Informations- und Wissensmanagement im Nachhaltigen Landmanagement

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1 Informations- und Wissensmanagement im Nachhaltigen Landmanagement Konzeptionelle Grundlagen für die umsetzungsorientierte Forschung Kaiser, D.B.; Köhler, T.; Weith, T.; Gaasch, N.; Rogga, S.; Strauß, C. & Zscheischler, J. Diskussionspapier Nr. 2 August 2012

2 Impressum Herausgeber Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.v. Institut für Sozioökonomie Eberswalder Str Müncheberg Dieses Diskussionspapier wurde im Rahmen der BMBF-Fördermaßnahme Nachhaltiges Landmanagement (Modul B) durch das Wissenschaftliche Begleitvorhaben am Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.v. Institut für Sozioökonomie herausgegeben. Weitere Dokumente zur Fördermaßnahme stehen zusätzlich zum Download zur Verfügung unter: Redaktion PD Dr.-Ing. Thomas Weith Nadin Gaasch Christian Strauß Sebastian Rogga Jana Zscheischler Kristin Schulz Annegret Repp René Steinmar Christian Besendörfer David Brian Kaiser Copyright Der Text, Fotos und Grafiken sind urheberrechtlich geschützt. Für die inhaltlichen Ausführungen sind ausschließlich die Autoren dieses Diskussionspapiers verantwortlich. Die Druckschrift ist nicht zum gewerblichen Vertrieb bestimmt. ii

3 Informationen zur BMBF-Fördermaßnahme Nachhaltiges Landmanagement sowie dem Wissenschaftlichen Begleitvorhaben (Modul B) Mit der Fördermaßnahme Nachhaltiges Landmanagement verfolgt das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) das Ziel, Wissen und Entscheidungsgrundlagen für ein nachhaltiges Landmanagement zu schaffen. Hierzu sollen beispielhaft Handlungsstrategien, Technologien und Systemlösungen in unterschiedlichen Regionen entwickelt und bereitgestellt werden. Derzeit existieren drei Schwerpunkte und Forschungsansätze: Wechselwirkungen und gegenseitige Abhängigkeiten zwischen den Themenfeldern Landmanagement, Klimawandel und Ökosystemdienstleistungen, Innovative Systemlösungen für ein Nachhaltiges Landmanagement sowie Transdisziplinäre Innovationsgruppen für ein Nachhaltiges Landmanagement. Wissenschaftliche Begleitvorhaben unterstützen serviceorientiert den Austausch zwischen den Verbundprojekten sowie den umsetzungsorientierten Transfer der Gesamtergebnisse. Das Begleitvorhaben in Modul B (koordiniert vom ZALF) zielt zudem darauf ab, Innovationsprozesse im Landmanagement und deren Gestaltungsfähigkeit durch inter- und transdisziplinäre Verbundforschung zu analysieren. Daraus werden Handlungsempfehlungen für zukünftige Vorgehensweisen abgeleitet. iii

4 Abstract Within the BMBF-funding measure Sustainable Land Management (SLM) innovative technologies and system solutions for a sustainable land use with special consideration to the local socio-economics linkages as well as integrated approaches for management of land use, energy and material flows are developed. The aim of the funding measure is to acquire i.a. transferable and applicable solutions. This requires an interdisciplinary and transdisciplinary research approach in order to respond to the large number of participants and topics, as well as the heterogeneous knowledge assets within the funding measure to handle. To overcome the difficulties in the two-way transfer of innovative technologies and results between research and practice, it requires a systematic use of information and knowledge in the SLM - this may support more effective integrated information and knowledge management (IKM). Hence, the discussion paper shows the conceptual basis for an integrated IKM in SLM. Starting points will be identified of the extent to which an IKM-design is more effective to cope with challenges of interdisciplinary and transdisciplinary collaborative research. In particular the identification of knowledge gaps, the transmission of tacit into explicit knowledge and the necessary learning processes of all stakeholders are crucial. The establishment of a dialoguedriven knowledge platform in consideration of social software might be one possible solution. Keywords: Sustainable Land Management, Information and Knowledge Management, Social Software, Knowledge Cooperation, Knowledge Transfer, Applied Research Zusammenfassung In der BMBF-Fördermaßnahme Nachhaltiges Landmanagement (NLM) werden innovative Technologien und Systemlösungen für eine nachhaltige Landnutzung unter besonderer Berücksichtigung regional sozio-ökonomischer Verflechtungen sowie integrierter Managementansätze von Flächennutzungen, Energie- und Stoffströmen entwickelt. Das Ziel der Fördermaßnahme ist u.a., übertragbare und anwendbare Lösungen zu erarbeiten. Dies setzt einen inter- und transdisziplinären Forschungsansatz voraus, um mit der Vielzahl der Akteure und Themenfelder sowie mit den heterogenen Wissensbeständen innerhalb der Fördermaßnahme angemessen umzugehen. Zur Überwindung der Schwierigkeiten im wechselseitigen Transfer innovativer Ergebnisse und Technologien zwischen Forschung und Praxis, bedarf es eines gezielten Einsatzes von Informationen und Wissen im NLM dies kann ein integriertes Informations- und Wissensmanagement (IWM) wirksam unterstützen. Mit dem Diskussionspapier werden dahingehend die konzeptionellen Grundlagen für ein integriertes IWM im NLM dargestellt. Es werden Ansatzpunkte aufgezeigt, wie ein IWM effektiver zu gestalten ist, um den Herausforderungen inter- und transdisziplinärer Verbundforschung adäquat zu begegnen. Dabei sind die Identifikation von Wissenslücken, die Übertragung von implizites in explizites Wissen und die hierfür notwendigen Lernprozesse aller Akteure von entscheidender Bedeutung. Eine Lösungsmöglichkeit stellt der Aufbau einer dialoggesteuerten IWM-Plattform unter Berücksichtigung von Social Software dar. Schlagwörter: Nachhaltiges Landmanagement, Informations- und Wissensmanagement, Social Software, Wissenskooperation, Wissenstransfer, umsetzungsorientierte Forschung iv

5 Inhaltsverzeichnis Impressum Abstract Zusammenfassung Inhaltsverzeichnis ii iv iv v 1 Einleitung, Zielstellung und Methoden 1 2 IWM Begriffslandschaft und vorhandene Modelle 3 3 Virtualisierung von Bildung, Online und informelles Lernen & verdeckte Partizipation 19 4 IWM Ansätze im NLM 22 5 Schlussfolgerungen und Ausblick 26 6 Literatur 27 v

