US-Wahlen 2024: Strategische Geschäftsfeld-Szenarien mit generativer KI als Projektassistenz | Beispiel: Mexiko

Der Kontext der Projektmission

In der heutigen dynamischen Geschäftswelt ist die strategische Planung wichtiger denn je. Unternehmen müssen Markttrends vorhersehen, sich auf verschiedene Szenarien vorbereiten und sich an veränderte Umstände anpassen. Generative KI-Anwendungen in kombiniertem Einsatz bieten ein leistungsfähiges Werkzeug für die Erstellung vielfältiger und aufschlussreicher Geschäftsszenarien und verbessern den strategischen Planungsprozess. 

Seit mehr als acht Jahren haben wir bei iMB.Solutions einen Kunden aus der europäischen Mobilitätsbranche, der als Tier-1- und Tier-2-Zulieferer die Automobilindustrie beliefert. Für unseren Kunden haben wir bereits Projekte unterschiedlichster Art in Brasilien, Argentinien, Europa und seit zwei Jahren auch in Mexiko durchgeführt. Diese reichten von Projekten zur Produktivitätssteigerung, Verlagerung der Wertschöpfung nach Argentinien und Brasilien, bis hin zu Projekten zur Reorganisation der Zuliefererstruktur im Wirtschaftsraum USMCA. Hier waren wir vor allem in den mexikanischen Werken tätig. Schon im Jahr 2018 haben wir bei unseren Mandanten in einem Projekt zur Produktivitätssteigerung in brasilianschen Werken Projektmissionen durchgeführt. Ebenfalls waren wir als Sparing-Partner für die stratgische Szenarioplanung 2018-2020 im Einsatz. Damals hatten wir mit dem Projektteam die ökonomische Entwicklung einer massiven Abwertung des brasilianschen Real als Strategie der Regierung präzisse prognostiziert und die ausgesprochen negativen Auswirkungen sichtbar gemacht. Unser Kunde ist sehr offen gegenüber dem Testeinsatz von neuen Technologien und steht Tools wie der generativen KI sehr offen gegenüber. Im Juni 2024 wurde auch ein Blog über ein anderes Projekt publiziert, welches wir für den gleichen Mandanten in Mexiko im Bereich der Neuausrichtung der Lieferantenketten durchgeführt hatten.

Siehe auch: Case Study: Process Mining & GenAI - the road will be longer than expected - or not? 

Projektbeschreibung

Im aktuellen Kurzzeitprojekt wurde ich beauftragt, die Szenarioplanung für den Businessplan 2025-2027 aktiv zu unterstützen. Diese Projektphase ist äußerst wichtig, da sie sich ausschließlich auf den strategischen Teil konzentriert. Diese Phase des Projektes ist in einen größeren Kontext des Unternehmens eingebunden mit dem Ziel, den Geschäftsraum USMCA robuster zu gestalten. Das nachfolgend beschriebene Teilprojekt gliedert sich in einen globalen Kontext ein, worin unser Mandant die Marktposition auf dem amerikanischen Kontinent mit Blick auf die Verschiebungen im Fahrzeug- und Mobilitästsektor stärken und neu ausrichten will.

Der aufmerksame Leser sollte verstehen, dass zwischen Strategie und Taktik streng unterschieden wird. Während sich die strategische Planung ausschließlich mit der Erstellung von Szenarien und der Reaktion auf das Eintreten der verschiedenen Szenarien befasst, geht es bei der taktischen Planung um die Zuweisung von Ressourcen.

Hier entsteht der bekannte detaillierte Businessplan mit der Zuordnung von Kosten, Ausgaben, Einnahmen und Erträgen. Diese Planung wird dann hauptsächlich in Tabellenkalkulationsprogrammen durchgeführt. Bei der Szenariogenerierung, also der strategischen Planung, kommen dagegen sehr kreative Werkzeuge wie Design Thinking zum Einsatz. Auch generative KI wird in praktisch allen Phasen der Szenarienplanung als Assistent eingesetzt. Das reicht von der Informations- und Quellenstrukturierung, über die Auswertung der einzelnen Quellen, bis hin zum Projektassistenten in der Generierung von möglichen Szenarien. Hier soll aber unmissverständlich klar sein, dass die Evaluierung in allen Facetten, sowie die Ausarbeitung möglicher Aktionspläne, einzig und allein bei dem Projektteam – also 100% Faktor Mensch – liegt.

Das aktuelle Projekt wurde von mir in Mexiko im 3. Quartal 2024 durchgeführt. Dabei ging es unter anderem um die Frage, wie sich das Umfeld des Wirtschaftsraums USMCA nach den US-Wahlen am 5. November 2024 verändern könnte.

Im Rahmen dieses Projekts leitete ich das mexikanische und US-amerikanische Projektteam und arbeitete auch mit Think Tanks zusammen, z. B. an der University of New Mexico (NM), USA. Der Planungsansatz ist recht innovativ. Nach der Auswertung der Ergebnisse wird dieses Verfahren später im Jahr 2024 auch in Brasilien angewendet werden.

Was ist generative KI?

Generative KI bezieht sich auf eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die aus vorhandenen Daten neue Inhalte erstellen kann. Sie nutzt maschinelle Lernmodelle, um Texte, Bilder, Musik und sogar komplexe strategische Szenarien zu generieren. Durch die Analyse großer Datenmengen können diese Modelle Muster erkennen, Ergebnisse vorhersagen und innovative Lösungen vorschlagen.

Vorteile der generativen KI bei der Erstellung von Geschäftsszenarien

1. Erhöhte Kreativität und Innovation: Generative KI kann eine breite Palette potenzieller Szenarien erstellen, die menschliche Projektteammitglieder (möglicherweise) übersehen. Durch die Generierung unkonventioneller Ideen können Unternehmen neue Möglichkeiten und innovative Strategien entdecken.

2. Datengestützte Einblicke: KI-Modelle können historische Daten, Markttrends und Wettbewerbslandschaften deutlich schneller analysieren, Muster erkennen, um dann Szenarien zu erstellen, die auf realen Erkenntnissen beruhen. Dieser datengestützte Ansatz stellt sicher, dass die Szenarien nicht nur fantasievoll, sondern auch relevant und realisierbar sein können. Diese Nutzung von GenAI geht weit über die aktuell populären LLM hinaus.

3. Schnelligkeit und Effizienz: Die traditionelle Szenarienplanung ist zeit- und ressourcenaufwändig und wird (kann) daher nicht in der notwendigen Tiefe durchgeführt. Generative KI kann (schnell) mehrere Szenarien erstellen, so dass Unternehmen ihre Strategien schneller bewerten und überarbeiten können.

4. Risikomanagement: Durch die Generierung verschiedener Szenarien (Strategie), einschließlich Worst-Case- und Best-Case-Ergebnissen, können sich Unternehmen besser auf Unwägbarkeiten vorbereiten und robuste Notfallpläne (Taktik) entwickeln. Die Szenariengenerierung unter Nutzung von generativer KI stellt sicher, dass besonders die realistischen Szenarien in der "Grauzone" zwischen Worst-Case und Best-Case besser abgebildet werden können und KPI entwickelt werden, welche dann anzeigen, in welchem strategischen Szenario man aktuell navigiert. Und somit können auch die taktischen Pläne besser justiert werden.

Praktische Anwendungen der generativen KI bei der Szenarienerstellung

1. Markterweiterungsstrategien: Generative KI kann Unternehmen bei der Erschließung neuer Märkte helfen, indem sie Szenarien generiert, die verschiedene Markteintrittsstrategien, Wettbewerbsreaktionen und rechtliche Rahmenbedingungen berücksichtigen. So kann ein KI-Modell beispielsweise globale und lokale Wirtschaftsdaten analysieren, Trends sichtbar machen und den potenziellen Erfolg des Eintritts in eine neue Region oder einen neuen Markt prognostizieren.

2. Produktentwicklung und Innovation: KI-generierte Szenarien können bei der Produkt- und Produktionsplanung helfen, indem sie die Reaktionen der Verbraucher, technologische Fortschritte und Aktionen der Wettbewerber simulieren. Auf diese Weise können Unternehmen Prioritäten bei den Produktmerkmalen setzen, Marktlücken erkennen und zukünftige Trends vorhersehen.

3. Finanzplanung: Generative KI kann Finanzszenarien erstellen, die verschiedene wirtschaftliche Bedingungen, Investitionsstrategien und Ertragsmodelle berücksichtigen. Diese Szenarien helfen Unternehmen bei der Budgetplanung, der Ressourcenzuweisung und dem effektiven Management finanzieller Risiken.

