Schätzfehler in der Business Analyse und dem Product Backlog Management

Es ist die Aufgabe des Buisness Analysten, Product Owners und IT-Consultants mit aktuellem Kenntnisstand im Umfeld von Aufwandschätzung und Schätzverfahren, die human Biasmechanismen zu kennen und durch die Wahl und Gestaltung der Schätzverfahren und Prozesse, sowie durch die Beratung aller Beteiligten die negativen Auswirkungen zu minimieren.

Was sind Human Biases?

Unser Gehirn strebt stets nach Effizienz, denn auch das Gehirn möchte ressourcenschonend arbeiten. Daher greift es auf bereits gespeicherte und erlernte Prozesse zurück. Bias entstehen durch Heuristiken, die menschliche Entscheidungsprozesse grundlegend prägen. Unter Heuristiken sind im verhaltenswissenschaftlichen Sinne mentale Programme zu verstehen, die jedem Menschen eigen sind und deren Ablauf unbewusst stattfindet. Im Regelfall ermöglichen diese „Faustregeln“, die sich vor allem am Erfahrungsschatz, an Stereotypen, an gegebenen Größen sowie an Vorlieben orientieren, schnelle und effiziente Entscheidungsprozesse, die im Alltag notwendig sind.

Its all about people!Hauptzweck der Beschäftigung mit den Human Biases ist ihr Bewusstmachen. Ist man sich als Product Owner oder Business Analyst dieser Biases bewusst, lassen sich laut meiner Erfahrung die Schätzfehler oder Einschätzungsfehler sehr deutlich reduzieren. Beispiele für in der Business Analyse relevante Biases sind die Beeinflussbarkeit von Entscheidungen durch Art und Kontext einer Problemformulierung (Framing) sowie die Verzerrung von Einschätzungen durch Heranziehung eines Referenzwerts als Anker, der als Ausgangspunkt dient (Anchoring).

Ich habe jene Bias dargestellt, die für mich in der Business Analyse, IT-Consulting, Business Case Berechnung, Aufwandschätzungen und agile Schätzverfahren durch das richtige Aufsetzen des Schätzprozesses vermeidbar sind

Vermeidung von Schätzfehlern

Leider können Schätzfehler und deren oft negative Auswirkungen nicht gänzlich verhindert werden. Einige liegen in der Natur des Menschen und treten auf, sobald Menschen an der Schätzung beteiligt sind, was zumindest bei allen Gruppenschätztechniken und Expertenschätzverfahren der Fall ist. Da viele Schätzungen im Software- und IT-Umfeld auf Expertenschätzungen und teils auf Einzelschätzungen beruhen, kann davon ausgegangen werden, dass oben genannte Effekte in Schätzungen im IT-Alltag häufig auftreten. Es die Aufgabe des Buisness Analysten und IT-Consultants mit aktuellem Kenntnisstand im Umfeld von Aufwandschätzung und Schätzverfahren, diese Mechanismen zu kennen und durch die Wahl und Gestaltung der Schätzverfahren und Prozesse, sowie durch die Beratung aller Beteiligten die negativen Auswirkungen zu minimieren.

Anna Therese Jenifer: Die digitale Generation
Schätzfehler sind menschlich, aber zu einem gewissen Grad vermeidbar.

Alle Human Biases liegen in der Natur des Menschen. Es kann daher nur versucht werden durch geeignete Ausbildung und Kalibrierung der Schätzteammitglieder ein gewisses Bewusstsein gegen solche Verzerrungen der Schätzung bei den Schätzteammitgliedern zu schaffen. Durch geeignete Gestaltung des Schätzprozesses kann versucht werden, verzerrende Tendenzen einzelner Schätzer zu reduzieren: Es empfiehlt sich Gruppenschätzungen nach speziell entwickelten Prozessen (Delphi, T-Shirt Sizing, Planungspoker, usf.) durchzuführen, um die Auswirkungen der Human Biases zu verringern (etwa Bandwagon, Response Bias, Observer Bias).

