Aspekte des Wissensmanagements

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1 Aspekte des Wissensmanagements Herwig Rollett Februar 2000 Diplomarbeit Institut für Informationsverarbeitung und computergestützte neue Medien Technische Universität Graz Betreuer: o. Univ.-Prof. Dr. Dr. h.c. Hermann Maurer

2 Diese Ausgabe ist für das Lesen am Bildschirm optimiert. Sie entspricht inhaltlich der gedruckten Diplomarbeit, aber nicht in Titelei, Schriftbild, Seitenformat usw.

3 Zusammenfassung Auf der Basis eines ausführlichen Literaturstudiums gibt diese Diplomarbeit einen Überblick über die wichtigsten Begriffe, Ansätze und Probleme sowie einige Erfahrungen und Trends des Wissensmanagements. Dabei werden sowohl organisatorische als auch technische Aspekte behandelt. Erstens werden verschiedene Definitionen von Wissen und Wissensmanagement sowie von verwandten Begriffen wie implizitem Wissen und intellektuellem Kapital aus philosophischer, technischer und Managementsicht erörtert. Zweitens werden die wichtigsten Komponenten von Wissensmanagement aus einer prozeßorientierten, einer funktionalen und einer technischen Perspektive betrachtet. Wesentliche Prozesse sind das Setzen von geeigneten Zielen; die Entwicklung, die Identifikation, der Erwerb und das Erfassen von Wissen; das Speichern dieses Wissens in einem Knowledge Repository; die Klassifikation, die Auffindung, die Filterung und die Aufbereitung des Wissens; der Transfer und die Nutzung des Wissens; und schließlich die Bewertung, die Bewahrung und die Aktualisierung des Wissens. Beispiele für Technologien, die beim Wissensmanagement zum Einsatz kommen können, wären etwa Groupware, Dokumentenmanagementsysteme, Recommender Systeme, Intelligent Agents, Knowledge

4 Maps und Expertise Profiling. Drittens werden konkrete Wissensmanagementansätze beschrieben, unter anderem auch solche, die sich speziell mit dem Messen und Bewerten von intellektuellem Kapital auseinandersetzen. Viertens werden Erfahrungen zusammengefaßt, die verschiedene Firmen im Rahmen ihrer Wissensmanagementprojekte gemacht haben. Fünftens werden einige Bereiche identifiziert, auf die Wissensmanagement in Zukunft besonders eingehen sollte, und die Zukunft von Wissensmanagement insgesamt, als Disziplin, wird diskutiert. Einem Literaturüberblick folgt eine ausführliche, annotierte Bibliographie.

5 Abstract Based on an extensive survey of the literature in the field, this master s thesis provides an overview of the major concepts, approaches, and issues as well as some experiences and trends of knowledge management, covering both organizational and technological aspects. First, various definitions of knowledge and knowledge management as well as related terms like tacit knowledge and intellectual capital are discussed from a philosophical, a technological and a business point of view. Second, the major components of knowledge management are described from a process perspective, a functional perspective and a technological perspective. Important processes include the setting of appropriate goals; the creation, discovery, acquisition and capture of knowledge; the storage of that knowledge in a knowledge repository; the classification, retrieval, filtering and refinement of knowledge; the transfer and use of knowledge; and finally, the assessment, conservation and maintenance of knowledge. Examples for technologies used in knowledge management are groupware, document management systems, recommender systems, intelligent agents, knowledge maps and expertise profiling. Third, specific approaches to knowledge management are described, including approaches to measuring intellectu-

6 al capital. Fourth, lessons learned from the experiences of past knowledge management efforts in a number of companies are summarized. Fifth, some areas of particular concern for future research and practice are identified and conclusions are drawn for the future of knowledge management as a discipline. An overview of the literature is followed by an extensive, annotated bibliography.

