Prognosebörsen als Instrument des Wissensmanagements im Unternehmen

Eine Analyse der Potenziale am Beispiel der Deutschen Telekom AG


Bachelorarbeit, 2010

119 Seiten, Note: 2,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Zielsetzung
1.2 Aufbau und Struktur der Arbeit

2 Theoretische Grundlagen
2.1 Wissensmanagement als Methode zur Informationsgewinnung und Informationsverarbeitung
2.1.1 Definition der Begriffe Wissen und Wissensmanagement
2.1.2 Ziele des unternehmerischen Einsatzes von Wissensmanagement
2.1.3 Überblick zu Instrumenten des Wissensmanagements
2.2 Grundlagen zu Prognosebörsen
2.2.1 Definition des Begriffes Prognosebörsen
2.2.2 Hintergründe zur Entstehung des Instruments
2.2.3 Ziele von Prognosebörsen
2.3 Gestaltung von Prognosebörsen
2.3.1 Zugehörigkeitskriterien der Zielgruppe
2.3.2 Anreizgestaltung zur Bindung und Motivation der Zielgruppe
2.3.3 Kosten für den Einsatz von Prognosebörsen
2.3.4 Rechtliche Regelungen im Zusammenhang mit Prognosebörsen
2.3.5 Technologische Aspekte in der Umsetzung
2.3.5.1 Unternehmensinterne Nutzung
2.3.5.2 Unternehmensexterne Nutzung
2.3.5.3 Monitoring/Controlling von Prognosebörsen

3 Möglichkeiten des Einsatzes von Prognosebörsen bei der Deutschen Telekom AG
3.1 Kurze Vorstellung des Unternehmens zur Einordnung der Arbeit
3.2 Wissensmanagement bei der Deutschen Telekom AG
3.3 Mögliche Gestaltung von Prognosebörsen bei der Deutschen Telekom AG
3.3.1 Definition und Akquirierung der Zielgruppe
3.3.2 Konzept zur Anreizgestaltung
3.3.3 Auswahl des Kostenmodells
3.3.4 Datenschutzkonzept zur Gewährleistung der Datensicherheit
3.3.5 Technologische Aspekte
3.3.5.1 Integration im Intranet der Deutschen Telekom AG
3.3.5.2 Ansiedlung der Prognosebörsen im Internet
3.3.5.3 Controlling-Konzept zu Prognosebörsen
3.4 Nutzenpotenziale von Prognosebörsen für die Deutsche Telekom AG
3.4.1 Synergien im Konzern
3.4.2 Prognostizierte monetäre Einsparpotenziale
3.4.3 Immaterielle Mehrwerte durch den Einsatz von Prognosebörsen
3.5 Grenzen und Restriktionen von Prognosebörsen für die Deutsche Telekom AG

4 Schlussbetrachtung und Ausblick

Anhang

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Die Verteilung von Wissen in Unternehmen

Abbildung 2: Von Zeichen und Daten zum Wissen

Abbildung 3: Wissensumwandlung nach Nonaka/Takeuchi

Abbildung 4: Vergleich von Prognosebörsen mit herkömmlichen Prognosetechniken

Abbildung 5: Ablaufschritte bei der Gestaltung von Prognosebörsen

Abbildung 6: Exemplarischer Einführungsprozess von Prognosebörsen

Abbildung 7: Prognosebörsen im Wiki der Deutschen Telekom AG

Abbildung 8: Registrierungsliste für Prognosebörsen im Wiki der Deutschen Telekom AG

Abbildung 9: Ausprägungen des Standardservicelevels

Abbildung 10: Beispielhafte Darstellung eines Management-Berichts

Abbildung 11: Konzernstruktur Deutsche Telekom AG 2010

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Ausgewählte betriebswirtschaftliche Definitionen des Wissensbegriffs

Tabelle 2: Vor- und Nachteile von Prognosebörsen

Tabelle 3: Abbildung von Prognosefragen innerhalb des Funktionsumfangs

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

1.1 Problemstellung und Zielsetzung

Wissen und der systematische bewusste Umgang mit diesem stellt für Unternehmen einen zunehmend an Bedeutung gewinnenden Erfolgsfaktor[1] dar. Dies gilt ganz besonders für wissensintensive Unternehmen. „In ihnen arbeiten Menschen, deren Fähigkeiten, Erfahrungen und Netzwerke den größten Teil der Wertschöpfung und des Unternehmenswertes bestimmen.“[2] Die Bedeutung von Informationen und Wissen innerhalb der Wertschöpfungskette wächst über alle Branchen hinweg stetig. Die Kosten, die hierauf entfallen, stellen „mittlerweile einen beträchtlichen Teil der Gesamtkosten eines Produktionsprozesses dar.“[3] Problematisch ist es allerdings, diese Kosten zu erfassen und zu bewerten.

Ein weiterer Aspekt ergibt sich aus der Verfügbarkeit von Wissen[4]. Erwiesenermaßen ist die Wissenstiefe von Individuen, d.h. der einzelnen Mitarbeitern höher, als im gesamten Unternehmen. Grundsätzlich lässt sich zur Verteilung von Wissen in Unternehmen sagen, dass das vorhandene Wissen je geringer und oberflächlicher ist, desto gröber der Grad der organisatorischen Konsolidierung.

Abb. 1: Die Verteilung von Wissen in Unternehmen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigener Entwurf in Anlehnung an Lehner (2008), S. 6

Folglich lässt sich feststellen, dass vorhandenes und benötigtes Wissen bereits durch einen Mitarbeiter im Unternehmen vorhanden ist oder anders: vorhandenes Wissen wird im Geschäftsprozess nicht unbedingt optimiert eingesetzt, da es an der Abrufung bzw. an der Kenntnis über das Vorhandensein dieses Wissens an anderer Stelle scheitert. Hierdurch gehen tagtäglich in den Unternehmen Synergiepotenziale verloren. Die Folgen sind Doppelarbeiten, teuere Wissensbeschaffung auf konventionellem Weg, längere Bearbeitungszeiten und nicht zuletzt Verlust von zukünftigen Innovationsmöglichkeiten und Absatzsteigerungen. Es gibt also den Bedarf, Wissen, das durch die Mitarbeiter[5] vorhanden ist, im Unternehmen zu finden, zu sammeln, zu verdichten, zu verifizieren und zu verarbeiten. Unabhängig von der Art und Weise, wie dies geschieht, muss gewährleistet werden, dass alle Informationen berücksichtigt werden können, d.h. die Methode muss permanent in das Unternehmen eingebunden werden. Da existierende Informationen vertieft, erneuert, erweitert oder sogar ungültig werden und in unregelmäßigen Zeitabständen neue/andere Informationen entstehen, ist der Bedarf mit dem verfügbaren Wissen adäquat umzugehen kontinuierlich. Dynamisch wird das Wissen der Unternehmung durch den unweigerlichen Lernprozess ihrer Mitarbeiter, durch gezielte Personalentwicklung, aber auch durch Mitarbeiterfluktuation.

Für die Deutsche Telekom AG, die in der Branche der Telekommunikation tätig ist, treffen die oben geschilderten Ausführungen zu. Der Konzern bzw. sein Geschäftsmodell zeichnet sich überwiegend durch den Vertrieb von Dienstleistungen und eine große Mitarbeiterschaft[6] aus und ist deshalb ein wissensintensives Unternehmen. Der Anteil, den Informationen und Wissen innerhalb der Deutschen Telekom AG ausmachen, ist der größte Einflussfaktor entlang des Produktionsprozesses. Für das Unternehmen ergibt sich das Bedürfnis, dass benötigte Wissen innerhalb der verschiedenen Geschäftsprozesse festzustellen und verfügbar zu machen. In der vorliegenden Arbeit soll eine Möglichkeit, das in der Vielzahl der Beschäftigten vorhandene Wissen abzurufen und dieses somit für den Konzern verfügbar zu machen, vorgestellt und in dem konkreten Kontext des Unternehmens auf seine Wirksamkeit und Umsetzbarkeit überprüft werden. Hierbei handelt es sich um sogenannte Prognosebörsen[7]. Sie sind ein Instrument, das es einem Unternehmen ermöglicht, Entscheidungen, die die Zukunft betreffen, in dem Wissen, das ihre Mitarbeiter (oder auch Dritte) haben zu begründen. Grundsätzlich „basieren [Prognosebörsen] auf der Annahme, dass Hunderte Laien oft mehr wissen als ein einzelner Fachmann.“[8] Genauer gesagt liegt dem Instrument „die Idee von der „Intelligenz der Masse““[9] zugrunde, die von dem Wissenschaftler Francis Galton entdeckt wurde. Man geht also davon aus, dass die Prognose einer Masse im Vergleich zu der eines einzelnen Experten immer genauer an den tatsächlichen Wert heranreicht bzw. diesen sogar trifft. Die Anwendung von Prognosebörsen funktioniert über eine elektronische Plattform und ist unter dem Oberbegriff Web 2.0 einzuordnen, da sie dynamisch[10] und interaktiv ist. Die hier getroffenen Prognosen, d.h. Aussagen von Wissenden, sind beispielsweise durch Gegenprognosen veränderbar oder durch zustimmende Prognosen verstärkbar.

1.2 Aufbau und Struktur der Arbeit

Im zweiten Kapitel dieser Arbeit werden dem Leser zunächst die theoretischen Grundlagen vermittelt. Hierin wird als Erstes das Wissensmanagement als Aufgabe in Unternehmen thematisiert. Besonderes Augenmerk gilt in dieser Passage der Definition der Begriffe Wissen und Wissensmanagement, sowie der Abgrenzung von Wissen zu Informationen. Darauf aufbauend werden die Ziele und einige Instrumente des Wissensmanagements vorgestellt. Der zweite Teil dieses Kapitels wird durch Prognosebörsen als Instrument des Wissensmanagements in Anspruch genommen. Auch hier werden zunächst – analog zum ersten Teil – zur Grundlagenbildung eine Begriffsdefinition vorgenommen und die Ziele dieses Instruments angesprochen. Anschließend wird auf die Gestaltbarkeit dieses Instruments eingegangen. Dabei werden die Zielgruppe, die Kosten aber auch datenschutzrechtliche und technologische Aspekte von Prognosebörsen auf allgemeiner, theoretischer Ebene erläutert.

