Forecasts sind ein wesentliches Element des Controllings um Managemententscheidungen zu unterstutzen. Obwohl Algorithmen in Prognosen praziser sind als Forecaster, werden sie haufig nicht eingesetzt. In der Literatur wird diese Algorithmen-Aversion als robustes Phanomen beschrieben, es fehlt jedoch an einem Verstandnis dafur, wie ausgepragt sie im taglichen Arbeitsumfeld von Forecastern ist. Daher wird in diesem Buch untersucht, wie sich das Arbeitsumfeld von Forecastern auf die Algorithmen-Aversion auswirkt. Dazu werden die vier besonders relevanten Variablen des Arbeitsumfelds: Zeitdruck, "do your best"-Ziele Entscheidungsrechte fur Eingabeinformationen, die der Algorithmus verarbeitet, und Relative Performance Information betrachtet.
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