliche Q&A aus
Statt jedes What-if-Szenario manuell aufzubauen, nutzen Sie Gemini als dialogorientierte Schnittstelle auf Ihrem Modell. In Sheets können Sie Gemini bitten, vorübergehend neue Annahmen anzuwenden, die Auswirkungen zu berechnen und das Szenario dann entweder zu speichern oder zu verwerfen. Das ist besonders nützlich in Live-Meetings mit Business Stakeholdern.
Halten Sie einen eigenen „Sandbox“-Tab vor, in dem Gemini Annahmen gefahrlos ändern kann, ohne das kanonische Modell zu berühren. Verwenden Sie Prompts, die sowohl die Änderung als auch die gewünschten Outputs klar beschreiben.
Beispiel-Gemini-Prompt in Sheets:
Nehmen wir an, wir sind in einem Meeting mit Sales und diskutieren
eine mögliche 10%ige Listenpreiserhöhung für Produktlinie A ab Q3.
Aufgaben:
1) Kopieren Sie im Tab 'Sandbox' die aktuellen Basisannahmen.
2) Wenden Sie eine +10 %-Preiserhöhung für Produktlinie A nur in
Q3 und Q4 an.
3) Berechnen Sie Umsatz, Bruttomarge und EBIT für das GJ neu.
4) Fassen Sie die inkrementelle Auswirkung gegenüber dem Basisfall
in einer kleinen Tabelle zusammen (Umsatzdelta, Bruttomargendelta
in %, EBIT-Delta).
Ändern Sie keine anderen Treiber.Mit diesem Setup gewinnt Finance die Agilität, „Was passiert, wenn…?“-Fragen in Minuten zu beantworten, ohne Kernmodelle zu beschädigen.
Binden Sie externe Daten ein, um realistischere Szenarien zu erstellen
Schwache Szenarien ignorieren oft die Marktrealität. Nutzen Sie Gemini mit externen Datenquellen (CSV-Exporte, APIs in Sheets oder Data-Warehouse-Verbindungen für BI), um FX-Kurse, Rohstoffpreise, Zinskurven oder Makroindikatoren in Ihre Planung einzubeziehen. Gemini kann dann Szenarien erstellen, die diese externen Treiber explizit referenzieren.
Sie können beispielsweise historische FX-Daten in ein Sheet laden und Gemini plausible FX-Verläufe und deren Auswirkungen auf Umsatz und Kosten vorschlagen lassen.
Beispiel-Gemini-Prompt in Sheets:
Wir haben 5 Jahre monatliche EUR/USD-FX-Daten im Tab 'FX_History'.
1) Analysieren Sie die Volatilität und identifizieren Sie typische
Jahresspannen.
2) Schlagen Sie drei 12-monatige FX-Szenarien (Stabil, Moderate
Schwankung, Hohe Volatilität) mit monatlichen Kursen in einem
neuen Tab 'FX_Scenarios' vor.
3) Verknüpfen Sie diese Szenarien mit den Umsatz- und Kosten-
berechnungen in 'Base_Model' und berechnen Sie die Auswirkung
auf EBIT für jedes Szenario.
Dokumentieren Sie Ihre Logik in einer kurzen Erläuterungsnotiz
in 'FX_Scenarios'.Durch die Einbettung externer Faktoren werden Ihre von Gemini generierten Szenarien robuster und leichter vor Stakeholdern zu vertreten.
Richten Sie KPIs und Logs ein, um Szenarioqualität und Nutzung zu verfolgen
Um KI-gestützte Szenarioplanung nachhaltig zu verankern, sollten Sie sie als Produkt und nicht als einmaliges Projekt behandeln. Verfolgen Sie Kennzahlen wie die Anzahl generierter Szenarien pro Planungszyklus, die Durchlaufzeit von der Anfrage bis zur Lieferung und wie häufig Szenarioerkenntnisse in tatsächlichen Entscheidungen genutzt werden (z. B. Referenzen in Lenkungsausschussprotokollen).
Führen Sie ein einfaches Log (in Sheets oder einer schlanken Datenbank), in dem jede Szenariogruppe mit ihrem Zweck, den wichtigsten Annahmen, Geminis Beitrag (z. B. „Annahmengenerierung“, „Sensitivitätsaufbau“, „Narrativerstellung“) und dem Endergebnis gekennzeichnet ist. Im Zeitverlauf erhalten Sie so Evidenz, wo Gemini den größten Mehrwert stiftet und wo Sie zusätzliche Kontrollen benötigen.