Ein Praxisbeispiel

In einem Telekommunikationsunternehmen steht die Entscheidung über die Einführung eines neuen Produkts an. Die wichtigsten Produkte der Telko Industrie sind die Tarife für Handys, Serviceapps, Zusatzdienste und ähnlichem. Es steht in der zweiten Jahreshälfte die Entwicklung neuer Produkte für den Herbst an, um im Herbst bereits stark positioniert zu sein, um dann im Weihnachtsgeschäft diese Marketingwirkung als Sog für das Weihnachtsgeschäft mitverwenden zu können. Der verantwortliche Produktmanager ist überzeugt, dass er eine tolle Produktidee hat und ist davon überzeugt, dass er damit die Umsatzziele erreichen wird.  Er hat einen detaillierten Businessplan erarbeitet. Sein intrinsischer Motivator ist, dass er in den letzten Jahren 5-mal das Umsatzziel für neue Produkte geschafft hatte. Der Businessplan des Produktmanagers liegt nun beim Controller zum Healthcheck. Der zuständige Controller fragt sich, ob die Entscheidung möglicherweise durch verzerrte, subjektive Wahrnehmungen und durch Eigeninteressen des Produktmanagers beeinflusst sein könnten. Er stellt sich folgende Fragen, die alle einen möglichen Schätzfehler betreffen.

Erinnert sich der Produktmanager nicht mehr an die 6 Produktlaunches oder Relaunches in den letzten Jahren mit denen er seine Umsatzziele verfehlt hatte? Überschätzt er in seinem Plan die Wahrscheinlichkeit, dass mehrere umsatzfördernde Umstände gleichzeitig eintreten? Und unterschätzt er die Marktdynamiken? Hat sein Team, das so viel in das Projekt investierte und starke Emotionen dafür entwickelte, dass sie die Erfolgsaussichten zu unkritisch betrachtet?
Impression Management: Zeigt er starken Optimismus, weil das sein Berufsprestige erhöhen würde oder gar karriereförderlich sein kann? In seinem Businessplan geht er von allumfassender Information aus. Verleiten ihn seine detaillierten Planungen zu einer Kontrollillusion? Oder aber umgekehrt und der Produktmanager setzt seine Umsatzziele eher niedrig an, um leichter Erfolge vorweisen zu können.

Aufzählung von vermeidbaren Schätzfehlern

Scope Neclect

Damit wird die Nichtbeachtung der Größe und die Umfangsinsensitivität als verzerrender Bias bezeichnet. Die Scope Neglect tritt auf, wenn die Bewertung eines Problems nicht in eine multiplikative Beziehung zu seiner Größe gesetzt wird. Bei dieser Ausdehnungsvernachlässigung wird die Größe einer Sache, z. B. wenn jemand unbedingt auf ein Requirement besteht, obwohl dieses in keiner Relation etwa zur Menge von Use Cases steht. Diese Relation ist aber für die logische Bewertung äußerst relevant.

In einer Studie von Daniel Kahneman wurden die Versuchsteilnehmenden gefragt, wie viel sie bereit wären zu zahlen, um migrierende Vögel vor dem Ertrinken in durch Öl verschmutzten Teichen zu bewahren durch den Einsatz von schützenden Netzen. Es wurden drei Gruppen eingeteilt und ihnen wurde erzählt, dass jeweils entweder 2.000 oder 20.000 oder 200.000 migrierende Vögel betroffen seien. Die durchschnittliche Zahlungsbereitschaft der drei Versuchsgruppen, um die Vögel zu schützen, lag bei $80, $78 und $88 lag. Die Zahlungsbereitschaften um Schaden abzuwenden, haben gar keine Beziehung zum Umfang des Problems festgestellt.  “The story […] probably evokes for many readers a mental representation of a prototypical incident, perhaps an image of an exhausted bird, its feathers soaked in black oil, unable to escape.” Die Zahlungsbereitschaft der Versuchsteilnehmenden hing nach Kahneman wohl vor allem von diesem Bild in ihren Köpfen ab.

Die Truthahn-Illusion

Die Truthahn-Illusion beschreibt die „Risikointelligenz“. Überraschende Trendbrüche sind vorhersehbar, wenn man die Ursachen bzw. die Rahmenbedingungen für diesen Trend kennt. Dies verdeutlicht die Truthahn-Illusion.

Bis zu seiner Schlachtung wird der Truthahn jeden Tag gefüttert und umsorgt. Nun ist ausgerechnet am Abend vor seinem Tod die Wahrscheinlichkeit, dass er am nächsten Tag auch wieder gefüttert und umsorgt wird, aus der Sicht des Truthahns am größten. Denn mit jeder Fütterung stieg seine Gewissheit bzw. sein Vertrauen darauf, dass ihm nichts passiert. Und trotzdem kommt am Tag vor Thanksgiving der Mann, der ihn so lange umsorgt hat, nicht mit dem Futter, sondern mit dem Messer. Die Schlachtung kommt für den Truthahn völlig überraschend, da dieser – in anthropomorpher Formulierung – „nur einen Trend extrapoliert“ und „den bevorstehenden Trendbruch nicht erkennt“. Um diesen Trendbruch zu erkennen, hätte der Truthahn die Ursachen des Trends herausfinden müssen.

