Angewandtes Wissensmanagement

INHALTSVERZEICHNIS

1. EINLEITUNG
1.1. Der Mega-Trend Wissensmanagement
1.2. Was ist Wissensmanagement?
1.3. Inhalte und Ziele der Arbeit
1.4. Überblick

2. Grundbegriffe
2.1. Zeichen, Daten, Informationen, Wissen
2.2. Wissensdefinitionen im Kontext des Wissensmanagements
2.3. Wissensarten
2.3.1. Wertschöpfendes und nicht-wertschöpfendes Wissen
2.3.2. Implizites versus explizites Wissen
2.3.3. Individuelles versus kollektives Wissen
2.3.4. Strukturelles Wissen
2.4. Daten-, Informations- und Wissensmanagement
2.5. Organisationales Lernen und Wissensmanagement
2.6. Organisational Memory (Organisationales Gedächtnis)
2.7. Organisational Memory Systems (Wissensmanagement-Systeme)

3. Gründe für das gesteigerte Interesse an Wissensmanagement
3.1. Empirische Zahlen
3.2. Strukturwandel zur Wissensgesellschaft
3.3. Globalisierung
3.4. Moderne Informations- und Kommunikations-Technologien
3.5. Zunehmende Komplexität in der Wissensumwelt
3.6. Wissen als Produktionsfaktor
3.6.1. Nicht-Rivalität von Wissen
3.6.2. Produktionskosten von Wissen
3.6.3. Wissen als knappe Ressource?
3.7. Wissen als strategischer Wettbewerbsfaktor
3.7.1. Umweltbezogener Ansatz
3.7.2. Ressourcenbasierter Ansatz

4. Aufgaben und Ziele von Wissensmanagement
4.1. Oberziele von Wissensmanagement
4.2. Unterziele und Aufgabenbereiche von Wissensmanagement

5. Wissensmanagement-Ansätze
5.1. Technokratisches Wissensmanagement versus Wissensökologie
5.2. Dokumentenorientiertes versus personenorientiertes Wissensmanagement
5.3. Metamodell des Wissensmanagements

6. ausgewählte Modelle des Wissensmanagements
6.1. Referenzmodell Wissensmanagement (Fraunhofer IPK)
6.2. Bausteine des Wissensmanagements (Probst/Raub/Romhardt)
6.2.1. Durch Aktionsforschung zum Wissensmanagement-Modell
6.2.2. Kernprozesse bzw. -bausteine des Wissensmanagements
6.2.3. Bausteine zur Realisierung eines Management-Regelkreises
6.3. Modell der Wissensschaffung (Nonaka/Takeuchi)
6.3.1. Neue Theorie der Wissensschaffung in Unternehmen
6.3.2. Vier Formen der Wissensumwandlung
6.3.3. Wissensspirale
6.3.4. Voraussetzungen für die Wissensschaffung in Unternehmen

7. gestaltungsdimensionen von Wissensmanagement
7.1. Vorgehensweise
7.2. Ganzheitliches Wissensmanagement
7.3. Dimension IuK-Technologien
7.3.1. Mehrdeutiger Charakter der IuK-Technologien
7.3.2. IuK-Technologien bei der Wissensmultiplikation
7.3.3. IuK-Technologien bei der Wissensentwicklung
7.3.4. Beitrag von IuK-Technologien im Wissensmanagement
7.3.5. Grenzen von IuK-Technologien im Wissensmanagement
7.3.6. Erfolgsfaktoren für IuK-Technologien im Wissensmanagement
7.4. Dimension Personal
7.4.1. Zentrale Stellung des Menschen bei Wissensmanagement
7.4.2. Personalmanagement und Wissensmanagement
7.4.2.1. Aufgaben des Personalmanagements
7.4.2.2. Weiterbildungsmaßnahmen
7.4.2.3. Motivation für Wissensmanagement auf individueller Ebene
7.4.2.4. Notwendige Fähigkeiten der Mitarbeiter im Wissensmanagement
7.4.3. Ansprüche der Mitarbeiter an Wissensmanagement
7.4.4. Ängste von Mitarbeitern bei der Einführung von Wissensmanagement
7.5. Dimension Organisation
7.5.1. Organisationsstruktur
7.5.2. Geschäftsprozesse
7.5.3. Wissensmanagement-Stellen
7.6. Dimension Unternehmenskultur
7.7. Dimension Führung
7.8. Dimension Wissenscontrolling
7.8.1. Die Rolle von Zielen bei Wissensmanagement
7.8.2. Normative, strategische und operative Wissensziele
7.8.3. Probleme bei der Definition von Wissenszielen
7.8.4. Intangible Vermögenswerte und intellektuelles Kapital
7.8.5. Wissensmessung und -bewertung
7.8.6. Probleme bei der Messung von Wissen und intellektuellem Kapital
7.8.7. Ansätze zur Messung von Wissen und des intellektuellen Kapitals
7.8.7.1. Deduktiv-summarische Ansätze
7.8.7.2. Induktiv-analytische Ansätze
7.8.7.3. Alternative Messmethode: Befragung der Mitarbeiter

8. Balanced Scorecard und Wissensmanagement
8.1. Ziele, Innovationen, Charakteristika der Balanced Scorecard
8.2. Vier Perspektiven der Balanced Scorecard
8.2.1. Überblick
8.2.2. Finanzwirtschaftliche Perspektive
8.2.3. Kundenperspektive
8.2.4. Interne Prozessperspektive
8.2.5. Lern- und Entwicklungsperspektive
8.3. Zusammenhang zwischen der Balanced Scorecard und Wissensmanagement
8.3.1. Einordnung der Wissensziele in die Balanced Scorecard
8.3.2. Balanced Scorecard zur Steuerung von Wissensmanagement
8.3.3. Balanced Scorecard als Instrument des strategischen Lernens

9. Praxisteil: Software-Tool zur umsetzung der BSC
9.1. Möglichkeiten von IT-Lösungen der BSC
9.2. Rolle von Software bei der Balanced Scorecard
9.3. Auswahl des Software-Tools
9.4. Functional Standards - Anforderungen an BSC-Tools
9.5. Analyse des BSC-Tools QPR ScoreCard 4.0
9.5.1. Balanced Scorecard Design
9.5.2. Strategic Education and Communication
9.5.3. Business Execution
9.5.4. Feedback and Learning
9.5.5. Weitere Funktionalitäten
9.6. Einschätzung der BSC-Software QPR ScoreCard 4.0

10. Technologien und Werkzeuge für das Wissensmanagement
10.1. Anwendungen des Wissens- oder Informationsmanagements?
10.2. Netzwerktechnologie als Basis für Wissensmanagement-Systeme
10.3. Intranet als Plattform für Wissensmanagement-Systeme
10.4. Gliederung der Technologien nach Bausteinen des Wissensmanagements
10.4.1. Wissensbewahrung - die elektronische Wissensbasis
10.4.1.1. Formatierte Datenbanken
10.4.1.2. Unformatierte Datenbanken
10.4.1.3. Voraussetzungen für eine effektive elektronische Wissensbasis
10.4.2. Wissensverteilung
10.4.2.1. Computer Supported Cooperative Work (CSCW)
10.4.2.2. Verteilung von explizitem Wissen - Pull versus Push
10.4.3. Wissensidentifikation
10.4.3.1. Volltextsuche und Indexsuche
10.4.3.2. Attributbasierte Suche
10.4.3.3. Hypertextbasierte Suche
10.4.3.4. Datenbankabfrage mit SQL
10.4.3.5. Data Warehouse und Online Analytical Processing (OLAP)
10.4.3.6. Case Based Reasoning (CBR)
10.4.3.7. Werkzeug Wissenskarten
10.4.3.8. Werkzeug Glossare und Taxonomien
10.4.4. Wissensentwicklung
10.4.4.1. Data Mining
10.4.4.2. Text Mining
10.4.5. Wissensnutzung
10.4.6. Wissenserwerb

11. Ausblick und Kritische Betrachtung von Wissensmanagement
11.1. Kritische Betrachtung von Wissensmanagement
11.1.1. Modeerscheinung Wissensmanagement
11.1.2. Fehlende empirische Beweise für den Nutzen von Wissensmanagement
11.1.3. Problem der erfolgreichen Umsetzung - fehlende Handlungsanleitung
11.1.4. Probleme im Zusammenhang mit dem Management-Kreislauf
11.2. Stärken und Entwicklungstrends von Wissensmanagement

12. Literaturverzeichnis

13. Index

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

Abb. 1: Die Wissenstreppe

Abb. 2: Kontinuum von Daten und Informationen zum Wissen

Abb. 3: Wissensmanagement als integrativer Management-Ansatz

Abb. 4: Grazer Metamodell des Wissensmanagements

Abb. 5: Referenzmodell Wissensmanagement

Abb. 6: Bausteine des Wissensmanagements

Abb. 7: Vier Formen der Wissensumwandlung

Abb. 8: Die Wissensspirale auf epistemologischer Ebene

Abb. 9: Spirale der Wissensschaffung in Unternehmen

Abb. 10: Erfolgsfaktoren bei der Gestaltung von Wissensmanagement

Abb. 11: Unternehmen zwischen Wissensentwicklung und Wissensnutzung

Abb. 12: Die vier Perspektiven der Balanced Scorecard

Abb. 13: Elemente einer Scorecard in der "scorecard view" (Ausschnitt) in QPR ScoreCard 4.0

Abb. 14: Ursache-Wirkungs-Beziehungen in der "strategy map" in QPR ScoreCard 4.0

Abb. 15: Initiativen für die interne Prozessperspektive in QPR ScoreCard 4.0

Abb. 16: Beschreibung der Lern- und Entwicklungsperspektive in QPR ScoreCard 4.0

Abb. 17: Indikator der aktuellen Periode für die Mitarbeiterzufriedenheit in QPR ScoreCard 4.0

Abb. 18: Historischer Chart der Mitarbeiterzufriedenheit in QPR ScoreCard 4.0

Abb. 19: Klassifikation von Groupware-Systemen nach Unterstützungsfunktionen

Abb. 20: Wissensmanagement als Verknüpfung von (Selbst-)Reflexion und operativem Tun

TABELLENVERZEICHNIS

Tab. 1: Diplomarbeitsinhalte

Tab. 2: Implizites und explizites Wissen

Tab. 3: Entwicklungsstufen des Umgangs mit Daten, Informationen und Wissen in Unternehmen

Tab. 4: Klassifikation von Wissensmanagement nach dem Management-Verständnis

Tab. 5: Klassifikation von Wissensmanagement nach dem Wissensträger

Tab. 6: Überblick personen- und dokumentenorientierte Zugänge

Tab. 7: Vergleich wissensbezogene und traditionelle Unternehmensorganisation

1. EINLEITUNG

1.1. Der Mega-Trend Wissensmanagement

Wirtschaftliche Entwicklungen wie die zunehmende Globalisierung und die damit verbundene Wettbewerbsintensivierung, die immer größer werdende Komplexität und Dynamik in der Wirtschaft, die rasante Entwicklung der Informations- und Kommunikationstechnologien (IuK-Technologien) und die daraus resultierende Informationsflut haben unter anderem zu einem immer stärker werdenden Interesse rund um das Thema Wissensmanagement geführt.

Wissensmanagement ist fast schon zu einer Notwendigkeit für das Überleben und Wachsen von Unternehmen, insbesondere in wissensintensiven Branchen wie beispielsweise der Beratungs- oder der Software-Branche, geworden. Jedoch wird auch in Branchen, die bisher als wenig wissensintensiv galten, Wissen zunehmend der entscheidende Wettbewerbsfaktor. Dieser Trend wird sich auch in Zukunft fortsetzen.

