Skript. Wissens-Management

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1 Skript zur Vorlesung Wissens-Management Studiengang Diplom Wirtschaftsinformatik WS 07/08 Hans Czap

2 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap. 1-2 Veranstaltungsübersicht (Plan, Änderungen vorbehalten) Woche Datum Inhalt Wissens-Management: Übersicht und Konzepte, Kap. 1 Wissens-Management: Studien, Erfolgsmessung, Kap. 1 Ontologien Contentmanagement Dokumentenmanagement Indexierung Retrieval Text-Mining XML XML SGML Maschinelles Lernen, Case Based Reasoning (aus KI-Vorlesung) Intelligente Agenten, Multi-Agenten-Systeme (aus KI-Vorlesung) Intelligente Agenten, Multi-Agenten-Systeme (aus KI-Vorlesung) MAS / Wissens-Management, Kap. 1 Klausur Anmerkungen: Zu Kap. 1, vgl.: Lehner, Franz: Organisational Memory, München, Wien 2000, S. 225ff. Maier, R.; Hädrich, Th.: Modell für die Erfolgsmessung von Wissensmanagementsystemen. In: Wirtschaftsinformatik 43(2001) 5, Alavi, M.; Leidner, D.: Review: Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research Issues. MIS Quarterly, Vorl. 25, No. 1, pp , March Zu 6: Everett, J.O.; Bobrow, D.G. et al: Making Ontologies Work for Resolving Redundancies Across Document. In: CACM, Vol. 45, No. 2, 2002, Uelpenich, S; Bodendorf, F.: Wissensorganisation und Wissensmodellierung in Unternehmensberatungen. In: Wirtschaftsinformatik 43(2001) 5,

3 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap Einführung in das Wissensmanagement Literatur: Siehe Lehner, Alavi/Leidner und Maier/Hädrich aao. Mitte der 80er Jahre (nach Meinung von Lehner, Mitte der 90er, wenn man die relevante Literatur betrachtet) kam das Thema Wissensmanagement auf. Wissensmanagement steht in Verbindung mit der Diskussion über neue Organisationsformen und einer Orientierung an Konzepten wie der Lernenden Organisation. Typische Begriffe bzw. Schlagwörter, die in diesem Zusammenhang genannt werden: Flexibilität, Dezentralisierung, Prozessorientierung, Partizipation, Intelligenz, modulare Organisation, virtuelle Organisation. Alavi/Leidner sprechen von einer wissensbasierten Perspektive der Unternehmung, die die ressourcenbasierte Sicht von Penrose (1959) weiterentwickelt. 1.1 Wissensbasiertes Unternehmenskonzept Die wissensbasierte Sicht der Unternehmung geht davon aus, dass Leistungen der Unternehmung davon abhängen, wie physische Ressourcen kombiniert und angewendet werden, was wiederum von dem Know-How, d.h. vom Wissen, der Firma abhängt. Dieses Wissen ist eingebettet in bzw. Bestandteil von: Organisation (Aufbauorganisation und Ablauforganisation) Unternehmenskultur und Unternehmensidentität Geschäftsprozesse und einzelnen Vorgänge Unternehmensziele, Managementziele Subsysteme Dokumente Mitarbeiter Da das Wissen einer Firma im Allgemeinen schwer nachgeahmt werden kann und der Versuch einer Imitation an sozial komplexe Prozesse stößt, wird unterstellt, dass Wissen bzw. eine Wissensorientierung einen lang anhaltenden kompetitiven Vorteil verspricht. Allerdings ist es weniger das Wissen, das in einer Firma zu einem gegebenen Zeitpunkt existiert, als vielmehr die Fähigkeit, das vorhandene Wissen effektiv einzusetzen, um neues Wissen zu generieren und um Handlungen zu veranlassen, die geeignet sind, diesen Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Man kann Wissensmanagement verstehen als die Gesamtheit der Aufgaben, die geeignet sind, diese Fähigkeit herauszubilden und zu unterstützen. Aus Sicht der WI stellt sich dann die Frage, in welchem Maße Informationssysteme hierbei hilfreich sein können. Der modernen IT wird im Rahmen eines Wissensmanagements im Bereich des Systematisierens,

4 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap. 1-4 des Zur-Verfügung-Stellens von Wissen sowie der Kommunikationsunterstützung eine zentrale Rolle zugewiesen. Natürlich ist das Konzept, Wissen in Organisationen zu kodieren, zu speichern und wieder aufzufinden, nicht neu. Schon seit je her gab und gibt es Trainingsprogramme, Personalentwicklungsmodelle, organisatorische Richtlinien und Verfahrensweisen, Berichte und Handbücher, die nichts anderes bezwecken. Dennoch hat in jüngster Zeit eine bewusste Hinwendung der Unternehmen auf die Fragen eines Wissensmanagements stattgefunden. Man vermutet, dass nur 20 30% des eigentlich verfügbaren Wissens wirklich genutzt werden. Wenn dem so sein sollte, dann wäre mit großen Produktivitätspotentialen zu rechnen (vgl. Lehner, S. 227 und die dort zitierte Literatur). Einige Firmen haben eine eigene Stelle für das Wissensmanagement geschaffen. Man spricht von einem Wissensmanager, Wissensbroker, Chief Knowledge Officer (CKO) und Knowledge Specialists. Wissensmanagement wird also nicht als Teilaufgabe anderer Bereiche, wie etwa der IT oder der Personalabteilung verstanden, und damit so nebenbei mit erledigt. Vielmehr erfährt das WM über eine eigene Abteilung eine Aufwertung und wird damit als Daueraufgabe angesehen. Der Begriff Wissensmanagement wird je nach Autor unterschiedlich gesehen. Man kann ihn nicht unabhängig von dem Begriff Wissen sehen. Deswegen mach es Sinn, sich mit der Abgrenzung von Daten, Information und Wissen auseinander zu setzen. 1.2 Daten, Informationen und Wissen Die herkömmliche Sichtweise auf Daten, Information und Wissen orientiert sich an den Dimensionen Interpretierbarkeit, Zweckorientiertheit, Neuigkeitsgrad etc. Daten werden in diesem Sinne als Repräsentanten von Sachverhalten gesehen, wobei bei Daten der Bezug zu dem Repräsentierten kein charakteristisches Merkmal ist. Die Interpretierbarkeit ist keine grundsätzliche Eigenschaft von Daten. Information entsteht aus dem Zusammentreffen dieser beiden Charakteristika, also aus Daten als Repräsentanten von Sachverhalten und der Interpretierbarkeit dieser Daten. Kurz gesagt: Informationen = Daten + Semantik (Bedeutung, Interpretierbarkeit) Die meisten Autoren halten diese Sichtweise für zu kurz gegriffen. In der Technik wird vielfach der von Shannon geprägte Informationsbegriff verwendet, nach dem Information mit dem Neuigkeitswert einer Nachricht, also einer Informationsübertragung, gleichgesetzt wird. Der gleiche Sachverhalt zweimal übertragen hat beim zweiten Mal keinen Neuigkeitswert, also keinen (neuen) Informationsgehalt.

