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Knowledge Management im Reich der Mitte (KMAP 2012, Shanghai China)

Die internationale Konferenz „Knowledge Management and Innovation Asia and Pacific, KMAP 2012“ fand bereits zum 6. Mal statt. In diesem Jahr war Shanghai (China) der Veranstaltungsort. Das Knowledge Research Center (KRC) war mit zwei Beiträgen zur Systematisierung von Wikiarbeit (Dada Lin und Stefan Ehrlich, T-Systems Multimedia Solutions GmbH) und zu Externem Wissen in Open Innovation (Paul Kruse, TU Dresden und Dr. Peter Geißler, Communardo Software GmbH) vertreten.
In der 25 Millionen Metropole Shanghai ist Chinas Wirtschaftswachstum besonders deutlich zu erleben. Deshalb ist es nicht verwunderlich, dass China mehr und mehr Interesse daran hat, das Image der „verlängerten Werkbank“ los zu werden. Großes Interesse besteht darin, den systematischen Umgang mit unternehmensrelevantem und wettbewerbskritischem Wissen zu forcieren, um stärker als bisher den Markt mit Innovationen zu bedienen. Aus chinesischer Sicht sind die Hauptdefizite die fehlenden internationalen Patente, die Kerntechnologien und die mangelnde Innovationsfähigkeit. Die Konferenz stand deshalb ganz im Zeichen der Nutzbarmachung von Wissen zur Schaffung von Innovation. Es wurden Modelle und Methoden des Knowledge Management aus der theoretischer Sicht mit praktischen Erfahrungen diskutiert, um diese auf die eigenen Anwendungsgebiete zu übertragen.

Es ist schon eine gewisse Art von Tradition, dass sich auf chinesischen Konferenzen das Tagungskomitee zunächst ausgiebig vorstellt und Kurzstatements zum Thema beiträgt. Wie auf anderen vergleichbaren Konferenzen wurde deutlich, dass enormes Interesse am Thema und dessen Nutzen vorhanden ist. gleichzeitig jedoch eine sehr große Unsicherheit besteht, was genau „Knowledge Management“ leisten kann, wo die Grenzen der Disziplin sind und Besonders für China/Asien ist die Diskussion, welchen ‚Aggregatzustand’ Wissen (tacit/explicit) einnimmt (vgl. Nonaka 1998). Genau diese Debatte ist von enormer Wichtigkeit, um Forschungsmethodiken auf der wissenschaftlichen Seite richtig einzuschätzen und praktikable Handlungsempfehlungen für den Unternehmenseinsatz abzuleiten. Konsens besteht darüber, dass von „Management by“ statt „Management of Knowledge“ zu sprechen ist, da eine direkte Einflussnahme auf Wissen nicht möglich ist und deshalb vordergründig Rahmenbedingungen zu schaffen sind. Außerdem wird ein systematischer Knowledge Management Ansatz darin gesehen, die Strategieebene (WIE), die Ziele (WAS) und die Vernetzung (WER) zu integrieren.

Einige Beiträge möchte ich hervorheben, die eine gewisse Inspiration mitbringen und den Eindruck der Themen widerspiegeln.

Die humanorientierte Sichtweise auf Wissensmanagement wurde gleich zu Beginn von Frau Prof. Burstein (Monash Knowledge Management Laboratory, Australien) eingenommen. Ziele des Knowledge Management sind aus ihrer Sicht den Problemlösungsprozess und die Entscheidungsfindung zu verbessern und das Unternehmen zu einer dynamischen und lernenden Organisation zu wandeln. Um Knowledge Management nicht zum Selbstzweck verkommen zu lassen, muss mehr denn je die Aufgabe und deren Unterstützungsprozesse im Vordergrund stehen. Hierzu wurde ein Ansatz (Monash Approach KM) vorgestellt, welcher Prozesse, Strukturen und Aufgaben in Beziehung setzt (Doing), gleichzeitig aber auch Denkprozesse (Thinking) inkludiert, um die weichen Aspekte nicht zu vernachlässigen.

