Security Design, Workshop Design, Leadership Design und Innovation Design sind unsere 4 Hauptcluster. Und doch sind alle nichts ohne das fünfte Element: Decision Design.
Ein Artikel von Bastian Matz
Noise erklärt, warum gleiche Menschen unterschiedlich urteilen.
Decision Design erklärt, warum Organisationen trotz kluger Menschen schlechte Entscheidungen produzieren.
Wenn Noise das Problem wäre, würden Standards reichen.
Dass beides nicht reicht, zeigt: Das Problem liegt im System.
Viele der Probleme, die wir in Organisationen beobachten, lassen sich auf Entscheidungen zurückführen. Projekte verlaufen im Sand, obwohl sie sinnvoll gestartet sind. Strategien werden beschlossen, aber nicht umgesetzt. Bewertungen fühlen sich inkonsistent oder ungerecht an. In Krisen wird entweder zu hektisch gehandelt oder zu lange gezögert. Und fast immer sitzen in diesen Situationen kluge, erfahrene Menschen am Tisch. Das Paradoxe daran ist: Je komplexer das Umfeld, desto weniger erklärt individuelle Kompetenz den Erfolg einer Entscheidung.
Decision Design setzt genau an diesem Punkt an. Es betrachtet Entscheidungen nicht als isolierte Akte, sondern als gestaltbare Systeme. Es fragt nicht zuerst, ob Menschen „richtig“ oder „falsch“ denken, sondern unter welchen Bedingungen sie überhaupt denken, urteilen und handeln. Welche Informationen sichtbar werden, welche Sprache verwendet wird, welche Rollen und Machtverhältnisse wirken, welcher Zeitdruck herrscht und welche Konsequenzen mit einer Entscheidung verbunden sind – all das beeinflusst das Ergebnis oft stärker als Fachwissen oder Intelligenz.
In den letzten Jahren haben Begriffe wie Biases und Noise geholfen, dieses Feld besser zu verstehen. Sie machen sichtbar, dass Urteile systematisch verzerrt sein können und dass selbst ähnliche Menschen in vergleichbaren Situationen zu unterschiedlichen Einschätzungen kommen. Dieses Wissen ist wichtig. Es erklärt jedoch nur einen Teil dessen, was in Organisationen tatsächlich passiert. Denn auch dort, wo Biases bekannt sind und Standards existieren, entstehen weiterhin schlechte Entscheidungen. Nicht, weil Menschen sich weigern, klüger zu handeln, sondern weil das System, in dem sie entscheiden, andere Effekte erzeugt.
Decision Design ist deshalb kein Trainingskonzept im klassischen Sinne. Es ist eine Perspektive auf Organisationen, die Entscheidungen als Ergebnis von Design begreift. Nicht im ästhetischen Sinn, sondern im funktionalen: Entscheidungen folgen einer Architektur. Und wie jede Architektur begünstigt sie bestimmte Bewegungen – und verhindert andere. Wer Decision Design versteht, beginnt nicht bei der Frage „Was ist die richtige Entscheidung?“, sondern bei der Frage „Wie ist der Raum gebaut, in dem diese Entscheidung entsteht?“.
Dieser Artikel lädt dazu ein, Entscheidungen aus genau dieser Perspektive zu betrachten. Nicht normativ, nicht moralisierend, sondern analytisch und praktisch. Er richtet sich an Menschen, die spüren, dass klassische Erklärungen nicht mehr ausreichen – und die verstehen wollen, warum Organisationen trotz Erfahrung, Wissen und guter Absichten immer wieder an denselben Entscheidungsmustern scheitern.
1) Biases – systematische Denkverzerrungen
Kognitive Biases sind systematische, reproduzierbare Abweichungen vom rationalen Denken. Sie entstehen nicht durch mangelnde Intelligenz, sondern durch die Funktionsweise unseres Gehirns: Wir sind für Tempo und Handlungsfähigkeit optimiert – nicht für statistische Perfektion.
