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Warum Nichtwissen manchmal eine gute Entscheidung sein kann

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

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 (Blogbeitrag). In Beitrag Nichtwissen mit Bedacht vom 05. Mai 2021 der Max-Planck-Gesellschaft wird auf das “gewollte Nichtwissen” eingegangen. Dazu gibt es auch immer wieder passende Beispiele, die den Zusammenhang auf verschiedenen Ebenen aufzeigen.

Das Phänomen „gewolltes Nichtwissen“ – auf Englisch: deliberate ignorance – lange wenig beachtet. Zwei Max-Planck-Direktoren haben es in den Fokus der Wissenschaft gerückt. Nun interessieren sich Forschende aus ganz unterschiedlichen Disziplinen für diesen Ansatz. (…) Einen interessanten Einblick in das weite Feld des gewollten Nichtwissens bietet der englischsprachige Band „Deliberate Ignorance. Choosing not to Know“, den Ralph Hertwig und Christoph Engel kürzlich in der Serie Strüngmann Forum Reports herausgegeben haben (MPG 2021).

Für das Wissensmanagement in Organisationen bedeutet das, dass es Sinn machen kann, sich bewusst für ein Nichtwissen zu entscheiden, wenn die Kosten-/Nutzen-Relation nicht gegeben ist, oder nicht gegeben erscheint.

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Hybrides Arbeiten und implizites Wissen stärker beachten

In unserem Blog haben wir schon oft darauf hingewiesen, das die Diskussionen über die beiden Pole “Entweder Digital und Homeoffice” oder “klassische Büroarbeit” an der Realität vorbei gehen. Immer mehr Mitarbeiter erkennen die Vorteile der digitalen Möglichkeiten, doch wird auch immer klarer, welche Vorteile ein persönliches Treffen hat. Natürlich dominieren aktuell wegen Corona die technologischen Möglichkeiten, doch bereiten sich immer mehr Unternehmen auf die Zeit “nach Corona” vor. Der folgende Artikel macht das deutlich:

“Für die Zeit nach der Coronakrise kündigte die Citi-Chefin eine Rückkehr der Büroarbeit an: Künftig sollen Mitarbeiter bei der Bank »hybrid« arbeiten und dabei mindestens drei Tage je Woche im Büro verbringen” (Quelle: Citigroup-Chefin verspricht »Zoom-freie Freitage«, Spiegel Online vom 24.03.2021).

Es wird in Zukunft immer stärker darauf ankommen, angemessen Digitalisierung und persönlichen Austausch zu kombinieren, eben hybrid zu arbeiten. Dabei sollte nicht nur der Kostenaspekt im Mittelpunkt stehen, sondern auch das Erschließen des impliziten Wissens:
– Implizites Wissen sollte im Unternehmen stärker beachtet werden,
– Ist Wissensmanagement 4.0 ein hybrides Wissensmanagement?

Siehe dazu auch:
– Fraunhofer IAO: Die Zukunft der Arbeit ist hybrid!
– Hybrid Work is the ne Normal.
– Hybrides Projektmanagement bei Bauprojekten – wie soll das denn gehen?
– Hybrides Innovationsmanagement: User Innovation und Producer Innovation,

Hybrides Projektmanagement ist ein Modul in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in (IHK). Informationen zum Lehrgang finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Verteiltes Wissen: Zusammenarbeit und Kooperationen

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Die Zusammenarbeit mit Universitäten und Forschungsinstituten wird empfohlen, da eine solche Unternehmenspolitik eine Vielfalt von Vorteilen ergeben kann. Erstens können Marktinnovationen, die aus einer Forschungseinrichtung stammen, verwertet und auf den Markt gebracht werden; zweitens kann eine breite Palette von Disziplinen genutzt werden, um Ideen für neue Produkte und Dienstleistungen zu erzeugen und schließlich kann die Forschung in der Lage sein, spezifische Sachkenntnisse beizusteuern, um anderweitig unlösbare Probleme zu lösen. Zusammenarbeit mit anderen Organisationen, manchmal auch mit Wettbewerbern, kann erfolgen, um Kosten zu reduzieren, besonders in Bereichen außerhalb des Wettbewerbs oder in Bereichen, welche für die Organisation keine Kernbereiche darstellen, oder um ergänzendes Fachwissen in ein Projekt einzubringen (CEN/TS 16555-5:2015).

