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Warum kann es keine “endgültige” Problemlösung geben?

Wenn es um Probleme und deren Lösung geht, wünschen wir uns oft eine Art “endgültige” Lösung. Immerhin haben wir ja genug Probleme zu lösen und möchte, dass eines dann wenigstens erledigt ist. Doch in einer auf vielen Ebenen vernetzten Welt ist es nicht mehr so einfach in Ursache und Wirkung aufzuteilen, denn die Wirkung ist nicht abgeschlossen, sondern wiederum Ursache für den nächsten Problemlösungsprozess unter Unsicherheit.

“Da wir – wie uns  die Systemforschung lehrt – die Wirkungen einer Intervention grundsätzlich nicht auf gewünschte Wirkungen eingrenzen können, ist jede erreichte ´Problemlösung´ meist der Startschuss für das Aufkommen neuer Probleme. Die mühevoll erreichte Wirkung ist zugleich Ursache für neuartige systemische Störungen und neue Prozesse des Sich-Einpendelns und -Einschwingens der Gesamtlage. Ein Denken in endgültigen Lösungen ist deshalb unrealistisch, weil unsystemisch” (Arnold 2017).

Das ist für viele nicht einfach zu verarbeiten, und deshalb sind manche Menschen auch durch einfache Regeln oder auch Stammtischparolen beeinflussbar. Diese einfachen Parolen bieten allerdings nur vordergründig eine Art “Lösung” an, da dabei die Vernetzung mit anderen Problembereichen ignoriert wird – was nicht der Lebenswirklichkeit entspricht. Siehe dazu auch Ambiguität/Ambivalenz: Bewältigung von Unbestimmtheit und Mehrdeutigkeit.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Künstliche Intelligenz – Menschliche Intelligenz – Intelligente Problemlösungen

In der heute sehr stark vernetzten Welt kommt es darauf an, Muster zu erkennen, um die anstehenden komplexen Problemlösungen zu entwickeln. die neuen Fragestellungen können oftmals nicht mehr mit den bisher so erfolgreichen Denkmustern gelöst werden. Das immer wieder propagierte neue Mindset integriert die alten Denkmuster und entwickelt diese weiter. Ein zentraler Punkt in vielfältig vernetzten Systemen ist das Erkennen von schwachen Signalen, oder von Mustern. Diese Eigenschaften werden der Künstlichen Intelligenz und der Menschlichen Intelligenz zugeschrieben. Im Zusammenspiel können dabei viele intelligente Problemlösungen generiert werden.

“Eine der zentralen Fragen der Zukunft könnte nicht sein, wie viele künstliche intelligente Lösungen in den Systemen stecken, sondern wie viel menschliche Intelligenz und welches Mindset und Bewusstsein vor dem Computer sitzt und wie beide miteinander in Beziehung stehen und verbunden sind” (Linder-Hofmann (2024): KI, agiles Mindset und integral -systemische Perspektiven. In: Bernert/Scheurer/Wehnes (Hrsg.): KI in der Projektwirtschaft).

Die Mustererkennung kann durch Maschinen wie der Künstlichen Intelligenz, oder durch den Menschen mit seinen besonderen Intelligenzen/Kompetenzen erfolgen. An dieser Stelle sollte allerdings auch geklärt werden, welche menschliche Intelligenz gemeint ist. Es gibt hier durchaus Ansätze die zeigen, das möglicherweise der immer noch favorisierte Intelligenz-Quotient (IQ) keine Passung zu dem hier kurz aufgezeigten Themenfeld hat. Siehe dazu auch
– Künstliche Intelligenz und Menschliche Intelligenz
– Intelligenztheorie: Anmerkungen zu Sternbergs Triarchischen Theorie und Gardners Multiple Intelligenzen Theorie
– Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte.

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Können Probleme, die von Technologien geschaffen wurden, durch neue Technologien gelöst werden?

