Wissensmanagement und Wissensmanagement-Technologie

Nachdem bereits Wissensmanagement definiert und in seine einzelnen Bausteine zerlegt wurde (hier), stellt sich nun aber die Frage, wie wohl ein solcher Prozess des Wissensmanagements ablaufen kann. Wie wird Wissen neu generiert und weitergegeben? Welche Werkzeuge helfen dabei?

Mit Blick auf unterschiedliche Rahmenbedingungen, je nachdem, ob es sich um individuelles oder organisationales Wissensmanagement handelt, können sich auch die Werkzeuge und Technologien, die zum Wissensmanagement verwendet werden, unterscheiden. So favorisierte die Seminargruppe neben des Computers insbesondere Papier und Stift in ihrem persönlichen Umgang mit Wissen, während sie dem organisationalen Wissensmanagement neben diesen beiden Werkzeugen vor allem die Verwendung eines Intranets zuordnete. Wie u.a. auch Papier und Stift im persönlichen Wissensmanagement für verschiedene Wissensmanagement-Strategien zum Einsatz kommen können, lernte die Seminargruppe eine Woche später (hier), und auch weitere einzelne Werkzeuge und Technologien werden im Laufe des Semesters detailliert vorgestellt werden. Daher dient Folgendes viel mehr als Überblick über den Prozess der Wissensgenerierung sowie -weitergabe und seine (technologischen) Hilfsmittel. Zunächst wird daher die Wissensspirale von Nonaka und Takeuchi (1997) beschrieben, bevor anschließend Werkzeuge des Wissensmanagements überblicksartig eingeordnet und dargestellt werden.

1. Wissensspirale der Wissensgenerierung von Nonaka und Takeuchi (1997)

Nonaka und Takeuchi (1997) beobachteten zunächst den Umgang mit Wissen in japanischen Unternehmen und stellten fest, dass dort eine wichtige Wissenskomponente beachtet wird, der im Rahmen des Wissensmanagement im europäischen Kontext zunächst weniger Bedeutung beigemessen wurde. Während tatsächlich lediglich ein kleiner Teil des Wissens explizit ist, ist ein großer Bestandteil von Wissen eine persönliche, schwer artikulierbare und teilweise unbewusste Wissenskomponente, das implizites Wissen (nach Nonaka und Takeuchi (1997) etwa 80%; für die Definition von impliziten und explizitem Wissen siehe im Artikel Wissensmanagement). Dieses Wissen zu explizitem, verfügbaren Wissen zu machen, ist ein bedeutender Aspekt in der Wissensgenerierung nach Nonaka und Takeuchi (1997). Neben einer epistemologischen Dimension als erstes Hauptelement, auf der sie daher zwischen explizitem und implizitem Wissen unterscheiden, beschreiben sie als zweites Hauptelement außerdem eine ontologische Dimension, die die Schichten der Wissensentstehung vom Individuum, über eine Gruppe, bis hin zum Unternehmen und über das Unternehmen hinaus zu anderen Unternehmen beschreibt. Die Schaffung von Wissen geht dabei immer von Individuen aus, ein Unternehmen kann zunächst lediglich den Kontext stellen und den Prozess aktivieren. Durch die Verteilung und Verstärkung des Wissens innerhalb von sich vergrößernden Interaktionsgemeinschaften entlang der ontologischen Dimension kann so dann die Umwandlung von individuellem Wissen zu Unternehmenswissen erfolgen.

1.1. Epistemologische Dimension

Für den beschriebenen Prozess sehen Nonaka und Takeuchi (1997) vier Hauptprozesse der Wissensumwandlung:

  1. die Sozialisation: der Austausch von implizitem Wissen
  2. die Externalisierung: die Umwandlung von implizitem Wissen zu explizitem Wissen
  3. die Kombination: das Zusammenführen von explizitem Wissen
  4. die Internalisierung: die Umwandlung von explizitem Wissen zu implizitem Wissen
Abb. 2. Vier Formen der Wissensumwandlung. Aus: Nonaka, I., Takeuchi, H. (2012). Die Organisation des Wissens: wie japanische Unternehmen eine brachliegende Ressource nutzbar machen. Campus Verlag. Retrieved Oktober 21, 2015.