5 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap. 1-5 Der Vorteil des Shannonschen Informationsbegriffs ist darin zu sehen, dass Information messbar wird. Der Begriff Bit, als kleinste messbare Informationseinheit, leitet sich letztlich davon ab. In den Geisteswissenschaften wird der Shannonsche Informationsbegriff als zu technisch in der Regel abgelehnt. Speziell in der BWL wird Information grundsätzlich positiv gesehen. Hintergrund ist darin zu sehen, dass der Nutzen einer Information in den Vordergrund gerückt wird. Eine Nachricht, deren Aussage für mich nicht Nutzen stiftend verwendet werden kann, die also nutzlos ist, wird grundsätzlich negativ gesehen. Sie stellt Ballast dar, sie trägt zur Informationsüberlastung bei. Da der Nutzen einer Information von ihrer Genauigkeit, Rechtzeitigkeit (Aktualität), Überprüfbarkeit bzw. Vertrauenswürdigkeit etc. abhängt, ist der betriebswirtschaftliche Informationsbegriff sehr stark kontextabhängig. Information wird zum immateriellen Wirtschaftsgut, das aufgrund von Veralterung schneller Entwertung unterliegt. Wenn man den betriebswirtschaftlichen Informationsbegriff auch für die WI reklamiert, dann stellt sich die Frage, was denn dann Wissen sei. Ein grundsätzlicher Unterschied wird darin gesehen, dass Wissen tendenziell an Personen gebunden ist, während Information tendenziell mit Informationsübertragungsprozessen verknüpft ist. In der KI-Vorlesung wurde differenziert in Faktenwissen und Handhabungs- bzw. Orientierungswissen. Die Grenzen zum Informationsbegriff verschwimmen offensichtlich, denn natürlich kann die Mitteilung von Fakten oder Regeln (Orientierungssachverhalte) nützliche Information darstellen und umgekehrt, brauche ich Hintergrundwissen (Faktenkenntnis) um irgendwelche Nachrichten Nutzen stiftend auswerten zu können. Interessant auch die Ausführungen (Gablersches Wirtschaftslexikon, 14. Auflage 1997) zum Stichwort Informationsmanagement. Sie machen deutlich, dass eine Abgrenzung zu dem, was typischerweise unter Wissensmanagement (siehe unten) verstanden wird, kaum gezogen werden kann. (Das Stichwort Wissensmanagement ist übrigens in der erwähnten Auflage nicht enthalten.) Es heißt dort (S. 1869): Die wirtschaftliche Bedeutung von Information liegt in deren Eigenschaft als Wirtschaftsgut, Wettbewerbs- und Produktionsfaktor. Mangelhaftes Informationsverhalten (Nachfrage, Angebot) erhöht generell das Risiko für den Misserfolg von Entscheidungen und Maßnahmen in den verschiedenen Institutionen (Unternehmen, Ministerien, Standesvertretungen etc.). Spezielle Bedeutung hat Informationsmanagement für das Unternehmen in Verbindung mit strategischer Planung und Innovationsmanagement gewonnen. Bei dem heute vorherrschenden Innovationswettbewerb sind zufällig entstehende Innovationen bei weitem nicht mehr ausreichend, so dass das Informationsmanagement unter diesem Aspekt besonders relevant ist. Im Hinblick darauf, dass jeder Innovationsprozess zunächst als immaterieller Prozess der Beschaffung, Aufbereitung und Verdichtung von Information beginnt, kann bezogen auf Innovationsprojekte mangelnde Informationsbeschaffung zu Ineffizienz und Mißerfolg am Markt führen. Die notwendige strategische Ausrichtung von Innovationsvorhaben setzt die Existenz einer Unternehmensstrategie voraus, deren Formulierung ebenfalls an die Verfügbarkeit der erforderlichen Information gebunden

