Die Weiterentwicklung des japanischen Wissensmanagement-Modells von Nonaka und Takeuchi in Literatur und Praxis. Diplomarbeit.

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1 Die Weiterentwicklung des japanischen Wissensmanagement-Modells von Nonaka und Takeuchi in Literatur und Praxis Diplomarbeit Betreuer: ao.univ.prof. Dr. Alexander Kaiser Institut für Informationswirtschaft WU Wien Karin Huber Mat.-Nr.: Wien Jänner 2007

2 Inhaltsverzeichnis TABELLENVERZEICHNIS... III ABBILDUNGSVERZEICHNIS... III ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS... III 1 EINLEITUNG ZIELSETZUNG UND FORSCHUNGSFRAGE AUFBAU DER ARBEIT DIE BEGRIFFE WISSEN UND WISSENSMANAGEMENT WISSEN Begriffshierarchie Zeichen Daten Informationen Wissen Wissenstreppe nach North Kontinuum zwischen Daten und Wissen Kognitivistische (repräsentationistische) vs. konstruktivistische (antirepräsentationistische) Perspektive von Wissen Kategorisierung von Wissen: implizites explizites Wissen Merkmale von Wissen WISSENSMANAGEMENT DIE ORGANISATION DES WISSENS DIE THEORIE DER WISSENSSCHAFFUNG IM UNTERNEHMEN Der SECI- Prozess Die notwendigen Voraussetzungen für die Wissensschaffung im Unternehmen Das Fünf-Phasen-Modell der Wissensschaffung DAS MIDDLE-UP-DOWN-MANAGEMENT DIE HYPERTEXTORGANISATION DIE WEITERENTWICKLUNG DES JAPANISCHEN WISSENSMANAGEMENT- MODELLS VON NONAKA UND TAKEUCHI DAS DYNAMISCHE MODELL EINES WISSEN SCHAFFENDEN UNTERNEHMENS Wissen im Unternehmen Grundlegende Annahmen über Wissen Microcommunities of knowledge Barrieren für die Wissensschaffung im Unternehmen Fehler und Fallen im Wissensmanagement Wissensschaffung und Knowledge Enabler Die grundlegenden Elemente des dynamische Modells Knowledge vision Driving objective Dialog und Praxis im SECI- Prozess Ba ein geteilter Kontext für die Wissensgenerierung Wissensgüter (Knowledge Assets) Environment: ecosystem of knowledge Die Steuerung des Wissensschaffungsprozesses Schaffung einer Wissensvision (Enabler: Instill a Knowledge Vision) Entwicklung von Wissensgütern Mobilisierung von Wissensaktivisten (Enabler: Mobilize Knowledge Activists)...57 I

3 Das Management von Ba (Enabler: Create the Right Context) Management des SECI- Prozesses (Enabler: Manage Conversations) Enabler Globalize Local Knowledge Die Entwicklung zu einem Wissens schaffenden Unternehmen EINE NEUE THEORIE DER UNTERNEHMUNG Kritik an bestehenden Theorien der Unternehmung Eine Theorie der Wissen schaffenden Unternehmung (The Knowledge-creating View of the Firm) Grundannahmen der Theorie Das Unternehmen als organische Konfiguration von Ba Synthese von Widersprüchen - das Unternehmen als dialektisches Wesen Die Grenzen der Knowledge-creating Firm Erklärung der Unterschiede zwischen Unternehmen FAZIT KRITIK AM MODELL VON NONAKA UND TAKEUCHI DIE KULTURELLE BEDINGTHEIT DES MODELLS VON NONAKA UND TAKEUCHI (CULTURAL EMBEDDEDNESS) DIE KRITIK AM KONZEPT DER WISSENSSPIRALE Die Kritik von Schreyögg und Geiger Der Standpunkt von Güldenberg und Helting EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ZUM MODELL VON NONAKA UND TAKEUCHI LEARNING TO BUILD A CAR: AN EMPIRICAL INVESTIGATION OF ORGANISATIONAL LEARNING Die Forschungsfragen Methoden Ergebnisse der Studie DAS SECI-MODELL IM KONTEXT VON GEMEINSAMEN FORSCHUNGS- UND ENTWICKELUNGS-PROJEKTEN VON UNIVERSITÄTEN UND INDUSTRIEBETRIEBEN Die Forschungsfragen Methoden Ergebnisse der Studie SCHLUSSFOLGERUNGEN ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK LITERATUR II

4 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Unterschiede zwischen implizitem und explizitem Wissen...14 Tabelle 2: Einfluss der Knowledge Enabler auf die fünf Phasen der Wissensschaffung...37 Tabelle 3: Items des Fragebogens Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Begriffspyramide Zeichen Datum Information Wissen....5 Abbildung 2: Die Wissenstreppe nach North...6 Abbildung 3: Kontinuum zwischen den Extremen Daten und Wissen...7 Abbildung 4: Die Wissensspirale...17 Abbildung 5: Spirale der Wissensschaffung im Unternehmen...18 Abbildung 6: Fünf-Phasen-Modell der Wissensschaffung; eigene Darstellung Abbildung 7: Grundlegende Elemente eines Wissen schaffenden...38 Abbildung 8: Ba als gemeinsamer Kontext...44 Abbildung 9: Vier Arten von Ba...44 Abbildung 10: Vier Kategorien von Wissensgütern Abbildung 11: Steuerung des Wissensschaffungsprozesses...51 Abbildung 12: Die Wissenskonversionsrate: ein kontrahierender (links) oder expandierender (rechts) Konversionsprozess...84 Abkürzungsverzeichnis F&E SECI Forschung und Entwicklung Socialisation, Externalisation, Combination and Internalisation III

5 1 Einleitung Das im Jahr 1995 erschienene Buch The Knowledge-Creating Company 1, der beiden japanischen Professoren Ikujiro Nonaka und Hirotaka Takeuchi gilt heute bereits als Klassiker der Wissensmanagementliteratur. Die beiden Autoren beschreiben darin die Art und Weise, wie japanische Unternehmen durch Nutzung des impliziten Wissens ihrer Mitarbeiter neues Wissen im Unternehmen generieren. Das Ziel, welches Nonaka und Takeuchi dabei verfolgen, ist es, durch eine Verknüpfung des japanischen Ansatzes der Wissensgenerierung mit den Stärken westlicher Wissensmanagementansätze, ein universell gültiges Modell der Wissensschaffung zu entwickeln. Ihre Thesen untermauern die Autoren hauptsächlich anhand von empirischen Untersuchungen in Spitzenunternehmen der japanischen Automobil- und Elektroindustrie, welche in den 1980iger Jahren durchgeführt wurden. Das japanische Wissensmanagement-Modell hat, in einer Zeit in der Wissen zunehmend als die wettbewerbskritische Ressource für Unternehmen aufgefasst wird, großes Interesse geweckt, und weite Verbreitung gefunden. Die zentralen Aussagen des Modells, wie die Differenzierung von Wissen in explizites und implizites Wissen, und die Konvertierung dieser beiden Wissensarten im Rahmen der so genannten Wissensspirale, werden heute fast wie Axiome des Wissensmanagement behandelt. 2 Das SECI-Modell zählt immer noch zu den am häufigsten zitierten Ansätzen des Wissensmanagements. 3 Allerdings stammen die Erkenntnisse von Nonaka und Takeuchi, wie erwähnt, aus den 1980iger und frühen 1990iger Jahren. In dem Zeitraum seit Erscheinen des oben genannten Buches haben sich weltweit, aber besonders auch in Japan, die wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen verändert. Es ist daher von Interesse, aufzuzeigen, wie die Autoren ihr Wissensmanagement-Modell heute, nach mehr als 10 Jahren, sehen, bzw. ob, und wie, das Modell von ihnen weiterentwickelt wurde. Dabei soll auch jene, dem Modell kritisch gegenüberstehende, Diskussion, die sich in den letzten Jahren, vor allem auch im deutschsprachigen Raum entwickelt hat, beleuchtet werden. 1.1 Zielsetzung und Forschungsfrage Das hauptsächliche Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Entwicklung des japanischen Wissensmanagement-Modells von Nonaka und Takeuchi in den vergangenen 10 Jahren 1 Nonaka und Takeuchi (1995). 2 Glisby und Holden (2003), S Serenko und Bontis (2004) 1