„Wenn du schnell vorankommen willst, geh allein. Wenn du weit vorankommen willst, geh mit anderen!“ (Afrikanisches Sprichwort).

Die Kooperationen können wie folgt unterschieden werden:
Interne Zusammenarbeit: Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Einzelpersonen oder Gruppen innerhalb derselben Organisation (CEN/TS 16555-5:2014).
Bilaterale Zusammenarbeit: Zusammenarbeit, an der zwei Partner beteiligt sind (CEN/TS 16555-5:2014).
Konsortium: Vereinigung oder Kombination von mehreren Partnern, die in einem Gemeinschaftsunternehmen organisiert sind (CEN/TS 16555-5:2014).

Siehe dazu auch Freund, R. (2014): Wissen in Innovationsnetzwerken nutzen. Exklusiv-Interview in AWV-Informationen 05/2014, S. 8-10 | Download 

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Zwei grundsätzliche Ansätze zur Bewertung des Intellektuellen Kapitals

Das Intellektuelle Kapital (IK) beinhaltet das Wissen der Mitarbeiter ebenso wie Daten und Information über Prozesse, Experten, Produkte, Kunden und Mitbewerber, Patente und Lizenzen. Das IK besteht aus Humankapital,  Strukturkapital und  Beziehungskapital.

Bei der Bewertung des Intellektuellen Kapitals kann man grundsätzlich zwei Ansätze unterscheiden, die als deduktiv-summarisch und induktiv-analytisch bezeichnet werden: „Die deduktiv-summarischen Ansätze gehen von einer Bezifferung des Unterschiedes zwischen Markt- und Buchwert eines Unternehmens aus. Zur Ermittlung werden weitgehend Daten aus der Bilanz und des Börsenkurses herangezogen. Die Marktwert-Buchwert-Korrelation stellt hier die einfachste Form dar. (…) Der Grundgedanke induktiv-analytischer Ansätze besteht in der Beschreibung und Bewertung einzelner Elemente der Wissensbasis eines Unternehmens mit dem Ziel, Ansatzpunkte zu ihrer Entwicklung zu liefern“ (Barthel/Gieri/Kühn 2004:32-34).

Die Wissensbilanz – Made in Germany kann zu den induktiv-analytischen Ansätzen gezählt werden. In verschiedenen Workshops werden die verschiedenen Einflussfaktoren miteinander in Beziehung gebracht und beurteilt. Daraus leitet sich eine Systembeschreibung, inkl. Rückkopplungen ab, die es dem Unternehmen ermöglich, das Wissenssystem über mögliche Systemgeneratoren zu steuern (Wissensmanagement).

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Pyramiding für das Herausfinden von Experten nutzen

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Immer wieder kommt es bei Problemlösungen vor, dass man als Person oder als Team oder als Organisation nicht weiter kommt. Zunächst wird analysiert, wen wir so kennen, oder ob es nicht irgendwelche Informationen dazu im Internet gibt. Es geht um Empfehlungen von Experten, die dann im Ranking “nach oben” rutschen. Etwas wissenschaftlicher ausgedrückt, handelt es sich dabei um eine Art von pyramiding.

“Pyramiding search is a variant of snowballing – but with an important difference. Pyramiding requires that people having a strong interest in a given attribute or quality, for example a particular type of expertise, will tend to know of people who know more about and/or have more of that attribute than they themselves do (von Hippel et al 1999)”. zitiert von von Hippel/Franke/Prügl 2009).

