Beitrag von Dr. Ulrich Kampffmeyer, Chefberater bei PROJECT CONSULT, Hamburg
Knowledge Management ist eines der am meist diskutierten Themen bei der Einführung neuer IT-Systeme. Die Software-Anbieter versprechen viel. Blickt man jedoch hinter die Kulissen, zeigt sich, dass viele Lösungen dem Anspruch an Wissen, wie er durch die abendländische Kultur geprägt wurde, nicht gerecht werden. Die Aufbereitung, Nutzung und Verteilung ist weiterhin eine organisatorische Aufgabe und Frage der Unternehmenskultur.
Vieles nur Hype?
Der Begriff Wissensmanagement kam vor einigen Jahren als Knowledge Management (KM) in den USA auf und ist seitdem hierzulande sehr umstritten. Wie bei allen Begriffen, die aus dem amerikanischen ins deutsche übertragen werden, muss man sich zunächst fragen, ob die Begriffe das Gleiche meinen. Durchforstet man die Prospekte der Anbieter von Knowledge Management Lösungen, so ist festzustellen, dass durchaus der Anspruch besteht, „Wissen“ umfassend „managen“ zu können. Die Übertragung „Knowledge Management = Wissensmanagement“ ist von diesem Anspruch aus gesehen legitim. Jedoch wurden mit dieser alles umfassenden Etikette vielfach sehr hohe Erwartungen gesteckt, denen die Anbieter mit ihren Lösungen häufig nicht gerecht geworden sind.
Schlagwort Knowledge Management
Knowledge Management ist als Schlagwort für neuartige Lösungen zur Wissenserschließung etwas in den Hintergrund getreten. Neue „Buzzwords“ mit „e“ und „@“ im Umfeld von e-Business, Content Management, Enterprise Portals und integrierten Telekommunikations-Lösungen haben die Schlagzeilen der Fachpresse beherrscht. Einer der Hintergründe ist sicherlich, dass die Erwartungen an die versprochenen Lösungen zu hoch gesteckt waren. Microsoft hat sich etwas zurückgenommen und spricht bei seinem Angebot nur noch von einer Plattform für Knowledge Management. Lotus dagegen rundet sein Produktportfolio mit Dokumenten-Management, Work-flow und Archivierungs-komponenten ab, um dem Anspruch an Knowledge Management gerecht zu werden. Die Vielfalt der angebotenen Lösungen, die unter dem Stichwort Knowledge Management oder Wissensmanagement angeboten werden, machen es schwer, eine geeignete Definition zu finden. Inzwischen ist eine gewisse Ernüchterung eingetreten. Die logische Abfolge „von Daten zu Informationen zu Wissen“ ist auf halbem Weg steckengeblieben. In den Vereinigten Staaten ist der Begriff inzwischen vielerorts wieder verschwunden, abgelöst durch neue Schlagworte wie Enterprise Content Management, eBusiness oder Collaborative Commerce. Die Herausforderung bleibt jedoch bestehen.
Ist Wissen manageble?
DataWarehouses, Management-Informations-sys-teme, Dokumenten-Management-Lösungen, um Dokumenten-Management-Funktionen ergänzte ERP-Produkte und viele andere Systeme werben mit der Überschrift Knowledge Management. Dabei ist immer mehr umstritten, ob Wissen mit Softwaresystemen überhaupt „manageble“ ist. Die Übertragung des Begriffes Knowledge Management von den USA auf die europäische Auffassung von Wissen hat noch nicht funktioniert. Andere abgeleitete Begriffe wie Knowledge Ressource Management oder Knowledge Sharing gewinnen an Bedeutung.
Alle bisher vorgestellten Definitionen beleuchten das Phänomen Wissen aus unterschiedlicher Sicht. Knowledge Management bewegt sich hierbei in einem Pentagramm von Information, Kommunikation, Prozess, Erfahrung und Erkenntnis. Es rein auf wirtschaftliche Gegebenheiten und Unternehmensanforderungen herunterzubrechen, ist jedoch nicht zulässig. Die Definitionen haben vielfach den Eindruck erweckt, bei Knowledge Management geht es um etwas „Neues“, bisher nicht beschriebenes. Es wurde eines jedoch nicht berücksichtigt – Knowledge Management ist nicht neu, die gesamte menschliche Kultur basiert auf der Gewinnung, Bewahrung und Weitergabe von Wissen. Der Mensch betreibt Knowledge Management seitdem er vor 2 Millionen Jahren seinen Siegeszug angetreten ist. Die technischen Mittel sind vielleicht heute andere, sie unterscheiden sich jedoch in ihrer Qualität keineswegs von der Erfindung der Schrift, des Buchdrucks oder des Aktenordners. Wissen war schon immer die Grundlage unserer Zivilisation.