Nachdem die theoretischen Grundlagen an dieser Stelle ausreichend betrachtet wurden, folgt mit dem dritten Kapitel der praktische Teil der Arbeit. Hier wird ein konkretes Konzept zur Anwendung von Prognosebörsen für die Deutsche Telekom AG entwickelt. Dazu wird zuerst das Unternehmen selbst kurz vorgestellt. Daran anschließend folgt eine Darstellung der Aktivitäten[11] im Rahmen von Wissensmanagement, die auf Konzernebene bereits umgesetzt werden. Davon ausgehend erfolgt eine Auswahl, welche Art von Prognosebörsen bei der Deutschen Telekom AG eingesetzt werden könnte. Hierzu gehören dann Detailanalysen und zugehörige Empfehlungen zur Ausprägung der bereits im Theorieteil der Arbeit vorgestellten Aspekte von Prognosebörsen. In Folge dessen werden die Zielgruppe und die Einbindung dieser in das Instrument erörtert. Außerdem wird ein Kostenmodell unter Berücksichtigung von Vor- und Nachteilen für das Unternehmen ausgewählt. Unerlässlich sind auch die Entwicklung eines Datenschutzkonzepts und die Umsetzungsempfehlungen auf informationstechnologischer Ebene, d.h. die Einbindung der Prognosebörsen in das Netzwerk sowie die Auswertbarkeit hinsichtlich Nutzung und Wirkungsgrad. An dieser Stelle ist die Entwicklung eines „Leitfadens“ zum Einsatz von Prognosebörsen bei der Deutschen Telekom AG abgeschlossen. Um jedoch eine Bewertung zur Hebung von Mehrwerten für das Unternehmen durch den Einsatz dieses Instruments aus dem Feld des Wissensmanagements ziehen zu können, ist es erforderlich, sich ergebende Nutzenpotenziale zu analysieren. Dies geschieht durch eine Unterteilung in Synergien, monetäre Einsparpotenziale und immaterielle Mehrwerte, die sich jeweils durch die Anwendung von Prognosebörsen vorhersehen lassen. Für das kritische Gewicht in der vorliegenden Arbeit sorgt abschließend in diesem Kapitel die Ausarbeitung von Grenzen und Einschränkungen, die einer Einführung von Prognosebörsen bei der Deutschen Telekom AG im Wege stehen könnten.

Zum Schluss nimmt die Verfasserin in Kapitel 4 eine zusammenfassende Schlussbetrachtung, aber auch einen Ausblick für die zukünftige Entwicklung von Prognosebörsen innerhalb des Konzerns vor.

2 Theoretische Grundlagen

2.1 Wissensmanagement als Methode zur Informationsgewinnung und Informationsverarbeitung

„Seit Jahrhunderten wird […] in praktisch allen Organisationen, Erfahrung gesammelt und an die Organisationsmitglieder sowie an die nächste Generation weitergegeben.“[12] Dies geschah lange Zeit unstrukturiert oder gar unbewusst. Erst seit den frühen neunziger Jahren des 20. Jahrhunderts[13] erfolgt durch das Wissensmanagement (im weiteren Verlauf auch als WM abgekürzt) die „systematische und methodisch fundierte Wahrnehmung der Aufgaben“[14], die mit dem bestmöglichen Umgang von Informationen und Wissen in Zusammenhang stehen. Für Unternehmen, die in einem globalisierten Marktumfeld, in dem sich „Industrienationen zu Wissensnationen wandeln“[15], agieren, gewinnt die Ressource Wissen im Kampf um globale Konkurrenzfähigkeit zunehmend an Bedeutung.[16] „Unternehmen begründen ihr Interesse am Thema Wissensmanagement durch die Annahme, dass Wissen als Rohstoff im Unternehmen eine hohe ökonomische Relevanz besitzt. Wissen wird schlechthin als die neue Form des Kapitals begriffen.“[17] Damit kommt der Ressource Wissen in Unternehmen eine zentrale Stellung zu. Im Weiteren kann Wissensmanagement für die strategische Unternehmenssteuerung als kritischer Erfolgsfaktor angesehen werden.[18] Es ist also unumstritten, dass Wissen und dessen Management fest in einem Unternehmen verankert sein müssen, um einen Wettbewerbsvorteil geltend zu machen. „Je systematischer Unternehmen Wissen erwerben, nutzen und vermehren, umso erfolgreicher werden sie die Herausforderungen der Zukunft bewältigen.“[19] Allerdings fehlt in Bezug auf diese Ressource oft eine einheitliche, kontinuierliche Handhabung, da Informationen und auch Wissen nicht standardisierbar sind und in der zeitlichen, quantitativen sowie qualitativen Ausprägung ihres Vorkommens schwanken.

Im Folgenden sollen die Begrifflichkeiten Wissen, Information und Wissensmanagement im Kontext dieser Arbeit definiert und voneinander abgegrenzt werden.

2.1.1 Definition der Begriffe Wissen und Wissensmanagement

Wissen

Grundsätzlich ist zu dem Begriff des Wissens zu sagen, dass er von heterogener Natur ist und zahlreiche Vorstellungen zu ihm existieren.[20] Für die Betriebswirtschaftslehre können dennoch gültige Aussagen getroffen werden. Einige finden sich in nachstehender Tabelle wieder.

Tab. 1: Ausgewählte betriebswirtschaftliche Definitionen des Wissensbegriffs

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Ike, Ralf (2008), S. 124

Zuallererst ist Wissen „immateriell, das heißt es existiert als stofflose Ressource, die nicht unmittelbar fassbar ist und in der Verfügungsmacht des jeweiligen Wissensträgers liegt. Die Intangibilität von Wissen hat außerdem zur Folge, dass die Ressource nur schwer quantifizierbar, handelbar und messbar sowie bewertbar ist.“[21] Wissen wird unter ökonomischen Gesichtspunkten als Ressource und Produktionsfaktor angesehen. Als Ressource ist Wissen nicht endlich und nimmt somit eine Sonderstellung ein.

Für Organisationen stellen diese Eigenschaften eine besondere Herausforderung dar. Motivierend für die Bewältigung dieser wirkt aber das Paradoxon, dass sich bei der Nutzung von Wissen kein Verbrauch sondern eine Vermehrung[22] sowohl in Bezug auf die Quantität als auch auf die Qualität einstellt.

Darüber hinaus ist Wissen personengebunden[23], d.h. „Wissen ist die persönliche Fähigkeit, durch die ein Individuum eine bestimmte Aufgabe ausführen kann.“[24] Das Wissen einer Person setzt sich zusammen aus ihren individuellen Erfahrungen, Meinungen, Kenntnissen und Fähigkeiten. Innerhalb eines Unternehmens bedeutet diese Tatsache, dass sämtliches Wissen von den Mitarbeitern getragen wird und demzufolge nicht ohne weiteres verwendet werden kann. Alle Mitarbeiter eines Unternehmens können Wissensträger sein. Im Rahmen ihrer Tätigkeit für die Organisation erkennen sie mit Hilfe ihrer Erfahrungen und Einsichten Bedrohungen, treffen Entscheidungen und entwickeln gezielt Problemlösungen. Dies tun sie eigenständig oder im Team. Durch die Interaktion mit anderen Personen wird neues Wissen generiert, welches ab diesem Zeitpunkt von allen Teilnehmern der Interaktion getragen wird.

Informationen

Wissen entsteht durch die Zusammensetzung von Informationen.[25] Informationen wiederum setzen sich zusammen aus Zeichen und Daten, indem sie diese in einen Sinnzusammenhang stellen.[26] Informationen geben also Daten eine Bedeutung und dienen der Entscheidungsvorbereitung.[27] Übergeordnet vernetzt Wissen Informationen durch die Verarbeitung, Selektion und Bewertung ebendieser. Folgende Abbildung veranschaulicht die Hierarchie des Wissensbegriffs.

Abb. 2: Von Zeichen und Daten zum Wissen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigener Entwurf in Anlehnung an Ike, Ralf (2008), S. 127

Arten des Wissens

Bei der Definition von Wissen wird explizites von implizitem Wissen unterschieden. Beide Formen können sowohl als individuelles oder kollektives Wissen, die eine weitergehende Differenzierung anbieten, vorliegen. Zusätzlich finden sich in der Literatur weitere Unterscheidungsformen[28] innerhalb des Wissensbegriffs. Auf diese soll hier aber nicht näher eingegangen werden.

Das explizite Wissen (Verstandeswissen[29] ) liegt losgelöst von einem Wissensträger vor. Es kann laut Definition von Völker et al.[30] problemlos in strukturierter und systematischer Form, z.B. in Datenbanken, technischen Plänen und Zeichnungen, Handbüchern, Patenten oder festgelegten Verfahrensweisen, ausgedrückt werden. Da diese Wissensform visualisierbar und verbalisierbar ist, kann sie von anderen Personen oder – wie im vorliegenden Kontext – von einem Unternehmen gespeichert, verarbeitet und weitergegeben werden.

Demgegenüber steht das implizite Wissen (Erfahrungswissen[31] ). Einige Autoren[32] gehen soweit, diese Art des Wissens noch weiter aufzuspalten; in implizites Wissen einerseits und tazites Wissen andererseits. An dieser Stelle soll die Definitionsebene aber das tazite Wissen nicht genauer berücksichtigen, da es in der Literatur oftmals der impliziten Form gleichgesetzt wird bzw. keine Erwähnung findet.[33]

Implizites Wissen ist personenabhängig und liegt in den Köpfen der Wissensträger vor. Diese Wissensart beruht auf Erfahrungen, Idealen, Werten, Gefühlen, Intuitionen und subjektiven Überzeugungen.[34] Um implizites Wissen verwerten zu können, muss es, da es nicht direkt nutzbar ist, zuerst in explizites Wissen tradiert werden.

