Von Mass Personalization zu Open User Innovation

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Auf den verschiedenen Konferenzen, an denen ich teilgenommen habe, ging es über viele Jahre um Mass Customization and Personalization. Auslöser der Entwicklung war die Veröffentlichung B. Joseph Pine II (1992): Mass Customization. The New Frontier in Business Competition, in der die damals neue hybride Wettbewerbsstrategie vorgestellt wurde.

In der Zwischenzeit gibt es beim Fraunhofer Institut in Stuttgart das Leistungszentrum Mass Personalization. Dort ist man der Auffassung, dass es sich bei Mass Personalization um einen Megatrend handelt

„Mass Personalization ist ein eigenständiges radikal nutzerzentriertes und dennoch nachhaltiges und ressourceneffizientes Konzept, das als Toolbox oder plattformtechnologische Anwendung in der Produktion von morgen fungieren kann“ (Krieg/Groß/Bauernhansl (2024) (Hrsg.): Einstieg in die Mass Personalization. Perspektiven für Entscheider).

Mass Customization ist hier zeitpunktbezogen, und Mass Personalization eher Zeitdauer bezogen zu interpretieren. Beides, Mass Customization und Mass Personalization, sind allerdings immer noch aus der Perspektive des Unternehmens gedacht.

Wenn sich ein Unternehmen auf jeden einzelnen Nutzer so intensiv einstellen will, benötigt es viele Problem- und möglicherweise auch erste Lösungsinformationen vom Nutzer. Bei komplexen Problemen sind diese Informationen nur sehr schwer zu beschreiben (Kontext, Implizites Wissen, Expertise), und schwer vom Nutzer zum Unternehmen übertragbar (Sticky Information, Träges Wissen).

Der Nutzer weiß oft am besten, was er für sein Problem benötigt. Es fehlt oft noch der Schritt zur ersten Umsetzung von eigenen Lösungen. Dieser war in der Vergangenheit sehr aufwendig (Zeit, Geld), sodass die Umsetzung oft von Unternehmen übernommen wurde.

In der Zwischenzeit gibt es durch die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz, des 3D-Drucks (Additive Manufacturing), oder auch der Robotik und der Open Source Community viele Möglichkeiten, das Produkt selbst zu entwickeln und im Idealfall selbst oder in einer Community herzustellen. Siehe Eric von Hippel (2016): Free Innovation (Open Access).

Titel (Ausschnitt) https://direct.mit.edu/books/book/5344/Free-Innovation

Eric von Hippel hat dazu schon sehr viele Studien veröffentlich, aus denen hervorgeht, dass der Anteil dieser Open User Innovation in den letzten Jahrzehnten stark angewachsen ist. Diese Innovationen findet man nicht in den offiziellen Statistiken zu Innovationen, denn Innovationen werden dort von Unternehmen entwickelt und auf den Markt gebracht. Was versteht nun von Hippel unter Open User Innovation?

„An innovation is ´open´ in our terminology when all information related to the innovation is a public good—nonrivalrous and nonexcludable”(Baldwin and von Hippel 2011:1400).

”… involves contributors who share the work of generating a design and also reveal the outputs from their individual and collective design efforts openly for anyone to use“ (Baldwin and von Hippel 2011:1403).

Wir wissen alle, dass die Unternehmen nur die Innovationen auf den Markt bringen, die eine entsprechende Rendite versprechen – alles andere bleibt liegen… Doch genau darin liegt die Chance von Open User Innovation: Jeder einzelne kann nicht nur kreativ, sondern auch innovativ sein (Ideen umsetzen) und seine Innovationen anderen (auch kostenlos) zur Verfügung stellen.

Sie meinen das gibt es nicht? Dann schauen Sie sich einmal die vielen Plattformen zu Open Source Software, oder die Plattform Patient Innovation an – Sie werden staunen.

Wenn Sie sich zu diesen Themen informieren wollen: Die MCP Community of Europe trifft sich auf der Konferenz zu Mass Customization and Personalization – MCP 2026 – vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn. Wir sind dabei.

Cross Industry Innovation: Ist doch ganz einfach, oder?

