Management Summary

Das ökonomische Dilemma der modernen Wissensgesellschaft liegt darin, dass trotz stetig wachsendem (Experten)wissen sich die Verfügungsmacht über diese erfolgskritischen Inhalte nicht automatisch auf das Unternehmen als Nutzer und vor allem Nutznießer überträgt. Ein effektives und vor allem ganzheitliches Knowledge-Management, aktiv an der Leitvision des Unternehmens und den Erfordernissen des Marktes ausgerichtet, ermöglicht es kritische Wissensinhalte zu identifizieren, zu transferieren und dauerhaft zu erhalten. Im Rahmen dieses Schlüsselprozesses wirken die vorhandenen politisch-kulturellen, organi-satorisch-strukturellen und individuellen Barrieren zunächst limitierend. Diesen gilt es auf den Anforderungsdimensionen Strategie, Organisation und Kultur mit angemessenen Maßnahmen zu begegnen. Der Experte wird in der vorliegenden Arbeit als Eigner von nutzwertreichen Wissensinhalten verstanden. Seine aktive Einbindung in eine technisch und strukturell verankerte Transferlogik erlaubt die erfolgswirksame Teilhabe des Unternehmens an seinem Wissen. Bewertungsansätze der intangiblen Ressource Wissen verhelfen dabei nicht nur zur notwendigen Unterstützung des Top-Managements, sondern liefern ein vergleichbares sowie nachvollziehbares quantitatives Feedback bezüglich der Knowledge-Management-Aktivitäten im Unternehmen. Der Wertgehalt einer zielorientiert wachsenden organisationalen Wissensbasis und die daraus resultierende Rendite sind gerade mit Blick auf eine dauerhafte Marktpräsenz von Unternehmen nicht zu unterschätzen. Die vorliegende Arbeit widmet sich der Beschreibung des Wissensphänomens sowie seiner Entstehung anhand ausgewählter Modelle, um vor dem Hintergrund entsprechender Bewertungsansätze in einem ökonomischen Kontext Handlungsempfehlungen zur Systemgestaltung von Wirtschaftsunternehmen als Lösungsansätze für die Transferproblematik von (Experten)wissen ableiten zu können.

Management Summary

The economic dilemma of the modern Knowledge Society is that, despite a continuously increasing amount of (expert) knowledge, the knowledge ownership is not automatically transferred to the company as its primary user and beneficiary.

An effective and above all integrated Knowledge-Management, actively aligned with the guidelines of the company and the requirements of the market, allows to identify, to transfer and to preserve critical knowledge permanently. As part of these key processes the existing politicalcultural, organizational-structural and individual barriers operate as limiting factors. These barriers have to be treated with appropriate measures on the dimensions of strategy, organization and culture. In this thesis the expert will be considered as the owner of critical knowledge content. His active involvement in a technically and structurally anchored transfer model permits a successful knowledge participation of the company. The evaluation methods of the intangible resource knowledge do not only help to ensure the vital support of the topmanagement, but provide a comparable and comprehensible quantitative feedback on the Knowledge-Management activities within a company. The value of an expanding and foremost goal-congruent organizational knowledge base and the resulting returns of such efforts are not to be underestimated considering that a permanent market presence is the common aspiration of any business company. This thesis is concerned with the description of the knowledge phenomenon and its genesis with help of selected knowledge models in order to be able to derive recommendations for the system requirements of commercial enterprises as solutions to the transfer challenge of (ex- pert)knowledge within a value-based framework.

