Annie Duke über die Ähnlichkeit von Business und Pokerspiel

Neuigkeiten   |   Stephen Archut   |   16. Nov. 2022 LESEZEIT: 5 MIN
LESEZEIT: 5 MIN

Selbst gründlich kalkulierte Entscheidungen führen nicht immer zu guten Ergebnissen. Es gibt immer Informationen, die verborgen bleiben – und den Glücksfaktor. Darin ähneln sich Business und Poker, und deshalb ist die ehemalige Profi-Pokerspielerin Annie Duke Expertin zum Thema Entscheidungsfindung. Duke zählte zwei Jahrzehnte lang zu den besten Pokerspieler:innen der Welt. Sie hat zahlreiche Lehrbücher für Pokerspieler:innen verfasst sowie zwei Bücher über Entscheidungsfindung, wenn man nicht alle Fakten kennt. Duke sprach kürzlich mit Jawwad Rasheed, Senior Principal im Finanzbereich bei Alteryx, über Lektionen und Strategien zur Entscheidungsfindung, die sie während ihres akademischen Studiums der kognitiven Psychologie und ihrer Erfahrung am Pokertisch erlangt hat.

Wie Unternehmen Data Analytics nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen, auch wenn sie nicht über alle Fakten verfügen.

Bei den Profis dauert eine Runde im Poker etwa zwei Minuten. Während dieser Zeit treffen Spieler:innen mehr als 20 Entscheidungen und beurteilen kontinuierlich die verschiedenen Variablen, z. B. wie oft das Gegenüber aussteigt oder blufft, oder wie wahrscheinlich bestimmte Karten erscheinen.

Im Wesentlichen streben alle Spieler:innen danach, optimale Entscheidungen mit unvollständigen Informationen zu fällen. „Ob Amateur oder Profi: Wenn Sie sich entscheiden, den Einsatz zu erhöhen, treffen Sie eine Art Prognose oder Einschätzung über eine Reihe möglicher Ergebnisse, wenn Sie diesen bestimmten Pfad wählen“, so Duke.

„Der Unterschied zwischen dem Amateur und dem Profi besteht darin, dass der Profi das ganz bewusst macht. Er bricht die Entscheidung auf alle Einzelteile herunter und denkt dann so objektiv und bewusst wie möglich über alle Daten nach, die in die Modellierung des jeweiligen Spielers einfließen können.“

Duke erklärt, dass es sich mit Data Analytics und Geschäftsentscheidungen genauso verhält. Entscheider:innen können mithilfe von Data Analytics ihre Entscheidungen nach Variablen aufgliedern, die Basiswerte dieser Variablen – oder wie oft sie unter normalen Umständen auftreten – verstehen und analysieren, wie diese verschiedenen Faktoren ein Ergebnis beeinflussen können. Mit diesen Informationen sind Entscheider:innen in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig ihre kognitiven Vorurteile abzubauen.

„Resulting“ – das Problem mit dem Ergebnis

Wir haben die Tendenz, Entscheidungen auf der Grundlage von Ergebnissen zu beurteilen – Annie Duke bezeichnet dies als „Resulting“. Der Mensch ist geneigt, Entscheidungen als gut oder schlecht zu beurteilen, je nachdem, welches Ereignis eintritt, unabhängig von den Grundlagen für die Entscheidung oder davon, wie gut wir unbekannte Variablen berücksichtigt haben.

„Wenn Sie Entscheidungen mit großen Unsicherheiten treffen – wenn es also viele Faktoren gibt, die Sie nicht kennen –, dann kann Glück die Entscheidung stark beeinflussen“, erklärt Duke. „Betrachtet man die Beziehung zwischen der Qualität der Entscheidung und der Qualität der Ergebnisse, ergeben sich vier Möglichkeiten. Wir können uns das in einer Tabelle mit zwei Zeilen und zwei Spalten vorstellen.

„Sie können eine gute Entscheidung treffen und ein gutes Ergebnis erzielen. Sie können eine gute Entscheidung treffen und ein schlechtes Ergebnis erzielen – dann wäre Ihnen schlichtweg das Pech in die Quere gekommen – oder Sie können eine schlechte Entscheidung treffen und trotzdem ein gutes Ergebnis erzielen. Das könnte daran liegen, dass Sie Glück hatten. Und natürlich kann man eine schlechte Entscheidung treffen und ein schlechtes Ergebnis erzielen.“ Laut Duke ist jede dieser vier Aussagen wahr, wenn Resulting ein Problem darstellt.

 Gute Entscheidung  Schlechte Entscheidung
 Kein Glück Glück  Gutes Ergebnis
 Schlechtes Ergebnis  Pech  Kein Glück

„Wir können also darüber nachdenken, wo das ein Problem ist. Stellen wir uns vor, dass Sie eine furchtbare Entscheidung treffen, die eigentlich schlecht ausgehen muss, ähnlich wie im Poker, wenn man ganz selbstbewusst blufft, weil man sich so sicher ist, dass das Gegenüber aussteigt, aber dann geht die Person doch mit, und man ahnt schon, dass man verloren hat, und dann gewinnt man irgendwie trotzdem. Nur auf das Ergebnis zu schauen, würde zu dem Trugschluss führen: „Oh, ich habe echt gut gespielt, weil ich gewonnen habe. …

„Das tun wir ständig, zum Beispiel im Football bei den Extrapunkten, wenn jemand zwei Punkte versucht, statt ein Field Goal zu schießen. Wenn sie es nicht schaffen, denken wir, dass der Trainer ein Idiot war. Aber wenn sie tatsächlich die beiden Extrapunkte kriegen, glauben wir, das es ein Geniestreich war.“

Duke erklärt, dass es sich genauso verhält, wenn wir Geschäftsziele nicht erreichen oder bei unseren strategischen Initiativen scheitern. „Tatsächlich kann es sein, dass Sie eine absolut vernünftige Wahl getroffen haben, die nur zu einem schlechten Ergebnis geführt hat. Aber so denken wir leider selten, und das liegt am Resulting, wenn wir uns also nur aufs Ergebnis konzentrieren.“

Wie wir Resulting mit vorausschauender Rückschau überwinden können

Resulting ist eine Voreingenommenheit, die schwer überwunden werden kann, insbesondere wenn wir abgesehen vom Ergebnis keine anderen Faktoren zur Qualitätsbeurteilung kennen. Zum Glück hat Duke eine Gegenmaßnahme parat.

„Eine der besten Methoden, das Resulting zu überwinden, ist das, was als Vorausschauende Rückschau oder auch ,Prospective Hindsight’ bezeichnet wird, und es gibt zwei Möglichkeiten, das zu schaffen“, erklärt Duke. „Die erste nennt sich ,Backcasting’. Hier stellt man sich vor, dass alles gut gelaufen ist, und dann sieht man sich an, was genau passiert ist, was die ersten Signale waren, dass sich die Dinge zu unseren Gunsten entwickeln würden. Und die zweite, die ich eigentlich nützlicher finde, wird als ,Pre-Mortem’ bezeichnet. Hier stellt man sich einen Misserfolg vor, und dann denkt man darüber nach, was dabei passiert ist.

„Was haben wir nicht so toll gemacht? Was waren die ersten Anzeichen für ein mögliches Scheitern? Pre-Mortems sind deshalb nützlicher, weil wir von Natur aus zu optimistisch sind. Oft schätzen wir die Chancen auf ein gutes Ergebnis zu hoch ein. Wenn wir Backcasting anwenden, neigen wir dazu, diese Voreingenommenheit zu verstärken und noch optimistischer zu werden, wenn wir uns gute Ergebnisse vorstellen.

Tags