Quelle: vgl. Achatz et al. (2012)

Manchmal wundert man sich, warum einzelne Industrien „das Rad neu erfinden“, obwohl es die jeweilige Problemlösung doch schon in anderen Branchen / Industrien gibt. Anhand der Abbildung sind die verschiedenen Möglichkeiten illustriert.

Ist in der Industrie I ein Problem erkannt worden, so kann im ersten Schritt der Abstraktion im Lösungsraum eine Analogie (2. Schritt) zu einer Problemlösung in der Industrie II gefunden werden. Diese findet man in dem Bereich, in denen sich die beiden Lösungsräume von Industrie I und Industrie II überschneiden,. Im dritten Schritt der Adaption (3.) wird die Problemlösung aus der Industrie II für das Problem in Industrie I angewendet. Hört sich einfach an, ist es allerdings nicht immer.

Je kontextabhängiger das für die Problemlösung erforderliche Wissen ist, umso schwieriger ist das Wissen auf einen anderen Kontext (hier: eine andere Industrie) zu übertragen. Es handelt sich dabei um sogenanntes „Träges Wissen“.

Weiterhin benötigt man für eine bestimmte, komplexe Problemlösung (z.B. für Innovationen) oftmals die Expertise bestimmter Personen mit ihrem Erfahrungsschatz. Diese Expertise hängt wiederum mit dem impliziten Wissen zusammen, das nicht so einfach übertragbar ist.

Dennoch ist es natürlich nicht unmöglich, von anderen Industrien für komplexe Problemlösungen zu lernen – es ist allerdings auch nicht so einfach, sobald man die dahinterliegende Wissensperspektive betrachtet.

Träges Wissen: Was ist das, und wo kommt der Begriff her?

Der Begriff des trägen Wissens wird häufig verwendet um zu illustrieren wie schwierig es ist, Wissen aus dem einen Kontext in den anderen zu übertragen. Das ist nicht verwunderlich, denn Wissen wird per se situativ konstruiert. Ein Beispiel dafür ist, dass das Wissen aus dem Lernfeld schwierig in das Arbeitsumfeld zu transformieren ist, und somit eine weitere Leistung darstellt.

Der Begriff des trägen Wissens geht zurück auf Whiteheads Klage über „inert ideas“ (1929) und wurde vermutlich erstmals 1980 durch Bereiter/Scardamalia im kognitions- und lernpsychologischen Zusammenhang aufgegriffen (vgl. Bereiter/Scardamalia 1993: 251, Fn. 21), zitiert in Neuweg (2004:2; Fußnote 1).

Ich wundere mich immer wieder darüber, dass bei der Verwendung des Begriffs des trägen Wissens keine Quelle angegeben wird. Das ist eine Unart, die dazu führt, dass Daten und Informationen ungenau sind und dadurch Wissen qualitativ schlecht konstruiert wird. Das ist im privaten Umfeld so, allerdings auch in Organisationen und ganzen Gesellschaften.

Wissen und Handeln: Zur Problematik des trägen Wissens

„Die Problematik des trägen Wissens im beruflichen Umfeld deutet darauf hin, dass handlungsrelevantes Wissen sehr spezifisch im Geschäftsprozess des Unternehmens zur Anwendung kommt und somit nicht so leicht auf andere Kontexte übertragbar ist (vgl. Becker et al. 2006:218). Andererseits geht auch Handeln dem Denken voraus (vgl. Bem 1974, Weick 1995:276), was in der Annahme mündet, dass man einen Beruf erst praktisch erlernen muss (vgl. Garfinkel 1986, Rauner 2009:23). Es kann also von einem Sowohl-Als-Auch in der Beziehung zwischen Wissen und Handeln ausgegangen werden. Wissen ist sowohl handlungsleitend als auch zirkulär abhängig von Handlungen“ [Freund 2011:40].

Kennen Sie das KP-Lab?

Das Projekt KP-Lab „focuses on creating a learning system aimed at facilitating innovative practices of sharing, creating and working with knowledge in education and workplaces.“ Interessant ist, dass es um das Thema Wissen in den zwei (unterschiedlichen) Kontexten „Education“ und „Workplaces“ geht. Auf den Webseiten habe ich allerdings nichts zum Thema „Träges Wissen“ gelesen. Dabei geht es um den schwierigen Transfer von Wissen aus dem Lernbereich in den Arbeitsbereich.