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Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis   4

Abbildungsverzeichnis   6

Tabellenverzeichnis   7

Abk  ürzungsverzeichnis  8

1  Einführung  9

1.1  Hintergrund und Zielsetzung  9

1.2  Aufbau der Arbeit  9

2  Grundlagen des Knowledge-Managements.  12

2.1  Abgrenzung der Begriffe: Zeichen, Daten, Informationen,  

Wissen   12

2.2  Wissensdimensionen.  14

2.2.1  Implizites Wissen  14

2.2.2  Explizites Wissen  15

2.2.3  Individuelles und kollektives Wissen.  16

2.3  Der Begriff des Knowledge-Managements  17

2.4  Zentrale Knowledge-Management-Modelle.  18

2.4.1  Das SECI-Model von Nonaka und Takeuchi  19

2.4.2  Das Baustein-Modell von Probst, Raub und Romhardt  24

2.4.3  Das Wissensmarkt-Konzept von North  28

2.4.4  Vergleichende Betrachtung der Modelle.  33

3  Der Wertenachweis des Wissens als Handlungslegitimation  

f  ür Unternehmen  37

3.1  Wissen als Produktions- und Wettbewerbsfaktor.  38

3.2  Wissen als messbare Größe - ausgewählte Ansätze.  43

3.2.1  Deduktiv-summarische Ansätze.  44

3.2.2  Induktiv-analytische Ansätze  47

3.2.3  Beurteilung der methodischen Ansätze  56

4  Systemanforderungen im Hinblick auf den Transfer von  

Expertenwissen   59

4.1  Der Transfer von Expertenwissen  59

4.2  Die Prozessakteure.  63

4.2.1  Knowledge-Anbieter (KA)  63

5

4.2.2  Knowledge-Nachfrager (KN)  63

4.2.3  Knowledge-Broker (KB)  65

4.2.4  Das Zusammenspiel der Akteure  65

4.3  Die Anforderungsdimensionen  68

4.3.1  Die Wissensstrategiedimension.  69

4.3.2  Die Organisationsstrukturdimension  69

4.3.3  Die Unternehmenskulturdimension.  70

4.4  Barrieren des Wissenstransfers.  71

4.4.1  Politisch-kulturelle Barrieren  72

4.4.2  Organisatorisch-strukturelle Barrieren  72

4.4.3  Individuelle Barrieren.  73

4.5  Handlungsempfehlungen zur Systemgestaltung.  75

4.5.1  Die Lagefeststellung.  76

4.5.2  Die Auswertung.  78

4.5.3  Die Umsetzung  81

4.5.4  Die Kontrolle  84

5  Zusammenfassung und Ausblick.  87

Literaturverzeichnis   89

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Abbildungsverzeichnis   

Abbildung  1.1: Schematischer Aufbau der Arbeit  

Abbildung  2.1: Hierarchisches Begriffsmodell  

Abbildung  2.2: Das SECI-Modell von Nonaka Takeuchi  

Abbildung  2.3: Das Bausteinmodell von Probst et al.  

Abbildung  3.1: Die Organisatorische Effizienz.  

Abbildung  3.2: Triebkräfte des Bedeutungszuwachses von Wissen  

Abbildung  3.3: Bewertungssysteme im Wandel der Zeit  

Abbildung  3.4: Formel zur Berechnung des Tobins-q  

Abbildung  3.5: Die Strukturierung des Unternehmenskapitals  

Abbildung  3.6: Der "Skandia Navigator"  

Abbildung  3.7: Die IC-Gleichung  

Abbildung  3.8: Der "Intellectual Capital Navigator" nach Stewart.  

Abbildung  4.1: Unidirektionaler Wissenstransfer im Modell  

Abbildung  4.2: Bidirektionaler Wissenstransfer im Modell.  

Abbildung  4.3: Unmoderierter Transfer zwischen KA und KN.  

Abbildung  4.4: Zusammenspiel der Prozessakteure - KA, KN, KB.  

