Bewerten Sie die Risikopräferenzen von Organisationen, indem Sie Nutzkurven darstellen und deren strategische Implikationen interpretieren.

Wenden Sie die OODA- oder Cynefin-Modelle an, um unstrukturierte Probleme zu strukturieren, und bewerten Sie die Eignung der Modelle für verschiedene Kontexte.

Bewerten Sie alternative Entscheidungsrahmen hinsichtlich ihrer Eignung anhand von Kontextkriterien und Grundsätzen der strategischen Ausrichtung.

Dieses Kursziel befähigt die Lernenden, vergangene unternehmerische Entscheidungen kritisch zu hinterfragen, verborgene kognitive Verzerrungen aufzudecken, die die Ergebnisse beeinflusst haben, und praktische Techniken zur Beseitigung dieser Verzerrungen zu empfehlen, um das Urteilsvermögen, die Entscheidungsqualität und die zukünftige Leistungsfähigkeit der Organisation zu verbessern.

Entwerfen und implementieren Sie Checklisten zur Verringerung von Voreingenommenheit für regelmäßige Überprüfungen und testen Sie diese im Rahmen von Besprechungen am Arbeitsplatz.

Lernen Sie, wie Sie deskriptive Statistiken mit Kennzeichnung der Datenqualität erstellen, um eine solide Grundlage für Analysen zu schaffen.

Eignen Sie sich die Grundsätze des Layouts und der visuellen Gestaltung an, um unübersichtliche Dashboards neu zu gestalten und messbare Verbesserungen zu erzielen.

Lernen Sie, die Nutzungsmuster von Dashboards zu bewerten und Elemente mit geringem Nutzen zu identifizieren, um strategische Optimierungen vorzunehmen.

Die Analyseergebnisse zu strategischen Empfehlungen zusammenfassen, die auf die Entscheidungsbedürfnisse der Interessengruppen abgestimmt sind.

Die Teilnehmer wenden die „5-Why“-Methode und die Pareto-Analyse an, um die Hauptursachen für Kostenüberschreitungen zu ermitteln und die Ergebnisse anhand von Daten zu untermauern.

Die Lernenden werden verschiedene RCA-Methoden (Ishikawa-Diagramm, RCA-Baum) anhand eines Beispielproblems bewerten und den Ansatz dokumentieren, der die beste Erklärung liefert.

Sie werden erfahren, wie generative KI-Tools Entscheidungsprozesse, Datenanalysen und die Diagnose von Grundursachen beschleunigen können – und die entscheidenden Validierungsverfahren einüben, die dafür sorgen, dass KI-gestützte Ergebnisse präzise und vertrauenswürdig bleiben.