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Wie hängen Interaktion und Kontext zusammen?

Wenn es um Wissen, Kompetenz, Intelligenz, Lernen oder andere Themen geht, werden immer wieder die Begriffe Interaktion und Kontext genannt. Unklar ist allerdings häufig, was darunter zu verstehen ist. Der bekannte britische Soziologe Anthony Gidddens hat die beiden Begriffe schon vor vielen Jahren thematisiert.

The study of context, or of the contextualities of interaction, is inherent in the investigation of social reproduction. ‘context ‘involves the following (Giddens 1984:282):
( a) the time-space boundaries (usually having symbolic or physical markers) around interaction strips;
(b) the co-presence of actors, making possible the visibility of a diversity of facial expressions-, bodily gestures, linguistic and other media of communication;
(c) awareness and use of these phenomena reflexively to influence or control the flow of interaction.

Diese Charakterisierung kann auch heute noch verwendet werden. Dabei fällt auf, dass manche Bedingungen bei einer digitalen Interaktion/Kommunikation nicht gegeben sind. Beispielsweise sind die körperlichen Gesten oft nicht vollständig zu erkennen – auch in Bezug zu den körperlichen Gesten anderer Teilnehmer, die zeitgleich passieren.

Es stellt sich für mich die Frage, ob diese wenigen Elemente schon genügen können, die Interaktion und damit die Kommunikation zu verfälschen. In hoch komplexen Systemen kann eine kleine Änderung sehr große Auswirkungen haben …

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Ist Wissensmanagement 4.0 ein hybrides Wissensmanagement?

Group of people with devices in hands working together as symbol of networking and communication

In dem Artikel North, K; Maier, R. (2018): Wissen 4.0 – Wissensmanagement im digitalen Wandel gehen die Autoren von der Annahme aus, dass die Wissensproduktion genau so wie Arbeit (Arbeit 1.0 bis Arbeit 4.0) in Wissen 1.0 bis 4.0 aufgeteilt werden kann. Dabei erweitern sie das Konstrukt der Wissenstreppe in eine Wissenstreppe 4.0.

Weiterhin gehen die Autoren davon aus, dass ein Wissensmanagement 4.0 operativ und strategisch unterstützend – und somit ambidexter – sein sollte.

Dem Konzept der „Beidhändigkeit“ (Ambidexterity, Tushman und O’Reilly 1996) folgend muss das Wissensmanagement sowohl aus operativer Perspektive die optimale Nutzung von Wissen für das aktuelle Geschäft sicherstellen („Exploitation“) als auch aus strategischer Perspektive das Wissen und die Lernfähigkeit für das zukünftige Geschäft entwickeln („Exploration“) (North/Maier 2018).

Dieses ambidextere Element von Wissensmanagement 4.0 erinnert stark an andere hybride Vorgehensweisen, die immer stärker in den Fokus rücken. Es handelt sich dabei beispielsweise um die hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization oder aber um das hybride Projektmanagement.

Abschließend würde ich noch folgende Punkte ergänzen:

  • Künstliche Intelligenz und Wissensmanagement.
  • Erweiterung der drei genannten Ebenen Individuum, Gruppe Organisation um die Ebene Netzwerk.
  • Bewertung des Wissenssystems mit Hilfe der Wissensbilanz – Made in Germany.
  • Abgrenzung zu einem Kompetenzmanagement auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk – siehe dazu Freund (2011).
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Wissenschaftler – wer braucht die denn?

Forschung

Wissenschaftler sind in der Bevölkerung oftmals wenig anerkannt und wertgeschätzt. Es gibt Ausnahmen, die es geschafft haben, durch gezieltes persönliches Marketing einen bestimmten Bekanntheitsgrad zu erreichen. Das wiederum ruft die Vertreter der universitären Forschung auf den Plan, die so ein Vorgehen nicht gut heißen.

