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unserer Co-CEO Jutta dos Santos Miquelino.
More informationunserer Co-CEO Jutta dos Santos Miquelino.
Ich kann gar nicht beschreiben, wie gerne ich jetzt gerade einen Blick indie Kristallkugel werfen würde, um zu sehen, wie sich die nächsten drei, fünf, zehn Jahre entwickeln werden. Wer würde das nicht wollen? Die Welt um uns herum hat sich so sehr verändert, dass unsere alten Kenntnisse, Einsichten und Informationen nicht mehr anwendbar zu sein scheinen, wenn es um die weitere Entwicklung unserer Unternehmen geht. Wann wird ein normaler Betrieb wieder möglich sein? Werden die Bedürfnisse der Kunden noch dieselben sein? Wer sind eigentlich die zukünftigen Kunden? Und müssen wir uns darauf einstellen, dass kurzfristige Ausfälle in unserer Gesellschaft zum Alltag gehören werden?
Die Antwort auf die emotionalen, langfristigen Auswirkungen der Pandemie auf den Menschen zu finden, ist die größte Herausforderung, vor der wir momentan stehen. Die Fundamente der Maslowschen Pyramide sind tief erschüttert und viele von uns sind ganz einfach ein paar Stufen hinuntergefallen. Unsere Werte sind dabei, sich neu zu formieren, und wir müssen die langfristigen Auswirkungen überprüfen und unsere Geschäftsmodelle (grundlegend) überarbeiten. Denken Sie nur daran, wie seltsam die Träger von Gesichtsmasken noch vor wenigen Wochenempfunden wurden. Bald könnten diejenigen, die keine tragen, die Exoten sein:"Es wird wie das Rauchen im Restaurant sein: Es wird schnell von einer Empörung, wenn die Leute damit aufhören wollen, zu einer plötzlichen Empörung, wenn es jemand tut." Keith Chen, Professor für Wirtschaftswissenschaften, UCLA.
Man wäre gerne einer dieser Superforecaster, die eine Antwort auf all diese Fragen finden. Es scheint zu schwierig zu sein, die Kunst der guten Vorhersage zu erlernen. Aber die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse ist keine Zauberei. Man kann sich diese Fähigkeit antrainieren und auch als Nicht-Experte kann man es mit den großen Analytikern dieser Zunft aufnehmen.
Philip E. Tetlock und Dan Gardner haben diesem Thema ein sehr spannendes Buch gewidmet: "Superforcasting", ein Meisterwerk der Vorhersage, das auf jahrelanger Forschung und einem Wettbewerb beruht, bei dem Hunderte von einfachen Menschen gegen die Elite der Analysten antraten: Das "Good Judgement Project". Sie haben analysiert, was Erfolg und Misserfolg ausmacht, und um spannende Interviews mit den Entscheidungsträgern ergänzt.
Sie beweisen, dass Weitsicht keine Gabe ist, sondern eine Eigenschaft, die man trainieren kann. Allen, die vorhersagen möchten, wie sich die Welt verändern wird oder die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse verstehen wollen, empfehle ich die Lektüre dieses Buches. Für diejenigen, die einen kleinen Vorgeschmack auf den Inhalt bekommen möchten, hier meine wichtigsten Tipps, um ein zukünftiger Superforecaster zu werden. Aber vergessen Sie nicht: Am Ende zählt vor allem das Training.
Archäologen finden Artefakte aus der Vergangenheit und versuchen, die Zusammenhänge miteinander zu verbinden, und Superforecaster tun dasselbe. Sie schauen dabei lediglich in die Zukunft. Sie verwenden Artefakte aus der Gegenwart und der Vergangenheit (Nachrichten, Statistiken, Studien, ...) und verbinden diese, um die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse in der Zukunft zu berechnen. Natürlich gibt es dabei eine Methodik und einige Grundregeln, die man befolgen muss. Aber das ist auch schon alles. Die wichtigste Eigenschaft, die man mitbringen muss, ist die Bereitschaft zu akzeptieren, dass alles eine ewig währende Beta-Version ist und wir daher ständig aktualisieren und optimieren müssen. Diese Fähigkeit schlägt fundiertes Fachwissen um Längen.
