26.08.2022

Forecast: So gelingt die Prognose – Finance Hacks für Startups

Der Forecast ist ein mächtiges Instrument für den realistischen Blick in die (finanzielle) Zukunft von Unternehmen. Wir zeigen euch, wie ihr einen "lean forecast" Prozess etablieren könnt.
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Forecast
Forecast: So gelingt die Prognose | (c) Ahmed Zayan via Unsplash

Wir alle kennen die Gefühlswellen in Bezug auf die Planung. Zum Jahresende surfen wir die Welle nach oben und erwarten für das kommende Jahr ein exponentielles Kundenwachstum, Kosteneinsparungen und eine erfolgreiche Finanzierungsrunde. Der Sog der Welle erreicht uns dann ein halbes Jahr später. Nun haben wir genügend Informationen, um zu wissen, dass die ursprüngliche Planung so nicht aufgehen wird. Ein natürlicher Reflex ist dann zu sagen: “Die Planung ist obsolet, die schauen wir uns nicht mehr an”. Genau diesen Reflex wollen wir unbedingt unterdrücken. Denn damit verlässt ein Hauptdarsteller des Controllings die Bühne, nämlich der Blick in die Zukunft. Ein mächtiges Werkzeug zur Lösung dieses Dilemmas ist der Forecast.

Bereits in der Serie “Finance Hacks für Startups” erschienen:

Forecast: Es wird realistisch

Der Forecast im Business-Kontext ist nichts Anderes als die Mutter aller Forecasts: die Wetterprognose. Wie beim Wetter, will man beim Business-Forecast eine möglichst realitätsnahe Vorhersage der zukünftigen Geschäftsentwicklung erreichen. Im Unterschied zum Business Plan, der gerade in den ersten Unternehmensjahren eher prophetischen Charakter hat, werden für den Forecast belastbare Zahlen, Daten und Fakten herangezogen. Ziel ist, frühzeitig Informationen über die erwartete – nicht die erhoffte – Geschäftsentwicklung zu generieren, um proaktiv Maßnahmen setzen zu können.

How to Forecast?

Sofern richtig aufgesetzt, kann der Forecast sehr einfach und pragmatisch durchgeführt werden. Drei Erfolgsfaktoren solltet ihr dabei beachten.

Nutzt, was schon da ist

Um der Anforderung nach „besserer Sicht“ zu genügen, müssen bekannte Daten als Grundlage für den Forecast herangezogen werden. Wenn ihr also beispielsweise im September einen macht, nutzt die Ist-Daten bis August als Grundlage. Damit habt ihr eine fundierte Bestandsaufnahme, auf der ihr realistisch weiterplanen könnt. Sofern ihr auch brauchbare Vorjahreswerte zur Verfügung habt, nutzt diese ebenfalls, um saisonale Effekte abzugleichen.

Den Heuhaufen forecasten, nicht die Nadeln

Der Forecast soll nicht zu einer Erbsenzähler-Aufgabe verkommen. Verliert euch nicht im Detail und plant jede 10 Euro Software-Lizenz aus, sondern fokussiert euch auf die wesentlichen Business Treiber. Diese sind je nach Geschäftsmodell unterschiedlich, lassen sich jedoch in vier Cluster einteilen:

  • Sales: Bestandsgeschäft (laufende Aufträge) und Neugeschäft (Wahrscheinlichkeit von neuen Aufträgen)
  • Variable Kosten: Herstellkosten für Erzielung des Umsatzes (Material, Waren, Externe Dienstleistungen)
  • Fixe Kosten: Personalkosten, Miete, IT, Buchhaltung, Versicherungen etc.
  • Liquidität: Zahlungsziele, Steuern, Investitionen, Finanzierung, Lager

Wenn ihr euren Forecast nach diesen Clustern ausrichtet und die wesentlichen Business Treiber herausfiltert, kommt ihr schnell zum Ziel.

Tipp: macht für 80 Prozent eures Geschäfts einen exakten Forecast und geht den Rest pauschal an.

Realismus über Prinzip Hoffnung

Wir wollen euch keineswegs den unternehmerischen Optimismus nehmen. Wenn es aber darum geht, ein realistisches Bild der Geschäftsentwicklung zu zeichnen, führt dieser Optimismus oft zu groben Fehlplanungen und das gilt es beim Forecast – genauso wie beim Wetter – zu vermeiden. Daher ist beim Forecast Realismus geboten. Macht bei der Erstellung des Forecasts einen „Reality Check“ und geht folgende Fragen durch:

  • Basiert mein Sales-Forecast auf Fakten (Angebote, Leads etc.) oder habe ich rein “Prinzip Hoffnung” angewendet?
  • Kann ich das Umsatzwachstum mit den bestehenden Ressourcen stemmen oder muss ich investieren?
  • Habe ich an alle unterjährigen Kosten gedacht?
  • Habe ich genug Reserven für etwaige Liquiditätsengpässe eingeplant?

Tipp: Macht euren Forecast für zumindest zwei Szenarien, eines davon sollte ein “pessimistic case” sein. Definiert auch für den pessimistic case Maßnahmen. Dann könnt ihr schneller reagieren.

