Wissenstransfer bei österreichischen Telekomunternehmen im Vergleich

Inhalte

1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Problemstellung
1.3 Wissenschaftliche Relevanz
1.4 Ziele und Abgrenzung der Arbeit
1.5 Methodisches Vorgehen
1.6 Aufbau der Arbeit

2 Theoretische Grundlagen
2.1 Daten, Information und Wissen
2.1.1 Wissensarten
2.1.1.1 Individuelles versus kollektives Wissen
2.1.1.2 Implizites versus explizites Wissen
2.1.1.3 Prozedurales versus deklaratives Wissen
2.1.1.4 Abstraktes versus konkretes Wissen
2.1.1.5 Organisationales Wissen
2.2 Wissensarbeit
2.3 Vier Formen der Wissensumwandlung
2.3.1 Sozialisation
2.3.2 Externalisierung
2.3.3 Kombination
2.3.4 Internalisierung
2.4 Wissenstransfer
2.5 Wissensträger und -rollen
2.6 Wissensmanagement
2.7 Prozess
2.7.1 Wissensintensiver Prozess
2.7.2 Wissensintensiver Geschäftsprozess
2.7.3 Wissensprozess
2.7.4 Wissensmanagement-Prozess

3 Modelle des Wissensmanagements
3.1 Abgrenzung zu den Modellen
3.2 Bausteine des Wissensmanagements nach Probst
3.2.1 Normatives Wissensmanagement
3.2.2 Strategisches Wissensmanagement
3.2.3 Operatives Wissensmanagement
3.2.3.1 Wissensidentifizierung
3.2.3.2 Wissenserwerb
3.2.3.3 Wissensentwicklung
3.2.3.4 Wissens(ver-)teilung
3.2.3.5 Wissensnutzung
3.2.3.6 Wissensbewahrung
3.3 Wissensspirale nach Nonaka und Takeuchi
3.4 Prozessorientiertes Wissensmanagement
3.4.1 Modellbasiertes Wissensmanagement (Allweyer)
3.4.2 Geschäftsprozessorientiertes Wissensmanagement (Heisig)
3.4.3 Prozessorientiertes Wissensmanagement (Remus)
3.4.4 eTOM enhanced Telecom Operations Map®
3.4.5 Synthese

4 Empirische Untersuchung
4.1 Untersuchungsumfeld
4.2 Forschungsdesign
4.3 Befragung
4.3.1 Problemzentriertes Interview
4.3.2 Aufbau des Interviews
4.4 Auswertung der Interviews
4.4.1 Festlegung des Materials
4.4.2 Analyse der Entstehungsgeschichte
4.4.3 Formale Charakteristika des Materials
4.4.4 Richtung der Analyse
4.4.5 Theoretische Differenzierung der Fragestellung
4.4.6 Bestimmung der Analysetechnik und Festlegung des konkreten Ablaufmodells
4.4.7 Definition der Analyseeinheiten
4.4.8 Analyseschritte mittels Kategoriensystem
4.4.9 Rücküberprüfung des Kategoriesystems an Theorie und Material
4.4.10 Interpretation der Ergebnisse in Richtung der Hauptfragestellung
4.4.11 Anwendung der inhaltsanalytischen Gütekriterien
4.5 Ergebnisse der Studie
4.5.1 Externes Wissen
4.5.2 Wissensverteilung innerhalb des Unternehmens
4.5.3 Wissenstransfer-Prozess
4.5.4 Kollektives Wissen
4.5.5 Ausprägung der Wissensmanagement-Bausteine
4.5.6 Wissenstransfer
4.5.7 Wissensarten
4.5.8 Wissensträger
4.5.9 Abwehrreaktion und Risiko
4.5.10 Idealtypischer Prozess
4.5.11 enhanced Telecom Operations Map®
4.5.12 Vergleich IT-Unternehmen und Telekomunternehmen
4.6 Schlussfolgerung

5 Zusammenfassung und Ausblick
5.1 Zusammenfassung
5.2 Ausblick

6 Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Aufbau der Diplomarbeit im Überblick (Quelle: eigene Darstellung)

Abbildung 2: Die Beziehungen zwischen den Ebenen der Begriffshierarchie (Quelle: Probst/Raub/Romhardt, 2003, S. 16)

Abbildung 3: Wissenstreppe (Quelle: North, 2005, S. 36)

Abbildung 4: Abgrenzung Daten, Informationen und Wissen (Quelle: Peterson, 2001, S. 32)

Abbildung 5: Wissensträger in Unternehmen (Quelle: Werner, 2004, S. 18)

Abbildung 6: Definition von Prozess und Geschäftsprozess (Quelle: Schmelzer/Sesselmann, 2006, S. 60)

Abbildung 7: Merkmale von Prozess- und Aufgabentypen (Quelle: Remus, 2002, S. 113)

Abbildung 8: Einige Merkmale wissensintensiver Geschäftsprozesse (Quelle: Remus, 2002, S. 109)

Abbildung 9: Bausteine des Wissensmanagements (Quelle: Probst/Raub/Romhardt, 2006, S. 32)

Abbildung 10: Wissensspirale (Quelle: Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 84)

Abbildung 11: Spirale der Wissensschaffung im Unternehmen (Quelle: Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 87)

Abbildung 12: Aufgaben des Wissensmanagements (Quelle: Allweyer, S. 14)

Abbildung 13: Vorgehen zum Knowledge Process Redesign (Quelle: Allweyer, S 16)

Abbildung 14: Vorgehensmodell GPO-WM® (Quelle: Heisig, 2002, S. 54)

