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Best Practices in a world of radical uncertainty

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Es ist immer gut, sich mit den Besten in einer Branche zu messen. Aus diesem Grund sind in den letzten Jahrzehnten auch immer mehr Best Practices veröffentlicht worden, an denen sich manche (viele?) orientiert haben. In einem relativ stabilen Umfeld waren solche “optimalen bzw. vorbildlichen Methoden, Praktiken oder Vorgehensweisen im Unternehmen” (Quelle: Wikipedia) oftmals hilfreich. Es stellt sich allerdings die Frage, ob Best Practices in der heutigen, eher turbulenten Umgebung (radical uncertainty) noch zeitgemäß sind. Dazu habe ich folgendes gefunden:

“At least since Wittgenstein ([1953] 2001) and Bourdieu ([1972] 1977), it has also been understood that these semi-conscious mental maps are embedded in habitual social and technological practices – that our shared practices and the conceptual structures framing our analysis and vision are mutually constituted. As Wade Jacoby and Richard Bronk argue in a paper, this makes it crucial for businesses, regulators, and academic researchers to avoid being trapped in analytical monocultures implied by the discourse of best practice (Bronk and Jacoby 2016). In conditions of uncertainty, you cannot know what the best practice will be, and any set of practices entails blind spots” (Beckert/Bronk (2019): Uncertain Futures, in: MPIfG 19/10).

Diesen Hinweis sollten sich alle Organisationen zu Herzen nehmen, wenn heute Best Practices für Agile Organisationen oder auch nur für Agiles Projektmanagement benannt, bzw. teilweise glorifiziert, werden. Meine Beiträge zu Uncertainty finden Sie hier.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Ökonomie: Sind die Ökonometrischen Modelle noch zeitgemäß?

In der aktuellen Corona-Pandemie geht es nun langsam aber sicher wieder darum, das gesellschaftliche und wirtschaftliche Leben anzukurbeln. Dazu beziehen sich Politiker oft auf ökonomischer Modelle, um die Richtigkeit ihrer Maßnahmen zu belegen. Es geht um Zahlen, Daten und Fakten – um rationales Handels aufgrund scheinbar objektiver Daten. Georga W. Akerlof (Wirtschaftsnobelpreis 2001) und sein Kollege Robert J. Shiller vertreten hier allerdings eine etwas andere Ansicht. In dem Buch “Animal Spirits” aus dem Jahr 2009 vertreten sie die Auffassung, dass die “nicht-rationalen Elemente unseres Handelns” stärker beachtet werden müssen.

“Ökonometrische Modelle werden im Allgemeinen als Rückkopplungsmodelle beschrieben, die nur auf beobachtbaren Daten beruhen. Alle Nichtobservablen werden in den Bereich der „Messfehler“ verwiesen. Auch wenn wir der Ansicht sind, dass solche Modelle oftmals sehr nützlich sind, vernachlässigen sie doch einige wesentliche Zusammenhänge, die auf nicht quantifizierbaren psychologischen Variablen beruhen.” (ebd. S. 200)

Und weiter führen die Autoren aus: “Die meisten Ökonomen haben für diese psychologischen Feedbackgeschichten nichts übrig. Sie laufen ihrer tief verwurzelten Überzeugung von der Rationalität menschlichen Handelns zuwider. Aber sie lehnen sie auch noch aus einem anderen Grund ab: Es gibt keine Standardmethoden zur Quantifizierung der menschlichen Psychologie. Sie halten die Bemühungen zur quantitativen Erfassung von Rückkopplungsmechanismen und deren Einbindung in makroökonomische Modelle für zu willkürlich und sind deshalb von ihrer Gültigkeit nicht überzeugt” (ebd. S. 200-201).

Ich frage mich bei der ganzen Diskussion um die Subvention verschiedener wirtschaftlicher Bereiche, ob dies “Animal Spirits” mit bedacht werden. Es sieht für mich so aus, als ob die Ökonomie der Industriegesellschaft wieder dominiert. Wissenschaftliche Expertise wird nur akzeptiert, wenn Sie auf Zahlen, Daten und Fakten beruht und reproduzierbar ist. Dieses Mindset beruht auf der Berechenbarkeit von allem. Entspricht das der Wirklichkeit von Menschen in einer Gesellschaft, oder auch in einer Organisation?

Wenn es den Unternehmen gut geht, liegt der Fokus auf den “harten” Daten des Geschäfts – das Unternehmen wird als Maschine zur Geldvermehrung gesehen.. Geht es dem Unternehmen wirtschaftlich nicht gut, kommen andere Metaphern wie “das Unternehmen leidet” oder ” das Unternehmen stirbt” ins Spiel. Diese Metapher erinnern stärker an einen lebenden komplexen Organismus. Es ist aus meiner Sicht bedenklich, weiterhin an der Maschinen-Metapher festzuhalten, da diese dem komplexen Umfeld nicht mehr gerecht wird.