Die häufigsten Fehler in der Risikoabschätzung und wie Schulungen sie verhindern

Risikoabschätzungen scheitern häufig durch das Missverstehen von KI und Verschiebungen in der Lieferkette, sie verlassen sich auf veraltete Bestände und behandeln Checklisten als Lösungen. Teams leiden auch unter Verzerrungen, isolierter Bewertung, schwacher Telemetrie und mangelhafter Nachverfolgung, was inkonsistente Entscheidungen und ungelernte Vorfälle zur Folge hat. Effektives Training zielt auf diese Lücken mit Maßnahmen zur Verzerrungsreduzierung, funktionsübergreifender Kalibrierung, Stresstests von Szenarien, kontinuierlicher Nutzung von Telemetrie, Red‑Team‑Übungen und messbaren Lernanalysen. Strategisch umgesetzt verwandeln solche Programme Erkenntnisse in wiederholbare Kontrollen und messbare Risikominderung — in den folgenden Abschnitten wird erläutert, wie.

Fehleinschätzung aufkommender Bedrohungen in Risikobewertungen: KI, Lieferketten, hybrides Arbeiten

Wie sollten Organisationen Risikobewertungen neu kalibrieren, um schnell entwickelnden Bedrohungen wie generativer KI, fragilen Lieferketten und hybriden Arbeitsmodellen Rechnung zu tragen? Der Autor argumentiert, dass Bewertungen strukturierte Rahmenwerke übernehmen müssen, die Unsicherheit quantifizieren und ausdrücklich algorithmische Undurchsichtigkeit sowie Kennzahlen zur Lieferkettenfragilität adressieren. Teams sollten Abhängigkeitsketten abbilden, Ausfallkaskaden modellieren und Szenario-Stresstests anwenden, die Modellverschiebung der KI, Datenvergiftung und laterale Ausbreitung im Remote-Arbeitsumfeld einschließen. Governance muss regulatorische Ausrichtung prioritär behandeln und sicherstellen, dass Kontrollen aktuellen und erwarteten rechtlichen Standards über Gerichtsbarkeiten hinweg entsprechen. Schulungsprogramme sollten technische Erkenntnisse in operationale Checklisten übersetzen, die konsistente Kontrollen für Endpunktsicherheit, Lieferantenresilienz und Modellinterpretierbarkeit ermöglichen. Messung stützt sich auf Frühindikatoren — Near‑Real‑Time‑Telemetrie, Leistungsbewertungen von Anbietern und Erklärbarkeitskennzahlen — statt auf statische Inventare. Entscheidungsträgern wird empfohlen, periodische Neubewertungen zu institutionalisieren, Risikobudgets für neu auftretende Expositionen bereitzustellen und klare Eskalationspfade durchzusetzen. Dieser Ansatz strafft Feedback‑Schleifen und verwandelt abstrakte Bedrohungen in umsetzbare Maßnahmen zur Behebung und Compliance.

Veraltete Daten in Risikobewertungen: Umstieg auf Echtzeit-Feeds

In einer Umgebung, in der Bedrohungsvektoren und Systemzustände sich stündlich ändern, lässt die Abhängigkeit von veralteten Inventaren und periodischen Prüfungen Risikoabschätzungen blind gegenüber aktuellen Gefährdungen werden. Organisationen, die auf Echtzeitvalidierung umstellen, verringern die Latenz zwischen Erkennung und Gegenmaßnahme und bringen Bestandsregister mit der betrieblichen Realität in Einklang. Die Implementierung von Sensorfusion über Netzwerk-, physische und Anwendungs-Telemetrie konsolidiert unterschiedliche Signale zu kohärenten Ereignissen und verbessert das Signal-Rausch-Verhältnis für die Priorisierung. Strategischer Einsatz prädiktiver Feeds antizipiert aufkommende Risiken und ermöglicht präventive Steuerungsanpassungen statt reaktiver Patch-Maßnahmen. Adaptive Dashboards präsentieren kontextsensitive Ansichten für Stakeholder und verwandeln Rohdatenströme in handlungsfähige Risikobewertungen und Eskalationspfade. Die Governance muss Herkunftsnachweise, Zeitstempel und Prüfpfade für alle Eingaben vorschreiben, um falsches Vertrauen durch aggregierte, aber veraltete Quellen zu verhindern. Schulungen sollten sich auf das Interpretieren von Live-Indikatoren, das Abstimmen von Feed-Schwellenwerten und das Validieren automatisierter Korrelationen konzentrieren. Letztlich wandelt das Einbetten kontinuierlicher Datenpipelines in den Bewertungslebenszyklus statische Berichte in dynamische Entscheidungswerkzeuge um, die die Expositionsfenster messbar verkürzen.

