Das WIN/WIN Prinzip als eines der Ergebnisse des „Harvard Negotiation Project“ (PON)
bildet heute schon weitreichend die Grundlage von Verhandlungen. Erschreckend ist an dieser Stelle die Tatsache, dass trotzdem noch so viele Kompromisse gemacht werden.
Selbst in Filmen oder Talkshows hört man immer mal wieder den Ausspruch, das ist eine WIN/WIN-Situation. Doch was hat es mit diesem WIN/WIN wirklich auf sich.
Der Entdecker des WIN/WIN-Prinzips (John Forbes Nash; „A Beautiful Mind“) wird bei
seiner Erkenntnis mit den Worten zitiert:
„Das Beste Ergebnis für die Gruppe entsteht, wenn jeder in der Gruppe das Beste
für sich tut und gleichzeitig das Beste für die Gruppe.“
Bei genauer Betrachtung straft er mit dieser Erkenntnis sowohl die Altruisten als auch die Egoisten Lügen. Weitergedacht könnte man auch die Sozialisten und die Kapitalisten als Beispiel heranziehen. Das Optimum liegt wie so oft in der Mitte.
Diese „Doppelgewinn-Strategie“ wird oft bereits auf ein „Triple-WIN“-Strategie erweitert.
Hierbei wird als Beispiel in einer Lieferkette darauf geachtet, dass Lieferant, Produzent und Kunde in der Würdigung ihrer Interessen zu einem Gewinn kommen.
Aus ganzheitlicher Sicht greift aber auch dieser Fortschritt zu kurz. Eine ganzheitliche Würdigung aller Interessen schließt die Interessen:
· des Individuums (Vertreter der eigenen Interessen)
· des Staates (Vertreter zum Schutz im Inneren wie im Außen)
· der Wirtschaft/Organisationen (Vertreter der Menschen in ihrer Versorgung)
· der Natur/Umwelt (als Vertreter von Menschen, Tieren und Pflanzen und deren Nachkommen)
mit ein. Und natürlich alle Interessen, die sich aus dem Gesamtgeflecht ergeben.
Dies alles habe ich in meiner WIN 4.0 Strategie zusammengefasst.
In der sicheren Überzeugung, dass die Herausforderungen der Zukunft nur so zu meistern sind.
Es ist eigentlich unbegreiflich warum wir so geniale Ideen wie vernetzte-verteilte-Intelligenz ausschließlich der KI und der Automatisierungstechnik überlassen wollen.
Lasst uns der Verteilte Künstliche Intelligenz (Distributed Artificial Intelligence; DAI)
eine Verteilte Humane Intelligenz (Distributed Human Intelligence; DHI) voraus stellen.
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