Abbildung 15: Fraunhofer IPK Referenzmodell Wissensmanagement (Quelle: Heisig, 2002, ]S. 55)

Abbildung 16: Zentrale Konzepte im prozessorientierten Wissensmanagement (Quelle: Remus, 2002, S. 83)

Abbildung 17: Zusammenhang zwischen Wertschöpfungskette, wissensintensiven Geschäftsprozessen und Wissensmanagementprozessen (Quelle: Remus, 2002, S. 119)

Abbildung 18: Zusammenhang zwischen wissensintensiven Geschäftsprozessen, Wissensprozessen und Wissensflüssen (Quelle: Remus, 2002, S. 121)

Abbildung 19: eTOM® Level null (Quelle: ITU-T M.3050.1, 2005, S. 11)

Abbildung 20: eTOM® Level eins (Quelle: ITU-T M.3050.1, 2005, S. 11)

Abbildung 21: eTOM® Level zwei (Quelle: http://www.tmforum.org)

Abbildung 22: eTOM® Level drei (Quelle: http://www.tmforum.org)

Abbildung 23: Ablaufmodell zusammenfassender Inhaltsanalyse (Quelle: Mayring, 2003, S. 54)

Abbildung 24: Idealtypischer Wissenstransfer-Prozess (Quelle: eigene Darstellung)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Explizites und implizites Wissen (Quelle: Weggemann, 1999, S. 43)

Tabelle 2: Definition von Wissensmanagement in der Literatur (Quelle: eigene Darstellung)

Tabelle 3: Interventionsebenen (Quelle: eigene Darstellung)

Tabelle 4: Interviewpartner bei den ausgesuchten Telekomunternehmen (Quelle: eigene Darstellung)

Tabelle 5: (Beispiel-)Fragen (Quelle: eigene Darstellung)

Tabelle 6: Interviewpartner (Quelle: eigene Darstellung)

Tabelle 7: Nennungen externes Wissen (Quelle: eigene Darstellung)

Tabelle 8: Nennungen Verteilung von Wissen (Quelle: eigene Darstellung)

Tabelle 9: Nennungen Wissenstransfer-Prozess (Quelle: eigene Darstellung)

Tabelle 10: Nennungen kollektives Wissen (Quelle: eigene Darstellung)

Tabelle 11: Ausprägung Wissensmanagement-Bausteine (Quelle: eigene Darstellung)

Tabelle 12: Nennungen eTOM® (Quelle: eigene Darstellung)

Tabelle 13: Zuordnung eTOM®-Prozesse und Tätigkeiten (Quelle: eigene Darstellung)

1 Einleitung

In diesem Kapital wird erklärt, welche Problemstellung, wissenschaftliche Relevanz, Zielsetzung und methodisches Vorgehen diese Diplomarbeit aufgreift. Im letzten Teil dieses Kapitels wird der Aufbau der Arbeit erläutert.

Infolge des erheblichen Umfangs der diskutierten Thematik erhebt die vorliegende Arbeit keinen Anspruch auf Vollständigkeit.

Für bessere Lesbarkeit wird in dieser Diplomarbeit immer die männliche Ausdrucksform gewählt.

1.1 Motivation

Mein Interesse an Telekomunternehmen und das Interesse für wissensmanagementrelevante Thematiken im Umfeld der technischen Abteilungen rührt zum einem aus der Tatsache, dass ich selbst bei einem der untersuchten Unternehmen in der Netzwerkplanung tätig bin, und zum anderen aus der Motivation heraus einen Forschungsbereich zu betreten, den meinen Kenntnissen und Recherchen nach bis dato nur wenige untersucht haben.

Nach mehr als zehn Jahren Erfahrung bei verschiedenen Telekomunternehmen ist es mir ein Anliegen, für eine Branche, in der Wissen in den Hochtechnologieabteilungen ein zentraler Wettbewerbsfaktor ist, wissensmanagementrelevante Fragen aufzuwerfen und zu beantworten. Aus dieser Perspektive ergibt sich das Forschungsumfeld von vier ausgesuchten österreichischen Telekomunternehmen, drei Mobilfunk- und einem Festnetzbetreiber.

1.2 Problemstellung

Im Vergleich zu den meisten anderen europäischen Ländern ist Österreich mit einer Einwohnerzahl von knapp mehr als 8,298 Millionen¹ ein kleines Land für den Telekommarkt. Dennoch sind hier viele Mobilfunk- und Festnetzunternehmen tätig, die gemeinsam eine Penetrationsrate² von über 112 Prozent im ersten Quartal 2007³ aufweisen. Der Markt ist dementsprechend stark umkämpft und es werden und müssen in kurzen Abständen immer wieder neue Funktionen in das Mobil- und Festnetz integriert werden, um nicht an Attraktivität für den Kunden zu verlieren. Für diese Integrationen werden vielfältige Prozesse benötigt. Wenn diese Unternehmen es schaffen, Wissen, welches einerseits von extern in das Unternehmen fließt und andererseits intern entwickelt wird, ohne Verluste innerbetrieblich zu transferieren, haben sie die Chance wettbewerbsfähig zu bleiben.

Um auf dem österreichischen Telekommarkt wettbewerbsfähig zu bleiben ist es notwendig zu wissen, welches technische Wissen im Unternehmen vorhanden ist. Dabei gilt es den Wissenstransfer schnell und möglichst ohne Verluste zwischen den einzelnen Abteilungen, von den Herstellern über die Netzplanung bis zum Netzbetrieb, zu betreiben.