Abb. 2. Vier Formen der Wissensumwandlung.
Aus: Nonaka, I., Takeuchi, H. (2012). Die Organisation des Wissens: wie japanische Unternehmen eine brachliegende Ressource nutzbar machen. Campus Verlag. Retrieved Oktober 21, 2015.

Genauer beschrieben kann der Austausch von implizitem Wissen, beispielsweise durch Erfahrungsaustausch in einem Gespräch oder durch Beobachten und Nachahmen, zu neuem impliziten Wissen führen. Dieses kann wiederum über die Verwendung von Metaphern, Analogien, Modellen und Reflexion im Dialog zu explizitem, für eine Organisation verfügbarem Wissen transformiert werden. So kann hier durch Prozesse wie zum Beispiel Kodifizierung und Dokumentation gleichzeitig der Ort der Wissensspeicherung vom Gedächtnis eines Individuums auf eine technische Komponente ausgelagert werden. In der Praxis könnte das in diesem Prozess entstehende neue Wissen beispielsweise ein neues Produktkonzept sein. Bei der Kombination kann anschließend das explizit gemachte Wissen mit anderem explizitem Wissen (auch interdisziplinär) durch klassisches Lernen oder Informationsaustausch zusammengefügt werden, sodass sich daraus neues Wissen bildet. Anknüpfend an ein externalisiertes Produktkonzept könnte das Ergebnis der Kombination in der Praxis nun zum Beispiel ein Prototyp sein. Das neue explizite Wissen wird im nächsten Schritt in Lernprozessen und individueller Operationlisierung („Learning by Doing“) wieder verinnerlicht und somit zu implizitem Wissen. Bei dem vorhergehend erdachten Prototyp können dies beispielsweise die Erfahrungen sein, die bei der Produzierung des Prototyps gemacht werden. Hier kann eine neuer Durchlauf der vier Hauptprozesse anknüpfen, in dem eventuell dann eine Verbesserung des Produkts aus den vorhergehenden Erfahrungen erarbeitet wird. Um neues Wissen zu generieren, muss also implizites und explizites Wissen dynamisch interagieren, sodass eine Spirale der Wissensumwandlung entsteht:

Abb. 3. Die Wissensspirale. Aus: Nonaka, I., Takeuchi, H. (2012). Die Organisation des Wissens: wie japanische Unternehmen eine brachliegende Ressource nutzbar machen. Campus Verlag. Retrieved Oktober 21, 2015.

Abb. 3. Die Wissensspirale.
Aus: Nonaka, I., Takeuchi, H. (2012). Die Organisation des Wissens: wie japanische Unternehmen eine brachliegende Ressource nutzbar machen. Campus Verlag. Retrieved Oktober 21, 2015.

1.2. Ontologische Dimension

Eine zweite Spirale der Wissensschaffung in Organisationen entsteht bei der Einbeziehung der ontologischen Dimension. Wie in Abbildung 4 dargestellt, muss nach Nonaka und Takeuchi (1997) zunächst das (implizite) Wissen bei den einzelnen Mitarbeitenden mobilisiert werden. Durch Interaktion wird das Wissen erweitert und verstärkt und dringt anschließend durch weitere Interaktion im Idealfall jeweils in höhere Schichten auf der ontologischen Dimension vor. Dabei entsteht Wissen durch das zyklische Wirken zwischen den Ebenen, sodass wiederum ebenfalls neues Wissen aus höheren ontologischen Ebenen auf niedrigere weitergegeben wird.

Abb. 4. Die Spirale der Wissensschaffung im Unternehmen. Aus: Nonaka, I., Takeuchi, H. (2012). Die Organisation des Wissens: wie japanische Unternehmen eine brachliegende Ressource nutzbar machen. Campus Verlag. Retrieved Oktober 21, 2015.