Die universitäre Forschung verkennt allerdings manchmal, dass durch dieses Verhalten die Deutungshoheit von Fakten von anderen besetzt wird, die Menschen generell in ihrem Sinne beeinflussen wollen. Wenn Aussagen von Fußballspielern oder B-Promis zu komplexen wissenschaftlichen Themen mehr vertraut wird, als wissenschaftlichen Erkenntnissen, ist es nicht verwunderlich, wenn Verschwörungstheorien Hochkonjunktur haben. Diese persuasive Kommunikation sollte nicht einfach so hingenommen werden. Es ist daher erfreulich, dass die Glaubwürdigkeit der Forschung in Zeiten von Corona wohl etwas zugenommen hat:

Corona hat die Welt verändert. Die Erfahrung der Krise hat auch die öffentliche Meinung beeinflusst. Die Glaubwürdigkeit der Forschung hat nach einer im Juni veröffentlichten Repräsentativumfrage des Instituts für Demoskopie Allensbach deutlich zugenommen. 54 Prozent der Bevölkerung nehmen Naturwissenschaftler als wichtige Impulsgeber für die Zukunft wahr. Die Krise offenbart die Chancen. Freuen wir uns darauf, sie gemeinsam zu nutzen! (Fraunhofer Magazin 2/2020, S. 7).

Der angegebene Wert ist allerdings nicht besonders hoch, immerhin hat die Glaubwürdigkeit der Forschung bei 46 Prozent der Befragten nicht zugenommen… Dass die Fraunhofer Gesellschaft weiterhin nur die Naturwissenschaften hervorhebt, ist verständlich, immerhin hängen ja Fördergelder an dem ganzen Themenkomplex. Dennoch hätte ich mir gewünscht, dass auch auf die Rolle der Geisteswissenschaften oder Sozialwissenschaften gewürdigt wird. Immerhin ist es bemerkenswert, dass in verschiedenen Medien gerade Sozialwissenschaftler befragt werden, wenn es um komplexe Zusammenhänge geht – warum nur?

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Kontinuierliche Wissensbilanzierung

Wissen, und der Umgang mit Wissen (Wissensmanagement) werden immer wieder als ein Kernelement moderner Unternehmensführung genannt. Etwas weniger häufig wird über die Wissensbilanzierung veröffentlicht. Mit der Wissensbilanz – Made in Germany hat das Fraunhofer IPK eine solide Baiss für die vielfältige Anwendung der Wissensbilanz gerade in kleinen und mittelständischen Unternehmen veröffentlicht. Als Ergänzung zeigt der Leitfaden Kontinuierliche Wissensbilanzierung (PDF) auf, wie der Prozess verstetigt werden kann ( Fraunhofer IPK 2014:7):

Ziel des vorliegenden Zusatzmoduls ist es, die Wissensbilanzmethode zu erweitern. Die kontinuierliche Wissensbilanzierung in Verbindung mit einem systematischen Maßnahmenmanagement wird somit zu einem integrierten Managementinstrument, das eine nachhaltige Unternehmensentwicklung unterstützt. Im vorliegenden Leitfaden werden hierzu folgende Lösungen vorgestellt:
• Bereitstellung eines verkürzten und mit Hilfsmitteln unterstützten Verfahrens zur kontinuierlichen Wissensbilanzierung, das sich auf die Aktualisierung der zuletzt erstellten Wissensbilanz konzentriert.
• Bereitstellung von Zeitreihenvisualisierungen zur Überwachung von Veränderungen im Intellektuellen Kapital sowie zur Nachverfolgung von Maßnahmen.
• Überarbeitete Berichtsstruktur, welche die Besonderheiten der kontinuierlichen Wissensbilanzierung berücksichtigt.

Als Moderator der Wissensbilanz – Made in Germany habe ich die Erarbeitung einer Wissensbilanz in Organisationen begleitet.

