Innovationsarbeit ermöglichen, um komplexe Probleme zu lösen

Innovationsarbeit manifestiert sich in ganz unterschiedlichen Arbeitsformen:

  • Arbeit von IngenieurInnen/WissenschaftlerInnen in Forschung und Entwicklung, die neue Produkte und Verfahren generieren.
  • Arbeit in produktionsnahen Dienstleistungen, in denen Innovationen optimiert, in betriebliche Regelsysteme überführt und gesteuert werden.
  • Arbeit in der unmittelbaren Produktion.

Dementsprechend ist Innovationsarbeit keine Angelegenheit, die vornehmlich Sache Hochqualifizierter ist. Sie umfasst – ganz allgemein – Personen, die mit und an Innovationen auf Basis unterschiedlichster Qualifikationen, Wissensbestände (Erfahrungs-, Fachwissen) und Aufgabenzuschnitte arbeiten. Mit Blick auf neue betriebliche Organisationskonzepte ist nicht (mehr) entscheidend, dass den Beiträgen zur Generierung von Innovationen eine unterschiedliche Relevanz zukommt. Die Herausforderung liegt vielmehr darin, diese Beiträge in neuer Qualität aufzubereiten, zu kombinieren und zu kontrollieren. Ob und in welcher Weise dies gelingt, hängt von den Arbeitsbedingungen als einem ermöglichenden wie auch beschränkenden Einflussfaktor ab (Kurz 2011).

Eine so verstandene Innovationskultur ist somit eine Unternehmenskultur, die der Erzielung einer nachhaltig hohen Innovationsleistung besonders zuträglich ist (Achatz et al. 2012). Es ist also der Rahmen, in dem eine neue Fehlerkultur konvergentes und divergentes Denken ermöglicht, und so dazu führt, dass selbstorganisiert komplexe Probleme gelöst werden – und das auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

„Wenn Sie glauben, dass Innovation teuer ist, schauen Sie auf den Preis des Stillstands“ Graham Horton, Wissenschaftler.

Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

Reden wir über Dummheit

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Wer will schon dumm sein? Viel lieber sprechen wir über Intelligenz, über intelligente Maschinen, Künstliche Intelligenz (KI), intelligente Häuser, Möbel oder Autos usw. Das Attribut “Intelligenz” scheint per se positiv aufgeladen zu sein. Im Gegensatz dazu steht der Begriff “Dumm” für eine eher negative Assoziation. Die Google-Suche von heute ergab ca. 15 Mio. Treffer für den Begriff “dumm” und ca. 480 Mio. Treffer für den Begriff “intelligent”. Es ist daher gut nachvollziehbar, dass sich recht wenige mit dem Thema “Dummheit” intensiver auseinandergesetzt haben.

Schneider (2006:17-18) beschreibt die Situation wie folgt: “Wenige haben sich an das Thema herangewagt, wenn man von medizinischen Arbeiten über Stadien der Demenz einmal absieht. Bei denen, die’s getan haben, finden sich ähnliche Überlegungen wie ich sie für das Thema der Ignoranz anstelle.
– Dummheit wird als auf dem Vormarsch begriffen diagnostiziert (vgl. Geyr 1954:91 ff)
– Dummheit bzw. Narrentum werden gelobt, sowohl bei Erasmus von Rotterdam, der eines der bekanntesten Werke zum Thema verfasst hat, als auch von anderen Autoren (Erasmus; Stultitiae Laus, vgl. Hartmann 1947).
– Es werden vier Möglichkeiten unterschieden, (…) : Dummes Verhalten, trotz normaler oder sogar erhöhter Intelligenz, kluges Verhalten trotz geringer Intelligenz sowie die beiden übereinstimmenden Alternativen eines klugen Verhaltens auf Basis von Intelligenz und eines dummen/schädlichen Verhaltens auf Basis eines Mangels an Intelligenz”.

