Center for Open Innovation at UC Berkeley

Das Center for Open Innovation at Berkeley wird von Henry Chesbrough geleitet, der den Begriff Open Innovation mit seinem Buch Chesbrough, H. (2003): Open Innovation: The new imperative for creating and profiting from technology bekannt gemacht hat. Henry Chesbrough wird Anfang April als einer der Top 50 Autoren auf dem Gebiet Innovation im Rahmen einer Konferenz geehrt (News). Die COI-Website informiert sehr ausführlich über Open Innovation und  Open Business Models. Weiterhin werden viele Beiträge zu Open Innovation angeboten die zeigen, wie dynamsich sich das Thema entwickelt. Insgesamt ist die COI-Website eine ausgezeichnete Quelle, sich über Open Innovation zu informieren. Siehe dazu auch von Hippel, E. (2005): Democratizing Innovation.

Wissensbilanz – Made in Germany: Neuer Leitfaden 2.0

Pressemitteilung vom 16.03.2009: “Neuer Wissensbilanz-Leitfaden veröffentlicht. Das Managementinstrument der ´Wissensbilanz´ wird in deutschen Unternehmen immer beliebter / Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie (BMWi) veröffentlicht neuen Leitfaden 2.0 zur Erstellung einer Wissensbilanz“. Ich hätte es lieber, wenn man von der Wissensbilanz – Made in Germany sprechen würde… Seit 2004 gibt es die Wissensbilanz – Made in Germany und damit verbunden auch den ersten Leitfaden 1.0. In der Zwischenzeit haben sich aus der praktischen Anwendung viele Hinweise ergeben, die in dem nun erschienenen Leitfaden 2.0 eingearbeitet wurden. Im Januar 2008 habe ich einen Fragenkatalog vom Arbeitskreis erhalten und meine Anregungen zur Verbesserung des alten Leitfadens abgegeben. Es freut mich, dass ich dadurch zu dem gelungenen neuen Leitfaden 2.0 beitragen konnte.

Wozu braucht man eine Wissensbilanz – Made in Germany?

Die Frage “Wozu braucht man eine Wissensbilanz – Made in Germany?” höre ich immer wieder. Ich möchte daher an dieser Stelle noch einmal einige wichtige Punkte zusammenfassen:

  1. Der Anteil wissensbezogener Kosten bei der Herstellung eines adidas-Sportschuhs beträgt 80% (Wuppertaler Kreis 2000:10). In anderen Branchen sieht es ähnlich aus.
  2. Nach Schätzungen fehlen durchschnittlich 40% des Marktwertes in der Bilanz (Picot/Scheuble 2000:24).
  3. Die Wissensbilanz – Made in Germany stellt die immateriellen Vermögenswerte dar und ergänzt somit die traditionelle Bilanz sinnvoll.
  4. Die Wissensbilanz – Made in Germany am Anfang von Wissensmanagement-Aktivitäten eingesetzt, zeigt Potenziale für gezielte Wissensmanagement-Projekte auf und hilft somit, Ressourcen gezielt einzusetzen.
  5. Die Wissensbilanz – Made in Germany am Ende von Wissensmanagement-Aktivitäten eingesetzt zeigt auf, ob die wissensorientierten Ziele erreicht wurden.
  6. Die Wissensbilanz – Made in Germany zeigt weiterhin durch das Wirkungsnetz auf, wie man das Wissenssystem wirkungsvoll steuern (managen) kann (Generatoren) – Ein nicht zu unterschätzender Vorteil.

Scholz, A.-M. (2008): Wissensmanagement in der Altenpflege

In der Diplomarbeit Scholz, A.-M. (2008): Wissensmanagement in der Altenpflege geht es um den Umgang mit der Ressource Wissen in der Altenpflege. Auf Seite 119 fasst die Autorin kurz zusammen: “Es bestätigt sich also die eingangs aufgestellte These, dass angesichts der zunehmenden Anforderungen im Bereich der Altenpflege Wissen zur zentralen Innovations- und Produktivitätsressource avanciert. Um dieser Bedeutung gerecht zu werden, werden ein systematischer Umgang mit Wissen und eine stärkere Fokussierung auf Elemente des Wissensmanagements zu wichtigen Herausforderungen für die Unternehmen, um ihre Marktposition dauerhaft halten bzw. ausbauen zu können”. Die Arbeit geht dabei vom Probst-Modell aus. Es ist wichtig zu erkennen, dass gerade in der Gesundheitsbranche Daten- und Informationsmanagement wichtige Komponenten geworden sind, diese allerdings in Richtung Wissensmanagement weiterentwickelt werden sollten. Dazu leistet die Arbeit einen wichtigen Beitrag. Siehe dazu auch die erweiterte Wissenstreppe.