Um über den Tellerrand hinauszublicken und bekannte bzw. vertraute Denkmuster zu verlassen, ist Kreativität und die Fähigkeit zum Perspektivenwechsel notwendig (vgl. Frosch- und Helikopterperspektive). Einen Trend zu extrapolieren, also in die Prognose zu gehen, ohne ihn zu hinterfragen, ist immer gefährlich und sollte vermieden werden. Grundsätzlich vermeide ich Trendanalysen oder Extrapolationen. Für die Business Analyse ist hierzu ganz besonders die Idee von Scrum bemerkenswert. Die Empirie von Messungen und der Vergleich von Aufwandschätzungen erfolgt in kurzen Intervallen und basiert auf den Echtzeiterkenntnissen.

Planning Fallacy

Der Planungsfehlschluss ist die Tendenz von Leuten und Organisationen, zu unterschätzen, wie viel Zeit sie zur Vollendung einer Aufgabe benötigen. Der Fehlschluss beeinflusst nur Vorhersagen über eigene Aufgaben. Wenn etwa außenstehende Beobachter die Zeit bis zur Fertigstellung einer Aufgabe vorhersagen, zeigen sie eine pessimistische Tendenz und überschätzen die erforderliche Zeit.

Der Planungsfehlschluss ist also die Tendenz, die Zeit, Kosten und/oder Risiken von künftigen Handlungen zu unterschätzen und zugleich die Vorteile dieser Handlungen zu überschätzen. Der Planungsfehlschluss führt nicht nur zur Überschreitung des geplanten Zeitrahmens, sondern auch zu Kostenexplosionen und geringeren Nutzen als geplant.

Hier spielt uns unser Wunschdenken einen Streich. Menschen denken, dass Aufgaben schnell und leicht fertiggestellt werden, weil sie wollen, dass dies der Fall ist.

Eine weitere Erklärung ist die selbstwertdienliche Verzerrung der vergangenen Leistung von uns. Indem wir uns Aufgaben, die gut ausgingen, als Verdienst anrechnen, aber für Verzögerungen äußere Einflüsse verantwortlich machen, lassen wir vergangene Erfahrungen mit schlechter Zeitplanung außer Acht.

Ein Experiment hat gezeigt, dass die optimistische Verzerrung ausbleibt, wenn Leute ihre Vorhersagen anonym machten. Das heißt, dass Menschen optimistische Schätzungen abgeben, um einen positiven Eindruck auf Andere zu machen. Für Schätzverfahren bedeutet das, dass der Schätzprozess möglichst anonymisiert aufgesetzt werden muss.

Optimism Bias

Planende Projektbeteiligte tendieren dazu, ihre Aufmerksamkeit auf das Projekt zu fokussieren und die Zeit für Krankheit, Urlaub, Meetings und anderen Mehraufwand zu unterschätzen. Sie neigen außerdem dazu, Projekte nicht bis zu einem solchen Detailgrad zu planen, der die Prognose für einzelne Aufgaben erlaubt. Dies fördert unrealistischen Optimismus.

Hinzu kommt der so genannte authorization imperative. Die Projektplanung findet oft in einem Kontext statt, in dem die Genehmigung von finanziellen Mitteln nötig ist, um mit dem Projekt fortzufahren. Da der Planende oftmals daran interessiert ist, das Projekt bewilligt zu bekommen, kann diese Dynamik dazu führen, dass der Planende Kosten und Aufwand absichtlich unterschätzt. Es ist einfacher, im Nachhinein die Vergebung der Finanz- oder Auftraggeber für Überziehungen zu bekommen, als zu Beginn eine Erlaubnis für das Projekt mit einer realistischen Kosteneinschätzung zu erhalten.