Abbildung  4.5: Der Führungsprozess im Vorgehensmodell  

Abbildung  4.6: Die Lagefeststellung im Modell  

Abbildung  4 7: Die Auswertung im Modell  

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Tabellenverzeichnis   

Tabelle 2.1:  Begünstigende Einflussfaktoren der Wissenserzeugung  22

Tabelle 2.2:  Die Wissensschaffung im Modell.  23

Tabelle 2.3:  Wissenszielkategorien  25

Tabelle 2.4:  Spielregelarten nach North  30

Tabelle 2.5:  Das Wissensmarkt-Konzept  31

Tabelle 2.6:  Vier Lehren zur Gestaltung des KM nach North.  32

Tabelle 2.7:  Kriterienkatalog für den Modellvergleich  33

Tabelle 3.1:  Besonderheiten der Ressource Wissen  41

Tabelle 3.2:  Perspektiven zur Notwendigkeit der Wissensbewertung  43

Tabelle 3.3:  Wertannahmen von q.  46

Tabelle 3.4:  Vermögenswertkategorien nach Sveiby  52

Tabelle 3.5:  Beispiel eines IAM  54

Tabelle 4.1:  Experten - ein Überblick.  60

Tabelle 4.2:  Ergebnisse der Lagefeststellung  78

Tabelle 4.3:  Ergebnisse der Auswertung  80

Tabelle 4.4:  Ausgewählte Systemanforderungen  83

Tabelle 4 5:  Ergebnisse der Kontrolle  86

Abkürzungsverzeichnis

Abb. Abbildung c.p. ceteris paribus BSC Balanced Scorecard ebd. ebenda EP Empfänger Person et al. und andere EVA Economic Value Added (Geschäftswertbeitrag) HRM Human-Resource-Management (Personalwesen) IAM Intangible Asset Monitor IC Intellectual Capital (Wissenskapital) ICN Intellectual Capital Navigator i.e. id est i.e.S. im engeren Sinn(e) i.d.R. in der Regel IT Informationstechnologie i.w.S. im weiteren Sinn(e) KA Knowledge-Anbieter KB Knowledge-Broker KN Knowledge-Nachfrager KM Knowledge-Management KVP Kontinuierlicher Verbesserungsprozess OR Ordnungsrahmen ROI Return on Investment (Kapitalrendite) SP Sender-Person Tab. Tabelle VG Vermögensgegenstand

1 Einführung

1.1 Hintergrund und Zielsetzung

Der verbreitete Ausspruch: „Denn Wissen selbst ist Macht“ des englischen Philosophen Francis Bacon (1561-1626) erhält im Angesicht der modernen Wissensgesellschaft einen Leitliniencharakter, da Unternehmen gegenwärtig große Anstrengungen vollbringen müssen, um im Wissenswettbewerb zu bestehen. Das Marktumfeld verändert sich rasend schnell, nur wer agiert, anstatt zu reagieren hat Aussicht erfolgreich um die Gunst einer bestens informierten und vernetzen Kundschaft zu werben. Um den notwendigen Vorsprung zu erhalten und gegenüber der Konkurrenz zu sichern, bedarf es der fortlaufenden Weiterentwicklung der Erfolgsdeterminante unserer Zeit - dem Wissen. Der Mensch ist ein wesentliches Träger- und Entwicklungsmedium wertvoller Wissensinhalte, er lernt und kommuniziert Zusammenhänge, wendet sie an und verleiht eben jenen durch Verknüpfung mit bestehenden Repräsentationen neuen und erweiterten Wert. Als Arbeits-, Führungs-, Entwicklungs- und Visionskraft ist er untrennbar mit dem unternehmerischen Erfolg verbunden, sein (Experten)wissen wendet er dazu lediglich an, dessen Transfer ist dabei nicht selbstverständlich.

Die Zielsetzung dieser Arbeit ist es, das Wissensphänomen vor einem ökonomischen Hintergrund zu beschreiben. Als Ergebnis sollen auf der Grundlage ausgewählter KM-Modelle und vor dem Hintergrund entsprechender Wissensbewertungsansätze Handlungsempfehlungen zur Systemgestaltung von Wirtschaftsunternehmen als Lösungsansätze für die Transferproblematik von (Experten)wissen abgeleitet und in ein Vorgehensmodell eingebracht werden.