Woran du’s im Alltag erkennst: Ein Argument gewinnt „zu schnell“. Alternativen werden kaum geprüft. Sicherheit ist hoch, Datenlage ist dünn.
Beispiel: Ein früher Vorschlag wird zum Anker – alles danach wird nur noch „angepasst“, nicht mehr neu gedacht.
Design-Hebel (kurz): Pre-Mortem · Gegenhypothese · Kriterien vor Optionen · unabhängige Erstvoten.
2) Noise – Streuung in Urteilen
Noise beschreibt unerklärte Streuung: gleiche Fälle, ähnliche Kompetenz, gleiche Regeln – und trotzdem unterschiedliche Urteile. Noise ist gefährlich, weil er leise ist: Er produziert Intransparenz, Ungerechtigkeit und Qualitätsverlust, ohne sofort sichtbar zu werden.
Woran du’s im Alltag erkennst: „Kommt drauf an, wer es entscheidet“ – statt „Kommt drauf an, welche Kriterien gelten“.
Beispiel: Performance-, Förder- oder Bewerbungsbewertungen schwanken je nach Tagesform, Vergleichsgruppe oder Reihenfolge.
Design-Hebel (kurz): Scoring-Rubriken · getrennte Urteilsphasen (erst individuell, dann gemeinsam) · Noise Audits.
3) Der Kipppunkt: Warum Decision Design
Biases erklären Fehler im individuellen Urteil. Noise erklärt Streuung zwischen Urteilen. Doch Entscheidungen scheitern häufig noch davor oder erst danach – an Rollen, Reihenfolgen, Informationsformaten, Machtlogiken, Stress, Kultur, Zeitverzerrung, fehlendem Lernen. Genau hier setzt Decision Design an: Es gestaltet den Entscheidungsraum so, dass gute Entscheidungen wahrscheinlicher werden – und schlechte Entscheidungen schwerer.
4) Decision Failure Landscape: 11 Ebenen
Warum diese Landkarte? Weil Bias+Noise zwar wichtig sind, aber nicht erklären, warum Organisationen trotz kluger Menschen zuverlässig danebenliegen. Diese 11 Ebenen sind typische Fehlerklassen, die sich gegenseitig verstärken.
Merksatz: Decision Design reduziert Fehlertypen, bevor sie wirken – nicht erst, wenn sie schaden.
In vielen Organisationen wird über Entscheidungen gesprochen, als wären sie punktuelle Ereignisse: Man sammelt Informationen, wägt Optionen ab, stimmt ab – und dann ist entschieden. Was danach passiert, gilt als Umsetzung. Was davor passiert, als Vorbereitung. Diese Vorstellung ist bequem, aber sie greift zu kurz. Denn in der Realität entstehen gute oder schlechte Entscheidungen nicht in einem einzelnen Moment, sondern über einen längeren Verlauf hinweg. Sie formen sich schrittweise – durch Wahrnehmung, durch Sprache, durch Rollen, durch unausgesprochene Erwartungen, durch Zeitdruck und durch das, was in einer Organisation als „normal“ gilt.Genau hier beginnt das Problem. Wenn Entscheidungen scheitern, sucht man meist nach klaren Ursachen: falsche Daten, falsche Einschätzung, falsche Person. Doch sehr oft liegt der Fehler weder im mangelnden Wissen noch in der mangelnden Kompetenz einzelner Beteiligter. Viel häufiger liegt er in der Art und Weise, wie die Entscheidung überhaupt zustande kommt. In dem System, das festlegt, wer spricht, wer schweigt, was sichtbar wird, was als relevant gilt und was als undenkbar aussortiert wird, lange bevor jemand bewusst darüber nachdenkt.
