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Integriertes Risiko- und Wissensmanagement am Beispiel des “Integrated Risk and Knowledge Management Program“ (IRKM-P) der NASA

Das Umfeld von Gesellschaften, Organisationen und einzelnen Personen ändert sich permanent und sehr dynamisch. In allen Bereichen kommen daher Risiken und Chancen auf, mit denen sich Personen, Organisationen und Gesellschaften befassen müssen. Dabei ist zu beachten, ob Risiken in einem komplizierten Umfeld (1. Ordnung) oder in einem komplexen Umfeld (2. Ordnung) auftreten.

Manche Risiken entstehen in beiden Bereichen dadurch, dass bestimmtes Wissen nicht zur Verfügung steht. Die Frage ist dann: Wie gehe ich z.B. als Organisation mit Nicht-Wissen um? Risikomanagement kann insofern auch als das Management von Nicht-Wissen interpretiert werden. Thomas Baumann hat in einem Interview mit Oliver Steeger auf folgendes hingewiesen:

“Wir brauchen eine kluge Verbindung zu den Methoden und Erfahrungen des linearen Projektmanagements. Im Risikomanagement hat etwa die NASA mit dem „Integrated Risk and Knowledge Management Program“ (IRKM-P) eine Verbindung aufgezeigt vom Risikomanagement 1. Ordnung auf die Umgebung des Risikomanagements 2. Ordnung” (Baumann, T. (2014): „Unknown Unknowns“ bilden die Stolpersteine bei komplexen Projekten. Weshalb herkömmliche PM-Werkzeuge häufig bei komplexen Projekten versagen, in projektmanagementaktuell 5/2014).

Wie das aussehen kann, hat die NASA 2009 in dem Artikel Integrated Risk and Knowledge Management Program — IRKM-P (PDF) veröffentlicht. Siehe dazu auch Notwendigkeit des Managements spezifischer „Wissensrisiken“ und Warum Nichtwissen manchmal eine gute Entscheidung sein kann.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Informationen zu unseren Blended Learning Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Was ist unter KANBAN Kata zu verstehen?

KANBAN stammt ursprünglich aus der Produktion (TPS: Toyota Produktions-System) und wird in der Zwischenzeit (Siehe dazu Anderson 2010) erfolgreich von Wissensarbeiter für komplexe Problemlösungen verwendet. Bei KANBAN gibt es 4 Prinzipien und 6 Praktiken, was im Gegensatz beispielsweise zu SCRUM sehr minimalistisch ist. Bei SCRUM gibt es einen Guide, der sehr vorschreibend (präskriptiv) ist. Bei KANBAN gibt es so etwas nicht, insofern lässt KANBAN bei der Umsetzung mehr Freiräume.

Ein wichtiges Element bei KANBAN ist die Begrenzung von parallel laufender Arbeit mit Hilfe des WiP (Work in Progress), der neben der Durchlaufzeit und der Lieferrate ein wichtiges Steuerungselement darstellt. Für die jeweils erforderlichen Feedback-Schleifen gibt es Meetings, die bei KANBAN Kadenzen heißen. An dieser Stelle kommt der Begriff “KANBAN Kata” ins Spiel:

„KANBAN Kata“ fasst drei standardisierte Meetings zusammen: Daily Standup, Service Delivery Review und Operations Review. Diese drei Feedbackzyklen optimieren auf unterschiedlichen Ebenen:
> Im Daily Standup werden Flussprobleme innerhalb eines einzelnen Teams besprochen und gelöst.
> Im Service Delivery Review wird die von außen wahrnehmbare Leistung eines einzelnen Teams betrachtet. Stakeholder können ihre Erwartungen formulieren und gegen die Fähigkeiten des Teams abwägen. Sollte die Leistung eines Teams nicht ausreichen, werden systematische Blockaden identifiziert und gelöst.
> Das Operations Review dreht sich wieder um den Fluss der Arbeit: Das Zusammenspiel der serviceerbringenden Teams wird analysiert; Abhängigkeiten werden auf Abteilungs- oder Unternehmensebene reduziert.
Quelle: vgl. Eisenberg, F. (2014): Projektmanagement mit der Kanban-Methode unterstützen, in projektmanagementaktuell 4/2014.

Weitere Blogbeiträge zu KANBAN finden Sie hier.

