KPI mit KI ex ante berechnen

Wir messen KPIs nicht nur – wir berechnen die bestmögliche Entscheidung davor

Was wäre, wenn Vorstände, CEOs und CFOs nicht erst nach einer Investitionsentscheidung feststellen würden, ob ihre KPIs erreicht wurden, sondern bereits vor der Entscheidung berechnen könnten, welche Kombination von Investitionen die beste Zielerreichung verspricht?

Genau hier beginnt ein grundlegender Paradigmenwechsel in der Unternehmenssteuerung.

Jahrzehntelang galten Key Performance Indicators (KPIs) als zentrale Instrumente des Managements: messen, vergleichen, reporten und korrigieren.

Umsatz, EBIT, ROI, Kapitalrendite, Auslastung, Liquidität und Nachhaltigkeitskennzahlen bilden die Grundlage zahlreicher Managemententscheidungen.

Doch in einer Welt wachsender Komplexität, begrenzter Investitionsbudgets und exponentiell zunehmender Entscheidungsmöglichkeiten reicht die nachträgliche Messung allein nicht mehr aus.

Das Problem liegt nicht darin, dass KPIs falsch wären.

Das Problem liegt darin, dass sie häufig erst sichtbar machen, wie erfolgreich eine bereits getroffene Entscheidung war – nicht aber, ob eine andere Entscheidung zu einem besseren Gesamtergebnis geführt hätte.

Für Vorstände, CEOs, CFOs und öffentliche Entscheidungsträger entsteht deshalb eine neue strategische Fragestellung:

Welche Kombination geplanter Investitionen, Projekte und Maßnahmen maximiert unsere wirtschaftlichen oder strategischen Zielgrößen innerhalb der verfügbaren Ressourcen?

Mit StratePlan wird diese Fragestellung zu einer mathematischen Optimierungsaufgabe.

KPIs bleiben dabei relevant. Sie werden jedoch nicht ausschließlich rückblickend betrachtet, sondern können bereits vor einer Entscheidung als Zielgrößen und Restriktionen in die Portfoliooptimierung einfließen.

1. Die Grenzen klassischer KPI-Steuerung

KPIs schaffen Transparenz. Sie ermöglichen Vergleiche, machen Entwicklungen sichtbar und unterstützen die operative und strategische Unternehmensführung.

Doch die klassische KPI-Steuerung ist häufig rückblickend organisiert.

Ein Unternehmen investiert in neue Produktionsanlagen, IT-Systeme, Standorte oder Produktentwicklungen. Monate oder Jahre später wird anhand definierter Kennzahlen überprüft, ob die erwarteten Ergebnisse eingetreten sind.

Die entscheidende Frage bleibt dabei häufig unbeantwortet:

Hätte eine andere Kombination derselben geplanten Investitionen bei identischem Budget ein besseres Gesamtergebnis erzielt?

Genau hier liegt die Grenze einer ausschließlich kennzahlenorientierten Betrachtung.

Einzelne Geschäftsbereiche können ihre jeweiligen KPIs erfolgreich verbessern, ohne dass dadurch automatisch das Gesamtunternehmen optimal gesteuert wird.

• Der Vertrieb maximiert Umsatz und Marktanteile.
• Das Controlling konzentriert sich auf Kosten und Kapitalrendite.
• Die Produktion optimiert Kapazitäten und Auslastung.
• Die IT priorisiert Digitalisierung und Systemverfügbarkeit.
• Das Nachhaltigkeitsmanagement verfolgt Emissions- und ESG-Ziele.

Jede dieser Zielsetzungen kann sinnvoll sein.

Doch wenn sie isoliert verfolgt werden, können Zielkonflikte entstehen.

Ein Projekt mit besonders hoher Einzelrendite kann beispielsweise so viel Investitionskapital binden, dass mehrere andere Projekte mit einem insgesamt höheren wirtschaftlichen Beitrag nicht mehr finanziert werden können.

Die Optimierung einzelner KPIs führt deshalb nicht zwangsläufig zur Optimierung des gesamten Investitionsportfolios.

2. Der zentrale Denkfehler: Einzelprojekte statt Gesamtportfolios optimieren

In vielen Unternehmen werden Investitionsentscheidungen anhand einzelner Business Cases getroffen.