7 Danksagung Zuallererst möchte ich mich bei Prof. Hermann Maurer für die Betreuung dieser Diplomarbeit bedanken. Meinen Kolleginnen und Kollegen am Institut für Informationsverarbeitung und computergestützte neue Medien der TU Graz, am Institut für Hypermedia Systeme der Joanneum Research und am Austrian Web Application Center der Austrian Research Centers danke ich für das angenehme Arbeitsumfeld, insbesondere Dipl.-Ing. Helmut Mülner, Frau Maria-Luise Lampl und Frau Gabriele Leitner, die für meine diversen Fragen stets ein offenes Ohr hatten. Bei den Mitarbeitern des Forschung Austria Wissensbilanz-Projektes, Dr. Karin Grasenick, Dr. Herbert Haubold, Mag. Thomas Jud, Mag. Iris Klein, Mag. Karl-Heinz Leitner, Dipl.-Ing. Fritz Ohler, Mag. Franz Pirker, Mag. Andreas Schibany und Mag. Katharina Warta, möchte ich mich für die gute Zusammenarbeit bedanken, besonders für die angenehme Atmosphäre bei den Workshops. Bedanken möchte ich mich auch bei Herrn Rainer Uranschek und Prof. Johann Götschl vom Österreichischen Forschungs- und Prüfzentrum Arsenal, die mir die Teilnahme an dieser Arbeit ermöglicht haben.

8 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 17 2 Begriffe Wissen Philosophie Erkenntnistheorie Fernöstliche Tradition Eigenschaften von Wissen Allgemeines Wirtschaftliche Aspekte

9 2.1.3 Konkrete Definitionen Implizites Wissen Intellektuelles Kapital Die hierarchische Sichtweise Daten Information Wissen Alternative Hierarchie Fazit Wissensmanagement Definitionen Ziele Umfang Eigenschaften Was Wissensmanagement nicht ist Technologie und Business Management von intellektuellem Kapital Alternative Sichtweisen Fazit Verwendung der Begriffe in dieser Arbeit

10 3 Komponenten Prozesse Wissenszieldefinition Wissensentwicklung Wissenserwerb Wissensteilen Wissenserfassung Wissensspeicherung Wissensidentifikation Wissensklassifikation Wissensauffindung Wissensfilterung Wissensaufbereitung Wissenstransfer Wissensnutzung Wissensbewertung Wissensbewahrung Wissensaktualisierung Funktionen Aufgaben

11 3.2.2 Rollen Anforderungen Klassifikation Technologien Groupware Workgroup Computing Workflow Systeme Document Management Imaging und OCR Information Retrieval Versioning Annotationen Rating und Recommender Systeme Metadaten Visualisierung Intelligent Agents Knowledge Maps Expertise Profiling

12 4 Ansätze Übersicht Allgemeine Ansätze Probst et al Maurer Weggemann Van der Spek und Spijkervet Allweyer Beckman Wiig Szulanski Macintosh et al Nonaka und Takeuchi Leonard-Barton Frappaolo Choo Weltbank Ovum APQC und Arthur Andersen KPMG

13 4.3 IC Ansätze Balanced Scorecard Intangible Assets Monitor Intellectual Capital Method Skandia Navigator IC-Index Modell Sonstige Teilweise relevante Ansätze Human Resource Accounting EFQM Modell Finanzielle Bewertung Erfahrungen Hoffmann-LaRoche BP Sequent Weltbank DLS Godbout Davenport, De Long und Beers

14 5.8 Apostolou und Mentzas APQC IAO Arthur Andersen InformationWeek Zukunft Zu adressierende Probleme Kultur und Technik Prozesse Systeme Persönliches und kollektives Wissensmanagement Wissensmanagement als Disziplin Literaturübersicht Cluster Periodika Annotierte Bibliographie 254

15 Online-Referenzen 332

16 Abbildungsverzeichnis 4.1 Bausteine des Wissensmanagements nach Probst et al Abdeckung des Wissens nach Maurer Wissenstransfer nach Maurer Strategische Wissensnutzung nach Choo IC Strukturmodell nach Edvinsson Skandia Navigator IC Strukturmodell nach Roos et al

17 Tabellenverzeichnis 4.1 Intangible Assets Monitor Indikatorauswahl A Intangible Assets Monitor Indikatorauswahl B

18 Kapitel 1 Einleitung Zahlen der OECD zufolge wurden bereits 1996 über 58 Prozent der Wirtschaftsleistung in Deutschland durch wissensbasierte Industrien erbracht, in den USA waren es ebenfalls über 55 Prozent [78]. Auch das Wachstum der wissensbasierten Industrien ist in fast allen OECD-Staaten schon seit Jahren höher als das Wachstum des Bruttoinlandsproduktes. 1 Der Dienstleistungssektor ist schon lange größer als der Agrarsektor; die Hälfte der am schnellsten wachsenden Unternehmen in den USA verkaufen nicht ma-

