Strategisches und - Universität St.Gallen
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<strong><strong>St</strong>rategisches</strong> <strong>und</strong> operatives<br />
Controlling zur Unterstützung des<br />
Wissensmanagements in Banken<br />
DISSERTATION<br />
der<br />
<strong>Universität</strong> <strong>St</strong>. <strong>Gallen</strong><br />
Hochschule für Wirtschafts-, Rechts-<br />
<strong>und</strong> Sozialwissenschaften (HSG)<br />
zur Erlangung der Würde eines<br />
Doktors der Wirtschaftswissenschaften<br />
vorgelegt von<br />
Thomas Weide<br />
aus<br />
Deutschland<br />
Genehmigt auf Antrag der Herren<br />
Prof. Dr. Klaus Spremann<br />
<strong>und</strong><br />
Prof. Dr. Manfred Timmermann<br />
Dissertation Nr. 2858<br />
Difo-Druck AG, Bamberg 2004
Die <strong>Universität</strong> <strong>St</strong>. <strong>Gallen</strong>, Hochschule für Wirtschafts-, Rechts- <strong>und</strong> Sozialwissenschaften<br />
(HSG), gestattet hiermit die Drucklegung der vorliegenden Dissertation, ohne damit zu den<br />
darin ausgesprochenen Anschauungen <strong>St</strong>ellung zu nehmen.<br />
<strong>St</strong>. <strong>Gallen</strong>, den 04. November 2003<br />
Der Rektor:<br />
Prof. Dr. Peter Gomez
VORWORT<br />
Allen voran gilt mein besonderer Dank meinen Doktorvätern Herrn Prof. Dr. Manfred<br />
Timmermann <strong>und</strong> Herrn Prof. Dr. Klaus Spremann für die fachliche Betreuung <strong>und</strong> Unter-<br />
stützung sowie vor allem für die grossen Freiheiten bei der Erstellung der Dissertation. Herrn<br />
Prof. Timmermann, der wenige Monate nach meiner Disputation verstarb, danke ich darüber<br />
hinaus für die Chance, während meiner Zeit in Frankfurt am Main an der Entwicklung von<br />
Controlling-Konzeptionen mitzuwirken, welche inhaltlich <strong>und</strong> methodisch über konventionelle<br />
Ansätze der Konzernsteuerung hinausgehen. Aus diesen praktischen Erfahrungen konnte<br />
ich wichtige Impulse für die Dissertation gewinnen.<br />
Meinen Eltern danke ich herzlich für ihre Unterstützung <strong>und</strong> insbesondere dafür, dass sie mir<br />
stets einen verlässlichen Raum für die notwendigen Phasen der Reflektion <strong>und</strong> Rekreation<br />
bieten.<br />
Meinem Fre<strong>und</strong> Thomas Hesse sei Dank für seine zuverlässige Hilfe bei der Literaturrecherche<br />
sowie vor allem für seine das Dissertationsprojekt begleitende f<strong>und</strong>ierte <strong>und</strong> inspirierende<br />
Kritik.<br />
Dass ich die Aufenthalte in <strong>St</strong>. <strong>Gallen</strong> in schöner Erinnerung bewahren werde, ist auch der<br />
Gastfre<strong>und</strong>schaft von Daniela Massaro <strong>und</strong> Wolfgang Achilles geschuldet. Dafür sage ich<br />
ihnen Dank. An die interessanten Diskussionen mit Wolfgang Achilles im lebensweltlichen<br />
Kontext des <strong>St</strong>. <strong>Gallen</strong>er Nachtlebens denke ich mit grosser Freude zurück.<br />
Frau Marianna Joswiak danke ich für ihren hohen Arbeitseinsatz bei der Korrektur des Manuskriptes<br />
sowie für ihre Unterstützung bei der Anfertigung der druckfertigen Endfassung des<br />
Manuskriptes.<br />
Düsseldorf, im August 2004 Thomas Weide
Verzeichnisse A<br />
INHALTSÜBERSICHT<br />
1 EINFÜHRUNG ........................................................................................... 1<br />
1.1 RELEVANZ DER THEMATIK......................................................................... 1<br />
1.2 PROBLEMSTELLUNG ................................................................................... 2<br />
1.3 ZIELSETZUNG DER ARBEIT ......................................................................... 9<br />
1.4 STRUKTUR DER ARBEIT............................................................................ 11<br />
2 GRUNDLAGEN........................................................................................ 13<br />
2.1 WISSENSTERMINOLOGIE........................................................................... 13<br />
2.2 LERNTHEORIEN ........................................................................................ 34<br />
2.3 MODELLE DES WISSENSMANAGEMENTS................................................... 58<br />
2.4 CONTROLLING-KONZEPTIONEN................................................................ 74<br />
3 WISSENSMANAGEMENT IN BANKEN............................................. 79<br />
3.1 WISSEN ALS RESSOURCE DER BANKPRODUKTION.................................... 80<br />
3.2 WISSENSMANAGEMENT ALS BANKPROZESS ........................................... 104<br />
3.3 ZIELSYSTEM DES WISSENSMANAGEMENTS............................................. 141<br />
4 KONZEPTION EINES WISSENSCONTROLLINGS....................... 185<br />
4.1 ENTWICKLUNGSSTAND........................................................................... 186<br />
4.2 STRATEGISCHES CONTROLLING ............................................................. 208<br />
4.3 OPERATIVES CONTROLLING ................................................................... 260<br />
4.4 HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN FÜR DIE UMSETZUNG ............................... 273<br />
5 DARSTELLUNG ANHAND EINER FALLSTUDIE ......................... 277<br />
5.1 KOSTENMANAGEMENT UND WISSENSRESSOURCEN................................ 277<br />
5.2 ERMITTLUNG DER SOLL-RESSOURCENAUSSTATTUNG ............................ 279<br />
5.3 OPTIMIERUNG VON WISSENSRESSOURCEN ............................................. 289<br />
5.4 MONITORING LOKALER WISSENSRISIKEN............................................... 296
Verzeichnisse B<br />
6 SCHLUSSBETRACHTUNG ................................................................. 299<br />
7 GLOSSAR................................................................................................ 301<br />
8 LITERATURVERZEICHNIS............................................................... 303
Verzeichnisse C<br />
INHALTSVERZEICHNIS<br />
1 EINFÜHRUNG ........................................................................................... 1<br />
1.1 RELEVANZ DER THEMATIK......................................................................... 1<br />
1.2 PROBLEMSTELLUNG ................................................................................... 2<br />
1.2.1 Ressourcenausstattung <strong>und</strong> -disposition in Banken.......................... 2<br />
1.2.2 Wissensmanagement......................................................................... 4<br />
1.2.3 Wissenscontrolling............................................................................ 6<br />
1.3 ZIELSETZUNG DER ARBEIT ......................................................................... 9<br />
1.4 STRUKTUR DER ARBEIT............................................................................ 11<br />
2 GRUNDLAGEN........................................................................................ 13<br />
2.1 WISSENSTERMINOLOGIE........................................................................... 13<br />
2.1.1 Daten, Informationen, Wissen ........................................................ 13<br />
2.1.2 Wissensobjekte ............................................................................... 16<br />
2.1.3 Wissen als immaterieller Vermögenswert ...................................... 22<br />
2.1.4 Wissen als wettbewerbsstrategische Ressource.............................. 31<br />
2.2 LERNTHEORIEN ........................................................................................ 34<br />
2.2.1 Individuelles <strong>und</strong> kollektives Lernen.............................................. 35<br />
2.2.1.1 Individuelles Lernen............................................................................35<br />
2.2.1.2 Lernen in Gruppen ..............................................................................37<br />
2.2.2 Organisationales Lernen ................................................................. 39<br />
2.2.2.1 Wissensprozesse..................................................................................39<br />
2.2.2.2 Einflussgrössen von Wissensprozessen ..............................................46<br />
2.3 MODELLE DES WISSENSMANAGEMENTS................................................... 58<br />
2.3.1 Management.................................................................................... 60<br />
2.3.2 Technokratische Modelle................................................................ 61<br />
2.3.3 Modelle der Wissensökologie......................................................... 64<br />
2.3.4 Phasenmodelle ................................................................................ 66<br />
2.3.5 Wissensmanagement-Modell der Arbeit ........................................ 71<br />
2.4 CONTROLLING-KONZEPTIONEN................................................................ 74<br />
2.4.1 Zieldimensionen.............................................................................. 75<br />
2.4.2 Funktionale Aspekte ....................................................................... 77
Verzeichnisse D<br />
3 WISSENSMANAGEMENT IN BANKEN............................................. 79<br />
3.1 WISSEN ALS RESSOURCE DER BANKPRODUKTION.................................... 80<br />
3.1.1 Objektorientierte Ressourceninterpretation.................................... 80<br />
3.1.1.1 Verfügbarkeit von Wissen bei der Leistungserstellung ......................81<br />
3.1.1.1.1 Systematisierung der Wissensobjekte................................................. 81<br />
3.1.1.1.2 Risiken im Zusammenhang mit Wissensobjekten.............................. 87<br />
3.1.1.2 Wissensobjekte <strong>und</strong> die Wettbewerbsposition der Bank ....................90<br />
3.1.2 Prozessorientierte Ressourceninterpretation................................... 94<br />
3.1.2.1 Wissensübertragung in der Leistungserstellung..................................94<br />
3.1.2.1.1 Systematisierung der Wissensprozesse............................................... 94<br />
3.1.2.1.2 Risiken im Zusammenhang mit Wissensprozessen............................ 98<br />
3.1.2.2 Wissensprozesse <strong>und</strong> die Wettbewerbsposition der Bank ................101<br />
3.2 WISSENSMANAGEMENT ALS BANKPROZESS ........................................... 104<br />
3.2.1 Positionierung in der Wertschöpfungskette.................................. 104<br />
3.2.1.1 Supportfunktion des Wissensmanagements......................................104<br />
3.2.1.2 Wissensmanagement als Führungsprozess .......................................108<br />
3.2.1.2.1 Teilprozesse der Führung ................................................................. 108<br />
3.2.1.2.2 Schnittstellen zu anderen Führungssystemen ................................... 109<br />
3.2.2 Kernprozesse des Wissensmanagements...................................... 112<br />
3.2.2.1 Prozesse der Wissensbereitstellung...................................................113<br />
3.2.2.1.1 Wissensidentifikation ....................................................................... 114<br />
3.2.2.1.2 Wissenserwerb.................................................................................. 117<br />
3.2.2.1.3 Wissensentwicklung ......................................................................... 122<br />
3.2.2.2 Prozesse der Wissensanwendung......................................................131<br />
3.2.2.2.1 Wissensverteilung............................................................................. 132<br />
3.2.2.2.2 Wissensnutzung ................................................................................ 134<br />
3.2.2.2.3 Wissensbewahrung ........................................................................... 137<br />
3.3 ZIELSYSTEM DES WISSENSMANAGEMENTS............................................. 141<br />
3.3.1 Normatives Wissensmanagement................................................. 142<br />
3.3.1.1 Reflektion von Lernparadigmen........................................................142<br />
3.3.1.2 Reflektion von Lernfähigkeit ............................................................143<br />
3.3.1.3 Controllingbedarf ..............................................................................144<br />
3.3.2 <strong><strong>St</strong>rategisches</strong> Wissensmanagement .............................................. 145<br />
3.3.2.1 Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement ...................145<br />
3.3.2.1.1 Wissen in der Metrik zur Gesamtbanksteuerung.............................. 145<br />
3.3.2.1.2 Wissensverlustrisiken von Entscheidungen...................................... 151<br />
3.3.2.1.3 Wirtschaftlichkeitsprinzip im Wissensmanagement......................... 152<br />
3.3.2.2 Planung von Ressourcenausstattung <strong>und</strong> –disposition......................154
Verzeichnisse E<br />
3.3.2.2.1 Planbare Wissensbedarfe .................................................................. 154<br />
3.3.2.2.2 Inkrementell generierte Wissensressourcen ..................................... 157<br />
3.3.2.2.3 Ansätze zur Ressourcensteuerung .................................................... 159<br />
3.3.2.3 Optimierung von Wissensprozessen .................................................161<br />
3.3.2.3.1 Organisationale Einflussgrössen....................................................... 162<br />
3.3.2.3.2 Interaktion mit <strong>St</strong>akeholdern ............................................................ 165<br />
3.3.2.3.3 Transaktionskosten ........................................................................... 166<br />
3.3.2.4 Controllingbedarf ..............................................................................168<br />
3.3.3 Operatives Wissensmanagement .................................................. 169<br />
3.3.3.1 Aufnahme der Wertgewinnung von Wissen .....................................170<br />
3.3.3.1.1 Erhebung von Ressourcenattributen ................................................. 170<br />
3.3.3.1.2 Erhebung von Ressourcenwirkungen ............................................... 173<br />
3.3.3.1.3 Interpretation aggregierter Daten...................................................... 174<br />
3.3.3.2 Wissensarbeit im Rahmen einer Fremdsteuerung.............................175<br />
3.3.3.2.1 Definition von Vorgaben für Wissensorte........................................ 175<br />
3.3.3.2.2 Massnahmenkoordination................................................................. 177<br />
3.3.3.2.3 Feedback-Kommunikation ............................................................... 177<br />
3.3.3.3 Wissensarbeit im Rahmen einer Selbst- oder Kontextsteuerung ......179<br />
3.3.3.3.1 Auswahl von Wissensorten für eine Selbststeuerung....................... 179<br />
3.3.3.3.2 Unterstützung von Wissensorten bei der Selbststeuerung................ 181<br />
3.3.3.3.3 Sicherstellung von Transparenz in der Kontextsteuerung ................ 183<br />
3.3.3.4 Controllingbedarf ..............................................................................184<br />
4 KONZEPTION EINES WISSENSCONTROLLINGS....................... 185<br />
4.1 ENTWICKLUNGSSTAND........................................................................... 186<br />
4.1.1 Anforderungen an ein Wissenscontrolling ................................... 186<br />
4.1.1.1 Funktionsinduzierte Aspekte.............................................................186<br />
4.1.1.2 Ressourceninduzierte Aspekte ..........................................................188<br />
4.1.1.3 Führungssysteminduzierte Aspekte ..................................................190<br />
4.1.2 Würdigung bestehender Controlling-Konzeptionen..................... 192<br />
4.1.2.1 Controlling in der Unternehmenspraxis ............................................192<br />
4.1.2.1.1 Rechnungswesen............................................................................... 192<br />
4.1.2.1.2 Balanced Scorecard .......................................................................... 195<br />
4.1.2.2 Ansätze zur Bewertung immaterieller Ressourcen ...........................197<br />
4.1.2.2.1 Deduktiv-summarische Ansätze ....................................................... 198<br />
4.1.2.2.2 Induktiv-analytische Ansätze............................................................ 199<br />
4.1.2.3 Konzeptionen für ein Wissenscontrolling.........................................201<br />
4.1.2.3.1 Controlling der lernenden Organisationen nach Güldenberg ........... 201<br />
4.1.2.3.2 Wissensorientiertes Performance Measurement nach Schomann .... 204
Verzeichnisse F<br />
4.1.3 Zusammenfassung der Ergebnisse................................................ 207<br />
4.2 STRATEGISCHES CONTROLLING ............................................................. 208<br />
4.2.1 Integration von Wissen in die Gesamtbanksteuerung .................. 209<br />
4.2.1.1 Normen zur Beschreibung der Soll-Ressourcenausstattung .............209<br />
4.2.1.1.1 Zuordnung von Aufgabenkontexten zu Erfolgsgrössen ................... 209<br />
4.2.1.1.2 Zuordnung von Wissensressourcen zu Aufgabenkontexten............. 213<br />
4.2.1.2 Normen zur Beschreibung der Ist-Ressourcenausstattung................219<br />
4.2.1.2.1 Verfügbarkeit von Wissensressourcen ............................................. 219<br />
4.2.1.2.2 Einfluss von Wissen auf Erfolgsgrössen .......................................... 224<br />
4.2.1.3 Informationssystem Wissenscontrolling ...........................................226<br />
4.2.1.3.1 Informationsfluss auf Gesamtbankebene.......................................... 228<br />
4.2.1.3.2 Informationsfluss zwischen den Controllingebenen......................... 232<br />
4.2.2 Kosten- <strong>und</strong> Nutzenbewertung ..................................................... 234<br />
4.2.2.1 Normen der Kostenzuordnung ..........................................................234<br />
4.2.2.1.1 Wissensbezogene Kostenarten.......................................................... 234<br />
4.2.2.1.2 ”Rückgewinnungskosten” von Wissen............................................. 237<br />
4.2.2.2 Normen der Nutzenzuordnung..........................................................238<br />
4.2.2.2.1 Direkte Nutzenwirkungen................................................................. 238<br />
4.2.2.2.2 Indirekte Nutzenwirkungen .............................................................. 239<br />
4.2.3 Früherkennungssysteme................................................................ 240<br />
4.2.3.1 Schwache Signale über Sachverhalte <strong>und</strong> Entscheidungen ..............242<br />
4.2.3.1.1 Sachverhalte der Wissensnutzung <strong>und</strong> -entwicklung ....................... 242<br />
4.2.3.1.2 Entscheidungen mit Wissensverlustrisikopotenzial ......................... 245<br />
4.2.3.2 Szenarien zur Bewertung von Risiken ..............................................247<br />
4.2.3.2.1 Evaluation von Wissensverlustrisiken.............................................. 247<br />
4.2.3.2.2 Evaluation der Risikoposition von Wissensorten............................. 253<br />
4.2.3.3 Szenarien zur Bewertung von Chancen ............................................255<br />
4.2.3.3.1 Attraktivität inkrementell generierter Wissensressourcen................ 255<br />
4.2.3.3.2 Attraktivität von Wissensorten ......................................................... 258<br />
4.3 OPERATIVES CONTROLLING ................................................................... 260<br />
4.3.1 Verarbeitung wissensbezogener Transaktionsdaten..................... 261<br />
4.3.1.1 Ist-Verfügbarkeit von Wissensressourcen.........................................262<br />
4.3.1.2 Effekte von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten....................265<br />
4.3.2 Bewertung von Handlungsoptionen ............................................. 267<br />
4.3.2.1 Massnahmen der Wissensbereitstellung ...........................................268<br />
4.3.2.2 Massnahmen der Wissensanwendung...............................................270<br />
4.3.3 Planung <strong>und</strong> Kontrolle in der Selbst- oder Kontextsteuerung...... 271<br />
4.3.3.1 Selbstcontrolling von Wissensorten..................................................271
Verzeichnisse G<br />
4.3.3.2 Revisionen in der Kontextsteuerung .................................................272<br />
4.4 HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN FÜR DIE UMSETZUNG ............................... 273<br />
5 DARSTELLUNG ANHAND EINER FALLSTUDIE ......................... 277<br />
5.1 KOSTENMANAGEMENT UND WISSENSRESSOURCEN................................ 277<br />
5.2 ERMITTLUNG DER SOLL-RESSOURCENAUSSTATTUNG ............................ 279<br />
5.3 OPTIMIERUNG VON WISSENSRESSOURCEN ............................................. 289<br />
5.4 MONITORING LOKALER WISSENSRISIKEN............................................... 296<br />
6 SCHLUSSBETRACHTUNG ................................................................. 299<br />
7 GLOSSAR................................................................................................ 301<br />
8 LITERATURVERZEICHNIS............................................................... 303
Verzeichnisse H<br />
ABBILDUNGSVERZEICHNIS<br />
Abbildung 1: Aufbau der Arbeit........................................................................................ 12<br />
Abbildung 2: Definition von Wissensobjekten ................................................................. 17<br />
Abbildung 3: Kapitalstruktur im Skandia Navigator ........................................................ 25<br />
Abbildung 4: Wertgewinnung von Wissen ....................................................................... 29<br />
Abbildung 5: Tiefenstruktur der organisationalen Wissensbasis...................................... 41<br />
Abbildung 6: ”Wissensspirale” nach NONAKA <strong>und</strong> TAKEUCHI.................................. 44<br />
Abbildung 7: Einflussgrössen von Wissensprozessen ...................................................... 46<br />
Abbildung 8: Mitarbeitererwartungen an Wissensmanagement ....................................... 58<br />
Abbildung 9: Bausteine des Wissensmanagements nach PROBST.................................. 67<br />
Abbildung 10: Wissensmanagement-Modell der Arbeit .................................................. 72<br />
Abbildung 11: Ressource Wissen in der Fondsentwicklung ............................................ 96<br />
Abbildung 12: Supportprozess Wissensmanagement ..................................................... 106<br />
Abbildung 13: Markt als Entdeckungsverfahren zur Wissensentwicklung .................... 127<br />
Abbildung 14: Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement ......................... 147<br />
Abbildung 15: Vorgehensweise zur Bestimmung von Wissensbedarfen ...................... 156<br />
Abbildung 16: Bewertung von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten ................... 172<br />
Abbildung 17: Operationalisierung von Zielen bei der Fremdsteuerung........................ 176<br />
Abbildung 18: Operatives Wissensmanagement <strong>und</strong> selbststeuernde Wissensarbeit .... 180<br />
Abbildung 19: Wissensattraktivitäts-Portfolio nach GÜLDENBERG ........................... 204<br />
Abbildung 20: Heuristik zur Beschreibung der Ressourcenausstattung ......................... 212<br />
Abbildung 21: Informationssystem Wissenscontrolling ................................................. 227<br />
Abbildung 22: Wissens-Scorecard als Controllinginstrument ........................................ 232<br />
Abbildung 23: Systematik wissensbezogener Kostenarten............................................. 235<br />
Abbildung 24: Verfahren zur Früherkennung im Wissenscontrolling............................ 246<br />
Abbildung 25: Bewertung von Wissensverlustrisiken ................................................... 249<br />
Abbildung 26: Chancenbewertung von inkrementell generiertem Wissen..................... 257<br />
Abbildung 27: Transaktionsbogen zur Verfügbarkeit von Wissensressourcen .............. 263<br />
Abbildung 28: Transaktionsbogen zum Einfluss von Wissensressourcen ..................... 266
Verzeichnisse I<br />
TABELLENVERZEICHNIS<br />
Tabelle 1: Positionierung der Arbeit in das Forschungsprogramm................................... 10<br />
Tabelle 2: Ansätze zur Planung <strong>und</strong> Kontrolle von Wissensressourcen........................... 54<br />
Tabelle 3: Gr<strong>und</strong>modelle des Wissensmanagements ........................................................ 60<br />
Tabelle 4: Wissensobjekte in der Produktentwicklung ..................................................... 82<br />
Tabelle 5: Wissensobjekte im Bankvertrieb...................................................................... 84<br />
Tabelle 6: Wissensprozesse in der Bankproduktion.......................................................... 95<br />
Tabelle 7: Ziele, Massnahmen <strong>und</strong> Umsetzungsbarrieren der Wissensbereitstellung.... 114<br />
Tabelle 8: Ziele, Massnahmen <strong>und</strong> Umsetzungsbarrieren der Wissensanwendung ....... 132<br />
Tabelle 9: Relevanz von Wissen für ausgewählte <strong>St</strong>euerungsgrössen............................ 155<br />
Tabelle 10: Controllingbedarf im strategischen Wissensmanagement ........................... 168<br />
Tabelle 11: Controllingbedarf im operativen Wissensmanagement ............................... 184<br />
Tabelle 12: Ziele des Wissens-Performance-Measurements nach SCHOMANN.......... 206<br />
Tabelle 13: Regelkreis Wissensentwicklung................................................................... 225<br />
Tabelle 14: Bewertung alternativer Optionen zur Handhabung von Nicht-Wissen........ 269<br />
Tabelle 15: Aufgabenkontexte <strong>und</strong> Wissensressourcen im Kostenmanagement............ 282<br />
Tabelle 16: Wissensbezogene Soll-Ressourcenausstattung im Kostenmanagement ...... 288<br />
Tabelle 17: Optimierung kostenmanagementrelevanter Wissensressourcen.................. 295<br />
Tabelle 18: Überblick der Arbeitsbegriffe ...................................................................... 301
Verzeichnisse J<br />
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS<br />
AME Academy of Management Executive<br />
AOS Accounting, Organization and Society<br />
ASM Advances in <strong>St</strong>rategic Management<br />
ASQ Administrative Science Quarterly<br />
CMR California Management Review<br />
EMJ European Management Journal<br />
HBM Harvard Business Manager<br />
HBR Harvard Business Review<br />
IJMS International Journal of Management Science<br />
IO io Management<br />
JfB Journal für Betriebswirtschaft<br />
JIBS Journal of International Business <strong>St</strong>udies<br />
JIC Journal of Intellectual Capital<br />
JMS Journal of Management <strong>St</strong>udies<br />
JSPM Journal of <strong>St</strong>rategic Performance Measurement<br />
KPM Knowledge and Process Management<br />
LRP Long Range Planning<br />
MKQ The McKinsey Quarterly<br />
MS Management Science<br />
OD Organizational Dynamics<br />
OS Organization Science<br />
SJM Scandinavian Journal of Management<br />
SMJ <strong>St</strong>rategic Management Journal<br />
SMR Sloan Management Review<br />
ZfB Zeitschrift für Betriebswirtschaft<br />
ZfO Zeitschrift Führung <strong>und</strong> Organisation<br />
ZfP Zeitschrift für Planung
1 Einführung 1<br />
1 Einführung<br />
1.1<br />
Relevanz der Thematik<br />
Wissen stellt für Banken einen Wettbewerbsfaktor auf Produkt- <strong>und</strong> Faktormärkten<br />
dar. Die Leistungsfähigkeit in Bezug auf Prozesse wie Produktentwicklung <strong>und</strong> Kun-<br />
denberatung wird massgeblich von der Verfügbarkeit spezieller Wissensbestände so-<br />
wie der Effektivität von Wissensübertragungen bestimmt. Die Attraktivität als Arbeit-<br />
geber macht nicht zuletzt die Bereitstellung eines Umfeldes aus, in dem Fachwissen<br />
honoriert, <strong>und</strong> die Entwicklung von neuem Wissen gefördert wird. Zudem werden Un-<br />
terschiede zwischen den Markt- <strong>und</strong> Buchwerten börsennotierter Unternehmen als<br />
Indikator dafür interpretiert, dass immaterielle Güter 1 an Bedeutung gewinnen, die im<br />
Rechnungswesen unzureichend abgebildet werden.<br />
Finanzmittel <strong>und</strong> physische Ressourcen werden mit Hilfe leistungsfähiger Manage-<br />
mentsysteme gesteuert. Demgegenüber ist eine systematische Bewirtschaftung von<br />
Wissen in der Praxis 2 bisher nicht auszumachen. Als eine Ursache dafür gilt, dass kei-<br />
ne Controlling-Konzeptionen verfügbar sind, welche Wissensressourcen für Manage-<br />
mententscheidungen handhabbar machen. Die Schliessung dieser <strong>St</strong>euerungslücke<br />
durch ein Wissenscontrolling wird als eine Voraussetzung für den Einstieg in erfolg-<br />
reiches Management von Wissen angesehen. 3<br />
1 SPREMANN, K. (Lexikon 2001), S. 234-235.<br />
2 ROMHARDT, K. (Wissensbasis 1998), S. 76-77, S. 106-110; LUCKO, S.; TRAUNER, B.; EGLI, L. (WWW 2001); WILMES, J. (Bank<br />
2001), S. 89; LEMBKE, G. (HypoVereinsbank 2000), S. 18-22.<br />
3 RUGGLES, R. (Practise 1998), S. 87; BÜRGEL, H. D.; SÄUBERT, H. (Erfolgsmessung 1998), S. 52; NORTH, K.; PROBST, G. J. B.;<br />
ROMHARDT, K. (Erfahrungen 1998), S. 158; NORTH, K. (Wissen 2001), S. 68; DAUM, J. H. (Rechnungswesen 2002), S. 292.
1 Einführung 2<br />
1.2 Problemstellung<br />
1.2.1<br />
Ressourcenausstattung <strong>und</strong> -disposition in Banken<br />
In die Erstellung von Bankdienstleistungen gehen neben Finanzmitteln <strong>und</strong> physischen<br />
Ressourcen wie Immobilien ebenfalls Wissensressourcen ein. Bestände <strong>und</strong> Übertra-<br />
gungen von Wissen bestimmen massgeblich die Effizienz in der Bankproduktion so-<br />
wie den Markterfolg von Produkten <strong>und</strong> Geschäftsmodellen.<br />
Das Internet bietet K<strong>und</strong>en in einem Umfang Zugriff auf Wissen, dass es eine Margi-<br />
nalisierung der Intermediationsfunktion von Finanzinstituten zur Folge hat. Eine zu-<br />
nehmende Wettbewerbsintensität macht es vor allem für solche Unternehmen, die Dif-<br />
ferenzierungsstrategien realisieren, erfolgskritisch, kontinuierlich durch Wissenspro-<br />
zesse generierte Produktinnovationen anzubieten. Die Abhängigkeit von Wissensträ-<br />
gern in Bereichen wie Mergers & Akquisitions spiegelt sich in den Gewinn- <strong>und</strong> Ver-<br />
lustrechnungen wider. Diese Beispiele verdeutlichen, dass Banken als wissensintensive<br />
Unternehmen 4 charakterisiert werden können.<br />
In den Instituten werden Instrumente vorgehalten, um den Einsatz von Finanzmitteln<br />
anhand von Kennzahlen zur Risikotragfähigkeit, Liquidität usw. mit hoher Präzision<br />
zu steuern. Ebenfalls verfügen die meisten Banken heute über Immobilien-<br />
informationssysteme <strong>und</strong> nutzen Methoden des Immobiliencontrollings, um so ihr<br />
Corporate Real Estate Management zu unterstützen. Auch hinsichtlich mobiler Sach-<br />
anlagen wie der IT-Infrastruktur wird seit vielen Jahren angestrebt, Transparenz über<br />
interne Leistungsbeziehungen <strong>und</strong> Ressourcenverbräuche zu erreichen. Bemühungen,<br />
ein vergleichbar sophistiziertes Management von Wissen zu realisieren, sind in der<br />
Praxis nicht zu beobachten. Deshalb ist in Bezug auf Banken eine beträchtliche Dis-<br />
krepanz zwischen dem <strong>St</strong>ellenwert von Wissen in der Leistungserstellung <strong>und</strong> dem<br />
Entwicklungsstand der Ressourcensteuerung festzustellen.<br />
4 Zum Begriff des wissensintensiven Unternehmens vgl. STARBUCK, W. H. (Firms 1992), S. 713. Diese Klassifizierung geht auf die<br />
Unterscheidung elementarer Produktionstypen gemäss der Einsatzintensität von Produktionsfaktoren zurück.
1 Einführung 3<br />
Es lassen sich Vermutungen anstellen, warum Bankmanager diesem offenbaren Miss-<br />
verhältnis bisher nicht mit dem engagierten Aufbau adäquater Managementsysteme<br />
begegnen.<br />
• Ein Gr<strong>und</strong> mag die Zuversicht von Entscheidungsträgern sein, dass Wissen<br />
auch ohne planvolle Bemühungen Nutzenwirkungen in der Bankproduktion<br />
entfaltet. Jedoch ist anzunehmen, dass das Ressourcen zuordenbare Nutzenpo-<br />
tenzial mit Hilfe eines konsequenten Ressourcenmanagements in höherem Mas-<br />
se ausgeschöpft werden kann.<br />
• Als weiteres Motiv kommt in Betracht, dass in Finanzinstituten Überlegungen<br />
vorherrschen, wonach sich bereits das Personalmanagement <strong>und</strong> das Informati-<br />
onstechnologiemanagement erschöpfend mit der Thematik Wissen beschäfti-<br />
gen. Hierzu ist anzumerken, dass in diesem Fall die Lieferfähigkeit in Bezug<br />
auf Instrumente zur Entwicklung <strong>und</strong> <strong>St</strong>euerung von Wissen gegenüber diesen<br />
Funktionsbereichen in der Praxis nicht mit ausreichender Hartnäckigkeit einge-<br />
fordert wird.<br />
• Ausserdem kann die Zurückhaltung auf eine entsprechende Risikopräposition<br />
bei der Auswahl individueller Handlungsfelder zurückgehen. Hiernach sehen<br />
Manager von Aktivitäten <strong>und</strong> Investitionen zur Verbesserung der Disposition<br />
von Wissen ab, da sie realisierte Fortschritte nicht anhand etablierter Messkon-<br />
zepte zu kommunizieren vermögen.<br />
• Schliesslich kommt als Erklärung eine Überzeugung von Entscheidungsträgern<br />
in Betracht, wonach mit der Implementierung von Konzepten wie Balanced<br />
Scorecard, die ebenfalls nicht-finanzielle Leistungsgrössen einbeziehen, bereits<br />
adäquate Kennzahlen bzw. Kennzahlensysteme mit einem Bezug zu Wissens-<br />
beständen oder –übertragungen vorgehalten werden.
