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 Bankwesen bis E‑Commerce: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.

Upstart

Bankwesen

Traditionelle Kreditbewertung stützt sich stark auf FICO-Scores, die nur einen engen Faktorensatz wie Zahlungsverhalten und Kreditnutzung bewerten und dadurch häufig kreditwürdige Antragsteller mit dünnen Kreditakten, nicht-traditioneller Beschäftigung oder Bildungswegen, die Rückzahlungsfähigkeit signalisieren, ablehnen. Das führt dazu, dass bis zu 50 % der potenziellen Antragsteller trotz geringem Ausfallrisiko abgelehnt werden, was die Fähigkeit der Kreditgeber einschränkt, Portfolios sicher zu erweitern. Fintech-Kreditgeber und Banken standen vor der Doppelaufgabe, regulatorische Anforderungen gemäß Fair-Lending-Gesetzen einzuhalten und gleichzeitig zu wachsen. Legacy-Modelle hatten Schwierigkeiten mit ungenauer Risikovorhersage in Zeiten wirtschaftlicher Veränderungen, was zu höheren Ausfällen oder zu konservativer Kreditvergabe führte und Chancen in unterversorgten Märkten verpasste. Upstart erkannte, dass die Einbeziehung von alternativen Daten die Vergabe an Millionen zuvor ausgeschlossener Personen ermöglichen könnte.

Lösung

Upstart entwickelte eine KI-gestützte Kreditplattform, die Modelle des maschinellen Lernens einsetzt, um über 1.600 Variablen zu analysieren — darunter Bildungsabschluss, Berufsverlauf und Banktransaktionsdaten, weit über FICOs 20–30 Eingaben hinaus. Ihre Gradient-Boosting-Algorithmen sagen die Ausfallwahrscheinlichkeit mit höherer Präzision voraus und ermöglichen so sicherere Bewilligungen. Die Plattform integriert sich über API mit Partnerbanken und Kreditgenossenschaften und liefert Echtzeitentscheide sowie für die meisten Kredite vollautomatisierte Zeichnung. Dieser Wechsel von regelbasiertem zu datengetriebenem Scoring sichert Fairness durch erklärbare KI-Techniken wie Merkmalswichtungs-Analysen. Die Implementierung umfasste das Training von Modellen an Milliarden von Rückzahlungsereignissen und kontinuierliches Nachtrainieren zur Anpassung an neue Datenmuster.

Ergebnisse

  • 44% mehr genehmigte Kredite im Vergleich zu traditionellen Modellen
  • 36% niedrigere durchschnittliche Zinssätze für Kreditnehmer
  • 80% der Kredite vollständig automatisiert
  • 73% weniger Verluste bei gleichen Genehmigungsraten
  • Bis 2024 von 500+ Banken und Kreditgenossenschaften übernommen
  • 157% Anstieg der Genehmigungen auf gleichem Risikoniveau
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Mayo Clinic

Gesundheitswesen

Als führendes akademisches medizinisches Zentrum verwaltet die Mayo Clinic jährlich Millionen von Patientenakten, doch die früherkennung von Herzinsuffizienz bleibt schwierig. Traditionelle Echokardiographie erkennt niedrige linksventrikuläre Ejektionsfraktionen (LVEF <50%) meist erst bei Symptomen und übersieht asymptomatische Fälle, die bis zu 50 % des Herzinsuffizienzrisikos ausmachen können. Kliniker kämpfen mit umfangreichen unstrukturierten Daten, was die Gewinnung patientenspezifischer Erkenntnisse verlangsamt und Entscheidungen in der kardiologischen Spitzenmedizin verzögert. Zudem verschärfen Personalengpässe und steigende Kosten die Lage; kardiovaskuläre Erkrankungen verursachen weltweit 17,9 Mio. Todesfälle pro Jahr. Manuelle EKG-Interpretation übersieht subtile Muster, die auf niedrige LVEF hinweisen, und das Durchsuchen elektronischer Gesundheitsakten (EHRs) dauert Stunden, was die personalisierte Medizin behindert. Mayo benötigte skalierbare KI, um reaktive Versorgung in proaktive Vorhersage zu verwandeln.

Lösung

Die Mayo Clinic setzte einen Deep-Learning-EKG-Algorithmus ein, der auf über 1 Million EKGs trainiert wurde und niedrige LVEF aus routinemäßigen 10-Sekunden-Ableitungen mit hoher Genauigkeit identifiziert. Dieses ML-Modell extrahiert Merkmale, die für Menschen nicht sichtbar sind, und wurde intern sowie extern validiert. Parallel dazu beschleunigt ein generatives KI-Suchtool in Partnerschaft mit Google Cloud EHR-Abfragen. Eingeführt 2023, nutzt es Large Language Models (LLMs) für natürliche Sprachsuche und liefert klinische Erkenntnisse sofort. Integriert in die Mayo Clinic Platform, unterstützt es über 200 KI-Initiativen. Diese Lösungen überwinden Datensilos durch föderiertes Lernen und eine sichere Cloud-Infrastruktur.

