Im zahlengetriebenen Teil des Planungsprozesses wird durch

  • die Umstellung auf Predictive/Prognose in vielen Teilbereichen der Planung,
  • die Erweiterung der Datenbasis um unternehmensexterne Daten sowie
  • die erweiterte Datenbasis unternehmensinterner Daten

die größte Veränderung zu erwarten sein.

Planung wird teilweise "Predictive"

Während derzeit der Planungsaufwand in den Fachbereichen und unter den Controllern zum Teil massiv ist, werden zukünftig viele Zahlen durch Algorithmen "prognostiziert" und dann nur noch durch die Mitarbeiter validiert werden. Bspw. erfolgt die Personalplanung nicht durch die Anmeldung der (zum Teil überzogenen) Personalbedarfe der Kostenstellenverantwortlichen, die dann in einem "Knetprozess" auf ein realistisches Maß reduziert werden. Die zukünftige Personalplanung wird auf Basis von Marktentwicklung, Produktzyklen, Initiativen und Personalentwicklungsketten der Vergangenheit zu einem Prognosewert kommen, der durch die Kostenstellenverantwortlichen maximal noch zu validieren und zu "challengen" ist. Diese Entwicklung geht Hand in Hand mit modernen Planungsmethoden, in denen ein "Frontloading" eine entscheidende Rolle spielt. Dieses Frontloading wird durch die Digitalisierung immer weiter automatisiert durchgeführt und befüllt werden.

Diese Vorgehensweise betrifft die Budgetierung ebenso wie den Forecast. Die Datenerzeugung sowie die "Erklärung" der Plan/Budget/FC-Zahlen kann hier automatisiert werden.

"Disruptive" Veränderungen

An dieser Stelle lohnt sich ein kurzer Blick auf "disruptive" Veränderungen. Ein Plan-Algorithmus wird niemals die gesamte Bandbreite aller Möglichkeiten abdecken können. Nur innerhalb bestimmter Parameter ist eine Aussage sinnvoll. Was passiert aber, wenn die Inputs für den Algorithmus außerhalb dieser Parameter liegen? Dann wird auch das Ergebnis der Planung im schlimmsten Fall unbrauchbar und missdeutend sein. Man erinnert sich z. B. an Kursstürze an Börsen, die durch Automatismen (Algorithmen) mit verstärkt wurden, weil Kurse unter einen definierten wert gefallen sind und der Algorithmus fälschlicherweise im Krisenmodus umfangreiche Verkäufe angestoßen hat, die wiederum zu weiteren automatischen Verkäufen führten. Hier wurden die Grenzen des Modells verlassen.

Mittlerweile wurden Schutzmechanismen implementiert, diese müssen aber zunächst vorgedacht werden. Frei nach Murphy's Law "Alles, was schiefgehen kann, wird auch schiefgehen", lassen sich aber nicht alle Eventualitäten vordenken.

Derzeit begegnen Unternehmen, die das Thema Predictive Analytics in der Planung aufgreifen, diesem Umstand mit drei Strategien:

  • Es werden nur Teilbereiche, die aber zeitaufwendig sind, durch Algorithmen bestimmt, z. B. die Personalkosten.
  • Der Prozess wird in einem Parallelbetrieb durch eine konventionelle Planung unterfüttert.
  • Es werden explizite Quality Gates in den Planungsprozess integriert, die sich ausschließlich mit dem Monitoring der Rahmenparameter beschäftigen.

Letztendlich gilt es Erfahrung in diesem Bereich zu sammeln, um sich final auf neue Vorgehensweisen in der Planung zu verlassen.

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