Expectancy Bias

Menschen neigen oft dazu, zu sehen was sie sehen wollen und sind durch Vorlieben oder Vorurteile beeinflusst: „Observers and subjects sometimes, consciously or not, see what they want. We are gullible and tend to be self-deluding.“

Somit sollte auch bei Schätzungen vermieden werden, dass persönliche Erwartungen des Schätzteams die Schätzung beeinflussen können. Blind-Tests oder Double-Blind-Tests wie in der Medizin könnten hierzu in den Schätzprozess integriert werden, zum Bespiel indem man zwei Schätzteams unabhängig schätzen lässt oder diese mit verschiedenen Informationen zu ausgewählten Projektteilen versorgt, um zu prüfen welche Auswirkungen diese auf die Schätzung haben. Weiter sollten Informationen wie die Kenntnis über das verfügbare Kundenbudget dem Schätzteam erst nach der Schätzung mitgeteilt werden (…was maximal € 50.000,- kosten darf wird auch in der Schätzung schnell € 50.000,- Projektkosten ergeben… J).

Halo Effect und Horns Effect

Werden der Halo Effekt und der Horns Effekt auf die Softwareaufwandschätzung angewandt, bedeutet dies: Wenn Schätzer einem Projekt, einer Technologie, einem Teammitglied oder einem Kunden besonders positiv oder besonders negativ aufgrund von persönlichen Präferenzen gegenüberstehen, wird dies Einfluss auf die abgegebene Schätzung haben.

Ist die Schätzperson beispielsweise von der im Projekt zu verwendenden Technologie besonders positiv beeindruckt oder hat auch persönliches Interesse an dem Projekt, so wird diese Person bei der Schätzung unterbewusst einige Risiken oder Probleme missachten oder als geringer einstufen als es eigentlich notwendig wäre. Sie wird dem Projekt somit eine höhere Sicherheit zusprechen, als dieses eigentlich verdienen würde. Dies wird im Endeffekt zu einer Unterschätzung des Projektaufwands führen.

Steht die Schätzperson dem Projekt negativ gegenüber, weil ihr zum Beispiel der Geschäftspartner als unsympathisch erscheint oder die Person kein technisches Interesse an dem Projekt besitzt, so wird diese Person mögliche Risiken in diesem Projekt bei der Aufwandschätzung überbewerten und dies wird zu einer Überschätzung führen.

Selection Bias

Bei Umfragen ist es erstrebenswert eine rein zufällige Auswahl an befragten Personen zu befragen. Jedoch stellt sich eine vermeintlich zufällige Auswahl oftmals als nicht ausreichend zufällig heraus. Dies liegt an der Strategie wie diese „zufällige Auswahl“ getroffen wird:

„Even when attempting randomness in samples, we can get inadvertent no randomness. … If the sample is taken by asking passersby on a particular street corner in the financial district, you are more likely to get a particular type of voter even if you “randomly” pick which passersby to ask.”

Solche vermeintlich zufälligen Befragungen können das Umfrageergebnis verfälschen. Auch bei der Softwareaufwandschätzung hat die Wahl der zu befragenden Personen, in diesem Fall die Zusammenstellung eines Schätzteams, großen Einfluss auf das Schätzergebnis. Einerseits sollen, sofern dies möglich ist und bereits feststeht, jene Personen in die Schätzung miteinbezogen werden, die anschließend auch aktiv bei der Umsetzung mitarbeiten. Andererseits sollte versucht werden, eine „ausgeglichene Auswahl“ an Schätzern zu wählen, um so zu vermeiden, dass das Schätzergebnis aufgrund von unpassendem Skillset oder Subjektivität der Schätzer verzerrt wird oder in eine bestimmte Richtung tendiert, z.B., weil die Mehrzahl der Schätzer ein und dieselbe Technologie bevorzugt. Lassen Sie doch einmal Microsoft Datenbank-Technologieliebhaber den Aufwand für die Umsetzung einer Oracle Datenbanklösung schätzen.

Observer Bias

Für die Schätzung von Softwareprojekten lässt sich sagen, dass die Art des eingesetzten Schätzverfahrens einen Einfluss auf das Schätzergebnis haben kann. So zeigt sich beim Delphi Verfahren, dass derartige Gruppenschätverfahren generell eher zum Überschätzen neigen: Im Rahmen eines Delphi Verfahrens beschäftigt sich eine Personengruppe sehr genau mit dem Schätzobjekt und zerlegt dieses für die Schätzung in viele kleine Elemente. Dabei summieren sich kleinste Puffer pro geschätztem Arbeitspaket. Im Gegensatz dazu neigen Vergleichsverfahren zur Unterschätzung: Hier werden grobe Module oder ganze Projekte verglichen und dabei werden gerne essentielle Details übersehen, die ebenfalls darin enthalten sind und beim Vergleich extra berücksichtigt hätten werden müssen.