1.2. Was ist Wissensmanagement?

Obwohl das Thema Wissensmanagement in aller Munde ist, herrscht selten Klarheit, was sich hinter diesem Begriff wirklich verbirgt. Dafür gibt es einige Gründe:

Verschiedenste wissenschaftliche Disziplinen beschäftigen sich mit dem Thema Wissensmanagement: die Organisations- und Managementforschung, die Wirtschafts­informatik, die Soziologie, die Pädagogik, die Philosophie usw.^[1] Verständlicherweise betrachten die verschiedenen Disziplinen das Thema Wissensmanagement aus ihren eigenen Blickwinkeln. Daraus resultieren unterschiedliche Begriffsinterpretationen (z.B. von Wissen) und Schwerpunktsetzungen, die sich nach den Erkenntnisinteressen der jeweiligen Disziplin richten. Diese interdisziplinäre Ausrichtung erschwert eine eindeutige Begriffs­bildung in der Wissensmanagement-Praxis in den Unternehmen. Wissensmanagement-Aktivitäten in Unternehmen müssen deshalb damit beginnen, die Grundbegriffe zu definieren, abzugrenzen und deren Bedeutung zu beschreiben, um Missverständnisse, die auf unterschiedlichen Begriffsvorstellungen beruhen, zu vermeiden. Die Bildung einer gemeinsamen "Begriffswelt" als Basis der nachfolgenden Aktivitäten unterbleibt aber oft in der Praxis und beeinträchtigt den Erfolg von Wissensmanagement.

Der Umfang des Themas Wissensmanagement trägt natürlich ebenfalls zur Intransparenz bei. Es ist ein äußerst zeitaufwendiges Unterfangen, sich einen fundierten Überblick zu verschaffen. Aufgrund des chronischen Zeitmangels in Unternehmen entwickelt sich oftmals ein unvollständiges Bild von Wissensmanagement.

1.3. Inhalte und Ziele der Arbeit

All diese Faktoren tragen dazu bei, dass in der Praxis oft Unklarheit über das Thema Wissensmanagement herrscht. Deshalb beschäftigt sich diese Diplomarbeit eingangs mit den Grundlagen des Wissensmanagements. Es werden die Grundbegriffe, die Gründe für das gesteigerte Interesse an Wissensmanagement, Aufgaben und Ziele, Wissens­management-Ansätze und -Modelle näher behandelt (Kapitel 2, 3, 4, 5, 6). Die Zielsetzung dabei ist, ein Verständnis über und auch für das Thema Wissensmanagement zu schaffen.

Die erfolgreiche Umsetzung der theoretischen Erkenntnisse in die Praxis stellt ein wesentliches Problem im Wissensmanagement dar. Deshalb sollen die für die Einführung und Umsetzung kritischen Erfolgsfaktoren in dieser Arbeit thematisiert werden. Die kritischen Erfolgsfaktorgruppen werden - in Anlehnung an eine vom Fraunhofer IPK durchgeführten Studie^[2], bei der die Erfolgsfaktoren der Umsetzung von Wissensmanagement ermittelt und zu Gruppen zusammengefasst wurden - unter dem Begriff "Gestaltungsdimensionen von Wissensmanagement" diskutiert (Kapitel 7). Es geht hierbei um die Frage, welche Faktoren bei der Einführung und Umsetzung von Wissensmanagement beachtet werden müssen, damit Wissensmanagement zu einem Erfolg wird.

Ein weiterer Problembereich im Wissensmanagement ist die Messung von Wissen und intellektuellem Kapital. Dieses Problem wird bei der Gestaltungsdimension Wissens­controlling behandelt. Die Balanced Scorecard wird zunehmend als praxistaugliches Instrument zur strategischen und operativen Steuerung des Unternehmens gesehen. Es stellt sich die Frage, inwieweit die Balanced Scorecard die Steuerung des Unternehmens aus Wissensgesichtspunkten leisten kann. Das Konzept der Balanced Scorecard und deren Zusammenhang mit Wissensmanagement wird im Kapitel 8 beschrieben. Um dem Anwendungsbezug dieser Diplomarbeit gerecht zu werden, wird exemplarisch ein Software-Tool zur Verwirklichung der Balanced Scorecard analysiert (Kapitel 9).

Technologien stellen eine wichtige, wenn oft auch überschätzte, Komponente im Wissensmanagement dar. Die Rolle der IuK-Technologien wird bei den Gestaltungs­dimensionen behandelt. Als weitere Schwerpunktsetzung wird die informations- und kommunikationstechnologische Komponente von Wissensmanagement herausgegriffen. Die grundlegenden Technologien, welche sich für Wissensmanagement-Systeme eignen, werden anhand der von Probst/Raub/Romhardt (1999) identifizierten Bausteine des Wissensmanagements klassifiziert und näher erläutert (Kapitel 10). Das Ziel der Arbeit ist es, einen Überblick über die Technologien, welche sich für Wissensmanagement eignen und eingesetzt werden, zu geben.

Abschließend soll Wissensmanagement kritisch betrachtet werden. Die Probleme von Theorie und Praxis dürfen nicht verschwiegen werden. Aber auch Stärken und potentielle zukünftige Entwicklungen sollen angeführt werden (Kapitel 11).

1.4. Überblick

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 1: Diplomarbeitsinhalte

2. Grundbegriffe

Ausgangspunkt aller Begriffsdefinitionen ist der Unterschied zwischen Daten, Informationen und Wissen. Oft werden diese Begriffe, denen im Rahmen des Wissensmanagements eine ganz entscheidende Bedeutung zukommt, fälschlicherweise als Synonyme verwendet. Deshalb sollen im Folgenden die Unterschiede und der Zusammenhang zwischen diesen Begriffen aufgezeigt werden und andere Begriffe, die für das Verständnis von Wissensmanagement wichtig sind, diskutiert werden. Alleine aus der Unterscheidung zwischen Daten, Informationen und Wissen lässt sich schon auf die Notwendigkeit von Wissensmanagement schließen.

2.1. Zeichen, Daten, Informationen, Wissen

Zeichen (Buchstaben, Ziffern) werden durch Ordnungsregeln (Syntax, Code) zu Daten. Daten sind noch nicht interpretierte Symbole, d.h. beliebige Zeichen oder Zeichenfolgen.^[3] Daten kennzeichnen objektive Fakten zu Ereignissen oder Vorgängen und beschreiben somit Teile der Realität. In Unternehmen handelt es sich bei Daten meistens um Aufzeichnungen von Transaktionen. Daten als solche haben noch keine Bedeutung und keinen Zweck. Dies unterscheidet Daten und Informationen. Erst wenn den Daten ein gewisser Sinn beigemessen wird, werden diese zu Informationen. Informationen sind somit Daten, die in einem Kontext stehen, d.h. die Daten wurden zu einem gewissen Zweck beschafft und werden somit zu Informationen, da den Daten Bedeutungsgehalt hinzugefügt wurde. Es handelt sich somit um einen Aufwertungsprozess von Daten zu Informationen, wobei mehrere Methoden zu diesem Prozess führen können:^[4]

- Kontextualisierung: Zweck der Datenbeschaffung steht im Vorhinein fest
- Kategorisierung: Einordnen des Datenmaterials in Analyseeinheiten
- Kalkulation: statistische und mathematische Auswertung des Datenmaterials
- Korrektur: Beseitigen von Fehlern aus dem Datenmaterial
- Komprimierung: Zusammenfassen von Daten

Informationen werden in der Literatur oft auch als Nachrichten beschrieben, die schriftlich dokumentiert oder akustisch sowie visuell kommuniziert werden. Informationen haben somit einen Sender und einen Empfänger, wobei die Wahrnehmung des Empfängers in Bezug auf einen Sachverhalt durch die Information beeinflusst werden soll. Informationen sollen also den Empfänger formen. Informationen kann man sich somit als Daten vorstellen, die etwas bewirken sollen. Über den Informationsgehalt einer Nachricht, d.h. ob die Nachricht tatsächlich eine Information ist, entscheidet der Empfänger.^[5]

Informationen sind die Basis für die Entstehung von Wissen. Wissen entsteht, wenn Informationen durch das Bewusstsein verarbeitet werden. Informationen sind einerseits der Rohstoff, aus dem Wissen generiert wird, andererseits die Form, in der Wissen gespeichert und mit der Wissen kommuniziert wird. Wissen entsteht durch die Vernetzung von Informationen. Wissen wird beeinflusst von individuellen Erfahrungen, ist kontextspezifisch und an Personen gebunden. Aus der Personengebundenheit lässt sich somit ableiten, dass sich die Begriffe Wissen und Datenbanken ausschließen. Eine Wissensdatenbank kann daher eigentlich nicht existieren. Es können aber sehr wohl Teilbereiche des Wissens als Informationen in Datenbanken gespeichert werden, wobei diese Datenbanken als Wissensdatenbanken bezeichnet werden, obwohl es sich streng genommen um Informationen handelt.^[6]

Kontextspezifisch bedeutet, dass Wissen immer in enger Beziehung zur Umwelt steht. Wissen bezieht sich auf konkrete Umweltsituationen und muss immer in diesem Zusammenhang betrachtet werden. Diese Umweltsituationen können sich ändern, wobei das Wissen dann seine Gültigkeit verlieren kann.^[7]

Bei dieser Gültigkeit handelt es sich um keine absolute Gültigkeit, denn "Wissen hat immer mit Glauben zu tun, bestehend aus Beobachtungen und ihren Interpretationen und den Versuchen, "geglaubte Annahmen" über die Realität zu rechtfertigen oder zu verfestigen."^[8] Wissen gilt sozusagen als vorläufiger Stand des Irrtums und kann somit als kontinuierlicher Erkenntnisprozess gesehen werden.^[9]

Wissen kann man sich als "Informationen" vorstellen, die im Gedächtnis einer Person gespeichert sind und somit in den Kontext der impliziten und expliziten Wissensbestände dieser Person eingebettet sind (vgl. vernetzte Informationen). Dieselbe Information, welche verschiedene Personen aufnehmen, führt im Allgemeinen zu unterschiedlichem Wissen, da diese Information in verschiedene "Hintergründe" eingebettet wird. Mit "Hintergrund" ist in diesem Sinne z.B. bereits vorhandenes Wissen und Wertvorstellungen gemeint, wobei unterschiedliches Wissen zu unterschiedlichen Vernetzungsmöglichkeiten mit der aufgenommenen Information führt und die Wertvorstellungen die individuelle Bedeutung der aufgenommenen Information beeinflusst. Jede Explizierung von Wissen (durch Explizierung wird Wissen zur Information) bedeutet somit, dass dieses Wissen aus dem Zusammenhang der individuellen Gedächtnisleistung herausgerissen wird und somit nicht die gleiche Qualität wie Wissen besitzt.

Anders ausgedrückt: Menschliche Gehirne funktionieren nicht wie Computer, die eine exakte und identische Kopie eines Inputs herstellen, den sie aufnehmen.^[10] Daraus lässt sich grob der Unterschied zwischen Informations- und Wissensmanagement ableiten. Beim Informationsmanagement steht die technische Komponente im Vordergrund, beim Wissensmanagement die menschliche.

Davenport/Prusak (1998) beschreiben den Umwandlungsprozess von Informationen zu Wissen durch folgende wissensgenerierende Aktivitäten, die sich eindeutig in den Köpfen von Menschen oder im Rahmen zwischenmenschlicher Beziehungen vollziehen:^[11]

- Komparation: Einschätzung von Informationen im Vergleich zu anderen Situationen
- Konsequenz: Auswirkungen von Informationen auf Entscheidungen und Handlungen
- Konnex: Welche Beziehung besteht zwischen einem bestimmten Wissenselement und anderen Wissenselementen?
- Konversation: Wie denken andere Leute über eine bestimmte Information?