1 Einführung 4<br />
1.2.2 Wissensmanagement<br />
Obwohl keine objektiven Kriterien 5 zur Beurteilung der Wissensintensität von Bran-<br />
chen oder Unternehmen einschlägig sind, so kann doch eine Intuition bei Unterneh-<br />
mern <strong>und</strong> Managern über den <strong>St</strong>ellenwert von Wissen in der Leistungserstellung vor-<br />
ausgesetzt werden. Weiterhin ist anzunehmen, dass Wissen als einer jener immateriel-<br />
len Vermögenswerte wahrgenommen wird, für die allgemein ein Bedeutungszuwachs<br />
mit Blick auf den Unternehmenserfolg zu Lasten physischer Vermögenswerte festge-<br />
stellt wird. 6<br />
Die Ergebnisse von Unternehmensbefragungen spiegeln ein Interesse an der Thematik<br />
Wissensmanagement wider <strong>und</strong> weisen auf entsprechende Aktivitäten in den Unter-<br />
nehmen hin. 7 Bisher haben sich jedoch keine ganzheitlichen Konzepte (analog etwa<br />
den einschlägigen Vorgehensmodellen zum Prozessmanagement) für das Management<br />
von Wissen in der Praxis durchgesetzt. Eine Ursache ist darin zu sehen, dass entspre-<br />
chende Aktivitäten in der Regel einen deutlichen informationstechnischen Schwer-<br />
punkt 8 aufweisen. Dieses ist nicht überraschend, da IT-Abteilungen am häufigsten die<br />
Rollen der Initiatoren <strong>und</strong> Verantwortlichen im Zusammenhang mit Wissensmanage-<br />
ment-Projekten wahrnehmen. 9 Deshalb kann vermutet werden, dass diese Aktivitäten<br />
vor allem Optimierungsbedarfe im Zusammenhang mit digitalisiertem, oder doch digi-<br />
talisierbarem, Wissen zum Gegenstand haben.<br />
5 BONORA <strong>und</strong> REVANG schlagen den Anteil der Beschäftigten mit akademischer Ausbildung vor. Vgl. BONORA, E. A.; REVANG,<br />
O. (Framework 1993), S. 191. NORTH führt einen Portfolioansatz ein, welcher die Wissensintensität in Wertschöpfung <strong>und</strong> Marktleistung<br />
abbildet. Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 25-27.<br />
6 Vgl. AMIT, R.; SCHOEMAKER, P. J. H. (Assets 1993), S. 33; BLACK, J. A.; BOAL, K. B. (Resources 1994), S. 131; BIERLY, P.;<br />
CHAKRABARTI, A. (<strong>St</strong>rategies 1996), S. 123; HAANES, K.; FJELDSTAD, O. (Competition 2000), S. 473; WILLFORT, R. (Innovationsdienstleistungen<br />
2001), S. 3; FOOTE, N. W.; MATSON, E.; RUUD, N. (Manager 2001), S. 120; HABELT, W. (Grenzen 2000),<br />
S. 17-32, ZAHN, E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 2000), S. 243; BULLINGER, H.-J.; WAGNER, K.;<br />
OHLHAUSEN, P. (Kapital 2000), S. 77-78, VEKSTEIN, D. (Performance 1988), S. 565-568.<br />
7 Vgl. EFQM; APQC; KMN (Organisation 1997), S. 23-34; HEISIG, P.; VORBECK, J. (Benchmarking 1998), S. 16-17.;<br />
HASEBROOK, J. (Lernen 2001), S. 239, GRÜN, O.; NITSCH, R. (Österreich 2000), S. 98, BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Mitarbeiter<br />
1999), S. 84-85; WEHNER, T.; DICK, M. (Umbewertung 2001), S. 101-111, SIEMANN, C. (Mittelstand 2001), S. 15-20.<br />
8 Vgl. ILOI (Wissen 1997), S. 16; KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 159-164; BÖHM, I. (Expertennetzwerk 2001), S.<br />
111-113; Krallmann, H. (Consulting 2000), S. 225ff; LEHNER, F. (Gedächtnis 2001), S. 229-238.<br />
9 Vgl. NORTH, K.; PAPP, A. (Erfahrungen 1999), S. 19; KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S.166; GRÜN, O.; NITSCH,<br />
R. (Österreich 2000), S. 98.
1 Einführung 5<br />
Es bedarf der Klärung, welche Handlungsfelder Gegenstand eines Wissensmanage-<br />
ments sein sollen. Schliesslich ist selbstverständlich, dass nicht das Alltagswissen je-<br />
des Mitarbeiters oder jede triviale Wissensübertragung im Fokus eines Ressourcenma-<br />
nagements stehen kann. <strong>St</strong>attdessen sind Fragestellungen wie die Folgenden mit einem<br />
Wissensmanagement anzusprechen:<br />
• Welches Wissen ist bedeutsam für ein Unternehmen?<br />
• Welches Wissen kann in Unternehmen aufgebaut werden, <strong>und</strong> welches<br />
Wissen kann oder sollte unternehmensextern erworben werden?<br />
• In welcher Weise können Wissensbestände in Unternehmen entwickelt<br />
werden?<br />
• Wie kann nicht kodifiziertes Wissen identifiziert <strong>und</strong> verteilt werden?<br />
• Welche Bedingungen beeinflussen die Bereitschaft von Mitarbeitern,<br />
ihr Wissen weiterzugeben, <strong>und</strong> wie können diese Bedingungen verbes-<br />
sert werden?<br />
• Welche Chancen bietet neu entwickeltes Wissen mit Blick auf die Rea-<br />
lisierung von Produkt- oder Prozessinnovationen?<br />
• Welche Risiken gehen von unternehmerischen Entscheidungen im Hin-<br />
blick auf bestehende Wissensbestände aus?<br />
Thematisiert ein Wissensmanagement diese Aspekte, dann beschäftigen Unternehmen<br />
sich mit solchen Sachverhalten, die bisher nahezu ausschliesslich für das Management<br />
von Organisationen wissenschaftlicher Arbeit als bedeutsam angesehen wurden.<br />
Hochschulen <strong>und</strong> Forschungseinrichtungen können in diesem Sinne als ”Referenzsys-<br />
tem für Wissensmanagement” 10 betrachtet werden. Im Unterschied zu Organisationen<br />
der Wissenschaft müssen Unternehmen ihre Wissensarbeit jedoch an den Anforderun-<br />
gen von Wettbewerb <strong>und</strong> ökonomischem Prinzip ausrichten.<br />
10 EBEL, P. (Perspektive 2001), S. 43. Vgl. ebenso SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 11.
1 Einführung 6<br />
1.2.3 Wissenscontrolling<br />
Seit Ende der achtziger Jahre sind intensive Anstrengungen in Wissenschaft <strong>und</strong> Pra-<br />
xis zu beobachten, Instrumente für die Bewertung <strong>und</strong> <strong>St</strong>euerung von immateriellen<br />
Vermögenswerten zu entwickeln. 11 Bis heute stehen dazu jedoch keine Generalnormen<br />
oder einschlägigen Metriken zur Verfügung. Der derzeitige Entwicklungsstand ist<br />
stattdessen durch die Diskussion alternativer Konzepte gekennzeichnet. 12 Diese Dis-<br />
kussion ist auch dadurch charakterisiert, dass sich im Hinblick auf die betrachteten<br />
Mess- bzw. <strong>St</strong>euerungsobjekte (immaterielle Vermögenswerte, Innovationskraft, Mit-<br />
arbeiterbindung, Wissen, Markenwert, K<strong>und</strong>enbeziehungen) die Unterschiede aufzulö-<br />
sen scheinen. Mit GÜLDENBERG 13 <strong>und</strong> SCHOMANN 14 liegen schliesslich zwei Ar-<br />
beiten vor, die sich der Ausgestaltung einer Wissenscontrolling-Konzeption widmen.<br />
Diese Einführung wird genutzt, um den <strong>St</strong>ellenwert eines Wissenscontrollings für die<br />
Entwicklungsperspektiven des Wissensmanagements zu reflektieren. Als Referenz-<br />
rahmen hierfür wird das beobachtbare Wechselspiel zwischen Informationstechnolo-<br />
giemanagement 15 , das seit vielen Jahren als Führungssystem in Unternehmen etabliert<br />
ist, <strong>und</strong> dem IT-Controlling herangezogen.<br />
Die Diffusion von Informationstechnologien in Unternehmen seit Anfang der siebziger<br />
Jahre wird von der Entwicklung von Messkonzepten begleitet, mit deren Hilfe die er-<br />
heblichen Investitionen gerechtfertigt werden sollen. Diese Legitimation erfolgt durch<br />
den Hinweis auf Produktivitätsfortschritte sowie auf die Rolle der ”Informationstech-<br />
nik als strategische Waffe”. 16<br />
11 Als gr<strong>und</strong>legende Beiträge sind folgende Arbeiten anzusehen: SVEIBY, K.E.; LLOYD, T. (Knowhow 1988); SVEIBY, K.E: (Wealth<br />
1997); STEWART, T. A. (Capital 1997); EDVINSSON, L.; MALONE, M. S. (Roots 1997) <strong>und</strong> SKANDIA INSURANCE LTD. (Report<br />
1998).<br />
12 Eine kritische Würdigung dieser Ansätze wird in Kapitel 4.1.2.2, S. 197 ff vorgenommen.<br />
13 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), 330-384. Eine Darstellung dieses Ansatzes erfolgt in Kapitel 4.1.2.3.1, S. 201 ff.<br />
14 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 185-240. Eine Darstellung dieses Ansatzes erfolgt in Kapitel 4.1.2.3.2, S. 204 ff.<br />
15 Zum Informationsmanagement <strong>und</strong> -controlling vgl. KRCMAR, H. (Zwillinge 1988) sowie BECKER, J. (Informationsmanagement<br />
1994).<br />
16 ORTMANN, G. (Produktion 1995), S. 144.
1 Einführung 7<br />
Verweise auf durch eine vorteilhafte Wissensposition erreichbare Innovationsfähigkeit<br />
können als Analogie zu den Erwartungen gegenüber der Produktivität der Computer-<br />
technik interpretiert werden. Diese Legitimationsfunktion nehmen in Diskussionen<br />
zum Wissensmanagement Begriffe wie ”Werttreiber” 17 , ”<strong>St</strong>rategic Asset” 18 oder ”<strong>St</strong>ra-<br />
tegic Resource” 19 ein. Die Nutzenerwartungen gegenüber einer Beschäftigung mit<br />
Wissensressourcen sind also als mindestens ebenso anspruchsvoll einzuschätzen wie<br />
(zuvor) die Erwartungen an den Einsatz von Informationstechnologien.<br />
ORTMANN 20 weist auf das ”Produktivitätsparadoxon” hin, wonach dem Ausbleiben<br />
von überzeugenden messbaren Produktivitätsfortschritten mit der ”Verheissung von<br />
Produktivitätsexplosionen” 21 durch weitergehendere Investitionen in neue EDV-<br />
Technik begegnet wird. Das IT-Controlling findet sich dadurch in einen ”Zusammen-<br />
hang von Kontrolle <strong>und</strong> Legitimationsdruck” 22 hineinmanövriert.<br />
Darin ist das Controlling vergeblich bemüht, Nutzeneffekte der Art <strong>und</strong> dem Niveau<br />
nach zur Befriedigung bestehender Erwartungen zu identifizieren <strong>und</strong> in Manage-<br />
mentberichten zu kommunizieren. Dieses Dilemma wird erst durch Anpassungen der<br />
Erwartungen aufgelöst. Solche Anpassungen vollziehen sich in der Praxis häufig, in-<br />
dem Anforderungen in Bezug auf die Nutzendimension von Informationstechnologien<br />
weitgehend aufgegeben werden.<br />
<strong>St</strong>attdessen verlagern sich die Erwartungen auf den mit einem Einsatz von Informati-<br />
onstechnologien verb<strong>und</strong>enen Aufwand. Angestrebt wird dabei, zumindest eine wirt-<br />
schaftliche Handhabung der Ressource Informationstechnologie zu erreichen. Unter-<br />
nehmensressourcen jedoch, deren <strong>St</strong>ellenwert ausschliesslich nach Kostengesichts-<br />
punkten beurteilt wird, können sich im Wettbewerb zwischen Markt- <strong>und</strong> Hierarchie-<br />
17 DAUM, J. H. (Rechnungswesen 2002), S. 15.<br />
18 AMIT, R.; SCHOEMAKER, P. J. H. (Assets 1993), S. 33.<br />
19 BLACK, J.A.; BOAL, K. B. (Resources 1994), S. 131.<br />
20 ORTMANN, G. (Produktion 1995), S. 162. Vgl. auch BUBIK, R.; QUENTER, D.; RUPPELT, T. (Informationstechnik 2000), S. 102-<br />
105.<br />
21 ORTMANN, G. (Produktion 1995), S. 167.<br />
22 WELZ, F. (Schaden 1986), S. 531. Vgl. hierzu auch die Darstellung der vertrauensbildenden Funktion von Quantifizierung im Allge-<br />
meinen bei FLIGSTEIN, N. (Politics 1998), S. 325-328.
1 Einführung 8<br />
lösung angesichts spezialisierter externer Ressourcenanbieter nur selten behaupten.<br />
Tatsächlich prüfen Unternehmen heute mit Blick auf ihre EDV-Bereiche eine Überga-<br />
be der ”strategischen Waffe” an externe Dienstleister. In diesen Fällen löst sich das<br />
Führungssystem Informationstechnologiemanagement in den fremdvergebenden Un-<br />
ternehmen weitgehend auf.<br />
Aus den skizzierten Erfahrungen mit der Ressource Informationstechnologie bzw. mit<br />
dem IT-Controlling können drei Leitgedanken mit Blick auf die Entwicklung einer<br />
Wissenscontrolling-Konzeption gewonnen werden:<br />
• Das Design von Methoden <strong>und</strong> Instrumenten sollte an den Ressourcen-<br />
eigenschaften von Wissen ausgerichtet werden. Deshalb sollten Emp-<br />
fehlungen 23 , die Bewertung bzw. <strong>St</strong>euerung von Wissen per se in beste-<br />
hende Controlling-Konzeptionen zu integrieren, skeptisch beurteilt wer-<br />
den.<br />
• Um eine Integration von Wissen in das übergreifende Ressourcenmana-<br />
gement von Unternehmen zu erreichen, müssen Wissensressourcen in<br />
einer geeigneten Weise operationalisiert, <strong>und</strong> der Kosten- sowie der<br />
Nutzendimension von Wissensmanagement-Aktivitäten gleichermassen<br />
Aufmerksamkeit gewidmet werden.<br />
• Wissenscontrolling sollte nicht ausschliesslich im Sinne einer End-of-<br />
Pipe-Kontrolle gestaltet werden. Vielmehr sollte das Controlling auch<br />
in operativer Nähe zu der (lokalen) Nutzung von Wissensbeständen so-<br />
wie im Kontext sich vollziehender Wissensübertragungen positioniert<br />
werden. Dort sollte es die Befriedigung von Informationsbedarfen der<br />
an Wissensentwicklung <strong>und</strong> –nutzung Beteiligten gewährleisten.<br />
23 Vgl. DAUM, J. H. (Rechnungswesen 2002), S. 291ff; HORVÁTH, P. (Controllinginstrument 2001), S. 57-58.
1 Einführung 9<br />
1.3<br />
Zielsetzung der Arbeit<br />
Diese Arbeit wird von der Motivation geleitet, einen Beitrag zur Schliessung der <strong>St</strong>eu-<br />
erungslücke im Wissensmanagement durch die Entwicklung einer Konzeption für das<br />
Wissenscontrolling zu leisten. Dazu sollen anwendungsorientierte Aussagen 24 zur er-<br />
folgreichen Bewirtschaftung von Wissensressourcen in der Bankenpraxis formuliert<br />
werden. Im Fokus steht dabei die Unterstützung des Wissensmanagements bei Aufga-<br />
ben der internen <strong>St</strong>euerung. Aspekte der unternehmensexternen Rechenschaftslegung<br />
werden nicht untersucht. Im Einzelnen verfolgt die Arbeit drei Ziele:<br />
1. Zunächst soll herausgearbeitet werden, dass für Zwecke des Ressourcen-<br />
managements die Interpretationen von Wissen als Objekt <strong>und</strong> von Wissen<br />
als Prozess gleichermassen bedeutsam sind. Es wird dazu eine Begriffsde-<br />
finition für Wissensobjekte <strong>und</strong> –prozesse vorgenommen. Dabei sollen<br />
Wissensressourcen auch gegenüber anderen immateriellen Unternehmens-<br />
ressourcen abgegrenzt werden.<br />
2. Die Entwicklung einer Controlling-Konzeption setzt ein qualifiziertes Ver-<br />
ständnis über die Ziele, Aufgaben <strong>und</strong> Prozesse des betreffenden Füh-<br />
rungssystems voraus. Daher sollen Wissensressourcen in die Bankproduk-<br />
tion eingeordnet <strong>und</strong> das Wissensmanagement im Untersuchungsfeld Ban-<br />
ken konkretisiert werden.<br />
3. Schliesslich sollen Empfehlungen für die Ausgestaltung eines strategi-<br />
schen sowie eines operativen Wissenscontrollings formuliert werden. Da-<br />
zu wird insbesondere auf ressourcenspezifische Normen <strong>und</strong> die Instru-<br />
mente eines Wissenscontrollings eingegangen. Zudem sollen Ansatzpunk-<br />
te für eine Integration von Wissenscontrolling in bestehende Konzepte der<br />
Gesamtbanksteuerung dargestellt werden.<br />
24 ULRICH, H. (Zusammenarbeit 1985), S. 87.
1 Einführung 10<br />
Tabelle 1 stellt die Positionierung dieser Arbeit in das interdisziplinäre Forschungs-<br />
programm zum Wissensmanagement dar.<br />
Wissensontologie<br />
Entstehung von<br />
Wissen (Erlernen)<br />
Bewertung von<br />
Wissen als Ressouce<br />
Handlungsrelevante<br />
Aspekte (Pragmatik)<br />
Aufbereitung <strong>und</strong> Präsentation<br />
von Wissen<br />
Repräsentation von<br />
Wissen<br />
Informations- <strong>und</strong><br />
Kommunikationstechnik<br />
Bib<br />
KI<br />
Bibliothekswissenschaft<br />
Künstliche Intelligenz-<br />
Forschung<br />
Individuelles Wissen<br />
OM<br />
Organisations-/<br />
Managementforschung<br />
Päd Pädagogik<br />
Kollektives <strong>und</strong><br />
organisationales Wissen<br />
SZ SZ OM SZ<br />
Forschungs-<br />
SZ OM KP SZ OM<br />
SZ OM<br />
feld<br />
KP<br />
SZ<br />
Kognitionspsychologie<br />
(Wissens-)<br />
Soziologie<br />
Gesellschaftliches <strong>und</strong><br />
kulturelles Wissen<br />
SZ OM KP Päd SZ Päd. OM<br />
SZ OM Päd Bib<br />
WI OM KP Päd SZ Päd. OM<br />
WI SZ OM Päd Bib<br />
WI KI KP Päd WI KI Päd WI KI Päd Bib<br />
WI KI KP WI KI WI KI Bib<br />
WI KI WI KI WI KI<br />
Tabelle 1: Positionierung der Arbeit in das Forschungsprogramm 25<br />
25 Darstellung in Anlehnung an FRANK, U.; SCHAUER, H. (Wirtschaftsinformatik 2001), S. 168.<br />
WI<br />
Wirtschaftsinformatik
1 Einführung 11<br />
1.4<br />
<strong>St</strong>ruktur der Arbeit<br />
Diese Arbeit ist in zwei Teile gegliedert <strong>und</strong> umfasst sechs Kapitel. 26<br />
Der erste Teil beginnt in Kapitel 2 mit Darstellungen zur Wissensterminologie. Dazu<br />
wird zunächst eine Abgrenzung der Begriffe Daten, Informationen <strong>und</strong> Wissen vorge-<br />
nommen. Dabei wird eine Definition von Wissensobjekten anhand von Kombinationen<br />
der Merkmalsausprägungen elementarer Wissensarten vorgestellt. Sodann erfolgt eine<br />
Charakterisierung von Wissen als immateriellem Vermögenswert sowie als wettbe-<br />
werbsstrategischer Unternehmensressource. Für ein Verständnis der im Zusammen-<br />
hang mit organisationaler Wissensarbeit sich vollziehenden Prozesse werden Theorien<br />
zum Lernen von Individuen, Gruppen <strong>und</strong> Organisationen vorgestellt. Dabei wird eine<br />
Definition der Ressource Wissen als Prozess angegeben. Anschliessend wird ein de-<br />
skriptives Modell des Wissensmanagements entwickelt. Dieses Kapitel schliesst mit<br />
der Darstellung von Eckpunkten zur Entwicklung von Controlling-Konzeptionen.<br />
Mit dem 3. Kapitel wird die Entwicklung eines Bezugsrahmens zur Gestaltung einer<br />
Controlling-Konzeption abgeschlossen. Dazu werden in der ersten Phase (Kapitel 3.1)<br />
Wissensobjekte <strong>und</strong> –prozesse in die Bankproduktion eingeordnet. Sodann wird Wis-<br />
sensmanagement als Bankprozess detailliert (Kapitel 3.2). Schliesslich erfolgt eine<br />
Konkretisierung des Zielsystems von Wissensmanagement (Kapitel 3.3).<br />
Das 4. Kapitel <strong>und</strong> das 5. Kapitel stellen den zweiten Teil der Arbeit dar. Im 4. Kapitel<br />
werden zunächst die Anforderungen an ein Wissenscontrolling dargestellt sowie be-<br />
stehende Controlling-Konzeptionen kritisch gewürdigt (Kapitel 4.1).<br />
Anschliessend wird die funktionale <strong>und</strong> instrumentale Ausgestaltung eines strategi-<br />
schen Controllings (Kapitel 4.2) <strong>und</strong> eines operativen Controllings (Kapitel 4.3) vor-<br />
genommen. In Kapitel 4.4 werden Empfehlungen zur Implementierung der Wissens-<br />
controlling-Konzeption in die Unternehmenspraxis formuliert.<br />
26 Vgl. Abbildung 1, S. 12.
1 Einführung 12<br />
Anhand einer Fallstudie im 5. Kapitel wird anschliessend die praktische Anwendung<br />
der entwickelten Konzeption illustriert.<br />
Das Kapitel 6 schliesst die Arbeit mit einem Ausblick.<br />
Teil 1:<br />
Entwicklung<br />
Bezugsrahmen<br />
Teil 2:<br />
Ausgestaltung<br />
Konzeption<br />
Abbildung 1: Aufbau der Arbeit<br />
Einführung<br />
Gr<strong>und</strong>lagen<br />
•Wissensterminologie<br />
•Lerntheorien<br />
•Modelle des Wissensmanagements<br />
•Controlling-Konzeptionen<br />
Wissensmanagement in Banken<br />
•Wissen als Ressource der Bankproduktion<br />
•Wissensmanagement als Bankprozess<br />
•Zielsystem des Wissensmanagements<br />
Konzeption eines Wissenscontrollings<br />
•Entwicklungsstand<br />
•<strong><strong>St</strong>rategisches</strong> Controlling<br />
•Operatives Controlling<br />
•Handlungsempfehlungen für die Umsetzung<br />
Darstellung anhand einer Fallstudie<br />
Schlussbetrachtung<br />
1. Kapitel<br />
2. Kapitel<br />
3. Kapitel<br />
4. Kapitel<br />
5. Kapitel<br />
6. Kapitel
2 Gr<strong>und</strong>lagen 13<br />
2 Gr<strong>und</strong>lagen<br />
2.1 Wissensterminologie<br />
ROMHARDT 27 vermutet ”... unscharfe Begriffe halten Fragestellungen länger in der<br />
Schwebe, was die Bildung von Plattformen unterstützt, auf denen sich dann Vertreter<br />
unterschiedlicher Begriffsverständnisse treffen können”. WIEGAND 28 empfiehlt, dass<br />
”... der Wissensbegriff zum Vorverständnis der Betriebswirtschaftslehre gezählt <strong>und</strong><br />
im Sinne des allgemeinen Sprachgebrauchs verwendet wird.”<br />
Hier wird der Sichtweise von SCHREYÖGG 29 gefolgt: Es wird angestrebt, den Wis-<br />
sensbegriff derart abzugrenzen, sodass kein relevantes Wissen verloren geht, zugleich<br />
jedoch Wahlmöglichkeiten im Hinblick auf den Ein- oder Ausschluss von Sachverhal-<br />
ten gewährleistet werden.<br />
2.1.1<br />
Daten, Informationen, Wissen<br />
Zunächst wird die Begriffshierarchie von Daten, Informationen <strong>und</strong> Wissen hergelei-<br />
tet. SCHOMANN 30 führt hierzu aus, die Beziehungen dieser Begriffe zueinander spie-<br />
gelten keinen Zusammenhang wider, der als sequentieller Transformationsprozess in-<br />
terpretiert werden könne.<br />
Für analytische Betrachtungen der hier beachtlichen, <strong>und</strong> physisch nicht beobachtba-<br />
ren, Phänomene erscheint die Sichtweise, dass die Zuordnung von Sachverhalten zu<br />
diesen Begriffskategorien an kategorien-spezifische Voraussetzungen geb<strong>und</strong>en ist,<br />
dennoch hilfreich. Indem nämlich die den drei Begriffskategorien zuordenbaren Refe-<br />
renzkriterien ontologisch als Richtungsweiser eines Transformationspfades, entlang<br />
27 ROMHARDT, K. (Wissensperspektive 1998), S. 23.<br />
28 WIEGAND, M. (Prozesse 1996), S. 166.<br />
29 SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 12.<br />
30 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 19.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 14<br />
dem sich Daten in Informationen <strong>und</strong> Informationen in Wissen zu wandeln vermögen,<br />
aufgefasst werden.<br />
In der Alltagssprache der Unternehmenspraxis werden häufig Begriffe wie Wissens-<br />
speicherung <strong>und</strong> Wissensübertragung verwendet. Tatsächlich beschreiben diese jedoch<br />
oftmals die Speicherung oder Übertragung von Daten. Daten setzen sich auf der<br />
Gr<strong>und</strong>lage einer bestimmten Syntax aus Zeichen (Zahlen, Sprachen, Bilder) zusam-<br />
men <strong>und</strong> sind auf der unteren Ebene der Begriffshierarchie angesiedelt.<br />
Es ist nur solches als ein Datum beobachtbar, was einer Kodifizierung zugänglich ist.<br />
WILLKE 31 weist hierzu darauf hin, dass etwa Signale non-verbaler Kommunikation<br />
nicht als Daten interpretiert werden können. Bereits auf dieser Ebene bestimmen die<br />
Fähigkeiten <strong>und</strong> verfügbaren Instrumente von Beobachtern, ob beobachtete Zeichen<br />
als Daten wahrgenommen werden (können). Ungenügende Kenntnisse einer Fremd-<br />
sprache oder physische Einschränkungen des Wahrnehmungsvermögens sind Beispie-<br />
le für entsprechende Restriktionen.<br />
In Anlehnung an BATESON 32 werden Informationen als solche Daten charakterisiert,<br />
die einen wichtigen Unterschied machen (”... a difference which makes a difference”).<br />
Zur Beurteilung der Relevanz eines Unterschiedes ist also ein Rekurs auf entsprechen-<br />
de Kriterien erforderlich.<br />
Der Transformationspfad entlang der Begriffshierarchie kann sich fortsetzen, indem<br />
Informationen sich zu Wissen wandeln. Eine solche Transformation setzt voraus, dass<br />
Informationen neben ihrer Qualität als wichtiger Unterschied darüber hinaus in einen<br />
zweiten Kontext eingeführt werden. Dieser Kontext wird konstituiert durch Erfah-<br />
rungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster (Erinnerungen, Interessen, Einstellungen, Präferenzen),<br />
welche systemseitig bzw. personengeb<strong>und</strong>en verfügbar gehalten werden.<br />
31 WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 9.<br />
32 BATESON, G. (Ecology 1972), S. 453.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 15<br />
Jedoch stellt nicht alles, was von einem Speicher (”Gedächtnis”) 33 abgerufen werden<br />
kann, tatsächlich Wissen dar. Von Wissen soll vielmehr nur dann gesprochen werden,<br />
sofern sich Informationen in solche Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster einfügen, die für<br />
ein System als existenzsichernd, als für seine Reproduktion erforderlich interpretiert<br />
werden. Folgendes sind Beispiele für musterbildende Ereignisse oder Erfahrungen:<br />
• Als Konsequenz mit Blick auf die Implementierung eines neuen Incentive-<br />
Systems verstärken Geschäftsfeldverantwortliche erfolgreich ihre Bemühungen<br />
bei der Akquisition von Neu-Geschäft<br />
• Verzicht konkurrierender Finanzdienstleistungsanbieter auf die Initiierung von<br />
Preiswettbewerben<br />
• Misserfolge neu-entwickelter K<strong>und</strong>enansprache-Konzepte in bestimmten Ziel-<br />
k<strong>und</strong>ensegmenten<br />
• Kooperationen mit anderen Finanzdienstleistungsunternehmen werden von ei-<br />
nem Bankmanagement als erfolgreich wahrgenommen<br />
Angesprochen wird damit das Kriterium der Zweckmässigkeit bzw. der Zweckorien-<br />
tiertheit. Dabei ist diese Zweckmässigkeit, wie bereits die zuvor angeführten Rele-<br />
vanzkriterien, stets systemspezifisch ausgeprägt.<br />
Wissen entsteht durch die Verbindung von Informationen mit zweckgeb<strong>und</strong>enen Er-<br />
fahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmustern. Damit wird mit Blick auf die folgenden Überlegun-<br />
gen vereinbart, dass Wissen stets zweckgeb<strong>und</strong>en ist.<br />
Mit diesen Festlegungen ist zunächst eine Unterscheidung von Wissen gegenüber Da-<br />
ten sowie gegenüber Informationen erfolgt. Es ist anzumerken, dass in der Literatur<br />
von den hier vorgestellten Sichtweisen abweichende Abgrenzungen von Wissen <strong>und</strong><br />
Informationen diskutiert werden.<br />
33 WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 11.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 16<br />
Hierzu wird auf die Ausführungen bei SCHREYÖGG 34 , HEPPNER 35 , WILLFORT 36<br />
sowie KOCK <strong>und</strong> MCQUEEN 37 verwiesen. Bereits die bisherigen Ausführungen las-<br />
sen Anhaltspunkte dafür erkennen, dass Wissen zum einen als Objekt (Welches Wis-<br />
sen ist gespeichert?) <strong>und</strong> zum anderen als Prozess (In welcher Weise erfolgen Übertra-<br />
gungen dieser Objekte?) interpretiert werden kann. 38<br />
2.1.2<br />
Wissensobjekte<br />
In einem weiteren Schritt sollen nun Wissensobjekte als Kombinationen von Merk-<br />
malsausprägungen elementarer Wissensarten definiert werden. Abbildung 2 bietet<br />
einen Überblick zu den im Folgenden vorgestellten Ansätzen zur Systematisierung<br />
elementarer Wissensarten.<br />
Zunächst bedarf der Klärung, welche Merkmale von Wissen für Abgrenzungen heran-<br />
gezogen werden können. Dazu werden in der Literatur 39 drei Aspekte in den Mittel-<br />
punkt der Betrachtungen gestellt:<br />
a) Lokation von Wissen (Wo ist Wissen angesiedelt?)<br />
b) Explikationsgrad von Wissen (Wie sichtbar bzw. beobachtbar ist das, was ge-<br />
wusst wird?)<br />
c) Wissensinhalt (Was wird gewusst?)<br />
34 SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 12.<br />
35 HEPPNER, K. (Barrieren 1996), S. 13-14.<br />
36 WILLFORT, R. (Innovationsdienstleistungen 2001), S. 42-47.<br />
37 KOCK, N.; MCQUEEN, R. (Processes 1998), S. 30-31.<br />
38 Mit der analytischen Unterscheidung von ergebnisorientiertem <strong>und</strong> prozessorientiertem Wissensbegriff wird nicht verkannt, dass Wissensübertragungen<br />
<strong>und</strong> Übertragungsergebnisse empirisch kaum voneinander zu trennen sind. Vgl. REIHEN, M.; SIKORA, K. (Theory<br />
2001), S. 122; BUNGE, M. (Methodology 1983), S. 61.<br />
39 Vgl. SCHREYÖGG,G. (Praxis 2001), S. 7-9; NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 45-55; WILLKE, H. (Wissensmanagement<br />
2001), S. 13-18; SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 20-21; ZAHN, E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile<br />
2000), S. 249-251.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 17<br />
Lokation Explikationsgrad Inhalt<br />
Organisation<br />
Gruppe<br />
D<br />
Individuum<br />
Definition von Wissensobjekten durch die Kombination von<br />
Merkmalsausprägungen elementarer Wissensarten<br />
Kriterien zur Abgrenzung elementarer Wissensarten<br />
D<br />
D<br />
Für die Definition relevante<br />
Merkmalsausprägungen<br />
POLANYI (1958)<br />
• Implizites Wissen<br />
• Explizites Wissen<br />
ECK (1997)<br />
• Postfiguratives Wissen<br />
• Konfiguratives Wissen<br />
• Präfiguratives Wissen<br />
Abbildung 2: Definition von Wissensobjekten<br />
ad a) Lokation von Wissen<br />
REHÄUSER/<br />
KRCMAR (1996)<br />
• Regelwissen<br />
•Faktenwissen<br />
SPINNER (1994)<br />
• Allgemeines Wissen<br />
• Besonderes Wissen<br />
SACKMANN (1992)<br />
• Wörterbuchwissen<br />
• Beziehungswissen<br />
• Rezeptwissen<br />
• Normenwissen<br />
Die Einbeziehung von Wissensorten thematisiert den Sachverhalt, dass es für die Be-<br />
schäftigung mit Wissen von Bedeutung ist, welche Organisationsebenen betrachtet<br />
werden. Die Abgrenzung unterschiedlicher organisationaler Ebenen spannt einerseits<br />
den Bezugsrahmen auf zur Diskussion eines ebenenspezifischen Zustandekommens<br />
von Wissen.<br />
Darüber hinaus ermöglicht es eben diese Differenzierung, Wissensbeziehungen zwi-<br />
schen den verschiedenen organisationalen Ebenen zu thematisieren. Es werden dabei<br />
drei Lokationen, in denen Wissen angesiedelt sein kann, unterschieden:<br />
• Individuum<br />
• Gruppe<br />
• Organisation
2 Gr<strong>und</strong>lagen 18<br />
Die Abgrenzung dieser Ebenen reflektiert, dass sowohl auf individueller wie auch auf<br />
Gruppen- <strong>und</strong> Organisationsebene der Erwerb, die Speicherung usw. von Wissen mög-<br />
lich ist. Individuen <strong>und</strong> Gruppen stellen Mitglieder von Organisationen dar. Darüber<br />
hinaus repräsentieren Organisationen jedoch eigenständige Wissensträger. Schliesslich<br />
können auf dieser Ebene Ziele, Missionen, Richtlinien usw. festgelegt werden, die von<br />
Organisationsmitgliedern bzw. von Mitgliedergruppen abstrahieren.<br />
Es erfolgt eine Beschränkung auf die drei angeführten Lokationen. In der Literatur<br />
wird darüber hinaus mit inter-organisationalem Wissen ein weiterer Wissensort thema-<br />
tisiert. 40 Untersuchungsgegenstand ist dabei das Unternehmenskooperationen wie z. B.<br />
Joint Ventures <strong>und</strong> strategischen Allianzen zuordenbare Wissen. 41<br />
Es wird davon abgesehen, diese Ebene in die folgenden Betrachtungen einzubeziehen,<br />
da dazu bisher kein eigenständiges Theoriegebäude auszumachen ist.<br />
ad b) Explikationsgrad von Wissen<br />
Mit der Betrachtung von Explikationsgraden erfolgt eine Unterscheidung von Wissen<br />
danach, in welchem Masse es Beobachtungen zugänglich ist. Hierzu haben<br />
POLANYI 42 <strong>und</strong> ECK 43 einschlägige Systematiken vorgestellt.<br />
ECK 44 operationalisiert den Grad an Beobachtbarkeit von Wissen mit Hilfe einer Be-<br />
urteilung seiner <strong>St</strong>rukturiertheit. Dabei erfolgt eine Unterscheidung von präfigurati-<br />
vem, konfigurativem <strong>und</strong> postfigurativem Wissen.<br />
40 So widmet sich NORTH ”wissensorientierten Allianzen”. Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 108-112. Einige Beiträge<br />
behandeln darüber hinaus internationale Unternehmen als quasi-eigenständige Wissensorte. Vgl. GUPTA, A. K.; GOVINDARAJAN, V.<br />
(Corporation 2000), S. 474-475; APPLEYYARD, M. M. (Flow 1998), S. 139-142.; ATHANASSIOU, N.; NIGH, D. (Internationalization<br />
2000), S. 473-475.<br />
41 Vgl. POWELL, W. W. (Collaboration 1998); INKPEN, A. C. (Alliances 1998), INKPEN, A. C.; DINUR, A. (Processes 1998).<br />
42 POLANYI, M. (Knowledge 1958).<br />
43 ECK, C. D. (Paradigma 1997).<br />
44 ECK, C. D. (Paradigma 1997), S. 155-158.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 19<br />
Präfiguratives Wissen beschreibt solches Wissen, das sich in der Ausprägung von Intu-<br />
itionen, Ahnungen, Visionen usw. manifestiert. 45 Wissen, welches anhand von Ar-<br />
beitsroutinen oder der Entwicklung von Problemlösungen strukturiert <strong>und</strong> beobachtbar<br />
ist, repräsentiert demgegenüber konfiguratives Wissen. Postfiguratives Wissen hinge-<br />
gen ist durch seine Kodifizierung in Lehrbüchern, Leitfäden usw. charakterisiert.<br />
POLANYI 46 operationalisiert den Explikationsgrad von Wissen mit Hilfe der Beurtei-<br />
lung seiner Artikulierbarkeit bzw. Übertragbarkeit. Dieses führt zu der Dichotomie<br />
von implizitem <strong>und</strong> explizitem Wissen.<br />
Implizites Wissen ist dadurch gekennzeichnet, dass es sich in der Form von Intuitio-<br />
nen, Wertvorstellungen, Präferenzen, Erfahrungen usw. manifestiert. In Wissensorten<br />
sind also solche Wissensbestände angesiedelt, die nicht (bzw. nicht ohne die Bereit-<br />
stellung adäquater Hilfsmittel zur Unterstützung von Kommunikationsbemühungen)<br />
artikuliert werden können. 47 Diese Artikulationsschwierigkeiten implizieren Restrikti-<br />
onen hinsichtlich der Möglichkeiten für Wissensübertragungen.<br />
BOWMANN 48 schlägt eine weitergehende Differenzierung dieser Wissensart nach<br />
dem Grad der Implizität vor. Dabei unterscheidet er die folgenden Unterarten:<br />
• Wissen, das in erkennbaren Fähigkeiten <strong>und</strong> Kenntnissen sichtbar<br />
wird <strong>und</strong> mit geeigneten, d.h. mit die Personengeb<strong>und</strong>enheit von<br />
Wissen antizipierenden, Massnahmen an andere Personen übertra-<br />
gen werden kann.<br />
• Wissen, das sich nicht in nach aussen erkennbaren Fähigkeiten <strong>und</strong><br />
Kenntnissen äussert, das jedoch bei Nachfragen durch Personen<br />
sprachlich artikuliert werden kann.<br />
45 Andere Autoren bezeichnen diese Wissensart als ”diffuses Wissen” (SCHREYÖGG) bzw. als ”unscharfes Wissen” (SCHOMANN).<br />
Vgl. SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 8; SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 20.<br />
46 POLANYI, M. (Knowledge 1958), S. 12.<br />
47 Vgl. hierzu GRANT, R. M. (Firm 1996), S. 111; AMBROSINI, V.; BOWMAN, C. (Operationalization 2001), S. 817-829.<br />
48 BOWMANN, C. (Operationalization 2001), S. 815-817.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 20<br />
• Wissen, das sich nicht in nach aussen erkennbaren Fähigkeiten <strong>und</strong><br />
Kenntnissen äussert, <strong>und</strong> das ausserdem von Personen nicht hinrei-<br />
chend sprachlich artikuliert werden kann. 49<br />
• Wissen, das nicht expliziert werden kann, da sich Personen dieses<br />
Wissens nicht bewusst sind.<br />
Explizites Wissen zeichnet sich demgegenüber dadurch aus, dass es hinreichend arti-<br />
kuliert werden kann, um seine Speicherung <strong>und</strong> Übertragung zu erlauben. Solches<br />
Wissen, das sich in Fakten, Theorien, Methoden usw. manifestiert, wird gemäss dieser<br />
Systematik als nicht (zwingend) personengeb<strong>und</strong>en interpretiert.<br />
In der Literatur 50 wird vor allem auf die Abgrenzung von implizitem <strong>und</strong> explizitem<br />
Wissen zurückgegriffen, sodass diese Dichotomie auch im Folgenden zugr<strong>und</strong>egelegt<br />
werden soll.<br />
ad c) Wissensinhalt<br />
Nach den Ausführungen zu den Lokationen <strong>und</strong> zum Explikationsgrad von Wissen<br />
sollen nun Systematiken vorgestellt werden, welche Abgrenzungen von Wissensinhal-<br />
ten zum Gegenstand haben.<br />
REHÄUSER <strong>und</strong> KRCMAR 51 nehmen eine Unterscheidung in Regelwissen <strong>und</strong> Fak-<br />
tenwissen vor. Im Hinblick auf Organisationen umfasst Faktenwissen dabei jenes Wis-<br />
sen, das sich auf interne <strong>und</strong> externe Sachverhalte bezieht. Beispiele aus der Unter-<br />
nehmenspraxis sind Kenntnisse über relevante Märkte, Produktprogramme oder über<br />
die Gestaltung von Kreditprozessen. Regelwissen hingegen beschreibt das Wissen<br />
über Zusammenhänge zwischen Ereignissen, Sachverhalten oder Routinen. Ein prakti-<br />
49 BOWMANN nennt die Verwendung von Metaphern <strong>und</strong> das Erzählen von Geschichten als geeignete Verfahren, um Wissensübertragungen<br />
