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.

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.

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.

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.