Aristoteles unterscheidet „Wissen, dass...“ und „Wissen, warum...“
Bei der Betrachtung von Knowledge Management sollte man daher unterscheiden, welches Wissen man verwalten und erschließen möchte, bzw. kann. Explizites Wissen kann strukturiert und nachvollziehbar abgebildet werden – in softwaregestützten Prozessen und in Informationspools. Implizites Wissen dagegen wird weiterhin in den Köpfen der Menschen stecken bleiben, da die Bereitschaft, es ohne subjektive Einschätzung zu formulieren und für Dritte verwertbar zu machen, starker Förderung bedarf. Dieses Wissen ist sogar bei gleicher Informationsausgangslage individuell und von den persönlichen Erfahrungen der Person abhängig. Das Wissen einer Organisation, das kollektive Wissen, ist nicht die Summe des expliziten und impliziten Wissens der einzelnen Mitglieder der Gemeinschaft oder des Unternehmens, sondern eine abstrakte Teilmenge. Hierbei spielt die soziale Komponente, der Wissensaustausch innerhalb eines Netzwerkes von Menschen, die entscheidende Rolle. Systeme zur Bereitstellung oder Verteilung von Information liefern nur die Basis für dieses Wissen. Auch eine Informationsdatenbank, welcher Mitarbeiter welches Spezialwissen besitzt oder sich mit welchen Themen beschäftigt, ist daher bereits eine Form von Knowledge Management. Letztlich ist aber das hehre Ziel aller Bemühungen von Wissensmanagement, verdichtete und bewertete Informationen personenunabhängig jederzeit nutzbar zu machen.
Betrachtet man unter diesem Gesichtspunkt die Umsetzung von Knowledge Management in technische Lösungen, so fehlt bei den meisten Definitionen der konkrete Schritt zur Umsetzung.
Letztlich bleibt es dem potentiellen Anwender solcher Systeme überlassen, zu definieren, welche Form von Wissen für seine Mitarbeiter, seine Organisation und seine Ziele benötigt wird. Knowledge Management Lösungen lassen sich nicht über „einen Kamm scheren“, sie werden weiterhin so individuell bleiben wie das Wissen in den Köpfen der Mitarbeiter.
Quellen der KM-Ansätze
Das Thema Knowledge Management ist von Anbietern ganz unterschiedlicher Herkunft versucht worden, zu besetzen. Folgende Produktansätze sind grundlegend zu unterscheiden:
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| | · | KM-Ansatz aus Groupware- und Bürokommunikationsprodukten heraus |
Dabei handelt es sich um die Kombination von Informationen mit Datenbanken, Adressen, Terminen, Foren, Webpublikation etc. Beispielsweise bietet Lotus Development mit seiner Knowledge Management Suite „Raven“ ein Portal an, das Funktionen zur Erstellung und Verwaltung von Profilen über Benutzer und Interessengemeinschaften bereitstellt. In virtuellen Orten werden die Personen und Inhalte zusammengebracht. Das Portal soll Anwendern helfen, relevante Informationen zu suchen und zu finden sowie sämtliche Informationen zu verwalten, die zu einer Aufgabe, einer Arbeitsgruppe oder einem Projekt gehören. Dieses Portal lässt sich individuell konfigurieren und erweitern. Dennoch sind die Basistools vom Anspruch KM noch weit entfernt.
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| | · | KM-Ansatz aus Dokumenten-Management heraus |
Bei diesem Ansatz ist die Handhabung von strukturierten Daten und Dokumenten bereits vorhanden. Deren Kombination führt zur Zusammenführung unterschiedlicher Informationen unter Einbeziehung von Workflow als notwendige Prozesskomponente. Die Schwerpunkte sind unterschiedlich, z. B. wie Produkte von FileNET und PcDOCS. Es reicht nicht aus, auf Dokumenten-Management einfach das Label KM draufzukleben.