Kholodilin, K. A.; Siliverstovs, B. (2009): Geben Konjunkturprognosen eine gute Orientierung?

In dem Beitrag Kholodilin, K. A.; Siliverstovs, B. (2009): Geben Konjunkturprognosen eine gute Orientierung? In: DIW (Hrsg.): Wochenbericht, 13/2009, S. 207-214 kommen die Autoren zu folgendem Ergebnis: “Die vorliegende Bewertung der Treffgenauigkeit von Prognosen sowie von vorläufigen amtlichen Berechnungen zur wirtschaftlichen Entwicklung in Deutschland zeigt, dass frühe Prognosen nicht nur sehr ungenau sind, sondern auch systematisch zu optimistisch ausfallen”. Nur: Wenn Prognosen so unsicher sind, warum verlassen wir uns dann auf die Zahlen? Wir sollten uns langsam von dem deterministischen Weltbild Newtons verabschieden (Reduktionismus) und die reale Komplexität der Zusammenhänge akzeptieren. Wenn man die Prognosen aus dieser Perspektive betrachtet, verwundert es nicht, wenn die oben genannten Autoren zu dem genannten Ergebnis kommen. In dem Buch The black Swan wird das ganze Dilemma der auf Statistik angelegten Finanzwirtschaft deutlich. Natürlich hat das Buch zu harscher Kritik der Statistiker geführt, dennoch hat die real existierende Finanzmarktkrise Taleb Recht gegeben – leider…?

Lernende Organisation oder Organisationales Lernen?

Die Frage Lernende Organisation oder Organisationales Lernen? ist natürlich nicht so einfach zu beantworten. Wie häufig, ist die Antwort kein eindeutiges entweder-oder, sondern ein sowohl-als-auch. Kluge und Schilling (2004) schlagen vor, „Organisationales Lernen“ (OL) als kooperatives Lernen in einem sozialen System zu verstehen und „Lernende Organisation“ (LO) als das formale Regelwerk dazu, das kontinuierliches Lernen ermöglichen soll. Konzepte zu OL/LO und empirische Forschung sind nach Kluge/Schilling (2004) zusammengestellt in Barthel/Zawacki-Richter/Hasebrook (2006:350-355). Kluge und Schilling (2004) kommen in ihrer Übersichtsarbeit zu den folgenden Schlussfolgerungen – zitiert in Barthel/Zawacki-Richter/Hasebrook (2006:356):

  1. Organisationales Lernen im Sinne einer Veränderung und Angleichung der „mentalen Modelle“ der Organisationsmitglieder findet vor allem durch direkte, meist informelle Interaktion statt. Informationstechnologie spielt eine untergeordnete Rolle bei der Informationsaufnahme und -bewertung, sondern ist eher als Speicher und Transportmittel wichtig.
  2. Es gibt Organisationsprozesse und Produkt- bzw. Produktionsmerkmale, die Informationsverarbeitung und -transfer verbessern, zum Beispiel Lernorientierung, Lernen aus Fehlern, Teamarbeit und Standardisierung.
  3. Ein Gleichgewicht aus Beständigkeit und Fluktuation ist essentiell, da sich schon nach wenigen Monaten eine Stabilisierung von sozialen Beziehungen ergibt, die die Organisation stützen, aber gleichzeitig Innovationen verhindern; lernen kann eine Organisation nur durch von Bekanntem abweichendes Wissen.

Aus meiner Sicht sind dabei folgende Punkte interessant: Im Punkt 1 wird von mentalen Modellen gesprochen, die gerade durch die Multiple Intelligenzen Theorie beeinflusst werden können. In diesem Paper (Veröffentlichungen) habe ich den Zusammenhang genutzt. Siehe dazu auch Gardner: Changing Minds. Weiterhin ist hervorzuheben, dass Organisationales Lernen vor allem durch informelle Kontakte der Menschen entsteht und weniger durch IKT. In Punkt 3 wird erwähnt, wie wichtig abweichendes Wissen für die Organisation ist. Siehe dazu auch Theorie der Pfadabhängigkeit.

 

Warum bringen Menschen in Unternehmen nur 30-40% ihrer Kompetenzen ein?