trotz dieser Artikulationsschwierigkeiten zu erreichen. Vgl. BOWMAN, C. (Operationalization 2001), S. 816.<br />
50 Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 49; WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 12-15; SCHREYÖGG, G. (Praxis<br />
2001), S. 8; RABRENOVIC, O. (Rolle 2001), S. 7-10. WILLFORT wendet demgegenüber ein, dass keine Existenz von kodifiziertem<br />
Wissen ausserhalb des menschlichen Gehirns möglich ist. Vgl. WILLFORT, R. (Innovationsdienstleistungen 2001), S. 48.<br />
51 REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), 8-11.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 21<br />
sches Beispiel stellt das für die Durchführung von Planungen erforderliche Wissen<br />
(”Planungswissen”) dar.<br />
SPINNER 52 grenzt mit seiner Systematik wissenschaftliches Wissen von ausserwis-<br />
senschaftlichem Wissen ab. Wissenschaftliches Wissen wird dabei in vier Wissensar-<br />
ten differenziert:<br />
• Rein-theoretisches Wissen<br />
• Anwendungswissen<br />
• Technologisches Wissen<br />
• Kommerzialisiertes Wissen<br />
Die Kategorie des kommerzialisierten Wissens umfasst wissenschaftliches Wissen,<br />
welches käuflich erworben werden kann (Patente, Lizenzen). Das ausserwissenschaft-<br />
liche Wissen beschreibt demgegenüber die Gesamtheit des Alltags- <strong>und</strong> Erfahrungs-<br />
wissens.<br />
SACKMANN 53 betrachtet das Wissen in Unternehmen <strong>und</strong> unterscheidet dabei vier<br />
Wissensarten. Wörterbuchwissen bezieht sich auf solche Begriffe <strong>und</strong> Sachverhalte,<br />
welche sämtlichen Mitgliedern einer Organisation vertraut sind. Das Wissen um Rou-<br />
tinen <strong>und</strong> allgemeine Zusammenhänge zwischen Sachverhalten wird als Beziehungs-<br />
wissen bezeichnet. Rezeptwissen umfasst das Wissen in Bezug auf die in Organisatio-<br />
nen geltenden Richtlinien <strong>und</strong> Vorschriften, während sich Normenwissen auf die Or-<br />
ganisationen prägenden Wertvorstellungen <strong>und</strong> Annahmen bezieht.<br />
Mit Hilfe von Kombinationen der in Abbildung 2 hervorgehobenen Merkmalsausprä-<br />
gungen der drei elementaren Wissensarten (Individuum vs. Gruppe vs. Organisation,<br />
implizit vs. explizit, spezifische Wissensinhalte) können Wissensobjekte verhältnis-<br />
mässig exakt beschrieben werden.<br />
52 SPINNER, H. F. (Wissensordnung 1994), S. 40-47.<br />
53 SACKMANN, S. A. (Cultures 1992), S. 142.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 22<br />
Definition Wissensobjekt<br />
Wissensobjekte werden durch Kombinationen von Merkmalsausprägungen der ele-<br />
mentaren Wissensarten Inhalt, Ort <strong>und</strong> Explikationsgrad definiert. Diese elementaren<br />
Wissensarten repräsentieren also Attribute, die unterschiedliche Ausprägungen auf-<br />
weisen können. Mit Blick auf die Vielzahl von Wissensinhalten wird dabei als Syste-<br />
matisierungshilfe eine Abgrenzung von Faktenwissen <strong>und</strong> Regelwissen vorgenommen.<br />
Nach dieser Definition ist ein Wissensobjekt immer genau einem Wissensort (einem<br />
Mitarbeiter, einer Abteilung, einem Unternehmensbereich) zugeordnet <strong>und</strong> manifes-<br />
tiert entweder einen impliziten oder einen expliziten Wissensinhalt. Die Kenntnis eines<br />
stochastischen Verfahrens (Wissensinhalt) ist etwa einem Mitarbeiter der Marktfor-<br />
schung (Wissensort) zugeordnet <strong>und</strong> repräsentiert kodifiziertes Wissen (Explikations-<br />
grad). Ein anderes Wissensobjekt stellt z. B. das Qualitätsbewusstsein (Wissensinhalt)<br />
dar, welches einer Abteilung der Wertpapierabwicklung (Wissensort) zugeordnet <strong>und</strong><br />
als implizites Wissen (Explikationsgrad) zu charakterisieren ist.<br />
Übertragungen von Wissensobjekten können als Lernakte interpretiert werden. Als<br />
Synonym für den Lernbegriff wird im Folgenden der Begriff des Wissensprozesses<br />
verwendet. Eine Definition von Wissensprozessen wird im Zusammenhang mit den<br />
Ausführungen zum organisationalen Lernen in Kapitel 2.2.2 vorgenommen. 54<br />
2.1.3<br />
Wissen als immaterieller Vermögenswert<br />
Wissensobjekte sowie Übertragungen von Wissensobjekten stellen immaterielle, d. h.<br />
nicht-dinghafte, Phänomene dar. In der Literatur werden zahlreiche terminologischen<br />
Aussagensysteme formuliert, die Wissen als immateriellen Vermögenswert charakteri-<br />
54 Vgl. Kapitel 2.2.2.1, S. 45.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 23<br />
sieren. 55 Diese Qualifizierung wird im Folgenden nachgezeichnet.<br />
Der etymologische Ursprung des Wortes Vermögen ist im 15. Jahrh<strong>und</strong>ert angesie-<br />
delt. 56 Die semantische Bedeutung entsprach im althochdeutschen Sprachgebrauch<br />
(”furimugan”) dem heutigen ”imstande sein”. Die ursprüngliche Assoziation mit<br />
”Können” bzw. ”Kraft” transformierte sich zu der heute einschlägigen Assoziation mit<br />
”Geldmitteln”.<br />
Der Rekurs auf die ursprüngliche semantische Bedeutung ist hilfreich für eine defini-<br />
torische Annäherung. Beschrieben werden hier mit dem Vermögensbegriff also nicht-<br />
dingliche Leistungen, die jemand zu erbringen vermag. Da hier Unternehmen betrach-<br />
tet werden sollen, ist der Aspekt der Zweckmässigkeit bzw. Zielgerichtetheit dieser<br />
Leistungen einzubeziehen. Damit umfasst der Begriff des immateriellen Vermögens<br />
die Gesamtheit der nicht-dinglichen Leistungen, die von Unternehmen zur Erreichung<br />
ihrer Ziele erbracht werden (können). Beispiele für solche Leistungen sind:<br />
• Die erfolgreiche Anwerbung <strong>und</strong> Bindung von Mitarbeitern<br />
• Die Herbeiführung sachgerechter <strong>und</strong> zeitnaher Entscheidungen<br />
• Eine aus K<strong>und</strong>ensicht erfolgreiche Markenführung<br />
• Die wirksame Koordination von dezentralen Aktivitäten<br />
Diese Leistungen stellen insofern Vermögen dar, als Unternehmen über entsprechende<br />
Fähigkeiten verfügen, <strong>und</strong> diese Fähigkeiten als zweckmässig bewertet werden. Diese<br />
Fähigkeiten werden dabei eben nicht einzelnen Organisationsmitgliedern, sondern Un-<br />
ternehmen als Ganzem zugesprochen. Eine solche Zuordnung liegt Wortschöpfungen<br />
55 Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 55-60; NORTH, K. (Wissen 2001), S. 57-58; DAUM, J. H. (Mehrwert 2002), S. 32-<br />
53. EDVINSSON, L.; BRÜNING, G. (Aktivposten 2000), S. 27-33; EDVINSSON, L.; MALONE, M. S. (Roots 1997), S. 52; HEISIG,<br />
P.; VORBECK, J.; NIEBUHR, J. (Capital), S. 60-65.; BOISOT, M. H. (Economy 1998), S. 10-14; STEWART, T. A. (Capital 1997), S.<br />
67-72: SVEIBY, K. E. (Wealth 1997), S. 12-14; BULLINGER, H.-J:, WAGNER, K.; OHLHAUSEN, P. (Kapital 2000), S. 82-85;<br />
REINHARDT, R. (Wissenskapital 1998), S. 148-152; SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 154-160; De Long, D. W. (Confusion<br />
2000), 33-34.; SPREMANN, K.; PFEIL, OLIVER; WECKBACH, S. (Lexikon 2001), S. 41, GLAZER, R. (Knower 1998), S. 175.<br />
56 Die etymologischen Ausführungen sind entnommen aus KLUGE, F. (Wörterbuch 1999), S. 859.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 24<br />
wie ”Intellectual Capital” 57 , ”Intangible Asset” 58 , ”Knowledge Asset” 59 oder<br />
”Wissenskapital” 60 zugr<strong>und</strong>e. Diese Begriffe sind unbestimmt in Bezug darauf, ob sie<br />
die Verfügbarkeit von Wissensobjekten oder aber Fähigkeiten zur Übertragung von<br />
Wissensobjekten beschreiben.<br />
Es sollen nun ausgewählte Ansätze zur Kategorisierung wissensbezogener Vermö-<br />
genswerte vorgestellt werden:<br />
a) Intellectual Capital-Ansatz nach SULLIVAN 61<br />
b) Intellectual Capital-Ansatz nach EDVINSSON <strong>und</strong> MALONE 62<br />
c) Intangible Asset-Ansatz nach SVEIBY 63<br />
d) Knowledge Asset-Ansatz nach BOISOT 64<br />
ad a) Intellectual Capital-Ansatz nach SULLIVAN (1998)<br />
Hier wird eine Unterscheidung von intellektuellem Kapital (Intellectual Capital) <strong>und</strong><br />
<strong>St</strong>rukturkapital (<strong>St</strong>ructural Capital) vorgenommen. Bestandteile des <strong>St</strong>rukturkapitals<br />
sind sowohl materielle Vermögenswerte (EDV-Systeme) als auch immaterielle Ver-<br />
mögenswerte (Anreizsysteme). Die Funktion des <strong>St</strong>rukturkapitals wird darin gesehen,<br />
geeignete Rahmenbedingungen für die Entwicklung <strong>und</strong> kommerzielle Nutzung von<br />
intellektuellem Kapital sicherzustellen. Dieses intellektuelle Kapital wird in die Kate-<br />
gorien Humankapital, intellektuelle Vermögensgegenstände sowie intellektuelles Ei-<br />
gentum unterschieden. 65 Humankapital setzt sich dabei aus den Erfahrungen <strong>und</strong> Fä-<br />
higkeiten von Mitarbeitern, Zulieferern usw. zusammen.<br />
57 EDVINSSON, L.; MALONE, M. C. (Roots 1997); STEWART, T. A. (Capital 1997).<br />
58 SVEIBY, K. E. (Wealth 1997); DAUM, J. H. (Mehrwert 2002).<br />
59 BOISOT, M. H. (Economy 1997).<br />
60 EDVINSSON, L.; MALONE, M. C. (Aktivposten 2000).<br />
61 SULLIVAN, P. H. (Assets 1998).<br />
62 EDVINSSON, L.; MALONE, M. C. (Roots 1997).<br />
63 SVEIBY, K. E. (Wealth 1997).<br />
64 BOISOT, M. H. (Economy 1998).<br />
65 SULLIVAN, P. H. (1998).
2 Gr<strong>und</strong>lagen 25<br />
Die Ausprägungen kodifizierten Wissens (Dokumente, EDV-Programme) stellen die<br />
intellektuellen Vermögensgegenstände eines Unternehmens dar. Die Gesamtheit des<br />
gesetzlich geschützten Wissens (Patente, Lizenzen) macht schliesslich das intellektuel-<br />
le Eigentum von Unternehmen aus.<br />
ad b) Intellectual Capital-Ansatz nach EDVINSSON <strong>und</strong> MALONE (1997)<br />
Dieser Ansatz hat Eingang gef<strong>und</strong>en in das ”Skandia Market Value Scheme” des Fi-<br />
nanzdienstleisters Skandia AFS (Assurance and Financial Services). 66 Im Unterschied<br />
zum Ansatz von SULLIVAN wird strukturelles Kapital hier als Bestandteil eines intel-<br />
lektuellen Kapitals, welches von finanziellem Kapital abgegrenzt wird, interpretiert.<br />
Marktkapital<br />
Finanzkapital Intellektuelles Kapital<br />
Humankapital <strong>St</strong>rukturelles Kapital<br />
Abbildung 3: Kapitalstruktur im Skandia Navigator 67<br />
66 SKANDIA INSURANCE LTD. (Report 1998).<br />
67 SKANDIA INSURANCE LTD. (Report 1998).<br />
K<strong>und</strong>enkapital Organisationskapital<br />
Innovationskapital Prozesskapital
2 Gr<strong>und</strong>lagen 26<br />
Ebenso wie bei Sullivan wird immaterieller Wert durch das Zusammenwirken von<br />
Humankapital <strong>und</strong> <strong>St</strong>rukturkapital erzeugt. Das <strong>St</strong>rukturkapital wird dabei in Organisa-<br />
tionskapital <strong>und</strong> K<strong>und</strong>enkapital unterschieden. K<strong>und</strong>enkapital repräsentiert die Ge-<br />
samtheit der K<strong>und</strong>enbeziehungen. Wohingegen die Innovationsfähigkeit (Innovations-<br />
kapital) <strong>und</strong> die Beherrschung von Prozessen (Prozesskapital) gemeinsam das Organi-<br />
sationskapital ausmachen.<br />
ad c) Intangible Asset-Ansatz nach SVEIBY (1997)<br />
Nach SVEIBY ist die Verwendung des Kapitalbegriffes im Zusammenhang mit Wis-<br />
sen nicht zweckmässig, da eine Interpretation als Kapitalbestand den Prozesscharakter<br />
von Wissen vernachlässige. 68 Immaterielle Vermögenswerte werden hier in individuel-<br />
le Kompetenzen (Individual Competence), marktbezogene Werte (External <strong>St</strong>ructure)<br />
sowie die Infrastruktur von Unternehmen (EDV-Systeme, Unternehmenskultur) unter-<br />
schieden. Die individuellen Kompetenzen entsprechen dabei weitgehend der Kategorie<br />
des Humankapitals, wie es in den beiden zuvor dargestellten Ansätzen definiert wird.<br />
Die marktbezogenen Werte machen die K<strong>und</strong>en- <strong>und</strong> Lieferantenbeziehungen sowie<br />
die Marken eines Unternehmens aus.<br />
ad d) Knowledge Asset-Ansatz nach BOISOT (1998)<br />
BOISOT 69 teilt die Kritik an einer Verwendung des Kapitalbegriffes, indem er eben-<br />
falls unterstreicht, dass die Bewirtschaftung von Wissensressourcen eine zweidimensi-<br />
onale Betrachtung als Objekt <strong>und</strong> Prozess erforderlich mache. Mit diesem Ansatz wer-<br />
den drei Ressourcenklassen unterschieden: Technologien (Produktionsverfahren),<br />
Kompetenzen <strong>und</strong> Fähigkeiten. Mit den Kompetenzen wird das Leistungsvermögen<br />
von Unternehmen in Bezug auf die Beherrschung von Prozessen, EDV-Techniken<br />
usw. beschrieben. Die Fähigkeiten beziehen sich auf das Leistungsvermögen von Un-<br />
ternehmen bei der Kombination von Kompetenzen.<br />
68 SVEIBY, K. E. (Wealth 1997), S. 89. VON KROGH, ICHIJO <strong>und</strong> NONAKA kritisieren mit Hinweis auf den Prozesscharakter gr<strong>und</strong>sätzlich<br />
die Interpretation von Wissen als einem ”asset in a classical sense”. Vgl. KROGH, G. VON; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation<br />
2000), S. 29.<br />
69 BOISOT, M. H. (Economy 1998), S. 12.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 27<br />
Weitere Ansätze gehen auf die hier vorgestellten Systematiken zurück <strong>und</strong> verwenden<br />
die dort vorgesehenen Begriffskategorien. So grenzt der Wissenskapital-Ansatz von<br />
REINHARDT 70 Humankapital von <strong>St</strong>rukturkapital ab <strong>und</strong> stellt dabei die Fähigkeit<br />
zur Kombination der Kompetenzen von Organisationsmitgliedern in den Mittelpunkt.<br />
Das wichtigste Merkmal des Intellectual Capital-Ansatz nach STEWART 71 besteht<br />
schliesslich in der weitgehenden Beschränkung auf explizites Wissen.<br />
Für eine zusammenfassende Würdigung der skizzierten Ansätze zur Kategorisierung<br />
von Wissen als einen immateriellen Vermögenswert sind zwei Aspekte anzuführen:<br />
• Im Hinblick auf die Interpretation von Wissen als Objekt oder als Übertragung<br />
von Wissensobjekten ist kein einheitliches Verständnis erkennbar. Das Neben-<br />
einander von unterschiedlichen Begriffsfassungen ist darauf zurückzuführen,<br />
dass die Autoren in einem Prozess der semantischen Wortschöpfung 72 Interpre-<br />
tationen anderer Systematiken aufnehmen <strong>und</strong> modifizieren, ohne dabei jedoch<br />
den Zweck <strong>und</strong> den Umfang ihrer Anpassungen transparent zu machen.<br />
• Es besteht zudem keine Einvernehmen mit Blick auf die Abgrenzung von Wis-<br />
sen gegenüber anderen immateriellen Vermögenswerten. Allerdings wird ein<br />
positiver Einfluss von Wissen auf das Vermögen in Bezug auf andere immate-<br />
rielle Leistungen postuliert. Eine besondere Relevanz wird Wissen dabei zur<br />
Entwicklung von Innovationsfähigkeit zugesprochen. 73<br />
Der immaterielle Vermögenswert Wissen umfasst diejenigen Wissensobjekte sowie<br />
diejenigen Wissensübertragungen, welche für Unternehmen in Aufgabenkontexten<br />
(K<strong>und</strong>enakquisition, Produktentwicklung, Kreditrisikomanagement) bedeutsam sind.<br />
70 REINHARDT, R. (Wissenskapital 1998), S. 148 ff.<br />
71 STEWART, T. A. (Capital 1997), S. 67.<br />
72 KLUGE unterscheidet drei Muster von Bedeutungsänderungen: Bei der Metapher wird ein Wort, das zuvor X beschreibt dazu genutzt,<br />
auch Y zu beschreiben. Bei einer Bedeutungsverschiebung (oder Metonymie) wird ein Wort für die Beschreibung von etwas verwendet,<br />
was eigentlich etwas mit ihm Zusammenhängendes meint. Von dem Muster der Synekdoche spricht man, wenn ein Ganzes durch einen<br />
Teil des Ganzen beschrieben wird. Vgl. KLUGE, F. (Wörterbuch 1999), S. 20.<br />
73 Vgl. WILLFORT, R. (Innovationsdienstleistungen 2001), S. 34 ff; KROGH, G. VON; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S.<br />
261; GRÜN, O.; NITSCH, R. (Österreich 2000), S. 100, KURTZKE, C.; POPP, P. (Wertschöpfung 1998), S. 178,; MUKHERJER, A.S.;<br />
LAPRE, M.A.; WASSENHOVE VAN L.N. (Quality 1998), S. 535-538.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 28<br />
Die Relevanz von Wissensübertragungen bezieht sich dabei auf die diesen Übertra-<br />
gungen zuordenbaren Attribute (Geschwindigkeit, Fehlerfreiheit, in Übertragungen<br />
einbezogene Wissensorte, Robustheit bzw. Sensibilität gegenüber Veränderungen von<br />
Einflussgrössen).<br />
Die Bedeutung von Wissensobjekten resultiert daraus, dass sie im Hinblick auf die<br />
Ausprägungen der Attribute Wissensinhalt, Wissensort <strong>und</strong> Explikationsgrad den An-<br />
forderungen in Aufgabenkontexten genügen.<br />
Es bedarf in einem nächsten Schritt der Klärung, in welcher Weise bzw. unter welchen<br />
Bedingungen sich Wertentfaltungen von Wissen einstellen. Daher soll nun die Wert-<br />
gewinnung von Wissensobjekten einerseits sowie von Wissensübertragungen anderer-<br />
seits konkretisiert werden. Abbildung 4 stellt die Gr<strong>und</strong>züge eines dreistufigen Prozes-<br />
ses dar, im Verlaufe dessen sich die Wertgewinnung von Wissen idealtypisch voll-<br />
zieht.<br />
Zunächst wird der Wertgewinnungspfad für Wissensobjekte betrachtet. Den Aus-<br />
gangspunkt bildet die Verfügbarkeit eines Wissensobjektes, das durch seinen Inhalt,<br />
den Wissensort, an dem es angesiedelt ist, sowie seinen Explikationsgrad definiert ist.<br />
Als Wissensinhalt wird beispielhaft die Intuition von Firmenk<strong>und</strong>enbetreuern in Bezug<br />
auf den zukünftigen Bedarf für Kapitalmarktprodukte von mittelständischen Unter-<br />
nehmen ihrer Vertriebsregion herangezogen.<br />
Dieses implizite Wissen stellt zunächst lediglich ein Wertpotenzial dar: Sieht ein Fi-<br />
nanzinstitut von einem Vertrieb kapitalmarktnaher Produkte an mittelständische Un-<br />
ternehmen ab, so erfolgt für das hier betrachtete Wissensobjekt (in diesen Instituten)<br />
keine Wertgewinnung.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 29<br />
1. 2. 3.<br />
A<br />
Wissensobjekt<br />
B<br />
Verfügbarkeit<br />
von Wissen<br />
•Inhalt<br />
•Ort<br />
• Explikationsgrad<br />
Übertragung von<br />
Wissensobjekten<br />
• Fehlerfreiheit<br />
• Geschwindigkeit<br />
•<strong>St</strong>abilität<br />
•...<br />
Definition<br />
Aufgabenkontext<br />
Aufgabenkontext<br />
Wissensobjekt<br />
•Inhalt<br />
•Ort<br />
• Explikationsgrad<br />
Aufgabenkontext<br />
Leistungsmerkmale<br />
der Übertragung<br />
• Fehlerfreiheit<br />
• Geschwindigkeit<br />
•<strong>St</strong>abilität<br />
•...<br />
Abbildung 4: Wertgewinnung von Wissen<br />
Leistungsmerkmale<br />
der Übertragung<br />
• Fehlerfreiheit<br />
• Geschwindigkeit<br />
•<strong>St</strong>abilität<br />
•...<br />
Zusammenführung von Wissen mit<br />
anderen Vermögenswerten<br />
Wissensobjekt<br />
•Inhalt<br />
•Ort<br />
• Explikationsgrad<br />
Aufgabenkontext<br />
Aufgabenkontext<br />
Finanzmittel<br />
Sachmittel<br />
Andere<br />
Vermögenswerte<br />
Zeitpunkt, Relevanz<br />
Finanzmittel<br />
Sachmittel<br />
Andere<br />
Vermögenswerte<br />
A,B Interpretationen<br />
von Wissen<br />
Zeitpunkt,<br />
Relevanz<br />
Wert von<br />
Wissen<br />
Als notwendige Voraussetzung für die Realisierung von Wertpotenzialen ist es daher<br />
anzusehen, dass Wissensobjekte in (für den Unternehmenserfolg relevante) Aufgaben-<br />
kontexte eingestellt werden. Im Beispiel kann ein solcher Aufgabenkontext darin be-<br />
stehen, dass Institute im Rahmen von Vertriebsoffensiven zur Optimierung ihrer Er-<br />
tragsstruktur eine Vermarktung von provisionsgenerierenden Kapitalmarktprodukten<br />
an Mittelstandsk<strong>und</strong>en ausgewählter Branchen initiieren.<br />
An diesem Punkt des Wertgewinnungspfades kann das Wertpotenzial konkretisiert<br />
werden: Welcher Anteil des impliziten k<strong>und</strong>enbezogenen Wissens der Firmenk<strong>und</strong>en-<br />
betreuer bezieht sich auf die relevanten Branchen?<br />
Seinen Wert zu entfalten vermag ein Wissensobjekt jedoch erst dann, wenn es in Auf-<br />
gabenkontexten mit anderen Vermögenswerten (Finanzmittel, Sachmittel, Markenna-<br />
me des Instituts) zusammengeführt wird. Cash Flows aus einem Geschäftsabschluss im
2 Gr<strong>und</strong>lagen 30<br />
Rahmen einer Vertriebsoffensive werden damit in bestimmtem Umfang von dem spe-<br />
zifischen Wissensbestand der Firmenk<strong>und</strong>enbetreuer ermöglicht.<br />
Der Wertgewinnungspfad von Wissensobjektübertragungen verläuft analog: Übertra-<br />
gungen von Wissensobjekten können Attribute zugeordnet werden, z. B. Häufigkeit,<br />
Geschwindigkeit oder Fehlerfreiheit.<br />
Beispielhaft soll die Geschwindigkeit betrachtet werden, mit der in Produktentwick-<br />
lungsprozesse involvierte Mitarbeiter <strong>und</strong> Gruppen (Produktmanagement, Vertrieb,<br />
Back Office-Bereiche, Risikomanagement, Controlling) Wissensobjekte aufgr<strong>und</strong><br />
langjähriger erfolgreicher Zusammenarbeit auszutauschen vermögen. Ohne die Ein-<br />
stellung in (für den Unternehmenserfolg relevante) Aufgabenkontexte stellt dieses<br />
Vermögen lediglich ein Wertpotenzial dar.<br />
Die Positionierung einer Bank als Innovationsführer begründet einen Bezugsrahmen<br />
für Aufgabenkontexte, die es erlauben, das Wissensübertragungen in der Produktent-<br />
wicklung zuordenbare Wertpotenzial zu konkretisieren: Die Leistungsfähigkeit im<br />
Hinblick auf abteilungsübergreifende Synthesen von Wissensbeständen im Zusam-<br />
menhang mit Entwicklungsprozessen unterstützt die Umsetzung von Innovationsstra-<br />
tegien.<br />
Jedoch entfaltet Wissen auch hier seinen Wert erst in Kombination mit anderen mate-<br />
riellen <strong>und</strong> immateriellen Vermögenswerten: Ein Teil des aufgr<strong>und</strong> der am Markt<br />
wahrgenommenen Innovationsführerschaft in K<strong>und</strong>enbeziehungen generierten Cash<br />
Flows lässt sich auf Fähigkeiten im Zusammenhang mit Wissensübertragungen in Pro-<br />
duktentwicklungsprojekten zurückführen.<br />
Möglichkeiten der Wertzumessung<br />
Dieses Unterkapitel schliesst mit einer Würdigung des Vermögenswertes Wissen hin-<br />
sichtlich der Möglichkeiten objektiver Wertzumessungen. Diese Frage wird virulent<br />
beispielsweise bei Fortschrittskontrollen von Wissensmanagement-Projekten, bei der
2 Gr<strong>und</strong>lagen 31<br />
Evaluation von Mitarbeitern <strong>und</strong> Lieferanten oder im Zusammenhang mit Unterneh-<br />
mensbewertungen 74 .<br />
Wissen entsteht durch die Verbindung von Informationen mit Erfahrungs- <strong>und</strong> Deu-<br />
tungsmustern. 75 Damit gewinnen Informationen nur zu einem bestimmten Zeitpunkt<br />
<strong>und</strong> nur in Verbindung mit einem bestimmten Kontext einen bestimmten Wert. Der<br />
Zeitpunkt- <strong>und</strong> Kontextbezug lässt eine Wertobjektivierung von Wissen nicht zu. 76<br />
Sowohl Veränderungen der Ausprägungen von Ressourcenattributen (Ort, Explikati-<br />
onsgrad, Fehlerfreiheit) als auch Modifikationen mit Blick auf Aufgabenkontexte (Re-<br />
levanz, Anforderungen) vermögen Wertveränderungen von Wissen zu begründen.<br />
Die Kontextabhängigkeit ist es auch, die allgemeine Aussagen zur Richtung von Ska-<br />
leneffekten nicht zulässt. DAUM 77 wird nicht zugestimmt, wenn er in Bezug auf Wis-<br />
sensressourcen feststellt: ”Je mehr Menschen sie nutzen, desto wertvoller sind sie”.<br />
Vielmehr kann eine Diffusion von Wissen ebenso Wertverluste induzieren. 78<br />
2.1.4<br />
Wissen als wettbewerbsstrategische Ressource<br />
Mit einer Klassifizierung als Vermögenswert kann die Relevanz von Wissen für die<br />
Unternehmenspraxis nicht in befriedigender Weise begründet werden. Eigene Immobi-<br />
lien stellen für Banken ebenfalls Vermögenswerte dar <strong>und</strong> werden in Fachabteilungen<br />
disponiert. Als Objekt einer Gesamtbanksteuerung kommt Immobilien hingegen kaum<br />
Bedeutung zu. Vielmehr wird die strategische Bedeutung von Wissensressourcen dar-<br />
aus abgeleitet, dass sie als Quelle für die Realisierung von Wettbewerbsvorteilen be-<br />
trachtet werden. 79 Diese Sichtweise wird im Folgenden erläutert.<br />
74 Vgl. SPREMANN, K. (Finanzanalyse 2002), S. 40-43 sowie S. 181-183.<br />
75 Vgl. Kapitel 2.1.1, S. 14 f.<br />
76 Vgl. BOISOT, M. H. (Economy 1998), S. 12; OECD (Challenge 2000), S. 28; TEECE, D. J. (Value 1998), S. 67 ff; GRANT, R. M.<br />
(Firm 1996), S. 111 ff.<br />
77 DAUM, J. H. (Mehrwert 2002), S. 54.<br />
78 Vgl. REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), S. 10.<br />
79 LEVITIN <strong>und</strong> REDMAN sprechen Daten ebenfalls eine wettbewerbsstrategische Bedeutung zu. Vgl. LEVITIN, A. V.; REDMAN, T. C.<br />
(Data 1998), S. 90.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 32<br />
WERNERFELT 80 führt 1984 mit dem ressourcenorientierten Ansatz (Resource-based<br />
View) ein neues Paradigma in die <strong>St</strong>rategieforschung ein. Dieser Ansatz stellt eine<br />
direkte Beziehung her zwischen der Ressourcenausstattung eines Unternehmens <strong>und</strong><br />
seiner Wettbewerbsposition.<br />
Die Beiträge, welche Unternehmensressourcen zur Realisierung überdurchschnittlicher<br />
Renten beitragen können, sind von ihrer Ausprägung in Bezug auf bestimmte Kriterien<br />
abhängig. VON BARNEY 81 führt hierzu folgende Ressourcenmerkmale an:<br />
• Wertgenerierung auf K<strong>und</strong>enseite<br />
• Seltenheit im Vergleich zu den Wettbewerbern<br />
• Imitierbarkeit<br />
• Substituierbarkeit<br />
Eine hohe Relevanz wird dabei dem Kriterium der Imitierbarkeit zugesprochen: Je<br />
höher die Undurchschaubarkeit einer Ressource bzw. die Art <strong>und</strong> Weise ihrer Wir-<br />
kungsweise bzw. Nutzung für Wettbewerber ist, umso wirksamer stellt diese Ressour-<br />
ce eine Barriere 82 dar.<br />
Unter Berücksichtigung der zuvor dargestellten Eigenschaften <strong>und</strong> Wirkungsweise von<br />
Wissen 83 wird deutlich, dass diese Ressource einer Imitierung durch Wettbewerber nur<br />
schwer zugänglich ist. 84 Es ist dabei vor allem die Kontextabhängigkeit von Wissen,<br />
welche als Imitationsbarriere wirksam wird..<br />
80 WERNERFELT, B. (Firm 1984), S. 171.<br />
81 BARNEY, J. (Research 1992). Vgl. hierzu auch die Darstellung bei ZAHN, E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile<br />
2000), S. 255-259.<br />
82 ZAHN, E; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 2000), S. 254, JOIA, L.A. (Capital 2000), S. 76-84; JOSEPH, E. C.<br />
(Performance 1999), S. 22.<br />
83 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.1.1, S. 14-15 sowie die Abbildung 4 in Kapitel 2.1.3, S. 29.<br />
84 Einige Autoren beschränken dieses weitgehend oder sogar ausschliesslich auf implizites Wissen. Vgl. TEECE, D. J. (Value 1998), S. 65;<br />
GRANT, R. M. (Firm 1996), S. 111; NONAKA, I.; TOYAMA, R.; KONNO, N. (Leadership 2000), S. 21; LUBIT, R. (Advantage<br />
2001), S. 165-166.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 33<br />
Dieses spiegelt sich z. B. in der Recruiting-Praxis von Investmentbanken wider. Dort<br />
sind Abwerbebemühungen regelmässig nicht auf einzelne Mitarbeiter, sondern viel-<br />
mehr auf Mitarbeiterteams ausgerichtet. Dieses Vorgehen ist der Annahme geschuldet,<br />
dass Geschäftserfolge nicht in erster Linie von der Verfügbarkeit kodifizierten <strong>und</strong><br />
damit leicht transferierbaren Wissens (Brancheninformationen, Valuation-Modelle)<br />
bestimmt wird. Als erfolgskritisch werden vielmehr gemeinsame Projekterfahrungen,<br />
kollektives Beziehungswissen, für die Bereitschaft zur Wissensteilung erforderliches<br />
Vertrauen im Mitarbeiterstamm oder der routinierte Umgang mit divergierenden Er-<br />
fahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmustern in Kollektiven angesehen. 85<br />
Unternehmen können Massnahmen ergreifen, um Imitationsrisiken zu reduzieren.<br />
LIEBESKIND 86 führt hierzu arbeitsvertragliche Regelungen (Wettbewerbsklauseln,<br />
Zustimmungspflichtigkeit von Nebentätigkeiten), die Reduzierung der Mitarbeitermo-<br />
bilität durch finanzielle Anreize (”Golden Handcuffs”) sowie einen hohen Grad der<br />
Arbeitsteilung in Unternehmensorganisationen an.<br />
Die Existenz von Wissen alleine vermag keine Wettbewerbsvorteile zu begründen.<br />
Dazu müssen Wissensobjekte oder –prozesse vielmehr darüber hinaus in Aufgaben-<br />
kontexte eingeb<strong>und</strong>en sein. Solche Aufgabenkontexte stellen z. B. Produktentwick-<br />
lungsprojekte oder Vorhaben, bestimmte K<strong>und</strong>ensegemente zu penetrieren, dar. Löst<br />
sich ein Aufgabenkontext auf, z. B. durch den Verkauf von Unternehmensbereichen<br />
oder durch den Rückzug aus regionalen Märkten, so kann das diesen Kontexten zuor-<br />
denbare Wissen seine wettbewerbsstrategische Bedeutung für ein Unternehmen verlie-<br />
ren.<br />
Zudem ist beachtlich, dass Unternehmen nur über unvollständige Informationen in<br />
Bezug auf zukünftig relevante Aufgabenkontexte verfügen (Beherrschung neuer Tech-<br />
nologien, Befriedigung neuer K<strong>und</strong>enanforderungen).<br />
85 VOBEL beschreibt die Bedeutung dieser Erfolgsfaktoren exemplarisch für die Arbeit von M&A-Teams. Vgl. VOBEL, O. (Wissensarbeit<br />
1999), S. 275-283, S. 302-307.<br />
86 LIEBESKIND, J. P. (Firm 1996), S. 97-101.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 34<br />
Hieraus folgt, dass Wissensbedarfe nur eingeschränkt ex ante beschrieben werden<br />
können. Deshalb manifestiert erfolgreiches Ressourcenmanagement sich auch darin,<br />
dass inkrementell (also nicht planvoll) generierte Wissensressourcen identifiziert <strong>und</strong><br />
ihre Verwendungsmöglichkeiten evaluiert werden (können).<br />
Unternehmen sind angehalten, kontinuierlich das für Aufgabenkontexte erforderliche<br />
Wissen zu identifizieren <strong>und</strong> verfügbar zu machen, sowie zugleich inkrementell gene-<br />
rierte Wissensressourcen auf ihre Relevanz für bestehende oder zukünftige Aufgaben-<br />
kontexte zu beurteilen. Diese Fähigkeit 87 von Unternehmen auf einer Meta-Ebene, das<br />
Zusammenspiel von Aufgabenkontexten, Wissensidentifizierung <strong>und</strong> Wissensbereit-<br />
stellung zu handhaben, ist letztlich die Voraussetzung für eine Realisierung von Wett-<br />
bewerbsvorteilen mittels Wissensressourcen. Die Ressourcenausstattung muss also<br />
von einer adäquaten Art <strong>und</strong> Weise der Ressourcendisposition begleitet sein.<br />
2.2 Lerntheorien<br />
Mit der Zusammenführung von Informationen <strong>und</strong> Erfahrungs- bzw. Deutungsmustern<br />
wurde bisher nur eine allgemeine Beschreibung von Wissen als Übertragung von Wis-<br />
sensbeständen geleistet. Im Folgenden werden solche Vorgänge als Lernen detaillierter<br />
untersucht. Dabei wird das Lernen von Individuum, Gruppen <strong>und</strong> Organisationen ein-<br />
bezogen. Angestrebt wird dabei ein qualifiziertes Verständnis von den Bedingungen<br />
<strong>und</strong> der Funktionsweise lernender Organisationen sowie eine definitorische Annähe-<br />
rung an Wissensprozesse.<br />
Dazu wird zunächst ein Überblick zu Theorien des individuellen Lernens sowie des<br />
Gruppenlernens gegeben. 88 Anschliessend werden die Theorie der lernenden Organisa-<br />
tion vorgestellt <strong>und</strong> die Einflussgrössen organisationalen Lernens diskutiert.<br />
87 In der Literatur wird hierzu auch von dynamischen Fähigkeiten gesprochen. Vgl. TEECE, D. (Value 1998), S. 72; BOUNCKEN, R. B.<br />
(Kernkompetenzen 2000), S. 867; ZAHN, E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 2000), S. 255-256.<br />
88 Die Darstellungen sind entnommen aus ZIMBARDO, P. G.; GERRIG, R. J. (Psychologie 1999), S. 206-233.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 35<br />
2.2.1<br />
2.2.1.1<br />
Individuelles <strong>und</strong> kollektives Lernen<br />
Individuelles Lernen<br />
Die einschlägigen Ansätze zur Erklärung von individuellem Lernen sind den behavio-<br />
ristischen Lerntheorien, den kognitiven Lerntheorien oder den sozialen Lerntheorien<br />
zuzuordnen. Diese Ansätze unterscheiden sich in Bezug auf diejenigen Parameter,<br />
welche bei der Analyse von Lernprozessen betrachtet bzw. denen Einfluss auf diese<br />
Prozesse zugesprochen werden.<br />
Behavioristische Lerntheorien<br />
Den hier einzuordnenden Ansätzen liegen <strong>St</strong>imulus-Response-Modelle zugr<strong>und</strong>e. Die-<br />
se Modelle sehen einen stimulierenden Impuls, welcher auf Individuen einwirkt, sowie<br />
ein beobachtbares Verhalten von Individuen vor. Diesen Theorien ist gemeinsam, dass<br />
sie Reizimpulse bzw. Verhalten einbeziehen, jedoch intrapersonale Prozesse als Black-<br />
Box Phänomene betrachten. Die Begriffe des Lernens <strong>und</strong> der Verhaltensänderung<br />
werden synonym verwendet. Bei der klassischen Konditionierung steht der Parameter<br />
<strong>St</strong>imulus im Fokus. Die Bef<strong>und</strong>e von Tierexperimenten zeigen, dass Versuchstiere auf<br />
künstliche Reize mit durch diese Reize ausgelöste Verhaltensweisen reagieren.<br />
Die Beobachtung der Verhaltenskomponente charakterisiert den Ansatz der instrumen-<br />
tellen Konditionierung. Hier gestalten sich Versuchsanordnungen derart, dass Proban-<br />
den Zusammenhänge zwischen ihrem Verhalten <strong>und</strong> den dadurch induzierten Konse-<br />
quenzen lernen. Ein Postulat dieses Ansatzes stellt die positive bzw. negative Wirkung<br />
von Belohnungen <strong>und</strong> Bestrafungen auf individuelles Lernen dar.<br />
Der Ansatz der operanten Konditionierung nimmt eine Differenzierung der Verhal-<br />
tensdimension vor. Danach existieren zum einen Verhaltensweisen, welche analog der<br />
Sichtweise der klassischen Konditionierung, Reaktionen auf äussere Reize darstellen.<br />
In Bezug auf operantes Verhalten sind hingegen Erfahrungen zwischen vollzogenem<br />
Verhalten <strong>und</strong> wahrgenommenen Konsequenzen erforderlich, um bestimmte Verhal-
2 Gr<strong>und</strong>lagen 36<br />
tensweisen zu realisieren. Lernprozesse gehen in dieser Sichtweise auf die Erfahrung<br />
von Erfolgen zurück.<br />
Kognitive Lerntheorien<br />
Diese Ansätze untersuchen die von der behavioristischen Theorie als Black-Box be-<br />
trachteten Vorgänge in Individuen. Dazu wird das behavioristische <strong>St</strong>imulus-<br />
Response-Modell um die Komponente ”Organismus” erweitert (S-O-R-Modell). Es<br />
wird hierbei angenommen, dass Individuen Erwartungen in Bezug auf die Konsequen-<br />
zen ihres Verhaltens vorhalten. Individuelles Lernen stellt sich ein, sofern Erwartun-<br />
gen an die Konsequenzen eines bestimmten Verhaltens bestätigt werden. In Abgren-<br />
zung zum klassischen Verständnis werden Lernen <strong>und</strong> Verhaltensänderung in den<br />
kognitiven Lerntheorien also nicht als identische Vorgänge betrachtet.<br />
Soziale Lerntheorien<br />
Sowohl der Behaviorismus als auch kognitive Lerntheorien erklären Lernen aus-<br />
schliesslich anhand von Eigenschaften oder Verhaltensweisen von Individuen. Die<br />
sozialen Lerntheorien erweitern diese Sichtweise, indem sie das soziale Umfeld von<br />
Individuen einbeziehen. In die Betriebswirtschaftslehre hat vor allem die Theorie des<br />
Modell-Lernens von BANDURA 89 Eingang gef<strong>und</strong>en. Hiernach kann Lernen nicht nur<br />
auf eigene Erfahrungen zurückgehen, wie es die kognitiven Lerntheorien vorsehen,<br />
sondern ebenfalls auf Beobachtungen anderer Individuen. Die Bedeutung des Zusam-<br />
menhangs zwischen Verhalten <strong>und</strong> induzierten Konsequenzen, welche bereits die an-<br />
deren Theorien herausstellen, wird hier ebenfalls postuliert. Allerdings führen hier<br />
Beobachtungen des Verhaltens anderer Individuen sowie der durch dieses Verhalten<br />
ausgelösten Konsequenzen dazu, dass Verhalten mittels Vorbildern gelernt werden<br />
