Instrumente des Wissensmanagements und Erfahrungen aus der Anwendung in Organisationen

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung, Zielsetzung und methodisches Vorgehen

2. Daten – Informationen - Wissen: Überblick und Abgrenzung

3. Strukturierung nach der Wissensart
3.1 Kenntnis- und handlungsgebundenes Wissen
3.2 Explizites und implizites Wissen
3.3 Individuelles und organisationales Wissen

4. Zielsetzungen und Einordnung des Wissensmanagements

5. Das Wissensmanagement-Modell nach Probst

6. Instrumente des Wissensmanagements
6.1 Personelle Wissensträger
6.1.1 Team und Projektarbeit: Wissen generieren und austauschen
6.2 Materielle Wissensträger
6.2.1 Dokumenten–Management-Systeme: Wissen verwalten
6.2.2 Content-Management-Systeme (CMS)
6.2.3 Internet, Intranet und Extranet
6.2.4 Organizational Memory Systeme (OMS)
6.2.5 Workflow-Management-Systeme (WFMS)
6.2.6 Groupware-Systeme

7. Erfahrungen aus der Anwendung in Organisationen

8. Schlussbetrachtung

9. Literaturverzeichnis

Dinge, die wir lernen müssen, bevor wir sie tun

können, lernen wir, indem wir sie tun.

Aristoteles, 384 - 322 v. Chr.

1. Einleitung, Zielsetzung und methodisches Vorgehen

Neben den traditionellen Produktionsfaktoren Arbeit, Kapital und Boden gilt Wissen heutzutage zunehmend als vierter Produktionsfaktor. Angesichts der Entwicklung der Gesellschaft hin zu einer „Wissensgesellschaft“ –vor allem dank der rasant wachsenden technologischen Möglichkeiten – kann Wissen heute als entscheidender Wettbewerbsfaktor gesehen werden. An dieser Stelle kommt dem Wissensmanagement eine herausragende Bedeutung zu, um diese gewaltigen Mengen an Informationen gezielt zu nutzen. Wissensmanagement ist daher eine Kombination soziokultureller, informationstechnischer und betriebswirtschaftlicher Aufgaben, die „Wissen“ als eine strategische Ressource betrachtet. Gemeinsames Ziel aller zusammenwirkenden Bereiche muss daher bleiben, diese Ressource optimal zu nutzen. Wie aus Daten und Informationen Wissen entsteht, wird in Kapitel 2 eingehend behandelt. Im Anschluss daran sollen die Wissensarten kenntnis- und handlungsgebundenes Wissen, explizites und implizites Wissen sowie individuelles und organisationales Wissen betrachtet sowie geklärt werden, warum eine Strukturierung nach der Wissensart sinnvoll erscheint (Kap. 3). In Kapitel 4 wird nun eine Einordnung von Wissensmanagement vorgenommen, bei der es um das Grundverständnis geht. Hierbei werden die wichtigsten Definitionen aus verschiedensten Quellen zusammengetragen, wobei versucht wird, den Begriff so weit wie möglich einzugrenzen und zu strukturieren. Es ist zudem wichtig, eine Abgrenzung zu verwandten Begriffen wie dem Informationsmanagement vorzunehmen, da die Übergänge oft fließend sind und es daher oft zu Begriffsverwirrungen kommt. Anschließend wird eine Strukturierung des Wissensmanagements vorgenommen, wobei die Zielsetzungen, Aufgaben, Prozesse und Ebenen beleuchtet werden sollen. Dies dient der Vorbereitung auf die Auseinandersetzung mit dem Kernthema dieser Arbeit, den Instrumenten zur Umsetzung von Wissensmanagement, den Wissensträgern. Ein Beispiel für eine modellbasierte Umsetzung von Wissensmanagement zeigt das in Kapitel 5 vorgestellte Werk von Probst, welches das umfangreichste und gleichzeitig allgemeingültigste Modell in der Wissensmanagementliteratur darstellt. Den Hauptteil bildet schließlich die gründliche inhaltliche Auseinandersetzung mit verschiedenen Instrumenten des Wissensmanagements, d. h. sowohl mit personellen als auch materiellen Wissensträgern. Aufgrund der Vielfalt und Unüberschaubarkeit vor allem im Bereich der technischen Instrumente können in dieser Arbeit nicht alle existierenden Wissensmanagement-Systeme umfassend abgedeckt werden. Da diese ohnehin kaum isoliert ihre Anwendung finden, sondern vielmehr ihre Komponenten in der Praxis kombiniert werden, um auch individuelle Einsatzbedürfnisse abzudecken, werden hier lediglich einige bekannte Systeme wie Dokumenten-Management-Systeme, Groupware oder Content-Management-Systeme vorgestellt. Die Fallbeispiele veranschaulichen schließlich die praktische Umsetzung der vorgestellten Modelle und Systeme und runden damit die vorliegende Arbeit ab.