Abb. 4. Die Spirale der Wissensschaffung im Unternehmen.
Aus: Nonaka, I., Takeuchi, H. (2012). Die Organisation des Wissens: wie japanische Unternehmen eine brachliegende Ressource nutzbar machen. Campus Verlag. Retrieved Oktober 21, 2015.

1.3. Voraussetzungen

Nonaka und Takeuchi (1997) stellen dabei insgesamt fünf Voraussetzungen an das Modell:

  1. Intention: Die Organisation hat die sichere Absicht die Wissensziele zu erreichen. (Denn daraus ergeben sich die Strategie, Maßstäbe und eine Unternehmensvision und somit der Rahmen und Antrieb für die Wissensgenerierung.)
  2. Autonomie: Die Organisation bietet die Möglichkeit zum selbstständigen Handeln. (Die Mitarbeiter können sich in selbst organisierenden Teams zusammenfinden und haben einen hohen Handlungsspielraum.)
  3. Fluktuation und kreatives Chaos: Durch Fluktuaton und Veränderungen im Unternehmensumfeld (beispielsweise bei der Konkurrenz), können Störung der Gewohnheiten und neue Prozesse außerhalb des schablonenhaften Denkens ausgelöst werden.
  4. Redundanz: Über die notwendigen Informationen hinausgehend werden weitere Informationen angegeben, die MitarbeiterInnen ermöglichen Wissen interdisziplinär auszutauschen und Zusammenhänge zu erschließen.
  5. Interne Vielfalt: Flexibilität und Diversität innerhalb der Mitarbeiter und von Prozessen sind notwendig, um Komplexität der Unternehmensumgebung gerecht zu werden.

2. Werkezeuge im Wissensmanagement

Zur Unterstützung der Wissensgenerierung und des -austauschs kann eine Vielzahl von Hilfsmitteln verwendet werden. Bereits zur Einführung in die Seminarinhalte unterteilten wir Denkwerkzeuge in zwei Klassen. Eine Werkzeugklasse, zu der Instrumente zählen, die Wissen sammeln und gleichzeitigen Zugriff verschiedener Personen auf Informationen und Dokumente ermöglichen. Diese sind gemeinsamen Informationsräume. Die zweite Werkzeugklasse spiegelt Hilfsmittel wider, die Wissen vielmehr repräsentieren statt direkt zugänglich machen, also insbesondere darstellen, wo welches Wissen auffindbar ist. Diese sind Expertenverzeichnis und Unterstützung für soziale Netzwerke.

Beispiele für die Klasse der gemeinsamen Informationsräume können Wikis sein, also in einer Gemeinschaft gemeinsam entwickelte Webseiten oder Datensätze, die jedem Nutzer erlauben, Informationen hinzuzufügen, zu ändern und darauf zuzugreifen. Das oft genutzt Wikipedia kann wohl als populäres Beispiel dienen, aber auch innerhalb eines Unternehmens oder für verschiedenste Interessengemeinschaft werden thematisch relevante Wikis häufig erstellet. (Exemplarisch kann unter vielen weiteren ein Hitchwiki, ein Minesweeperwiki als auch ein Wiki für Informationswissenschaft im Internet gefunden werden.) Eine verwandte Form ist „Lesson Learned“, bei der Erfahrungen (positive als auch negative) zu bestimmten Situationen dokumentiert werden, um sie insbesondere in Organisationen anderen MitarbeiterInnen zu Verfügung zu stellen, sodass doppelte Arbeit und Wiederholung von Fehlern vermieden werden kann. Ähnlich arbeitet auch das „Best Practice Sharing“, bei dem die beste Lösung zu einem Problem dokumentiert wird, sodass auf diese von anderen Personen mit dem gleichen Problem zurückgegriffen werden kann.

