Das Kapital vieler Unternehmen basiert auf den Kompetenzen ihrer Mitarbeiter und - noch entscheidender - darauf, ihre Kompetenzen nicht nur individuell, sondern gemeinsam zu nutzen. Einsichten, Erfahrungen und erprobte Vorgehensweisen helfen, Probleme zu erkennen und Lösungen gezielt zu entwickeln. Je mehr es gelingt, diese Erfahrungen über räumliche und zeitliche Distanzen hinweg für alle Mitarbeiter gezielt bereitzuhalten, desto effektiver und schneller können Unternehmen auf die dynamische Entwicklung des Marktes reagieren.
Informations- und Kommunikationstechnologie bildet für die unternehmensweite Verteilung und zeitübergreifende Verfügbarkeit von Wissen die entscheidende Basis. DV-basierte Datenhaltung zum Bereitstellen und Sichern von Informationen verkörpert dabei nur eine Komponente. Wesentlicher ist der Faktor, die Informationen unternehmensspezifisch zur Lösung von Aufgaben zu organisieren. Macht man sich diese Unterscheidung von Daten, Informationen und Wissen klar (siehe Kasten Definitionen), wird deutlich, daß Wissens-Management weit über das herkömmliche Informations-Management hinausgehen muß.
Das Wissens-Management verbindet daher vielerlei Konzepte, Verfahren und Technologien zu einem Konzept der Organisationsentwicklung. Dabei stehen im einzelnen folgende Aufgaben im Vordergrund:
- Vermittlung von Wissen
- Produktion und Weiterentwicklung von Wissen
- Suchen und Ordnen von Wissen
- Extraktion von Informationen zur Wissensentwicklung
- Erhebung, Analyse und Planung der Wissensentwicklung
Informationen sind auf technischem Weg zwar speicherbar und vermittelbar, was die technologische Basis von Wissens-Management ermöglicht. Es kann aber keine ausschließlich technische Lösung des Wissens-Managements geben, da die zugrundeliegenden Erfahrungen und das zu unterstützende Expertentum der Mitarbeiter in den Vordergrund zu rücken sind. Ein umfassendes Wissens-Management schließt daher sicherlich technische informations- und kommunikationstechnische Lösungen ein, es besteht jedoch vor allem aus Strategien des Managements und der Organisationsentwicklung.
Eine Zusammenstellung von Methoden und Technologie kann daher keinen allgemeingültigen Regeln folgen, sondern muß sich an der speziellen personellen, organisatorischen, informationellen und ökonomischen Ausgangssituation des jeweiligen Unternehmens orientieren.
Eine zentrale Aufgabe des Wissens-Managements ist die Entwicklung einer wissenszentrierten Strategie. Als Elemente einer solchen Strategie spielen etwa Personalentwicklung und Qualifizierung eine wichtige Rolle. Hierdurch wird insbesondere die Integration von organisationsexternem Wissen möglich, beispielsweise durch das Heranziehen externer Experten.
Daneben bilden Organisations-Entwicklungskonzepte eine wichtige Komponente in Wissens-Managementstrategien. Häufig eignen sich innovative Organisationsansätze (kontinuierliche Verbesserung, Total Quality Management etc.) als Methoden des Wissens-Managements.
Das Wechselspiel zwischen Technologie und Organisationskonzepten verdeutlicht das Beispiel der Geschäftsprozeßoptimierung und der zugehörigen Workflow-Technologie. Dieser Ansatz ist vor allem im Zusammenhang mit dem Business Process Reengineering zu sehen, das die zur Erreichung der Unternehmensziele praktizierten Geschäftsprozesse untersucht. Als hilfreich erweist sich, die gängige Praxis im Unternehmen zu dokumentieren und die Geschäftsprozesse in Form von Diagrammen zu modellieren.
Ziel der Modelle ist, implizites Wissen, das sich in den Erfahrungen jedes einzelnen Mitarbeiters bündelt, zu visualisieren, um den sich anschließenden Optimierungsprozeß zu unterstützen. Die optimierten Geschäftsprozesse werden auf einem Workflow-Management-System implementiert. Es entsteht eine Anwendung, die das Bearbeiten von Fällen so steuert, daß die neukonzipierten Geschäftsprozesse zur Praxis werden. Konsequentes Wissens-Management bedeutet hier, daß sich die Erfahrungen mit den neuen Geschäftsprozessen in einer Fortentwicklung der Praxis niederschlagen.