Ergebnisse

  • EKG-KI AUC: 0,93 (intern), 0,92 (externe Validierung)
  • Sensitivität bei Niedriger EF: 82 % bei 90 % Spezifität
  • Erkannte asymptomatische niedrige EF: 1,5 % Prävalenz in der gescreenten Population
  • GenAI-Suche Geschwindigkeit: 40 % Reduktion der Abfragezeit für Kliniker
  • Modell trainiert auf: 1,1 Mio. EKGs von 44.000 Patienten
  • Einsatzreichweite: Seit 2021 in kardiologischen Workflows der Mayo integriert
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Goldman Sachs

Investmentbanking

Im schnelllebigen Bereich des Investmentbanking sehen sich Goldman Sachs-Mitarbeiter mit überwältigenden Mengen an wiederkehrenden Aufgaben konfrontiert. Tägliche Routinen wie das Bearbeiten hunderter E-Mails, das Schreiben und Debuggen komplexer Finanzcodes sowie das Durcharbeiten langer Dokumente auf der Suche nach Erkenntnissen beanspruchen bis zu 40 % der Arbeitszeit und lenken von wertschöpfenden Tätigkeiten wie Kundenberatung und Deal-Abwicklung ab. Regulatorische Beschränkungen verschärfen diese Probleme, da sensible Finanzdaten höchste Sicherheitsanforderungen stellen und die Nutzung von Standard-KI-Lösungen einschränken. Traditionelle Werkzeuge skalieren nicht ausreichend für den Bedarf an schneller, genauer Analyse in volatilen Märkten, was Verzögerungen bei den Reaktionszeiten und einen Verlust an Wettbewerbsfähigkeit zur Folge haben kann.

Lösung

Goldman Sachs reagierte mit einem proprietären generativen KI-Assistenten, der auf internen Datensätzen in einer sicheren, privaten Umgebung feinabgestimmt wurde. Das Tool fasst E-Mails zusammen, indem es Aktionspunkte und Prioritäten extrahiert, erzeugt produktionsreifen Code für Modelle wie Risikoabschätzungen und analysiert Dokumente, um zentrale Trends und Anomalien hervorzuheben. Aufgebaut ab frühen 2023er Proof-of-Concepts, nutzt es maßgeschneiderte LLMs, um Compliance und Genauigkeit sicherzustellen und natürliche Sprachinteraktionen ohne externe Datenrisiken zu ermöglichen. Das Unternehmen setzte auf Mitarbeiterunterstützung statt -ersatz und schulte das Personal für den optimalen Einsatz.

Ergebnisse

  • Rollout Scale: 10.000 Mitarbeiter in 2024
  • Timeline: PoCs 2023; erste Einführung 2024; unternehmensweit 2025
  • Productivity Boost: Routineaufgaben optimiert, geschätzte Zeitersparnis 25–40 % bei E-Mails/Code/Dokumenten
  • Adoption: Schnelle Akzeptanz in Technik- und Front-Office-Teams
  • Strategic Impact: Kernbestandteil der 10-Jahres-KI-Strategie für strukturelle Effizienzgewinne
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Associated Press (AP)

Nachrichtenmedien

In der Mitte der 2010er Jahre sah sich die Associated Press (AP) im Wirtschaftsressort mit erheblichen Einschränkungen aufgrund begrenzter manueller Ressourcen konfrontiert. Mit nur wenigen Journalisten, die sich der Berichterstattung zu Quartalszahlen widmeten, konnte AP lediglich rund 300 Quartalsberichte pro Quartal erstellen und konzentrierte sich dabei hauptsächlich auf große S&P-500-Unternehmen. Dieser manuelle Prozess war arbeitsintensiv: Reporter mussten Daten aus Finanzberichten extrahieren, Kennzahlen wie Umsatz, Gewinne und Wachstumsraten analysieren und unter engen Fristen prägnante Texte formulieren. Mit der Zunahme börsennotierter Unternehmen geriet AP zunehmend in die Lage, kleinere Firmen nicht abzudecken, sodass viele markt­relevante Informationen unberichtet blieben. Diese Beschränkung reduzierte nicht nur APs umfassende Marktabdeckung, sondern band Journalisten auch an monotone Aufgaben und verhinderte, dass sie investigativen Geschichten oder tiefergehenden Analysen nachgehen konnten. Der Druck während der Quartalssaison verschärfte diese Probleme, da viele Fristen gleichzeitig bei tausenden Unternehmen anstanden und skalierbare Berichterstattung ohne Innovation unmöglich machte.

