Run SheetDecision MakingExpert Forecasting

Delphi Method

KomplexitätHigh

Zeit1-4 Wochen

Teilnehmende6-30 Experten

FormatAsync

MaturityCanonical

Vorbereitung

Was vor Start vorliegen muss

Materialien

Befragungs-Tool (Google Forms, Typeform, LimeSurvey); Expertendaten (Liste mit Kontaktinfo, Expertise); Aggregations-Tool (Spreadsheet, Statistik-Package); Kommunikationskanal (E-Mail, dediziertes Portal); Round-Plan.

Personen / Rollen

Studien-Owner (Driver der Delphi-Studie); 6-30 Experten als Panel; ein Methodiker mit statistischer Erfahrung; bei großen Studien ein Doku-Team.

Vorabinfos

Klare Frage oder Fragenset; Definition der Expertenkriterien; Anonymitäts-Zusicherung; geplante Rundenzahl (typisch 2-4); Skalen oder Antwortformate; Zeitfenster pro Runde (typisch 1-2 Wochen).

Zeitbedarf

1-4 Wochen

Setup

Befragungs-Template pro Runde vorbereitet. Panel-Liste mit individuellen Codes (Anonymität). Aggregations-Format definiert (Median, Quartile, Konsens-Maß). Kommunikations-Plan zwischen Runden.

Kernfrage

Die eine Frage, die diese Methode beantwortet

Welche Bandbreite oder welcher Konsens entsteht, wenn Experten anonym und iterativ Einschätzungen zu einer unsicheren Zukunftsfrage abgeben?

Ablauf

Marker: Phase

Schritt	Dauer	Aktion	Hinweis
1Phase 1: Panel und Frage definieren	1 Woche	Expertenkriterien festlegen (Hintergrund, Erfahrung). Panel von 6-30 Personen rekrutieren. Frage präzise formulieren mit Skalen oder strukturiertem Antwortraum.	Heterogenes Panel (Experten unterschiedlicher Perspektiven) liefert robustere Ergebnisse als homogenes. 30+ Experten erhöhen Drop-out-Risiko ohne Mehrwert.
2Phase 2: Runde 1 — Erste Einschätzung	1-2 Wochen	Befragung an Panel senden, anonym beantworten. Bei qualitativen Fragen optional offene Begründung. Reminder nach 7 Tagen.	Anonymität ist Methodenkern. Wer Identität durchsickert, zerstört Wirkung. Tool und Process so wählen, dass Experten sich sicher fühlen.
3Phase 3: Aggregation	3-7 Tage	Antworten statistisch zusammenfassen (Median, Quartile, Verteilung). Bei qualitativen Antworten clustern. Begründungen anonymisiert sammeln.	Aggregation muss neutral sein. Wer schon hier Lieblings-Antworten verstärkt, beeinflusst das Panel. Methodiker prüft Aggregation, nicht Owner allein.
4Phase 4: Runde 2 (und ggf. weitere)	1-2 Wochen pro Runde	Aggregierte Ergebnisse an Panel zurückspielen, mit Begründungs-Auszügen. Experten überdenken Antworten und revidieren oder verteidigen.	Outliers werden explizit gebeten, ihre Position zu begründen. Konsens entsteht oft erst in Runde 2-3. Mehr als 4 Runden produzieren Müdigkeit ohne Erkenntnis.
5Phase 5: Abschluss und Bericht	1-2 Wochen	Konsens-Maß bewerten (z. B. Interquartile Range, Übereinstimmungsquote). Ergebnis-Bericht mit Bandbreiten, Begründungen, Outlier-Argumenten, Methode-Beschreibung.	Wenn kein Konsens erreicht wird, ist das Ergebnis: ehrliche Bandbreite ist wertvoller als erzwungener Konsens. Studie auf Panel-Erfahrungen reflektieren.