Die Decision Failure Landscape ist der Versuch, dieses „Dazwischen“ sichtbar zu machen. Sie beschreibt keine moralischen Schwächen und keine individuellen Defizite, sondern wiederkehrende Muster, die in nahezu allen Organisationen auftreten – unabhängig von Branche, Hierarchie oder Intelligenzniveau. Sie zeigt, an welchen Stellen Entscheidungen typischerweise kippen, verzerrt werden oder ihre Wirkung verlieren. Nicht als Checkliste, sondern als Landkarte: um Orientierung zu geben, wo man genauer hinschauen sollte.
Wie man diese Landkarte lesen sollte
Diese elf Ebenen sind nicht als Reihenfolge gedacht und auch nicht als Stufenmodell. Eine Entscheidung „durchläuft“ sie nicht nacheinander. Vielmehr wirken sie gleichzeitig, überlappend und oft unbemerkt. In manchen Situationen dominiert eine Ebene, in anderen greifen mehrere ineinander. Manchmal liegt das Hauptproblem sehr früh, etwa in der Wahrnehmung oder im mentalen Modell der Beteiligten. Manchmal entsteht es erst später, wenn Machtverhältnisse, Zeitdruck oder kulturelle Tabus das ursprünglich gute Urteil verzerren oder entwerten.
Die Landkarte lädt deshalb nicht dazu ein, jede Entscheidung vollständig zu analysieren. Sie ist ein Diagnoseinstrument, kein Prüfprotokoll. Ihr Wert liegt darin, gezielte Fragen zu ermöglichen: Wo genau wird es unscharf? Wo verlieren wir Konsistenz? Wo wird Sicherheit vorgetäuscht? Wo wird Verantwortung verwässert? Wo entscheiden wir eigentlich anders, als wir es offiziell behaupten?
Besonders wichtig ist dabei ein Perspektivwechsel. Viele Organisationen investieren viel Energie in die Verbesserung individueller Entscheidungsfähigkeit – Trainings, Schulungen, Awareness für Biases. Das ist sinnvoll, aber begrenzt wirksam. Die Decision Failure Landscape macht deutlich, dass selbst sehr reflektierte Menschen in schlecht gestalteten Entscheidungssystemen zwangsläufig schlechte Entscheidungen treffen werden. Nicht aus Unwillen, sondern aus Anpassung. Wer verstehen will, warum Entscheidungen trotz guter Absichten immer wieder ähnlich scheitern, muss daher weniger in die Köpfe schauen – und mehr in die Struktur, in die Prozesse und in die impliziten Regeln, die Entscheidungen formen.
Die folgenden elf Ebenen sind genau aus diesem Grund nicht normativ formuliert. Sie sagen nicht, wie „richtig“ entschieden werden sollte. Sie zeigen, wo Entscheidungen typischerweise ihre Qualität verlieren. Wer sie liest, sollte sie nicht als Theorie betrachten, sondern als Einladung zur Selbstbeobachtung. Viele Leser erkennen darin nicht nur ihre Organisation, sondern konkrete Meetings, Projekte oder Entscheidungen, die ihnen noch gut im Gedächtnis sind. Genau dort beginnt Decision Design wirksam zu werden.
Ebene 1: Bias
Worum es geht: Systematische Verzerrung (z.B. Confirmation, Anchoring, Authority) – normal unter Komplexität.
Woran du’s merkst: Ein Vorschlag gewinnt zu früh, Alternativen sterben leise.
Design-Hebel: Decision Hygiene (Info → Kriterien → Bewertung → Entscheidung), Pre-Mortem, Gegenhypothese.
Mini-Übung (7 min): Jede:r schreibt 1 Gegenhypothese + 1 Beobachtung, die das Lieblingsnarrativ widerlegen würde.
Ebene 2: Noise
Worum es geht: Inkonsistenz in Urteilen: gleiche Fälle → andere Entscheidungen.
Woran du’s merkst: „Kommt drauf an, wer’s entscheidet“ dominiert.
Design-Hebel: Noise Audits, Scoring-Rubriken, erst individuelle Erstvoten, dann Diskussion.