Beispiele für die zweite Klasse, der Expertenverzeichnisse und Unterstützung für soziale Netzwerke, können Wissenskarten sein, bei denen in Form einer Mindmap oder ähnlicher Systeme Wissensquellen, -kategorien oder -inhalte sortiert und angeordnet werden können. Auf der Abbildung sind beispielsweise Ansprechpartner für die jeweiligen Bereiche angeordnet und gleichzeitig gekennzeichnet, wo sie vor Ort sind.

Abb. 5. Wissensquellenkarte als Beispiel für Wissenskarten. Aus: Lehner, F. (2014). Wissensmanagement. Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (5. Aufl.). Hanser Fachbuch.

Abb. 5. Wissensquellenkarte als Beispiel für Wissenskarten.
Aus: Lehner, F. (2014). Wissensmanagement. Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (5. Aufl.). Hanser Fachbuch.

Auch Expertenverzeichnisse, wie Yellow Pages (innerhalb einer Organisation) oder Blue Pages (außerhalb einer Organisation), dienen der Wissensrepräsentation, indem Experten als Ansprechpartner für bestimmte Bereiche in Verzeichnissen gelistet werden, auf die alle Nutzer der entsprechenden Gemeinschaft zugreifen und einen für ihr Anliegen passenden Experten kontaktieren können.

3. Technologien im Wissensmanagement

Zur Unterstützung des Wissensmanagements und oben beispielhaft beschriebener Wissensmanagementmethoden gibt es eine Vielzahl an technischen Anwendungssystemen, die einzelne oder mehrere Komponenten im Wissensmanagement unterstützen und sich oftmals überschneiden, sodass sie nicht immer klar von einander abtrennbar und kategorisierbar sind.

3.1. Basistechnologien

Dies können Basistechnologien sein, die häufig unabhängig von dem Begriff „Wissensmanagement“ erfunden wurden, aber als grundlegende Technologien in die Wissensmangement-Prozesse integriert und genutzt werden. Dies sind beispielsweise Google, Powerpoint, Word, Internet/Intranet und Datenbanken. Diese sind oftmals bereits aus persönlicher Nutzung bekannt und wurden ebenfalls in der Einführungsveranstaltung des Seminars innerhalb der folgenden Abbildung beispielhaft anhand ihrer Funktionen im Kontext „Studium“ aufgezeigt.

Abb. 5 Überblick über die Basiswerkzeuge. Aus: Sengpiel, M. (2015). Denkwerkzeuge im Wissensmanagement, Folien zum Seminar. HU Berlin, unveröffentlicht.

Abb. 6 Überblick über die Basiswerkzeuge.
Aus: Sengpiel, M. (2015). Denkwerkzeuge im Wissensmanagement, Folien zum Seminar. HU Berlin, unveröffentlicht.

3.2. Sezialisierte Werkzeuge und Systeme für das Wissensmanagement

Spezialisiertere Werkzeuge und Systeme für das Wissensmanagement sind vielfach Technologien, die ursprünglich ebenfalls für einen anderen Zweck als das vollständige Wissensmanagement konzipiert wurden, aber durchaus für bestimmte Aufgaben des Wissensmanagement verwendet werden. Diese können unterschiedlich klassifiziert werden; hier wird nachfolgend ein Überblick nach der funktionalen Kategorisierung nach Lehrer (2014, siehe Abbildung 7) gegeben.

Abb. 7. Überblick über Technologien im Wissensmanagement. Aus:

Abb. 7. Überblick über Technologien im Wissensmanagement.
Aus: Lehner, F. (2014). Wissensmanagement. Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (5. Aufl.). Hanser Fachbuch.