Wenn man generalisieren darf, ist aus asiatischer Sicht die Auseinandersetzung mit jenem Wissen, welches (zunächst) nicht sichtbar oder sprachlich ausdrückbar ist, typisch. Es steckt in der chinesischen Kultur, dass der Stellenwert von Moral, Imaginationen und Intuition auch in der wissenschaftlichen Debatte einen festen Stellenwert einnimmt. Die Verdienste von Nonaka und Polanyi wurden während der Konferenz stets hervorgehoben.
Prof. Wang (Member of Chinese Acadamy of Engineering und Professor der Dalian University of Technology) sprach darüber, wie Intuitionen und Ingenieurswissenschaften vereinbar sind. Er verstand Intuition als „A sense of feeling of pattern or relationship and compressed expertise“. Er stellte fest, dass Unternehmen überwiegend intuitiv entscheiden. Aus seiner Sicht heißt Intuition, das „große Ganze“ zu überblicken und Beziehungen zwischen Einzelaspekten zu verstehen. Gerade dieses Wissen, welches beim intuitiven Vorgehen zur Anwendung kommt, steht zunehmend im wissenschaftlichen und ökonomischen Fokus. Hierfür gibt es bereits eine eigene Forschungsdisziplin: Noetic Science. „A multidisciplinary field that brings objective scientific tools and techniques together with subjective inner knowing to study the full range of human experiences.“ Als Empfehlung wurden drei Arten des Denkens vorgestellt: das logisch-abstrakte Denken auf der Mikroebene, das unbewusste-bildliche Denken auf der Makroebene und zur Verbindung der Ebenen das kreative Denken. Nur wenn in der Auseinandersetzung all diese Ebenen berücksichtigt werden, kann von Wissen als Ganzes gesprochen werden.

Ähnlich argumentierte auch Prof. Nakamori (School of Knowledge Science, Japan) in seiner Keynote, der davon sprach, dass neues Wissen immer dann entsteht, wenn qualitativ-hochwertige Informationen und Wissen in den Köpfen zusammentreffen. Für die Wissensentstehung nach Nakamori braucht es:

  • Interventionen (und den Willen Probleme zu lösen),
  • Intelligenz (und Fachwissen),
  • Engagement (und Motivation),
  • Vorstellungskraft (und Kreativität) und
  • Integration (bestehendes systematisches Wissen zu verwenden).

Ein Stück anwendungsorientierter war die Keynote von Prof. Madjid Fathi (Universität Siegen), der verstärkt auf Wettbewerbsvorteile von Industrieunternehmen durch Knowledge Management einging. Hier zeigte sich: Wenn Knoweldge Management ‚greifbar‘ werden will, muss es sich breiter aufstellen. Laut Prof. Fathi ist die Organisation von Wissen der gedankliche Rahmen aus sieben Disziplinen:

  • Wie können Unternehmensrisiken reduziert werden (Risk Management)?
  • Wie sollte Projektwissen ausgetauscht werden (Project Management)?
  • Wie kann eine kontinuierlichen Verbesserung der Produkt- und Servicequalität erreicht werden (Quality Management)?
  • Was schafft effiziente Arbeitsprozesse (Performance Management)?
  • Wie können Mitarbeiterkompetenzen sichtbar werden (Competence Management)?
  • Welche Maßnahmen zur Personalentwicklung müssen organisiert werden (Human Resource Management)?
  • Was wird benötigt, um Innovationen früher entstehen zu lassen (Innovation Management)?

Alle sieben Bereiche zeigen für sich, dass die Ressource (Mitarbeiter-)Wissen einen essenziellen Einfluss auf die Faktoren Nachhaltigkeit, Effizienz, Qualität und Produktivität eines Unternehmens hat. Aus seiner Sicht müssen Unternehmen dieses Wissen ‚aktivieren’, indem sie sich stärker als bisher intern und extern vernetzen. Auch die Phänomene des Web 2.0 (aber auch Web 3.0 und X.0 bereits genannt) wurden den Konferenzteilnehmern in diesem Zusammenhang vorgestellt.

Weitere Vorträge beschäftigen sich mit dem Ausbau der IT-Infrastruktur in China, um den zukünftigen Anstieg an Daten zu beherrschen. Zentrales Thema war hier die Bedeutung von Cloud-Lösungen und -Diensten, wodurch die technische Umsetzung von Knowledge Management ermöglicht werden soll. Man hatte jedoch den Eindruck, dass Knowledge Management als Selbstläufer gesehen wird, sobald eine technische Vernetzung und ausreichend Speicherkapazität vorhanden sind. Diesen Eindruck vermittelte auch der Vortrag von Wei Jin der Beratungsfirma AMT. Knowledge Management wurde stark an Projekten zur Produktentwicklung angelehnt: Einführung, praktische Erfahrung, Verbesserung und Nutzung resultierender Benefits. Dahinter verbirgt sich eine mechanistische Management-Denkweise: alles in Prozesse gießen zu wollen; Wissen mittels Checklisten erzeugen zu wollen; über Formulare Wissen zu erfassen; den gesamten Prozess möglichst umfangreich mit IT-Werkzeuge untersetzen wollen. Für mich eher eine Sackgasse.