4. Optimierung der Lieferkette: KI-gesteuerte Szenarien können Lieferkettenstrategien optimieren, indem sie Unterbrechungen vorhersagen, die Zuverlässigkeit von Lieferanten bewerten und alternative Logistiklösungen vorschlagen. Dadurch wird sichergestellt, dass Unternehmen die Belastbarkeit und Effizienz ihrer Lieferketten aufrechterhalten. In diesem Kontext habe ich persönlich, sowie wir mit iMB.Solutions, in den vergangen ca. zwei Jahren schon diverse Projektmissionen in Brasilien, Argentinien, Bolivien/Chile und Mexiko durchgeführt.

Implementierung von generativer KI in der Unternehmensplanung

1. Datenerfassung und -integration: Die erfolgreiche Erstellung von KI-Szenarien beginnt mit hochwertigen Daten. Unternehmen müssen Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und integrieren, darunter Marktberichte, Kundenfeedback und interne Leistungskennzahlen. Die Strukturierung und Kuratierung der Datenbais kann zu Beginn einen erheblichen Aufwand bedeuten. Sind z.B. Produktionsdaten von analogen Maschinen und Anlagen zu erfassen, sollte man sich intensiv mit der Sensortechnik und IoT beschäftigen (siehe auch UNITEDINTERIM Case Study: Maschinenbau: IoT meets GenAI).

2. Auswahl der richtigen KI-Tools: Es gibt mehrere generative KI-Tools und -Plattformen mit jeweils einzigartigen Funktionen und Möglichkeiten. Unternehmen sollten die Tools auswählen, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen, sei es natürliche Sprachverarbeitung, Bilderzeugung oder prädiktive Analysen (siehe auch UNITEDINTERIM Case Study: Automotive: Process Mining & GenAI – der Weg wird länger als erwartet – oder doch nicht?).

3. Kollaborativer Ansatz: Während KI wertvolle Szenarien generieren kann, ist menschliches Erfahrungs- und Fachwissen für die Interpretation und Entscheidungsfindung unerlässlich. Ein kollaborativer Ansatz, der KI-Erkenntnisse mit menschlichem Urteilsvermögen kombiniert, gewährleistet eine abgerundete strategische Planung. In diesem Kontext wird sehr häufig auch die so genannte KI-Halluzination angeführt und nicht selten dazu genutzt, generative KI Modelle zu diskreditieren. Das Thema ist ausgesprochen komplex, zeigt aber auch unmissverständlich, dass die Nutzer von generativen KI-Modellen ein tiefergehendes Verständnis für die Grenzen jeden Werkzeuges abschätzen können und einen verantwortungsbewussten Umgang mit dem prompting haben müssen. Persönlich, sowie bei iMB.Solutions, nutze ich KI-Modelle und nun die GenAI-Modelle seit längerer Zeit. Ich möchte zum Thema KI-Halluzination den nachfolgenden Blog empfehlen: AI Hallucination & Professional Transformation. Gerade meine persönliche Erfahrung im Einsatz von GenAI Modellen hatte mich für diese Projektmission qualifiziert.

4. Kontinuierliches Lernen und Anpassen: Das Geschäftsumfeld entwickelt sich ständig weiter, und das sollten auch die KI-Modelle. Die regelmäßige Aktualisierung von KI-Modellen mit neuen Daten und Feedback hilft, ihre Relevanz und Genauigkeit zu erhalten.

Restriktionen Projektmanagement

In meiner Projektmission haben wir mit dem Projektteam generative KI in unterschiedlichsten Kontexten im Verlauf der Projektmission angewendet. Es begann mit der Assistenz durch generative KI das Projekt global zu strukturieren. Nachdem wir im Team auch die aus unserer Sicht wichtigen Aspekte determiniert hatten, setzten wir den generativen KI-Assistenten darauf an, die entsprechenden Quellen aus dem Internet zu extrahieren und entsprechend der globalen Projektstruktur uns als dem Projektteam zur Verfügung zu stellen.

Im Verlauf des Projektes wurden die generativen KI-Assistenten konstant in der Szenariogenerierung und auch Evaluierung konsultiert. Dabei haben wir auch immer wieder durch den generativen KI-Assistenten Bewertungssysteme erstellen lassen wie die Szenarien bewertet werden könnten, Gewichtungen verändert und die dann entstandenen Szenarien mit unseren Ausgangsquellen abgeglichen.

Man kann also sagen, dass unser Projektteam iterativ konstant mit den generativen KI-Assistenten „zusammengearbeitet" hat.

Wichtig in diesem Kontext war für uns auch, generative KI-Werkzeuge zu nutzen, für die wir als Projektteam die Sensibilität im Umgang mit Daten und Quellen durch das generative KI-Werkzeug aktiv verändern konnten.

Vereinfacht gesagt ging es darum, den generativen KI-Filter zwischen „sachlich-objektiven" Umgang bis hin zu "kreativen Umgang" mit Daten und Quellen in Schritten bewusst verändern zu können. Was wir also von dem KI-Werkzeug erwarteten war, dass wir aktiv und in vollem Bewusstsein die sogenannte KI-Halluzination verändern und auch nutzen konnten.

In der Praxis bedeutet das zum Beispiel, dass wir den generativen KI-Assistenten in der Phase der Informationssammlung eng an den sachlich-objektiven Prompt gebunden haben, um auf die große Informationsbasis zu fokussieren und objektive Extrakte zu generieren. In der Phase der Szenariogenerierung wollten wir aber bewusst generativen KI-Assistenten haben, welche, wie auch wir Menschen in Design Thinking Workshops, der Kreativität und Interpretation der Datenlandschaft eine höhere Toleranz einräumen.

Anwendung von Design Thinking für die Erstellung von strategischen Geschäftsszenarien

Das sich rasch entwickelnde Geschäftsumfeld im USMCA-Wirtschaftsraum erforderte die Erstellung robuster und anpassungsfähiger Szenarien – eine wichtige Voraussetzung für die strategische Planung. Herkömmliche Szenarienplanung beruht oft auf linearem Denken und vordefinierten Annahmen. Da die Komplexität der geschäftlichen Herausforderungen jedoch zunimmt, besteht ein wachsender Bedarf an innovativeren Ansätzen. Hier kommt Design Thinking ins Spiel – eine Philosophie, die Einfühlungsvermögen, Kreativität und iterative Problemlösung in den Vordergrund stellt, was bei der Erstellung von Geschäftsszenarien transformativ wirken kann. Dieser Ansatz wurde dann im Projekt mit generativen KI-Tools kombiniert, um die notwendige Dynamik und Datenmenge zu strukturieren und die Auswertung des Teams zu unterstützen.

Mit iMB.Solutions verfügen wir über langjährige und sehr profunde Erfahrungen in der Anwendung von Design Thinking in den unterschiedlichsten Projektaufgaben und Branchen. Persönlich wende ich Design Thinking in unterschiedlichsten Projekten und Industrien seit vielen Jahren an. Auch habe ich mich konstant in diesem Bereich weitergebildet, so z.B. über das HassoPlattner Institut. Wenn Sie mehr über Design Thinking erfahren möchten, empfehle ich Ihnen den folgenden Link zu einem Blog: Transformation & Design Thinking

Verständnis der Design Thinking-Philosophie

Design Thinking ist ein auf den Menschen ausgerichteter Innovationsansatz, der sich aus einem ausgesprochen breiten Werkzeugkasten bedient, um die Bedürfnisse der Menschen/Nutzer/Kunden, die Möglichkeiten der Technologie und die Anforderungen an den Geschäftserfolg zu integrieren. Es ist ein Prozess, der aus fünf Phasen besteht: Einfühlen, Definieren, Ideieren, Prototypisieren und Testen.

In diesem Abschnitt möchte ich dem Leser die Arbeitsphasen erläutern und die von uns verwendeten generativen KI-Tools kurz vorstellen. Die Liste der Werkzeuge bedeutet nicht, dass wir sie alle in gleichem Maße verwendet haben. Sie stellen eine Auswahl dar, die je nach Anforderung eingesetzt werden kann und entsprechende Vor- und Nachteile hat. Eine individuelle Bewertung kann ich jedoch nicht garantieren, da die Projektanforderungen und das entsprechende Projektteam einfach zu unterschiedlich sein können.

Bevor wir jedoch in die einzelnen Phasen des Design Thinking einsteigen konnten, um die strategischen Szenarien zu erstellen und schließlich zu bewerten, mussten wir im Projektteam zunächst den Auftrag strukturieren und sicherstellen, dass uns die relevanten Quellen zeitnah zur Verfügung stehen.

