Behandelt die Wissensgesellschaft ihr vermeintlich höchstes Gut „Wissen“ angemessen?

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Die heute propagierte Wissensgesellschaft wird oft kritisiert. Beispielsweise findet man in Liessmann (2008): Theorie der Unbildung den Hinweis, dass Wissen im Gegensatz zu Information nicht unbedingt zweckorientiert ist:

„Wissen lässt sich viel, und ob dieses Wissen unnütz ist, entscheidet sich nie im Moment der Herstellung oder Aufnahme des Wissens“ (ebd.).

Der Autor treibt seine Kritik an der Entwicklung bei den Themen, Wissen, Wissen als Ressource und Wissensmanagement mit einer These auf die Spitze, indem er formuliert:

„Man könnte die These riskieren, dass in der Wissensgesellschaft das Wissen gerade keinen Wert an sich darstellt. Indem das Wissen als ein nach externen Kriterien wie Erwartungen, Anwendungen und Verwertungsmöglichkeiten hergestelltes Produkt definiert wird, ist es naheliegend, dass es dort, wo es diese Kriterien nicht entspricht, auch rasch wieder entsorgt werden muss. Gerne spricht man von der Beseitigung des veralteten Wissens, vom Löschen der Datenspeicher und vom Abwerfen unnötigen Wissensballasts. Mit anderen Worten: Die Wissensgesellschaft behandelt ihr vermeintlich höchstes Gut mitunter so, als wäre es der letzte Dreck“ (Liessmann 2008).

Wissen, immer und überall unter Nutzengesichtspunkten zu sehen, ist fatal. Wissen um seiner selbst willen kann durch überraschende Neukombinationen zu kreativen Gedanken und Problemlösungen führen. Grenzen wir dieses Wissen aus, wird alles Wissen beliebig, und damit auch weniger kreativ, bzw. innovativ, was uns wieder zu den kritisierten Nutzengesichtspunkten führt.

Es scheint paradox zu sein: Wissen ohne Nutzengesichtspunkte zuzulassen, führt zu einer besseren Nutzung von Wissen.

Gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz ist es wichtig, Wissen gut zu verstehen, um den Umgang damit angemessen zu ermöglichen. Bei einer einseitig nutzenorientierten Betrachtung von Wissen, kann es gesellschaftlich zu Verwerfungen kommen – gerade so, als ob ein Sportler nur den rechten Arm trainieren würde.

Das Organisationsprinzip hinter der Interaktiven Wertschöpfung

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In ihrer Veröffentlichung Reichwald/Piller (2009): Interaktive Wertschöpfung. Open Innovation, Individualisierung und neue Formen der Arbeitsteilung haben die Autoren das Konzept einer Interaktiven Wertschöpfung ausführlich dargestellt. Interessant dabei ist, welches Organisationsprinzip dahinter steckt. Dazu habe ich folgendes gefunden:

„Das hinter der interaktiven Wertschöpfung stehende Organisationsprinzip wurde vom Yale-Wissenschaftler Yochai Benkler (2002, 2006) als „Commons-based Peer-Production“ bezeichnet: „Peer-Production“, das eine Gruppe Gleichgesinnter („Peers“) gemeinschaftlich ein Gute produziert, „Commons-based“, da das Ergebnis der Allgemeinheit zur Verfügung steht und auf offenem Wissen („Commons“) basiert. Die Idee der interaktiven Wertschöpfung baut auf der Commons-based Peer-Production auf, erweitert diese aber um einen Rahmen, in dem ein fokales Unternehmen diesen Prozess anstößt, moderiert oder unterstützt – genau wie wir es bei Threadless oder Innocentive gesehen haben“ (Reichwald, R.; Möslein, K. M.; Piller, F. T. (2008): Interaktive Wertschöpfung – Herausforderungen für die Führung. In: Buhse, W.; Stamer, S. (Hrsg.) (2008): Die Kunst, Loszulassen Enterprise 2.0. S. 99-122).

Basis ist also eine (Interaktive) Wertschöpfung, die darauf ausgerichtet ist, gemeinschaftlich Produkte zu erschaffen, die dann der Allgemeinheit zur Verfügung steht (nach Benkler).

Die von den Autoren propagierte „Interaktive Wertschöpfung“ soll darauf aufbauen, doch schränkt sie durch den Fokus auf Unternehmen das zugrunde liegende Organisationsprinzip einer Commons-based-Peer-Produktion eher ein.

