Prognosemärkte in Unternehmen

Ja, einige der größten Unternehmen der Welt haben intern Prognosemärkte betrieben: darunter Google, Ford und Hewlett-Packard, die ihre eigenen Mitarbeitenden auf Launch-Termine, Produktnachfrage und Projektrisiken wetten ließen. Die Ergebnisse waren gut genug, um wirklich nützlich zu sein, und begrenzt genug, um zu erklären, warum sich die Praxis nie durchgesetzt hat.

Ein interner Prognosemarkt, auch Unternehmens-Prognosemarkt oder Vorhersagemarkt genannt, funktioniert wie jeder andere Markt, nur dass die Trader Mitarbeitende sind und sich die Fragen um das Unternehmen selbst drehen. Wird dieses Feature pünktlich ausgeliefert? Wie viele Einheiten verkaufen wir im nächsten Quartal? Preise werden zu Wahrscheinlichkeiten, und die Masse der Insider weiß oft Dinge, die keine einzelne Führungskraft weiß.

Was Unternehmen intern prognostizieren

Der Reiz ist einfach. Eine große Organisation verfügt über enorm viel verstreutes Wissen, und das meiste davon erreicht nie die Menschen, die Entscheidungen treffen. Ein interner Markt ist ein Weg, dieses Wissen in einer einzigen Zahl zu bündeln. In der Praxis haben Firmen sie für drei Arten von Fragen genutzt.

• Launch- und Liefertermine: Wird ein bestimmtes Feature, Produkt oder Büro wirklich bis zum Zieltermin fertig? Die Engineers, die nah an der Arbeit sind, wissen es meist vor dem Management.
• Nachfrage und Absatz: Wie viele Einheiten werden im nächsten Quartal verkauft, oder wie wird ein neues Produkt ankommen? Das ist der klassische Einsatz, weil Absatzprognosen sowohl wertvoll als auch schwierig sind.
• Projekt- und Betriebsrisiken: Wird ein Meilenstein erreicht, liefert ein Zulieferer, landet eine Kennzahl in ihrem Zielbereich? Märkte bringen die Zweifel ans Licht, die Menschen in einem Meeting ungern äußern.

Die Experimente von Google, Ford und HP

Google betrieb ab 2005 jahrelang interne Märkte. Mitarbeitende handelten auf Fragen wie Produkt-Launch-Termine, Büroeröffnungen und Nachfrage, und zwar mit einer Spielgeld-Währung, die sie später gegen Preise eintauschen konnten. Ford betrieb Märkte, um Fahrzeugverkäufe zu prognostizieren und das Interesse an Ausstattungsmerkmalen einzuschätzen. Beide erzeugten eine umfangreiche Datenspur, die Forschende später auswerten konnten.

Die maßgebliche Analyse stammt von Bo Cowgill und Eric Zitzewitz, die interne Märkte bei Google, Ford und einem großen anonymen Softwareunternehmen untersuchten und “Corporate Prediction Markets: Evidence from Google, Ford, and Firm X” 2015 in der Review of Economic Studies veröffentlichten.

Hewlett-Packard führte einige der allerersten Experimente durch. Eine kleine Gruppe von Mitarbeitenden, manchmal nur etwa ein Dutzend, handelte auf künftige Druckerverkäufe, und die Marktprognose schlug häufig die offizielle Prognose des Unternehmens. Dieses Ergebnis von HP, aus Arbeiten Ende der 1990er- und Anfang der 2000er-Jahre, ist ein großer Teil des Grundes, warum sich die Idee überhaupt verbreitet hat.

Was die Ergebnisse wirklich zeigten

Die Kernaussage ist ermutigend. Über die von Cowgill und Zitzewitz untersuchten Märkte hinweg waren die Preise relativ effizient und verbesserten die Prognosen, die Experten ohnehin schon abgaben, mit einer Verringerung des mittleren quadratischen Fehlers um bis zu 25 %. Einfach gesagt: Die Masse der Mitarbeitenden war messbar genauer als der bestehende Prozess, nicht nur ein bisschen bei einer glücklichen Frage, sondern im Schnitt über viele Fragen hinweg.

