Umsatzprognosen mit KI prüfen: Welche Annahmen fehlen?

Das Problem

Die Geschäftsleitung fragt: «Wie viel Umsatz erwarten wir im nächsten Quartal?» Sie schauen in die Pipeline: Zwei Aufträge sind unterschrieben, fünf Offerten sind draussen, drei Gespräche laufen. Dazu kommt das übliche Wiederkehrgeschäft. Sie rechnen alles zusammen, runden auf und nennen eine Zahl. Drei Monate später liegt der Umsatz 20 Prozent darunter. Was ist passiert?

Prognosen mischen Dinge, die verschieden sicher sind: Aufträge, die schon da sind, Offerten mit Abschlusswahrscheinlichkeit, Wiederkehrgeschäft aufgrund von Erfahrung und blosse Hoffnungen. Wer alles in einen Topf wirft und als Zahl nennt, suggeriert eine Genauigkeit, die es nicht gibt.

Eine gute Prognose trennt diese Teile, benennt ihre Annahmen und zeigt eine Spannweite statt einer einzigen Zahl. Eine KI kann dabei helfen: Sie stellt Fragen, die Sie vergessen haben, sortiert Ihre Angaben in Sicherheitsstufen und hilft beim Gliedern von Szenarien. Rechnen sollte sie nicht, und die fachliche Einschätzung bleibt bei Ihnen.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Zeitraum und Zweck festlegen. Für welchen Zeitraum prognostizieren Sie, und wofür wird die Zahl gebraucht? Für die Liquiditätsplanung zählt Vorsicht, für Wachstumsziele eher Ambition.

1. Quellen sammeln. Tragen Sie zusammen, was Sie haben: bestätigte Aufträge, offene Offerten, Wiederkehrverträge, Vorjahreszahlen, bekannte Saisonmuster.

1. In Sicherheitsstufen einteilen. Bilden Sie Gruppen: A gesichert (unterschrieben oder vertraglich), B wahrscheinlich (konkrete Verhandlung), C möglich (Gespräche, Anfragen), D Annahme ohne Grundlage. Jede Gruppe wird getrennt betrachtet.

1. Annahmen aufschreiben. Notieren Sie, was Sie bei B, C und D voraussetzen: Abschlussquote, durchschnittlicher Auftragswert, Zeitpunkt der Entscheidung. Schreiben Sie, woher die Annahme stammt: Erfahrung, Daten, Schätzung.

1. Mit KI Lücken suchen. Geben Sie Ihre Liste (ohne Kundennamen) und Annahmen in die Vorlage unten. Die KI nennt fehlende Annahmen, Widersprüche und Fragen.

1. Zahlen selbst rechnen. Berechnen Sie die Summen in Excel pro Gruppe. Verwenden Sie dabei Formeln, die Sie verstehen, und lassen Sie die KI höchstens beim Aufbau helfen. Die Rechnung kontrollieren Sie selbst.

1. Szenarien bilden. Stellen Sie drei Fälle auf: vorsichtig (nur A und ein Teil von B), erwartet, optimistisch. Beschreiben Sie in je einem Satz, was dafür passieren müsste.

1. Unsicherheit ausweisen. Zeigen Sie in der Prognose eine Spannweite und die wichtigsten Annahmen. Wer die Prognose liest, soll erkennen, was gesichert ist und was nicht.

1. Mit der Realität abgleichen. Vergleichen Sie jeden Monat Prognose und Ist. Notieren Sie, wo Sie zu optimistisch waren, und lernen Sie daraus.

Vorlage zum Kopieren

Du hilfst mir, eine Umsatzprognose kritisch zu prüfen. Du rechnest nicht selbst, erfindest keine Zahlen und machst keine eigene Prognose. Du stellst Fragen und findest Lücken. Alle Angaben sind anonymisiert.