6 1 Einleitung, Zielstellung und Methoden Globaler Wandel, Klimawandel, demographischer Wandel, der Verlust der Biodiversität und Ressourcenverbrauch stellen Gesellschaft und Wissenschaft vor große Herausforderungen (vgl. DIE BUNDESREGIERUNG 2008). Die damit verbundenen Probleme für Mensch und Umwelt zu überwinden, ist zentraler Bestandteil zahlreicher Forschungs- und Entwicklungsvorhaben. Eine wesentliche Rolle zur Überwindung dieser Schwierigkeiten spielen hierbei Entscheidungen zur Landnutzung sowie die Prozesse zur Entscheidungsfindung auf regionaler und lokaler Ebene. Für die Entwicklung geeigneter Handlungsstrategien, Technologien und Systemlösungen wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung der Bundesrepublik Deutschland die Fördermaßnahme Nachhaltiges Landmanagement (NLM) initiiert. Ein Schwerpunkt hierbei ist die Entwicklung von Dienstleistungen zur Förderung nachhaltiger Landnutzungssysteme inklusive eines Informations- und Wissensmanagements 1. Aufgrund der Komplexität der Strukturen und Abläufe im Nachhaltigen Landmanagement erfordern erfolgreiche Implementations- und Transferprozesse einen strukturierten und gezielten Umgang mit Informationen und Wissen dies kann ein integriertes Informations- und Wissensmanagement (IWM) unterstützen. Aus Sicht des wissenschaftlichen Begleitvorhabens im Modul B werden mit diesem Diskussionspapier die Möglichkeiten und Chancen eines integrierten Informations- und Wissensmanagementsystems identifiziert. Des Weiteren wird dargestellt, wie sich mit Hilfe eines integrierten IWM-Systems die Barrieren und Hemmnisse für den Wissenstransfer sowie die Implementation in der inter- und transdisziplinären Zusammenarbeit überwinden lassen. Darin nimmt der Wandel im Verständnis über den Transfer von Wissen und Technologien eine wesentliche Rolle ein. Aufgenommen wird die z.t. langjährige Kritik gegen Vorstellungen von einseitigen und linear gerichteten Transferprozessen ( one-way flow of knowledge ), in denen die Institutionen aus Wissenschaft und Forschung als Produzenten (Sender) und die Organisationen aus Wirtschaft und Politik als Nachfrager (Empfänger) von Wissen und Technologien aufgefasst werden (KARMANSKI ET AL. 2002). Damit sich der Einsatz geplanter Implementations- und Transferprozesse wirksam und erfolgreich vollzieht und sich hieraus ein optimiertes Innovationspotenzial ergibt, untersucht dieses Diskussionspapier auch Fragen des Lernens und des Wissens. Die Identifikation und Generierung von Wissen als zentrale Ressource sowie der Zugang zu Bildung nehmen in unserer heutigen Wissensgesellschaft eine vorrangige Funktion ein, wobei die Methoden und Werkzeuge des Lernens die Schlüsselfaktoren für den Wissenstransfer sowie die Implementierung jeglicher Veränderung darstellen. Gerade im Gegensatz zum früheren Verständnis von Wissens- und Technologietransfer als einfache Übertragung von Technologien ( one-way ) steht jetzt die Vermittlung des 1 (letzter Zugriff am ) Seite 1 von 33

7 Wissens und der Fähigkeit zur Anwendung neu entwickelter Technologien im Vordergrund. Nach dem aktuellen Verständnis ist der Wissens- und Technologietransfer demnach ein wechselseitiger Prozess, in dem sich der Wissens- und Technologieproduzent vermehrt als eine lernende Organisation versteht, dies kontinuierlich im Management und in der Organisation berücksichtigt und somit eine höhere Qualität bzw. eine Exzellenz erreichen kann (MEIßNER 2001: 261). Zur Steigerung der Leistungsfähigkeit der im Rahmen der Fördermaßnahme individuell entwickelten Systemlösungen spielen somit die verschiedenen Formen des Lernens eine entscheidende Rolle. Die von den Vereinten Nationen auf der Rio-Konferenz (1992) verabschiedete Agenda 21 beinhaltete bereits die Forderungen nach Schulbildung sowie beruflicher Aus- und Weiterbildung mit dem Ziel einer nachhaltigen Entwicklung. Mit dem Beschluss auf der Vollversammlung von 2009 (UNESCO/BMBF/DEUTSCHE UNESCO-KOMMISSION 2009) wurden diese Forderungen aufgenommen und der Zeitraum von 2005 bis 2014 als Weltdekade der Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) erklärt. Vor diesem Hintergrund können mit einem integrierten Informations- und Wissensmanagement in der inter- und transdisziplinären Forschung die entwickelten regionalen Systemlösungen mit den lokalen Stakeholdern präziser abgestimmt, weiterentwickelt und die Umsetzung eines Nachhaltigen Landmanagements sichergestellt werden. Seit der Lissabon-Agenda der EU von 2000 gilt Wissen als zentrale Ressource für eine innovative Raumentwicklung mit erheblichen Folgen für Landnutzung und Landmanagement. Strategien, Pläne und Konzepte für Wissensregionen und Wissensstädte sowie konkrete Investitionen in vorhandene Wissenseinrichtungen stehen stellvertretend hierfür. Dabei gelten Metropolregionen und Agglomerationen als Entwicklungskerne für eine Wissensgesellschaft. Diese so genannten Knowledge Cities finden sich zumeist in den modernen Industriestaaten und umfassen ganze Regionen mit einer Konzentration von Einrichtungen der Wissenserzeugung, Wissensverbreitung und des Wissenstransfers. Für KUNZMANN (2004) sind die neuen Wissensstädte gekennzeichnet durch: die Hochschulen, die öffentlichen und halböffentlichen Forschungseinrichtungen sowie die Forschungseinrichtungen der multinationalen Unternehmen und der zivilen Gesellschaft. Als zentrale Faktoren zur Begünstigung einer Wissensstadt lassen sich allgemein ein Pool qualifizierter Wissensarbeitskräfte, ein attraktives Lebensumfeld, die Verfügbarkeit von Bildungs- und Forschungseinrichtungen, existierende Netzwerkstrukturen sowie eine unterstützende Innovationspolitik mit einer Orientierung auf Knowledge Cluster benennen (vgl. KUNZMANN 2009; VAN WINDEN 2009). Somit sind direkte wie indirekte Wechselbeziehungen zu Formen des Landmanagements evident. Das vorliegende Diskussionspapier basiert auf einer Literaturrecherche, die im Rahmen des Wissenschaftlichen Begleitvorhabens der Fördermaßnahme Nachhaltiges Landmanagement (NLM) im Modul B veranlasst wurde. Das Diskussionspapier ist so Seite 2 von 33