Diese Dichotomie (Dumm-Intelligent) spiegelt allerdings eine Denkweise wider, die einem “Entweder-Oder” entspricht, obwohl es wohl ein Kontinuum zwischen den Polen gibt, das auch abhängig zu sein scheint von dem Kontext, in dem die “dumme” oder” intelligente” Problemlösung stattfindet. In der heutigen Welt, die sich permanent, schnell und stark verändert, wollen viele Menschen gerne eine klare Einteilung von “richtig” oder “falsch”, bzw. von “dumm” oder “intelligent” – was allerdings so trennscharf nicht möglich ist: „Wenn die Dummheit nicht dem Fortschritt, dem Talent, der Hoffnung oder der Verbesserung zum Verwechseln ähnlich sähe, würde niemand dumm sein wollen“ (Musli 1937: 5; zitiert in Schneider 2006:17-18). Siehe dazu auch Theorie der Multiplen Intelligenzen.

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.

Die Studie Führungskultur 2017 sagt viel über Projektarbeit in Organisationen aus

Die Studie Führungsbarometer 2017 (PDF, Penning Consulting vom 27.11.2017) wurde mit computerunterstützten Telefoninterviews (CATI) und einem strukturierten Fragebogen erstellt. Aus Projektmanagement-Sicht ist es interessant zu sehen, dass sich viele der Fragen mit Projekten befassen. Das ist nicht überraschend, da viele Änderungen (Change) mit Projekten umgesetzt werden. Dabei wird deutlich, dass Projektarbeit oft als zusätzliche Belastung gesehen wird. Diese Wahrnehmung ist aus der Perspektive des Routinemanagements, und der damit verbundenen unternehmerischen Strukturen, durchaus verständlich. Es zeigt, dass viele Organisationen noch nicht so recht wissen, wie Sie Routinemanagement und Projektmanagement miteinander verbinden können (Projektkultur). Ein Ansatz ist, durch vermehrte Projektarbeit Organisationsentwicklung zu betreiben, da Projektarbeit mehr Selbstorganisation auf allen Ebenen erfordert. Letztendlich wird durch Projektarbeit die kreative Selbstorganisationsfähigkeit in komplexen Problemlösesituationen entwickelt/verbessert. Ein modernes Management ist somit ein modernes Kompetenzmanagement auf der Ebene des Individuums, der Gruppe (Team), der Organisation und des Netzwerks, Warum? Weil Kompetenz heute als Selbstorganisationsdisposition verstanden wird. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk. In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager (IHK), Projektmanager Agil (IHK) und Innovationsmanager (IHK) gehen wir auf diese Zusammenhänge in. Informationen zu den IHK-Zertifikatslehrgänegn finden Sie auf unserer Lernplattform.

John Erpenbeck zu Unternehmenskompetenzen – verstehen, erfassen, entwickeln

John Erpenbeck befasst sich intensiv mit der Erforschung von Kompetenz. In einem Vortrag im Rahmen des Steinbeis Consulting Tags 2014 begründet er sehr schön, warum es in der heutigen Welt wichtig ist, sich mit Kompetenz, Kompetenzentwicklung, Kompetenzmodellen usw. zu befassen. Kern ist, dass Kompetenz die Fähigkeit ist, in offenen, unsicheren Problemlösungssituiationen kreativ und selbstorganisiert zu handeln. Diese Fähigkeit, ist nicht alleine auf das Individuum beschränkt, sondern bezieht sich auch auf die Ebenen Gruppe/Team, Organisation und Netzwerk. Dabei bilden Werte Brücken zwischen den Ebenen. Es ist für mich sehr schön zu sehen, wie aktuell die Themen sind, die ich in meiner Veröffentlichung Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk erläutert habe. Selbstorganisation ist somit wesentlicher Bestandteil auch von Agilen Organisationen und Agilen Methoden.

Soziale Netzwerke und Big Nudging (Verhaltenssteuerung)

menschenÜber die vielen, vielen Daten im Internet können wir zu bestimmten Verhaltensweisen “angestubst” werden. Dieses Nudging erhält durch Big Data eine neue Dimension: Das “Big Nudging”. In dem Artikel “Big Nudging” – zur Problemlösung wenig geeignet. Big Data zur Verhaltenssteuerung (Spektrum der Wissenschaft vom 12.11.2015) wird allerdings folgender Punkt deutlich:

Vor allem ist Big Nudging aber zur Lösung vieler Probleme ungeeignet. Besonders gilt das für die komplexitätsbedingten Probleme dieser Welt.