1.2 Aufbau der Arbeit

Nach einer ersten Einführung in die Thematik und der Erörterung der grundlegenden Zielsetzung soll im Folgenden der Aufbau der vorliegen- den Thesis kurz umrissen und schematisch vorgestellt werden.

Im Anschluss an die Einführung wird im Kapitel 2 der Begriff des Knowledge-Managements (KM) erörtert und abgegrenzt. Dem folgend werden drei KM-Modellansätze beschrieben und einem praxisorientierten Vergleich unterzogen. Diese fundamentalen Ansätze sollen die Aus-formung eines gedanklichen Konstruktes zum KM erleichtern und verschiedene Handlungsoptionen und -bedingungen im Umgang mit dem Wissensphänomen aufzeigen. Das Kapitel 3 dient dem Nachweis, dass Wissensinhalte für Unternehmen wertvolle Ressourcen sind, die es zu entdecken, entwickeln und zu erhalten gilt. Hierzu werden ausgewählte Bewertungsansätze vorgestellt, dezidiert beschrieben und abschließend beurteilt. Im Kapitel 4 gilt es die Erkenntnisse aus dem beschriebenen Grundlagen- und Bewertungsfundament zusammenzuführen, um Handlungsempfehlungen für den Transfer von Expertenwissen ableiten zu können. Nach einer Eingrenzung des Expertenbegriffs werden die einzelnen Prozessakteure, ihr Zusammenspiel und ihre Funktion im Rahmen einer Wissenstransferlogik näher behandelt. Im Anschluss wird, unter der Berücksichtigung von Barriere- sowie Erfolgsfaktoren für den Wissenstransfer auf den fundamentalen Anforderungsdimensionen, ein Vorgehensmodell für den Transfer von Expertenwissen erarbeitet. Hierbei werden die grundlegenden Systemanforderungen mithilfe eines einfachen Modells abschließend systematisiert. Das Kapitel 5 dient der Zusammen- fassung der Arbeitsergebnisse und dem Ausblick.

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Abbildung  1.1: Schematischer Aufbau der Arbeit  

  (eigene Darstellung)  

2 Grundlagen des Knowledge-Managements

In diesem Kapitel sollen die grundlegenden Begrifflichkeiten des KM und dessen Zielsetzung erörtert werden. Des Weiteren werden drei ausgewählte KM-Modelle vorgestellt und miteinander verglichen.

2.1 Abgrenzung der Begriffe: Zeichen, Daten, Informationen, Wissen

Die Begriffe Zeichen, Daten, Informationen und Wissen finden im alltäglichen Kontext zumeist synonym bzw. intuitiv Anwendung. Eine Abgrenzung und Hierarchisierung der Begriffe aus wissenschaftlicher Perspektive ist für ein Verständnis der Thematik von großer Bedeutung.

Abbildung 2.1: Hierarchisches Begriffsmodell

(eigene Darstellung in Anlehnung an Rehäuser & Kremar, 1996, S. 3; Gehle & Mülder, 2001, S. 20)

Wird Wissen als Produkt eines Transformationsprozesses verstanden, so stehen an dessen Anfang Zeichen als abgrenzbare Symbole mit zugewiesener Bedeutung (Probst, Raub, & Romhardt, 2010, S. 16). Zeichen sind die Ergebnisse alltäglicher Sachverhalte und Handlungen, sie werden durch die Anwendung spezifischer Kombinationsregeln zu Daten aggregierbar (z.B. Buchstaben zu Wörtern) (Hasler Roumois, 2010, S. 40). Daten werden mit der Benutzung von Syntaxregeln überprüfbar und

