“Jeder Mitarbeiter wird solange befördert, bis der Level seiner Inkompetenz maximal ist” – so lautet ein bekannter Spruch, der in deutschen Großkonzernen aktiv umgesetzt und sehr dazu beiträgt, jegliches Großprojekt in Deutschland (Gesundheitskarte, Transrapid, Digitalfunk der Polizei etc.) mit Schmackes in den Sand zu setzen.
Na, Spaß beseite, es gibt tatsächlich diesen Ausspruch. Er wurde 1969 vom kanadischen Psychologen Laurence J. Peter getan, und er warnte vor der vernünftig erscheinenden Annahme, dass ein Mitarbeiter der auf einem Level Kompetenz zeigt, nach der Beförderung ebenso gut sei. Er wies darauf hin, dass auf dem neuen Level u.U. völlig andere Aufgaben zu bewältigen seien – und dass daher wohl jeder Mitarbeiter solange befördert würde, bis er eine Position erreicht hat auf der er Inkompetenz beweist und daher nicht weiter aufsteigt.
Dieses Prinzip ist jetzt von italienischen Forschern in einer einfachen Computersimulation auf den Prüfstand gestellt worden. Sie modellieren darin mit einem Agentensystem die Hierarchie-Ebenen einer Firma, und die Auswirkungen verschiedener Strategien zur Selektion von Beförderungen und zweier Hypothesen darüber, wie ein Mitarbeiter nach der Beförderung arbeitet.
Was so ein Agenten-Modell ist, wird mit dem Bild der Startsituation eines Laufes deutlicher (aus dem Artikel im arXiv):
Jedes Männchen im Bild ist so ein “Agent”. Das ist gar nicht so aufregend wie es klingt – es ist einfach ein Baustein der Simulation, der eine handelnde Person andeutet. In dieser Simulation muss er nicht mal selbst handeln, sondern wird willenlos herumgeschoben, und darf lediglich seine Kompetenz “beweisen”. Diese wird durch die Farbe angedeutet, je roter, je kompetenter. Gelbe Positionen geben Leerstellen an, die in jedem Zeitschritt der Simulation besetzt werden, und die entstehen, wenn ein Agent eine Kompetenz unter einem gewissen Level beweist, oder wenn er altersbedingt ausscheidet. Die Simulation läuft solange, bis sich ein Gleichgewicht in der Effizienz der Firma eingerichtet hat. Die Effizienz wird berechnet, in dem man für die Kompetenz jeden Mitarbeiters mit der Maßzahl seines Levels (steht links unter den Leveln, von 0.2 bis 1.0) multipliziert und dann für alle Agenten aufsummiert.
Es gibt zwei Regeln, die je nach gewählter Strategie oder angesetzter Hypothese beim Beförderungsvorgang zum Tragen kommen:
Einmal gibt es da die Strategien zur Auswahl, wie eine leere Stelle besetzt wird. Dazu wird jeweils ein Agent der Stufe darunter hochgeholt, und zwar entweder
- der beste Agent
- der schlechteste Agent
- ein zufälliger Agent
Wichtiger noch ist dann die Hypothese, wie sich ein Agent auf der neuen Stufe bewährt. Einmal gibt es da die “Vernunft-Regel”, die sagt: Er wird sich in seiner Kompetenz im Großen gleich zeigen, also höchstens um +- 10% verändern. Die “Peter-Hypothese” dagegen sagt, dass man es nicht weiß, daher wird hier die Kompetenz zufällig neu gezogen (aus einer Normalverteilung um 7 mit Standardabweichung 2, die mögliche Kompetenz geht von 1 bis 10).
Die Ergebnisse sind verblüffend. Die folgende Tabelle zeigt, wie sehr sich die durchschnittliche Effizienz des Startmodells je nach Strategie und Hypothese verändert:
| Vernunft-Regel | Peter-Hypothese | |
|---|---|---|
| Bester | +9% | -10% |
| Schlechtester | -5% | +12% |
| Zufall | +2% | +1% |
Zunächst die Beförderung des besten Mitarbeiters, wie es wohl üblich ist. Wenn tatsächlich ein Mitarbeiter seine Kompetenz bewahrt, ist das eine gute Strategie: +9%. Aber falls doch die Peter-Hypothese gilt, ist das katastrophal: -10% Effizienz! Dann befördert man sich wirklich die fähigen Leute weg. Andersherum, wenn man immer den schlechtesten nimmt: -5% wenn die Leute dann so inkompetent bleiben, +12% wenn nach der Peter-Hypothese die Karten neu gemischt werden und der Mitarbeiter eine Chance bekommt, doch noch zu glänzen.
Schließlich ist die Zufallswahl zur Beförderung, die einen kleine Verbesserung bietet, egal welche Hypothese jetzt stimmt.
Die Autoren argumentieren jetzt, dass man ja nicht weiß welche der beiden Hypothesen jetzt wirklich gilt, und rechnen daher eine neue Strategie aus, die darauf aus ist, den Zuwachs an Effizienz bei beiden Strategien genau gleich zu setzen (das ist das glaube ich das spieltheoretische Optimum, wenn ich es richtig verstanden habe. Ulrich?)
Dabei kommt heraus, dass diese vermutlich optimale Strategie darin besteht, mit fast gleicher Wahrscheinlichkeit den schlechtesten oder den besten Mitarbeiter zu befördern. Verdammtes Mittelmaß!
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