Technologien haben in der Vergangenheit geholfen, viele bis dahin große Probleme zu lösen. Ob es nun die mechanische, elektrische, elektronische oder andere Technologien waren, alle haben uns “irgendwie weitergebracht”. Doch sind Technologien oftmals ambivalent. Beispielsweise kann Atomkraft für Menschen sinnvoll eingesetzt, oder aber für Atombomben genutzt werden. Zu dieser Ambivalenz kommt nun noch die oft vertretene Einstellung, dass die durch Technologie entstandenen Probleme einfach mit neuen Technologien gelöst werden sollen. Dazu folgende Überlegungen:

“Albert Einstein wird unterstellt, gesagt zu haben: ´Probleme kann man niemals mit derselben Denkweise lösen, durch die sie entstanden sind.´ Mit diesem Zitat wird häufig Kritik daran geübt, dass die durch den intensiven Einsatz von Technologien verursachten Probleme durch den Einsatz neuer Technologien gelöst werden sollen.” (Jaeger-Erben, M.; Hielscher, S. (2022:141): VERHÄLTNISSE REPARIEREN. Wie Reparieren und Selbermachen die Beziehungen zur Welt verändern).

Die rein technologiegetriebene Perspektive führt zu einer Spirale, die andere, soziale und gesellschaftliche Dimensionen des Zusammenlebens zwar thematisiert, doch letztendlich das Primat der Technologie in den Mittelpunkt stellt. Meines Erachtens sollten wir wieder versuchen, uns nicht mehr nur von der Technologie treiben zu lassen, sondern selbst den Rahmen abstecken, in dem Technologie einen sozialen und gesellschaftlichen Beitrag liefern kann. Siehe dazu auch Herausforderungen der Digitalisierung als “wicked problems”, Was sind eigentlich Multi-Kontext-Probleme? und Society 5.0. Was ist das nun schon wieder?

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Warum ist das Verständnis von Kompetenz heute so wichtig?

Der Begriff “Kompetenz” ist schillernd und geht in seinen Ursprüngen auf das lateinische Verb competere und auf das Substantiv Competentia (Zusammentreffen, Übereinstimmung) zurück. Dabei wurde es in den letzten Jahrhunderten in den unterschiedlichsten Zusammenhängen verwendet. Die Vielfältigkeit hat auch zu einer gewissen Verwirrung und zu einer Art Beliebigkeit geführt. Prof. Dr. John Erpenbeck hat das heutige Kompetenzverständnis skizziert und weiterhin an einem Beispiel erläutert, wie Kompetenzen weitergegeben und wie sich Kompetenzen entwickeln können.

“Wenn man schon den Blick so weit zurück schweifen lässt muss man sich klar machen, dass natürlich auch Kompetenz im heute wichtigsten Sinne, als Fähigkeit zum selbstorganisierten, kreativen Handeln in offenen Problem- und Entscheidungssituationen nicht nur existierte, sondern auch planmäßig weitergegeben wurde. Ein markantes Beispiel: Ein Schüler der Rubens-Werkstatt (und das gilt für alle handwerklichen und künstlerischen Werkstätten) lernte nicht nur die Formen- und Materialkunde seiner Zeit; er reifte zu einer Persönlichkeit (personale Kompetenzen), er entwickelte starke, oft mit einer intensiven Reisetätigkeit verbundene Aktivitäten (aktivitätsbezogene Kompetenzen), er lernte neues maltechnisches und -methodisches Wissen, aber auch neue Sozialbezüge zwischen Künstler und Kunstliebhaber nicht nur zu verstehen, sondern auch in seinem Handeln fruchtbar zu machen (fachlich-methodische Kompetenzen) und schließlich baute er ein Netz von sozialen Beziehungen im künstlerischen wie im privaten Bereich auf (sozial-kommunikative Kompetenzen)” Erpenbeck, J. (2012:5): Was »SIND« Kompetenzen? In: Werner G. Faix (Hrsg.): Kompetenz. Festschrift Prof. Dr. John Erpenbeck zum 70. Geburtstag, S. 1-57).

Durch die starke weltweite Vernetzung von Technologien, Dingen und Menschen kommt es zu den beschriebenen offenen Problem- und Entscheidungssituationen, Auch in den heute so populären agilen Methoden/Vorgehensmodellen/Organisationen spielt die so verstandene Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition eine wichtige Rolle. Eine entsprechende Kompetenzentwicklung ist daher auf verschiedenen Ebenen möglich. Siehe dazu Der Schluss von Persönlichkeitseigenschaften auf Kompetenzen ist falsch und auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk. Weitere Informationen zu dem Thema finden Sie in unserer Blogkategorie Kompetenzmanagement.