ihnen wird durch die Kontextualisierung eine bestimmte Bedeutung verliehen. Aus einer konstruktivistischen Perspektive lassen sich Daten als subjektiv, zweckgerichtet und eingeschränkt repräsentierbar charakterisieren (Meinsen, 2003, S. 39; Davenport & Prusak, 1998, S. 27). Ferner sind Daten aufgrund ihrer materiellen Wahrnehmbarkeit unter Zuhilfenahme von informationstechnologischen Systemen dauerhaft speicher-und abrufbar. Moderne Datenbanksysteme respektive das Internet erlauben einen theoretisch unbegrenzten Zugang zu den gespeicherten Daten. Dem Empfänger solcher Daten ist es möglich, diese, je nach ihrer Relevanz für die individuelle Bedürfnissituation, zu interpretieren bzw. zu verwenden. Der Nutzer schafft so einen Bedeutungszusammenhang zu einem individuellen Ziel.

Im Zuge dieser ersten Transformation entstehen hochdynamische In-formationspakete mit begrenzter Validität, gebunden an eine konkrete Lage, mit Bezug zum handelnden Subjekt (Probst, Raub, & Romhardt, 2010, S. 17). Es entstehen immaterielle Pakete deren Bedeutungsschwere und Informationscharakter davon abhängt, ob sie für das betreffende Individuum von Nutzen sind (Drucker, 1993, S. 35). Der klassische wissenschaftliche Erkenntnisprozess, der eine Beziehung von erkennendem Subjekt und erkanntem Objekt voraussetzt, umschreibt den Erkenntnisvorgang als allgemeingültige Artikulation einer subjektunabhängigen Erfahrung (Hasler Roumois, 2010, S. 39). Wissen hat demnach den Anspruch von Wahrheit, Mobilität, Erklärbarkeit, Begründbarkeit und Nachvollziehbarkeit (Meinsen, 2003, S. 17). Der Begriff des Nutzwertes findet hier keine vordergründige Anwendung. Im Zusammenhang dieser Arbeit gilt es jedoch, genau dieses Merkmal näher zu betrachten. Vor einem ökonomischen Hintergrund wird die rationale Nutzenorientierung von Probst et al. in Bezug auf den Wissensbegriff folgendermaßen definiert: „Wissen bezeichnet die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen“ (Probst, Raub, & Romhardt, 2010, S. 23). Der zuvor beschriebene Erkenntnisprozess rückt in der Wissensökonomie an eine nachgeordnete

Position, vordergründig ist Wissen hier ein Ressourcenendprodukt. Es entsteht aus Rohstoffen, den Daten und Informationen und erhält seine Wertigkeit durch den Grad der Knappheit dieser Ausgangsstoffe.

2.2 Wissensdimensionen

Je nach wissenschaftlichem Standpunkt finden sich unterschiedliche Kategorisierungsansätze in Bezug auf die Wissensdimensionen. Am weitesten verbreitet ist eine Zweiteilung der zu unterscheidenden Dimensionen. Die Fachliteratur differenziert aufgrund des Explizierungsgrades und der Zugänglichkeit von Wissen (Prange, 2002, S. 26; Hasler Roumois, 2010, S. 46-52). In Bezug auf den Explizierungsgrad werden implizites bzw. explizites Wissen unterschieden und im Rahmen der Zugänglichkeit individuelle und kollektive Inhalte. Diese dichotomen Dimensionen werden nachfolgend erörtert.

2.2.1 Implizites Wissen

Den Erkenntnissen von Polanyi folgend, inkorporiert der Mensch mehr Wissen, als er artikulieren kann (Polyani, 1966, S. 4). Es existiert also eine Dimension im Wissensspeicher eines Menschen, die eingeschränkt explizierbar ist. Dieses Wissen wird als implizites Wissen charakterisiert, es verfügt über einen individuellen Charakter, ist stark personenabhängig und Ergebnis subjektiver Wahrnehmungsprozesse (North, 2011, S. 47). Es wird auch als Erfahrungswissen bezeichnet, welches im Verlauf des täglichen Handelns in der Lebensumwelt erworben wird (Hasler Roumois, 2010, S. 47). Die Abrufungsprozesse dieser Wissensinhalte verlaufen im Stillen und automatisiert, der unbewusste Anwender kann sich dabei auf eine erfolgreiche Anwendung verlassen. Es liegt der Handlung im Unterbewusstsein als lebenspraktische Fertigkeit zugrunde und ist als Ressource nahezu untrennbar mit dem Träger dieses Erfahrungswissens verbunden (Polyani, 1966, S. 20). Es wäre folglich nachvollziehbar, die Klassifizierung von impliziten Inhalten als Wissen in Frage zu stellen, bildet dieses doch oberflächlich

