Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Erfolg versprechende Idee entwickelt, aber es sind noch zwei Bedingungen offen, an denen die Idee noch scheitern könnte. Welche Bedingung sollten Sie zuerst prüfen?

Die Antwort ist eigentlich einfach, dennoch stellen wir gelegentlich fest, dass die Intuition unserer Klienten und Studenten falsch liegt und sie die falsche Wahl treffen lässt. Mit ein bisschen Mathematik kann man leicht begründen, wie man vorgehen soll. Wir brauchen dazu die folgenden Größen:

  • Die Bedingungen nennen wir x und y.
  • Die Wahrscheinlichkeit, dass unsere Idee an Bedingung x scheitert, heißt Px.
  • Die Wahrscheinlichkeit, dass unsere Idee an Bedingung y scheitert, heißt Py.
  • Der Arbeitsaufwand, Bedingung x zu prüfen, ist Ax.
  • Der Arbeitsaufwand, Bedingung y zu prüfen, ist Ay.

Jetzt können wir die Erwartungswerte für den Arbeitsaufwand für beide Vorgehensweisen aufschreiben. Wenn wir zuerst x und danach y prüfen, ist unser Arbeitsaufwand

Ax + (1 – Px) * Ay.

(Wir müssen auf jeden Fall x prüfen, was den Aufwand Ax verursacht, aber y müssen wir nur prüfen, wenn unsere Idee x überlebt, was die Wahrscheinlichkeit (1 – Px) hat.

Analog ist der Arbeitsaufwand für den umgekehrten Fall

Ay + (1 – Py) * Ax.

Nach ein paar einfacher algebraischer Manipulationen bekommen wir die einfacheren Ausdrücke zum Vergleichen:

Px /Ax   bzw.  – Py / Ay

Nun ist klar, in welcher Reihenfolge wir die Prüfungen vornehmen müssen: Wenn das Verhältnis der Scheiterwahrscheinlichkeit zum Prüfwand für Bedingung x größer ist, als für Bedingung y, dann sollten wir x zuerst prüfen, denn dann ist unser Gesamtaufwand geringer. Im anderen Fall wählen wir entsprechend die umgekehrte Prüfreihenfolge. (Eigentlich handelt es sich um die Erwartungswerte für den Gesamtaufwand.)

Sind die Wahrscheinlichkeiten gleich hoch, prüfen wir die billigere Bedingung zuerst. Diese Erkenntnis scheint den meisten Menschen intuitiv einzuleuchten.

Sind die Aufwände gleich, prüfen wir zuerst die Bedingung mit der höheren Scheiterwahrscheinlichkeit – mit anderen Worten, die Bedingung, die unsere Idee mehr gefährdet. Nach unserer Beobachtung scheint dieses Ergebnis nicht so offensichtlich zu sein.

Das Vorgehen, das sich durch diese einfache Überlegung empfiehlt ist in der Lean Startup-Bewegung bekannt – wenn auch in vereinfachter Form und mit einer schlichteren Begründung. Eric Ries formuliert es so: „[…] it makes sense to test the riskiest assumptions first“.

Die Erkenntnis bildet auch die Grundlage für ein wichtiges Prinzip der Discovery-Driven Innovation. Wir formulieren es dort wie folgt: „Mit welcher Frage können wir am billigsten die meiste Ungewissheit (über die Erfolgschancen einer Idee) abbauen?“ Wenn man sich strikt an dieses Gebot hält, minimiert man den Arbeitsaufwand, die Erfolgschancen einer Idee zu validieren.

 

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