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| | · | KM-Ansatz aus Weiterführung Management-Informations-Systeme |
MIS-Lösungen dienen heute bereits der Zusammenführung und Gewichtung von Informationen. Basis sind DataWarehouse-, DocumentWarehouse und spezielle Selektionstools. Beispielsweise ergänzt Pilot seine Lösung um die Archivierung für den Zugriff auf Dokumente. Dies erscheint mittelfristig sehr erfolgversprechend.
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| | · | KM-Ansatz Enterprise-Portals |
Hier handelt es sich um einen Web-basierten Ansatz auf Basis von individuellen Profilen. Sämtliche von einem Anwender benötigten Informationen werden zusammengeführt und sind unter einer einheitlichen Oberfläche an jedem Ort verfügbar. Derzeit ist dies der erfolgversprechendste Ansatz.
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| | · | KM-Ansatz Multimediale Datenbanken und DataWarehouses |
Hier werden Datenbanksysteme um Dokumentenverwaltung und Workflow erweitert. Moderne Datenbanksysteme stellen bereits heute die Basis für WebDirectories und Suchmaschinen dar.
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| | · | KM-Ansatz automatische Klassifikation und Agenten |
Der Bottleneck der Erfassung wird bei diesem Ansatz durch automatische Indizierungs- und Klassifikationssysteme ausgeglichen. In Verbindung mit neuartigen Suchmaschinen und Agenten im Internet ergeben sich neue inhaltliche Erschließungsmethoden. Diese sind die Grundvoraussetzungen für das Knowledge Management.
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| | · | KM-Ansatz Ausbau ERP-Lösungen |
In ERP Systemen wie Baan, SAP und auch vielen mittelständischen Lösungen sind bereits alle operativen Daten erschlossen. Durch Verbindung mit schwach strukturierten Daten und Dokumenten ergibt sich die Ausbaumöglichkeit auch zum Knowledge-Management. Hierzu werden die ERP-Lösungen um Workflow, Integration mit Groupware und Bürokommunikation sowie Internet-Plattform-Produkten ergänzt.
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| | · | KM-Ansatz Wiederbelebung von Expertensystemen |
In den 80er und 90er Jahren waren wissensbasierte Systeme und Expertensysteme Software- und Hardware-technisch "steckengeblieben". Durch die neuen technologischen Möglichkeiten und die Anforderung der Erschließung von Wissen erfahren die Ansätze derzeit eine Renaissance.
Im Allgemeinen ist festzustellen, dass sich Knowledge Management heute nicht mehr als eigenständiger Begriff bzw. als eigenständige IT-Disziplin auffassen lässt. Sicher ist inzwischen deutlich geworden, dass sich die oben beschriebenen Kategorien nicht mehr so eindeutig abgrenzen lassen. Man kann aber auch nicht feststellen, dass sich eine der Quellen durchgesetzt hat.
Eigenständige KM-Merkmale
Früher war die Wahl eines Archivierungs-, Dokumentenmanagement- und Retrievalsystems relativ einfach: Volltextdatenbanken wurden für die Erschließung von Texten eingesetzt, und relationale Datenbanken für die Erschließung strukturierter Daten. Diese Datenbanken konnten auch genutzt werden, um über Zeigerfunktionen auf Dokumente zu verweisen, die in Dokumenten-Management-Systemen (DMS) archiviert werden.
Diese Situation hat sich geändert. Heute kann das Unternehmenswissen mit KMS-Lösungen unterstützt werden, die gleichzeitig auch Benutzer und Prozesse miteinbeziehen. Bei KM-Systemen geht es um die gemeinsame inhaltliche Erschließung aller Arten von strukturierten und unstrukturierten Informationen. Um es plastischer auszudrücken: KM reicht vom Datensatz über das eingegangene Fax bis zur Multimedia-Präsentation.
Data- und Document-Warehouses ermöglichen die Verteilung, Aufbereitung und Verdichtung von Informationen. Neuartige Suchmaschinen finden auch Daten und Dokumente in unstrukturierten Repositories. Agenten suchen selbständig und selbstlernend nach benötigten Daten und Dokumenten. Nicht mehr Speicherung und Verwaltung stehen im Vordergrund, sondern die intelligente Erschließung von Informationen, die zu strukturierten Wissensbeständen führt.