Mit den heutigen technologischen Möglichkeiten ist es einzelnen Usern, und deren vernetzten Peers möglich, Produkte und Dienstleistungen für die Allgemeinheit zu entwickeln und selbst anzubieten. Dabei müssen diese User nicht zwangsläufig mit Unternehmen kooperieren, da die Transaktionskosten im gesamten Prozess in den letzten Jahrzehnten drastisch gesunken sind. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation

Eric von Hippel (2005): Democratizing Innovation 

MCP-Konferenz im September 2026 in Balatonfüred, Ungarn

Das Netzwerk vom Lernen

Eigene Darstellung nach Vester, F. (2001)

Wenn wir von Lernen sprechen, weiß scheinbar jeder, was gemeint ist. Alle reden mit, wenn es ums Lernen geht, doch kaum jemand weiß, was man unter Lernen versteht und was Lernen ausmacht. Lernen wird in der Schule, an Universität oder möglicherweise noch ein wenig im Beruf verortet.

Dass Lernen aufgrund der Informationen aus der Umwelt permanent stattfindet, und dass Lernen ein sehr komplexes Netzwerk darstellt, ist für viele möglicherweise eine kleine Überraschung.

Frederic Vester, der das vernetzte Denken in komplexen Systemen immer wieder propagiert hat, hat versucht, Lernen in seinen Grundzügen zu visualisieren. In der Abbildung wird deutlich, dass es sich hier um eine grobe und vereinfachende Darstellung des sehr vielfältigen und vernetzten Prozess des Lernens handelt.

Dennoch wird deutlich, dass Lernen nicht so einfach gesteuert werden kann, wie eine triviale Maschine, denn der Mensch ist eher ein nicht-triviales System. Die Erwachsenenbildung hat – Dank Arnold, R. – schon früh erkannt, dass man den Lernprozess nur ermöglichen kann, und schlägt folgerichtig dazu eine Ermöglichungsdidaktik vor.

Diese Erkenntnis sollten sich auch Unternehmen zu Nutze machen, die sich als Lernende Organisation verstehen und Lernen auf der individuellen Ebene, der Teamebene, der Organisationalen Ebene und der Netzwerkebene betrachten müssen. Doch: Welche Führungskraft versteht schon etwas von Lernprozessen? Siehe dazu auch

Agiles Lernen und selbstorganisierte Kompetenzentwicklung.

Künstliche Intelligenz macht Lebenslanges Lernen zur Pflicht.

Organisation und Lernen – ein immer noch schwieriges Thema. Warum eigentlich?

Lernende Organisation oder Organisationales Lernen?

Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

Von Kunden, Nicht-Kunden und schwachen Signalen

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Alle Unternehmen wollen auf ihre Kunden, ihre User ausgerichtet sein, um Wert für diese, und für das eigene Unternehmen zu generieren. Dazu werden die Kunden befragt und analysiert, beispielsweise in Kaufhäusern. Dass das nicht immer zum Erfolg führt, hat Peter Drucker schon vor 30 Jahren erkannt:

„Doch die ersten Anzeichen fundamentaler Veränderungen sind kaum innerhalb der eigenen Firma oder den eigenen Kunden auszumachen. Fast immer zeigen sie sich unter den Nichtkunden eines Unternehmens, denn ihre Zahl ist immer größer als die der Kunden“ (Drucker 1996).

Er weist berechtigt auf die große Anzahl von Nichtkunden hin. Wenn also ein Unternehmen einen Marktanteil von 20% hat, heißt das, dass 80 Prozent des Marktes aus Nichtkunden besteht.

Kaufhäuser beispielsweise befragen und analysieren schon lange ihre Kunden. Die Nichtkunden, die in der Zwischenzeit immer mehr online einkauften, wurden über eine lange Zeit ignoriert, bis es jetzt fast zu spät ist.

Auch bei diesem Thema geht es darum, die schwachen Signale des Marktes aufzunehmen und angemessen zu interpretieren. Das ist eines von 9 Anzeichen für einen falschen Umgang mit Komplexität im Unternehmen. Hier möchte ich beispielhaft die Nummer 8 hervorheben:

(8) Feedback wird weder gehört noch verstanden
Der wichtigste Regelungsmechanismus für komplexe Systeme wird nicht verwendet. Man überhört jede Form von Kritik, Bestätigung, Ideen, Hinweisen und schwachen Signalen und nichts davon findet Eingang in das System.
Quelle: Stephanie Borgert (2015) : Irrtümer der Komplexität. Gabal, Offenbach.

Mass Customization und Quantenmechanik

In verschiedenen Blogbeiträgen habe ich immer wieder darauf hingewiesen, dass wir uns von den in vielen Bereichen diskutierten Dichotomien (Entweder-oder) verabschieden sollten. Im Wissensmanagement beispielsweise haben wir es mit den beiden Polen implizites Wissen oder explizites Wissen zu tun. Zwischen beiden Polen gibt es allerdings ein Kontinuum des „sowohl-als-auch“. Ähnlich sieht es in anderen Bereichen aus.