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Juristische Bedenken bei intensiver Zusammenarbeit in der Planungsphase eines Bauprojekts

Beispielbild eines Skywalks: Image by stefanie_koelbli from Pixabay

In der Planungsphase eines Projekts werden zwischen 60-80% der Dimensionen Qualität, Zeit und Kosten (Magisches Dreieck) beeinflusst. Weiterhin ist in dieser Phase die Unsicherheit (Cone of Uncertainty) noch sehr groß.

Diese Gemengelage führt dazu, dass in der Planungsphase möglichst das Wissen vieler am Projekt Beteiligter einbezogen werden sollte, um die bestmögliche Planung nach und nach zu entwickeln. Genau das haben Projektbeteiligte bei dem in 2023 eröffneten Skywalk am Königsstuhl auf Rügen gemacht. Interessanterweise kam es dabei zu juristischen Bedenken bei diesem Bauprojekt.

“Ein Jurist würde sagen: Lasst die Finger von diesem im Bauwesen unüblichen Weg der Planung. Wenn es hinterher Streit gibt, wird es schwierig, die Verantwortlichkeiten auseinanderzuhalten .(…). Wir halten dem aber entgegen, dass die konstruktive Zusammenarbeit der Sache wegen wichtiger ist als juristische Vorsichtsmaßnahmen. Ich persönlich bin überzeugt, dass Bauen eine Gemeinschaftsaufgabe ist und dies, wenn die Beteiligten zur engen Zusammenarbeit bereit sind, ein gangbarer Weg ist. Dieses Prinzip hat sich zumindest bei unserem Projekt gut bewährt” (Projektkoordinator Carsten Schwarzlose (BIG Städtebau GmbH) in einem Interview mit Oliver Steeger, in projektmanagementaktuell 3/2024).

Die Juristen begründen ihre Sicht natürlich aufgrund der aktuellen Rechtslage, die sich über viele Jahrzehnte auf eine gut trennbare, und somit gut beschreibbare Arbeitsteilung in der Projektarbeit eingerichtet hat. Das hat alles gut gepasst, solange das Umfeld relativ stabil war.

In der Zwischenzeit hat sich das Umfeld von Organisationen, ja ganzen Gesellschaften, massiv verändert, sodass andere Arten der Zusammenarbeit – auch in Projekten – erforderlich sind. Dazu sollte sich das Rechtssystem entsprechend weiterentwickeln. Gerade wenn es in Zukunft noch stärker in Richtung agil, bzw. hybrid durchzuführender Projekte geht, muss das Rechtssystem einen angemessenen Rahmen bieten. Siehe dazu auch DAS Projektkontinuum in der Übersicht.

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Anwendungsbeispiele für ChatGPT in KMU

Die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) am Arbeitsplatz sind vielfältig, und werden daher von großen Konzerne, Privatpersonen und verstärkt auch von Kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) genutzt. Saskia Powell vom RKW stellte dazu Nicole Simon einige Fragen dazu. Das komplette Interview kann im aktuellen RKW-Magazin 1/2024 unter ” Gekommen, um zu bleiben. Wie kleine und mittlere Unternehmen ChatGPT für sich nutzen können” nachgelesen werden. Ich möchte an dieser Stelle die in dem Interview angegebenen Anwendungsbeispiele für ChatGPT in KMU hervorheben:

> Content-Erstellung und Überarbeitung: Marketingtexte, Webseite, Social Media
> Übersetzungen: Inhalte für nichtdeutsche Märkte übersetzen
> Kundenservice: Antworten auf häufige Fragen, 24/7-Support, Sentiment-Analysen
> Marktforschung: Zusammenfassung von Branchenberichten und Analyse von Kundenfeedback, Entwurf von Interview-Fragen
> Entwicklung von Lernmaterialien und Trainings: Umwandlung von Handbüchern in Kurse mit Fragen, Tests und Webanwendungen
> Dokumentation: Beschreibung von Arbeitsabläufen nach definiertem Standard
> Profilerstellung: Zielgruppendefinition anhand von Vertriebs- und Marketingunterlagen
> Vorbereitung von Verkaufsgesprächen: Antizipation möglicher Kundenfragen, Einwandbehandlung
> Brainstorming: Finden von Metaphern und Beispielen
> Programmierung: Dokumentation und Analyse von Codes, Unterstützung bei der Fehlersuche

Darüber hinaus weist Nicole Simon auch darauf hin, dass ChatGPT nicht kreativ ist, und nicht querdenken kann (ebd.). Ich hätte mir weiterhin gewünscht, dass der Blick nicht nur auf ChatGPT gerichtet wird, sondern die Entwicklungen hin zu einem souveränen Arbeitsplatze erwähnt werden, bei dem viele Anwendungen (inkl. eines KI-Assistenten) Open-Source-basiert sind, damit die Daten bei dem jeweiligen kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) bleiben können. Siehe dazu auch Nextcloud: Geeignete KI-Apps selbst auswählen – ein Beispiel oder Warum kann NEXTCLOUD zukünftig eine interessante Alternative zu ChatGPT (OpenAI) oder Bard (Google) sein?