Groupwaresysteme und Social Software unterstützen die Kooperation und Koordination von Gruppen mithilfe von Informations- und Kommunikationstechnologien. Dabei dienen Kommunikationssysteme insbesondere dem Informationsaustausch, entweder synchron (gleichzeitig anwesend) über Systeme wie Chats, Videokonferenzsysteme oder Instant Messengers, oder asynchron, beispielsweise über Notizzettel oder Emails. Technologien wie Skype verbinden dabei zudem durchaus mehrere einzelne Kommunikationssysteme in einem System. Kollaborationssyteme bzw. Kooperationssysteme dienen der Unterstützung der Arbeit an gemeinsamen Objekten. Dies kann beispielsweise über Planungssysteme wie Gruppenkalender oder Projektmanagementsysteme zu gruppenbezogenen Planungen bezüglich Zeit- und Tätigkeitsaspekten geschehen. Eine weitere Unterstützungsmöglichkeit im Rahmen der Kollaborationssysteme sind Annotationssysteme, bei denen auf einer gemeinsamen Plattform Informationen mit Anmerkungen oder Verknüpfungen versehen werden können. Koordinationssysteme unterstützen die Strukturierung von Aufgaben oder übernehmen die Kontrolle der Ausführung bestimmter Arbeitsabläufe in Gruppen. Einfache, formale Vorgänge können beispielsweise in Workflowmanagementsystemen automatisiert werden. Auch Social Software wie Facebook, Twitter oder auch Xing ist im Rahmen des Wissensmanagement – sei es zur Kommunikation und zum Informationsaustausch oder zur Nutzung als Expertenverzeichnis – mittlerweile bedeutend. Überschneidungen bei solchen Systemen sind nie ganz zu vermeiden, das verdeutlicht in diesem Bereich auch die nachfolgende Abbildung, die einzelne Technologien zwischen den Komponenten Kommunikation, Koordination und Kollaboration anordnet.

Abb. 8. Überblick über Groupwaresysteme. Aus: Lehner, F. (2014). Wissensmanagement. Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (5. Aufl.). Hanser Fachbuch.

Abb. 8. Überblick über Groupwaresysteme.
Aus: Lehner, F. (2014). Wissensmanagement. Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (5. Aufl.). Hanser Fachbuch.

Inhaltsorientierte Systeme sind insbesondere Systeme, die Informationen innerhalb bestimmter Bereiche speichern, sammeln und zur Verfügung stellen. Dokumentenmanagementsysteme dienen in diesem Zusammenhang der strukturierten Erzeugung, Archivierung, Verwaltung und auch der Recherche von Informationen in Form von elektronischen Dokumenten. Zugang zu Informationen lassen sich beispielsweise über Suchkriterien spezifizieren und neue Daten nicht nur über Dateneingabe, sondern häufig auch mittels Imaging (Einlesen nur auf Papier vorliegender Information) hinzufügen. Contentmanagementsysteme ermöglichen ebenfalls die gemeinsame Erstellung und Verwaltung von Informationen, speziell im Rahmen von Websites (Internetseiten oder Intranetseiten). Dabei können beispielsweise Inhalt und Layout voneinander getrennt werden. Ein Beispiel für die verteilte Verwaltung von Wissen mittels eines Contentmanagementsystems kann entsprechend dieser Blog darstellen. Die Vermittlung durch Contentmanagementsystemen bei der der Erstellung von Informationen wird auch in der nachfolgenden Abbildung noch einmal verdeutlicht.

Abb. 9. Überblick über ein Content-Management-System. Aus: Lehner, F. (2014). Wissensmanagement. Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (5. Aufl.). Hanser Fachbuch.

Abb. 9. Überblick über ein Content-Management-System.
Aus: Lehner, F. (2014). Wissensmanagement. Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (5. Aufl.). Hanser Fachbuch.

Lernmanagementsysteme unterstützen die Verwaltung von Lerneinheiten als speziell aufbereitete Informationen (beispielsweise im Rahmen einer E-Learning-Plattform) oder können u.a. in Form von digitalen Bibliotheken die Informationssuche innerhalb bestimmter Themenbereiche erleichtern. Zur Integration von Informationen aus unterschiedlichen Datenbanken, Inhaltsorientierten Systemen oder auch Anwendungen können darüber hinaus Portalsysteme mit ihrem einheitlichen und integrativen Zugang verwendet werden. Wissensportale können beispielsweise Zugriff auf die Expertensuche, Informationsintegration, Zugriffskontrolle sowie u.a. ein integriertes Contenmanagementsystem liefern. Das Portal für Studierender der HU mit Komponenten wie Webmail und Moodle sowie einem personalisierten Zugang kann ein solches Portalsystem darstellen.