6 nachzuvollziehen, und zu untersuchen, ob es wesentliche Neuerungen und Veränderungen am Modell gibt. Es soll festgestellt werden, welche Einflüsse von Seiten anderer Modelle und Ansätze des Wissensmanagements vorhanden sind, und wo das Modell in der heutigen Wissensmanagement-Diskussion einzuordnen ist. Auch soll die Bedeutung des japanischen Ansatzes für die Forschung und Praxis im Wissensmanagement aufgezeigt werden. Hier sind vor allem auch neuere empirische Arbeiten, sowohl von Nonaka und Takeuchi als auch von anderen Autoren, von besonderem Interesse. Ein weiteres Ziel der Arbeit besteht darin, jene Meinungen, die dem japanischen Ansatz kritisch gegenüber stehen, zu sammeln, und die wesentlichen Argumente der Kritiker herauszuarbeiten und zu beurteilen. Zur Erreichung der oben genannten Ziele werden Monographien, Buchbeiträge und Artikel in Fachzeitschriften von Nonaka et al. 4, sowie anderer Autoren, die sich mit dem japanischen Wissensmanagement-Modell beschäftigen, herangezogen und analysiert. Hier wird vor allem auf englischsprachige und deutschsprachige Literatur zurückgegriffen. Informationen über Kultur, Wirtschaft und Gesellschaft Japans stammen hauptsächlich aus Arbeiten von Nicht- Japanern. Für Beiträge japanischer Autoren muss, mangels Kenntnissen der japanischen Sprache, auf deutsche bzw. englische Übersetzungen zurückgegriffen werden. 1.2 Aufbau der Arbeit Nach der Einleitung in Kapitel 1, werden in Kapitel 2 die Begriffe Wissen und Wissensmanagement erörtert, was vor allem auch wegen der in den verschiedenen Wissensmanagementansätzen zu findenden Heterogenität der Definitionen dieser Begriffe notwendig erscheint. Das Kapitel 3 soll dem Leser die wesentlichen Elemente des ursprünglichen Wissensmanagement-Modells von Nonaka und Takeuchi vorstellen, bzw. in Erinnerung rufen. Als Quelle für die Darstellung wird auf die 1997 erschienene deutsche Übersetzung von The Knowledge-Creating Company zurückgegriffen. 5 Den Hauptteil der Arbeit bilden die Kapitel 4 bis 6, wobei Kapitel 4 der Darstellung der Weiterentwicklung des Modells durch Nonaka et al. dient. Die aus den zahlreichen Publikationen der Autoren zusammengetragenen Informationen sollen so integriert werden, 4 Nonaka publiziert meist mit einer Reihe von verschiedenen Koautoren. 5 Nonaka und Takeuchi (1997). 2

7 dass sich ein aktuelles Bild des japanischen Wissensmanagement-Modells nach Nonaka und Takeuchi ergibt. Kapitel 5 greift jene Diskussionen auf, die eine kritische Auseinandersetzung mit dem japanischen Wissensmanagement-Modell fordern. Im Mittelpunkt stehen hier Beiträge, die sich mit Kernelementen des Modells, wie der Differenzierung in explizites und implizites Wissen und der Konversion dieser beiden Wissensarten, befassen, aber auch solche, welche auf den starken Einfluss der japanischen Kultur auf das Modell verweisen, und daher die universelle Anwendbarkeit des Modells in Frage stellen. Kapitel 6 widmet sich den Arbeiten anderer Autoren, die sich mit dem Modell auseinandergesetzt, und es empirisch untersucht bzw. weiterentwickelt haben. Es sollen vor allem Beispiele für praktische Anwendungsmöglichkeiten des Modells vorgestellt werden. Abschließend werden in Kapitel 7 die gewonnenen Erkenntnisse zusammengefasst, und versucht, einen Ausblick darauf zu geben, welche Bedeutung das japanische Wissensmanagement-Modell auch in Zukunft für den Umgang mit Wissen in Unternehmen haben kann. 3

8 2 Die Begriffe Wissen und Wissensmanagement 2.1 Wissen So klar die große Bedeutung von Wissen für Unternehmen zu sein scheint, so schwer ist, es eine allgemeingültige und anerkannte Definition für den Begriff Wissen zu finden. Nach Schreyögg/Geiger lässt sich die Tendenz beobachten, das Feld der Wissenssachverhalte immer weiter auszudehnen: Als Wissen werden nicht nur unterschiedslos sämtliche Kognitionen und Daten bezeichnet, sondern auch alle Fähigkeiten, Kenntnisse, Fertigkeiten, Emotionen, Normen usw. 6 Dieses Kapitel dient daher auch nicht dazu, eine einheitliche Definition von Wissen zu finden. Es sollen vielmehr einige der Definitionsversuche dargestellt werden, die häufig verwendet werden bzw. für diese Arbeit von Bedeutung sind Begriffshierarchie Zeichen Daten Informationen Wissen Die Begriffe Daten, Informationen und Wissen werden in der Wissensmanagementliteratur häufig wie Synonyme behandelt. Um diese Begriffe näher zu definieren, hat es sich als nützlich erwiesen, auf die Informationstheorie zurückzugreifen. So entwickeln etwa Rehäuser/Krcmar den Begriff Wissen aus der Begriffshierarchie Zeichen, Daten, Informationen und Wissen. 7 Wissen kann dabei als Endpunkt einer Begriffspyramide angesehen werden. An der Basis dieser Pyramide stehen die Zeichen. Hierbei handelt es sich z.b. um eine endliche Menge an Buchstaben, Ziffern und Sonderzeichen. Werden Zeichen nach bestimmten Regeln verknüpft, so entstehen daraus Daten. Diese Verknüpfungsregeln innerhalb eines Codes (z.b. Binärcode, Dezimalcode oder Lateinisches Alphabet) werden als Syntax bezeichnet. Daten werden in einem bestimmten Kontext zu Informationen. Auf dieser Ebene, welche als semantische Ebene bezeichnet wird, wird die Bedeutung der Daten klar. Informationen sind Nachrichten, die einem Empfänger etwas für ihn Neues mitteilen. Daraus folgt, dass Information ein Empfänger bezogener Begriff ist. Der Informationsgehalt einer Nachricht stellt nicht eine Eigenschaft der Nachricht selbst dar, da dieselbe Nachricht für verschiedene Empfänger nicht die gleiche Information enthalten muss. Der Informationsgehalt einer Nachricht ist immer kontextabhängig. 6 Schreyögg und Geiger (2003a), S Rehäuser und Krcmar (1996), S. 1 ff. Vgl. auch Al-Laham (2003), S. 27 ff und Haun (2002), S