Menschliches Fehlverhaltensmuster in Bewertungen: Verhaltensrisikotraining

Der Bewertungsprozess spiegelt routinemäßig häufige kognitive Verzerrungen wider — wie Ankermanifestation (Anchoring), Bestätigungsfehler (Confirmation Bias) und Verfügbarkeitsheuristiken — die die Risikoabschätzung und Priorisierung verzerren. Praktizierende zeigen auch wiederkehrende fehleranfällige Entscheidungsgewohnheiten, einschließlich vorzeitigen Abschlusses (Premature Closure) und Überverlassens auf heuristische Abkürzungen, die die Qualität der Bewertung mindern. Zielgerichtetes Training zu Verhaltensrisiken, das korrigierende Strategien durch Simulationen verstärkt, kann diese Muster messbar reduzieren und die Entscheidungsstabilität verbessern.

Häufige kognitive Verzerrungen

Bewertende fallen häufig kognitiven Verzerrungen zum Opfer, die Urteile systematisch verfälschen und das Verhaltensrisiko bei Bewertungen erhöhen. Der Text untersucht Ankereffekte, bei denen Anfangszahlen oder erste Eindrücke Schätzungen von Gefahren unverhältnismäßig stark beeinflussen und zu Unter- oder Überschätzungen führen. Er analysiert auch die Verfügbarkeitsheuristik, die jüngere oder einprägsamere Vorfälle gegenüber statistischer Wahrscheinlichkeit bevorzugt und so die Prioritätensetzung verzerrt. Der Beitrag empfiehlt strukturierte Checklisten, blinde Datenauszüge und kalibrierte Bewertungsschemata, um diese Verzerrungen zu bekämpfen. Schulungen sollten die Erkennung von Bias-Auslösern lehren, Entzerrungstechniken (consider-the-opposite, Reference-Class-Forecasting) einführen und routinemäßige Peer-Reviews verankern, um abweichende Perspektiven zum Vorschein zu bringen. Metriken zur Wirksamkeit umfassen eine reduzierte Varianz zwischen Beurteilenden, verbesserte Vorhersagekalibrierung und Dokumentationsprüfungen, die den systematischen Einsatz von Gegenmaßnahmen in realen Bewertungen nachweisen.

Fehleranfällige Entscheidungsgewohnheiten

Erkennen Sie wiederkehrende Entscheidungsgewohnheiten, die systematisch Beurteilungsfehler erhöhen: Beurteilende neigen oft zu satisficing (Genügsamkeit), überstürzten Heuristiken, Positionsgewohnheiten der Gefolgschaft, Routinen der Bestätigungsfindung und Checklisten-Komplacenz, die jeweils vorhersehbare Lücken zwischen beobachteten Beweisen und Risikofolgerungen erzeugen. Die Analyse identifiziert Muster, bei denen schnelle Entscheidungen eine deliberative Bewertung ersetzen und gewohnheitsmäßige Abkürzungen den Umfang, die Schwereeinschätzungen und die Priorisierung von Minderungsmaßnahmen verzerren. Strategische Gegenmaßnahmen erfordern strukturierte Entscheidungsprotokolle, explizite Auslöser für Eskalationen und Rollentausch, um Gefolgschaftsketten zu durchbrechen. Präzise Kennzahlen — Entscheidungslatenz, Häufigkeit ungeprüfter Annahmen und Abweichung vom evidenzgewichteteten Scoring — legen hartnäckige Gewohnheiten offen. Schulungen sollten Gewohnheitsänderungen durch fokussierte Reflexion, Verantwortlichkeits-Checkpoints und messbare Leistungsziele anvisieren, die das Verhalten von bequemen Entscheidungen auf evidenzkonforme Urteile umorientieren, ohne auf simulationsbasierte Verstärkung zu setzen.