Forecast: Wie weit und wie oft?

Es gibt keinen “richtigen Zeitpunkt” für den Forecast. Jeder Zeitpunkt ist besser, als keinen zu machen. Wir empfehlen zumindest zwei pro Jahr zu machen:

  • Forecast 1: Diesen führt ihr nach dem ersten Quartal mit Blick auf das laufende Geschäftsjahr durch. Zu diesem Zeitpunkt habt ihr einen ersten Eindruck des Geschäftsjahres bekommen und wisst ganz gut, wo die Reise hingehen wird.
  • Forecast 2: Nach dem dritten Quartal ist ein guter Zeitpunkt für den zweiten Forecast. Hier wisst ihr, wie sich euer Geschäft entwickeln wird und könnt auch schon in das Folgejahr “hineinschauen” (z.B.: die ersten sechs Monate des Folgejahres).

Und jetzt? Just forecast it

Ein schönes Zitat, dessen Urheber nicht ganz eindeutig ist, lautet: “Prognosen sind schwierig, vor allem wenn sie die Zukunft betreffen”. Das stimmt sicher, dennoch wollen wir euch ermutigen, den realistischen Blick in die Zukunft zu wagen. Wir garantieren, ihr werdet von der Übung profitieren – auch wenn oder gerade weil die Gefühlswellen der Planung etwas abflachen werden.

Über den Autor

Bernhard Frühlinger ist Geschäftsführer von Adam, dem digitalen Controlling-Service für KMU und Startups. Zuvor war er viele Jahre als Unternehmensberater für Finance Themen tätig.

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Peter Ahnert, Hermann Erlach, Marco Porak und Jeannette Gorzala
Peter Ahnert, Hermann Erlach, Marco Porak und Jeannette Gorzala | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.


Wo stehen wir wirklich, was die Adaption von künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft angeht? Diese Frage zu beantworten war eines der Ziele der Serie “No Hype KI“, die brutkasten anlässlich des zweijährigen Bestehens von ChatGPT gestartet hat. Die ersten fünf Folgen beleuchten unterschiedliche Aspekte des Themas und lieferten eine Bestandsaufnahme.

Im Staffelfinale, der sechsten Folge, war der Blick dann in Richtung Zukunft gerichtet. Dazu fanden sich die Österreich-Chefs von Microsoft und IBM, Hermann Erlach und Marco Porak, sowie Nagarros Big Data & AI Practice Lead für Central Europe, Peter Ahnert, und KI-Expertin Jeannette Gorzala, die auch Mitglied des KI-Beirats der österreichischen Bundesregierung ist, im brutkasten-Studio ein.

“Der Hype ist weg und das ist eine gute Sache”

Eine der Erkenntnisse der Serie: Unternehmen und Institutionen verabschieden sich von überschwänglichen Erwartungen und sehen sich stattdessen an, wie KI tatsächlich in der Praxis eingesetzt wird. „Der Hype ist weg und das ist eine gute Sache, weil jetzt kann man auf den Use Case gehen“, sagt Hermann Erlach, General Manager von Microsoft Österreich, im Videotalk. Er vergleicht den aktuellen Reifegrad von KI mit dem Beginn einer langen Reise: „Wenn ich so eine Reise angehe, dann brauche ich ein Ziel, einen Plan und Mitreisende. Alleine macht das wenig Spaß.“

Auch Marco Porak, General Manager von IBM in Österreich, schlägt in eine ähnliche Kerbe. Er sieht das abgelaufene Jahr als eine Phase der Erkenntnis. Den Status Quo bei KI in Österreichs Unternehmen beschreibt er im Talk folgendermaßen: “Wir haben allerorts sehr viel ausprobiert, sind vielleicht da und dort auf die Nase gefallen”. Gleichzeitig habe es auch “schöne Erfolge” gegeben. Für Porak ist klar: “Die Frage der Stunde lautet: Wie machen wir jetzt von hier weiter?“

AI Act: “Jetzt müssen wir ins Tun kommen”

Ein großes Thema dabei ist der AI Act der EU. Jeannette Gorzala, Gründerin von Act.AI.Now, plädiert für eine pragmatische Haltung gegenüber der EU-Verordnung: “Der AI-Act ist ein Faktum, er ist da. Jetzt müssen wir ins Tun kommen.” Sie sieht in dem Regelwerk einen Wegweiser: “Wir müssen die entsprechenden Kompetenzen aufbauen und die Möglichkeiten nutzen, die diese Regulierung bietet. Das ist der Reiseplan, den wir brauchen.”