Personen mit einer bestimmten Expertise herauszufinden ist nach den Autoren auch kostengünstiger als eine Screening Methode: “Thus, the cost per lead user identified via the pyramiding procedure in this real world case was $1,500 – 15% of the cost of the screener method” (ebd). Beispielhaft wird das Paramyding beim Herausfinden von Lead User beschrieben, die mit Hilfe vorbereiteter Interviews analysiert werden konnten.

Warm sollte das Pyramiding auf den Innovationsprozess beschränkt sein, und nicht auch für das Kompetenzmanagement oder Wissensmanagement eingesetzt werden? Mit Hilfe moderner Technologien wäre das sogar in Echtzeit und in verschiedenen Kontexten (Domänen) möglich.

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Wenn wir über ´Wissen´ sprechen, endet das oft in einer konzeptionellen Konfusion

Wissen ist der Schlüssel für den Wettbewerb auf der individuellen, organisationalen und nationalen Ebene. Interessant dabei ist, dass es auf diesen verschiedenen Ebenen oft unterschiedliche Konzepte gibt die viele Menschen – aber auch Organisationen – verwirren können (Wissensmanagement).

So, knowledge seems to be the key to the competitiveness of individuals, companies, and nations (Sveiby, 1997; Stewart, 1997; Davenport & Prusak, 1998, Drucker, 1993; Wurzburg, 1998; Kahin & Wilson, 1997). It seems to be the underlying factor driving social and economic change, technologies, and our everyday life (Castells, 1989; 1996; Mowery & Rosenberg, 1998; Malecki, 1991). Yet when we talk about such an important topic, we often end up in a conceptual confusion (Tuomi 1999:18.

Jedes Modell, jedes Konzept erscheint wichtig und nützlich zu sein, doch kommt es in komplexen sozialen Systemen auch darauf an, die Wirkungszusammenhänge zu beachten. Es geht also um die Frage: Wo anfangen?

Eine Wissensbilanz zeigt dies auf, indem sie die Einflussfaktoren wie Geschäftsergebnis, Geschäftsprozesse, und Einflussfaktoren aus dem Humankapital, Beziehungskapital und Strukturkapital in Beziehung zueinander stellt und bewertet. Daraus ergeben sich Aktiva und Passiva des Wissenssystems, und es ist mit Hilfe von Generatoren möglich zu bestimmen, an welchen Stellen das System verbessert werden sollte (Wissensmanagement).

Gerade dieser Punkt ist für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) wichtig, da diese mit ihren Ressourcen haushalten müssen. Die Generatoren stellen somit konkret dar, wie das Wissenssystem des Unternehmen gemangt werden sollte, um die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Dieser Ansatz ist nicht nur für wirtschaftlich orientierte Unternehmen geeignet, sondern wird auch erfolgreich von sozialen Einrichtungen genutzt.

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Gedanken zum Begriff der “Domäne”

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Warum ist der Begriff der “Domäne” überhaupt relevant? Es kommt im beruflichen Alltag oft vor, dass Inhaltsbereiche (Fächer) unterschieden werden, die unterschiedliche Arten von Wissen enthalten. Diese Inhaltsbereiche sind berufliche Kontexte (Domänen), in denen Wissensarten für die oftmals komplexen Problemlösungen genutzt werden. Interessant ist hier bisher, das folgende “domain areas” wissenschaftlich untersucht wurden (vgl. Alexander 1992): Physik, Baseball, Medizinische Diagnostik, Schach, Programmieren, Restaurant-Bestellungen, Taxi fahren usw.