Der Zusammenhang zwischen Zeichen, Daten, Informationen und Wissen wird häufig als hierarchisch dargestellt. So basieren Daten auf Zeichen, Informationen auf Daten und Wissen auf Informationen. North (1999) stellt diesen Zusammenhang mittels der "Wissenstreppe" dar. Die Stufen nach Wissen auf dieser Treppe sind Können, Handeln, Kompetenz und Wettbewerbsfähigkeit. Mit dem Begriff Können soll ausgedrückt werden, dass nicht nur theoretisches, sondern auch praktisches Wissen relevant ist. Es genügt nicht zu wissen, WAS getan werden muss, sondern Können impliziert das Wissen, WIE etwas getan werden muss. Können kann somit als das Umsetzen von Wissen in Fertigkeiten verstanden werden. Handeln erweitert den Können-Begriff um die Motivation, das Wissen in Handlungen umzusetzen. Das Können alleine ist irrelevant, wenn der Wille zu Handlungen fehlt. Unter Kompetenz versteht man die Fähigkeit, Wissen in zweckorientiertes Handeln umzusetzen. Damit ist richtiges Handeln bei verschiedenen Problemfällen gemeint. Auf der letzten Stufe der Treppe steht die Wettbewerbsfähigkeit, die dann erreicht wird, wenn ein Unternehmen einzigartige Kompetenzen im Sinne von Kernkompetenzen^[12] erreicht hat. Wissensorientierte Unternehmensführung (Wissensmanagement) hat dafür zu sorgen, dass alle Stufen der Treppe ausgestaltet werden, um eine "Begehung der Treppe" zu ermöglichen. Beispielsweise würde unvollständige Informationsverfügbarkeit oder fehlende Handlungsmotivation zu einem "Stolpern" auf der Wissenstreppe führen.^[13]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Die Wissenstreppe^[14]

Eine strikte Trennung von Daten, Informationen und Wissen scheint aber weniger zutreffend, als die Vorstellung eines Kontinuums zwischen den Polen Daten und Wissen, denn Fähigkeiten und Wissen werden langsam über einen längeren Zeitraum erworben, indem viele Informationen interpretiert und zusammengesetzt werden. Das Kontinuum soll diesen langsamen Entwicklungsprozess von Daten über Informationen zum Wissen darstellen.^[15]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: Kontinuum von Daten und Informationen zum Wissen^[16]

2.2. Wissensdefinitionen im Kontext des Wissensmanagements

Probst/Raub/Romhardt (1999) definieren Wissen folgendermaßen:

"Wissen bezeichnet die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen. Dies umfaßt sowohl theoretische Erkenntnisse als auch praktische Alltagsregeln und Handlungsanweisungen. Wissen stützt sich auf Daten und Informationen, ist im Gegensatz zu diesen jedoch immer an Personen gebunden. Es wird von Individuen konstruiert und repräsentiert deren Erwartungen über Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge."^[17]

Nonaka/Takeuchi (1997) vertreten für ihre Theorie der Wissensschaffung die traditionelle Definition von Wissen. Wissen gilt als ...

"[...] mit Erklärung verbundene richtige Vorstellung."^[18]

Der Schwerpunkt dieser Definition liegt aber nicht auf der "Richtigkeit", sondern auf der erklärten Vorstellung. Sie betrachten Wissen deshalb als ...

"[...] dynamischen menschlichen Prozeß der Erklärung persönlicher Vorstellungen über die "Wahrheit""^[19]

Diese Definitionen heben die Subjektivität und Individualität von Wissen hervor. Im Unternehmenskontext und im Kontext des Wissensmanagements stellt sich jedoch die Frage, welches Wissen für das Unternehmen wirklich wichtig ist, da es sich gemäß dieser Definitionen bei Wissen um einen sehr weit gefassten Begriff handelt.

Ein so weit gefasster Begriff kann sich als kontraproduktiv erweisen, da die Trennung zwischen Wissen und Meinung eigentlich nicht gegeben ist. Soll wirklich jede Meinung der Unternehmensmitglieder Wissen des Unternehmens sein und sollte jede neue Meinung als Wissenserwerb begriffen werden? In diesem Zusammenhang wird die Notwendigkeit von Unterscheidungsmerkmalen bei Wissen deutlich. Wie in der Wissenschaft sind Validi­tätskriterien und Prüfverfahren anzuwenden, die Wissen von Meinung, wahrem von falschem und brauchbarem von unbrauchbarem Wissen unterscheiden. Man kann auch von einem Selektionsproblem sprechen, das mittels drei Grundfragen skizziert werden kann und aufgrund von beschränkten Kapazitäten der Informationsverarbeitung, Komplexitätsreduktion usw. als wichtiger Bestandteil von Wissensmanagement anzusehen ist. Fragen der Selektion und Wissensablehnung sollen die gleiche Bedeutung haben wie Fragen der Wissens­aufnahme:^[20]

- Die Frage nach der Qualifizierung von Wissen: Gibt es eine zuverlässige Unterscheidung zwischen Wissen und Meinung?
- Die Frage nach der Geltung von Wissen: Welches Wissen ist wahr/falsch?
- Die Frage nach der Güte von Wissen: Welches Wissen ist brauchbar/unbrauchbar?

Ökonomisch betrachtet ist somit nur jenes Wissen relevant, das einen Mehrwert auf dem Markt schafft. Die Festlegung von Relevanz innerhalb des Unternehmens findet im Wechselspiel zwischen selektiver Markterkenntnis und Ideen darüber statt, welches Kapital sich aus den Ressourcen des Unternehmens schlagen lässt.^[21]

2.3. Wissensarten

In der Literatur wird immer wieder versucht, Wissen in verschiedene Kategorien einzuteilen, wobei diese Kategorien meistens dichotomisch aufgebaut sind. Einige für Wissens­management wichtige Unterscheidungen werden im Folgenden erläutert.

2.3.1. Wertschöpfendes und nicht-wertschöpfendes Wissen

Wie eben erläutert wurde, ist es notwendig, die Systemgrenzen von Wissen in nach marktwirtschaftlichen Kriterien funktionierenden Unternehmen enger zu fassen. Nicht jedes Wissen ist für ein Unternehmen erfolgskritisch und somit relevant. Deshalb muss zwischen wertschöpfendem und nicht-wertschöpfendem Wissen unterschieden werden. Für den Erfolg eines Unternehmens ist nur das wertschöpfende Wissen von Bedeutung. Zentrale Aufgabe von Wissensmanagement ist es daher, einerseits das relevante Wissen zu identifizieren und zu bewirtschaften, andererseits muss die Vergeudung von Ressourcen vermieden werden.^[22]

2.3.2. Implizites versus explizites Wissen

Die für Wissensmanagement wichtigste Klassifikation von Wissen lieferte Polanyi (1985) mit der Einteilung in implizites und explizites Wissen.^[23] Mit der Aussage, "daß wir mehr wissen, als wir zu sagen wissen"^[24], verdeutlicht er die unbewusste Komponente von Wissen. Genau diese unbewusste Komponente ist es, die für außerordentliche Leistungen verantwortlich ist. Dies bezieht sich sowohl auf praktische als auch auf theoretische Kenntnisse. Die Erkenntnis des impliziten Wissens macht die Fokussierung von Daten- und Informationsmanagement auf das Management von Wissen erst erklärbar, denn das Wissen verschließt sich einer vollständigen und aus Unternehmenssicht auch rentablen Explizierung.

Unter explizitem Wissen versteht man dasjenige Wissen, das in artikulierbarer, dokumentierbarer und transferierbarer Form vorliegt. Explizites Wissen lässt sich auf Papier niederschreiben und in Computerdateien speichern. Es ist somit nicht an ein Subjekt gebunden. Implizites Wissen hingegen lässt sich nicht in Worte fassen und liegt somit nicht in artikulierbarer, dokumentierbarer und transferierbarer Form vor. Dieses Wissen ist somit an Personen gebunden und liegt ihren Handlungen unbewusst zugrunde. Konkreter kann man dieses Wissen als Erfahrung, Intuition, Gefühle, Werte beschreiben, wobei die subjektive Komponente, d.h. die Gebundenheit an eine Person, deutlich wird.

Wertvorstellungen und Überzeugungen sind somit integrale Wissensbestandteile. Sie bestimmen unbewusst, was der Mensch aufnimmt und schlussfolgert. Menschen mit unterschiedlichen Wertvorstellungen sehen in der gleichen Situation unterschiedliche Dinge. Die Werte bestimmen auf diese Weise das aufgebaute Wissen von Menschen. Deshalb kann man sie als Bestandteil von Wissen sehen.^[25]

Implizites Wissen lässt sich in zwei Dimensionen unterteilen. Die technische Dimension umfasst die schwer beschreibbaren Fertigkeiten, die durch Erfahrungen erlangt werden wie z.B. die Fertigkeiten eines Handwerksmeisters, der diese durch einen jahrelangen Erfahrungsprozess erworben hat. Diese Fertigkeiten entsprechen dem Begriff "Know-how". Die kognitive Dimension besteht aus mentalen Modellen, die sehr tief verwurzelt liegen und für den Einzelnen als selbstverständlich angesehen werden. Diese mentalen Modelle wie z.B. Paradigmen, Vorstellungen, Überzeugungen helfen den Menschen, ihre Welt wahrzu­nehmen und zu definieren. Diese kognitive Komponente spiegelt sich in der Wirklichkeitsauffassung (was ist) und der Zukunftsvision (was sein sollte) des Einzelnen wider und formt die subjektive Wahrnehmung der Welt. Erfahrungswissen ist meist implizit, körperlich und subjektiv, während Verstandeswissen meist explizit, metaphysisch und objektiv ist. Implizites Wissen wird "hier und jetzt" geschaffen, wobei der Austausch von implizitem Wissen ein analoger Prozess ist, der gleichzeitig stattfinden muss. Explizites Wissen dreht sich um vergangene Ereignisse ("da und damals") und zielt auf eine kontextfreie Theorie ab. Der soeben beschriebene subjektive und intuitive Charakter des impliziten Wissens steht einer logischen Bearbeitung und problemlosen Weitergabe im Wege. Deshalb liegt für Nonaka/Takeuchi der Schlüssel zum Erfolg in der Umwandlung von implizitem in explizites Wissen. Durch diesen Umwandlungsprozess kommt es zur Schaffung von Wissen.^[26]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 2: Implizites und explizites Wissen^[27]

Der Begriff des impliziten Wissens basiert auf der Beobachtung, dass Menschen Dinge tun, ohne beschreiben zu können, wie sie diese Dinge tun und warum sie so erfolgreich sind. Dies liegt daran, dass es ein Wissen gibt, das nur im konkreten Tun verkörpert ist. Konzepte, Theorien und Begriffe sind Mittel, um diesem aktiven Wissen Herr zu werden. Sie ersetzen aber nicht das Tun. Denn auch wenn die Regeln des erfolgreichen Handelns identifiziert worden sind, heißt dies noch lange nicht, dass ein anderer diese Sache ebenso erfolgreich durchführen kann. Für Wissen, welches ausschließlich in Handlungen verkörpert ist, steht das englische Wort "knowing". Knowing meint "beherrschen", im Gegensatz zu "knowledge", welches man mit "verstehen" beschreiben könnte. "Knowledge" meint Wissen im Kopf, während "knowing" Wissen im Körper meint. Beides ist für erfolgreiches Handeln notwendig.^[28]

Aus diesen Ausführungen lässt sich folgende Schlussfolgerung ziehen: Fachwissen kann die Erfahrung und die Praxis auf keinen Fall ersetzen. Besonders deutlich sieht man dies am Beispiel Beratungsunternehmen. Die Anwendung von theoretischem Wissen in der Praxis kann nicht aus Büchern gelernt werden. Dennoch ist es sinnvoll, die Regeln einer erfolgreichen Beratungstätigkeit zu identifizieren und weiterzugeben. Die Weitergabe und Bereitstellung dieses erfahrungsgebundenen Wissens spielen beim Wissensmanagement von Beratungsunternehmen eine wesentliche Rolle. Alle großen Consulting-Unternehmen versuchen, die aus den Projekten gewonnenen und durch konkretes Tun entstandenen Erfahrungen zu konservieren. Es muss beachtet werden, dass das Aufzeichnen von Erfahrungen und die Anwendung in einer ähnlichen Situation nicht notwendigerweise zum selben Erfolg führen müssen.