Dennoch wird uns vorgegaukelt, dass durch das “richtige” Anstubsen im Netz, die gesellschaftlichen Probleme gelöst werden können. Das wird zumindest von Regierungen, Großunternehmen, aber auch Non-Profit-Organisationen behauptet. Doch wer bestimmt, was richtig ist? Honi soit qui mal y pense  („Beschämt sei, wer schlecht darüber denkt“). Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

Open Innovation in verschiedenen Regionen Europas

Die Veröffentlichung Embracing Open Innovation in Europa. A best practice guide on Open Innovation Policies aus dem Jahr 2012 zeigt deutlich auf, welche Regionen in Europa Open Innovation zur besseren Entwicklung nutzen. In Deutschland ist es z.B. die Region um Stuttgart, deren Aktivitäten sehr schön beschrieben werden. Regionale oder lokale Open Innovation Ansätze haben den Vorteil, dass sie die Besonderheiten einer regionalen/lokalen komplexen Problemlösung beachten: Eine nicht zu unterschätzende Qualität. Siehe dazu auch Gedanken zum Problemlösen und Lukac, D.; Freund, R. (2012): Open Innovation, Social Embeddedness of Economic Action and its Cultural Determinants.

Kuri, J. (2010): Die Welt bleibt unberechenbar

Eben habe ich in der Printausgabe der FAZ vom 04.06.2010 den Artikel Die Welt bleibt unberechenbar von Jürgen Kuri (Chefredakteur des Computermagazins c´t) gelesen. Es ist erstaunlich, dass jemand, der sich beruflich fast ausschließlich mit Computern befasst, einen “flammenden Beitrag” gegen die Herrschaft der allgegenwärtigen Algorithmen schreibt – prima. Der Autor kritisiert, dass genau definierte Handlungsvorschriften zur Lösung eines Problems (Algorthmen) nicht ausreichen und widerspricht damit der Prognostizierbarkeit komplexen Verhaltens sowie der Zahlengläubigkeit der Gesellschaft, des Staates, der Unternehmen. Dabei bezieht sich Jürgen Kuri auf viele Beispiele aus der Vergangenheit, u. a. auf den Film Colossus – The Forbin Project aus dem Jahr 1970 und  plädiert letztendlich für “ein Zeitalter der digitalen Aufklärung”. Siehe dazu auch If you cannot measure it, you can not manage it oder Die ausschließliche Orientierung an Finanzgrößen ist übersimplifizierend und somit untauglich

Reinmann, G. (2005): Individuelles Wissensmanagement

laecheln15.jpgGabi Reinmann beschreibt in Reinmann, G. (2005): Individuelles Wissensmanagement ein Rahmenkonzept für den Umgang mit personalem und öffentlichem Wissen (Arbeitsbericht Nr. 5, Universität Augsburg, Medienpädagogik). Ganz besonders haben mich dabei die Hinweise auf pädagogisch-psychologische  Ansätze im Wissensmanagement interessiert (Seite 10ff.). Hier die Zusammenfassung des Arbeitsberichts: “Ausgehend von einem strukturgenetischen Wissensverständnis, das zwischen personalem und öffentlichem Wissen unterscheidet, wird ein Rahmenkonzept zum individuellen Wissensmanagement vorgeschlagen, das mit wesentlichen Erkenntnissen der Metakognitionsforschung vereinbar ist. Um eine konkrete Möglichkeit der Nutzung metakognitiver Strategien im individuellen Wissensmanagement herzustellen, wird ein pädagogisch-psychologisches Modell vorgeschlagen, in dem neben Planungs- und Bewertungsprozessen oder -tätigkeiten die Repräsentation, Nutzung, Generierung und Kommunikation von Wissen das individuelle Wissensmanagement bestimmen. Schließlich wird der Vorschlag gemacht, Instrumente zur Förderung von Wissens- und damit verbundenen metakognitiven Lernprozessen nach der Art der Problemlösung zu ordnen: Unter dieser Perspektive lassen sich technische Tools, Instrumente zur Verbesserung von Arbeits- und Problemlöseprozessen, Instrumente zur Änderung äußerer Strukturen und Umgebungen sowie Instrumente zum Wandel mentaler Modelle unterscheiden.”