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Wissensbasierte Systeme als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz

Der Umgang mit Wissen wird heutzutage stark mit den neuen technologischen Möglichkeiten, wie der Künstlichen Intelligenz in Verbindung gebracht. Dabei spielen wissensbasierte Systeme als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz eine zentrale Rolle. Doch was macht so ein wissensbasiertes System aus? Dazu habe ich in einem aktuellen Glossar folgendes gefunden:

“Der Wesenskern wissensbasierter Systeme ist, dass sie eine explizite Repräsentation von Wissen besitzen, und dieses Wissen maßgeblich für das Verhalten des Systems ist. Dies wurde etwa im Jahr 1982 als sogenannte KR Hypothese (engl. knowlegde representation hypothesis) von Brian Smith formuliert (Smith 1982). Demnach beinhaltet ein (intelligentes) wissensbasiertes System eine Komponente, die das Wissen des Systems repräsentiert und Komponenten, in denen dieses Wissen das Verhalten des Systems maßgeblich beeinflusst. Wissensbasierte Systeme stellen ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz dar. Eine frühe, aber gute Darstellung von wissensbasierten Systemen findet sich in (Davis 1986). Eine aktuelle Übersicht über Methoden und Systeme geben (Beierle und Kern-Isberner 2019). Einer der Vorzüge wissensbasierter Systeme ist, dass eine einfache Übertragung eines Systems auf einen neuen Anwendungsfall oder eine neue Domäne möglich ist. Dazu muss lediglich das Wissen im alten System durch das Wissen der neuen Domäne ausgetauscht werden. Die restlichen Systemkomponenten können unverändert bleiben. Außerdem kann durch die explizite Repräsentation des Wissens oft einfacher eine Form der Erklärbarkeit hergestellt werden (Meske et al. 2022). Die ist auch angesichts der Datenschutzgrundverordnung (Goodman und Flaxman 2017) und der KI-Regulierung der EU von zunehmender Bedeutung” (Richter et al. (2024): Glossar Künstliche Intelligenz für die interdisziplinär vernetzte Arbeitsforschung).

Etwas stutzig macht mich hier, dass es bei wissensbasierten Systemen so einfach möglich sein soll, Wissen auf eine andere Domäne (auf einen anderen Kontext) zu übertragen. Wenn man allerdings Wissen auf explizites Wissen reduziert, wird dieser Umstand klarer, denn in diesem Fall sind wissensbasierte Systeme im Kern Softwaresysteme, die mit expliziten Wissen umgehen (Quelle).

Es stellt sich natürlich sofort die Frage, wie wissensbasierte Systeme als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz mit impliziten Wissen (Tacit Knowledge) umgehen. Siehe dazu auch Implizites Wissen sollte in Organisationen stärker beachtet werden.

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Wissensmanagement: Datenbasierte Wissensnutzung in Projekten mit KI

Zeichen, Daten und Informationen sind stellen die Basis für jede Art von Wissen, der Wissensnutzung und der Wissenskonstruktion dar. Der Aufbau einer Wissensbasis während der Projektabwicklung hilft dabei das Projektmanagement zu verbessern, und das projektspezifische Wissen auch anderen Projekten zur Verfügung zu stellen. Gerade in Zeiten neuer Möglichkeiten wie der KI (Künstliche Intelligenz) ist das Projektmanagementwissen ein spannendes Thema. Doch worauf sollte dabei geachtet werden? Dazu habe ich folgendes gefunden:

“Wissensmanagement (WM): Die Wiederverwendung von Wissen, insbesondere Projektwissen, ist im PM essentiell. Angewandte Techniken sind vor allem Information Retrieval (IR), Natural Language Processings, und Ontologien als Wissensspeicher. Kenntnisse aus diesen Wissensgebieten sind notwendig, da sie a) aus PM-Sicht dafür sorgen, dass die richtigen Daten identifiziert werden, b) dass die Daten aus Data Analytics-Sicht richtig erfasst und untersucht werden und c), dass die Daten aus Sicht des Wissensmanagements in einer Wissensstruktur für die Nachnutzung sauber bereitgestellt werden” (…) Die Verwendung von Ontologien als Speicher von Wissensobjekten und die integrierte Anwendung der Methode des Case-Based Reasoning eröffnet im genannten Kontext Potentiale für ein verbessertes Projektmanagement” (Kusturica, W. Laroque, C. (2024) in Bernert et al. (2024): KI in der Projektwirtschaft).

