Die ausführlichen Fälle zum Hauptartikel [Futuring in 5 Schritten]: Marktbedarfe im KI-Zeitalter und Investment-Strategien unter Unsicherheit. Beide zeigen dieselbe Methode auf sehr unterschiedliche Fragen angewandt.
Beispiel A: Marktbedarfe im KI-Zeitalter
Frage (Schritt 1): Ein Weiterbildungs- und Beratungsanbieter fragt: Welche Bedarfe unserer Kunden entstehen oder verschwinden durch KI bis 2031, und worauf sollten wir uns heute vorbereiten?
Schlüsselfaktoren (Schritt 2): Aus dem STEEP-Raster ragen zwei mit hohem Einfluss und hoher Unsicherheit heraus:
- Leistungssprung der KI: bleibt es bei Assistenz, oder übernimmt KI ganze Wissensarbeits-Routinen?
- Vertrauen und Regulierung: entsteht breites Vertrauen und klare Regeln, oder Skepsis und restriktive Auflagen?
Szenario-Matrix (Schritt 3):
| Geringes Vertrauen / restriktiv | Hohes Vertrauen / offen | |
|---|---|---|
| KI als Assistenz | Vorsichtige Adaption: KI hilft im Kleinen, Bedarf an Change-Begleitung und Kompetenzaufbau | Produktivitäts-Plateau: KI überall integriert, Bedarf an Prozessdesign und Skill-Upgrades |
| KI übernimmt Routinen | Umkämpfter Umbruch: Angst und Widerstand, Bedarf an Ethik, Governance, Neuqualifizierung | Radikale Neuverteilung: ganze Rollen verschwinden, Bedarf an Neuerfindung von Geschäftsmodellen |
Drei ausgewählte Szenarien: Radikale Neuverteilung (Fokus hier, weil sie den größten Kompetenzwandel verlangt), Produktivitäts-Plateau (wahrscheinlich), Umkämpfter Umbruch (riskant).
Backcasting (Schritt 4) für „Radikale Neuverteilung“: Damit der Anbieter 2031 in einer Welt besteht, in der KI ganze Wissensarbeits-Rollen übernommen hat, muss er 2029 ein etabliertes Portfolio an Formaten für Urteilsvermögen, Kreativität und Verantwortungsübernahme haben, also genau die Fähigkeiten, die KI nicht ersetzt. Dafür muss er 2027 eigene Referenzprojekte und Trainer für diese Formate aufgebaut haben, und heute damit beginnen, das eigene Portfolio von reiner Wissensvermittlung auf Urteils- und Kreativitätsförderung umzustellen.
Abgeleitete Strategie (Schritt 5):
- No-Regret: menschliche Kernkompetenzen ausbauen, Kreativität, Urteilsvermögen, Verantwortungsübernahme, Beziehungsgestaltung, und daneben eine solide KI-Grundkompetenz im Team. Beides zahlt in jedem Szenario.
- Wette: ein spezialisiertes Angebot „Neuerfindung von Rollen und Geschäftsmodellen“ für das Neuverteilungs-Szenario, das gezielt auf das trainiert, was KI nicht kann.
- Absicherung: Formate zu Ethik, Governance und Umgang mit Widerstand, falls der Wandel weniger radikal verläuft und eher Richtung Umbruch-Szenario kippt.
Marktbedarf-Erkenntnis: Der größte neue Bedarf liegt nicht in der KI-Bedienung, sondern in dem, was übrig bleibt, wenn KI die Routine übernimmt: Kreativität, Urteilsvermögen, Verantwortung. Genau diese menschlichen Kompetenzen werden zum eigentlichen Produkt, KI-Kompetenz ist allerdings eine notwendige Ergänzung dazu.
Beispiel B: Investment-Strategien unter Unsicherheit
Hinweis: Ich bin kein Finanzberater, und das Folgende ist keine Anlageberatung. Es zeigt ausschließlich, wie die Foresight-Methode auf eine Investmentfrage angewendet wird. Entscheidungen über Geld triffst du selbst oder mit fachkundiger Beratung.
Frage (Schritt 1): Wie richte ich ein langfristiges Portfolio so aus, dass es über 10 Jahre in verschiedenen Makro-Zukünften robust bleibt?
Schlüsselfaktoren (Schritt 2): Zwei Faktoren dominieren Einfluss und Unsicherheit:
- Produktivitäts- und Wachstumsdynamik: starker KI-getriebener Boom oder längere Stagnation?
- Inflation und Zinsen: dauerhaft niedrig und stabil, oder hoch und volatil?
Szenario-Matrix (Schritt 3):
| Niedrige Inflation | Hohe / volatile Inflation | |
|---|---|---|
| Starkes Wachstum | Goldilocks: Produktivitätsboom, Aktien und Wachstumswerte begünstigt | Inflationärer Boom: reale Werte, Rohstoffe, Sachwerte begünstigt |
| Schwaches Wachstum | Deflationäre Stagnation: lange Anleihen, Qualität, Cash begünstigt | Stagflation: der harte Fall, Diversifikation und Realwerte gefragt |
Vier statt drei Szenarien sind hier sinnvoll, weil jedes eine andere Anlageklasse begünstigt.
Backcasting (Schritt 4): Statt eine Zielzukunft zu wählen, dreht man die Frage um: Welches Portfolio überlebt jedes dieser vier Felder ohne Totalschaden? Man rechnet von „in keinem Szenario ruiniert“ rückwärts auf die heutige Allokation.
Abgeleitete Strategie (Schritt 5), rein illustrativ:
- No-Regret: breite Diversifikation über Anlageklassen und Regionen, denn sie hilft in allen vier Welten.
- Wetten: bewusste, begrenzte Übergewichtung dort, wo man ein Szenario für wahrscheinlicher hält.
- Absicherung: ein Anteil realer Werte gegen das Stagflations-Szenario, Liquidität gegen den deflationären Fall.
Foresight-Erkenntnis für Geld: Der Wert der Methode liegt nicht in der Prognose, welches Szenario eintritt, sondern in einem Portfolio, das keine Prognose braucht, um zu überleben. Das ist Robustheit statt Wette.
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