9 Wissen entsteht schließlich auf der letzten Stufe, der pragmatischen Ebene, wenn der Empfänger die Information mit anderen Informationen und seinen bisherigen Erfahrungen so verknüpft, dass er dadurch zu einer Handlung (Aktion) befähigt wird. Das in Abbildung 1 dargestellte Beispiel soll die oben genannten Zusammenhänge verdeutlichen 8 : Aktion Ich kaufe weitere Aktien! Entscheidung führt zur Handlung: Kaufen! Verknüpfung der Aussage Wissen mit meinen Erfahrungen und Pragmatische Ebene: Erwartungen über Aktienmärkte Kontext und Erfahrung führt zur Schlussfolgerung, dass der Kurs weiter steigen wird. Information Ich besitze 100 Aktien der Firma X, daher Semantische Ebene: Auf dieser Ebene erschließt steigt mein Vermögen um Y Euro. Sich die Bedeutung des Satzes. Syntaktische Ebene: Der Aktienkurs der Firma X ist um 5% gestiegen. Satz nach den Regeln Datum Der Satz stellt ein Datum dar, das aus der Beobachtung der der deutschen Sprache. Kursentwicklung resultiert. Zeichen Zeichen aus den folgenden Codes: Lateinisches Alphabet Dezimalcode Sonderzeichen Abbildung 1: Begriffspyramide Zeichen Datum Information Wissen. 9 Die Nachricht Der Aktienkurs der Firma X ist um 5 % gestiegen. besteht auf der Zeichenebene aus Buchstaben des Lateinischen Alphabets, einer Ziffer des Dezimalcodes und einigen Sonderzeichen. Diese Zeichen bilden auf der syntaktischen Ebene einen Satz nach den Regeln der deutschen Sprache, und stellen damit ein Datum, gewonnen durch Beobachtung der Aktienkursentwicklung, dar. Im Kontext des Empfängers der Nachricht, der 100 Aktien der Firma X besitzt, stellt dieses Datum eine Information dar, welche für ihn bedeutet (Semantische Ebene), dass sich sein Vermögen nun um Y Euro erhöht hat. Auf der pragmatischen Ebene wird die Information nun mit dem Wissen und den Erfahrungen des Empfängers über Aktienmärkte verknüpft. Der Empfänger schließt in diesem Beispiel auf 8 Beispiel in Anlehnung an Reinhardt (2002), S. 110 f. 9 Darstellung in Anlehnung an Reinhardt (2002), S. 110 f. 5

10 eine weitere Kurssteigerung der Aktie, da er weiß, dass der aktuelle Kurs noch nicht dem inneren Wert des Papiers entspricht, und entscheidet weitere Aktien zu kaufen (Aktion) Wissenstreppe nach North North erweitert die Ebenen Zeichen, Daten, Informationen und Wissen um weitere Ebenen (Stufen) zur so genannten Wissenstreppe. 10 Auf die Stufe des Wissens folgt die Stufe des Könnens, das aus Wissen und einem Anwendungsbezug entsteht. Aus Können und Wollen ergibt sich die Stufe des Handelns, aus richtig handeln die Stufe der Kompetenz, bis schließlich aus Kompetenz, verbunden mit Einzigartigkeit, Wettbewerbsfähigkeit als höchste Stufe entsteht (siehe Abbildung 2). Strategisches Wissensmanagement Wettbewerbsfähigkeit Zeichen Daten + Syntax Können Wissen + Anwendungsbezug Informationen + Vernetzung (Kontext. + Bedeutung Erfahrungen, Erwartungen) Daten-, Informations- und Wissensmanagement (operativ) Handeln + Wollen Kompetenz + richtig handeln + Einzigartigkeit Abbildung 2: Die Wissenstreppe nach North 11 Operative Unterstützung erhält dieser Prozess durch ein Daten- Informations- und Wissensmanagement unter Anwendung von Informations- und Kommunikationstechnologie. Auf der strategischen Ebene stehen die Beschaffung und Verteilung von Daten, Informationen, Wissen und Kompetenzen zur Erreichung der Wettbewerbsfähigkeit im Mittelpunkt Kontinuum zwischen Daten und Wissen Für Probst/Raub/Romhardt 12 gibt es keine exakte Trennlinie zwischen Daten, Informationen und Wissen. Sie postulieren daher einen fließenden Übergang, ein Kontinuum zwischen den 10 North (2002), S North (2002), S

11 Extremen Daten und Wissen. Ausgehend von der Tatsache, dass bei der Lösung von Problemen ebenfalls keine abgrenzbaren Sprünge festzustellen sind, sondern kleine Lösungsschritte gegeben sind, leiten sie ab, dass sich Daten langsam zu Informationen verdichten und diese langsam zu Fähigkeiten (siehe Abbildung 3). Daten...Informationen Wissen unstrukturiert...strukturiert isoliert..verankert kontext- unabhängig..kontext- abhängig geringe Verhaltenssteuerung.hohe Verhaltenssteuerung Zeichen...kognitive Handlungsmuster distinction... mastery/capability Abbildung 3: Kontinuum zwischen den Extremen Daten und Wissen Kognitivistische (repräsentationistische) vs. konstruktivistische (antirepräsentationistische) Perspektive von Wissen Von Krogh 14 unterscheidet zwei unterschiedliche epistemologische Zugänge zum Wesen von Wissen: die so genannte kognitivistische Perspektive und die konstruktivistische Perspektive. Die Vertreter der kognitivistischen Position bauen ihre Thesen auf Erkenntnissen über die physikalische Struktur des Gehirns und die Funktionsweise kognitiver Prozesse auf. Das kognitive System wird als Maschine zur Informationsverarbeitung und für logisches Denken aufgefasst. Wissen existiert nach Ansicht der Kognitivisten unabhängig von einem Subjekt. Dazu von Krogh: Knowledge was considered to be representations of the world that consist of a number of objectives or events, and the key task of the brain (or any cognitive system) was to represent or model these as accurately as possible. 15 Für zwei verschiedene kognitive Systeme sollte es daher möglich sein, gleiche Repräsentationen desselben Objekts oder Ereignisses auszubilden. Unter Lernen verstehen die Kognitivisten die Entwicklung immer genauerer und vollständiger Repräsentationen der Welt. 12 Probst, Raub und Romhardt (1999), S Darstellung in Anlehnung an Probst, Raub und Romhardt (1999), S Von Krogh (1998), S Von Krogh (1998), S