Es stellt sich die Frage, inwieweit eine Explizierung, sprich eine Umwandlung von implizitem in explizites Wissen, für ein Unternehmen sinnvoll, rentabel aber auch überhaupt möglich ist. Gerade implizites Wissen kann durch seine Eigenschaft der schweren Imitierbarkeit als Kernkompetenz^[29] gelten, wobei die Explizierung den Schutz der Imitation aufheben würde.^[30] Deshalb birgt die Explizierung von Wissen auch die Gefahr, die eventuelle Einzigartigkeit zu verlieren.

Die Erkenntnis der Wichtigkeit des impliziten Wissens hat natürlich weitreichende Konsequenzen für Unternehmen. Das Unternehmen gilt nicht mehr als Organisation zur Informationsverarbeitung, sondern kann mit einem lebenden Organismus verglichen werden.

Implizites Wissen ist durch seine schwere Artikulierbarkeit auch schwer vermittelbar. Es ist deshalb eine Illusion, Wissen ausschließlich mit Hilfe von Schulungen, Vorträgen und dergleichen weiterzugeben. Das nachhaltigste Lernen passiert durch unmittelbare Erfahrungen, durch Versuch und Irrtum. Man könnte auch sagen, der Lernprozess vollzieht sich nicht nur im Kopf, sondern auch im Körper. Der subjektiven Seite des Wissens in Form von subjektiven Einsichten, Einfällen, Ahnungen sollte deshalb mehr Beachtung geschenkt werden. Eine weitere Konsequenz ergibt sich auch für Innovationen, also der Schaffung von neuem Wissen. Es geht nicht nur um das Zusammenfügen von Daten und Informationen, sondern um einen Selbsterneuerungsprozess der Mitarbeiter und des Unternehmens, wobei Ideale und Visionen eine ebenso wichtige Rolle spielen wie Ideen. Voraussetzung für die Generierung von neuem Wissen ist eine anstrengende Interaktion der Unternehmens­angehörigen. Die Schaffung neuen Wissens kann sich nicht auf das Lernen von anderen oder dem Dazugewinnen von neuen Kenntnissen beschränken, sondern neues Wissen muss eigenständig entwickelt werden.^[31]

Kritik bei der Unterteilung in implizites und explizites Wissen wird dahingehend laut, dass sich die Begriffe "explizit" und "Wissen" eigentlich ausschließen, da Wissen immer personengebunden ist. Auf einem Blatt Papier dokumentierte Zeichen können nie Wissen sein, sondern allenfalls Informationen, wenn diese Zeichen eine bestimmte Bedeutung haben. Erst durch die Aufnahme der Signale und wenn diese für den Empfänger informativ sind und somit das individuelle Wissen dieser Person ändern, entsteht Wissen.^[32] Diese Kritik kann aber entkräftet werden, wenn man auf Datenträger abgelegtes Wissen als expliziertes Wissen (entspricht somit Informationen) definiert und explizites Wissen als Wissen in den Köpfen von Menschen, welches potentiell artikulierbar ist. Dass die Explizierung einen Qualitätsverlust nach sich zieht, liegt aber auf der Hand.

2.3.3. Individuelles versus kollektives Wissen

Es wurde bereits ausführlich diskutiert, dass Wissen individuell, d.h. personengebunden ist. Abgesehen von den individuellen Fähigkeiten der Mitarbeiter hängt der Erfolg des Unternehmens entscheidend davon ab, ob Wissensbestandteile und Wissensträger effizient kombiniert werden können. Hier setzt auch die Theorie des organisationalen Lernens an. Die Idee des organisationalen Lernens beruht im Wesentlichen darauf, dass die Fähigkeit von

Organisationen, kollektiv Probleme zu lösen, sich nicht ausschließlich auf die individuellen Fähigkeiten der Organisationsmitglieder zurückführen lässt. Das Problemlösungspotential einer Organisation beruht oft auf den kollektiven Bestandteilen der organisationalen Wissensbasis. Über die Summe der individuellen Wissensbestandteile hinausgehendes kollektives Wissen ist für das langfristige Überleben von Organisationen von großer Bedeutung.^[33]

Die organisationale Wissensbasis fasst die Gesamtheit der Wissensbestände einer Organisation zusammen. Sie besteht aus individuellen und kollektiven Wissensbeständen und umfasst alle Daten- und Informationsbestände, auf welchen individuelles und organi­sationales Wissen aufbaut.^[34] (Zum Begriff organisationale Wissensbasis siehe auch Kapitel 2.6).

Kollektives Wissen stellt somit Wissen dar, das erst durch die Zusammenarbeit mehrerer Wissensträger entsteht. Kollektives Wissen kann mehr, aber auch weniger als die Summe der einzelnen Wissensbestandteile der Individuen ausmachen^[35].

2.3.4. Strukturelles Wissen

Neben dem Wissen in den Köpfen von Menschen können Organisationen ein Wissen aufbauen, das unabhängig von Personen besteht, Wissen, das in Regeln, Prozeduren, Abläufen, Routinen, Datenbanken, Dokumentationen und Strukturen enthalten ist.^[36] Dieses Wissen wird strukturelles Wissen oder strukturelles Kapital genannt. Dabei handelt es sich eigentlich nicht um Wissen selbst, sondern um Wissen, dem eine Struktur, eine Form gegeben und das somit unabhängig von einzelnen Personen gemacht wurde.

Strukturelles Wissen verbleibt somit auch im Unternehmen, wenn die Mitarbeiter nach Hause gehen oder aus dem Unternehmen ausscheiden. Weitere Bestandteile sind Strategien, Kultur und geschütztes Wissen wie Patente, Lizenzen und Rechte.^[37]

Die Bedeutung von Humankapital für den Erfolg eines Unternehmens ist unbestritten, da dieses die Quelle für Innovationen darstellt. Jedoch bedarf es ebenso intelligenter Strukturen, welche das Ergebnis der Umwandlung von individuellem Wissen sind. Durch diese Umwandlung soll das Wissen des einzelnen Mitarbeiters losgelöst und dem Unternehmen bzw. den anderen Mitarbeitern im Form von Strukturen zur Verfügung gestellt werden.

Mit der Schaffung von strukturellem Kapital versuchen Unternehmen, das Wissen der Mitarbeiter langfristig an sich zu binden, um somit zu einem gewissen Grad unabhängig von den Mitarbeitern zu werden, denn es gibt Tausende Gründe, warum ein außerordentlich guter Mitarbeiter dem Unternehmen plötzlich nicht mehr zur Verfügung steht.

Intelligente Unternehmen zeichnen sich unter anderem durch intelligente Strukturen aus. Dabei sind nicht das außergewöhnliche Wissen und die Intelligenz der Mitarbeiter ausschlaggebend. McDonald's z.B. zeichnet sich durch ein ausgeklügeltes System von Prozeduren, Abläufen und Mitarbeiterunterweisungen aus und kann somit die Produkte weltweit zur gleichen Qualität anbieten. Der Erfolg ist somit im Wesentlichen auf die intelligenten Strukturen und weniger auf die Intelligenz der mehrheitlich jungen und oft nur angelernten Mitarbeiter zurückzuführen.^[38]

Die Umwandlung von persönlichem Wissen in strukturelles Wissen ist eine wichtige Aufgabe des Wissensmanagements, um Kontinuität zu erreichen und die Intelligenz und das Wissen der Mitarbeiter auch über den Zeitraum ihrer Beschäftigung im Unternehmen zu konservieren.^[39]

2.4. Daten-, Informations- und Wissensmanagement

Aufgrund der Bedeutung von Wissen im heutigen Wettbewerb ergibt sich die Notwendigkeit der Intervention in die Wissensbasis des Unternehmens. Das Wissen im Unternehmen darf sich nicht selbst überlassen werden, sondern muss optimiert, sprich gezielt beeinflusst werden. Es geht um die zielorientierte Nutzung und Entwicklung von Wissen und Fähigkeiten, um die Erreichung der Unternehmensziele zu unterstützen. Dabei darf nicht vergessen werden, dass Wissensmanagement immer einen konkreten Nutzen liefern muss. Aufgrund dieser Ausführungen definieren Probst/Raub/Romhardt (1999) Wissens­management als ...

"[...] ein integriertes Interventionskonzept, das sich mit den Möglichkeiten zur Gestaltung der organisationalen Wissensbasis befaßt."^[40]

Wissensmanagement oder wissensorientierte Unternehmensführung, wie es North (1999) nennt, beinhaltet somit "das Gestalten, Lenken und Entwickeln der organisationalen Wissensbasis zur Erreichung der Unternehmensziele."^[41]

Wissensmanagement gilt als Management-Ansatz, der oftmals mit einem klassischen Management-Zyklus zu verwirklichen versucht wird. Die Besonderheit dieses Ansatzes liegt in der integrativen Funktion, d.h. Wissensmanagement fasst bisherige Konzepte wie z.B. Human Ressource Management, Innovationsmanagement, Geschäftsprozessmanagement usw. unter einem gemeinsamen Dach zusammen, wobei der Faktor Wissen herausragende Bedeutung hat.

Wissensmanagement umfasst Interventionen sowohl auf individueller als auch auf kollektiver und organisationaler Ebene. Es übt damit eine Brückenfunktion zwischen Individuum, Gruppe und Organisation aus und vereint verschiedene Funktionsbereiche unter einer gemeinsamen Interventionsstrategie.^[42]

"Wissensmanagement kann als funktionsübergreifendes Führungsinstrument für das zielgerichtete Management einer Organisation unter besonderer Berücksichtigung von "Wissen" verstanden werden."^[43]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3: Wissensmanagement als integrativer Management-Ansatz^[44]

Wissensmanagement beinhaltet immer auch eine technologische Komponente. Zwischen Daten-, Informations- und Wissensmanagement besteht eine zeitliche Entwicklungsfolge (Tab. 3). Insofern bauen diese Konzepte zumindest teilweise aufeinander auf. Zwischen den einzelnen Teilaufgaben bestehen viele Verbindungen. Zum Beispiel spielt das Daten­management, das unternehmensweit für die Daten und die Datenbanktechnologien zuständig ist, auch auf der Stufe des Wissensmanagements eine Rolle. Die Technologien auf der Stufe des Wissensmanagements beschränken sich aber keinesfalls auf Daten und Datenbanken. Diese Aspekte können sogar völlig in den Hintergrund treten. Modellierung und Unterstützung dynamischer Abläufe (z.B. Informationslogistik, Prozesse der Informa­tionsbeschaffung) sowie die Unterstützung organisationaler Lernprozesse gewinnen eine bisher in der Informatik nicht gekannte Wichtigkeit.^[45]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 3: Entwicklungsstufen des Umgangs mit Daten, Informationen und Wissen in Unternehmen^[46]

Voraussetzungen für erfolgreiches Wissensmanagement sind natürlich gutes Daten- und Informationsmanagement, da Daten und Informationen den Rohstoff für Wissen darstellen. Die Qualität der Daten und Informationen bestimmen somit die Qualität des Wissens im Unternehmen mit.