In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) beachten wir diese Zusammenhänge. Informationen zu Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Herausforderungen der Digitalisierung als “wicked problems”

Die Herausforderungen der Digitalisierung sind vielschichtig, vernetzt und dadurch sehr komplex. Rittel/Webber beschreiben diese Art von Problemen als “wicked problems” (Rittel, Horst/Webber, Melvin (1973): Dilemmas in a General Theory of Planning. In: Policy Sciences, 4, 1973, S. 155-169). In dem Beitrag geht es um die Problematik des Planens und um gesellschaftliche Probleme, die sich von den naturwissenschaftlichen Problemstellungen unterscheiden: “The kinds of problems that planners deal with-societal problems-are inherently different from the problems that scientists and perhaps some classes of engineers deal with. Planning problems are inherently wicked. (…) As you will see, we are calling them ´wicked´ not because these properties are themselves ethically deplorable. We use the term ´wicked´ in a meaning akin to that of ´malignant´ (in contrast to ´benign´) or ´vicious´ (like a circle) or ´tricky´ like a leprechaun) or ´aggressive´ (like a lion, in contrast to the docility of a lamb). We do not mean to personify these properties of social systems by implying malicious intent. But then, you may agree that it becomes morally objectionable for the planner to treat a wicked problem as though it were a tame one, or to tame a wicked problem prematurely, or to refuse to recognize the inherent wickedness of social problems. There is no definitive formulation of a wicked problem” (ebd. 160-161). Möglicherweise helfen hier auch die Gedanken zum Problemlösen.

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Was sind Eigenschaften von komplexen Aufgabenstellungen?

In unserem Blog habe ich schon des Öfteren darauf hingewiesen, dass es neben dem simple problem solving (SPS) auch das complex problem solving (CPS) gibt. In der heute immer stärker vernetzten Welt kommt somit in Zukunft dem CPS eine stärkere Bedeutung zu. Doch was sind Eigenschaften von komplexen Aufgabenstellungen? Die folgende Übersicht wurde zitiert in Marrenbach, Dirk; Korge, Axel (2020:36): Partizipative Transformation von Arbeitswelten: Die industrielle Revolution Schritt für Schritt meistern
Zukunftsprojekt Arbeitswelt 4.0 Baden-Württemberg. Bd. 15.. Fraunhofer IAO, Stuttgart. Dabei beziehen sich die Autoren auf Prilla, Michael; Frerichs, Alexandra; Rascher, Ingolf; Herrmann, Thomas: Partizipative Prozessgestaltung von AAL-Dienstleistungen: Erfahrungen aus dem Projekt service4home. In: Shire, Karen A.; Leimeister, Jan Marco: Technologiegestützte Dienstleistungsinnovation in der Gesundheitswirtschaft. Springer, Wiesbaden, 2010:

Komplexe Aufgabenstellungen stellen ‚wicked problems‘ dar. Verzwickte Probleme sind durch folgende Eigenschaften gekennzeichnet:
– Es gibt keine klare Beschreibung des Problems.
– Es gibt keine richtigen oder falschen Ergebnisse, sondern nur mehr oder weniger angemessene Problemlösungen.
– Es gibt keine Methoden zur zuverlässigen Prognose der Qualität einer Lösung.
– Es gibt keine Angaben zur Anzahl möglicher Lösungen und Lösungsvarianten.
– Es gibt keine Angaben über die Menge der Methoden, die zur Lösung des Problems herangezogen werden können.
– Jedes „Wicked Problem“ ist einzigartig! Eine eins zu eins Übertragung der für ein ‚Wicked problem‘ gefundenen Lösung auf ein anderes ‚wicked problem‘ ist unmöglich.
– Es gibt keine Regel zur Definition von Abbruchkriterien für die Lösungsfindung.

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Gedanken zu einfachen Problemen und Standardisierungen

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In der heutigen Diskussion um das “Management” geht es oft um das “Management von Unsicherheit/Ungewissheit”. In Organisationen gibt es allerdings auch einfache Probleme, die tagtäglich zu lösen sind. Ein Ansatz dafür sind Standardisierungen mit entsprechenden Entscheidungsfindungen.

