Diplomabschlussprüfung Wirtschaftswissensschaften Informationswirtschaft - Wissensmanagement Einfalt Stefan, 9855004 – Kernfach Wissensmanagement 1 Kernfach.

Diplomabschlussprüfung Wirtschaftswissensschaften

Informationswirtschaft - Wissensmanagement

Einfalt Stefan, 9855004 – Kernfach Wissensmanagement 1

Kernfach Wissensmangement

Einfalt Stefan, 9855004




1.Frage:

Erläutern Sie den Unterschied von Wissens-management der ersten und der zweiten Generation anhand des „Knowledge Life Cycles“ von McElroy und Firestone und diskutieren sie die Kritik am Baustein-Ansatz von Probst/Romhardt.




Wissensmanagement der 1.Generation (TOKM)

• Geht von der Annahme aus, dass das Wissen in einer Organisation bereits existiert und dass es verwendet wird, um Entscheidungen zu unterstützen.

• Das Wissen existiert als Summe des intellektuellen Kapitals (psychological beliefs) und Informationen, die zur „richtigen“ Zeit an den „richtigen“ Adressaten versendet werden sollen in einer verteilten organisationalen Wissensbasis (Distributed Organizational Knowledge Base - DOKB)

• Motivation: verfeinern der DOKB um die „richtige“ Information zum „richtigen“ Zeitpunkt an den „richtigen“ Ort zu transferieren durch Prozesse des Erfassen, Codierens und Teilens (capture, codify, share).





Beginnt mit der Annahme dass wertvolles Wissen innerhalb der Organisation „einfach“ existiert.

Notwendig sind lediglich die Erfassung, die Kodierung und die anschließende Verteilung

Konzentriert sich also auf die Versorgung mit vorhandenem Wissen (Supply-Side) – statische Sicht. Quelle: eigene Darstellung in Anlehnung an Firestone: „The New Knowledge Management“ und

McElroy: „Second-Generation Knowledge Management“





Konzentration auf die Versorgung der Organisationsmitglieder mit vorhandenem Wissen (Supply-Side). Wissensproduktion bleibt unberücksichtigt.

Keine eindeutige Unterscheidung zwischen Wissensmanagement und Informationsmanagement (Wissen, Information innerhalb der DOKB).

Keine Unterscheidung zwischen Wissensverarbeitung (knowledge processing) und Wissensmanagement (KM – efforts to produce and integrate knowledge).

Probleme spiegeln sich in Anwendung der Werkzeuge auf sozialer und informationstechnischer Ebene wider.

• Communities of Practice unterscheiden nicht zwischen Wissens- und Informationstransfer und können die Frage nach dem Zeitpunkt der Wissensgenerierung folglich nicht beantworten

• Best-Practice Datenbanken – gefüllt mit Wissen oder Information ?

• anwendbar auf eine Vielzahl weiterer Werkzeuge




Wissensmanagement der 2.Generation (TNKM)

Ist selbst noch kein Paradigma, sondern ein konzeptuelles Rahmenwerk. Zu diesem Rahmenwerk existiert eine Vielzahl von Paradigmen.

Basiert auf der Annahme, dass wertvolles Wissen innerhalb der Organisation ständig von den Organisationsmitglieder (human agents) erzeugt wird.

Konzentriert sich nicht nur auf Erfassung, Kodifizierung und Verteilung von Wissen, sondern auch auf seine Entstehung, also auch auf die Seite der Wissensnachfrage (Demand), im Gegensatz zum reinen Supply-Side Ansatz des TOKM.

Beruft sich auf den abstrakten, dynamischen Ansatz eines „Wissenslebenszyklus“ (Knowledge Life Cycle - KLC), nachdem Wissen als Antwort auf organisationale Nachfrage von den Organisationsmitgliedern erzeugt, transferiert, verteilt und zur Entscheidungsunterstützung verwendet wird.





Wissensmanagement ist keine Anwendung der IT – Wissensmanagement benützt die IT um einen positiven Einfluss auf die soziale Dynamik der Wissensverarbeitung zu erreichen. TOKM-Systeme sehr oft zu IT-zentriert.