Mini-Übung (10 min): Zwei identische Fälle anonym bewerten lassen → Varianz sichtbar machen → Kriterien schärfen.
Ebene 3: Blind Spots
Worum es geht: Relevante Perspektiven, Risiken oder Stakeholder fehlen – und niemand merkt, dass etwas fehlt.
Woran du’s merkst: Später kommt: „Das konnte keiner wissen“ – obwohl es prinzipiell sichtbar gewesen wäre.
Design-Hebel: Perspective Injection, Stakeholder-Mapping, „Wer fehlt?“ als Pflichtfrage.
Mini-Übung (5 min): Betroffene/Blockierer/Profiteure – pro Gruppe 1 Risiko + 1 Frage.
Ebene 4: Model Error (Complexity/Sensemaking)
Worum es geht: Das mentale Modell passt nicht zur Realität – besonders in komplexen Systemen (nichtlinear, rückgekoppelt, emergent).
Woran du’s merkst: Man optimiert „was messbar ist“, aber Wirkung kippt oder bleibt aus. Standardrezepte werden überdehnt.
Beispiel: Ein KPI wird verbessert, aber die Organisation wird träge/fragil, weil Nebenwirkungen ignoriert werden.
Design-Hebel: Model Stress Testing, Referenzklassen, Szenarien, „Probe-Sensemaking“ (erst testen, dann skalieren).
Mini-Übung (8 min): „Unter welchen Bedingungen wäre unser Modell garantiert falsch?“ → 3 Trigger definieren.
Kurzvideo: Cynefin (Complexity/Sensemaking)
Optional zur Vertiefung: Snowdens Framework-Erklärung (länger, aber sehr klar).
Ebene 5: Misalignment
Worum es geht: Ziele, Werte, Kennzahlen und Anreize widersprechen sich. Offiziell A, belohnt wird B.
Woran du’s merkst: Alle nicken – aber niemand handelt. Politische Sicherheit schlägt Wirkung.
Design-Hebel: Incentive Reality Check, Konsequenz koppeln, Stoppen als Kompetenz belohnen.
Mini-Übung (6 min): „Was wird hier wirklich belohnt?“ (3 Antworten) → „Was müsste sich ändern, damit Ziel & Belohnung zusammenpassen?“
Ebene 6: Execution Gap
Worum es geht: Entscheidung und Umsetzung sind entkoppelt: kein Owner, keine Ressourcen, kein nächster Schritt, kein Feedback.
Design-Hebel: Decision-to-Action Design (Owner+Datum+Definition of Done), 30-Tage-Wirkungscheck.
Mini-Übung (5 min): „In 30 Tagen merken wir Wirkung daran, dass …“
Ebene 7: Uncertainty Mismanagement (Complexity/Sensemaking)
Worum es geht: Unsicherheit wird verdrängt („wir wissen genug“) oder dramatisiert („wir können nichts tun“). Beides führt zu falscher Steuerung.
Woran du’s merkst: Punktprognosen wirken präzise, aber Revisionsfenster fehlen. Reversibilität wird nicht markiert.
Design-Hebel: Uncertainty Framing (Bandbreiten, Szenarien, Trigger, Revisionsfenster), reversible Entscheidungen kennzeichnen.
Mini-Übung (8 min): 3 Szenarien (best/likely/worst) + pro Szenario 1 Trigger („Wenn X, dann revidieren wir.“)
Ebene 8: Temporal Distortion
Worum es geht: Zeit verzerrt Entscheidungen: Quick Wins dominieren, Pfadabhängigkeit wird unsichtbar, „Später“ wird nie eingeholt.
Design-Hebel: Time Horizon Design, Future-Back-Check, Point-of-No-Return markieren.
Mini-Übung (6 min): „Welche Entscheidung wäre in 12 Monaten peinlich?“ → 2 Antworten + Gegenmaßnahme.
