Szenarioplanung<\/strong><\/td>\n| Verifizierte Daten + Etablierte Rahmenbedingungen<\/td>\n | VERIFIZIERT \/ ANGENOMMEN \/ PROJIZIERT<\/td>\n | DATENL\u00dcCKE \/ ANNAHMEL\u00dcCKE<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n Die zugrundeliegende Logik ist immer dieselbe: Unterscheide, was\u00a0bekannt<\/em>\u00a0ist, von dem, was\u00a0erfunden<\/em>\u00a0wurde, und mache die Grenze sichtbar.<\/p>\nF\u00fcr Business-Szenarien hat der \u201eKanon” zwei Schichten \u2014 genau wie beim Worldbuilding:<\/p>\n \n- Verifizierte Daten<\/strong>\u00a0\u2014 Dinge, die Sie aus tats\u00e4chlichen Messungen kennen: Vorjahresumsatz, aktuelle Mitarbeiterzahl, unterzeichnete Vertr\u00e4ge, gemessene KPIs, Marktdaten aus glaubw\u00fcrdigen Quellen<\/li>\n
- Etablierte Rahmenbedingungen<\/strong>\u00a0\u2014 Dinge, die entschieden sind, nicht spekuliert: Budgetgrenzen, regulatorische Vorgaben, vertragliche Fristen, vom Vorstand genehmigte Ziele<\/li>\n<\/ol>\n
Alles andere \u2014 Marktwachstumssch\u00e4tzungen, Wettbewerberverhalten, Kundenadoptionsraten, Technologie-Reifegrad-Zeitpl\u00e4ne \u2014 ist eine Annahme. Und Annahmen gibt es in zwei Varianten: solche, die Sie durchdacht haben und verteidigen k\u00f6nnen (auch wenn sie unsicher sind), und solche, die die KI einfach erfunden hat, weil das Szenario eine Zahl brauchte.<\/p>\n Die drei Regeln existieren, um diese Kategorien zu trennen.<\/p>\n
\nDie drei Regeln f\u00fcr die Szenarioplanung<\/h2>\nRegel 1: Leerlassen erzwingen \u2192 Unbekannte Variablen markieren<\/h3>\nWenn die KI auf eine Variable trifft, f\u00fcr die sie keine Daten hat, soll sie es sagen \u2014 nicht einen plausiblen Wert erfinden.<\/p>\n Die L\u00fccken-Labels f\u00fcr Business-Szenarien teilen sich in zwei Typen:<\/p>\n \n[DATENL\u00dcCKE]<\/code>\u00a0\u2014 ein faktischer Input, den das Szenario braucht, der aber nicht bereitgestellt oder nicht verf\u00fcgbar ist. Beispiel: \u201eDiese Projektion ben\u00f6tigt die Kundenakquisitionskosten (CAC) f\u00fcr die DACH-Region; keine Daten wurden bereitgestellt.”<\/li>\n[ANNAHMEL\u00dcCKE]<\/code>\u00a0\u2014 eine strategische oder verhaltensbezogene Annahme, auf die sich das Szenario st\u00fctzt, die aber nicht explizit validiert wurde. Beispiel: \u201eDieses Szenario setzt voraus, dass Wettbewerber X die Preise nicht senkt. Diese Annahme wurde nicht validiert.”<\/li>\n<\/ul>\nHier konvergieren RANDs ABP-Framework und die drei Regeln am direktesten. Dewar und seine Kollegen bei RAND argumentieren, dass jeder Plan ein \u201eGeisterszenario” hat \u2014 den impliziten, unausgesprochenen Satz von Annahmen \u00fcber die Zukunft, f\u00fcr den der Plan zugeschnitten ist. Die gef\u00e4hrlichsten Annahmen sind die, von denen niemand wusste, dass sie sie machten. Die KI zu zwingen, L\u00fccken zu markieren, ist eine praktische Methode, das Geisterszenario sichtbar zu machen.<\/p>\n Regel 2: Raten bestrafen \u2192 Eine stille Annahme ist schlimmer als ein bekanntes Unbekanntes<\/h3>\nDie Business-Version von \u201eEine falsche Antwort ist 3\u00d7 schlimmer als ein leeres Feld” lautet:<\/p>\n Eine versteckte Annahme, die in die Analyse eingebaut ist, ist schlimmer als eine explizit markierte Unsicherheit. Wenn Daten fehlen, markiere die L\u00fccke \u2014 f\u00fclle sie nicht mit einer plausibel klingenden Zahl.<\/em><\/p><\/blockquote>\nWarum ist das bei Szenarien gef\u00e4hrlicher als bei der Dokumentextraktion? Weil Szenarien kumulieren. Eine einzige unmarkierte Annahme \u00fcber Marktwachstum flie\u00dft in Umsatzprojektionen, die in Personalplanung flie\u00dfen, die in Budgetallokation flie\u00dft, die in Vorstandspr\u00e4sentationen flie\u00dft. Bis die Annahme scheitert, basieren sechs Monate Planung darauf.