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Von der Vernetzung in Projekten zum sozialen Kapital

Die sozialen Strukturen in Projekten sind immer wieder Bestandteil von unterschiedlichen Betrachtungsweisen. Manche nähern sich dem Thema über verschiedene Typen in einem Team an. Andere wiederum sehen die Vernetzung der verschiedenen Teammitglieder als wesentliches Merkmal für den Mehrwert eines Projektteams an. Interessant ist, dass Ellmann (2006) das Zusammenspiel auf den verschiedenen Ebenen mit Jansen (2006) als eigenständiges Assett einer Organisation sieht.

Strukturen sind beobachtbar durch das Zusammenspiel der Akteure auf Mikro-, Meso-, und Makroebene. Die Makroebene beschreibt das gesamte Projekt (als Netzwerk) in seiner relationalen und nach Positionen stratifizierten Sozialstruktur. Die Mesoebene verbindet Mikro- und Makroebene dergestalt, dass zunächst Verbindungen zwischen Individuen in Form von Gruppen entstehen. Eine Gruppe ist Träger gewisser Regeln und Normen, die innerhalb derselben anerkannt werden. So kann es im Projekt unterschiedliche Gruppen, bspw. Engineering, Einkauf, Tochtergesellschaft geben. Die Mikroebene beschreibt und analysiert die einzelnen Akteure, die Träger dieser Regeln und Normen sind. Veränderungen in der Zusammensetzung dieser Akteure wirken sich auf der Mesoebene und dadurch auch auf der Makroebene aus (Ellmann 2009:14). „Die Netzwerkfähigkeit und Zentralität eines Unternehmens wird dabei zu einem eigenständigen Asset, zu sozialem Kapital, das umso wertvoller ist, je komplexer die Produkte und Dienstleistungen der Organisation sind und je schwieriger es ist, diese zu bewerten“ (Jansen 2006:272).

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Gedanken zu Kreativität und Intelligenz

In den letzten mehr 100 Jahren gab es ein Umfeld, das Berechenbarkeit und Vorhersehbarkeit als wesentliche Bestandteile gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Entwicklungen betrachtete. Ein Instrument dieser Zeit ist der Intelligenzquotient (IQ) mit seiner (teilweisen) Vorhersehbarkeit von schulischen und/oder beruflichen Entwicklungen.

Das Umfeld hat sich allerdings inzwischen drastisch geändert: Die vielfältigen Vernetzungen von Dingen und Menschen (IoT, KI) haben das bisher relativ stabile Umfeld in ein turbulentes Umfeld gewandelt, in dem Selbstorganisation und die Entwicklung/Bewertung neuer Ideen (Kreativität) wichtig ist. Es stellt sich somit die Frage, welchen Bezug es zwischen Kreativität und Intelligenz (Intelligenzquotient: IQ) gibt.

Creative traits, by definition then, had to be considered to differ from “intelligence” traits in order to give them some potential for predicting achievement above and beyond IQ. Intelligence, of course, had been operationally defined through the IQ measurement long before work in creativity began. If researchers were to establish creativity as a trait, therefore, they faced the practical necessity of demonstrating substantial independence of creativity from IQ. This, in effect, is what the last twenty-five years of creativity measurement research has attempted to do, with only limited success (Wallach, 1971). There were also pragmatic reasons for justifying the construction of creativity tests. Intelligence tests had proved valuable to society in many ways, including the more efficient deployment of manpower resources during both world wars, but the predictive value of IQ measures had been found to be poor in situations requiring production and evaluation of new ideas (Feldman 1980: 89-90).

Der Autor bestreitet somit die Vorhersehbarkeit von Kreativität mit Hilfe des Intelligenzquotienten (IQ). Möglicherweise haben andere Intelligenzmodelle wie die von Sternberg oder von Gardner (Multiple Intelligenzen) eine bessere Passung zu den heutigen Problemlösungssettings. Diese Perspektive würde allerdings die lange Tradition zur Nutzung von IQ-Tests für Schüler und Mitarbeiter – und der damit verbundenen Geschäftsmodelle – infrage stellen. Das hätte durchaus weitreichende Folgen… Es ist daher Verständlich, dass die Vertreter psychometrischer Intelligenzmodelle empfindlich auf solche Perspektiven reagieren.