Verstärkung durch Simulation

Aufbauend auf habit-orientierten Interventionen operationalisiert die Verstärkung durch Simulation korrigierende Verhaltensweisen, indem Bewertende kontrollierten, wiederholbaren Szenarien ausgesetzt werden, die gängige Entscheidungsabkürzungen und deren nachgelagerte Auswirkungen nachbilden. Der Ansatz verwendet Rollenspiele, um kognitive Verzerrungen, Reaktionen unter Zeitdruck und das Weglassen von Prozeduren in einer niedrig-konsequenten Umgebung sichtbar zu machen. Simulationen betten messbare Leistungskennzahlen und unmittelbare Feedback-Schleifen ein, sodass Teilnehmende Antworten iterieren, Heuristiken anpassen und alternative Routinen festigen können. Aus strategischer Sicht sind die Szenarien kalibriert, um das Risikoprofil der Organisation widerzuspiegeln und so die Übertragbarkeit auf reale Bewertungen sicherzustellen. Das Programmdesign koppelt moderierte Nachbesprechungen durch Facilitator mit objektiven Daten, um die Lücke zwischen beobachteten Fehlern und gewünschtem Verhalten zu schließen. Iterative Zyklen aus Praxis, Bewertung und gezieltem Coaching führen zu einer dauerhaften Reduktion der Fehlerquoten und zu stärkerer Einhaltung der Bewertungsprotokolle.

Übermäßige Abhängigkeit von Checklisten: Szenariopraxis und Red-Team-Übungen

Wie verzerrt die Abhängigkeit von statischen Checklisten das operative Urteilsvermögen unter dynamischen Bedingungen? Der Beitrag untersucht, wie routinemäßiges Befolgen von Listen die situative Wahrnehmung verengt und adaptives Entscheidungsverhalten hemmt. Szenarioproben und Gegenspieler-Emulationen decken Lücken auf, die Checklisten übersehen: mehrdeutige Hinweise, kaskadierende Ausfälle und menschliche Faktoren. Strategisches Training integriert Live-Übungen, die Abweichungen von vorgegebenen Schritten erzwingen und latente Annahmen offenlegen, die in Vorlagen verankert sind. Red-Team-Übungen loten organisatorische Blinden Flecken aus, indem sie unvorhersehbare Akteure und Absichten einführen und Eskalationsprotokolle sowie Kommunikationszuverlässigkeit prüfen. Die analytische Schwerpunktsetzung liegt darauf, Erkenntnisse in präzise, umsetzbare Trainingsziele zu übersetzen und nicht in kosmetische Checklistenaktualisierungen. Metriken bewerten Reaktionsvariabilität, Entscheidungsverzögerung und Fehlererholung statt bloßer Einhaltungsraten. Führungskräften wird geraten, prozedurale Strenge mit kognitiver Flexibilität auszugleichen und urteilsgesteuerte Entscheidungspunkte in Verfahren einzubetten. Der empfohlene Ansatz behandelt Checklisten als Basiskontrollen, die durch kontinuierliche szenariobasierte Validierung ergänzt werden, um Widerstandsfähigkeit sicherzustellen, wenn reale Komplexität statische Vorgaben obsolet macht.

Silo-gebundene Risikoanalysen: funktionsübergreifende Workshops und gemeinsame Sprache

Organisationen leiden häufig unter fragmentierten Risikobildern, wenn Teams uneinheitliche Begrifflichkeiten verwenden und Bedrohungen isoliert bewerten. Die Durchführung funktionsübergreifender Workshops standardisiert die Sprache, deckt Wechselwirkungen auf und stimmt die Toleranzen zwischen Geschäft, Technik und Compliance ab. Ein gemeinsames Risikotaxonomie, gepaart mit moderierten Sitzungen, führt zu aussagekräftigeren und vergleichbareren Bewertungen.