Um auf neue Erfahrungen und Einsichten schnell reagieren zu können, müssen Mitarbeiter den Zusammenhang zwischen organisatorischen Abläufen und der Workflow-Anwendung verstehen, damit sie in der Lage sind, Verbesserungsvorschläge gezielt zu formulieren. Wird die Workflow-Anwendung nicht kontinuierlich fortentwickelt, ist der Fortentwicklung des Wissens zur Optimierung von Geschäftsprozessen die Grundlage entzogen. Technologisch sind dazu flexible Workflow-Systeme notwendig. Genauso müssen aber auch geeignete Organisationsformen und Vorgehensweisen gefunden werden, um die Flexibilität von Workflow-Anwendungen und die abteilungsübergreifende Fortentwicklung des Wissens zu gewährleisten. Da es hierzu an praktischen Erfahrungen fehlt, erarbeitet zum Beispiel das BMBF-geförderte Forschungsprojekt zur "Verbesserung von Geschäftsprozessen durch flexible Workflow-Management-Systeme" (Move) geeignete Handlungsanleitungen.
Softwaretechnische Komponenten umfassender Wissens-Management-Lösungen erweitern oft bestehende, im Einsatz befindliche Systeme und nutzen dabei bereits existierende Datenbestände. Unterschiedlichste Systemtypen und Technologien tragen zur Lösung der verschiedenen Teilaufgaben bei. Aufgrund der Universalität der Aufgaben und Ziele des Wissens-Managements ist es kaum möglich, eine Liste von Systemen und Systemtypen zu erstellen, die sämtliche Aufgaben vollständig abdecken. Dennoch scheint eine Reihe von Technologien einen direkteren Bezug zum Wissens-Management zu besitzen.
Ein einfaches Beispiel für Systeme, die das Wissens-Management unterstützen, ist die Präsentationssoftware, wie sie heute nahezu jedes Office-Paket (MS Powerpoint, Adobe Persuasion, Star Impress etc.) umfaßt. Mit solchen Systemen läßt sich bestehendes Wissen ansprechend darstellen und präsentieren. Auch komplexere Systeme sind einsetzbar, etwa Autorensoftware (zum Beispiel Medi8tor, Toolbook oder Authorware), die sich als Basis für rechnergestützte Trainings- systeme eignet, Web-Design-Software (MS Frontpage, Adobe Pagemill oder Claris Homepage) oder neuere CSCL-Systeme (Computer Supported Cooperative Learning, zum Beispiel CSILE). CSCL-Systeme erlauben dabei vor allem das kooperative Lernen in Arbeitsgruppen und stärken damit die Wissensentwicklung und -verbreitung innerhalb des Unternehmens.
Systeme, die die Produktion von Wissen unterstützen, sind ihrerseits vielfältig:
Als rein technische Komponente erlaubt Data-Mining-Technologie das Erkennen von Zusammenhängen und Abhängigkeiten in großen Datenbeständen.
Andere Systeme unterstützen die Produktion von Wissen durch Protokollieren und Assistieren in Gruppensitzungen, etwa Denk Zeichnen, Idegen, Activity Map oder Idea Processor. Sie transferieren Ergebnisse von Brainstormingsitzungen direkt ins System und sind für weitere Schritte abrufbar. Entscheidungsprozesse auf Basis von bestehenden Informationen unterstützen vor allem Systeme wie Decide oder Solutionbuilder.
Die Produktion von neuem Wissen bedingt, es zu ordnen und bereitzustellen. Derzeitige Systeme erfordern bei der Strukturierung eine starke Inanspruchnahme des Nutzers: Er gibt sein Wissen ein und sortiert es in "Schubladen", die einen Zugriff erlauben (zum Beispiel Wincite oder ESY).
Ein vielversprechender neuer Ansatz greift auf Expertensystem-Techniken zurück und sortiert bestehende Informationen automatisch ein, die etwa bei der Nutzung von E-Mail-Systemen bilateral produziert werden. Die Informationen lassen sich derart vorstrukturieren, daß andere Nutzer damit zu einem späteren Zeitpunkt leichten Zugang zu den erzeugten Ergebnisse finden (Forschungsprototyp Gimme).
Document-Systeme, Groupware und Inter-/Intranet, die bereits einen wichtigen Beitrag zum Wissens-Management liefern, bilden eine wichtige Basis für weitergehende Wissens-Management-Systeme, da sich in den verarbeiteten elektronischen Dokumenten bereits großes Wissen niederschlägt. Viele Produkte versuchen beispielsweise das in unterschiedlichen Dokumenten explizierte Wissen zu ergänzen und zu strukturieren. Grape Vine for Notes oder Knowledger von Knowledge Associates etwa setzen dazu auf Lotus Notes auf. Solche Systeme sind auch gekoppelt mit anderen Document-Systemen, Data-Warehouses oder Qualitätsmanagement-Systemen vorstellbar.
Answer Garden als weiteres Beispiel ergänzt eine WWW-basierte Suche in strukturierten Fragen-und-Antwort-Sammlungen um Nachfragen per E-Mail. Ein Problem, das mittels der vorhandenen Antworten nicht zu lösen ist, wird durch das System an einen Experten des Themenkreises weitergeleitet. Die Frage und die eingegangenen Antworten werden wiederum in die bestehende Struktur integriert.