8 aufgebaut, dass unter Berücksichtigung des aktuellen wissenschaftlichen Diskurses zu Transfer und Implementation zuerst die gebräuchlichen Begriffe im Rahmen von IWM erläutert werden (vgl. Kapitel 2). Anschließend stehen die entwickelten IWM-Modelle im Fokus der Untersuchung, wobei wesentliche Modelle näher betrachtet werden. Das Ziel des Diskussionspapiers ist, eine geeignete Definition von IWM im NLM zu entwerfen. Im Anschluss folgt die Synthese der wesentlichen Erkenntnisse, die in die Konzeptionierung und der modellhaften Entwicklung des IWM-Systems einfließen. Das zu entwickelnde IWM-System soll den Anforderungen eines erfolgreichen IWM im NLM entsprechen und ebenso die verschiedenen Aspekte des Lernens berücksichtigen (vgl. Kapitel 4). Mittelfristige Perspektive ist die Entwicklung einer internetbasierten Wissensplattform zur Zusammenführung von nutzerrelevanten Fragestellungen aus den verschiedenen Themenbereichen des NLM, um so auch der langjährigen Kritik an der Einseitigkeit des Transfers entgegenzuwirken. Analog zur Fragestellung eines IWM im NLM widmet sich ein weiteres Diskussionspapier (ROGGA ET AL. im Erscheinen) im Rahmen des wissenschaftlichen Begleitvorhabens der komplexen Thematik der inter- und transdisziplinären Forschung und ihrer Relevanz für die Verbundforschung im NLM. Beide Themen werden als eng miteinander verbunden angesehen. 2 IWM Begriffslandschaft und vorhandene Modelle Die Frage nach dem Wissen über das Wissen hat eine lange Geschichte und kann bis hin zur Antike nachweislich zurückverfolgt werden. Der griechische Philosoph SOKRATES ( v.chr.) prägte mit seiner Aussage Ich weiß, dass ich nichts weiß die Erkenntnis über das bewusste Nichtwissen. Die ca Jahre später getroffene These Wissen ist Macht wird dem Engländer FRANCIS BACON ( ) zugesprochen und hat bereits teilweise Bezug zu einem wirtschaftlichen und demzufolge einem gewinnorientierten Kontext. Jedoch soll in der folgenden Auseinandersetzung der Begriff Wissen nicht als philosophisches Problem, sondern aus Sicht einer sich entwickelnden Wissensgesellschaft näher erläutert werden. Hier werden individuelles und kollektives Wissen und seine Organisation vermehrt zur Grundlage des sozialen und ökonomischen Zusammenlebens. Mit der Einführung digitaler Werkzeuge entsteht daraus die sogenannten Informationsgesellschaft (wobei die Begriffe Wissens- und Informationsgesellschaft oft synonym verwendet werden) und es lässt sich ein Austausch positionaler bzw. hierarchiebezogener Macht durch eine (medien-) kompetenzbasierte Einflussnahme nachweisen - d.h. die individuelle Kompetenz zum Umgang mit digitalen Medien wird zur Grundlage jeglicher organisationaler Macht (VALLEE ET AL. 1990). Frei nach MCLUHAN ET AL. (1967) ist das Medium nicht mehr nur die Botschaft, sondern die Wirkung! Die Auseinandersetzung mit dem Themenfeld Wissensmanagement hat ab Ende der 1990er Jahre zugenommen, wie in Abbildung 1 verdeutlicht. Gezeigt wird die Häufigkeit Seite 3 von 33

9 der englischsprachigen Publikationen mit dem Begriff Knowledge Management (Wissensmanagement) im Titel von 1990 bis Die Quelle der Erhebung ist die Online-Datenbank ISI Web of Knowledge 2 (ausschließlich mit der Datenbank Web of Science ermittelt). Aus einer Studie der Fraunhofer-Wissensmanagement Community geht hervor, dass Wissensmanagement für Unternehmen ein spannendes und nachgefragtes Thema ist und in Zukunft bleiben wird, was die hohe Beteiligung von 540 Unternehmen an dieser Onlinebefragung belegt (DECKER ET AL. 2005: 11). Dennoch sind viele Unternehmen mit der derzeitigen Umsetzung unzufrieden. Praxisnahe Studien bestätigen den nach wie vor vorhandenen Handlungsbedarf für ein effektives Wissensmanagement im Unternehmenskontext (vgl. HACKER ET AL. 2011). Dieser wird als hoch bis sehr hoch eingeschätzt und die Sicherung von Erfahrungswissen als größte Herausforderung angesehen. Als Resümee ist ein bis heute ungebrochenes Interesse an Wissensmanagement zu verzeichnen. Häufigkeit von "Knowledge Management" im Titel wissenschaftlicher Beiträge Abbildung 1: Häufigkeit von knowledge management im Titel von Veröffentlichungen zwischen 1990 und 2011 (Quelle: Web of Science; eigene Darstellung, in Anlehnung an WILSON 2002) Nachfolgend werden in einem ersten Schritt die beiden Begriffe Informations- versus Wissensmanagement vorerst getrennt voneinander betrachtet. Diese Vorgehensweise begründet sich darin, dass die Information bereits eine notwendige Grundlage für Wissen ist. Zudem wird im Diskurs der Wissens-Communities (z.b. Gesellschaft für Wissensmanagement e.v. oder die Gruppe wissensmanagement - Das Magazin für Führungskräfte über das Business-Netzwerk XING) dem Begriff Wissensmanagement im Gegensatz zum Informationsmanagement eine höhere Priorität zugeschrieben und dieser dementsprechend häufiger verwendet. Da dies auch mit der Praxis der Wissenskooperation korrespondiert, scheint die Relevanz von Wissensmanagement höher zu sein. Mit der Analyse sind die Begriffe Information und Wissen zu beschreiben und voneinander klar abzugrenzen. Hierfür ist es hilfreich, auf das IWM-Modell von KLAUS NORTH zurückzugreifen und die von ihm entwickelte Wissenstreppe (vgl. Abbildung 2) zu erläutern. 2 (letzter Zugriff am ) Seite 4 von 33

