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Schwarmintelligenz: Die Weisheit der vielen und das Wissen der Eliten

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Ende des 18. Jahrhunderts schließen sich Intellektuelle zusammen um das Wissen der Zeit zu sammeln. In Enzyklopädien wird erfasst, was wir heute immer noch oft unter „Wissen“ verstehen. Die neuen technologischen Möglichkeiten zeigen nun, dass es auch andere Formen gibt, Wissen zu generieren und anderen zur Verfügung zu stellen. Das Projekt Wikipedia zeigt in kurzer Zeit, dass die Wissen nicht alleine von Experten sondern auch von vielen Amateuren generiert (produziert) werden kann. Insofern wandelt sich der Wissensbegriff über die Zeit.

Der Wissensbegriff allerdings, für den Wikipedia steht, hat mit dem Wissensbegriff, den wir alle als Kinder der wissenschaftlichen Neuzeit und der Aufklärung gelernt haben, wenig zu tun. Wenn der durch die veränderte Mediennutzung angeregte Trend stabil bleibt – und es spricht derzeit alles dafür und nichts dagegen -, dann stellen wir unsere Wissensfragen in Zukunft eben zunehmend weniger, wenn überhaupt, an die enzyklopädischen Elitemedien der Buchdruckkultur, sondern überantworten sie vielmehr der Schwarmintelligenz der digitalen Netzkultur und ihrer Effekte. Unser Begriff des Wissens aber ist dann nicht länger durch den Bezug auf eine relativ kleine Klasse von ausgewiesenen Experten geprägt; Wissen ist dann vielmehr zu verstehen als Resultat der vernetzten Kollaboration eines zunehmend großen Kreis von engagierten Amateuren, deren weitgehende Anonymität jegliche Rückschlüsse auf ihre Kompetenz verbietet. Der amerikanische Soziologe und Journalist James Surowiecki hat das Prinzip der kollektiven Intelligenz auf die Formel „Weisheit der vielen“ gebracht. Wer zwischen der kollaborativen Wissensproduktion im Netz und dem Expertenwissen der Bücher einen klaren Gegensatz sieht, für den gilt: Die Weisheit der vielen triumphiert im Web 2.0 über das Wissen der Eliten (Münker 2009:98-101).

In diesem Absatz kommen allerdings sehr viele Begriffe vor, die nicht eindeutig bestimmt sind. Neben „Wissen“ sind das auch noch „Intelligenz“ und „Weisheit“. Bei dem Konstrukt „Intelligenz“ ist es hier wichtig zu klären, ob es sich um die Intelligenz im Sinne des Intelligenz-Quotienten (IQ), oder eher um eine diversifizierte Intelligenz im Sinne der Theorie der Multiplen Intelligenzen handelt.

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Ist die Wissensbilanz auch für die Technische Kommunikation geeignet?

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Eine Schwachstelle des Wissensmanagements war in der Vergangenheit häufig die Evaluation. Dabei geht es einerseits um die harten Controllingaspekte, aber immer stärker auch um die Bewertung der immateriellen Dimensionen. Schwierig ist dieser Punkt deshalb, da die klassische industrielle Bilanzierung z.B. Wissensträger wie Mitarbeiter immer noch als banale Kosten führt usw.

Weiterhin ist es für viele Organisationen schwierig, die Vernetzung von allen Wissensaktivitäten, also das gesamte Wissenssystem, zu steuern. Als Moderator Wissensbilanz – Made in Germany konnte ich letzten Jahren sehen, wie die Wissensbilanz in den unterschiedlichsten Branchen genutzt wurde und immer noch wird. Ein Paradebeispiel dafür ist das Unternehmen domino-world, das in 2020/2021 schon die 9. Wissensbilanz erstellt hat. Natürlich gibt es auch in allen anderen Branchen Unternehmen, die dieses Instrument einsetzen.

Für mich neu war, allerdings die Frage, ob die Wissensbilanz – Made in Germany auch im Bereich der Technischen Dokumentation genutzt werden kann. Diese Frage hat Jörg Michael 2013 in seiner Masterarbeit Systematisch-methodische Wissensevaluation
als Beitrag zur Organisationsentwicklung in der Technischen Kommunikation genauer untersucht. Es freut mich sehr, dass mir die Arbeit zur Verfügung gestellt wurde. Zunächst ist zu klären, was unter Technischer Kommunikation zu verstehen ist.