kann.<br />
89 BANDURA, A. (Lerntheorie 1979).
2 Gr<strong>und</strong>lagen 37<br />
2.2.1.2<br />
Lernen in Gruppen<br />
Soziale Lerntheorien erklären individuelles Lernen als Lernen von einem sozialen Um-<br />
feld. Die im Folgenden skizzierten Theorien widmen sich demgegenüber dem Lernen<br />
von Gruppen. Gruppen werden dabei definiert als eine Anzahl von Personen, die auf-<br />
gr<strong>und</strong> gemeinschaftlicher Interessen gemeinsame Ziele durch abgestimmtes Handeln<br />
verfolgen. Abgestimmtes gemeinsames Handeln manifestiert sich dabei in der Zuwei-<br />
sung von Rollen zu Gruppenmitgliedern.<br />
HOLZKAMP 90 unterscheidet drei Formen von Lernprozessen in Gruppen:<br />
a) Partizipative Lernprozesse<br />
b) Kooperative Lernprozesse<br />
c) Kollektive Lernprozesse<br />
Diese Lernprozesse werden zum einen nach der Richtung, in der Transfers zugelassen<br />
werden, unterschieden. Darüber hinaus liegen ihnen unterschiedliche Annahmen dar-<br />
über zugr<strong>und</strong>e, welche Veränderungen der Wissensbasis einer Gruppe durch Lernen<br />
realisiert werden können.<br />
ad a) Partizipative Lernprozesse<br />
Mit solchen Prozessen streben Gruppenmitglieder an, sich ihnen bisher unbekannte<br />
Elemente der Wissensbasis einer Gruppe durch das Lernen von Experten anzueignen.<br />
Durch den Erwerb solcher Wissenselemente sind Gruppenmitglieder bemüht, den<br />
Wissensabstand zwischen sich <strong>und</strong> der Gruppe zu reduzieren. Die Lernsituation von<br />
Auszubildenden stellt hierzu ein Beispiel dar. Lernprozesse vollziehen sich dabei aus-<br />
schliesslich auf der Seite von Auszubildenden <strong>und</strong> sind in eine formale Hierarchie ein-<br />
geb<strong>und</strong>en.<br />
90 HOLZKAMP, K. (Lernen 1993), S. 501.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 38<br />
ad b) Kooperative Lernprozesse<br />
Die hier erforderlichen Prozessbedingungen unterscheiden sich von denen partizipati-<br />
ven Lernens, indem formale Hierarchien für kooperatives Lernen nicht vorausgesetzt<br />
werden. Es wird stattdessen postuliert, dass innerhalb von Gruppen ”jeder von jedem<br />
lernen kann”, da jedes Gruppenmitglied, im Rückgriff auf die soziale Lerntheorie, eine<br />
Vorbildfunktion einnehmen kann. Allerdings setzt erfolgreiches Lernen hier voraus,<br />
dass sich Gruppenmitglieder auf gemeinsame Lernziele verständigen. 91<br />
Die Koordinationsleistung von Hierarchien wird also substituiert durch eine Verstän-<br />
digung über Dispositionen von Wissen in Gruppen. Kooperative Lernprozesse vollzie-<br />
hen sich mehrdimensional. Bestimmungsfaktoren für den Lernerfolg sind hierbei freie<br />
Wissenstransfers sowie ein ausreichend hoher Grad an Unterschiedlichkeit hinsichtlich<br />
der Wissensschwerpunkte von Gruppenmitgliedern.<br />
ad c) Kollektive Lernprozesse<br />
Sowohl partizipative als auch kooperative Lernprozesse können zu einer Neu-<br />
Verteilung von Wissen in Gruppen sowie zu einer Erweiterung der Wissensbestände<br />
von Gruppenmitgliedern führen. Erweiterungen der Wissensbasis einer Gruppe wer-<br />
den durch diese Prozesse jedoch nicht unterstützt. Kollektive Lernprozesse ermögli-<br />
chen es hingegen, solches Wissen in Gruppen zu generieren, welches vor einem voll-<br />
zogenen Lernprozess bei keinem Gruppenmitglied verfügbar war. Dieses erfolgt, in-<br />
dem verfügbare Wissensbestände von Gruppenmitgliedern zu neuem Wissen kombi-<br />
niert werden.<br />
Die Einführung industrieller Managementansätze wie dem Simultaneous Enginee-<br />
ring 92 ist so von der Erwartung geleitet, dass durch die Zusammenarbeit von Naturwis-<br />
senschaftlern, Produktionsingenieuren <strong>und</strong> Ökonomen mit ihren fachspezifischen Wis-<br />
sensbeständen neues Wissen in Produktentwicklungsprozessen gewonnen werden<br />
91 GÜLDENBERG spricht von einem ”argumentativen Wettkampf”. Vgl. GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 100.<br />
92 Vgl. HOITSCH, H.-J. (Produktionswirtschaft 1993), S. 70.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 39<br />
kann. Als Voraussetzung für die qualitative Erweiterung einer Wissensbasis ist vor<br />
allem die effektive Kommunikation zwischen Gruppenmitgliedern anzusehen. Diese<br />
Leistungsfähigkeit äussert sich beispielsweise in der Offenlegung von individuellem<br />
Wissen, in der Bereitschaft zum Austausch von Wissen sowie in der Akzeptanz von<br />
dialogfördernden, d. h. vor allem vertrauensbildenden, Verhaltensweisen in Gruppen.<br />
2.2.2<br />
2.2.2.1<br />
Organisationales Lernen<br />
Es steht ausser Zweifel, dass in Organisationen Wissensübertragungen vollzogen wer-<br />
den. Allerdings bestehen in Bezug auf die Frage, auf welchen Ebenen organisationales<br />
Lernen angesiedelt sein kann, unterschiedliche Auffassungen. Nach SIMON 93 vermö-<br />
gen nur Individuen Träger von Lernprozessen zu sein, während Theorien, welche Or-<br />
ganisationen Lernfähigkeiten zusprechen, von ihm zurückgewiesen werden. Es lässt<br />
sich jedoch in der Managementforschung bzw. der Organisationstheorie eine Mehr-<br />
heitsposition 94 ausmachen, die Organisationen Lernfähigkeiten zuspricht.<br />
Im Folgenden wird die Theorie der lernenden Organisation angesprochen. Dabei wird<br />
herausgearbeitet, in welcher Weise der Erfolg organisationalen Lernens bzw. erfolg-<br />
reiche Wissensübertragungen beschrieben werden können. Anschliessend werden die<br />
Implikationen ausgewählter Gestaltungsfelder einer Organisation auf das Lernen bzw.<br />
auf Wissensprozesse diskutiert.<br />
Wissensprozesse<br />
Das Lernen von Organisationen stellt ein komplexes kollektives Phänomen dar. Die<br />
Komplexität ist das Ergebnis interdependenter Beziehungen zwischen Organisations-<br />
mitgliedern, Gruppen von Mitgliedern sowie der Organisation als Ganzem. Kollektiv<br />
vollzieht sich organisationales Lernen deshalb, weil Organisationen einerseits die Er-<br />
93 SIMON, H. A. (Learning 1991), S. 125.<br />
94 Vgl. VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 8; SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 6; WILLFORT, R.<br />
(Innovationsdienstleistungen 2001), S. 102; SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 5-6.; SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 13.;<br />
GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 147; LASSLEBEN, H. (Organisation 2002), S. 96-98, PAWLOWSKY, P. (Organisation<br />
1994), S. 269-270; PAWLOWSKY, P. (Wissensmanagement 2002), S. 116; GOLDKUHL, G.; BRAF, E. (Ability 2002), S. 30-31.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 40<br />
fahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster für individuelles Lernen <strong>und</strong> Gruppenlernen bereitstel-<br />
len. Schliesslich lässt sich nur durch Rekurse auf Organisationsziele <strong>und</strong> –regeln die<br />
Zweckmässigkeit von Informationen beurteilen. Zugleich sind die Entstehung <strong>und</strong> die<br />
Verteilung von Wissen weitgehend personengeb<strong>und</strong>en. Dieses wird am Beispiel von<br />
implizitem Wissen, welches Individuen unter Umständen nicht einmal als Wissensbe-<br />
stand bewusst ist, in besonderem Masse deutlich. 95<br />
Wissensübertragungen vollziehen sich auf verschiedenen Ebenen (Individuum, Grup-<br />
pe, Organisation). Individuen <strong>und</strong> Gruppen vermögen dabei stets nur mittels Verknüp-<br />
fungen mit dem sie umgebenden organisationalen Kontext Wissen zu erwerben, sodass<br />
diese Wissensbestände einer Organisation theoretisch stets auch verfügbar sind.<br />
Das verfügbare Wissen einer Organisation kann als organisationale Wissensbasis<br />
bezeichnet werden. Mit SCHREYÖGG 96 wird die organisationale Wissensbasis dabei<br />
definiert als ”ein sich fortlaufend verändernder Bestand verfügbarer Kognitionen, die<br />
auf der Basis organisationsspezifischer Referenzen gebildet werden <strong>und</strong> von Hand-<br />
lungssituation zu Handlungssituation von den handelnden Einheiten immer wieder neu<br />
aktualisiert werden müssen”.<br />
Die organisationale Wissensbasis zu einem bestimmten Zeitpunkt ist kaum vollständig<br />
beschreibbar. Schliesslich ”weiss” eine Organisation nicht nur um einzelne<br />
Wissensobjekte. Dem Wissensbestand ist ebenso das Wissen darüber zuzuordnen,<br />
warum Wissensübertragungen sich vollziehen bzw. sich vollziehen sollen, sowie das<br />
Wissen darüber, in welcher Weise Wissensübertragungen verlaufen (sollen).<br />
Organisationales Lernen kann deshalb auf unterschiedliche Ereignisse <strong>und</strong> Sachverhal-<br />
te mit Bezug zu einer organisationalen Wissensbasis beschrieben werden. Abbildung 5<br />
stellt dazu eine Systematik zur Abgrenzung von vier Betrachtungsebenen einer Wis-<br />
sensbasis vor:<br />
95 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.1.2, S. 19.<br />
96 SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 6.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 41<br />
a) Elemente<br />
b) Prozesse<br />
c) Kontexte<br />
d) Paradigmen<br />
Tiefenstruktur<br />
sichtbare Ebene<br />
Elemente<br />
Prozesse<br />
Kontexte<br />
Paradigmen<br />
Abbildung 5: Tiefenstruktur der organisationalen Wissensbasis 97<br />
ad a) Elemente<br />
Leitfrage der Ebene<br />
Was ist zu lernen?<br />
Wie gelingt Lernen?<br />
Wozu lernen?<br />
Welche Qualität des<br />
Lernens?<br />
Auf dieser Ebene sind die Wissensobjekte angesiedelt. Wissensobjekte umfassen z. B.<br />
die Kenntnis einer Fremdsprache, EDV-Kenntnisse oder das Know-how für erfolgrei-<br />
che Akquisitionsgespräche. Schulungen sind Beispiele für solche Massnahmen, mit<br />
deren Hilfe Organisationen versuchen, ihrem ”Gedächtnis” neue Elemente hinzuzufü-<br />
97 In Anlehnung an WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 44 <strong>und</strong> S. 46.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 42<br />
gen. Alleine Veränderungen auf dieser Ebene sind Beobachtungen unmittelbar zu-<br />
gänglich, z. B. durch Bewertungen von Fremdsprachenkenntnissen mit Hilfe von<br />
Tests.<br />
ad b) Prozesse<br />
Auf dieser Ebene sind Aussagensysteme darüber angesiedelt, in welcher Weise Über-<br />
tragungen von Wissensobjekten erfolgen (sollen). Diese Lernregeln haben sich im<br />
Laufe der Historie einer Organisation entwickelt. Sie sind Bestandteil der Erfahrungs-<br />
muster von Organisationsmitgliedern vor allem insofern, als sie die als möglich oder<br />
als geeignet empf<strong>und</strong>enen Lernregeln bestimmen. Erkennt eine Organisation, dass<br />
etablierte Lernregeln neuen (externen) Anforderungen nicht genügen, so wird ange-<br />
strebt, die ”Prozessgeschichte” durch die Aufnahme neuer Verfahren zu erweitern.<br />
Beispiele in der Unternehmenspraxis lassen sich leicht finden: Die Wettbewerbsinten-<br />
sität in zahlreichen Branchen induziert zunehmend kürzere Produktentwicklungszei-<br />
ten. Um die Entwicklungsgeschwindigkeit zu erhöhen, werden bestehende Lernregeln<br />
bzw. Lernkonventionen ergänzt durch die Einführung zeitzonen-simultaner Entwick-<br />
lungsprojekte oder das Eingehen von F&E-Kooperationen mit Wettbewerbern.<br />
ad c) Kontexte<br />
Auf dieser Ebene ist die Frage nach den Lernzielen einzuordnen. Die Betrachtung von<br />
Wissensobjekten oder Reflektionen über (sich vollziehende) Wissensprozesse ermög-<br />
lichen hierzu keine erschöpfenden Antworten. <strong>St</strong>attdessen ist es erforderlich, Wissens-<br />
objekte <strong>und</strong> –prozesse mit der eine Organisation umgebenden Umwelt in Beziehung<br />
zu setzen. Erst solche Verknüpfungen ermöglichen Organisationen ein Verständnis<br />
darüber, warum gelernt werden soll. Vorhaben von Unternehmen, aufgr<strong>und</strong> der Wahr-<br />
nehmung veränderter Wettbewerbsbedingungen Wissensressourcen mit Hilfe eines<br />
Wissensmanagements systematisch zu bewirtschaften, gehen auf derartige Reflektio-<br />
nen zurück.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 43<br />
ad d) Paradigmen<br />
Die als praxisrelevant, in einer <strong>St</strong>akeholder-Konfiguration als mehrheitsfähig, ethisch<br />
vertretbar usw. beurteilten Ausprägungen von Lernzielen sind eingebettet in die abs-<br />
trakten Wertvorstellungen <strong>und</strong> Ideale der Zeitgeschichte. Veränderungen auf dieser<br />
Betachtungsebene organisationaler Wissensbasen werden von WILLKE 98 als Para-<br />
digmenwechsel hinsichtlich der Qualität von Lernen bezeichnet.<br />
Nachdem eine Beschreibung dessen geleistet wurde, was die organisationale Wissens-<br />
basis zu einem bestimmten Zeitpunkt ausmacht, soll nun eine detaillierte Betrachtung<br />
von Wissensprozessen erfolgen, welche hier als Träger von Veränderungen in Wis-<br />
sensbasen interpretiert werden.<br />
Dazu wird das Modell der ”Wissensspirale” von NONAKA <strong>und</strong> TAKEUCHI 99 , das in<br />
Abbildung 6 dargestellt ist, herangezogen. Dieses Modell erscheint deshalb als geeig-<br />
net, weil es Wissensprozessarten unter Einbeziehung der beiden in Kapitel 2.1.2 vor-<br />
gestellten Konstrukte Wissensort <strong>und</strong> Explikationsgrad unterscheidet. 100 Dabei werden<br />
mit diesem Modell in Abhängigkeit vom Explikationsgrad von Wissen folgende Arten<br />
von Wissensübertragungen abgegrenzt:<br />
a) Implizites Wissen wird abgegeben, implizites Wissen aufgenommen<br />
b) Implizites Wissen wird abgegeben, explizites Wissen aufgenommen<br />
c) Explizites Wissen wird abgegeben, explizites Wissen aufgenommen<br />
d) Explizites Wissen wird abgegeben, implizites Wissen aufgenommen<br />
Für diese vier Kategorien werden mit der ”Wissensspirale” kategorie-spezifische Wis-<br />
sensübertragungen vorgesehen, welche einen kontinuierlichen Wandel organisationa-<br />
ler Wissensbasen begründen:<br />
98 WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 45.<br />
99 NONAKA, I.; TAKEUCHI, H. (Company 1995).<br />
100 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.1.1, S. 17-20.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 44<br />
Epistomologische<br />
Dimension<br />
Explizites<br />
Wissen<br />
Implizites<br />
Wissen<br />
<br />
<br />
<br />
Sozialisation<br />
Kombination<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Individuum Gruppe Organisation Organisationsübergreifend<br />
Wissensorte<br />
Externalisierung<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Internalisierung<br />
Abbildung 6: ”Wissensspirale” nach NONAKA <strong>und</strong> TAKEUCHI 101<br />
ad a) Implizites Wissen wird abgegeben, implizites Wissen aufgenommen<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Ontologische<br />
Dimension<br />
Da implizites Wissen nicht kodifiziert ist, <strong>und</strong> unter Umständen von Wissensträgern<br />
nicht artikuliert werden kann, erfolgen Wissenstransfers auf dem Wege von Sozialisa-<br />
tionen: Gemeinsame Projekt-Aktivitäten oder ähnliche Kontexte ermöglichen den<br />
Austausch von Verhaltensweisen, Denkmustern oder Normen.<br />
ad b) Implizites Wissen wird abgegeben, explizites Wissen aufgenommen<br />
Die Externalisierung beschreibt den Übergang von implizitem Wissen zu explizitem<br />
Wissen durch Kodifizierungen mit Hilfe von Zeichen. Solche Transformationen voll-<br />
ziehen z. B. in Brainstorming-Workshops zur Formulierung neuer Geschäftsideen.<br />
101 NONAKA, I.; TAKEUCHI, H. (Company 1995), S. 73.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 45<br />
ad c) Explizites Wissen wird abgegeben, explizites Wissen aufgenommen<br />
Die Kombination von kodifiziertem Wissen mit anderem expliziten Wissen begründet<br />
die Entstehung von neuem sichtbaren Wissen. Ein Beispiel ist die Neu-<br />
Produktentwicklung durch die Zusammenführung von Marktstudieninformationen <strong>und</strong><br />
Informationen aus Konstruktionsplänen oder Dokumentationen zu Testreihen.<br />
ad d) Explizites Wissen wird abgegeben, implizites Wissen aufgenommen<br />
Auf dem Wege der Internalisierung schliesslich findet explizites Wissen seinen Ein-<br />
gang in die Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster von Organisationen <strong>und</strong> modifiziert die-<br />
se. Ein Beispiel hierzu stellen Veränderungen im Modus der K<strong>und</strong>enansprache auf-<br />
gr<strong>und</strong> erfolgreicher Erfahrungen in Pilot-Kampagnen dar.<br />
Definition Wissensprozess<br />
Als Wissensprozesse werden die mit der ”Wissensspirale” vorgesehenen Arten der<br />
Wissensübertragung (Sozialisation, Externalisierung, Kombination, Internalisierung)<br />
definiert. Diesen Wissensprozessen können Attribute wie Häufigkeit, Geschwindig-<br />
keit, Fehlerfreiheit usw. zugeordnet werden.<br />
Dieses Modell legt seinen Fokus auf Veränderungen der organisationalen Wissensba-<br />
sis durch kontinuierliche Internalisierungen von explizitem Wissen. Durch die Auf-<br />
nahme von neuem expliziten Wissen werden Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster verän-<br />
dert <strong>und</strong> so stets neue Ergebnisse aus Sozialisationsprozessen ermöglicht.<br />
Die ”Wissensspirale” wird durch Einflussgrössen wie z. B. dem Zentralisierungsgrad<br />
der Aufbauorganisation, dem Führungsverhalten oder der Leistungsfähigkeit der EDV-<br />
Technik beeinträchtigt oder begünstigt. Eine Begrenzung von Wissensprozessen durch<br />
ebenfalls mit der Wissensbasis verknüpften Prozessen ist in diesem Modell jedoch<br />
nicht vorgesehen. Eben solche gegenläufigen Prozesse sind mit den ”Kernrigiditäten”
2 Gr<strong>und</strong>lagen 46<br />
in dem Modell von LEONARD-BARTON 102 angesprochen. Dort stehen der Wissens-<br />
entstehung <strong>und</strong> -verteilung Prozesse zur Verhinderung von Wissensübertragungen, wie<br />
etwa das systematische Ausblenden von externem Wissen, entgegen. 103 D.h., es ist in<br />
diesem Modell nicht vorgesehen, dass alles was gelernt werden kann, auch tatsächlich<br />
gelernt wird.<br />
2.2.2.2<br />
Einflussgrössen von Wissensprozessen<br />
Nachdem zuvor Wissensprozesse als Träger von Veränderungen der organisationalen<br />
Wissensbasis vorgestellt wurden, sollen nun ausgewählte Gestaltungsfelder im Hin-<br />
blick auf ihren Einfluss auf diese Wissensprozesse gewürdigt werden. In Abbildung 7<br />
sind die im Folgenden betrachteten Gestaltungsfelder zusammenfassend dargestellt.<br />
- Ausrichtung der Kommunikation auf<br />
Vertrauen <strong>und</strong> Fürsorge<br />
- Wahrnehmung einer Vorbildfunktion<br />
- Verankerung von Wissensteilung als<br />
Routine in Arbeitsprozessen<br />
- Vertrauens- vs. Misstrauenskultur<br />
- Zentralisierungsgrad von Aufgaben<br />
<strong>und</strong> Entscheidungen<br />
- Freiräume für Projekt-Organisationen<br />
- Infrastruktur für Transfers von kodifiziertem<br />
Wissen<br />
- Computerunterstütztes Lernen<br />
- Selbststeuerung, Kontextsteuerung<br />
- Hierarchische Zielvorgaben<br />
(Fremdsteuerung)<br />
- Einbeziehung von K<strong>und</strong>enwissen<br />
- <strong>St</strong>euerung der Wissensarbeit externer<br />
Wissensträger (Hochschulen, Berater)<br />
Einflussgrössen Wissensprozesse<br />
Führung<br />
Unternehmenskultur<br />
Organisationsstruktur<br />
EDV-Technik<br />
Planungs- <strong>und</strong><br />
Kontrollprozesse<br />
Beziehungen zu<br />
externen <strong>St</strong>akeholdern<br />
Abbildung 7: Einflussgrössen von Wissensprozessen<br />
102 LEONARD-BARTON, D. (Wellsprings 1995), S. 36.<br />
Sozialisation<br />
Internalisierung<br />
„Wissensspirale“<br />
Kombination<br />
- EinbezogeneWissensorte<br />
- Geschwindigkeit<br />
- Sensibilität ggü.. Einflussgrössen<br />
- Transaktionskosten<br />
-...<br />
Externalisierung<br />
103 VOPEL unterscheidet sachliche, soziale <strong>und</strong> zeitliche Dimensionen der Ablehnung von Wissen. Vgl. VOPEL, O. (Wissensarbeit 1999),<br />
S. 79-91.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 47<br />
Es werden folgende Einflussgrössen gewürdigt:<br />
a) Führung<br />
b) Unternehmenskultur<br />
c) Organisationsstruktur<br />
d) EDV–Technik<br />
e) Planungs- <strong>und</strong> Kontrollprozesse<br />
f) Beziehungen zu externen <strong>St</strong>akeholdern<br />
ad a) Führung<br />
Führung in funktionaler <strong>und</strong> personaler Hinsicht ist eine herausragende Rolle zuzu-<br />
sprechen, weil sie über die exekutive Gewalt verfügt, Rahmenbedingungen für Wis-<br />
sensprozesse festzulegen. Es ist zu detaillieren, in welcher Weise Führung bzw. eine<br />
Führungskraft Einfluss zu nehmen vermag auf den Erfolg organisatonalen Lernens.<br />
VON KROGH, ICHIJO <strong>und</strong> NONAKA 104 formulieren fünf Handlungsempfehlungen<br />
(”Knowledge Enablers”) für Führungskräfte, die eine kontinuierliche Entwicklung der<br />
organisationalen Wissensbasis wirksam unterstützen sollen. Zunächst ist damit das<br />
Design einer Vision angesprochen, die sowohl die bestehende als auch die angestrebte<br />
Wissensbasis von Unternehmenen sowie eine Konkretisierung des in der Zukunft be-<br />
nötigten Wissens thematisieren sollte. 105 Zweitens sollten Führungskräfte bestrebt sein,<br />
an Vertrauen <strong>und</strong> Fürsorge ausgerichtete Kommunikationsregeln in Unternehmen<br />
umzusetzen. 106 Drittens wird empfohlen, geeignete Wissensarbeiter als ”Aktivisten”<br />
mit der Aufgabe zu betrauen, die Leitidee <strong>und</strong> den Prozess des organisationalen Ler-<br />
nens unternehmensweit zu motivieren. 107 Viertens sollten Führungskräfte geeignete<br />
Rahmenbedingungen schaffen, die insbesondere die Nutzung von implizitem Wissen<br />
104 VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 9.<br />
105 Vgl. VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 102-104.<br />
106 Vgl. VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 125-143.<br />
107 Vgl. VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 147-160.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 48<br />
im Unternehmen begünstigen. 108 Die weltweite Verfügbarmachung von lokalem Wis-<br />
sen stellt eine weitere Handlungsempfehlung dar. 109<br />
SENGE 110 thematisiert mit seinem Konzept der ”fünf Disziplinen” ähnliche Hand-<br />
lungsfelder, wie sie der zuvor beschriebene Ansatz vorsieht: Systemdenken, die Expli-<br />
kation mentaler Modelle, die Entwicklung einer Vision, eine Vorbildfunktion von Füh-<br />
rungskräften auf der Gr<strong>und</strong>lage von persönlicher Reife <strong>und</strong> Verantwortungsbewusst-<br />
sein sowie das Gruppenlernen. Anhand dieser Anforderungen wird die Funktion von<br />
Führungskräften als Designer, Lehrer <strong>und</strong> <strong>St</strong>ewarts beschrieben. Damit werden Füh-<br />
rungskräfte angeleitet, ihre Rolle bei der Entwicklung der organisationalen Wissensba-<br />
sis neu zu bestimmen. Als Designer sollen sie Visionen über Sinn <strong>und</strong> Ziele von Wis-<br />
sensprozessen formulieren. Als Lehrer begleiten <strong>und</strong> unterstützen sie Organisations-<br />
mitglieder in Wissensprozessen, während sie als <strong>St</strong>ewart Rahmenbedingungen prägen.<br />
Die Anforderungen, wie sie mit den vorgestellten Ansätzen formuliert werden, weisen<br />
Führungskräften ein neues Selbstverständnis zu. Eine effektive Entwicklung der orga-<br />
nisationalen Wissensbasis kann nur erreicht werden, sofern ein ausreichend grosser<br />
Anteil der Führungskräfte bereit ist, ein solches neues Rollenverständnis zu reflektie-<br />
ren <strong>und</strong> anzunehmen.<br />
ad b) Unternehmenskultur<br />
Der Begriff der Unternehmenskultur beschreibt die Gesamtheit der Hintergr<strong>und</strong>über-<br />
zeugungen, Denkmuster, Wertvorstellungen <strong>und</strong> Verhaltensnormen, welche das Den-<br />
ken, Sprechen <strong>und</strong> Handeln von Organisationsmitgliedern prägen. Damit ist eine adä-<br />
quate kulturelle Gr<strong>und</strong>strömung als Voraussetzung für erfolgreiche Ausrichtungen der<br />
108 Dabei empfehlen die Autoren das Konzept des ”ba”. Vgl. VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 177-179.<br />
Dieses Konzept sieht die Bereitstellung von Plattformen (Projekte, Workshops) sowie von Moderatoren zur Lernmotivation vor. Vgl.<br />
NONAKA, I.; TOYAMA, R.; KONNO, N. (Leadership 2000), S. 7-9.<br />
109 Vgl. VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 207-209.<br />
110 SENGE, P. (Discipline 1990), S. 6 f.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 49<br />
anderen Einflussgrössen (EDV-Technik, Planung- <strong>und</strong> Kontrolle, <strong>St</strong>akeholder Mana-<br />
gement) an den Anforderungen organisationaler Wissensarbeit anzusehen. 111<br />
Die bereits vorgestellten fünf ”Knowledge Enablers” von VON KROGH, ICHIJO <strong>und</strong><br />
NONAKA 112 können als Skizze einer an den Anforderungen von Wissensprozessen<br />
ausgerichteten Kultur angesehen werden.<br />
Der Ansatz von KREBSBACH-GNATH 113 erlaubt es, die Wirkungsweise von Unter-<br />
nehmenskultur im Hinblick auf das Lernen in Organisationen zu veranschaulichen. Im<br />
Mittelpunkt dieses Ansatzes steht der Aspekt der Dialogorientierung. 114 Dialoge er-<br />
lauben es, dass Fragestellungen von Organisationsmitgliedern mit jeweils eigenen Er-<br />
fahrungsmustern gemeinsam bearbeitet werden können. Indem Dialoge – in Abgren-<br />
zung zu Diskussionen – nicht darauf ausgerichtet sind, dass sich die überzeugendsten<br />
Argumente durchsetzen, werden Freiräume geschaffen für die Entstehung von neuen<br />
<strong>St</strong>andpunkten bzw. neuen Wissensbeständen. Diese Fähigkeit ist zugleich Vorausset-<br />
zung für eine konstruktive Konfliktkultur. Die Funktion einer solchen Konfliktkultur<br />
besteht insbesondere darin, Fehler als Ergebnisse von Lernprozessen zu legitimieren.<br />
Als dritte Einflussgrösse führt KREBSBACH-GNATH 115 die Lernkultur an. Diese soll<br />
in Organisationen das Verständnis verankern, dass Lernbedarfe nicht als Schwäche zu<br />
interpretieren sind, sondern dass diese vielmehr als eine Bedingung für die Fortent-<br />
wicklung von Wissensbasen wahrgenommen werden.<br />
ad c) Organisationsstruktur<br />
Wissensprozesse vollziehen sich unter den Bedingungen bestehender Lösungen im<br />
Hinblick auf den Zentralisierungsgrad von Entscheidungen <strong>und</strong> die Abgrenzung von<br />
111 Vgl. HAUSCHILD, S.; LICHT, T.; STEIN, W. (Culture 2001), S. 78.<br />
112 VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 9.<br />
113 KREBSBACH-GNATH, C. (Veränderung 1996).<br />
114 Damit erfolgt ein Rekurs auf SENGE, der Dialog definiert als ”the capacity of members of a team to suspend assumptions and enter into<br />
genuine ”thinking together””. Vgl. SENGE, P. (Discipline 1990), S. 10.<br />
115 KREBSBACH-GNATH, C. (Veränderung 1996), S 47.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 50<br />
Aufgabenbereichen. Es ist zu diskutieren, welche formalen Organisationsstrukturen<br />
Wissensprozesse begünstigen bzw. beeinträchtigen.<br />
In der Literatur werden mit Begriffen 116 wie ”N-Form-Organisation”, ”Hyptertext-<br />
Organisation” oder ”Plattformorganisation” aufbauorganisatorische Ansätze vorge-<br />
schlagen, die Wissensprozesse wirksam unterstützen sollen. Diese Sichtweise geht auf<br />
eine in der Literatur verbreitete Dichotomie von hierarchischen Organisationen einer-<br />
seits, <strong>und</strong> lose gekoppelten, von Netzwerkstrukturen geprägten Organisationen ande-<br />
rerseits, zurück.<br />
Die Kritik an hierarchischen funktionalen Organisationen thematisiert eine ungenü-<br />
gende Anpassungsflexibilität aufgr<strong>und</strong> hoher Spezialisierungsgrade sowie aufgr<strong>und</strong><br />
starrer Entscheidungswege. Diese mangelnde Flexibilität begrenzt aus Sicht der Kriti-<br />
ker Möglichkeiten, die organisationale Wissensbasis durch neue Kombinationen von<br />
dezentral verteiltem Wissen zu verändern. 117<br />
Netzwerkorganisationen werden demgegenüber als lernförderlich betrachtet, da sie<br />
Anpassungsimpulse effektiver aufzunehmen vermögen, ein hohes Mass an Entschei-<br />
dungsautonomie bieten <strong>und</strong> eher prozess- als funktionsbezogenes Handeln unterstüt-<br />
zen. 118<br />
Das Interesse von Unternehmen richtet sich auf eine an Unternehmenszielen ausge-<br />
richtete Entwicklung der organisationalen Wissensbasis, nicht auf ”ungelenkte” Ver-<br />
änderungen der Wissensbasis. An dieser <strong>St</strong>elle sind Restriktionen in Bezug auf die<br />
Eignung von Wissenschaftsorganisationen als Referenz für das Wissensmanagement<br />
