Hoe je besluiten gaat kan ook van heel veel andere overwegingen gebeuren. Hieronder probeer ik wat andere filter/invalhoeken te bespreken.

Belanghebbende, welke zijn er en hun betrokkenheid. Als slechts één persoon het besluit neemt, kan een persoonlijk model worden gebruikt lijkt me. Voor beslissingen met meerdere belanghebbenden zijn groepsmodellen, zoals Delphi-methode of consensusmodellen, geschikter. En dan zet je jouw stakeholder logica bijvoorbeeld in.

Complexiteit van het probleem. Eenvoudig: Voor simpele problemen kan een intuïtief of routinematig model volstaan. Complex: Voor complexe vraagstukken is een analytisch of systematisch model geschikter, zoals een multicriteria-analyse. Deze komen allemaal terug als je het Cynefin model gebruikt.

Creativiteit of innovatie nodig. Creatieve methoden zoals brainstorming of design thinking zijn meer geschikt.

Doelstellingen en prioriteiten. Bij kwantitatieve doelen: Modellen zoals lineaire programmering of optimalisatie-algoritmen kunnen helpen. Bij kwalitatieve doelen: Voor abstractere doelen (zoals ethische of maatschappelijke overwegingen) zijn modellen zoals ethische besluitvorming of waardeanalyse geschikt. Daar zullen we in de opleiding/module ook veel aandacht aan geven.

Ervaring en expertise nodig bij het besluit. Als een hoge mate van ervaring nodig is dan is een intuïtief model gebaseerd op ervaring voldoende. Bij besluiten waar weinig ervaring nodig is kunnen gestructureerde modellen met duidelijke richtlijnen nuttig zijn. Tijdens de colleges zal ik daar ook wat van laten zien en je uitdagen geen probleem te hebben om zelf intuitieve besluiten te nemen.

Informatie en beschikbaarheid er van. Alles moet tegenwoordig (anno 2025 en later) data gedreven zijn. Als alle relevante informatie beschikbaar is, kan een rationeel model worden gebruikt. Bij beperkte of onzekere informatie kunnen modellen zoals scenarioanalyse of besluitvorming onder onzekerheid beter passen.

Impact van de beslissing. Bij kleine impact is een snelle en eenvoudige modellen efficiënt. Bij een grote impact zijn er meer uitgebreidere modellen handig en zou ik die ook beter onderbouwd willen hebben. Bijvoorbeeld met een opportunity charting [zie link hier]

Meetbaarheid die nodig is. Is na het besluit veel controle nodig, dan wil je graag dat het meetbaar is. Dan zijn kwantitatieve modellen, zoals een kosten-batenanalyse, goed bruikbaar. Of kwalitatieve modellen zoals SWOT-analyse of scenario-analyse zijn dan in te zetten.

Risico- en onzekerheidsniveau. Weinig risico, doe dan maar wat ;-). Bij hoog risico van de effecten van een besluit kijk dan naar modellen gericht op risicobeheer, zoals risicomatrixen of Monte Carlo-simulaties.

Tijd en middelen. Het zijn de drie draaiknoppen: Tijd + Kwaliteit + Geld. Bij weinig tijd kan een snel besluitvormingsmodel (bijv. heuristieken of beslisbomen) handig zijn. Als tijd geen beperking is, kunnen meer uitgebreide en data-intensieve modellen worden gebruikt, zoals simulaties of uitgebreide kosten-batenanalyses.