Modellierung eines Superforecaster
Sie sollten darauf achten, dass Sie entweder die folgenden Eigenschaften mitbringen oder Partner haben, die diese authentisch repräsentieren bzw. ergänzen können:
Philosophischer Ausblick:
· Behutsam: Akzeptieren und respektieren Sie, dass nichts sicher ist
· Bescheiden: Verstehen Sie die Komplexität der Realität / Ihrer Aufgabe
· Unbestimmt: Was geschieht, soll nicht sein und muss nicht geschehen
Fähigkeiten:
· Aktive Aufgeschlossenheit: Überzeugungen sind zu prüfende Hypothesen, nicht etwas, das man schützen muss
· Intelligent und wissbegierig, mit einem "Bedürfnis nach Erkenntnis": Intellektuelle Neugier, Freude an Rätseln und geistigen Herausforderungen
· Nachdenklich: Introspektiv und selbstkritisch
· Zahlenliebend: Zahlenjongleure
Einstellung zur Arbeit:
· Pragmatisch: Nicht an eine Idee oder Agenda gebunden
· Analytisch: In der Lage, die eigene Perspektive zu verlassen (Helikopterperspektive) und andere Sichtweisen zu berücksichtigen
· Mit den Augen einer Libelle: Verschiedene Perspektiven abschätzen und zu einer zusammenfassen
· Wahrscheinlichkeitsorientiert: Beurteilen Sie anhand vieler Wahrscheinlichkeitsstufen, indem Sie mehrmals nach dem Warum fragen
· Aufmerksame Beobachter: Wenn sich Fakten ändern, ändern Sie Ihre Meinung
· Ein guter intuitiver Psychologe: Sich bewusst sein, wie wichtiges ist, das Denken auf kognitive und emotionale Vorurteile zu überprüfen
Einstellung:
· Eine wachstumsorientierte Denkweise: Glaube daran, dass es möglich ist, besser zu werden
· Tatkraft: Entschlossenheit, die Aufgabe zu bewältigen - egal, wie lange es dauert
Wenn Sie die oben genannten Punkte entweder selbst oder mit Hilfe IhresTeams abhaken können, haben Sie die perfekte Grundlage für die Arbeit eines Superforecaster geschaffen.
Egal ob Superforecaster oder nicht, der erste Kontakt mit Prognosen ist deren Beurteilung. Eine unklare Wortwahl öffnet die Tür für Missverständnisse. Oder aber sie bietet einen Schutzmantel für unsaubere Arbeit. Nehmen wir alsBeispiel die oft zitierte Aussage von Steve Ballmer aus dem Jahr 2007, in der er dem iPhone keinen nennenswerten Marktanteil voraussagte. Dafür wird er heute oft verspottet:
"Es besteht keine Chance, dass das iPhone einen bedeutenden Marktanteil erreichen wird. Keine Chance."
Dies wurde oft als eine der 10 größten Fehleinschätzungen über Technologie angesehen. Aber halten wir nochmal einen Moment inne und denken einmal über seine Worte nach. Die Schlüsselbotschaft hier ist "bedeutender Marktanteil". Was heißt "bedeutend"? In den USA, weltweit und auf welchem Markt? Smartphones oder Mobiltelefone im Allgemeinen? Und bis wann? Dies ist das größte Problem bei Superforcasting. Der ungenaue Gebrauch der Sprache.
Wenn man den Kontext dieser Aussage betrachtet, bezieht sie sich auf den weltweiten Mobiltelefonmarkt. Es wäre also falsch, diese Aussage nur im Zusammenhang mit dem Smartphone-Markt zu sehen, der zu diesem Zeitpunkt gerade erst im Entstehen war.
