Implizites Wissen sollte in Organisationen stärker beachtet werden

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Der Umgang mit expliziten Wissen ist heute relativ einfach, da dieses Wissen moderner Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT). Der Umgang mit dem impliziten Wissen einer Person, eines Teams einer Organisation oder gar eines Netzwerks ist demgegenüber wesentlich schwerer. Es lohnt sich allerdings, sich mit dieser Dimension des Wissens auseinander zu setzen. Japanische Unternehmen machen es uns vor.

´Neuerdings schließlich findet Polanyi in der Diskussion um das organisationale Wissen und Lernen Beachtung (vgl. bspw. Spender 1996, Nelson/Winter 1997, Davenport/Prusak 1998, Leonard/Sensiper 1998; im deutschsprachigen Raum vgl. v. a. die bemerkenswerte Arbeit von Eckert 1998). Implizites Wissen wird als wesentlicher immaterieller Aktivposten einer Unternehmung (Sveiby 1997), seine Pflege als entscheidender Wettbewerbsvorteil japanischer Unternehmen herausgestellt, bilde doch die Trennung zwischen explizitem und implizitem Wissen „den Schlüssel für die Unterscheidung zwischen westlichem und japanischem Wissensverständnis“ überhaupt (Nonaka/Takeuchi 1995:19)´ (Neuweg 2004:52-53).

In einem Maschinenbau-Land wie Deutschland ist das industriell geprägte technische Mindset dominierend und der Umgang mit immateriellen Einflussfaktoren kein favorisierter Managementansatz. Viele Manager wissen auch gar nicht so recht, wie sie mit impliziten Wissen und den damit verbundenen Intellektuellen Kapital umgehen sollen. Immerhin die verschiedenen Einflussfaktoren ja auch noch vernetzt, was die Angelegenheit noch schwieriger macht.

Mit Hilfe der Wissensbilanz – Made in Germany ist es in drei Workshops möglich, die verschiedenen Einflussfaktoren zu beschreiben und in einem Wirkungsnetz zu analysieren. Die daraus resultierenden Erkenntnisse können den Umgang mit Wissen (Wissensmanagement) erleichtern. Als Moderator der Wissensbilanz – Made in Germany habe ich solche Workshops schon mehrfach durchgeführt.

Träges Wissen: Was ist das, und wo kommt der Begriff her?

Der Begriff des trägen Wissens wird häufig verwendet um zu illustrieren wie schwierig es ist, Wissen aus dem einen Kontext in den anderen zu übertragen. Das ist nicht verwunderlich, denn Wissen wird per se situativ konstruiert. Ein Beispiel dafür ist, dass das Wissen aus dem Lernfeld schwierig in das Arbeitsumfeld zu transformieren ist, und somit eine weitere Leistung darstellt.

Der Begriff des trägen Wissens geht zurück auf Whiteheads Klage über „inert ideas“ (1929) und wurde vermutlich erstmals 1980 durch Bereiter/Scardamalia im kognitions- und lernpsychologischen Zusammenhang aufgegriffen (vgl. Bereiter/Scardamalia 1993: 251, Fn. 21), zitiert in Neuweg (2004:2; Fußnote 1).

Ich wundere mich immer wieder darüber, dass bei der Verwendung des Begriffs des trägen Wissens keine Quelle angegeben wird. Das ist eine Unart, die dazu führt, dass Daten und Informationen ungenau sind und dadurch Wissen qualitativ schlecht konstruiert wird. Das ist im privaten Umfeld so, allerdings auch in Organisationen und ganzen Gesellschaften.

Notwendigkeit des Managements spezifischer „Wissensrisiken“

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Risikomanagement und Wissensmanagement hängen in vielfältiger Weise zusammen. Etwas nicht zu wissen kann beispielsweise bedeuten, Risiken zu unterschätzen oder überhaupt nicht zu beachten. Der Umgang mit Nicht-Wissen wird somit zu einer wichtigen Aufgabe für das Management in einer Organisation.