12 Wissen ist aus der Perspektive der Kognitivisten explizit, codierbar und speicherbar, und leicht übertragbar. 16 Aus der Sicht der Konstruktivisten hingegen, ist Wissen prinzipiell abhängig von einem Subjekt. Kognition ist demnach not an act of representation, but [ ] an act of construction or creation. 17 Von Krogh: To the constructionist, some knowledge is explicit, but some is also tacit, highly personal, not easily expressed, and therefore not easily shared with others. 18 Im Modell von Nonaka und Takeuchi 19 sieht von Krogh die bahnbrechende Theorie zweier Konstruktivisten, welche gerade die impliziten (taziten) Anteile des Wissens in den Mittelpunkt ihrer Überlegungen stellen. 20 Nach Reinhard haben diese unterschiedlichen Zugänge zu Wissen auch Auswirkungen auf die Abgrenzung von Daten, Informationen und Wissen. Die Informationstheorie legt ein repräsentationistisches Verständnis von Wissen zu Grunde, während aus der konstruktivistischen Perspektive bereits der Begriff Datum als subjektabhängig aufgefasst wird Kategorisierung von Wissen: implizites explizites Wissen Die Unterscheidung zwischen implizitem und explizitem Wissen wird allgemein dem ungarischen Naturwissenschafter und Philosophen Michael Polanyi zugeschrieben, der bei seiner Untersuchung des menschlichen Erkennens feststellt: we can know more than we can tell. 22 Polanyi selbst verwendet den Begriff des impliziten Wissens aber höchst selten. Dass er als Schöpfer dieses Begriffes gilt, ist nach Neuweg auf die irreführende Übersetzung des Buchtitels The Tacit Dimension in Implizites Wissen zurückzuführen. 23 Polanyis Theorie, so Neuweg, ist primär keine Theorie über Wissen, sondern eine Theorie des Erkennens und Tuns, insbesondere auch des Verstehen und Lernens, sowie der Bewusstseinsvorgänge, die solche mentalen Akte begleiten Von Krogh (1998), S Von Krogh (1998), S Von Krogh (1998), S Nonaka und Takeuchi (1995) 20 Von Krogh (1998), S Reinhardt (2002), S. 187 f. 22 Polanyi (1966), S Neuweg (1999), S. 134, FN 2. 8

13 Neuweg: Wenn Polanyi von Wissen spricht, dann ist damit meist der Akt des Wissens, ein Erkennen, Tun, Denken oder Wahrnehmen, gemeint, knowing eher als knowledge. Für Neuweg stellt die Theorie Polanyis mehr eine Phänomenologie des Könnens als eine Theorie des Wissens dar. 25 Implizites Wissen im Sinne von Polanyi kennzeichnet, so Neuweg, eine spezifische Bewusstseinsqualität, implizit stellt hier also das Gegenteil von bewusst dar. In der These, daß wir mehr wissen, als wir zur sagen wissen 26 kommt allerdings eine zweite Bedeutung von implizitem Wissen zum Ausdruck, nämlich von implizit als Gegenteil von artikulierbar. 27 Nach Polanyi besteht das implizite Wissen in seiner Grundstruktur aus zwei Gliedern, einem so genannten proximalen Term und einem distalen Term. Beim Akt des impliziten Wissens richtet ein Individuum seine Aufmerksamkeit von diesem proximalen Term auf den distalen Term. In der Wahrnehmung eines Objektes stellt der proximale Term die Einzelheiten des Objektes und der distale Term die Gesamtheit des Objektes dar. Das Individuum besitzt nur über den distalen Term ein abgebbares Wissen, während es über den proximalen Term ein Wissen hat, das es nicht in Worte fassen kann. 28 Als Beispiel für dieses implizite Wissen führt er Folgendes aus: Wir kennen das Gesicht von jemandem und können es unter Tausenden, ja unter einer Million wieder erkennen. Trotzdem können wir gewöhnlich nicht sagen, wie wir ein uns bekanntes Gesicht wieder erkennen. Das meiste dieses Kennens kann also nicht in Worte gefaßt werden. 29 Das Individuum richtet also in diesem Beispiel seine Aufmerksamkeit von den einzelnen Merkmalen des Gesichtes (proximaler Term) auf das Gesicht (distaler Term) und ist deshalb außerstande, die Merkmale des Gesichtes im Einzelnen anzugeben. 30 Neuweg zufolge lautet eine der Kernbehauptungen Polanyis, dass alles Wissen implizit ist, oder dort, wo es in expliziter Form auftritt, etwa als Wissenschaftswissen, in implizitem Wissen wurzelt. Es gibt demnach kein vollständig explizites Wissen Neuweg (1999), S Neuweg (1999), S. 135; Neuweg bezieht sich hier auf die feine Differenzierung, die das Englische zwischen den Begriffen knowing und knowledge erlaubt, welche im Deutschen im Begriff Wissen verloren geht. 26 Polanyi (1985), S Neuweg (1999), S Polanyi (1985), S.18 f. 29 Polanyi (1985), S Polanyi (1985), S Neuweg (1999), S

14 Die Idee des impliziten und expliziten Wissens nach Polanyi wurde von Nonaka und Takeuchi 32 aufgegriffen, und im Konzept der so genannten Wissensspirale zum Mittelpunkt des japanischen Modells der Wissensschaffung gemacht. Seither ist die Kategorisierung des Wissens in explizites und implizites Wissen aus der Wissensmanagementdiskussion nicht mehr wegzudenken. Neuweg betont, dass Polanyi keine zusammenfassende Darlegung der wesentlichen Konzepte, welche die Theorie des impliziten Wissens ausmachen, gibt. Diese fehlende systematische Darstellung führe daher auch zu entsprechend großen Interpretationsunsicherheiten. 33 Solche unterschiedlichen Interpretationen der Theorie des impliziten Wissens nach Polanyi werden in Kapitel 5 dieser Arbeit im Rahmen einer kritischen Betrachtung des Modells von Nonaka und Takeuchi thematisiert Merkmale von Wissen Nach Reinhardt lassen sich für die Ressource Wissen so genannte originäre und abgeleitete Merkmale identifizieren. Als originäre Merkmale ergeben sich dabei folgende 34 : Unsichtbarkeit: Wissen und Informationen sind unsichtbar bzw. verfügen über einen immateriellen Charakter. Trägerabhängigkeit: Die empirische Existenz von Wissen und Information ist stets an einen Träger gebunden. Anschlussfähigkeit und Kontextabhängigkeit: Die Verarbeitung von Wissen und Informationen ist von einer Vielzahl individuumsabhängiger sowie externer Kontextfaktoren abhängig. Viele der in der Literatur beschriebenen Merkmale, wie z.b. stickiness oder slippery, können, so Reinhardt, als von den oben beschriebenen Merkmalen abgeleitet betrachtet werden. 2.2 Wissensmanagement Ebenso schwierig, wie eine allgemein gültige Definition für den Begriff Wissen zu finden, ist es, den Begriff Wissensmanagement einheitlich zu definieren. In der großen Zahl an Publikationen, die es zu diesem Thema gibt, herrscht eine genauso große Heterogenität, wenn 32 Nonaka und Takeuchi (1997). 33 Neuweg (1999), S. 130 f. 34 Reinhardt (2002), S