Die nächste Frage wäre "bis wann". Kurz und bündig: Wenn man sich das Jahr 2013 ansieht, als Ballmer für diese Aussage im Zusammenhang mit seinem Rücktritt von Microsoft kritisiert wurde, lag der mobile Marktanteil dieser Geräte laut Gartner bei etwa 6 %. Nun, beurteilen Sie selbst, ob das signifikant ist oder nicht.
Wir lernen, wie wichtig es ist, den vollen Kontext von Vorhersagen zu verstehen, wie ausgelassene Informationen uns in die Irre führen können und wie wichtig es ist, klare Worte zu wählen. Tetlock geht sogar noch einen Schritt weiter und schlägt vor, dass wir prozentuale Wahrscheinlichkeiten mit einer exklusiven Wortwahl kombinieren:
Gewissheit Der allgemeine Bereich des Möglichen
100% Sicher
93% (plus/minus etwa 6%) Fast sicher
75% (plus/minus ca. 12%) Wahrscheinlich
50% (plus/minus ca. 10%) Ungefähr gleiche Chancen
30% (plus/minus ca. 10%) Wahrscheinlich nicht
7% (plus/minus 5%) Fast sicher nicht
0% Unmöglich
Dies wäre eines der ersten Dinge, die Sie lernen sollten. Die Verwendung einer klaren Sprache.
Wenn Sie ein erfolgreicher Superforecaster werden wollen, sollten Sie sich immer auf die wirklich schwierigen Fragen konzentrieren und keine Zeit auf diejenigen verwenden, die mit einfachen Faustregeln beantwortet werden können. Am besten konzentrieren Sie sich auf die Fragen, die sich nicht zu weit entfernt anfühlen, bei denen aber genügend Variablen für eine Vorhersageanalyse vorhanden sind. Zum Beispiel scheint die Beantwortung der Frage, wer die US-Wahlen im Jahr 2020 gewinnen wird, schwierig, aber machbar zu sein. Eine Antwort auf die Frage, wer die Wahlen im Jahr 2024 oder gar 2028 gewinnen wird, ist dagegen fast unmöglich.
Sobald Sie Ihre Frage gefunden haben, müssen Sie sicherstellen, dass sie klar und präzise ist.
Schlecht: "Wann werden wir mehr als 50% Elektrofahrzeuge haben?" - Das ist bei weitem nicht präzise genug.
Besser: "Werden wir bis 2030 mehr als 50 % Elektrofahrzeuge in Privatbesitz auf den Straßen Europas haben?" - Klarheit über die Art des Elektrofahrzeugs, den Ort und den Zeitpunkt.
Die Fragen sind zu weit gefasst? Zerlegen Sie scheinbar unlösbare Probleme in überschaubare Teilprobleme
Als Nächstes unterteilen Sie das Problem in seine wissentlichen und unwissentlichen Teile. Natürlich wird es viele Fragen geben, die Sie nicht beantworten können, weil keine Studien oder Informationen vorliegen. Aber keineSorge. Sie werden fasziniert sein, wie oft grobe Schätzungen zu einem relativ gültigen Ergebnis führen (siehe auch Enrico Fermi und seine Fermi-Fragen).
Die Disziplin besteht darin, genügend kleine Fragen zu finden, die eine richtungsweisende "beste Schätzung" ermöglichen. Diese Methode wird als Digression bezeichnet.
Exkursion:
In seinem Buch beschreibt Tetlock zum Beispiel eine Berechnung, die fast ausschließlich auf Vermutungen beruht (Fermi Fragen):
Frage: "Wie viele Klavierstimmer gibt es in Chicago?"
Er beginnt damit, die Frage in Unterfragen zu zerlegen, und zwar so:
Wie viele Klaviere gibt es in Chicago?
· Wie viele Menschen gibt es in Chicago? Ca. 2,5 Millionen (beste Schätzung, da LA etwa 4 Millionen Einwohner hat)
· Wie viel Prozent der Menschen besitzen ein Klavier? Es ist ziemlich teuer - ich schätze, es ist 1%.