Die Märkte waren außerdem recht gut kalibriert: Ergebnisse, die mit etwa 70 % bewertet waren, traten in etwa 70 % der Fälle ein, genau die Eigenschaft, die öffentliche Märkte vertrauenswürdig macht.

Diese Kalibrierung ist der Kern dessen, warum Märkte überhaupt gut prognostizieren. Die vollständige Argumentation findest du unter warum Prognosemärkte so treffsicher sind.

Die Verzerrungen, die sie offenlegten

Dieselbe Studie geht offen mit den Schwächen um, und die auffälligste war ein Optimismus-Bias bei Google. Die Preise für gute Ergebnisse, einen frühen Launch oder eine starke Zahl, lagen etwas zu hoch. Der Effekt war bei neueren Mitarbeitenden am stärksten, bei Fragen zu ihrer eigenen Arbeit und an Tagen, an denen die Google-Aktie gestiegen war. Genau dieses Muster würde man erwarten, wenn Stimmung und Eigeninteresse in die Preise einfließen.

Ermutigend ist, dass der Bias schrumpfte, je mehr Handelserfahrung die Mitarbeitenden sammelten, und die Märkte mit der Zeit genauer wurden. Optimismus ist außerdem eine beherrschbare Schwäche: Sobald du weißt, dass die Preise zu hoch liegen, kannst du sie abwerten. Das ist ein kleineres Problem als eine Prognose, die aus Gründen, die niemand sieht, selbstbewusst falsch liegt.

Warum Prognosemärkte in Unternehmen selten geblieben sind

Wenn interne Märkte die Experten schlagen, warum betreibt heute kaum ein Unternehmen einen? Die ehrliche Antwort: Die Bedingungen, die einen Markt treffsicher machen, lassen sich innerhalb einer Firma nur schwer herstellen.

• Schwache Anreize: Interne Märkte laufen meist mit Spielgeld oder kleinen Preisen, also hat eine vielbeschäftigte Mitarbeiterin oder ein vielbeschäftigter Mitarbeiter wenig Grund, eine Frage zu recherchieren und ernsthaft darauf zu handeln.
• Dünne Beteiligung: Ein Markt braucht eine kritische Masse an informierten, unabhängigen Tradern. Die meisten Teams sind zu klein, um sie zu stellen, und dieselbe Handvoll Leute dominiert meistens.
• Geheimhaltung und Politik: Ein Markt, der vorhersagt, dass sich das Vorzeigeprodukt verspätet, ist unangenehm auf einem Bildschirm, und wenn man bündelt, was Insider wirklich denken, kann das Informationen offenlegen, die das Management lieber für sich behalten würde.
• Kein klarer Verantwortlicher: Die Prognose konkurriert mit den Plänen, für deren Verteidigung Menschen ohnehin bezahlt werden, und wirkt deshalb eher wie eine Bedrohung als wie ein Werkzeug.

Einige dieser Probleme sind eher technischer als menschlicher Natur. Dünne Märkte werden insbesondere meist mit einem automatisierten Market Maker betrieben, damit Trades auch dann stattfinden können, wenn nur wenige Leute online sind. Dieses Design geht auf Robin Hansons Market Scoring Rules zurück. Es löst die Technik, kann aber nicht die informierten, motivierten Trader herbeizaubern, die eine gute Prognose braucht.

Konsequent zu Ende gedacht, wird die Idee zu einer Art, eine Organisation zu führen, nicht nur für sie zu prognostizieren. Dieser Vorschlag hat einen Namen und einen eigenen Guide: Futarchie einfach erklärt.

Das Fazit

Prognosemärkte in Unternehmen sind weder ein gescheiterter Gag noch ein magisches Orakel. Die Belege aus echten Märkten bei Google, Ford und HP zeigen, dass sie Expertenprognosen tatsächlich schlagen können, mit bekannten und beherrschbaren Verzerrungen. Sie bleiben selten, nicht weil sie nicht funktionieren, sondern weil ein gut geführter Markt eine aktive, ehrliche und unabhängige Beteiligung verlangt, die die meisten Unternehmen nur schwer aufbringen.

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