Auch Marco Porak sieht den AI Act positiv: „Er hat nicht die Algorithmen reguliert, sondern gesagt, was wir in Europa gar nicht wollen, etwa Sozialpunktesysteme oder Gesichtserkennung in Echtzeit.“ So entstehe für Unternehmen im globalen Wettbewerb ein Vorteil, wenn sie ihre KI-Anwendung nach europäischen Maßstäben zertifizieren lassen: „Das ist wie ein Gütesiegel.“

“Müssen positiv aggressiv reingehen, um unseren Wohlstand zu halten”

Hermann Erlach von Microsoft bezeichnet den Ansatz des AI Act ebenfalls als “gut”, betont aber gleichzeitig, dass es jetzt auf die Umsetzung von KI-Projekten ankomme: “Wir haben eine Situation, in der jedes Land an einem neuen Startpunkt steht und wir positiv aggressiv reingehen müssen, um unseren Wohlstand zu halten.”

Peter Ahnert sieht dabei auch ein Problem in der öffentlichen Wahrnehmung: KI werde tendenziell nicht nur zu klein gedacht, sondern meist auch in Zusammenhang mit Risiken wahrgenommen: “Es werden die Chancen nicht gesehen.” Woran liegt es? “Zu einem erheblichen Teil daran, dass noch zu wenig Bildung und Aufklärung an dem Thema da ist. In Schulen, in Universitäten, aber auch in Unternehmen und in der öffentlichen Hand.” Hier müsse man ansetzen, sagt der Nagarro-Experte.

Jeannette Gorzala sieht das ähnlich: “Bildung und Kompetenz ist das große Thema unserer Zeit und der zentrale Schlüssel.” Verstehe man etwas nicht, verursache dies Ängste. Bezogen auf KI heißt das: Fehlt das Verständnis für das Thema, setzt man KI nicht ein. Die Opportunitätskosten, KI nicht zu nutzen, seien aber “viel größer” als das Investment, das man in Bildung und Governance tätigen müssen. “Natürlich ist es ein Effort, aber es ist wie ein Raketenstart”, sagt Gorzala.

IBM-Programm: “Die Angst war weg”

Wie das in der Praxis funktionieren kann, schilderte IBM-Chef Porak mit einem Beispiel aus dem eigenen Unternehmen. IBM lud weltweit alle Mitarbeitenden zu einer KI-Challenge, bei der Mitarbeiter:innen eigene KI-Use-Cases entwickelten, ein – mit spürbaren Folgen: “Die Angst war weg.” Seine Beobachtung: Auch in HR-Teams stieg die Zufriedenheit, wenn sie KI als Assistenz im Arbeitsablauf nutzen. “Sie können sich auf die komplexen Fälle konzentrieren. KI übernimmt die Routine.”

Microsoft-Chef Erlach warnt auch davor, das Thema zu stark unter Bezug auf rein technische Skills zu betrachten: “Die sind notwendig und wichtig, aber es geht auch ganz viel um Unternehmens- und Innovationskultur. Wie stehen Führungskräfte dem Thema AI gegenüber? Wie steht der Betriebsrat dem Thema AI gegenüber?”, führt er aus.

Venture Capital: “Müssen in Europa ganz massiv was tun”

Soweit also die Unternehmensebene. Einen große Problemstelle gibt es aber noch auf einem anderen Level: Der Finanzierung von Innovationen mit Risikokapital. “An der Stelle müssen wir in Europa ganz massiv was tun”, merkte Ahnert an. Er verwies auf Beispiele wie DeepMind, Mistral oder Hugging Face, hinter denen jeweils europäische Gründer stehen, die aber in den USA gegründet, ihre Unternehmen in die USA verkauft oder zumindest vorwiegend aus den USA finanziert werden.

Der Nagarro-Experte verwies dazu auf eine Studie des Applied AI Institute, für die Startups aus dem Bereich generative KI zu den größten Hürden, mit denen sie es zu tun haben, befragt wurden. “51 Prozent haben Funding genannt. Weit abgeschlagen an zweiter Stelle mit 24 Prozent erst kam die Regulierung und unter 20 Prozent waren Themen wie Fachkräftemangel oder Zugang zu Compute Power.” Ahnerts Appell: “Bei dem Thema Finanzierung müssen wir was tun, damit wir in der nächsten Welle an der Spitze sind.”

Erlach: Adaption entscheidend

Letztlich sei aber vielleicht gar nicht so entscheidend, wo eine Technologie produziert werde, argumentierte Hermann Erlach von Microsoft. Denn es komme auf die Adaption an: “Vielleicht ist die Diskussion Europa vs. Amerika in Teilbereichen die falsche.” Die wichtigere Frage sei also: “Wie adaptiere ich diese Technologie möglichst schnell, um meinen Wohlstand zu erhöhen?”

Marco Porak ergänzt: “Ganz, ganz wesentlich ist Mut. Ganz, ganz wesentlich ist unsere kulturelle Einstellung zu dem Thema.” Man müsse die Chancen sehen und weniger das Risiko. In der Regulatorik könne man dies begleiten, indem man Anreize schafft. “Und ich glaube, wenn wir das als Österreich mit einem großen Selbstbewusstsein und auch als Europa mit einem großen Selbstbewusstsein machen, dann haben wir in fünf Jahren eine Diskussion, die uns durchaus stolz machen wird.”


Die gesamte Folge ansehen:


Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?”

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?”

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”

Folge 5: Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI

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