„Technische Kommunikation umfasst das Aufbereiten, Erstellen und Verbreiten von technischen Informationen in unterschiedlichen Medien. Dabei geht es sowohl um unternehmensinterne Informations- und Kommunikationsprozesse als auch um externe Technische Dokumentation, die produktbegleitend für unterschiedliche Zielgruppen erstellt wird. Technische Redakteure steuern diese Kommunikationsprozesse. Technische Kommunikation wird zunehmend komplexer und vernetzter“ Donau-Universität Krenz (2013), zitiert in Michael (2013:7).

Jörg Michael hat in seiner Veröffentlichung herausgearbeitet, dass die Wissensbilanz – Made in Germany durchaus sinnvoll für die Domäne der Technischen Kommunikation eingesetzt und genutzt werden kann.

Die strategische Controllingmethode „Wissensbilanz – Made in Germany“ kann somitauch in der Technischen Kommunikation gut geeignet sein, um mittels nicht-kennzahlenbasierter Wissensevaluation jene zukünftigen Organisationsentwicklungsprojekte zu identifizieren und zu priorisieren, mit denen ein höherer Reifegrad bezüglich wissensorientierter Unternehmensführung erreicht und etabliert werden kann (Michael 2013:53)

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Demokratisierung von Wissen durch von Amateuren betriebene Wissensseiten

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Das Wissen von Gelehrten oder auch das Wissen von Experten wird immer mehr abgelöst durch das Wissen von vielen Amateuren, die über moderne Technologie gemeinsam Wissensseiten wie Wikipedia betreiben.

„Die Gelehrtenrepublik des 18. Jahrhunderts, die sich in eine professionelle Bildungsrepublik verwandelt hatte, öffnet sich heute den wahren Amateuren: den Bildungsfreunden unter den Bürgern dieser Welt. Offenheit, soweit das Auge reicht, ermöglicht durch ‚frei zugängliche’ Informationsplattformen wie Open Content Alliance, Open Knowledge Commons, Open CourseWare und Internet Archive, in denen digitalisierte Artikel gratis zur Verfügung gestellt werden, sowie durch Wikipedia und andere von  Amateuren betriebene Wissensseiten. Die Demokratisierung des Wissens scheint in Reichweite. Das Ideal der Aufklärung könnte bald Wirklichkeit werden.“(Münker 2009:103) Zitiert aus Robert Darnton, „Im Besitz des Wissens. Von der Gelehrtenrepublik des 18. Jahrhunderts zum digitalen Google-Monopol“, in: Le monde diplomatique, April 2009, S. 13. (Darnton weist übrigens in seiner insgesamt positiven Einschätzung der entstehenden digitalen Weltbibliothek auch auf die potentielle Gefahr hin, die hier vom Monopolisten Google, der hinter der Digitalisierung steht und an der Bibliothek verdienen will, ausgeht) (Münker 2009:142).

Interessant ist hier, dass auch Eric von Hippel von der Demokratisierung von Innovation spricht: Democratizing Innovation. Die Demokratisierung von Wissen führt somit zwangsläufig auch zur Demokratisierung von Innovationen, die für Organisationen, aber auch gesellschaftlich relevant sind. Siehe dazu auch von Democratizing Innovation zu Free Innovation.

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Kritik an manchen Perspektiven auf „Wissensmanagement“

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Wissen, und der Umgang mit diesem Konstrukt, werden immer wichtiger. Es ist dabei jedoch durchaus zu hinterfragen, was unter „Wissen“ und dem dazugehörenden „Wissensmanagement“ zu verstehen ist. So, wie Arbeit 1.0 und Arbeit 4.0 recht unterschiedlich sind, kann auch Wissensmanagement 1.0 bis Wissensmanagement 4.0 betrachtet werden. Wird Wissen wie eine Ressource verstanden, kann es durchaus sein, dass ein dazugehörendes Wissensmanagement eher wie ein Warenwirtschaftssystem interpretiert wird. Der folgende Text stellt diese Zusammenhänge deutlich dar.