6 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap. 1-6 ist, und zwar aus dem Unternehmen selbst (Erkennen von Stärken und Schwächen) und aus der Umwelt des Unternehmens (Erkennen von Chancen und Risiken). Informationen für die Innovationsplanung betreffen etwa die Bereiche technische, wirtschaftliche, soziale und politische Entwicklung, Wettbewerbssituation, Rechtsvorschriften, Ökologie, Management- Technologien ( Technologie) etc. Ermittlung des Informationsbedarfes und Beschaffung der erforderlichen Information sind Teilaufgaben eines umfassenden Informationsmanagements, für welches folgende drei Aufgabenbereiche unterschieden werden können: (1) Informationsbedarfsplanung, (2) Informationsressourcen-Management zur Nutzung von Information als (unternehmerische) Ressource und als Wettbewerbsfaktor, d.h. Bewirtschaftung von Information in analoger Weise, wie dies z.b. für Material, Betriebsmittel und Personal gilt und (3) Informationssystem-Management zur Konzeption, Realisierung und Nutzung eines den Anforderungen der einzelnen Institution entsprechenden Informationssystems, welches über die geläufigen EDV-Anwendungen hinausgeht und auch Kommunikation zwischen den Unternehmensbereichen, das Betriebliche Vorschlagswesen, Dokumentation von Ideen, Entscheidungen und Argumenten, die laufende Erfassung und Auswertung von Vertreterberichten, Reklamationen, Berichten des Kundendienstes etc. sowie auch die Information der Mitarbeiter über Unternehmenssituation, Ziele und Strategien umfasst. Wenn man diese Ausführungen mit den Aufgaben eines Wissensmanagements konfrontiert, so wie sie Reinmann-Rothmeier und Mandl (vgl. Lehner, S. 228) sehen, dann verwischt sich in der Tat der Unterschied zwischen einem Wissensmanagement und einem Informationsmanagement. Es heißt dort zum Begriff Wissensmanagement: Informationen verbreiten Informationen selektieren und bewerten Informationen in einen Kontext einbetten und mit Bedeutung versehen Aus Informationen Wissen konstruieren und neues Wissen entwickeln Wissensinhalte miteinander verknüpfen und Wissensnetze bilden Wissen bewahren, strukturieren und aktualisieren Wissen weitergeben, vermitteln und verteilen Wissen austauschen und gegenseitig ergänzen Wissen anwenden und umsetzen Wissensbasiertes Handeln bewerten und daraus neues Wissen entwickeln. Halten wir fest: Der Unterschied zwischen dem betriebswirtschaftlichen Informationsbegriff und dem Verständnis von Wissen ist nicht stark differenziert. So heißt es auch bei Alavi/Leidner, S. 109: What is key to effectively distinguishing between information and knowledge is not found in the content, structure, accuracy, or utility of the supposed information or knowledge. Rather, knowledge is information possessed in the mind of individuals: it is personalized information (which may or may not be new, unique, useful, or accurate) related to facts, procedures, concepts, interpretations, ideas, observations, and judgements.

7 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap. 1-7 Unabhängig davon wird aber in der Regel eine Bedeutungs-Hierarchie unterstellt: Daten stehen bei dieser Rangreihung nach Wichtigkeit ganz unten, typischerweise auch erkennbar an dem Begriff Datenverarbeitung. Im Gegensatz dazu haben Informationen bzw. die Informationsverarbeitung eine größere Wichtigkeit, während Wissen bzw. Wissensverarbeitung die Spitze darstellen. Interessant ist die Ansicht von Tuomi 1, nach der diese Hierarchie auf den Kopf gestellt wird: Wissen existiert demnach bevor Informationen formuliert werden können und bevor Daten erhoben werden können, um Informationen zu messen. Es gibt in diesem Sinne keine rohen Daten, da in jedem Fall Wissen benötigt wird, um diese Daten als wichtig zu identifizieren und zu erheben. Tuomi argumentiert, dass Wissen existiert, das vermöge Artikulation, Verbalisierung und Strukturierung zu Informationen wird. Informationen wiederum werden über die Auswahl einer geeigneten Repräsentation und zugeordneter standardisierter Interpretation zu Daten. Wissen existiert nicht außerhalb eines Wissenden. Es wird durch die individuellen Bedürfnisse verändert und auch durch den vorhandenen Bestand an Wissen. Alavi/Leidner (S. 109) schreiben: Knowledge is thus the result of cognitive processing triggered by the inflow of new stimuli. Consistent with this view, we posit that information is converted to knowledge once it is processed in the mind of individuals and knowledge becomes information once it is articulated and presented in the form of text, graphics, words, or other symbolic forms. Zwei Implikationen ergeben sich aus dieser begrifflichen Sicht von Wissen: Damit Individuen ein gemeinsames Verständnis von Daten oder Informationen entwickeln können, muss eine gemeinsame Wissensbasis gegeben sein. Systeme, um die Entstehung, Verteilung und Nutzung von Wissen in Organisationen zu unterstützen, können sich nicht wesentlich von anderen Arten von Informationssystemen unterscheiden. Sie zielen allerdings darauf ab, Benutzer in die Lage zu versetzen, Informationen mit mehr Bedeutung zu versehen (also besser interpretieren zu können) und Teile ihres Wissens in Form von Daten oder Informationen für andere verfügbar zu machen. 1 Tuomi, I.: Data is More Than Knowledge: Implications of the Reversed Hierarchy for Knowledge Management and Organizational Memory. In: Proceedings of the Thirty-Second Hawaii International Conference on Systems Sciences, IEEE Comp. society Press, Los Alamitos, CA, 1999.

8 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap Alternative Sichtweisen auf Wissen Huber 2 bzw. Nonaka 3 definieren Wissen als begründete Überzeugung, die die Fähigkeit einer Einheit zu effektiver Aktion steigert. Sichtweisen auf Wissen: (1) ein kognitiver Zustand (2) ein Objekt (3) ein Prozess (4) der Zustand, Zugriff auf Information zu haben (5) eine Fähigkeit Diese Sichtweisen implizieren spezifische Aufgaben eines Wissensmanagements und spezifische Eigenschaften von Wissensmanagementsystemen (vgl. Tabelle 1) Table 1. Knowledge Perspectives and Their Implications Perspectives Knowledge vis-à-vis data and information State of mind Object Process Access of information Capability Data is facts, raw numbers. Information is processed/interpreted data. Knowledge is personalized information. Knowledge is the state of knowing and understanding. Knowledge is an object to be stored and manipulated. Knowledge is a process of applying expertise. Knowledge is a condition of access to information. Knowledge is the potential to influence action Implications for Knowledge Management (KM) KM focuses on exposing individuals to potentially useful information and facilitating assimilation of information KM involves enhancing individuals learning and understanding through provision of information Key KM issue is building and managing knowledge stocks KM focus is on knowledge flows and the process of creation, sharing, and distributing knowledge KM focus is organized access to and retrieval of content KM is about building core competencies and understanding strategic knowhow Implications for Knowledge Management Systems (KMS) KMS will not appear radically different from existing IS, but will be extended toward helping in user assimilation of information Role of IT is to provide access to sources of knowledge rather than knowledge itself Role of IT involves gathering, storing, and transferring knowledge Role of IT is to provide link among sources of knowledge to create wider breadth and depth of knowledge flows Role of IT is to provide affective search and retrieval mechanisms for locating relevant information Role of IT is to enhance intellectual capital by supporting development of individual and organizational competencies 2 Huber, G.: Organizational Learning: the Contributing Processes and the Literatures. Organization Science (2:1), 1991, pp Nonaka, I.: A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation. Organization Science (5:1), 1994, pp

