Wissen – wertfrei und wertbeladen

Diesmal möchte ich mich mit dem Verhältnis zwischen „Wissen„, „Werten“ und „Organisationsebenen“ befassen. In der Abbildung ist zunächst zu erkennen, dass Wissen implizit oder auch explizit vorliegen kann .

Das explizierbare Wissen ist häufig „wertfrei“, wodurch es gut formuliert und digitalisiert usw. werden kann. Je „wertbeladener“ Wissen wird, umso eher handelt es sich um implizites Wissen – beispielsweise einer Person (Individuum).

Natürlich können diese Überlegungen auch auf der Teamebene, der Unternehmensebene oder organisationalen (auch Netzwerk-) Ebene angestellt werden. Wie die Abbildung qualitativ auch aufzeigt. ist der Anteil des expliziten, wertfreien Wissens im Vergleich zum impliziten Wissen relativ gering.

„Besonders bemerkenswert ist die Asymmetrie der Quadranten (…). Ca. 72% unserer Entscheidungen basieren nach KARNER auf impliziten Wissen (tacit knowledge) in Form von Werten, Symbolen, Metaphern, Macht, Prestige, usw. Nach einer Studie der Fraunhofer Gesellschaft liegen sogar 85% des Unternehmenswissens in impliziter Form vor“ (Erpenbeck 2008).

Aus diesen Überlegungen leitet sich auch ab, wie gerade mit impliziten, wertbeladenen Wissen umgegangen werden sollte:

„Je mehr Wissen wertbeladen und implizit ist, desto eher muss es mit Hilfe psychologischer bzw. sozialwissenschaftlicher Methoden gewonnen und, was die Wertanteile angeht, psychisch interiorisiert bzw. in Sozialisationsprozessen internalisiert werden“ (Erpenbeck 2008).

Der Wertebezug von Wissen ist gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz wichtig, da Werte Ordner sozialer Komplexität sind. Wenn sich also die Werte in der Europäischen Union und die Werte der oft genutzten KI-Modelle stark unterscheiden, hat das Auswirkungen auf alle Ebenen des Wissenssystems.

Siehe dazu auch Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Wissensmanagement 2.0. Handbuch für Unternehmen

wm-20Das Handbuch Wissensmanagement 2.0 (PDF) wurde 2014 veröffentlicht und „im Rahmen des Projekts  ´Knowledge Management 2.0 for SMEs´ (´Wissensmanagement 2.0 für KMU´) entwickelt und vom Leonardo da Vinci-Programm für lebenslanges Lernen (PLL) kofinanziert“.  Das ist deshalb interessant, da deutlich wird, wie eng Lernen und Wissen zusammenhängen. Die Veröffentlichung enthält eine gute Übersicht für Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU), die in ihrem Unternehmen Wissen besser managen, und dazu die Vorteile des Web 2.0 nutzen wollen. Es zeigt sich immer mehr, dass gerade die neuen Möglichkeiten Interaktionen unterstützen, und den damit verbundenen Wissensaustausch fördern können. Dennoch sollte man sich klar machen, dass Wissensmanagement 2.0 nur ein Baustein in dem gesamten Wissenssystem darstellt. Hinzu kommen auch noch herkömmliche Face-to-Face-Interaktionen (Meister-Lehrling), und auch Cognitive Computing, das die Wissensarbeit weitaus stärker verändern wird. 

Diese Zusammenhänge erläutern wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen . Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

Polanyi’s paradox: “We know more than we can tell”

wissenIn den Unternehmen ist immer noch die Meinung vertreten, dass man alles Wissen ausdrücken, und damit Externalisieren kann.  Polanyi’s paradox—“we know more than we can tell” aus dem Jahr 1966 zeigt allerdings, dass dem nicht so ist:

When we break an egg over the edge of a mixing bowl, identify a distinct species of birds based on a fleeting glimpse, write a persuasive paragraph, or develop a hypothesis to explain a poorly understood phenomenon, we are engaging in tasks that we only tacitly understand how to perform. Following Polanyi’s observation, the tasks that have proved most vexing to automate are those demanding flexibility, judgment, and common sense—skills that we understand only tacitly“ (Autor, D. H. (2015): Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation Journal of Economic Perspectives—Volume 29, Number 3—Summer 2015—Pages 3–30).

In dem genannten Artikel wird deutlich, dass dieses Tacit Knowledge auch nicht so leicht von Maschinen und Roboter ersetzt werden kann. Dennoch erschließt das Cognitive Computing immer mehr Domänen – auch von Wissensarbeitern.