Um die Wissensbasis eines Unternehmens besser zu nutzen, müssen sowohl die Daten- und Informationsseite als auch die individuellen Wissensbestandteile integriert betrachtet werden. Ein perfektes Daten- oder Informationsmanagement wird sinnlos, wenn die Mitarbeiter nicht die Fähigkeiten besitzen, die angebotenen Informationen zu nutzen und in ihre Entscheidungen und Handlungen einfließen zu lassen. Wissensmanagement soll somit für die unternehmensinterne Koordination zwischen Daten- und Informationsbereichen (z.B. die Informatik) und Wissensbereichen (z.B. Personalentwicklung, Forschung & Entwicklung) sorgen.^[47]

Ein wesentlicher Unterschied zwischen Daten-, Informations- und Wissensmanagement ist die Reichweite. Während Wissensmanagement ein mehrere Funktionsbereiche integrie­rendes Führungskonzept ist, stellt das Daten- und Informationsmanagement im Unternehmen einen funktionalen Teilbereich mit Querschnittsfunktion dar^[48]. Wissens­management betrachtet im Gegensatz zu Daten- und Informationsmanagement das Unternehmen nicht nur als Organisation zur Informationsverarbeitung, sondern als lebende Organisation, die aus einer Vielzahl von Individuen besteht. Der Mensch als Träger von Wissen spielt dabei eine besondere Rolle. Informationsmanagement wird meistens aus einer eher technischen Sicht gesehen. Hierbei geht es um die kostengünstige, effiziente, optimierte, EDV-orientierte Bereitstellung von Informationen, wobei sich das implizite und kollektive Wissen aber einer Verarbeitung verschließen. Wissen ist immer personenbezogen und lässt sich somit nicht EDV-technisch verarbeiten, im Gegensatz zu Daten und Informationen, die immer explizit vorliegen. Technikorientierte Wissensmanagement-Ansätze (siehe Kapitel 5.2) sind daher eher dem Informations- als dem Wissensmanagement zuzurechnen.

Die Technikorientierung von Informationsmanagement wird auch bei Heinrich (1999) deutlich. Er definiert Informationsmanagement als ...

"[...] Leitungshandeln (Management) in einer Betriebswirtschaft in bezug auf Information und Kommunikation [...], folglich alle Führungsaufgaben, die sich mit Information und Kommunikation in der Betriebswirtschaft befassen."^[49]

Die Technikorientierung kommt dadurch zum Ausdruck, dass das generelle Ziel des Informationsmanagements in der Schaffung einer technischen Informationsinfrastruktur gesehen wird.

"Generelles Sachziel des Informationsmanagements ist es, das Leistungspotential der Informationsfunktion für die Erreichung der strategischen Unternehmensziele durch die Schaffung und Aufrechterhaltung einer geeigneten Informations­infrastruktur in Unternehmenserfolg umzusetzen."^[50]

Datenmanagement spielt sich fast ausschließlich auf einer technischen Ebene ab.

"Unter Datenmanagement versteht man die Beschaffung und Bereitstellung (unternehmensinterner) Daten (für Informationssysteme) zur Aufgabenerfüllung und Entscheidungsunterstützung."^[51]

Das Datenmanagement verfolgt zwei wesentliche Zielsetzungen. Zum einen ist dafür zu sorgen, dass alle relevanten Daten im Unternehmen gespeichert werden, zum anderen ist der einfache Zugriff auf diese zu gewährleisten.^[52]

2.5. Organisationales Lernen und Wissensmanagement

Die Theorie des organisationalen Lernens beschäftigt sich vor allem mit kollektiven Lernprozessen. Darunter versteht man Lernprozesse, die sich auf der Ebene der gesamten Organisation vollziehen. Primäre Aufmerksamkeit gilt der Organisation als Rahmen für individuelles Handeln, wobei die Wechselwirkungen zwischen Individuum und Organisation im Vordergrund dieser Theorie stehen. Wesentliche Aussage der Theorie des organisationalen Lernens ist, dass Organisationen als Ganzes lernfähig sind. Dies ist schwieriger nachzuvollziehen, als die Tatsache, dass Individuen lernen können. Damit sich eine Organisation verändern kann, sind individuelle Lernprozesse notwendig.^[53]

Definition von organisationalem Lernen:

"Unter organisationalem Lernen ist der Prozess der Veränderung der organisationalen Wissensbasis, die Verbesserung der Problemlösungs- und Handlungskompetenzen sowie die Veränderung des gemeinsamen Bezugsrahmens von und für Mitglieder der Organisation zu verstehen."^[54]

Eine Abgrenzung zwischen organisationalem Lernen und Wissensmanagement ist anhand des Kriteriums Anwendungsorientierung möglich. Bei Wissensmanagement handelt es sich um ein Management-Konzept, mit der Absicht, gestaltend und regelnd eingreifen zu können. Wissensmanagement befasst sich somit mit der Gestaltung der organisationalen Wissens­basis. Organisationales Lernen beschreibt im Gegensatz dazu die Veränderungsprozesse der organisationalen Wissensbasis.^[55] Wissensmanagement und organisationales Lernen haben gemeinsam, dass es um organisationale und individuelle Lernprozesse geht. Wissensmanagement ist durch eine pragmatische Komponente, organisationales Lernen durch eine eher theoretische Komponente gekennzeichnet.

2.6. Organisational Memory (Organisationales Gedächtnis)

Ein Gedächtnis kann als System definiert werden, dass Fähigkeiten, Wahrgenommenes, Erlebtes oder Erfahrenes über die zeitliche Dauer des Geschehens hinaus speichert und zu einem späteren Zeitpunkt abrufbar macht. Ohne Gedächtnis ist kein Lernen möglich. Deshalb wird als wichtigste Voraussetzung des organisationalen Lernens das Vorhanden­sein eines organisationalen Gedächtnisses betrachtet. Das organisationale Gedächtnis kann somit als Wissensspeicher auf Organisationsebene gesehen werden. Der Begriff organisationales Gedächtnis soll jedoch nicht ausdrücken, dass Organisationen über ein Gehirn verfügen, sondern es soll damit zum Ausdruck kommen, dass sowohl Organisationsmitglieder als auch beispielsweise Schriftstücke oder Dateien "Wissen" enthalten können, welches zu einem späteren Zeitpunkt wieder abgerufen werden kann.^[56]

Das Konzept des organisationalen Gedächtnisses wurde schon sehr früh in der Literatur diskutiert und im englischen Sprachraum unter Organisational Memory (OM) bekannt. Duncan/Weiss (1979) definierten das organisationale Gedächtnis (damals unter dem Begriff Organizational Knowledge Base) als "Gesamtheit des kooperativ vermittelten Wissens und Könnens innerhalb einer Organisation"^[57]. Diese Definition besitzt heute nach wie vor Aktualität. Im deutschsprachigen Raum entstand der synonyme Begriff der organisatorischen bzw. organisationalen Wissensbasis.^[58]

Das Konzept des organisationalen Gedächtnisses war zunächst kein technisches Thema, sondern ein Thema der Organisationsentwicklung, des organisationalen Lernens und des Wissensmanagements. Durch den technologischen Fortschritt hat die praktische Umsetzung für betriebliche Zwecke an Bedeutung gewonnen.^[59]

2.7. Organisational Memory Systems (Wissensmanagement-Systeme)

Durch die fortschreitende technologische Entwicklung stehen ausgereifte^[60] Technologien zur Realisierung des Konzeptes des organisationalen Gedächtnisses zur Verfügung. Mit Hilfe der Informations- und Kommunikationstechnologien erfolgt die praktische Realisierung. Solche Informationssysteme werden aber nicht in naher Zukunft von der Stange zu kaufen sein. Es handelt sich um eine Weiterentwicklung der betrieblichen Informationsverarbeitung. Organisational Memory Systems (OMS) oder Wissensmanagement-Systeme (WMS) sollen einen Beitrag zur Lernfähigkeit, Flexibilisierung, Überwindung von Kultur- und Wachs­tumsgrenzen und zur Bewältigung des Wandels von Organisationen leisten. Organisational Memory Systems sind dadurch charakterisiert, dass sie nicht aus Einzeltechnologien bestehen, sondern ganze Technologiebündel zur Anwendung kommen. Probleme bei der Kategorisierung solcher Systeme resultieren aus den Unschärfen der Begriffe Informationen und Wissen. Es existiert ein weites Spektrum an Ausprägungsformen solcher Systeme, wobei sich Funktionalität und Reichweite sehr unterscheiden (Systeme für abgegrenzte Aufgaben versus unternehmensweite Anwendungen z.B. als zentrale Wissensbasis). Durch diese Bandbreite an Anwendungen ergeben sich Probleme bei der Definition des OMS, da die Aufgabenfelder und Ziele teilweise sehr unterschiedlich sind. Als Lösung dieses Problems werden einige perspektivische Definitionen eingeführt. Zwei Perspektiven davon werden im Folgenden erläutert:^[61]

OMS als neuer Einsatztyp von Anwendungssystemen: Ein OMS gilt als Informations­system, welches das organisationale Gedächtnis partiell realisiert bzw. unterstützt. Bei dieser Definition wird absichtlich keine Abgrenzung zu traditionellen Informations- und Datenbanksystemen vorgenommen, da diese Systeme einen integralen Bestandteil des organisationalen Gedächtnisses ausmachen. Der Mehrwert gegenüber traditionellen Systemen macht Organisational Memory Systems zu einem eigenständigen Thema:

"Ein Organisational Memory System (OMS) ist ein System, das entweder mit informations- und kommunikationstechnischen Mitteln Teile der organisatorischen Wissensbasis realisiert (Klasse 1) und/oder ein System, das Aufgaben, Funktionen und Prozesse, die mit der Nutzung des organisatorischen Gedächtnisses in Verbindung stehen, realisiert oder unterstützt (Klasse 2). In den Einsatzzielen und in der Architektur des Systems, das als technisches oder soziotechnisches System aufgefaßt werden kann, muß ein Konzept des organisatorischen Gedächtnisses explizit oder implizit berücksichtigt sein."^[62]

Funktionales Verständnis von OMS: Ausgangspunkt sind die Grundfunktionen, die ein solches System erfüllen muss. Eine funktionale Systemabgrenzung kann unter Bezug auf existierende Systeme oder auf Wissensmanagement-Architekturen erfolgen. Als Abgrenzung können auch die in der Literatur diskutierten Grundfunktionalitäten des Wissensmanage­ments dienen:

"Ein Organisational Memory System (OMS) ist ein computergestütztes System, das mit softwaretechnischen Mitteln mindestens die folgenden Grundfunktionalitäten unterstützt: Wissensschaffung und Wissensbeschaffung, Wissensspeicherung, Wissenssuche und Wissensnutzung, Wissensdiffusion sowie die Aktualisierung von Wissen."^[63]

3. Gründe für das gesteigerte Interesse an Wissensmanagement

Der Boom rund um das Thema Wissensmanagement bedarf natürlich einer Erklärung. Welche Veränderungen haben diesen Boom ausgelöst? Handelt es sich dabei nur um einen Modetrend, der wieder von der "Unternehmensbildfläche" verschwinden wird oder wird sich dieser Trend in Zukunft noch verstärken, da sich Wissensmanagement als Notwendigkeit im vorherrschenden Wettbewerbsumfeld herausgestellt hat?