Daten und Quellenpool kuratieren

Browse AI ist ein no-code Web-Scraping-Tool, das die Datenextraktion aus Websites vereinfacht. Es ermöglicht Benutzern, spezifische Datenpunkte zu definieren, die sie benötigen, und extrahiert diese Informationen automatisch, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Mit Browse AI können Sie Web-Scraping-Automatisierungen über eine einfache Point-and-Click-Schnittstelle einrichten, Daten als Tabellenkalkulationen herunterladen oder mit Google Sheets synchronisieren. Es unterstützt auch die Planung von Aufgaben, die Überwachung von Daten auf Änderungen und die Integration mit anderer Software über Zapier oder REST API. Wir haben das Werkzeug im Verlauf der Projektmission in Mexiko intensiv genutzt.

Perplexity ist eine KI-gestützte Suchmaschine, die genaue, vertrauenswürdige und Echtzeit-Antworten auf jede Frage liefert. Sie nutzt fortschrittliche Algorithmen und Web-Crawler, um Informationen aus dem Internet zu sammeln und zu indizieren, was sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Suche in den Tiefen des Internets macht. Perplexity legt Wert auf Transparenz und Benutzerkontrolle, so dass die Benutzer ihre Sucherfahrung anpassen und ihre Privatsphäre schützen können.

NWO.ai NWO.ai ist ein generatives KI-Tool, das für Stimmungsprognosen und kulturelle Trendanalysen entwickelt wurde. Es nutzt maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um kontinuierlich große Mengen unstrukturierter Daten aus Quellen wie sozialen Medien, Nachrichten und Suchmaschinen zu scannen und zu analysieren. Auf diese Weise können aufkommende Narrative identifiziert und die Stimmung der Verbraucher/Kunden/Peer Groups mit hoher Genauigkeit prognostiziert werden. Die Plattform ist besonders nützlich für Unternehmen (und Behörden), um Kundenbedürfnisse zu verstehen, globale kulturelle/soziale/politische Veränderungen zu verfolgen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Wir haben diese Anwendung im Laufe des Projekts intensiv genutzt, insbesondere im Bereich der Datenwissenschaft. Das wirklich große Plus dieses Tools war die Möglichkeit, unstrukturierte Datenpunkte in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, die auf unsere Projektmission ausgerichtet sind. Als Team wären wir nicht in der Lage gewesen diese hohe Datendichte zu strukturieren und Schlüsse ziehen zu können.

In den meisten Fällen haben wir dann die entsprechenden Ergebnisse und generierten Daten mit der ChatGPT 4o Version von OpenAI verglichen, um Interpretationen, Datenbereinigung, Analysen und in einigen Fällen Visualisierungen durchzuführen.

Empathie bei der Erstellung von Szenarien

Die erste Stufe des Design Thinking ist das Einfühlungsvermögen – das Verstehen der Bedürfnisse, Wünsche und Herausforderungen der beteiligten Menschen, Stakeholder und Aktionäre. Bei der Entwicklung von Geschäftsszenarien bedeutet dies, ein tiefes Verständnis der Stakeholder, einschließlich Kunden, Mitarbeiter, Partner und sogar Konkurrenten zu entwickeln. Anstatt sich nur auf Daten und Trends zu verlassen, sollten Sie sich mit diesen Stakeholdern durch Interviews, Umfragen und intensive Erfahrungen auseinandersetzen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Szenarien auf realen Anliegen und Wünschen basieren und nicht nur auf abstrakten Konzepten, wie man aus der Vergangenheit z.B. im Marketing kannte.

Wenn Sie beispielsweise, wie in meinem konkreten Projekt hier in Mexiko, Szenarien für die Zukunft der Industrielogistik und der Lieferkette für Automobilsysteme entwickeln, sollten Sie Zeit mit den Kunden in ihren Logistikzentren in der Nähe der mexikanischen Grenze und in Arizona, New Mexico, Texas und Kalifornien verbringen, ihre Erfahrungen verstehen und überlegen, wie diese Erkenntnisse die zukünftige Landschaft der Wertschöpfungskette gestalten könnten. Während der Projektreise verbrachten wir die meiste Zeit in den Grenzregionen von Arizona und New Mexico, weniger in Texas und keine Intervention in Kalifornien. Natürlich wurde auch in diesem „Mikrokosmos" eine unglaublich hohe Informations- und Datendichte erzeugt und gesammelt. Allein die Erfassung und Organisation der Daten- und Informationsvielfalt mit Block und Bleistift bringt zweifellos ein hohes Maß an unvermeidbarer Oberflächlichkeit bzw. eine extrem lange Projektlaufzeit mit sich, ohne aussagekräftige Informationen für notwendige Managemententscheidungen zu generieren.

Outset AI ist eine innovative Plattform für adaptive, KI-gesteuerte Befragungen. Sie nutzt künstliche Intelligenz, um Interviews zu führen und zu moderieren, und bietet so eine nahtlose und effiziente Möglichkeit, tiefe qualitative Erkenntnisse zu gewinnen. Hier sind einige Schlüsselfunktionen, die wir als äußerst nützlich empfunden haben:

• KI-moderierte Gespräche: Der KI-Interviewer führt die Teilnehmer in sinnvolle Diskussionen und vertieft sie dynamisch auf der Grundlage ihrer Antworten.
• Automatische Synthese: Die Plattform transkribiert und analysiert die Interviews automatisch, identifiziert gemeinsame Themen und hebt Schlüsselzitate hervor.
• Mehrsprachige Unterstützung: Outset AI kann Interviews in mehreren Sprachen führen und ist damit für eine Vielzahl von Teilnehmern zugänglich. Wir haben Spanisch und amerikanisches Englisch verwendet.
• Flexible Modi: Outset AI bietet verschiedene Modi wie Audio, Video und Text und ermöglicht so eine umfassende Datenerfassung. Während unserer Projektmission haben wir alle drei Formate eingesetzt.

Dieser Ansatz kombiniert die Tiefe qualitativer Interviews mit der Geschwindigkeit und dem Umfang von Umfragen und ist damit ein leistungsstarkes Instrument für Erhebungsphase und strategische Entscheidungsfindung. Ein weiterer großer Vorteil ist, dass die Quellen jederzeit digital abrufbar sind und als Argumentationshilfe für das Management dienen können. Der Entscheidungsfindungsprozess wird fundierter und gewährleistet, dass eine große Anzahl von Stimmen in kurzer Zeit gehört wird.

Otter.ai ist ein KI-gestützter Transkriptionsdienst, der die Echtzeit-Transkription von gesprochener Sprache in geschriebenen Text ermöglicht. Er wird häufig für Meetings, Vorträge und Interviews verwendet. Otter.ai kann automatisch Besprechungsnotizen, Zusammenfassungen und Aktionspunkte generieren, was es zu einem wertvollen Werkzeug für Produktivität und Zusammenarbeit macht. Otter.ai lässt sich in Plattformen wie Zoom, Google Meet und Microsoft Teams integrieren und bietet Funktionen wie Live-Untertitel, Audioaufnahmen und Folienerfassung.

Rev AI ist eine von Rev.com entwickelte Suite fortschrittlicher APIs für Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie bietet hochpräzise automatische Spracherkennungsfunktionen (ASR) für die Transkription von Audio- und Videodateien in Text. Rev AI bietet sowohl asynchrone als auch Echtzeit-Transkription, zusammen mit zusätzlichen Funktionen wie Sprachidentifikation, Stimmungsanalyse, Themenextraktion, Zusammenfassung und Übersetzung.

Rev AI wurde auf der Grundlage von Millionen von Stunden an von Menschen transkribierten Audiodateien trainiert und setzt den Industriestandard für Transkriptionsgenauigkeit bei verschiedenen Stimmen und Akzenten. Rev AI ist bekannt für seine erstklassige Genauigkeit, niedrige Wortfehlerraten und die Unterstützung von über 36 Sprachen. Der Dienst kann sowohl in der Cloud als auch vor Ort eingesetzt werden und eignet sich daher für verschiedene Anwendungen und Branchen. Dieses Tool war unser Arbeitspferd – sowohl intern als auch in der Feldarbeit.

Dovetail AI ist ein leistungsstarkes Tool für die Transkription und Analyse. Es transkribiert automatisch Video- und Audioaufnahmen in Text und unterstützt über 40 Sprachen. Die Plattform nutzt GenAI, um Schlüsselmomente und Emotionen in den Transkripten hervorzuheben, wodurch es einfacher wird, Erkenntnisse aus Interviews, Kundenfeedback und anderen Datenquellen zu gewinnen. Diese Applikation half unserem Team, wertvolle Informationen schnell zu analysieren und weiterzugeben, ohne Stunden mit manueller Arbeit zu verbringen.