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Hängt der Wissenstransfer von den kognitiven Voraussetzungen ab?

Das Phänomen des Tragen Wissens habe ich in diesem Blog schon mehrfach thematisiert. Dabei ging es jeweils darum, dass Wissen kontextspezifisch konstruiert wird und somit nicht so einfach in einen anderen Kontext zu übertragen ist. Diese Situiertheit von Wissen wird allerdings von Süss angezweifelt.

Das die Relevanz des Situiertheitsansatzes anbetrifft, da sind Zweifel angebracht und nicht zuletzt deshalb, weil die zentrale These m.E. nicht haltbar ist, dass Wissen stets kontextgebunden und ein Transfer also gar nicht möglich ist. Ob ein Transfer zustande kommt (…) hängt stattdessen in erster Linie von den kognitiven Voraussetzungen ab, von Intelligenz und Wissen (Süss 2008).

Der Author argumentiert in seinem Beitrag, dass Intelligenz und Wissen dafür verantwortlich sind, ob – oder in welchem Maße – Wissenstransfer stattfindet. Die Frage, was unter “Intelligenz” verstanden wird, beschreibt der Autor wie folgt:

Ein Ziel der psychometrischen Intelligenzforschung ist die Klärung der Frage, ob Intelligenz eine einheitliche Fähigkeit zu konzeptualisieren ist (Spearman) oder besser durch mehrere, voneinander unabhängigen Einzelfähigkeiten (Thurstone, Guilford) beschrieben werden sollte. Heute zeichnet sich ab, dass beide Positionen richtig sind. Hierarchische Strukturmodelle postulieren ein bündel unterscheidbarer Einzelfähigkeiten, die allerdings zusammenhängen, und damit gleichzeitig die Annahme eines hochgradig generellen Faktors der Allgemeinen Intelligenz (“g”) begründen (Caroll 1993). Generell mein hier, dass diese Fähigkeit zur Lösung von sehr vielen und sehr unterschiedlichen Problemen gebraucht wird. Die empirische Grundlage für diese Annahme ist, dass Intelligenzleistungen, die bei ganz unterschiedlichen Aufgaben erbracht werden, stets schwach, aber positiv korreliert sind (Süss 2008:250-251).

Howard Gardner ist mit seiner Theorie der Multiplen Intelligenzen eher der Auffassung von Thurstone und Guilford, dass es eher voneinander unabhängige Fähigkeiten/Intelligenzen gibt.

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Warum sind Wissensarbeiter weniger austauschbar?

Viele Mitarbeiter in Organisationen arbeiten in fachbezogenen Leistungsbereichen (Domänen), die sich durch spezifische Anforderungssituationen charakterisieren lassen (vgl. Klieme et al. 2003). Die dazugehörenden Wissensgebiete werden auch als Wissensdomänen beschrieben, die gerade für das Geschäftsprozessorientierte Wissensmanagement von Bedeutung sind. Interessant dabei ist, dass das Domänenwissen darüber entscheidet, ob ein Mitarbeiter austauschbar (fungibel) ist.

Je wichtiger das Domänenwissen ist, desto weniger fungibel sind die Mitarbeiter. Das heißt, Sie können sie nicht in Stücke zerteilen. Und das heißt auch, Sie können sie nicht durch andere Leute ersetzen, wenn sie das Unternehmen verlassen. Am besten betrachten Sie Domänenwissen als unternehmerischen Vermögenswert. Er stellt eine finanzielle Investition dar, die sich im Kopf jedes Wissensarbeiters befindet und durch Investitionen der Firma in diesen Mitarbeiter dorthin gelangt ist. Verlässt der Mitarbeiter das Unternehmen nimmt er den Vermögenswert mit. Wenn Sie Ihr Humankapital buchhalterisch verwalten würden, müssten Sie bei jeder Kündigung eines Ihrer Mitarbeiter einen hohen Verlust ausweisen, um den Wert des entsprechenden Aktivpostens abzuschreiben (DeMarco 2001:36).