· Wie viele Institutionen, Schulen, Konzertsäle, Bars, ...besitzen ein Klavier? Ich schätze, dass viele von ihnen eines besitzen, was die 1% auf 2% verdoppelt.
Beste Schätzung: Es gibt 50.000 Klaviere in Chicago
Wie oft werden Klaviere pro Jahr gestimmt?
Eine weitere Blackbox -vielleicht einmal im Jahr.
Wie lange dauert es, ein Klavier zu stimmen?
Wieder eine Blackbox-Überlegung- 2 Stunden.
Wie viele Stunden arbeitet der durchschnittliche Klavierstimmer pro Jahr?
· Die durchschnittliche amerikanische Arbeitswoche beträgt 40 Stunden mal 50 Wochen, das sind 2.000 Stunden pro Jahr.
· Aber Klavierstimmer müssen auch einige Zeit auf Reisen verbringen - also ziehen Sie (bestenfalls) 20% ihrer Arbeitszeit ab = 1.600 Stunden
Der Rest ist Mathematik: 50.000 Klaviere x 2 Stunden Stimmen = 100.000 Stunden Stimmen geteilt durch 1.600 Stunden pro Stimmer = 62,5 Klavierstimmer in Chicago.
Und die Realität? 83. Aber hey, dafür, dass wir keine Ahnung haben, ist das unglaublich nah dran. Und stellen Sie sich vor, Sie hätten etwas recherchiert. Seien Sie also mutig und fügen Sie Vermutungen hinzu, wo Sie leere Stellen haben.
Superforecaster gehen Fragen oft auf ähnliche Weise an. Sie beginnen mit der Außenperspektive (Entwurfsgrundlage, stellen gute Fragen und zerlegen sie in wissbare und unwissbare Teile) und fügen die Innenperspektive hinzu (Hypothese und Ereignisse, die eintreten müssen).
Kehren wir zu unserer "besseren" Frage von vorhin zurück und wenden wir eine Außen- und Innensicht an:
"Werden wir bis 2030 mehr als 50 % Elektrofahrzeuge in Privatbesitz auf den Straßen Europas haben?"
Grundlage (Außensicht)
· Wie viele Automobile gibt es im Allgemeinen und wie ist ihr Lebenszyklus?
· Welches Image hat das Autofahren oder der Besitz eines Autos?
· Wie viele Menschen haben einen Führerschein?
· Wer kauft, wann und warum kaufen Menschen Fahrzeuge?
· Wie groß ist die Bevölkerung in Europa und wie sieht die Altersstruktur aus?
· Wie viele private Autos gibt es in Europa? Wo leben die Besitzer (Stadt/Land)?
· Welche Art von Antriebssystem verwenden sie?
· Gibt es gesetzliche Vorgaben, die dies ändern?
· Wie viele private Fahrer und Besitzer gibt es?
· Was sind die Hindernisse für den Kauf eines Autos?
· Wie hoch ist die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR)?
Seien Sie bei Ihren Nachforschungen kreativ und versuchen Sie, wenn möglich, einen Vergleich mit früheren Ereignissen herzustellen. Nichts ist wirklich neu. Wie oft finden die Ereignisse, die Sie untersuchen wollen, auf diese Weise statt? Und wie?
Hypothese (Innenansicht)
Hier beginnen Sie mit der Umwandlung Ihrer Grundlagen in Hypothesen für das Eintreten des Ereignisses.
Z. B. gehen Sie auf der Grundlage Ihres Fundaments davon aus, dass bis 2030 50 % der privaten Elektrofahrzeuge auf den Straßen Europas fahren werden:
Umwandlung von Fragen in quantifizierte Prognosen
Schließlich müssen Sie eine Einschätzung vornehmen, wie wichtig die einzelnen Punkte für das Eintreffen des Hauptereignisses sind. Dies ist Ihre beste Schätzung auf der Basis der Gesamtgrundlage.