Wissen muss innerhalb des Unternehmens an den richtigen Stellen vorhanden sein, um sein Potenzial voll ausschöpfen zu können. Hier haben institutionalisierte Wissenstransfer-Prozesse einen großen Einfluss auf die Qualität des transferierten Wissens. Nicht nur die Informationsmenge, auch die sinkende Halbwertszeit von Wissen stellt diese Unternehmen vor eine große Herausforderung. Denn durch die schnelle Weiterentwicklung der Telekomnetzwerke wird ständig neues Wissen benötigt, um neue Features betreiben zu können. Kollektiver Wissensaufbau in den Technikabteilungen ist daher notwendig, um ein komplexes Telekomnetzwerk betreiben zu können.

In diesen Prozess sind meist viele Personen involviert und es ist eine diffizile Aufgabe, das dafür benötigte und dabei entstehende Wissen richtig zu filtern und weiterzuleiten. Nicht nur mangelhafte Information, auch Informationsüberflutung führt zu Ineffizienz und muss daher minimiert werden.

Die zu untersuchenden Telekomunternehmen sind auf dem österreichischen Telekommarkt seit mehreren Jahren erfolgreich. Jedes Unternehmen bezieht externes Wissen vom Systemhersteller und transferiert es innerbetrieblich von der Netzplanung zum Netzbetrieb. Die bestehenden Wissenstransfer-Prozesse können daher hinsichtlich ihrer Effizienz noch optimiert werden. Denn durch wissensintensive Services und Dienstleistungen in der Telekomwelt ist die Komplexitätsreduktion durch Prozesse sinnvoll. Dazu ist es notwendig diese Prozesse zu identifizieren und einer Optimierung zu zuführen. In dieser Arbeit wird daher dargestellt, ob es bei österreichischen Telekomunternehmen bereits institutionalisierte Wissenstransfer-Prozesse gibt, wie die Verteilung von relevantem Wissen von extern in das Unternehmen und innerbetrieblich erfolgt und wie dieses kollektives Wissen aufgebaut wird. Wie sehen diese Prozesse bei den vier österreichischen Telekomunternehmen im Vergleich aus? Werden diese Prozesse bewusst gelebt? Diese übergeordneten und allgemeinen Fragen werden in dieser Diplomarbeit näher spezifiziert und anhand einer empirischen Forschung erarbeitet und wissenschaftlich analysiert.

1.3 Wissenschaftliche Relevanz

Aus der Problemstellung „Wissenstransfer bei österreichischen Telekomunternehmen im Vergleich“ ergeben sich folgende Fragen: Gibt es bei österreichischen Telekomunternehmen einen institutionalisierten Prozess des Wissenstransfers im Bereich der Technikabteilungen? Denn durch Dezentralisierung, Globalisierung und ständige Umstrukturierungen schaffen sich Telekomunternehmen meist unbewusst Wissensintransparenz und verfolgen nicht akribisch Wissenstransfer-Prozesse. Erst durch gezielte Schaffung von Wissenstransparenz im eigenen Unternehmen ist es möglich, Wissensdefizite zu erkennen und diese entlang eines Prozesses zu steuern.⁴ Sind die individuellen und kollektiven Wissensdefizite für wertschöpfende Prozesse ermittelt, kann durch externen Wissenserwerb die vorhandene Lücke in der Wissensbasis des Unternehmens geschlossen werden.⁵ Dabei gilt es die richtige Methode zum Wissensprozess zu finden: Wie kommt dieses externe Wissen in das Unternehmen und wie wird es ausgetauscht und verteilt? Wissen wird auf individueller Ebene aufgebaut, dennoch ist es notwendig, die Intelligenz der Organisation zu erweitern und kollektives Wissen aufzubauen⁶: Wie wird kollektives Wissen in diesem Prozess in der Organisation aufgebaut? Dieses Wissen kann nur effizient und effektiv aufgebaut werden, wenn Wissen zielgerichtet und mit entsprechender Qualität verteilt und kanalisiert wird: Wie erfolgt die Verteilung des in der Netzplanung erworbenen Wissens hin zum Netzbetrieb?

Entscheidend für einen gelungenen Wissenstransfer-Prozess ist die Akquisition von externem Wissen in das Unternehmen, die Informationsqualität und -reduzierung auf das notwendige Wissen und die innerbetriebliche Verteilung. Sind diese Knoten des Prozesses institutionalisiert, kann ein Unternehmen wettbewerbsfähig gegen seine Mitbewerber auftreten.

Nach intensiven Recherchen sind nach meinen Erkenntnissen bislang keine Studien zum Wissenstransfer in Verbindung mit Telekommunikationsunternehmen durchgeführt worden. Daher greife ich auf eine aktuelle Studie aus dem Umfeld von IT-Unternehmen zurück, welche untersucht hat, auf welchen Ebenen impliziter Wissenstransfer stattfindet.

Untersucht wurden drei IT-Firmen. Diese Unternehmen betreiben Wissenstransfer hauptsächlich in Form von Meetings, die meist informellen Charakter aufweisen und an denen wenige Personen teilnehmen. An diesen Meetings kann jeder Mitarbeiter des Unternehmens teilnehmen. Ist die räumliche Distanz gering findet Wissenstransfer häufiger statt.⁷

Es wurde zudem herausgefunden, dass Wissenstransfer effizienter ist⁸:

- je größer das Unternehmen, umso weniger ausgeprägt ist der persönliche Wissenstransfer
- persönliche Gespräche sind für den Wissenstransfer profitabler als unpersönliche E-Mails
- Experten aus einem Fachbereich sind wichtig für den Wissenstransfer
- kleine Unternehmen sind beim Wissenstransfer erfolgreicher als große

Welche Relevanz haben diese Ergebnisse für die Frage nach dem Wissenstransfer in österreichischen Telekomunternehmen. Gibt es Parallelen zu den IT-Unternehmen, oder wird in Telekomunternehmen Wissenstransfer differenziert durchgeführt? Diese Frage wird im empirischen Teil dieser Arbeit näher betrachtet und beantwortet.