Artefakt

Was am Ende rauskommt

Form

Delphi-Studie-Bericht mit Frage, Panel-Beschreibung (anonym), Methode pro Runde, statistischer Aggregation, Bandbreiten und Konsens-Maßen, qualitativen Begründungen, Outlier-Positionen, Limitations und Implikationen für Strategie oder Forecast.

Tool-Alternativen

LimeSurvey oder SurveyMonkey für Befragung
Welphi oder Delphi2 als spezialisierte Plattform
Google Forms + Sheets für leichtgewichtige Studien
Excel- oder R-Skripte für Aggregation

Versionierung / Ownership

Pro Studie eigener Bericht mit Datum und Frage im Titel. Folge-Studien (z. B. jährlich) verlinken vorherige Ergebnisse, Trend-Vergleich möglich.

markdown

Delphi Method Arbeitsvorlage

Kompakte Arbeitsvorlage für Delphi Method mit Kontext, Input, Ergebnisartefakten und nächstem Schritt.

# Delphi Method Arbeitsvorlage

## Ziel

Verdichtet Experteneinschätzungen über mehrere anonyme Runden zu Konsens oder Bandbreiten.

## Kontext

Wann und wofür nutzen wir diese Methode?

## Input

Welche Daten, Beobachtungen, Entscheidungen oder Materialien liegen vor?

## Durchführung

Kurze Notizen entlang des Run Sheets.

## Ergebnisartefakte
- Expert Forecast:
- Consensus Range:
- Assumption Notes:

## Annahmen und offene Fragen

- ...

## Entscheidung / Nächster Schritt

Owner, Datum und Erfolgssignal.

Beispielausgabe

Konkret gefülltes Szenario

delphi-method-beispiel.md

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## Delphi-Studie — Adoption autonomer KI-Agents im DACH-Steuerwesen 2026-2029 (Abschluss 12.06.2026)

**Frage**: Welcher Anteil der DACH-Steuerkanzleien wird bis Q4/2028 autonome KI-Agents für Belegerfassung produktiv einsetzen?

**Panel**: 14 Experten (8 Steuerberaterinnen mit Tech-Affinität, 3 Software-Anbieter, 3 Berufsverbände). Anonym mit Codes.

**Runde 1 (n=14)**: Median 18%, Quartile 8%-32%. Hohe Spreizung.

**Runde 2 (n=13)**: Median 22%, Quartile 14%-30%. Outlier mit 5% begründete mit „Berufsrecht-Hemmungen“. Outlier mit 45% begründete mit „Generation-Wechsel der Kanzlei-Inhaberinnen“.

**Runde 3 (n=12)**: Median 24%, Quartile 18%-28%. Konsens-Maß: Interquartile Range 10 Prozentpunkte (vorher 24).

**Ergebnis**: Konsens bei 18-28% bis Q4/2028, mit zwei dokumentierten Treibern: Berufsrechts-Reform, Generationswechsel. Outlier-Positionen erhalten als Worst- und Best-Case.

**Implikationen für Sabine, Solo-Steuerberaterin**: Marktanteil 2027 deutlich unter Mainstream, KI-Integration als Differenzierung verfolgen, nicht Hygienestandard.

Was tun

Frage mit Skala oder strukturiertem Antwortraum versehen. Offene Antworten nur als Begründung, nicht als Hauptdaten.

Abbruchkriterien

Done-Signale, in unter einer Minute prüfbar

Frage erfordert kurzfristige Antwort, Delphi-Zyklus zu lang.

Panel ist nicht rekrutierbar, weniger als 5 Experten verfügbar.

Anonymität nicht herstellbar, Antworten werden gefiltert.

Frage ist faktisch beantwortbar (Daten existieren), Delphi-Aufwand unangemessen.

Owner kann nicht neutral aggregieren, Methodiker fehlt.

Panel verlangt Vergütung außerhalb Budget oder zeitlicher Investition nicht zumutbar.

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