Gemeinsame Risiko-Terminologie

Die Etablierung einer gemeinsamen Risikoterminologie ist entscheidend, um Silos abzubauen, die Beurteilungsergebnisse fragmentieren und Interdependenzen verschleiern. Ein disziplinierter Ansatz zur Terminologieabstimmung reduziert Mehrdeutigkeiten: Begriffe definieren, Synonyme zuordnen und die Verwendung in Dokumenten und Tools durchsetzen. Governance-Strukturen sollten Zuständigkeiten, Versionskontrolle und Zugriffsregeln festlegen, damit die Glossarverwaltung umsetzbar, prüfbar und an regulatorische Änderungen anpassbar ist. Metriken zur Einhaltung — Begriffsnutzungsraten, Konfliktvorfälle und Abstimmungsdauer — ermöglichen gezielte Schulungen und Prozessverbesserungen. Präzise Definitionen unterstützen konsistente Wahrscheinlichkeits- und Auswirkungsbewertungen, vereinfachen die Datenaggregation und machen Prüfnachweise übersichtlicher. Die Vermeidung lokaler Fachsprache verhindert Fehlklassifikationen und doppelt vorhandene Kontrollen. Letztlich verwandelt gemeinsame Terminologie Risikokommunikation von unterschiedlichen Meinungen in vergleichbare, verifizierbare Eingaben für Entscheidungsträger.

Abteilungsübergreifende Workshops

Durch die Durchführung von bereichsübergreifenden Workshops verwandeln sich Risikoabschätzungen von isolierten Einschätzungen zu koordinierter Analyse, die Interdependenzen offenlegt und divergierende Annahmen in Einklang bringt. Die Workshops schaffen Rollenklarheit durch vorab festgelegte Agenden, Stakeholder-Matrizen und explizite Entscheidungsbefugnisse, wodurch Überschneidungen und Verantwortungslücken verringert werden. Moderierte Sitzungen setzen Prioritäten auf evidenzbasierte Diskussionen und stimmen technische, operative und leitende Perspektiven zur Gefahrenidentifikation und Wirksamkeit von Kontrollen ab. Strukturierte Methoden — wie Szenariokartierung und RACI-Diagramme — beschleunigen die Konsensfindung und dokumentieren gleichzeitig abweichende Annahmen zur späteren Validierung. Vertrauensbildung wird durch transparente Datenweitergabe, unparteiische Moderation und kurze Feedback-Schleifen gefördert, die das Nachverfolgen identifizierter Maßnahmen demonstrieren. Wenn sie in regelmäßige Trainingszyklen integriert werden, verwandeln diese Workshops isolierte Aktivitäten in wiederholbare Prozesse, die Genauigkeit und organisatorische Resilienz verbessern.

Inkonsistente Risikobewertung: Rahmenwerke standardisieren und kalibrieren

Wenn Risikobewertungen zwischen Teams und Projekten variieren, wird die Entscheidungsfindung inkonsistent und die Ressourcenzuweisung leidet. Organisationen müssen eine standardisierte Bewertungs-Taxonomie einführen und Kalibrierungs-Workshops durchsetzen, um die Interpretation von Eintrittswahrscheinlichkeit und Konsequenz anzugleichen. Klare Skalen, Beispielszenarien und rollenbezogene Anleitung reduzieren subjektives Abdriften; die Governance sollte regelmäßige Neakalibrierungen und Überprüfungen der Schwellenwerte vorschreiben. Schulungen konzentrieren sich auf häufige Verzerrungen, Randfälle und die Verwendung von Anpassungsfaktoren zur Wirksamkeit von Kontrollen. Metriken verfolgen die Übereinstimmung zwischen Bewertern und die Zeit bis zum Konsens; Dashboards heben abweichende Bewertungen für gezielte Interventionen hervor. Praktische Schritte umfassen dokumentierte Regeln zur Aggregation von Multarisiken und Eskalationswege, wenn Bewertungen die Toleranz überschreiten. Konsistente Bewertungen verbessern die Priorisierung und Prüfungsfähigkeit und ermöglichen vergleichbare Trendanalysen im gesamten Portfolio.

• Definieren Sie eine einheitliche Bewertungs-Taxonomie mit numerischen Ankerpunkten und qualitativen Beschreibungen
• Führen Sie regelmäßige Kalibrierungs-Workshops mit realen Vorfallsszenarien durch
• Messen Sie die Übereinstimmung zwischen Bewertern und melden Sie Anomalien
• Dokumentieren Sie Aggregationsregeln und Anpassungen zur Wirksamkeit von Kontrollen
• Setzen Sie Governance für Schwellenwertänderungen und Kalibrierungspläne durch

Auslassen der Nachverfolgung: Kontinuierliche Überwachung und Nachbesprechungen nach Zwischenfällen

Organisationen, die fortlaufende Risikobeobachtung vernachlässigen, erkennen Verschiebungen in der Bedrohungsexposition oft erst, wenn Vorfälle eintreten. Systematische Nachfallanalysen offenbaren Ursachen, Lücken in den Kontrollen und Möglichkeiten zur Aktualisierung von Kontrollen und Schulungen. Die Integration kontinuierlicher Überwachung mit strukturierten Überprüfungen stellt sicher, dass Korrekturmaßnahmen verfolgt werden und Risikomodelle aktuell bleiben.