Die Autoren haben diesen Ansatz in dem Beitrag anhand eines Fallbeispiels ausführlich dargestellt.

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Was hat Goethe mit KANBAN zu tun?

Es ist manchmal erstaunlich, was man so in historischen Texten findet. Diesmal ist es ein Satz von Johann Wolfgang von Goethe, der immer noch, bzw. gerade in der jetzigen Zeit, seine Relevanz hat.

„Was immer du tun kannst, oder wovon du träumst – fange es an. In der Kühnheit liegt Genie, Macht und Magie. Beginne es jetzt sofort“, schrieb J. W. von Goethe. Dieser Satz entstand schon vor 200 Jahren. Heute hat sich das Umfeld gravierend verändert. Hat damit auch dieser Spruch seine Gültigkeit verloren? Wohl kaum! (Raschke, R. (2001)).

Den Hinweis auf die “Kühnheit des Anfangens” finden wir auch bei KANBAN. Auch KANBAN weist darauf hin, einfach einmal anzufangen – am besten mit einem Board, einem KANBAN Board. Die wenigen Regeln von KANBAN wie z.B. ein priorisiertes Backlog, die Begrenzung von parallel durchzuführender Arbeit (WIP: Work in Progress), das PULL-Prinzip etc. ermöglichen es, komplexe Arbeitsprozesse am Board zu besprechen. Das Board ist das Kommunikationsinstrument, für Verbesserungen im Ablauf, um Werte zu schaffen.

Als Teil des Lean-Gedankens (Lean Production, Lean Management, Lean Thinking) ist KANBAN in der Zwischenzeit aus der ursprünglich produktionsorientierten Anwendung (Toyota Produktions-System) zu einer Möglichkeit geworden, wissensbasierte, komplexe Arbeit zu organisieren. Anderson hat das in seinem Buch in 2010 umfassend dargestellt.

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Aufbau einer Wissensbasis während der Projektabwicklung

Spirale des Aufbaus einer Wissensbasis während der Projektabwicklung (Cüppers, C. (2007): Wissensmanagement in Projektorganisationen, projektmanagementaktuell 2/2007)

In Projekten werden viele Daten generiert und Informationen bearbeitet. Beides sind wichtige Bausteine einer Wissensbasis in projektorientierten Organisationen. Diese Wissensbasis baut sich zyklisch über die Projektabwicklung auf (Abbildung).

Die einzelnen Aktivitäten sind dabei die Wissensidentifikation, der Wissenserwerb, die Wissensentwicklung, die Wissensverteilung, die Wissensbewertung und die Wissensnutzung. Es ist deutlich zu erkennen, dass sich die Autorin an den Kernaktivitäten des Wissensmanagements orientiert hat (z.B. nach Probst et al.). Weiterhin zeigt die Abbildung, dass sich die jeweilige Wissensbasis über die Projekte P1 bis P4 immer weiter aufbaut.

“Ein Projekt beginnt zu einem definierten Zeitpunkt mit der Projektinitiierung. Es durchläuft verschiedene Phasen bis hin zum Projektabschluss bzw. zur Projektnachbereitung, in denen sich die in der Abbildung als Spirale dargestellte organisationale Wissensbasis stetig vergrößert. Jedes Projekt durchläuft die komplette Spirale unabhängig von den durchgeführten Projektphasen. Die Projektdauer kann von Projekt zu Projekt unterschiedlich sein, es werden jedoch immer alle Sektoren der Spirale durchlaufen. In den ersten drei Sektoren wird das für das Projekt erforderliche Wissen aus Bekanntem generiert, neu entwickelt und von außen erworben. In den folgenden drei Sektoren wird es dann selektiert, kommuniziert, dokumentiert, gespeichert und angewandt. Die Wissensbasis wächst kontinuierlich, sodass Folgeprojekte profitieren. Da in einem Unternehmen in der Regel mehrere Projekte gleichzeitig ablaufen und die Mitarbeiter zum Teil an mehreren Projekten arbeiten, ist der Übergang zwischen den einzelnen Projekten fließend” (Cüppers 2007).

Siehe dazu auch Wissen und Erfahrungen als Input und Output von Projekten, Umgang mit Wissen in Projekten und Projektwissensmanagement – ein spannendes Thema.

