Das vernetzte Wissenssystem in Organisationen

Eigene Darstellung; vgl. Wissensbilanz 2.0 aus dem Jahr 2013

In Organisationen gibt es verschiedene Wissensbereiche, die miteinander vernetzt sind, und sinnvoll auf die zu erzielenden Ergebnisse abgestimmt werden sollten. Die Frage ist allerdings: Wie kann so ein Wissenssystem gesteuert werden, wenn alles mit allem zusammenhängt? Gerade in Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU) ist es Führungskräften oft nicht klar, wie sie mit so einem komplexen System umgehen können (es managen können).

Eine Lösung bietet hier die Wissensbilanz, mit einer von Fraunhofer Institut entwickelten Vorgehensweise, an, die dann zu verschiedenen Ergebnissen führen (Abbildung). Um dahin zu kommen, müssen Vorarbeiten geleistet werden.

In Workshops erstellt zunächst ein Team aus der Organisation eine Wirkungstabelle (Wirkungsnetz), in der alle Einflussfaktoren aus den Bereichen Humankapital (HK), Strukturkapital (SK) und Beziehungskapital (BK), Geschäftsprozesse (GP) und Geschäftsergebnisse (GE) zueinander in Beziehung gesetzt werden. Damit die Qualität der Ergebnisse gesichert ist, sollte der Prozess in der Organisation moderiert werden. Es handelt sich dabei also nicht um eine Beratung.

In der Abbildung sehen Sie ein visualisiertes Teilergebnis aus dem Wirkungsnetz, wobei die Abhängigkeiten auch noch mit ihren zeitlichen Wirkungen zu erkennen sind. Darüber hinaus ist auch deutlich zu sehen, dass es einen sich selbst verstärkenden Regelkreis (Generator) gibt. Solche Erkenntnisse sind wichtig, um das gesamte Wissenssystem sinnvoll zu steuern. Sinnvoll meint hier, in Abhängigkeit der in der Organisation vorhandenen Ressourcen.

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.

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.

Künstliche Intelligenz macht Lebenslanges Lernen zur Pflicht

In den letzten Jahrhunderten hat sich angedeutet, dass einmal Erlerntes immer wieder aktualisiert werden musste (Abbildung). In manchen Bereichen kommt es auch vor, dass das Erlernte gar nicht mehr benötigt wurde, und Mitarbeiter von Unternehmen ganz neue Themen lernen mussten.

Diese Entwicklung nimmt nun mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz noch einmal Fahrt auf. Klassische Abschlüssen und Zertifikate können durchaus schnell an Wert verlieren. Die Beratungsgesellschaft McKinsey verkündet sogar das Ende der klassischen Ausbildung – ganz im Sinne des Lebenslangen Lernens. In einem Artikel dazu findet man folgenden Kommentar:

Für Arbeitnehmer bedeutet dies, dass die eigene Lernfähigkeit zum wichtigsten Kapital wird, während Unternehmen ihre Personalstrategien grundlegend neu ausrichten müssen, um in einer KI-getriebenen Umgebung wettbewerbsfähig zu bleiben“ (Niels Matthiesen, Golem vom 07.01.2025).

Organisationen müssen verstehen, wie ihre Mitarbeiter, wie Teams (Projektteams), die gesamte Organisation und ihr Netzwerk lernen – ganz im Sinne einer Lernenden Organisation.

Dabei stellt sich natürlich gleich die Frage, ob Organisationen überhaupt etwas über Lernen wissen. Wie in der Abbildung zu erkennen ist, geht es in Zukunft nicht mehr um Sicherheitslernen, sondern um Unsicherheitslernen, was eine Kompetenzstärkung bedeutet.

Führungskräfte ermöglichen dabei Lernprozesse. Genau das ist die Aufgabe der Erwachsenenbildung. Führungskräfte sollten daher wissen, was unter moderner Erwachsenenbildung zu verstehen ist.

Siehe dazu auch Agiles Lernen und selbstorganisierte Kompetenzentwicklung.

Von der Wissensgesellschaft über die Kompetenzgesellschaft zur Wertegesellschaft?

Von der eher landwirtschaftlich geprägten Gesellschaft, über die Industriegesellschaft und einer in den 1960er Jahren propagierten Wissensgesellschaft sind wir nach Erpenbeck/Heyse (2019) in einer Kompetenzgesellschaft gelandet. Siehe dazu auch Der Strukturbruch zwischen einfacher und reflexiver Modernisierung.

Kompetenzen als Selbstorganisationsdispositionen enthalten nach Erpenbeck (2012) „konstitutiv interiorisierte Regeln, Werte und Normen als Kompetenzkerne“.

Wenn Werte gleichzeitig als Ordner sozialer Komplexität angesehen werden können, liegt der Schluss nahe, dass wir uns stärker zu einer Art Wertegesellschaft entwickeln.