Die in vielen Unternehmen noch vorhandenen starren Strukturen waren für einen relativ stabilen Wandel des letzten Jahrhunderts gut geeignet. Im turbulenten Wandel des 21. Jh., der sich durch erhöhte Komplexität auszeichnet, sind starre Strukturen keine adäquate Antwort. Schreyögg/Kliesch (2003:69) formulieren es folgendermaßen: “So sind ´starre Strukturen´, die sich z.B. in exakten Stellenbeschreibungen, Arbeitsanweisungen und Verhaltensvorschriften (vorausgesetzt, sie werden auch gelebt) niederschlagen, nicht geeignet, (widersprüchliche, erwartungsfremde) Impulse aufzunehmen oder neuartige Anschlussmöglichkeiten zwischen den Ressourcenbestandteilen zu selektieren und diese entsprechend (neu) zu verknüpfen.“ Solange noch an starren Strukturen festgehalten wird, „(…) dürfen wir uns nicht wundern, wenn auch weiterhin in Unternehmen Menschen (…) lediglich 30 bis 40% ihrer Kompetenzen einbringen“ (Arnold 2002:105). Eine Quantifizierung ist natürlich unternehmensspezifisch und nur sehr schwierig zu erstellen, dennoch zeigen diese Angaben, welche Potenziale in den Unternehmen nicht genutzt werden. Die Frage ist, ob man sich das in Zukunft auch noch leisten kann – ich glaube nicht.

Intelligenz-Quotient (IQ) aus Sicht der Komplexitätsforschung

Mainzer (2008:28) kritisiert, dass die klassische Sicht des Reduktionismus (Grenzwertansatz und Normalverteilung) „untypisch für komplexe Systeme [ist], in denen sich Ordnungen und Strukturen selbst organisieren. Normalverteilungen setzen nämlich völlig unabhängige Ereignisse voraus. Daher können sie keine Korrelationen und Synergieeffekte von zusammenwirkenden Ereignissen berücksichtigen, die erst zu neuen Formen und Strukturen in Natur und Gesellschaft führen.“ In einer äußerst komplexen Umwelt reichen die reduktionistischen Verfahren nicht mehr aus (Siehe dazu auch Komplexität, Emergenz). Der Intelligenz-Quotient (IQ) stützt sich auf die Normalverteilung, was aus der Sicht der Komplexitätsforschung somit eher kritisch zu sehen ist. Funke (2006) hat einen ausführlichen Beitrag zum ersten Intelligenztest geschrieben und führt auf Seite 38 dazu aus: “Inhaltlich hat sich das Intelligenzkonzept in den letzten 100 Jahren ausdifferenziert (vgl. Funke u. Vatterodt-Plünnecke 2004): An der Stelle einer einzigen Intelligenzdimension (´general intelligence´, g-Faktor) ist heute die Konzeption multipler Intelligenzen im Sinne unterschiedlicher Teilkompetenzen (z.B. logisches Schlussfolgern, verbale Intelligenz, kreatives Problemlösen, emotionale Kompetenz, Körperbeherrschung) getreten, für die jeweils andere Erfassungsinstrumente benötigt werden.” Siehe dazu auch Über den Unsinn von Intelligenztests, Muss der HAWIK-IV wirklich sein?

Reduktionismus: Die Vereinfachung komplexer Sachverhalte ist unangemessen

Briggs/Peat (1999:25) führen dazu aus: “Im wesentlichen ist der Reduktionismus die Natursicht eines Uhrmachers. Eine Uhr lässt sich auseinander nehmen und in ihre Bestandteile wie Zahnräder, Hebelchen, Federn und Triebwerk zerlegen. Sie lässt sich aus diesen Teilen auch wieder zusammensetzen. Der Reduktionismus stellt sich auch die Natur als etwas vor, was sich zusammensetzen und auseinander nehmen lässt. Reduktionisten glauben, dass auch die komplexesten Systeme aus atomaren und subatomaren Entsprechungen von Federn, Zahnrädchen und Hebeln bestehen, die die Natur auf unendlich vielfältige, geniale Art kombinierte.“ Die vereinfachende Zurückführung komplexer Sachverhalte auf einefache Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge, (sowie deren Messbarkeit) ist in einem turbulenten Umfeld nicht mehr angemessen, denn es kommt in komplexen Systemen auch zu emergenten Phänomenen. Siehe dazu u.a. das Beispiel einer Fussballmannschaft, die Intellektualistische Legende oder Baumgartner 1973.