Im Innovationsmanagement kennen wir die Extreme Closed Innovation oder Open Innovation. Beim Projektmanagement gibt es nicht nur das klassische Projektmanagement oder das agile Projektmanagement, sondern zwischen beiden Polen ein Kontinuum. Ähnlich sieht es bei der Künstlichen Intelligenz aus, wo es von Closed AI Models über Open Weight AI Models bis zu Open Source AI Models auch ein Kontinuum der Möglichkeiten gibt.

Diese Entwicklung deutet schon darauf hin, dass es in vielen Bereichen nicht mehr um ein „entweder-oder“, sondern um ein angemessenes „sowohl-als-auch“ geht. Vor über 30 Jahren hat B. Joseph Pine II schon darauf hingewiesen, und dabei eine Verbindung von der Quantenmechanik zu Mass Customization als hybride Wettbewerbsstrategie hergestellt:

„Today management has much the same problem: We still build most of our models around false dichotomies. To name but a few, we speak of strategy versus operations, cost versus quality, and centralized versus decentralized. The way out of this dilemma for scientist, finally, was to abandon the perspective of irreconcilable opposites, and to embrace interpretations that accept contradictions without trying to resolve them. Quantum mechanics does that in physics, mass customization does that in business“ (Pine 1993).

Die hybriden Möglichkeiten zur Schaffung von Werten für Kunden (User) sind heute (nach mehr als 30 Jahre nach der Veröffentlichung) in vielen Organisationen immer noch nicht bekannt.

Auf der nächsten MCP 2026 – Konferenz, im September in Balatonfüred (Ungarn), haben Sie die Chance, mit führenden Forschern und Praktikern über die Themen Mass Customization, Mass Personalization und Open Innovation zu sprechen.

Als Initiator der Konferenzreihe stehe ich Ihnen gerne für weitere Fragen zur Verfügung.

Von KI-Agenten zu Personalized AI Twins

Die aktuelle Diskussion zu Künstlicher Intelligenz befasst sich u.a. mit den Möglichkeiten generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) und den Entwicklungen bei KI-Agenten (AI Agents). KI-Agenten können in Zukunft viele Tätigkeiten/Jobs in Organisationen übernehmen, und so deren Effektivität und Effizienz steigern.

Solche Entwicklungen sind allerdings nicht alleine auf Organisationen begrenzt. Auf der individuellen, persönlichen Ebene entwickeln sich KI-Agenten immer mehr zu persönlichen Agenten, oder sogar zu Personal AI Twins:

Personal AI Twins represent a profound shift from generic to deeply personalized agents. Unlike today´s systems that may maintain the memory of past interactions but remain fundamentally the same for all users, true AI twins will deeply internalize an individual´s thinking patterns, values, communication style, and domain expertise“ (Bornet et al. 2025).

Die hier angesprochene Entwicklung von generischen KI-Agenten zu personalisierten KI-Agenten (personal ai twins) ist bemerkenswert. Es stellt sich natürlich gleich die Frage, ob eine Person solche Personal AI Twins nur für ihre Arbeit, oder auch für alle ihre Aktivitäten nutzen möchte. Dabei kommt es immer wieder zu Überschneidungen zwischen der beruflichen Domäne und den privaten Kontexten.

Möglicherweise können einzelne Personen in Zukunft mit Hilfe von Personalized AI Twins ihre eigenen Ideen besser selbst entwickeln oder sogar als Innovationen in den Markt bringen. Dabei empfiehlt sich aus meiner Sicht die Nutzung von Open Source AI – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität und im Sinne von Open User Innovation nach Eric von Hippel. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation

Von Democratizing Innovation zu Free Innovation

Die negativen und positiven Seiten von Routine

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Der Trend in der Arbeitswelt geht dahin, Routinetätigkeiten zu reduzieren, um z.B. mehr Projekte durchführen zu können. Dabei werden Routinetätigkeiten oftmals durch Technologien ersetzt – ganz im Sinne der Wirtschaftlichkeit. Es ist verständlich, dass wir keine stupiden Handgriffe in der Produktion oder in der Verwaltung durchführen wollen.

Andererseits gibt es ja auch die liebgewonnenen Routinen, wie der morgendliche Kaffee, das gemeinsame Abendessen mit der Familie, der regelmäßige Sport mit anderen am Wochenende, usw. Solche Routinen sind eher positiv besetzt, da wir uns dabei wohl fühlen.