10 Informationsmanagement Wissensmanagement ZEICHEN DATEN + Syntax INFORMA- TIONEN + Bedeutung WISSEN + Vernetzung (Kontext, Erfahrungen, Erwartungen) HANDELN + Anwendung + Motivation KOMPETENZ (KÖNNEN) + richtig handeln WETTBEWERBS- FÄHIGKEIT + Einzigartigkeit, besser als andere Explizites Wissen (explicit knowledge) Implizites Wissen (tacit knowledge) Abbildung 2: Die Wissenstreppe nach NORTH (Quelle: NORTH 2011: 36, Abb. 2-1; verändert und erweitert) Die Abbildung 2 enthält die zentralen Begriffe für IWM-Konzepte. Dabei werden Informationen und Wissen sowie die weiteren Begriffe anhand der Abbildung 2 stufenweise voneinander abgegrenzt. Demnach werden Zeichen unter Beachtung gewisser Regeln zu Daten, die ohne Bezug nicht interpretiert werden können. Erst wenn Daten in einem Bedeutungskontext stehen, werden daraus Informationen, die ohne Vorkenntnisse nicht mit anderen Informationen vernetzt werden können. Deshalb wird Wissen als Prozess der zweckdienlichen Vernetzung von Informationen (NORTH 2011: 37) definiert. Erst durch die Verarbeitung von Informationen durch das individuelle menschliche Bewusstsein, also personengebunden mit entsprechenden Erfahrungen und kulturellen Hintergründen, entsteht Wissen. Demnach ist Wissen kontextabhängig: so ist beispielsweise unter einem Kopfschütteln nicht in allen Kulturen dieser Welt ein Nein zu verstehen. Für eine Wertschöpfung genügt Wissen allein nicht. Es ist das Handeln, die Fähigkeit das gelernte Wissen anwendungsorientiert zu handhaben, das für den Erfolg von Organisationen wichtig ist. Wird das Wissen anhand der Erfahrungen situationsorientiert und richtig angewandt, ist von Kompetenz die Rede, die beispielsweise den Lehrling vom Meister unterscheidet. Die Wettbewerbsfähigkeit (nicht nur im ökonomischen Kontext zu betrachten) ist von den Kernkompetenzen einer Organisation abhängig, also von Fertigkeiten und Technologien (Expertise) der Organisation, die sie einzigartig und besser als andere machen. Aus Abbildung 2 geht zudem hervor, dass sich die Handlungsfelder des Wissensmanagements gegenüber denen des Informationsmanagements voneinander klar trennen lassen. Im Informationsmanagement stehen die Daten und Informationen im Fokus, während im Wissensmanagement vorrangig das vorhandene Wissen und die entwickelten Kompetenzen sowie Expertisen betrachtet werden. Des Weiteren verdeutlicht die Abbildung 2 die für das Informations- und Wissensmanagement relevanten Wissensdimensionen. Demnach sind ausschließlich im Wissensmanagement Seite 5 von 33

11 beide Wissensformen, das explizite und implizite Wissen, zu berücksichtigen. Die Bedeutung der beiden Wissensformen im IWM wird später in diesem Kapitel ausführlich behandelt. Nach der Abgrenzung der beiden Begriffe Wissen und Information fehlt die Charakterisierung des Begriffes Management, um sich einem besseren Verständnis von Informations- und Wissensmanagement anzunähern. Der Begriff des Managements ist ausgesprochen weit verbreitet und wird in vielfältiger Weise verwendet. So existiert eine Vielzahl von Begriffen, die mit Management verknüpft und aus unserem Alltag nicht wegzudenken sind. Seine häufigste Anwendung findet der Begriff Management im Kontext ökonomischer Fragestellungen, wobei der Begriff nicht nur für die Methoden und Instrumente der Ökonomie steht, dieser vielmehr als Symbol für die gesamte Disziplin angesehen werden kann. Eine erste wissenschaftliche Beschreibung von Management nahm um 1900 HENRI FAYOL vor. Aus seiner Sicht liegen die Aufgaben des Managements im Planen, Organisieren, Führen, Koordinieren und Kontrollieren. Den Managementberuf sieht HENRY MINTZBERG in drei Rollen eingeteilt: das Vermitteln zwischen Personen, die Beschaffung und Verteilung von Informationen und das Entscheiden (VETTIGER 2009: 13 ff.). Als ersten Ansatzpunkt für Management in Verbindung mit der Wissenschaft kann das Konzept des scientific management (wissenschaftliche Betriebsführung) durch FREDERICK W. TAYLOR von 1911 angesehen werden. Der innovative Grundgedanke für dieses Konzept liegt darin, die Effizienz (damals in industriellen Unternehmen) nicht nur durch die Weiterentwicklung der Maschinen zu erreichen, sondern insbesondere durch arbeitsorganisatorische Maßnahmen. Demnach muss zur Effizienzsteigerung nicht der Arbeiter ausgetauscht werden, stattdessen ist die Arbeitsorganisation, also das Management, mit Hilfe wissenschaftlicher Erkenntnisse zu verbessern (DIMBATH 2011: 136 f.). Somit erfolgt erstmals eine Trennung zwischen Arbeiter und Manager oder detaillierter formuliert zwischen der ausführenden und planenden Arbeit. Hieraus wird ersichtlich, dass die zentrale Aufgabe des Managen nicht in der Durchführung sondern in der Steuerung der Prozesse liegt. In der weiteren Entwicklung rückt der PDCA-Zyklus von WILLIAM E. DEMING in den Fokus, wobei PDCA für Plan-Do-Check-Act (Planen- Durchführen-Prüfen-Handeln) steht. Der bereits in den 1940er Jahren entwickelte Ansatz wurde zunächst in Japan aufgenommen und praktiziert, wohingegen in westlichen Unternehmen der PDCA-Zyklus erst ab Mitte der 1980er Jahre für Manager interessant wurde. Der Ansatz ist die Grundlage jeglicher Qualitätsmanagementsysteme und lässt sich auf alle Prozesse anwenden. Er dient der kontinuierlichen Verbesserung jeglicher Prozesse in Organisationen mit dem Ziel einer optimalen Kundenzufriedenheit. Hieraus entstanden ab den 1990er Jahren die internationalen Qualitätsmanagementnormen (ISO 9000 und ISO 9001), nach denen bereits weltweit viele Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen zertifiziert sind. Eines der ersten Managementmodelle ist das St. Galler Modell (BLEICHER 2011: 20 ff.). Das Modell besagt, dass Management alle Aufgaben beinhaltet, die der Unternehmenssteuerung dienen. Durch KNUT BLEICHER in den 1990er Jahren weiterentwickelt, erhielt das Modell durch die Gliederung der Aufgaben der Seite 6 von 33

