06.12.2021

Wie Google “Verhaltensökonomie” in seinen Kantinen einsetzt & was wir davon lernen können

Die "Verhaltensökonomie" durchdringt immer stärker unseren Alltag und bietet wesentlich mehr als nur das Konzept des "Nudging". Was dieses "Mehr" ist, veranschaulicht Verhaltensökonom Felix Günther in einem Gastbeitrag am Beispiel der Google Kantinen, die für ihre Mitarbeiter:innen ungesunde Snacks nicht verbieten, sondern lediglich "unzugänglicher" machen.
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Wir alle kennen sogenannte “Fachidioten”: In der Regel handelt es sich um Menschen, die innerhalb ihrer “Blase” über eine ausgezeichnete Fachexpertise verfügen. Um dem entgegenzuwirken, gibt es vermehrt interdisziplinäre Studiengänge. Dazu zählen beispielweise Wirtschaftsingenieurwesen, Sport & Gesundheit oder eben auch die Verhaltensökonomie – eine Mischung aus Volkswirtschaftslehre (VWL) und (Sozial-)Psychologie. Durch diese Kreuzung wurden mehr Experimente aus der stark quantitativen VWL genutzt. Das Ergebnis ist bekannt: Der Mensch ist gar nicht so rational, wie es die traditionellen Modelle annehmen.

To be fair – eine Vorahnung gab es schon… 

Auf Grund der Schwierigkeit, irrationales Verhalten in Modellen darzustellen, ist man aber lieber bei Konsumentenverhalten à la Homo Oeconomicus geblieben (aka. 100 Prozent rational). Dies ist insofern gerechtfertigt, da entsprechende Modelle eine durchaus hilfreiche Basis für Vorhersagen ermöglichen.

Kommen wir von der Theorie zu uns – dem “echten Menschen”. Entscheidungen sind rückblickend häufig eine Mischung aus Rationalität und Emotionen. Ist die Entscheidung wieder einmal aus dem Moment gefallen, reden wir uns das Verhalten im Nachhinein einfach rational. Dadurch erhalten wir unser Selbstbild aufrecht und rechtfertigen “emotionale Konsumentscheidung”. So lassen sich mit gutem Gewissen die neuen Sneakers erklären, wenn man beim “Shopping” eigentlich eine Winterjacke gesucht hat. Wir argumentieren: “Die waren schließlich im Angebot und ich wollte sie schon immer haben.”

Emotionsgetriebenes Verhalten

Unser Verhalten als ausschließlich emotionsgetrieben zu erklären, ist aber auch nicht korrekt. Schließlich analysieren wir manchmal die Situation und entscheiden erst dann – faktenbasiert. Zur Verfeinerung haben wir über die Zeit komplexe Methoden entwickelt. Zu diesen wissenschaftlich ausgeklügelten Methoden gehört die von Prof. Theodore Evelyn “Ted” Mosby“ zelebrierte Pro-Contra Liste:

Woher kommt es, dass unsere Entscheidung manchmal dem eines “Sofortbelohnungs-Steinzeitlebemanns” und anderes Mal einem “eiskalten Wolf of Wallstreet Gewinnmaximierer” entspringt? Daniel Kahneman bietet in seinem Bestseller Schnelles Denken Langsames Denken eine Antwort.

“Biases”: Wir sind anfällig für Fehler

Demnach ist unser Gehirn eine Festplatte, die auf zwei Systemen läuft. Während das erste reflexartig und energieeffizient entscheidet, ist das zweite System langsam und benötigt Effort. Wieso nutzen wir dann das zweite System überhaupt? Nun ja, wie alles was eher schnell erfolgt, ist es weniger präzise.