Xelper AI ist ein Tool, das den Prozess der Nutzer-/Kunden-/Lieferantenbefragung durch KI-Moderation rationalisiert und verbessert. Es ermöglicht, den Interviewleitfaden hochzuladen, einen Chatbot zu erstellen und die Zielgruppe zur Teilnahme einzuladen. Innerhalb von 24 Stunden erhält man eine detaillierte Analyse über ein personalisiertes Dashboard. Dieser Prozess hilft dabei, schnell und mit minimalem Aufwand Erkenntnisse aus echten Nutzerinterviews zu gewinnen und so schneller die richtigen Produkte, Services und Prozesse zu entwickeln. Während der Projektmission wurden keine grundlegenden Erfahrungen mit diesem Werkzeug gesammelt. Allerdings haben wir mit iMB.Solutions diese GenAI Applikation schon in einem anderen Projektkontext angewendet.

Conversia AI ist ein fortschrittliches Tool für adaptive, KI-gesteuerte Bewerbungsgespräche für neue Mitarbeiter. Es nutzt künstliche Intelligenz, um Interviews zu führen, die Antworten der Bewerber zu analysieren und Feedback in Echtzeit zu geben. Das System passt seine Fragen auf der Grundlage der Antworten des Bewerbers an und sorgt so für eine persönlichere und dynamischere Interviewerfahrung. Diese Technologie trägt dazu bei, den Rekrutierungsprozess zu rationalisieren, indem standardisierte Bewertungen generiert werden, Zeit zu sparen und die Gesamtqualität der Bewerberbewertungen zu verbessern. Während des Projektauftrags wurden keine grundlegenden Erfahrungen gesammelt; die Applikation kam nicht zum Einsatz. Allerdings haben wir dieses Werkzeug schon im Einsatz mit einem brasilianischen Startup testen können.

Definition des Problemraums

Sobald wir durch die Design Thinking-Phase der Empathie die notwendigen Erkenntnisse gewonnen haben, besteht der nächste Schritt darin, die zentralen Herausforderungen und Chancen zu definieren. Dazu müssen die gesammelten Informationen zusammengefasst werden, um Schlüsselthemen und -muster zu identifizieren. Bei der Erstellung von Szenarien hilft diese Phase nun, die strategischen Fragen zu klären, auf die die Szenarien eingehen müssen.

Wenn die Herausforderung beispielsweise die Unterbrechung der traditionellen Lieferkette ab 2025 im USMCA-Geschäftsumfeld aufgrund des Ergebnisses der US-Präsidentschaftswahlen am 05. November 2024 oder durch den erweiterten E-Commerce für Ersatzteile ist, könnte sich die Problemdefinition darum drehen, wie physische B2B-Geschäftsräume in einer digital geprägten Welt relevant bleiben können.

UserEvaluation AI ist ein leistungsfähiges Tool, das den Prozess der Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus verschiedenen Datentypen, einschließlich Audio-, Video-, Text- und CSV-Dateien, rationalisiert. Es nutzt fortschrittliche KI-Modelle wie GPT-4, um Aufgaben wie Transkription, Stimmungsanalyse und Clustering von Daten durchzuführen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• KI-gestützte Transkription: Konvertierung von Audio- und Videoinhalten in Text in über 57 Sprachen.
• Einblicke generieren: Extrahiert schnell umsetzbare Erkenntnisse aus den vorhandenen Daten und liefert Quellen für Entscheidungsfindung.
• Multimodaler KI-Chat: Ermöglicht die Extraktion und Visualisierung von Schlüsselinformationen über mehrere Dateien hinweg.
• KI-generierte Berichte und Präsentationen: Erstellt automatisch detaillierte Berichte und Präsentationen, die mit Datenvisualisierungen angereichert sind.
• Stimmungsanalyse: Identifiziert Stimmungstrends in Kundeninteraktionen, um Strategien zu verfeinern.
• Datenorganisation: Verwendet ein Kanban-Board, um die Erkenntnisse zu organisieren und zu teilen.

Dieses Tool wurde entwickelt, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Kunden besser zu verstehen und datengestützte Entscheidungen effizient zu treffen.

Userview AI ist ein Tool, das die Analyse und Synthese von Nutzerinterviews vereinfacht. Durch das Hochladen von Audio- oder Videoaufnahmen werden schnell detaillierte Interviewberichte erstellt, die wertvolle Einblicke liefern und ähnliches Feedback für ein besseres Verständnis und eine bessere Entscheidungsfindung bündeln. Dies erleichtert es den Teams, Muster und Schlüsselthemen aus den Nutzerdaten zu erkennen, was letztlich die Produktentwicklung und das Nutzererlebnis verbessert.

Kraftful AI ist ein leistungsstarkes Tool zur Verbesserung des Produktmanagements durch KI-gestützte Analyse und Clustering von Erkenntnissen. Es nutzt fortschrittliche KI-Modelle wie GPT-X-turbo, um tiefe Einblicke in das Nutzerfeedback und die Produktleistung zu erhalten. Die Fähigkeiten von Kraftful umfassen:

• Qualitative Datenanalyse: Sie hilft Produkt- und Projektmanagern, Nutzerfeedback in großem Umfang zu interpretieren und wichtige Themen und Stimmungen zu identifizieren.
• Clustering: Durch die Gruppierung ähnlicher Datenpunkte hilft Kraftful bei der Aufdeckung von Mustern und Trends, die vielleicht nicht sofort offensichtlich sind.
• Verwertbare Einblicke: Das Tool generiert maßgeschneiderte Empfehlungen zur Optimierung von Funktionen, zur Verbesserung der Nutzererfahrung und zur Ermittlung von Marktchancen.

Insgesamt versetzt Kraftful AI Projektteams in die Lage, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Produkte, Dienstleistungen und Prozesse zu entwickeln, die echten Mehrwert schaffen können.

GetCurious AI ist eine Plattform zur Verbesserung der Nutzerforschung durch KI-gestützte Erkenntnisanalyse und Clustering. Sie bietet Tools für die Durchführung KI-moderierter Interviews, die Erstellung KI-gestützter Studien und die Erstellung umfassender Berichte. Die Plattform hilft Projektteams bei der schnellen Rekrutierung von Teilnehmern, der Durchführung von Studien und der Gewinnung tiefer Einblicke aus qualitativen Daten. Durch den Einsatz von KI ermöglicht GetCurious AI eine schnellere und effizientere Analyse, die es den Projektteams erleichtert, die Bedürfnisse der Nutzer zu verstehen und ihre Angebote zu verbessern.

Miro AI ist ein leistungsstarkes Tool zur Verbesserung der Zusammenarbeit und Produktivität auf der Miro-Plattform. Es bietet KI-gestützte Funktionen für Insight-Analysen und Clustering, die Projektteams dabei helfen, große Datenmengen schnell zu organisieren und sinnvoll zu nutzen. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen, die wir identifiziert haben:

• Clustering nach Stichworten: Gruppiert Haftnotizen automatisch auf der Grundlage ähnlicher Schlüsselwörter und hilft so, Muster und Themen in Brainstorming-Sitzungen oder Benutzerforschungsprojekten zu erkennen.
• Clustering nach Emotionen: Ordnet die Notizen in positive, neutrale und negative Kategorien ein, so dass die Teams schnell die allgemeine Stimmung von Feedback oder Ideen einschätzen können.
• KI-Sidekicks: Bietet sofortige KI-gestützte Unterstützung auf dem Canvas, wie z. B. die Erstellung von Zusammenfassungen, Diagrammen und strategischen Anleitungen.

Diese Funktionen rationalisierten den Prozess der Analyse und Organisation von Informationen und ermöglichten es unserem Projektteam, sich auf die Verfeinerung der wichtigsten Erkenntnisse zu konzentrieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Tool war unser Arbeitspferd – sowohl intern als auch in der Feldarbeit.

Ideenfindung: Erweiterung der Möglichkeiten

In der Ideenfindungsphase geht es darum, ein breites Spektrum an Ideen, in unserem Fall strategische Szenarien, zu entwickeln, ohne sie jetzt schon zu bewerten. Hier kommt Kreativität und Querdenken (im eigentlichen und ursprünglichen Sinne) ins Spiel. Bei der Erstellung von Geschäftsszenarien geht es darum, sich verschiedene zukünftige Zustände der relevanten Geschäftswelt vorzustellen, die sich auf das Unternehmen auswirken könnten. Wir förderten regelmässig kurze Brainstorming-Sitzungen mit verschiedenen Teams, die Mitglieder aus unterschiedlichen Abteilungen, Lieferanten oder sogar externe Experten einbezogen. Je vielfältiger die Perspektiven sind, desto reichhaltiger sind die Szenarien – das war unsere Kernidee.

Wenn Sie beispielsweise künftige Lieferkettenszenarien im Rahmen des USMCA-Abkommens zwischen den USA und Mexiko planen, sollten Sie nicht nur technologische Fortschritte, sondern auch mögliche Veränderungen im Verbraucherverhalten, in den wirtschaftlichen Bedingungen und im regulatorischen Umfeld berücksichtigen.