Als Systeme der künstlichen Intelligenz können beispielweise Expertensysteme (auch wissensbasierte Systeme genannt) als Unterstützung von Experten dienen. Die mit Wissen in Form von Fakten und Regeln gespeisten Systeme, können ihr Wissen wiederum auf Fakten anwenden. So können beispielsweise Beratungssysteme bei der Reiseroutenplanung helfen oder Vorhersagesysteme bei der Wettervorhersage zum Einsatz kommen. Agentensysteme verwalten Agenten, die einerseits menschliche Agenten, als auch Softwareagenten sein und u.a. Handlungen ausführen, kommunizieren und ihre Umgebung wahrnehmen können. Softwareagenten sind also autonome Softwaresysteme, die ihre Ressourcen selbst verwalten und somit auch ihr Wissen durch Lernprozesse erweitern können. Ein solches Softwareagenten-Modell ist in der nachfolgenden Abbildung dargestellt. In diesem Zusammenhang können beispielweise Informationsagenten bei der Informationsbeschaffung aus dem Internet oder einem bestimmten Bereich des Internets oder auch zur Überwachung von Informationen (wie beispielsweise Webseiten der Konkurrenz) dienen. Transaktionsagenten als weiteres Beispiel können dagegen auf elektronischen Marktplätzen Transaktionen selbstständig nach den Bedürfnissen des Benutzers durchführen.

Abb. 10. Überblick über ein Agentensystem. Aus: Lehner, F. (2014). Wissensmanagement. Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (5. Aufl.). Hanser Fachbuch.

Abb. 10. Überblick über ein Agentensystem.
Aus: Lehner, F. (2014). Wissensmanagement. Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (5. Aufl.). Hanser Fachbuch.

Text-Mining-Systeme können einen Text bzw. Informationen auf Art und Inhalt bezogen aufbereiten und somit Meta-Informationen über einen Text erstellen. Dies können zum Beispiel die Sprache und Länge eines Texts, eine Zusammenfassung sowie eine Klassifikation der enthaltenen Informationen sein, sodass der Benutzer über die Relevanz der Informationen entscheiden kann ohne zunächst den vollständigen Text gelesen haben zu müssen.

Führungsinformationssysteme sind in der Regel auf die Managementebenen in einer Organisation bezogen und sollen bei der Arbeit mit unstrukturierten Aufgaben und dem Zusammenfügen der Unternehmensdaten unterstützen. Das Zusammenführen kann durch Data-Warehouse-Systeme vorgenommen werden, die die in einer Organisation genutzten, unterschiedlichen Datenbanken integrieren und somit übergreifende Analysen ermöglichen. Auswertungssysteme, die auf diese Art „Datenlager“ zugreifen, sind zum einen OLAP(Online Analytical Processing)-Systeme, die komplexe Analysen mit hohem Datenaufkommen und multidimensionale Betrachtungen der Information durch Kombination von Daten (wie bei einer zweidimensionalen Betrachtung die Daten in einer Tabelle kombiniert sind, kann man sie sich bei einer dreidimensionalen Betrachtung wie einen Datenwürfel vorstellen) ermöglichen. Ähnlich wie Text-Mining-Systeme werden außerdem zum anderen Data-Mining-Systeme angewendet, die neue Daten in Form von Beziehungen zwischen den ursprünglichen Daten extrahieren können, sodass große Datenbestände, die ohne Technologie nicht zu überblicken und verarbeiten wären, mittels diesen Systemen auf neue Querverbindungen hin untersucht werden können.