1.4 Ziele und Abgrenzung der Arbeit

Ziel der Diplomarbeit ist, die weiter oben beschriebenen Forschungsfragen unter dem vorhergehenden Diskurs der theoretischen Grundlagen, deren Begrifflichkeiten und verschiedenen Wissensmanagement-Modelle anhand der in der empirischen Forschung gewonnen Erkenntnisse zu beantworten.

In vielen Publikationen wird nicht zwischen Daten, Informationen und Wissen⁹ unterschieden. Daher ist es notwendig, diese Begriffe abzugrenzen und weiter- führend Wissensarten (siehe Kapitel 2.1.1) und Wissensträger (siehe Kapitel 2.4) zu differenzieren. Durch den Bezug zu Wissensmanagement werden die wichtigsten Wissensmanagement-Modelle von Nonaka/Takeuchi¹⁰ und Probst¹¹ dargestellt. Um dem Wissenstransferprozess gerecht zu werden, werden mehrere Modelle des prozessorientierten Wissensmanagements aufgezeigt, um sie im Anschluss mit den Analyseergebnissen der empirischen Forschung zusammenzuführen. Dabei werden die oben erwähnten Forschungsfragen beantwortet und weiterführende Fragen für aufbauende Arbeiten gestellt, die in dieser Arbeit nicht weiter behandelt werden.

Die Einbeziehung von drei Mobilfunkbetreiber und eines Festnetzbetreibers, welche auf dem österreichischem Telekommarkt agieren, ermöglicht einen Vergleich des Umgangs mit Wissen innerhalb der Technikabteilungen. Die empirische Forschung erfolgt anhand von Befragungen mittels Interviews und anschließender wissenschaftlicher Analyse. Die Gegenüberstellung der Wissensmanagement- Bausteine des Modells von Probst (siehe Kapitel 3.2) mit den Ergebnissen der Forschung ist letztendlich das übergeordnete Ziel der Diplomarbeit. Aus den Ergebnissen soll ersichtlich sein, ob die Telekomunternehmen bereits einen institutionalisierten Prozess des Wissenstransfers erfolgreich implementieren konnten und wie der Aufbau und Austausch von explizitem und implizitem Wissen¹² (siehe Kapitel 2.1.1.1) erfolgt. Im Zusammenhang und Vergleich mit den Wissensmanagement-Bausteinen nach Probst können anschließend die Aussagen den Bausteinen zugeordnet und deren Ausprägung in einem Stärken- und Schwächenprofil eingeordnet werden.

In den untersuchten Telekomunternehmen gibt es außer den Wissenstransfer- Prozessen zwischen den Systemherstellern, Netzplanung und Netzbetrieb noch viele weitere wertschöpfende Prozesse, die in dieser Arbeit aus zeitlichen Gründen und denen des Umfangs nicht weiter behandelt werden können.

1.5 Methodisches Vorgehen

Damit diese Diplomarbeit wissenschaftlichen Kriterien gerecht wird, bedarf es einer Begründung der gewählten Vorgangsweise.¹³ Atteslander schreibt dazu: „Unter Methodologie verstehen wir die Vorgehensweise wissenschaftlichen Denkens“¹⁴ Aus diesem Ansatz heraus wird im ersten Teil Forschung aus der Analyse von bestehenden Modellen und Ansätzen betrieben, die durch ausgiebige Literaturrecherche gefunden wurden. Die getroffene Auswahl von Ansätzen, die in der Literatur sehr oft zitiert werden und daher große Relevanz besitzen, wird näher vorgestellt und analysiert.

Im zweiten Teil wird eine empirische Forschung anhand von qualitativen Interviews durchgeführt und einer qualitativen Inhaltsanalyse unterzogen. Zu erforschen sind die bereits gelebten offiziellen und inoffiziellen Wissenstransferprozesse in den ausgewählten Unternehmen. Es wird dabei auf manifeste Inhalte und Strukturen geachtet und weniger auf denotative¹⁵ und lexikalische¹⁶ Bedeutungen.¹⁷ Die Analyse stützt sich dabei auf die qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring¹⁸ und interpretiert dabei manifeste Inhalte durch Zusammenfassung, Textreduktion, Paraphrasierung¹⁹, Generalisierung und Reduktion²⁰ der transkribierten Interviews.²¹

Die Auswertung und Zusammenführung der empirischen Forschungsergebnisse stützt sich auf das Wissensmanagement-Modell von Probst²². Seine Wissensmanagement-Bausteine²³ stellen einen Kreislauf des Wissens und einen umfassenden Ansatz dar.

1.6 Aufbau der Arbeit

In Kapitel 1 werden die Problemstellung, das Ziel der Diplomarbeit und die Motivation zur Verfassung dieser Arbeit dargestellt. Die weitere Arbeit umfasst drei Hauptteile und endet mit einer Zusammenfassung und Ausblick.