<\/p>\n ABP nennt diese \u201etragende Annahmen” \u2014 solche, deren Scheitern fundamentale \u00c4nderungen am Plan erfordern w\u00fcrde. Das Drei-Regeln-Framework legt sie offen, bevor sie Last tragen.<\/p>\n Regel 3: Die Quelle zeigen \u2192 VERIFIZIERT \/ ANGENOMMEN \/ PROJIZIERT<\/h3>\nJede Zahl, jeder Trend, jede Verhaltensaussage im Szenario bekommt einen von drei Tags:<\/p>\n \n(VERIFIZIERT)<\/code>\u00a0\u2014 basiert auf tats\u00e4chlichen Daten, die Sie bereitgestellt haben: Finanzberichte, unterzeichnete Vertr\u00e4ge, gemessene KPIs, zitierf\u00e4hige Drittquellen<\/li>\n(ANGENOMMEN)<\/code>\u00a0\u2014 eine \u00dcberzeugung \u00fcber die Zukunft, auf die sich das Szenario st\u00fctzt und die falsch sein k\u00f6nnte. Das Modell muss die Annahme explizit nennen: \u201eNimmt 15 % Jahreswachstum in Segment X an, konsistent mit dem Trend 2023\u20132025″<\/li>\n(PROJIZIERT)<\/code>\u00a0\u2014 ein Wert, der aus verifizierten Daten und genannten Annahmen berechnet oder abgeleitet wird. Das Modell muss die Herleitung zeigen: \u201eProjiziert aus den Q1\u2013Q3-Ist-Werten bei aktuellem Run Rate”<\/li>\n<\/ul>\nDie kritische Unterscheidung zwischen ANGENOMMEN und PROJIZIERT: Eine Annahme ist eine \u00dcberzeugung, die Sie in das Szenario einbringen; eine Projektion ist eine Berechnung, die das Modell mit Ihren Daten und Annahmen als Input durchf\u00fchrt. Annahmen k\u00f6nnen hinterfragt werden (\u201eWas, wenn das Wachstum 5 % statt 15 % betr\u00e4gt?”). Projektionen k\u00f6nnen gepr\u00fcft werden (\u201eZeig mir die Berechnung”).<\/p>\n
\nDer kombinierte Prompt<\/h2>\nHier das vollst\u00e4ndige Framework als System-Prompt. Ersetzen Sie die Platzhalter mit Ihrem spezifischen Kontext.<\/p>\n Du bist mein Szenario-Planungs-Analyst. Wir erstellen ein(e) [TYP: Businessplan \/ Marktanalyse \/ Projekt-Risikobewertung \/ KPI-Framework \/ Budget-Szenario] f\u00fcr [KONTEXT: Unternehmen, Projekt, Produkt, Markt].<\/em><\/p>\nDeine Aufgabe ist es, Analysen zu erstellen, die transparent darlegen, was sie wissen, was sie annehmen und was sie nicht wissen. Befolge diese Regeln strikt:<\/em><\/p>\nRegel 1 \u2014 Unbekannte Variablen markieren:<\/strong>
\n\u2022 Wenn das Szenario Daten erfordert, die nicht bereitgestellt wurden, erfinde keinen plausiblen Wert. Verwende [DATENL\u00dcCKE: Beschreibung welche Daten fehlen und warum sie relevant sind].
\n\u2022 Wenn das Szenario auf einer strategischen oder verhaltensbezogenen Annahme beruht, die nicht explizit validiert wurde, markiere sie mit [ANNAHMEL\u00dcCKE: Beschreibung der unausgesprochenen Annahme].<\/em><\/p>\nRegel 2 \u2014 L\u00fccken nicht stillschweigend f\u00fcllen:<\/strong>
\n\u2022 Eine versteckte Annahme in der Analyse ist schlimmer als eine explizit markierte Unsicherheit.
\n\u2022 Wenn Daten fehlen, markiere die L\u00fccke. Generiere keine plausibel klingende Zahl.
\n\u2022 Wenn ein Ergebnis von Annahmen \u00fcber Wettbewerberverhalten, Marktdynamik, regulatorische Entscheidungen oder Kundenreaktion abh\u00e4ngt, nenne die Annahme explizit statt sie als Fakt einzubauen.<\/em><\/p>\nRegel 3 \u2014 Quellenkennzeichnung:<\/strong>
\nKennzeichne jede wesentliche Behauptung, Zahl oder Schlussfolgerung mit ihrer Quelle:
\n\u2022 (VERIFIZIERT) \u2014 basiert auf tats\u00e4chlichen Daten, die ich bereitgestellt habe, oder glaubw\u00fcrdigen, zitierten Drittdaten
\n\u2022 (ANGENOMMEN) \u2014 eine \u00dcberzeugung \u00fcber die Zukunft, von der das Szenario abh\u00e4ngt. Nenne die Annahme und worauf sie basiert.