KM-Systeme umfassen im wesentlichen fünf Bausteine:
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| | · | Identifizieren, Ordnen und Klassifizieren des Wissens |
Der Wissenstransfer zwischen den Mitarbeitern geschieht durch die Bereitstellung eines externen Repository, der den Mitarbeitern offen zur Verfügung steht. Die Dokumente müssen zeit-, speicherort-, plattform- und applikationsunabhängig gruppiert und verbunden werden können.
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| | · | Verteilen und Verbinden von Wissen |
Effizienter Wissenstransfer zwischen einem Knowledge-Provider und einem Wissenssuchenden ist das Ziel des zweiten Bausteins. Der Wissenssuchende erlangt dadurch den Ausgleich seiner Informationsdefizite.
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| | · | Filtern, Personifizieren und Interpretieren des Wissens |
Bestandteil dieses Bausteins ist das Extrahieren von Wissen aus einem externen Repository. Dazu zählt das Filtern der relevanten Informationen und die Präsentation oder Interpretation des Wissens in einer für den Wissenssuchenden geeigneten, verständlichen Form. Zu diesem Zweck sind über eine einfache text- oder wortbasierte Suche hinausgehende konzeptbasierte oder heuristische Suchmethoden erforderlich.
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| | · | Entscheidungsunterstützung |
Der Wissenssuchende erhält eine Entscheidungsunterstützung, die auf die Ergebnisse der drei vorangegangenen Bausteine referenziert.
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| | · | Messen und Kontrollieren |
Diese Funktion unterstützt die genannten Funktionen und organisiert nicht das Wissen selbst; sondern bezieht sich auf alle Aktivitäten, die gemeinsames Wissen qualifizieren und quantifizieren sowie auf die Performance von Knowledge-Management-Lösungen.
Lösungsansätze und Funktionalität
Die genannten Bausteine werden durch verschiedene Technologien für die Sammlung, Organisation und Übermittlung des Wissens zwischen den Mitarbeitern eines Unternehmens unterstützt.
Dokumenten-Management-Hersteller entwickeln ihre Produkte zunehmend in Richtung KMS weiter. Neben der Speicherung und Verwaltung von Repositories mit elektronischen Dokumenten nutzen neue Dokumenten-Management-Funktiona-litäten die Intelligenz und Interaktivität von Hypermedia-Formaten, um Geschäftsprozesse zu unterstützen.
Am Ende der Übergangsphase zur integrierten Wissenslösung wird Dokumenten-Management zu einer elementaren IT-Funktion. Dokumenten- oder Knowledge-Management-Lösungen der nächsten Generation werden damit zu einem Mittelpunkt der Infrastruktur, die einheitlich, unabhängig von Anwendungen und Mitarbeitern das Unternehmenswissen verfügbar und nutzbar macht. Für unternehmensweite Dokumenten- oder Knowledge-Management-Lösungen werden heute im allgemeinen verschiedene Komponenten wie Dokumenten-Management-, Groupware-, Intranet-, Work-flow- oder Retrieval-Technologien integriert. EAI Enterprise Application Integration ist daher eine wichtige Komponente in vielen KM-Projekten. Expertensysteme zur Entscheidungsunterstützung stehen jedoch erst am Anfang ihrer Entwicklung.