9 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap Taxonomien von Wissen Table 2. Knowledge Taxonomies and Examples Knowledge Types Definitions Examples Tacit Knowledge is rooted in actions, experience, and involvement in specific context Mental models Best means of dealing with specific customer Cognitive tacit: Individual s belief on causeeffect relationships Technical tacit: Know-how applicable to specific Surgery skills work Explicit Articulated, generalized knowledge Knowledge of major customers in a region Individual Created by and inherent in the individual Insights gained from completed project Social Created by and inherent in collective Norms for inter-group communications actions of a group Declarative Know-about What drug is appropriate for an illness Procedural Know-how How to administer a particular drug Causal Know-why Understanding why the drug works Conditional Know-when Understanding when to prescribe the drug Relational Know-with Understanding how the drug interacts with other drugs Pragmatic Useful knowledge for an organization Best practices, business frameworks, project experiences, engineering drawings, market reports 1.5 Erzeugung von Wissen, das Modell von Nonaka/Takeuchi 4 Das Konzept von Nonaka/Takeuchi stellt ein Erklärungsmodell für die Schaffung und Verbreitung von Wissen in Unternehmen dar. Hauptelemente ihres Ansatzes sind die epistemologische (erkenntnistheoretische) Dimension und die ontologische (Ontologie = Lehre vom Seienden, von Ordnungsstrukturen, Begriffsbestimmungen). Epistemologische Ebene: Unterscheidung in explizites und implizites Wissen Ontologische Ebene: Charakterisierung der Schichten einer Wissenserzeugung und Wissensentstehung vom Individuum zur Gruppe bis hin zum Unternehmen als Ganzes Nonaka/Takeuchi orientieren sich an einem betonten Subjektbezug von Wissen. D.h. ohne Mitarbeiter kann ein Unternehmen kein Wissen erzeugen. Unternehmerische Maßnahmen sind allenfalls Hilfsmittel um den Prozess der Wissenskreierung zu unterstützen. Beispielsweise Diskussionen auf Gruppenebene und Erfahrungsaustausch. Dabei geht es bei Nonaka/Takeuchi wesentlich um die Umwandlung von implizitem Wissen in explizites. Organisationales Wissen wird primär als explizites Wissen verstanden. 4 Nonaka, I; Takeuchi, H.: Die Organisation des Wissens. Frankfurt, 1997.

10 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap Formen der Wissensschaffung im Unternehmen Individual A s Tacit Knowledge C Individual B s Tacit Knowledge B B B B A A A A Individual A s Explicit Knowledge Storage ( , documents...) D Individual B s Explicit Knowledge Storage ( , documents...) Legend: Each arrow represents a form of knowledge creation. A - Externalization B - Internalization C - Socialization D - Combination Das Ba der Unternehmung Ba ist ein Kunstbegriff und bezeichnet bei Nonaka/Takeuchi in einem Unternehmen den gemeinsamen Ort zur Erzeugung von Wissen. Originating ba: Die Generierung von Wissen in einem Unternehmen startet mit dem Wissensmodus Sozialisation, also dem Austausch bzw. der Interaktion von Individuum zu Individuum. (Steigerung des impliziten Wissens.) Voraussetzung (im engeren Sinne) ist Interaktion von Angesicht zu Angesicht, also die Anwesenheit der Beteiligten am gleichen Ort und zur gleichen Zeit. Interacting ba: Per Dialog und Zusammenarbeit wird das implizite Wissen transferiert in explizites und zu gemeinsamem Wissen der beteiligten Individuen. Es entspricht dem Wissensmodus Externalisierung. Cyber ba: Interaktion mittels , Dokumentenaustausch etc. in virtuellen Gruppen wird als Cyber ba bezeichnet. Es dient dem Austausch von Wissen im Sinne des Kombinations-Modus (explizit zu explizit).

11 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap Exercising ba: Dies bezieht sich auf den Wissensmodus/Wissensprozess Internalisierung und bezeichnet den Ort aktiven Anwendens und Praktizierens des Gelernten. Kontrollfrage: Man überlege sich, welche Management-Maßnahmen welche Form von Ba unterstützen. Die moderne IT erlaubt in der Regel die gleichzeitige Unterstützung mehrerer Ba-Modi: CSCW-Systeme unterstützen die Zusammenarbeit (interacting ba), gleichzeitig ermöglichen bzw. unterstützen Sie den Kontakt mit anderen Personen (originating ba sowie cyber ba). -Systeme sowie Group Support Systems unterstützen nachweislich die Anzahl schwacher Beziehungen innerhalb einer Organisation, was wiederum (nach Nonaka) den Prozess der Wissensgenerierung beschleunigen kann. Intranets erhöhen die Bereitstellung von Informationen innerhalb einer Organisation sowohl horizontaler wie vertikaler Natur. Die stärkere Konfrontation mit Informationen regt den Modus der Internalisierung von Wissen an, bei dem über Beobachtungen und Interpretationen der Bestand an implizitem Wissen wächst. Auch lässt sich per Intranet das individuelle Lernen, beispielsweise durch entsprechende Lernsoftware, Planspiele, Simulationen etc., unterstützen. Computerunterstütze Kommunikation kann die Qualität der Wissensgenerierung erhöhen, dadurch dass ein Forum für den Austausch von Meinungen und neuen Ideen geschaffen wird und das System die Herausbildung gemeinsamer Überzeugungen unterstützt. By providing an extended filed for interaction among organizational members for sharing ideas and perspectives, and for establishing dialog, information systems may enable individuals to arrive at new insights and/or more accurate interpretations than left to decipher information on their own. Das Fünf-Phasen-Modell der Wissensschaffung im Unternehmen Voraussetzungen Intention: Feste Absicht des Unternehmens, gewisse Ziele zu erreichen. Autonomie: Die Mitarbeiter eines Unternehmens sollen weitgehend autonom agieren können, da dies Engagement und Motivation fördert. Fluktuation und kreatives Chaos: Gedacht ist an Fluktuation im Umfeld, etwa veränderte Marktbedürfnisse oder das Bewusst machen der Konkurrenz des Unternehmens. Fluktuation und kreatives Chaos drücken das Bestreben aus, einen Zustand der permanenten Unruhe zu schaffen, da dies bei den Mitarbeitern ein Krisengefühl produziert. Letzteres ist wiederum Voraussetzung für die Bereitschaft zur Änderung. Lehner (S. 239): Die Störung ihrer Gewohnheiten gibt dem Personal die Möglichkeit