19 terielle Produkte, sondern das Wissen ihrer Mitarbeiter [12]. Inzwischen hat eine wahre Flut von Büchern über die knowledge economy die Buchläden überschwemmt. Die Betrachtung von Wissen als Produktionsfaktor von zumindest gleichem Rang wie die klassischen Produktionsfaktoren Arbeit, Boden und Kapital ist selbstverständlich geworden. Natürlich hat Wissen schon in der Steinzeit oft den Unterschied zwischen Leben und Tod ausgemacht. Durch die heutigen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen hat jedoch die bewußte Beschäftigung mit dem Thema in letzter Zeit dramatisch zugenommen. Unternehmen sehen sich Herausforderungen wie der Erwartung immer kürzerer Reaktionszeiten und einem dynamischen Arbeitsmarkt, in dem Arbeitnehmer viel öfter als früher das Unternehmen verlassen und ihr Wissen dabei mitnehmen, gegenüber. Für das einzelne Unternehmen entwickelt sich Wissen daher immer mehr zu einem wettbewerbsentscheidenden Faktor. Neben dieser Erkenntnis der inhärenten Relevanz des Wissens erhält Wissensmanagement zusätzlichen Auftrieb durch die Tatsache, daß man heute im Gegensatz zu früheren Zeiten von der schieren Menge der zu Verfügung stehenden Information geradezu erschlagen wird. Das Problem ist in vielen Bereichen so gravierend, daß sich schon lange ein eigener Begriff dafür eingebürgert hat: Information Overload. Aber nicht nur die Unmen-

20 ge an statischer Information ist problematisch, auch die Kommunikation gesellt sich dazu. Wem mittlerweile zwischen Poststapel, klingelndem Telefon, new -Icon und blinkendem Instant Messenger beim Anblick des Kollegen, der mit einem freundlichen Hast du mal kurz Zeit? durch die Tür kommt, das Lachen vergeht, dem wird auch der Begriff des Communication Overload kein Fremdwort mehr sein. Aus diesem Grund ist international seit einigen Jahren ein starker Trend zum Wissensmanagement festzustellen, also zum bewußten Umgang mit der Ressource Wissen im Unternehmen. Das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation kam in einer 1997 durchgeführten Studie zu dem Ergebnis, daß 96 Prozent der deutschen Unternehmen Wissensmanagement für wichtig beziehungsweise sehr wichtig hielten und 75 Prozent von ihnen den Anteil des Produktionsfaktors Wissen an der Wertschöpfung auf über 60 Prozent schätzten [42]. Eine Umfrage unter 200 IT-Managern ergab 1999, daß 94 Prozent Wissensmanagement für strategisch wichtig hielten [68]. Auf der anderen Seite hielten nur 15 Prozent der Unternehmen in der Fraunhofer-Studie die Nutzung des eigenen Wissens für gut beziehungsweise sehr gut, und selbst 1999 noch konnten bei einer Befragung von CIOs nur drei Prozent Wissensmanagement in ihren Unternehmen als weitverbreitet bezeichnen [45]. Offensichtlich besteht also in der Praxis

21 großer Bedarf an Wissensmanagement. Neben diesem allgemeinen Trend entwickelte sich ein Teilbereich des Wissensmanagements, nämlich das Messen und Bewerten von Wissen (oder intellektuellem Kapital, wie Wissen in diesem Zusammenhang dann oft genannt wird), auch aus der Erkenntnis, daß das traditionelle, finanziell orientierte Berichtswesen sich heute zur Erfassung der Situation vieler Unternehmen nur mehr bedingt eignet. Markt- und Buchwert vieler Unternehmen klaffen immer weiter auseinander, und das Messen des intellektuellen Kapitals eines Unternehmens verspricht einerseits Außenstehenden, etwa Investoren, ein aussagekräftigeres Bild zu bieten, und kann andererseits auch als Orientierungshilfe für die Entscheidungsträger im Unternehmen dienen. Die Vorteile, die sich Unternehmen vom Wissensmanagement erwarten, reichen von einer Verbesserung der Produktqualität über eine Erhöhung der Kundenzufriedenheit bis hin zu einem effizienteren Zeitnutzen, etwa indem schneller Experten gefunden werden, die zur Lösung eines Problems beitragen können, und indem verhindert wird, daß man sich mit längst gelösten Problemen aufhält. In der oben erwähnten Befragung von CIOs gaben 84 beziehungsweise 83 Prozent an, sich schnellere beziehungsweise bessere Entscheidungen zu erwarten. 77 Prozent versprachen sich