Fortlaufende Risikobewertung

Das regelmäßige Vernachlässigen von Follow-up verringert die Wirksamkeit von Risikoabschätzungen, da kontinuierliche Überwachung und strukturierte Nachfalluntersuchungen (Post‑Incident‑Reviews) wesentlich sind, um neu auftretende Bedrohungen zu erkennen, Kontrollen zu validieren und gewonnene Erkenntnisse festzuhalten. Laufende Risikobeobachtung erfordert systematische Datenströme, kontinuierliche Dashboards und vordefinierte Schwellenwerte, um rechtzeitiges Handeln zu ermöglichen und gleichzeitig Alarmmüdigkeit zu minimieren. Die Governance sollte Rollen, Überprüfungsrhythmen und Eskalationskriterien festlegen. Metriken müssen handlungsfähig, vergleichbar und an Risikotoleranzen gebunden sein. Schulungen stärken die Interpretationsfähigkeiten und die Einhaltung von Protokollen. Kontinuierliche Verbesserungszyklen schließen die Schleife zwischen Erkennung und Minderung.

• Klare Zuständigkeiten für die Überwachung und Überprüfungspläne festlegen
• Dashboards so konfigurieren, dass signifikante Signale priorisiert werden
• Alarme kalibrieren, um Fehlalarme und Alarmmüdigkeit zu reduzieren
• Trendanalysen nutzen, um schrittweise Risikoänderungen zu erkennen
• Korrekturmaßnahmen dokumentieren und deren Umsetzung verifizieren

Nachvorfallanalyse

Die Durchführung rigoroser Post-Incident-Analysen ist wesentlich, um störende Ereignisse in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, die kontinuieriges Monitoring und Risikokontrollen stärken. Die Organisation dokumentiert Vorfälle systematisch, führt strukturierte Nachbesprechungen von Vorfällen durch und sichert Beweismaterial, um Informationsverlust zu verhindern. Analysten wenden Root-Cause-Mapping an, um unmittelbare Fehler von zugrunde liegenden systemischen Schwächen zu trennen und die Erkenntnisse mit Kontrolllücken, Schulungsdefiziten und Prozessanomalien zu verknüpfen. Klare Eskalationskriterien und Zeitpläne gewährleisten, dass Korrekturmaßnahmen priorisiert und in Risikoregistern nachverfolgt werden. Kennzahlen aus den Überprüfungen speisen kontinuierliche Monitoring-Dashboards, um die Wirksamkeit der Behebung zu validieren und wiederkehrende Muster zu erkennen. Schulungsprogramme integrieren Lessons Learned, um Kompetenzlücken zu schließen. Die Governance weist Verantwortlichkeiten für die Umsetzung und Prüfung korrigierender Maßnahmen zu und garantiert, dass Lernen institutionalisiert statt episodisch erfolgt.

Schlechte Risiko-Bewertung-Berichterstattung für Stakeholder: Storytelling & Dashboards

Wie effektiv interpretieren Stakeholder Risikobewertungen, wenn die Datenpräsentation Prioritäten und Kontext verschleiert? Der Autor beobachtet, dass mangelhafte Berichterstattung die Entscheidungsfindung untergräbt: dichte Tabellen, fehlende Narrative und einheitliche Visualisierungen für alle Zielgruppen trennen Erkenntnisse von umsetzbaren Schritten. Strategischer Einsatz von narrativen Dashboards, ausgerichtet auf Stakeholder-Personas, stellt Klarheit wieder her, indem Risiken mit Geschäftsauswirkungen, Zeitplänen und empfohlenen Gegenmaßnahmen verknüpft werden. Berichte müssen technische Kennzahlen in prägnante Geschichten übersetzen, Kompromisse und Restrisiken hervorheben.