„Wissensmanagement“ gilt mittlerweile überhaupt als neue Heilslehre, geht es um die Frage des Wissens. Der Wissensmanager löst nicht nur den Bildungsexperten ab, auch der Pädagoge und sogar der Wissenschaftler sollen sich zunehmend als Wissensmanager verstehen. Möglich ist diese Vorstellung nur, weil die Wissensgesellschaft die Beziehung des Wissens zur Wahrheit gekappt hat. Nun werden Daten als Rohstoff, Informationen als für ein System oder Unternehmen aufbereitete Daten und Wissen als die „Veredelung von Informationen durch Praxis“ beschrieben. Statt um Erkenntnisse geht es um Best practice. Gerade die Differenz, die Wissen als epistemisches Verfahren von anderen Weltbewältigungsstrategien unterscheidet, wird nun eingezogen. Das Wissensmanagement verfährt letztlich wie ein „Materialwirtschaftssystem“, und der Wissensmanager erhebt gerade einmal den paradoxen Anspruch, unter „Ausklammerung von Wahrheits- und Geltungsfragen“ herauszufinden, welche Art von Wissen sein Unternehmen zur Lösung seiner Probleme benötigt (Liessmann 2008:149).

In Organisationen finden wir heute ein Mix von Arbeiten, die durchgeführt werden müssen, wobei Daten, Informationen und Wissen immer mehr selbstorganisiert eingesetzt werden müssen, um komplexe Probleme zu lösen. In so technischen und sozialen System kommt es daher darauf an, das passende Wissensmanagement-System zu entwickeln. Siehe dazu auch Ist Wissensmanagement 4.0 ein hybrides Wissensmanagement?

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Was sind eigentlich mögliche Aufgabengebiete der Künstlichen Intelligenz?

Group of people with devices in hands working together as symbol of networking and communication

Die Geburtsstunde von „Künstlicher Intelligenz“ geht auf einen Konferenzbeitrag von McCarthy im Jahr 1955 zurück. In der Zwischenzeit gibt es durch die vielen neuen technischen Möglichkeiten zwar immer wieder Definitionsversuche, doch immer noch keine einheitliche und anerkannte Definition. Was allerdings klar erscheint sind die verschiedenen Aufgabengebiete, die für eine Künstliche Intelligenz geeignet erscheinen. Russell und Norvig unterscheiden hier acht Aufgabengebiete (vgl. Russell und Norvig 2012; Peissner et al. 2019), zitiert in Fraunhofer IAO 2020:11-12):

  • Lernen
  • Problemlösung durch Suchen
  • Planen
  • Robotik
  • Entscheidung
  • Wissensrepräsentation
  • Wahrnehmung
  • Spracherkennung

Anhand dieser Auflistung wird deutlich, dass Künstliche Intelligenz viele Tätigkeiten in unserem gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Leben beeinflussen kann. Es geht hier allerdings nicht immer um komplette Jobs, die infrage gestellt werden, sondern auch um Tätigkeitsportfolios, die in einzelnen Jobs oder in Prozessketten von KI profitieren können. Hier ein Beispiel:

Populär wurden in jüngster Zeit Anwendungen wie beispielsweise KI-gestützte »Chatbots«. Dies sind Programme, die eine Konversation mit Nutzern führen können. Social Chatbots agieren in sozialen Netzwerken wie Facebook und Twitter (vgl. Edwards 2016). Anwendungsgebiete sind u.a. Bestellungen (z.B. Pizza-Service), Antworten auf Kundenanfragen zu Prozessen (Paketdienste) und Bearbeitung von Beschwerden (Fraunhofer IAO 2020:13).

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Gedanken zum Kommunikationsbegriff in sozialen Systemen

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Immer wieder wird in Interaktionen deutlich, dass der Kommunikation eine wichtige Rolle zukommt. Doch was verstehen wir unter Kommunikation? Eine Sichtweise kann aus der Systemtheorie abgeleitet werden. Luhmanns Systemtheorie „begreift Kommunikationen als Operationen sozialer Systeme und Erwartungen als Strukturen, die kommunikative Ereignisse miteinander verknüpfen. Erwartungen werden dabei als Verdichtungen von Sinn bestimmt“ (Schneider 2008:129). Dabei ist Sinn definiert „durch die Unterscheidung von Aktualität und Möglichkeit“ (ebd. S. 141). Weiterhin ist interessant, dass der Kommunikationsbegriff über die Entscheidung mit Konsens und Konflikt zusammenhängt.