Ideanote ist ein KI-gestützter Ideengenerator, der uns beim schnellen Brainstorming und der Entwicklung neuer Ideen helfen sollte. Die Nutzer können ihre Geschäfts- oder Projektdaten eingeben und ein Thema für die Ideengenerierung auswählen. Die KI erstellt dann eine Liste innovativer Ideen, die auf die angegebenen Parameter zugeschnitten sind. Dieses Tool ist nützlich, um Strategien zur Kosteneinsparung zu entwickeln, die Kundenzufriedenheit zu steigern und neue Prozesse, Produkte und Dienstleistungen zu schaffen. Zusätzlich bietet Ideanote Funktionen zum Sammeln, Bewerten und Verwalten dieser Ideen und ist damit eine umfassende Lösung zur Förderung von Kreativität und Innovation in Unternehmen. Ideanote ist ein Arbeitspferd von iMB.Solutions.

Stratup.ai ist eine KI-gestützte Plattform zur Generierung innovativer Startup-Ideen, die auf bestimmte Themen oder Branchen zugeschnitten sind. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle analysiert sie aktuelle Markttrends und Chancen, um kreative Geschäftsideen zu entwickeln. Unternehmer können über 100.000 KI-generierte Ideen erforschen, die ihnen helfen, ihr volles Potenzial zu entfalten und ihre unternehmerische Reise voranzutreiben. Während des Projektauftrags nicht angewandt.

Ideamap AI ist ein innovatives Tool, das mithilfe von künstlicher Intelligenz sofortige Mind Maps erstellt. Es ermöglicht den Nutzern, ihre Ideen oder Themen einzugeben, die dann von der KI innerhalb von Sekunden in einer visuellen Mind Map organisiert werden. Dieses Tool ist besonders nützlich für Brainstorming, Lernen und die Zusammenfassung von Informationen. Die Benutzer können die von der KI erstellten Mind Maps verfeinern, mit Teammitgliedern in Echtzeit zusammenarbeiten und die endgültigen Maps als Bilder exportieren oder über eine URL freigeben. Dies ist eines unserer Arbeitspferde, wenn es um Brainstorming und Mind Mapping mit Hilfe von generativer KI geht.

Prototyping-Szenarien

Beim Prototyping im Design Thinking geht es darum, Ideen greifbar darzustellen. Bei der Erstellung von Szenarien kann dies durch die Entwicklung detaillierter, erzählerischer Szenarien umgesetzt werden, die verschiedene mögliche Zukünfte beschreiben. Anstatt einfach nur Aufzählungspunkte aufzulisten, sollten Sie Geschichten (Story telling) entwerfen, die die Szenarien zum Leben erwecken, damit sie nachvollziehbar und leichter zu verstehen sind.

Diese Prototypen können die Form von schriftlichen Erzählungen, visuellen Karten oder sogar Rollenspielen annehmen. Ziel ist es, die Szenarien so lebendig und ansprechend zu gestalten, dass die Beteiligten sie leicht verstehen und nachvollziehen können.

Diese Phase wurde im Rahmen dieses Projektauftrags nicht im eigentlichen Sinne des Design Thinking genutzt, sondern repräsentiert vielmehr die Generierung der unterschiedlichen Szenarien welche entstehen könnten. Nachfolgend wird eine Zusammenfassung im Rahmen dieses Blog gegeben.

Testen und Iteration

Die letzte Phase des Design Thinking ist das Testen, bei dem Sie Ihre Prototypen Nutzern und Interessengruppen vorführen, um Feedback einzuholen. Bei der Erstellung von Szenarien bedeutet dies, dass Sie Ihre Szenarien wichtigen Entscheidungsträgern und anderen Interessengruppen vorstellen, um zu sehen, wie sie ankommen und um ihre Relevanz und Wirkung zu testen.

Das Feedback sollte genutzt werden, um die Szenarien zu verfeinern und sie robuster und umsetzbarer zu machen. Dieser iterative Prozess stellt sicher, dass die Szenarien nicht nur theoretisch sind, sondern als praktische Hilfsmittel für die strategische Entscheidungsfindung dienen können.

Tests und Iterationen waren nicht Teil dieses Projektauftrags. Die verschiedenen Szenarien wurden dem Management vorgestellt und die damit verbundenen Restriktionen, Annahmen und möglichen Auswirkungen in gewichteter Form dargelegt. Die nächsten Schritte hängen nun von der internen Managementbewertung und den tatsächlichen Entwicklungen in den kommenden Monaten ab.

Integration von Design Thinking in Ihr Unternehmen

Um Design Thinking für die Erstellung von Szenarien erfolgreich einzusetzen, ist es wichtig, diese Philosophie in die Kultur Ihres Unternehmens einzubetten. Ermutigen Sie die funktionsübergreifende Zusammenarbeit, fördern Sie eine Mentalität des kontinuierlichen Lernens und Experimentierens und geben Sie der Empathie bei allen strategischen Initiativen den Vorrang. Auf diese Weise kann Ihr Unternehmen der Zeit immer einen Schritt voraus sein und sich an Veränderungen auf eine Art und Weise anpassen, die sowohl innovativ als auch auf die realen Bedürfnisse Ihrer Stakeholder abgestimmt ist.

Design Thinking ist ein rein auf den Menschen bezogener Ansatz zur Problemlösung. Insbesondere die zahlreichen Anwendungen der generativen KI unterstützen die menschenzentrierte Problemlösung massiv und lassen uns Menschen wieder zu dem werden, was wir sind: kreativ.

Die Übernahme und Kombination von Design Thinking und generativer KI für die Erstellung von Geschäftsszenarien verwandelt den Prozess von einer statischen, linearen Übung in eine dynamische, menschenzentrierte Erkundung, ja, Safari. Durch die Betonung von Empathie, Kreativität und iterativen Tests können Unternehmen Szenarien entwickeln, die nicht nur relevanter und widerstandsfähiger sind, sondern auch besser auf die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Stakeholder abgestimmt sind. In einer zunehmend unberechenbaren Welt kann dieser Ansatz die strategische Voraussicht bieten, die erforderlich ist, um Unsicherheiten mit Zuversicht zu bewältigen.

Das Projekt: Die Szenario-Simulationen und Ergebnisse "Navigieren im US-Mexiko-Handel"

Einleitung

Zunächst haben wir drei breit angelegte Szenarien für den Handel zwischen den USA, Kanada und Mexiko untersucht, falls Donald Trump die bevorstehenden Wahlen gewinnt. Obwohl eine enge, freundschaftliche Beziehung zwischen den beiden Regierungen ideal wäre, deuten erste Anzeichen darauf hin, dass dieses Szenario im besten Fall unwahrscheinlich ist. Stattdessen müssen wir uns auf ein Szenario vorbereiten, in dem der Handel inmitten einer Verschlechterung der Beziehungen an anderen Fronten abgeschottet wird. Hier muß der Leser verstehen, dass das Projekt vor der Definition der neuen Kandidatin der Demokratischen Partei begann.

In diesem Gesamtkontext muß man wissen, dass das USMCA Agreement zum Stichtag July 01, 2026 von allen drei partizipierenden Nationen (USA, Mexico, Canada) erneuert werden muß. Falls eine der drei Partner dem aktuellen Abkommen nicht weiter zustimmt, muß entweder komplett neu verhandelte werden, oder das Abkommen wird komplett obsolet und nicht weitergeführt.

Die Realität des US-Mexiko-Handels

Unabhängig von der Zukunft des USMCA Wirtschaftsraumes wird der Handel zwischen den USA, Kanada und Mexiko weitergehen. Allerdings wird die Sicherheit der Grenze USA-Mexico oberste Priorität haben, was zu einer Rückbesinnung auf eine Just-in-Case-Logistik führen wird. Nearshorers werden ihre Lieferketten "kugelsicher" machen müssen, um die Einhaltung der US-Vorschriften zu gewährleisten, insbesondere derjenigen, die chinesische Materialien und Komponenten verarbeiten.

Der Leser möge bedenken, dass Vorschriften wie die UFLPA US-Vorschriften sind und nicht für mexikanische Hersteller gelten. Wenn die USA die Grenze militarisieren, kann es außerdem sein, dass Ihre Transporte von den US-Inspektoren nicht vorrangig behandelt werden.

