Corona-Krise: Experimentierend aus dem Lockdown

Seit der Corona-Krise „experimentiert“ der Staat in den verschiedensten Bereichen. Was können Unternehmen davon über den Umgang mit Ungewissheit lernen?
© gettyimages / yacobchuk

Seit der Corona-Krise „experimentiert“ der Staat in den verschiedensten Bereichen. Was können Unternehmen davon über den Umgang mit Ungewissheit lernen?

Ausgerechnet die Politik wird in der Krise zum Vorbild für Unternehmen, denn am staatlichen Handeln lässt sich ein zweckmäßiger Umgang mit Ungewissheit beobachten. Indem „echte“ Experimente durchgeführt werden, tasten wir uns lernend aus der Krise. Vorbildhaft wird das staatliche Vorgehen insbesondere in zwei Kennzeichen „richtigen“ Experimentierens: dem Fokus auf das Lernen und dem möglichst kleinen Zuschnitt des Experiment-Gegenstands.

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Schon als die Maßnahmen zur Eindämmung der Corona-Pandemie verhängt wurden, war in den Medien vielfach die Rede von einem „Experiment“, wahlweise mit dem Verweis auf dessen offenen Ausgang oder (mit Blick auf Schweden und die dortigen vergleichsweise moderaten Maßnahmen) auf die damit verbundenen Risiken. Nun – im Zuge der Lockerung dieses statischen Zustands, der ja erneute staatliche Eingriffe in gesellschaftliche Regelungen erfordert – ist wieder vermehrt von einem Experiment die Rede: Das „Experiment Exit“, das derzeit im „Labor Deutschland“ durchgeführt wird Um Teile der Wirtschaft wieder in Gang zu setzen, fordern Experten vom Kanzleramt eine „Experimentierklausel“ für innovative Lösungen. Der Vorstoß aus Thüringen, auf Landesebene nunmehr ganz auf zentrale Vorgaben für Schutzmaßnahmen verzichten zu wollen und die Entscheidungskompetenz vollständig zu regionalisieren, empfindet die bayrische Staatsregierung hingegen als „hochgefährliches Experiment“.

Wenn man beobachtet, wie in den geschilderten Zusammenhängen das Wort Experiment verwendet wird, fällt auf, dass die Bezeichnung weniger metaphorisch verwendet wird und sie sich vielmehr ihrer wissenschaftlichen Ursprungsbedeutung annähert. Was sich im staatlichen Handeln beobachten lässt, verdient also zusehends die Bezeichnung „experimentieren“. Wie wir an anderer Stelle bereits argumentierten, sind auch Unternehmen gut beraten, die Krise für echte Experimente zu nutzen. Ausgerechnet das aktuelle staatliche Handeln können sie sich dabei zum Vorbild nehmen, weil es sich an zwei grundlegende Regeln effektiven Experimentierens hält.

Das Experiment überhaupt als Lern-Chance begreifen

Im Gespräch mit der Zeitung Die Welt zeigt sich der Chef der Wirtschaftsweisen, der Freiburger Professor Lars Feld, „froh, dass nun verstärkte Lockerungen kommen und somit weitere Kenntnisse über die Corona-Pandemie möglich werden.“ Diese Aussage ist insofern bemerkenswert, als sie die epistemische Zielsetzung der Experimente (d.h. deren Lernorientierung) klar zum Ausdruck bringt. Soll heißen: Die statische, in der gesamten Bundesrepublik mehr oder weniger einheitlich geltende Situation des Shutdown wird nun schrittweise gelockert. Diese Lockerungsschritte werden durch die Behörden genauestens überwacht, das heißt, es werden in sehr kurzen Abständen Daten erhoben, die ein möglichst präzises Bild darüber ermöglicht, was genau durch die Lockerungen (die experimentellen Interventionen) im System passiert. Auch Infektionsforscher und Ökonomen raten zu einem solchen Vorgehen in kleinen Schritten unter genauer Beobachtung.

Man gibt sich also nicht mehr (wie so oft, auch in Unternehmen) der Illusion hin, dass man eine vorher geplante Veränderung einfach durch Regelungen „implementieren“ kann und sich dann der gewünschte Effekt einstellen wird. Diese selbstüberschätzende, deterministische und oft linear- (oder gar mono-)kausal geprägte Haltung scheint angesichts der omnipräsenten Verunsicherung durch die Pandemie nicht mehr haltbar. Wer wäre auch mutig und vermessen genug, sich jetzt mit einer ex ante passenden Lösung zu exponieren und für die Folgen ihrer Umsetzung die Verantwortung zu übernehmen? Vielmehr dürfte in dieser Situation selbst den ignorantesten Deterministen klargeworden sein, dass gesellschaftlich verantwortungsvolles Handeln ein adäquates, das heißt komplexes Systemverständnis voraussetzt. Unter dem Druck der Öffentlichkeit wird die Haltung bescheidener: Man wird sich der Tatsache bewusst, dass es die eine optimale Lösung nicht gibt, sondern es vielmehr nur mögliche, hypothetische Ansatzpunkte gibt, die es Schritt für Schritt weiterzuentwickeln gilt. Kurzum, die Entscheidungsträger:innen erkennen an, dass wir lernen müssen. Bewusst oder unbewusst nutzen sie hierfür die mächtigste bekannte Methode: das Experiment. Vielleicht erkennen manche Entscheidungsträger:innen derzeit auch die entlastende Wirkung dieser Methode, deren Nutzung an die Einsicht gebunden ist, dass ich nicht alles weiß oder überhaupt wissen kann und in deren Rahmen ausprobiert, geirrt und gelernt werden darf. Verantwortung zu übernehmen bezieht sich dann nicht mehr auf die Inhalte einer Entscheidung (das heißt auf die Richtigkeit einer Vorhersage) sondern auf die Wahl und die korrekte Umsetzung einer Methode, die geeignet ist, eine Vorhersage auf ihre Richtigkeit hin zu überprüfen.

