#80 Wie trifft man gute Entscheidungen in Unsicherheit, Prof. Gigerenzer?
Jun 6, 2024
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Prof. Gerd Gigerenzer, Direktor am Harding-Zentrum für Risikokompetenz, spricht über die Kunst der Entscheidungsfindung in unsicheren Zeiten. Er erklärt, wann Intuition effektiver ist als AI und Big Data. Kritisches Denken wird als Schlüssel zur Entscheidungsfindung betont, während die Tendenz zur Überbewertung von Fakten und Meinungen hinterfragt wird. Gigerenzer diskutiert, wie einfache Strategien oft erfolgreicher sind als komplexe Modelle und warum es wichtig ist, Annahmen regelmäßig zu prüfen. Zudem beleuchtet er den Einfluss kultureller Unterschiede auf die Risikowahrnehmung.
Intuition ist entscheidend für Entscheidungen in unsicheren Situationen, da sie auf jahrelanger Erfahrung basiert und schnelle Urteile ermöglicht.
Künstliche Intelligenz ist in stabilen Umgebungen effektiv, versagt jedoch oft in unvorhersehbaren Kontexten, wo menschliche Intuition überlegen ist.
Die Förderung kritischen Denkens ist unerlässlich, um der Abhängigkeit von Technologien entgegenzuwirken und individuelle Urteilsfähigkeit zu bewahren.
Deep dives
Die Bedeutung von Intuition bei Entscheidungen
Intuition, auch als Bauchgefühl bekannt, ist entscheidend für das Treffen von Entscheidungen. Sie basiert auf jahrelanger Erfahrung und ermöglicht es Menschen, schnell zu spüren, was sie tun oder lassen sollten, auch wenn sie es nicht immer erklären können. Diese intuitive Fähigkeit ist besonders wertvoll in unsicheren Situationen, in denen Datenanalysen oft unzureichend sind. Ein Beispiel hierfür ist der Personalentscheidungsprozess, bei dem erfahrene Recruiter häufig auf ihr Bauchgefühl zurückgreifen, um die beste Wahl zu treffen.
Künstliche Intelligenz versus menschliche Entscheidungsfindung
Künstliche Intelligenz (KI) hat in stabilen Umgebungen Vorteile, da sie große Datenmengen analysieren und Muster erkennen kann. In instabilen oder unbekannten Situationen, in denen unsichere Faktoren eine Rolle spielen, versagt diese Technologie oft. Menschen hingegen sind in der Lage, auch unter Ungewissheit gute Entscheidungen zu treffen, indem sie intelligente Heuristiken und ihre Intuition nutzen. Das Beispiel der Google Flu Trends zeigt, dass eine einfache Heuristik oft bessere Vorhersagen liefert als komplexe KI-Modelle in unvorhersehbaren Umgebungen.
Defensive Entscheidungsfindung und Fehlerkultur
In vielen Unternehmen ist eine defensive Fehlerkultur zu beobachten, bei der Führungskräfte Entscheidungen treffen, um sich selbst abzusichern, anstatt das gemäß ihrem besten Wissen Richtige zu wählen. Diese Art der Entscheidungsfindung ist oft das Ergebnis von Druck und der Angst vor negativen Konsequenzen. Insbesondere in großen Unternehmen kann dies dazu führen, dass kurzfristige und riskante Entscheidungen getroffen werden, die nicht langfristig zum Wohl des Unternehmens beitragen. Eine Kultur, die es Führungskräften ermöglicht, Verantwortung zu übernehmen, könnte diesem Trend entgegenwirken.
Kritisches Denken in einer datengetriebenen Welt
Kritisches Denken wird immer wichtiger, da die Entscheidungen von Algorithmen und KI zunehmend unseren Alltag bestimmen. Menschen neigen dazu, sich auf die Empfehlungen von Technologien zu verlassen, ohne deren Implikationen zu hinterfragen. Um dieser Gefahr entgegenzuwirken, ist es entscheidend, dass Individuen selbstständiger denken und sich nicht nur auf bereitgestellte Informationen stützen. Durch aktives Mitdenken und das Infragestellen von Entscheidungen kann man sich die eigene Urteilsfähigkeit bewahren.
Die Herausforderung der Entscheidungsfindung unter Ungewissheit
Das Treffen von Entscheidungen in einer unsicheren Welt erfordert besondere Strategien, da klassische Modelle oft nicht ausreichen. Die klare Unterscheidung zwischen berechenbaren Risiken und radikalen Unsicherheiten ist entscheidend. Bei unvorhersehbaren Ereignissen, wie der COVID-19-Pandemie, ist es oft besser, einfache Strategien zu verwenden und auf erfahrene Personen zu vertrauen. Schließlich zeigt die Praxis, dass in vielen Fällen eine fundierte Bauchentscheidung effektiver ist als eine datenbasierte, weil sie menschliche Erfahrungen und Intuition berücksichtigt.
In dieser Episode ist Prof. Gerd Gigerenzer zu Gast. Er war langjähriger Direktor am Max Planck Institut für Bildungsforschung in Berlin und leitet heute das Harding-Zentrum für Risikoforschung an der Universität Potsdam. Gerd Gigerenzer ist Autor und hat u.a. das Buch “Risiko” geschrieben. Die Frage "Wie trifft man richtige Entscheidungen“ interessiert uns sehr, und genau diese haben Marco und Gerd eingehend diskutiert. Gemeinsam beleuchten sie, wann man besser auf seine eigene Intuition vertrauen sollte und unter welchen Rahmenbedingungen man davon ausgehen kann, dass künstliche Intelligenz und Big Data in der Lage sind gute und vielleicht sogar bessere Entscheidungen zu treffen.
Außerdem diskutieren die beiden, wie man sich die Fähigkeit zum kritischen Denken erhalten und vielleicht sogar fördern kann, und warum das in Zukunft wahrscheinlich extrem wichtig sein und bleiben wird.
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Links zu Prof. Gerd Gigerenzer:
https://www.hardingcenter.de/de
https://www.youtube.com/watch?v=f3tCOQO80vU
“Risiko: Wie man die richtigen Entscheidungen trifft”: https://www.amazon.de/-/en/Gerd-Gigerenzer/dp/3570554422
“Bauchentscheidungen”: https://www.amazon.de/-/en/Gerd-Gigerenzer/dp/3442155037
“The Intelligence of Intuition”: https://www.amazon.de/-/en/Gerd-Gigerenzer/dp/1009304895
“Klick: Wie wir in einer digitalen Welt die Kontrolle behalten und die richtigen Entscheidungen treffen”: https://www.amazon.de/-/en/Gerd-Gigerenzer/dp/3570554767
Links zur Folge:
John Kay und Mervyn King “Radical Uncertainty”: https://www.amazon.de/Radical-Uncertainty-Decision-Making-Beyond-Numbers/dp/1324004770
Cixin Liu “The Three-Body Problem”: https://www.amazon.de/Three-Body-Problem-Remembrance-Earths-Past/dp/0765377063
Lorraine Daston “Rules”: https://www.amazon.de/Rules-Short-History-Lawrence-Lectures/dp/0691254087
“Was ist die Aufklärung? Thesen und Definitionen”: https://www.amazon.de/Was-ist-Aufklärung-Thesen-Definitionen/dp/3150097142
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