Dementsprechend hält Risikomanagement seit geraumer Zeit in diversen Bereichen wie dem Projektmanagement, den Ingenieurs- und Umweltwissenschaften, der Softwareentwicklung und der Pharmaindustrie Einzug. Beispielsweise wird im Wissensmanagement die Notwendigkeit des Managements spezifischer „Wissensrisiken“ (Wissensabfluss durch Personalfluktuation, falsches Personalmanagement, Störungen in der Kommunikation, fehlende Transparenz, Technologieänderungen etc.) diskutiert, welche der finanzielle Fokus des traditionellen Risikomanagements noch nicht berücksichtigt (Koller 2004, S. 1 f.); zitiert in Neumer (2009), Fußnote S. 29-30.

Hier wird deutlich, dass das traditionelle Risikomanagement um mindestens diese Dimension (Wissensrisiken) erweitert werden sollte. Möglich ist das mit Hilfe einer Wissensbilanz, in der die verschiedenen immateriellen Faktoren (Einflussfaktoren) in einem Wirkungsnetz analysiert werden können. Eine Wissensbilanz hilft also dabei die Schwäche des traditionellen Risikomanagements zu beheben.

Als Moderator der Wissensbilanz Made in Germany habe ich hier schon wertvolle Erfahrungen sammeln können. Sollten Sie an dem Thema interessiert sein, so sprechen Sie mich bitte an.

Hybrid Work is the New Normal

In Zeiten von Corona ist Remote Work, also das Arbeiten nicht am Arbeitsplatz, sondern z.B. auch im Home Office, beliebt geworden. Immerhin braucht ein Arbeitnehmer nicht zum Arbeitsplatz hin und zurück zu pendeln, und spart somit Lebenszeit. Der Arbeitgeber spart dadurch Bürofläche, was scheinbar für alle eine Win-Win-Situation darstellt.

In der Zwischenzeit melden sich allerdings auch immer stärker kritische Stimmen: 5 Dinge, die an Remote Work nerven. Letztendlich weist auch das Whitepaper Die Arbeit der Zukunft ist Remote (PDF) auf den Seiten 5ff. darauf hin, dass es nicht nur die beiden Pole “Arbeiten am Arbeitsplatz” oder “Remote arbeiten”, sondern viele verschiedene Mischformen gibt, die als Hybrides Arbeiten bezeichnet werden können.

In dem Artikel Hybrid Work Is the New Remote Work der Boston Consulting Group vom 22.09.2020 wird aufgezeigt, was das heisst: “Hybrid work models, done right, will allow organizations to better recruit talent, achieve innovation, and create value for all stakeholders. By acting boldly now, they can define a future of work that is more flexible, digital, and purposeful”.

Hybride Arbeitsmodelle ermöglichen es Personen, Teams, Organisationen und Netzwerke, Ungewissheit und Unsicherheit zu bewältigen. Analysieren Sie, welche Tätigkeiten gut remote, und welche eher kollaborativ im persönlichen Kontakt im Unternehmensumfeld bearbeitet werden können/sollten. Die Diskussion darüber wird wertvolle Ergebnisse bringen, und zu ihrem persönlichen Modell des hybriden Arbeitens führen. Dabei sollten immer wieder die neuen Arbeits-Anforderungen und die neuen technischen Möglichkeiten überprüft, und das hybride Arbeiten angepasst werden – möglichst in kurzen Zyklen und iterativ. Siehe dazu auch Von hybriden Produkten über hybride Wertschöpfung zur hybriden Wettbewerbsstrategie.

Schwarmintelligenz: Die Weisheit der vielen und das Wissen der Eliten

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Ende des 18. Jahrhunderts schließen sich Intellektuelle zusammen um das Wissen der Zeit zu sammeln. In Enzyklopädien wird erfasst, was wir heute immer noch oft unter “Wissen” verstehen. Die neuen technologischen Möglichkeiten zeigen nun, dass es auch andere Formen gibt, Wissen zu generieren und anderen zur Verfügung zu stellen. Das Projekt Wikipedia zeigt in kurzer Zeit, dass die Wissen nicht alleine von Experten sondern auch von vielen Amateuren generiert (produziert) werden kann. Insofern wandelt sich der Wissensbegriff über die Zeit.