Über die drei Selektionen Mitteilungen, Information und Verstehen hinaus, die zusammen den Kommunikationsbegriff definieren, ist eine vierte Selektion für den weiteren Verlauf der Kommunikation von zentraler Bedeutung, die mit jeder Anschlußäußerung aufgerufen ist: die Entscheidung zwischen der Annahme und der Ablehnung der vorausgehenden Mitteilung. Diese Entscheidung markiert einen Verzweigungspunkt in Richtung Konsens und Konflikt (Schneider 2008:138).

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Wissensbilanz 2020/2021 von domino-world – beeindruckend

Herr Karnauchow von domino-worldTM  hat mir wieder freundlicherweise die aktuelle Wissensbilanz 2020/2021 seiner Organisation zugesandt – Danke! Es ist erstaunlich, wie konsequent domino-worldTM die Wissensbilanz als strategisches Managementinstrument einsetzt. In dem Anschreiben liest sich das wie folgt:

Es ist bereits die 9. Wissensbilanz. die wir seit 2004 im 2-Jahresrhythmus erstellt haben und daran erkennen Sie, dass die Wissensbilanz schon lange ein fester Bestandteil unseres Managementsystems ist (Lutz Karnauchow)

Als Moderator der Wissensbilanz – Made in Germany habe ich auf den deutschlandweit durchgeführten Roadschows zur Wissensbilanz erleben können, wie vehement Herr Karnauchow die Wissensbilanz mit ihren besonderen Vorteilen vertreten hat – und weiter vertritt.

Im Wissensmanagement kann die Wissensbilanz am Anfang vom Wissensmanagement-Aktivitäten zur Ableitung der firmenspezifischen Einflussfaktoren genutzt werden. Sobald die verschiedenen Aktivitäten durchgeführt wurden zeigt die Wissensbilanz am Ende solcher Aktivitäten dann auch den Nutzen in Bezug auf den Geschäftserfolg auf. Bitte informieren Sie mich, wenn Sie dazu ein erstes unverbindliches Gespräch vereinbaren wollen.

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Welche Einflussfaktoren wirken auf den Erfolg von Netzwerken?

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Um den Erfolg von Netzwerken sicher zu stellen, ist die Aufdeckung relevanter Einflussfaktoren bedeutsam. In der Literatur werden folgende Faktoren diskutiert (Denison/Grohmann 2009:431):

Vertrauen zwischen den Mitgliedern: Vertrauen wird sowohl im Bezug auf Netzwerke sowie auf Networking durchgängig als bedeutendes Merkmal bzw. als Basis der Beziehungen genannt (Baker, 1994; Elsholz & Meyer-Menk, 2002; Hanft, 1997; Uzzi, 1997). Vertrauen erleichtert es, Wissen zu teilen und kooperieren (Meyerson, Weick & Kramer, 1996).

Reziprozität (Gegenseitigkeit): Für Kooperationen in Netzwerken ist es ebenfalls von Bedeutung, dass der Austauschprozess zwischen den Partnern als angemessen und ausgewogen wahrgenommen wird (Elsholz & Meyer-Menk, 2002; Hanft, 1997).

Homogenität der Mitglieder innerhalb des Netzwerks: Die Homogenität bzw. Heterogenität der Netzwerke wird kontrovers diskutiert. Ergebnisse zeigen einerseits, dass bessere Lernerfolge in heterogen zusammengesetzten Netzwerken erzielt werden (Wilkesmann, 1999). Andererseits können in Netzwerken auf Grund der Austauschorientierung auch Vorteile homogen gestalteter Netzwerke erwartet werden (Ibarra, 1993).

Unterstützung der Mitglieder untereinander: Netzwerke können für die Teilnehmer eine Unterstützungsfunktion bieten, da sie Personen mit ähnlichen Arbeitsbedingungen und vergleichbaren Problemen zusammenbringen, die sich im Rahmen der Netzwerke auch über belastende Aspekte austauschen können (Jütte, 2002).

Commitment zum Netzwerk: Die Entwicklung einer gemeinsamen Identität gilt als Erfolgsfaktor für Netzwerke (Diettrich & Gillen, 2004). Durch ein hohes Commitment in einem Netzwerk, also die Identifikation mit der Gruppe, wird der Austausch zwischen den Netzwerkmitgliedern erleichtert (vgl. Nahapiet & Ghoshal, 1998).

