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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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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