2. Daten – Informationen - Wissen: Überblick und Abgrenzung

In diesem Kapitel soll der Begriff Wissen als solcher genauer betrachtet werden. Hierbei ist es sehr sinnvoll, zunächst zu klären, was Wissen eigentlich ausmacht. Es erfolgt daher eine Vorstellung der wichtigsten Definitionen. Wichtig für eine gründliche Beschäftigung mit dem Thema Wissensmanagement in Organisationen ist vor allem ein vertieftes Verständnis des Phänomens Wissen und seinen unterschiedlichen Wissensarten als Gegenstand des Wissensmanagements. Da diese Definitionen die Basis für die Erklärung des Wissensmanagements bilden, wird in den folgenden Kapiteln auf den Bereich der Wissensarten und schließlich auf das Wissensmanagement als ganzheitlichen Prozess eingegangen. Doch zunächst wird ein Überblick über die in der Literatur gängigsten Wissensdefinitionen geboten und eine definitorische Abgrenzung von Wissen geschaffen. Die verschiedenen Strukturierungsebenen des Wissens werden genauer erklärt und beschrieben. Dass der Versuch, die richtigen und plausiblen Definitionen zu liefern aufgrund der Komplexität des Themas nicht ganz unproblematisch ist, da Wissen in sehr unterschiedlichen Zuständen auftritt, darüber wird man sich schnell bewusst, wenn man sich mit dem Thema beschäftigt.

Was bedeutet nun eigentlich Wissen?

Bisher besteht keine einheitliche Erklärung dieses Phänomens. Um diesen Begriff jedoch trotzdem so weit wie möglich zu präzisieren, ist es besonders wichtig, ihn von ähnlichen Begriffen wie „Know How“ oder „Information“ deutlich abzugrenzen. Die Definitionsproblematik ergibt sich unter anderem daraus, dass sich die unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen (zum Beispiel Philosophie, Betriebswirtschaftslehre, Informatik oder Psychologie) ganz unterschiedlich mit Wissen auseinandersetzen. Eine der ältesten klassischen Definitionen lieferte bereits Aristoteles, dessen Werke nahezu den gesamten Umkreis des antiken Wissens abdecken. Seither wird als Wissen jene Art von Kenntnis bezeichnet, die auf jedermann zugänglichen, nachvollziehbaren und akzeptierbaren Gründen beruht. Der Besitz von Kenntnissen allein stellt jedoch noch kein Wissen dar. Eine auf dem Gebiet des Wissensmanagement weit verbreitete Definition zum Thema Wissen ist wohl die von Probst/Raub/Romhardt: „Wissen bezeichnet die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen. Wissen stützt sich auf Daten und Informationen, ist im Gegensatz zu diesen jedoch immer an Personen gebunden. Es wird von Individuen konstruiert und repräsentiert deren Erwartungen über Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge.“ (Probst/Raub/Romhardt 1998, S. 46). In dieser Definition kommt die konsequente Betonung der Subjektivität von Wissen zum Ausdruck. Die Begriffe Wissen, Information und Daten sind schwer voneinander zu trennen, oftmals werden sie sogar irrtümlicherweise gleichgesetzt. Da sie sehr unterschiedlich zu interpretieren sind, sollte dies jedoch vermieden werden. Was also macht eigentlich den Unterschied zwischen den drei Begriffen aus? Den Zusammenhang könnte man sich als treppenartigen Aufbau vorstellen. Daten kann man als unstrukturierte, leicht übertragbare und speicherbare Zeichen verstehen, die „Rohstoffe des Wissens“, die der Informationsgewinnung dienen. Sie können zunächst einmal gesammelt werden, damit sie für die nächst höhere Stufe aufbereitet werden können: die Informationen. Güldenberg beschäftigt sich genauer mit dieser Unterscheidung. „Informationen sind diejenigen Daten, die das einzelne Individuum persönlich verwerten kann.“ (Güldenberg 2001, S. 155). Sie sind also bereits veredelte, d. h. menschlich bewertete Daten. Sie gehen letztlich aus dem Prozess der Datenverarbeitung hervor, indem sie mit einem Bedeutungsinhalt angereichert worden sind. In der Literatur werden sie oftmals auch als „Bausteine des Wissens“ bezeichnet. Die höchste Stufe dieses Schemas stellt schließlich das Wissen dar, zu bezeichnen als kognitiv und emotional interpretierte Informationen. Es ist das Ergebnis von Lernprozessen und ist charakterisiert durch Reflexion und Internalisierung. Dies erklärt auch, warum Wissen niemals objektiv sein kann. In dem Moment, wenn ein Individuum „nackte“, d. h. objektive Daten bewertet hat, werden sie zu Informationen, welche sich letztlich in Wissen verwandeln.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Stufenmodell der Wissenserzeugung