Da der Kern von Kompetenz also auch Werte beinhaltet, ist eine Kompetenzgesellschaft auch in gewisser Weise eine Wertegesellschaft.

Die Wertesystem der Europäischen Union ist die Basis für unser Zusammenleben – auch in Bezug auf Künstliche Intelligenz, oder in Abgrenzung zu anderen Wertesystemen weltweit.

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

Digitale Souveränität, oder doch nur Souveränitäts-Washing?

Nachdem viele europäische und nationale Institutionen erkannt haben, wie abhängig wir in der Europäischen Union von US-amerikanischen und chinesischen Tech-Konzernen geworden sind, gibt es einen starken Trend zur Digitalen Souveränität

Das Zentrum für Digitale Souveränität der Öffentlichen Verwaltung (ZenDiS GmbH) stellt dazu fest, dass der Begriff der Digitalen Souveränität oftmals irreführend verwendet wird, und es sich oftmals eher ein Souveränitäts-Washing handelt.

In einem Whitepaper wurden dazu verschiedene Beispiele genannt, die das illustrieren. Weiterhin wurde auch noch einmal klargestellt, was unter Digitale Souveränität zu verstehen ist.

„Ein Höchstmaß an Digitaler Souveränität bietet eine digitale Lösung dann, wenn sie:

rechtssicher/DSGVO-konform betrieben werden kann (bspw. ohne Zugriff durch ausländische Behörden auf Daten),

Wechselfähigkeit ermöglicht (d. h. kein Vendor-Lock-in besteht),

Kontrolle sichert (auch bei Ausfall, Sperrung oder Wechsel von Dienstleistern),

Transparenz bietet (z. B. durch einsehbaren Quellcode)

und anpassbar und gestaltbar ist (z. B. durch Weiterentwicklung in der Community oder durch Dienstleister).“

Quelle: Zentrum für Digitale Souveränität der Öffentlichen Verwaltung (ZenDiS) GmbH (2025): Souveränitäts-Washing bei Cloud-Diensten erkennen. Warum Digitale Souveränität mehr ist als ein Standortversprechen | Whitepaper (PDF).

Anhand dieser Kriterien kann nun jeder Einzelne, jedes Unternehmen und jede Öffentliche Verwaltung prüfen, ob es sich bei einem Angebot um Digitale Souveränität oder doch eher um Souveränitäts-Washing handelt. Ähnliche Entwicklungen gibt es ja auch beim Green-Washing.

Added Values: Nutzendimensionen, Wert und Werte

Krieg/Groß/Bauernhansl (2024) (Hrsg.): Einstieg in die Mass Personalization. Perspektiven für Entscheider

Wenn es um den Nutzen, oder den Wert, eines Produktes oder einer Dienstleistung geht, sollten grundsätzlich zwei Punkte beachtet werden.

(1) Die verschiedenen Dimensionen von Nutzen (Added Values)
In der Abbildung ist zu erkennen, dass Added Values fünf Dimensionen beinhalten. Neben dem funktionalen Nutzen, sind das natürlich der wirtschaftliche Nutzen, ein prozessoraler Nutzen und ein emotionaler Nutzen, Die Dimension, die stärker in den Fokus rücken sollte, ist der soziale Nutzen (eigene Hervorhebung in der Abbildung). Am Beispiel der Anwendung von Künstlichen Intelligenz wird deutlich, dass der Fokus in der aktuellen Diskussion zu sehr auf dem wirtschaftlichen Nutzen liegt, und zu wenig den sozialen Nutzen thematisiert.

(2) Nutzen, Wert und Werte
Bei einer ausgewogenen Betrachtung zur Nutzung Künstlicher Intelligenz auf der persönlichen Ebene, auf der Team-Ebene, auf der organisationalen Ebene oder auf gesellschaftlicher Ebene können Werte als Ordner dienen. „Der Begriff »Werte« unterscheidet sich vom Begriff »Wert« dadurch, dass der erste Begriff die Gründe beschreibt, warum etwas für jemanden wichtig ist. Werte repräsentieren normative Grundlagen, die als Leitprinzipien für individuelles Verhalten und gesellschaftliche Strukturen dienen. Sie bilden die Basis für die Bewertung von Wert und beeinflussen die Art und Weise, wie Individuen und Gesellschaften Güter, Dienstleistungen oder Handlungen priorisieren“ (Hämmerle et al. 2025, Fraunhofer HNFIZ).

Siehe dazu auch

Künstliche Intelligenz und Werte für das Zusammenleben in der Europäischen Union

Agile Organisation: Werte und Prinzipien als Hebelwirkung

Wirkungstreppe bei Not-for-Profit-Projekten: Output, Outcome und Impact

MCP: Konferenz zu Mass Customization and Personalization im September 2026