Wissensmanagement hat einen direkten Einfluss auf die Wissensverarbeitung aber nur einen indirekten auf das Geschäftsergebnis.

Wissensmanagement erhöht die Fähigkeit der Organisation sich anzupassen und zwar durch das Verbessern der Lern- und Innovationsmöglichkeiten, sowie der Fähigkeiten Probleme und Fehler aufzudecken.





Es existieren verschiedene Interpretationen des KLC, alle jedoch gehen grundsätzlich von folgenden Wirkungszusammenhang aus:

Ansätze im Bereich des SGKM sind das • Knowledge Creation Paradigm (Nonaka)

• Cynefin Paradigm (Snowden, IBM)

• The New Knowledge Management Paradigm (McElroy, Firestone)




Knowledge Life Cycle




The Old Knowledge Management




8 Bausteine des Wissensmanagements

Quelle: Probst/Raub/Romhardt: „Wissen managen“




Das Modell der 8 Bausteine des Wissensmanagements berücksichtigt grundsätzlich die von McElroy und Firestone formulierte Kritik am TOKM vor allem im Bereich des Bausteins „Wissensentwicklung“

Es wird von Probst/Raub/Romhardt explizit auf die Notwendigkeit der Abstimmung der Prozesse der Wissensentstehung mit den Bedürfnissen der Wissensnutzer (DEMAND-Side) und den Wissenszielen der Organisation hingewiesen.

Quelle: Probst/Raub/Romhardt: „Wissen managen“, S 136




Baustein „Wissensentwicklung“

Produktion bisher intern noch nicht bestehender oder Kreierung weder intern noch extern bestehender Fähigkeiten und Kenntnisse.

Vor allem durch Schaffung von entsprechenden Rahmenbedingungen innerhalb der Organisation: Freiräume, Handlungsentlastung, Motivation durch Vision (siehe auch Senge).

Kreativitätstechniken.

Fähigkeit Wissen der Experten zu externalisieren und auf andere Organisationsmitglieder zu übertragen – kritische Stelle bei der Kollektivierung individuellen Wissens – ACHTUNG: Ist das überhaupt vollständig möglich und/oder sinnvoll ??

Aufbau von Wissen zwischen Individuen : Individuum – Gruppe (Interaktion, Kommunikation, Transparenz, Integration).

Teams als wichtigster Entstehungsort von Wissen in modernen Organisationen.




8 Bausteine des Wissensmanagements vs. TOKM & TNKM

Probst/Raub/Romhardt berücksichtigen in den Bausteinen des Wissenserwerbs sowie vor allem der Wissensentwicklung sehr wohl die Tatsache, dass Wissen innerhalb einer Organisation ständig neu generiert und produziert wird durch sowohl individuelle als auch Gruppenlernprozesse.

Die Annahme, dass das Wissen innerhalb einer Organisation von vorne herein existiert und lediglich erfasst, kodifiziert und verteilt werden muss wird von Probst/Raub/Romhardt nicht getroffen, sondern es wird die Entwicklung neuen Wissens innerhalb der Organisation neben einer effizienten Wissensnutzung als zentrales Anliegen des Wissensmanagements gesehen.

Trotzdem sind sich McElroy/Firestone stärker der Tatsache bewusst, dass Lernen und Innovation soziale, nicht administrative Prozesse sind und vor allem durch das Auffinden von Problemen angestoßen werden. Wissensverarbeitung ist für Probst/Raub/Romhardt ein Teil des Wissensmanagements.




2.Frage:

Erläutern und kritisieren Sie das SECI-Modell von Nonaka/Takeuchi auf der Basis von McElroy und John Seely Brown (Social Life of Information) unter besonderer Berücksichtigung der Bedeutung von „implizitem Wissen“, und zwar anhand der Erfahrungen bei Rank Xerox sowie unter Berücksichtigung der Analyse und Diskussion des EUREKA-Beispiels bei Verna Allee.