Da ein Mensch keine informationsverarbeitende Maschine ist, verknüpft sich neues Wissen individuell mit Intuitionen, bereits vorhandenen Erfahrungen, Kreativität usw. Güldenberg fasst dies –aus eher ökonomischer Sicht- folgendermaßen zusammen: „ Unter Wissen verstehen wir deshalb im Folgenden die Gesamtheit aller Endprodukte von Lernprozessen, in denen Daten als Informationen wahrgenommen und Informationen in Form von strukturellen Konnektivitätsmustern in Wissensspeichern niedergelegt werden.“ (Güldenberg 2001, S. 161).

3. Strukturierung nach der Wissensart

Ein gängiger Strukturierungsansatz von Wissen ist die Klassifizierung von unterschiedlichen Wissensarten. Da diese Einteilung zudem eng mit den Wissensträgern verknüpft ist, und diese den Hauptteil dieser Arbeit bilden, sollen an dieser Stelle die wichtigsten Wissensarten eingehender beleuchtet und bewertet werden. Die wohl wichtigsten Wissensarten stellen dabei das kenntnis- und handlungsgebundene Wissen sowie das explizite und implizite Wissen dar. Im darauf folgenden Unterkapitel sollen zusätzlich das individuelle und organisatorische Wissen betrachtet werden.

3.1 Kenntnis- und handlungsgebundenes Wissen

Eine Unterscheidung dieser beiden grundlegenden Wissensarten ist besonders in Bezug auf das Wissen in Unternehmen bzw. – etwas allgemeiner gefasst - in Organisationen von Bedeutung. In der Literatur finden sich verschiedene Bezeichnungen für Wissensarten und ebenso viele verschiedene Strukturierungsmöglichkeiten, die etwas irreführend sein können.

