Welche Selbstorganisations-Theorie ist für Innovation geeignet?

Wesentliche Vertreter der Grundlagen einer Komplexitätswissenschaft und Vorreiter
einer terminologischen Präzisierung von Komplexität (Bandte 2007:50, aus Stüttgen 2003): Eigene Hervorhebungen

In unserer komplexen Welt verwenden viele den Begriff „Komplexität“, doch fragt man nach deutlich, dass an unterschiedliche naturwissenschaftliche Ansätze gedacht wird. In der Abbildung sind daher wesentliche Vertreter der Grundlagen einer Komplexitätswissenschaft und Vorreiter einer terminologischen Präzisierung von Komplexität zu sehen, die den verschiedenen Disziplinen zugeordnet sind

Ein wesentlicher Schwerpunkt in der Komplexitätsdiskussion befasst sich mit SELBSTORGANISATION. In der Abbildung sind von mir bekannte Vertreter zu Selbstorganisations-Theorien hervorgehoben, die aus den Bereichen Biologie und Physik/Chemie kommen. Überraschend ist dabei, dass viele wichtige Theorien zum Thema um 1970 fast zeitgleich erschienen sind:

„Es war der magische Zeitpunkt um 1970, als fast zeitgleich erste naturwissenschaftliche Theorien der Selbstorganisation erschienen, die eine paradigmatische Wende einläuteten: die biologische Theorie der Autopoiese von Humberto Maturana, die Arbeit zur molekularen Evolution von Manfred Eigen, die thermodynamische Theorie dissipativer Systeme fernab vom Gleichgewicht von Ilya Prigogine sowie die aus der Quantenoptik und der Theorie der Phasenübergänge stammende Theorie der Synergetik von Hermann Haken. Die Begründer dieser Theorien kamen aus sehr unterschiedlichen Disziplinen“ (Petzer/Steiner 2016).

Da ich mich viel mit Innovationen befasse, ist es mir natürlich wichtig zu erfahren, welche Passung diese Theorien mit der Entstehen neuer Dienstleistungen, Produkte oder (allgemein) neuen Gesellschaftsstrukturen haben. Sehr interessant ist dabei, dass die Autopoiese (Maturana) wohl nicht so gut geeignet erscheint, und die Synergetik von Haken (1996) wohl besser passt:

„Obwohl die Autopoiese einen großen Einfluss im biologischen und vor allem im soziologischen Bereich hat, so ist ihr Bezug zur Selbstorganisation eher im zirkulären
Wirken bestehender Ordnung zu sehen. In Hinblick auf die Entstehung (Emergenz) von Ordnung und verschiedener Ordnungsstufen trifft die Autopoiese keine Aussagen. Sie setzt bereits Ordnung voraus. Daher sah Hermann Haken auch keinen Anlass sich mit dieser, vor allem im Rahmen des Radikalen Konstruktivismus in der Literatur hofierten und diskutierten Theorie, intensiver auseinanderzusetzen.

Übertragen auf soziale Systeme kann die Autopoiesetheorie Innovation oder die
Entstehung neuer Gesellschaftsstrukturen nicht thematisieren
„.

Quelle: (Petzer/Steiner 2016). Die Autoren nennen zur Unterstützung dieser These noch folgende Quellen:

– Hermann Haken: Synergetics. An Introduction, New York, NY: Springer 1977.
– Bernd Kröger: Hermann Haken und die Anfangsjahre der Synergetik, Berlin: Logos 2013, S. 259.
– Vgl. auch Marie-Luise Heuser: „Wissenschaft und Metaphysik. Überlegungen zu einer allgemeinen Selbstorganisationstheorie“, in: Wolfgang Krohn/Günter Küppers (Hg.): Selbstorganisation.

Für Haken (1996) sind dabei Werte sozialer Selbstorganisation. Phasenübergänge stellen an Bifurkationspunkten die Übergänge von Mikrozuständen von Elementen zu Makrozuständen (Emergenz) dar.

„Es genügt also, das Verhalten der wenigen instabilen Systemelemente zu erkennen, um den Entwicklungstrend des gesamten Systems und seine makroskopischen Muster zu bestimmen. Die Größen, mit denen das Verteilungsmuster der Mikrozustände eines Systems charakterisiert wird, heißen nach dem russischen Physiker Lew D. Landau „Ordnungsparameter““ (Mainzer 2008:43-44).