Unter der Einteilung von Lehner (2014) in Sonstiges sind außerdem Suchdienste, die einerseits unternehmensintern oder im gesamten Internet gesetzt werden und in Pullsysteme und Pushsysteme unterschieden werden können, genannt. Pullsysteme untersuchen ausgehend von einer Anfrage einen bestimmten Speicherbereich. Diese Suchdienste sind uns durch die ständige Verwendung von Suchmaschinen im Internet bekannt. Pushsysteme dagegen können den Nutzer benachrichtigen, sobald für ihn passende, relevante Informationen vorhanden sind. Dies können beispielsweise auch Suchagenten aus den oben genannten Agentensystemen sein. Visualisierungssysteme dienen zur Darstellung von Informations- und Wissensstrukturen und können beispielsweise Mindmaps und Wissenskarten, die bereits vorgestellt wurden, sein. Auch gibt es eine Vielzahl weiterer Visualisierungsmöglichkeiten, die je nach Form der Informationen und Ziel ausgesucht werden können. Exemplarisch können hyperbolische Bäume genannt werden (Abbildung 11), die als eine dreidimensionale Visualisierungsmöglichkeit unterschiedliche Ebenen darstellen können und durch scheinbares Drehen der dargestellten Kugel den betrachteten Zweig in den Mittelpunkt rücken können.

Abb. 11. Beispielhafte Darstellung eines hyperbolischen Baus als Visualisierungssystem. Aus:

Abb. 11. Beispielhafte Darstellung eines hyperbolischen Baus als Visualisierungssystem.
Aus: Lehner, F. (2014). Wissensmanagement. Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (5. Aufl.). Hanser Fachbuch.

Neben der funktionellen Einordnung der Technologien, kann u.a. aber auch eine Einordnung nach den Phasen im Wissensmanagement vollzogen werden. Diese Einordnung ist exemplarisch in der nachfolgenden Tabelle dargestellt.

Tabelle 1. Überblick über die Einteilung der Technologien und Anwendungen im Wissensmanagement-Prozess nach Bodendorf (2003).

Tabelle 1. Überblick über die Einteilung der Technologien und Anwendungen im Wissensmanagement-Prozess nach Bodendorf (2003).

3.3. Wissensmanagement-Systeme

Die unterschiedlichen Werkzeuge und Anwendungen können in Wissensmanagement-Systemen integriert werden, die über die Unterstützung von Teilkomponenten im Wissensmanagement hinausgehen und versuchen das Wissen einer Organisation umfassend zu ergreifen und zu verwalten. Wissensmanagement-Softwares decken also bestenfalls alle Prozesse des Wissensmanagement mit unterschiedlichen Funktionen ab. Die zu erfüllende Funktionen lassen sich grob in die bereits ähnlich bekannten, funktionellen Bereiche Kommunikation, Inhaltsmanagement, Entscheidungsunterstützung (beispielsweise durch Systeme der künstlichen Intelligenz), Suche und Visualisierung einteilen. Der Übergang von hier vorweg vorgestellten Technologien und vollständigen Wissensmanagement-Systemen ist dabei flüssig und es kann keine deutliche Abgrenzung gezogen werden.

Ein Einblick in eine Art Wissensmanagement-System, das sicherlich auch nicht alle Funktionen vollständig erfüllt, aber durchaus unterschiedliche Anwendungen integriert, kann im nachfolgendem Video gewonnen werden.

4. Bedeutung des Wissensmanagements und der Technologien im individuellen und organisationalen Rahmen

Nachdem unterschiedlichste Technologien und Anwendungen vorgestellt wurden, ist auch deutlich geworden, dass es einige Werkzeuge gibt, die durchaus im individuellen Rahmen Verwendung finden und einige Werkzeuge, die ihren Platz eher im Wissensmanagement von Organisationen finden. Gleichzeitig bestehen aber auch eine Reihe von Hilfsmitteln, die sowohl im individuellen als auch im organisationalen Kontext angewandt werden können, so wie die Gruppe zu Beginn Papier und Stift sowie PC als Werkzeug für das persönliche Wissensmanagement beschrieben, aber es für organisationale Wissensmanagementprozesse auch nicht ausgeschlossen haben. Eine klare Grenze ist hier schwierig zu ziehen.