Dies ist nur ein mögliches Auftreten des Observer Bias in einer Schätzung, generell kann es überall im Rahmen von Schätzprozessen vorkommen, dass ein durch die Schätzung „beobachtetes System“ durch diese Beobachtung und das Wissen der beteiligten Personen über die Wichtigkeit und das Ziel der Schätzung beeinflusst werden kann. Zum Beispiel, wenn von vorn herein ein möglichst niedriges Budget oder eine schnelle Projektumsetzung angepeilt wird.

Anchoring

Anchoring beschreibt die Problematik, dass Menschen, wenn sie etwas schätzen sollen und dabei gerade eine bestimmte Zahl im Kopf haben, oftmals eine Antwort abgeben, die durch diese Zahl beeinflusst wird. Dies passiert selbst dann, wenn diese Zahl nichts mit der Schätzung zu tun hat (…wenn während der Schätzung zum Beispiel gerade jemand nach dem aktuellen Datum fragt…).

„Researchers discovered that once we have a number stuck in our head, our other estimates tend to gravitate toward it. “

In einem Experiment wurden Testpersonen nach dem Prozentanteil von afrikanischen Mitgliedsstaaten in der UNO befragt. Die Testpersonen wurden zuvor in zwei Gruppen geteilt. Die erste Gruppe wurde gefragt ob es mehr als 10% sind und wie viele genau. Die zweite Gruppe wurde gefragt ob es weniger als 65% sind und wie viele genau. Weiter wurde erklärt, dass der in der Frage formulierte Prozentwert rein zufällig sei (dies war allerdings nicht der Fall). Bei der Auswertung stellte sich heraus, dass die Teilnehmer der ersten Gruppe durchschnittlich 25% schätzten und die Teilnehmer der zweiten Gruppe durchschnittlich auf 45% tippten, also die Gruppen jeweils zu den ge-anchorten Zahlen tendierten.

Die Testpersonen wurden von den, in den Fragen formulierten Prozentwerten beeinflusst. Die Teilnehmer der ersten Gruppen haben eine Antwort abgegeben, die durchschnittlich näher an der Antwort „10%“ war als üblich, während die Teilnehmer der zweiten Gruppen eine Antwort abgegeben haben, die näher an der Antwort „65%“ war als üblich, da sie von der, ihnen in den Kopf gesetzten Zahl beeinflusst wurden.

Bei der Durchführung einer Aufwandschätzung sollte daher vorsichtig damit umgegangen werden, Zahlen zu nennen oder über Zahlen zu diskutieren, ohne einen dafür passenden Prozess zur Eindämmung von Anchoring zu etablieren. Besonders vorsichtig muss man mit Zahlen bezüglich des Aufwands oder gar mit Informationen zu einem bekannten Budgetrahmen des Kunden umgehen, um eine Beeinflussung der Schätzenden zu vermeiden.

Anchoring tritt bei der Aufwandschätzung noch auf eine andere Art auf: Wenn Schätzteilnehmer für ein Arbeitspaket einen Wertebereich mit einem bestimmten Konfidenzintervall angeben sollen, passiert dies oft mittels Dreipunkt-Schätzung (z.B. PERT Verfahren). Schlecht wäre dabei folgendes Vorgehen: Die Schätzteilnehmer schätzen zunächst einen wahrscheinlichen Wert, also eine konkrete Zahl, und bilden anschließend einen Wertebereich um diesen Wert herum. Sie addieren und subtrahieren sozusagen ein Intervall. Dies ist jedoch nicht wünschenswert, da bei dieser Denkweise nicht versucht wird mögliche Risiken mittels 3 getrennten Schätzwerten widerzuspiegeln, sondern Anchoring an der ursprünglichen Einpunktschätzung durch den mittleren bzw. wahrscheinlichen Wert auftritt. Weiter führt diese Denkweise zu überdurchschnittlichem Selbstvertrauen bezüglich des Konfidenzintervalls und verursacht dadurch zu kleine Wertebereiche. Es gilt daher gerade bei Dreipunkt-Schätzungen jeden Schätzwert als unabhängige Schätzung zu gewinnen, ohne dass die „letzte Zahl noch im Kopf ist“ – zum Beispiel mittels der Techniken Reverse Anchoring (Annäherung an das Intervall von außen) oder der Technik „find two pros and two cons“ (argumentieren über die Gründe für die Schätzwerte, statt über die Zahlen).