in Unternehmen geltend zu machen. Für Unternehmen stellte eine Initiierung von Wis-<br />
sensprozessen alleine um dieser Prozesse Willen kein zweckmässiges Verhalten dar.<br />
116 Für eine Darstellung dieser Organisationsformen vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 71-108.<br />
117 Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 91.<br />
118 Vgl. LASSLEBEN, H. (Organisation 2002), S. 128; WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 41.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 51<br />
Aufbauorganisatorische Lösungen sollten also nicht alleine deshalb als geeignet ange-<br />
sehen werden, weil sie einen geringen Grad an Arbeitsteilung oder geringe Zentralisie-<br />
rungsgrade vorsehen. Vielmehr ist ein ausgewogenes Verhältnis von ”<strong>St</strong>abilität versus<br />
Erneuerung” 119 bzw. ”Kontrolle <strong>und</strong> Freiheit” 120 anzustreben. Aus praktischer Per-<br />
spektive äussert sich BILL GATES hierzu noch weitgehender, indem er die Bedeutung<br />
von Unternehmenskultur <strong>und</strong> Organisationsstruktur vergleichend gegenüberstellt:<br />
”Menschen zu motivieren, Verantwortung zu übernehmen, ist nicht so sehr eine Frage<br />
der organisatorischen <strong>St</strong>ruktur als vielmehr eine Frage der organisatorischen Einstel-<br />
lung.” 121<br />
Schliesslich besteht in der Literatur kein Einvernehmen im Hinblick auf eine adäquate<br />
Organisation der Verantwortlichkeit für Wissensprozesse. Einige Autoren befürworten<br />
die Einrichtung einer entsprechenden Linienposition (”Chief Knowledge Officer”). 122<br />
Eine Alternative hierzu wird von HANSEN <strong>und</strong> VON OETINGER 123 darin gesehen,<br />
die Aufgabenspektren ausgewählter Führungskräfte um wissensprozessbezogene Ver-<br />
antwortlichkeiten zu erweitern. Solches Vorgehen entspricht der Forderung von VON<br />
KROGH, ICHIJO <strong>und</strong> NONAKA 124 nach dem Einsatz von ”Knowledge Activists”.<br />
ad d) EDV-Technik<br />
Die Literaturauswertung lässt ein Einvernehmen darüber erkennen, dass die Verfüg-<br />
barkeit adäquater Informations- <strong>und</strong> Kommunikationstechniken einen wesentlichen<br />
Bestimmungsfaktor für die Qualität <strong>und</strong> die Geschwindigkeit von Wissensprozessen in<br />
Organisationen darstellt. 125<br />
119 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 72.<br />
120 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 27.<br />
121 GATES, B. (Wettbewerb 1999), S. 430-431.<br />
122 FOOTE, N. W.; MATSON, E.; RUDD, N. (Manager 2001), S. 125-129.<br />
123 HANSEN, M. T.; VON OETINGER, B. (Wissensmanager 2001), S. 83-84.<br />
124 VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 147-160.<br />
125 Vgl. EFQM; APQC; KMN (Organisation 1997), S. 23-34; NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 258-264; HEISIG, P.;<br />
VORBECK, J. (Benchmarking 1998), S. 16-17; BÖHM, I. (Expertennetzwerke 2001), S. 112-114; FRANK, U.; SCHAUER, H. (Wirtschaftsinformatik<br />
2001), S. 164-166; SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 28-29.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 52<br />
KLOSA 126 unterscheidet dabei herkömmliche Anwendungssysteme (Workflowmana-<br />
gementsysteme, Data Warehouse-Systeme) <strong>und</strong> spezielle Wissensmanagementsysteme,<br />
welche an den Anforderungen von Wissensprozessen ausgerichtete Funktionen vorse-<br />
hen (OpenText, Compassware Development).<br />
ad e) Planungs- <strong>und</strong> Kontrollprozesse<br />
Während in der Literatur eine lebhafte Diskussion über den Einfluss von Führung,<br />
Unternehmenskultur <strong>und</strong> formaler Organisationsstruktur auf Wissensprozesse zu beo-<br />
bachten ist, beschäftigen sich nur wenige Beiträge mit dem <strong>St</strong>ellenwert von Planungs-<br />
<strong>und</strong> Kontrollroutinen.<br />
Es lassen sich zwei unterschiedliche Interpretationen über die Beziehung zwischen<br />
Wissensprozessen einerseits, <strong>und</strong> der Durchführung von Planungen <strong>und</strong> Kontrollen<br />
andererseits, ausmachen.<br />
KAPLAN <strong>und</strong> NORTON 127 beschreiben die im Zusammenhang einer Balanced Score-<br />
card sich vollziehenden Planungsprozesse als ”strategic learning process”. 128 Planung<br />
<strong>und</strong> Kontrolle selbst werden hier also als Wissensprozesse in einem der Diktion der<br />
”Wissensspirale” ähnlichem Sinne definiert. Ebenso ist GÜLDENBERG 129 zu inter-<br />
pretieren, der dem Controlling die Funktion zuweist, ”organisationale Intelligenz auf-<br />
zubauen”.<br />
In einer alternativen Sichtweise werden Planungs- <strong>und</strong> Kontrollprozesse als Einfluss-<br />
grössen von Wissensprozessen beschrieben. 130 Es wird dabei angenommen, dass diese<br />
Wissensübertragungen zu fördern oder zu beeinträchtigen vermögen. Beeinträchtigun-<br />
gen können z. B. verursacht werden, indem in zu hoher Frequenz Abweichungsanaly-<br />
126 KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 49-50.<br />
127 KAPLAN, R. S.; NORTON, D. P. (Scorecard 1996), S. 250-270.<br />
128 KAPLAN, R. S.; NORTON, D. P. (Scorecard 1996), S. 251. Vgl. auch ABERNETHY, M. A.; BROWNELL, P. (Budgets 1999), S. 190.<br />
129 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2000), S. 335. Vgl. auch VANDENBOSCH, B. (Association 1999), S. 79.<br />
130 Diese Sichtweise geht auf eine verhaltenswissenschaftliche Interpretation von Controllingprozessen zurück. Vgl. hierzu BROMWICH,<br />
M. (Markets 1990), S. 27-28; DENT, J. F. (<strong>St</strong>rategy 1990), S. 3-4; DENT, J. F. (Cultures 1991), S. 705-706; ARGYRIS, C. (Defenses<br />
1992), S. 115.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 53<br />
sen zur Fortschrittskontrolle vorgenommen werden, ohne dabei die Wirkungszeiträu-<br />
me von Wissensprozessen zu berücksichtigen. SENGE 131 spricht hierzu von der Not-<br />
wendigkeit zur Gestaltung eines ”Balancing Process with Delay”.<br />
Planung <strong>und</strong> Kontrolle stellen Elemente der Sachziel-Dimension von Controlling-<br />
Konzeptionen 132 dar. Deshalb soll nun ein detailliertes Verständnis dieser Einfluss-<br />
grösse entwickelt werden. Wie in Tabelle 2 veranschaulicht wird, begründen unter-<br />
schiedliche <strong>St</strong>euerungsansätze spezifische Vorgehensweisen im Ressourcenmanage-<br />
ment, sie sind an ansatzspezifische Prämissen geb<strong>und</strong>en <strong>und</strong> sie induzieren unter-<br />
schiedliche Risiken für den Erfolg von Wissensprozessen.<br />
Als <strong>St</strong>euerungslogiken 133 lassen sich Ansätze der Fremdsteuerung, der Kontextsteue-<br />
rung sowie der Selbststeuerung abgrenzen. Bei einer Fremdsteuerung wird mit der<br />
Formulierung von Vorgaben in Bezug auf Wissensobjekte (Verfügbarkeit, Anspruchs-<br />
niveau) oder Wissensprozesse (Geschwindigkeit, einzubeziehende Wissensorte) die<br />
Realisierung von Wissenszielen angestrebt.<br />
<strong>St</strong>euerungs-<br />
logik<br />
Fremdsteuerung<br />
(Hierarchische<br />
Zielvorgaben<br />
für Wissensorte)<br />
131 SENGE, P. (Discipline 1990), S. 73.<br />
132 Vgl. Kapitel 2.4.1, S. 76.<br />
Vorgehensweise Prämissen<br />
• Festlegung von Vorgaben in<br />
Bezug auf Wissensobjekte<br />
(Inhalt, Ort, Explikationsgrad)<br />
oder Wissensprozesse<br />
(Übertragungsart, Fehlerfreiheit,<br />
Geschwindigkeit)<br />
• Messung von Zielerreichungsgraden<br />
• Technokratische (Berichtswesen)<br />
bzw. personenorientierte<br />
(Review-Gespräche)<br />
Top-down Feedback-<br />
Kommunikation<br />
• Angestrebte Veränderungen<br />
der Wissensbasis<br />
müssen ex<br />
ante ausreichend<br />
exakt beschrieben<br />
werden können<br />
• Zuordenbarkeit von<br />
Veränderungen der<br />
organisationalen<br />
Wissensbasis zu<br />
Wissensorten<br />
Risiken in Bezug auf<br />
Wissensprozesse<br />
• Geringe Autonomie<br />
von Wissensorten<br />
beeinträchtigt tendenziell<br />
deren Bereitschaft,Wissensziele<br />
zu verfolgen<br />
• Dysfunktionale Effekte<br />
wegen mangelnderAusrichtung<br />
als ”Balancing Process<br />
with Delay”<br />
133 Die Beurteilung der Eignung dieser <strong>St</strong>euerungsansätze wird massgeblich von dem zugr<strong>und</strong>eliegenden Wissensmanagement-Modell<br />
bestimmt. Vgl. hierzu die vergleichende Darstellung der <strong>St</strong>euerungslogiken alternativer Modelle in Tabelle 3 in Kapitel 2.3, S. 60.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 54<br />
<strong>St</strong>euerungs-<br />
logik<br />
Kontextsteuerung<br />
(Gestaltung von<br />
Einflussgrössen<br />
der Wissensarbeit) <br />
Selbststeuerung(Zielbestimmung<br />
<strong>und</strong> –verfolgungautonom<br />
durch Wissensorte)<br />
Vorgehensweise Prämissen<br />
• Identifizierung relevanter<br />
Einflussgrössen (Führungsverhalten,<br />
IT-Infrastruktur)<br />
von Wissensprozessen<br />
• Optimierung dieser Einflussgrössen<br />
gemäss den<br />
vermuteten Anforderungen<br />
der ”Wissensspirale”<br />
• Reflektion inWissensorten<br />
über die Rolle lokaler Wissensarbeit<br />
für den Unternehmenserfolg<br />
• Nutzung formaler Verfahren<br />
für die Selbst-Definition lokaler<br />
Wissensziele sowie für<br />
Fortschrittskontrollen<br />
(Checklisten, Blue Book)<br />
• Verfügbarkeit von<br />
Hypothesen über<br />
kausale Zusammenhänge<br />
zw. der<br />
Ausprägung von<br />
Einflussgrössen <strong>und</strong><br />
dem Erfolg von<br />
Wissensprozessen<br />
• Maturity (Persönliche<br />
Reife, Professionalität)<br />
von Wissensorten<br />
für autonome<br />
Wissensarbeit<br />
• Modifikation bestehenderRollendefinitionen(Arbeitsplatzbeschreibungen)<br />
Tabelle 2: Ansätze zur Planung <strong>und</strong> Kontrolle von Wissensressourcen<br />
Risiken in Bezug auf<br />
Wissensprozesse<br />
• Unbestimmter Time<br />
Lag bzgl. der Wirkungsentfaltung<br />
von Massnahmen<br />
• ”Gedächtnisse” von<br />
Wissensorten blockieren<br />
ggf. Anpassungen<br />
in den Wissensprozessen<br />
• Wissensprozesse<br />
vollziehen sich ohne<br />
Anbindung an<br />
Top-down Vorgaben<br />
ggf. analog den<br />
Prozessen in Wissenschaftsorganisationen<br />
(Risiko der<br />
reinen Selbstreferenz)<br />
Dazu werden Messpunkte in den Wissensorten (Vertriebsorganisation) <strong>und</strong> entspre-<br />
chende Messgrössen (Anzahl aufgr<strong>und</strong> abteilungsübergreifender Wissenssynthesen<br />
generierter Ideen für Neuprodukte) definiert. Zielerreichungsgrade werden entweder<br />
mittels eines Berichtswesens (technokratisch) oder auf dem Wege von Review-<br />
Gesprächen (personenorientiert) top-down gegenüber den Wissensorten kommuniziert.<br />
Voraussetzungen für eine Fremdsteuerung sind die Bestimmbarkeit zukünftiger Ver-<br />
änderungsbedarfe der organisatonalen Wissensbasis (Welche Wissensobjekte oder –<br />
prozesse werden zukünftig bedeutsam sein?) sowie die Zuordenbarkeit von Verände-<br />
rungen der Wissensbasis zu Wissensorten. Neben den oben bereits angeführten dys-<br />
funktionalen Effekten aufgr<strong>und</strong> allzu enger Zyklen der Ergebnismessung (”Balancing<br />
Process with Delay”) ist als weiteres Risiko für Wissensprozesse einzustufen, dass sich
2 Gr<strong>und</strong>lagen 55<br />
Wissensorte bei einer als unzureichend wahrgenommenen Autonomie 134 diesen Pro-<br />
zessen tendenziell verweigern.<br />
Mit einer Kontextsteuerung wird das Ziel verfolgt, durch Optimierung der relevanten<br />
Einflussgrössen die Häufigkeit, Geschwindigkeit, Fehlerfreiheit usw. von Wissenspro-<br />
zessen zu verbessern. Wie die Darstellungen in diesem Kapitel deutlich machen (siehe<br />
etwa die Diskussion zur Gestaltung einer ”wissensfre<strong>und</strong>lichen” Organisationsstruk-<br />
tur), ist die Formulierung von Hypothesen über den Zusammenhang zwischen Ein-<br />
flussgrössen <strong>und</strong> der Leistungsfähigkeit von Wissensprozessen als bedeutende Heraus-<br />
forderung anzusehen. Als Risiken einer Kontextsteuerung in Bezug auf Wissensüber-<br />
tragungen sind zwei Aspekte anzuführen: Zum einen ist der Zeitraum, in welchem<br />
Veränderungen von Einflussgrössen (Unternehmenskultur, Führungsverhalten) Ver-<br />
besserungen in den Wissensprozessen zu initiieren vermögen, nur schwer zu bestim-<br />
men.<br />
Zweitens ist zu berücksichtigen, dass die im ”Gedächtnis” 135 von Wissensorten mit<br />
den zu verändernden Ausprägungen der Einflussgrössen verb<strong>und</strong>enen Erlebnisse, Ent-<br />
täuschungen usw. als Bestandteile von Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmustern prinzipiell<br />
erhalten bleiben. Dieses zuletzt angeführte Phänomen kann zu einem Beharrungsver-<br />
halten führen, indem Mitarbeiter prinzipiell mögliche Verbesserungen von Wissens-<br />
prozessen nicht mittragen, obwohl bereits objektiv Verbesserungen entsprechender<br />
Rahmenbedingungen (Austausch von Führungskräften, Dezentralisierung von<br />
Entscheidungen) realisiert wurden.<br />
Bei der Realisierung eines Selbststeuerungsansatzes 136 erfolgen sowohl Definition als<br />
auch Verfolgung wissensbezogener Ziele autonom in den Wissensorten. Gr<strong>und</strong>legend<br />
dafür ist, dass Mitarbeiter <strong>und</strong> Gruppen ihre Rollen als Orte der Wissensarbeit akzep-<br />
tieren <strong>und</strong> diese Rollen sinnvoll in ihren Arbeitsalltag integrieren können. Formale<br />
134 NONAKA <strong>und</strong> TAKEUCHI führen Autonomie als Bestimmungsfaktor der Dynamik der ”Wissensspirale” an. Vgl. NONAKA, I.;<br />
TAKEUCHI, H. (Companay 1996), S. 75ff. Zur Bedeutung von Autonomie für Wissensprozesse vgl. auch WEHNER, T.; DICK, M.<br />
(Umbewertung 2001), S. 91-92.<br />
135 Vgl. Kapitel 2.1.1, S. 15.<br />
136 Vgl. BHATT, G. D. (People 1998), S. 166-169.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 56<br />
Verfahren wie der Einsatz von Checklisten oder Plänen können die Definition von<br />
Wissenszielen <strong>und</strong> entsprechende Fortschrittskontrollen unterstützen. Die Funktions-<br />
fähigkeit eines solchen <strong>St</strong>euerungsansatzes ist an strenge Voraussetzungen geb<strong>und</strong>en.<br />
Zum einen muss der <strong>St</strong>ellenwert von Wissensarbeit in Arbeitplatzbeschreibungen auf-<br />
genommen werden. Zudem ist es erforderlich, dass involvierte Mitarbeiter <strong>und</strong> Grup-<br />
pen ein hohes Mass an selbstständiger Arbeitsweise, <strong>St</strong>rukturierungsvermögen usw. zu<br />
realisieren vermögen. Es ist auf diese Prämissen zurückzuführen, dass Konzepte der<br />
Selbststeuerung ausserhalb von Wissenschaftsorganisationen bisher nur in wenigen<br />
Professionen wie dem Investmentbanking 137 <strong>und</strong> der Unternehmensberatung 138 reali-<br />
siert werden. Als Risiko ist anzusehen, dass die Anbindung von sich vollständig<br />
selbststeuernder Wissensarbeit an übergeordnete Unternehmensziele sich stets aufzu-<br />
lösen droht: Es besteht die Gefahr, dass sich selbststeuernde Wissensorte, analog klas-<br />
sischen Wissenschaftsorganisationen, im Sinne einer ”reinen Selbstreferenz” 139 mit<br />
Wissensübertragungen um ihrer selbst Willen beschäftigen.<br />
Im Hinblick auf den Einfluss von Planung <strong>und</strong> Kontrolle auf Wissensprozesse ist zu-<br />
sammenfassend festzuhalten, dass die Wirkungen <strong>und</strong> Risiken in Abhängigkeit von<br />
dem realisierten <strong>St</strong>euerungsansatz zu bewerten sind.<br />
ad f) Beziehungen zu externen <strong>St</strong>akeholdern<br />
Nach SVEIBY 140 stellt die Vernetzung eines Unternehmens mit K<strong>und</strong>en, Lieferanten,<br />
Wettbewerbern, Verbänden, Hochschulen usw. einen der wirksamsten Ansätze für die<br />
qualifizierte Entwicklung einer organisationalen Wissensbasis dar.<br />
Bisher liegen dazu nur wenige Untersuchungen vor. Diese widmen sich vor allem<br />
Wissensprozessen im Zusammenhang mit Unternehmenskooperationen 141 oder in Ver-<br />
137 Vgl. VOBEL, O. (Wissensarbeit 1999), S. 268-274.<br />
138 Vgl. die Fallstudien zu Unternehmensberatungen bei WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 125-136, HIDDING, G. J.;<br />
CATTERALL, S. M. (Anatomy 1998), S. 4-12; WOJDA, F. (Planung 2000), S. 320-326; SCHOLZ, V. (Business 2002); S. 44-51.<br />
139 WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 88.<br />
140 SVEIBY, K. E. (1997), S. 108 ff.<br />
141 Vgl. MOWERY, D.C.; OXLEY, J. E.; SILVERMAN, B. S. (Alliances 1996), S. 79-82; INKPEN, A. C. (Alliances 1998); S. 72-76;<br />
INKPEN, A. C.; DINUR, A. (Ventures 1998), S. 456-460.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 57<br />
bindung mit K<strong>und</strong>enbeziehungen. 142 AADNE, VON KROGH <strong>und</strong> ROOS 143 formulie-<br />
ren vier Einflussgrössen auf den Erfolg von Wissensprozessen in Unternehmenskoope-<br />
rationen:<br />
• Qualifiziertes Verständnis der eigenen Kooperationsmotive<br />
• Qualifiziertes Verständnis der Motive von Kooperationspartnern<br />
• Vertrauen in Kooperationspartner<br />
• Erfahrung <strong>und</strong> Lernfähigkeit<br />
Führung, Unternehmenskultur, Organisationsstruktur, EDV-Technik, Planungs- <strong>und</strong><br />
Kontrollprozesse sowie die Beziehungen zu <strong>St</strong>akeholder sind Gestaltungsfelder, bei<br />
denen Einflüsse auf den Erfolg von Wissensprozessen angenommen werden können.<br />
Unternehmen sollten deshalb, aufbauend auf handlungsleitende Hypothesen, bestrebt<br />
sein, diese Gestaltungsfelder nach den Anforderungen erfolgreicher Wissensarbeit<br />
auszurichten.<br />
Dieses Unterkapitel wird abgeschlossen, indem die Diskussionsergebnisse an den Er-<br />
fahrungen in der Unternehmenspraxis gespiegelt werden. Abbildung 8 fasst dazu bei-<br />
spielhaft die Erwartungen von Mitarbeitern an die Thematik Wissensmanagement zu-<br />
sammen. Es wird deutlich, dass diese Mitarbeitererwartungen eben die zuvor ange-<br />
führten Gestaltungsfelder ansprechen.<br />
142 Vgl. HUANG, J. C.; SHAN, L. (Customer 2002), S. 94-96; HENNESTAD, B. W. (Customer 1999), S. 17-18; HANDBAUER, G.<br />
(K<strong>und</strong>en 1999), S. 43-44.<br />
143 AADNE, J. H.; VON KROGH, G.; ROOS, J. (Cooperation 1996), S.19.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 58<br />
Formulierung gegenstandsbezogener <strong>St</strong>rategien <strong>und</strong> Ziele<br />
• Neues Rollenverständnis von Führungskräften <strong>und</strong> Mitarbeitern<br />
• Kein frühzeitiger Ergebnisdruck/ keine instrumentellen Vorgaben<br />
• Eigenentwicklung von Tools als wertvoll anerkennen<br />
• Interdisziplinarität in Grenzbereichen betonen<br />
• Ökonomische Bewertungskriterien zurückstellen<br />
Schaffung struktureller Handlungsmöglichkeiten<br />
• Fachübergreifende Projektinitiativen <strong>und</strong> <strong>St</strong>euerkreise bilden<br />
• Ressourcen für lokale Projektaktivitäten bereitstellen<br />
• Möglichkeiten für experimentelle Annäherungen an das<br />
Thema Wissensmanagement schaffen<br />
• Ansprechpartner in peripheren Abteilungen einbinden<br />
• Technische Infrastruktur bereitstellen<br />
Aufbau einer Vertrauensbasis durch die Führungsebene<br />
• Personengeb<strong>und</strong>enes Wissen (Fachexpertise) wertschätzen<br />
• Interessenvertretung (Betriebsrat) aktiv einbinden<br />
• Regelmässigen Dialog über Projektfortschritte führen<br />
• Individuelle Qualifizierungs-/Rotationsoptionen vereinbaren<br />
Abbildung 8: Mitarbeitererwartungen an Wissensmanagement 144<br />
2.3<br />
Modelle des Wissensmanagements<br />
In Kapitel 2.1.4 wird die Qualität von Wissen als eine strategisch bedeutsame Unter-<br />
nehmensressource begründet. 145 Wissensmanagement wird als Führungssystem be-<br />
trachtet, das eine systematische, an den Unternehmenszielen ausgerichtete Bewirt-<br />
schaftung dieser Ressource anstrebt. Managementziele thematisieren dabei sowohl die<br />
Entwicklung von Wissenbasen (Ressourcenausstattung) als auch die Wissensnutzung<br />
(Ressourcendisposition).<br />
Ein solches Führungssystem kann in unterschiedlicher Weise ausgestaltet werden. Sei-<br />
ne Ziele <strong>und</strong> Aufgaben werden vor allem davon bestimmt, welche Axiome <strong>und</strong> Inter-<br />
144 Darstellung in Anlehnung an WEHNER, T.; DICK, M. (Umbewertung 2001), S. 108-109.<br />
145 Vgl. Kapitel 2.1.4, S. 34.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 59<br />
pretationen in Bezug auf die Eigenschaften von Wissen bzw. die Wirkungsweise von<br />
Wissen das System prägen.<br />
Es erfolgt nun, ausgehend von einer Definition des Managementbegriffes <strong>und</strong> einer<br />
kritischen Würdigung bestehender Modellansätze, die Erarbeitung eines untersu-<br />
chungsadäquaten deskriptiven Wissensmanagement-Modells. Dieses dient sodann als<br />
Referenz zur Konkretisierung eines Wissensmanagements im Untersuchungsfeld Ban-<br />
ken im nachfolgenden Kapitel.<br />
Die in der Literatur 146 diskutierten Ansätze zum Wissensmanagement können anhand<br />
von drei Gr<strong>und</strong>modellen abgegrenzt werden:<br />
• Technokratische Modelle<br />
• Modelle der Wissensökologie<br />
• Umsetzungsorientierte Phasenmodelle<br />
Tabelle 3 bietet im Vorgriff auf die nachfolgenden Darstellungen einen zusammenfas-<br />
senden Vergleich dieser Modelle.<br />
146 Vgl. ZAHN, E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 2000), S. 244-2445; LASSLEBEN, H. (Organisation 2002), S.<br />
127-129; FRESE, E.; THEUVSEN, L. (Organisationsarbeit 2000), S. 17; GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 304-306;<br />
VOPEL, O. (Wissensarbeit 1999), S. 239-263; KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 36-37; WILLKE, H. (Finanzwirtschaft<br />
2001), S. 24-28; KROGH, G. von; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 25-30; ALEX, B.; BECKER, D.;<br />
STRATMANN, J. (Unternehmensführung 2002), S. 49; NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 150-158; BAECKER, D. (Wissensmanagement<br />
2002), S. 98; GRANT, R. M. (Firm 1996), S. 120; BOUNCKEN, R. B. (Wissensstrategien 2000), S. 438 <strong>und</strong> S. 441-<br />
443; LUBIT, R. (Advantage 2001), S. 171-172; PFEFFER, J.; SUTTON, R. I. (Action 1999), S. 89-93.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 60<br />
Abgrenzungskriterien<br />
Theoretische Basis<br />
Interpretation von<br />
Wissen<br />
<strong>St</strong>euerungslogik<br />
Prozessverständnis<br />
Ansätze zur Komplexitätsreduzierung<br />
Technokratisches<br />
Wissensmanagement<br />
Produktionstheoretisch-orientierterAnsatz<br />
Wissen = Objekt =<br />
Information<br />
Wissensaufbau <strong>und</strong><br />
-transfer kann deterministisch<br />
geplant,<br />
gesteuert <strong>und</strong> gemessen<br />
werden<br />
Rationale Entscheidungsprozesse<br />
Komplexität wird<br />
durch ”Wissenslogistik”<br />
beherrscht<br />
Tabelle 3: Gr<strong>und</strong>modelle des Wissensmanagements 147<br />
2.3.1 Management<br />
Modell<br />
Wissensökologie<br />
Systemtheoretischverhaltenswissenschaftlicher<br />
Ansatz<br />
Wissen = Prozess<br />
Rahmenbedingungen<br />
(Kontexte) ermöglichen<br />
selbststeuernde<br />
Lernprozesse<br />
Emotional-rationale<br />
Entscheidungsprozesse<br />
<strong>und</strong> Lernprozesse<br />
Komplexität wird<br />
durch (lokale) Selbststeuerung<br />
reduziert<br />
Phasenmodelle des<br />
Wissensmanagements<br />
Praxisgeleiteter<br />
Ansatz<br />
Wissen situativ als<br />
Objekt oder als<br />
Prozess<br />
Spezifische Kontexte<br />
<strong>und</strong> <strong>St</strong>euerungsinstrumente<br />
werden in<br />
unterschiedlichen<br />
Phasen wirksam<br />
Rationale Entscheidungsprozesse<br />
Komplexität wird mit<br />
Hilfe von Phasen,<br />
Modulen, Prozessschritten<br />
reduziert<br />
Dieser Arbeit wird das <strong>St</strong>. <strong>Gallen</strong>er Konzept Integriertes Management zugr<strong>und</strong>egelegt.<br />
Dieses weist dem Management drei Hauptfunktionen zu: 148<br />
Gestaltung<br />
Sicherstellung eines institutionellen Rahmens, der die Überlebens- <strong>und</strong> Entwicklungs-<br />
fähigkeit einer handlungsfähigen Ganzheit durch ihre Zweckerfüllung erhält.<br />
147 In Anlehnung an die Darstellung bei NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 152.<br />
148 Vgl. BLEICHER, K. (Konzept 1999), S. 54.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 61<br />
Lenkung<br />
Bestimmung von Zielen sowie die Initiierung <strong>und</strong> Kontrolle von an den Unterneh-<br />
menszielen ausgerichteten Aktivitäten des Systems <strong>und</strong> seiner Elemente.<br />
Entwicklung<br />
Förderung durch Gestaltungs- <strong>und</strong> Lenkungsprozessen, sowie durch teilweise<br />
eigenständige Evolution in sozialen Systemen durch das integrative Erlernen von<br />
Wissen, Können <strong>und</strong> Einstellung. Die Wahrnehmung dieser Funktionen erfolgt dabei<br />
auf den Ebenen des normativen, des strategischen <strong>und</strong> des operativen Managements.<br />
Auf der normativen Ebene widmet sich das Management vor allem der Reflektion von<br />
Prinzipien, Normen <strong>und</strong> Spielregeln. Die Beschäftigung mit dem Aufbau, der Pflege<br />
sowie der Nutzung von Erfolgspositionen <strong>und</strong> Erfolgspotenzialen ist auf der<br />
strategischen Ebene angesiedelt. Die Umsetzung von auf normativer <strong>und</strong> strategischer<br />
Ebene formulierten Vorgaben erfolgt schliesslich durch ein operatives Management.<br />
2.3.2<br />
Technokratische Modelle<br />
Technokratisches Wissensmanagement geht auf produktionstheoretische Überlegun-<br />
gen zurück. Den Ausgangspunkt bildet die Interpretation von Wissen als einem Pro-<br />
duktionsfaktor. 149 Hiernach ist es die alleinige Bestimmung von Wissen, in Kombina-<br />
tionen mit anderen Produktionsfaktoren einzugehen. Wissen kann dabei entweder den<br />
Charakter eines Potenzialfaktors, welcher sein Leistungsvermögen über einen längeren<br />
Zeitraum entfaltet, annehmen oder aber zum Zeitpunkt seines Einsatzes verbraucht<br />
werden (Verbrauchsfaktor).<br />
Der <strong>St</strong>ellenwert von Wissen in Produktionsprozessen wird im technokratischen Wis-<br />
sensmanagement mit Hilfe von Produktionsfunktionen festgelegt. Es existiert über<br />
Produktionsfunktionen hinaus kein Bezugsrahmen, aus dem heraus Wissen eine wei-<br />
149 REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), S. 17.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 62<br />
tergehendere Bedeutung zugewiesen werden kann. Dieses hat zur Konsequenz, dass in<br />
dem produktionstheoretisch-orientierten Ansatz Wissen <strong>und</strong> Information den gleichen<br />
Sachverhalt beschreiben. 150 Mit Produktionsfunktionen werden die Art <strong>und</strong> die Menge<br />
von benötigtem Wissen deterministisch festgelegt: ”Wissen hat als Produktionsfaktor<br />
einen eigenständigen Bestand.” 151 Es kann in dieser Sichtweise stets verfügbar ge-<br />
macht werden.<br />
Wissensmanagement wird damit als Teil eines produktionswirtschaftlichen Führungs-<br />
systems betrachtet. Analog zu der produktionswirtschaftlichen <strong>St</strong>euerung von Be-<br />
triebsmittel- <strong>und</strong> Werkstoffbeständen ist das Wissensmanagement für die Disposition<br />
von Wissen verantwortlich. Dieses Verständnis spiegelt sich bei REHÄUSER <strong>und</strong><br />
KRCMAR 152 wider, indem sie in ihrem Modell des Wissensmanagements z. B. die<br />
Aufgaben der Beschaffung <strong>und</strong> Lagerung ansiedeln. Neben der Faktorbeschaffung ist<br />
es Aufgabe des Wissensmanagements, die Kapazitäts- <strong>und</strong> Flexibilitätsanforderungen<br />
des Produktionssystems zu erfüllen. Diesen Anforderungen wird insbesondere durch<br />
die Verwendung von Techniken zur Informationsspeicherung <strong>und</strong> –verteilung nachge-<br />
kommen. LEHNER 153 spricht in diesem Sinne von einem ”computerunterstützten Wis-<br />
sensmanagement”.<br />
Die Organisation des Produktionsbeitrages erfolgt durch die Zuordnung von Wissen zu<br />
Mitarbeitern, wobei das Leistungsvermögen des Wissens alleine an die Verfügbarkeit<br />
eines Trägers geb<strong>und</strong>en ist.<br />
Übertragungen von Wissen erfolgen schlicht im Sinne der Sendung <strong>und</strong> des Empfangs<br />
von Zeichen, ohne dass Bedingungen für die Interpretation der Zweckmässigkeit von<br />
Wissen auf Empfängerseite vorgesehen sind.<br />
150 Vgl. WITTMANN, W. (Produktion 1979), Sp. 2264.<br />