3.1. Empirische Zahlen

Zahlreiche empirische Studien belegen die zunehmende Wichtigkeit von Wissen als relevanten Produktions- und Wettbewerbsfaktor. Eine vom ILOI-Institut durchgeführte Studie liefert ein eindeutiges Ergebnis. Über ein Viertel der Befragten messen dem Produktions­faktor Wissen einen Anteil von rund 60 bis 100 Prozent an der Gesamtwertschöpfung ihres Unternehmens bei, wobei sich herausgestellt hat, dass der Produktionsfaktor Wissen in allen Branchen, also unabhängig von der Wissensbasierung einer Branche, als gleich wichtig bewertet wird. Die zukünftige Entwicklung des Anteils wissensbasierter Aktivitäten an der Wertschöpfung sehen 80 Prozent der Interviewpartner von einer starken Zunahme betroffen. Obwohl die Bedeutung des Faktors Wissen für den Unternehmenserfolg erkannt wird, wird in vielen Unternehmen fahrlässig damit umgegangen. In zwei Drittel der Unternehmen herrscht kein Überblick über das vorhandene Wissen und das tatsächlich genutzte Wissen wird von 50 Prozent der befragten Unternehmen auf lediglich 20 bis 40 Prozent des gesamten im Unternehmen vorhandenen Wissens eingeschätzt. Diese Studie erklärt die erhöhte Investitionsbereitschaft in Wissensmanagement. Mehr als die Hälfte der Unternehmen wollen bis zu einem Prozent des Umsatzes für die Einführung von Wissensmanagement investieren.^[64]

Dieses Ergebnis lässt auf enorme Effizienz- und Effektivitätssteigerungspotentiale durch das Betreiben von Wissensmanagement schließen. Die suboptimale Nutzung und die steigende Bedeutung des Faktors Wissen führen somit zu einer steigenden Bedeutung von Wissensmanagement. Einige Entwicklungen haben maßgeblich dazu beigetragen, dass Wissen als der entscheidende Erfolgsfaktor angesehen wird und dass die Ressource Wissen kontinuierlich an Bedeutung zunimmt.

3.2. Strukturwandel zur Wissensgesellschaft

Die erste Entwicklung, die zur steigenden Bedeutung von Wissen geführt hat, ist unter den Begriffen "Wandel zur Informations- und Wissensgesellschaft", "Anbruch des Informations­zeitalters", "Strukturwandel" etc. bekannt.

Unter strukturellem Wandel versteht man die Bedeutungszunahme von informations- und wissensintensiven Aktivitäten, bei gleichzeitigem Bedeutungsverlust von arbeits- und kapitalintensiven Aktivitäten. In der Informations- und Wissensgesellschaft sind nicht mehr Arbeit (im Sinne von manueller Arbeitskraft) und Kapital die entscheidenden Produktionsfaktoren, sondern Informationen und Wissen zur Herstellung intelligenter Produkte und zur Leistung von wissensintensiven Dienstleistungen. Informationen und Wissen als Produkt selbst sind oftmals der Hauptgegenstand der Geschäftstätigkeit. Der Anteil der Wertschöpfung der physischen Produktion wird immer geringer, während Informationen und Wissen einen immer größer werdenden Anteil an der Wertschöpfung einnehmen.^[65]

Die Informations- und Wissensgesellschaft zeigt sich in veränderten Eigenschaften von Produkten und Dienstleistungen. Diese werden zunehmend zu wissensbasierten, "intelligenten" Gütern. Intelligente Produkte sind z.B. Software, Hardware, Pharmazeutika, biotechnologische Produkte. Aber nicht nur technologisch hochwertige Produkte sind wissensbasiert. Auch einfache Produkte wie z.B. Sportschuhe, Textilien, Kinderspielzeug zeichnen sich zunehmend durch ein hohes Maß an Intelligenz aus, entweder weil sie einen hohen Anteil an Elektronik enthalten oder mit fortgeschrittenen Technologien entwickelt und produziert werden. Intelligente Textilien beispielsweise nehmen keinen Geruch mehr an. Intelligente Dienstleistungen werden oft als Begleiterscheinungen von intelligenten Produkten angeboten und betreffen die Planung, Entwicklung, Implementierung, Wartung und Weiterentwicklung dieser Produkte. Neben den herkömmlichen Professionen, die intelligente Dienstleistungen anbieten (Arzt, Jurist, Unternehmensberater, Lehrer usw.), werden einfachere Dienstleistungen immer anspruchsvoller (Fitnesstrainer, Finanzberater etc.). Insgesamt hat sich der Charakter der Arbeit geändert, von manueller Arbeit zu Kopfarbeit.^[66]

Nicht mehr die Produktion materieller Güter steht im Vordergrund, sondern die Bereitstellung von Problemlösungen ist die zentrale Aufgabe der meisten Unternehmen. Als Konsequenz dieser Entwicklung nehmen kreative und wissensintensive Tätigkeiten zu.^[67]

Wissen ist der wesentliche Bestandteil aller Produkte und Dienstleistungen in der heutigen Wirtschaft. Deshalb ist das "Managen" von Wissen zur zentralen wirtschaftlichen Aufgabe von Menschen, Unternehmen oder gar von ganzen Volkswirtschaften geworden.^[68]

Dieser Strukturwandel der Wirtschaft ist somit gekennzeichnet durch die Bedeutungs­zunahme von Wissen und Ausbildung. Der Veränderungsdruck, der durch die zunehmende Wichtigkeit von Wissen im Wettbewerb ausgelöst wird, hat die Unternehmen zu Wissensmanagement-Aktivitäten veranlasst.

3.3. Globalisierung

Die zweite Entwicklung ist die Globalisierung der Wirtschaft. Diese führt zu internationaler Arbeitsteilung. Die heutigen Industrienationen werden zu Wissensnationen. Die physische Produktion wird in Schwellen- und Entwicklungsländer ausgelagert. Außerdem intensiviert sich der Wettbewerb, wodurch der Wettbewerbsfaktor Wissen eine noch zentralere Rolle spielt. Kein Unternehmen im globalen Wettbewerb kann es sich mehr leisten, Wissenspotentiale im Unternehmen brach liegen zu lassen.^[69]

Um Wissenspotentiale zu nutzen und der zunehmenden Globalisierung Herr zu werden, werden Wissensmanagement-Aktivitäten ins Leben gerufen. Dies gilt vor allem für multinationale Konzerne, bei denen große Distanzen zwischen den Standorten zusätzlich erschwerend wirken.

3.4. Moderne Informations- und Kommunikations-Technologien

Drittens ermöglichen die modernen Informations- und Kommunikationstechnologien preiswerte und schnelle Transaktionen und schaffen weltweite Informationstransparenz. Daraus resultieren schnellere Marktveränderungen und eine höhere Innovations­geschwindigkeit, die sich in einem schnellen Preisverfall, kürzeren Produktlebenszyklen, dem Entstehen neuer Geschäftsfelder und Branchen äußern und zu einer weiteren Bedeutungszunahme des Faktors Wissen führen.^[70]

Die modernen Informations- und Kommunikationstechnologien haben somit zu einer wesentlichen Steigerung der Dynamik in der Wirtschaft geführt, da theoretisch jede Information zu jedem Zeitpunkt an jedem Ort zur Verfügung steht. Diese theoretische Informationstransparenz ist aber nur eine Scheintransparenz, da die Informationsflut durch die IuK-Technologien ebenfalls zugenommen hat und die Informationsverarbeitungs­kapazitäten des Menschen beschränkt sind. Immer mehr erfolgskritische Entscheidungen müssen in immer kürzerer Zeit getroffen werden, ohne dass sich die Entscheidungsqualität vermindert. Es wird sogar gefordert, dass sich die Entscheidungsqualität erhöht. Um dies bewerkstelligen zu können, müssen die wesentlichen Informationen zum richtigen Zeitpunkt und am richtigen Ort zur Verfügung stehen. Deshalb kommt der Selektion von Wissen eine wichtige Bedeutung zu.

Zwischen den Faktoren Strukturwandel, Globalisierung und Informationstechnologien gibt es natürlich auch Wechselwirkungen, z.B. ist die rasante Entwicklung auf dem IuKT-Sektor (aber auch in anderen technologischen Bereichen z.B. bei Transport- und Produktionstechnologien) eine Ursache für den Strukturwandel zur Wissensgesellschaft und für die Globalisierung. Der technologische Entwicklung kann somit als einer der Hauptauslöser für die Bedeutungszunahme von Wissen gesehen werden.

3.5. Zunehmende Komplexität in der Wissensumwelt

Die zunehmende Komplexität in der Wissensumwelt der Unternehmen fordert Maßnahmen zur Bewältigung der damit aufkeimenden Unsicherheit und Unberechenbarkeit.

Drei eng miteinander verknüpfte Trends haben maßgeblich zur steigenden Komplexität der Umwelt, in der Unternehmen tätig sind, beigetragen. Als erster Trend gilt die dynamische, fast explosionsartige Vermehrung des Wissens in den letzten Jahrzehnten, der auch der auslösende Faktor für den zweiten Trend, der Spezialisierung innerhalb der wissen­schaftlichen Disziplinen, war. Für eine einzelne Person ist es schon lange nicht mehr möglich, den Überblick über mehrere Disziplinen zu behalten. Dies zieht Verständigungs­schwierigkeiten zwischen den einzelnen Disziplinen nach sich. Der dritte wesentliche Faktor für die zunehmende Komplexität ist die bereits diskutierte Globalisierung der Wirtschaft, die zu einer Globalisierung des Wissens geführt hat, wo Raum und Zeitdifferenzen eine immer geringere Rolle spielen. Die Vielzahl der existierenden Produkte und Produktvarianten, Produktionstechnologien etc. verhindern die Transparenz, und sogar Wettbewerbsvorteile einzelner Nationen sind nicht mehr klar ersichtlich. Diese Entwicklungen in der Wissensumwelt können einerseits ein Risiko, andererseits auch eine Chance für ein Unternehmen darstellen, abhängend davon, welche Maßnahmen zur Bewältigung der tiefgreifenden Veränderungen getroffen werden. Wissensmanagement kann somit als Werkzeug zur Bewältigung der zunehmenden Komplexität gesehen werden. Wer die Herausforderung Wissensmanagement besser löst und intelligente Produkte und Dienstleistungen kreiert, wird von diesen Entwicklungen profitieren.^[71]

Ein weiterer Aspekt der dynamischen Entwicklung ist nicht nur die schnelle Vermehrung, sondern auch die beschränkte Gültigkeitsdauer von Wissen. Wissen veraltet immer schneller. Die Halbwertszeiten von Wissen nehmen stetig ab^[72]. Wissen, das heute erfolgsentscheidend ist, ist morgen schon zum Standard in der Branche oder aber etwa auch irrelevant, da überholt, geworden. Wissensmanagement soll diesen Veränderungsprozess, die Aneignung von neuem Wissen und das Streichen von Wissen aus dem Unternehmensgedächtnis (Verlernen), bewerkstelligen.

3.6. Wissen als Produktionsfaktor

Aufgrund des Stellenwerts von Wissen im heutigen Wettbewerb wird Wissen oft als weiterer Produktionsfaktor, als Input im Leistungserstellungsprozess, gesehen. Der Produktionsfaktor Wissen unterscheidet sich aber von den klassischen Produktionsfaktoren in mehrerlei Hinsicht. Die wesentlichen Unterschiede ergeben sich aufgrund des immateriellen Charakters von Wissen.