Einen wirklich spannend klingenden Beitrag brachte Kenneth Grant mit: Knowledge Management Systems – Why do so many fail? Die Kernfrage bestand darin, den erreichten Erfolg oder Misserfolg eines KM-Projekts zu untersuchen und Ursachen abzuleiten. Für eine bessere Interpretation der Ergebnisse wurde ein direkter Vergleich zu klassischen IT-Projekten hergestellt. TOP-Probleme von IT-Projekten sind Zielerreichung, Zeit und Kosten. Häufige Probleme bei KM-Projekte sind die unzureichende Umsetzung,  geringe Passfähigkeit zu den gegebenen Organisationsstrukturen [organization mismatch] und Abwehrhaltung beim Mitarbeiter. Im Rahmen der Analyse wurde ein Framework entwickelt, welches für die unternehmensbezogene Bewertung von KM-Projektrisiken praktisch genutzt werden kann. Dabei gibt es drei Kategorien Projektrisiko, Technologierisiko und Anwendbarkeit von Wissen, die jeweils mit 4 bis 5 Unterkategorien das Gesamtrisiko im Projekt abbilden.

Festgestellt wurde, das die durchschnittliche Erfolgsquote von KM-Projekten zwischen 1999-2010 bei ung. 50% lag. Zusätzliche Erkenntnisse waren:

  • je höher Technologierisiko und Projektrisiko eingeschätzt werden, desto eher scheitern Knowledge Management-Projekte
  • die Kategorie Anwendbarkeit von Wissen signalisiert,  dass spezifische KM-Faktoren, wie die Einstellung zur Wissensteilung, der Grad von implizitem Wissen oder der Neuigkeitsgrad des Wissens ebenfalls den Erfolg beeinflussen.

Mit diesem Framework ist eine Einschätzung des Risikos von Knowledge Management-Projekten ex ante möglich. Sind KM-Projekte thematisch zu komplex, steht tacit knowledge primär im Fokus oder sind geringe Kenntnisse im Projektmanagement vorhanden, ist das Scheitern des KM-Projekts vorprogrammiert. Zudem wurde begleitendes Change Management empfohlen, welches als Erfolgsfaktor von Knowledge Management-Projekte gesehen wird.

Resumé

Knowledge Management nimmt in der chinesischen Diskussion eine zentrale, wenn auch duale Rolle ein: Einerseits wird deutlich auf weichen Faktoren, wie Intuition, Gespür, Moral usw. wertgelegt. Die Auseinandersetzung zwischen den verschiedenen Zuständen von Wissen unterstreicht diese Denkweise. Andererseits wird die Debatte zusehends in die Richtung Erfassung, Speicherung, Sammlung von Wissen geführt. Vielleicht ist dies dem ökonomischen Druck geschuldet, sich gegenüber westlichen Wettbewerbern behaupten zu müssen. Die Bedeutung von sozialer Interaktion und Partizipation im 2.0-Gedanken ist hingegen noch nicht etabliert. Individuelle Meinungen, Kommentare und persönliche Stellungnahmen als Trend sind in China (noch) eine recht zerbrechliche Pflanze.

 

Kruse, Paul ; Geißler, Peter: Benefiting from External Knowledge In Open Innovation Processes. In: International Journal of Knowledge and Systems Science 4 (2012), Nr. 3

Dada, Lin ; Ehrlich, Stefan : An examination of the application scenarios of enterprise wikis In: International Journal of Knowledge and Systems Science 4 (2012), Nr. 3

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Über das Knowledge Resource Center e.V.

Das KRC ist ein eingetragener Forschungsverein mit Sitz in Dresden, der es sich zum Ziel gesetzt hat, den Austausch und die Vernetzung zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Verwaltung auf dem Themengebiet des Wissensmanagement zu fördern.

Webseite: www.krc-info.de

 

Bildnachweis: Shanghai 1990/2010: Quelle: http://9gag.com/gag/4188172?ref=fb.s

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1 Kommentar

Danke für diesen interessanten und vor allem ausführlichen Artikel 🙂

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