Jedes Projekt wird auf seine Wirtschaftlichkeit, strategische Bedeutung und Risiken untersucht.

Die Projekte werden anschließend priorisiert und entsprechend dem verfügbaren Budget freigegeben.

Das klingt logisch, hat jedoch eine mathematische Schwäche.

Das wirtschaftlich attraktivste Einzelprojekt muss nicht Bestandteil der wirtschaftlich besten Projektkombination sein.

Ein vereinfachtes Beispiel

Ein Unternehmen verfügt über ein CAPEX-Budget von 10 Millionen Euro und betrachtet drei Investitionsprojekte.

Projekt A besitzt den höchsten einzelnen Netto-Wertbeitrag.

Wird Projekt A ausgewählt, verbleiben 3 Millionen Euro Budget. Diese reichen für keines der beiden anderen Projekte.

Der gesamte Netto-Wertbeitrag beträgt 4 Millionen Euro.

Werden hingegen die Projekte B und C gemeinsam umgesetzt, wird das gesamte Budget von 10 Millionen Euro genutzt.

Der kombinierte Netto-Wertbeitrag beträgt 6 Millionen Euro.

Das optimierte Portfolio erzielt damit in diesem Beispiel einen um 50 % höheren Netto-Wertbeitrag – bei identischem CAPEX-Budget.

Die Beispielrechnung zeigt das Grundprinzip mathematischer Portfoliooptimierung: Nicht die beste Einzelinvestition ist entscheidend, sondern die beste Kombination aller verfügbaren Investitionsalternativen.

3. Warum strategische Entscheidungsräume exponentiell wachsen

Die Herausforderung wird mit zunehmender Anzahl geplanter Projekte erheblich komplexer.

Jedes Projekt kann in einem vereinfachten binären Entscheidungsmodell entweder umgesetzt oder nicht umgesetzt werden.

Damit ergeben sich bei N unabhängig auswählbaren Projekten theoretisch^2N mögliche Projektkombinationen.

• 10 Projekte: 1.024 Kombinationen
• 20 Projekte: 1.048.576 Kombinationen
• 30 Projekte: 1.073.741.824 Kombinationen
• 40 Projekte: 1.099.511.627.776 Kombinationen
• 50 Projekte: 1.125.899.906.842.624 Kombinationen
• 100 Projekte: rund 1,27 ×¹⁰³⁰ Kombinationen

Ein Unternehmen mit 50 geplanten Investitionsprojekten betrachtet somit nicht lediglich 50 Entscheidungsalternativen.

Es bewegt sich in einem theoretischen Entscheidungsraum von mehr als 1,125 Billiarden möglichen Projektkombinationen.

Nicht jede dieser Kombinationen ist aufgrund von Budget-, Ressourcen- oder Projektabhängigkeiten zulässig. Dennoch bleibt die mathematische Komplexität erheblich.

Ein Vorstand kann diesen Entscheidungsraum nicht durch Diskussionen oder Intuition vollständig erfassen.

Auch klassische Priorisierungslisten oder manuell entwickelte Excel-Szenarien bilden regelmäßig nur einen kleinen Ausschnitt der möglichen Kombinationen ab.

Die zentrale Herausforderung besteht deshalb darin, aus einer exponentiell großen Anzahl möglicher Projektkombinationen die wirtschaftlich oder strategisch beste zulässige Kombination zu bestimmen.

4. Ex post messen oder ex ante optimieren?

Der Unterschied zwischen klassischer KPI-Steuerung und mathematischer Ex-ante-Optimierung liegt im Zeitpunkt und in der Art der Entscheidungsunterstützung.

Ex post: Was haben unsere Entscheidungen bewirkt?

Die klassische KPI-Betrachtung untersucht Ergebnisse bereits umgesetzter Maßnahmen.

Typische Fragen lauten:

• Welchen ROI haben unsere Investitionen erzielt?
• Wie hat sich unsere EBIT-Marge entwickelt?
• Welche Projekte haben ihre Budgets überschritten?
• Wie hoch war unsere Kapitalrendite?
• Welche strategischen Ziele wurden erreicht?