Kahneman erklärt, dass es anfällig für systematische Fehler ist. Zu diesen sogenannten “Biases” gehören der Anker-Effekt (weshalb die teuren Gerichte zu Beginn des Restaurant Menüs stehen),eine Wahrscheinlichkeitsverzerrung (wovon Versicherungen leben) und der Halo-Effekt (was dazu führt, dass Coca-Cola auf Markenbotschafter wie Fußball-Star David Alaba setzt, um seinem positives Image mit dem Softdrink zu assoziieren). Inzwischen sind rund 200 dieser Biases dokumentiert.

Was hat das mit Googles Kantine zu tun? 

Die Kaffeemaschinen ist ein Ort der Entscheidung. Dabei meine ich nicht die Wahl zwischen Espresso oder Verlängerten, sondern was passiert, nachdem die entsprechende Taste gedrückt wurde. Aber, Felix, was soll da passieren? Genau. Nichts. Und das ist der Moment, in dem wir besonders anfällig sind. Nicht etwa für eine spontane Pro-Contra Liste, sondern für eine spontane Sofortbelohnung. Und was eignet sich da besser, als dieses unschuldige Raffaelo, das neben der Maschine ruht. So ein kleiner, unschuldiger Dopamin-Kick, der das Warten auf den Kaffee versüßt.

Dir war wirklich nach einem Raffaelo? I doubt it. Sei ehrlich, wenn Lebkuchen in Reichweite gewesen wäre, hättest Du doch genau so gedankenlos zugegriffen. Doch was hättest Du gemacht, wenn nichts dergleichen dort gelegen hätte?

Diese Frage hat sich Google auch gestellt und in seinen Büros die ungesunden Snacks von der Kaffeemaschine entfernt. Sie wurden aber – wie bei Nudges üblich – nicht verboten, sondern lediglich unbequemer gemacht. In diesem Fall in eine Box gelegt, die wenige Meter entfernt von der Kaffeemaschine im Regal steht. Als Ersatz gibt es für die Mitarbeiter:innen nun eine große Schale mit frischem Obst – in unmittelbarer Reichweite. 

Was kannst Du davon lernen?

Achte auf Entscheidungen, die Du unbewusst triffst. Solche, wo Du dich im Nachhinein fragst, ob das wirklich nötig oder sinnvoll war. Dies können Konsumgüter aller Art sein wie Snacks, Shots oder Mode. Überlege dir, wann Du in die Falle trittst, und baue Dir eine Welt, in welcher der Zugang erschwert wird. Das heißt nicht, dass Du 100 Burpees vor jedem Snickers machen musst – aber wie wäre es damit, sie aus der leicht zugänglichen Snackschublade in den Flur zu legen? 

Das Ganze funktioniert auch andersrum; wieder mal ein Workout geskippt? Mach es dir so leicht wie möglich und füge eine Prise “Social Pressure” hinzu. Dies könnte so aussehen, dass man die Sporttasche am Vortrag packt und sich zum Training verabredet. Keiner hat Zeit? Schreibe einem Freund, dass Du morgen ins Gym gehst und ihm ein Foto schicken wirst. Mach dir das “Skippen” unangenehm und den Weg zum Ziel so einfach wie möglich.


Zum Gastautor:

Felix Günther ist nicht nur Verhaltensökonom, sondern auch Gründer des Wiener Startups One Meal a Day. Gemeinsam mit seinen Mitstreitern Daniel Rieger und Peter Moser hat Günther im Oktober 2020 im Rahmen der Sustainability-Challenge der Universität Wien die Idee zu One Meal A Day geboren. Der Name verrät dabei schon die wesentlichen Kernpunkte der Unternehmensphilosophie. Ziel ist es, mit Hilfe einer Kochbox, die zu 100 Prozent pflanzenbasiert ist und sich aus regionalen Lebensmittel zusammensetzt, Menschen bewusst zu einer nachhaltigen Ernährung zu motivieren. Im Zentrum stehen allerdings nicht Ernährungsverbote und strickte Regeln, sondern Nudging und Erkenntnisse der Verhaltensökonomie, die motivieren und zugleich inspirieren.


One Meal A Day: Felix Günther zu Gast bei One Change a Week

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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