Gekonnt Entscheidungen treffen
Als ich vor einigen Jahren eine Softwareabteilung übernahm und plötzlich mit der Verantwortung für ein Multi-Millionen-Dollar-Budget für ein wirklich herausforderndes Projekt konfrontiert wurde, war ich mit der Schwierigkeit der Entscheidungen, die ich treffen musste, ziemlich überfordert. Nach vielen schlaflosen Nächten und einem Gefühl der Übelkeit tat ich, was jeder tun würde: Ich las 14 Bücher über Entscheidungsfindung. Und es hat geholfen. Nachdem ich all dieses Wissen aufgesogen und meine Entscheidungsfähigkeiten über die Jahre hinweg angewendet und verfeinert hatte, fand ich heraus, dass es einen recht einfachen Algorithmus für schwierige Entscheidungen gibt. Es ist ein 8-Schritte-Prozess.
1. Verstehe das Problem
Sehr oft, wenn ich vor einer Entscheidung stand, hatte ich überhaupt keine Ahnung, was ich tun sollte. Ich verstand nicht einmal, worum es bei der Entscheidung überhaupt ging. Also musste ich mich damit auseinandersetzen und wie ein Dreijähriger dumme Fragen stellen, bis ich es endlich begriffen hatte. Die meisten Situationen sind komplexer, als es den Anschein hat oder die Leute zugeben wollen. Ich erlebe sehr oft, dass ein Entscheidungsträger sich nicht die Zeit nimmt, das Problem wirklich in der Tiefe zu verstehen. Das ist ein Fehler. Normalerweise tauche ich in mehrere Analyseebenen ein, bevor ich das Gefühl habe, das Problem verstanden zu haben.
2. Bestimmen Sie die Ziele
Eine Entscheidung wird getroffen, um ein oder mehrere Ziele zu erreichen. Wenn es kein Ziel gibt, dann gibt es auch keine Entscheidung. Ich kläre also, was ich mit der Entscheidung erreichen möchte. Erst danach kann ich verschiedene Alternativen bewerten. Das Zielsystem sollte überschaubar und nicht zu kompliziert sein. Und es sollte den "Überschriftentest" bestehen: Wenn man die Überschrift der Entscheidung durch etwas anderes ersetzen kann, ist das Zielsystem dann noch sinnvoll? Wenn ja, dann ist das Zielsystem zu allgemein und sollte spezifischer gestaltet werden.
3. Finden Sie die richtige Analyseebene
Jetzt könnte ich einen iterativen Prozess beginnen: Ich beginne zu fragen, warum ich diese Ziele erreichen möchte. Vielleicht gibt es ein größeres, allgemeineres Ziel, das ich erreichen möchte, und vielleicht eröffnet mir die Beschäftigung mit diesem allgemeineren Ziel attraktivere Alternativen. Wenn der Fokus zu eng ist, könnte ich in einem lokalen Optimum stecken bleiben. Nachdem ich verstanden habe, warum, kann ich zu Schritt 2 zurückkehren: Ich spezifiziere dieses allgemeinere Zielsystem, um das alte Zielsystem zu ersetzen. Aber die neu festgelegten Ziele müssen immer noch den Überschriftentest bestehen. Wenn sie das nicht tun, bin ich zu weit gegangen. Es kann mehrere Iterationen erfordern, bis ich das allgemeinste, aber immer noch nützliche Zielsystem erreiche, aber meiner Erfahrung nach reicht es meistens aus, nur einmal nach dem Warum zu fragen.
4. Auflisten der offensichtlichen Alternativen
Normalerweise gibt es eine Liste mit offensichtlichen Alternativen. Also liste ich sie einfach auf. Der Status quo ist immer eine der Alternativen, denn nichts zu tun ist immer eine Option. Dieser Schritt ist recht einfach und muss nicht weiter vertieft werden.