Diese Informationen sind unverzichtbar für Controlling, Reporting und Unternehmensführung.

Sie beantworten jedoch nicht automatisch, ob eine andere Investitionskombination erfolgreicher gewesen wäre.

Ex ante: Welche Entscheidung sollten wir treffen?

Die Ex-ante-Optimierung setzt vor der Investitionsentscheidung an.

Sie untersucht geplante Projekte anhand ihrer erwarteten wirtschaftlichen Ergebnisse und der verfügbaren Ressourcen.

Typische Fragen lauten:

• Welche Projektkombination maximiert unseren gesamten Netto-Wertbeitrag?
• Welche Investitionen sollten innerhalb unseres CAPEX-Budgets umgesetzt werden?
• Welche Projektkombination erzielt die höchste definierte Zielerreichung?
• Wie verändern sich die Ergebnisse bei einem niedrigeren Budget?
• Welche Projekte konkurrieren um dieselben Ressourcen?
• Welche Investitionen sollten bei veränderten strategischen Prioritäten berücksichtigt werden?

Ex-post-KPIs zeigen, was erreicht wurde. Ex-ante-Optimierung untersucht, welche Entscheidung vor ihrer Umsetzung das beste erwartete Ergebnis liefert.

Beide Ansätze ergänzen sich.

Die nachträgliche Messung bleibt notwendig, um die tatsächlichen Ergebnisse mit den ursprünglichen Annahmen zu vergleichen und zukünftige Entscheidungen zu verbessern.

5. KPIs werden zu Zielgrößen der mathematischen Optimierung

StratePlan ersetzt KPIs nicht.

Vielmehr können relevante Kennzahlen bereits bei der mathematischen Modellierung strategischer Entscheidungen berücksichtigt werden.

Dazu gehören beispielsweise:

• Net Contribution: Erwarteter wirtschaftlicher Netto-Wertbeitrag
• Portfolio ROI: Erwartete Kapitalrendite des Gesamtportfolios
• CAPEX: Verfügbares Investitionsbudget
• OPEX: Laufende operative Ausgaben
• Risiko: Definierte Risikogrenzen oder Risikobewertungen
• Ressourcen: Personal, Kapazitäten und technische Verfügbarkeiten
• Impact: Strategische, gesellschaftliche oder ökologische Wirkung

Je nach Optimierungsmodell werden diese Größen als Zielfunktion, Gewichtungsparameter oder Nebenbedingungen berücksichtigt.

Wichtig ist dabei, unterschiedliche Zielgrößen nicht unkontrolliert miteinander zu verrechnen.

Wirtschaftliche, ökologische und gesellschaftliche Ziele benötigen nachvollziehbare Bewertungsmaßstäbe und gegebenenfalls ausdrücklich festgelegte Gewichtungen.

Die mathematische Optimierung untersucht anschließend, welche Projektkombination die definierten Ziele unter den vorgegebenen Restriktionen bestmöglich erfüllt.

Das Ergebnis ist nicht lediglich eine weitere KPI-Auswertung, sondern ein konkret berechnetes Investitionsportfolio.

6. Wie StratePlan Investitionsentscheidungen berechnet

Der Einstieg in die mathematische Portfoliooptimierung kann vergleichsweise einfach erfolgen.

Für ein grundlegendes wirtschaftliches Optimierungsmodell benötigt StratePlan zunächst drei Angaben je Projekt:

1. Projekt-ID: Eindeutige Projektidentifikation
2. Expenses: Geplante Ausgaben beziehungsweise Investitionen
3. Income: Erwartete Einnahmen beziehungsweise wirtschaftliche Rückflüsse

Diese Informationen können beispielsweise aus bestehenden Excel-Tabellen, Investitionsplanungen oder Business Cases übernommen werden.

Auf Grundlage der definierten Zielfunktion und des verfügbaren Budgets untersucht StratePlan mögliche Projektkombinationen.