3.6.1. Nicht-Rivalität von Wissen

Wissen geht bei Gebrauch nicht unter, sondern wird durch Gebrauch wertvoller, denn dadurch kann das Wissen vertieft, getestet, erhärtet, erweitert werden. Als Konsequenz hieraus ergibt sich, dass die Weitergabe von Wissen nicht ärmer, sondern reicher macht, weil das Wissen in der Interaktion womöglich angereichert wird.^[73]

Die Tatsache, dass Wissen durch Gebrauch nicht weniger wird, ist in der Volks­wirtschaftslehre im Zusammenhang mit öffentlichen Gütern unter dem Begriff "Nicht-Rivalität" bekannt.

3.6.2. Produktionskosten von Wissen

Die Kostenstruktur von Wissen unterscheidet sich im Vergleich zu herkömmlichen Produktionsfaktoren wesentlich. Die Anschaffungs- bzw. Produktionskosten von Wissen sind oft enorm. Für die Generierung bzw. den Zukauf von Wissen fallen einmalig fixe Kosten an. Wenn das Wissen erst einmal zugekauft oder geschaffen wurde, kann es theoretisch beliebig oft weitergegeben bzw. genutzt werden, ohne dass neue Kosten entstehen würden. Die Grenzkosten von Wissen sind somit nahezu null. Beispiele dafür sind Software, Medikamente. Wenn das Wissen einmal generiert wurde, können viele Exemplare zu sehr geringen variablen Kosten hergestellt werden.^[74]

Diese Sichtweise beschränkt sich allerdings auf explizites Wissen. Erfolgskritisches Wissen liegt aber oft in impliziter Form vor und dieses kann nicht beliebig weitergegeben und genutzt werden.

3.6.3. Wissen als knappe Ressource?

Wissen wird bei der Sichtweise als Produktionsfaktor oft als knappe Ressource angesehen. Dies muss jedoch differenzierter dargestellt werden und ist nur beschränkt gültig. Noch nie in der Geschichte der modernen Betriebswirtschaftslehre standen dem Manager so viele Informationen in Echtzeit zur Verfügung, noch nie waren Mitarbeiter so gut ausgebildet. Wie bereits dargestellt, ist es in den letzten Jahrzehnten zu einer explosionsartigen Vermehrung von Wissen gekommen. In Kombination mit den immer besser werdenden Möglichkeiten der Informations- und Kommunikationstechnologien hat dies zu einer wahren Informationsflut geführt. So gesehen stellen also Informationen und Wissen keine knappen Ressourcen dar, sondern Informationen und Wissen, welche maßgeblich zum Unternehmenserfolg beitragen können, sind der Engpassfaktor.

Der Wert von Informationen und Wissen ergibt sich im Unterschied zu herkömmlichen Produktionsfaktoren nicht aus ihrer Knappheit. Die Selektion von Informationen und Wissen ist der entscheidende Faktor. Die Kunst besteht darin, das Wichtige herauszufiltern, d.h. das Wichtige vom Unwichtigen trennen zu können.^[75]

Die Sichtweise von Wissen als Produktionsfaktor kann zwar erklären, dass bei fehlendem Wissen die Leistungserstellung nicht möglich ist, ausgeprägte und langfristige Wettbewerbs­vorteile können mit dieser Betrachtungsweise nur beschränkt begründet werden. Wissen wird deshalb zunehmend als strategischer Wettbewerbsfaktor betrachtet.^[76]

3.7. Wissen als strategischer Wettbewerbsfaktor

Zwei Ansätze versuchen, die strategische Bedeutung von Wissen zu erklären. Dies ist zum einen der umweltbezogene, zum anderen der ressourcenbasierte Ansatz.

3.7.1. Umweltbezogener Ansatz

Der umweltbezogene Ansatz^[77] geht davon aus, dass sich Wettbewerbsvorteile durch Informations- und Wissensvorsprünge im Vergleich zur Konkurrenz ergeben. Diese führen zum schnelleren Erkennen von Chancen am Markt und somit zu einem Vorsprung gegenüber den Konkurrenten. Dieser Vorsprung ist jedoch nur von kurzer Dauer, da das Verhalten der erfolgreichen Unternehmen imitiert wird. Ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil kann sich somit nur ergeben, wenn laufend neue Informations- und Wissensvorsprünge generiert werden können und diese somit von Dauerhaftigkeit sind. Diese Sichtweise erfordert, permanent schneller als die Konkurrenz zu sein.^[78]

Der Geschwindigkeitsvorsprung resultiert dabei unter anderem aus einem besseren Urteilsvermögen^[79] in Bezug auf neue Informationen und Situationen. Dies bedeutet, dass durch den Wissensvorsprung neue Situationen besser eingeschätzt, Trends erkannt werden können und somit wiederum ein Wissensvorsprung herausgeholt werden kann. Der Wissensvorsprung repräsentiert somit eine bessere Interpretationsfähigkeit bei der Beurteilung von neuen Informationen und Situationen und führt zu einer besseren Bewältigung der zunehmenden Komplexität und somit zu einem Wettbewerbsvorteil. Es sei aber darauf hingewiesen, dass aus Wissensvorsprüngen nicht immer ein nachhaltiger

Wettbewerbsvorteil generiert werden kann, was der Niedergang vieler einstiger Marktführer beweist. Es sei nur das Beispiel der japanischen im Vergleich zur amerikanischen High-Tech-Industrie genannt. Imitation ist noch immer eine oftmals erfolgreiche Wettbewerbs­strategie, mit der Wissensvorsprünge durchaus eingeholt werden können.

3.7.2. Ressourcenbasierter Ansatz

Die Imitation spielt auch beim ressourcenbasierten Ansatz^[80] eine entscheidende Rolle und zwar in dem Sinn, dass die Verhinderung von Imitation, also die Einzigartigkeit von Ressourcen, zu langfristigen Wettbewerbsvorteilen führt. Dieser Ansatz geht davon aus, dass gewisse Ressourcen nicht ohne weiteres imitierbar sind. Die Ressource Wissen z.B. nimmt die Rolle einer Kernkompetenz ein. Bei Kernkompetenzen handelt es sich um schwer imitierbare und nicht substituierbare, seltene Kompetenzen, die einen Großteil des Wertes des Endprodukts ausmachen. Genau diese Faktoren treffen auf Wissen zu. Wissen ist einerseits durch Patente geschützt, andererseits liegt Wissen in impliziter unkodifizierter Form vor und entzieht sich somit einer Nachahmung. Seltenes, wertvolles, schwer imitierbares und nicht substituierbares Wissen führt somit zu einem nachhaltigen strategischen Wettbewerbsvorteil.^[81]

Die zentrale Stellung von Wissen in der Wirtschaft des 21. Jahrhunderts hat dazu geführt, dass in manchen Unternehmen die Unternehmensstrategie komplett auf Wissen ausgerichtet ist.

4.Aufgaben und Ziele von Wissensmanagement

4.1. Oberziele von Wissensmanagement

Der Endzweck, der mit Wissensmanagement erreicht werden soll, ist das langfristige und profitable Überleben von Unternehmen sowie das Erreichen der Unternehmensziele. Der Einsatz von Wissensmanagement soll zu gesteigerter Wettbewerbsfähigkeit aufgrund von verbesserter Produktivität und Innovationskraft führen^[82]. Die verbesserte Wettbewerbs­fähigkeit führt zum langfristigen und profitablen Überleben des Unternehmens.

Angesichts der in der Literatur weit verbreiteten These, dass nur etwa 20 bis 30 Prozent des eigentlich verfügbaren organisationalen Wissens tatsächlich genutzt werden, sollen mit dem Management des Faktors Wissen enorme Produktivitätspotentiale geweckt und somit Wettbewerbsvorteile geschaffen werden.^[83]

Ein wesentliches Ziel des Wissensmanagements ist das Erreichen der lernenden Organisation.^[84] Die Verwirklichung der lernenden Organisation ist aufgrund der zuneh­menden Komplexität und Dynamik in den Umwelten der Unternehmen notwendig. Sie zielt auf eine bessere Anpassungsfähigkeit (Flexibilität) an veränderte Situationen und das Management von Reflexionsprozessen zur Erreichung von kontinuierlichen Verbesserungen ab.

Lernen im Kontext des Wissensmanagements bedeutet aber nicht nur Lernen auf individueller Ebene, sondern darüber hinaus ist es Ziel des Wissensmanagements, Lernprozesse auf Gruppenebene, Organisationsebene und sogar Lernprozesse über die Grenzen von Organisationen hinweg, auf der Ebene von Netzwerken, zu behandeln und zu gestalten. Wissensmanagement soll alle Lernebenen, die Individuumsebene, die Team­ebene, die Organisationsebene und die organisationsübergreifende Ebene, berück­sichtigen.^[85]

Letztlich läuft alles auf gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit hinaus. Zwei grundsätzliche Erwartungen werden mit Wissensmanagement verbunden. Einerseits soll Wissensmanage­ment zu einer besseren Koordination innerhalb des Unternehmens führen und somit den Informationsstand der Mitglieder verbessern. Bereits erworbenes und entwickeltes Wissen soll allen Stellen der Organisation zugänglich sein, damit das Rad nicht ständig neu erfunden werden muss. Dies lässt sich unter dem Ziel Wissensmultiplikation zusammenfassen. Die Wissensmultiplikation soll zu einer besseren Nutzung und Teilung des bereits vorhandenen Wissens führen. Andererseits sollen mit Wissensmanagement Innovationen gefördert werden, weil langfristig nur so das Überleben des Unternehmens gewährleistet ist. Die zweite Zielsetzung lautet somit Innovationen, welche durch die Entwicklung von neuem Wissen entstehen. In weiterer Folge wird dieses Ziel mit dem Begriff Wissensentwicklung angesprochen.^[86]

Vorrangige Zielsetzung von Wissensmanagement ist somit erhöhte Effizienz und Effektivität, um die langfristige Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und das Überleben des Unternehmens zu sichern. Obwohl in der Literatur meistens nur die ökonomischen Ziele genannt werden, muss Wissensmanagement als Konzept des Wandels von Organisationen auch außer­ökonomische Ziele haben. Insbesondere sind hier die Stakeholder, das sind alle Gruppen, die in irgendeiner Weise von den Aktivitäten des Unternehmens direkt oder indirekt betroffen sind, zu nennen, deren Ziele ebenfalls berücksichtigt werden müssen, wobei es sich hierbei z.B. um soziale, politische und ökologische Interessen handelt. Der Erfolg des Unter­nehmens hängt maßgeblich von der Befriedigung der Bedürfnisse der Stakeholder ab.