15 es um Antworten auf die Frage geht, was unter Wissensmanagement eigentlich zu verstehen ist. Niehaus hat z.b. aus einer Analyse zahlreicher Definitionsversuche und Konzepte zum Wissensmanagement folgende Dimensionen des Begriffs herausgearbeitet 35 : Wissensmanagement ist der bewusste Umgang mit Wissen in Organisationen. Ziel ist dabei die Erhöhung der Wertschöpfung durch Entwicklung, Steuerung und effektive Nutzung der Ressource Wissen. Dabei gehen alle untersuchten Konzepte davon aus, dass Wissen bisher nicht effektiv genug genutzt wurde. Es liegt die Annahme zugrunde, dass sich Wissen managen lässt, wobei offen bleibt was konkret unter Management zu verstehen ist. Dem Wissen wird Objektcharakter zugeschrieben. Es wird wenig Wert auf die Qualität des Wissens selbst gelegt, damit fehlen auch Qualitätskriterien für Wissen. Niehaus führt dies auf die Dominanz systemtheoretischer und konstruktivistischer Ansätze im Wissensmanagement zurück. Wissensmanagement versteht sich als Konzept der Wissensgenerierung, der Wissenssammlung und Sicherung, sowie der Wissensdistribution. Ziel ist es, Wissen zur richtigen Zeit am richtigen Ort zur Verfügung zu stellen. Wissensmanagement versteht sich als ganzheitliches Konzept, das den einzelnen Menschen, die Organisationsstruktur und die Technik als nicht voneinander zu trennende Aspekte einer wissensorientierten Unternehmensführung sieht. Wissen liegt in unterschiedlichen Ausprägungen und Typologien vor. Von besonderem Interesse sind dabei das implizite Wissen der Mitarbeiter, sowie das so genannte organisationale Wissen. Wissensmanagement ist nichts völlig Neues, sondern eine Weiterentwicklung bez. Verknüpfung bereits bestehender Managementkonzepte, wie dem orgisationalen Lernen, dem Informationsmanagement, sowie dem Personal- und Kompetenzmanagement. Wissensmanagement bedarf der Unterstützung durch eine technische Infrastruktur. Wissensmanagement ist eine Führungsaufgabe, gleichzeitig aber auch Aufgabe eines jeden Mitarbeiters als Form des Selbstmanagements. 35 Niehaus (2004), S. 44ff. 11

16 Im zeitlichen Ablauf lässt sich im Wissensmanagement ein Paradigmenwechsel feststellen. So unterscheidet z.b. Snowdon drei Generationen des Wissensmanagement. Die erste Generation des Wissensmanagement konzentrierte sich darauf, den Entscheidungsträgern der Unternehmen die benötigten Informationen zeitgerecht zur Verfügung zu stellen. Dies führte vor allem zur Entwicklung computergestützter Maßnahmen, wie Decision Support Systemen oder Management-Informationssystemen. 36 Die zweite Generation des Wissensmanagement beginnt für Snowdon ca mit dem Bekanntwerden des SECI-Modells von Nonaka und Takeuchi, welches das Konzept der Umwandlung von implizitem und explizitem Wissen, und damit eine Möglichkeit zur Schaffung neuen Wissens, in das Wissensmanagement einführte. Nach Snowdon führte die (fehlgeleitete) Art der Interpretation des SECI-Modells, die von einem Dualismus der beiden Arten von Wissen ausging, in der Praxis aber vor allem zu Versuchen, alles Wissen von seinen (menschlichen) Eigentümern zu trennen, und es der Organisation, in Datenbanken gespeichert, zur Verfügung zu stellen. 37 Der Großteil des Wissensmanagements dieser Periode ist nach Snowdon daher in erster Linie als Content-Management zu bezeichnen, Wissen wurde vor allem wie ein Objekt behandelt. 38 Hansen et al. bezeichnen diesen Zugang zum Wissensmanagement, in dem vor allem auf die Speicherung des Wissens in Datenbanken abgezielt wird, auch als codification strategy 39 Die dritte Generation von Wissensmanagement darf nach Snowdon Wissen nicht nur als ein Objekt betrachten, sondern als etwas, das sich im Fluss befindet. Für Snowdon besitzt Wissen paradoxerweise beide Eigenschaften. 40 Der Fokus im Wissensmanagement muss daher mehr auf den Kontext von Wissen gelegt werden. Die Komplexität von Wissen und menschlicher Systeme muss berücksichtigen werden, und eine Synthese der Konzepte und Praktiken der ersten und zweiten Generation des Wissensmanagements angestrebt werden Snowdon (2002), S Snowdon (2002), S Snowdon (2002), S Hansen, Nohria und Tierney (1999), S Snowdon, (2002), S Snowdon (2002), S

17 3 Die Organisation des Wissens In ihrem 1995 erschienenen Buch The Knowledge-Creating Company stellen Nonaka und Takeuchi eine neue Theorie der Wissensschaffung im Unternehmen vor. Den Kern der Theorie bildet dabei der so genannte SECI- Prozess, in dem sich die Umwandlung zwischen implizitem und explizitem Wissen vollzieht, und im Zuge dessen für das Unternehmen neues Wissen generiert wird. Unterstützt wird der Wissensgenerierungsprozess einerseits durch einen geeigneten Managementprozess, dem so genannten Middle-up-down-Management, andererseits durch eine Organisationsstruktur, die von Nonaka und Takeuchi als Hypertextorganisation bezeichnet wird. Im Folgenden werden die drei Elemente der Theorie der Wissensschaffung in gestraffter Form dargestellt, um das Verständnis der nachfolgenden Erörterung der Weiterentwicklung des Modells zu erleichtern 3.1 Die Theorie der Wissensschaffung im Unternehmen Nach Nonaka und Takeuchi vollzieht sich die Wissensschaffung im Unternehmen in zwei Dimensionen, nämlich der epistemologischen Dimension mit der Unterscheidung zwischen implizitem und explizitem Wissen, und der ontologischen Dimension, welche auf die Ebenen der Wissenserzeugung (Individuum, Gruppe, Unternehmen und Interaktion zwischen Unternehmen) zielt. 42 Die Schaffung von Wissen geht vom Individuum aus, die Organisation unterstützt es dabei bzw. bietet die für die Wissensgenerierung förderlichen Kontexte. Das vom Einzelnen geschaffene Wissen muss verstärkt und im Wissensnetz des Unternehmens verankert werden, wobei dieser Prozess auch über die Unternehmensgrenzen hinausgehen kann. 43 Nonaka und Takeuchi unterscheiden in Anlehnung an Michael Polanyi zwischen implizitem und explizitem Wissen. Die Eigenschaften dieser beiden Typen von Wissen werden im Folgenden kurz erklärt (siehe auch Tabelle 1): Implizites Wissen Unter implizitem Wissen versteht man jene Wissensanteile einer Person, die nur schwer oder überhaupt nicht durch Sprache ausgedrückt werden können, und damit auch nur schwer 42 Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S. 71f. 13