12 Unternehmensführung in drei Ebenen (das normative, strategische und operative Management) höhere Bekanntheit. Auf der normativen Ebene legt die oberste Leitung einer Organisation ihre Leitlinien, Grundsätze und Ziele fest. Im darauf folgenden strategischen Management werden die Prozesse zum Erreichen der gestellten Ziele entwickelt. Im operativen Management werden die entwickelten Prozesse gesteuert und überwacht. An diesen grundlegenden Aufgaben von Management hat sich bis heute kaum etwas verändert. Anhand der Vielschichtigkeit der Parameter Informationen, Wissen und Management stellt sich nun für die Praxis die Frage, wie Informationen und Wissen zu managen und welche Rahmenbedingungen für ein erfolgreiches IWM zu erfüllen sind. Denn die Schwierigkeit am managen von Wissen liegt darin, dass Wissen immer personengebunden ist und eine persönliche Fähigkeit (vgl. WEGGEMAN 1999) darstellt. Demnach lässt sich Wissen mit dem klassischen Managementprozess (Analyse-Planung- Umsetzung-Controlling) nicht steuern (HASLER ROUMOIS 2007: 27). Zur Überwindung dieser Schwierigkeiten wurden verschiedene IWM-Modelle entwickelt, die kurz präsentiert und erläutert werden. Das CEN (Europäisches Komitee für Normung) veröffentlichte im Jahr 2004 den fünfteiligen europäischen Leitfaden zur erfolgreichen Praxis im Wissensmanagement (European Guide to Good Practice in Knowledge Management) 3. Dieser Leitfaden ist wie ein Handbuch gestaltet und wurde bereits in eine deutschsprachige Fassung übersetzt (ALLAN ET AL. 2004). Mit den erarbeiteten Handlungsanleitungen sollen vor allem Unternehmen bereits bewährte Methoden und Praktiken zur Verfügung gestellt werden. Für den zusammenfassenden Überblick des komplexen Themenfeldes Informations- und Wissensmanagement werden die beiden Definitionen diesem Leitfaden entnommen: Wissensmanagement ist das Management der Aktivitäten und Prozesse, welche die Wirksamkeit von Wissen steigern und die Wettbewerbsfähigkeit durch bessere Nutzung und Erzeugung von individuellen und kollektiven Wissensressourcen stärken. Informationsmanagement umfasst alle Prozesse der Erfassung, Auswahl, Kategorisierung, Indexierung und Speicherung von Informationen. Dies bezieht sich üblicherweise auf aktive und kontinuierliche Kanäle verteilter Inhalte (Datenbanken, Taxonomien, menschliche Kommunikationsnetzwerke etc.). Die wesentliche Kritik am europäischen Leitfaden richtet sich vor allem an dessen Ausrichtung als Top-down-Ansatz, d.h. die für ein Wissensmanagement zu leistenden Maßnahmen werden in abstrakter Form formuliert und sind erst durch die Unternehmen selbst auf ihre Probleme und Themenfelder zu konkretisieren. Dieser Ansatz ist für Unternehmen und deren Strukturen sicher geeignet, für Organisationen im 3 CWA 14924: (Part 1-5) Seite 7 von 33

13 Wissenschaftsbetrieb und vor allem in einem komplexen Verbundvorhaben, wie die Fördermaßnahme NLM, eher wenig praktikabel. Zudem nimmt im Top-down-Ansatz der Manager gegenüber dem Mitarbeiter eine Führungsposition ein (klassische Unternehmensführung). Im Tätigkeitsbereich von Forschung und Wissenschaft lässt sich dieser Ansatz aber nicht so einfach adaptieren, da oft eine größere Zahl hierarchisch unabhängiger Personen zusammenarbeiten. Daher werden eher die Konzepte nach dem Bottom-up-Ansatz für ein IWM in der Fördermaßnahme NLM als geeignet angesehen, weil hier die Aufgabe des Managers bzw. Wissensmanagerseher in der operativen Tätigkeit und weniger auf normativer und strategischer Ebene liegt. Aus den Definitionen durch das CEN ist jedoch vor allem die Differenzierung in individuelles und kollektives Wissen hervorzuheben. Wie es zu dieser Unterteilung kommt, wird nachfolgend erläutert. Der ungarische Biologe und Wissenschaftstheoretiker MICHAEL POLANYI differenzierte in den 1960er Jahren erstmals die verschiedenen Wissensdimensionen. Er prägte den Begriff tacit knowledge (impliziertes, still(schweigend)es Wissen). Seine Erkenntnis, dass wir mehr Wissen besitzen als wir in Worte fassen können, ist für das Wissensmanagement von großer Bedeutung. Grundsätzlich ist Wissen immer implizit, weil es ein individuelles, zunächst nicht sichtbares Merkmal ist. Wird das Wissen in Form von Daten an andere Personen als Information weitergegeben, wird von explizitem Wissen gesprochen. Die beiden Wissensdimensionen (implizit und explizit) lassen sich sehr einfach und bildhaft mit dem Eisberg-Modell in Kombination mit dem Struktur-Modell der menschlichen Psyche nach FREUD (2001) beschreiben. Die Eisbergspitze über dem Meeresspiegel symbolisiert das explizite Wissen (das Ich, also das Bewusste nach FREUD), weil nur etwa 10 Prozent des Gelernten im Bewusstsein bleiben. Die restlichen 90 Prozent liegen unterhalb der Bewusstseinsgrenze, demnach unter dem Meeresspiegel und symbolisieren das implizite Wissen oder auch Tiefenwissen genannt (das Es, also das Unbewusste nach FREUD), dass nur sehr schwer sprachlich ausgedrückt werden kann. Die Erkenntnisse von POLANYI nahmen die japanischen Ökonomen NONAKA & TAKEUCHI in The knowledge-creating company (NONAKA & TAKEUCHI 1995) auf, woraus eines der ersten Modelle für den Wissensgenerierungsprozess in (japanischen) Unternehmen entstand. Die Übergänge zwischen beiden Wissenszuständen (implizit-explizit) werden als Wissensspirale dargestellt. Dieses s.g. SEKI-Modell ist ein dynamischer Transformationsprozess zwischen explizitem und implizitem Wissen auf verschiedenen Ebenen: Sozialisation, Externalisierung, Kombination, Internalisierung. Die Sozialisation (von implizit zu implizit) ist der direkte Austausch von implizitem bzw. erlebtem Wissen zwischen zwei Personen, z.b. die Sozialisationserfahrungen von Kindern durch ihre Eltern oder die Lehrling-Meister-Beziehung. In der Externalisierung findet ein Transformationsprozess vom impliziten Wissen zum (für alle) verwertbaren Wissen statt (von implizit zu explizit). Diese Wissenstransformation nimmt eine Schlüsselstellung bei der Wissenserzeugung ein (NORTH 2011: 49). Das Wissen wird Seite 8 von 33