22 von Wissensmanagement auch konsistente Arbeitsweisen im Unternehmen [45]. Die Teilnehmer an der Fraunhofer-Studie erwarteten sich in der Reihenfolge abnehmender Nennungen eine Verbesserung der Produktqualität, eine Erhöhung der Innovationsfähigkeit, eine Verbesserung der Kundennähe, eine Senkung der Kosten, eine Erhöhung der Produktivität, eine Förderung von Kreativität, eine Minimierung von Durchlaufzeiten und eine Steigerung des Wachstums. Insbesondere vom Einsatz von Informationstechnologien versprachen sich 83 Prozent einen effizienteren Zugriff auf Informationen und 53 Prozent auch ein geringeres Papieraufkommen [42]. Ein weiterer ganz wesentlicher Vorteil ergibt sich bei der Durchführung eines Wissensmanagementprojektes quasi als erwünschter Nebeneffekt von selbst: In der Planungsphase sind die Entscheidungsträger gezwungen, sich bewußt mit einer neuen Sichtweise der Organisation auseinanderzusetzen, um sinnvolle Wissensziele für das Unternehmen festlegen zu können. Schon allein diese Beschäftigung mit dem Thema erschließt dem Management oft wertvolle neue Erkenntnisse. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, einen Überblick über wichtige Begriffe, Themen, Ansätze, Erkenntnisse und Trends im Bereich Wissensmanagement zu vermitteln und dabei sowohl organisatorische als auch techno-

23 logische Aspekte zu diskutieren. Kapitel 2 setzt sich mit unterschiedlichen Konzeptionen der wichtigsten Begriffe auseinander. Wesentliche Komponenten von Wissensmanagement werden in Kapitel 3 dargestellt. Kapitel 4 beschreibt verschiedene Ansätze aus der Literatur. Kapitel 5 berichtet über Erfahrungen, die in der Praxis im Rahmen von Wissensmanagementprojekten gesammelt wurden. Auf die Zukunft von Wissensmanagement geht Kapitel 6 ein. Kapitel 7 schließlich bietet einen Überblick über die einschlägige Literatur. Danach folgt noch eine ausführliche, annotierte Bibliographie.

24 Kapitel 2 Begriffe 2.1 Wissen Philosophie Eine ausführliche Diskussion der philosophischen Disziplin, die sich mit dem Wissensbegriff auseinandersetzt, der Erkenntnistheorie, würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen. Dennoch soll im folgenden wenigstens

25 ein grober, stark vereinfachter Überblick über einige wichtige Resultate gegeben werden Erkenntnistheorie Eine mögliche Klassifikation von Arten von Wissen ist die Unterscheidung zwischen Wissen-daß, Wissen-von und Wissen-wie [194]. Wissendaß oder propositionales Wissen kann weiter in empirisches (a posteriori) propositionales Wissen und nicht-empirisches (a priori) propositionales Wissen aufgeteilt werden. Wissen-von oder Wissen durch Bekanntschaft kann im Deutschen vielleicht am besten als Kenntnis bezeichnet werden; im Englischen wird auch dafür das Verb to know verwendet (etwa to know the smell of something, im Deutschen besser den Geruch von etwas kennen ). Wissen-wie schließlich wird manchmal selbst noch differenzierter betrachtet, indem zwischen know-how und skills unterschieden wird [75]. Ob Wissen-von auf Wissen-daß und Wissen-wie reduziert werden kann ist strittig. Ebenso gehen die Meinungen darüber auseinander, ob diese Kategorien überhaupt sinnvoll sind. So wird etwa die Existenz von a priori Wissen in Frage gestellt.