Durch Experiment-Portfolios das Lernen vervielfachen

Das Vorgehen der Regierung(en) ist noch in einem weiteren Aspekt vorbildlich (wenn auch eher unabsichtlich): statt „den einen richtigen Weg“ auf Bundesebene durchsetzen zu können, musste man sich eingestehen, dass man zu wenig über das Virus und die Pandemie weiß, um sich hier festlegen zu können. Stattdessen sorgt die dezentrale Struktur des Föderalstaats mit seinen klar geregelten Zuständigkeiten dafür, dass parallel unterschiedliche Wege aus dem Shutdown getestet werden, die jeweils den lokalen Gegebenheiten Rechnung tragen. Durch den dezentral-subsidiär organisierten Staatsapparat ergibt sich also ein wesentlich kleinerer Zuschnitt des Gegenstands, mit dem experimentiert wird.

Folglich wird nicht ein großes Experiment durchgeführt (auf Bundesebene), sondern mindestens 16 kleinere (auf Ebene der Bundesländer). Es entsteht ein Experiment-Portfolio, das den Erkenntnisgewinn, also das Ziel, möglichst viel über die Pandemie zu lernen, vervielfacht. In dem jetzt festgelegten Vorgehen ist sogar schon angelegt, dass der Zuschnitt der betrachteten Systeme weiter verkleinert werden kann. So kündigt etwa die thüringische Landesregierung an, fortan auf landesweite Regelungen zu verzichten und die Entscheidungskompetenz über Schutzmaßnahmen, basierend auf der jeweiligen Lage vor Ort, weiter zu regionalisieren. Das jeweils lokal erzeugte Wissen hilft, die Situation in den jeweiligen Regionen genau zu regeln und in der Gesamtschau dürfte ein differenzierteres Verständnis der Pandemie als Ganzes entstehen. Auf der Seite der konkreten Veränderungen durch die experimentellen Eingriffe in die kleinteiligen Systeme, ermöglicht dies zudem, ein differenziertes (das heißt den lokalen Gegebenheiten angepasstes) und flexibles Vorgehen.

Aber nicht nur Lockerungsmaßnahmen werden experimentell erforscht, sondern neuerdings auch völlig andere Änderungsideen. So werden beispielsweise auf kommunaler Ebene in Berlin und München sog. „Pop-up-Bike-Lanes“, das sind zusätzliche Radwege, probeweise ohne bauliche Maßnahmen und entsprechend aufwandsarm und reversibel eingeführt, um (eventuell wissenschaftlich begleitet) über mehrere Wochen hinweg Beobachtungen zu machen und Daten zu erheben „und dann zu entscheiden, wie es weitergeht“. Auch im Falle diese „kleine Revolution in der Münchner Verkehrspolitik“ ist die Pandemie der Auslöser, weil sie die Menschen zwingt, ihr Mobilitätsverhalten zu verändern und sich daraus neue Anforderungen an die Regelung des innerstädtischen Verkehrs ergeben. Bemerkenswert ist, dass die Entscheider auch in diesem Fall, statt auf Machbarkeitsstudien und langwierige Planungsverfahren, auf ein hypothesenbasiertes, experimentelles Vorgehen setzen. Darin liegt die wahre Revolution, die wir derzeit beobachten.

Die Revolution hat begonnen – auch in Ihrem Unternehmen?

In den vielen Experimenten, die derzeit weltweit durchgeführt werden, werden viele unterschiedliche „Lockerungshypothesen“ getestet. Täglich erfasste Daten geben Auskunft darüber, ob sich die hypothetische Veränderung hinsichtlich der gesetzten Ziele bewährt, oder sie sich etwa negativ auf die Neuinfektionen auswirkt. Je kleinteiliger und häufiger die Ergebnisse von Eingriffen gemessen werden, desto präziser können die Maßnahmen abgestimmt werden. Flexibel oder differenziert mit einer komplexen Situation umgehen zu können setzt voraus, möglichst gut über die Situation Bescheid zu wissen (wohl wissen, dass wir nie alles über eine Situation wissen können – es reicht das notwendige Maß, um fundiert handeln zu können). Mit jeder Beobachtung, die wir im Rahmen strukturierter Experimente machen, öffnen oder konkretisieren sich neue Verhaltensoptionen. Und das ist nicht weniger als die Essenz erfahrungsbasierten Lernens. Der Staat macht derzeit vor, wie wir intelligent mit Ungewissheit umgehen, das heißt mit Situationen, für die es keine Patentrezepte oder best practices gibt: durch experimentelles Lernen in situ.