Eine weitere Unterscheidung von Wissensarten bietet das individuelle Wissen. Es „bezeichnet die Kenntnisse und Fähigkeiten einer Person und ist nur für diese verfügbar und nutzbar.“[35]

Kollektives Wissen kennzeichnet sich durch Interaktionen zwischen einzelnen Wissensträgern, die Wissen unter sich teilen. Dabei sind die Wissensbestände durch das implizite und explizite Wissen der Gruppenmitglieder geprägt und dementsprechend einzigartig, d.h. wäre ein Gruppenmitglied beispielsweise durch eine andere Person ausgetauscht worden, wäre das Resultat der Wissensüberführung von der individuellen in die kollektive Art ein anderes. Effektiv ist diese Wissensform „unabhängig vom einzelnen Wissensträger [vorhanden] und beliebig reproduzierbar und übertragbar.“[36]

Wissensmanagement (WM)

Offenkundig setzt sich der Begriff Wissensmanagement aus den Begriffen Wissen und Management zusammen. Aufbauend auf das Wissen, existieren auch für das WM unterschiedliche Definitionen. Hinzu kommt der Fakt, dass dieses Konzept in Organisationen interdisziplinär angewandt wird und somit je Bereich andere definitorische Aspekte hervorgehoben und entwickelt werden.

Beim WM geht es darum, „[das] gesamte verfügbare, zukünftig relevante, interne und externe Wissen des Unternehmens […] auf bestmögliche Weise zur Erzielung von Ergebnissen im Unternehmensprozess [einzusetzen].“[37] Schließlich ist „Wissensmanagement […] kein Selbstzweck, sondern es sollen mit dessen Hilfe die Firmenziele besser und schneller erreicht sowie Wettbewerbsvorteile erzielt werden.“[38] Als Folge für die Ansiedlung des Wissensmanagements in der Organisation bedeutet dieser strategische Charakter eine Zuordnung zur Unternehmensführung und keine Delegation der Aufgabe an einzelne Einheiten.[39] „Vorraussetzung für diese Sichtweise von Wissensmanagement ist neben der Betrachtung von Wissen als wichtigster Ressource der Wertschöpfung die grundsätzliche Annahme, dass Wissen mit Hilfe der klassischen Methodik im Rahmen eines Managements-Ansatzes geplant, gesteuert und kontrolliert werden kann.“[40]

Wissensmanagement soll einem Unternehmen dazu dienen, eine „bessere Nutzung der Ressource Wissen“[41] in den Fokus der übergeordneten, interdisziplinären Aktivitäten zu stellen. Die unternehmenseigene Wissensbasis bildet den grundlegenden Ausgangspunkt für den Aufbau eines internen WM.[42] Zur Gestaltung und Durchführung von Wissensmanagement in Unternehmen wurden bis dato zahlreiche Konzepte entwickelt. An dieser Stelle soll das älteste und am weitesten verbreitete von ihnen, nämlich das Konzept des Wissensmanagements nach den japanischen Professoren Nonaka und Takeuchi, vorgestellt werden. Dieses und die weiteren Konzepte[43] „[…] bieten eine Orientierung und unterstützen nicht zuletzt die Analyse des Ist-Zustands“[44] und haben weiterhin gemeinsam, dass „[das] meist als Ergebnis einer Prozesskette generierte Wissen […] fortwährend neu gespeichert und anderen Organisationsmitgliedern zur Verfügung gestellt [wird].“[45]

Konzept des Wissensmanagements nach Nonaka/Takeuchi

Dieses inzwischen weit verbreitete Modell wurde 1997 von Nonaka und Takeuchi veröffentlicht.[46] Es basiert auf der kontinuierlichen Umwandlung von implizitem und explizitem Wissen und eines fünf Phasen umfassenden Prozesses zur Wissensschaffung in Unternehmen. In einer Organisation vorhanden ist zunächst nur implizites, individuelles Wissen durch die Mitarbeiter als Wissensträger. Über die erste Transformationsstufe, die Sozialisation, wird das Wissen in eine implizite, kollektive Form überführt. Diese Wissensumwandlung passiert durch gemeinsame Erfahrungen, Beobachtung und Nachahmung.[47] Vorteilhaft einerseits schützt diese Wissensform die Kernkompetenzen des Unternehmens vor Nachahmung durch Wettbewerber, nachteilig andererseits ist der unwiderrufliche Wissensverlust bei Mitarbeiterfluktuation.[48] Als nächstes findet mit der Externalisierung u.a. durch Dialoge unter den Mitarbeitern die Umwandlung von implizitem zu explizitem Wissen statt. Auslöser für diese Transformation ist die Wissensartikulation in „Form von Metaphern, Analogien und Modellen.“[49] Im Anschluss entsteht durch Kombination neues explizites Wissen, d.h. durch Zusammenfassung, Neugruppierung und Austausch über verschiedene „Medien wie Dokumente, Besprechungen, Telefon und Computernetze“[50] wird vorhandenes explizites Wissen gelöst, reflektiert und neu verfestigt. Als vierte und letzte Form der Wissensumwandlung nennt das Konzept die Internalisierung. Hier wird durch Aufnahme und Verinnerlichung ähnlich dem „learning by doing“ des expliziten, kollektiven Wissens durch die Mitarbeiter in ihnen selbst neues implizites, individuelles Wissen erzeugt. Unterstützung für diesen Wandlungsprozess können Dokumente und mündliche Berichte leisten.[51]

Zusammenfassend sagt dieses Modell aus, dass innerhalb eines Unternehmens das Wissen spiralförmig - wie in der nachstehenden Abbildung veranschaulicht – von einzelnen Mitarbeitern über Teams und Abteilungen bis hin zur gesamten Organisation weiterentwickelt wird.

Abb. 3: Wissensumwandlung nach Nonaka/Takeuchi

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigener Entwurf in Anlehnung an Ike, Ralf (2008), S. 145 und Wilkesmann/Rascher (2005), S. 16

Unter Einbeziehung der Zeitdimension können parallel fünf Phasen zur Wissensschaffung in Unternehmen hinzugezogen werden: Austausch von implizitem Wissen, Schaffung von Konzepten, Erklärung der Konzepte, Bildung eines Archetyps und Übertragung des Wissens. Sie werden in Organisationen, die Wissensmanagement anwenden, gleichzeitig mit der Wissensspirale der vier Transformationsstufen durchlaufen. Die Abfolge ist auch hier turnusmäßig, wenngleich in größeren Kreisen, da diese Phasen einen längeren Zeitraum als die vier Formen Sozialisation, Externalisierung, Kombination und Internalisierung überdauern.

2.1.2 Ziele des unternehmerischen Einsatzes von Wissensmanagement

Unternehmen verfolgen mit dem Einsatz von Wissensmanagementsystemen fünf primäre Ziele. Oberster Beweggrund für die Implementierung eines internen WM ist die Verbesserung der kurz- und langfristigen Wettbewerbsfähigkeit.[52] Durch das vollständige und nachhaltige Ausschöpfen vorhandenen Wissens wird in der Organisation ein Alleinstellungsmerkmal gepflegt, dass sie von den Wettbewerbern abhebt. Zweites Ziel (und aus dem ersten abgeleiteten) von unternehmerischen WM ist die „systematische Sammlung und Zusammenführung von im Unternehmen hochgradig verteiltem Wissen in einem Wissenspool“[53]. Um die Ressource Wissen im Unternehmen nutzen zu können, muss sie durch verschiedene Medien explizit verfügbar gemacht werden. Auch diese „Archivierung“ und Bereitstellung des Wissens innerhalb der Organisation wird deshalb vom Wissensmanagement geleistet. Als weiteres, drittes Ziel kann die Förderung von rationalen Entscheidungen genannt werden. Mittels einer gesteigerten Wahrnehmung von Risiken und Unsicherheit, die sich bei erfolgreichem WM durch die Externalisierung und Kombination von Wissen einstellen kann, werden bevorstehende Entscheidungen mit Annahmewahrscheinlichkeiten versorgt[54], d.h. durch vermehrtes Wissen können Entscheidungsträger Vor- und Nachteile sowie Eintrittswahrscheinlichkeiten bestimmter Szenarien realistischer einschätzen. Des Weiteren verfolgt das Wissensmanagement das Ziel der Steigerung der Lern- und Innovationsbereitschaft im Unternehmen.[55] Im Sinne der Wissensumwandlung[56] gewinnen die einzelnen Mitarbeiter und die gesamte Organisationseinheit neue Erkenntnisse, die sie durch Neukombination mit ihrem impliziten Wissen und ihren Fähigkeiten in Forschungs- und Entwicklungsprozesse involvieren können. Die Förderung der Interdisziplinarität[57], also die reziproke Interaktion zwischen verschiedenen Unternehmensbereichen, bildet das fünfte Ziel des WM.

2.1.3 Überblick zu Instrumenten des Wissensmanagements

Um die Ziele des Wissensmanagements zu erreichen, muss Wissensmanagement geplant und systematisch im Unternehmen eingesetzt werden. Hierbei helfen den Managern zahlreiche Instrumente. Aufgrund ihrer Menge und Vielseitigkeit, fassen die verschiedenen Autoren die Methoden in Kategorien[58] zusammen. Einer vergleichbaren Vorgehensweise folgt die hier gewählte Einteilung in fünf Oberbegriffe: Generierung und Verwendung, Darstellung, Promotoren, Vorbereitung und Bewertung. Beispielhafte Instrumentenvorstellungen erfolgen hier aus Gründen der Übersichtlichkeit nur zu den ersten zwei Punkten.

Generierung und Verwendung

Die hier aufgeführten Instrumente unterstützen Unternehmen dabei, vorhandenes Wissen aufzuspüren und aus den Wissensträgern zu externalisieren. Darüber hinaus ermöglichen sie die Weitergabe, Verbreitung und Anwendung von Wissen innerhalb des Unternehmens. Die meisten von ihnen können ganz nach Belieben real oder virtuell, synchron oder asynchron angewandt werden.

Lernarenen/Lernlabors fokussieren kollektives Lernen in der Organisation. Bewusst ausgewählte Mitarbeiter lernen in ihnen voneinander und schaffen so neues Wissen. Die Bildung solcher Wissens- und Lerngruppen sollte themenbezogen stattfinden, wobei sich die Auswahl der Themen nach dem jeweiligen Einfluss auf den Unternehmenserfolg richtet. Nach Völker et al. können Lernarenen durch Vorgabe operationalisierter Lernziele, durch die Verteilung von Verantwortung oder durch die Bereitstellung von Ressourcen in das Performance Measurement[59] eingebunden werden.[60]

Mit internen Kompetenzzentren/Think Tanks [61] „wird die Bündelung, Weiterentwicklung und Kommunikation von weltweit verteiltem Wissen ermöglicht.“[62] Im Unterschied zu den Lernarenen treffen sich hier regelmäßig Experten auf interner oder externer Ebene und bilden durch die Diskussion ihres individuellen impliziten Wissens wertvolle Netzwerke.