Der Wissensbegriff allerdings, für den Wikipedia steht, hat mit dem Wissensbegriff, den wir alle als Kinder der wissenschaftlichen Neuzeit und der Aufklärung gelernt haben, wenig zu tun. Wenn der durch die veränderte Mediennutzung angeregte Trend stabil bleibt – und es spricht derzeit alles dafür und nichts dagegen -, dann stellen wir unsere Wissensfragen in Zukunft eben zunehmend weniger, wenn überhaupt, an die enzyklopädischen Elitemedien der Buchdruckkultur, sondern überantworten sie vielmehr der Schwarmintelligenz der digitalen Netzkultur und ihrer Effekte. Unser Begriff des Wissens aber ist dann nicht länger durch den Bezug auf eine relativ kleine Klasse von ausgewiesenen Experten geprägt; Wissen ist dann vielmehr zu verstehen als Resultat der vernetzten Kollaboration eines zunehmend großen Kreis von engagierten Amateuren, deren weitgehende Anonymität jegliche Rückschlüsse auf ihre Kompetenz verbietet. Der amerikanische Soziologe und Journalist James Surowiecki hat das Prinzip der kollektiven Intelligenz auf die Formel „Weisheit der vielen“ gebracht. Wer zwischen der kollaborativen Wissensproduktion im Netz und dem Expertenwissen der Bücher einen klaren Gegensatz sieht, für den gilt: Die Weisheit der vielen triumphiert im Web 2.0 über das Wissen der Eliten (Münker 2009:98-101).

In diesem Absatz kommen allerdings sehr viele Begriffe vor, die nicht eindeutig bestimmt sind. Neben “Wissen” sind das auch noch “Intelligenz” und “Weisheit”. Bei dem Konstrukt “Intelligenz” ist es hier wichtig zu klären, ob es sich um die Intelligenz im Sinne des Intelligenz-Quotienten (IQ), oder eher um eine diversifizierte Intelligenz im Sinne der Theorie der Multiplen Intelligenzen handelt.

Ist die Wissensbilanz auch für die Technische Kommunikation geeignet?

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Eine Schwachstelle des Wissensmanagements war in der Vergangenheit häufig die Evaluation. Dabei geht es einerseits um die harten Controllingaspekte, aber immer stärker auch um die Bewertung der immateriellen Dimensionen. Schwierig ist dieser Punkt deshalb, da die klassische industrielle Bilanzierung z.B. Wissensträger wie Mitarbeiter immer noch als banale Kosten führt usw.

Weiterhin ist es für viele Organisationen schwierig, die Vernetzung von allen Wissensaktivitäten, also das gesamte Wissenssystem, zu steuern. Als Moderator Wissensbilanz – Made in Germany konnte ich letzten Jahren sehen, wie die Wissensbilanz in den unterschiedlichsten Branchen genutzt wurde und immer noch wird. Ein Paradebeispiel dafür ist das Unternehmen domino-world, das in 2020/2021 schon die 9. Wissensbilanz erstellt hat. Natürlich gibt es auch in allen anderen Branchen Unternehmen, die dieses Instrument einsetzen.

Für mich neu war, allerdings die Frage, ob die Wissensbilanz – Made in Germany auch im Bereich der Technischen Dokumentation genutzt werden kann. Diese Frage hat Jörg Michael 2013 in seiner Masterarbeit Systematisch-methodische Wissensevaluation
als Beitrag zur Organisationsentwicklung in der Technischen Kommunikation
genauer untersucht. Es freut mich sehr, dass mir die Arbeit zur Verfügung gestellt wurde. Zunächst ist zu klären, was unter Technischer Kommunikation zu verstehen ist.

„Technische Kommunikation umfasst das Aufbereiten, Erstellen und Verbreiten von technischen Informationen in unterschiedlichen Medien. Dabei geht es sowohl um unternehmensinterne Informations- und Kommunikationsprozesse als auch um externe Technische Dokumentation, die produktbegleitend für unterschiedliche Zielgruppen erstellt wird. Technische Redakteure steuern diese Kommunikationsprozesse. Technische Kommunikation wird zunehmend komplexer und vernetzter“ Donau-Universität Krenz (2013), zitiert in Michael (2013:7).