Unter einer Trump-Regierung werden die Grenzsicherung und die medienpopulistischen Bemühungen zur Eindämmung des illegalen Drogenhandels die Beziehungen zwischen den USA und Mexiko dominieren. Der Handel wird nach wie vor wichtig sein, aber er wird gegenüber vermeintlicher Sicherheitsfragen in den Hintergrund rücken. Der objektive Aspekte wird aber vielmehr isolatorischen Charkters sein. Die gute Nachricht für Nearshorers ist, dass die mexikanische Produktion wahrscheinlich noch wettbewerbsfähiger wird, wenn die chinesische Produktion mit weiteren Strafzöllen belegt wird. Selbst wenn die mexikanische Produktion mit neuen 10% Zöllen belegt wird, bleibt eine nordamerikanische Strategie vorteilhaft. Das wird für die Wertschöpfung in der Automoblindustrie, wie auch Maschinebau gelten.

Um die Vorteile des mexikanischen Nearshoring-Plans unseres Kunden zu maximieren, prognostizieren wir, dass jetzt einige proaktive Schritte unternommen werden müssen, um spätere Probleme zu vermeiden, falls dieses Szenario ab Januar 2025 Realität wird.

Fünf Schritte, mit denen sich unser Kunde auf eine Trump-Präsidentschaft vorbereiten muss

1. Doppeltes Engagement für die Einhaltung von Vorschriften

Der Zoll war schon immer ein wichtiges Thema für mexikanische Exporteure, aber die Grenzsicherheit und die Zollkontrollen werden sich verschärfen. Wir gehen davon aus, dass die trans-nationalen Transporte unserer Kunden einer genaueren Prüfung unterzogen werden und planen Zeit und Ressourcen für verstärkte Inspektionen von Lastwagen und Versandmaterial ein. Neue Maßnahmen zur Einhaltung der Vorschriften werden darauf abzielen, chinesische Produkte vom US-Markt fernzuhalten und illegale Drogen und Migranten zu bekämpfen.

Der schnelle Marktzugang war bisher ein großer Vorteil für Nearshorer, doch jetzt ist das ein zweischneidiges Schwert. Die Erwartungen an eine schnelle Lieferung sind nach wie vor hoch, aber eine Hochsicherheitsgrenze wird langsam und mühsam zu verwalten sein.

Es gibt drei Rechtsgrundlagen zu berücksichtigen: Die mexikanischen Vorschriften für IMMEX und den normalen Betrieb, die US-Vorschriften, die wahrscheinlich noch strenger werden, und mögliche US-Sanktionen gegen chinesische Hersteller. Die Einhaltung der Handelsvorschriften ist an der Grenze zwischen den USA und Mexiko traditionell kein Thema, aber eine Trump-Regierung wird den bürokratischen Aufwand und die Inspektionen für nationale Sicherheitszwecke massiv nach oben treiben.

Es muß davon ausgegangen werden, dass das USMCA Abkommen zum Stichtag nicht erneuert wird. Die Chance für einen Bruch sind signifikant hoch.

2. "Kugelsichere" Lieferkette

Unabhängig davon, ob die Beschaffung aus Mexiko erfolgt oder ob Bestandslieferanten in Asien beibehalten werden, muss unser Kunde sicherstellen, dass er jedes Detail der Wertschöpfungskette kennt. Das Lieferkettenkontrollgesetz ist heute schon in der Beziehung Mexico-USA extrem rigeros. UFLPA wird in der Regel mit Baumwolle und Textilien in Verbindung gebracht, kann aber auch Solarpaneele, technische Produkte, Elektronik, Bergbaumaterialien und Autoteile betreffen. Sie sind für alle vorgelagerten Inputs in Komponenten verantwortlich, die aus den Werken Mexiko, Vietnam, Thailand usw. bezogen werden. Nicht konforme Materialien, selbst wenn sie umetikettiert werden, sind ein immer größer werdendes Problem.

3. Logistische Optionen vorbereiten

Eine Trump-Regierung könnte die Grenze militarisieren, was zu möglichen Verzögerungen und Schließungen ohne Erklärung führen könnte. Unser Kunde muss sicherstellen, dass er alternative Optionen für den Landtransport, andere Routen, den Schienenverkehr und den Lufttransport hat.

Amerikanische Manager ziehen es oft vor, in der Nähe eines "Entrance Port" Logistikzentren zu bauen und sich für alle Sendungen auf diesen Übergang zu verlassen. Im Falle von Schließungen oder Verspätungen kann dies jedoch schwerwiegende Auswirkungen auf das Geschäft haben. Wir mussten unsere Optionen in Bezug auf alternative Land-, Schienen- und Seewege prüfen.

4. Goodwill aufbauen

Die Aufrechterhaltung guter Beziehungen in Mexiko ist aufgrund der starken Präsenz bi-kultureller mexikanischer Manager traditionell kein Problem. Wenn jedoch die mögliche nächste Trump-Regierung die Souveränität und Würde Mexikos untergräbt, könnten sich die negativen Auswirkungen auf das Team unseres Kunden bemerkbar machen.

Während des Nearshoring-Booms unter President Biden war es einfach, gute Beziehungen aufrechtzuerhalten. Unter Trump werden sich Unternehmen in Mexico noch mehr anstrengen müssen, um gute Beziehungen zu ihrem Managementteam, den Arbeitnehmern und der communities aufrechtzuerhalten. Die Bereitstellung guter Arbeitsplätze machte Unternehmen in Mexico unter Biden zu Helden. Sollte eine Trump Administration aggressive Maßnahmen gegen alles südlich des Rio Grande ergreift, könnte sich diese Situation signifikant ändern.

5. Eine „Just-in-Case"-Mentalität entwickeln

Die Grenze zwischen den USA und Mexiko war ein großer Vorteil für Nearshorer wie unseren Kunden, aber unter Trump könnte sie zu einem zweischneidigen Schwert werden. Die meisten grenzüberschreitenden Transporte werden problemlos verlaufen, aber wenn es zu Problemen kommt, können diese schwerwiegend und langwierig sein. Die Lagerhaltung in Texas und Arizona ist relativ billig. Auch wenn es nicht ideal ist, Lagerbestände zu halten, könnte dies unter einer möglichen Trump-Regierung unvermeidlich werden.

Was eine Harris-Präsidentschaft für das Nearshoring bedeutet: Eine ausgewogene Fortführung

Die mögliche Wahl von Kamala Harris zur Präsidentin der Vereinigten Staaten hat erhebliche Auswirkungen auf das Nearshoring – einen Trend, der immer mehr an Fahrt gewinnt, da Unternehmen versuchen, Teile ihrer Lieferkette näher an die USA zu verlagern. Mit Harris als Präsidentin könnten sich Nearshorer aus den USA, Mexiko und sogar China sowohl mit bekannten als auch mit neuen Herausforderungen konfrontiert sehen.

Hier nun ein detaillierter Blick auf das, was eine Präsidentschaft von Kamala Harris für diesen wichtigen Sektor "Automotive Nearshoring" bedeuten könnte, den wir in unseren Szenarien entwickelt haben.

Die Auswertungen durch unseren generativen KI Assistenten zeigten uns auch erstaunliche Quellen, welche anscheinend gar nicht so intensiv publiziert werden. Diese Daten geben eine globale Sicht auf die möglichen Szenarien, sind aber mit Blick auf die USMCA Wirtschaftsbeziehungen von ausgesprochen hoher Wichtigkeit – auch vor dem Hintergrund. einen strategischen Business Plan für unseren Mandanten aufzusetzen.

Die Reputation der Republikanischen Partei, nachfolgenden GOP (Grand Old Party) genannt, ist, dass man in ökonomischen Themen der Demokratischen Partei, nachfolgend DC tituliert, historisch überlegen sei. Die Auswertung der Daten, bereitgestellt durch den generativen KI Assistenten, ergab allerdings ein anders Bild.

Seit Beendigung des Zweiten Weltkrieges war die volkswirtschaftliche Bilanz der GOP merklich schlechter, als in Zeiten von DC-Regierungen. Besonders evident zeigten sich hier Quellen der Harvard University. Diese Daten zeigten ein durchschnittliches Jahreswachstum von 4.23% im Fall von DC-Regierungen im Gegensatz zu 2.36% zu Gunsten von GOP-Administrationen. Das bedeutet eine erstaunliche jährliche Differenz von 1.87% zu Gunsten von DC-Regierungen. Noch erstaunlicher wird es, wenn man die Dynamik analysieren lässt. In neun von 10 Fällen wurde die Rezessionen in den USA seit Ende des Zweiten Weltkrieges in Regierungszeiten von GOP-Administrationen ausgelöst. Im gleichen Kontext zeigt sich, dass in den letzen zehn Regierungswechseln von einem DC-Präsidenten hin zu einem GOP-Präsidenten das PIB Wachstum signifikant einbrach. In den konträren Fällen geschah genau das Gegenteil. Seit Ende des Zweiten Weltkrieges stellte die GOP, wie auch die DC je sieben Präsidenten. Dabei wurden im Fall von DC-Präsidentschaften im Schnitt 88 Millionen Arbeitsplätze geschaffen, im Gegensatz zu gerade mal 32 Millionen im Fall von GOP-Adiministrationen. Interessant in diesem Gesamtkontext ist auch die Analyse, dass im Fall von GOP-Regierungen die fiskalische Expansion immer deutlich höher ausfiel, als im Fall von DC-Regierungen.

