{"id":159349,"date":"2026-10-22T13:49:46","date_gmt":"2026-10-22T13:49:46","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/?p=159349"},"modified":"2026-10-22T13:51:42","modified_gmt":"2026-10-22T13:51:42","slug":"continuous-planning-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/continuous-planning-ki\/","title":{"rendered":"H\u00e4ufiger planen reicht nicht: Continuous Planning erfordert ein Umdenken, KI ist ein Enabler"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die hohe Dynamik der M\u00e4rkte zwingt Finanzabteilungen, ihre Ziele kontinuierlich neu bewerten und im Zweifel anpassen zu m\u00fcssen. Die Aktualisierung von Pl\u00e4nen und Forecasts muss h\u00e4ufiger erfolgen, erzeugt jedoch massiven Aufwand, dauert lange und bindet Ressourcen. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Beitrag zeigt auf, dass Jahrespl\u00e4ne und starre Strukturen f\u00fcr volatile Marktbedingungen ungeeignet sind. Die zunehmende Volatilit\u00e4t ist damit einer der st\u00e4rksten Treiber f\u00fcr eine l\u00e4ngst \u00fcberf\u00e4llige Transformation der Unternehmensplanung, hin zu einem kontinuierlicheren, ereignisgetriebenen Planungsansatz, anstatt eines zyklischen Pflichtprogramms.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Warum macht h\u00e4ufigeres Planen allein nicht schneller?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Von den Unternehmen, die in den vergangenen Jahren Ma\u00dfnahmen ergriffen haben, um ihre Planung resilienter zu machen, hat <a href=\"https:\/\/barc.com\/de\/news\/unternehmensplanung-unter-druck\/\">knapp die H\u00e4lfte die Frequenz ihrer Planungs- und Forecast-Zyklen<\/a> verk\u00fcrzt. Dies ist die h\u00e4ufigste Ma\u00dfnahme, die Befragte in unserer Studie \u201eResilient Planning in Volatile Markets\u201c nannten. F\u00fcr 35 Prozent dauert die Anpassung von Pl\u00e4nen und Forecasts zu lange und 37 Prozent halten den Aufwand f\u00fcr Planung und Forecasting f\u00fcr zu hoch.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein k\u00fcrzerer Takt schafft aktuellere Pl\u00e4ne und Forecasts, bringt aber wenig, wenn jede einzelne Runde so lange dauert wie bisher und gleicherma\u00dfen Ressourcen bindet. Wer monatlich statt quartalsweise plant, wiederholt im ung\u00fcnstigsten Fall denselben manuellen Ablauf dreimal so oft. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Umdenken muss deshalb mit einem neuen Betriebsmodell f\u00fcr die Planung erfolgen, weg vom Verstehen der Planung als zyklischen, kalendergetriebenen Akt und hin zu einem dauerhaften, kontinuierlichen Prozess.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Zielbild Continuous Planning: Ein neues Betriebsmodell f\u00fcr die Planung<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Continuous Planning beschreibt einen Ansatz, in dem Planung als dauerhafter Prozess statt als kalendarischer Akt organisiert ist. Die Planung erfolgt dabei nicht wenige Male im Jahr und daf\u00fcr sehr detailliert, sondern sie ber\u00fccksichtigt laufend neue Informationen, \u00fcberwacht Abweichungen und l\u00f6st ereignisgetrieben selektive Neuplanungen aus. Planung ist damit eine st\u00e4ndige, kontinuierliche und allgegenw\u00e4rtige Aktivit\u00e4t, die Ver\u00e4nderungen erkennt, Szenarien und Abw\u00e4gungen modelliert sowie Erkenntnisse in abgestimmte Entscheidungen und Ma\u00dfnahmen umsetzt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Continuous Planning ist deshalb kein neuer Planungsansatz im eigentlichen Sinne, sondern ein Prozess- und Organisationsthema (Betriebsmodell), das durch moderne Software und KI unterst\u00fctzt wird:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Signale erkennen:<\/strong> Ereignisse und Signale werden kontinuierlich \u00fcberwacht. Abweichungen im Ist, ver\u00e4nderte Nachfrage oder Kostenspr\u00fcnge werden automatisiert erkannt, nicht erst beim n\u00e4chsten Planungstermin ber\u00fccksichtigt. Dabei gilt es zu beurteilen, welche Ver\u00e4nderungen eine Anpassung der Planung erfordern. Machine-Learning-Verfahren \u00fcberwachen daf\u00fcr Ist-Daten laufend und melden Ausrei\u00dfer.