Der Begriff der ,,Domäne” findet sich in der Literatur vor allem in zwei Kontexten, nämlich in der Expertiseforschung (vgl. Gruber& Zieglet 1996)- hier oft als ,,Wissensdomäne” oder ,,Domänenwissen” – und in Theorien zur Domänenspezifizität des menschlichen Verstandes (vgl. Hirschfeld & Gelman 1994), die Domänen nicht auf der Basis von vorhandenen Wissensbeständen, sondern von – angeborenen oder erworbenen – kognitiven Kompetenzen konzipieren. Hirschfeld
und Gilman (1994) unterscheiden demzufolge zwischen ,,competence-based views” und ,,knowledge-based views” . (…) ,,Domäne” = Kompetenz operiert auf Referenzbereich und führt zu Wissen. Diese Konzeptualisierung erlaubt die Überwindung des von Hirschfeld und Gelman (Hischfeld & Gelman 1994) diagnostizierten Nebeneinanders von kompetenz- und wissensbasierten Ansätzen (Hoops 1999:50-51).

In meinem Buch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk gehe ich auf die domänenspezifischen komplexen Problemlösungen ein, die gerade in dem heute vorhandenen turbulenten Umfeld eine wichtige Rolle spielen. Dabei werden die beschriebenen kognitiven Kompetenzen zu multiplen Kompetenzen erweitert.

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Wissen ersetzt Masse: Beispiele für den Trend zur Dematerialisierung

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Es gibt schon lange einen Trend vom Materiellen zum Immateriellen, doch woran kann diese Entwicklung konkreter festgemacht werden? Folgende Beispiele (Degele 1999:173) zeigen deutlich auf, was damit gemeint ist:
– So hat eine Ökonomiegruppe aus Chicago berechnet, dass ein Computer nur zu einem Prozent aus Materialien besteht, aber zu fünf Prozent aus unqualifizierter Arbeit und sonst aus intellektuellem Kapital – aus Wissen. Beim Halbleiterchip werden mehr als 85 Prozent für die Entwicklung und die Patente ausgegeben.
– Der Rohstoffanteil beim Auto beträgt dagegen 40 Prozent, Tendenz fallend. I920 gingen 85 Prozent des für den Bau eines Autos aufgewendeten Geldes an Arbeiterlnnen und Investorlnnen. 1990 waren es nur noch 60 Prozent, 40 Prozent flossen an lngenieurlnnen, Finanzexpertlnnen, Managerlnnen, Anwältlnnen und sonstige Consultants (Reich 1993: 118f).
– So gehört es unter dem Stichwort ,,Halbwertszeit” inzwischen schon zum ingenieurwissenschaftlichen Dogma, dass die Qualifikation von Software-Entwicklern nach drei Jahren gerade noch die Hälfte wert ist.
– Beispielsweise spricht die Sachverständigenkommission Elektronische Fachinformation an den Hochschulen in Bayern des Bayerischen Staatministeriums für Unterricht, Kultus, Wissenschaft und Kunst (1995) von einer Verdoppelung des Weltwissens alle 5-10 Jahre. Einige konkretere Zahlen: Bis 1995 hat sich die 7.ahl der wissenschaftlichen Zeitschriften um 26 Prozent auf insgesamt 147.000, und die Zahl der Fachdatenbanken um 30 Prozent auf8.800 erhöht; der jährliche Zuwachs einer deutschen Bibliothek beträgt durchschnittlich 30000-50000 Bände pro Jahr (Bayerisches Staatministerium für Unterricht, Kultus, Wissenschaft und Kunst 1995; Gattermann 1996: 1030. Zur Bedeutung von Lernen vgl. Tully 1994; Uchida u.a. 1996.

Es ist daher nicht verwunderlich, dass der Umgang mit Wissen eine besondere Rolle zukommt. Dieses Wissensmanagement hat sich allerdings in den letzten Jahren, zusammen mit den veränderten Arbeitsformen – immer weiter entwickelt.

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Wie hängen Beziehungskapital und Strukturkapital zusammen?