Stabilität im Nearshoring: Ein zweischneidiges Schwert

Für die in Mexiko ansässigen Nearshoring-Unternehmen ist Kontinuität der Schlüssel; eine Harris-Regierung würde wahrscheinlich die Politik der Biden-Regierung fortsetzen. Dies ist im Allgemeinen eine gute Nachricht für Unternehmen, die auf Vorhersehbarkeit angewiesen sind. Es bedeutet jedoch auch, dass sich die Unternehmen mit denselben Problemen auseinandersetzen müssen, insbesondere wenn es um die Beziehungen zwischen den USA, China und um Umweltvorschriften sowie ESG geht.

Die dauerhafte Herausforderung liegt in China. Eine Harris-Regierung hätte nicht die Befugnis, Mexiko zu zwingen, seine Gesetze für ausländische Direktinvestitionen oder die staatliche Registrierung zu ändern, insbesondere was chinesische Unternehmen betrifft. Dies lässt die Tür offen für chinesische staatlich subventionierte Unternehmen, die in Mexiko legal tätig sind und die Vorschriften des Abkommens USA-Mexiko-Kanada (USMCA) und des IMMEX einhalten. Das bedeutet, dass „Hecho en Mexico"-Produkte weiterhin in den USA verkauft werden könnten, aber die Wettbewerbslandschaft könnte sich verändern.

Die politische Landschaft: Harris und Nearshoring

Die politische Dynamik des Nearshorings unter einer Harris-Regierung wäre eine Mischung aus bekannten und neuen Elementen. Der Übergang von Biden zu Harris würde wahrscheinlich den Fokus auf Mexiko als wichtiges Nearshoring-Ziel beibehalten, aber mit einem zusätzlichen Schwerpunkt auf der Einhaltung von Umwelt- und Sicherheitsvorschriften. Hier sind fünf wichtige Punkte, die Nearshorer im Hinterkopf behalten sollten:

USMCA bleibt (vorerst) bestehen

Das USMCA wird seine Überprüfung im Jahr 2026 wahrscheinlich mit minimalen Änderungen überstehen. Unternehmen sollten sich jedoch auf eine mögliche Erhöhung der Anforderungen an regionale Inhalte und die Einführung strengerer Umwelt-/ESG-Standards einstellen. Der Nachweis der Nachhaltigkeit von Lieferketten und die Einhaltung von US-Vorschriften wie dem Uyghur Forced Labor Prevention Act (UFLPA) und dem CHIPS Act werden entscheidend sein.

Chinas anhaltender Einfluss

China wird weiterhin ein wichtiger Faktor bei Nearshoring-Entscheidungen sein. Trotz früherer Versuche, den chinesischen Einfluss in Mexiko durch Zölle und Entitätslisten einzudämmen, wird erwartet, dass chinesische Unternehmen ihre Aktivitäten in Mexiko weiter ausbauen werden. Sowohl die Harris- als auch die Sheinbaum-Administration könnten vom Ausmaß der chinesischen Investitionen in der verarbeitenden Industrie in Mexiko überrumpelt werden. An dieser Stelle ist der Blog über die neu gewählte mexikanische Präsidentin Claudia Sheinbaum dem interessierten Leser sehr zum empfehlen.

US-zentrierte Vorschriften

Neue Vorschriften, die auf China abzielen, werden wahrscheinlich auf der amerikanischen Seite der Grenze durchgesetzt werden. Während mexikanische Unternehmen nicht den US-spezifischen Gesetzen wie UFLPA oder CHIPS unterliegen, werden in den USA ansässige Unternehmen sicherstellen müssen, dass ihre Lieferketten frei von sanktionierten Waren und Dienstleistungen sind. Dies könnte eine verstärkte Kontrolle und Inspektionen bedeuten, sobald die Produkte in die USA gelangen.

Steigende Kosten und Bürokratie

Die Einhaltung neuer Vorschriften und die Beibehaltung bestehender Maßnahmen wird wahrscheinlich zu höheren Betriebskosten führen. Diese zusätzlichen Ausgaben könnten mit Umweltprojekten, Sozialprogrammen und anderen staatlichen Initiativen verbunden sein. Unternehmen müssen sich auf mehr Bürokratie, Inspektionen und mögliche Verzögerungen an den US-Einreisepunkten einstellen.

Ein ideales Nearshoring-Umfeld

Trotz der Herausforderungen könnte eine Harris-Regierung das bestmögliche Szenario für Nearshorer in Mexiko-USA darstellen. Die Kontinuität mit graduellen Anpassungen der Politik bietet den Unternehmen ein stabiles Umfeld für ihre Planungen und Tätigkeiten, wobei bis mindestens 2026 keine größeren Störungen zu erwarten sind.

Ein genauerer Blick auf die Prioritäten der Harris-Administration

Um die potenziellen Auswirkungen einer Harris-Präsidentschaft auf den Handel zwischen den USA und Mexiko zu verstehen, ist es wichtig, ihre Herangehensweise an zentrale Themen wie Grenzkontrolle, Kartelle, Drogen und China zu untersuchen:

• Grenzkontrolle: Die Harris-Administration würde wahrscheinlich die Haltung der Biden-Administration in Grenzfragen fortsetzen und sich eher auf schrittweise Lösungen als auf drastische Maßnahmen konzentrieren. Dieser Ansatz könnte höhere Kosten für den Handelsverkehr bedeuten, aber weniger Störungen.

• Kartelle: In Anbetracht ihrer Vergangenheit als Generalstaatsanwältin von Kalifornien wird Harris den Kampf gegen Kartelle wahrscheinlich zu einer ihrer obersten Prioritäten machen. Es ist zu erwarten, dass die derzeitigen Strategien zur Bewältigung von Kartellproblemen mit transnationalen Änderungen fortgesetzt werden. Das entspricht den Signalen aus der neuen mexikanischen Administration unter Claudia Sheinbaum, die wirksam darauf hinweisst, das Problem nicht einseitig lösen zu können. Der Ansatz einer Trump-Administration würde das Problem einzig und allein der mexikanischen Seite zuordnen.

• Drogen: Harris wird wahrscheinlich die bestehenden Strategien zur Drogenbekämpfung beibehalten, insbesondere im Hinblick auf Fentanyl, das ein Schwerpunkt der Regierung Biden war. In diesem Bereich sind keine größeren neuen Initiativen zu erwarten. Allerdings ist eine intensivere Zusammenarbeit mit Mexiko zu erwarten was die Effizienz erhöhen wird.

• China: Die größte Herausforderung bleibt China. Die mexikanischen Lieferketten könnten einem verstärkten Wettbewerb durch chinesische Unternehmen ausgesetzt sein, welche ihre Aktivitäten in Mexiko wahrscheinlich ausweiten werden. Die USA werden ihre Handelspolitik weiterhin auf der amerikanischen Seite der Grenze durchsetzen, so dass mexikanische Unternehmen und Niederlassungen sich in der komplexen Landschaft des internationalen Handels zurechtfinden müssen.

Lessons Learned - Verbesserung der Szenarioplanung mit generativer KI: Ein Game-Changer für die Zukunft

In der sich schnell entwickelnden Geschäfts- und Technologielandschaft ist die Szenarioplanung zu einem wichtigen Instrument für Unternehmen geworden, die Unsicherheiten vorhersehen und bewältigen wollen. Herkömmliche Methoden haben jedoch oft mit der schieren Komplexität und der Anzahl der beteiligten Variablen zu kämpfen. Hier kommt die generative KI ins Spiel, die leistungsstarke Lösungen bietet, um die Grenzen herkömmlicher Verfahren zu überwinden.

Mit generativer KI können Unternehmen ein weitaus breiteres Spektrum an Szenarien untersuchen, als dies mit menschlichem Einsatz allein möglich wäre. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Modelle können Unternehmen eine Vielzahl von Optionen generieren, analysieren und verfeinern, was zu einer fundierteren Entscheidungsfindung führt.

Mit den folgenden Tools habe ich persönlich im Rahmen von Weiterbildungsmaßnahmen und Kundenprojekten Erfahrungen gesammelt. Alle oben vorgestellten generativen KI Applikationen bauen auf die nachfolgenden Modellalgortihmen auf. Es ist empfehlenswert tiefer zu verstehen wie die Werkzeuge funktionieren. Ansonsten läuft man Gefahr, Werkzeuge zu nutzen, die keinen Mehrwert generieren oder sogar falsche Ergebnisse lieffern. Aber man bohrt ja auch nicht mit einer Säge ein Loch in die Wand ... .