Viele der Aspekte des Knowledge-Management werden bereits durch vorhandene Lösungen - zumindest in Teilen - abgedeckt. Erfassung, Verwaltung, Verteilung und andere Komponenten gehören zum Standardlieferumfang moderner Dokumenten-Management-Lösungen. Woran es jedoch häufig noch fehlt, sind neue Erschließungsstrategien, die dem Anwender helfen, die richtige Information zum richtigen Zeitpunkt aus seinen großen Archiven zu gewinnen. Standard-funktionalität von herkömmlichen Dokumenten-Management-Systemen stellt häufig die Basistechnologie für KM-Systeme dar:
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| | · | Retrieval-Funktionen, die gemeinsame Nutzung von Informationen und Push-Strategien zur Filterung von Informationen im Web. |
| | · | E-Mail, Routing, Diskussionsdatenbanken, verteiltes Dokumenten-Management und elektronische Archive als Hintergrundspeicher. |
| | · | Groupware-Funktionalität, die die Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung der Wissensbasis in einem Unternehmen oder zwischen verschiedenen Unternehmen unterstützt |
| | · | Workflow bildet die Grundlage für die Verbreitung von Wissen über Geschäftsprozesse sowie optimierte Verteilungs- und Kontrollverfahren. |
Kollaboration als Basis für Knowledge Management
Allgemeine Kollaboration erlaubt es Gruppen und einzelnen Anwendern miteinander zu kommunizieren und dadurch Wissen auszutauschen. Funktional beschrieben stehen hinter dieser Anforderung also Mechanismen, wie das Versenden von Nachrichten, Teilnahme an Workflows, Weiterleitung von Informationen an andere Benutzer, Teilnahme an Diskussionen und Terminierung und Durchführen von Meetings. Für Unternehmen, die die Wiederverwendung des Unternehmenswissens ermöglichen wollen, stellt sich allerdings immer wieder die Problematik, wie die Investition in diese Technologie gerechtfertigt werden kann. Diese grundlegenden Anforderungen an Knowledge Management können aber nur die wenigsten Anbieter erfüllen.
Projektorientierte Kollaboration
Heutzutage wird fast überall dort projektorientiert gearbeitet, wo die sogenannten Knowledge Worker ihre Arbeit verrichten. Dieses beeinflusst fast alle Abteilungen eines Unternehmens, von der Entwicklung über das Finanzwesen bis hin zum Personalwesen. Projektteams müssen eine Vielzahl von projektspezifischen Informationen wie z. B. Dokumente, Entscheidungen, Zeitpläne und Präsentationen aus einer großen Anzahl von Quellen managen und dabei jederzeit an jedem Ort Zugriff zu diesen Informationen haben und weiterhin die Möglichkeit haben diese weiterzuverarbeiten.
Automatische Klassifikation
Durch die explosionsartige Verbreitung Online-verfügbarer Informationen wird es für Unternehmen immer wichtiger, relevante und zeitkritische Informationen den richtigen Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen, damit diese geschäftsrelevante Entscheidungen treffen können. Durch den Einsatz dieser Werkzeuge können Unternehmen gleichzeitig zwei Effekte feststellen: Es wird ein erheblicher Zeitvorteil erreicht und die Personalkosten werden gleichzeitig drastisch gesenkt.
Terminplanung und Ressourcen-Management
Die meisten Knowledge Management Ansätze konzentrieren sich auf die Informationen selbst. Dabei haben die meisten Hersteller vergessen, dass die Anwender nur begrenzt Zeit zur Verfügung haben. Daher ist das Zeitmanagement genauso wichtig wie das Informationsmanagement. Dieses ist um so überraschender, da die Funktionen schon seit Jahren im Groupware-Umfeld Standard sind.
Suche nach Experten
Experten in unterschiedlichen Themengebieten können nur in den seltensten Fällen dadurch ermittelt werden, dass die Dokumenten-Repositories eines Unter-nehmens durchsucht werden. Daher ist es heute auch nicht ungewöhnlich, dass eine Arbeitsgruppe lange an der Lösung einer Problemstellung arbeitet, die eine andere Gruppe in demselben Unternehmen bereits vor einiger Zeit gelöst hat. Um dieses Problem zu lösen, gehen die Hersteller unterschiedliche Wege. Einige lassen die Benutzer ein persönliches Profil ausstellen, um Interessengebiete und Experten-wissen zu ermitteln. Andere verwenden dagegen Mechanismen, die die Benutzergewohnheiten beobachten, um auf diesem Weg Experten zu lokalisieren.
E-Learning
Inzwischen hat sich auch das weite Feld des CBT Computer-based-Training in das Funktionalitätsprofil von KM-Lösungen eingegliedert. Solche Komponenten dienen nicht nur zur Vermittlung von Wissen über den Inhalt und die Nutzung eines KM-Systems, sondern steuern interaktiv und kontextsensitiv selbst etwas zum Wachstum und zur Bewertung von Wissensbasen bei. Vielerorts ist der Anspruch an eine universelle Wissensbasis während des Projektverlaufes in eine Wissensvermittlungslösung umdefiniert worden.