Erweiterte Modelle können zusätzliche Parameter berücksichtigen:

• Projektabhängigkeiten
• Fachliche oder strategische Gewichtungen
• Mehrjährige Investitionsbudgets
• Ressourcenrestriktionen
• Zeitliche Vorgaben
• Risiko- und Nachhaltigkeitskriterien

StratePlan verbindet mathematische Optimierungsverfahren aus dem Operations Research mit KI-gestützten Ansätzen zur effizienten Untersuchung großer kombinatorischer Entscheidungsräume.

Die Berechnung liefert eine optimierte Projektkombination auf Grundlage der eingegebenen Daten und Modellparameter.

Je nach Problemstellung und eingesetztem Verfahren kann es sich um eine nachweislich optimale oder eine näherungsweise optimale Lösung handeln.

Die entscheidende Innovation liegt darin, nicht nur die Wirtschaftlichkeit einzelner Projekte zu bewerten, sondern deren kombinierte Wirkung innerhalb eines gemeinsamen Investitionsbudgets zu optimieren.

7. Live im Board Meeting: Was passiert, wenn wir unsere KPIs verändern?

Der besondere strategische Nutzen entsteht, wenn die mathematische Portfoliooptimierung unmittelbar in die Entscheidungsprozesse des Managements integriert wird.

Stellen wir uns ein Board Meeting eines Industrieunternehmens vor.

Auf der Agenda stehen 100 geplante CAPEX-Projekte, deren gesamter Finanzbedarf das verfügbare Investitionsbudget deutlich übersteigt.

StratePlan berechnet zunächst eine optimierte Projektkombination auf Grundlage der festgelegten Ziele und Restriktionen.

Nun beginnt die strategische Diskussion.

Szenario A: Maximize Net Contribution

Der CFO stellt die Frage:

„Welche Projektkombination erzielt mit unserem bestehenden CAPEX-Budget den höchsten erwarteten Netto-Wertbeitrag?“

StratePlan berechnet ein entsprechendes Portfolio.

Das Management erkennt, welche Projekte ausgewählt werden, wie viel Budget benötigt wird und welchen erwarteten Netto-Wertbeitrag das Gesamtportfolio erzielt.

Szenario B: CAPEX-Budget reduzieren

Der CEO fragt:

„Was passiert, wenn wir unser Investitionsbudget um 15 % reduzieren müssen?“

Die Budgetrestriktion wird angepasst.

StratePlan berechnet das Portfolio erneut.

Das Board kann anschließend untersuchen, welche Projekte entfallen, wie sich der erwartete Wertbeitrag verändert und welche Investitionen weiterhin Bestandteil des Portfolios bleiben.

Szenario C: Strategische Projekte höher gewichten

Ein Vorstandsmitglied stellt die Frage:

„Wie verändert sich unser Investitionsportfolio, wenn wir Digitalisierung und Energieeffizienz stärker priorisieren?“

Die entsprechenden Gewichtungsparameter werden angepasst.

Nach der erneuten Berechnung können die Ergebnisse mit den vorherigen Szenarien verglichen werden.

Szenario D: Zusätzliche Investitionsmittel

Der CFO möchte wissen:

„Welchen zusätzlichen wirtschaftlichen Beitrag könnten wir mit weiteren 20 Millionen Euro CAPEX erzielen?“

Das Budget wird erhöht und das Portfolio erneut optimiert.

So kann das Management den modellierten zusätzlichen Wertbeitrag dem erforderlichen Kapitaleinsatz gegenüberstellen.

Parameter verändern. Neu berechnen. Szenarien vergleichen. Fundierter entscheiden.

Damit wird aus einem statischen Investitionsreport eine dynamische Entscheidungsgrundlage für das gesamte Management.

8. Sensitivitätsanalyse: Wie robust ist unsere Investitionsstrategie?

Eine einzelne Optimierungsberechnung liefert zunächst ein Ergebnis für die definierten Annahmen.

Strategisch besonders wertvoll wird die Analyse, wenn unterschiedliche Parameter systematisch verändert werden.

Eine Sensitivitätsanalyse untersucht beispielsweise:

• Welche Projekte bleiben bei unterschiedlichen CAPEX-Budgets ausgewählt?
• Wie verändert sich der Netto-Wertbeitrag bei steigenden Projektkosten?
• Welche Investitionen reagieren besonders empfindlich auf veränderte Einnahmeerwartungen?
• Welche Projekte werden bei einer stärkeren Risikogewichtung ausgeschlossen?
• Welche strategischen Prioritäten verändern die Portfoliozusammensetzung am stärksten?