12 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap schablonenhaftes Denken zu überwinden und so zu neuen Konzepten zu gelangen. diese Krisenstimmungen, welche durch den Zusammenbruch von Routineabläufen zu einem kreativen Chaos führen, können im Unternehmen auch absichtlich geschaffen werden, etwa durch neue, idealistische Zielvorgaben. Redundanz: Als weitere Voraussetzung wird Redundanz genannt. In diesem Zusammenhang bedeutet Redundanz die Versorgung der Mitarbeiter mit zusätzlichen Informationen, die Hintergrundwissen vermitteln und es damit den Mitarbeitern erleichtert, über die engeren Fachgrenzen hinaus neue Perspektiven zu ergründen und ihren Beitrag im Unternehmen als Ganzes positionieren zu können. Lehner gibt an, dass Redundanz u.a. durch unklare Aufgabenteilung oder Personalrotation erreicht werden kann. Interne Vielfalt: Damit eine Unternehmen auf die Dynamik der Umwelt reagieren kann, braucht es eine hinreichende interne Flexibilität. In der Systemtheorie (Kybernetik) wird vom Gesetz der beschränkten Varietät gesprochen, die notwendig ist um den Fortbestand des Systems zu gewährleisten. Mit diesem Begriff wird der Sachverhalt ausgedrückt, dass Änderungen in den auf das System einwirkenden Umweltparametern notwendigerweise durch systeminterne Maßnahmen ausgeglichen werden müssen. Lehner meint in diesem Zusammenhang: Damit ein Unternehmen der Komplexität seiner Umwelt gerecht werden kann...,.müssen die Mitarbeiter über ausreichende Flexibilität verfügen und dem Unternehmen somit die interne Vielfalt gewährleisten. Diese lässt sich durch gleichberechtigten Zugang zu Informationen und Informationssystemen erreichen. Andere Möglichkeiten sind der Abbau von starren Hierarchien, Personalrotation und der häufige Wandel der Organisationsstruktur. Prozessmodell nach Nonaka / Takeuchi (vgl. Lehner, S. 241): Implizites Wissen austauschen Die erste Zeitphase ist der Sozialisation gleichzusetzen. Wie bereits erklärt, lässt sich implizites Wissen nicht ohne weiteres verbalisieren und austauschen, vor allem wenn man bedenkt, dass Projektteams oftmals aus einer Vielzahl von Personen mit unterschiedlichen Hintergründen zusammengesetzt sind. Man benötigt erst ein Interaktionsfeld, in dem die Mitglieder agieren können. Beispiele sind sich selbst organisierende Teams, besetzt mit Angehörigen der verschiedensten Funktionsbereiche. Die fünf Voraussetzungen für eine Wissensspirale fördern den Prozess, indem sie durch autonome Teams mit unterschiedlichen Fachbereichsvertretern die notwendige Vielfalt und Informationsredundanz (gleiche Arbeitsplatzbeschreibung trotz unterschiedlichem Hintergrundwissen) schaffen Bedingungen für den funktions- und auch unter-

13 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap nehmensübergreifenden Austausch von implizitem Wissen und durch Zielvorgaben (aus veränderten Marktverhältnissen etwa) kreatives Chaos erzeugen. Konzepte schaffen Werden die mentalen Modelle mit Hilfe bildhafter Sprachen in expliziten Konzepten artikuliert, spricht man von Externalisierung, welche dieser Phase in etwa entspricht. Die Voraussetzungen sind auch in dieser Entwicklungsetappe sinnvoll. Durch die Autonomie können alle Teammitglieder ihre Standpunkte durchsetzen, solange diese mit der Unternehmensintention vereinbar sind. Durch die notwendige Vielfalt können Konzepte entstehen, welche Probleme aus unterschiedlichsten Sichten zusammenführen. Die Informationsredundanz ist bei der Externalisierung besonders hilfreich, weil durch sie Verständnis für die bildliche Sprache geschaffen werden kann und so die Artikulation erleichtert wird. Konzepte erklären in der vorhergehenden Ebene wurden Konzepte kreiert, die sich in diesem Stadium einer Kontrolle unterwerfen müssen, ob sie im Einklang mit den Zielen des Unternehmens stehen bzw. ob sie weitergeführt werden. Dies geschieht durch Anwendung bestimmter Beurteilungskriterien, meist quantitative, wie z.b. Kosten oder Gewinnspannen, oder aber abstrakte Werte wie Ästhetik. Die Erklärungskriterien werden im wesentlichen von der Unternehmensführung in Form von Strategien ausgegeben. Archetyp bilden Auf dieser Prozessstufe wird das erklärte Konzept in einen Archetyp überführt, beispielsweise einen Prototypen oder ein Operationsmodell. Die Kombination ist dieser Phase sehr ähnlich, weil explizite Konzepte in explizite Archetypen umgewandelt werden, also eine Verbindung von neuem mit bereits vorhandenem Wissen stattfindet. Kann ein Prototyp die Kriterien des ursprünglichen Konzepts allerdings nicht erfüllen, muss der Prozess an dieser Stelle noch mal einen neuen Zyklus durchlaufen. Dies kann beispielsweise bedeuten, implizites Wissen mit zusätzlichen Gruppen auszutauschen, um zu einer zufrieden stellenden Lösung zu kommen. Wissen übertragen In der letzten Phase tritt der Archetyp (umgesetztes, erklärtes Modell) in einer anderen ontologischen Schicht in einen neuen Zyklus der Wissensschaffung ein, d.h. das neue geschaffene Wissen wird auf andere Einheiten übertragen. Dies kann sich innerhalb von Unternehmen vollziehen, und dort wiederum horizontal (innerhalb der Abteilungen oder Divisionen) oder vertikal (zwischen höheren und niedrigeren Ebenen, wie z.b. zwischen Führungsebene und Abteilungsebene), es kann zwischen Unternehmen stattfinden oder sich sogar auf externe Gruppen beziehen (Verbraucher, Konkurrenten). Auch diese Phase wird von den Voraussetzungen gestützt. Nur wenn