Zeitraum: [z. B. 4. Quartal]
Gesicherte Aufträge (A): [Anzahl und grobe Summe, z. B. 3 Aufträge, zusammen CHF 85'000]
Wahrscheinliche Geschäfte (B): [Anzahl, Summe, Stand der Verhandlung]
Mögliche Geschäfte (C): [Anzahl, Summe, Stand]
Wiederkehrgeschäft: [Erfahrungswert, Herkunft]
Meine Annahmen: [z. B. Abschlussquote B 60 %, C 20 %; Herkunft: Durchschnitt der letzten zwei Jahre]
Besonderheiten: [z. B. Ferienzeit, Grosskunde unsicher]

Bitte:
1. Nenne Annahmen, die fehlen oder unbegründet sind.
2. Nenne Widersprüche oder Punkte, die zu optimistisch wirken, jeweils mit Begründung.
3. Schlage fünf Fragen vor, die ich mit dem Vertrieb klären sollte.
4. Beschreibe drei Szenarien (vorsichtig, erwartet, optimistisch) in Worten, ohne Zahlen zu berechnen, und nenne, was jeweils eintreten müsste.
Sprache: sachlich, Schweizer Rechtschreibung.

Geben Sie Zahlen nur gerundet und ohne Kundennamen ein. Die Summen rechnen Sie in Excel selbst.

Worauf Sie achten müssen

• KI rechnet unzuverlässig: Summen, Prozentwerte und Gewichtungen kontrollieren Sie in Excel. Siehe KI und Tabellen: typische Fehler.
• Keine Prognose durch KI: Sie kennt Ihren Markt, Ihre Kunden und Ihre Lage nicht. Verwenden Sie sie zum Fragenstellen, nicht für Vorhersagen.
• Vertraulichkeit: Umsatz- und Kundendaten sind Geschäftsgeheimnisse. Anonymisieren und runden Sie, oder nutzen Sie nur freigegebene Werkzeuge.
• Optimismus erkennen: Vertriebsprognosen sind oft zu optimistisch. Vergleichen Sie mit früheren Prognosen und Ist-Zahlen.
• Annahmen belegen: Jede Quote braucht eine Herkunft. «Erfahrung» ist besser als nichts, aber Daten sind besser.
• Rolle der Prognose klären: Prognosen für Banken, Investoren oder die Geschäftsleitung haben andere Anforderungen. Klären Sie, was verlangt wird.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Die Verkaufsleiterin eines Maschinenhändlers in Sursee muss die Prognose fürs vierte Quartal abgeben. Bisher hat sie alle Offerten mit pauschal 50 Prozent gewichtet. Diesmal teilt sie in Stufen ein und gibt ihre Annahmen anonymisiert in die Vorlage.

Die KI weist darauf hin, dass für zwei grosse Offerten ein Entscheidungsdatum nach Quartalsende möglich ist und dass die Abschlussquote ohne Herkunftsangabe angenommen wurde. Die Leiterin prüft die letzten zwei Jahre: Die Quote lag bei 38 Prozent, nicht bei 50. Sie rechnet in Excel neu, zeigt drei Szenarien und weist ausdrücklich aus, dass zwei Grossaufträge über Wohl und Wehe entscheiden. Die Geschäftsleitung plant vorsichtiger. Am Quartalsende liegt der Umsatz im erwarteten Bereich.

So hilft Ihnen Alpasana

Wer Prognosen und Auswertungen mit KI sorgfältig vorbereiten möchte, findet bei absofort unter KI und IT für konkrete Arbeitsaufgaben Kurse zu Excel, Datenverständnis und Dashboards, zu Vertrieb und Kundenservice sowie zu Projektmanagement-Vorbereitung. Sie üben den verantwortungsvollen Einsatz von KI an Praxisaufgaben, begleitet von einem KI-Lerncoach, und erhalten einen verifizierbaren Abschluss.

Finanzberatung oder statistische Prognosemodelle gehören nicht dazu. Dafür wenden Sie sich an Fachpersonen.

Häufige Fragen

Darf die KI eine Prognose rechnen?

Sie kann Rechenwege vorschlagen, aber Ergebnisse müssen Sie prüfen. Für belastbare Prognosen brauchen Sie Daten und fachliche Beurteilung, nicht nur einen Chatbot.

Wie viele Szenarien sind sinnvoll?

Drei genügen: vorsichtig, erwartet, optimistisch. Mehr überfordert und täuscht Genauigkeit vor. Hilfe zur Methode: Szenarioplanung mit KI.

Was, wenn die Prognose später nicht eintrifft?

Das ist normal. Wichtig ist, dass Sie die Abweichung analysieren: War eine Annahme falsch, oder hat sich der Markt verändert? Daraus verbessern Sie die nächste Prognose.