Mit Hilfe Künstlicher und Menschlicher Intelligenz sollte es möglich sein, diese wenigen instabilen Systemelemente zu erkennen (Ordnungsparameter), um makroskopische Muster zu bestimmen.

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

Projektmanager: Soziale Interaktionsprozesse und ihre Bedeutung für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI)

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Die Rolle eines Projektmanagers, einer Projektmanagerin, ist vielschichtig. In der Theorie gibt es viele Themen die abgedeckt werden sollen. Dazu zählen planerische, kontrollierende und steuernde Tätigkeiten, Kommunikation und Organisation. Darüber hinaus gehören auch Führungsaufgaben, Weisungen und Entscheidungen zum Arbeitsfeld. Zu all den genannten Punkten gibt es in der Literatur viele Hinweise zur möglichen Umsetzung, doch kommen in der Praxis viele soziale Interaktionen hinzu.

Eigene Darstellung – Quelle: Barth/Sarstedt (2024)

„Ohne soziales Miteinander und soziale Interaktionsprozesse ist kein Projekt zielführend zum Abschluss zu bringen. Der Begriff sozial ist aus dem lat. „sozialis“ abgeleitet, was so viel wie gesellschaftlich, gemeinnützig bzw. hilfsbereit bedeuten kann. Die soziale Interaktion sollte demnach auch innerhalb von einem Projekt von gemeinschaftlichem und sich unterstützendem Handeln geprägt sein“ (Barth/Sarstedt 2024).

Betrachten wir die Prozesse in der Realität (Abbildung) so wird deutlich, dass neben den technischen auch viele sozialen Interaktionsprozesse für den Erfolg von Projekten nötig sind. Beispielsweise zählen kognitive und menschliche Sensorik zu einzusetzen, Mensch zu sein (z.B. Emotionen zu zeigen) oder auch Verantwortung zu tragen. zu den jeweiligen Punkten sind in der Abbildung weitere Unterpunkte genannt, auf die ich hier nicht weiter eingehen möchte.

Die gesamten sozialen Interaktionsprozesse können durch „kognitive Empathie und Fingerspitzengefühl“ (ebd.) erschlossen werden. An dieser Stelle führt das zu der Frage, inwieweit Künstliche Intelligenz (KI) solche Bereiche abdecken kann. Aktuelle sieht es so aus, dass der Nutzen von Künstlicher Intelligenz (KI) zunächst auf den Punkten liegt, die auf der Seite „Theorie“ stehen. Auf der Seite „Praxis“ stehen allerdings viele Punkte, die von Künstlicher Intelligenz (aktuell noch) nicht abgedeckt werden. Es wird als Projektmanager daher darauf ankommen, beide Potentiale für das Projektmanagement sinnvoll und angemessen zu nutzen. Siehe dazu auch Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte.

Informationen zu den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten, finden Sie auf unserer Lernplattform.

Intelligentes Wissen – was ist darunter zu verstehen?

Wie schon mehrfach in unseren Blogbeiträgen erwähnt, spielt der Umgang mit „Wissen“ in der heutigen Arbeitswelt eine immer wichtigere Rolle (Wissensmanagement). Dabei wird Wissen oft in verschiedene Dimensionen unterteilt: Implizites/Explizites Wissen, Träges Wissen, Organisationales Wissen, Prozedurales Wissen usw. Interessant ist der Hinweis auf ein intelligentes Wissen.

Intelligentes Wissen bezeichnet ein Wissen, das abrufbar, vielfältig anwendbar und vielfach vernetzt ist. [Anmerkung]: Das Interesse von Unternehmen ist oft darauf gerichtet, implizites und träges Wissen der Mitarbeiter in explizites und unterschiedlichen Nutzern zur Verfügung stehendes intelligentes Wissen zu überführen (´Wenn Siemens wüsste, was Siemens weiß.´)“ (Kirchhöfer 2004:60).