Deutlich wurde auch, dass Technologien den Wissensmanagementprozess unterstützen und erleichtern können, indem Informationen und Daten beispielsweise einfach verwaltet und eine Vielzahl von Informationen über Suchprozesse gefunden werden können. Gerade auch auf Unternehmensebene können sie automatische Prozesse, Analysen komplexer Daten und das Vermeiden von doppelter Arbeit erleichtern.

Insbesondere wenn individuelle und organisationale Wissensmanagementprozesse allerdings aufeinander treffen, kann es auch zu Schwierigkeiten kommen. Während auf der individuellen Seite persönliche Wissensmanagementziele und -strategien verfolgt werden, die die Person beispielsweise auch zum systematischen Umgang mit Informationen und Wissen in ihrem beruflichen Umfeld nutzt, kann das Wissensmanagement in Organisationen andere Ziele und Strategien sowie Anwendungen im Blick haben. Gleichzeitig ist die Organisation (u.a. auch nach dem Modell von Nonaka und Takeuchi, 1997) auf das Wissen von ihren MitarbeiterInnen zur Generierung von neuem Wissen angewiesen. An dieser Stelle entsteht somit die Frage nach der Passung und ein Abstimmungsbedarf von individuellem und organisationalem Wissensmanagement, was sicherlich auch beeinflussen kann, inwieweit Wissensmanagement-Technologien in einem Unternehmen von MitarbeiterInnen erfolgreich angenommen und verwendet werden.

An diesen Punkt anknüpfend ergab sich außerdem nun eine Diskussion in der Seminargruppe, in wie weit die Weitergabe von persönlichem Wissen in einem Unternehmen im Interesse der MitarbeiterInnen ist. Die Vorteile, die sich für eine Organisation ergeben, wie weniger Wissensverlust, wenn eine Person ausscheidet, können für das Individuum von Nachteil sein, wenn Wissen als Macht verstanden wird. Sollte ein Mitarbeiter eine bestimmte Stelle aufgrund seiner Fähigkeiten und seines Wissens erhalten haben, könnte ihn das „Preisgeben“ seines expliziten sowie impliziten Wissens leichter ersetzbar machen. Eine weitere Frage in diesem Rahmen stellte sich in der Seminargruppe hinsichtlich des Vertrauens in die Technologien und des Datenschutzes.

Trotz möglicher Probleme von oder Skepsis gegenüber Anwendungen im Wissensmanagement werden gerade im organisationalen Kontext immer häufiger Wissensmanagementsysteme eingesetzt. (Nicht zuletzt wurde eine Software zur Verbesserung der Unternehmenskommunikation unter einer Internetaufzählung der „40 spannendsten Innovationen des Jahres“ aufgelistet.) Aber auch im individuellen Kontext sind technische Unterstützungen im Umgang mit Informationen nicht mehr wegzudenken.

Literatur:

Bodendorf, F. (2008). Daten- und Wissensmanagement (2. Aufl.). Springer, Berlin.

Lehner, F. (2014). Wissensmanagement. Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (5. Aufl.). Hanser Fachbuch.

Linde, F (2004). Wissensmanagement: Ziele, Strategien, Instrumente in: Müller-Christ, G., Hülsmann, M. (Hrsg.), Modernisierung des Managements, Festschrift für Andreas Remer zum 60. Geburtstag, Wiesbaden 2004, S. 301 – 342.

Nonaka, I., & Takeuchi, H. (2012). Die Organisation des Wissens: wie japanische Unternehmen eine brachliegende Ressource nutzbar machen. Campus Verlag. Retrieved Oktober 21, 2015.

Sengpiel, M. (2015). Denkwerkzeuge im Wissensmanagement, Folien zum Seminar. HU Berlin, unveröffentlicht.

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