Wissensbewahrung: Strategien gegen den Verlust von Wissen durch Leaving Experts

Einleitung

Wissen ist in den heutigen Industriegesellschaften längst zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor der Unternehmen geworden. Viele Produkte und Dienstleistungen des täglichen Lebens sind zu wissensbasierten Gütern geworden. Bei den Produkten sind nicht nur Informationstechnologie wie Software, Hardware und Netzwerke, elektronische Geräte aller Art oder pharmazeutische Produkte, sondern auch etwa Küchengeräte, Kinderspielzeug, Baumaterialien, Textilien oder Lebensmittel zu nennen. Intelligente Dienstleistungen betreffen die Planung, Entwicklung und Verbreitung dieser Produkte. Ärztliche Leistungen, Softwareentwicklung, Logistik, Rechtsberatung, Forschung, Unterricht oder Management sind auch hier nur wenige Beispiele^[1].

Auf der anderen Seite ist der Wettbewerbsdruck auf Unternehmen in einer globalisierten Welt kontinuierlich gestiegen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sind Unternehmen in vielen Branchen gezwungen, innovativ tätig zu sein. Innovation aber erfordert Wissen; genauer: Wissensvorsprünge gegenüber dem Wettbewerb^[2]. Insbesondere die Fähigkeit eines Unternehmens, Wissen aufzubauen und zu neuen Lösungen zu kombinieren, ist schwer imitierbar und daher eine wichtige Quelle von Wettbewerbsvorteilen^[3]. Wissen hat darüber hinaus auch auf Produktivität und Effizienz Einfluss^[4]; allerdings stehen zahlreiche Methoden zur Modellierung und Optimierung von Geschäftsprozessen zur Verfügung^[5], so dass sich durch die Optimierung von Prozessen allein in der Regel keine entscheidenden Wettbewerbsvorteile mehr erreichen lassen.

Umso schwieriger – und für ein Unternehmen schmerzlicher – kann es sein, wenn ein wichtiger Wissensträger aus dem Unternehmen ausscheidet. Zwar ist es für Unternehmen von elementarer Notwendigkeit, das vorhandene Wissen zu identifizieren, zu entwickeln, zu verteilen und zu bewahren, sowie neues Wissen zu erwerben^[6], und diese Prozesse können Wissensverluste z.B. aufgrund von Kündigungen oder dem Eintritt in den Ruhestand abmildern. Jedoch hat diese Strategie, wenn es um den drohenden Verlust eines Wissensträgers („leaving expert“) geht, Grenzen, denn das individuelle Wissen lässt sich nur bedingt explizieren, also etwa in Datenbanken, Akten usw. ablegen, da ein wesentlicher Teil individueller – und kollektiver – Expertise auf implizitem Wissen beruht^[7]. Implizites Wissen lässt sich nur schwer in Worte fassen und drückt sich eher im praktischen Handeln aus. Es ist in das Handeln „eingewoben“^[8].

Somit wird erkennbar, dass und warum es schwierig sein kann, das individuelle Wissen eines Wissensträgers zu erfassen, zu beschreiben an anderen Stellen des Unternehmens nutzbar zu machen, „zu übertragen“. Auch dieses Wissen ist schwer imitierbar; es wird in jahrelanger, unter Umständen jahrzehntelanger Praxis erworben, entwickelt und verfeinert^[9]. Der Anspruch, „Wissensbewahrung“ betreiben zu wollen, muss daher dahingehend modifiziert werden, dass zu fragen ist, wie (mit welchen Mitteln, in welcher Form) relevante Anteile dieses Wissens identifiziert und beschrieben werden können. Dieses Wissen kann allenfalls bruchstückhaft erfasst werden^[10]. Aber schon dies kann eine lohnende Aufgabe sein. Ziel dieses Artikels ist es, einige Ansätze und Möglichkeiten zur Wissensbewahrung zu beschreiben und zu bewerten.

Formen der Wissensbewahrung – Möglichkeiten und Grenzen

Auf grober Ebene lassen sich zwei Formen der Wissensbewahrung unterscheiden: Zum einen Formen der Wissensbewahrung, die im Sinne eines unternehmensweiten Lern- und Organisationsprozesses „vorbeugend“ eingesetzt werden; zum anderen Maßnahmen, die angesichts eines drohenden Wissensverlusts eingesetzt werden, um konkret diesen Verlust zu verhindern. Auf diese beiden unterschiedlichen Typen der Wissensbewahrung wird nun eingegangen. Zuvor scheint es jedoch sinnvoll, den Begriff des Wissens kurz zu definieren. Auf tiefere Betrachtungen des Begriffs sowie auf begriffliche Abgrenzungen etwa zu „Information“ und „Daten“ soll hier weitgehend verzichtet werden; sinnvoll und pragmatisch scheint die folgende Definition: „Wissen sind Objekte und Modelle, die wir für wahr und nützlich halten, da sie die Welt in und um uns erklären und unser Handeln vernünftiger werden lassen.“^[11] Wissen ist also gedanklich-abstrakt („Modelle“), kann sich aber auch in konkreten Objektivationen widerspiegeln („Objekte“); es ist nicht endgültig, sondern stets vorläufig, und es unterstützt sinnvolles menschliches Handeln. Der Wissensbegriff ist vom Informationsbegriff dahingehend abzugrenzen, dass Wissen stets personengebunden ist^[12]. Es existiert nicht unabhängig von einem menschlichen „Wissensträger“^[13].

Wissensbewahrung als unternehmensweiter Lern- und Organisationsprozess

Wissensbewahrung im Sinne eines unternehmensweiten Lern- und Organisationsprozesses bezeichnet Maßnahmen, die geeignet scheinen, individuelles und kollektives Wissen (also gemeinsames Wissen z.B. von Teams) von vornherein im Unternehmen so zu verankern, dass etwa beim Weggang eines Wissensträgers das bewahrungsfähige Wissen bereits Teil des organisationalen Wissens geworden ist. Herget und Mader^[14] schlagen hierzu ein Programm aus elf zum Teil aufeinander aufbauenden Maßnahmen vor:

1. „Faktor Mensch“: Durch Schulung und Mentoring von Mitarbeitern durch wissensträger und Experten, Storytelling^[15] sowie weitere Formen der Einbindung erfahrener Mitarbeiter wird der Transfer von Erfahrungswissen unterstützt.

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^[1] Vgl. Willke (2001), S. 3.

^[2] Vgl. Sommerlatte (1999), S. 6f.

^[3] Vgl. North (2011), S. 10.

^[4] Vgl. Lehner (2012), S. 14.

^[5] Vgl. Gronau (2009), S. 57f.

^[6] Vgl. Lehner (2012), S. 78.

^[7] Vgl von der Oelsnitz/ Hahmann (2003), S. 157.

^[8] Vgl. Schreyögg/ Geiger (2005), S. 438.

^[9] Die Entwicklung von Wissen und Expertise ist also stets ein individueller Prozess; Wissen kann in dem Sinne nicht „weitergegeben“ werden, sondern muss stets individuell neu erworben werden. In diesem Sinne ist auch das Bonmot von Christian Morgenstern zu verstehen.

^[10] Vgl. Herget/ Mader (2009), S. 22.

^[11] Endres (2003), S. 196.

^[12] Vgl. Schreyögg/ Geiger (2005), S. 444.

^[13] In diesem Sinne enthält beispielsweise ein Fachbuch kein „Wissen“, sondern es enthält die Konstruktionsgrundlagen zum individuellen Aufbau dieses Wissens.

^[14] Vgl. Herget/ Mader (2009), S. 24.

^[15] Vgl. Schütt (2003), S. 8f.