151 WALGER, G.; SCHENCKING, F. (Wissen 2001), S. 25.<br />
152 REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), S. 19-21.<br />
153 LEHNER, F. (Gedächtnis 2001), S. 226. Vgl. ebenso FRANK, U.; SCHAUER, H. (Wirtschaftsinformatik 2001), S. 169.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 63<br />
Ein produktionstheoretisches Modell kommt als Bezugsrahmen für die weiteren Über-<br />
legungen nicht in Betracht. Diese Einschätzung ist darauf zurückzuführen, dass ein<br />
solches Modell allzu weitreichende Vereinfachungen in Bezug auf die Eigenschaften<br />
<strong>und</strong> die Wirkungsweisen von Wissen in Unternehmen vornimmt. Damit würde die<br />
Relevanz von mit Hilfe eines solchen Modells entwickelten Handlungsempfehlungen<br />
für die Praxis erheblich eingeschränkt. Im Einzelnen sind folgende Kritikpunkte anzu-<br />
führen:<br />
• Eine deterministische Ableitung von Wissensbedarfen aus Unternehmenszielen<br />
mittels Produktionsfunktionen lässt einen bedeutenden Anteil von Aktivitäten<br />
mit Bezug zu organisationaler Wissensarbeit, eben solche die sich intuitiv voll-<br />
ziehen, ausser Acht. Solches inkrementell generierte Wissen kann jedoch in zu-<br />
künftigen Zeitperioden im Kontext bereits bekannter oder neuer Aufgabenkon-<br />
texte eine wichtige Ressource darstellen.<br />
• Es erfolgt keine Interpretation von Wissen als Prozess. Dadurch können der<br />
Praxis weder Ansätze zur Kontextsteuerung (<strong>St</strong>euerung von Wissensprozessen<br />
durch die Gestaltung von Einflussgrössen) noch Ansätze zur Fremdsteuerung<br />
(Initiierung <strong>und</strong> Kontrolle von Wissensprozessen) an die Hand gegeben werden,<br />
um mit ihrer Hilfe organisationale Wissensarbeit zu gestalten.<br />
• Die Nichtbeachtung der in der Unternehmenspraxis bestehenden Entscheidungs-<br />
<strong>und</strong> Handlungsfreiheiten von Individuen <strong>und</strong> Gruppen bei der Verarbeitung von<br />
Wissen stellt die Praxisrelevanz von aus technokratischen Modellen entwickel-<br />
ten Gestaltungsempfehlungen zusätzlich in Frage.<br />
• Eine Fokussierung auf die informationstechnische Verteilung <strong>und</strong> Speicherung<br />
von Wissen wird den tatsächlich bestehenden Entscheidungs- <strong>und</strong> Handlungs-<br />
bedarfen in Unternehmen nicht gerecht.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 64<br />
2.3.3<br />
Modelle der Wissensökologie<br />
NORTH 154 führt als weitere Gruppe von Wissensmanagementansätzen die Wissens-<br />
ökologie ein. Diesem Ansatz zuordenbare Modelle postulieren eine Bindung von Wis-<br />
sen an den Kommunikationszusammenhang 155 in Unternehmen als soziale Systeme.<br />
Anders als es der produktionstheoretische Ansatz vorsieht, ist Wissen hier nicht per se<br />
verfügbar, sondern muss vielmehr konstruiert werden. Eine Zuordnung von Wissen zu<br />
Individuen nach dem einfachen Muster der Sendung <strong>und</strong> des Empfangs von Zeichen<br />
ist nicht möglich. Vielmehr wird hier angenommen, dass erfolgreiche Kommunikation<br />
nur auf dem Wege einer erfolgreichen Verknüpfung von Informationen mit den Pro-<br />
zessen der Mitteilung <strong>und</strong> des Verstehens erreicht werden kann. 156<br />
Dieser systemtheoretisch-verhaltenswissenschaftliche Ansatz sieht vor, dass zu über-<br />
tragende Informationen im Hinblick auf bestimmte Relevanzkriterien 157 bedeutsam<br />
sind. Darüber hinaus muss einem System ein Signal eingehen, wonach eine solche<br />
Information angeboten wird (Mitteilung). Ein solches Signal soll gewissermassen die<br />
Aufnahmebereitschaft des Systems motivieren. Ob eine übertragene Information<br />
schliesslich als Wissen im System aufgenommen, die Kommunikation also erfolgreich<br />
abgeschlossen wird, ist davon abhängig, ob eine verstandene Mitteilung tatsächlich für<br />
das System wichtiges Wissen beinhaltet.<br />
Wissen stellt hier also keine Bestandsgrösse dar. Vielmehr entsteht Wissen stets nur<br />
durch kontinuierliche Kommunikation. Wiederholt kommuniziert wird dabei nur sol-<br />
ches Wissen, das für die Sicherstellung der Überlebensfähigkeit des Systems als not-<br />
wendig beurteilt wird.<br />
Der Aufgabenkatalog eines auf solche Überlegungen zurückgehenden Wissensmana-<br />
gements wird von Prüfroutinen bestimmt. Dieses sind zum einen Prüfungen erster<br />
154 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 150-154. Vgl. auch PALASS, B. (E-Business 2001), S. 20-21.<br />
155 Vgl. LUHMANN, N. (Gesellschaft) 1994, S. 21ff.<br />
156 Vgl. WALGER, G.; SCHENCKING, F. (Wissen 2001), S. 28.<br />
157 Vgl. hierzu auch die definitorische Abgrenzung von Daten, Informationen <strong>und</strong> Wissen in Kapitel 2.1.1, S. 13-16.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 65<br />
Ordnung, welche jenes systemspezifische Wissen identifizieren, das für den Fortbe-<br />
stand des Systems benötigt wird. Darüber hinaus werden Prüfungen zweiter Ordnung<br />
vorgesehen. Diese Prüfungen haben die Art <strong>und</strong> Weise selbst, in der die Identifizie-<br />
rung von relevantem Wissen sich vollzieht, zum Gegenstand. Im Mittelpunkt der Prü-<br />
fungen zweiter Ordnung steht dabei die Gültigkeit der einbezogenen Relevanzkrite-<br />
rien.<br />
Das ”systemische Wissensmanagement” von WILLKE 158 sowie die ”Fünf Diszipli-<br />
nen” von SENGE 159 können als Beispiele wissensökologischer Modelle angesehen<br />
werden. Beiden Modellen ist gemeinsam, dass sie das Zusammenwirken von Selbst-<br />
steuerung <strong>und</strong> Kontextsteuerung in den Mittelpunkt stellen.<br />
Die Kontextsteuerung manifestiert sich dabei in der Ausrichtung von Einflussgrössen<br />
an den Anforderungen organisationaler Wissensarbeit. Selbststeuerung hingegen wird<br />
in Entscheidungen von Einzelnen <strong>und</strong> Gruppen, z. B. in Bezug auf die Bereitschaft zur<br />
Kommunikation impliziten Wissens oder zur Umwandlung von implizitem Wissen in<br />
explizites Wissen, wirksam. Ein auf Instrumente der Fremdsteuerung zurückgreifen-<br />
des Wissensmanagement wird in Modellen der Wissensökologie als nicht leistungsfä-<br />
hig beurteilt. 160<br />
• Für eine kritische Würdigung ist hervorzuheben, dass die Wissensökologie die<br />
Komplexität von Wissensprozessen in der Praxis in geeigneter Weise wider-<br />
spiegelt. Dieses wird erreicht, indem zum einen die Entscheidungs- <strong>und</strong> Hand-<br />
lungsfreiheiten von an Wissensprozessen Beteiligten Berücksichtigung finden.<br />
Zudem werden sowohl rational als auch emotional oder intuitiv initiierte Wis-<br />
sensprozesse durch diese Modelle zugelassen. Schliesslich werden auch die Ein-<br />
flussgrössen von Wissensprozessen in die Betrachtung einbezogen. Hierdurch<br />
können Aussagen über eine zweckmässige Gestaltung von Unternehmenkultur,<br />
158 WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 6-11.<br />
159 SENGE, P. (Discipline 1990). S. 57 ff.<br />
160 BROWN <strong>und</strong> DUGUID führen die Überforderung einer reinen Fremdsteuerung auf die mit diesem <strong>St</strong>euerungsansatz verb<strong>und</strong>enen <strong>und</strong><br />
praktisch nicht befriedigbaren Informationsbedarfe zurück. Vgl. BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Dienstanweisung 2000), S. 69-71.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 66<br />
EDV-Infrastruktur usw. zur Realisierung einer erfolgreichen Kontextsteuerung<br />
formuliert werden.<br />
• Dennoch stellt die Wissensökologie aufgr<strong>und</strong> von zwei Kritikpunkten keinen<br />
adäquaten Bezugsrahmen für die Entwicklung einer Controlling-Konzeption<br />
dar. Zum einen sieht die Wissensökologie keine Wissensobjekte vor. Dabei stel-<br />
len Wissensobjekte (k<strong>und</strong>enbezogenes Wissen), eingeordnet in einen Aufga-<br />
benkontext (K<strong>und</strong>enansprache) <strong>und</strong> kombiniert mit Finanzmitteln (Kreditlimite)<br />
oder Sachmitteln (Filialinfrastruktur), einen massgeblichen Bestandteil der Res-<br />
sourcenausstattung von Unternehmen dar.<br />
• Darüber hinaus ist eine Fokussierung von Akten der Selbststeuerung wie sie die<br />
Wissensökologie vornimmt, für die Formulierung von Gestaltungsempfehlun-<br />
gen für ein Wissenscontrolling nicht zielführend. Zwar sollen Aspekte der<br />
Selbststeuerung in die zu entwickelnde Controlling-Konzeption einbezogen<br />
werden. Ohne jedoch auch Mechanismen der Fremdsteuerung (formale Planung<br />
<strong>und</strong> Kontrolle) einzubeziehen, erscheint es nicht möglich, eine Integration von<br />
Wissensmanagement in das übergreifende Ressourcenmanagement von Unter-<br />
nehmen zu erreichen.<br />
2.3.4 Phasenmodelle<br />
In der Literatur sind solche Ansätze vertreten, die eine Komplexitätsreduzierung mit<br />
Hilfe der Bildung von Phasen oder Modulen vornehmen. Es werden dazu zwei Model-<br />
le 161 vorgestellt:<br />
a) ”Bausteine des Wissensmanagements” 162<br />
b) ”Wissensmanagement- Lebenszyklusmodell” 163<br />
161 Andere Modelle kommen aufgr<strong>und</strong> ihres hohen Allgemeinheitsgrades als Managementansätze nicht in Betracht. Vgl. z. B. die ”Vier<br />
Akte” von SCHÜPPEL, J. (Spannungsfeld 1996).<br />
162 PROBST, G. J. B.; RAUB, S.; ROMHARDT, K. (Ressource 1997).<br />
163 REHÄUSER, J. ; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996).
2 Gr<strong>und</strong>lagen 67<br />
Neben einer alternativen Phasenabgrenzung unterscheiden sich die Modelle vor allem<br />
hinsichtlich der betrachteten Wissensarten sowie in Bezug auf den <strong>St</strong>ellenwert, wel-<br />
cher der Informationstechnik zugesprochen wird.<br />
ad a) ”Bausteine des Wissensmanagements”<br />
Dem Modell von PROBST, RAUB <strong>und</strong> ROMHARDT 164 wird in praxisorientierten<br />
Literaturbeiträgen 165 grosse Aufmerksamkeit gewidmet. Abbildung 8 stellt das Modell,<br />
welches Wissensmanagement in sechs Module differenziert, dar. 166<br />
Wissenserwerb<br />
Wissensziele<br />
Wissensidentifikation<br />
Wissensentwicklung<br />
Wissensbewertung<br />
Wissensbewahrung<br />
Wissensverteilung<br />
Abbildung 9: Bausteine des Wissensmanagements nach PROBST 167<br />
164 PROBST, G. J. B.; RAUB, S.; ROMHARDT, K. (Ressource 1997).<br />
Wissensnutzung<br />
165 Vgl. KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 35-37.; KOPP, O. (Firmenk<strong>und</strong>engeschäft 2001), S. 73; GÜLDENBERG, S.<br />
(Wissenscontrolling 2001), S. 245; BULLINGER, H.-J.; WAGNER, K.; OHLHAUSEN, P: (Kapital 2000), S. 81.<br />
166 Eine ausführliche Darstellung dieser Prozesse wird in Kapitel 3.2.2 vorgenommen. Vgl. Kapitel 3.2.2, S. 112 ff.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 68<br />
- Wissensidentifikation<br />
Inhalt dieses Moduls ist die Schaffung von Transparenz in Bezug auf das verfüg-<br />
bare interne <strong>und</strong> externe Wissen. Die Aufnahme von internem Wissen erfolgt mit<br />
Hilfe elektronischer gelber Seiten oder Wissenslandkarten. Externes Wissen kann<br />
z. B. mit Hilfe von Benchmarking-Verfahren identifiziert werden.<br />
- Wissenserwerb<br />
Den Schwerpunkt dieses Moduls bildet die externe Beschaffung von Wissen, z.<br />
B. auf dem Wege der Personalrekrutierung, der Nutzung von K<strong>und</strong>enbeziehun-<br />
gen oder dem Eingehen von kooperativen Beziehungen mit Wettbewerbern.<br />
- Wissensentwicklung<br />
Einen komplementären Baustein zum Wissenserwerb stellt dieses Modul dar, in-<br />
dem hier die mit Veränderungen der organisationalen Wissensbasis verb<strong>und</strong>enen<br />
unternehmensinternen Prozesse angesprochen werden..<br />
- Wissensverteilung<br />
Hier wird die Bereitstellung von verfügbarem internen <strong>und</strong> externen Wissen für<br />
Aufgabenträger thematisiert. Obwohl alle in dem Modell vorgesehenen Phasen<br />
EDV-technisch unterstützt werden können 168 , so wird diese Phase als informati-<br />
onstechnischer Schwerpunkt des Modells betrachtet.<br />
- Wissensnutzung<br />
Mit den hier einzuordnenden Aktivitäten soll eine zweckmässige Anwendung<br />
von verfügbaren Wissensressourcen, z. B. in der Produktentwicklung oder in der<br />
strategischen Planung, erreicht werden.<br />
167 PROBST, G. J. B.; RAUB, S.; ROMHARDT, K. (Ressource 1997), S. 56.<br />
168 Vgl. KLEINHANS, A. M. (Wissensverarbeitung 1989), S. 26.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 69<br />
- Wissensbewahrung<br />
Aktivitäten in diesem Modul fokussieren den Schutz der organisationalen Wis-<br />
sensbasis.<br />
Die <strong>St</strong>euerung der Aktivitäten in den Modulen als Interventionsfelder von Wissensma-<br />
nagement erfolgt durch die Definition von Wissenszielen sowie mit Hilfe der Wis-<br />
sensbewertung. PROBST <strong>und</strong> RAUB 169 ordnen diese beiden Bausteine dem strategi-<br />
schen Wissensmanagement zu, während Aktivitäten im Rahmen der oben beschriebe-<br />
nen Phasen als Massnahmen des operativen Wissensmanagements eingeordnet wer-<br />
den. Zieldefinition <strong>und</strong> Wissensbewertung werden dabei als Massnahmen zur Fremd-<br />
steuerung interpretiert. Aktivitäten der Kontext- <strong>und</strong> Selbststeuerung zur Initiierung<br />
von Veränderungen der organisationalen Wissensbasis werden in diesem Phasenmo-<br />
dell nicht explizit vorgesehen.<br />
ad b) ”Lebenszyklusmodell des Wissensmanagements”<br />
Dieses Modell grenzt fünf Module des Wissensmanagements ab, denen jeweils be-<br />
stimmte Prozesse zugeordnet sind. 170 Darüber hinaus ist auch hier eine Abgrenzung<br />
von unterschiedlichen Managementebenen vorgesehen:<br />
Ebene 1: Wissens- <strong>und</strong> Informationseinsatz<br />
- Management des Wissensbedarfes<br />
- Management des Wissensangebotes<br />
Ebene 2: Wissensträger sowie Informations- <strong>und</strong> Kommunikationssysteme<br />
- Management der Wissensträger- <strong>und</strong> Informationsressourcen<br />
- Management der Wissens- <strong>und</strong> Informationsquellen<br />
Ebene 3: Technische Infrastruktur<br />
- Management der Infrastruktur zur Wissens- <strong>und</strong> Informations-<br />
verarbeitung <strong>und</strong> Kommunikation<br />
169 PROBST, G. J. B.; RAUB, S. P. (Wissensmanagement 1998), S. 133.<br />
170 REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), S. 18-19.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 70<br />
- Management des Wissensbedarfes<br />
Im Mittelpunkt steht hier die Ableitung von Wissensbedarfen aus den übergeord-<br />
neten Unternehmenszielen z. B. durch die Identifizierung von kritischen Erfolgs-<br />
faktoren der Marktbearbeitung.<br />
- Management des Wissensangebotes<br />
Hier werden Aktivitäten zusammengefasst, welche die Verteilung <strong>und</strong> die Inter-<br />
pretation von Informationen <strong>und</strong> Wissen zum Gegenstand haben.<br />
- Management der Wissensträger- <strong>und</strong> Informationsressourcen<br />
Die <strong>St</strong>rukturierung <strong>und</strong> Speicherung von Informationen <strong>und</strong> Wissen werden in<br />
diesem Modul ebenso eingeordnet wie Massnahmen zur Sicherung des intellek-<br />
tuellen (Weiterbildung) sowie des physischen (Möglichkeiten zur Datenbankab-<br />
frage) Zugangs zu Informationen <strong>und</strong> Wissen. Darüber hinaus werden hier Akti-<br />
vitäten der Pflege <strong>und</strong> Instandhaltung von Systemen zugeordnet.<br />
- Management der Wissens- <strong>und</strong> Informationsquellen<br />
Hier werden Aktivitäten wie das Identifizieren, das Sammeln, das Erfassen sowie<br />
das Vernetzen von Informationen <strong>und</strong> Wissen zusammengefasst.<br />
- Infrastrukturmanagement<br />
Diesem Modul werden Massnahmen zur Organisation der technischen Infrastruk-<br />
tur zugeordnet.<br />
Bei einer Würdigung von Phasenmodellen ist zunächst festzustellen, dass sie anders<br />
als technokratische Modelle oder wissenökologische Ansätze kein theoretisches Ver-<br />
ständnis über die Entstehung <strong>und</strong> Entwicklung von Wissen in Organisationen vorhal-<br />
ten. 171 So bieten diese Modelle der Unternehmenspraxis keine Anhaltspunkte dafür,<br />
171 Vgl. WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 82-83.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 71<br />
auf welche Weise Wissensprozesse sich vollziehen (sollen). Dieses ist auch als Ursa-<br />
che dafür anzusehen, dass in diesen Modellen die Formulierung von Wissenszielen<br />
sowie die Durchführung von Wissensbewertungen ausschliesslich als Mittel der<br />
Fremdsteuerung zur Ressourcendisposition interpretiert werden. Dabei können die<br />
Formulierung von Zielen <strong>und</strong> Bewertungen durchaus auch auf solche Massnahmen<br />
gerichtet sein, die Aktivitäten der Kontext- oder Selbststeuerung thematisieren.<br />
Jedoch bieten vor allem die ”Bausteine des Wissensmanagements” einen geeigneten<br />
Ansatz zur <strong>St</strong>rukturierung von Wissensmanagement-Aktivitäten. Die sachlogische<br />
Abgrenzung von Aktivitäten in Module ist geeignet, die Formulierung von Hand-<br />
lungsempfehlungen zu unterstützen. Dieses zumal, als mit der Abgrenzung von Modu-<br />
len keine Vorfestlegungen im Hinblick auf die Interpretation von Wissensressourcen<br />
als Objekte oder Prozesse erfolgen. Dies ermöglicht es, bestimmte Kontexte für ein-<br />
zelne Module zu konkretisieren, z. B. durch die Festlegung von zu betrachtenden Aus-<br />
schnitten der organisationalen Wissensbasis oder durch die Beurteilung der Relevanz<br />
von Einflussgrössen.<br />
2.3.5 Wissensmanagement-Modell der Arbeit<br />
Mit der Modellbildung sollen die für das Untersuchungsfeld Wissensmanagement re-<br />
levanten Denk- <strong>und</strong> Handlungsfelder, die Handlungsebenen sowie ein Bezugsrahmen<br />
zur Systematisierung von Aktivitäten festgelegt werden. In die Überlegungen zum<br />
Design eines adäquaten deskriptiven Modells werden verschiedene Aspekte einbezo-<br />
gen: Dieses sind zum einen Anforderungen, welche aus dem Verständnis von Wissens-<br />
ressourcen, wie es in den vorhergegangenen Kapiteln erarbeitet wird, resultieren. Zu-<br />
dem werden die Bef<strong>und</strong>e der kritischen Würdigung der Gr<strong>und</strong>modelle einbezogen.<br />
Abbildung 10 stellt das hieraus entwickelte deskriptive Wissensmanagement-Modell<br />
dar.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 72<br />
Denk- <strong>und</strong><br />
Handlungsfelder<br />
Paradigmen<br />
Kontexte<br />
Wissens-<br />
Prozesse<br />
prozesse<br />
Wissens-<br />
Elemente<br />
objekte<br />
Reflektionen<br />
Entscheidungen<br />
Denk- <strong>und</strong><br />
Handlungsebenen<br />
Normatives<br />
Management<br />
<strong><strong>St</strong>rategisches</strong><br />
Management<br />
Operatives<br />
Management<br />
Abbildung 10: Wissensmanagement-Modell der Arbeit<br />
Denk- <strong>und</strong> Handlungsfelder<br />
Initiierung<br />
Umsetzung<br />
Modellkomponenten<br />
Erwerb<br />
Massnahmen<br />
Identifikation<br />
Entwicklung<br />
Bewahrung<br />
Im Vorfeld einer Gestaltung von Ressourcenausstattung <strong>und</strong> –disposition sind zu-<br />
nächst Leitideen sowie Sinn <strong>und</strong> Zweck eines Wissensmanagements zu reflektieren. 172<br />
Auf diesem Wege sind Urteile darüber zu gewinnen, welchen <strong>St</strong>ellenwert Wissensres-<br />
sourcen in Unternehmen einnehmen. Darüber hinaus sollte ein Verständnis darüber<br />
angestrebt werden, welche Annahmen <strong>und</strong> Restriktion bei Dispositionen der organisa-<br />
tionalen Wissensbasis als bedeutsam anzusehen sind (In welcher Weise ist die Ent-<br />
wicklung der Wissensbasis von Beziehungen zur Unternehmensumwelt beeinflusst?).<br />
Als Handlungsfelder werden schliesslich die Entscheidungen des Wissensmanage-<br />
ments im Hinblick auf Wissensobjekte <strong>und</strong> Wissensprozesse betrachtet.<br />
172 Vgl. Abbildung 5 zur Beschreibung der Tiefenstruktur der organisationalen Wissensbasis in Kapitel 2.2.2.1, S. 41.<br />
Verteilung<br />
Nutzung
2 Gr<strong>und</strong>lagen 73<br />
Denk- <strong>und</strong> Handlungsebenen<br />
Es wird eine Unterscheidung von normativem, strategischem <strong>und</strong> operativem Wis-<br />
sensmanagement vorgenommen. Die Aufnahme einer normativen Managementebene<br />
spiegelt die Interpretation von Unternehmen als schöpferische Organisationen, in Ab-<br />
grenzung zu einer Betrachtung von Unternehmen als Anpassungsoptimierer, wider:<br />
Unternehmen bewerten, gestützt auf Reflektionen über Paradigmen <strong>und</strong> Kontexte, au-<br />
tonom den <strong>St</strong>ellenwert von Wissen <strong>und</strong> alternative Modi der Ressourcendisposition.<br />
<strong><strong>St</strong>rategisches</strong> Management fokussiert die Einbindung von Wissen in das übergreifende<br />
Ressourcenmanagement sowie Veränderungen der Wissensbasis durch die Entwick-<br />
lung <strong>und</strong> Nutzung von Wissensobjekten- <strong>und</strong> prozessen. Im Einzelnen sind damit drei<br />
Handlungsfelder angesprochen:<br />
• Verankerung von Wissensressourcen in bestehende Ressourcendispositionen<br />
durch die Integration von Wissen in übergreifende Managementsysteme (Ge-<br />
samtbanksteuerung), durch die Berücksichtigung wissensbezogener Anforde-<br />
rungen in Entscheidungen ausserhalb des Wissensmanagements <strong>und</strong> schliesslich<br />
durch die Realisierung des Wirtschaftlichkeitsprinzips bei Wissensmanagement-<br />
Aktivitäten<br />
• Planung von Wissensausstattung (Definition relevanter Wissensbasen, Formu-<br />
lierung planbarer Wissensbedarfe, Evaluierung inkrementell generierten Wis-<br />
sens) <strong>und</strong> Wissensdisposition (Auswahl von Fremdsteuerung, Kontextsteuerung<br />
oder Selbststeuerung)<br />
• Optimierung von Wissensprozessen<br />
Die Festlegung einer Entscheidungsfunktion für das strategische Wissensmanagement<br />
ist kein Präjudiz mit Blick auf die Auswahl von Massnahmen zur Fremd-, Selbst- oder<br />
Kontextsteuerung bei der Disposition von Wissen. In jedem Fall sollten formale Pla-<br />
nungs- <strong>und</strong> Kontrollroutinen eine Rolle spielen. Jedoch kommen ebenfalls Optimie-<br />
rungen der Einflussgrössen von Wissensprozessen oder Verbesserungen der Dispositi-
2 Gr<strong>und</strong>lagen 74<br />
onsfähigkeit von Mitarbeitern bei der autonomen Handhabung von Wissensbeständen<br />
(Selbststeuerung) in Frage.<br />
Der Aufgabenkatalog des operativen Managements umfasst zum einen die Planung,<br />
Durchführung <strong>und</strong> Kontrolle von konkreten Wissensmanagement-Aktivitäten. 173 Dar-<br />
über hinaus ist das operative Management verantwortlich für die Kommunikation von<br />
Ereignissen <strong>und</strong> Sachverhalten im Zusammenhang mit sich lokal vollziehender Wis-<br />
sensarbeit gegenüber der übergeordneten Managementebene.<br />
Bezugsrahmen zur Einordnung von Aktivitäten (Massnahmen)<br />
Es wird festgelegt, dass die Gesamtheit der Wissensressourcen thematisierenden ope-<br />
rativen Massnahmen einem von sechs Kernprozessen 174 des Wissensmanagements<br />
zugeordnet werden können: Identifikation, Erwerb, Entwicklung, Verteilung, Nutzung<br />
oder Bewahrung.<br />
2.4 Controlling-Konzeptionen<br />
In der Unternehmenspraxis ist eine zunehmende ”Ausdifferenzierung des Controllings<br />
in spezialisierte Teil- oder Bindestrich-Controllings” 175 zu beobachten. Mit diesen Dif-<br />
ferenzierungen reagieren Unternehmen auf wahrgenommene Anpassungsbedarfe. An-<br />
passungsbedarfe können durch aufsichtsrechtliche oder andere gesetzliche Vorschrif-<br />
ten induziert werden. Das Interesse deutscher Industrieunternehmen am Aufbau eines<br />
leistungsfähigen Risiko-Controllings als Folge des im Jahre 1998 eingeführten Geset-<br />
zes zur Kontrolle <strong>und</strong> Transparenz im Unternehmensbereich (KonTraG) ist hierfür<br />
beispielhaft.<br />
173 Anders als dies von PROBST <strong>und</strong> RAUB postuliert wird, widmet sich das in dieser Weise eingeordnete operative Wissensmanagement<br />
ebenfalls Bewertungsfragen (Bewertung alternativer Handlungsoptionen, Priorisierung von Massnahmen). Vgl. PROBST, G. J. B.;<br />
RAUB, S. P. (Wissensmanagement 1998), S. 133.<br />
174 Damit wird die Systematik der Bausteine des Wissensmanagements von PROBST et. al. aufgegriffen. Vgl. PROBST, G. J. B.; RAUB,<br />
S.; ROMHARDT, K. (Ressource 1997). Aufgr<strong>und</strong> der mit dem Modell dieser Arbeit vorgenommenen Definition von Denk- <strong>und</strong> Handlungsfeldern<br />
sind jedoch im Vergleich zu PROBST et. al. abweichende Massnahmen mit diesen Kernprozessen angesprochen. Vgl. hierzu<br />
die Darstellungen in Kapitel 3.2.2, S. 112 ff.<br />
175 Vgl. BECKER, A. (Accountingforschung 1999), S. 237.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 75<br />
In der Regel lassen sich Bemühungen zur Einrichtung eines neuen Teil-Controllings<br />
jedoch auf unternehmensintern ausgerichtete Kalküle zurückführen.<br />
Dabei ist häufig ausschlaggebend, dass ein Bedeutungszuwachs für bestimmte Unter-<br />
nehmensressourcen festgestellt wird, bestehende Controlling-Lösungen jedoch als<br />
nicht leistungsfähig im Hinblick auf die sich daraus ergebenden Anforderungen beur-<br />
teilt werden. Die Entwicklung von der Lohn- <strong>und</strong> Gehaltsbuchhaltung des Rech-<br />
nungswesens zum modernen Personal-Controlling mit seinen vielfältigen quantitati-<br />
ven sowie qualitativen Analyse- <strong>und</strong> Prognoseverfahren illustriert dieses. Als weiteres<br />
Beispiel ist der Entwicklungsstand des Immobilien-Controllings anzuführen, der heute<br />
auch in Unternehmen, in denen das Immobiliengeschäft kein Kerngeschäft darstellt,<br />
erreicht ist: Die Anforderungen eines professionellen Immobilienmanagements können<br />
durch Daten der Anlagenbuchhaltung nicht befriedigt werden, sodass die Implementie-<br />
rung einer ressourcenspezifischen Controlling-Konzeption erforderlich ist.<br />
Die Theorie vermag mit Hilfe von praxeologischen Aussagesystemen Handlungsemp-<br />
fehlungen für die zweckrationale Ausgestaltung eines Controllings zu formulieren.<br />
Diese Aussagesysteme können sich auf funktionale, instrumentale <strong>und</strong> institutionale<br />
Gestaltungsfelder beziehen. Im Folgenden werden Eckpunkte für das Design von<br />
Controlling-Konzeptionen vorgestellt.<br />
2.4.1 Zieldimensionen<br />
Den Ausgangspunkt für die Gestaltung eines Controllings bildet die Festlegung, an<br />
welchen Zielen diese Funktion ausgerichtet werden soll. Dabei unterscheiden<br />
SCHWEITZER <strong>und</strong> FRIEDL 176 zwei Zieldimensionen:<br />
a) Sachziele<br />
b) Inhaltliche Ziele<br />
176 SCHWEITZER, M.; FRIEDL, B. (Konzeption 1992), S. 143.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 76<br />
ad a) Sachziele<br />
Anhand der Sachziele werden dem Controlling Funktionen im Unternehmenssystem<br />
zugeordnet. Nach HORVÁTH 177 lassen sich dazu folgende Abgrenzungen vornehmen:<br />
• Wahrnehmung der Funktionen Systembildung <strong>und</strong> Systemnutzung in Bezug auf<br />
das Controllingsystem<br />
• Wahrnehmung der Funktionen Planung <strong>und</strong> Kontrolle einerseits sowie der<br />
Funktion Informationsversorgung andererseits<br />
• Unterstützung von strategischen (d. h. auf langfristig wirkende Grössen gerich-<br />
tete) <strong>und</strong> operativen (d. h. auf kurzfristig wirkende Grössen gerichtete) Ent-<br />
scheidungen im Führungssystem<br />
ad b) Inhaltliche Ziele<br />
Mit der Festlegung von inhaltlichen Zielen erfolgt eine Verknüpfung des Controlling-<br />
systems mit den inhaltlichen Zielen des Führungssystems. Für die Entwicklung eines<br />
neuen Teil-Controllings ist daher zunächst eine Definition der inhaltlichen Ziele des zu<br />
unterstützenden Führungssystems erforderlich. Dabei müssen Vorgaben insbesondere<br />
in Bezug auf folgende Aspekte definiert werden:<br />
• Festlegung der relevanten strategischen <strong>und</strong> operativen Entscheidungs- <strong>und</strong><br />
Handlungsfelder<br />
• Festlegung der relevanten Entscheidungsparameter bzw. <strong>St</strong>euerungsgrössen<br />
(Bruttoertrag, Betriebsergebnis, Risikotragfähigkeit, Durchlaufzeit, K<strong>und</strong>enzu-<br />
friedenheit)<br />
• Festlegung von Normen <strong>und</strong> Regelungsvorschriften (Vorgaben in Bezug auf<br />
Detaillierungsgrad <strong>und</strong> Zeitgerechtigkeit bei der Bereitstellung von Controlling-<br />