Auf den britischen Philosophen Gilbert Ryle beispielsweise geht die Unterscheidung der beiden Wissensarten Faktenwissen und Handlungswissen zurück. Hierbei ist der Begriff Faktenwissen jedoch vergleichbar bzw. gleichzusetzen mit dem Begriff kenntnisgebundenes Wissen: beide beziehen sich hauptsächlich auf die Kenntnis von Daten und Informationen, die für die jeweilige Aufgabe und Situation relevant sind. Hierbei soll an dieser Stelle noch einmal erwähnt werden, dass die jeweiligen Daten und Informationen gemäß der in Kap. 2 angegebenen Definition an sich kein Wissen darstellen. Erst durch die Bindung von Daten und Informationen an eine Person, d. h. an ihre Erkenntnis, inwiefern diese Daten und Informationen für eine bestimmte Aufgabe relevant sind, werden sie zu Faktenwissen. Um zu zeigen, wie unterschiedlich die Begrifflichkeiten für diese Wissensart ausfallen, sei an dieser Stelle erwähnt, dass das Faktenwissen teilweise auch als Tatsachenwissen bzw. als „ know-that “ oder „ know-what“ bezeichnet wird. Nach Amelingmeyer entsteht kenntnisgebundenes Wissen „….aus dem gedanklichen Erfassen und Verarbeiten von Aspekten der Realität. Dabei kann es sich sowohl um eher subjektives als auch um eher objektives Wissen handeln.“ (Amelingmeyer 2002, S.45). Das eher subjektive Wissen ist dabei beispielsweise charakterisiert durch „….individuelle Wahrnehmungen von externen Objekten und eigenen Gedanken, Empfindungen und Gefühlen ebenso, wie die auf Erfahrung beruhenden Kenntnisse über Sachverhalte und Beziehungen. Ausdruck eines solchen eher subjektiven Wissens sind unter anderem Faustregeln und Intuition.“ Daher ist subjektives Wissen laut Amelingmeyer an Einzelfälle gebunden und unbegründet. Objektives Wissen zeichne sich hingegen dadurch aus, dass es sich intersubjektiv bewährt habe. „Im Einzelnen umfasst es sowohl konkrete Einzelheiten (Terminologie, einzelne Fakten) als auch die Verknüpfung dieser Einzelheiten (Klassifikationen, Zusammenhänge) und Verallgemeinerungen (Regeln, Strukturen, Theorien). Zum eher objektiven Wissen zählen auch die Kenntnisse der Mathematik und Logik.“ (Amelingmeyer 2002, S. 46). Ryle´s Begriff Handlungswissen ist wiederum vergleichbar mit „handlungsgebundenem Wissen“, was ja bereits durch das in beiden Bezeichnungen vorkommende Wort „Handlung“ nahe liegt. Es ist ein körperliches Wissen, welches „….bei der tatsächlichen Durchführung von Handlungen entsteht, und das für die Durchführung dieser Handlungen notwendig ist.“ (Amelingmeyer 2002, S. 46). Die Stichworte „Können“ bzw. „Fähigkeiten“ und „Fertigkeiten“ spielen daher hier eine wichtige Rolle. Auffällig ist die Ähnlichkeit der inhaltlichen Bedeutung von Handlungswissen bzw. handlungsgebundenem Wissen mit einem weiteren Begriff, dem Methodenwissen. Hierunter fällt sämtliches Wissen zu Prozessabläufen, Lösungsverfahren und Herangehensweisen an unterschiedliche Aufgaben. Da die Vorgehensweise bei solchen Aufgaben bedeutend von den Fähigkeiten und Fertigkeiten des Individuums abhängt (z. B. das körperliche Beherrschen der Führung einer Maschine, Ideenreichtum während eines Projektes usw.), sehe ich an dieser Stelle einen deutlichen Zusammenhang zwischen dem Handlungswissen und dem Methodenwissen. Ryle bezeichnet das Handlungswissen ausserdem als prozedurales Wissen bzw. als „know-how“, wobei erneut deutlich wird, dass es hier –um es mit einfachen Worten zu sagen- darum geht, wie eine Prozedur angegangen und durchgeführt werden soll. Es geht also um Wissen, wie man Probleme löst und Ziele erreicht. Abschließend kann man sagen, dass - wie es Amelingmeyer trefflich formuliert hat - bei der Lösung von Aufgaben die verschiedenen Wissensarten in der Regel ganzheitlich zusammenwirken. Es gibt also keine klare Trennung zwischen kenntnis- und handlungsgebundenem Wissen sowie zwischen subjektivem und objektivem Wissen, sondern eine Vermischung und Ergänzung dieser Wissensarten, ein sich ergänzendes Zusammenspiel.

3.2 Explizites und implizites Wissen

Eine weitere Möglichkeit, Wissen zu strukturieren, welche in der Wissensmanagementliteratur wohl am weitesten verbreitet ist, ist die Strukturierung nach der Explizitheit, die Unterscheidung zwischen explizitem (explicit knowledge) und implizitem Wissen (tacit knowledge). Einen umfassenden Ansatz zur Klassifizierung von Wissensarten bzw. –formen (in manchen Quellen finden sich das implizite und explizite Wissen teilweise unter „Wissensformen“ wieder, daher die Hervorhebung) haben Bullinger et. al. vorgestellt. In ihrer stufenweisen Darstellung unterscheiden sie zunächst zwischen individuellem und organisationalem Wissen (siehe hierzu das folgende Kapitel 3.3) sowie in einem weiteren Schritt zwischen explizitem und implizitem Wissen. Letztere Unterscheidung, die hier näher beleuchtet werden soll, geht ursprünglich auf Polanyi (1966) zurück und wird in führender Literatur zum Thema Wissensmanagement von vielen Autoren besonders hervorgehoben und zentral behandelt. Zunächst ist die Frage zu klären, was genau explizites Wissen ausmacht. Explizites Wissen lässt sich in formalisierter Sprache ausdrücken, es ist systematisch kodifiziertes Wissen. Es unterliegt also allgemeingültigen Regeln, grammatikalischen Aussagen (z. B. Syntax), ist somit leicht übertragbar und gleichzeitig von mehreren Personen nutzbar. Besonders zeichnet es sich zudem dadurch aus, dass es mit Diagrammen und Formeln, Worten und Zahlen (beispielsweise in Softwareprogrammen, Datenbanken, Dokumenten, Handbüchern, Produktkatalogen, Schulungsmaterialien etc.) als interpretierte Information gespeichert werden kann. In Anlehnung an Nonaka (1991, 1994) wird explizites Wissen auch als explicit knowledge bezeichnet. Amelingmeyer definiert explizites Wissen wie folgt: „Im folgenden wird solches Wissen als explizites Wissen bezeichnet, das artikulierbar ist, was sich in der Regel darin äußert, dass es sprachlich umgesetzt ist oder unmittelbar sprachlich umgesetzt werden kann. Damit sind alle in Schriftform festgehaltenen Wissensinhalte ebenso als explizit zu kennzeichnen wie dasjenige Wissen, das einer Person in einer solchen Form bewusst ist, dass sie es bei Bedarf unmittelbar mitteilen kann.“ (Amelingmeyer 2002, S. 47). Zusammenfassend kann man also sagen, dass explizites Wissen leicht weitergegeben werden kann.