14 dann in einer Organisation zwischen Individuen und Gruppen ausgetauscht. Durch die Kombination von bereits vorhandenem explizitem Wissen kann neues explizites Wissen erzeugt werden (von explizit zu explizit). Das gesamte vorhandene Wissen vermehrt sich dadurch nicht unbedingt, dafür wird aber vorhandenes Wissen zusammengefasst. Dies kann verschiedene Vorteile haben, weil bspw. die Kundenübersicht aktualisiert und verbessert werden kann. Im Rahmen der Internalisierung muss das dokumentierte explizite Wissen nun von den Mitarbeitern verinnerlicht werden, ähnlich dem Prinzip Learning by doing (von explizit zu implizit). Im Anschluss an diesen Lernprozess kann das erlernte Wissen in der Sozialisationsphase wieder weitergegeben werden, wodurch die s.g. Wissensspirale entsteht. Diese Wissensspirale schützt damit die Organisation vor dem Verlust von entwickeltem Wissen, indem der organisationsinterne Wissenstransfer zielgerecht gesteuert und kontrolliert wird. Nach NONAKA & TAKEUCHI (1995) sind dabei asiatische Unternehmen bezüglich Wissensmanagements den westlichen Unternehmen überlegen, weil sich westliche Unternehmen auf das Management von explizitem Wissen konzentrieren und asiatische Unternehmen unter Berücksichtigung ihrer Kultur befähigt sind, auch auf implizites Wissen zurückzugreifen (VETTIGER 2009: 83). Aus diesem Sachverhalt ist zu schlussfolgern, dass für Organisationen die große Herausforderung beim Wissenstransfer in der Verteilung und Sicherung von implizitem Wissen liegt. Des Weiteren gilt es anhand der o.a. Argumentationen als belegt, dass Wissen immer personengebunden ist. Im Genfer Wissensmanagement-Modell nach PROBST, RAUB & ROMHARDT (2006) wird in individuelle und kollektive Wissensbestände von Organisationen unterschieden, auf denen die organisationale Wissensbasis beruht. Die organisationale Wissensbasis wird dabei von regelmäßigen Veränderungsprozessen beeinflusst, die als organisationales Lernen bezeichnet werden. Die Gestaltung und Lenkung der Veränderungsprozesse ist Aufgabe des Wissensmanagement. Die sechs Kernprozesse des Wissensmanagements in Organisationen (innerer Kasten in der Abbildung 3) resultieren aus einer Kategorisierung real vorgefundener operativer Probleme in Unternehmen. Durch die Ergänzung der Kernprozesse durch zwei dem Management affinen Bausteinen (Ziele und Bewertung) wird das Modell zu einem Managementkreislauf ausgebaut. Die Transformation von implizitem zu explizitem Wissen erfolgt dabei innerhalb einer Gemeinschaft von Einzelpersonen durch Interaktion und Bestandteil der Wissens(ver)teilung ist. In Anlehnung an das o.g. St. Galler Modell wird das Management der Wissensziele in drei Ebenen geteilt: das normative, strategische und operative Management. Das strategische Management von Wissenszielen steht dabei für Organisationen meistens im Vordergrund, da hierdurch das angestrebte Portfolio der Organisation definiert wird. Die Voraussetzung für eine effektive Umsetzung der strategischen Ziele sind einerseits die entsprechenden organisationspolitischen und - kulturellen Leitbilder (normative Ziele) und andererseits die operativen Ziele, die die Umsetzung des Wissensmanagements sichern. Daraus ist zu schlussfolgern, dass ohne operative Wissensziele die entwickelten Wissensbestände nicht reflektiert werden und somit erst gar nicht bis zur Seite 9 von 33

15 Implementation gelangen. Demnach steuert das operative Wissensmanagement maßgeblich den Wissenstransfer und die Implementation. Abbildung 3: Das Genfer Modell (Quelle: PROBST, RAUB & ROMHARDT 2006: 32, Abb. 8) KLAUS NORTH (NORTH 2011: 192) argumentiert hingegen, dass eine wissensorientierte Organisation nicht allein auf einzelne Bausteine (vgl. Abbildung 3) begründet werden kann. Es bedarf vielmehr einer Gesamtkonzeption für alle Bereiche des Unternehmens mit Blick auf die organisatorischen Rahmenbedingungen sowie auf das operative und strategische Unternehmensmanagement. Das Konzept verlangt nach Rahmenbedingungen, um den Austausch zwischen Wissensangebot und Wissensnachfrage zu ermöglichen (SCHMIDT 2005: 38). NORTH bezeichnet diesen Austausch als Wissensmarkt. Für eine erfolgreiche Umsetzung werden drei Handlungsfelder des Informations- und Wissensmanagements abgeleitet: strategisches und operatives Wissensmanagement sowie Informations- und Datenmanagement. Das strategische Wissensmanagement (Top-down) zeigt, welches Wissen und Können für Wettbewerbsfähigkeit benötigt wird. Das operative Wissensmanagement (Bottom-up) beinhaltet insbesondere die Verknüpfung von Information und Wissen. Wie sich der Transfer von individuellem in kollektives Wissen bzw. von implizitem in explizites Wissen vollzieht, ist maßgeblich für den Erfolg. Das Informations- und Datenmanagement beinhaltet die Bereitstellung, Speicherung und Verteilung von Informationen und ist zwingend notwendig für den Wissensaufbau und -transfer. Die Grundlage für ein erfolgreiches Wissensmanagement ist nach NORTH die Überführung von implizitem in explizites Wissen (analog zum Ansatz von NONAKA & TAKEUCHI). Denn erst wenn das Wissen in expliziter Form vorliegt, ist es für jeden Einzelnen oder einer Gruppe in einer Organisation verfügbar. Die Aufgabe des Wissensmanagements besteht zusammengefasst darin, den Prozess der organisationalen Wissenserzeugung zu gestalten sowie zu lenken. Das hierzu entwickelte Wissensmarkt-Konzept (NORTH 2011: 274) ist in drei Säulen gegliedert: Seite 10 von 33

16 Rahmenbedingungen (Unternehmensleitbilder), Spieler (Akteure des Wissensmarktes) und Spielregeln (z.b. Partizipation, Transparenz) sowie Instrumente und Prozesse (z.b. Transfer, Implementation, Evaluation, Weiterentwicklung von Best Practices, Pflege von Datenbanken, Webpräsenz). Ein weiteres wichtiges Instrument sind die Wissensmanagementsysteme, die mit Hilfe von Informations- und Kommunikationstechnologien (IuK) auf einer eigens für Nutzer geschaffenen Plattform u.a. verschiedene Wissensdienste (z.b. E-Learning, Online Communities, Fachdatenbanken) anbieten kann. Für die praktische Umsetzung eines IWM in NLM ist anhand des Konzepts vom Wissensmarkt nach NORTH zu schlussfolgern, dass durch die zielbewusste Zusammenarbeit der Wissensakteure (zwischen Wissensanbieter, Wissensvermittler und Wissensnachfrager) die Entwicklung von Lösungsansätzen und Innovationen im Nachhaltigen Landmanagement ausgelöst werden und somit die formulierten Ziele (Rahmenbedingungen) erreicht werden können. Das Münchner Wissensmanagement-Modell nach MANDL & REINMANN-ROTHMEIER (2000) unterteilt Wissen nach dessen Bedeutung: Wissen als Objekt und Wissen als Prozess. Vor diesem Hintergrund kann auch in Informationswissen (Objekt) und Handlungswissen (Prozess) unterschieden werden. Das Modell kann deshalb als ein flexibles Konzept bezeichnet werden, das Wissen nicht statisch, sondern aus zwei Perspektiven betrachtet: die objekt- und prozessorientierte Perspektive. Somit lässt sich das Konzept in Organisationen und nach diversen Fragestellungen implementieren. Vier Wissensprozesse stehen im Mittelpunkt des Konzepts: Wissensrepräsentation, Wissensnutzung, Wissenskommunikation und Wissensgenerierung. Im Münchener Modell sind Communities für die Wissensbewegung und deren Gestaltung hauptverantwortlich. Diese verkörpern innovative Organisationsstrukturen, die zumeist mit Hilfe onlinebasierter Plattformen kommunizieren. Das Modell hat heuristischen Charakter und bietet einen Orientierungsrahmen für inter- und transdisziplinäre Forschungsprojekte (REINMANN-ROTHMEIER 2001a: 19). Es kann dazu beitragen, dass sich Wissensmanagement als ein disziplin- und fachübergreifender Forschungsgegenstand etabliert. Zusammengefasst ist die Aufgabe eines Wissensmanagements, die Wissensbewegungen zwischen Information und Handeln unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Wissensträger zu steuern und damit die Lösung konkreter Probleme zielführend zu unterschützen. Anhand der bisherigen Erkenntnisse können die wesentlichsten Wissenskriterien und Wissensmerkmale, wie in Tabelle 1, zusammengefasst werden. Seite 11 von 33