informationen)<br />
177 HORVÁTH, P. (Controlling 1995), S. 152.
2 Gr<strong>und</strong>lagen 77<br />
2.4.2 Funktionale Aspekte<br />
Die funktionale Ausgestaltung eines Controllings orientiert sich an seinem sachlichen<br />
<strong>und</strong> inhaltlichen Zielsystem. Dabei sind drei Gestaltungsfelder abzugrenzen:<br />
a) Formulierung der Controlling-Aufgaben<br />
b) Entwicklung der Controlling-Instrumente<br />
c) Festlegung der Controlling-Organisation<br />
ad a) Controlling-Aufgaben<br />
Die Formulierung von Aufgaben unterstützt die Operationalisierung von Controlling-<br />
Zielen in sachlich <strong>und</strong> zeitlich abgrenzbare Aktivitäten. Für die Unternehmenspraxis<br />
bedeutsam ist dabei vor allem die Abgrenzung von solchen Controlling-Aufgaben,<br />
welche strategische Entscheidungs- <strong>und</strong> Handlungsfelder des Führungssystems thema-<br />
tisieren gegenüber Aufgaben, welche die operative Führung unterstützen. Die Wahr-<br />
nehmung sowohl strategischer als auch operativer Controlling-Aufgaben umfasst Ak-<br />
tivitäten der Planung, Kontrolle <strong>und</strong> Informationsversorgung.<br />
ad b) Controlling-Instrumente<br />
Hier sind diejenigen Methoden <strong>und</strong> Verfahren zu subsumieren, welche bei Control-<br />
ling-Aktivitäten zur Anwendung gelangen. Bei der Ausgestaltung einer Controlling-<br />
Konzeption kann dabei auf eine Vielzahl einschlägiger quantitativer <strong>und</strong> qualitativer<br />
Instrumente zurückgegriffen werden:<br />
• Verfahren zur Chancen- <strong>und</strong> Risikoerkennung (SWOT-Analyse, ABC-Analyse)<br />
• Verfahren zur Zielformulierung (Zielgewichtung, Rangordnung)<br />
• Verfahren zur Alternativenbildung (Brainstorming, Delphi-Methode, Relevanz-<br />
baummethode)<br />
• Bewertungsverfahren (Investitionsrechnungen, Scoring-Modelle, Checklisten)
2 Gr<strong>und</strong>lagen 78<br />
ad c) Controlling-Organisation<br />
Mit der Formulierung von institutionalen Gestaltungsempfehlungen werden aufbau-<br />
<strong>und</strong> ablauforganisatorische Aspekte angesprochen. Mit Blick auf die Aufbauorganisa-<br />
tion sind zwei Fragestellungen berührt: Entscheidungen über die Organisation einer<br />
Controlling-Funktion entweder als Projekt oder als Einheit der formalen Organisati-<br />
onsstruktur, sowie die Festlegung des Zentralisierungsgrades von Controlling-<br />
Aufgaben. Bei der Gestaltung von Controllingprozessen, etwa im Fall eines IT-<br />
Controllings, stehen die Schnittstellen zu anderen Funktionen im Mittelpunkt:<br />
• Schnittstellen mit dem eigenen Führungssystem (IT-Management)<br />
• Schnittstellen mit anderen Führungssystemen (Personalmanagement)<br />
• Schnittstellen mit anderen Controlling-Subsystemen (Personal-Controlling)<br />
• Schnittstellen mit einem übergeordneten Controlling-System (integrierte Unter-<br />
nehmenssteuerung)<br />
Eine Controlling-Konzeption kann auf Differenzierungsbedarfe in Abhängigkeit von<br />
Kontextfaktoren (Unternehmensgrösse, Produktprogramm) eingehen. 178 So können<br />
etwa unterschiedliche Zentralisierungsgrade bei der Wahrnehmung von Controlling-<br />
Aufgaben (Werbeerfolgskontrolle, Liquiditätsplanung) in Abhängigkeit von den loka-<br />
len Rahmenbedingungen ausländischer Tochtergesellschaften angezeigt sein. Aller-<br />
dings setzt ein solcher Differenzierungsansatz ein detailliertes Verständnis über die<br />
bestimmenden Faktoren <strong>und</strong> ihre Wirkungsweise voraus. Im Hinblick auf ein in der<br />
Unternehmenspraxis bisher nicht etabliertes Wissenscontrolling ist davon auszugehen,<br />
dass ein solches qualifiziertes Verständnis derzeit nicht erreicht werden kann.<br />
178 SCHWEITZER, M.; FRIEDL, B. (Konzeption 1992), S. 143; HORVÁTH, P. (Controlling 2002), S. 107.
3 Wissensmanagement in Banken 79<br />
3<br />
Wissensmanagement in Banken<br />
”Fast in allen anderen Künsten <strong>und</strong> Tätigkeiten des Le-<br />
bens kann der Handelnde von Wahrheiten Gebrauch ma-<br />
chen, die er nur einmal kennengelernt hat, in deren Geist<br />
<strong>und</strong> Sinn er nicht mehr lebt, <strong>und</strong> die er aus bestaubten<br />
Büchern wieder hervorzieht. So ist es aber im Kriege<br />
nie.” (Carl von Clausewitz im zweiten Kapitel zur ”The-<br />
orie des Krieges”)<br />
In Kapitel 2.3.5 wird ein untersuchungsadäquates Wissensmanagement-Modell vorge-<br />
stellt. 179 Die Ausführungen in Kapitel 2.4 verdeutlichen, dass das Design von Control-<br />
ling-Konzeptionen auf ein qualifiziertes Verständnis der zu unterstützenden Führungs-<br />
systeme zurückgehen sollte. 180 Deshalb wird nun eine Konkretisierung von Wissens-<br />
management im Untersuchungsfeld Banken vorgenommen.<br />
Es liegen bisher nur wenige Praxisberichte 181 über Wissensmanagement-Aktivitäten in<br />
der Branche vor. Die <strong>St</strong>ichprobenbeschreibungen empirischer Untersuchungen weisen<br />
Finanzdienstleistungsunternehmen als Befragungsteilnehmer aus. 182 Allerdings bieten<br />
die Bef<strong>und</strong>e dieser Untersuchungen keinen Aufschluss über branchenspezifische Aus-<br />
gestaltungen von Wissensmanagement. KLOSA, der ebenfalls Finanzinstitute in seine<br />
Untersuchung einbezieht, stellt so keinen Zusammenhang fest zwischen der Branchen-<br />
zugehörigkeit <strong>und</strong> der Einsatzintensität technischer Wissensmanagementsysteme. 183<br />
Die Beschreibung von Wissensmanagement im Untersuchungsfeld beginnt in Kapitel<br />
3.1 mit einer Darstellung von Wissen als Ressource der bankwirtschaftlichen Produk-<br />
tion. Sodann wird in Kapitel 3.2 eine Würdigung von Wissensmanagement als Bank-<br />
179 Vgl. Abbildung 10 in Kapitel 2.3.5, S. 72.<br />
180 Vgl. Kapitel 2.4, S. 74 ff.<br />
181 Vgl. LUCKO, S.; TRAUNER, B.; LEMBKE, G. (HypoVereinsbank 2000); WILMES, J. (Bank 2001); EGLI, L. (WWW 2001);<br />
ROMHARDT, K. (Wissensperspektive 1998), S. 76-77, S. 106-110; NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 81-82, S. 88-90;<br />
KOPP, O. (Firmenk<strong>und</strong>engeschäft 2001), S. 75-86; VOPEL, O. (Wissensmanagement 1999), S.169-238; DIEFENBRUCH, M.;<br />
HOFFMANN, M. (Banken 2001), S. 249-250. SPREMANN weist auf Aktivitäten des Versicherungsunternehmens WINTERTHUR sowie<br />
des Rückversicherers SWISS RE hin. Vgl. SPREMANN, K. (Finanzanalyse 2002), S. 185.<br />
182 Vgl. HEISIG, P.; VORBECK, J. (Benchmarking 1998), S. 60; NORTH, K.; PAPP, A. (Erfahrungen 1999), S. 20-22.<br />
183 KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 179.
3 Wissensmanagement in Banken 80<br />
prozess vorgenommen. 184 Schliesslich werden in Kapitel 3.3 die Zielsysteme eines<br />
normativen, eines strategischen sowie eines operativen Wissensmanagements vorge-<br />
stellt. 185<br />
3.1<br />
3.1.1<br />
Wissen als Ressource der Bankproduktion<br />
Die Beiträge von Wissensobjekten <strong>und</strong> -prozessen zur Erstellung von Bankdienstleis-<br />
tungen werden im Folgenden detailliert. Dabei wird auch auf die von Wissensressour-<br />
cen ausgehenden Risiken für die Bankproduktion eingegangen. Die Ausführungen in<br />
den beiden Unterkapiteln schliessen jeweils mit einer Detaillierung der wettbewerbs-<br />
strategischen Relevanz von Wissensobjekten bzw. -prozessen anhand ausgewählter<br />
unternehmensstrategischer Programme.<br />
Objektorientierte Ressourceninterpretation<br />
Ein Wissensobjekt wird definiert durch die Kombination von Merkmalsausprägungen<br />
elementarer Wissensarten. 186 Bei diesen elementaren Wissensarten handelt es sich um<br />
den Wissensort, den Explikationsgrad sowie den Wissensinhalt.<br />
Die Gesamtheit der für eine Bankproduktion relevanten Wissensinhalte können dabei<br />
für Systematisierungszwecke in die Kategorien Faktenwissen <strong>und</strong> Regelwissen abge-<br />
grenzt werden.<br />
Die Bankproduktion lässt sich in die Hauptprozesse Produktentwicklung, Vertrieb <strong>und</strong><br />
Abwicklung sowie verschiedene Supportprozesse (Personalmanagement, Risikomana-<br />
gement) differenzieren. Supportprozesse bleiben bei den nun folgenden Betrachtungen<br />
unberücksichtigt. Charakteristisch für Dienstleistungsunternehmen 187 ist, dass auf-<br />
184 Vgl. Kapitel 3.2, S. 104 ff.<br />
185 Vgl. Kapitel 3.3, S. 141 ff<br />
186 Vgl. Kapitel 2.1.2, S. 22.<br />
187 Vgl. MÖßLANG, A. M. (Dienstleistungsunternehmen 1995), S. 118-119.
3 Wissensmanagement in Banken 81<br />
gr<strong>und</strong> der Nicht-Lagerfähigkeit von Dienstleistungsprodukten der K<strong>und</strong>e als externer<br />
Faktor unmittelbar in Produktionsprozesse einbezogen wird.<br />
So wird ein Kreditprodukt erst durch das Einvernehmen von Kreditnehmer <strong>und</strong> Kre-<br />
ditsachbearbeiter über den Abschluss eines Kreditvertrages manifest. Neben den in<br />
Hauptprozessen der Bank angesiedelten Wissensobjekten ist also ebenfalls das Wissen<br />
von K<strong>und</strong>en in die Betrachtungen einzubeziehen.<br />
3.1.1.1<br />
3.1.1.1.1<br />
Verfügbarkeit von Wissen bei der Leistungserstellung<br />
Systematisierung der Wissensobjekte<br />
In einer rein-unternehmensbezogenen Betrachtung, also ohne eine Berücksichtigung<br />
von K<strong>und</strong>en als Wissensträgern, können die folgenden Wissensorte abgrenzt werden:<br />
• Die Bankproduktion als Zusammenfassung der drei Hauptprozesse<br />
• Die einzelnen Hauptprozesse Produktentwicklung, Vertrieb <strong>und</strong> Abwicklung<br />
• Kollektive (Abteilungen, Projektteams) innerhalb eines Hauptprozesses<br />
• Einzelne Mitarbeiter<br />
Mit formalen Organisationsstrukturen werden Zuordnungen von Aufgaben zu Aufga-<br />
benträgern abgebildet. Diese Aufgaben begründen Aufgabenkontexte 188 , denen Wis-<br />
sensinhalte zugeordnet werden können. An einem Wissensort wie der Abteilung<br />
Marktforschung sind vor allem solche Wissensinhalte angesiedelt, welche zur Durch-<br />
führung von Marktforschungsaktivitäten erforderlich sind (statistisches Methodenwis-<br />
sen, Beziehungwissen in Bezug auf Media-Agenturen).<br />
Daher weist die Komposition der Wissensobjekte von Wissensorten mit identischen<br />
Aufgabenkontexten in verschiedenen Unternehmen einen höheren Ähnlichkeitsgrad<br />
auf als solche Objekte von Wissensorten mit unterschiedlichen Aufgabentexten inner-<br />
188 Vgl. die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29.
3 Wissensmanagement in Banken 82<br />
halb des selben Unternehmens. 189 Markenspezialisten sind so im Hinblick auf die für<br />
sie relevanten Wissensobjekte den Markenspezialisten von Wettbewerbern ähnlicher<br />
als den Kreditrisikoexperten oder den Vertriebsmitarbeitern im eigenen Unternehmen.<br />
Tabelle 4 führt Beispiele für Wissensobjekte im Hauptprozess Produktentwicklung an.<br />
In Produktentwicklungsaktivitäten wie z. B. die Erstellung von <strong>St</strong>udien über zukünftig<br />
geforderte Produkteigenschaften oder zukünftige Marktpotenziale gehen auf einer ers-<br />
ten Betrachtungsebene die impliziten <strong>und</strong> expliziten Wissensinhalte der diese Aktivitä-<br />
ten ausführenden Mitarbeiter ein.<br />
Wissensort<br />
Einzelne Mitarbeiter<br />
im<br />
Wissensinhalt<br />
Beziehungswissen zur Beurteilung von K<strong>und</strong>enpräferenzen;<br />
Verständnis realisierter oder zukünftiger Geschäftsmodelle zur<br />
Gewichtung von Entscheidungsparametern<br />
Hauptprozess Kenntnis statistischer Verfahren, Kenntnisse in Bezug auf die<br />
Bef<strong>und</strong>e einschlägiger Branchenstudien<br />
Kollektive im<br />
Hauptprozess<br />
Hauptprozess<br />
Kompetenz von Marktforschung <strong>und</strong> Produktmanagement,<br />
kooperativ Handlungsempfehlungen aus <strong>St</strong>udien abzuleiten;<br />
Beziehungswissen zu Media-Agenturen<br />
In abteilungsübergreifenden Datenbanken gespeicherte Informationen<br />
zu Produkttransaktionen; in Leitfäden dokumentiertes<br />
Planungswissen<br />
Einschätzungen in Bezug auf Chancen <strong>und</strong> Risiken von<br />
Markttrends; Selbstverständnis über die organisationale Rolle<br />
der Produktentwicklung in der Bankproduktion<br />
Entscheidungs- bzw. Weisungskompetenz von Produktmanagern<br />
gegenüber anderen Hauptprozessen, dokumentierte<br />
Richtlinien zum Produktentwicklungsprozess<br />
Tabelle 4: Wissensobjekte in der Produktentwicklung<br />
189 Vgl. BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Mitarbeiter 1999), S. 84.<br />
Explikationsgrad<br />
implizit<br />
explizit<br />
implizit<br />
explizit<br />
implizit<br />
explizit
3 Wissensmanagement in Banken 83<br />
Die Wissensbasis von Kollektiven umfasst zum einen die Wissensobjekte der dort an-<br />
gesiedelten Mitarbeiter (individuelle Kompetenz zur Nutzung von Datenbanken). Dar-<br />
über hinaus sind dort ebenfalls solche Objekte angesiedelt, die nicht einzelnen Mitar-<br />
beitern zuordenbare Wissensbestände repräsentieren. So stellt das Planungswissen im<br />
Produktmanagement, etwa die Antizipation von Verantwortlichkeiten im Rahmen der<br />
Vertriebsplanung, nicht einfach eine Aggregation von Kenntnissen einzelner Mitarbei-<br />
ter dar. Vielmehr manifestieren sich z. B. die Affinität gegenüber formalen Planungs-<br />
formaten <strong>und</strong> die Professionalität in der Handhabung von Prognoseverfahren in der<br />
Ausprägung eines spezifischen nicht-kodifizierten Planungswissens (”Planungskul-<br />
tur”) eines Kollektivs.<br />
Es ist hervorzuheben, dass die in Kollektiven verfügbaren Wissensbestände unter-<br />
schiedliche Ähnlichkeitsgrade aufweisen können. In der Unternehmenspraxis sind<br />
Kollektive entweder als Einheiten der formalen Organisationsstruktur oder als Pro-<br />
jektorganisationen ausgeprägt. Aufgr<strong>und</strong> identischer Aufgabenkontexte weisen die<br />
Individuen zuordenbaren Wissensobjekte in Abteilungen einen hohen Ähnlichkeits-<br />
grad auf. Demgegenüber wird mit der Implementierung von Projektorganisationen in<br />
der Regel gerade eine heterogene Komposition angestrebt, um auf diesem Wege neue<br />
Wissensobjekte aus dem Bestand bereits verfügbarer Objekte zu entwickeln. 190<br />
Diese Differenzierung ist für die Feststellung heranzuziehen, dass die Vorteilhaftigkeit<br />
einer homogenen oder heterogenen Komposition von Wissensobjekten in Kollektiven<br />
nur unter Berücksichtigung der zugr<strong>und</strong>eliegenden Zielsetzung (Arbeitsteilung versus<br />
Wissenssynthese) beurteilt werden kann.<br />
In Hauptprozessen als Ganzem sind Wissensobjekte wie das Selbstverständnis des<br />
Produktmanagements in Abgrenzung zur Rolle einer Vertriebsorganisation angesie-<br />
delt. Dokumentierte Leitfäden zur Durchführung von Produktentwicklungsprojekten,<br />
zur Auftragsvergabe an Media-Agenturen oder zur Werbeplanung stellen explizite<br />
190 Für eine Systematik von Wissensübertragungen in der Leistungserstellung vgl. Tabelle 6 in Kapitel 3.1.2.1.1, S. 95.
3 Wissensmanagement in Banken 84<br />
Wissensinhalte des ”Gedächtnisses” 191 dieses Hauptprozesses dar.<br />
In Tabelle 5 sind Beispiele für im Hauptprozess Vertrieb angesiedelte Wissensobjekte<br />
angeführt:<br />
Wissensobjekt Wissensort Explikationsgrad<br />
Ergebnisbeitragspotenzial<br />
von Neuk<strong>und</strong>en<br />
Metrik der Vertriebsplanung<br />
Kategorie des<br />
Wissensinhalts<br />
Filialleiter implizit Regelwissen<br />
Mitarbeiter<br />
Controlling<br />
explizit Regelwissen<br />
KWG-Meldepflichten Kreditabteilung explizit Faktenwissen<br />
Frühwarnsignale zur Insolvenz<br />
von Gewerbek<strong>und</strong>en<br />
Handelsvertreter im<br />
mobilen Vertrieb<br />
Tabelle 5: Wissensobjekte im Bankvertrieb<br />
implizit Faktenwissen<br />
Es werden nun die K<strong>und</strong>en als externem Faktor der Bankproduktion zuordenbaren<br />
Wissensobjekte einbezogen. Dazu wird die Anbindung einzelner natürlicher Personen<br />
an Produktionsprozesse betrachtet. Dadurch wird die Komplexität, welche sich bei<br />
Betrachtungen von K<strong>und</strong>engruppen (Abschluss einer Gruppenversicherung) oder von<br />
Firmenk<strong>und</strong>en ergibt, vermieden. So verbleiben der Wissensinhalt sowie der Explika-<br />
tionsgrad als Kriterien zur Systematisierung der relevanten Wissensobjekte:<br />
a) Implizites Faktenwissen<br />
b) Explizites Faktenwissen<br />
c) Implizites Regelwissen<br />
d) Explizites Regelwissen<br />
191 Vgl. Kapitel 2.1.1, S. 15.
3 Wissensmanagement in Banken 85<br />
ad a) Implizites Faktenwissen<br />
Hier sind solche Wissensinhalte angesprochen, die sich auf Ereignisse <strong>und</strong> Sachverhal-<br />
te beziehen, die Ahnungen, Intuitionen, Einschätzungen usw. von K<strong>und</strong>en darstellen.<br />
Diese Inhalte gehen gewöhnlich in nicht-beobachtbarer 192 Weise in die Bankproduk-<br />
tion ein:<br />
• Persönliche Attraktivität als Bankk<strong>und</strong>e<br />
• Persönlicher zukünftiger Finanzierungsbedarf<br />
• Finanzielle Solidität der Bank<br />
• Mitarbeiterfluktuation in vom K<strong>und</strong>en häufig frequentierten Filialen<br />
ad b) Explizites Faktenwissen<br />
Diese Objekte stellen kodifiziertes Wissen über Ereignisse <strong>und</strong> Sachverhalte dar, wel-<br />
che in den Leistungserstellungsprozess der Bank eingehen können, z. B. durch die Ein-<br />
tragung von Vermögensangaben in einen Kreditantrag:<br />
• Konditionen von Wettbewerbern<br />
• Persönliches Nettohaushaltseinkommen<br />
• Geschäftsbedingungen der Bank<br />
• Gesetzliche Vorschriften<br />
ad c) Implizites Regelwissen<br />
Diese Wissensinhalte repräsentieren Ahnungen, Intuitionen, Einschätzungen usw. in<br />
Bezug auf Verfahren oder Zusammenhänge. Sie sind für die Bankproduktion ausser-<br />
ordentlich bedeutsam, z. B. im Zusammenhang mit der Beurteilung der Risikopräposi-<br />
192 Vgl. hierzu die Darstellungen zur Einbeziehung von implizitem K<strong>und</strong>enwissen in die Bankproduktion in Kapitel 3.2.2.1.2, S. 120-121.
3 Wissensmanagement in Banken 86<br />
tion von K<strong>und</strong>en in der Wertpapierberatung. Das Wirken von implizitem Regelwissen<br />
ist einer direkten Beobachtung ebenso wenig zugänglich wie implizites Faktenwissen:<br />
• Persönliche Internet-Affinität<br />
• Persönliche Risikobereitschaft<br />
• Persönliches Arbeitsplatzrisiko<br />
• Professionalität von Bankmitarbeitern<br />
ad d) Explizites Regelwissen<br />
Diese Wissensinhalte stellen kodifiziertes Wissen über Verfahren <strong>und</strong> Zusammenhän-<br />
ge dar. In die Bankproduktion gehen sie beispielsweise durch eine K<strong>und</strong>enunterschrift<br />
ein, mit welcher Einverständnis zur Durchführung von Prüfroutinen (Schufa-Anfrage)<br />
bestätigt wird. Weitere Beispiele hierzu sind:<br />
• Bedingungen für Schadensersatzleistungen der Bank<br />
• Sanktionen der Bank bei k<strong>und</strong>enseitigen Vertragsverletzungen<br />
• Anzeigepflicht der Bank bei bestimmten Transaktionen<br />
• Persönliche Abstimmungspflichten (Familie)<br />
Subsumierend ist festzustellen, dass implizite <strong>und</strong> explizite Wissensinhalte auf den<br />
drei Lokationsebenen der Bankproduktion angesiedelt sind. Die Zielsetzungen einer<br />
arbeitsteiligen Organisation einerseits, sowie der Entwicklung von Wissensbasen mit-<br />
tels Projektorganisationen andererseits, haben entsprechend homogene oder heteroge-<br />
ne Kompositionen von Inhalten an Wissensorten zur Folge. An K<strong>und</strong>en geb<strong>und</strong>ene<br />
kodifizierte Wissensinhalte können in beobachtbarer Weise in die Bankproduktion<br />
eingehen. Das Wirken von k<strong>und</strong>engeb<strong>und</strong>enen impliziten Wissensobjekten kann hin-<br />
gegen in der Regel nicht ohne besondere Vorkehrungen bzw. Hilfsmittel transparent<br />
gemacht werden.
3 Wissensmanagement in Banken 87<br />
3.1.1.1.2<br />
Risiken im Zusammenhang mit Wissensobjekten<br />
Die Bankproduktion kann von Ereignissen <strong>und</strong> Sachverhalten mit Bezug zu Charakte-<br />
ristika von Wissensobjekten beeinträchtigt werden. Von diesen Ressourceneigenschaf-<br />
ten gehen also Produktionsrisiken aus:<br />
a) Intransparenz<br />
b) Instabilität<br />
c) Unzweckmässigkeit intrapersonaler Anpassungen<br />
d) Inkongruenz<br />
ad a) Intransparenz<br />
Implizite Wissensinhalte manifestieren sich als Erfahrungen, Wertvorstellungen usw.<br />
in Wissensorten. Diese Wissensobjekte finden Eingang in Produktionsprozesse. Je-<br />
doch sind sie oftmals nur schwer artikulierbar, sodass nur Vermutungen über ihren<br />
Verfügbarkeitsgrad angestellt werden können. Beispiele hierzu sind das Regelwissen<br />
in Vertriebsorganisationen zum K<strong>und</strong>enkontaktverhalten oder Intuitionen von Pro-<br />
duktmanagern in Bezug auf Marktentwicklungen. Ein weiteres Risikomoment ist darin<br />
zu sehen, dass explizite Inhalte wie z. B. Kalkulationsschemata für die Berechnung<br />
von Produkt- <strong>und</strong> K<strong>und</strong>enprofitabilitäten inadäquat kodifiziert sein können (De-<br />
ckungsbeitragsstruktur, Allokation einbezogener Verwaltungskosten). Zudem ist das<br />
tatsächliche Wirken (bzw. der tatsächliche Nutzen) von in Rechenwerken kodifizier-<br />
tem Wissen von spezifischen Produktionsbedingungen, etwa dem Nutzungsverhalten<br />
von Vertriebsmitarbeitern gegenüber elektronischen Berichtsformaten, abhängig.<br />
ad b) Instabilität 193<br />
Aufgr<strong>und</strong> der Bindung von Wissensinhalten an Wissensorte ist eine dauerhafte Ver-<br />
fügbarkeit von Wissensobjekten für die Bankproduktion nicht gewährleistet. Durch<br />
193 Die Handhabung dieses Risikomomentes ist Gegenstand des Kernprozesses der Wissensbewahrung. Vgl. Kapitel 3.2.2.2.3, S. 137 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 88<br />
wissensortbezogene Veränderungen können Wissensobjekte den Leistungserstellungs-<br />
prozessen entzogen werden:<br />
• Austritt von Mitarbeitern wegen Kündigung, Pensionierung usw.<br />
• Auflösung von Abteilungen<br />
• Verkauf von Tochtergesellschaften<br />
Das von dieser Instabilität ausgehende Risiko erfährt eine Verstärkung, sofern<br />
zugleich keine Transparenz im Hinblick auf die betreffenden Wissensobjekte besteht.<br />
In diesem Fall erfolgen unter Umständen unbemerkt Auflösungen von Wissensbestän-<br />
den.<br />
ad c) Unzweckmässigkeit intrapersoneller Anpassungen<br />
Wissen entsteht durch die Einstellung von Informationen in Erfahrungs- <strong>und</strong> Deu-<br />
tungsmuster. 194 Die Robustheit von Wissensobjekten gegenüber Kontextveränderun-<br />
gen ist wissensortspezifisch ausgeprägt. Sowohl eine zu hohe Anpassungsgeschwin-<br />
digkeit, als auch eine zu geringe Anpassungsgeschwindigkeit kann ein Produktionsri-<br />
siko darstellen.<br />
Das Beharren von Filialmitarbeitern im Privatk<strong>und</strong>engeschäft auf betreuungsintensi-<br />
ven Interaktionen mit potenzialschwachen K<strong>und</strong>en ist beispielhaft für eine stark aus-<br />
geprägte Robustheit gegenüber Marktveränderungen. Am Beispiel einer Neuprodukt-<br />
einführung kann der gegenteilige Fall illustriert werden: Vertriebsmitarbeiter werden<br />
von Produktmanagern mit Hilfe positiver Absatzprognosen bezüglich eines neuen<br />
Fonds-Konzeptes zur engagierten Akquisition von Neuk<strong>und</strong>en motiviert. Der für den<br />
Wissensinhalt ”Produktwissen neues Fonds-Konzept” massgebliche Deutungskontext<br />
ist von Optimismus, Begeisterung usw. geprägt. Dieser Kontext kann Veränderungen<br />
unterliegen, sofern die Neuk<strong>und</strong>enentwicklung hinter den Erwartungen zurückbleibt.<br />
194 Vgl. Kapitel 2.1.1, S. 14-15.
3 Wissensmanagement in Banken 89<br />
Antizipieren Mitarbeiter diese Schwierigkeiten mit einer hoher Sensibilität, so begrün-<br />
den Zweifel, Vorbehalte usw. Veränderungen im Erfahrungskontext <strong>und</strong> damit Beein-<br />
trächtigungen in Bezug auf die Ausprägungen des Wissensobjektes. Diese Modifikati-<br />
onen können den Markterfolg des neuen Produktes gefährden.<br />
ad d) Inkongruenz<br />
Die Bankproduktion ist arbeitsteilig organisiert. Damit ist das Verhältnis von Wis-<br />
sensorten zueinander angesprochen. Für die Koordination von Leistungserstellungs-<br />
prozessen ist nun beachtlich, dass Wissensinhalte mit gleichem Explikationsgrad in<br />
den Wissensorten unterschiedlich ausgeprägt sein können. 195<br />
So kann etwa der implizite Wissensinhalt ”Zukunftsvision” bei einer Geschäftsleitung<br />
als Leitidee eines Spezialinstitutes ausgeprägt sein. Demgegenüber mögen Mitarbeiter<br />
alternative Leitideen mit der Zukunft ihrer Bank verbinden, wodurch Koordinations-<br />
schwierigkeiten induziert werden. Ein einschlägiges Beispiel für Inkongruenz in Be-<br />
zug auf kodifiziertes Wissen stellen Leistungskennzahlen dar. So können unterschied-<br />
liche Anspruchsniveaus (als Bestandteil des wissensbildenden Deutungskontextes)<br />
dafür verantwortlich sein, dass realisierte Eigenkapitalrenditen von einigen Führungs-<br />
kräften als Erfolg, von anderen Führungskräften hingegen als Misserfolg interpretiert<br />
werden.<br />
Das oben angeführte Phänomen der Intransparenz impliziert, dass Inkongruenzen zwi-<br />
schen Wissensorten häufig im Verborgenen bleiben. Andererseits ermöglichen sich<br />
vollziehende Anpassungen von Wissensobjekten aufgr<strong>und</strong> von Kontextveränderungen<br />
ebenfalls die Auflösung solcher Unterschiede zwischen Wissensorten.<br />
195 ”Eine Idee, die der eine für nützlich hält, erscheint einem anderen oft als verrückt, ziemlich eigenartig, überflüssig oder einfach dumm.”<br />
Vgl. BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Dienstanweisung 2000), S. 71.
3 Wissensmanagement in Banken 90<br />
3.1.1.2<br />
Wissensobjekte <strong>und</strong> die Wettbewerbsposition der Bank<br />
In Kapitel 2.1.4 wird die Relevanz von Wissen für die Begründung von Wettbewerbs-<br />
vorteilen im Allgemeinen erläutert. 196 Dort wird herausgestellt, dass Wissen sein Wir-<br />
ken als Unternehmensressource alleine durch die Positionierung in Aufgabenkontexten<br />
zu entfalten vermag. Es soll nun der <strong>St</strong>ellenwert von Wissensobjekten für das wettbe-<br />
werbsstrategische Handeln von Banken konkretisiert werden. Dazu werden beispiel-<br />
haft vier unternehmensstrategische Programme untersucht:<br />
a) <strong>St</strong>andardisierung von Dienstleistungen<br />
b) Individualisierung von Dienstleistungen<br />
b) Kooperation mit Finanzdienstleistern<br />
c) Outsourcing von Dienstleistungen<br />
ad a) <strong>St</strong>andardisierung von Dienstleistungen<br />
Die Komplexitätskosten k<strong>und</strong>enindividueller Produktgestaltungen motivieren Anbie-<br />
ter, zumal unter den Bedingungen intensiver Preiswettbewerbe, Einschränkungen ihres<br />
Produktangebotes vorzunehmen.<br />
Dabei wird die Konditionenvielfalt in Produktprogrammen abgebaut, um so eine Re-<br />
duzierung von Bearbeitungsaufwänden zu erreichen. Dieses Vorgehen wird oftmals<br />
verb<strong>und</strong>en mit einer Erhöhung des Automatisierungsgrades von Bankprozessen. Ideal-<br />
erweise wird ein einfach strukturiertes Produktprogramm mit standardisierten Konditi-<br />
onen realisiert, <strong>und</strong> die Bearbeitungsprozesse werden elektronisch unterstützt. Beispie-<br />
le hierzu sind das Angebot von Konsumentenkrediten an Bankautomaten sowie das<br />
Internet-Brokerage.<br />
Die Verfügbarkeit relevanter Wissensobjekte ist für die Umsetzung solcher Program-<br />
me in zweierlei Hinsicht erfolgskritisch: Zum einen muss ein umfassendes <strong>und</strong> detail-<br />
196 Vgl. Kapitel 2.1.4, S. 31 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 91<br />
liertes Wissen über K<strong>und</strong>eneigenschaften (durchschnittliches Haushaltsnettoeinkom-<br />
men in K<strong>und</strong>ensegmenten), K<strong>und</strong>enpräferenzen (Internet-Affinität) sowie K<strong>und</strong>enver-<br />
halten (Transaktionshäufigkeit) vorhanden sein. Schliesslich sollen mit einem standar-<br />
disierten Angebot sowohl Verbesserungen der Profitabilität von K<strong>und</strong>enbeziehungen<br />
erreicht, als auch nicht intendierte K<strong>und</strong>enabwanderungen vermieden werden. Kun-<br />
denbezogenes Wissen ermöglicht es, sachgerechte Einschnitte in bestehende Produkt-<br />
programme bzw. Prozesslandschaften vorzunehmen.<br />
Der zweite Gr<strong>und</strong> für die Bedeutung von Wissensobjekten besteht darin, dass für<br />
Zwecke der Prozessoptimierung eine Digitalisierung von Ereignissen <strong>und</strong> Aktivitäten<br />
angestrebt wird. Angesprochen ist damit die Verfügbarkeit von kodifiziertem Wissen,<br />
das sich schliesslich in der Programmierung von Workflowsystemen manifestiert.<br />
ad b) Individualisierung von Dienstleistungen<br />
Die konsequente Ausrichtung auf individuelle K<strong>und</strong>enbedürfnisse stellt eine alternati-<br />
ve Option zur Reaktion auf Preiswettbewerbe dar. Dabei wird eine höhere Preisbereit-<br />
schaft sowie eine stärkere K<strong>und</strong>enbindung angestrebt. Im Fokus dieses Ansatzes, der<br />
etwa bei der Betreuung vermögender Privatk<strong>und</strong>en realisiert wird, steht die von Kun-<br />
den wahrgenommene Qualität ihrer Bankbeziehungen bzw. die Exzellenz im K<strong>und</strong>en-<br />
beziehungsmanagement.<br />
Die Verfügbarkeit von Wissensbeständen ist hierbei aus drei Gründen von Bedeutung.<br />
Zunächst muss zur Pflege von K<strong>und</strong>enbeziehungen Zugriff auf Wissen gewährleistet<br />
sein, das über die Verfügbarkeit von Transaktionsdaten <strong>und</strong> die Kenntnis von Produkt-<br />
präferenzen hinausgeht. Angesprochen sind Sachverhalte wie kulturelle oder soziale<br />
Interessen von K<strong>und</strong>en oder das Wissen über die Gepflogenheiten von K<strong>und</strong>en im<br />
gesellschaftlichen Verkehr.<br />
Der zweite Gr<strong>und</strong> ist darin zu sehen, dass Banken aufgr<strong>und</strong> des weitreichenden Leis-<br />
tungsversprechens gegenüber K<strong>und</strong>en in diesem Spektrum (”Family Office”) eine um-<br />
fassende produktbezogene Wissensbasis vorhalten müssen.