betrachtet lediglich ein Handlungsgerüst ab. Polanyi argumentiert, dass, wenn die Fähigkeit zur Hervorbringung einer erfolgreichen individuellen Handlung (z.B. Schwimmen) nicht auf explizites Wissen zurückzuführen ist, die Erfolgsquelle impliziter Natur sein muss (Polyani, 1966, S. 20). Weiterführend betrachtet sind implizite Inhalte handlungsgebunden und nur im Rahmen der Ausführung der betreffenden Handlung beobachtbar. Die Trennung des Erfahrungswissens von der spezifischen Handlung ist aufgrund der mangelnden Artikulierbarkeit der Inhalte weder dem Beobachter noch dem Akteur ohne Weiteres möglich. Polanyi stellt fest, dass der Mensch implizite Wissensinhalte lediglich durch die Anwendung spezieller Imitationstechniken oder durch Routine erwerben kann, nicht aber durch eine bloße Vorgangsbeschreibung (Polanyi, 1958, S. 53). Die obig dargelegten Charakteristika dieser Wissensdimension machen den Transfer und die Speicherung solcher Inhalte in einer systemischen Art und Weise zu einem schwierigen Unterfangen. Organisationen die solche Wissensinhalte nutzen wollen, müssen diese in dokumentiertes explizites Wissen überführen oder den Transfer auf andere Wissensträger fördern, andernfalls verbleibt die Verfügungsgewalt in letzter Konsequenz bei dem jeweiligen originären Wissensträger (Nonaka & Takeuchi, 1995, S. 9).

2.2.2 Explizites Wissen

Das explizite Wissen ist hinterfragbar, diskussionsfähig, zeitlich stabil und hoch mobil, demzufolge kann es im Gegensatz zum impliziten Wissen Dritten in vielfältiger Weise zugänglich gemacht werden. Beispiele dafür sind Bedienungsanleitungen oder Datenbankinhalte (North, 2011, S. 42; Prange, 2002, S. 27). Explizites Wissen ist verwaltungsfähig, die Kenntnis über solche Inhalte ist dem Nutzer gegenwärtig und es kann bei Verlust erneut bezogen werden, zudem ist es nicht an Personen gebunden.

Diese Eigenschaften verleiten fälschlicherweise zu einer Abwertung die- ser Dimension. Der Wertgehalt von expliziten Inhalten zeigt sich aber in

ihrer effizienten Anwendung, nicht in der Massierung von Wissenspaketen (Kreitel, 2008, S. 22). Es stellt die Grundlage für Arbeitsprozesse in Unternehmen dar und ist aus ökonomischer Perspektive eine wertvolle Ressource, da es im Informationszeitalter mittels Informations- und Kommunikationstechnologie innerhalb von Organisationen verarbeitet und verbreitet werden kann. Eine anschließende Auswahl und Neukombination erschafft wiederum neue Datenpakete, welche erst durch die Erkenntnis ihrer Relevanz, eine weiterführende Verarbeitung sowie deren Ausdrücklichmachung zu neuem explizitem Wissen transformiert werden (Hasler Roumois, 2010, S. 50). Da Organisationen, wie bereits dargelegt, nur durch komplexe Überführungsprozesse an wertvolle implizite Wissensinhalte gelangen können, muss versucht werden, einen möglichst großen Teil zu explizieren bzw. zu transferieren. Wissen wird zu einem Objekt, einer Ressource, die unter Nutzung von Kodifizierungsstrategien verfügbar gemacht werden muss (Hasler Roumois, 2010, S. 58-59). Die unterschiedliche Zugänglichkeit verschiedener Inhalte ist dabei von grundlegender Bedeutung. Die Unterscheidungen auf dieser Dimension sollen im Folgenden näher erörtert werden.