17 Tabelle 1: Wissenskriterien und Wissensmerkmale im Überblick (Quelle: HASLER ROUMOIS 2007: 62 ff., Tab. 4, gekürzt) Kriterien Merkmale Beschreibung kognitiv operativ implizit explizit Know-that Know-about Know-how Know-why Wissensaspekte Wissensdimension Wissensarten Know-whatto-do Wissensinhalte, die durch Denkprozesse strukturiert und artikuliert werden können. Wissen (Inhaltswissen) Wissensinhalte, die aus körperlichen Tun und Erfahrungen resultieren und kaum mittels Sprache artikuliert werden können. Können (Handlungswissen) Immateriell, im Kopf des Wissensträgers, Zustand von unbewusst bis bewusst: o stilles Wissen (unbewusst) o latentes Wissen (nicht bewusst) o bewusstes Wissen Materiell, formalisiert in Form von Daten: implizites Wissen mit hohem kognitivem Anteil, das in einen Code, z.b. Sprache, gefasst und artikuliert wurde Wissen, dass etwas ist; gut explizierbar Wissen über/ von etwas; narrativ explizierbar Wissen, wie etwas zu tun ist; schlecht explizierbar, besser demonstrierbar Wissen, warum etwas so ist, etwas erklären können; explizierbar Wissen, was zu tun ist; schlecht explizierbar Mit den Erkenntnissen aus den sozialwissenschaftlichen Disziplinen erweitert HELMUT WILLKE (2001) das Verständnis von Wissensmanagement in einem gesamtgesellschaftlichen Kontext. Dem von WILLKE entwickelten Modell des systemischen Wissensmanagements liegt die Vorstellung zugrunde, dass Organisationen komplexe Systeme darstellen, in denen die organisatorischen Elemente (Mitarbeiter) miteinander interagieren und so die Organisation als System managen. Somit ist nur die indirekte Steuerung des Wissens durch die Entwicklung der Rahmenbedingungen und deren Zusammenwirken möglich (HASLER ROUMOIS 2007: 70). Das Äquivalent hierzu ist das mechanistische Wissensmanagement, das einen linearen Ansatz zum Umgang mit Wissen betreibt und Wissen mit dem klassischen Managementprozess (Analyse- Planung-Umsetzung-Controlling) direkt steuert. WILLKE unterteilt dabei in die zwei Säulen des Wissens: das personale und das organisationale Wissen. Die Aufgabe eines erfolgreichen Wissensmanagement ist es, beide Wissensarten zu berücksichtigen und zu verbinden, mit dem Ziel, eine intelligente, d.h. lernende Organisation zu schaffen (WILLKE 2001: 39). WILLKE spricht in seinem Modell von einer Wissensgesellschaft und verbindet damit, dass die materielle und symbolische Reproduktion einer Gesellschaft zunehmend von wissensbasierten Prozessen abhängig ist und diese Prozesse kontinuierlich hinterfragt und optimiert werden (WILLKE 2001: 291). Der Umgang mit Wissen in einer Wissensgesellschaft ist dadurch geprägt, dass die Anzahl der Erwerbstätigen einer Gesellschaft, die mit Hilfe der Informationsverarbeitung neues Wissen und Seite 12 von 33

18 wissensbasierte Innovationen schaffen, stark ansteigt und Wissen dabei zur Hauptressource wird. Dabei handelt es sich um s.g. intelligente Produkte und Dienstleistungen mit eingebettetem Wissen (embedded knowledge) (HASLER ROUMOIS 2007: 17). In seiner Dissertation widmet sich KÖLBEL (2004) dem Ansatz des Wissensmanagements in der Wissenschaft. Anhand der Unterschiede zwischen Wissensmanagement in der Wirtschaft gegenüber dem in der Wissenschaft fasst KÖLBEL (2011) die Bausteine des Wissensmanagements nach dem Genfer Modell zusammen, wodurch vier Bausteine zu betrachten sind: Wissensbedarf erkennen, Wissensproduktion steuern, Wissen transferieren und Wissen bewahren. Die festgestellten wesentlichen Unterschiede im Wissensmanagement aus unternehmerischer Sicht gegenüber der Wissenschaft werden in Tabelle 2 zusammengefasst. Tabelle 2: Unterschiede zwischen Wirtschaft und Wissenschaft (Quelle: KÖLBEL 2004b: 91, Tab. 1, verändert) Unterschiede Wirtschaft Wissenschaft Fokus Unternehmen/ Organisation Wissenschaftssystem Art des Wissens Individuell oder kollektiv, oft implizit Öffentlich, meist explizit Wichtigster Baustein Wissensverteilung Wissensproduktion Das Wissensmarkt-Konzept nach NORTH verweist bereits auf die Wichtigkeit der Wissensmanagementsysteme. Diese dritte Dimension des Wissensmanagements nimmt neben den organisationalen und personalen Faktoren auch den technologischen Aspekt auf. Diese Betrachtungsweise liegt dem T-O-M-Modell nach BULLINGER, WÖRNER UND PIETRO (1997) zugrunde, wonach in den drei Dimensionen Technologie, Organisation und Mensch (T-O-M) unterschieden wird (vgl. Abbildung 4). Die jeweiligen Charakteristiken sind in der Tabelle 3 zusammengefasst. Tabelle 3: Die drei Dimensionen im Wissensmanagement nach dem T-O-M-Modell von BULLINGER, WÖRNER & PIETRO (1997) Mensch Technologie Organisation Mensch Informations- und Kommunikationstechnik (Plattformen, Software & Hardware) Methoden für Wissenserwerb, -speicherung und -transfer (Rollen, Hierarchien, Expertennetzwerke) Gestaltung einer Organisationskultur, die einen kontinuierlichen Wissensfluss unterstützt (Motivation, Lernen, Transfer) Organisation Wissensmanagement Technologie Abbildung 4: T-O-M-Modell (Quelle: DECKER ET AL. 2005: 9) Seite 13 von 33

