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Mit Wissensmanagement gegen "Entscheidungsdemenz"


An keiner Stelle im Unternehmen wird mehr Wissen benötigt als bei wichtigen Entscheidungen. Gleichzeitig wird nirgendwo mehr für das Unternehmen relevantes Wissen produziert und in vielen Unternehmen auch gleich wieder "vergessen".

 Situation

Wissen ist das Resultat aus Erfahrungen und deren Verbindungen - Muster - untereinander. Diese Muster sind immer emotional "eingefärbt" und damit, selbst bei gleichen äusseren Voraussetzungen, von Mensch zu Mensch unterschiedlich. Nach diesen Mustern suchen wir instinktiv, wenn wir Entscheidungen treffen müssen. Je schwerer wir uns eine Entscheidung machen, desto intensiver die Suche, in die wir auch andere einbeziehen, wenn wir selber nicht mehr weiter "wissen". Dabei werden wir immer besser, je älter wir werden. Wir bauen bei aktuellen Entscheidungen auf dem Wissen der Vergangenheit auf. 

Die dem Wissen zugrunde liegenden Daten werden und wurden immer schon gespeichert. Moderne IT-Systeme haben die Datenmengen inzwischen ins Unermessliche steigen lassen. Diese Daten können wir, geeignete Strukturen und entsprechende Suchfunktionen vorausgesetzt, jederzeit wieder abrufen und verwenden, d.h. mit unserem Wissen in Verbindung bringen. Dieser Kontext macht aus den Daten Informationen.

Das Wissen eines Unternehmens hängt also ab von den Menschen, die in ihm arbeiten und der Qualität der Datenspeicherung in den IT-Systemen. Verlassen Menschen das Unternehmen geht ihr Wissen verloren - mit der jeweilig individuellen Fähigkeit, die Datenspeicher zielgerichtet zu beauskunften gehen auch diese potentiellen Informationen verloren.

Diese enge Verbindung zwischen Menschen und Wissen wirkt sich bei Entscheidungen in Unternehmen besonders gravierend aus. Das in Entscheidungen verwendete und entstandene Wissen wird entweder nur in Papierform (Ordner etc.) oder, nicht im Kontext zur jeweiligen Entscheidung, in den Datenspeichern abgelegt. Auch sogenannte Wissensdatenbanken (das ist eigentlich ein Widerspruch in sich) oder Business-Intelligence Systeme (siehe Widerspruch...) haben an dieser Tatsache nichts geändert.

Das Ergebnis ist in vielen Unternehmen erschreckend. Da der Kontext zu bereits getroffenen Entscheidungen in den Daten eines Unternehmens nur sehr mühselig bis gar nicht zu finden ist, wird auf diese Daten nur selten zugegriffen. Werden Entscheidungen, wie in grossen und verteilten Organisationen von ständig wechselnden Entscheidern oder Entscheidungsteams getroffen, ist das Wissen aus früheren Entscheidungen, wenn, dann nur zufällig aufgrund der handelnden Personen, verfügbar. Viel zu häufig wird jedes Mal "das Rad neu erfunden" weil "vergessen" wurde, wie das beim letzten Mal gegangen ist. Das nennen wir Entscheidungsdemenz.

Der hier beschriebene Zustand öffnet zusätzlich einer besonders schlimmen Form von Entscheidungsdemenz Tür und Tor. Wenn es fast ausschließlich von beteiligten Personen abhängt, welches Wissen in eine Entscheidung einfließt, bzw. für die Nachträgliche Überprüfung zur Verfügung steht, wird diese "Versorgung" mit Entscheidungswissen zur politisch, taktischen "Waffe", die sowohl für als auch gegen das eigene Unternehmen verwendet werden kann.

 Klassischer Lösungsansatz 

Das hier bereits erwähnte Buch "Hidden Champions" von Prof. Simon zeigt einen klassischen Lösungsansatz. Niedrige Fluktuation durch starke Bindung ans Unternehmen, verbunden mit der Strategie auch das Top-Management aus eigenen Reihen zu rekrutieren. So kann Wissen und Erfahrung im Unternehmen gehalten werden.

Eine weitere, erst in jüngerer Vergangenheit in den Fokus gerückte, Lösungsphilosophie sind spezielle IT-Lösungen, wie Business-Intelligence (BI) Systeme, Wissensdatenbanken, Enterprise-Collaboration-Systeme, Content-Management Systeme. Sie kombinieren Informationen aus Geschäftsprozessen, die automatisiert und strukturiert gespeichert werden mit Daten aus anderen Bereichen und Vorfällen. Diese Daten müssen vor ihrer Speicherung explizit strukturiert (verschlagwortet) und kategorisiert werden. Suchmaschinen vervollständigen diesen Lösungsansatz. Dabei werden Google-ähnliche Technologien eingesetzt, die mit hochkomplexen Algorithmen die Relevanz von Daten im Bezug zur Such-Aufgabenstellung "errechnen" können.

Wie der Erfolg der "Hidden-Champions" zeigt, ist die Philosophie, Mitarbeiter unter allen Umständen ans Unternehmen zu binden, sehr erfolgreich, es gibt in vielerlei Hinsicht kaum etwas teureres als qualifizierte Mitarbeiter zu verlieren. Der zweite Ansatz, IT-Systeme zur Unterstützung zu verwenden hilft, auf den einzelnen Entscheidungsprozess bezogen, sicherlich. Es fehlt, jedoch, die Verkettung und die Bewertung von Entscheidungen. 

 Logische Konsequenz

Wenn Entscheidungswissen für Entscheidungen genutzt werden soll, muss es direkt aus der jeweiligen Entscheidung abgeleitet und im Kontext zu ihr gespeichert werden. Das funktioniert mit vertretbarem Aufwand, wenn Entscheidungsprozesse IT-basiert ablaufen und eine einfache und gleichbleibende (generische) Struktur haben. Das IT-System wird also nicht nur genutzt um Daten für Entscheidungen zu extrahieren sondern gleichzeitig diese Daten mit dem jeweiligen Entscheidungsprozess zu "markieren". Entscheidungen werden so automatisch miteinander vernetzt. Es entstehen Muster.

Integriert man, prozessbegleitend und mit minimalem Aufwand,  in den IT-gestützten Entscheidungsprozess eine einfache Controlling und Qualitätssicherungsfunktion, wird die notwendige Datenqualität gewährleistet. Diese ermöglicht es jedem Mitarbeiter eines Unternehmens, aus den Entscheidungsmustern und der Bewertung von Entscheidungen wichtiges Entscheidungswissen abzuleiten.