In Kapitel 2 werden theoretische Grundlagen des Wissensmanagements erläutet und der Begriff prozessorientiertes Wissensmanagement eingegrenzt. In weiterer Folge werden in Kapitel 3 die grundlegenden Wissensmanagement-Modelle von Nonaka/Takeuchi und Probst beschrieben und Methoden für prozessorientiertes Wissensmanagement vorgestellt. In Kapitel 4 werden dem Leser die Ergebnisse der empirischen Forschung näher gebracht, die erarbeiteten Themengebiete zusammengeführt und einer Schlussfolgerung unterzogen. Im letzten Kapitel werden ein Ausblick gegeben und weiterführende Fragen gestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Aufbau der Diplomarbeit im Überblick (Quelle: eigene Darstellung)

2 Theoretische Grundlagen

Diese Diplomarbeit beinhaltet wichtige Begrifflichkeiten, die in diesem Kapitel näher definiert werden. Denn es ist notwendig ein gemeinsames Verständnis zu schaffen, um Argumentationen und Schlüsse nachvollziehen zu können.

2.1 Daten, Information und Wissen

Probst schreibt zu Wissen:

„Wissen ist die einzige Ressource, welche sich durch Gebrauch vermehrt.“²⁴

Aus dieser Perspektive ist der Begriff „Wissen“ zentral in dieser Diplomarbeit und muss daher näher spezifiziert werden.

Oft werden die Begriffe Daten, Information und Wissen synonym verwendet. Doch eine Differenzierung, wie in Abbildung 2 ersichtlich, gibt Aufschluss über die richtige Verwendung der Begrifflichkeiten. Zeichen alleine ergeben noch keinen Sinnzusammenhang und werden durch Ordnungsregeln in Daten transformiert.²⁵ Werden die Daten in einen Kontext gestellt und sind somit interpretierbar, kann von Informationen gesprochen werden, die systemspezifisch von Relevanz sind.²⁶ Daraus lässt sich erkennen, dass der Wert einer Information nur innerhalb einer spezifischen Systemumwelt relevant ist.²⁷ Wird diese Information zusätzlich vernetzt und kann daraus eine Nutzung oder Handlung abgeleitet werden, wird dies als Wissen bezeichnet. Probst nennt dies Anreicherungs-Prozess.²⁸

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Die Beziehungen zwischen den Ebenen der Begriffshierarchie (Quelle: Probst/Raub/Romhardt, 2003, S. 16)

Die Wissenstreppe von North stellt ein hierarchisches Modell dar und zeigt den Mehrwert von Wissen auf.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Wissenstreppe (Quelle: North, 2005, S. 36)

Wissen stellt im Modell der Wissenstreppe von North die vierte Stufe dar. Er sieht als Voraussetzung dafür wie Probst Zeichen, Daten und Informationen. Zeichen inklusive Syntax erzeugen Daten. Mit Bedeutung angereicherte Daten ergeben Informationen. Werden Informationen in Bezug zu bereits vorhandenen Erfahrungen und Erwartungen gesetzt, kann daraus in späterer Folge ein Kontext hergestellt werden und es entsteht neues Wissen (siehe Abbildung 4). Das erworbene Wissen kann durch Können und Wollen in konkrete Handlungen umgewandelt werden. Wird das neu erworbene Wissen für Problemlösungen angewandt, wird dies als Kompetenz bezeichnet. Schlussendlich führen die Kernkompetenzen, kombiniert mit der Einzigartigkeit des Unternehmens zur Wettbewerbsfähigkeit.²⁹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Abgrenzung Daten, Informationen und Wissen (Quelle: Peterson, 2001, S. 32)

Wissen ist aus dieser Sicht immer an Personen gebunden. Für Unternehmen ergibt sich aber erst ein Mehrwert, wenn kollektives Wissen in Problemlösungsprozessen zum Einsatz kommt. Kollektives Wissen ergibt sich aus der Fähigkeit individuelles Wissen und deren Bestandteile organisatorisch zu unterstützen und einzusetzen.³⁰ Organisationen, wie wir sie heute kennen, befinden sich gerade im Umbruch zur Wissensgesellschaft. Sie operationalisieren zunehmend Wissen und nutzen Wissen als Steuerungsressource.³¹ Eine weitere Differenzierung des Begriffs Wissen, in implizites und explizites Wissen, beschreiben Nonaka/Takeuchi³² (siehe Kapitel 2.1.1.2). Der Begriff kann noch weiter granularisiert werden: Mertins und Finke unterscheiden zusätzlich in prozedurales, deklaratives, abstraktes und konkretes Wissen33 (siehe Kapitel 2.1.1.4). Aus der Vielfalt der Definitionen ist zu erkennen, dass es in der Wissenschaft keine Einigung über eine einheitliche Bedeutung von Wissen gibt.

Für die Akquisition von externem Wissen ist zu differenzieren, welches Wissen erworben werden soll. Ist z. B. theoretisches Wissen oder Wissen im Umgang mit dem Einsatz von Produkten und Prozessen für die Schließung einer vorhandenen Wissenslücke notwendig? In vielen Unternehmen wird häufig Wissensarbeit gleichgesetzt mit wissensintensiven Prozessen. Eppler definiert einen wissensintensiven Prozess wie folgt:

„We define a knowledge-intensive process as a productive series of activities that involve information transformation and require specialized professional knowledge.“³⁴

Die in dieser Diplomarbeit beschriebenen Methoden stellen sowohl auf den Umgang mit wissensintensiven Prozessen (z. B. Produktentwicklung) wie auch auf Wissensarbeit (z. B. Forschung) ab.