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Wissensmanagement: Kompetenzrad für Wissensmanager nach GfWM

Kompetenzrad eines Wissensmanagers (GfWM e. V. (2024): Wissensmanagement-Kompetenzkatalog | PDF)

Wissen, und der Umgang mit Wissen (Wissen managen, Wissens-System managen) sind in einem turbulenten Umfeld zu wichtigen Wettbewerbsfaktoren von Organisationen geworden. Dabei hat sich das Verständnis von und über Wissen mit der Zeit verändert. Siehe dazu beispielsweise Reflexive Modernisierung und “reflexives Wissen” als neue Wissensform.

Personen, die sich mit Wissen beruflich befassen wollen/sollen, müssen daher entsprechende Kompetenzen mitbringen, bzw. entwickeln. Die Gesellschaft für Wissensmanagement e.V. (GfWM e.V.) hat zu diesem Thema im Januar 2024 einen Wissensmanagement-Kompetenzkatalog (Version 2.2| PDF) veröffentlicht. In der dazugehörenden Excel-Datei (XLSX) können Sie Ihr SOLL- und IST-Profil erfassen. Ein Beispiel dazu sehen Sie in der Abbildung weiter oben, die aus dem Kompetenzkatalog entnommen ist.

Der eine oder andere Punkt irritiert mich hier allerdings. Beispielsweise werden die Begriffe “Fertigkeiten”, Fähigkeiten” und “Kompetenzen” in dem Beispiel-Kompetenzrad dargestellt, obwohl der Schluss von Persönlichkeitseigenschaften (Fähigkeiten/Fertigkeiten) möglicherweise falsch ist (vgl. Erpenbeck).

Weiterhin kommt der Begriff “Emotion” im gesamten Wissensmanagement-Kompetenzkatalog überhaupt nicht vor. Möglicherweise ist das Thema indirekt in den Kompetenzen zu finden, allerdings nicht so prominent, wie es sein sollte.

John Erpenbeck hat in seinen Forschungen dazu festgestellt, dass für den Kompetenzerwerb eine Emotionale Intelligenz/Kompetenz elementar ist. Siehe dazu auch Kompetenz und Intelligenz: Eine Gegenüberstellung. Das Konstrukt der Emotionalen Intelligenz geht dabei auf Salovey/Mayer (1990) zurück. Populär gemacht hat den Begriff Goleman mit seinen verschiedenen Veröffentlichungen.

Arnold, R. (2005:123) formuliert es so: “Emotional kompetent ist jemand, der um die ´Selbstgemachtheit´ emotionaler Reaktionen weiß, die Fülle möglicher Gefühlzustände aus eigenem Erleben kennt (´emotional literacy´) und über ´Techniken´ verfügt, diese mit situationsangemessenem Verhalten in Einklang zu bringen.”

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

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Wissensmanagement Bottom-Up: Was ist darunter zu verstehen?

Der Umgang mit Wissen kann in Organisationen unterschiedlich unterstützt werden. Beispielsweise kann es von der Geschäftsführung angestoßene Initiativen (Top-Down) geben, die oftmals ein Geschäftsorientiertes Wissensmanagement beinhalten. Diese Ansätze können auch durch Initiativen “von unten”, also Bottom-Up, erfolgen. Ein gutes Beispiel dafür ist die eigene Entwicklung von Inhalten oder sogar Kursen aus der täglichen Arbeit heraus.

“Entwicklung von Lernkursen und Medien durch die Lernarchitekt*innen, die Lernbegleitenden und die Lernenden selbst (Wissensmanagement bottom-up)

> Entwicklung von Lehrgängen mit allen erforderlichen Elementen.

> Automatisierte Erstellung von Case Studies, Videos und Podcasts auf Basis von vorgegebenen Texten.

> Automatisierte Erstellung von Grafiken, Videos, Podcasts, interaktiven Elementen, Simulationen.

(vgl. Meyer (2023), zitiert in Edelkraut, F.; Sauter, W. (2024): Future-Skills-Training. Das Kuratierte Dossier vol. 6 „Future Skills KM“ March 2024 published by: Gesellschaft für Wissensmanagement e. V.).

Die konkrete Umsetzung kann z.B. mit H5P-generierten Inhalten erfolgen, die in dem Lern-Management-System (LMS) Moodle auf die jeweiligen Bedürfnisse von einzelnen Personen, Projektteams und der ganzen Organisation abgestimmt werden.

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