\n\u2022 (PROJIZIERT) \u2014 berechnet oder abgeleitet aus verifizierten Daten und genannten Annahmen. Zeige oder beschreibe die Herleitung.
\n\u2022 F\u00fcr jedes ANGENOMMEN-Tag: Nenne kurz, was sich \u00e4ndern w\u00fcrde, wenn die Annahme falsch ist.<\/em><\/p><\/blockquote>\n
\nBeispiel: Markteintritt-Szenario<\/h2>\nSo sieht der Output aus, wenn die Regeln aktiv sind. Stellen Sie sich vor, Sie bitten die KI, einen SaaS-Produktlaunch in einem neuen Markt zu bewerten:<\/p>\n \n\n\n| Variable<\/th>\n | Wert<\/th>\n | Quelle<\/th>\n | Anmerkung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n | \n\n| Aktueller ARR<\/td>\n | 2,4 Mio. \u20ac<\/td>\n | VERIFIZIERT<\/td>\n | Q4-2025-Finanzbericht<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Zielmarktgr\u00f6\u00dfe (DACH)<\/td>\n | 340 Mio. \u20ac<\/td>\n | VERIFIZIERT<\/td>\n | Gartner-Bericht 2025, zitiert<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Marktanteil Jahr 1<\/td>\n | \u2014<\/td>\n | DATENL\u00dcCKE<\/td>\n | Keine vergleichbaren Launch-Daten f\u00fcr dieses Segment vorhanden<\/td>\n<\/tr>\n | \n| CAC (DACH-Region)<\/td>\n | \u2014<\/td>\n | DATENL\u00dcCKE<\/td>\n | Aktueller CAC gilt nur f\u00fcr US-Markt; Akquisitionskosten DACH nicht bereitgestellt<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Preismodell<\/td>\n | 49 \u20ac\/Platz\/Monat<\/td>\n | VERIFIZIERT<\/td>\n | Vom Vorstand genehmigte Preisentscheidung, M\u00e4rz 2026<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Wettbewerberreaktion<\/td>\n | Keine Preissenkung<\/td>\n | ANGENOMMEN<\/td>\n | Nimmt an, dass Incumbent-Wettbewerber aktuelle Preise beibeh\u00e4lt. Bei 20 % Rabatt sinkt die projizierte Marge von 68 % auf ca. 51 %<\/td>\n<\/tr>\n | \n| Umsatzprojektion Jahr 1<\/td>\n | 180K\u2013420K \u20ac<\/td>\n | PROJIZIERT<\/td>\n | Spanne basiert auf 30\u201370 Enterprise-Seats zum genannten Preis. Untere Grenze ohne Channel-Partner; obere mit 2 Reseller-Vereinbarungen (ANNAHMEL\u00dcCKE: keine Reseller-Gespr\u00e4che best\u00e4tigt)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n Vergleichen Sie das mit dem, was dasselbe Modell ohne Regeln produzieren w\u00fcrde: eine einzelne, selbstbewusste Umsatzprojektion von 310K \u20ac, ein spezifischer Marktanteil, ein angenommener CAC, der wie Daten aussieht, und kein Hinweis darauf, welche Zahlen real und welche erfunden sind.<\/p>\n Die getaggte Version braucht drei\u00dfig Sekunden l\u00e4nger zum Lesen. Sie spart Wochen der Planung auf falschen Fundamenten.<\/p>\n
\nAnwendungen \u00fcber die Strategie hinaus<\/h2>\nKPI-Entwicklung:<\/strong>\u00a0Beim Definieren von KPIs f\u00fcr eine neue Initiative jeden Zielwert taggen als VERIFIZIERT (auf historischer Baseline basierend), ANGENOMMEN (auf Industrie-Benchmarks oder Management-Erwartungen basierend) oder PROJIZIERT (aus verifizierten Inputs berechnet). Jeden KPI ohne verl\u00e4ssliche Baseline mit [DATENL\u00dcCKE] markieren.<\/p>\nProjekt-Risikobewertung:<\/strong>\u00a0F\u00fcr jedes identifizierte Risiko Wahrscheinlichkeit und Auswirkung taggen als VERIFIZIERT (auf historischen Vorfallsdaten basierend), ANGENOMMEN (auf Expertenmeinung oder Analogie basierend) oder PROJIZIERT (aus einem Modell abgeleitet). Risiken ohne Daten- oder Expertenbasis mit [ANNAHMEL\u00dcCKE] markieren.