Jörg Michael hat in seiner Veröffentlichung herausgearbeitet, dass die Wissensbilanz – Made in Germany durchaus sinnvoll für die Domäne der Technischen Kommunikation eingesetzt und genutzt werden kann.

Die strategische Controllingmethode „Wissensbilanz – Made in Germany“ kann somitauch in der Technischen Kommunikation gut geeignet sein, um mittels nicht-kennzahlenbasierter Wissensevaluation jene zukünftigen Organisationsentwicklungsprojekte zu identifizieren und zu priorisieren, mit denen ein höherer Reifegrad bezüglich wissensorientierter Unternehmensführung erreicht und etabliert werden kann (Michael 2013:53)

Demokratisierung von Wissen durch von Amateuren betriebene Wissensseiten

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Das Wissen von Gelehrten oder auch das Wissen von Experten wird immer mehr abgelöst durch das Wissen von vielen Amateuren, die über moderne Technologie gemeinsam Wissensseiten wie Wikipedia betreiben.

„Die Gelehrtenrepublik des 18. Jahrhunderts, die sich in eine professionelle Bildungsrepublik verwandelt hatte, öffnet sich heute den wahren Amateuren: den Bildungsfreunden unter den Bürgern dieser Welt. Offenheit, soweit das Auge reicht, ermöglicht durch ‚frei zugängliche’ Informationsplattformen wie Open Content Alliance, Open Knowledge Commons, Open CourseWare und Internet Archive, in denen digitalisierte Artikel gratis zur Verfügung gestellt werden, sowie durch Wikipedia und andere von  Amateuren betriebene Wissensseiten. Die Demokratisierung des Wissens scheint in Reichweite. Das Ideal der Aufklärung könnte bald Wirklichkeit werden.“(Münker 2009:103) Zitiert aus Robert Darnton, „Im Besitz des Wissens. Von der Gelehrtenrepublik des 18. Jahrhunderts zum digitalen Google-Monopol“, in: Le monde diplomatique, April 2009, S. 13. (Darnton weist übrigens in seiner insgesamt positiven Einschätzung der entstehenden digitalen Weltbibliothek auch auf die potentielle Gefahr hin, die hier vom Monopolisten Google, der hinter der Digitalisierung steht und an der Bibliothek verdienen will, ausgeht) (Münker 2009:142).

Interessant ist hier, dass auch Eric von Hippel von der Demokratisierung von Innovation spricht: Democratizing Innovation. Die Demokratisierung von Wissen führt somit zwangsläufig auch zur Demokratisierung von Innovationen, die für Organisationen, aber auch gesellschaftlich relevant sind. Siehe dazu auch von Democratizing Innovation zu Free Innovation.

Kritik an manchen Perspektiven auf “Wissensmanagement”

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Wissen, und der Umgang mit diesem Konstrukt, werden immer wichtiger. Es ist dabei jedoch durchaus zu hinterfragen, was unter “Wissen” und dem dazugehörenden “Wissensmanagement” zu verstehen ist. So, wie Arbeit 1.0 und Arbeit 4.0 recht unterschiedlich sind, kann auch Wissensmanagement 1.0 bis Wissensmanagement 4.0 betrachtet werden. Wird Wissen wie eine Ressource verstanden, kann es durchaus sein, dass ein dazugehörendes Wissensmanagement eher wie ein Warenwirtschaftssystem interpretiert wird. Der folgende Text stellt diese Zusammenhänge deutlich dar.

„Wissensmanagement“ gilt mittlerweile überhaupt als neue Heilslehre, geht es um die Frage des Wissens. Der Wissensmanager löst nicht nur den Bildungsexperten ab, auch der Pädagoge und sogar der Wissenschaftler sollen sich zunehmend als Wissensmanager verstehen. Möglich ist diese Vorstellung nur, weil die Wissensgesellschaft die Beziehung des Wissens zur Wahrheit gekappt hat. Nun werden Daten als Rohstoff, Informationen als für ein System oder Unternehmen aufbereitete Daten und Wissen als die “Veredelung von Informationen durch Praxis” beschrieben. Statt um Erkenntnisse geht es um Best practice. Gerade die Differenz, die Wissen als epistemisches Verfahren von anderen Weltbewältigungsstrategien unterscheidet, wird nun eingezogen. Das Wissensmanagement verfährt letztlich wie ein „Materialwirtschaftssystem“, und der Wissensmanager erhebt gerade einmal den paradoxen Anspruch, unter “Ausklammerung von Wahrheits- und Geltungsfragen“ herauszufinden, welche Art von Wissen sein Unternehmen zur Lösung seiner Probleme benötigt (Liessmann 2008:149).