Bei einfachen Problemen mit standardisierten Lösungswegen sind Entscheidungsfindungen eher unkompliziert. Dies darf jedoch nicht darüber hinwegtäuschen, dass Standardisierungen an sich nicht gleichbedeutend sind mit perfekter Information und Rationalität. Standardisierungen reduzieren ohne Zweifel Komplexität und befähigen somit zu „eindeutigen“ Handlungen. Gerade durch diese Komplexitätsreduktion klammern Standardisierungen jedoch einen Teil der Umweltrealität aus, sie können daher nicht ohne weiteres den Anspruch erheben, umfassende und in diesem Sinne perfekt rationale Praxis zu erzeugen. Im Gegenteil existieren viele Standardisierungen, weil es eben keine „bessere“ Möglichkeit der Prozessierung von Problemen gibt (Neumer 2009:8, Fußnote 6).

Wenn es also schon bei einfachen Problemlösung (sps: simple problem solving) keine Eindeutigkeit gibt, wie sieht es dann erst aus, wenn es um komplexe Problemlösungen (cps: complex problem solving) geht? Wenn wir also Standardisierungen als eine “bessere” – und nicht als perfekte Möglichkeit – für einfache Problemlösungen anerkennen, so wird deutlich, dass es zwischen den beiden Polen (sps-cps) ein Kontinuum der Problemlösungsmöglichkeiten gibt, das unternehmensspezifisch anzupassen ist.

Erste Schritte in diese Richtung zeigen die vielen Hybrid-Ansätze auf, die sich im Management immer stärker als pragmatische Alternative etablieren. Solche Themen besprechen wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Was sind eigentlich Multi-Kontext-Probleme?

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Der Begriff “Problem” kommt in unserer Gesellschaft häufig vor, dabei gibt es oft keine einheitliche Meinung darüber, was ein “Problem” eigentlich ist. Es gibt einfache Probleme mit dem dazugehörenden simple problem solving, und komplexe Probleme mit ihrem complex problem solving. In solchen Multi-Kontext-Problemen kommt es darauf an, Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen – was nicht so einfach ist…

Strategische Probleme werden als wenig strukturierte bzw. schwer strukturierbare Probleme betrachtet. Für solche „innovativen Probleme“ bestehen wenig eindeutige Lösungsverfahren (Bamberger & Wrona, 2000). Analog hierzu spricht Dörner (1979) von dialektischen Problemen, bei denen zwar die Ausgangslage bekannt ist, aber nicht der Zielzustand und auch nicht die möglichen Mittel diesen Zielzustand zu erreichen. „Sie stellen Entscheidungen unter Unsicherheit dar und werden auch als sog. Multi-Kontext-Probleme derart bezeichnet, dass sie in unterschiedlichen, jeweils aktorspezifischen Kontexten definiert bzw. expliziert werden“ (Bamberger & Wrona, 2000, S. 6). Probleme werden demnach jeweils im Sinne eigener Werte Normen, Interessen und Sichtweisen der Realität betrachtet und interpretiert. Mit diesen unterschiedlichen Realitätskonstruktionen ist stets die Möglichkeit von Konflikten und das Erfordernis sie zu lösen verbunden (Bamberger & Wrona, 2000) (vgl. Grote, S.; Kauffeld, S.; Hering, V. & Tappe, D. 2009:15, Hervorhebung durch den Autor des Blogbetrags).

Complex Problem Solving ist anders als das einfache, Simple Problem Solving. Die Bewältigung solcher Multi-Kontext-Probleme ist allerdings für die Zukunft entscheidend. Manche Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI/AI) können in der Zwischenzeit durchaus schon komplexe Problemsettings lösen, was zu Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt führt, und in Zukunft noch stärker führen wird. Entscheidend für Menschen ist immer noch, die Bewältigung komplexer Problemlösungssituationen, die uns (noch) von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz unterscheidet.

In meinem Vortrag (Special Keynote) auf der MCPC 2015 (Weltkonferenz zu Mass Customitation, Personalization and Co-Creation) in Montreal habe ich diese Zusammenhänge für Open Innovation dargestell (Konferenzen). Es freut mich sehr, dass mein damaligen Paper bei Researchgate heute immer noch intensiv gelesen und genutzt wird. Mein Paper Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model zur Weltkonferenz MCPC 2015 ist bei Springer veröffentlicht worden. Bitte sprechen Sie mich an, wenn Sie dazu Fragen haben.