18 formalisierbar sind. Implizites Wissen enthält nach Nonaka und Takeuchi technische und kognitive Elemente. Unter den technischen Elementen versteht man konkretes Know-how, handwerkliches Geschick und Fertigkeiten, während die kognitiven Elemente sich z.b. auf mentale Modelle beziehen, die den Menschen helfen, ihre Welt wahrzunehmen und zu definieren. Die Artikulation von mentalen Modellen stellt bei der Schaffung neuen Wissens einen zentralen Faktor dar. Den Austausch von implizitem Wissen bezeichnen Nonaka und Takeuchi in Anlehnung an Bateson 44 als einen analogen Vorgang, der eine gleichzeitige Verarbeitung komplexer Fragen durch die Beteiligten voraussetzt. Implizites Wissen wird im hier und jetzt geschaffen. 45 Explizites Wissen Explizites Wissen ist jenes Wissen, das in formaler, systematischer Sprache weitergegeben werden kann. Dieses Wissen lässt sich in Worten und Zahlen ausdrücken und problemlos mit Hilfe von Daten, wissenschaftlichen Formeln oder festgelegten Verfahrensweisen mitteilen. 46 Bei explizitem Wissen handelt es sich um so genanntes Verstandeswissen, es dreht sich um vergangene Ereignisse oder Dinge ( da und damals ). Nach Bateson wird es durch eine digitale Handlung sequentiell erzeugt. 47 Implizites Wissen (subjektiv) Explizites Wissen (objektiv) Erfahrungswissen (Körper) Verstandeswissen (Geist) Gleichzeitiges Wissen (hier und jetzt) Sequentielles Wissen (da und damals) Analoges Wissen (Praxis) Digitales Wissen (Theorie) Tabelle 1: Unterschiede zwischen implizitem und explizitem Wissen Der SECI- Prozess Aufgrund ihrer Hypothese, wonach durch das Zusammenwirken von implizitem und explizitem Wissen neues Wissen geschaffen wird, postulieren Nonaka und Takeuchi vier verschiedene Formen der Wissensumwandlung zwischen implizitem und explizitem Wissen: Sozialisation, Externalisierung, Kombination und Internalisierung. Diese bilden durch ihr Zusammenwirken den so genannten SECI- Prozess und sollen im Folgenden kurz beschrieben werden: 44 Bateson (1981), zitiert in Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S. 72 f. 46 Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S In Anlehnung an Nonaka und Takeuchi (1997), S

19 Sozialisation Transfer von implizitem Wissen zu implizitem Wissen Diese Form der Wissensumwandlung beschreibt den Erwerb von implizitem Wissen durch direkte Beobachtung, Nachahmung und Praxis, wie dies etwa in der Lehrlingsausbildung durch einen Meister der Fall ist. Wichtig ist vor allem ein gemeinsamer Erfahrungskontext, der es den Beteiligten ermöglicht, sich in die Denkweise des jeweils anderen hineinzuversetzen. Nur so gelingt die Bildung gemeinsamer mentaler Modelle und technischer Fertigkeiten. 49 In japanischen Unternehmen wird die Möglichkeit zu gemeinsamen Erfahrungen z.b. durch die Veranstaltung von so genannten Brainstorming- Camps geschaffen, die oft außerhalb der Arbeitszeit in angenehmer Atmosphäre stattfinden. Solche Camps bieten ein Forum für kreativen Dialog und ermöglichen gleichzeitig Erfahrungsaustausch und Vertrauensbildung zwischen den Teilnehmern. 50 Für die Produktentwicklung setzten japanische Unternehmen auch auf direkten Kontakt zwischen Entwicklern und Kunden, um implizites Wissen der Kunden erwerben und nutzen zu können. 51 Externalisierung - Transfer von implizitem Wissen zu explizitem Wissen Die Externalisierung dient der Schaffung expliziter Konzepte durch Artikulation von implizitem Wissen. Dialog und kollektive Reflexion spielt hier eine große Rolle. Implizites Wissen kann oft nur durch Verwendung von Metaphern und Analogien sprachlich erfasst werden. Reichtum an bildlicher Sprache und Phantasie bei den Verantwortlichen sind daher ein entscheidender Faktor für die Bewusstmachung impliziten Wissens. Nonaka und Takeuchi sehen in der Externalisierung den Schlüssel zur Wissensschaffung, weil sie aus implizitem Wissen neue explizite Konzepte bildet. 52 Kombination - Transfer von explizitem Wissen zu explizitem Wissen Bei dieser Form der Wissensumwandlung werden die in der Externalisierungsphase erarbeiteten expliziten Konzepte mit bereits vorhandenem explizitem Wissen kombiniert. Durch Sortieren, Hinzufügen, Kombination oder Klassifikation vorhandener Information kann wieder neues Wissen entstehen. Hier ist der Einsatz moderner Informations- und Kommunikationstechnologien, wie Intranet oder Datenbanken besonders fruchtbar. 49 Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S. 77 ff. 15

20 An der Unternehmensspitze findet ebenfalls eine Kombination statt, wenn es zur Integration von Konzepten der mittleren Ebene, wie z.b. Produktkonzepten, in übergeordnete Konzepte, wie die Unternehmensvision, kommt. 53 Internalisierung - Transfer von explizitem Wissen zu implizitem Wissen Die Internalisierung dient der Eingliederung expliziten Wissens in das implizite Wissen, ein Prozess der dem learning by doing ähnlich ist. Für die Weitergabe expliziten Wissens sind Dokumente, wie Handbücher oder auch mündliche Geschichten hilfreich. Durch Lektüre dieser Dokumente können die Mitarbeiter die darin festgehaltenen Erfahrungen anderer aufnehmen und durch Anwendung verinnerlichen, wodurch sich neues Wissen im Unternehmen ausbreiten kann. Wenn mentale Modelle von vielen Organisationsmitgliedern geteilt werden, werden sie zu einem Bestandteil der Wissensbasis des Unternehmens. 54 Die Wissensspirale Die oben beschriebenen vier Formen der Wissensumwandlung müssen zusammenwirken, damit für das Unternehmen neues Wissen geschaffen werden kann. Nonaka und Takeuchi beschreiben dieses Zusammenwirken als einen Prozess, den sie Wissensspirale nennen. In Abbildung 4 ist dieser Prozess mit den Auslösern der verschiedenen Formen der Wissensumwandlung dargestellt, beginnend mit der Sozialisation, für die zunächst der Aufbau eines Interaktionsfeldes, das die Weitergabe von mentalen Modellen und Erfahrungen fördert, notwendig ist. Auslöser für die Externalisierung ist ein konstruktiver Dialog, der über Metaphern oder Analogien die Artikulation von implizitem Wissen ermöglicht. Die Kombination entsteht durch Verbindung von neu geschaffenem explizitem Wissen mit bestehendem explizitem aus anderen Teilen des Unternehmens. Internalisierung ist letztendlich das Ergebnis von learning by doing Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S. 82 f. 55 Nonaka und Takeuchi (1997), S