In der Wissensbilanz (Made in Germany) werden die Zusammenhänge zwischen Geschäftsprozessen, Humankapital, Beziehungskapital, Strukturkapital und Geschäftsergebnis analysiert und Handlungsempfehlungen abgeleitet. In der Abbildung geht es vereinfacht darum aufzuzeigen, wie man sich den Zusammenhang zwischen den Beziehungskapital eines Wissensarbeiters und dem Strukturkapital einer Organisation vorstellen kann.

Zu sehen ist zunächst ein Wissensarbeiter A, der Beziehungen zu anderen Wissensträgern hat und somit ein lokales Wissensnetzwerk bildet, das als Beziehungskapital des Wissensarbeiters beschrieben werden kann. Auf der anderen Seite ist der Arbeitsplatz, die Stelle des Wissensarbeiters eingebunden in die Aufbau- und Ablauforganisation der Organisation, mit ihren festgelegten Interaktionsverbindungen. Weiterhin hat die Organisation auch noch Kooperationsverträge mit z.B. Forschungspartnern, woraus sich insgesamt das Strukturkapital einer Organisation ableitet.

Die Abbildung vereinfacht offensichtlich die verschiedenen Zusammenhänge. Wenn Sie einen guten Überblick über die vielfältigen Wirkungszusammenhänge haben wollen, können Sie die Toolbox zur Wissensbilanz (Made in Germany) nutzen.

In drei Workshops werden die verschiedenen Einflussfaktoren analysiert und am Ende aufzeigt, welche Maßnahmen sinnvoll und ressourcenschonend sind, um das Geschäftsergebnis zu verbessern. Sprechen Sie mich bitte an, wenn Sie dazu noch Fragen haben.

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Funktionen im zielgerichteten Umgang mit Wissen

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Der Umgang mit Wissen ist nicht einfach. Zunächst muss herausgestellt werden, worin es Unterschiede zu anderen Begriffen und Konzepten gibt. Beispielsweise worin bestehen Überschneidungen und Unterschiede zu einem modernen Daten- und Informationsmanagements? Weiterhin sind Wollen, Können, Qualifikation und Kompetenz, und auch Lernen. Darüber hinaus haben Schüßler/Thurnes (2005) auch noch unterschiedliche Funktionen von Wissen zusammengefasst, die das Wissensmanagement beeinflussen:

Dem Wissen bzw. dem zielgerichteten Umgang mit Wissen können hierbei unterschiedliche Funktionen beigemessen werden (vgl. Schüßler/Weiss 2001:254; zitiert in Schüßler/Thurnes 2005:30):
– Produktionsfaktor Wissen: Die Produktivität von Wirtschaftsunternehmen, ihre Innovationskraft und ihr wirtschaftlicher Erfolg sind zunehmend davon abhängig, wie Wissen zugänglich gemacht und zielgerichtet verarbeitet wird (vgl. Stock u. a. 1998:10 f.).
– Menschliche Ressource Wissen: Die Bedeutung immaterieller Ressourcen, wie Wissen oder Fähigkeiten von Menschen nimmt in wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Hinsicht zu. Wissen wird zur zentralen Grundlage sozialen Handelns des Einzelnen, da getroffene Entscheidungen und daraus resultierende Lebenschancen davon mit abhängig sind (vgl. Stehr 1994:208).
– Lernanforderung Wissen: Die exponentiell wachsenden Wissensbestände erfordern nicht nur ständiges Dazu-Lernen, sondern auch das Entwickeln von Strategien und Techniken zur Bewältigung von Wissensexplosionen bzw. Informationsflut. Hierzu zählt insbesondere auch die Erkenntnis, dass Erlerntes angesichts der Menge und Geschwindigkeit der Entwicklung neuen Wissens auch immer schneller veraltert (vgl. Willke 1998:355)
– Soziale Ordnungskategorie Wissen: Die geschilderte hohe Bedeutung von Wissen in allen Lebensbereichen prägt auch soziale Beziehungen. Hiermit verbunden ist aber auch die Konstitution neuer Formen sozialer Ungleichheit – zwischen den „Wissenden“ und den „Unwissenden“.