Ebene 9: Power & Political Distortion
Worum es geht: Status, Gesichtsverlust und informelle Hierarchie verzerren Entscheidungen – meist ohne offene Konflikte.
Design-Hebel: Structural Candor (anonyme Erstvoten, Junior→Senior), Red-Team-Rolle, Dissens institutionalisieren.
Mini-Übung (7 min): „Was würden wir sagen, wenn keine Hierarchie im Raum wäre?“ → anonym einsammeln.
Ebene 10: Emotional Load & Stress
Worum es geht: Stress verengt Wahrnehmung, erhöht Aktionismus und Autoritätsgläubigkeit – Biologie, kein Charakterfehler.
Design-Hebel: Cognitive Load Management (Entscheidungsmodi Routine/Krise), Checklisten, Simulation, psychologische Sicherheit.
Mini-Übung (5 min): „Was ist heute Routine – was ist wirklich neu?“ → Entscheidungen nur nach Modus treffen.
Ebene 11: Sprache, Frames & Narrative
Worum es geht: Frames und Narrative steuern, was als real, riskant oder alternativlos erscheint. Sprache setzt Grenzen – bevor Analyse beginnt.
Woran du’s merkst: Wörter wie „alternativlos“, „das geht hier nicht“, „so machen wir das“ beenden Denken, ohne dass es wie ein Verbot wirkt.
Beispiel: „Sparen“ wird automatisch als „Vernunft“ gerahmt – selbst wenn es langfristige Kosten erhöht. Oder „Sicherheit“ wird als „Null-Risiko“ gerahmt – was Innovation unmöglich macht.
Design-Hebel: Reframing (Problemframe vs Lösungsframe trennen), Gegennarrative institutionalisieren, Entscheidungsfragen in 2–3 Frames neu formulieren.
Mini-Übung (8 min): Formuliere die Entscheidung als (1) Risiko-Frame, (2) Wirkungs-Frame, (3) Lern-Frame. Welche Option kippt wann?
Kurzvideo: Framing mit Metaphern
5) Toolbox: Interventionen (quer über alle Ebenen)
Decision Hygiene
Wofür: verhindert Vermischung von Info, Bewertung, Entscheidung.
Wie: Kriterien vor Optionen, Erstvoten vor Diskussion, Pre-Mortem statt Post-Rationalisierung.
Noise Audits
Wofür: macht Streuung sichtbar – ohne Schuldige zu suchen.
Wie: identische Fälle mehrfach bewerten lassen, Varianz messen, Kriterien schärfen.
Perspective Injection
Wofür: reduziert Blind Spots.
Wie: rotierende Gegenrolle, externe Perspektive, „Wer fehlt?“ als Pflichtfrage.
Model Stress Testing
Wofür: prüft Annahmen statt Storys.
Wie: Extremfälle, Trigger, Szenarien, Referenzklassen.
Incentive Reality Check
Wofür: deckt Misalignment auf.
Wie: „Was wird wirklich belohnt?“ vs. „Was wollen wir?“
Uncertainty Framing
Wofür: verhindert Scheinsicherheit.
Wie: Bandbreiten, Szenarien, Trigger, Revisionsfenster.
6) Trainingspfad: Decision Design trainieren
Womit Menschen zu uns kommen: „Unsere Entscheidungen sind langsam“ · „Uneinheitlich“ · „Politisch“ · „Wir entscheiden – aber es passiert nichts“ · „In der Krise kippt alles in Aktionismus“.
Was danach anders ist: Ihr trennt Urteil von Status, macht Unsicherheit steuerbar, designt Revidierbarkeit und koppelt Entscheidungen an Wirkung.
Hier sind einige mögliche Training-Setups, wie Sie soetwas mit uns angehen können (je nach Vorkenntnissen auch adaptierbar):Training 1: Decision Hygiene & Criteria
Outcome: Weniger Bias, weniger Noise – sichtbar in konsistenteren Urteilen.