Die Divergenz der Ansätze verhindert ein einheitliches Erscheinungsbild
Betrachtet man zusammenfassend diese Aussagen, so lässt sich schnell feststellen, dass Knowledge Management weiterhin kein einfach fassbarer Begriff ist und daher auch in Zukunft nicht messbar sein wird. Die Kategorisierung von Knowledge Management durch die oben aufgeführten fünf Trends kann durchaus nachvollzogen werden, macht aber gleichzeitig deutlich, dass es noch kein Anbieter geschafft hat, in allen Kategorien präsent zu sein. Dies liegt daran, dass Knowledge Management von allen Anbietern unterschiedlich definiert und besetzt wird. Auf Grund dieser Tatsache wird aber auch deutlich, dass sich die unterschiedlichen Lösungsansätze eigentlich nicht vergleichen lassen. Außerdem lassen sich mit ein wenig Phantasie auch andere durchaus sinnvolle Einteilungen finden, die zwar nicht die Vergleichbarkeit der Hersteller erhöhen würden, aber einen völlig anderen Gesamteindruck hinterlassen würden. Auch die generelle Gleichstellung von Knowledge Management durch eine modernere Bezeichnung Portal kann so nicht nachvollzogen werden. Diese beiden Begriffe stehen sicherlich in einem engen Zusammenhang, dennoch ist ein Portal eine spezielle Darstellungsform für die Bereitstellung von Wissen.
Ein kritischer Blick auf KM-Projekte
Die Diskussion der unterschiedlichen Merkmale und Lösungsansätze zeigt eines deutlich – es gibt DIE Knowledge-Management-Lösung nicht. Projekterfahrungen zeigen außerdem, dass der Anteil von Aufwänden in einem KM-Projekt für den organisatorischen, kommunikativen und kulturellen Teil des Projektes bei 90% liegt, die systemtechnische Lösung dagegen nur 10% ausmacht.
Dies wird von potentiellen Anwender häufig unterschätzt. Bereits in der Vorbereitungsphase von Projekten zeigt sich, dass die Auffassungen von Wissen und Knowledge Management bei den beteiligten Mitarbeitern äußerst unterschiedlich sind. Die Ansprüche divergieren regelmäßig zwischen einem einfachen Informationssystem und einer „eierlegenden Wollmilchsau“, die alle IT-Probleme der letzten Jahrzehnte „in einem Aufwasch“ lösen soll. Viele Projekte scheiterten bereits daran, dass die Ansprüche innerhalb der Anwenderschaft nicht konkret waren und darüber hinaus in keiner Weise mit der Auffassung der beteiligten Produktlieferanten übereinstimmten. Dies führte in den letzten 5 Jahren dazu, dass nur rund 40% aller als Knowledge-Management-Projekt begonnenen Aktivitäten auch als erfolgreich abgeschlossen gelten können. In vielen Projekten wurde sehr schnell der Anspruch heruntergeschraubt. Andernortes musste man sich jedoch auf die Risiken einlassen, da Vorstände und Geschäftsführer für „staubige“ Themen wie elektronische Archivierung kein Ohr mehr hatten.
Strategie vor Organisation vor Technik
Vielfach wurde der Fehler gemacht, zunächst sich am Markt über verfügbare Lösungen zu informieren, bevor man die eigene Problemstellung definiert hatte und das entsprechende Bewusstsein für die organisatorische Herausforderung geschaffen zu haben. Ohne eine „Wissenskultur“, die die Bereitschaft zur Abgabe von Wissen fördert, ohne die aktive Mitarbeit der Kollegen, die ihr Wissen in Systeme übertragen, und ohne Akzeptanz zur Nutzung und Pflege solcher Lösungen durch jeden Mitarbeiter eines Hauses sind KM-Projekte von Anfang an in ihrem Erfolg bedroht. Viele potentielle Anwender scheuten diese Auseinandersetzung und setzten daher auf die Möglichkeiten der automatischen Erfassung und Klassifikation sowie die Verdichtung vorhandener Daten. Hier sind die Grenzen jedoch bereits absehbar. Ohne Strukturierung, Aufbereitung und Interpretation der Informationen kann die Schwelle zum Wissen nicht überschritten werden. Der Einsatz von Knowledge-Management-Technologien ist daher auch vorrangig eine Aufgabe der Ausbildung, Teamarbeit und Akzeptanzbildung im Unternehmen. Technik allein ist hier nicht die Lösung.
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