Implizites Wissen –englisch tacit knowledge - wird manchmal auch verborgenes Wissen oder stillschweigendes Wissen genannt. Polanyi beschreibt in seinem Buch „The tacit dimension“ diese Wissensart wie folgt (Polanyi S. 66): “Tacit knowing is shown to account (1) for a valid knowledge of a problem, (2) for the scientist´s capacity to pursue it, guided by his sense of approaching its solution, and (3) for a valid anticipation of the yet indeterminate implications of the discovery derived at the end.” Es ist im Gegensatz zum expliziten Wissen hochgradig personengebunden, da es auf persönlichen Emotionen, Intuitionen, Erwartungen, Visionen, Einsichten und Erfahrungen beruht. Die Einsichten und Erfahrungen werden dabei durch individuelle Lernprozesse gewonnen. Es ist in den Handlungen, Erfahrungen und Routinen des Einzelnen, sowie in seinen persönlichen inneren Werten und Gefühlen verankert. Im Gegensatz zum expliziten Wissen ist es nicht allgemeingültiges, sondern kontextspezifisches Wissen, welches zudem schwer formulierbar und explizierbar ist. Auch kann implizites nicht wie explizites Wissen gleichzeitig von mehreren Personen genutzt werden, sondern ist auf ein Individuum beschränkt. Somit erscheint implizites Wissen bei jedem Menschen in einer anderen Form. Es ist vielmehr in den Köpfen einzelner Personen gespeichert und wird erst durch seine Anwendung zum Vorschein gebracht. Da diese Wissensart meist durch körperliche Erlebnisse und Erfahrungen entsteht, drückt sie sich beispielsweise in den Bewegungsabläufen beim Schwimmen oder Fahrradfahren aus. Diese Abläufe sind bei einer Person, die z. B. das Schwimmen beherrscht, derart intuitiv und automatisiert, dass sie vollzogen werden, ohne dass diese Person darüber nachdenken müsste. Im Berufsalltag zeigt sich implizites Wissen z. B. in der Erfahrung eines Projektmanagers in Bezug auf die Dauer, die für bestimmte Aufgaben eingeplant werden muss. Wie Amelingmeyer schreibt, verbinden sich explizites und implizites Wissen bei der Lösung von Aufgaben und Problemen. Weiter schreibt sie „….dass eher objektives Wissen im allgemeinen explizit ist, während subjektives Wissen sowohl explizite als auch implizite Elemente enthält. Demgegenüber sind Fähigkeiten und Fertigkeiten überwiegend implizit.“ (Amelingmeyer 2002, S. 47). Für die Umwandlung von implizitem, personengebundenem Wissen in explizites, allgemein verfügbares und abrufbares Wissen, verwendet Nonaka (1991, 1994) den Begriff „knowledge creation“. Dieser Begriff ist jedoch möglicherweise etwas irreführend und missverständlich, da durch das Wort „creation“ angedeutet wird, dass hier neues Wissen erzeugt wird. Tatsächlich handelt es sich hierbei lediglich um eine Reproduktion von Wissen. Dies lässt sich so beschreiben, dass bereits vorhandenes Wissen verbreitet und seine Erscheinung gleichzeitig umgewandelt wird. Erwähnenswert ist ebenfalls, dass implizites Wissen auch fehlerhaft sein kann, aber anders als beim expliziten Wissen, das durch Reflexion korrigierbar ist, können Fehler hier nur erschwert ausgeschaltet werden.

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