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Forecast aktualisieren:<\/strong> Aus erkannten Abweichungen muss eine neue Prognose der betroffenen Treiber entstehen. Die Herausforderung liegt darin, den Forecast zeitnah zu aktualisieren und neue Informationen aus den Fachbereichen einzubeziehen. Ein statistischer Forecast liefert dabei die Basisprognose, die Planer pr\u00fcfen und um ihr Wissen \u00fcber Auftr\u00e4ge, Ma\u00dfnahmen oder Marktentwicklungen erg\u00e4nzen. Das Ergebnis ist ein laufend aktueller Forecast mit Szenariokorridor, aus dem Ma\u00dfnahmen mit klarer Verantwortung abgeleitet werden k\u00f6nnen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Szenarien bewerten:<\/strong> Alternative Annahmen und Handlungsoptionen m\u00fcssen schnell durchgespielt und ihre Auswirkungen bewertet werden. KI kann die Erstellung und Bewertung von Szenarien unterst\u00fctzen. Voraussetzung f\u00fcr Continuous Planning sind flexible, treiberbasierte Modelle, in denen sich eine ge\u00e4nderte Annahme durch alle Teilpl\u00e4ne rechnet. Erst diese geringere Granularit\u00e4t und das reduzierte Detail machen einen h\u00f6heren Takt \u00fcberhaupt wirtschaftlich tragf\u00e4hig.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Entscheidung abstimmen:<\/strong> Dieser Schritt bleibt Aufgabe der Planungsverantwortlichen. KI kann Abweichungskommentare und Entscheidungsvorlagen vorbereiten, Abw\u00e4gung und Freigabe liegen beim Menschen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die meisten Unternehmen erhoffen sich mehr Effizienz und Produktivit\u00e4t in der Planung durch KI . Dazu geh\u00f6ren die Automatisierung bisher manueller Aufgaben und die Entlastung der Planer von Routinet\u00e4tigkeiten, um mehr Zeit f\u00fcr analytische Aufgabenstellungen zu schaffen. KI ist ein zentraler Enabler f\u00fcr Continuous Planning: Sie automatisiert die Datenaufbereitung, erkennt Abweichungen selbstst\u00e4ndig, liefert die Basisprognose und generiert Szenarien. KI macht damit einen Takt wirtschaftlich m\u00f6glich, der manuell nicht zu leisten w\u00e4re.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Konsequenzen f\u00fcr die &#8222;klassische\u201d Planung<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jahresbudgets und quartalsweise Forecast-Updates verlieren in volatilen Zeiten an Relevanz. Sie sind oftmals zu statisch und zu langsam, um sich schnell \u00e4ndernden Marktbedingungen gerecht zu werden. Continuous Planning l\u00e4sst das klassische Jahresbudget nicht obsolet werden, es hat weiterhin seine Funktion als Zielvereinbarung, die operative Steuerung \u00fcbernimmt aber der laufende Forecast.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Continuous Planning umfasst auch mehr als nur eine Frequenzerh\u00f6hung f\u00fcr Planaktualisierungen. Das Ziel ist nicht, den Detailplan anstatt 4x pro Jahr nun 12x pro Jahr zu aktualisieren. Kontinuierlich planen hei\u00dft nicht, im gleichen Detailgrad einfach h\u00e4ufiger zu planen, sondern den Plan nie ganz zu schlie\u00dfen. Die h\u00f6here Frequenz wird erst durch geringere Granularit\u00e4t erreichbar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit Continuous Planning: Planung als dauerhafter Prozess<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Volatilit\u00e4t mit h\u00e4ufigeren Planungszyklen, mehr Szenarien und zus\u00e4tzlichen Ressourcen im Finance-Team zu begegnen, sind Wege, die viele Unternehmen gegangen sind. Alle diese Ans\u00e4tze erzeugen jedoch hohe Kosten, sind gegebenenfalls immer noch zu langsam und skalieren nicht. Die aktuelle Situation erfordert deshalb ein Umdenken, hin zu einem kontinuierlichen Ansatz, der Planung als einen dauerhaften Prozess versteht.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hier muss die Transformation ansetzen, um den aktuellen Herausforderungen gerecht zu werden. Moderne Softwareplattformen und Technologie machen Continuous Planning skalierbar, nicht m\u00f6glich. KI ist dabei ein zentraler Enabler, um Aufgaben zu automatisieren und einen Takt wirtschaftlich m\u00f6glich zu machen, der manuell nicht zu leisten w\u00e4re. KI kann die Transformation zu Continuous Planning massiv beschleunigen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die BARC-Studie <a href=\"https:\/\/barc.com\/de\/research\/agentic-ai-in-corporate-planning\/\">\u201eAgentic AI in Corporate Planning\u201c<\/a> zeigt, wo KI und KI-Agenten die Planung heute konkret unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Alle Ergebnisse zu Volatilit\u00e4t, Szenarien und Softwareunterst\u00fctzung in der Studie <a href=\"https:\/\/barc.com\/de\/resilient-planning-in-volatile-markets\/\">\u201eResilient Planning in Volatile Markets\u201c<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die hohe Dynamik der M\u00e4rkte zwingt Finanzabteilungen, ihre Ziele kontinuierlich neu bewerten und im Zweifel anpassen zu m\u00fcssen. Die Aktualisierung von Pl\u00e4nen und Forecasts muss h\u00e4ufiger erfolgen, erzeugt jedoch massiven Aufwand, dauert lange und bindet Ressourcen. 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