• Visualisierungen auf Stakeholder-Personas zuschneiden, um relevante KPIs und Schwellenwerte herauszustellen.
• Narrative Dashboards verwenden, die Kernbotschaften, Kontext und nächste Schritte kombinieren.
• Risiken nach geschäftlichen Auswirkungen priorisieren statt nur nach reiner Wahrscheinlichkeit.
• Eine geschichtete Ansicht bereitstellen: Executive Summary, unterstützende Belege und Drilldowns.
• Vorlagen standardisieren, um Interpretationsunterschiede zwischen Abteilungen zu reduzieren.

Schulungen konzentrieren sich darauf, Botschaften zu strukturieren, Visualisierungen auszuwählen, die Prioritäten offenbaren—nicht verbergen—und prägnante Narrative zu formulieren, damit Stakeholder auf Grundlage der Bewertungsergebnisse entschlossen handeln können.

Unterinvestition in praktische Übungen: Simulationen, Tabletop-Übungen und Labore

Das Vernachlässigen praktischer Übungen — Simulationen, Tabletop-Übungen und dedizierte Labore — schafft eine kritische Lücke zwischen dokumentierten Kontrollen und tatsächlicher Einsatzbereitschaft. Organisationen, die in praktisches Üben zu wenig investieren, gehen davon aus, dass prozedurales Wissen ohne Verifikation übertragen wird; das ist ein strategischer Fehler. Analytische Untersuchungen zeigen, dass interaktive Rollenspiele Entscheidungsfähigkeitsmängel und Kommunikationszusammenbrüche offenlegen, die schriftliche Pläne nicht aufdecken. Tabletops validieren Eskalationswege und identifizieren Richtlinienmehrdeutigkeiten; Labore bestätigen, dass Hardwarekonfigurationen und Netzwerkabhängigkeiten unter Belastung wie erwartet funktionieren. Ein präzises Trainingsportfolio balanciert kostengünstige Szenariodurchläufe mit hochrealistischen Simulationen, um Kompetenz rollenübergreifend zu messen. Die Ressourcenallokation sollte wiederholbare Übungen, realistische Zeitpläne und kontrollierte Ausfallmodi priorisieren, damit Teams sowohl Wiederherstellung als auch Prävention proben. Die Führung muss Curricula vorschreiben, bei denen Erkenntnisse aus simulierten Vorfällen Risikobewertungen und Betriebsverfahren aktualisieren. Ohne solche Investitionen bleiben Compliance-Artefakte bestehen, während Resilienz theoretisch bleibt, sodass Organisationen verwundbar sind, wenn echte Vorfälle geübte, koordinierte Reaktionen erfordern.

Nicht Messung der Wirkung von Schulungen: Metriken, A/B-Tests und Lernanalytik

Ohne klare Metriken und kontrollierte Vergleiche bleiben Trainingsprogramme Vermutungen statt evidenzbasierte Fähigkeitsentwickler. Der Text bewertet die Lücke zwischen Trainingsbereitstellung und nachweisbarem Lernerfolg und plädiert für systematische Messung: definierte KPIs, Vor-/Nach-Bewertungen und Integration von Engagement-Analysen. Strategischer Einsatz von Kontrollgruppen und A/B-Tests isoliert kausale Effekte, während Kohortensegmentierung unterschiedliche Reaktionen offenlegt. Prädiktive Modellierung verwandelt gesammelte Signale in Vorhersagekraft und zeigt, welche Interventionen das operationelle Risiko senken.

• Definieren Sie primäre Indikatoren für Lerneffekte, die an Arbeitsverhalten und Vorfallraten gebunden sind.
• Implementieren Sie randomisierte oder passend zugeordnete Kontrollgruppen, um kausale Aussagen zu validieren.
• Verwenden Sie Engagement-Analysen, um Interaktionsmuster mit Leistungszuwächsen zu korrelieren.
• Führen Sie A/B-Tests zu Inhaltsformaten und Frequenz durch, um Behaltens- und Transferleistung zu optimieren.
• Wenden Sie prädiktive Modellierung an, um Trainingsinvestitionen mit hoher Rendite zu priorisieren.

Der Ansatz betont schlankes experimentelles Design, rigorose Datenverwaltung und iterative Verfeinerung, um Training von intuitionsgesteuert zu evidenzgeleiteter Risikominderung zu machen.