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Artikel: Die Intelligenz einfacher Entscheidungsregeln

Wolfgang Gaissmaier, Hansjörg Neth

Die Intelligenz einfacher Entscheidungsregeln in einer ungewissen Welt

Fazit:  Unsere Welt mag sicher oder unsicher sein, aber wird immer eine ungewisse bleiben. Wir sollten uns von der Illusion ihrer umfassenden Berechen- und Kontrollierbarkeit verabschieden, ohne deswegen in Angststarre zu verfallen.  Denn gute Entscheidungen sind dennoch möglich und beruhen auf einer angemessenen Einschätzung unserer Ausgangslage:  Je berechenbarer eine Situation ist („Risiko“), desto mehr brauchen wir statistisches Denken und komplexe Modelle; je unberechenbarer eine Situation ist („Ungewissheit“), desto mehr brauchen wir einfache Heuristiken, einschlägige Erfahrung und Vertrauen auf Intuition (vgl. Abbildung 1).  Dabei handelt es sich bei Risiko und Ungewissheit um Pole eines Kontinuums, so dass es sich bei den meisten Situationen um einen Zwischenzustand handeln dürfte. Die Kunst des guten Entscheidens besteht darin, zu wissen, wo auf diesem Kontinuum wir uns befinden, um das jeweils passende Entscheidungswerkzeug geschickt auszuwählen und gezielt zum Einsatz zu bringen.  Und sie erfordert den Mut, Entscheidungen nicht zu verschieben oder zu vermeiden, sondern sie beherzt zu treffen und die Verantwortung für ihre Konsequenzen zu tragen.

Article: Heuristics — Tools for an uncertain world

I suppose it is tempting, if the only tool you have is a hammer,
to treat everything as if it were a nail.
Abraham H. Maslow (1966, p. 15f.)


Hansjörg Neth, Gerd Gigerenzer

Heuristics: Tools for an uncertain world

We distinguish between situations of risk, where all options, consequences, and probabilities are known, and situations of uncertainty, where they are not.  Probability theory and statistics are the best tools for deciding under risk but not under uncertainty, which characterizes most relevant problems that humans have to solve.  Uncertainty requires simple heuristics that are robust rather than optimal.

Artikel: Warum Controller auf Heuristiken setzen sollten

Hansjörg Neth

Warum Controller auf Heuristiken setzen sollten

Abstract:  Datenintensive und immer detailliertere Analysen sind nicht immer die richtige Antwort auf die zunehmende Komplexität in der Unternehmenssteuerung. Unter Unsicherheit sind einfache Heuristiken, nach denen wir Informationen selektieren oder ignorieren, oft zielführender. Der mündige Controller verharrt nicht in den rationalen Reflexen des Homo oeconomicus. Er entstammt der Spezies des Homo heuristicus.

Kapitel: Das Potenzial einfacher Heuristiken in Controlling und Management Reporting

Hansjörg Neth

Wenn weniger mehr ist: Das Potenzial einfacher Heuristiken in Controlling und Management Reporting

Zusammenfassung:
  • Controller sammeln Daten, berechnen präzise Kennzahlen und bereiten in Berichten möglichst viele Informationen sehr gewissenhaft auf – und verfehlen ihren Auftrag vielleicht gerade dadurch. Der Versuch, stets alle verfügbaren Daten zu berücksichtigen und in Entscheidungen einfliessen zu lassen, entspricht dem klassischen Ideal des Homo oeconomicus.
  • Diese gründliche Vorgehensweise wurde für eine Welt des Risikos entwickelt, wird aber unkritisch auf Entscheidungen unter Unsicherheit übertragen. Zudem eignet sie sich eher zur Erklärung der Vergangenheit, soll in der Praxis aber Vorhersagen für die Zukunft liefern.
  • Homo heuristicus stellt einen modernen Gegenentwurf zum Homo oeconomicus dar. Er nutzt einfache Heuristiken, die Informationen selektieren und ignorieren um robuste Vorhersagen unter Unsicherheit zu ermöglichen.
  • Ein guter Bericht muss Prozesse transparent machen und nützliche Kennzahlen sollten den Weg weisen, anstatt nur Ergebnisvariablen abzubilden. Statt defensivem Entscheiden brauchen Unternehmen eine Fehlerkultur, in der man aus Fehlern lernen kann.
  • Die Analyse von Heuristiken zeigt, wann und warum man sich auf seine Instinkte und Intuitionen verlassen kann und soll. In allen Bereichen, in denen Erfahrung eine Rolle spielt, wäre es unklug und fahrlässig, das Bauchgefühl von Experten geringer einzuschätzen als betriebliche Kennzahlen und statistische Zahlenkolonnen.