In Organisationen finden wir heute ein Mix von Arbeiten, die durchgeführt werden müssen, wobei Daten, Informationen und Wissen immer mehr selbstorganisiert eingesetzt werden müssen, um komplexe Probleme zu lösen. In so technischen und sozialen System kommt es daher darauf an, das passende Wissensmanagement-System zu entwickeln. Siehe dazu auch Ist Wissensmanagement 4.0 ein hybrides Wissensmanagement?

Was sind eigentlich mögliche Aufgabengebiete der Künstlichen Intelligenz?

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

Die Geburtsstunde von “Künstlicher Intelligenz” geht auf einen Konferenzbeitrag von McCarthy im Jahr 1955 zurück. In der Zwischenzeit gibt es durch die vielen neuen technischen Möglichkeiten zwar immer wieder Definitionsversuche, doch immer noch keine einheitliche und anerkannte Definition. Was allerdings klar erscheint sind die verschiedenen Aufgabengebiete, die für eine Künstliche Intelligenz geeignet erscheinen. Russell und Norvig unterscheiden hier acht Aufgabengebiete (vgl. Russell und Norvig 2012; Peissner et al. 2019), zitiert in Fraunhofer IAO 2020:11-12):

  • Lernen
  • Problemlösung durch Suchen
  • Planen
  • Robotik
  • Entscheidung
  • Wissensrepräsentation
  • Wahrnehmung
  • Spracherkennung

Anhand dieser Auflistung wird deutlich, dass Künstliche Intelligenz viele Tätigkeiten in unserem gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Leben beeinflussen kann. Es geht hier allerdings nicht immer um komplette Jobs, die infrage gestellt werden, sondern auch um Tätigkeitsportfolios, die in einzelnen Jobs oder in Prozessketten von KI profitieren können. Hier ein Beispiel:

Populär wurden in jüngster Zeit Anwendungen wie beispielsweise KI-gestützte »Chatbots«. Dies sind Programme, die eine Konversation mit Nutzern führen können. Social Chatbots agieren in sozialen Netzwerken wie Facebook und Twitter (vgl. Edwards 2016). Anwendungsgebiete sind u.a. Bestellungen (z.B. Pizza-Service), Antworten auf Kundenanfragen zu Prozessen (Paketdienste) und Bearbeitung von Beschwerden (Fraunhofer IAO 2020:13).

Gedanken zum Kommunikationsbegriff in sozialen Systemen

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Immer wieder wird in Interaktionen deutlich, dass der Kommunikation eine wichtige Rolle zukommt. Doch was verstehen wir unter Kommunikation? Eine Sichtweise kann aus der Systemtheorie abgeleitet werden. Luhmanns Systemtheorie “begreift Kommunikationen als Operationen sozialer Systeme und Erwartungen als Strukturen, die kommunikative Ereignisse miteinander verknüpfen. Erwartungen werden dabei als Verdichtungen von Sinn bestimmt” (Schneider 2008:129). Dabei ist Sinn definiert “durch die Unterscheidung von Aktualität und Möglichkeit” (ebd. S. 141). Weiterhin ist interessant, dass der Kommunikationsbegriff über die Entscheidung mit Konsens und Konflikt zusammenhängt.

Über die drei Selektionen Mitteilungen, Information und Verstehen hinaus, die zusammen den Kommunikationsbegriff definieren, ist eine vierte Selektion für den weiteren Verlauf der Kommunikation von zentraler Bedeutung, die mit jeder Anschlußäußerung aufgerufen ist: die Entscheidung zwischen der Annahme und der Ablehnung der vorausgehenden Mitteilung. Diese Entscheidung markiert einen Verzweigungspunkt in Richtung Konsens und Konflikt (Schneider 2008:138).