Bandwagon Bias

Dieser Effekt beschreibt eine Problematik, die bei Gruppenschätzungen auftritt. So hat auch bei Gruppenschätzungen die von der ersten Person abgegebene Schätzung Einfluss auf das Schätzergebnis der folgenden Schätzer. Dies ist auch der Grund warum bei Gruppenschätzungen eine Beeinflussung der Schätzer durch einen geeigneten Schätzprozess unbedingt vermieden werden muss. Bei einer Delphi-Schätzklausur ist es zum Beispiel essentiell, dass zuvor Einzelschätzungen der Schätzer schriftlich dokumentiert wurden, um eine nachträgliche Änderung bei der Diskussion zu verhindern und wirklich alle Meinungen unbeeinflusst voneinander in die Diskussion einzubringen. Auch die Planungspoker-Schätztechnik, die häufig in Verbindung mit Scrum eingesetzt wird, verhindert den Bandwagon Bias wirkungsvoll: Mittels Spielkarten und den darauf notierten Schätzwerten wird hierbei zunächst verdeckt pro Schätzteammitglied eine Einzelschätzung durchgeführt. Alle Karten werden gleichzeitig aufgedeckt, sodass keine Beeinflussung der Teammitglieder untereinander möglich ist.

Wie die obigen beiden Beispiele zur Verhinderung des Bandwagon Bias zeigen, ist es wichtig bei Gruppenschätzverfahren immer die zur Vermeidung dieses Effekts integrierten Schritte exakt zu befolgen um diesen Fehler möglichst zu verhindern. Bemerkenswert ist, dass dieser Fehler allein durch die Gestaltung eines passenden Schätzprozesses zu 100% ausgeschlossen werden kann, somit ein komplett unnötiger Fehler ist, wenn man ihn begeht!

Emerging Preference

Sobald Menschen eine Option von mehreren Möglichkeiten bevorzugen, ist es sehr unwahrscheinlich, dass sie ihre Meinung später nochmal ändern, selbst wenn neue Informationen zur Verfügung stehen, die eine Änderung rational zur Folge haben mussten:

„Once people begin to prefer one alternative, they will actually change their preferences about additional information in a way that supports the earlier decision. “

Das bedeutet, auch wenn später neue Informationen auftauchen, die eigentlich für eine neue bzw. andere Option sprechen, werden Personen häufig trotzdem auf deren bereits gewählte Meinung beharren. Sie werden sogar Argumente finden, die gegen jene der neuen Informationen sprechen.

Response Bias

Das Problem des Response Bias tritt dann auf, wenn befragte Personen aufgrund der Formulierung der Art der Fragestellung beim Abgeben ihrer Antwort beeinflusst werden:

“Response bias occurs when a survey, intentionally or not, affects respondents’answers in a way that does not reflect their true attitudes. “

Wendet man diesen Umstand auf die Aufwandschätzung in Softwareprojekten an, kann man sagen, dass die Art und Weise der Formulierung der zu schätzenden Arbeitspakete bzw. Spezifikation Einfluss auf das Schätzergebnis selbst nehmen kann. Je komplexer und mit „Worten, die ein Risiko ausdrücken“ ein Arbeitspaket oder eine User Story formuliert wird, desto höher könnte zum Beispiel der dafür geschätzte Aufwand ausfallen. Dies ist ein weiteres Argument dafür, dass die Spezifikation einer Software möglichst klar und sachlich formuliert sein sollte und nicht durch „unbeabsichtigt die Schätzung beeinflussende“ Formulierungen verzerrt werden sollte. Auch Fragen an das Schätzteam oder Fragen während eines Schätzmeetings, die durch die Art der Frage selbst bereits eine bestimmte Antwort fördern, müssen vermieden werden. „Sind Sie nicht auch der Meinung, dass dieses Modul maximal 2 Personenwochen Aufwand sein wird?“

Literatur

Gigerenzer G., 2014: Risiko: Wie man die richtigen Entscheidungen trifft

Hubbard D. W., 2010. How to measure anything: finding the value of „intangibles“ in business

Kahneman D., 2011. Thinking, Fast and Slow

Savvy R. 2014. How to Make Good Decisions Hardcover

Kahneman D., Tversky A., (Editors) 2000.  Choices, Values and Frames