5. Weitere Alternativen finden
Dieser Schritt sollte nicht unterschätzt werden, obwohl er oft vergessen wird. Ich versuche aktiv, neue Alternativen zu finden. Ein kurzes Brainstorming reicht aus. Auch absurde Alternativen sind erlaubt. Ich setze mein Urteilsvermögen aus und schreibe alles auf, was in einem bestimmten Bereich der Nützlichkeit liegt. Wenn es noch keine Alternativen gibt, die mir auf Anhieb gefallen, wende ich kreative Techniken an. Meine Favoriten sind: Kombinatorik, die Umkehrmethode, progressive Abstraktion, Fraktionierung und Analogien.
6. Reduzieren Sie die Alternativen
Jetzt kann ich die Alternativen hinsichtlich ihres Potenzials zur Erreichung der vorgegebenen Ziele vergleichen. Dabei kann es sich um eine Wahrscheinlichkeitsabschätzung handeln. Ich führe die Bewertung in der Regel in meinem Kopf durch und empfehle nicht die typischen gewichteten Matrixansätze. Für mich sieht eine solche Matrix nach falscher Rationalität aus. Aber es gibt in der Regel einige Alternativen, deren Potenzial, die Ziele zu erreichen, offensichtlich schlecht ist, so dass ich sie ausschließen kann. Manchmal führe ich auch einen so genannten Dominanztest durch: Ich suche nach Alternativen, die in jeder Hinsicht schlechter oder gleichwertig zu einer anderen Alternative sind. Solche Alternativen können von der Liste gestrichen werden.
7. Optimieren Sie die Alternativen
Dann kann es sein, dass ich am Ende eine Liste von Alternativen habe, von denen jede einzelne in Ordnung, aber nicht großartig ist. Jetzt versuche ich, sie zu optimieren. Es ist ein großer Fehler, die aufgelisteten Alternativen als unveränderbar zu betrachten. Vielleicht können zwei Alternativen miteinander kombiniert werden, um eine neue zu schaffen, oder eine kleine Änderung an einer mittelmäßigen Alternative macht sie zu einer großartigen Alternative. Vielleicht kann ein in einer Alternative enthaltenes Risiko durch gute Risikomanagementtechniken entschärft werden. Vielleicht erstelle ich eine "Prototyp-Alternative": Ich wähle eine Alternative aus, teste aber nur, ob sie mit so wenig Aufwand wie möglich funktioniert und bewerte sie nach einiger Zeit.
8. Entscheiden Sie
Wenn ich ein optimiertes Set habe, ist normalerweise eine der Alternativen offensichtlich die beste und ich wähle sie einfach aus. Wenn ich mir immer noch unsicher bin, gehe ich vielleicht noch einmal zu Schritt 7. Wenn aber noch mehr Alternativen gleichwertig erscheinen, versuche ich, die "Ein-Satz-Regel" anzuwenden: Ich versuche, die Entscheidung auf einen einzigen Satz (normalerweise eine Frage) zu reduzieren. Ich entscheide mich für die Alternative, die nach diesem Satz die beste ist.
9. Schlussfolgerung
Ich habe dieses Verfahren immer wieder in einer Vielzahl von Entscheidungssituationen angewandt. Ich verwende es sogar während des Programmierens, wenn ich mich nicht für ein Klassendesign für meine neue Funktion in meinem objektorientierten Framework entscheiden kann. Was ich in diesem Artikel ausgelassen habe, ist die so genannte "Meta-Entscheidung". Die Entscheidung darüber, wie ich den Entscheidungsprozess gestalten will. Eigentlich ist die "Meta-Entscheidung" keine einzelne Entscheidung, sondern eine ständige Bewertung der Effektivität und Effizienz des Entscheidungsprozesses während seiner Anwendung. Sie beginnt vor der Anwendung des hier beschriebenen Prozesses und begleitet den Entscheidungsprozess selbst. Die Meta-Entscheidung würde jedoch den Rahmen dieses Artikels sprengen, aber ich könnte dieses Thema in einem separaten Artikel wieder aufgreifen.