Artefakte: Kriterien-Rubrik, Erstvoten-Protokoll, Pre-Mortem-Template.
Training 2: Sensemaking in Complexity
Outcome: Ihr erkennt Domänen (einfach/kompliziert/komplex/chaotisch) und wechselt den Entscheidungsmodus passend.
Artefakte: Cynefin-Check, Trigger-Liste, Experimente-Backlog.
Training 3: Power, Candor & Teams
Outcome: Dissens ist designt, nicht zufällig. Wahrheit wird sagbar.
Artefakte: Rollen-Setup (Red Team/Risk Officer), Entscheidungsregeln, Speak-Up-Ritual.
Training 4: Execution & Feedback
Outcome: Entscheidungen wirken, weil Umsetzung andockt.
Artefakte: Owner+Datum+DoD, 30-Tage-Wirkungscheck, Decision Log.
7) Vertiefung & Stimmen
Lesepfade (Kurz): Kahneman · Sunstein · Gigerenzer · Gary Klein · Snowden / Cognitive Edge
8) Decision Design bei WERK – Ausblick & Einladung
Upgrading skills together heißt bei WERK nicht, mehr Wissen anzuhäufen, sondern Entscheidungsfähigkeit dort aufzubauen, wo es zählt: im System. Decision Design ist kein Trend – es ist Handwerk.
Wer sich intensiver mit Decision Design beschäftigt, merkt irgendwann, dass es weniger um einzelne Methoden geht als um eine Haltung. Eine Haltung, die akzeptiert, dass gute Entscheidungen kein Zufallsprodukt sind, aber auch kein Ausdruck individueller Brillanz. Sie entstehen dort, wo Entscheidungsräume bewusst gestaltet werden. Wo Unsicherheit nicht verdrängt, sondern benannt wird. Wo Widerspruch nicht als Störung gilt, sondern als Ressource. Und wo Lernen nicht erst dann beginnt, wenn etwas schiefgelaufen ist.Decision Design bedeutet, Verantwortung neu zu denken. Nicht als Schuldfrage, sondern als Gestaltungsaufgabe. Wer entscheidet, beeinflusst nicht nur das Ergebnis, sondern auch das Verhalten der Organisation danach. Entscheidungen senden Signale: darüber, was wichtig ist, was riskant ist, was sagbar ist und was nicht. Sie prägen Kultur – oft stärker als Leitbilder oder Strategiepapiere. Genau deshalb lohnt es sich, Entscheidungen nicht dem Zufall, der Routine oder der Hierarchie zu überlassen.
Bei WERK verstehen wir Decision Design als Handwerk. Als etwas, das man üben, reflektieren und verbessern kann. Nicht durch abstrakte Modelle, sondern durch reale Entscheidungssituationen, echte Spannungsfelder und konkrete Konsequenzen. Unser Anspruch ist nicht, perfekte Entscheidungen zu versprechen. Unser Anspruch ist, Entscheidungssysteme zu bauen, die unter realen Bedingungen tragfähig sind – auch unter Druck, auch in Unsicherheit, auch dann, wenn Interessen kollidieren.
„Upgrading skills together“ heißt in diesem Kontext, Urteilskraft dort zu stärken, wo sie wirkt: im Zusammenspiel von Menschen, Strukturen und Situationen. Decision Design ist kein Zusatz zu Führung, Strategie oder Innovation. Es ist das verbindende Element zwischen ihnen. Wer es ernst nimmt, verändert nicht nur Entscheidungen – sondern die Art, wie Organisationen denken, handeln und lernen.
Wenn Sie sich in diesem Artikel wiedererkennen, ist das kein Zufall. Es ist ein Hinweis darauf, dass Ihre Organisation nicht an fehlendem Wissen leidet, sondern an der Art, wie Entscheidungen gestaltet sind. Genau dort beginnt unsere gemeinsame Arbeit.