• Implizites Wissen (embodied oder tacit knowledge) ist sehr persönlich und entzieht sich dem formalen Ausdruck, es lässt sich nur schwer mitteilen. Subjektive Einsichten, Ahnungen und Intuition fallen in diese Wissenskategorie. Darüber hinaus ist das implizite Wissen tief verankert in der Tätigkeit und der Erfahrung des einzelnen sowie in seinen Idealen, Werten und Gefühlen (Nonaka/Takeuchi). Schmitz/Zucker sehen implizites Wissen als grundsätzlich nur begrenzt verfügbar an, da es an den Besitzer zeitlich und sozial gebunden ist. ACHTUNG: Polanyi vs. Nonaka/Takeuchi

• Explizites Wissen (explicit knowledge) ist organisatorisches Wissen “par excellence” (Heinrich/Heinzl/Roithmayr]). Es lässt sich in Worten und Zahlen ausdrücken und problemlos mit Hilfe von Daten, wissenschaftlichen Formeln, festgelegten Verfahrensweisen oder universellen Prinzipien mitteilen (Nonaka/Takeuchi).




SECI – Modell (Nonaka - Takeuchi)

Nonaka/Takeuchi beschreiben anhand von vier Formen der Wissenskonversion wie sich Wissen epistemologisch und ontologisch entwickelt:

Sozialisation (implizit-implizit) beschreibt primär den Prozess des Erfahrungsaustausches, wobei eine Erklärung ohne Erfahrungskontext zumeist nicht ausreicht. Es handelt sich hier beispielsweise um den Erfahrungsaustausch durch Beobachten.

Internalisierung (explizit-implizit) beschreibt den Prozess des Anwendens des beispielsweise in Schulungen erworbenen Wissens über theoretische Konzepte durch Üben. Diese Form der Wissenskonversion ist eng verwandt mit „learning by doing“ am Arbeitsplatz.




SECI – Modell (Nonaka - Takeuchi)

Nonaka/Takeuchi beschreiben anhand von vier Formen der Wissenskonversion wie sich Wissen epistemologisch und ontologisch entwickelt:

Externalisierung (implizit-explizit) beschreibt den Prozess der Explizierung impliziten Wissens, also seiner Artikulation. Dieser Prozess kann durch Bilden von Metaphern, Analogien, Konzepten, Hypothesen oder Modellen unterstützt werden. Externalisierung ist der Schlüsselprozess bei der Wissensumwandlung.

Kombination (explizit-explizit) beschreibt den Prozess des Teilens oder Kombinierens von Wissen erreicht. Dies wird durch Medien wie Dokumente, Telefon-gespräche oder elektronische Kommunikationsnetzwerke bewerkstelligt. Neues Wissen kann vor allem durch Kombinieren, Hinzufügen, Sortieren oder Kategorisieren entstehen.










Erfahrungen bei Rank Xerox

Bei defekten Geräten wurden Techniker ausgesandt um Defekt zu reparieren – war aber oftmals nicht notwendig aufgrund der Trivialität des Reparaturvorganges.

Daher wurde versucht Geld einzusparen, durch direkte telefonische Anleitung für den Kunden von einem Mitarbeiter in der Telefonzentrale.

Diese Mitarbeiter hatten nicht die Ausbildung eines Technikers, aber durch den direkten Kontakt der Telefonisten mit den Technikern konnten die Telefonisten erlernen, immer mehr Probleme, welche die Kunden telefonisch an sie herantrugen, schnell und direkt durch Anleitung zu lösen.

Durch eine Veränderung in der Kommunikationsart bzw, -technologie ging der Kontakt zwischen den Telefonisten und den Technikern, und damit auch die Lernmöglichkeit für die Telefonisten verloren.




Erfahrungen bei Rank Xerox

Diese Lernmöglichkeit wurde von Xerox durch dein Einsatz eines „case-based expert systems“ ersetzt. Ein System das dem Telefonisten je nach Antwort des Kunden eine bestimmte Reihe von Fragen an den Kunden stellen lässt und dann eine bestimmte Lösung vorschlägt.

Dieses System funktionierte viel schlechter als die vorangegangene Vorgehensweise, weil es den Telefonisten nicht half zu verstehen warum sie einen bestimmten Lösungsvorschlag machten. Sie konnten keinen Einblick mehr in das Expertenwissen der Techniker erlangen. Und das ließ das Vertrauen der Kunden schrumpfen, weil während des Gesprächs klar wurde, dass die Telefonisten lediglich Anweisungen vom Bildschirm ablasen und weitergaben.

