SPRECHEN DIE DATEN FüR SICH?

Je weitreichender die Folgen von Entscheidungen sind, desto weniger vertrauen wir unserem Bauchgefühl, desto mehr verlassen wir uns auf Daten. Daten, mit denen wir begründen können, warum wir uns für Lösung A entschieden haben und nicht für B oder C und die es anderen ermöglichen, dies nachzuvollziehen.

Ein Themenkomplex, der innerhalb unseres Teams von Sandra Brügmann und Dr. Juliane Hansmann bereits intensiv diskutiert wurde. Die weiterführende Frage ist nun, wie die Daten zustande kommen und ob sie aussagekräftig und verlässlich sind.

Die Wissenschaft hat festgestellt …

Sind die Daten das Ergebnis einer Modellrechnung, ist Vorsicht geboten. Der Physiker und Philosoph Marco Wehr definiert ein mathematisches Modell als eine reduzierte Beschreibung der Wirklichkeit, die es idealer Weise erlaube, Ergebnisse zu extrapolieren. Aber lässt sich die Wirklichkeit überhaupt in einem Modell abbilden – und dann noch in reduzierter Form?

Der Mathematiker und Logiker Kurt Gödel bewies schon 1931, dass man innerhalb aller widerspruchsfreien mathematischen Systeme jederzeit Aussagen machen kann, die innerhalb des Systems weder bewiesen noch widerlegt werden können. Das bedeutet schlicht und einfach, dass kein mathematisches System vollständig ist. Versucht man nun, die Wirklichkeit in reduzierter Form abzubilden, muss man entscheiden, welche Faktoren für die Lösung der Aufgabe wichtig sind, welche man nicht berücksichtigt und vor allem, wie man die Faktoren gewichtet.

Das führt zu einem weiteren Problem, das der englische Logiker Alan Turing formulierte. Marco Wehr hat es wie folgt „übersetzt“: „Wenn Sie ein hinreichend komplexes Programm auf einem Computer installieren, dann wissen Sie erst, nachdem es gelaufen ist, wie es sich tatsächlich verhält. Das gilt für verschiedene Eingabekonstellationen genauso wie für alle Veränderungen an dem Programm, die mit dem Ziel geschaffen wurden, es zu verbessern, die aber tatsächlich auch das Gegenteil bewirken können.“

Das bedeutet, dass man die Güte einer Simulation nur dadurch ermitteln kann, dass man sie laufen lässt, um ihre Ergebnisse mit der Realität zu vergleichen, über die man mittels der Simulation etwas erfahren will. Damit bekommt die Wahl der passenden Simulationen etwas Alchimistisches. Die unbequeme Erkenntnis: Überall dort, wo Computer, Software und Eingabedaten ein kritische Komplexität überschreiten, sind Pannen möglich.

Zerrbilder der Realität

In der Volkswirtschaftslehre sind sich einige Wissenschaftler dieser Problematik bewusst. Professor Peter Bofinger, Mitglied des Sachverständigenrates der Bundesregierung, stellte schon vor Jahren fest, Ökonomen müssten einräumen, dass viele ihrer Modelle nur Zerrbilder der Realität seien. Die Fehlprognosen vieler Banken und Wirtschaftsforschungsinstitute, auf welchem Stand sich der DAX wohl am Jahresende befinden wird, wie sich die Wechselkurse entwickeln und um wie viel Prozent die Wirtschaft wachsen wird, sind nur einige Beispiele dafür.

Sprechen Produktionsdaten für sich?

Wie sieht es bei der Produktion von Gütern aus? Je mehr Maschinen und Anlagen mit Sensoren bestückt werden, desto mehr Daten über den Materialeinsatz, den benötigten Zeitaufwand, die Menge der produzierten Güter und deren Qualität können erfasst, gesammelt und ausgewertet werden. Sprechen diese Daten für sich? Die Antwort lautet „ja“, wenn man jede Kategorie für sich betrachtet.

Das Bild verändert sich, wenn es darum geht, den Produktionsprozess zu optimieren, denn hierbei können sich Zielkonflikte ergeben. Sollen die Durchlaufzeiten optimiert werden, um mehr zu produzieren? Oder ist die Beibehaltung der Qualität das Ziel, ungeachtet des dafür benötigten Materialeinsatzes? Was ist wichtiger für den Erfolg des Unternehmens?

In „analogen Zeiten“ konnten die verantwortlichen Entscheider Kompromisse machen und sich auf – zeitlich begrenzte – Prioritäten einigen. Aber was passiert, wenn sich der Fertigungsprozess auf Basis eines mathematischen Modells quasi selbst optimiert? Wer ist verantwortlich, wenn das Modell Fehlentscheidungen trifft?

Fazit: Wer Entscheidungen an mathematische Modelle delegiert, um Diskussionen zu vermeiden und Konflikten aus dem Weg zu gehen, macht sich selbst überflüssig. Entscheidungen, die die Zukunft des Unternehmens beeinflussen, sollten auch in „digitalen Zeiten“ von Menschen getroffen werden.

Herzliche Grüße
Ihr Michael Arpe