KKC_0198 | KI-Szenarioplanung 2028/2032: Entscheide jetzt

Sie brauchen keine weitere Trendfolie, sondern eine Entscheidungsgrundlage, die auch unter Unsicherheit trägt. In diesem Seminar bauen Sie eine strategische Szenarioplanung auf, die KI als Co-Analyst nutzen, ohne die Verantwortung an ein Tool abzugeben. Sie starten mit einem sauberen Rahmen: Was ist der Unterschied zwischen Prognose, Forecast und Szenario, und warum müssen die Horizonte 2028 und 2032 getrennt betrachtet werden.

Danach identifizieren Sie Treiber und Weak Signals aus Technologie, Regulierung, Markt und Geopolitik und lernen, Second-Order-Effekte sowie Abhängigkeiten zu erkennen. Mit klaren Prüfregeln reduzieren Sie Bias, überprüfen Annahmen und dokumentieren Evidenz. Auf dieser Basis entwerfen Sie mehrere konsistente Zukunftsbilder und testen, was sie für Ihr Operating Model bedeuten: Welche Entscheidungen werden zentraler, wo braucht es neue Governance, wie verändern sich Risiko- und Kontrollpunkte in KI-gestützten Prozessen.

Sie leiten ab, welche Aufgaben in Rollen verschoben werden, welche Skills fehlen und welche neuen Verantwortlichkeiten entstehen, etwa rund um Model Risk oder AI Product Ownership. Schließlich prüfen Sie Ihr Geschäftsmodell auf Werthebel, Preisdruck, neue Service-Logiken und Datenstrategie. Sie gehen mit einer Optionslogik, No-Regret-Moves, Triggern und einer Roadmap nach Hause, die Sie in Führungsgremien vertreten können.

• Prognose, Forecast und Szenario klar voneinander unterscheiden
• Unterschiedliche Zeithorizonte für 2028 und 2032 strukturieren
• Treiber und schwache Signale aus Markt, Technik und Regulierung erfassen
• Second-Order-Effekte und Abhängigkeiten systematisch analysieren
• Annahmen, Bias und Evidenz mit klaren Prüfregeln dokumentieren
• Konsistente Zukunftsbilder mit KI als Co-Analyst entwickeln
• Robuste Optionen und heutige Entscheidungen aus Szenarien ableiten

Das Seminar richtet sich an Geschäftsführer/innen, Strategieverantwortliche, Risiko- und Innovationsmanager/innen sowie Fach- und Führungskräfte aus Unternehmensentwicklung und Transformation.

Grundkenntnisse in Strategie oder Unternehmensplanung sind hilfreich. Technische KI-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

• Strategische Szenarioplanung mit KI
  • Was Szenarien leisten und was nicht
  • Zeithorizonte 2028 vs. 2032 sinnvoll trennen
  • Qualität: Annahmen, Evidenz, Unsicherheit
  • KI als Co-Analyst: Prompt-Design und Prüfregeln
• Treiber, Signale und Bruchlinien identifizieren
  • Technologie, Regulierung, Markt, Geopolitik
  • Weak Signals und Second-Order-Effekte
  • Abhängigkeiten und Kaskaden sichtbar machen
  • Bias-Checks: Wunschdenken und Bestätigungsfehler
• Organisation 2028/2032: Operating Model neu denken
  • Entscheidungsrechte, Governance, Risiko
  • KI-gestützte Prozesse und Kontrollpunkte
  • Make-or-Buy: Plattformen, Agents, Daten
  • Messgrößen: Durchlaufzeit, Qualität, Resilienz
• Jobs, Skills und Workforce-Design
  • Task- statt Rollenblick: Automatisierbarkeit
  • Neue Rollen: AI Product Owner, Model Risk
  • Skill-Gaps, Lernpfade, Enablement-Plan
  • Change-Risiken: Akzeptanz, Ethik, Mitbestimmung
• Geschäftsmodell: Werthebel und Kannibalisierung
  • Value Proposition unter KI-Druck testen
  • Preislogiken, Margen, Service-Design
  • Datenstrategie als Wettbewerbsfaktor
  • Partner-Ökosysteme und Plattformrisiken
• Von Szenarien zu Entscheidungen
  • Strategie-Optionen und No-Regret-Moves
  • Trigger, Frühindikatoren, Monitoring
  • Roadmap: 90 Tage, 12 Monate, 24 Monate
  • Entscheidungsvorlage für Vorstand und Bereichsleitung