Lösung bei Rank Xerox:

Zuerst nur Schulungen für die Telefonisten








Dann wurde entdeckt, dass 2 Telefonisten überraschend verlässliche Antworten gaben. Einer war ein Veteran der seit vielen Jahren diese Stelle inne hatte und die Zeit als die Techniker mit den Telefonisten direkt kommunizierten noch erlebt hatte und der andere ein absoluter Neuling, dessen Schreibtisch jedoch genau gegenüber dem des Veteranen platziert war.

Daher konnte der Neuling dem Veteranen bei seinen Telefongesprächen zuhören und so wurde ein Lernprozess in Gang gesetzt.

Konsequenz:

Rank Xerox entschied sich für weitere Maßnahmen. Das Call-Center wurde umstrukturiert, so dass alle Telefonisten voneinander lernen konnten, ausserdem wurde auch für die Techniker ein Journaldienst eingeführt – ein Prozess des kollaborativen Lernens wurde in Gang gesetzt.





Dadurch konnte der Wissenstransfer (implizit - implizit) oder Explizierung des impliziten Wissen, die ohnehin nicht vollständig möglich ist wieder in Gang gesetzt werden.

Wissen ist Umgang mit Information – ein Beispiel für die implizite Weitergabe durch

Anwendung




EUREKA-Beispiel (Verna Allee)

Ursprüngliches Ziel bei Xerox: Produktivität des technischen Personals erhöhen.

Daher Beobachtung der Techniker bei der Arbeit – Studie.

Erste Betrachtung der Studienergebnisse führte zu dem Schluss, dass die unproduktiven Zeiten bei den Technikern unbedingt zu minimieren seien. Die Techniker verbrachten viel Zeit mit Kollegen und tauschten Geschichten aus dem Feld aus und wenig Zeit beim Kunden.

Grosse Überraschung: Diese Zeiten alles andere als Totzeiten. Sogar Zeiten von extrem hoher Produktiovität, da die Techniker ihre Erfahrungen bei der Reparatur der Maschinen austauschten und so gemeinsam neue Lösungskonzepte generierten, die in keinem Handbuch zu finden waren.

2 Versionen von Handbüchern bei den meisten Technikern, eins mit eins ohne Notizen.

Informelle Treffen (COP‘s) führten zu einer Steigerung der Produktivität.





Nun wurde nach einer Möglichkeit gesucht, diesen informellen Austausch zu fördern statt zu verhindern.

Eureka-Datenbank wurde entwickelt. Alle Techniker haben die Möglichkeit, ihre Wissen, neue Erkenntnisse und Problemlösungsprozesse, Tipps und Informationen zu sammeln, zu editieren, zu (ver)teilen, und daraus zu lernen. Die Techniker haben über Laptop und WWW auch beim Kunden stetig die Möglichkeit auf die Datenbank zuzugreifen.

Für die Entwicklung war entscheidend, dass die 3 von Allee proklamierten Mythen im Bereich des Wissensmanagements in Frage gestellt wurden.

1. Menschen wollen ihr Wissen nicht teilen

Orr und Wenger fanden bei ihren Untersuchen bei Xerox heraus, dass die Techniker gerne ihre Wissen mit anderen teilen, weil sie ja auch selbst davon profitieren.





2. Wir müssen alles implizite Wissen explizieren und systematisieren

Gängige Definition von tacit knowledge vs. Polanyi !!

3. Dokumenation ist der Schlüssel zum Best-Practice Transfer

Orr und Wenger fanden bei ihren Untersuchen bei Xerox heraus, dass das alleinige Dokumentieren von Prozessen nicht genug ist. Diskussionen über den Sinn und das Verstehen sind notwendig um eine Theorie in eine konkrete Handlung umzusetzen. Theorien sind keine Handlungsanweisungen !!!







Danke für ihre Aufmerksamkeit




Knowledge Processing ...

is what organizations do to create and operationalize (use) knowledge

Knowledge Management ...

is a management discipline that focuses on enhancing knowledge processing

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