2.2.3 Individuelles und kollektives Wissen

Das individuelle Wissen ist seiner Entstehung nach ein Produkt individueller Lernvorgänge und basiert auf den Kenntnissen und Erfahrungen einer einzelnen Person. Es ist liegt in impliziter und expliziter Form vor und kennzeichnet die betreffende Person als Wissensträger. Ferner bildet es im Rahmen von Transformationsprozessen die Grundlage kollektiven Wissens (Kreitel, 2008, S. 23).

Auf der Dimension des kollektiven Wissens werden die gemeinsamen Wissensnenner von Personen oder sogar ganzen Organisationen beschrieben. Dabei umfasst dieses nach Probst et al. sowohl implizite als auch explizite Inhalte, ist aber mehr als nur die Summe der Wissensbestände der beitragenden Individuen (Probst, Raub, & Romhardt, 2010, S. 21). Das Ausmaß der Gemeinsamkeit in Bezug auf das kollektive Wissen

ist in diesem Zusammenhang als Erfolgsfaktor und Alleinstellungsmerkmal von Unternehmen anzusehen (Kreitel, 2008, S. 24).

2.3 Der Begriff des Knowledge-Managements

Hasler-Roumois definiert KM als die „[...] Gesamtheit aller Strategien und Maßnahmen, die in einer Organisation den Umgang mit der Ressource Wissen gestalten und steuern“ (Hasler Roumois, 2010, S. 71). In erster Linie wird jedoch zumeist lediglich die Zugänglichkeitsverbesserung und die Wiederverwertbarkeit von Wissensinhalten im Zusammenhang mit der Zielausrichtung des KM genannt (Davenport & Prusak, 1998, S. 16). Eng mit dem Terminus ist auch die aktive Pflege von Beziehungen zwischen materiellen und immateriellen Wissensressourcen verknüpft. KM ist als Management von Prozessen mit dem Ziel der Kompetenzsteigerung von Organisationsmitgliedern und dem Anspruch, wertvolles Wissen im Unternehmen zu erhalten, gerade wenn die originären Wissensträger nicht mehr verfügbar sind, zu verstehen. Summa summarum ist KM also eine begriffliche Zusammenfassung für all diejenigen Managementpraktiken, Methoden und Verfahren, welche die Zielsetzung haben, die Wissensbasis in Organisationen im Hinblick auf die gesetzten Unternehmensziele bestmöglich einzusetzen bzw. zu entwickeln (Wilke, 2001, S. 39, 81). Dabei stehen die reinen Verwaltungsprozesse von Inhalten eher im Hintergrund. KM ist auf strategischer, organisationaler und auf technischer Ebene als Unterstützungsfunktion angesiedelt. In Anlehnung an Bullinger et al. wird die Breite und die Aufgabenvielfalt des KM im unternehmerischen Kontext in einem Säulenmodell verdeutlicht. Eingebettet in die Unternehmenskultur, welche über den Zeitverlauf erwächst, bilden Organisation, Menschen und Technologie die drei Säulen des KM (Bullinger, Wörner, & Prieto, 1997, S. 9).

Säule 1: Organisation

Der Empfehlung von Bullinger et al. folgend ist eine Integration des KM in die Aufbau- bzw. Ablauforganisation des Unternehmens unabdingbar, um Rahmenbedingungen zu schaffen, die den Umgang mit der Ressource Wissen erleichtern.

