Teuere Fehleinschätzungen sind oft ein Resultat aus äußeren Einflüssen und Empfindungen, denen Entscheider ausgesetzt sind. Die entstehenden kognitiven Verzerrungen lassen sich aber nicht einfach durch Vorhandensein und Nutzung von Datenbeständen verhindern – dafür bedarf es mehr.
Decision-Making hat sich zu einer beeindruckend komplexen Disziplin in der Unternehmenspraxis entwickelt: Diversifikation von Produkten und Dienstleistungen, vernetzte Wertschöpfungsketten und fortwährende Innovation machen es zunehmend erforderlich, dass geschäftliche Entscheidungen auf Basis aussagekräftiger Daten getroffen werden. Auf einem relativ niedrigschwelligen Niveau, etwa bei der Lageroptimierung oder bei einzelnen Marketingmaßnahmen, ist dies auch bereits häufig der Fall. Komplexer gelagerte Fälle beruhen hingegen bislang seltener auf erhobenen Datenbeständen, wie aktuelle Studien nahelegen.
Ein überwiegend von Intuition geleitetes Decision-Making ist jedoch naturgegeben mit Fehlerquellen behaftet, die die Qualität der Entscheidungen negativ beeinflussen. Insbesondere die Fülle an Daten, die berücksichtigt werden muss, übersteigt die menschliche Verarbeitungskapazität oftmals massiv. Deswegen treffen Entscheider in der Regel eine Auswahl aus diesen Informationen auf Basis ihrer persönlichen Erfahrungswerte, was jedoch dazu führen kann, dass entscheidende Einflussfaktoren übersehen werden.
Darüber hinaus unterliegen Beurteilungen und Einschätzungen häufig Biases, unbewussten kognitiven Verzerrungen: Wir Menschen neigen zu Schubladendenken, präferieren bekannte gegenüber neuartigen Lösungsansätzen und bevorzugen es zu handeln statt abzuwarten und Situationen Zeit zur Entwicklung zu geben. Vor allem aber glauben wir, ein objektives Bild der Welt zu haben und unterschätzen den Einfluss von Empfindungen auf unser Denken. Um teure Fehlentscheidungen zu vermeiden, müssen Manager sich daher dieser Biases bewusst sein und ihr Decision-Making stärker datenzentriert ausrichten. Vorhandensein und Nutzung von Datenbeständen bedeutet jedoch nicht automatisch eine bessere Entscheidungsfindung. Da Prozesse im Unternehmen häufig vernetzt sind, müssen vorhandene Silos aufgebrochen, die aus ihnen gewonnenen Daten gemeinsam betrachtet und deren Korrelationen identifiziert werden. Um möglichst schnell auf veränderte Randbedingungen reagieren zu können, müssen die Daten zudem so aktuell wie möglich sein.
Eine durch diese Schritte geschaffene neue Datenkultur ist die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von Decision Intelligence. Dieser auf maschinellem Lernen basierende Ansatz ermöglicht einen ganzheitlichen Blick auf die relevanten Daten, zeigt Verbindungen und Trends auf, erfasst auch externe Umstände und aktualisiert selbständig die für Prognosen benötigten Informationen. Dadurch sind Decision-Intelligence-Systeme wie paretos in der Lage, qualifizierte und aussagekräftige Lösungsvorschläge anzubieten. Die finale Entscheidung über eine Umsetzung liegt dann wieder in menschlicher Hand. Zukunftsfähiges Decision-Making verbindet so die Stärken künstlicher Intelligenz mit unternehmerischem Fingerspitzengefühl.
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