Menschliche Entscheidungsfindung
Konzept zur Beschreibung kognitiver Prozesse, Verzerrungen und organisatorischer Mechanismen, die Entscheidungen von Einzelpersonen und Teams prägen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungOrganisatorisch
- EntscheidungstypOrganisation
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Entscheidungsparalyse durch zu strikte Governance
- Falsche Sicherheit durch unzureichend geprüfte Heuristiken
- Verstärkung von Biases durch schlechte Dateninterpretation
- Dokumentiere Entscheidungsgründe und lerne aus Ergebnissen
- Nutze Checklisten zur Bias-Reduktion
- Begrenze Runde der Entscheidungsträger auf notwendige Personen
I/O & Ressourcen
- Stakeholder-Erwartungen
- Relevante Daten und Metriken
- Ressourcen- und Zeitrahmen
- Getroffene Entscheidung mit Begründung
- Zugewiesene Verantwortliche und nächste Schritte
- Messbare Erfolgskriterien
Beschreibung
Menschliche Entscheidungsfindung analysiert kognitive Prozesse, systemische Verzerrungen und organisationale Rahmenbedingungen, die Wahlhandlungen prägen. Das Konzept verbindet verhaltenswissenschaftliche Erkenntnisse mit strukturierten Entscheidungsrahmen, Eskalationsregeln und Feedback-Schleifen. Ziel ist die systematische Verbesserung von Entscheidungsqualität und Verantwortung innerhalb von Organisationen.
✔Vorteile
- Erhöhte Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit
- Bessere Entscheidungsqualität durch Daten und Struktur
- Schnellere Eskalation und geringere Entscheidungs-Latenz
✖Limitationen
- Nicht alle Entscheidungen lassen sich vollständig formalisiert treffen
- Overhead durch zu viele Regeln oder Committees
- Datenverfügbarkeit beschränkt die empirische Absicherung
Trade-offs
Metriken
- Entscheidungsdurchlaufzeit
Zeitspanne von Identifikation bis finaler Entscheidung.
- Entscheidungsqualität
Messung erwarteter vs. tatsächlicher Auswirkungen nach Umsetzung.
- Anzahl eskalierter Entscheidungen
Häufigkeit von Entscheidungen, die höhere Ebenen erfordern.
Beispiele & Implementierungen
Produkt-Roadmap-Konsens per Entscheidungs-Matrix
Ein Produktteam nutzt eine gewichtete Matrix, um Investitionsentscheidungen transparent zu priorisieren.
Eskalationsregel bei Betriebsstörungen
Bei kritischen Incidents werden vordefinierte Eskalationsstufen und Entscheidungseigner aktiviert, um schnelle Wiederherstellung zu ermöglichen.
Entscheidungslaufwerk für Preisänderungen
Ein unternehmensweites Playbook definiert Rollen, Checks und Kommunikationswege für Preisanpassungen.
Implementierungsschritte
Ist-Analyse der aktuellen Entscheidungsprozesse
Definition von Prinzipien, Rollen und Eskalationsregeln
Pilotierung, Messen von Metriken und schrittweise Skalierung
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Fehlende Automatisierung für Entscheidungsdaten
- Veraltete Dashboards mit unzuverlässigen Metriken
- Nicht dokumentierte Eskalationspfade
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Formale Regeln blockieren schnelle Kundenreaktionen
- Datenfehler führen zu falscher Skalierung einer Strategie
- Eskalationskaskaden ohne klare Ziele verursachen Verzögerungen
Typische Fallen
- Verwechslung von Konsens mit optimaler Entscheidung
- Unterschätzung organisationaler Politiken
- Ignorieren von Gegenbeweisen und gegensätzlichen Daten
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Regulatorische Vorgaben können Entscheidungen einschränken
- • Begrenzte personelle Kapazitäten für Analyse
- • Technische Integration relevanter Datenquellen