Betrachten wir also die Routine etwas umfassender, so können wir erkennen, dass Routine negative und positive Seiten hat. In der Geschichte sind daher auch zwei unterschiedliche Perspektiven zu erkennen:

„Die positive Seite der Routine wurde in Diderots großer Encyclopédie (1751-1772) dargestellt, die negative Seite der geregelten Arbeitszeit zeigte sich äußerst dramatisch in Adam Smiths Der Wohlstand der Nationen (1776). Diderot war der Meinung, die Arbeitsroutine könne wie jede andere Form des Auswendiglernens zu einem Lehrmeister der Menschen werden. Smith glaubte, Routine stumpfe den Geist ab. Heute steht die Gesellschaft auf der Seite von Smith. (…) Das Geheimnis der industriellen Ordnung lag im Prinzip in der Routine“ (Sennett 2002)

Routine ist also per se nicht geistlos, sie kann erniedrigen, sie kann aber auch beschützen. Routine kann die Arbeit zersetzen, aber auch ein Leben zusammenhalten (vgl. dazu Sennett 2002).

Diese Gedanken führen zwangläufig zu der aktuellen Diskussion um KI-.Agenten, die im einfachsten Fall darauf ausgerichtet sind, Abläufe zu automatisieren. Siehe dazu beispielsweise Mit Langflow einen einfachen Flow mit Drag & Drop erstellen.

Berücksichtigen wir die weiter oben von Sennett zusammengefassten Hinweise zur Routine, so sollten wir genau überlegen, welche Routinetätigkeiten durch Künstliche Intelligenz ersetzt werden, und welche Routinetätigkeiten eher nicht. Routine kann eben auch in einem turbulenten gesellschaftlichen Umfeld (emotional) stabilisieren, ja sogar schützen.

Flexibilität und der Ursprung des Wortes „Job“

In der Vergangenheit wurden immer wieder Begriffe/Wörter benutzt, die über die Zeit eine Wandlung/Weiterentwicklung erfahren haben. Das ist mit „Innovation“ oder auch mit „Qualität“ so – um nur diese beiden beispielhaft zu nennen.

Manchmal kann es auch sein, dass ein Wort wieder zu seiner ursprünglichen Bedeutung „zurückkehrt“. Schauen wir uns dazu einmal das Wort „Job“ an, das sehr oft benutzt wird, und heute auf eine Arbeitswelt trifft, in der Flexibilität eine große Rolle spielt.

„Das Wort „job“ bedeutete im Englischen des 14. Jahrhunderts einen Klumpen oder eine Ladung, die man herumschieben konnte. Die Flexibilität bringt diese vergessene Bedeutung zu neuen Ehren. Die Menschen verrichten Arbeiten wie Klumpen, mal hier, mal da. Es ist nur natürlich, dass diese Flexibilität Angst erzeugt. Niemand ist sich sicher, wie man mit dieser Flexibilität umgehen sollte, welche Risiken vertretbar sind, welchen Pfad man folgen sollte“ (Sennett 2002).

Es wird hier deutlich, dass Jobs im Vergleich zu eher langfristig angelegten Berufen kurzfristiger sind.: „Stellen werden durch Projekte und Arbeitsfelder ersetzt“ (ebd.). In der heutigen Arbeitswelt haben Jobs daher eine gute Passung zu iterativen, projektorientierten Arbeitsformen (New Work).

Das kommt den Unternehmen zu Gute, doch schüren Jobs auch Ängste, die in dem Zusammenhang zu wenig thematisiert werden.

Spannend: Ältere Bücher „neu“ lesen

(c) Dr. Robert Freund

Ende des alten Jahres 2025, und zu Beginn des Neuen Jahres 2026 habe ich mal wieder meine Bücher durchgesehen und feststellt, dass ich viele der alten Bücher in den letzten Jahren aus einer bestimmten Perspektive gelesen habe.

Es lohnt sich auf jeden Fall, das eine oder andere Buch „neu“ zu lesen, da sie aus heutiger Sicht spannende Erkenntnisse beinhalten können. Beispielsweise das Buch von B. Joseph Pine II aus dem Jahr 1993 zur hybriden Wettbewerbsstrategie Mass Customization.

Alle sprechen über Hybrid Work, Hybrides Projektmanagement usw., doch wer kennt schon die hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization?

Dabei sind Mass Customization und Mass Personalization (Megatrends) in Zeiten von Künstlicher Intelligenz aktueller denn je. Solche Themen stellen wir auf der von mir initiierten Konferenzreihe MCP im September in Balatonfüred (Ungarn) vor. Sprechen Sie mich gerne an, wenn Sie dazu weitere Informationen haben möchten.

https://mcp-ce.org/

ResearchGate: 19.803 reads – thanks to my colleagues and co-authors

Eigene Darstellung

Meine Veröffentlichungen sind zum größten Teil auch auf ResearchGate zu finden. Darunter sind eigene Paper/Chapter und auch gemeinsame Veröffentlichungen mit Kollegen.

Thanks to my colleagues and co-authors!

Im Vergleich zum Januar 2023 haben sich die „reads“ bis zum Januar 2025 auf 19.803 erhöht – ein sattes Plus von 4.777.

20.01.2023: 15.026 reads

02.01.2026: 19.803 reads