26 In der Diskussion um das Verhältnis zwischen Wissen a priori und a posteriori steht die Position von Rationalisten wie Descartes, Leibniz und Spinoza, daß jegliches echte Wissen a priori ist, der Ansicht von Empirikern wie Locke, Berkeley und Hume gegenüber, daß alles Wissen in Sinneserfahrung begründet ist. Kant versuchte diese beiden Ansätze in seiner Kritik der Reinen Vernunft (1781) zu vereinen. Die Suche nach den Charakteristika von Wissen läßt sich zumindest bis zu Platon zurückverfolgen. Platon führte auch die wohl einflußreichste Charakterisierung von propositionalem Wissen ein, nämlich die Definition von Wissen als gerechtfertigter wahrer Glaube. Die Forderung, daß man an etwas glauben muß, um es zu wissen, drückt das intuitive Verständnis der meisten Philosophen aus, daß Wissen irgendeine Form der psychologischen Beziehung zwischen dem Wissenden und seinem Wissen erfordert. Die konkrete Wahl des Glaubens für diesen Zweck wurde jedoch gelegentlich kritisiert. Die Wahrheitsbedingung stößt kaum auf Widerspruch. Ob dafür jedoch notwendige und hinreichende Bedingungen angegeben werden können, wird zum Beispiel von Dummett bezweifelt. 2 Heftig diskutiert wird vor allem die Frage, worin denn Wahrheit besteht. Die Antwort von Korrespondenztheorien ist, daß Wissen in einer bestimmten Weise mit einer tat-

27 sächlichen Situation übereinstimmen muß. Kohärenztheorien machen den Wahrheitsbegriff hingegen an der internen Konsistenz (verschiedener Aussagen) des Wissens fest. Wahrheit kann aber auch als pragmatischer kognitiver Wert gesehen werden. Rechtfertigung wird für Wissen verlangt, weil man nicht gewillt ist, Aussagen als Wissen zu bezeichnen, die zwar wahr sind und die man auch glaubt, aber zu denen man nur durch Raten oder gar puren Zufall gekommen ist. In der zeitgenössischen Erkenntnistheorie wird die Rechtfertigung am intensivsten von den drei Kriterien diskutiert. Insbesondere wird die Frage erörtert, ob Rechtfertigung ein normatives Konzept ist. Eine wesentliche Schwachstelle der Konzeption von Wissen als gerechtfertigter wahrer Glaube zeigte Gettier [93] auf, indem er Situationen konstruierte, in denen man nicht gewillt ist, gerechtfertigtem wahren Glauben den Status von Wissen zuzusprechen. Zum Beispiel könnte ich fälschlicherweise glauben, daß mein Zug verspätet ist und daraus logisch korrekt auf die Aussage schließen, daß mein Zug verspätet ist oder Andrea in Guatemala ist. Wenn nun Andrea tatsächlich zufällig gerade in Guatemala ist, habe ich einen gerechtfertigten wahren Glauben an die Aussage, der aber kaum als Wissen gelten kann. Verschiedene Formen des Skeptizismus kommen natürlich auch in der

28 Erkenntnistheorie zum Tragen. Das reicht vom Zweifel daran, ob man überhaupt etwas wissen kann, über die Auffassung, daß es Wahrheit nicht gibt, bis zu der Ansicht, daß überhaupt niemand jemals gerechtfertigt an irgend etwas glauben kann Fernöstliche Tradition Die bisher beschriebene Erkenntnistheorie entstammt der westlichen intellektuellen Tradition. Im fernen Osten hat sich Erkenntnistheorie traditionell nicht als eigene Disziplin entwickelt. Insbesondere in Japan wurde der Zugang zum Begriff Wissen vielmehr durch folgende drei Prinzipien geprägt [202]: Die Einheit von Mensch und Natur Die Einheit von Körper und Geist Die Einheit vom einzelnen mit dem anderen Das Prinzip der Einheit von Mensch und Natur äußert sich unter anderem sowohl in der Sprache als auch im Denken während des Sprechens durch die Verwendung vieler Bilder, die sehr kontext-spezifisch sind.

29 Das Fehlen einer formal-erkenntnistheoretischen Tradition läßt sich aus der Geisteshaltung erklären: The Japanese have a tendency to stay in their own world of experience without appealing to any abstract or metaphysical theory in order to determine the relationship between human thought and nature. [202, S. 29] Eigenschaften von Wissen Nach diesem Ausflug in die Philosophie wollen wir uns jetzt der Technikund Managementliteratur zuwenden. Zuerst wollen wir einige Eigenschaften anführen, die dem Begriff Wissen in der Literatur häufig zugeordnet werden. Danach werden wir einige konkrete Definitionen des Begriffes herausgreifen, auf das Konzept des impliziten Wissens eingehen und die auf Daten und Information aufbauende hierarchische Konzeption von Wissen betrachten.