Lösung

Um dem entgegenzuwirken, ging AP 2014 eine Partnerschaft mit Automated Insights ein und implementierte deren Wordsmith NLG-Plattform. Wordsmith verwendet template-basierte Algorithmen, um strukturierte Finanzdaten—wie Gewinn je Aktie, Umsatzzahlen und jährliche Veränderungen—in lesbaren, journalistischen Text zu überführen. Reporter geben verifizierte Daten aus Quellen wie Zacks Investment Research ein, und die KI erzeugt Entwürfe in Sekundenschnelle, die Menschen anschließend leicht für Genauigkeit und Stil redigieren. Die Lösung umfasste die Erstellung von kundenspezifischen NLG-Templates, die an den Stil der AP angepasst wurden, sodass die Artikel menschlich geschrieben wirkten und journalistischen Standards entsprachen. Dieser hybride Ansatz—KI für die Menge, Menschen für die Aufsicht—überwand Qualitätsbedenken. Bis 2015 kündigte AP an, die Mehrheit der US-Unternehmensberichterstattung zu Quartalszahlen zu automatisieren und die Abdeckung dramatisch zu skalieren, ohne das Personal proportional zu erhöhen.

Ergebnisse

  • 14-fache Steigerung der Quartalsberichte: 300 auf 4.200
  • Abdeckung ausgeweitet auf über 4.000 börsennotierte US-Unternehmen pro Quartal
  • Entspricht der Freisetzung von 20 Vollzeitreportern
  • Artikel werden in Sekunden statt in manuell benötigten Stunden veröffentlicht
  • Nach der Implementierung keine gemeldeten Fehler in automatisierten Artikeln
  • Dauerhafte Nutzung wurde auf Sport, Wetter und Lotterieberichte ausgeweitet
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Nubank (Pix Payments)

Fintech

Nubank, Lateinamerikas größte digitale Bank mit über 114 Millionen Kunden in Brasilien, Mexiko und Kolumbien, stand vor der Herausforderung, sein Pix-Sofortzahlungssystem angesichts explosionsartiger Nachfrage zu skalieren. Traditionelle Pix-Transaktionen erforderten, dass Nutzer sich manuell durch die App navigieren, was Reibung erzeugte — insbesondere bei schnellen Zahlungen unterwegs. Dieser Navigationsengpass erhöhte die Verarbeitungszeit und schränkte die Zugänglichkeit für Nutzer ein, die bevorzugt konversationelle Schnittstellen wie WhatsApp nutzen, über die 80% der Brasilianer täglich kommunizieren. Hinzu kam, dass die sichere und genaue Interpretation diverser Eingaben — Sprachbefehle, natürliche Texte und Bilder (z. B. handschriftliche Notizen oder Belege) — erhebliche Hürden darstellte. Nubank musste Probleme in der multimodalen Verständigung lösen, die Einhaltung der Vorgaben der Zentralbank Brasiliens sicherstellen und Vertrauen in einem finanziell sensiblen Umfeld bewahren, während täglich Millionen Transaktionen abgewickelt werden.

Lösung

Nubank setzte eine multimodale generative KI-Lösung ein, angetrieben durch OpenAI-Modelle, die es Kunden ermöglicht, Pix-Zahlungen per Sprachnachricht, Textanweisung oder Bild-Upload direkt in der App oder über WhatsApp zu initiieren. Die KI verarbeitet Speech-to-Text, Natural Language Processing zur Intent-Extraktion und optische Zeichenerkennung (OCR) für Bilder und wandelt diese in ausführbare Pix-Überweisungen um. Nahtlos in Nubanks Backend integriert, verifiziert das System die Nutzeridentität, extrahiert Schlüsseldaten wie Betrag und Empfänger und führt Transaktionen in Sekunden aus — ohne die traditionellen App-Bildschirme. Dieser KI-first-Ansatz erhöht Bequemlichkeit, Geschwindigkeit und Sicherheit und skaliert den Betrieb, ohne proportionalen menschlichen Aufwand zu benötigen.

Ergebnisse

  • 60% Reduktion der Transaktionsverarbeitungszeit
  • Bis Ende 2024 mit 2 Millionen Nutzern getestet
  • Bedient 114 Millionen Kunden in 3 Ländern
  • Tests begonnen im August 2024
  • Verarbeitet Sprach-, Text- und Bildeingaben für Pix
  • Ermöglicht Sofortzahlungen über WhatsApp-Integration
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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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