<\/p>\nBudget-Szenarien:<\/strong>\u00a0Jede Budgetposition taggen. Fixkosten aus unterschriebenen Vertr\u00e4gen sind VERIFIZIERT. Personalabh\u00e4ngige Kosten basierend auf geplantem Recruiting sind PROJIZIERT (mit dem Einstellungsplan als genannte Annahme). Umsatzabh\u00e4ngige Positionen sind ANGENOMMEN, wenn Umsatzziele nicht gegen Pipeline-Daten validiert wurden.<\/p>\nWettbewerbsanalyse:<\/strong>\u00a0Jede Aussage \u00fcber Strategie, Preise oder Marktposition eines Wettbewerbers taggen. \u00d6ffentliche Finanzdaten sind VERIFIZIERT. Schl\u00fcsse aus Stellenanzeigen oder Patentanmeldungen sind PROJIZIERT. Annahmen \u00fcber k\u00fcnftige Z\u00fcge sind ANGENOMMEN \u2014 mit expliziter \u201eFalls falsch”-Anmerkung.<\/p>\n
\nDas Framework als Muster<\/h2>\n\u00dcber alle drei Beitr\u00e4ge hinweg l\u00e4sst sich das allgemeine Framework in einem Absatz formulieren:<\/p>\n Wenn Sie KI in einer Dom\u00e4ne einsetzen, in der Quellentreue z\u00e4hlt, wenden Sie drei Regeln an: (1) Geben Sie dem Modell explizit die Erlaubnis, nicht zu wissen, mit beschrifteten L\u00fccken; (2) machen Sie die Kosten einer stillen Erfindung h\u00f6her als die Kosten einer markierten Unsicherheit; (3) verlangen Sie, dass jede Behauptung einen Provenance-Tag tr\u00e4gt, der zeigt, ob sie aus verifiziertem Quellmaterial stammt, aus genannten Annahmen oder aus der eigenen Inferenz des Modells. Die konkreten Labels \u00e4ndern sich je nach Dom\u00e4ne, aber die Struktur ist universell.<\/em><\/p>\n\n\n\n| <\/th>\n | Regel 1: Leerlassen<\/th>\n | Regel 2: Raten bestrafen<\/th>\n | Regel 3: Quelle zeigen<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n | \n\nExtraktion<\/strong><\/td>\n| LEER + Begr\u00fcndung<\/td>\n | Falsche Antwort 3\u00d7 schlimmer<\/td>\n | EXTRAHIERT \/ ABGELEITET<\/td>\n<\/tr>\n | \nWorldbuilding<\/strong><\/td>\n| HISTORISCHE L\u00dcCKE \/ LORE-L\u00dcCKE<\/td>\n | Falsche Erfindung schlimmer als L\u00fccke<\/td>\n | HISTORIE \/ LORE-BELEGT \/ LORE-INFERIERT<\/td>\n<\/tr>\n | \nSzenarien<\/strong><\/td>\n| DATENL\u00dcCKE \/ ANNAHMEL\u00dcCKE<\/td>\n | Versteckte Annahme schlimmer als bekanntes Unbekanntes<\/td>\n | VERIFIZIERT \/ ANGENOMMEN \/ PROJIZIERT<\/td>\n<\/tr>\n | \nAllgemein<\/strong><\/td>\n| [L\u00dcCKE: Typ + Erkl\u00e4rung]<\/td>\n | Stille Erfindung > markierte Unsicherheit<\/td>\n | QUELLE \/ ABGELEITET \/ INFERIERT<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n Die untere Zeile ist die portable Version. Sie funktioniert f\u00fcr juristische Recherche, medizinische Zusammenfassungen, akademische Literaturreviews, Code-Refactoring, \u00dcbersetzung \u2014 jede Aufgabe, bei der das Modell n\u00fctzlich sein soll, ohne unehrlich zu sein.<\/p>\n RANDs James Dewar schrieb 2002, dass jeder Plan ein \u201eGeisterszenario” hat \u2014 den unausgesprochenen Satz von Annahmen \u00fcber die Zukunft, f\u00fcr den der Plan unbewusst zugeschnitten ist. Das Drei-Regeln-Framework ist im Kern ein Geisterszenario-Detektor. Es zwingt das Unsichtbare, sichtbar zu werden \u2014 egal ob der Plan ein Lieferantenvertrag, ein fiktives Universum oder eine F\u00fcnf-Jahres-Gesch\u00e4ftsstrategie ist.<\/p>\n Die Modelle werden jedes Quartal schlauer. Sie ehrlich zu machen, liegt nach wie vor an uns.<\/p>\n
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