21 Abbildung 4: Die Wissensspirale 56 In jeder der vier Formen der Wissensumwandlung werden unterschiedliche Wissensinhalte geschaffen. So entsteht durch Sozialisation sympathetisches Wissen, worunter gemeinsame mentale Modelle und Fertigkeiten zu verstehen sind. Externalisierung führt zu konzeptuellem Wissen, etwa einem Konzept für ein neues Produkt. Durch Kombination entsteht systemisches Wissen, wie z.b. Technologien für Prototypen und neue Komponenten. Aus der Internalisierung ergibt sich schließlich operatives Wissen, z.b. über Projektmanagement oder über Produktionsprozesse. 57 Neben der epistemologischen Dimension ist aber auch die ontologische Dimension der Wissensspirale von enormer Bedeutung, da die Wissensschaffung ausgehend von der individuellen Ebene immer mehr Interaktionsgemeinschaften erfasst und die Grenzen von Sektionen, Abteilungen, Divisionen und sogar Unternehmen überschreitet. Das mobilisierte individuelle Wissen wird durch die vier Formen der Wissensumwandlung im Unternehmen verstärkt, und dringt so in immer höhere ontologische Schichten vor. Dieser Prozess ist in Abbildung 5 dargestellt Quelle: Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S. 85 f. 58 Nonaka und Takeuchi (1997), S

22 Abbildung 5: Spirale der Wissensschaffung im Unternehmen Die notwendigen Voraussetzungen für die Wissensschaffung im Unternehmen Nonaka und Takeuchi identifizieren fünf Voraussetzungen 60, welche im Unternehmen erst den geeigneten Kontext für den Ablauf der Wissensspirale schaffen. Diese Voraussetzungen werden als Intention, Autonomie, Fluktuation und kreatives Chaos, Redundanz sowie notwendige Vielfalt bezeichnet. Intention Zur Steuerung der Wissensspirale und damit der Wissensschaffung ist die Formulierung einer Unternehmensintention notwendig. Nonaka und Takeuchi definieren diese als das Streben des Unternehmens nach seinen Zielen. 61 Im Rahmen einer Unternehmensstrategie wird eine Vision über das zu entwickelnde Wissen geschaffen und durch ein geeignetes Managementsystem umgesetzt. Die Unternehmensintention dient als wichtigstes Kriterium zur Beurteilung des Wertes von geschaffenem Wissen. Ohne Intention könnte man den Wert von wahrgenommenen oder geschaffenen Informationen und Kenntnissen nicht erfassen. 62 Außerdem soll im Rahmen der Formulierung einer Intention die Bedeutung grundlegender Werte durch Führungskräfte und Mittelmanagement betont, und so das Engagement der Mitarbeiter gefördert werden. 59 Quelle: Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S. 88 ff. 61 Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S

23 Führungskräfte sollen sich zu Fragen wie den folgenden äußern: Was ist Wahrheit? Was ist der Mensch? Was ist das Leben? 63 Autonomie Eine zweite wichtige Voraussetzung für die Wissensspirale ist Autonomie. Auf individueller Ebene sollten alle Mitglieder des Unternehmens so autonom handeln können, wie es die Umstände erlauben. Autonom handelnde Individuen bringen Originalideen hervor, die sich im Team verbreiten und dann in den Wissensvorrat des Unternehmens eingehen. 64 In Anlehnung an Maturana und Varela 65 wird ein wissensschaffendes Unternehmen, das Autonomie gewährleistet als autopoetisches System gesehen. Ähnlich wie Organe und Zellen in lebenden Organismen, setzen auch autonome Individuen und Gruppen in wissensschaffenden Unternehmen ihre Aufgabengrenzen selbst fest, um das in der Gesamtintention des Unternehmens vorgegebene Ziel zu erreichen. 66 Zur Erzeugung eines autonomiefreundlichen Umfeldes schlagen Nonaka und Takeuchi den Einsatz selbst organisierender Teams vor: solch ein Team sollte funktionsübergreifend sein und Leute aus einem breiten Spektrum von Unternehmensbereichen beteiligen. 67 Fluktuation und kreatives Chaos Fluktuation und kreatives Chaos sollen als dritte Voraussetzung für die Wissensspirale die Wechselwirkung zwischen Unternehmen und Umwelt anregen. 68 Fluktuationen im Umfeld können im Unternehmen eine Störung auslösen, die zum Zusammenbruch von Routineabläufen, Gewohnheiten und kognitiven Bezugssystemen führt, und Gelegenheit gibt, Grundanschauungen zu überdenken. 69 Ein Zusammenbruch zwingt zum Dialog als Mittel sozialer Interaktion, um neue Konzepte zu finden. Dieser kontinuierliche Prozess des Infragestellens und Überdenkens bestehender Grundannahmen durch Einzelne begünstigt die Wissensschaffung im Unternehmen. Eine Fluktuation im Umfeld löst oft eine Störung im Unternehmen aus, aus der neues Wissen hervorgehen kann. Dieses Phänomen ist als die Schaffung von Ordnung aus dem Chaos bezeichnet worden Nonaka und Takeuchi (1997), S. 89 f. 64 Nonaka und Takeuchi (1997), S Maturana und Varela (1980). Zitiert in Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S. 93 f. 19

24 Neben dem Chaos, das auf natürliche Weise durch reale Krisen, die das Unternehmen erlebt, entsteht, kann Chaos auch absichtlich von der Unternehmensführung herbeigeführt werden. Durch Formulierung ehrgeiziger Ziele kann im Unternehmen eine Krisenstimmung ausgelöst werden. Dieses absichtlich verursachte Chaos erhöht die Spannung im Unternehmen und veranlasst seine Mitglieder zu Anstrengungen, um das Problem zu definieren und die Krise zu bewältigen. 71 Allerdings sollte dabei nicht übersehen werden dass sich die Vorteile des kreativen Chaos nur ausschöpfen lassen, wenn die Angehörigen des Unternehmens die Fähigkeit besitzen, ihre Handlungen zu reflektieren. Ohne Reflexion führt Fluktuation oft zu destruktivem Chaos. 72 Redundanz Nonaka und Takeuchi meinen mit Redundanz die Existenz von Informationen, die über die unmittelbaren operativen Bedürfnisse der Unternehmensangehörigen hinausgehen: ein absichtliches Überschneiden von Information über geschäftliche Tätigkeiten, Managementaufgaben und das Unternehmen als Ganzes. [ ] Der Austausch redundanter Information fördert den Austausch impliziten Wissens, weil so der eine ein Gespür dafür entwickelt, was der andere sagen will. In diesem Sinne beschleunigt Informationsredundanz den Prozess der Wissensschaffung. 73 Als eine Möglichkeit Redundanz im Unternehmen zu erzeugen, führen Nonaka und Takeuchi den so genannten Überschneidungsansatz an. So gibt es z.b. bei der Produktentwicklung in japanischen Unternehmen eine unklare Arbeitsaufteilung verschiedener Funktionsbereiche, oder es wird das Entwicklungsteam in konkurrierende Gruppen aufgeteilt, die verschiedene Lösungen des Problems erarbeiteten. Das Team einigt sich dann unter Aufsicht des Teamleiters auf den besten Ansatz. 74 Eine andere Möglichkeit zur Erzeugung von Redundanz, stellt die strategische Personalrotation zwischen verschiedenen Abteilungen, dar. Es wird dadurch einerseits der Horizont des einzelnen Mitarbeiters erweitert, andererseits verbessert sich dadurch der Fluss des Wissens im Unternehmen. 75 Redundanz kann allerdings auch zu Informationsüberlastung, sowie zu einer Kostensteigerung durch geringere Arbeitseffizienz führen. 71 Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S

