Ein Projektmanager legt eine Schätzung von 2,4 Millionen Euro für eine Systemablösung vor, die am Ende 3,4 Millionen kostet — eine Überschreitung von vierzig Prozent, vorhersehbarer, als die meisten Auftraggeber ahnen. Fragen Sie ein beliebiges Projektteam nach einer Schätzung, und Sie erhalten fast immer dasselbe: eine Zahl, die für die Kosten zu niedrig und für den Nutzen zu hoch ist. Das ist kein Zufall und kein Einzelfehler. Es ist ein strukturelles Muster, gemessen an Tausenden von Projekten, eine der am besten dokumentierten Fallen des ganzen Fachgebiets. Für wen einen Plan beurteilt oder selbst aufstellt, ist dieses Muster kein triviales Wissen: Es entscheidet, ob man den Zahlen auf den ersten Blick trauen darf.
2.062 Projekte, ein klares Muster
Flyvbjerg analysierte 2021 einen Datensatz von 2.062 Kapitalprojekten in acht Typen. Das Ergebnis ist ernüchternd: Die tatsächlichen Kosten betrugen im Durchschnitt das 1,39- bis 1,43-Fache der Schätzung, und der tatsächliche Nutzen nur das 0,83- bis 0,94-Fache dessen, was vorhergesagt worden war. Beide mit einem p-Wert unter 0,0001: das ist kein Rauschen, das ist eine Gesetzmäßigkeit.
Noch schärfer wird es bei einer Teilmenge: Bei 53 von 62 Schienenprojekten war die Nachfrage überschätzt, im Durchschnitt 41 Prozent niedriger als vorhergesagt. Flyvbjerg nennt es "the planning fallacy writ large": den Planungsfehler im großen Maßstab. Schätzungen scheitern nicht zufällig nach oben und nach unten. Sie scheitern konsistent in die Richtung, die das Projekt attraktiver erscheinen lässt, als es ist.
Zwei Quellen: Irrtum und Interesse
Zwei Mechanismen liegen dem zugrunde, und der Unterschied zwischen ihnen bestimmt, wie man reagieren sollte.
Der erste ist die kognitive Verzerrung: ehrlicher Optimismus. Kahneman zeigte, dass Menschen von Natur aus die Inside View einnehmen: sie argumentieren von den spezifischen Details ihres Plans aus und unterschätzen systematisch, wie oft Dinge schiefgehen. Das ist aufrichtig; niemand lügt.
Der zweite ist die politische Verzerrung: Strategic Misrepresentation. Wachs beschrieb 1989, und Flyvbjerg, Holm und Buhl in ihrer Studie mit dem vielsagenden Titel "Error or Lie?", dass Schätzungen manchmal bewusst rosig dargestellt werden, um eine Genehmigung zu erhalten. Wer weiß, dass eine ehrliche Schätzung das Projekt zum Scheitern bringen würde, hat einen Anreiz, zu niedrig anzusetzen.
Für den, der einen Plan beurteilt, ist die Lehre hart, aber notwendig: Man darf nicht annehmen, dass eine zu optimistische Schätzung lediglich ein Irrtum ist. Unabhängige Begründung zählt, gerade weil man von außen nicht sehen kann, ob der Optimismus ehrlich oder strategisch ist.
Das Gegenmittel: die Outside View
Die gute Nachricht ist, dass es ein Gegenmittel gibt, und dass es überraschend einfach ist: die Outside View, auch Reference Class Forecasting genannt. Statt Ihre Schätzung aus den Details Ihres eigenen Plans aufzubauen, eichen Sie sie an den tatsächlichen Ergebnissen einer Klasse vergleichbarer, abgeschlossener Projekte.
Nicht: "Wie viel denken wir, dass das kostet?" Sondern: "Was haben Projekte wie dieses am Ende wirklich gekostet?" Diese zweite Frage umgeht den Optimismus, weil sie nicht von der Hoffnung, sondern von der Historie ausgeht.
Kahneman nannte Reference Class Forecasting "the single most important piece of advice regarding how to increase accuracy in forecasting". Es ist keine marginale Technik; es ist laut dem Begründer der Bias-Literatur der wichtigste einzelne Ratschlag, den es gibt. Im Vereinigten Königreich ist es im UK Green Book, dem Leitfaden für staatliche Investitionen, institutionalisiert.
Die Frage ist nicht, wie sorgfältig Sie Ihr Projekt durchgerechnet haben, sondern ob Sie Ihre Zahl mit dem verglichen haben, was in der Wirklichkeit bei Projekten wie dem Ihren geschah.
Eine ehrliche Nuance
Die Literatur ist sich über den kausalen Vorrang des Optimism Bias nicht einig. Love und Ahiaga-Dagbui (2018) weisen darauf hin, dass ein Teil der Kostenüberschreitungen mit Baseline-Artefakten und späteren Scope-Änderungen zu tun hat, nicht mit einer Verzerrung in der ursprünglichen Schätzung. Das Bild ist also nuancierter als "alle sind zu optimistisch".
Aber, und das ist entscheidend, auch die Kritiker befürworten das empirische Benchmarking. Ob die Ursache nun Verzerrung oder Scope-Wachstum ist, die Antwort bleibt dieselbe: Prüfen Sie Ihre Schätzung an Erfahrungswerten und bauen Sie Spielraum für Rückschläge ein. Über das Gegenmittel besteht breiter Konsens, auch dort, wo über die Ursache debattiert wird.
Was das höchste Niveau erfordert
APM stellt fest, dass Business Cases "supported by relevant and realistic information" sein müssen: Realismus ist ein ausdrückliches Qualitätskriterium, nicht bloß das Vorhandensein von Zahlen. Der Rechnungshof verlangt, dass der Ehrgeiz "nachweislich in Übereinstimmung mit Menschen, Mitteln und Zeit" steht.
Konkret bedeutet das: Eine Schätzung auf hohem Niveau ist keine sauber aufgebaute Punktschätzung. Es ist eine Schätzung mit einer Bandbreite, mit einer Kontingenz für Rückschläge und mit einer Prüfung an Erfahrungswerten vergleichbarer Projekte. Eine einzelne, präzise Zahl ohne Spielraum ist gerade ein Warnsignal: Präzision ohne Begründung ist Scheinsicherheit.
Was das für Sie bedeutet
Nehmen Sie die wichtigste Schätzung in Ihrem Plan und suchen Sie dazu ein Referenzprojekt: etwas Vergleichbares, das bereits abgeschlossen ist. Liegt Ihre Zahl in der Nähe dessen, was jenes Projekt tatsächlich kostete, oder fehlt jeder Ankerpunkt unter Ihrer Zahl?
Wer diese eine Frage beantworten kann, hat die vorhersehbarste Falle des Projektmanagements bereits vor dem Start entschärft.
Quellen
- Flyvbjerg, B. (2021), Top Ten Behavioral Biases in Project Management, Project Management Journal.
- Wachs, M. (1989); Flyvbjerg, B., Holm, M.K.S. & Buhl, S.L. (2002), Underestimating Costs in Public Works Projects: Error or Lie?, Journal of the American Planning Association.
- Flyvbjerg, B. (2013), Quality control and due diligence in project management, International Journal of Project Management.
- Love, P.E.D. & Ahiaga-Dagbui, D.D. (2018), zoals aangehaald in de PlanScore Body of Knowledge (kritische kanttekening bij optimism bias).
- APM — eis dat business cases "supported by relevant and realistic information" zijn.
- Algemene Rekenkamer — eis dat ambitie "aantoonbaar in overeenstemming is met mensen, middelen en tijd".