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Umgang mit Unschärfe und Unsicherheit

Menschenmenge.jpgFrüher war alles klar und eindeutig und konnte durch Dichotomien benannt werden: Mann-Frau, Deuscher-Nicht-Deutscher,Drinnen-Draußen, Wahr-Falsch, 0-1 usw. Doch in den letzten 20 Jahren hat sich so einiges verändert, dass die deutliche Trennung erschwert, ja sogar manchmal unmöglich macht (Soziologen nennen diese Entwicklungen Entgrenzungen in der reflexiven Modernisierung). Solche Unschärfen waren früher auch schon existent, wurden allerdings vernachlässigt. Durch die drei Treiber des dynamischen Wandels “Vernetzung, Geschwindigkeit und der Zunahme nicht greifbarer Werte”  kommt es auch zu einer Abwertung von materiellen Werten, die sogar zu einem Hemmnis werden können (Davis/Meyer 2000:11). Es stellt sich daher die Frage, wie wir mit der real vorhandenen Unschärfe umgehen. Eine Möglichkeit ist, dass sich Menschen nach klaren Regeln sehnen und daher den extremen Populisten in Europa in die Arme laufen, oder den Stammtischparolen der Boulevardpresse glauben, oder …. Ein solches Verhalten lässt darauf schließen, dass diese Menschen es nicht schaffen, die Unschärfe und die sich daraus ergebende Unsicherheit zu bewältigen.Andere setzen wiederum auf Computertechnologie und versuchen alles zu erfassen, was möglich ist. DIE vollständige Information wird es allerdings nicht geben können – es bleibt eine Illusion. Die Frage nach der Bewältigung von Unsicherheit ist somit zu einem wichtigen Element geworden, um zukunftsfähig zu bleiben oder zu werden. Ein guter Bezugspunkt ist dabei die von Knight 1921 dargestellte Form der Unsicherheit, die er Uncertainty nennt. Dieser Teil der Unsicherheit kann nicht gemessen werden und entzieht sich somit den klassischen Herangehensweisen, bei denen alles messbar sein muss, bzw. messbar gemacht wird. Im Gegensatz – bzw. in Ergänzung zu Computern und Robotern – ist der Mensch in der Lage, solche Unsicherheiten zu bewältigen – durch seine Kompetenz. Der Kompetenzbegriff ist in dieser Debatte um Unschärfe, Unsicherheit und Uncertainty zentral. Siehe dazu auch Über den Umgang mit Ungewissheit. Diese Unterschiede zu verstehen bedeutet auch, die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen, wenn wir über den Arbeitsplatzverlust durch Cognitive Computing diskutieren. Dazu passt auch mein Vortrag, den ich im Oktober auf der Weltkonferenz MCPC 2015 in Montréal/Kanada halten werde: “Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model”. Siehe dazu auch das Konferenzprogramm (PDF).

Überall komplexe vernetzte Systeme

Geschaeftsmann01.jpgVielen Menschen wird langsam aber sicher klar, dass alles mit allem zusammenhängt und einfache Lösungen immer seltener zum Ziel führen. Zur Bewältigung solcher komplexen vernetzten Systeme ist es erforderlich, Selbstorganisation zuzulassen. Dieser Ansatz steht der realen Situation in vielen Organisationen entgegen, die Komplexität mit immer mehr Regeln und Kleinteiligkeit “in den Griff” bekommen wollen. Das wird auf Dauer allerdings nicht gelingen.

Selbstorganisation ist die Fähigkeit komplexer Systeme, ihre innere Ordnung ohne äußere Steuerung selbstständig zu entwickeln. Bei dieser Form der Systementwicklung kommen die ordnenden und strukturbildenden Einflüsse nicht von außen. Sie gehen von den Elementen des Systems selbst aus. Selbstorganisationsprozesse sind z.B. für die Entstehung und die Erhaltung von Leben absolut notwendig (Abicht 2010:116).

Selbstorganisation ist Bestandteil des Kompetenzbegriffs, der Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition sieht. Zur Bewältigung komplexer Problemlösungen in Alltag oder Beruf benötigen Menschen/Mitarbeiter Kompetenzen, die allerdings von Fähigkeiten/Fertigkeiten oder auch Persönlichkeitsmerkmalen zu unterscheiden sind. Ein modernes Kompetenzverständnis ist daher elementar, um Kompetenzentwicklung auf individueller Ebene, Gruppenebene, organisationaler Ebene oder auch Netzwerkebene zu betreiben. Siehe dazu auch ausführlich Freund (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.