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Der fragliche Nutzen von Entschei­dungs­techniken

Dietmar Gamm

Der flexible Controller

In manchen Unternehmen kursiert ein Witz, der geht ungefähr so:

Die Geschäftsführung interviewt Kandidaten für eine Controller-Stelle. Der erste Kandidat betritt den Raum, setzt sich und wird gefragt: „Was meinen Sie? Wieviel ist 1 + 2?“

Vorsichtige Antwort: „Das müsste so zwischen 1 und 10 liegen. Irgendwo dazwischen.“

Beim zweiten Kandidaten: „Wieviel ist 1 + 2?“ 

Antwort: „Ich tippe auf 3. Bin aber nicht sicher.“

Beim dritten Kandidaten: „1 und 2?“

Der Kandidat springt auf. Schließt die Tür. Schließt die Fenster. Setzt sich wieder hin und fragt leise: „Was hätten Sie denn gerne?“

Problem 1: Erst die Entscheidung - dann die (rationale) Begründung

Der Witz übersteigert die Realität beim Treffen vieler Entscheidungen. Da gilt: Erst ist die Entscheidung da. Intuitiv getroffen, in der Überzeugung, dass sie die beste ist für die Organisation. Oder sie liegt im eigenen, persönlichen Interesse eines wichtigen (Mit-) Entscheiders. Oft wird auch beides, bewusst oder unbewusst, verwechselt.

Dann kommt die Entscheidungstechnik an die Reihe. Der Input wird solange angepasst, bis hinten die gewünschte Entscheidung herauskommt. Der Input besteht ja ohnehin zu neunzig Prozent aus unsicheren Annahmen und Einschätzungen. Im günstigen Fall macht es keinen großen Unterschied. Im schlimmsten Fall sind die Konsequenzen katastrophal.

Problem 2: Un-Sicherheit durch Kompliziertheit

Auch oft gesehen: Unglaublich komplizierte Excel-Modelle versuchen die Entscheidungsrealität in allen Details darzustellen. Viele Zahlen und Formeln in Tabellenform beschreiben nicht nur Zustände sondern auch Entwicklungen. Absatz-, Kosten- und Preisfunktionen verwandeln mutige Annahmen in Gewinnprognosen für die nächsten 15 Jahre. Und die auf scheinbar einen Euro genau.

Wird es noch professioneller, werden die Input-Faktoren als Wahrscheinlichkeitsverteilungen behandelt. Mit Monte-Carlo-Simulationen. 

Die Herangehensweise hat Vorteile:

  • Die Entscheidungsmodelle zu entwickeln ist eine extrem befriedigende Aufgabe. Intellektuell anspruchsvoll aber lösbar.
  • Der Output der Modelle ist sehr glaubwürdig. Die Entscheidung wurde ja quasi wissenschaftlich berechnet. Computer sind objektiv und zuverlässig.

Nur leider gibt es keine objektiven Studien, die belegen, dass so bessere Entscheidungen getroffen werden als durch Würfeln. Eher im Gegenteil: Es gibt Erkenntnisse, wonach bei Entscheidungen unter Unsicherheit heuristische Faustregeln bessere Resultate bringen. Professor Gerd Gigerenzer ist einer der wichtigsten Forscher in dem Feld.

Je komplexer die verwendeten Entscheidungstechniken sind, umso größer ist das Risiko, Pseudo-Sicherheit zu erzeugen.

Wie können wir dann gute Entscheidungen treffen?

Einstein hat erkannt, dass man sich vom Problem lösen muss, um es lösen zu können. Man braucht Abstand, um das Entscheidungs-System zu betrachten. Dann kann man Lösungsstrategien entwickeln. Im Fall von wichtigen und wiederkehrenden Entscheidungen müssen diese Strategien nicht kompliziert und aufwändig sein. Genauer: Sie müssen ziemlich einfach und transparent sein. Und wenn die richtige Strategie zu einer guten Entscheidung entwickelt ist, können auch Entscheidungstechniken wieder Sinn machen.

Erklärung der einzelnen Entscheidungstechniken mit Beispielen