30 Allgemeines Wissen wird meist stark kontextabhängig gesehen. Zeit, Ort und Kultur können eine wichtige Rolle spielen. Daß Wissen grundsätzlich immer an Personen gebunden ist, wird zwar häufig behauptet, ist aber nicht unumstritten. Es gibt ebenso die Ansicht, daß Wissen auch in Dokumenten, Produkten, Systemen und Prozessen bestehen kann [187]. Wird Wissen als in Artefakten verkörpert und dadurch lokalisierbar, beschreibbar und übermittelbar betrachtet, kann der Begriff differenziert werden: so wird beispielsweise knowledge von expertise ( performance of knowledge ) getrennt [215]. Natürlich wird Wissen auch gerne als Ergebnis von Lernen betrachtet. Dazu existiert neben der Literatur aus dem psychologisch-pädagogischen Bereich auch ein weites Feld von Beiträgen, die sich mit dem Thema aus der Perspektive des Unternehmens auseinandersetzen ( organizational learning ). Praxisbezug und Handlungsorientierung werden ebenfalls oft als wesentliche Eigenschaften von Wissen genannt. Sie werden durchaus auch als notwendige Bedingung angesehen [242]. Die Frage, ob Wissen direkt meßbar ist, wird im allgemeinen verneint.

31 Die Wirksamkeit und die Resultate von Wissen können jedoch sehr wohl meßbar sein. Resultate von Wissen können unter anderem Einschätzungen, Fachkenntnis, Mustererkennung, Fehlervermeidung, Wiederverwertung und innovatives Denken sein [116], oder spezieller auf den geschäftlichen Kontext bezogen auch Dinge wie Kundenrückgewinnung oder Patente [90]. Wissen muß nicht nur rational sein. In Asien zum Beispiel hat die Betonung der intuitiven Komponente von Wissen eine lange Tradition. In den Upanischaden etwa wird zwischen höherem und niedrigerem Wissen unterschieden, wobei letzteres das rein rationale Wissen ist. Auch in China nimmt die Komplementarität des Rationalen und des Intuitiven einen hohen Stellenwert ein. [73] Wirtschaftliche Aspekte Als Produktionsfaktor betrachtet unterscheidet sich Wissen von materiellen Produktionsfaktoren durch einige ganz wesentliche Eigenschaften: Wissen wird durch Gebrauch wertvoller. Wissen kann mehrfach besessen werden.

32 Die Kosten von Wissen sind schwer zu identifizieren. Eine Bestandsbewertung von Wissen ist schwierig. Auch als Vermögenswert betrachtet weist Wissen einige bemerkenswerte Eigenschaften auf [71]: Bei Wissensprodukten macht die Entwicklung den Großteil der Fixkosten aus, nicht die Produktion (im Sinne von Vervielfältigung) oder die Distribution. Weite Verbreitung kann Vorteile bringen: Das Gesetz der abnehmenden Erträge gilt nicht. Im Gegenteil, wenn sich etwas als Standard etabliert, kann das eine gewaltige Wertsteigerung bedeuten. Weite Verbreitung kann aber auch Nachteile bringen: Beispiel Geschäftsgeheimnisse. Der Wert von Wissen ist oft unsicher.

33 Selbst bei gegebenem Wert ist dessen Verteilung häufig unklar, beispielsweise bei gemeinsamen Entwicklungen mit Partnern. Außerdem ist der Schutz von geistigem Eigentum in der Praxis oft nur schwer durchsetzbar Konkrete Definitionen Bevor wir uns mit dem Unterschied zwischen implizitem und explizitem Wissen beschäftigen, wollen wir ein paar konkrete Definitionen zitieren. Weitere Definitionen, die sich speziell auf das Verhältnis zwischen Daten, Information und Wissen beziehen, werden später im Rahmen der Diskussion über die hierarchische Wissenskonzeption in Abschnitt ab Seite 38 folgen. Wissen kann generell als all das definiert werden, was als Basis für zukünftige Erfahrung dienen kann: Knowledge is a fluid mix of framed experience, values, contextual information, and expert insight that provides a framework for evaluating and incorporating new experiences and information. It originates and is applied in the minds of kno-

