Ambiguitätssensitivität im Szenariomanagement

Zusammenfassung

Für Situationen hoher Komplexität, Dynamik und Kontingenz wird im Kontext des strategischen Managements gemeinhin die Anwendung der Szenariotechnik empfohlen. Die Szenariotechnik im Sinne einer geschlossenen Methode – und auch dies ist keine Neuigkeit – gibt es jedoch nicht; sie ist eine Toolbox, und zwar eine mit verschiedenen Instrumenten gut bestückte. Neben diversen Verfahren der sog. Intuitiven Szenariotechnik gibt es eine Reihe von Methoden des Analytischen Szenariomanagements, zu denen beispielsweise die Einfluss-, die Konsistenz-, die Cross-Impact- und die Clusteranalyse zählen (Fuzzy-Szenario-Management - Verarbeitung von Unbestimmtheit im strategischen Management. Sierke Verlag, Göttingen). Die korrespondierenden Prozeduren lassen sich u. a. auch nach der Modellierung des Datenin- und -outputs differenzieren, die mehr oder minder präzise oder unpräzise und scharf oder unscharf erfolgen kann.

Eine der vielzitierten Grundregeln der Szenariotechnik besagt, dass die auszuwählenden Szenarien möglichst konsistent, möglichst relevant, möglichst wahrscheinlich und möglichst unterschiedlich sein sollen. Im Kontext der Behandlung dieser Basisregel beschäftigen wir uns im vorliegenden Beitrag mit ausgewählten Verfahren des unscharfen Szenariomanagements und skizzieren dabei Möglichkeiten der Formulierung bzw. Verwendung von Fuzzy-Einfluss- und Fuzzy-Konsistenzscores sowie von Fuzzy-Wahrscheinlichkeiten. Zudem thematisieren wir unscharfe Regelsysteme und – mit dem Niveauebenen-Verfahren, dem Fuzzy-Hurwicz-Prinzip sowie dem (ε-λ-1)-Prinzip – drei einschlägige Defuzzyfizierungsverfahren.

Welche Instrumente man aus dem reichhaltigen Werkzeugkasten des Szenariomanagements auswählen sollte, hängt auch von der individuellen Ambiguitätssensitivität ab, die im positiven Fall als Empfindsamkeit und im negativen Fall als Empfindlichkeit bzgl. mehrdeutiger Entscheidungssituationen interpretiert werden kann. Auch hierauf geht der vorliegende Beitrag differenziert ein.