Für Sveiby ist Wissen Strategie, handlungsorientiert, von Regeln unterstützt und sich permanent ändernd. Die Fähigkeit zu Handeln ist daher immer kontextbezogen: „Knowledge cannot be separated from its context.“³⁵

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Wissen an Individuen gebunden ist.

Durch Vernetzung und Kommunikation zwischen den einzelnen Netzwerkteilnehmern entsteht organisationales und kollektives Wissen (siehe Kapitel 2.1.1.1 und 2.1.1.5). Dieses stellt gleichzeitig die Wissensbasis eines untersuchten Unternehmens dar.³⁶

2.1.1 Wissensarten

2.1.1.1 Individuelles versus kollektives Wissen

Personengebundenes individuelles Wissen beinhaltet theoretische Erkenntnisse, wie auch Kenntnisse und Fähigkeiten aus Erfahrungen, die gemeinsam genutzt werden, um Probleme zu analysieren und zu beheben.³⁷

Kollektives Wissen ergibt sich demnach aus der Summe von personengebundenem individuellem Wissen und beinhaltet gemeinsame Werte wie Glaubenshaltung, Weltbild, Wertvorstellungen, Geschichten usw., die in einer Organisationseinheit gemeinsam entstehen und dort gelebt und geteilt werden.³⁸ Für Bick ist die Produktion von kollektivem Wissen immer an die Externalisierung von Daten und Informationen gebunden. Diese internalisieren Personen und können dadurch ihr kollektives Wissen erhöhen.³⁹

2.1.1.2 Implizites versus explizites Wissen

Implizites Wissen existiert in den Köpfen von Personen und wurde durch persönliche Erfahrungen gewonnen. Aus Handlungen, Fähigkeiten, Werten und Idealen einer Person entstehen mentale Modelle, mit deren Hilfe komplexe Situationen gemeistert werden können.⁴⁰ Dieses kontextspezifische Wissen ist nur schwer formulier- und kommunizierbar und kann durch Sozialisation (siehe Kapitel 2.3.1) geteilt werden.⁴¹

Explizites Wissen ist systematisch in Informationen und Daten gespeichert und erzeugt Wissen, wenn zu bestehenden Erfahrungen und Erkenntnissen ein Kontext hergestellt werden kann.⁴² Exemplarische Unterschiede zu implizitem und explizitem Wissen siehe in Tabelle 1.

Der Erwerb von Wissen kann sowohl implizit, in den Köpfen von Beratern, aber auch explizit, durch kodifiziertes Wissen erfolgen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Explizites und implizites Wissen (Quelle: Weggemann, 1999, S. 43)

2.1.1.3 Prozedurales versus deklaratives Wissen

„Wissen, wie“ ein Arbeitsschritt innerhalb eines Prozesses zu erfolgen hat, kann nur durch mehrmaliges Handeln entstehen. Erst durch die Wiederholung der Tätigkeit oder eines gesamten Arbeitsschrittes und das Gewinnen von Erfahrungen kann die Person prozedurales Wissen erwerben.⁴³

Durch die Aneinanderreihung von Arbeitsschritten und „Wissen, was“ zu tun oder zu unterlassen ist, entsteht deklaratives Wissen. Der Erwerb von deklarativem Wissen ist daher nicht handlungsgebunden und dient vor allem zum Aufbau von

theoretischem Wissen. Der gesamthafte Überblick über einen Prozess oder eines Sachverhaltes wird als deklaratives oder Funktionswissen⁴⁴ bezeichnet.⁴⁵

2.1.1.4 Abstraktes versus konkretes Wissen

Konkretes Wissen bezieht sich immer auf ein bestimmtes Anwendungsgebiet und auf eine bestimmte Situation. Daher kann konkretes Wissen nur in spezifischen Situationen zum Einsatz kommen. Im Gegensatz dazu ist abstraktes Wissen allgemein gültig und kann in vielen Situationen angewandt und genutzt werden.⁴⁶

2.1.1.5 Organisationales Wissen

Organisationales oder auch institutionales Wissen ist in den Regelsystemen der Organisation personenunabhängig verankert. Dieses Wissen definiert die Operationsweise des Sozialsystems Organisation.⁴⁷

2.2 Wissensarbeit

Für die Begriffsbestimmung von Wissensarbeit war es im Vorfeld unerlässlich, den Begriff Wissen einzugrenzen und näher zu spezifizieren. Für Wissensarbeit ist Wissen das zentrale Thema und eine spezielle Form von geistiger Arbeit.⁴⁸ Willke nennt vier Merkmale von Wissensarbeit⁴⁹:

- Kontinuierliche Revidierung des relevanten Wissens
- Das Wissen muss als kontinuierlich verbesserungsfähig angesehen werden
- Wissen ist prinzipiell nicht Wahrheit, sondern Ressource
- Wissen ist untrennbar mit Nichtwissen gekoppelt

Der Unterschied liegt demnach im Revidieren des relevanten Wissens. Wissen muss nach Willke immer angepasst werden und betrifft nicht nur die Person, sondern auch das Unternehmen, indem die Person tätig ist. Wissensarbeit ist daher das Zusammenspiel von personalem und organisationalem Wissen.

Nach Schumm geht es bei Wissensarbeit um die Bewertung und Entscheidung unter Einflussnahme von Informationen und Kenntnissen eines Sachverhaltes, die zu einer Handlung führen.⁵⁰

Aus dieser Perspektive lässt sich für diese Arbeit ableiten, dass Wissensarbeit durch Neuartigkeit und Einmaligkeit von Prozessen gekennzeichnet ist und demnach dort stattfindet, wo Prozesse Wissensentwicklung fördern. Es werden Informationen z. B. vom Systemhersteller selektiert, daraus Wissen entwickelt und darauf aufbauend Handlungen abgeleitet.