34 wers. In organizations, it often becomes embedded not only in documents or repositories, but also in organizational routines, processes, practices, and norms. [66, S. 5] Auch als Basis für Voraussagen über die Zukunft läßt sich Wissen definieren: Wissen ist die Fähigkeit, das Verhalten von Dingen und Menschen vorauszusagen. [272, S. 33] Besonders verbreitet sind Definitionen, die Wissen als Handlungsgrundlage darstellen. Das kann einfach eine Definition von Wissen als capacity to act [260, S. 37] sein, oder auch den Entscheidungsaspekt stärker betonen: Wissen ist die Fähigkeit, Informationen in qualitativ hochwertige Entscheidungen zu verwandeln. [272, S. 33] Nicht selten wird dabei der individuelle Aspekt besonders hervorgehoben: Wissen ist eine persönliche Fähigkeit, durch die ein Individuum eine bestimmte Aufgabe ausführen kann. [272, S. 39]

35 Knowledge is a justified personal belief that increases an individual s capacity to take effective action. [4, S. 2] Dabei wird in der letzten Definition action sowohl physisch als auch kognitiv/intellektuell verstanden. Wenn Wissen als Handlungsgrundlage gesehen wird, muß es natürlich erst einmal das Erfassen und Verstehen einer Situation ermöglichen, was von manchen Definitionen auch ausdrücklich erwähnt wird: Knowledge consists of truths and beliefs, perspectives and concepts, judgments and expectations, methodologies and knowhow and is possessed by humans, agents, or other active entities and is used to receive information and to recognize and identify; analyze, interpret, and evaluate; synthesize and decide; plan, implement, monitor, and adapt i.e., to act more or less intelligently. In other words, knowledge is used to determine what a specific situation means and how to handle it. [278, S. 1] Im Gegensatz zu diesen handlungsorientierten Definitionen tendieren Definitionen von Wissen im Kontext der Organisation naturgemäß dazu,

36 nicht nur geistige Inhalte des Individuums zu betrachten. Wissen wird dann oft zum Beispiel auch in Dokumenten angesiedelt: Knowledge means the knowledge in the business about customers, products, processes, competitors and so on, which can be locked away in people s minds or filed on paper or in electronic form. [147, S. 5] Externe Daten können jedoch auch unter Beibehaltung der zentralen Stellung des Individuums in eine Definition eingebunden werden: Knowledge is an organizational member s experience and values combined with and shaped by the information contained in various systems and data provided to the person. It is intrinsic to organizational members and focuses on the information recipient. [94, S. 1] Implizites Wissen Die wohl am weitesten verbreitete Klassifikation von Wissen in der Wissensmanagementliteratur ist die Unterscheidung zwischen explizitem Wis-

37 sen und tacit knowledge. Explizites Wissen ist formaler Natur, kodifiziert oder jedenfalls formal artikulierbar, zum Beispiel in Form von grammatikalischen Aussagen, mathematischen Formeln, Spezifikationen, Handbüchern usw. [202]. Explizites Wissen kann daher leicht weitergegeben werden. Es ist diese Form von Wissen, auf der das Hauptaugenmerk der westlichen philosophischen Tradition liegt. Tacit knowledge wird ins Deutsche meist als implizites Wissen, verborgenes Wissen oder stillschweigendes Wissen übersetzt. Damit ist persönliches, an das Individuum gebundenes Wissen gemeint, das nicht oder zumindest nur schwer systematisch zu verarbeiten oder zu übermitteln ist. Darunter fallen zum Beispiel ein subjektiver Einblick oder ein subjektives Verständnis eines Themas, eine Intuition oder ein inneres Gefühl im Sinne eines Verdachtes. Implizites Wissen basiert auf individueller Erfahrung, persönlichen Vorstellungen, Glauben, Perspektiven, Weltanschauung, Idealen, Werten und Emotionen. Es besteht aus Können, Handlungsroutinen, Überzeugungen, Glaubenssätzen und geistigen Schemata [86]. Man kann zwischen einer technischen und einer kognitiven Dimension des impliziten Wissens unterscheiden. Die technische Dimension wird durch Know-how, durch informelle Fähigkeiten und Fertigkeiten, sowohl im handwerklichen als auch im intellektuellen Sinne, gebildet. Die kogniti-