Sogenannte Foren der Zusammenkunft ermöglichen den Wissenstransfer bzw. das Ausnutzen von Synergieeffekten zwischen einzelnen Projekten und Unternehmenseinheiten. Ein solches Forum wird geplant und Teilnehmer werden eingeladen, der Ablauf und auch der zeitliche Turnus (falls es sich um eine Veranstaltungsreihe und nicht um einen einzelnen Termin handelt) sind jedoch im Vorfeld nicht geregelt. Durch einzelne Inputs (z.B. Vorträge) und Diskussionsrunden wird in einem Themenkontext spezifisches Wissen weitergegeben und generiert. Hierarchieebenen, die sonst häufig Wissenstransfer verlangsamen oder verhindern, werden so ausgeblendet und umgangen.[63]

Ein weiteres häufig verwendetes Instrument innerhalb des Wissensmanagements sind Communities of Practice. Die Mitglieder dieser Gemeinschaften arbeiten eng zusammen und treffen sich freiwillig. Dabei tauschen sie Erfahrungen aus, lösen zusammen Probleme und entwickeln neue Ideen bzw. entwickeln diese weiter. Oftmals bestimmen sie Moderatoren und Themenexperten um die Zusammenarbeit zu strukturieren. Wie auch in den vorausgehenden Instrumenten profitieren alle Teilnehmer und deren Umfelder von der Qualität und Aktualität des Wissens, das aus der Summe der einzelnen impliziten Wissensbestände hervorgeht. Mitglieder einer Community of Practice teilen ein gemeinsames Fachgebiet und stehen in vertrauensvollen, persönlichen Beziehungen zueinander.[64] Besonders geeignet ist diese Methode für Entwicklungsabteilungen und räumlich verstreute Abteilungen.[65]

Als Informelle Plätze der Zusammenkunft werden beispielsweise Kaffeeküchen und Raucherräume in Organisationen bezeichnet. Es ist unstrittig, dass hier nicht nur Small Talk und private Neuigkeiten zwischen den Mitarbeitern ausgetauscht werden, sondern auch wichtige Informationen, die das Unternehmen und seine geschäftlichen Aktivitäten betreffen. Diese so „auf dem Flur“ gewonnen Erkenntnisse werden anschließend produktiv im Arbeitsalltag verwertet.[66] Um diesen Wissenstransfer zu fördern, können Firmen ihren Mitarbeitern solche informellen Plätze der Zusammenkunft zur Verfügung stellen. Nachteil dieses Instruments zur Wissensgenerierung und -verwendung ist, dass das gewonnene Wissen nicht explizit, d.h. nicht dokumentiert, gemacht wird.

Lessons Learned heißt in der unternehmerischen Praxis, dass Erfahrungen bei z.B. Problemlösungen systematisch dokumentiert und aufbereitet werden, um sie so anderen Mitarbeitern zugänglich zu machen.[67] Dieses Instrument hilft also, Doppel- und Mehrarbeiten zu vermeiden und konserviert[68] Erfahrungen, die per Definition in den Bereich des impliziten, individuellen Wissens gehören[69], in expliziter, kollektiver Form.

Best Practice Sharing ist ein weiteres Instrument, das auf die Steigerung der organisatorischen Effizienz ausgerichtet ist.[70] Ähnlich den Lessons Learned werden bestmögliche Lösungen für bestimmte Situationen durch den internen und externen Vergleich mit anderen Lösungen entwickelt und in der Organisation als Referenz bzw. Soll-Prozess bereitgestellt. Somit können zeitintensive Neuentwicklungen und Doppelarbeitern vermieden werden. Als nachteiliger Aspekt dieser Methode ist aufzuführen, dass der „Einsatz von Best Practices durch eine eingeschränkte Übertragbarkeit auf andere Einsatzbereiche [begrenzt ist].“[71]

Durch die Methode Story Telling/Learning History wird der Wissenskontext, der bei der Vermittlung komplexer Sachverhalte oftmals ganz oder teilweise verloren geht, bewahrt.[72] Im Zentrum dieses Instruments stehen sogenannte Erfahrungsgeschichten (learning histories), die in einem strukturierten Prozess entwickelt werden. Ereignisse, die den „roten Faden“ der Geschichte markieren sollen und einprägsame Aussagen, die aus Interviews mit direkt und indirekt Beteiligten extrahiert werden, werden sorgsam ausgewählt und in einer Geschichte eingebettet. Im Unternehmensalltag entstehen solche learning histories jedoch eigenständig und unbewusst. Dieses Instrument hilft Organisationen, vorhandenes Wissen zu identifizieren und neues zu schaffen. Gleichzeitig werden die Motivation und das Vertrauen der Mitarbeiter durch die starke Einbindung in den Erstellungsprozess der Erfahrensgeschichte gesteigert. Die Reichweite von Story Telling ist laut Lehner[73] als langfristig anzusehen; kurzfristige Erfolge können nicht durch Messungen belegbar erzielt werden.

Darstellung

Im Anschluss an die Instrumente zur Generierung und Verwendung von Wissen werden hier vier Instrumente, mit denen Organisationen Wissen repräsentieren, übersichtlich machen und somit auch verfügbar machen können, kurz vorgestellt.

Ein Expertenverzeichnis (auch Yellow Pages genannt) ist ein elektronisches Telefonbuch, in dem zusätzlich zu den standardmäßigen Kontaktinformationen auch Angaben zu den jeweiligen Kompetenzen, Erfahrungen und Wissensgebieten des Mitarbeiters verzeichnet sind.[74] Je größer das Unternehmen ist und an je mehr Standorten seine Mitarbeiter verteilt sind, desto effektiver unterstützen diese Skill Profiles das Auffinden und Abrufen von internem Wissen. Da mit dieser Methode der interdisziplinäre, abteilungsübergreifende Wissenstransfer angeregt wird, eröffnet sie dem Unternehmen auch gänzlich neue Potenziale: durch die Ausblendung von Bürokratien und Hierarchiestufen findet u.a. durch Perspektivenwechsel ein kreativer, dynamischer Gedankenaustausch statt. Vor- und Nachteile, Chancen und Risiken einer Idee werden viel schneller als im Standardprozess erkannt, diskutiert und berücksichtigt. Die Herausforderung dieses Wissensmanagementinstruments liegt darin, seinem Anspruch auf Vollständigkeit und Aktualität gerecht zu werden. Deshalb werden solche Gelbe Seiten (yellow pages) in der Praxis bottom up[75] erstellt. Schließlich wissen die Mitarbeiter über ihre persönlichen Kompetenzen am besten Bescheid. Umso wichtiger ist es, dass das Management Akzeptanz für das Expertenverzeichnis schafft und die nötigen Strukturen und Ressourcen bereitstellt. Es besteht zusätzlich die Variante der Blue Pages; anstelle von internen Experten werden in ihnen externe Experten und deren Wissen repräsentiert.[76]

Wissenskarten sind oft eine Weiterentwicklung von Expertenverzeichnissen. Sie reicheren die dort gespeicherten Informationen an und visualisieren diese.[77] Erweiterungen in Bezug auf die Details zu einzelnen Wissensträgern können Referenzprojekte, Erfahrungsschatz gemessen in zeitlicher Reichweite, Abteilungszugehörigkeit, Standort, sonstige Kompetenzen wie z.B. Sprachkenntnisse etc. sein.[78] Aber auch Wissensbestände, die losgelöst von individuellen Wissensträgern im Unternehmen vorhanden sind, können hier organisationsweit bereitgestellt werden. Durch die Verbildlichung der Wissensträger, Wissensstrukturen und Wissensbeziehungen werden für das Unternehmen Bestände, Bedarfe und auch Defizite klar und schnell ersichtlich. Eine weitere Stärke dieses Instruments liegt darin, dass dem nach Wissen suchenden Mitarbeiter Informationen „angeboten“ werden, d.h. durch die Visualisierung werden für ihn ungeahnte Synergien und Potenziale sichtbar. Unter Umständen wusste er im Vorfeld nichts von einer bestimmten Funktion, Abteilung oder einem Projekt. Folglich konnte er auch nicht danach suchen. Aus der Karte, die themenspezifisch direkte und indirekte Berührungspunkte darstellt, erfährt er erst von diesen Möglichkeiten.

Noch weiter in Bezug auf Zuordnung von Details, Funktionalitäten und Vernetzungen zu Wissen gehen Ontologien [79]. Sie „können zur Beschreibung jeglicher Art von Ordnungsschemata (Klassifikation) verwendet werden.“[80] Dieses Instrument hilft dem Unternehmen sicherzustellen, „dass mit dem selben Begriff auch dasselbe Konzept gemeint ist.“[81] Nur allzu oft wird in einem Unternehmen das gleiche gesagt, aber nicht dasselbe gemeint. Die Interpretation von Begriffen findet subjektiv, gelenkt durch individuelle Vorkenntnisse, Erfahrungen und Zielvorstellungen statt. Ontologien erhöhen in Konsequenz die Wahrscheinlichkeit, dass kommunikative Missverständnisse ausbleiben und Konsens über Kontext und Bedeutung der verwendeten Begriffe und Formeln herrscht. Es ist weiterhin möglich, mithilfe von Ontologien Beziehungen und Regeln für die Wissenssuche, -verwendung und -abspeicherung vorzugeben.