Wahrscheinlichkeit
Als Nächstes zerlegen Sie die einzelne Hypothese in eine Reihe von überprüfbaren kurzfristigen Indikatoren. Achten Sie darauf, dass Sie eine Kombination aus logischen und psychologischen Ereignissen abdecken. Z. B.
Von den Behörden gesetzte Ziele (hier würden Sie Ankündigungen wie die von Kalifornien, das bis 2045 kohlenstoffneutral sein will, Europa bis 2050,... einfließen lassen)
Allgemeines Image von Autos/Autofahrern (Greta-Effekt, Anteil der jungen Erwachsenen mit Führerschein, ...)
Auf der Grundlage der Analyse dieser kurzfristigen Ereignisse bestimmen Sie dann die Wahrscheinlichkeit der einzelnen Hypothesen:
Die Umsetzung von vagen Formulierungen in Zahlen mag sich zunächst ungewohnt anfühlen und erfordert viel Geduld und praktische Übung. Aber es ist machbar und DAS Werkzeug des Superforecaster. Denken Sie genauer über Ungewissheit nach und reduzieren Sie komplexe Vermutungen in skalierbare Wahrscheinlichkeiten, wie wir es bereits getan haben. Je mehr Schattierungen von Wahrscheinlichkeiten Sie für sich entwickeln können, desto besser. Ein "vielleicht" ist nicht wirklich differenziert genug. Wer die Chance mit 65:35 statt 60:40 beschreiben kann, ist klar im Vorteil. Aber Sie müssend ie richtige Balance zwischen zu viel und zu wenig Selbstvertrauen, zwischen Vorsicht und Entschlossenheit finden. Seien Sie sich der Risiken bewusst, die entstehen, wenn Sie zu schnell ein endgültiges Urteil fällen oder zu viel Zeit mit dem "Vielleicht" verbringen.
Der Rest ist eine einfache Dreierregel:
Hypothesen 1 Anteil x Wahrscheinlichkeit + Hypothesen 2 Anteil x Wahrscheinlichkeit + Hypothesen 3 Anteil x Wahrscheinlichkeit + Hypothesen 4 Anteil x Wahrscheinlichkeit + Hypothesen 5 Anteil x Wahrscheinlichkeit = 74%.
Vorhersage
Es ist wahrscheinlich, dass im Jahr 2030 mehr als 50 % der privaten Elektrofahrzeuge auf den europäischen Straßen unterwegs sein werden. Aber es ist weder so gut wie sicher, noch sind die Chancen annähernd gleich groß.
Die endgültige Vorhersage erfordert sowohl eine regelmäßige Anpassung als auch eine Gewichtung einzelner Ereignisse, was zu einer Überarbeitung der Hypothese führen kann. Schrecken Sie sich also nicht davor zurück, zu beweisen, dass Sie von Anfang an falsch lagen. Es ist besser, Fehler schnell zu entdecken, als sich hinter vielen Worten und sich selbst erfüllender Forschung zu verstecken.
Arbeiten Sie zusammen
Die regelmäßige Überprüfung der eigenen Hypothesen ist so wichtig wie die tägliche Verwendung von Zahnseide in den Zahnzwischenräumen. Das kann langweilig und manchmal lästig sein, zahlt sich aber auf lange Sicht aus. Es geht darum, das richtige Gleichgewicht zwischen Über- und Unterreagieren zu finden. Die wichtigen Informationen aus dem Dschungel der Nachrichten herauszufiltern und sich nicht von Wunschvorstellungen täuschen zu lassen, ist harte Arbeit.
Dies ist der Moment, in dem Unterbrechungen und unterschiedliche Perspektiven sehr sinnvoll sind (wenn Sie nicht von Anfang an die Möglichkeit hatten, dieses zu berücksichtigen). Drei, vier Perspektiven für die Zusammenführung sind ein wichtiger Faktor für die Prognosegenauigkeit. Versuchen Sie also, während der Anpassung zu kollaborieren.