19 Dem Modell nach existieren zwei Wissensmanagementstrategien, einerseits die Speicherung von Wissen (Kodifizierungsstrategie) und andererseits die Kooperation und Kommunikation zwischen den Wissensträgern (Personalisierungsstrategie). Die Kodifizierungsstrategie wird verfolgt, um das explizite Wissen auf organisationaler Ebene darzustellen und auf personaler Ebene mittels Schulungen (z.b. durch Wissensplattformen) der optimalen Nutzung zuzuführen. Die Personalisierungsstrategie hingegen zielt auf den Auf- und Ausbau von Kommunikationsprozessen ab, um den Wissensträgern ein Umfeld zu schaffen, in dem die Motivation für Lernprozesse gestärkt wird. Dabei handelt es sich um reale Begegnungsformen wie z.b. Lernforen und Workshops, aber auch virtuelle Communities (NICKELSBURG 2007: 35 ff.). Von Wissenskooperation wird gesprochen, wenn zur Lösung von Problemen im betrieblichen Alltag Personen auf externe Informationen angewiesen sind. Dabei wird häufig eine Integration von heterogenem, also auf verschiedene Personen verteiltem Wissen benötigt. Die Generierung neuer Ideen kann durch Interaktions- und Austauschprozesse verschiedener Personen insbesondere in kooperativen Situationen forciert werden, da Wissen auch in sozialen Aushandlungsprozessen entsteht (MUMFORD & GUSTAFSON 1988; REINMANN-ROTHMEIER & MANDL 1998). Durch den Austausch von Informationen kann Neues gelernt, im eigenen Wissenssystem integriert und dabei neues Wissen generiert werden. Erfolgreicher Informations- und Wissensaustausch wird zu einem bedeutsamen Prädiktor für Innovativität bzw. Innovationsförderlichkeit. Die Integration von unterschiedlichem Wissen und das bewusste Einbeziehen von unterschiedlichen Perspektiven (Kollegen anderer Abteilungen/Disziplinen, Kunden, Zulieferer) sind sowohl für einzelne Unternehmen als auch für zwischenbetriebliche Beziehungen ertragsbestimmend. Informations- und Wissensaustausch ist in Kooperationen von großer Wichtigkeit, d. h. die Nutzung von zur Verfügung stehender Information zusammen mit Kollegen, aber auch mit Kunden (z.b. FRANKENBERGER & BIRKHOFER 1995; RÖMER ET AL. 2001; VISSER 1994). Die Integration von Wissen und dessen Anwendung sind entscheidend sowohl zur Verbesserung von Produktivität und Effektivität von Unternehmen als auch zur Schaffung von Innovationen. Um ein neues Produkt zu entwickeln, ist beispielsweise das Wissen zu Technik, Forschung und Entwicklung, Marketing sowie zur Produktion zusammenzuführen. Darüber hinaus ist es wichtig, Wissen von Zulieferern einzubeziehen, um mögliche Konsequenzen schon frühzeitig aufzudecken, die Kunden zu beteiligen, um rechtzeitig die Bedarfsentwicklung zu erkennen und zu erfahren, wie sich das fertige Produkt auf dem Markt verkauft, also Rückmeldung zu erhalten. Diese Wissensintegration kann nur systematisch geschehen und bedarf zudem beim Wissensmanagement eines Überschreitens organisationaler Grenzen. Ziel einer s.g. Organisationsunterstützung ist ein optimaler Grad an Wissensaustausch. Bei der internetbasierten Kooperation muss zu einem großen Teil Metawissen aufgebaut werden, d.h. Wissen darüber, wer wo was worüber weiß (Aufbau von transactive knowledge systems; BRAUNER 2003). Möglichkeiten der Unterstützung Seite 14 von 33

20 bestehen in allen strukturellen und Ablauf-Modi der Organisation. Besonders entscheidende Möglichkeiten sind: - Es muss eine vollständige und Abfolge-logisch optimale Ordnung der Aufgabenbearbeitung bzw. der Kommunikation in der Gruppe sichergestellt werden (optimaler Kommunikationszyklus; TSCHAN 2002). - Ziele der Kooperation sollten ausgehandelt, von allen getragen sowie verbindlich sein und immer wieder mit dem Bearbeitungsstand abgeglichen werden. Ziele müssen so aufgestellt werden, dass ihre Erreichung überprüfbar ist (LOCKE & LATHAM 1990; WEGGE 2000). - Die Kooperation sollte sich aus Betriebszielen bzw. Plänen des Betriebs ergeben und in diese hinsichtlich seiner Ergebnisse integriert sein. - Prozesse der Analyse von gegebenen Zuständen sind von Suchprozessen nach alternativen Lösungen zu trennen. - Die Sammlung von Informationen ist von der Bewertung von Informationen zu trennen. - Bei Phasen der Informationssammlung und -bewertung ist im ersten Schritt Einzelarbeit sinnvoll, und erst im zweiten Schritt werden die Ergebnisse zusammengetragen und gemeinsam diskutiert (vgl. TSCHAN 2000). - Prozess und Ergebnis der kooperativen Arbeit sollte umfassend dokumentiert, damit verteilbar und kontrollierbar sein. - Wichtige Verfahrens- und Gesprächsregeln sollten aufgestellt und auf deren Einhaltung geachtet werden. - Eine Kombination der internen Arbeitsschritte (Denken) mit externen Komponenten wie das Schreiben, Skizzieren, Sprechen, Gestikulieren oder Modellbasteln (HACKER 1998) sichert eine effektive Abwicklung im Kooperationsprozess. Aber inwieweit stehen die verschiedenen Ansätze des Wissensmanagements in Verbindung mit dem Prozess des Lernens? Durch den permanenten Zyklus von Internalisierung von Information und Verarbeitung zu Wissen und wieder Externalisierung als Information entsteht Wissen (vgl. SEKI-Modell). Dabei beinhaltet der Internalisierungs- und Verarbeitungsprozess den Aspekt des Lernens und die Externalisierung den Aspekt der Kommunikation. Diese beiden Aspekte (Lernen und Kommunikation) werden als Grundoperationen der Wissenserzeugung und der Wissensdissemination angesehen (HASLER ROUMOIS 2007: 113 f.). Dieser Lernzyklus kann einerseits auf Individuen und andererseits auf Organisationen angewandt werden also der individuelle und organisationale Lernzyklus (SENGE 1990) ist jedoch auf beiden Ebenen schwer in Gang zu bringen. Ein Hemmnis den individuellen Lernzyklus zu aktivieren, ist der Mensch selbst mit seinem individuellem Handeln, dass teilweise sehr von Gewohnheiten geprägt ist. Deshalb argumentiert Peter Senge, dass sich eine Organisation als ein Ort des Handelns verstehen muss. An diesem Punkt setzt das Wissensmanagement an (REINMANN-ROTHMEIER 2001a: 10). Damit prägte SENGE um 1990 den Begriff der lernenden Organisation. Mit der Bezeichnung ist jedoch nicht gemeint, dass die Organisationen lernen, sondern die Individuen in der Organisation lernen. Seite 15 von 33

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