Modell und Strategie: Umgang mit Komplexität

Dieser Beitrag soll dem Leser die Beziehung von Modell und Strategie vor Augen führen und diesem so dabei helfen, eine optimierte zielorientierte Handlungsbasis zu begründen. Die Lesezeit beträgt circa 6min.

Der Wille Ziele zu erreichen ist evolutiv im Menschen verankert. Das Streben von A nach B zu gelangen ist dabei untrennbar und evident mit einem konkreten Verhaltensmodus verbunden. Dessen Optimierung ist bei einem zielorientierten Vorgehen von zentraler Bedeutung. In diesem Kontext ist das Konzept der Strategie strikt von dem der Planung zu differenzieren.

Planung ist die vorausgehende Festlegung auf eine konkrete Handlungsweise, sowie der Ergänzung dieser durch vorherzusehende potentiell auftretende Problemstellungen. Sie legt eine feste Route von A nach B fest und beschäftigt sich mit regulären Hindernissen. Planung ist äußerst anfällig für unvorhergesehene Ereignisse und damit fragil.

Strategie ist hingegen als Entscheidungsmuster in einem Handlungs- und Geschehensfluss mit grundsätzlicher Zielorientierung zu verstehen. Die Problemlösung wird nach Möglichkeit ebenfalls antizipiert, findet jedoch bei Wild-Probability-Problemen grundsätzlich situativ statt. Strategie zeichnet sich durch besondere Flexibilität und Adaptionsfähigkeit aus und ist daher der Planung vorzuziehen. Sie ist aufgrund ihrer Dynamik potentiell antifragil.

Kein Plan überlebt die erste Feindberührung.

Helmuth von Moltke, preußischer Generalfeldmarschall

Um ein funktionierendes Verhaltenskonzept zu entwickeln muss sich der Handelnde zunächst seines Status Quo (B), den abstrakten und konkreten Elementen seines Ziels (A) und der mutmaßlichen bildlichen Distanz bewusst sein.

Die Überwindung der Distanz setzt ein z.T. umfangreiches Verständnis von Kausalitäten und weiteren Verknüpfungen voraus. Die Kombination von prägenden Faktoren erschafft Systeme, welche in den letzten Jahrhunderten enorm an Komplexität gewonnen haben und oft von keinem der beteiligten Akteure vollumfänglich erfasst werden können. Diese Veränderung bedingt die Einführung von Modellen. Modelle sind vereinfachte Darstellungen der Realität und machen diese für den Anwender mithin nachvollzieh- und modulierbar.

Problematisch sind in der Modellarchitektur vor allem nicht lineare Systeme mit einer hohen Anzahl an wechselwirkenden Faktoren. So können Kausalitäten nur schwer bis gar nicht bestimmt werden. Die Realität in nicht linearen Systemen entspricht nicht nur dem kontraintuitiven Extremistan, sondern reagiert z.T. auch auf das Modell selbst. Ein Beispiel für solch hochkomplexe Systeme sind die Finanzmärkte. Preise werden durch eine hohe Anzahl an differierenden Mikromotiven gesetzt, welche auf marktinterne und -externe Einflüsse reagieren. Dabei ist es nahezu unmöglich, kurzfristige Marktbewegungen zu prognostizieren. Die Welt funktioniert in der Praxis nicht wie der Garten Eden in den Augen Gottes, sondern eher wie eine Blackbox, die bei einem bestimmten Input mit einer ungefähren Wahrscheinlichkeit einen bestimmten Output liefert.1 Welche Mechanismen in ihrem Inneren konkret wirken, ist oft unbekannt.

Der vereinfachende Charakter zwingt den Modellarchitekten, Schwerpunkte zu setzen, einzelne Elemente wegzulassen und ggf. Kausalitäten zu vermuten. Er erschafft daher zwangsläufig ein verzerrtes Bild der Wirklichkeit, welches im Kontext der Funktionalität ausschließlich an den Faktoren der Geeignetheit und der Risikodarstellung zu messen ist.

All models are wrong, but some are useful.

George Box, Statistiker

Geeignet ist das Modell dann, wenn es dem Anwender ein hinreichendes Verständnis des Systems für eine robuste Entscheidungs- und Handlungsbasis vermittelt. Dies muss suboptimaler Weise oft durch Versuch und Irrtum verifiziert werden. Sollte der Anwender erkennen, dass es nicht möglich ist sich angemessen gegenüber systemimmanenten Risiken zu positionieren, sollte das Risiko grundsätzlich nicht übernommen werden! Unsicherheit erzeugt Sicherheit. Die Ausgestaltung der angemessenen Risikopositionierung obliegt dem individuellen Interesse des Handelnden, findet aber im Optimalfall nach dem Konzept der Antifragilität statt.

All models are wrong, many are useful, some are deadly.

Nassim Nicholas Taleb

Konkludierend kann gesagt werden, dass ein optimierter Handlungsmodus eine dynamische pragmatische Strategie umfasst, welche auf einem kritisch hinterfragten (!), mit einem Fehlerterm versehenen, Modell des betroffenen Systems fusst.

Überprüfungsfragen:

  1. Wie unterscheiden sich Planung und Strategie?
  2. Warum sind Modelle notwendig?
  3. Was macht Modelle problematisch?
  4. Welche Rolle spielt Risiko?

Literaturempfehlungen:

Lawrence Freedman: Strategy: A History, New York 2013

Nassim Nicholas Taleb: Antifragilität: Anleitung für eine Welt, die wir nicht verstehen, München 2018; Der Schwarze Schwan: Die Macht höchst unwahrscheinlicher Ereignisse, München 2018

Frederic Vester: Die Kunst vernetzt zu Denken: Ideen und Werkzeuge für einen neuen Umgang mit Komplexität, München 1999

Benoit Mandelbrot: The (Mis)Behaviour of Markets: A fractal View of Risk, Ruin and Reward, London 2008

  1. Vgl. Mandelbrot, The Misbehaviour of Markets.

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