Einen stärker operativ geprägten Ansatz innerhalb des Wissensmanagements bietet die Methode der Prozessmodellierung.[82] In diesem Zusammenhang spricht man auch von prozessorientiertem Wissensmanagement. In allen Geschäftsprozessen eines Unternehmens wird Wissen benötigt, verwendet und erweitert beziehungsweise erneuert. Oftmals indirekt oder unbewusst werden Teilprozesse bis hin zu Prozessabläufen durch dieses Wissen gesteuert und geprägt. Das Aufzeigen des Wissens innerhalb eines Prozesse trägt deshalb dazu bei, Durchlaufzeiten zu verringern, Doppelarbeiten zu vermeiden und Potenziale zur Effizienzsteigerung zu entdecken. In der Umsetzung wird das Wissen im Prozessmodell selbst an die entsprechenden Prozessschritte angefügt, das heißt, es entsteht kein zweites, zusätzliches Modell sondern ein neues, erweitertes. Dabei werden laut Lehner zwei Wissenstypen unterschieden: zum einen die Wissenskategorie und zum anderen dokumentiertes Wissen. Ersterer fasst sämtliches implizites Wissen, das für den Prozessschritt hinzugezogen wird, zusammen. Hier fließen sowohl individuelle als auch kollektive Wissensbestände ein. Hierzu zählen z.B. Kundenwünsche, Unternehmensstrategie und Erfahrung des Mitarbeiters. Aufgrund dieser trifft er Entscheidungen und leitet entsprechende Folgeschritte im Prozessablauf ein. Ob diese Wissensvoraussetzungen schriftlich vorliegen, spielt in diesem Fall für den impliziten Charakter keine Rolle. Als dokumentiertes Wissen gilt explizites, also gesammeltes und dokumentiertes Wissen. Hierunter fallen beispielsweise Anleitungen zur Bedienung von Software oder Lessons Learned.[83] Um dieses Instrument effektiv anwenden zu können, ist es wichtig, dass dem Anspruch nach Aktualität und Vollständigkeit nachgekommen wird. Außerdem müssen die betroffenen Mitarbeiter das Instrument kennen und in ihre tägliche Arbeit integrieren. Zu ihnen muss also durch stichhaltige Argumente der Nutzen der Methode transportiert werden.

Promotoren

Um den Erfolg von WM in Bezug auf Implementierung und Umsetzung zu gewährleisten, müssen außerdem Personen im Unternehmen ausgewählt werden, die sowohl Verantwortung für die Prozesse und Instrumente als auch für die Kommunikation und Vertrauensschaffung übernehmen.[84] Besonders geeignet für derartige Schlüsselrollen sind Mitarbeiter, respektive Manager, die bereits seit einigen Jahren dem Unternehmen angehören und es voraussichtlich auch in der mittelfristigen Zukunft nicht verlassen. Sie sollten sich weiter durch ein dichtes, interdisziplinäres Netzwerk innerhalb des Unternehmens und auch über die Organisationsgrenzen hinaus auszeichnen und über ein hohes Maß an Soft Skills wie z.B. Empathiefähigkeit, Authentizität, Rhetorik und Offenheit für Neues verfügen.

Vorbereitung

Vielen Unternehmen ist „nicht klar, wie Wissensmanagement konkret bei ihnen umgesetzt werden kann. Dafür muss in einem ersten Schritt untersucht werden, wo die Organisation im Umgang mit Wissensmanagement „steht“.“[85] Auch bei dieser Situationsanalyse helfen passende Instrumente. Das Wissensintensitätsportfolio ermöglicht beispielsweise eine grobe Einschätzung der Wissensintensität der Organisation, aus der heraus sich ableiten lässt, wo im Unternehmen mit Wissensmanagement interveniert werden sollte.[86]

Bewertung

In Hinblick auf die Be- und Auswertung gibt es Instrumente zur Bewertung des Wissens einer- und solche zur Bewertung der WM-Aktivitäten andererseits. In diesem Kontext sind nur die Instrumente relevant, die der Bewertung der Aktivitäten des Wissensmanagements dienen. Sie ermöglichen nachfassende Analysen aus denen wiederum Maßnahmen zur Verbesserung des Wissensmanagements abgeleitet werden können. Hauptsächlich unterteilen sie die WM-Prozesse in Reifegrade und machen das Wissensmanagement durch verschiedene Benchmarking-Formen intern oder auch extern vergleichbar und somit grob messbar.[87]

2.2 Grundlagen zu Prognosebörsen

Im Rahmen von Wissensmanagement sollen Mitarbeiter mit gemeinsamen Interessen in einem Unternehmen zusammengebracht und ein Austausch von relevantem Wissen ermöglicht werden, um die strategischen Ziele effizienter und effektiver zu erreichen und um Vorteile gegenüber Mitbewerbern aufzubauen.[88] Grundsätzlich muss hierfür ein „Marktplatz des Wissens“ eingerichtet werden, auf dem Angebot, Nachfrage und Teilnehmer sich ständig anpassen und verändern. Wenn Unternehmen außerdem den internen Wissenstransfer und die Nutzung des verfügbaren Wissens fördern wollen, so sollten sie interne Kommunikation durch interne Netzwerke fördern. Interne Kommunikation läuft generell sehr informell ab und ihr wird eine „sehr hohe Bedeutung beigemessen.“[89] Sie findet tagtäglich zwischen den Mitarbeitern statt und in ihr bzw. in den Aussagen, die die Mitarbeiter treffen, verbirgt sich ein enormes Potenzial. Das Wissen, die Erfahrungen und die Meinungen der Mitarbeiter bleiben in einem Unternehmen oft ungenutzt, da die Mitarbeiter es entweder nicht ausdrücklich mitteilen oder da sie einfach nicht gefragt werden.[90] Oftmals hätte aber genau dieses Wissen einzelner Mitarbeiter oder bestimmter Mitarbeitergruppen das Unternehmen vor Fehlentscheidungen warnen oder durch kreative, innovative Ansätze zum Erfolg führen können. Die Chancen, aber auch die Probleme, die sich für ein Unternehmen aus diesem Wissenspotenzial ergeben, sind abhängig von der Zahl seiner Mitarbeiter. Je mehr Mitarbeiter der Organisation angehören, desto mehr ungenutztes Wissen ist in ihr vorhanden. Gleichzeitig steigen mit wachsender Mitarbeiterzahl die Komplexität der Kommunikation, die Anonymität und die Zahl der Hierarchieebenen und Organisationsbereiche.

Prognosebörsen, die im Folgenden ausführlich erläutert werden, sind solche Netzwerke oder Informations- bzw. Wissensmarktplätze, durch die ein Unternehmen Wissensmanagement umsetzen kann. Sie machen sich gerade das implizite Wissen von Mitarbeitern zu Nutze, um nahezu treffsichere Aussagen über ungewisse Szenarien oder zu dedizierten Fragestellungen mit variierenden Freiheitsgraden zu erstellen. Hervorzuheben ist bereits an dieser Stelle der Zukunftsaspekt, der den zentralen Gedanken von Prognosebörsen darstellt.

2.2.1 Definition des Begriffes Prognosebörsen

Prognosebörsen (im weiteren Verlauf auch durch PB abgekürzt) sind eine Gestaltungsdimension des Wissensmanagements. Sie instrumentieren die Leitidee, implizites, individuelles Wissen auf einer kollektiven Ebene in neues, von den Wissensträgern losgelöstes und für das Unternehmen wertvolles explizites Wissen zu transferieren. Als vergleichsweise neues Instrument erfreuen sie sich durch den Web 2.0 Trend zunehmender Beliebtheit[91] und reihen sie sich in die Liste der in Kapitel 2.1.3 aufgeführten Methoden ein. Der Schwerpunkt ihrer Anwendung liegt innerhalb der dort gewählten Klassifikationen in der Generierung und Verwendung von Wissen, wobei sich insbesondere Überschneidungen mit den Instrumenten Communities of Practice und Think Tanks ausmachen lassen. Wie sie bündeln auch Prognosebörsen bereichsübergreifend bzw. organisationsweit themenspezifisches Wissen. Je nach Umfang und Gestaltung lassen sich auch Lessons Learned und Best Practice Sharing in PB integrieren. Auf der Ebene der Wissensdarstellung verinnerlichen PB das Instrument der Expertenverzeichnisse. Zu allen an Prognosebörsen teilnehmenden Wissensträgern werden Kontaktdaten und ggf. weiterführende Informationen wie berufliche Stationen, besondere Kompetenzen, Publikationen etc. gepflegt und gespeichert. PB enthalten aber auch Bewertungselemente. Durch eine kontinuierliche Auswertung des Instruments wird ersichtlich, ob die Modalitäten des Instruments oder die lokale Verortung des Instruments im Unternehmen beibehalten oder angepasst werden sollten.