Dadurch wird sichtbar, welche Investitionsentscheidungen innerhalb des Modells besonders robust sind.

Andere Projekte werden möglicherweise nur unter bestimmten wirtschaftlichen oder strategischen Annahmen ausgewählt.

Ex-ante-Optimierung liefert damit nicht nur eine berechnete Projektkombination, sondern ermöglicht auch die systematische Untersuchung alternativer Entscheidungsbedingungen.

9. Opportunitätskosten: Der wirtschaftliche Wert nicht gewählter Alternativen

Jede Investitionsentscheidung hat Opportunitätskosten.

Wird Kapital für ein bestimmtes Projekt eingesetzt, steht es nicht mehr für andere Investitionen zur Verfügung.

Das gilt insbesondere bei begrenzten CAPEX-Budgets.

Ein Unternehmen kann wirtschaftlich attraktive Einzelprojekte auswählen und dennoch einen erheblichen zusätzlichen Wertbeitrag ungenutzt lassen, wenn die Kombination dieser Projekte nicht optimal ist.

Mathematische Portfoliooptimierung macht solche Unterschiede zwischen den betrachteten Alternativen quantifizierbar.

Ein Vergleich zwischen dem ursprünglich geplanten Investitionsportfolio und einem optimierten Portfolio kann zeigen:

• Wie hoch der erwartete Netto-Wertbeitrag beider Portfolios ist
• Welche Projekte unterschiedlich ausgewählt werden
• Wie viel CAPEX jeweils benötigt wird
• Welche wirtschaftlichen Potenziale im ursprünglichen Portfolio ungenutzt bleiben

Die Differenz zwischen den modellierten Ergebnissen verdeutlicht das wirtschaftliche Verbesserungspotenzial unter den zugrunde gelegten Annahmen.

Der eigentliche Wert der Ex-ante-Optimierung liegt deshalb nicht in schöneren KPIs, sondern in der Möglichkeit, bessere Investitionskombinationen zu identifizieren, bevor Kapital gebunden wird.

10. Praxisreferenz: Klybeck-Areal Basel

Wie groß der wirtschaftliche Unterschied zwischen einer bestehenden Planung und einem mathematisch optimierten Portfolio sein kann, zeigt die StratePlan-Referenz des Klybeck-Areals in Basel.

Im Rahmen der Portfoliooptimierung für Central Real Estate AG und Swiss Life AG wurden unterschiedliche Investitions- und Projektkombinationen mathematisch untersucht.

Das modellierte Ergebnis:

• Ursprüngliche Kapitalrendite: 7,0 %
• Optimierte Kapitalrendite: 11,4 %
• Relative Renditeverbesserung: rund 63 %
• Zusätzlicher modellierter wirtschaftlicher Wertbeitrag: rund 30 Millionen CHF

Die Verbesserung wurde durch eine veränderte Kombination der vorhandenen Investitionsalternativen bei identischem Budget modelliert.

Die Zahlen verdeutlichen das Potenzial mathematischer Portfoliooptimierung. Sie stellen keine allgemeine Renditegarantie für andere Projekte oder Unternehmen dar.

Die entscheidende Erkenntnis: Nicht zwingend mehr Investitionskapital, sondern eine bessere Kombination der Investitionen kann den wirtschaftlichen Gesamtbeitrag erhöhen.

11. Warum menschliche Erfahrung allein nicht ausreicht

Erfahrene Vorstände, CFOs und Investitionsmanager verfügen über umfangreiches Fachwissen und ein tiefes Verständnis ihrer Unternehmen.

Diese Kompetenz bleibt unverzichtbar.

Doch selbst langjährige Erfahrung kann exponentiell große Entscheidungsräume nicht vollständig durchdringen.

Bereits bei sieben binären Projektentscheidungen entstehen 128 mögliche Kombinationen.

Bei 20 Projekten sind es mehr als eine Million.

Bei 50 Projekten mehr als eine Billiarde.