1. Überprüfen Sie Ihre Superforecaster-Modellierung von Anfang an und füllen Sie die leeren Stellen.
2. Überprüfen Sie Ihre Ereignisliste und überlegen Sie, wer Ihnen helfen könnte, eine neue Perspektive zu gewinnen.
Zum Beispiel:
Allgemeines Image von Autos / Autofahrern (Greta-Effekt, Anteil der jungen Erwachsenen mit Führerschein, ...)
Hier wäre es sinnvoll, jemanden einzubinden, der einen guten Einblick in die Seele der jungen Erwachsenen hat. Wie würde zum Beispiel ein Produktdesigner für Smartphones die Entwicklung der Werte, Motivationen und Bedürfnisse dieser Zielgruppe sehen?
Superforecasting funktioniert am besten in Teams. Eine Gruppe von Experten in einem offenen, kollaborativen und wissbegierigen Umfeld bringt das Beste in jedem Einzelnen und im gesamten Team hervor. Unterschiedliches Wissen undFragen sowie konstruktive Diskussionen tragen dazu bei, Klarheit zu schaffen. Ich kann bestätigen, dass dies eines der Kernelemente des Erfolgs von ... and dos Santos in den letzten Jahren war - die Verbindung von Fachexpertise über die verschiedensten Bereiche hinweg.
Ein weiterer Grund für die Zusammenarbeit ist die Identifizierung von sporadisch auftretenden Gegenkräften.
Keine Diskussion ohne ein bedenkenswertes Gegenargument: Die These trifft auf die Antithese und bildet die Synthese. Aber die Herausforderung für einen Superforecaster ist viel komplexer, denn man muss sich nicht nur mit einer, sondern mit einer Vielzahl von möglichen Synthesen auseinandersetzen. Die Synthese ist hier eine Kunst, die einen unablässigen Abgleich subjektiver Einschätzungen erfordert. Die Gefahr besteht darin, dass man aufgrund der Medien und der momentanen Phänomene zu früh ins Horn bläst oder einen aufziehendenSturm überhört. Wenn man die Möglichkeit hat, dieses Spiel mit Experten aus verschiedenen Bereichen zu spielen, erleichtert das die Arbeit ungemein.
Das war's. Letztendlich geht es darum, es immer wieder zu versuchen. Theorie allein reicht nicht aus, um Fortschritte zu machen - es braucht praktische Erfahrung und gute Feedback-Schleifen, um Ihre Analyse- und Bewertungsfähigkeiten zu verbessern. Superforecasting ist das Ergebnis intensiver Praxis. Suchen Sie nach den Fehlern hinter Ihren Fehlern. Versuchen Sie nicht, Misserfolge zu rechtfertigen oder zu entschuldigen. Stellen Sie sich ihnen. Führen Sie nüchterne Autopsien durch. Lernen Sie und finden Sie die Fehler in Ihren Grundannahmen. Es ist wichtig, dass Sie nicht nur Misserfolge, sondern auch Ihre Erfolge einer nüchternen Nachbetrachtung unterziehen.
Ich hoffe, ich konnte Ihnen einige Anregungen für Ihre Prognosen geben -vielleicht habe ich Ihr Interesse geweckt und Sie möchten sich näher mit diesem faszinierenden Thema befassen.
Wenn Sie den einen oder anderen Punkt im Detail diskutieren möchten, Fragen zu unseren Erfahrungen mit dem Thema haben oder Unterstützung bei der Anwendung von Superforecasting für Sie suchen, stehen wir von ... and dos Santos Ihnen gerne zur Seite. Mit Hilfe unserer Meinungsführer aus den Bereichen Wirtschaft, Wissenschaft, Technik und Kunst können wir Ihnen helfen, ein für Sie maßgeschneidertes Superforecasting-Team zusammenzustellen. Bitte zögern Sie nicht, mich zu kontaktieren, um die Details zu besprechen. Senden Sie mir dazu einfach eine persönliche Nachricht.