Domänenwissen ist in der industriellen Bilanzierung allerdings kaum als Investition, sondern eher als Kosten verbucht. Es ist daher spannend zu sehen, dass nach DeMarco Domänenwissen als unternehmerischer Vermögenswert betrachtet werden sollte. Mit Hilfe der Wissensbilanz – Made in Germany ist das möglich.

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Kollektives Wissen ist nicht von dem Wissen in den Köpfen von Personen – oder sonstwie dokumentiert – abhängig?

Schon 2015 habe ich in dem Blogneitrag Gesellschaftliche Veränderungen 2030: Open Access – freies und kostenloses Wissen für alle darauf hingewiesen, dass kollektiven Wissen immer wichtiger wird:  „Kollektives Wissen ist eine wesentliche Grundlage des ökonomischen und sozialen Zusammenlebens“ (S. 43). Es stellt sich allerdings die Frage, wie kollektives Wissen entsteht. Dazu gibt der folgende Absatz eine vermeintlich verblüffende Antwort.

Jedes Handeln in einer kognitiv anspruchsvollen Situation, also das, was wir intelligentes handeln nennen, erfordert eine Wissensbasis. Sobald man sieht, dass Organisationen handeln können, und zwar als eigenständige kollektive oder korporative Akteure (Flam, 1990), steht außer Frage, dass sie auch eine eigenständige, kollektive oder korporative Wissensbasis für dieses Handeln braucht. (…) Der Kern der Idee kollektiven Wissens ist die Beobachtung, dass der Gehalt dieses Wissens nicht von den einzelnen Wissenspartikeln geprägt ist, welche in den Köpfen von Personen oder sonstwie dokumentiert vorhanden sind, sondern von den Relationen und Verknüpfungsmustern zwischen diesen Wissenselementen. Die Verknüpfungen selbst konstituieren das eigenständige kollektive oder systemische Wissen der Organisation ” Wilke (1995:52-54).

Es ist also entscheidend, wie Organisation mit den Relationen und Verknüpfungsmustern zwischen den Wissenselementen umgehen, um die Konstruktion von kollektiven Wissen zu ermöglichen. Ein wichtiger Hinweis für den Umgang mit Wissen, also dem Wissensmanagement.

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Wie hängen Innovation, Wissen und Kompetenz zusammen?

Wenn wir über Innovationen sprechen sollte klar sein, dass es hier nicht alleine um Ideen (Ideation) oder Erfindungen (Inventionen) geht. Eine Erfindung, die beispielsweise patentiert wurde, ist per se noch keine Innovation. Darüber hinaus sollten Mitarbeiter und Organisationen in der Lage sein, Wissen so neu zu kombinieren, dass es zu Innovationen kommt.

“Grundvoraussetzung für Innovationen im Hightech-Bereich ist die Verfügbarkeit entsprechender Kompetenzen. Die verfügbaren Fähigkeiten stellen dabei die kognitive Basis für die Neukombination und Weiterentwicklung von Wissen in spezifischen Technologiefeldern dar und sind eine Funktion von explizitem (frei verfügbarem) und implizitem (personengebundenem) Wissen. Nur auf der Basis eines Sets entsprechender Wissensbestände besteht eine sinnvolle Option, neue wissensbasierte Lösungen zu erarbeiten.” Botthoff/Kriegesmann 2009:13).

Diese Kompetenz, verstanden als Selbstorganisationsdisposition, ist die Basis für ein modernes Innovationsmanagement (Closed Innovation – Open Innovation). Dabei sind Kompetenzen auf der individuellen Ebene, auf der Teamebene, auf der organisationalen Ebene und in Netzwerken zu entwickeln.

Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.