Die menschliche Stärke liegt darin, strategische Ziele festzulegen, wirtschaftliche Zusammenhänge zu verstehen und die Qualität von Annahmen zu beurteilen.

Die Stärke mathematischer Optimierung liegt darin, große Mengen möglicher Kombinationen systematisch zu untersuchen.

Die Verbindung aus Managementerfahrung, fachlich belastbaren Daten und mathematischer Optimierung schafft eine fundiertere Entscheidungsgrundlage als jede dieser Komponenten allein.

12. Von Business Intelligence zu Decision Intelligence

Business Intelligence beantwortet vor allem Fragen zur wirtschaftlichen Entwicklung eines Unternehmens.

Was ist passiert? Welche Kennzahlen haben sich verändert? Wo bestehen Abweichungen gegenüber der Planung?

Decision Intelligence erweitert diese Perspektive um die systematische Unterstützung konkreter Entscheidungen.

Welche Handlungsalternativen stehen zur Verfügung? Welche Restriktionen gelten? Welche Kombination maximiert die definierten Ziele?

StratePlan positioniert sich in diesem Bereich als mathematisches System zur Portfolio- und Entscheidungsoptimierung.

Es ergänzt bestehende ERP-, Controlling- und Business-Intelligence-Systeme um eine zusätzliche Ebene:

Die Berechnung optimierter Entscheidungen vor ihrer Umsetzung.

Ein Unternehmen muss dafür nicht zwingend seine bestehenden IT-Systeme ersetzen.

Die notwendigen Projektdaten können zunächst über einfache Tabellen bereitgestellt werden. Erweiterte Integrationen sind je nach Anforderungen über geeignete Schnittstellen möglich.

Damit wird mathematische Entscheidungsoptimierung auch für Unternehmen zugänglich, die bisher überwiegend mit klassischen Investitionslisten und Excel-Modellen arbeiten.

13. Fazit: KPIs bleiben wichtig – aber die Entscheidung kommt zuerst

KPIs werden auch künftig ein unverzichtbarer Bestandteil professioneller Unternehmensführung bleiben.

Sie ermöglichen die Überwachung wirtschaftlicher Entwicklungen, die Kontrolle strategischer Ziele und die Bewertung tatsächlich erzielter Ergebnisse.

Doch sie beantworten allein nicht die entscheidende Frage, ob ein Unternehmen sein verfügbares Investitionskapital bestmöglich auf seine Projekte verteilt hat.

Genau hier setzt mathematische Ex-ante-Optimierung an.

StratePlan untersucht mögliche Investitionskombinationen unter Berücksichtigung wirtschaftlicher Ziele, begrenzter Budgets und definierter Restriktionen.

Die Ergebnisse können vor einer Investitionsentscheidung berechnet, verändert und in unterschiedlichen Szenarien miteinander verglichen werden.

Die Zukunft strategischer Unternehmenssteuerung liegt deshalb nicht darin, KPIs nur schneller zu messen, sondern die Entscheidungen, welche diese KPIs beeinflussen, bereits im Vorfeld mathematisch zu optimieren.

Das verändert die zentrale Managementfrage.

Statt ausschließlich zu fragen:

„Wie erfolgreich waren unsere Investitionen?“

lautet die zusätzliche Frage:

„Welche Kombination unserer geplanten Investitionen hätte unter den gegebenen Bedingungen den höchsten wirtschaftlichen Gesamtbeitrag?“

Die Antwort darauf ist keine klassische Reporting-Aufgabe.

Sie ist eine Aufgabe der mathematischen Portfoliooptimierung.

StratePlan – Entscheidungen ex ante optimieren. KPIs ex post messen. Kapital intelligenter einsetzen.

Wie viel mehr wirtschaftlicher Wertbeitrag steckt in Ihrem CAPEX-Budget?

Berechnen Sie, welche Kombination Ihrer geplanten Investitionsprojekte innerhalb Ihres verfügbaren Budgets den höchsten erwarteten Netto-Wertbeitrag erzielen kann.

Gleiche Projekte. Gleiches Budget. Optimierte Kombination. Mehr Ergebnis.

Jetzt bis zu 15 Projekte kostenlos optimieren →