2.3 Vier Formen der Wissensumwandlung

Nonaka/Takeuchi⁵¹ beschreiben vier Formen der Wissensumwandlung. Diese sind Sozialisation, Externalisierung, Kombination und Internalisierung. Durch Sozialisation entsteht sympathetisches Wissen, dass sich in Form von mentalen Modellen manifestiert. Externalisierung führt zu konzeptuelles Wissen, welches sich in Konzepten widerspiegelt. Die Kombination erzeugt systemisches Wissen, dass sich aus Methoden zusammensetzt. Die Internalisierung endet in operativem Wissen wie Projektmanagement oder Produktionsprozesse.⁵²

2.3.1 Sozialisation

Nonaka/Takeuchi beschreiben die Sozialisation als Erfahrungsaustausch von implizitem Wissen.⁵³ Dies kann durch bloßes Beobachten und Nachahmen erfolgen. Kommunikationsprozesse sind nicht ausschließlich verbaler Natur. Durch Mimik, Gestik, Körperhaltung usw. wird ständig nonverbal kommuniziert.⁵⁴ In dem heutigen betrieblichen Umfeld wird dies meist durch Training-on-the-Job realisiert. Bloß Informationen ohne Erfahrung zu vermitteln, ergibt aus dieser Sicht wenig Sinn.⁵⁵

2.3.2 Externalisierung

Um implizites Wissen zu externalisieren, bedarf es eines Prozesses der Artikulation. In Form von Metaphern, Analogien, Modellen und Hypothesen wird implizites Wissen externalisiert. Häufig werden bei der Konzeption und Entwicklung von neuen Produkten implizites Wissen und jahrelange Erfahrungen von Entwicklern genutzt. Um die bildliche Vorstellung in den Köpfen der Entwickler anderen mitteilen zu können, müssen durch Dialoge und kollektive Reflexionen diese Modelle externalisiert und manifestiert werden.⁵⁶ Durch die Artikulation von Metaphern können Konzepte, die noch nicht verständlich genug sind, mittels Analogien mit bereits bestehendem Wissen verbunden werden und somit das Unbekannte bekannt machen.⁵⁷

Für die Externalisierung im Wissenstransferprozess kann die bildliche Sprache hervorragend genutzt werden. Die Verwendung von Analogien und Metaphern kann hier zu neuem Wissen führen.

2.3.3 Kombination

Innerhalb eines bestimmen Wissenskomplexes kann durch die Kombination von explizitem Wissen neues Wissen generiert werden. Durch Zusammenfügen von bereits manifestiertem statischem Wissen kann neues Wissen erzeugt werden.⁵⁸ Nonaka/Takeuchi beschreiben die Kombination wie folgt:

„Die Kombination entsteht durch die Verbindung neu geschaffenen und bestehenden Wissens aus anderen Teilen des Unternehmens, um sie zu einem neuen Produkt, Service oder Managementsystem zu verschmelzen.“⁵⁹

Aus dieser Perspektive ist es daher nicht immer notwendig, innerhalb eines kreativen Prozesses neues Wissen zu generieren. Die Kombination von bereits bestehendem manifestiertem Wissen kann neues individuelles oder kollektives Wissen erzeugen.

2.3.4 Internalisierung

Internalisierung ist ein Prozess zur Generierung von implizitem Wissen durch explizites, welches durch Sozialisation, Externalisierung und Kombination gewonnen wurde. Dokumente, Bücher oder andere Lektüren können helfen, kodifiziertes statisches Wissen zu erfassen und den realen Kern zu implizieren und sich daraus ein neues mentales Modell herzustellen.⁶⁰

In der Telekomwelt besteht die Generierung neuen individuellen und kollektiven Wissens oft aus dem Studium von Herstellerdokumenten. Die Internalisierung kann dazu einen wertvollen Betrag leisten.

2.4 Wissenstransfer

Wissenstransfer findet in betrieblichen Prozessen andauernd statt. Bei Gesprächen, am Telefon und via E-Mail wird Wissen ausgetauscht und entwickelt. Der wichtigste Kanal für den Transfer von Wissen sind persönliche Begegnungen. Hier wird Wissen unter Kollegen getauscht und sie schaffen gleichzeitig neues Wissen.⁶¹ Informationstechnologie wie E-Mail oder Websites gehören ebenso zu einem umfassenden Wissenstransfer.⁶² Für einen gelungenen Wissenstransfer ist nicht nur die Übermittlung von Wissen maßgeblich sondern, das Wissen muss beim Empfänger auch aufgenommen werden, sodass eine konkrete Handlung daraus abgeleitet werden kann.⁶³

In dieser Diplomarbeit wird Wissenstransfer als die Übermittlung von technischem, explizitem wie auch implizitem Wissen über persönlichen Kontakt als auch über technische Infrastruktur verstanden.