Die erwarteten Ergebnisse bei Umsetzung dieser Best Practices sind realistisch und messbar: 30–50 % weniger manuelle Zeit für den Szenarioaufbau, eine 2–3-fache Steigerung der Anzahl berücksichtigter Szenarien pro wichtiger Entscheidung und deutlich schnellere Durchlaufzeiten für What-if-Anfragen aus dem Business. Noch wichtiger: Finance gewinnt einen wiederholbaren, erklärbaren, KI-gestützten Prozess anstelle ad-hoc betriebener Tabellenheldentaten.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini stärkt die Szenarioplanung im Finanzwesen, indem es die schwere, manuelle Arbeit automatisiert, die Ihr Team heute ausbremst. Es kann:
- Strukturierte Szenarioannahmetabellen auf Basis Ihres bestehenden Treibermodells in Sheets generieren
- Multivariable Sensitivitätsanalysen aufbauen und sie mit Ihrer Kern-GuV- und Cashflow-Logik verknüpfen
- Ad-hoc-What-if-Simulationen über natürlichsprachliche Prompts ausführen, ohne Arbeitsmappen zu duplizieren
- Auf Basis der numerischen Ergebnisse klare narrative Managementzusammenfassungen erzeugen
Statt Tage mit dem Kopieren von Tabellen und dem Anpassen von Zellen zu verbringen, konzentriert sich Ihr Team darauf, Annahmen zu validieren, Ergebnisse zu interpretieren und das Business zu beraten.
Sie benötigen kein komplettes Data-Science-Team, um mit Gemini für Finanzplanung und Forecasting zu starten. Die entscheidenden Bausteine sind:
- Ein Finanzteam, das mit Google Sheets und grundlegender treiberbasierter Modellierung vertraut ist
- Zugang zu Gemini in Ihrer Google Workspace-Umgebung und Klarheit darüber, welche Finanzdaten genutzt werden dürfen
- Leichtgewichtiges IT-Support, um Berechtigungen zu verwalten und bei Bedarf Sheets mit Ihrem Data Warehouse oder der BI-Schicht zu verbinden
Reruption arbeitet typischerweise mit einer kleinen, funktionsübergreifenden Gruppe (Finance Lead, ein bis zwei Analysten, IT-Kontakt), um die ersten Gemini-gestützten Planungsworkflows aufzusetzen. Anschließend dokumentieren wir Prompts, Templates und Governance, damit Ihr Team den Prozess eigenständig betreiben kann.
In den meisten Organisationen können Sie spürbare Vorteile von KI-gestützter Szenarioplanung mit Gemini innerhalb von ein bis zwei Planungszyklen sehen. Ein fokussierter Pilot rund um eine spezifische Entscheidung (z. B. Budget für das nächste Jahr, eine Preisänderung oder einen Kapazitätsplan) lässt sich in 4–8 Wochen konzipieren und umsetzen.
In den ersten Wochen resultieren die meisten Vorteile aus schnellerem Szenarioaufbau und automatisierten narrativen Zusammenfassungen. In späteren Zyklen – sobald sich Ihr Treibermodell und Ihre Prompts weiterentwickeln – werden Sie eine verbesserte Szenarioabdeckung (mehr berücksichtigte Szenarien) und kürzere Durchlaufzeiten für What-if-Analysen feststellen. Die vollständige Institutionalisierung, bei der Gemini ein fester Bestandteil Ihres Planungs-Playbooks ist, dauert typischerweise ein bis drei Quartale – abhängig von Unternehmensgröße und Veränderungsbereitschaft.
Die direkten Toolkosten von Gemini in Google Workspace sind in der Regel gering im Vergleich zum Wert der Zeit im Finanzbereich und zu besseren Entscheidungen. Die Hauptinvestition liegt in der Konfiguration Ihrer Modelle, Prompts und Workflows. Nach unserer Erfahrung gewinnen Finanzteams häufig 30–50 % der zuvor für manuellen Szenarioaufbau und wiederkehrendes Reporting aufgewendeten Zeit zurück.
Der ROI zeigt sich in drei Bereichen: reduzierter manueller Aufwand (weniger späte Abende mit Modell-Rebuilds), höhere Entscheidungsqualität (mehr und bessere Szenarien werden berücksichtigt) und schnellere Reaktion auf Schocks (Fähigkeit, Optionen innerhalb von Tagen statt Wochen zu quantifizieren). Wir empfehlen, zu Beginn einfache KPIs zu definieren – etwa eingesparte Stunden pro Zyklus und Anzahl bewerteter alternativer Strategien –, um die Wirkung von Gemini objektiv zu messen.
Reruption unterstützt Organisationen end-to-end – von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900€) validieren wir zunächst, dass Ihr konkreter Use Case für Gemini in der Szenarioplanung technisch machbar ist und Mehrwert stiftet. Dazu gehören die Use-Case-Abgrenzung, die Auswahl der passenden Architektur, der Aufbau eines lauffähigen Prototyps in Ihrer Umgebung und die Messung der Performance.
Über den PoC hinaus setzen wir unseren Co-Preneur-Ansatz um: Wir arbeiten mit Ihren Finanz- und IT-Teams wie Mitgründer – nicht wie externe Beobachter. Wir helfen beim Bereinigen der Treibermodelle, beim Design von Prompts und Templates, bei der Konfiguration des Datenzugriffs und dabei, die ersten KI-gestützten Planungszyklen gemeinsam durchzuführen, bis etwas Reales live geht. Unser Fokus ist es, Ihnen eine robuste, KI-first-Szenarioplanungsfähigkeit zu hinterlassen, die Ihr eigenes Team betreiben und weiterentwickeln kann.
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Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
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