14 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap die nötige Autonomie der Unternehmenseinheiten gewährleistet ist, kann Wissen ü- bertragen werden. Die Fluktuation, wie Personalrotation, begünstigt den Transfer von Wissen ebenso wie notwendige Vielfalt und Redundanz. Die Intention schließlich fungiert als Kontrollelement. Der gesamte beschriebene Prozess der Wissensschaffung ist nichtlinear und interaktiv: Die ersten vier Phasen beschreiben eine horizontale Bewegung, in der fünften Ebene erfolgt die vertikale Ausrichtung. Das Modell erstreckt sich in der Realität außerdem über mehrere Zyklen hinweg, d.h. die einzelnen Phasen werden fortlaufend absolviert und beziehen das gesamte Unternehmen mit ein. Ebenso können externe Gruppen in den Prozess involviert sein, wenn erzeugtes Wissen in Form von Produkten, Dienstleistungen o.ä. mit dem Umfeld, wie Konkurrenten, Händler, Kunden und Lieferanten, interagiert und dann als Fluktuation (z.b. veränderte Marktbedingungen) wieder auf das Unternehmen einwirken [vgl. Nonaka/Takeuchi 1997, 255]. Zusammenfassend ist festzustellen, dass das Modell von Nonaka/Takeuchi im deutschsprachigen Raum lediglich eine Verbreitung in der einschlägigen Literatur gefunden hat. In der Praxis ist hier bisher aber kein direkter Einfluss feststellbar. 1.6 Die Weiterentwicklung des Modells von Nonaka/Takeuchi durch Alavi/Leidner zu einem Organisationsentwicklungsmodell; IT-Unterstützung der Teilaktivitäten Wissensspeicherung, Wissensretrieval Organisationen entwickeln nicht nur neues Wissen, sie vergessen auch. Deswegen werden die Aktivitäten: Speicherung, Organisation und Retrieval von organisationalem Wissen, das so genannte Organisationale Gedächtnis zu einem wichtigen Aspekt von Wissensmanagement. Das Organisationale Gedächtnis umfasst Wissen unterschiedlicher Formen: Dokumente, strukturierte Datenbanken, die Wissensbasis von Expertensystemen, Arbeitsanleitungen, Vorschriften, dokumentierte Geschäftsprozesse, Handbücher etc. sowie das implizite Wissen von Mitarbeitern und von Beziehungsnetzen. In der Literatur wird häufig unterschieden zwischen individuellem Wissen und organisationalem: Individuelles Wissen: Basiert auf Beobachtungen, Erfahrungen und Aktionen des Individuums Organisationales Wissen: Wird verstanden als das Medium, durch das Wissen aus der Vergangenheit, aus Erfahrungen und von Ereignissen gegenwärtige organisationale Aktivitäten beeinflusst (Stein/Zwass 5 ). Organisationales Wissen erstreckt sich 5 Stein, E.W.; Zwass, V.: Actualizing Organizational Memory with Information Systems. Information Systems Research (6:2), 1995, pp

15 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap über individuelles Wissen hinaus und beinhaltet zusätzliche Komponenten, wie z.b. die Organisationskultur, Transformationsprozesse (z.b. Arbeits- und Produktionsvorgänge), die Organisationsstruktur (formale Organisationsaufbau, Ablaufstruktur, Rollen, Delegation und Verantwortung) sowie interne und externe Informationsarchive. Wichtig ist die Unterscheidung in das semantische Gedächtnis: Bezieht sich auf generalisiertes, explizites und artikuliertes Wissen episodische Gedächtnis: Bezieht sich auf Wissen, das kontextabhängig und situationsspezifisch ist. Episodisches Wissen wird vielfach gleichgesetzt mit implizitem Wissen. Individuelles bzw. organisatorisches Gedächtnis ist nicht grundsätzlich und immer positiv zu sehen: Auf der individuellen Ebene kann dies zu Verzerrungen bei Entscheidungen führen (Insbesondere denke man an die Situation: Das haben wir immer schon so gemacht, die häufig zwischenzeitlich geänderten Umweltbedingungen nicht Rechnung trägt!) Auf der organisationalen Ebene wird vor allem die Gefahr des so genannten single loop learnings gesehen, bei dem Fehler nur korrigiert werden, die eigentliche Ursache des Auftretens der Fehler aber nicht beseitigt wird. Derartiges Verhalten führt leicht zu einer stabilen, organisationalen Kultur, die resistent ist gegenüber Änderung (frei übersetzt nach Alavi/Leidner, S. 118) Unterstützung von Wissensspeicherung, Wissensretrieval durch IT Alavi / Leidner schreiben (S. 119): Advanced computer storage technology and sophisticated retrieval techniques, such as query languages, multimedia databases, and database management systems, can be effective tools in enhancing organizational memory. These tools increase the speed at which organizational memory can be accessed. Weiser and Morrison (1998) give the example of AI-STARS, a project memory system at DEC that combines such information as bulletin board postings, product release statements, service manuals, and messages to enable rapid access to product information for assisting customer problems. Product memory can be facilitated with corporate intranets, so that product and pricing changes can be immediately noted the system instead of having brochures reprinted. this in turn avoids the lag time resulting from the time a change occurs to the time when the sales personnel become aware of the change.