In der Literatur häufig synonym verwendete Begriffe zu Prognosebörsen sind beispielsweise Prognosemärkte, Vorhersagebörsen bzw. -märkte, Informationsbörsen bzw. -märkte, elektronische Prognosemärkte (EPM), prediction markets oder virtual stock markets (VSMs). PB sind wie bereits angedeutet ein Weg, über die Organisation verteilte Informationen aufzufinden und zu verdichten[92] und diese zu dynamisieren und validieren.[93] Sie funktionieren ähnlich eines Aktienmarktes: der Aktienkurs spiegelt die kollektive tagesaktuelle Erwartungshaltung über das zukünftige Eintreten einer konkreten Zahl oder einer Wahrscheinlichkeit wider.[94] Der Initiator von Prognosebörsen bringt unterschiedlichste messbare[95] Fragestellungen, die in der Zukunft liegen, in die Börse ein. Beispiele hierfür sind etwa: wo liegt der Wechselkurs des US Dollars zum Euro am 31. August 2010 oder werden wir im dritten Quartal 2010 mehr oder weniger als 7 Mrd. Euro Umsatz im Inland[96] erwirtschaften? Daraufhin gestalten die Teilnehmer der Prognosebörse durch An- und Verkäufe von Aktien dieser Fragestellungen deren Aktienkurs. Das heißt, der gesetzte Ausgangswert wird durch Investitionen respektive Desinvestitionen verändert im Sinne von gesteigert, gesenkt oder beibehalten. Um diese Investitionsentscheidungen zu treffen, greifen die Teilnehmer auf ihr individuelles implizites Wissen und auf öffentlich verfügbare Informationsquellen zu diesem Thema zurück. Ob und in welcher Höhe nach Handelsschluss Dividende[97] an die einzelnen Teilnehmer gezahlt werden, hängt von ihrem Aktienbesitz in Relation zum tatsächlichen Ausgang der Fragestellung ab. Folglich lohnt es sich also für die Teilnehmer möglichst frühzeitig genaue Prognosen zu treffen. Je eher und genauer sie den Ausgang der Fragestellung prognostiziert haben, desto höher fällt ihre Beteiligung an den ausgezahlten Dividenden statt. Darum geht es für die Teilnehmer bei der Einschätzung der Eintrittswahrscheinlichkeit des in der Zukunft liegenden Ereignisses nicht um subjektive Meinungen, sondern um objektives, realitätsbezogenes Kalkül. Hackhausen zitiert hierzu den Leiter des Karlsruher Instituts für Informationswirtschaft, Christof Weinhardt: „Nicht die persönliche Meinung eines Händlers ist gefragt, vielmehr wird er für eine möglichst realistische Einschätzung der Situation belohnt.“[98] So erhalten Unternehmen durch den Einsatz von PB eine dynamische, ehrliche und nicht zuletzt frühzeitige konsolidierte Einschätzung in Bezug auf ein zukünftiges Ereignis, das für den Geschäftserfolg bzw. für den Geschäftserfolg betreffende Entscheidungen relevant ist. Prognosebörsen sind ergo ein Frühindikator. Auf dem Markt werden Erwartungen gehandelt und der Aktienkurs (Marktpreis) wird über die beiden Stellgrößen Preis und Menge[99] durch die Angebots- und Nachfragekräfte gebildet. „Die Marktpreise geben zu jedem Zeitpunkt die Einschätzung aller Marktteilnehmer […] wider.“[100] Händler[101] können bis zum Börsenschluss ihre Prognosen durch Zukäufe und Verkäufe ändern, d.h. sie können beliebig oft ihr individuelles Aktienportfolio variieren. So entsteht eine kontinuierliche Feedback-Schleife aufgrund aktualisierter Informationen[102], die für den Initiator der Prognosebörse und das Management von großem Nutzen ist. Gleichzeitig ist eine Prognosebörse, da zu jedem Händler Kontaktdaten hinterlegt sind, „eine große Kommunikationsplattform, über welche die Mitarbeiter gegenseitig Tipps und Anregungen austauschen.“[103]

PB eignen sich für kurz- und mittelfristige Vorhersagen[104] und sind gänzlich abhängig von der Bereitschaft der Mitarbeiter an ihnen teilzunehmen.[105] Dabei ist die Teilnahme grundsätzlich freiwillig, da die Mitarbeiter schließlich nicht durch das Unternehmen gezwungen werden können, ihr Wissen und ihre Einschätzungen preiszugeben. Neue Teilnehmer können jederzeit hinzustoßen[106] und somit die Wissensbasis des Instruments vergrößern. Um überhaupt eine aussagekräftige Prognose erhalten zu können, nennt Ivanov als Faustregel eine Zahl von mindestens 30 aktiven Teilnehmern.[107] Registrierte Teilnehmer entscheiden „selbst über ihre jeweilige Teilnahme an verschiedenen Prognosefragen“[108] und bringen so ihr Expertenwissen gezielt in den richtigen Börsen ein.

Der Begriff Prognosebörsen wird meistens in der Pluralform verwendet, da es sich bei ihnen um ein Instrument mit endlosem Charakter handelt. Mit jeder neuen Fragestellung wird eine neue Börse eröffnet. Außerdem sind beliebig viele Fragestellungen gleichzeitig auf dem Markt. Das Instrument der Prognosebörsen ergänzt andere Prognosetechniken bzw. Methoden der Markt- und Meinungsforschung oder auch mittelfristige Planungsmethoden. Es soll sie nicht ersetzen, sondern ihre Funktionalitäten ergänzen und ihre Schwächen ausgleichen, wie die folgende Abbildung zeigt.[109] Auch nicht ersetzen sollen PB Manager und Experten. Vielmehr sollen sie als unterstützendes Instrument[110] in den Werkzeugkoffer der Entscheidungsträger in einem Unternehmen integriert werden.

Abb. 4: Vergleich von Prognosebörsen mit herkömmlichen Prognosetechniken

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigener Entwurf in Anlehnung an Armbrüster, Thomas (2006), S. 7

Manager können durch PB z.B. auch die Erfolgswahrscheinlichkeit von Projekten oder Produkteinführungen bei ihren Mitarbeitern abfragen: „wer an einen Erfolg glaubt, kauft Aktien, wer skeptisch ist, stößt sein Paket ab.“[111] Aus den Ergebnissen können sie Schlussfolgerungen in Bezug auf den Zeitpunkt der Produkteinführung oder die Produktreife ziehen. Für Unternehmen sind interne, externe oder integrierte Prognosebörsen, die interne und externe Teilnehmer erlauben, möglich. Das Wissen und die Meinungen der weltweit verteilten, klugen und eifrigen Masse helfen Unternehmen beispielsweise bei ihrem Innovationsprozess.[112] Zu den weiteren Einsatzbereichen von PB zählen öffentliche Themen wie beispielsweise Wirtschafts-, Sport- und Boulevardthemen oder politische Themen (z.B. Wahlen).[113] In der Privatwirtschaft sind besonders B2C[114] - und Technologieunternehmen Kandidaten für den Einsatz von PB,[115] da ihr Anspruch die Nachfrage mit innovativen Produkten zu beantworten besonders hoch ist und sie aufgrund der Vielzahl an einzelnen Kunden besonders schwer Informationen über zukünftige Nachfragewünsche beziehen können. Für Unternehmen liefern Prognosebörsen drei aussagekräftige Zahlen, nämlich die Anzahl der Händler, die Anzahl der Aktien und die Anzahl der Transaktionen (Käufe und Verkäufe), aus denen sie Rückschlüsse über die Akzeptanz des Instruments und die Validität der Resultate ziehen können.

Um das Instrument Prognosebörsen überhaupt einsetzen zu können, müssen die drei folgenden Voraussetzungen erfüllt sein.[116]

Erstens muss das künftige Ereignis, um das es geht, prognostizierbar und messbar sein.

Zweitens müssen die Teilnehmer über ausreichende themenspezifische Kenntnisse verfügen und durch einen Belohnungsmechanismus zur Teilnahme bewegt werden.

Drittens muss das Ereignis durch eine anerkannte Instanz erhoben und veröffentlicht werden, um die Prognosegüte rückwirkend bewerten zu können.

Des Weiteren lässt sich feststellen, dass ohne verfügbare Informationen und Wissen um diese keine Prognosen getätigt werden können.[117]

Abschließend werden die Vor- und Nachteile von PB in der nachstehenden Tabelle noch einmal übersichtlich zusammengefasst.

Tab. 2: Vor- und Nachteile von Prognosebörsen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigener Entwurf unter Berücksichtigung von Armbrüster, Thomas (2006), S. 8, 1492 (2009), S. 21, DTAG (2009b), S. 5, Dye, Renée (2008), S. 89 f., Hackhausen, Jörg (2006), S. 2, Müller, Hans Christian (2009), S. 3, pro:kons (2010), Skiera/Spann (2003), S. 1311 f.

2.2.2 Hintergründe zur Entstehung des Instruments

Prognosebörsen haben ihren Ursprung in den USA. Dort wurde bereits 1988 eine Prognosebörse eingesetzt um die Ergebnisse der Präsidentschaftswahl vorherzusagen.[118] Mit der Verbreitung des Internets ab den 90iger Jahren des letzten Jahrhunderts hatte das Instrument seinen Durchbruch. Ausgehend von seiner Anwendung im politischen Umfeld, begannen Forscher verschiedenster Disziplinen Prognosebörsen anzuwenden, auf ihre Aussagekraft hin zu analysieren und sie weiterzuentwickeln. Alle Formen von Prognosebörsen[119] beruhen auf zwei Theorien: der „Intelligenz der Masse“ und der Theorie von der Informationseffizienz des Marktes. Erstere geht auf den Wissenschaftler Francis Galton zurück[120] und sagt aus, dass die Weisheit der Masse größer ist als die eines Einzelnen. Hierin liegt die Erklärung für die Ehrlichkeit als eine Eigenschaft von PB. Schließlich bewertet das Instrument keine einzelnen Aussagen, sondern verdichtet diese zu einer Gesamtaussage. Letztere wurde durch den österreichischen Wirtschaftsnobelpreisträger Friedrich August von Hayek[121] formuliert. Sie besagt, dass der Preismechanismus in einem Wettbewerbsmarkt das effizienteste Instrument ist, das asymmetrisch verteilte Wissen der Marktteilnehmer zu aggregieren.[122] Die Hypothese vom effizienten Markt sagt darüber hinaus aus, dass ein Markt effizient ist, wenn stets die gesamte verfügbare Information voll in den Preisen reflektiert wird.[123] Die Umsetzung dieser Erkenntnisse in PB verhilft dem Instrument selbst und seinem Verwender zu einer neuen Form der Wissensbündelung und -verarbeitung. Manager, die in Zeiten von Budgetkürzungen, mit der Krisenbewältigung überbeansprucht sind, finden in PB eine effiziente und günstige Methode[124], um dennoch vorausschauend agieren zu können. In den meisten Fällen ist die „Datengrundlage für Entscheidungen des Managements nicht immer aktuell.“[125] In der Praxis müssen die Führungskräfte mit Zahlen des vergangenen Quartals oder Jahres ihre Entscheidungen für die Zukunft treffen. Mit Prognosebörsen erhalten sie ein Werkzeug, das ihnen aktuelle Vorhersagen, die unendlich viele Expertenmeinungen vereinen, mit einem Mausklick am Computerbildschirm anzeigt. Im Gegensatz zu üblichen Prognosen, die auf statistischen Regelmäßigkeiten beruhen und von der Vergangenheit auf die Zukunft schließen, behalten die Teilnehmer von PB konsequent die Vorgehensweise, Prognosen aufgrund der ihnen aktuell verfügbaren Informationen zu erstellen, bei. D.h. in Prognosebörsen finden – anders als bei herkömmlichen Vorhersagen – auch außergewöhnliche Vorgänge, die sich bereits in der Gegenwart abzeichnen oder abspielen, oder Gerüchte, die in den Medien kursieren, Berücksichtigung.[126] „Häufig übertreffen sie [Prognosebörsen] sogar die herkömmlichen Methoden der Markt- und Meinungsforschung.“[127] Die hohe Treffgenauigkeit[128] von PB gilt laut Martin Spann, Wirtschaftsprofessor an der Universität Passau „mittlerweile als wissenschaftlich erwiesen.“[129] Prognosebörsen liefern bessere Prognosen als Experten, wenn es um Vorhersagen zur Wirtschaftsentwicklung geht[130] und sind dabei „doppelt so gut wie die Experten-Prognosen“[131] beziehungsweise bis zu 16 Mal genauer.[132] Die Firma 1492 GmbH Growth and Renewal gibt an, dass die Vorhersagen der PB in 76 Prozent bis 94 Prozent der Fälle genauer als die herkömmlichen Methoden seien. Dabei wirke sich der Zeitpunkt, zu dem die Vorhersage getroffen wurde (also lange oder kurz vor dem Eintritt des Ereignisses), nicht auf die Prognosequalität aus.[133] Auch Thomas Langer, Betriebswirtschaftler an der Universität Münster, bestätigt, dass Ergebnisse von PB präziser als die ursprünglichen Planzahlen eines Unternehmens seien.[134]