4.2. Unterziele und Aufgabenbereiche von Wissensmanagement

Bisher wurden die Oberziele genannt. So plausibel diese sind, so vielfältig sind die mit Wissensmanagement verfolgbaren Unterziele. Deshalb erscheint es sinnvoll, die ver­schiedenen Aufgabenbereiche von Wissensmanagement, welche die Basis für die Definition von Zielen darstellen, anzuführen. Als Aufgabengebiete werden die "Bausteine des Wissensmanagements" von Probst/Raub/Romhardt (1999) herangezogen (Eine genauere Erklärung dieser Bausteine folgt im Kapitel 6.2):

- Wissensidentifikation: Schaffung von Transparenz über internes und externes Wissen
- Wissenserwerb: Externer Zukauf von Fähigkeiten
- Wissensentwicklung: Aufbau von neuem Wissen
- Wissens(ver)teilung: Wissen an den richtigen Ort bringen
- Wissensnutzung: Anwendung von Wissen
- Wissensbewahrung: Schutz vor Wissensverlust

Mit einem aktiven Wissensmanagement werden im Wesentlichen folgende Ziele verfolgt:^[87]

- Optimale Nutzung wichtiger Ressourcen
- Reduzieren des Time-to-Market
- Kürzere Produktzykluszeiten
- Verbesserung der Kundenbeziehungen und des Kundennutzens
- Verbesserte Effizienz bei F&E-Projekten
- Erfolgreiches Reengineering von Unternehmensprozessen
- Verbesserung des internen Informationsflusses in der Organisation

Davenport/De Long/Beers (1998) führten auf Basis einer Studie, bei der Wissens­management-Projekte untersucht wurden, eine Kategorisierung von in der Praxis verfolgten Zielen von Wissensmanagement durch. Bei der Studie zeigte sich, dass nur wenige Wissensmanagement-Projekte in der Praxis den eigentlichen Zielen von Wissens­management, der Transformation und dem Überleben des Unternehmens, unmittelbar beitragen. Folgende Ziele wurden bei den Projekten am häufigsten verfolgt:^[88]

- Erstellen von Wissensspeichern: Dabei handelt es sich um die elektronische Archivierung von explizitem Wissen.
- Verbesserung der Verfügbarkeit von Wissen sowie des Zugriffs auf Wissen: Hierbei standen der Wissenstransfer, die Wissensidentifikation, der Aufbau von Experten­netzwerken und Skill-Datenbanken, aber auch nicht-technische Maßnahmen, wie der gezielte Austausch von Mitarbeitern zum Zwecke des Wissenserwerbes, im Vordergrund.
- Verbesserung des wissensorientierten Umfelds: Aufbau einer Infrastruktur, welche die Schaffung, Verteilung und Nutzung von Wissen unterstützt sowie Projekte zur Veränderung der Unternehmenskultur.
- Management der Ressource Wissen: Bewertung der Ressource "Wissen", Verbesserung des Managements von wissensintensiven Vermögensgegenständen z.B. Patente.

5. Wissensmanagement-Ansätze

5.1. Technokratisches Wissensmanagement versus Wissensökologie

Das wesentliche Unterscheidungsmerkmal dieser Klassifikation von Wissensmanagement ist das Management-Verständnis. Die eine Extremposition geht von der Steuerbarkeit der Ressource Wissen aus, die andere von ihrer Nicht-Steuerbarkeit.

Das technokratische Wissensmanagement postuliert einen klassischen Management-Prozess beim Umgang mit der Ressource Wissen. Unternehmensziele bilden die Grundlage für Wissensziele. Der Wissensaufbau und die Wissensnutzung können geplant, gesteuert und gemessen werden. Wissen wird weitgehend mit Informationen gleichgesetzt und als Objekt betrachtet. Das technokratische Wissensmanagement geht davon aus, dass Unternehmen zentral gesteuert werden können und dass die zunehmende Komplexität beherrschbar ist. Bei Wissensmanagement handelt es sich somit um einen rationalen Entscheidungsfindungsprozess. Die Wissensentwicklung sowie das Lernen aus externen Wissensquellen wird bei diesem Ansatz vernachlässigt. Ganz im Gegensatz zur anderen Extremposition, der Wissensökologie. Diese Sichtweise geht davon aus, dass Rahmen­bedingungen gestaltet werden müssen, bei denen sich Wissen entwickeln kann und bei denen Mitarbeiter zum Wissenserwerb und zur Wissensnutzung motiviert werden. Wissen wird als Prozess gesehen und Organisationen als autopoietische Systeme. Darunter werden Systeme verstanden, die sich durch ein permanentes Auseinandersetzen mit sich selbst und mit ihrer Umwelt ständig erneuern (systemischer Ansatz). Aufgrund der Komplexität solcher Selbsterneuerungsprozesse sind diese eigentlich nicht steuerbar. Deshalb soll die Wissensökologie ein nach außen offenes Unternehmen fördern, bei dem genug Raum und Anreize für unternehmerische Initiativen, Zusammenarbeit, Wissensentwicklung und Wissensnutzung vorhanden ist. Wissensmanagement soll somit das lernende Unternehmen ermöglichen. Manche Autoren haben Modelle entwickelt, welche die eben beschriebenen Extrempositionen vereinen. Da diese Wissensmanagement-Modelle oft aus Phasen und Modulen bestehen, nennt sie North (1999) auch Phasenmodelle des Wissensmanagements. Diese sollen die Vorteile der beiden Extrempositionen vereinen und die Komplexität durch die Phasenbildung abbauen.^[89]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 4: Klassifikation von Wissensmanagement nach dem Management-Verständnis

5.2. Dokumentenorientiertes versus personenorientiertes Wissensmanagement

In der Literatur ist der personenorientierte Ansatz von Wissensmanagement auch unter dem Begriff humanorientiertes Wissensmanagement zu finden, der dokumentenorientierte Ansatz wird auch als technikorientiertes Wissensmanagement bezeichnet.^[90]

Das Unterscheidungsmerkmal bei dieser Klassifizierung von Wissensmanagement ist der Träger des Wissens bzw. das "Speichermedium". Beim dokumentenorientierten Ansatz wird "Wissen" am Computer abgespeichert. Insofern handelt es sich nicht um Wissen, sondern um Informationen. Das personenorientierte Wissensmanagement konzentriert sich auf den Menschen als Träger von Wissen.

Beide Ansätze haben ihre wesentlichen Schwächen. Aus diesem Grund hat sich ein ganzheitliches Wissensmanagement entwickelt, bei dem beide Aspekte berücksichtigt werden.^[91]

Da es sich nicht um ein ausschließliches Entweder-Oder handelt, kann die Abgrenzung nicht so deutlich ausfallen, denn Personen verwenden expliziertes Wissen in ihrem Umgang miteinander, Intranets können sowohl den dokumentenorientierten Ansatz als auch den personengebundenen Ansatz (z.B. in Form von Diskussionsforen) unterstützen. Es geht wiederum um den Schwerpunkt, den man setzt, d.h. lässt man Wissen hauptsächlich zwischen Personen fließen oder liegt der Schwerpunkt in der informationstechnisch unterstützten Explizierung von Wissen.^[92]

[...]

^[1] Vgl. Frank/Schauer (2001) S. 165.

^[2] Vgl. Mertins/Heisig/Vorbeck (2001).

^[3] Vgl. North (1999) S. 40.

^[4] Vgl. Davenport/Prusak (1998) S. 27-30.

^[5] Vgl. Davenport/Prusak (1998) S. 29.

^[6] Vgl. North (1999) S. 40 f.

^[7] Vgl. Schmitz/Zucker (1996) S. 35 f.

^[8] Schmitz/Zucker (1996) S. 36.

^[9] Vgl. Schneider (2001) S. 33.

^[10] Vgl. Schneider (2001) S. 42.

^[11] Vgl. Davenport/Prusak (1998) S. 33.

^[12] Vgl. Hamel/Prahalad (1994).

^[13] Vgl. North (1999) S. 41-43.

^[14] Vgl. North (1999) S. 41.

^[15] Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999) S. 39.

^[16] Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999) S. 38.

^[17] Probst/Raub/Romhardt (1999) S. 46.

^[18] Nonaka/Takeuchi (1997) S. 70.

^[19] Nonaka/Takeuchi (1997) S. 70.

^[20] Vgl. Schreyögg (2001) S. 9-13.

^[21] Vgl. Schneider (2001) S. 44 f.

^[22] Vgl. Bullinger/Ilg/Ohlhausen/Wagner (1999) S. 61 f.

^[23] Vgl. Polanyi (1985).

^[24] Polanyi (1985) S. 14.

^[25] Vgl. Davenport/Prusak (1998) S. 43.

^[26] Vgl. Nonaka/Takeuchi (1997) S. 18 f, 72 f.

^[27] Vgl. Nonaka/Takeuchi (1997) S. 73. (leicht modifiziert)

^[28] Vgl. Schmitz/Zucker (1996) S. 52-55.

^[29] Vgl. Hamel/Prahalad (1990).

^[30] Vgl. Aulinger/Pfriem/Fischer (2001) S. 81.

^[31] Vgl. Nonaka/Takeuchi (1997) S. 19-22.

^[32] Vgl. Aulinger/Pfriem/Fischer (2001) S. 77 f.

^[33] Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999) S. 43.

^[34] Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999) S. 46.

^[35] Vgl. Probst/Büchel (1998) S. 17-19.

^[36] Vgl. Schmitz/Zucker (1996) S. 31.

^[37] Vgl. Stewart (1998) S. 113 f.

^[38] Vgl. Schmitz/Zucker (1996) S. 29.

^[39] Vgl. Stewart (1998) S. 114.

^[40] Probst/Raub/Romhardt (1999) S. 47.

^[41] North (1999) S. 145.

^[42] Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999) S. 59 f.

^[43] Bornemann et al. (2000) S. 5.

^[44] Vgl. Bornemann et al. (2000) S. 4.

^[45] Vgl. Lehner (2000) S. 78 f.

^[46] Vgl. Lehner (2000) S. 79.

^[47] Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999) S. 38.

^[48] Vgl. Heinrich (1999) S. 8.

^[49] Heinrich (1999) S. 8.

^[50] Heinrich (1999) S. 21.

^[51] Voß/Gutenschwager (2001) S. 249.

^[52] Vgl. Voß/Gutenschwager (2001) S. 249.

^[53] Vgl. Probst/Büchel (1998) S. 17-19.

^[54] Probst/Büchel (1998) S. 17.

^[55] Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999) S. 46 f.

^[56] Vgl. Oberschulte (1996) S. 53.

^[57] Vgl. Duncan/Weiss (1979) S. 86-87, zitiert nach: Lehner (2000) S. 93.

^[58] Vgl. Lehner (2000) S. 93-95.

^[59] Vgl. Lehner (2001) S. 241.

^[60] Für Organisational Memory Systems (OMS) existieren wiederum einige synonyme Begriffe: Organisational Memory Information System (OMIS), Knowledge Management System (KMS), Wissensmanagement-System (WMS) etc., Vgl. Lehner (2000) S. 161.

^[61] Vgl. Lehner (2000) S. 162-168.

^[62] Lehner (2000) S. 165.

^[63] Lehner (2000) S. 167.

^[64] Vgl. ILOI (1997) S. 2-4.

^[65] Vgl. North (1999) S. 14.

^[66] Vgl. Willke (1998) S. 1-3.

^[67] Vgl. Soukup (2000) S. 196.

^[68] Vgl. Stewart (1998) S. 29.

^[69] Vgl. North (1999) S. 15.

^[70] Vgl. North (1999) S. 15.

^[71] Vgl. Probst/Raub/Romhardt (1999) S. 23-25.

^[72] Vgl. Schüppel (1996) S. 237 f.

^[73] Vgl. Schneider (2001) S. 69 f.

^[74] Vgl. Schneider (2001) S. 70.

^[75] Vgl. Stewart (1998) S. 169.

^[76] Vgl. North (1999) S. 64.

^[77] Vgl. Porter (1980).

^[78] Vgl. North (1999) S. 64 f.

^[79] Vgl. Davenport/Prusak (1998) S. 40 f.

^[80] Vgl. Hamel/Prahalad (1990), Barney (2002).

^[81] Vgl. North (1999) S. 65.

^[82] Vgl. ILOI (1997) S. 4.

^[83] Vgl. Schüppel (1996) S. 186 f.

^[84] Vgl. Pawlowsky (1998) S. 15 f.

^[85] Vgl. Pawlowsky (1998) S. 17 f.

^[86] Vgl. Schneider (2001) S. 19 f.

^[87] Vgl. Lehner (2000) S. 230.

^[88] Vgl. Davenport/De Long/Beers (1998) S. 44-48.

^[89] Vgl. North (1999) S. 150-152.

^[90] Vgl. Schüppel (1996) S. 187 f.

^[91] Vgl. Schüppel (1996) S. 189.

^[92] Vgl. Schneider (2001) S. 90.