Integrating Soft Systems Methodology and Value-Focused Thinking for multi-agent decision problems: The SSM–VFT Integrated Structuring Framework (SSM-VFT/ISF)

In der komplexen Welt der Wirtschaft und der Lieferketten werden Entscheidungen selten von einer einzelnen Person getroffen, die allein in einem Raum sitzt. Stattdessen entstehen sie aus einem Geflecht von Interaktionen zwischen vielen verschiedenen Menschen – Landwirten, Fabrikbesitzern, Logistikmanagern und Käufern –, die alle ihre eigenen einzigartigen Ansichten, Werte und Prioritäten einbringen. Wenn diese Gruppen versuchen, gemeinsam ein Problem zu lösen, etwa wie Milch zu verteilen oder Aufträge zuzuweisen, stoßen sie oft auf ein verborgenes Hindernis: Sie sind sich nicht nur uneinig darüber, wie wichtig ein Faktor ist, sondern sie sind sich oft nicht einmal einig darüber, was die Faktoren überhaupt sind. Eine Person sieht „Qualität“ vielleicht als eine Angelegenheit des Vertrauens und langfristiger Beziehungen, während eine andere sie als eine spezifische Laborrechengröße betrachtet. Wenn ein Entscheidungsmodell auf einer einzigen, im Voraus vereinbarten Liste von Kriterien aufgebaut wird, läuft es Gefahr, diese tiefgreifenden Unterschiede zu ignorieren, was zu Lösungen führt, die mathematisch perfekt aussehen, aber in der realen Welt scheitern, weil sie das wahre Wesen der Situation nicht widerspiegeln. Um dies zu bewältigen, haben Forscher Methoden entwickelt, die Gruppen helfen, zuerst ihre eigene chaotische Realität zu verstehen, bevor sie versuchen, sie zu lösen. Zwei der leistungsfähigsten Werkzeuge hierfür sind die Soft Systems Methodology, die Menschen hilft, ihre unterschiedlichen Perspektiven und Beziehungen abzubilden, und das Value-Focused Thinking, das ihnen hilft, ihre Kernwerte in klare, messbare Ziele zu verwandeln.

Ein Team von Forschern aus Universitäten in Brasilien setzte sich zum Ziel, diese beiden Werkzeuge zu einem einzigen, einheitlichen Prozess zu kombinieren, der speziell für Gruppen konzipiert ist, bei denen alle zur selben Seite eines Netzwerks gehören, wie etwa eine Gruppe von Milchbauern, die ihre kollektive Leistung verbessern wollen. Sie nannten diesen neuen Rahmen den SSM–VFT Integrated Structuring Framework. Ihr Ziel war es, ein Verfahren zu schaffen, das zunächst die einzigartige, individuelle Perspektive jedes einzelnen Beteiligten bewahrt und dann diese getrennten Ansichten sorgfältig zu einem gemeinsamen Satz von Messgrößen verwebt, über die die gesamte Gruppe übereinstimmen kann. Anstatt zu erzwingen, dass alle von vornherein eine Standardliste von Kriterien übernehmen, erlaubt ihre Methode jedem Einzelnen, seine eigene Karte des Problems zu erstellen, zu identifizieren, was er wirklich schätzt, und zu definieren, wie Erfolg für ihn aussieht. Erst nachdem diese individuellen Karten gezeichnet wurden, kommt die Gruppe zusammen, um den gemeinsamen Nenner zu finden, wodurch sichergestellt wird, dass die endgültige Liste der Kriterien kein Kompromiss ist, der wichtige Unterschiede auslöscht, sondern eine ausgehandelte Struktur, die den Ursprung jeder Idee respektiert.

Um diesen Ansatz zu testen, wandten die Forscher ihn auf eine Lokale Produktive Anordnung in Venturosa an, einer Region im Agreste-Gebiet von Pernambuco, Brasilien, wo kleine Milchproduzenten Milch für die Käseherstellung liefern. Sie konzentrierten sich auf drei spezifische Landwirte, die drei sehr unterschiedliche Arten der Geschäftsführung repräsentierten. Der erste Landwirt war ein traditioneller Betreiber mit dreizehn Jahren Erfahrung, der etwa 3.500 Liter pro Woche produzierte und dessen Welt durch langjährige, vertrauensbasierte Beziehungen zu den Käufern definiert war. Der zweite war ein adaptiver Erzeuger mit erst drei Jahren Erfahrung, der 2.000 Liter pro Woche produzierte und darauf fokussiert war, mit anderen zusammenzuarbeiten, um Vorräte zu kaufen und in einem sich verändernden Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Der dritte war ein technologischer Profi mit acht Jahren Erfahrung und einem wöchentlichen Ausstoß von 7.000 Litern, der auf mechanisierte Melktechnik, computergestütztes Management und strenge Qualitätszertifizierungen vertraute, um sein Produkt abzuheben. Diese drei Männer agierten im selben Netzwerk, sahen das Entscheidungsproblem jedoch durch völlig unterschiedliche Linsen.