16 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap Groupware-Systeme: Diese Art von Systemen gestattet die Speicherung strukturierter und unstrukturierter Informationen und erlaubt damit Zeit- und Ortsunabhängigkeit (to share this memory across time and space). Typische Anwendungen erfolgen bei Beratungsunternehmen. Beispiel: Das Practice Development Network von Mc. Kinsey beinhaltet Projekt-Dokumentationen, die zur Kernkompetenz gezählt werden. Diese Dokumentationen werden online gehalten, um sie organisationsweit verfügbar zu haben und das Organisationale Lernen zu unterstützen. Drawing on these technologies, most consulting firms have created semantic memories by developing vast repositories of knowledge about customers, projects, competition, and the industries they serve (Alavi / Leidner, S. 119) Wissenstransfer Siehe die folgende Abbildung. Knowledge Transfer among Individuals in a Group Knowledge Application D E Individual A s Tacit Knowledge Individual B s Tacit Knowledge E D Knowledge Application G G Individual A s Explicit Knowledge Individual B s Explicit Knowledge Storage ( , documents...) F Group 1 s semantic memory Group 1 s episodic memory F Storage ( , documents...) Legend: D - The Process of Knowledge Application E - The Process of Learning F - The Transfer of Idividual Explicit Knowledge to Group Semantic Memory and vice versa G - The Transfer of Individual Tacit Knowledge to Group Episodic Memory and vice versa Alavi / Leidner schreiben (S. 119): Communication processes and information flows drive knowledge transfer in organizations. Gupta and Gorvindrajan (2000) have conceptualized knowledge transfer in terms of five elements: (1) perceived value of the source unit s knowledge (2) motivational disposition of the source (i.e. their willingness to share knowledge)

17 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap (3) existence and richness of transmission channels (4) motivational disposition of the receiving unit (i.e. their willingness to acquire knowledge from the source), and (5) the absorptive capacity of the receiving unit, defined as the ability not only to acquire and assimilate but also to use knowledge (Cohen and Levinthal 1990). Der Punkt (5) ist der, der am schlechtesten kontrolliert werden kann. Wissen muss einen Rekonstruktionsprozess beim Empfänger durchlaufen, es muss verstanden sein, bevor es genutzt werden kann. Verständnis hängt aber wesentlich von den kognitiven Fähigkeiten des Empfängers ab. (Bekanntlich funktioniert der Nürnberger Trichter nicht!) Die Literatur konzentriert sich in der Regel auf Punkt (3), die Übertragungskanäle. Diese können formaler Natur sein oder informeller, sie können personenbezogen sein oder personenunabhängig. Informelle Mechanismen: spontane Gesprächsrunden, spontane Seminare, Unterhaltungen während der Kaffeepausen etc. unterstützen die Bildung sozialer Gruppen und die Herausbildung einer Unternehmensidentität, erlauben aber keine größere räumliche Ausdehnung. Damit können sie nur in kleineren Organisationen effektiv eingesetzt werden. Nachteil dieser Übertragungsform von Wissen ist darin zu sehen, dass Wissen, soweit es nicht exakt (formal) repräsentiert ist, nur ungenau transferiert wird. Was beim Empfänger letztlich ankommt, also was er tatsächlich verstanden hat, hängt wieder ganz wesentlich von seinen intellektuellen Fähigkeiten ab. Auch kann nicht ausgeschlossen werden, dass nur das Wissen einer Teilgruppe der zu berücksichtigenden Wissensträger abgefragt wird. Formale Mechanismen eines Wissenstransfer, wie z.b. (geplante) Weiterbildungsveranstaltungen, Kurse, Seminare, Unternehmensbesichtigungen, stellen eine größere Verbreitung des Wissens sicher. Sie hindern aber in der Regel das Finden kreativer Lösungen. Personenbezogener Wissenstransfer, z.b. Praktika, Trainee-Programme, Delegation von Mitarbeitern auf Zeit, gelten als sehr effizient, wenn es um die Übertragung spezifischer Fähigkeiten geht, insbesondere Wissen, das sehr stark vom jeweiligen Kontext abhängt. Transfer von Wissen mittels Personen ist eine in Japan gern praktizierte Form des W.-Transfers, beispielsweise dadurch, dass Arbeitsteams immer wieder neu zusammengesetzt werden. Dadurch erwerben die neuen Mitglieder der Gruppe, das implizite Wissen derer, die schon länger diese Art von Tätigkeit ausüben. gleichzeitig wird

18 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap das Wissen auf eine breitere Basis bei den Mitarbeitern gestellt. Der mögliche Verlust von W. durch Personalabgang wird damit deutlich reduziert. Allgemein gilt, dass die Intensität einer Beziehung den Austausch von implizitem Wissen sehr stark fördert. Umgekehrt gilt: Eine enge (gelegentliche) und distanzierte Kommunikationsbeziehung wird als Hindernis für lernen und Wissensaustausch gesehen. Ein personenunabhängiger W.-Transfer, wie z.b. Wissensverzeichnisse, Sammlungen von Geschäftsregeln, empfiehlt sich vor allem dann, wenn es um Wissen geht, das verallgemeinerbar ist (geringe Kontextabhängigkeit!) und damit leicht auf andere Gebiete übertragen werden kann Unterstützung des Wissenstransfer durch IT Bei allen vier Formen eines Wissenstransfers kann IT unterstützend verwendet werden. Am häufigsten findet sich jedoch ein Einsatz der IT bei informellen und personenunabhängigen Transfervorgängen bzw. bei formalen und personenunabhängigen. Typische Beispiele bestehen in Lotus Notes discussion databases sowie in corporate directories (z.b. Expertenverzeichnisse, Produktverzeichnisse) oder so genannten Wissenslandkarten (knowledge maps). Wissenslandkarten bzw. Wissenskarten stellen das im Unternehmen vorhandene wissen samt Vernetzung textuell und / oder grafisch in strukturierter Form dar (siehe weiter unten). Andere Ansätze greifen auf die Agententechnologie zurück. Für jedes Mitglied der Organisation wird ein intelligenter Agent entwickelt, der das spezifische Benutzerprofil kennt und systematisch neue Dokumente oder Mails auf ihr Interesse für seinen Principal überprüft. Eine weitere Möglichkeit besteht in der Nutzung von Video bzw. Video-Konferenzen. Dies in der Form von Desktop-Videokonferenzen geschieht bei BP. Auf den Bildschirmen der Beteiligten erscheinen Video-Aufnahmen der Seminarteilnehmer sowie Aufnahmen des Sachverhalts, der behandelt wird, beispielsweise ein physischer Vorgang, die Daten eines Vertrages oder eines technischen Dokuments. Eine zentrale Komponente von IT beim Wissenstransfer wird darin gesehen, dass die Reichweite des einzelnen Individuums durch IT erheblich ausgedehnt werden kann. Üblicherweise wird die Reichweite einer Suche nach Wissen auf die Mitarbeiter beschränkt, mit denen man unmittelbaren, routinemäßigen Kontakt hat. Allerdings kann von diesen Mitarbeitern keine wesentliche neuer Erkenntnis erwartet werden, da Mitglieder der gleichen sozialen Gruppe auch ein gleichartiges Niveau an Informiertheit haben. Auch zeigen Studien, dass Mitglieder der gleichen Kohorte ein bemerkenswertes Nichtwissen dessen haben, was