Weitere Gründe für den zunehmenden Einsatz von Prognosebörsen in Unternehmen sind das Medium Internet und die Eigendynamik dieses Instruments. Sofern das Management erkannt hat, welches Potenzial im Wissen seiner Organisation liegt und beschlossen hat, sich dieses zu Nutze zu machen, steht es immer noch vor der Frage, wie es die verschiedenen Expertenmeinungen gewichten sollte und wer überhaupt seiner Einschätzung nach gefragt werden sollte,[135] d.h. wie die entsprechenden Experten zu identifizieren sind.[136] Prognosebörsen nutzen den Spieltrieb der Mitarbeiter aus; der Mitarbeiter nimmt das Instrument als spielerischen Wettbewerb, bei dem der Sieger die Anerkennung der Mitstreiter erhält, wahr. Durch interne Kommunikation der Führungsetage und der Kollegen erfährt er von diesen. Das Internet offeriert wiederum neben örtlicher und zeitlicher Unabhängigkeit auch die Ansprache einer größeren Zielgruppe und ermöglicht – sofern gewollt – auch die Anonymität der Teilnehmer.[137] Zusätzlich zu diesen Punkten heben sich PB von Methoden der herkömmlichen Marktforschung ab, in dem sie günstiger in Bezug auf die Kosten,[138] weniger aufwändig und robuster gegen Manipulationsversuche[139] sind.

2.2.3 Ziele von Prognosebörsen

Durch den Einsatz von Prognosebörsen verfolgen Unternehmen verschiedene Ziele. An erster Stelle sollen durch die Implementierung Prognosen verbessert werden. Schließlich bilden die intern und extern verfügbaren Prognosen die Entscheidungsgrundlage für die Mitarbeiter eines Unternehmens. Prognosebörsen helfen also auch dabei, Entscheidungen zu verbessern und sollten deshalb neben den gewöhnlichen Entscheidungsunterstützungssystemen einen festen Platz im Werkzeugkasten der Manager haben. Neben der Entscheidungsunterstützung dienen PB der Abschätzung von Entwicklungszeiten von Produkten,[140] der kostengünstigeren Durchführung und Steuerung von Werbemaßnahmen, der Vorhersage von Ereignissen, die das Marktumfeld bzw. die Wettbewerbssituation betreffen (z.B. Einschätzung der Wahrscheinlichkeit eines M&A[141], das das eigene Unternehmen beeinflussen würde[142] ), sowie der Förderung des Betriebsklimas und der Bindung der Mitarbeiter an das Unternehmen.[143] Mit diesem Instrument werden die Mitarbeiter direkt nach ihrer ehrlichen Meinung gefragt[144] und wie bereits mehrfach erwähnt, Expertenwissen innerhalb der Organisation gebündelt. Im Rahmen von Personalentscheidungen können darüber hinaus die Erfolgsquoten der Teilnehmer innerhalb der PB als Kriterium für Stellenbesetzungen oder Beförderungen hinzugezogen werden. Bei einer Erweiterung des Teilnehmerkreises auf externe Experten, die aus dem Lieferanten- oder Kundenumfeld des Unternehmens stammen, lassen sich außerdem Nachfragen prognostizieren, die zukünftige Performance des Unternehmens abschätzen und sogenannte Trend Scouts (oder auch Lead User[145] ) identifizieren.[146]

2.3 Gestaltung von Prognosebörsen

Um diese Ziele zu erreichen wird die Prognosebörse zunächst nach den individuellen Intentionen des Verwenders gestaltet. Dabei ist voranzustellen, dass es hinsichtlich des Trägermediums keine Variationsmöglichkeiten gibt. Zwar kann beispielsweise ein Unternehmen entscheiden, ob das Instrument im firmeninternen Intranet oder im öffentlich zugänglichen Internet eingebunden wird, jedoch sind PB ausschließlich in elektronischer Form anzuwenden.

Zuerst gilt es für den Verwender von PB zu definieren, in welchem Bereich er diese einsetzen möchte. Zu den zahlreichen Einsatzbereichen von PB in der Wirtschaft gehören u.a. Absatzprognosen, Produktentwicklung, Projektmanagement, unternehmensübergreifende Kollaboration innerhalb der Supply Chain,[147] Markt- und Wirtschaftskennzahlen,[148] Informations- und Ideenmärkte,[149] und nicht zuletzt „Spaßbörsen“.[150] Bei Ideenbörsen bewerten die Teilnehmer eingestellte Ideen und treffen so Aussagen darüber, ob die Idee Potenzial hat und deshalb verwirklicht werden sollte.[151] Bei „Spaßbörsen“ geht es um die Einschätzung zukünftiger Ereignisse, die nicht unmittelbar mit dem Geschäftserfolg des Verwenders in Bezug stehen. Auf diesen Märkten werden beispielsweise die Sieger von Sportturnieren, das Abschneiden verschiedener Kandidaten eines Schönheitswettbewerbs oder das Kantinenmenü in der nächsten Woche gehandelt. Sie werden eingesetzt, um den Teilnehmern den Einstieg und den Umgang mit dem Instrument zu erleichtern und um sie in einem lockeren Umfeld zu motivieren.

[...]


[1] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 12

[2] Hofmann, Josephine (2009), S. 30

[3] Lehner, Franz (2008), S. 6

[4] Erläuterung: Begriffsdefinition in Kapitel 2.1.1

[5] Erläuterung: In dieser Arbeit soll der Begriff „Mitarbeiter“ synonym für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter verwendet werden. Aus Gründen der Simplizität wird auf die Langform verzichtet.

[6] Erläuterung: 259.900 (Stand Dezember 2009), vgl. DTAG (2010a), S. 6

[7] Erläuterung: Eine genaue Begriffsdefinition folgt in Kapitel 2.1.1

[8] Müller (2009), S. 2

[9] Hackhausen (2006), S. 3

[10] Vgl. Hackhausen (2006), S. 2

[11] Erläuterung: Für diese Arbeit stellt das Pilotprojekt zur Einführung von Prognosebörsen im Konzern die wichtigste dieser Aktivitäten dar.

[12] Lehner, Franz (2008), S. 29

[13] Vgl. Wilkesmann/Rascher (2005), S. 10

[14] Lehner, Franz (2008), S. 29

[15] Simon, Walter (2002), S. 274

[16] Vgl. Herkle, Holger (2007), S. 5

[17] Wilkesmann/Rascher (2005), S. 11

[18] Vgl. Ike, Ralf (2008), S. 123

[19] Simon, Walter (2002), S. 273

[20] Vgl. Ike, Ralf (2008), S. 123

[21] Ike, Ralf (2008), S. 130 f.

[22] Vgl. Ike, Ralf (2008), S. 131

[23] Vgl. Völker et al. (2007), S. 60

[24] Wilkesmann/Rascher (2005), S. 13

[25] Vgl. Simon, Walter (2002), S. 274 f.

[26] Vgl. Wilkesmann/Rascher (2005), S. 13

[27] Vgl. Völker et al. (2007), S. 59

[28] Erläuterung: z. B. unterscheidet Ike noch internes und externes Wissen (Vgl. Ike, Ralf (2008), S. 134 f. oder Lehner exaktes von vagem sowie vollständiges von unvollständigem Wissen (Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 46 - 54

[29] Vgl. Wilkesmann/Rascher (2005), S. 15

[30] Vgl. Völker et al. (2007), S. 61

[31] Vgl. Wilkesmann/Rascher (2005), S. 15

[32] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 49 und Ike, Ralf (2008), S. 133

[33] Vgl. Völker et al. (2007), S. 61

[34] Vgl. Simon, Walter (2002), S. 275

[35] Ike, Ralf (2008), S. 134

[36] Ike, Ralf (2008), S. 134

[37] Ike, Ralf (2008), S. 141

[38] Simon, Walter (2002), S. 276

[39] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 61

[40] Ike, Ralf (2008), S. 141

[41] Völker et al. (2007), S. 71

[42] Vgl. Ike, Ralf (2008), S. 141

[43] Erläuterung: Weitere Konezpte sind u.a das Fraunhofer Wissensmanagement-Referenzmodell, das Konzept des WM nach Probst/Raub/Romhardt und das Modell der Knowledge Supply Chain nach Dittmar

