Vertrauen in eine Prognose: Was Gewissheit nicht garantiert

In Zürich können Prognosen zur Nachfrage, zum Schadenaufkommen oder zur Vertriebsaktivität erhebliche Verpflichtungen auslösen, bevor ihre Genauigkeit überprüfbar ist. Die Führungsfrage lautet konkret: Wie lässt sich prüfen, ob die Sicherheit, mit der eine Prognose vertreten wird, ihrer Verlässlichkeit entspricht?

Was die Forschung belegt

Don A. Moore und Paul J. Healy (2008, Psychological Review) unterscheiden drei Phänomene, die häufig unter Selbstüberschätzung zusammengefasst werden: die Überschätzung der eigenen Leistung, die Annahme, besser als andere zu sein, und eine übermässige Sicherheit hinsichtlich der Präzision eigener Schätzungen. Diese Phänomene verändern sich nicht zwingend gemeinsam und können zu unterschiedlichen Diagnosen führen. Für eine Führungskraft, die auf Grundlage einer Prognose Ressourcen bindet, ist deshalb nicht nur Optimismus problematisch, sondern auch ein zu eng bemessener Unsicherheitsbereich.

Auch eine Bandbreite kann zu viel Gewissheit vermitteln

Jack B. Soll und Joshua Klayman (2004, Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition) untersuchen übermässige Urteilssicherheit bei Intervallschätzungen. Ihre Experimente zeigen, dass die Art, wie die Grenzen einer Schätzung abgefragt werden, die Kalibrierung beeinflussen kann: die Übereinstimmung zwischen angegebener Sicherheit und der Häufigkeit, mit der das Intervall die richtige Antwort enthält. Eine Bandbreite statt einer einzelnen Zahl zu verlangen, genügt deshalb nicht, um Unsicherheit angemessen abzubilden.

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man ableiten, Bandbreiten grundsätzlich zu erweitern oder selbstsicheren Personen zu misstrauen. Damit würde jedoch ein messbares Kalibrierungsproblem mit einer persönlichen Eigenschaft verwechselt und übersehen, dass eine sehr breite Spanne für eine Entscheidung wenig nützlich sein kann. Angestrebt wird eine Prognose, die präzise genug ist, um Handlungen zu leiten, und zugleich vorsichtig genug, um Unsicherheit abzubilden. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was die Daten nicht versprechen können

Diese Arbeiten belegen nicht, dass eine Änderung des Prognoseformulars allein die Entscheidungen einer Bank, einer Versicherung oder eines Technologieunternehmens verbessert. Experimentelle Aufgaben bilden weder interne Anreize noch Marktveränderungen ab, die berufliche Prognosen beeinflussen. Auch in der Praxis genügen einige erfolgreiche Prognosen nicht, um eine gute Kalibrierung nachzuweisen, insbesondere wenn ihre Fehler vom selben Ereignis abhängen.

Eine überprüfbare Praxis in Zürich

Im Rahmen des SHR-Programms zur Entscheidungsfindung kann ein Zürcher Team aus Finanzdienstleistungen, Versicherung, Tech oder einer europäischen Konzernzentrale ein Register wiederkehrender Prognosen zur gleichen beobachtbaren Grösse führen, etwa zum monatlichen Volumen der Kundenanfragen. Vor jedem Stichtag hält es die prognostizierten Grenzen und die angestrebte Abdeckungswahrscheinlichkeit fest und bewahrt die ursprüngliche Prognose auf, statt sie durch Revisionen zu ersetzen. Zu einem vorab festgelegten Auswertungstermin berechnet es den Anteil der tatsächlichen Werte innerhalb der Intervalle und vergleicht ihn mit der angegebenen Abdeckung; zusätzlich prüft es die Breite der Intervalle. Diese Beobachtung beweist keine kausale Verbesserung der Entscheidungen, macht aber die Abweichung zwischen angegebener Sicherheit und beobachteter Abdeckung überprüfbar. Weiterführend: entdecken Sie die Entscheidungsfindung-Weiterbildung in Zürich, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: Entscheidungsfindung in Zürich

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