Assumption Mapping

Die Methode des "Assumption Mapping" (Annahmen-Mapping) ist eine Übung, bei der ein Team alle Annahmen, die es bezüglich der Machbarkeit, Lebensfähigkeit und Wünschbarkeit eines neuen Produkts oder einer Dienstleistung haben könnte, aufdeckt und strukturiert. Die Annahmen werden dann nach Wichtigkeit und potenziellem Risiko priorisiert.

Hauptverwendungszweck:

• Identifikation und Strukturierung von Annahmen bei der Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen.

Weitere Verwendungszwecke:

• Verbesserung der Entscheidungsfindung und des Problemlösungsprozesses durch die Identifizierung von Risiken und Chancen.
• Verbesserung der Teamkommunikation und Klarheit über Projektziele und -risiken.

Vorteile:

1. Risikomanagement: Hilft bei der Identifikation und Priorisierung von Risiken.
2. Klare Kommunikation: Förderung einer offenen Diskussion und Klarheit im Team über die Annahmen, die das Projekt beeinflussen.
3. Fokussierte Entscheidungsfindung: Unterstützt Teams dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und Prioritäten zu setzen.

Nachteile:

1. Zeitaufwand: Kann zeitintensiv sein, insbesondere in den frühen Phasen eines Projekts.
2. Komplexität: Erfordert eine gründliche Analyse und Diskussion, die manchmal zu Komplexität führen kann.

Anwendung des Assumption Mappings:

Die Methode des Assumption Mapping kann in einem Workshop-Format durchgeführt werden, in dem die Teilnehmer folgende Schritte ausführen:

1. Identifizierung der Hypothesen: Schreiben Sie jede Hypothese, die Sie hinsichtlich der Wünschbarkeit, Machbarkeit und Lebensfähigkeit des Produkts haben, auf eine Haftnotiz. Die Hypothesen sollten so spezifisch wie möglich sein und auf einer einzelnen Haftnotiz enthalten sein.
2. Priorisierung der Hypothesen: Verwenden Sie eine Priorisierungsmatrix, um alle Ihre Hypothesen in Bezug auf Wichtigkeit und Gewissheit zu priorisieren, basierend auf den Beweisen, die jede Annahme unterstützen.
3. Identifizierung und Testen der riskantesten Annahmen: Experimentieren Sie mit den wichtigen Hypothesen, die weniger unterstützende Beweise haben. Wenn diese Annahmen sich als falsch herausstellen, müssen Sie möglicherweise alle Ergebnisse, die auf diesen Hypothesen basieren, neu bewerten.

Erklärung im Stil von Richard Feynman

Stellen Sie sich vor, wir haben eine Box mit verschiedenen farbigen Bällen, und wir machen Annahmen darüber, welche Farben am häufigsten vorkommen. Das Assumption Mapping hilft uns, diese Annahmen sichtbar zu machen, zu überprüfen, wie sicher wir uns über jede Annahme sind, und zu entscheiden, welche Annahmen wir zuerst überprüfen sollten, um unser Verständnis zu verbessern. So wie ein Physiker Experimente durchführt, um Hypothesen zu testen, hilft uns das Assumption Mapping, unsere Annahmen systematisch zu überprüfen und zu lernen, was wirklich in der Box vor sich geht.