2.5 Wissensträger und -rollen

Wissensträger werden in natürliche und unnatürliche unterschieden. Natürliche Wissensträger sind Individuen und spielen in Unternehmen eine zentrale Rolle. Unnatürliche Wissensträger sind das Gedächtnis der Organisation. Diese entfalten sich in der Organisationsstruktur, Prozessen, Unternehmenskultur usw. Amelingmeyer definiert Wissensträger wie folgt:

„Unter den Begriff Wissensträger werden diejenigen körperlichen Trägermedien subsumiert, in denen sich Wissen manifestieren kann.“⁶⁴

Das Problem besteht einerseits in der Identifizierung von natürlichen Wissensträgern und andererseits darin, wie diese Wissensträger an das Unternehmen gebunden werden können.⁶⁵ Die Beschleunigung und Entwicklung von Wissen erhöht zudem die Komplexität und es wird zunehmend schwieriger, den Überblick über vorhandenes Wissen zu behalten.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Wissensträger in Unternehmen (Quelle: Werner, 2004, S. 18)

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¹ Statistik Austria: Bevölkerung am 01.01.2007, online im WWW unter URL: http://www.statistik.at/web_de/statistiken/bevoelkerung/bevoelkerungsstand_jahres_und_quartalswert e/bevoelkerung_zu_jahres-_quartalsanfang/index.html [Stand: 13.09.2007]

² Penetrationsrate: Durchdringung des Mobilfunkmarktes anhand der in Verwendung befindlichen Rufnummern gemessen im Verhältnis zur Bevölkerungszahl. Penetration, vgl. Duden, 2000, S. 733

³ Rundfunk & Telekom Regulierungsbehörde GmbH: Mobilfunk-Penetrationsrate Österreich, online im WWW unter URL: http://rtr.at/web.nsf/deutsch/Portfolio_Berichte_nach%20Kategorie_Berichte_ TKMonitorQ32007/$file/Monitor%20Kurz%20Qu%203-07.pdf [Stand: 07.10.2007]

⁴ Vgl. Probst/Raub/Romhardt, 2006, S. 63

⁵ Vgl. Probst/Raub/Romhardt, 2006, S. 16-18

⁶ Vgl. Probst/Raub/Romhardt, 2006, S. 18

⁷ Vgl. Busch, 2006, S. 14

⁸ Vgl. Busch, 2006, S. 15

⁹ Probst/Raub/Romhardt, 2006, S. 15

¹⁰ Nonaka/Takeuchi, 1997

¹¹ Probst/Raub/Romhardt, 2003

¹² Vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 72

¹³ Vgl. Forschauer/Lueger, 2003, S. 13

¹⁴ Atteslander, 2006, S. 21

¹⁵ Denotation: begriffliche oder Sachbedeutung eines Wortes, vgl. Duden, 2000, S. 283

¹⁶ Lexikalisch: Wörter in ihrer gemeinsamen Bedeutung in verschiedenen Texten, vgl. Duden, 2000, S. 606

¹⁷ Vgl. Forschauer/Lueger, 2003, S. 90

¹⁸ Vgl. Mayring, 2003

¹⁹ Paraphrasieren: verdeutlichende Umschreibung, vgl. Duden, 2000, S. 724

²⁰ Vgl. Atteslander, 2006, S. 189-190

²¹ Vgl. Forschauer/Lueger, 2003, S. 110-111

²² Probst/Raub/Romhardt, 2003

²³ Probst/Raub/Romhardt, 2003

²⁴ Probst/Raub/Romhardt, 2003, S. 1

²⁵ Vgl. North, 2005, S. 32

²⁶ Vgl. Willke, 2001, S. 8

²⁷ Vgl. Willke, 2001, S. 10

²⁸ Vgl. Probst/Raub/Romhardt, 2003, S. 16

²⁹ Vgl. North, 2005, S. 32

³⁰ Vgl. Werner, 2004, S. 23

³¹ Vgl. Willke, 2001, S. 290

³² Vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 19

³³ Vgl. Mertins/Finke, 2004, S. 36-37

³⁴ Eppler, 2003, S. 54

³⁵ Sveiby, 1997, S. 37

³⁶ Vgl. Probst/Raub/Romhardt, 2006, S. 20-21

³⁷ Vgl. Probst/Raub/Romhardt, 2006, S. 22

³⁸ Vgl. Werner, 2004, S. 23

³⁹ Vgl. Bick, 2004, S. 29

⁴⁰ Vgl. North, 2005, S. 43

⁴¹ Vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 72, vgl. Polanyi, 1985, S. 13-16

⁴² Vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 73

⁴³ Vgl. Mertins/Finke, 2004, S. 37

⁴⁴ Vgl. Hinkelmann/Karaigiannis/Telesko, 2002, S. 65

⁴⁵ Vgl. Mertins/Finke, 2004, S. 36

⁴⁶ Vgl. Mertins/Finke, 2004, S. 37

⁴⁷ Vgl. Willke, 2001, S. 16

⁴⁸ Vgl. Hube, 2005, S. 26-25

⁴⁹ Willke, 2001, S. 21

⁵⁰ Vgl. Schumm 1999, S. 179

⁵¹ Nonaka/Takeuchi, 1997

⁵² Vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 85-86

⁵³ Vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 73

⁵⁴ Vgl. Burkart, 2002, S. 76

⁵⁵ Vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 75

⁵⁶ Vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 77

⁵⁷ Vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 80

⁵⁸ Vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 81

⁵⁹ Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 85

⁶⁰ Vgl. Nonaka/Takeuchi, 1997, S. 82-83

⁶¹ Vgl. Davenport/Prusak, 1999, S. 184-185

⁶² Vgl. Davenport/Prusak, 1999, S.194-195

⁶³ Vgl. Davenport/Prusak, 1999, S. 203

⁶⁴ Amelingmeyer, 2004, S. 53

⁶⁵ Vgl. Probst/Gilbert/Raub, 2002, S. 2