Säule 2: Menschen

Der Mensch, als denkendes und arbeitendes Individuum, nimmt die zentrale Rolle als Träger, Quelle und Empfänger von Wissen ein und wird so zu einem bedeutsamen Faktor (Hasler Roumois, 2010, S. 71). KM benötigt eine aktive und motivierte Beteiligung im Wissensaustausch, dazu muss den Menschen innerhalb einer Organisation Anreiz und Gelegenheit gegeben werden. Das Human-Ressource-Management (HRM) leistet hier durch Barrierenabbau und Förderung von Austauschaktivitäten einen wichtigen Beitrag, um kontinuierliche Transferprozesse zu ermöglichen (Bullinger, Wörner, & Prieto, 1997, S. 8).

Säule 3: Technologie

Der Technologie kommt eine Unterstützungsrolle des KM durch die Implementierung und Gestaltung adäquater Informations- und Kommunikationstechnologien zu. Der Einsatz von technologischen Werkzeugen (z.B. Groupware, Datenbanksystemen, Dokumentenverwaltung, etc.) dient der anwenderfreundlichen und effizienten Unterstützung von knowledge-basierten ablauforganisatorischen Prozessen (Hasler Roumois, 2010, S. 72).

2.4 Zentrale Knowledge-Management-Modelle

Nachdem zuvor die Grundlagen des KM und seine Hintergründe be-handelt wurden, sollen im Folgenden KM-Ansätze mithilfe von ausgewählten Modellen ¹ beschrieben und miteinander verglichen werden.

¹ In der einschlägigen KM Literatur finden sich zahlreiche Modellansätze, geprägt durch verschiedene wissenschaftliche Fachrichtungen (z.B. Informationstechnologie, Be-

2.4.1 Das SECI-Model von Nonaka und Takeuchi

Das Modell der Wissensspirale von Nonaka & Takeuchi beschreibt die Schaffung und Verbreitung von Wissen in Unternehmen, es kann „[...]auch als Modell der lernenden Organisation betrachtet werden“ (Hasler Roumois, 2010, S. 227). Das auch als SECI-Modell bekannte Konzept stellt die Frage, wie individuelles Wissen Einzelner innerhalb von Organisationen nutzbar gemacht werden kann. Eine grundlegende Prämisse des Modellansatzes ist die Unterscheidung von implizitem und explizitem Wissen. Gerade das schwer transportierbare implizite Erfahrungswissen ist stark gefühlsgebunden und eng mit individuellen Wert-vorstellungen verknüpft. Es gilt also, das implizit vorhandene Wissen in den Köpfen der Menschen zu externalisieren und der Organisation zugänglich zu machen. Als wesentliche Voraussetzung für diesen Beschaffungsprozess wird das Zusammenwirken der beiden Wissensdimensionen im Sinne der Spiralenanalogie des Modells benannt. Die generelle Aufgabe des Managements in Organisationen besteht im Zusammenhang mit dem Modellansatz in der Gewährleistung der Störungsfreiheit der notwendigen Prozessschritte. Das SECI-Modell (Socialisation - Externaliza- tion- Combination - Internalization) unterscheidet grundsätzlich vier Phasen der Konversion von implizitem bzw. explizitem Wissen (Abb. 2.2).

Sozialisation:

Mit der Sozialisation (implizit zu implizit) wird der Übertragungsprozess von Erfahrungen durch die Interaktion zwischen zwei Personen bezeichnet. Mentale Modelle oder technische Fertigkeiten werden ähnlich einer Meister-Lehrlings-Beziehung geteilt (Nonaka & Takeuchi, 1997, S. 75). Eine wesentliche Vorrausetzung dafür ist die Möglichkeit der direkten Interaktion der Individuen, um die Manifestierung des Wis- triebswirtschaftslehre,Psychologie, etc.). Es ist der vorliegenden Arbeit nicht möglich alle Ansätze angemessen zu berücksichtigen, deshalb wurde an dieser Stelle eine Auswahl derjenigen Modelle getroffen, die das Wissensmanagement nachhaltig geprägt haben.