Die Forscher begannen damit, mit jedem Landwirt einzeln zu arbeiten. Sie baten sie, ein „Rich Picture“ zu zeichnen, eine freie Skizze, die ihre persönliche Sicht auf die Situation einfing, einschließlich der beteiligten Personen, der empfundenen Spannungen und des Informationsflusses. Für den traditionellen Landwirt konzentrierte sich dieses Bild auf die Stabilität seiner Beziehungen und die Fairness des Preises, den er erhielt. Für den adaptiven Landwfern hob die Zeichnung die Notwendigkeit der Zusammenarbeit und die Unvorhersehbarkeit des Marktes hervor. Für den technologischen Landwirt konzentrierte sich die Skizze auf Labordaten, technische Standards und die Rentabilität seiner teuren Ausrüstung. Aus diesen Bildern halfen die Forscher jedem Landwirt, seine Kernwerte zu extrahieren und in strategische Ziele zu verwandeln. Sie nutzten dann eine Reihe von Fragen, um tiefer zu graben, indem sie fragten: „Warum ist das wichtig?“, um zwischen den eigentlichen Endzielen, die die Landwirte erreichen wollten, und den Mitteln, die sie dazu verwendeten, zu unterscheiden. Dieser Prozess enthüllte, dass zwar alle drei Milch verkaufen wollten, der traditionelle Landwirt „faire Preisgestaltung“ als ein Selbstzweck sah, während der technologische Landwirt „preisgebunden an Qualitätsindikatoren“ als einen Weg sah, den Wert seiner Technologie zu beweisen.

Sobald die individuellen Ziele klar waren, halfen die Forscher jedem Landwirt, ein „Konzeptmodell“ zu erstellen. Dies war eine Beschreibung, wie ihr ideales System funktionieren würde, wenn alles perfekt liefe, frei von den Einschränkungen der aktuellen Realität. Durch den Vergleich dessen, was die Landwirte tatsächlich erlebten, mit dem, was sie für möglich hielten, identifizierte das Team Lücken und Chancen. Für den traditionellen Landwirt war die Lücke zwischen seinem Wunsch nach stabilen Partnerschaften und der informellen Natur seiner derzeitigen Verträge. Für den technologischen Landwirt war die Lücke zwischen seinen hohen Standards und dem Mangel an formalen Kanälen, um seine Daten mit den Käufern zu teilen. Dieser Schritt stellte sicher, dass die Ziele nicht nur Wunschdenken waren, sondern auf einem klaren Verständnis dessen basierten, was sich ändern musste. Die Forscher prüften dann, welche dieser idealen Handlungen tatsächlich machbar waren, unter Berücksichtigung der Ressourcen, Kosten und der lokalen Kultur der Landwirte. Dies filterte Ideen heraus, die zu teuer oder kulturell schwierig umzusetzen waren, und hinterließ eine Liste praktischer, erreichbarer Schritte für jede Person.

Die letzte und entscheidendste Phase bestand darin, die drei Landwirte zusammenzubringen, um eine gemeinsame Sprache aufzubauen. Die Forscher legten die spezifischen Messgrößen dar, die jeder Landwirt für seinen eigenen Erfolg entwickelt hatte. Der traditionelle Landwirt maß den Erfolg an der Dauer seiner Partnerschaften und der Häufigkeit seiner Gespräche mit den Käufern. Der adaptive Landwirt achtete darauf, wie oft er pünktlich lieferte und wie viel er durch Gemeinschaftseinkäufe einsparre. Der technologische Landwirt konzentrierte sich auf seine interne Kapitalrendite und die Anzahl der Premium-Käufer, die er anziehen konnte. In einem kollaborativen Workshop stimmte die Gruppe nicht einfach über eine Liste ab; sie verhandelten über einen gemeinsamen Satz von Attributen, die alle drei Perspektiven repräsentieren konnten. Sie erkannten, dass „Partnerschaftsstabilität“ durch die Dauer der Verträge für den ersten Landwirt, die Zuverlässigkeit des zweiten und die Anzahl der Premium-Käufer für den dritten gemessen werden konnte. „Milchqualität“ konnte durch die Nutzung von Kühltanks für den ersten, Bakterienzahlen für den zweiten und die Einhaltung technischer Standards für den dritten gemessen werden. Durch diesen Prozess erstellten sie eine einzige, einheitliche Liste von sechs Kriterien: Partnerschaftsstabilität, Kommunikationshäufigkeit, technische Milchqualität, Preisdifferenzial, Grad der Formalisierung und Planungskapazität.

Das Ergebnis war eine gemeinsame Messbasis, die es der Gruppe ermöglichte, zukünftige Entscheidungen zu treffen, ohne die spezifischen Anliegen eines einzelnen Mitglieds zu verlieren. Die Studie zeigte, dass es möglich ist, ein komplexes, mehrpersönliches Problem zu strukturieren, ohne zu erzwingen, dass alle von vornherein dieselbe Definition von Erfolg teilen. Indem sie zuerst die einzigartige Weltanschauung jedes Teilnehmers ehrten und diese Ansichten dann sorgfältig in eine gemeinsame Struktur übersetzten, produzierte das Framework einen Satz von Kriterien, der sowohl repräsentativ für die Gruppe als auch auf seine individuellen Ursprünge zurückführbar war. Die Forscher fanden heraus, dass dieser Ansatz die vorzeitige Homogenisierung von Ideen verhinderte, bei der die einzigartigen Stärken verschiedener Profile verloren gehen, und stattdessen eine robuste Grundlage für zukünftige Entscheidungsfindungen schuf. Die Studie legt nahe, dass in jedem Netzwerk, in dem diverse Akteure zusammenarbeiten müssen, der Weg zu einer guten Entscheidung nicht mit einer gemeinsamen Liste von Regeln beginnt, sondern mit einem tiefen Verständnis der verschiedenen Karten, die jeder Mensch in den Händen hält.