Generative Adversarial Netze (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) sind eine bahnbrechende Technologie, die weithin zur Erzeugung realistischer synthetischer Daten eingesetzt wird. GANs funktionieren durch das Zusammenspiel von zwei neuronalen Netzen – einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erzeugt Daten, während der Diskriminator deren Authentizität bewertet. Im Laufe der Zeit führt dieser kontradiktorische Prozess zur Erzeugung hochwertiger Daten, die zur Simulation verschiedener Szenarien verwendet werden können. Bei der Szenarienplanung können GANs-Applikationen dabei helfen, eine breite Palette potenzieller Zukunftsszenarien zu visualisieren und zu generieren und so die Fähigkeit zu verbessern, sich auf verschiedene Eventualitäten vorzubereiten.

Variationale Autoencoder (VAEs)

Ein weiteres leistungsstarkes Werkzeug im Arsenal der generativen KI ist der Variational Autoencoder (VAE). VAEs sind darauf ausgelegt, komplexe Datenstrukturen zu erlernen und darzustellen, was sie für das Verständnis der zugrunde liegenden Muster und Unsicherheiten in einem Datensatz von unschätzbarem Wert macht. Durch Veränderung dieser latenten Variablen können VAEs alternative Szenarien erzeugen, die verschiedene Dimensionen der Unsicherheit widerspiegeln. Diese Fähigkeit ist besonders nützlich, wenn Unternehmen mehrere „Was-wäre-wenn"-Situationen untersuchen müssen, um ein umfassenderes Verständnis der möglichen Ergebnisse zu erhalten.

Monte-Carlo-Simulation

Monte-Carlo-Simulationen sind zwar kein generatives KI-Modell im eigentlichen Sinne, aber dennoch ein Eckpfeiler der Szenarioanalyse, insbesondere in Bereichen wie dem Finanzrisikomanagement. Bei dieser Technik werden Zufalls-basierte Stichproben verwendet, um eine Vielzahl potenzieller Szenarien zu modellieren und zu simulieren und so eine probabilistische Sicht auf verschiedene Ergebnisse zu erhalten. Durch die Integration mit generativen KI-Modellen können Monte-Carlo-Simulationen erweitert werden, um noch komplexere und nuanciertere Szenarien zu erforschen und einen robusten Rahmen für die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit zu bieten.

Deep Reinforcement Learning (DRL)

Deep Reinforcement Learning stellt die Speerspitze der KI in der Szenarienplanung dar. DRL-Algorithmen, wie z. B. Deep-Q-Networks (DQNs), lernen durch Interaktion mit ihrer Umgebung und verbessern ihre Strategien kontinuierlich auf der Grundlage von Feedback. Dadurch eignet sich DRL besonders gut für die Szenarioanalyse in dynamischen und komplexen Umgebungen. Durch die Simulation verschiedener Strategien und ihrer möglichen Ergebnisse kann DRL Unternehmen dabei helfen, optimale Ansätze für zukünftige Herausforderungen zu finden.

Anpassung des Ansatzes an Ihre Bedürfnisse

Es ist wichtig zu beachten, dass die Effektivität dieser Werkzeuge stark vom spezifischen Kontext und den Anforderungen Ihres Szenario-Planungsprozesses abhängt. Faktoren wie die Verfügbarkeit von Daten, Rechenressourcen und der gewünschte Detaillierungsgrad spielen eine Rolle bei der Entscheidung, welcher Ansatz am besten geeignet ist. Durch die sorgfältige Auswahl und Kombination dieser Tools können Unternehmen ihre Fähigkeit zur Antizipation und Anpassung an künftige Herausforderungen verbessern.

Generative KI ist nicht nur ein Schlagwort, sondern eine transformative Technologie, die die Qualität und Tiefe der Szenarioplanung erheblich steigern kann. Wenn Sie wissen möchten, wie sich diese Tools auf Ihren speziellen Anwendungsfall anwenden lassen, zögern Sie nicht, mich zu kontaktieren. Die Zukunft ist ungewiss, aber mit den richtigen Tools muss sie nicht unberechenbar sein.

Resümee

Generative KI birgt ein immenses Potenzial für die Veränderung der Erstellung strategischer Geschäftsszenarien. Indem sie die kreativen, datengesteuerten und effizienten Fähigkeiten der KI nutzen, können Unternehmen ihre strategische Planung verbessern, Markttrends voraus sein und Unsicherheiten besser bewältigen. Mit der weiteren Entwicklung der generativen KI wird ihre Rolle bei der Gestaltung der zukünftigen Geschäftsstrategie weiter wachsen, neue Möglichkeiten bieten und Innovationen vorantreiben.

Die Erstellung von Szenarien ist ein leistungsfähiges Instrument im Arsenal jedes Unternehmens, das die Unwägbarkeiten der Zukunft mit Zuversicht meistern will. Der Wert dieser Szenarien hängt jedoch in hohem Maße von der Fachkenntnis des Projektteams ab, das sie erstellt. Durch eine sorgfältige Auswahl von professionellen Projektmanagern können Unternehmen sicherstellen, dass sie zuverlässige, umsetzbare Erkenntnisse erhalten, die eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen. In einer unsicheren Welt ist die Investition in den richtigen Projektmanager nicht nur klug, sondern auch unerlässlich, um der Zeit immer einen Schritt voraus zu sein.

Gerade hier kommt ein unschätzbarer komparativer Vorteil eines Interimmanagers – oder wie die Amerikaner sagen "Manager On-Demand" – ins Spiel. Ist der Professional gut weitergebildet und weist einen guten Track Record auf, kann der Kunde einen erheblichen strategischen Vorteil verbuchen. Die Unabhängigkeit, gepaart mit der Expertiese, ist ein Booster für jedes Unternehmen.

Während die Ansiedlung von Fabriken in Mexiko unter einer Trump-Regierung schwieriger werden könnte, wird es nahezu unmöglich sein, sich auf China zu verlassen. Vietnam, Thailand und Indien stehen vor ähnlichen Herausforderungen wie Mexiko, so dass die Wettbewerbsposition neu austariert werden muß. In diesem Kontext müsste sich unser Mandant auf schwierigere Personal-, Logistik- und Zollbedingungen einstellen, da die Beziehungen Mexiko-USA erheblich schwieriger werden könnten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine Präsidentschaft von Kamala Harris wahrscheinlich eine Fortsetzung der derzeitigen Handelspolitik zwischen den USA und Mexiko bedeuten würde – mit einigen zusätzlichen Komplexitäten im Kontext mit China sowie Umweltvorschriften. Nearshorers sollten sich auf mehr Compliance-Anforderungen (Lieferantenkettenschutz, ESG), höhere Kosten und eine verstärkte Kontrolle einstellen. Allerdings wird auch mit der Stabilität und Vorhersehbarkeit zu rechnen sein, die eine Harris-Regierung mit sich bringen würde.

Disclaimer

Der Inhalt dieses Blogs wurde mit dem Mandanten abgestimmt. Die frühe Veröffentlichung als Blog ist ungewöhnlich, jedoch hat der Mandant zugestimmt, da die untersuchten und bewerteten Fakten sowie Kontexte sich in den kommenden Wochen bestätigen oder verändern können. Eine spätere Veröffentlichung wäre vor dem Hintergrund der Aktualität der Fakten von geringerem Interesse. Der Blog beschreibt das Umfeld der Projektmission im USMCA-Wirtschaftsraum, wie es sich für den Mandanten als relevant darstellt. Hinweise, explizite Aussagen oder Aktionspläne aus den abgeleiteten Szenarien sind im Blog nicht enthalten, da sie als Unternehmensgeheimnis gelten. Auch die als relevant bewerteten Marktszenarien mit potenziellen Aktionsplänen sind nicht Bestandteil dieses Blogs. Politische Aspekte, die normalerweise nicht Teil unserer Projektmissionen sind, werden hier behandelt. Die Projektmission zielte auf die Szenariengenerierung der ökonomischen Bedingungen im USMCA-Wirtschaftsraum ab, unter besonderer Berücksichtigung der US-Präsidentschaftswahlen und deren strategischer Implikationen für die Beziehungen zwischen den USA und Mexiko. Um diese Fallstudie für den Leser durch den Einsatz von generativen KI-Modellen zur Erstellung strategischer Szenarien verständlich zu machen, mussten diese Aussagen und Bewertungen in den Blog integriert werden, ohne dabei politische Vorurteile zu verstärken.

Frank P. Neuhaus
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