19 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap ihre Kohortenmitglieder tun. 6 Vor diesem Hintergrund wird in der Erweiterung des Netzwerks eines Individuums eine wichtige Voraussetzung für Wissensdiffusion gesehen. Trotz schwächerer Beziehungen ist der Einzelne in stärkerem Maße neuen Ideen ausgesetzt. Formen: Computer-Netze, elektronische Bulletin-Bords, Diskussionsgruppen. Idee besteht in der E- mittierung von Fragen: does anybody know oder request for help. Unternehmensverzeichnisse (z.b. eine Expertenbank) ermöglichen das schnelle Aufsuchen von Personen, die einem möglicherweise weiterhelfen können. So besteht eines der Systeme bei Hewlett Packard aus einer Expertenbank, mit Hintergrundwissen der Experten sowie ihren spezifischen Fähigkeiten und Erfahrungen. Derartiges Meta-Wissen, also Wissen, wo Wissen zu finden ist, wird häufig als genau so wertvoll angesehen, wie das eigentliche Wissen selber. Mithilfe von Taxonomien (hierarchisch geordneten Schlagwortverzeichnissen) bzw. organisationalen Wissenslandkarten können benötigte Experten wesentlich schneller identifiziert werden, als ohne IT Unterstützung Anwendung des Wissens (Knowledge Application) Die wissensbasierte Sicht der Unternehmung betont des Weiteren, dass der Wettbewerbsvorteil nicht durch das Wissen an sich entsteht, sondern erst durch seine Anwendung. Hauptsächlich drei Mechanismen werden als ursächlich angesehen für die Integration von Wissen zur Steigerung der organisationalen Befähigung: directives, organizational routines and self-contained task teams Direktiven: Damit sind spezifische Regeln, standardisierte Abläufe und Anweisungen gemeint, die vor dem Hintergrund impliziten Wissens der Spezialisten (Experten) entwickelt wurden und im Zuge der Externalisierung und Kombination Handlungsanleitungen für die Nicht-Experten bilden (z.b. Wartungsanleitungen bei Autos oder Flugzeugen). Organisationale Regeln beziehen sich auf die effiziente Abwicklung von Aufgaben, auf Koordinations-Abläufe und Prozessspezifikationen, die die routinemäßige Durchführung von Aufgaben ermöglichen, ohne dass im Einzelfall nachgefragt werden muss (Koordination durch Programme!). Beispiele: Checklisten (etwa wie bei einer Überprüfung eines Flugzeugs vor dem Abflug), Festlegung der Arbeitsfolgen bei einem Montageband. Bildung autonomer Arbeitsteams bezieht sich Situationen, die nicht planbar sind, und folglich eine spontane Reaktion der Betroffenen erfordern. Der Grundgedanke dabei ist, dass das in solchen Situationen benötigte Wissen im Team vorhanden ist, so dass eine adäquate Reaktion stattfinden kann. 6 Kogut, B.; Zander, U.: What Firms Do? Coordination, Identity, and Learning. Organization Science (7:5), 196, pp

20 Hans Czap, Wissensmanagement, Kap Eine IT-Unterstützung der Anwendung von Wissen, das in Form von Regeln, Handlungsanleitungen etc. kodifiziert ist, versteht sich von alleine und erfolgt heute bevorzugt durch Intranets. Damit lassen sich auch irgendwelche Änderungen schnell unternehmensweit kommunizieren. Andere Formen sind etwa die Workflow-Systeme, bei denen ein vorgegebener Ablauf durch die Programmsteuerung eingehalten wird. Nachteile einer IT-Unterstützung im Bereich der Anwendung von Wissen wird darin gesehen, dass in Form von Regeln kodifiziertes Wissen auch dann noch angewendet wird, wenn es längst überholt ist, sich also die Umgebung geändert hat, in der es Gültigkeit ist. Einweiteres Problem entsteht aus der großen Menge an Regeln, die sich im Laufe der Jahre ansammeln und zu Entscheidungskonflikten führen kann, welche Regel im konkreten Fall die richtige ist Zusammenfassung, Modell von Alavi / Leidner 1. Wissens-Management besteht aus einer Vielzahl unterschiedlicher Prozesse und Maßnahmen auf Ebene des Individuums, von Gruppen und der gesamten Organisation. WM ist integriert in das Unternehmensgeschehen, es kann nicht verstanden erden als davon isolierte Einheit. 2. Wichtigste Anforderung besteht darin, das Wissen eines Individuums anderen zugänglich und wichtig zu machen. Auf der Ebene von Gruppen dreht es sich darum, das episodische Wissen durch Explikation in semantisches zu überführen und anderen Gruppen bzw. Individuen verfügbar zu machen. 3. Probleme sind darin zu sehen, dass Änderungen des semantischen Wissens einer Gruppe nicht automatisch Bestandteil des semantischen Wissens anderer Gruppen wird. (Organisation des Wissenstransfers, Validierung) 4. Der Wissensprozess wurde unterteilt in Wissenserzeugung, Wissensspeicherung und retrieval, Wissenstransfer und schließlich Wissensanwendung. Prinzipielle IT- Unterstützung wurde aufgezeigt. 5. Die Wechselbeziehungen zwischen Individuen und Gruppen beim Wissenstransfer fasst Abbildung 3 zusammen:

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