Weitere Rahmenbedingungen: Als weitere Erfolgsfaktoren gelten die optimale Größe von Netzwerken und die Stabilität von Netzwerken. Je nach Zweck des Netzwerks wird bei eher ökonomisch orientierten Netzwerken eine optimale Größe von 10-50 Akteuren angegeben (Borkenhagen, Jäkel, Kummer, Megerle & Vollmer, 2004). Stabile Teilnehmergruppen, insbesondere ein stabiler Kern, gelten als bedeutsamer Aspekt für erfolgreiche Netzwerke (Diettrich & Gillen, 2004). Gerade der Personenwechsel kann lernen negativ beeinflussen (Wilkesmann, 1999).

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Komplexe Fähigkeiten durch das Meister-Lehrling-Prinzip (Apprenticeship) entwickeln

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Es ist schon erstaunlich, wie lange sich das industriell geprägte Bildungssystem mir der damit verbundenen Bildungsindustrie noch hält, obwohl sich die Rahmenbedingungen für das zugegebenermaßen große Erfolgsmodell des vergangenen Jahrhunderts erheblich verändert haben.

Durch die Vernetzung von allem gibt es immer mehr komplexe Problemlösungssituationen in einer eher wissensbasierten Arbeitswelt. Dabei sind Fähigkeiten (Kompetenzen) erforderlich, die in klassischen, formalen Lehr- und Lernstrukturen kaum zu entwickeln sind. Ein Ansatz, der schon in der Vergangenheit erfolgreich verfolgt wurde, was das Meister-Lehrling-Prinzip.

Erst im 19. Jahrhundert, und auch da nur in den Industrienationen, entwickelte sich ein formales Schulsystem als zentrales Bildungssystem für junge Menschen. Bevor sich die Schulen etabliert hatten, war die Lehre mit dem Meister-Lehrlings-Prinzip (Apprenticeship) das verbreitetste lehr-Lern-System. Sogar heutzutage werden noch viele komplexe und wichtige Fähigkeiten – etwa die, die für Sprachgebrauch und soziale Interaktion benötigt werden – informell durch apprenticeship-ähnliche Methoden gelehrt. Darunter werden Methoden verstanden, die keine didaktischen Lehrbemühungen enthalten, sondern stattdessen auf Beobachtung, Coaching und schrittweise Annäherung an den Zielzustand vertrauen (Collins 2004:112).

Diese Art der Kompetenzentwicklung im Prozess der Arbeit kann z.B. durch Pair Programming, Tandem-Lernen oder anderen Methoden unterstützt werden. Interessant an der Beschreibung von Collins ist, das die Beteiligten dabei auf die „schrittweise Annäherung an den Zielzustand vertrauen“ sollen. Hier wird die Verbindung zum iterativen Vorgehen bei agilen Methoden deutlich. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Wissen schaffen und Wissen teilen durch Strong Ties?

Wissen schaffen und Wissen teilen sind wichtige Elemente/Bausteine des Wissensmanagements (vgl. dazu Probst et al.), doch zeigt sich oft, wie schwierig die Umsetzung ist. Eine Herangehensweise kann sein, Experten mit ihrem Expertenwissen zu intensiven Interaktionen zu bringen.

Hansen (1999) behauptete, effiziente Wissensschaffung und Wissensteilung zeichne sich durch enge Verknüpfungen zwischen Personen aus unterschiedlichen Teilen einer Organisation aus. Intensive Interaktion zwischen Experten, die in verschiedenen Unterabteilungen einer Organisation arbeiten erleichtert eine produktive Zusammenarbeit wegen der frühzeitigen Wissensintegration über die organisationalen Grenzen hinweg (Lehtinen/Hakkarainen/Palonen 2004:209).

Diese Strong Ties (Granovetter 1973) scheinen für die Weitergabe komplexer Wissensstrukturen oder von nicht-kodifizierten Wissen (z.B. auch tacid knowledge) wichtig zu sein (Hansen 199, Uzzi 1997, zitiert in Lehtinen/Hakkarainen/Palonen 2004:210).

Es ist daher nicht verwunderlich, dass sich gerade in komplexen Problemlösungssettings wie der Bearbeitung von Agilen Projekten (nach z.B. der Stacey-Matrix) eine enge Interaktion der Experten in dem Entwicklungsteam bei Scrum vorgeschlagen wird. Weiterhin weist auch das 6. Prinzip im Agilen Manifest auf solche Zusammenhänge hin: Die effizienteste und effektivste Methode, Informationen an und innerhalb eines Entwicklungsteams zu übermitteln, ist im Gespräch von Angesicht zu Angesicht.