[44] Lehner, Franz (2008), S. 60

[45] Ike, Ralf (2008), S. 147

[46] Vgl. Wilkesmann/Rascher (2005), S. 15

[47] Vgl. Wilkesmann/Rascher (2005), S. 15

[48] Vgl. Ike, Ralf (2008), S. 144

[49] Wilkesmann/Rascher (2005), S. 15

[50] Ike, Ralf (2008), S. 145

[51] Vgl. Wilkesmann/Rascher (2005), S. 16

[52] Vgl. Ike, Ralf (2008), S. 155

[53] Ike, Ralf (2008), S. 155

[54] Vgl. Herkle, Holger (2007), S. 54

[55] Vgl. Herkle, Holger (2007), S. 54

[56] Vgl. Kapitel 2.1.1

[57] Vgl. Berthold et al. (2002), S. 194

[58] Erläuterung: Lehner verwendet die Klassifikationen „Förderung des Wissensaustauschs und der Wissensnutzung“, „Repräsentation von Wissen“, „Planung“, „Organisation“ und „Bewertung“. Vgl. hierzu Lehner, Franz (2008), S. 180. Die Herausgeber des Sammelbandes „Psychologie des Wissensmanagements“ nehmen eine Einteilung in „Denkwerkzeuge im Wissensmanagement“, „Instrumente der Wissenskommunikation“ und „narrative Wissensmanagement-Methoden“ vor. Vgl. Mandl/Reinmann (2004), S. 6 f. Die Autoren Völker, Sauer und Simon wählen als Überbegriffe „Organisationsformen“, „Wissensnetzwerke“, „Wissenstransparenz“ und „Rollen“. Vgl. Völker et al. (2007), S. 85

[59] Definition Performance Measurement: „Prozess zur Identifizierung und Quantifizierung von Leistungsindikatoren (Kennzahlen), die eine Aussage über das Maß der Zielerreichung bez. Qualität, Zeit und Kosten ermöglichen (Performance). Die Leistung ganzer Unternehmen, von Geschäftsbereichen, Abteilungen u.Ä. muss aus verschiedenen Perspektiven gemessen werden. Ein populäres Hilfsmittel ist die Balanced Scorecard.“ (Gabler (2010b))

[60] Vgl. Völker et al. (2007), S. 92

[61] Definition Think Tanks: „Als Think Tanks werden multifunktionale, interdisziplinäre Arbeitsgruppen bezeichnet, die sich unabhängig vom operativen Geschäft mit der Entwicklung von Wissen, Ideen, Innovationen etc. beschäftigen.“ (Völker et al. (2007), S. 92)

[62] Völker et al. (2007), S. 92

[63] Vgl. Völker et al. (2007), S. 93

[64] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 198

[65] Vgl. Völker et al. (2007), S. 93

[66] Vgl. Völker et al. (2007), S. 94

[67] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 181

[68] Erläuterung: Die Erfahrungen verlassen nicht mit dem Mitarbeiter zusammen das Unternehmen, wie es bei implizitem Wissen für gewöhnlich der Fall ist.

[69] Vgl. Kapitel 2.1.1

[70] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 182

[71] Lehner, Franz (2008), S. 182

[72] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 182 f.

[73] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 183

[74] Vgl. Völker et al. (2007), S. 95

[75] Definition bottom up: „1. Begriff: Hierarchisches Planungsprinzip; von unten nach oben.
2. Merkmale: Die einzelnen Organisationseinheiten stellen für ihre Verantwortungsbereiche Detailpläne aufstellen, die im Rahmen der Planung der übergeordnet Planungseinheit dann koordiniert werden. Im Gegensatz dazu steht das Top-down-Prinzip.“ (Gabler (2010a))

[76] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 186

[77] Vgl. Völker et al. (2007), S. 96

[78] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 184 f.

[79] Definition Ontologie: „Lehre vom Sein, von den Ordnungs-, Begriffs- und Wesensbestimmungen des Seienden.“ (Duden 2006)

[80] Lehner, Franz (2008), S. 189

[81] Lehner, Franz (2008), S. 189

[82] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 190 ff.

[83] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 190 ff.

[84] Vgl. Völker et al. (2007), S. 96 ff.

[85] Lehner, Franz (2008), S. 192

[86] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 194

[87] Vgl. Lehner, Franz (2008), S. 212 f.

[88] Vgl. Kapitel 2.1.1 und 2.1.2 sowie Simon, Walter (2002), S. 276

[89] Völker et al. (2007), S. 91

[90] Vgl. Institut der deutschen Wirtschaft (IW) Köln (2009), S. 2

[91] Vgl. Dye, Renée (2008), S. 90

[92] Vgl. Dye, Renée (2008), S. 86

[93] Vgl. DTAG (2009a)

[94] Vgl. Dye, Renée (2008), S. 86

[95] Vgl. Dye, Renée (2008), S. 83

[96] Erläuterung: Wahl des Vorjahreswertes der Deutschen Telekom AG, um eine realistische Beispielfrage zu stellen. Vgl. Deutsche Telekom AG (2009c), S. 2

[97] Vgl. Skiera/Spann (2003), S. 1311

[98] Weinhardt, Christof (2006) (zitiert nach Hackhausen, Jörg (2006), S. 3)

[99] Vgl. Heß, Dorit (2009), S. 1

[100] Hackhausen, Jörg (2006), S. 2

[101] Erläuterung: Mitarbeiter werden durch Teilnahme an Prognosebörsen zu Händlern.

[102] Vgl. Dye, Renée (2008), S. 86

[103] Ockenga, Julia (2009), S. 1

[104] Vgl. Skiera/Spann (2003), S. 1310

[105] Vgl. Ivanov, Aleksandar (2009), S. 14

[106] Vgl. Archibald/McDermott (2010), S. 85

[107] Vgl. Ivanov, Aleksandar (2009), S. 10

[108] DTAG (2009a)

[109] Vgl. Anhang 1, S. 83

[110] Vgl. Dye, Renée (2008), S. 90

[111] Hengl et al. (2008), S. 6

[112] Vgl. Jouret, Guido (2009a), S. 45 und vgl. Jouret, Guido (2009b), S. 70

[113] Vgl. pro:kons (2010)

[114] Erläuterung: B2C ist die Abkürzung für Business to Consumer, d.h. das Unternehmen tätigt Geschäfte direkt mit dem Endverbraucher.

[115] Vgl. Dye, Renée (2008), S. 93

[116] Vgl. Skiera/Spann (2003), S. 1313 und vgl. gexid (2009a)

[117] Vgl. Dye, Renée (2008), S. 89

[118] Vgl. Hackhausen, Jörg (2006), S. 3 und vgl. Ockenga, Julia (2009), S. 1

[119] Vgl. Kapitel 2.3

[120] Vgl. Hackhausen, Jörg (2006), S. 3

[121] Vgl. Hackhausen, Jörg (2006), S. 3

[122] Vgl. Skiera/Spann (2003), S. 1313

[123] Vgl. Skiera/Spann (2003), S. 1313

[124] Vgl. Archibald/McDermott (2010), S. 89

[125] DTAG (2009b), S. 3

[126] Vgl. Institut der deutschen Wirtschaft (IW) Köln (2009), S. 1

[127] Hackhausen, Jörg (2006), S. 1

[128] Vgl. Heß, Dorit (2009), S. 1

[129] Spann, Martin (2009) (zitiert nach Müller, Hans Christian (2009), S. 1)

[130] Vgl. Lischka, Konrad (2007), S. 2

[131] Lischka, Konrad (2007), S. 1

[132] Vgl. DTAG (2009b), S. 5

[133] Vgl. 1492 (2009), S. 18 f.

[134] Vgl. Hackhausen, Jörg (2006), S. 1

[135] Vgl. Dye, Renée (2008), S. 85

[136] Vgl. Skiera/Spann (2003), S. 1311

[137] Vgl. Skiera/Spann (2003), S. 1311 und Hackhausen, Jörg (2006), S. 2

[138] Vgl. Müller, Hans Christian (2009), S. 1

[139] Vgl. Ockenga, Julia (2009), S. 1

[140] Vgl. Institut der deutschen Wirtschaft (IW) Köln (2009), S. 2

[141] Definition M&A: „Die Bezeichnung Mergers and Acquisitions (M&A), zu deutsch Fusion von Unternehmen und Erwerb von Unternehmensanteilen, steht für alle Vorgänge im Zusammenhang mit der Übertragung und Belastung von Eigentumsrechten an Unternehmen einschließlich der Konzernbildung, der Umstrukturierung von Konzernen, der Verschmelzung und Umwandlung im Rechtssinne, dem Squeeze Out, der Finanzierung des Unternehmenserwerbs, der Gründung von Gemeinschaftsunternehmen sowie der Übernahme von Unternehmen.“ (Gabler (2010c))

[142] Vgl. Dye, Renée (2008), S. 87

[143] Vgl. Müller, Hans Christian (2009), S. 2

[144] Vgl. DTAG (2009b), S. 4

[145] Definition Lead User: „Nachfrager, deren Bedürfnisse als repräsentativ für einen Markt angesehen werden können und die eine hohe Kaufbereitschaft für zukünftige Produkte besitzen. Durch die Einbeziehung führender Anwender in den gesamten Entwicklungsprozess von Innovationen können Unternehmen wesentliche Wettbewerbsvorteile erreichen. Lead User sollen Bedürfnisse erkennen, bevor sie am gesamten Markt auftreten. […]“ (Gabler (2010d))

[146] Vgl. Skiera/Spann (2003), S. 1325

[147] Definition Supply Chain: „Als Supply Chain (SC) wird im engeren Sinne eine unternehmensübergreifende Wertschöpfungs- und Versorgungskette bezeichnet, in der rechtlich und wirtschaftlich unabhängige Unternehmen gemeinsam am Prozess der Leistungserbringung beteiligt sind.“ (Schmidt, Dirk (2006), S. 18)

[148] Vgl. Ivanov, Aleksandar (2009), S. 10 f.

[149] Vgl. Müller, Hans Christian (2009), S. 2 f.

[150] Vgl. Dye, Renée (2008), S. 87

[151] Vgl. Lischka, Konrad (2007), S. 2

Ende der Leseprobe aus 119 Seiten

Details

Titel
Prognosebörsen als Instrument des Wissensmanagements im Unternehmen
Untertitel
Eine Analyse der Potenziale am Beispiel der Deutschen Telekom AG
Hochschule
Fachhochschule der Wirtschaft Bielefeld
Veranstaltung
Business Administration
Note
2,3
Autor
Jahr
2010
Seiten
119
Katalognummer
V180484
ISBN (eBook)
9783656032175
ISBN (Buch)
9783656032496
Dateigröße
4009 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Prognoseboersen, Web 2.0, Wissensmanagement, Wisdom of crowds
Arbeit zitieren
Franziska Beckmann (Autor), 2010, Prognosebörsen als Instrument des Wissensmanagements im Unternehmen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/180484

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