Interessant ist hier die Verbindung von den beiden Konstrukten „Intelligenz“ und „Wissen“. Dabei ist allerdings nicht erläutert, was unter „Intelligenz“ zu verstehen ist. Immerhin gibt es neben dem klassischen IQ noch weitere Ansätze, wie z.B. der von Sternberg oder auch von Howard Gardner (Multiple Intelligenzen). Oder ist eher der heute so wichtige Begriff einer „Künstlichen Intelligenz“ gemeint? Ich würde mir wünschen, wenn alle die den Begriff „Intelligenz“ oder auch „Smart“ verwenden erläutern, was sie darunter verstehen.

Gedanken zu „Empirie und Theorie“ im Scrum-Guide

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Schauen wir uns in diesem Zusammenhang einmal an, was im aktuellen Scrum-Guide dazu steht: „Scrum basiert auf der Theorie empirischer Prozesssteuerung oder kurz „Empirie“. Empirie bedeutet, dass Wissen aus Erfahrung gewonnen wird und Entscheidungen auf Basis des Bekannten getroffen werden. Scrum verfolgt einen iterativen, inkrementellen Ansatz, um Prognosesicherheit zu optimieren und Risiken zu kontrollieren (Seite 5, Hervorhebung durch den Autor des Blogbeitrags).

Der Text „Theorie der empirischen Prozesssteuerung oder Empirie´“ ist m.E. etwas ungewöhnlich, da er „Empirie“ als „Theorie bezeichnet. Die Soziologie betrachtet allerdings „Theorie“ und „Empirie“ separat. Gemeint ist im Scrum-Guide wohl, dass der Schwerpunkt eher auf der „Empirie“ liegt. Allerdings ist diese Perspektive auch nicht so ganz geschickt, wie dem folgenden Text zu entnehmen ist.

Das Fach Soziologie ist in seinem Kern in zwei Sphären geteilt: „die Theorie“ und „die Empirie“ (…). Die Begriffe „Theorie“ und „Empirie“ bezeichnen damit zwei weitgehend separierte sozilogische Wissenspraktiken, die auf unterschiedlichen Materialien, Relevanzen, philosophischen Traditionen und Diskursen gründen (…). So weit, so bekannt. Wie alle Dualismen führt auch derjenige von Theorie und Empirie in seiner Klischeehaftigkeit eine Reihe von Unschärfen mit sich. In der Geschichte der Soziologie findet sich eine Vielzahl solcher Gegensatzkonstruktionen wie etwa Mikro/Makro, Kultur/Natur, Struktur/Handlung. In „Sattelzeiten“ (Koselleck) soziologischer Theoriebildung finden Umkehrungen statt, und damit verlieren diese Gegensätze ihren den soziologischen Diskurs bestimmenden Charakter (vgl. Knorr Cetina/Cicourel 1981) (…) Er knüpft damit an Diskurse an, die die Notwendigkeit betonen, Empirien und Theorien nicht getrennt zu denken (etwa Merton 1968: 139 ff., 156 ff.; Bourdieu 1979: 228 ff) vgl. Kalthoff 2008:8-10).

Wer hätte gedacht, dass die Soziologie hier wichtige Anregungen gibt… Theorie und Empirie nicht getrennt zu denken, kann daher auch in der Diskussion über Scrum hilfreich sein, denn einseitige Perspektiven werden dem komplexen Kontext, in dem agile Ansätze angewendet werden, nicht gerecht.

Babiak, J.; Baczko, T. (Eds.) (2011): European Innovation. Theory and Practice

In der aktuellen Diskussion um die Schulden der einzelnen Nationalstaaten der Europäischen Union kommt eine zweite Komponente oft zu kurz: Innovationen. Es reicht einfach nicht aus, Kosten zu reduzieren. Hinzu kommen muss auch eine dynamische Entwicklung bei neuen Produkten/Dienstleistungen, Prozessinnovationen, Geschäftsmodellinnovationen und sozialen Innovationen. Das E-Book Babiak, J.; Baczko, T. (Eds.) (2011): European Innovation. Theory and Practice stellt den aktuellen Stand zu Theorie und Praxis der Innovation Union dar. Die einzelnen Artikel haben allerdings einen zu starken Blick „von oben“ auf das Innovationssystem und thematisieren zu wenig zu vielen „bottom-up“ Entwicklungen von Innovation.