Der Einsatz der erwähnten Softwaresysteme hat eine möglichst effektive und effiziente Umgebung für das Wissens-Management zum Ziel. Der zusätzliche Aufwand eines Mitarbeiters, um Wissen für andere bereitzustellen, soll möglichst gering sein. Der persönliche Nutzen hingegen, also das erfolgreiche Erkennen und Benutzen bereits bestehenden Wissens, soll möglichst hoch sein. Beide Ziele verkörpern zentrale Faktoren bei der Entwicklung einer Wissens-Management-Umgebung, weil sie die Akzeptanz bei den Nutzern erhöhen und somit den Ausschlag für den Erfolg geben.
Die Architektur für eine Wissensinfrastruktur sollte sich deshalb durch zwei Eigenschaften auszeichnen. Zum einen sollten die Systemteile möglichst nahtlos miteinander gekoppelt sein. Zum anderen sind Aufgaben der Strukturierung des Wissens optimal technisch zu unterstützen, etwa durch das Aufbereiten von Informationen aus alltäglichen Aufgaben, wie Nachfragen per E-Mail oder Ausfüllen von Formularen. Dabei ist zu berücksichtigen, daß ständig Querverweise zwischen den einzelnen Teilen betrieblichen Wissens möglichst automatisch erkannt und dokumentiert werden.
Es ist anzustreben, einen entscheidenden Schritt über das bloße Speichern und Vervielfältigen von Informationen hinauszugehen. Es reicht nicht aus, die nackten Daten zur Verfügung zu stellen. Vielmehr sollte auf diejenigen Personen verwiesen werden, die über Erfahrungen und Expertentum zur Interpretation der Daten verfügen.
Angeklickt
Ein erster Schritt in Richtung einer technischen Infrastruktur, die dem Wissens-Management entgegenkommt, besteht in der Ergänzung der vorhandenen Datenbestände: Durch Hinweise auf dazugehörige Ansprechpartner wird vorhandenes Wissen im gesamten Unternehmen verfügbar. Das Wissen der einzelnen Mitarbeiter - das geistige Kapital des Unternehmens - bündelt sich kontinuierlich und steht dann allen zur Verfügung.
*Prof. Dr. Ing. Thomas Herrmann ist Leiter des Fachgebiets Informatik & Gesellschaft an der Universität Dortmund. **Diplominformatiker Kai-Uwe Loser ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fachbereich Informatik & Gesellschaft an der Universität Dortmund.
Definitionen
Zur Unterscheidung von Daten, Informationen und Wissen
Daten sind nichtinterpretierte Zeichen und Symbole. Daten haben keine immanente Bedeutung (zum Beispiel die Zeichenfolge in einer Tabelle: "1 DM").
Informationen sind Daten, die durch die Interpretation der Zeichen mit einer Bedeutung versehen sind. (zum Beispiel Größen in einer Tabelle: der Wert, den man einer Mark beimißt.)
Durch Wissen erhalten Daten eine Bedeutung - somit werden aus Daten Informationen erzeugt. Hinzu kommt die aus dem Wissen resultierende gemeinsame Handlungsfähigkeit: Auf Basis der Informationen lassen sich Schlußfolgerungen ziehen und eigene Aktivitäten anschließen. Wissen umfaßt also die für wahr und richtig gehaltenen Einsichten, Erfahrungen und Vorgehensweisen einer Person (zum Beispiel: "Für eine Mark kann man ... kaufen.") und von Gruppen. Wissen ist ein entscheidendes Element, mit dessen Hilfe kooperatives Arbeiten koordiniert wird. Unter den Bedingungen eines erfolgreichen Wissens-Managements repräsentiert Wissen nicht nur individuelles, sondern gemeinsames Verständnis von Zielen und Lösungsmöglichkeiten.
Projekte, Prototypen und Produkte
ActivityMap: http://www.timesystem.com/
Adobe Persuasion, Adobe Pagemill: http://www.adobe.com/
AnswerGarden: http://www.ics.uci.edu/ackerman/
Authorware: http://www.macromedia.com/
Claris Homepage: http://www.claris.de/
CSILE: http://csile.oise.on.ca/intro.html
Decide: http://www.jbfa.com/decide.html
Decision Manager: http://www.shoal.net.au/mmueller/products.htm
DenkZeichnen: http://ourworld.compuserve.com/homepages/schmidt-colleg/
ESY: http://www.bestanswer.com/
GIMMe: http://www-l3d.cs.colorado.edu/ stefanie/GM-Info.html
grapeVine for Notes: http://www.gvt.com/
IdeaProcessor: http://ideaprocessor.citi.doc.ca/
IDEGEN: http://www.cac-research.com/
Knowledger: http://www.knowledgeassociates.com/
Lotus Notes: http://www.lotus.com/
Medi8tor: http://www.mwin.com/
Move: http://www.do.isst.fhg.de/move/
MS Powerpoint, MS Frontpage: http://www.microsoft.com/
SolutionBuilder/Publisher: http://www.primus.com/
Star Impress: http://www.stardiv.de/
Toolbook: http://www.asymetrix.com/
Wincite: http://www.wincite.com/