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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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