25 Notwendige Vielfalt In Anlehnung an Ashby 76 sollte die interne Vielfalt einer Organisation der Komplexität ihres Umfeldes entsprechen, um dessen Anforderungen gerecht werden zu können. Notwendig dafür ist ein gleichberechtigter Informationszugang aller Mitarbeiter im Unternehmen. Außerdem sollte es die Unternehmensstruktur ermöglichen, dass jeder Bereich mit den anderen zusammenarbeitet, um auf Faktoren und Ereignisse des Umfeldes reagieren zu können, ähnlich der Zusammenarbeit der Sinnesorgane im menschlichen Körper. 77 Weitere Möglichkeiten, um die interne Vielfalt zu gewährleisten, sehen Nonaka und Takeuchi im häufigen Wandel der Organisationsstruktur, sowie in einer intensiven Personalrotation der Mitarbeiter Das Fünf-Phasen-Modell der Wissensschaffung Ausgehend von den vier Formen der Wissensumwandlung und den fünf Voraussetzungen für das Entstehen der Wissensspirale, haben Nonaka und Takeuchi unter Einbeziehung der Zeitdimension ein integriertes Modell der Wissensschaffung entwickelt. Dieser Prozess verläuft in den folgenden fünf Phasen: Implizites Wissens austauschen Konzepte schaffen Konzepte erklären Einen Archetyp bilden Wissen übertragen In Abbildung 4 ist der Prozess der Wissensschaffung beispielhaft dargestellt. Der Prozess beginnt mit dem Austausch von implizitem Wissen, der in etwa der Phase der Sozialisierung in der Wissensspirale entspricht. In der zweiten Phase findet eine Externalisierung des impliziten Wissens in Form eines neuen Konzeptes statt, das dann in der dritten Phase erklärt und auf seine Übereinstimmung mit der Unternehmensintention überprüft werden muss. Wenn das Konzept weiterverfolgt wird, erfolgt in der vierten Phase die Bildung eines Archetyps, wobei eine Kombination expliziten Wissens stattfindet. In der letzten Phase findet 76 Ashby (1956). Zitiert in Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S

26 schließlich eine Übertragung des geschaffenen Wissens innerhalb und gegebenenfalls auch außerhalb des Unternehmens statt. 79 Implizites Wissen Im Unternehmen Voraussetzungen Intention Autonomie Fluktuation/kreatives Chaos Redundanz Notwendige Vielfalt Explizites Wissen Im Unternehmen Sozialisation Externalisierung Kombination Implizites Wissen austauschen Konzepte schaffen Konzepte erklären Einen Archetyp bilden Wissen übertragen Internalisierung Markt Von assoziierten Unternehmen implizites Wissen von Anwendern Internalisierung durch Anwender Explizites Wissen in Form von Werbemaßnahmen, Patenten, Produkten und/ oder Dienstleistungen Abbildung 6: Fünf-Phasen-Modell der Wissensschaffung; eigene Darstellung. 80 Phase 1: Implizites Wissen austauschen Um den Austausch impliziten Wissens zu ermöglichen, muss ein geeignetes Interaktionsfeld geschaffen werden, in dem die Einzelpersonen unter vier Augen kommunizieren, in dem sie ihre Erfahrungen mitteilen und einen gemeinsamen physischen und mentalen Rhythmus finden können. 81 Ein solches Interaktionsfeld stellt z.b. ein selbst organisierendes Team dar, dessen Mitglieder sich auch außerhalb der Arbeitszeit treffen, um mentale Modelle und technische Details auszutauschen. Die erste Phase der Wissensschaffung fällt daher mit der Sozialisation zusammen. Die Voraussetzung für die Wissensschaffung sind in dieser Phase durch die Vielfalt der Mitglieder des autonomen Teams, die aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen 79 Nonaka und Takeuchi (1997), S. 99 f. 80 In Anlehnung an Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S

27 stammen, sowie die vorhandene Informationsredundanz gegeben. Außerdem wird von die Unternehmensführung durch die Vorgabe ehrgeiziger Ziele kreatives Chaos erzeugt. 82 Phase 2: Konzepte schaffen In der zweiten Phase der Wissensschaffung findet ein intensiver Austausch zwischen implizitem und explizitem Wissen statt. Durch fortgesetzten Dialog und kollektive Reflexion wird das im Interaktionsfeld entstandene mentale Modell artikuliert und in ein explizites Konzept umgesetzt. Diese Phase entspricht daher der Externalisierung. 83 Die Umwandlung von implizitem in explizites Wissen wird insbesondere durch den Gebrauch von bildlicher Sprache, wie Metaphern und Analogien gefördert. Hilfreich ist dabei das durch die Informationsvielfalt gegebene bessere Verständnis bildlicher Sprache. Der Dialog der Teammitglieder führt zur Schaffung von Konzepten. Voraussetzung dafür ist auch das Überdenken bestehender Prämissen. Dies wird durch die notwendige Vielfalt in den Teams erleichtert, weil dadurch verschiedene Betrachtungsweisen eines Problems vereint werden. Von Bedeutung sind in dieser Phase auch Fluktuation und Chaos. 84 Phase 3: Konzepte erklären Die in der zweiten Phase geschaffenen Konzepte müssen auf ihre Übereinstimmung mit der Gesamtintention des Unternehmens überprüft werden. Dies sollte unmittelbar nach der Schaffung der Konzepte erfolgen, wobei die Erklärungskriterien nicht nur objektiv und sachlich sein müssen. Sie können auch abstrakte Werte wie Romantik oder Ästhetik beinhalten. 85 Im Wesentlichen gehen diese Erklärungskriterien von der Führung in Form einer Strategie oder Vision aus. Informationsredundanz hilft, Missverständnisse hinsichtlich der Intention zu vermeiden. 86 Phase 4: Einen Archetyp bilden Ein in der Phase drei erklärtes Konzept wird in der vierten Phase z.b. in einen Prototyp umgewandelt. Hierbei wir neu geschaffenes explizites Wissen mit bereits vorhandenem 82 Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S. 101f. 84 Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S Nonaka und Takeuchi (1997), S