3 Wissensmanagement in Banken 92<br />
Drittens ist eine effektive Handhabung des Inkongruenzrisikos 197 zwischen Bankma-<br />
nagement <strong>und</strong> K<strong>und</strong>enbetreuern erforderlich: Exzellente persönliche Beziehungen<br />
zwischen K<strong>und</strong>en <strong>und</strong> Mitarbeitern sind entscheidend für die Umsetzung von Indivi-<br />
dualisierungsstrategien. Von K<strong>und</strong>en wahrgenommene Dissonanzen zwischen einer<br />
Unternehmensleitung bzw. einer Bank <strong>und</strong> den Mitarbeitern im Hinblick auf Erfah-<br />
rungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster, die Ausprägungen impliziter Wissensinhalte usw. können<br />
negativ auf die K<strong>und</strong>enloyalität einwirken. Mit dem Alleinstellungsmerkmal einer<br />
Bank (”Leading to Results”) unverträgliche Verhaltensweisen von Mitarbeitern an<br />
K<strong>und</strong>enkontaktpunkten können sich z. B. auf die Präposition gegenüber finanziellem<br />
Erfolg, die <strong>St</strong>rukturiertheit der Arbeitsweise oder die im K<strong>und</strong>enverkehr realisierte<br />
Empathie beziehen.<br />
ad c) Kooperation mit Finanzdienstleistern<br />
Kooperationen mit konkurrierenden Banken oder anderen Finanzdienstleistungsunter-<br />
nehmen können auf unterschiedliche Interessen zurückzuführen sein. So folgen Ko-<br />
operationen im Fondsgeschäft der Einschätzung, dass Privatk<strong>und</strong>en ein zunehmend<br />
breiteres Fondsangebot von ihrer Bank einfordern. Kooperationen zwischen Banken<br />
<strong>und</strong> Versicherungen haben häufig eine gemeinsame Nutzung von Bankfilialen <strong>und</strong><br />
mobilen Vertriebsorganisationen zum Ziel. Weitere Kooperationsfelder stellen der<br />
Aufbau überbetrieblicher Arbeitsplatzbörsen sowie der kooperative Betrieb von Re-<br />
chenzentren dar.<br />
Im Hinblick auf den <strong>St</strong>ellenwert von Wissensobjekten im Zusammenhang mit Koope-<br />
rationsvorhaben 198 sind zwei Aspekte von Interesse: Erstens ist Transparenz erforder-<br />
lich über die Verfügbarkeit von Objekten, etwa der den Aufgabenkontexten Aktienre-<br />
search oder Orderabwicklung zuordenbaren Wissensinhalte. Nur dann vermag ein<br />
Bankmanagement zu beurteilen, in Bezug auf welche Wissensobjekte ein Auftreten<br />
197 Vgl. zum Inkongruenzrisiko die Darstellung in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89.<br />
198 Vgl. INKPEN, A. C. (Alliances 1998), S. 70-74; INKPEN, A. C. (Processes 1998), S. 456-461; Powell, W. W. (Collaboration 1998),<br />
S. 228-230.
3 Wissensmanagement in Banken 93<br />
des eigenen Institutes als ”Wissensnachfrager” bzw. als ”Wissensanbieter” gegenüber<br />
potenziellen Partnern angezeigt ist.<br />
Zudem sind Wissensobjekte für die Umsetzung von Kooperationen bedeutsam, indem<br />
Kooperationen die Verfügbarkeit spezieller Wissensbestände erforderlich machen.<br />
KRÜCK 199 spricht hierzu von der ”Kooperationsexpertise”. Hierbei handelt es sich um<br />
implizite <strong>und</strong> explizite Wissensinhalte, welche in den von Kooperationen betroffenen<br />
Wissensorten angesiedelt sein müssen.<br />
Als wichtige implizite Wissensinhalte sind z. B. Fähigkeiten zur Konfliktbewältigung<br />
<strong>und</strong> Konsensfindung anzuführen. Als explizite Wissensinhalte kommen für eine Bank<br />
im Fall einer Allfinanz-Kooperation etwa versicherungstechnische Gr<strong>und</strong>kenntnisse<br />
von Vertriebsmitarbeitern in Betracht.<br />
ad d) Outsourcing von Dienstleistungen<br />
Entscheidungen zur Fremdvergabe bisher selbsterstellter Leistungen (Wertpapierab-<br />
wicklung, IT-Infrastrukturleistungen) gehen in der Regel auf ein Kostensenkungskal-<br />
kül zurück. Erfolgen im Zuge einer Fremdvergabe Freisetzungen von Mitarbeitern, so<br />
entspricht dieses einer Auflösung bestehender Wissensorte.<br />
Damit ist das <strong>St</strong>abilitätsrisiko 200 von Wissensobjekten angesprochen. Verluste von<br />
Teilen der organisationalen Wissensbasis bleiben ohne negative Konsequenzen für die<br />
Unternehmensentwicklung, sofern die betroffenen Wissensobjekte auch in Zukunft für<br />
die Bankproduktion nicht benötigt werden.<br />
Dabei ist zu würdigen, dass dort auch solche impliziten <strong>und</strong> expliziten Wissensbestän-<br />
de angesiedelt sein können, die kritisch sind für Arbeitsprozesse ausserhalb der zur<br />
Fremdvergabe vorgesehenen Bereiche. Ein Beispiel hierfür sind die detaillierten Pro-<br />
duktkenntnisse, die Mitarbeiter von IT-Fachabteilungen aufweisen, sofern sie mit der<br />
199 KRÜCK, C. (Unternehmenskooperationen 2001), S. 284.<br />
200 Vgl. zum <strong>St</strong>abilitätsrisiko die Darstellung in Kapitel 3.1.1.2, S. 87 f.
3 Wissensmanagement in Banken 94<br />
Programmierung von produktbezogenen Workflows betraut sind. Es ist also angezeigt,<br />
im Vorfeld von Outsourcing-Entscheidungen Transparenz in Bezug auf die Wissens-<br />
objekte in den betroffenen Organisationseinheiten zu gewährleisten.<br />
Schliesslich sind ebenfalls hohe Transparenzanforderungen im Hinblick auf die Quali-<br />
tät der bei externen Dienstleistungsanbietern angesiedelten Wissensbestände von Be-<br />
deutung (Lieferanten-Scoring).<br />
Subsumierend ist festzustellen, dass Wissensobjekten eine wichtige Rolle bei der Um-<br />
setzung von Unternehmensstrategien zukommt. Dieses gilt sowohl im Hinblick auf die<br />
Verfügbarkeit erforderlicher Wissensinhalte als auch hinsichtlich eines sachgerechten<br />
Managements der Wissensobjekten zuordenbaren Produktionsrisiken. Die in diesem<br />
Sinne realisierte Wissensposition bestimmt massgeblich das <strong>St</strong>rategiefeld von Unter-<br />
nehmen.<br />
3.1.2<br />
3.1.2.1<br />
3.1.2.1.1<br />
Prozessorientierte Ressourceninterpretation<br />
Wissensübertragung in der Leistungserstellung<br />
Ausgehend von einer Systematik zur Beschreibung organisationaler Lernprozesse in<br />
der Bankproduktion wird im Folgenden das Wirken der ”Wissensspirale” am Beispiel<br />
der Fondsentwicklung erläutert.<br />
Systematisierung der Wissensprozesse<br />
Es ist zunächst festzulegen, welche Ausschnitte der organisationalen Wissensbasis bei<br />
der Betrachtung von Wissensübertragungen einbezogen werden sollen. 201 Es ist<br />
zweckmässig, hierzu die drei Hauptprozesse der Bankproduktion zu berücksichtigen.<br />
Aus einer solchen Perspektive lässt sich eine Typologie von Wissensprozessen, wie sie<br />
in Tabelle 6 dargestellt ist, ableiten.<br />
201 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.3.5, S. 73.
3 Wissensmanagement in Banken 95<br />
EinbezogeneHauptprozesse<br />
PE, VT, AB<br />
VT, AB<br />
PE, AB<br />
PE, VT<br />
AB<br />
VT<br />
PE<br />
PE: Produktentw.<br />
VT: Vertrieb<br />
AB: Abwicklung<br />
Sozialisation<br />
Externalisierung<br />
Kombination<br />
Internalisierung<br />
Erweiterung der Wissensbasis der Bankproduktion<br />
Übertragung<br />
von Vorstellungen,Intuitionen<br />
usw. in<br />
einem Hauptprozess<br />
Wissensprozesse<br />
Erweiterung der gemeinsamen Wissensbasis von<br />
Vertrieb <strong>und</strong> Abwicklung<br />
Erweiterung der gemeinsamen Wissensbasis von<br />
Produktentwicklung <strong>und</strong> Abwicklung<br />
Erweiterung der gemeinsamen Wissensbasis von<br />
Produktentwicklung <strong>und</strong> Vertrieb<br />
Kodifizierung<br />
von implizitem<br />
Wissen mit<br />
Hilfe von<br />
Zeichen in<br />
einem Hauptprozess<br />
Tabelle 6: Wissensprozesse in der Bankproduktion<br />
Generierung<br />
von neuem<br />
expliziten<br />
Wissen in<br />
einem Hauptprozess<br />
Erweiterung<br />
der Erfahrungsmuster<br />
in der<br />
Wissensbasis<br />
eines Hauptprozesses<br />
Realisierung<br />
der Wissensspirale<br />
Integration<br />
der Wissensbasis<br />
Es werden sieben Wissensbasen abgegrenzt: Zunächst repräsentiert jeder der drei<br />
Hauptprozesse eine eigene Basis (Über welches Wissen verfügen Produktentwicklung,<br />
Vertrieb <strong>und</strong> Abwicklung autonom?). Zudem drei Wissensbasen, welche durch Syn-<br />
thesen der Wissensbestände von jeweils zwei Hauptprozessen begründet werden (Über<br />
welches Wissen verfügen Produktentwicklung <strong>und</strong> Vertrieb gemeinsam?) <strong>und</strong><br />
schliesslich die sämtliche Hauptprozesse einbeziehende Wissensbasis. Dieser am wei-<br />
testen gefasste Ausschnitt repräsentiert die Wissensbasis der Bankproduktion.<br />
In diesen sieben Wissensbasen vollziehen sich die Prozesse der Sozialisation, der Ex-<br />
ternalisierung, der Kombination sowie der Internalisierung. Wird eine ”Wissensspira-
3 Wissensmanagement in Banken 96<br />
le” durchlaufen, so stellen sich durch die Aufnahme von explizitem Wissen in Erfah-<br />
rungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster nachhaltige Modifikationen der Wissensbasis ein.<br />
Betrachtet man die unterschiedlichen Anlässe bzw. Bezugsrahmen für Lernprozesse<br />
(Workshops, Budgetplanungen, Projektadministration, Bearbeitung von K<strong>und</strong>enbe-<br />
schwerden), so wird deutlich, dass diese Typologie einen guten Praxisbezug aufweist.<br />
BROWN <strong>und</strong> DUGUID äussern dabei zu Recht, dass in der Praxis ”bereits abteilungs-<br />
übergreifende Wissenssynthese ein Erfolg ist.” 202<br />
Wissensbasis<br />
in t 1<br />
1<br />
Ressourcendisposition der Kapitalanlagegesellschaft<br />
Generierung eines neuen Fonds-<br />
Konzeptes durch die Verbindung von<br />
Wissen, Finanzmitteln <strong>und</strong> Sachmitteln<br />
<br />
<br />
Wissensspirale<br />
Fondsmanager<br />
Vertriebsorg.<br />
2<br />
Research<br />
Businessplan<br />
Organisationale Wissensbasis Finanzmittel Sachmittel<br />
Ressourcenausstattung der Kapitalanlagegesellschaft (Ausschnitt)<br />
Abbildung 11: Ressource Wissen in der Fondsentwicklung<br />
3<br />
4<br />
Wissensbasis<br />
in t 2<br />
Fondsangebot<br />
Mit der Systematisierung von Wissensübertragungen wird organisationales Lernen in<br />
Banken nicht erschöpfend gewürdigt. Vielmehr ist darüber hinaus zu erläutern, in wel-<br />
cher Weise Wissen in Dienstleistungsprodukte als Output der Bankproduktion eingeht.<br />
202 BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Mitarbeiter 1999), S. 81.<br />
5
3 Wissensmanagement in Banken 97<br />
Dieses soll nun am Beispiel der Entwicklung eines neuen Fonds-Konzeptes in einer<br />
Kapitalanlagegesellschaft (vgl. Abbildung 11) erläutert werden. Die Ressourcenaus-<br />
stattung der hier betrachteten Gesellschaft bestehe neben Finanz- <strong>und</strong> Sachmitteln aus<br />
ihrer organisationalen Wissensbasis.<br />
• <strong>St</strong>atus eins: Zu einem Zeitpunkt t1 setzt sich die Wissensbasis aus bestimmten<br />
Wissensobjekten, Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmustern usw. zusammen.<br />
• <strong>St</strong>atus zwei: Mitarbeiter aus Fondsmanagement, Research <strong>und</strong> Vertriebsorgani-<br />
sation formulieren im Rahmen von Workshops Ideen für innovative Fonds-<br />
Konzepte. Diese Bereiche leisten in der Diskussion ihren Spezialisierungen ent-<br />
sprechende Beiträge: Fondsmanager berichten die Ergebnisse von Wettbe-<br />
werbsbeobachtungen <strong>und</strong> beurteilen Finanzierungsfragen. Das Research bewer-<br />
tet in Frage kommende Wertpapiertitel <strong>und</strong> äussert sich zu makroökonomischen<br />
Aspekten. Die Vertriebsorganisation schliesslich bringt ihre Expertise bei der<br />
Bewertung von Marktpotenzialen <strong>und</strong> zu Aspekten der Vertriebsunterstützung<br />
ein. Im Rahmen des Workshops transformieren sich implizite Wissensinhalte<br />
(Annahmen, Erfahrungen, Intuitionen) in explizite Wissensinhalte (Business-<br />
pläne, Prognoserechnungen). Die Prozesse der ”Wissensspirale” induzieren also<br />
Veränderungen der Wissensbasis.<br />
• <strong>St</strong>atus drei: Ein mit einem vielversprechenden Businessplan unterlegtes Fonds-<br />
Konzept gewinnt das Einverständnis von Fondsmanagement, Research <strong>und</strong> Ver-<br />
triebsorganisation. Hierdurch vollzieht ein Internalisierungsprozess, indem ex-<br />
plizite Wissensinhalte (Businessplan) als ”marktreif”, ”umsetzungsfähig”, ”poli-<br />
tisch durchsetzbar” usw. in die Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster eingehen. Da-<br />
mit wird die Wissensbasis in t2 gegenüber ihrer Komposition in t1 um entspre-<br />
chende, den Businessplan betreffende, Aspekte erweitert.<br />
• <strong>St</strong>atus vier: Zusammenführung der Produktidee mit den erforderlichen Finanz-<br />
<strong>und</strong> Sachmittelressourcen.<br />
• <strong>St</strong>atus fünf: Angebot des neuen Fonds-Konzeptes auf dem Finanzdienstleis-<br />
tungsmarkt.
3 Wissensmanagement in Banken 98<br />
Das neue Fonds-Konzept manifestiert, was NORTH als ”knowledge converted into<br />
value” bezeichnet. 203 Ohne die, in diesem Fall planvolle, Erweiterungen der organisa-<br />
tionalen Wissensbasis könnte die Produktinnovation nicht realisiert werden.<br />
3.1.2.1.2<br />
Risiken im Zusammenhang mit Wissensprozessen<br />
Von Wissensprozessen gehen ebenso wie von Wissensobjekten Risiken für die Bank-<br />
produktion aus:<br />
a) Instabilität<br />
b) Kooperationsabhängigkeit<br />
c) Unzureichende Lerngeschwindigkeit<br />
ad a) Instabilität<br />
Anders als im Fall von Wissensobjekten 204 besteht das Risiko hier nicht in einem Ver-<br />
lust von Wissensbeständen, sondern vielmehr in dem Verlust von Möglichkeiten, neu-<br />
es Wissen entwickeln zu können. Die Wissensprozesse vollziehen sich in einem vor-<br />
gegebenen Rahmen von Unternehmenskultur, Kommunikationsregeln, Führungsver-<br />
halten <strong>und</strong> infrastrukturellen Gegebenheiten.<br />
Veränderungen in Bezug auf diese Einflussgrössen 205 können dazu führen, dass bisher<br />
vollzogene Wissensprozesse sich einstellen, oder ihre Funktionsfähigkeit (Häufigkeit,<br />
Fehlerfreiheit, Geschwindigkeit) Einschränkungen erfährt.<br />
Führt etwa ein Wechsel von Führungskräften zu einer Substitution von zuvor durchge-<br />
führten Workshops <strong>und</strong> Einzelgesprächen durch eine auf formale Planung <strong>und</strong> Kon-<br />
trolle ausgerichtete Kommunikation, so werden dadurch den Prozessen der Externali-<br />
sierung <strong>und</strong> der Internalisierung wichtige Plattformen entzogen. In Bezug auf Soziali-<br />
sationen können solche Effekte z. B. auftreten als Folge einer Zentralisierung von Ver-<br />
203 NORTH, K. (Unternehmensführung 2001), S. 56.<br />
204 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 87-89.<br />
205 Vgl. die Darstellung in Abbildung 7 in Kapitel 2.2.2.2, S. 46.
3 Wissensmanagement in Banken 99<br />
triebsunterstützungseinheiten: Zuvor regelmässig gemeinsam realisierte Projektaktivi-<br />
täten von Vertrieb <strong>und</strong> Vertriebsunterstützung boten Gelegenheiten für den Austausch<br />
von Verhaltensweisen <strong>und</strong> Denkmustern. Aufgr<strong>und</strong> der Personengeb<strong>und</strong>enheit von<br />
Wissensprozessen beeinträchtigen Austritte von Mitarbeitern mit speziellen Fach-<br />
kenntnissen die Entstehung von neuem expliziten Wissen, da entsprechende Wissens-<br />
prozesse der Kombination nur noch eingeschränkt vollzogen werden können.<br />
ad b) Kooperationsabhängigkeit<br />
Erfolgreiche Wissensprozesse setzen zum einen die Bereitschaft zur Kommunikation<br />
<strong>und</strong> darüber hinaus die Bereitschaft zur Teilung von Wissen voraus. Defizite in Bezug<br />
auf die Kommunikations- oder Teilungsbereitschaft gefährden die Entwicklung einer<br />
organisationalen Wissensbasis. Belastbare Vertrauensbeziehungen sind als Vorausset-<br />
zungen für Kommunikationsbereitschaft anzusehen. Im Fall von Unternehmenskoope-<br />
rationen wird Vertrauen als massgeblicher Bestimmungsfaktor für erfolgreiche inte-<br />
rorganisationale Wissensprozesse betrachtet. 206 Misstrauen begründende Ereignisse<br />
oder Erfahrungen auf der Ebene von Individuen, Gruppen <strong>und</strong> Organisationen stellen<br />
somit bedeutende Risiken dar.<br />
Darüber hinaus ist die Weigerung zur Wissensteilung ein in der Praxis häufig zu beo-<br />
bachtendes Phänomen. 207 Diese Weigerung ist auf ein Kalkül von Mitarbeitern zu-<br />
rückzuführen, wonach die Preisgabe persönlichen Wissens ihre Position in Arbeitspro-<br />
zessen gefährdet. Betroffen von dieser Verweigerung ist dabei vor allem die Bereit-<br />
schaft zur Übertragung von implizitem Wissen. Mitarbeiter mit solchem Verhalten<br />
leisten gegebenenfalls ihre ”sichtbaren” Beiträge zur Bankproduktion nach der Mass-<br />
gabe konventioneller <strong>St</strong>ellenbeschreibungen, sie verweigern jedoch materielle Beiträge<br />
zur Entwicklung der Wissensposition des Unternehmens. Ansätze zur Risikovermei-<br />
dung können daher Ergänzungen von <strong>St</strong>ellenbeschreibungen um wissensbezogene<br />
Pflichten einschliessen.<br />
206 Vgl. KRÜCK, C. P. (Unternehmenskooperationen 2001), S. 268; POWELL, W. W. (Collaboration 1998), S. 230-234.<br />
207 Vgl. WEHNER, T.; DICK, M. (Umbewertung 2001), S. 109.
3 Wissensmanagement in Banken 100<br />
ad c) Unzureichende Lerngeschwindigkeit<br />
Setzt man Kooperationsbereitschaft bei den an Leistungserstellungsprozessen Beteilig-<br />
ten voraus, so kann der Beitrag der ”Wissensspirale” zur Bankproduktion dennoch<br />
unzureichend sein. Schliesslich machen wettbewerbsinduzierte Anforderungen an Pro-<br />
duktentwicklungszeiten oder Reaktionszeiten im Zusammenhang mit der Implementie-<br />
rung neuer Geschäftsmodelle (die Direktbanken in den 90er Jahren) Geschwindigkeit<br />
zu einer Erfolgsdimension im Bankgeschäft.<br />
Einen Engpass stellt die ”Wissensspirale” dann dar, wenn der Zeitraum zwischen dem<br />
Austauschen von Ahnungen <strong>und</strong> Einstellungen zu wahrgenommenen Veränderungs-<br />
bedarfen (Sozialisation) bis zur Verfügbarkeit von neuen Lösungsansätzen (Internali-<br />
sierung) grösser bemessen ist als der Reaktionszeitraum, den der Wettbewerb zulässt.<br />
Ressourcenwettbewerb zwischen Banken manifestiert sich hier in einem Wettbewerb<br />
um Lerngeschwindigkeit. Ein anschauliches Beispiel hierzu sind die Schwierigkeiten,<br />
die öffentlich-rechtliche Institute <strong>und</strong> einige Privatbanken in Europa mit der Entwick-<br />
lung <strong>und</strong> Umsetzung ihrer Direktbank-Konzepte offenbarten. Einige Anbieter konnten<br />
ihren Marktauftritt nur als späte Nachzügler realisieren <strong>und</strong> versäumten so die Boom-<br />
Phase im Brokerage.<br />
Das Wissen auf der Führungsebene um die Bedeutung von Lerngeschwindigkeit spie-<br />
gelt sich in Aufforderungen zur Bereitschaft für ”permanenten Wandel”, ”konsequente<br />
Veränderungsbereitschaft” usw. wider. Mit Blick auf Bemühungen zur Beschleuni-<br />
gung der ”Wissensspirale” bieten sich zwei Ansatzpunkte. Zum einen kann versucht<br />
werden, die Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster der Mitarbeiter mit Hilfe entsprechend<br />
formulierter Unternehmensleitlinien 208 zu prägen. Ein Beispiel hierzu bietet das Unter-<br />
nehmen Hewlett-Packard mit seinem Mission <strong>St</strong>atement ”invent”. Einen zweiten An-<br />
satzpunkt bietet die Gestaltung der Einflussgrössen von Wissensprozessen. Hiermit<br />
sind erneut Aspekte wie Unternehmenskultur, Führungsverhalten, Managementsyste-<br />
me usw. angesprochen.<br />
208 Dieses Wissensobjekt birgt seinerseits das Risiko der Inkongruenz. Vgl. hierzu die Darstellung in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89.
3 Wissensmanagement in Banken 101<br />
3.1.2.2 Wissensprozesse <strong>und</strong> die Wettbewerbsposition der Bank<br />
Die allgemeine Bedeutung einer hohen Lerngeschwindigkeit wird im vorhergegange-<br />
nen Unterkapitel bereits ausgeführt. Nun sollen die Beiträge der ”Wissensspirale” in<br />
den Wissensbasen der Bankproduktion anhand von zwei unternehmensstrategischen<br />
Programmen diskutiert werden.<br />
a) Mehrkanalvertrieb<br />
b) Kooperationen<br />
ad a) Mehrkanalvertrieb<br />
Mehrkanalstrategien setzen sich insbesondere im Privatk<strong>und</strong>engeschäft durch. Dabei<br />
werden K<strong>und</strong>en alternative Zugangswege angeboten: Filialen, Bankingshops in Kauf-<br />
märkten, Handelsvertreter, Internetportale <strong>und</strong> Bankautomaten. Entscheidungen, als<br />
Mehrkanalbank am Markt aufzutreten, sind sowohl auf ein kostenbezogenes Kalkül als<br />
auch auf Überlegungen zur <strong>St</strong>ärkung von K<strong>und</strong>enbindung sowie zur Neuk<strong>und</strong>enge-<br />
winnung zurückzuführen.<br />
Einerseits soll der Vertrieb von standardisierten Leistungen wie dem Zahlungsverkehr<br />
auf die für eine Bank günstigsten Zugangswege konzentriert werden. Andererseits<br />
wird angestrebt, K<strong>und</strong>enbeziehungen mit einem solchen Zugangsangebot stärker zu<br />
penetrieren, als dieses mit einer konventionellen Vertriebsorganisation als erreichbar<br />
angesehen wird.<br />
Für die Realisierung dieser beiden Zielsetzungen spielen entsprechende Veränderun-<br />
gen der Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster in der Bankproduktion durch die Aufnahme<br />
von explizitem Wissen eine bedeutende Rolle.<br />
So setzt eine Erhöhung des Anteils elektronisch aufgegebener Überweisungsaufträge<br />
voraus, dass neue Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster in den Hauptprozessen Vertrieb<br />
<strong>und</strong> Abwicklung generiert werden:
3 Wissensmanagement in Banken 102<br />
• Gewinnung einer neuen Interpretation von Wirtschaftlichkeit in der<br />
Leistungserstellung auf der Basis von <strong>St</strong>ückkostenvergleichen für<br />
die Bearbeitung von (aus K<strong>und</strong>ensicht weitgehend) identischen<br />
Leistungen bei Nutzung alternativer Vertriebswege<br />
• Entwicklung der Vertriebs- <strong>und</strong> Marketingkompetenz, K<strong>und</strong>en bei<br />
bestimmten Produktnutzungen auf die für die Bank kostengünstigen<br />
Vertriebswege umzulenken, ohne in signifikantem Umfang nicht-<br />
intendierte K<strong>und</strong>enabwanderungen auszulösen<br />
Ebenso wichtig sind Erweiterungen der organisationalen Wissensbasis in den Haupt-<br />
prozessen Produktentwicklung <strong>und</strong> Vertrieb zur Erreichung von Verbesserungen im<br />
Hinblick auf die Ziele der K<strong>und</strong>enbindungsintensität <strong>und</strong> der Neuk<strong>und</strong>enentwicklung.<br />
Hierzu kann etwa den folgenden zu entwickelnden Wissensbeständen Bedeutung zu-<br />
kommen:<br />
• Aufbau der Kompetenz, ein einheitliches (oder differenziertes)<br />
Markenerscheinungsbild im Kontext einer Mehrkanalstrategie si-<br />
cherzustellen<br />
• Etablierung eines neuen Meta-Konzeptes zum Verständnis von<br />
K<strong>und</strong>enpräferenzen <strong>und</strong> –verhalten, da neben der Produktnutzung<br />
nun mit kanalspezifischen Nutzungsintensitäten eine weitere <strong>St</strong>eue-<br />
rungsdimension einzubeziehen ist<br />
• Entwicklung einer Koordinationskompetenz zur <strong>St</strong>euerung der<br />
Mehrkanal-Konfiguration, insbesondere zur Vermeidung von nicht-<br />
intendierten Kannibalisierungseffekten zwischen den Vertriebswe-<br />
gen
3 Wissensmanagement in Banken 103<br />
ad b) Kooperationen<br />
Wie bei der Diskussion 209 zur wettbewerbsstrategischen Bedeutung von Wissensobjek-<br />
ten in Kooperationen ausgeführt wird, stellt Kooperationswissen einen kritischen Er-<br />
folgsfaktor dar. Hieraus lässt sich ein erster Anhaltspunkt zur Bedeutung von Wis-<br />
sensprozessen ableiten: Schliesslich stellt die Herausbildung von neuen Fähigkeiten,<br />
Kenntnissen usw. in Bezug auf die Art <strong>und</strong> Weise, in der Kooperationen umzusetzen<br />
sind, eine Erweiterung der organisationalen Wissensbasis durch Internalisierungen dar.<br />
Wissensprozesse sind also bedeutsam, da sie die Verfügbarkeit des kritischen Erfolgs-<br />
faktors von Kooperationen, eben Kooperationswissen, gewährleisten können.<br />
Sofern Kooperationen mit der Intention eingegangen werden, Fertigkeiten oder Kennt-<br />
nisse von Kooperationspartnern zu erwerben, kommt Wissensprozessen aus einem<br />
weiteren Gr<strong>und</strong> Bedeutung zu. Nach einer Definition der für Tranfers vorgesehenen<br />
Wissensobjekte (Vertriebswissen zu ausländischen Märkten) sind es die Prozesse der<br />
”Wissensspirale”, mit deren Hilfe die betreffenden Objekte in die eigene organisatio-<br />
nale Wissensbasis integriert werden können. KRÜCK 210 spricht hierzu von der ”Wis-<br />
sensarbeit für Kooperationen”. In welchem Umfang vor allem Prozesse der Internali-<br />
sierung realisiert werden können, ist von den Einflussgrössen dieser Prozesse (<strong>St</strong>abili-<br />
tät der Vertrauensbasis in der Kooperation, kulturelle Kompatibilität der Partner, Grad<br />
der Unterstützung durch das Top-Management beteiligter Unternehmen) abhängig.<br />
Zusammenfassend ist festzustellen, dass Wissensprozesse ihren Einfluss auf die Wett-<br />
bewerbsposition auf zwei Ebenen ausüben. Zunächst sind es auf der Produktionsebene<br />
Internalisierungsprozesse, welche kodifiziertes Wissen kontinuierlich in die Erfah-<br />
rungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster der Hauptprozesse einspeisen. Auf diesem Wege werden<br />
in Produktentwicklung, Vertrieb <strong>und</strong> Abwicklung stets neue Problemlösungen mög-<br />
lich. Durch die Verbindung von solchem neuen Wissen mit Finanzmitteln, physischen<br />
209 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.1.1.2, S. 92-93.<br />
210 KRÜCK, C. P. (Unternehmenskooperationen 2001), S. 283.
3 Wissensmanagement in Banken 104<br />
Ressourcen usw. entstehen schliesslich z. B. neue Fonds-Produkte oder innovative<br />
K<strong>und</strong>enansprache-Konzepte.<br />
Die zweite Einflusssphäre ist auf einer Meta-Ebene angesiedelt, indem die Geschwin-<br />
digkeit, mit der sich die ”Wissensspirale” vollzieht, einen Wettbewerbsvorteil darstel-<br />
len kann.<br />
3.2<br />
3.2.1<br />
3.2.1.1<br />
Wissensmanagement als Bankprozess<br />
Während in Kapitel 3.1 eine Einordnung von Wissensressourcen in die bankwirt-<br />
schaftliche Leistungserstellung vorgenommen wird, soll nun das Wissensmanagement<br />
in der Wertschöpfungskette positioniert werden. Dazu erfolgt auch eine Detaillierung<br />
der Kernprozesse des Wissensmanagements, nämlich der Bereitstellung sowie der<br />
Anwendung von Wissen.<br />
Positionierung in der Wertschöpfungskette<br />
Supportfunktion des Wissensmanagements<br />
Wie im vorhergegangen Kapitel ausgeführt, kann die Wertschöpfungskette der Bank<br />
anhand der drei Hauptprozesse Produktentwicklung, Vertrieb <strong>und</strong> Abwicklung sowie<br />
verschiedener Supportprozesse beschrieben werden. Die Funktion der Supportprozesse<br />
besteht darin, die Aktivitäten in den Hauptprozessen zu unterstützen. Bei diesen inter-<br />
nen Dienstleistungen kann es sich um Routineleistungen (Rechenzentren) oder um<br />
fallweise Leistungen (internes Beratungsprojekt) handeln.<br />
An die Aufnahme einer Managementaufgabe als Supportfunktion ist also die folgende<br />
Bedingung zu knüpfen: Dass diese Aufgabe für die Aktivitäten in den Hauptprozessen<br />
oder in anderen Supportprozessen relevante Sachverhalte zu thematisieren verspricht.<br />
Die Relevanz von Wissen für die Bankproduktion rechtfertigt es, Wissensmanagement<br />
eine Supportfunktion zuzusprechen.
3 Wissensmanagement in Banken 105<br />
Die Aufnahme von Wissensmanagement in die Wertschöpfungskette, wie sie in Ab-<br />
bildung 12 dargestellt ist, macht es nun erforderlich, dieses Führungssystem prozess-<br />
haft 211 zu beschreiben.<br />
Auf diesem Wege können seine Beziehungen zu den Hauptprozessen sowie zu ande-<br />
ren Supportprozessen illustriert werden. In dem zugr<strong>und</strong>eliegenden Wissensmanage-<br />
ment-Modell 212 sind dazu folgende Kernprozesse vorgesehen:<br />
Kernprozesse der Wissensbereitstellung<br />
• Wissensidentifikation<br />
• Wissenserwerb<br />
• Wissensentwicklung<br />
Kernprozesse der Wissensanwendung<br />
• Wissensbewahrung<br />
• Wissensnutzung<br />
• Wissensverteilung<br />
Die Supportfunktion wird von dem Wissensmanagement wahrgenommen, indem es<br />
Massnahmen zur Wissensbereitstellung <strong>und</strong> zur Wissensanwendung in den Haupt- <strong>und</strong><br />
Supportprozessen der Bankproduktion initiiert, durchführt bzw. begleitet.<br />
Das Ziel des Wissensmanagements ist es dabei, Bankbereiche darin zu unterstützen,<br />
die mit einer systematischen Entwicklung <strong>und</strong> Nutzung der organisationalen Wissens-<br />
211 Vgl. HEISIG, P. (Process 2001), S. 21ff., HILSE, H. (Sinn 2001), S. 157-168; SCARBROUGH, H. (View 1998), S. 194-198; WILKE,<br />
H. (Wissensmanagement 2001), S. 90; INKPEN, A. C.; DINUR, A. (Processes 1998), S. 460ff; RUGGLES, R. (Practise 1998), S. 81ff;<br />
APPLEYARD, M. M. (Flow 1996), S. 138-140.<br />
212 Vgl. die Darstellung in Abbildung 10 Kapitel 2.3.5, S. 72.
3 Wissensmanagement in Banken 106<br />
basis verb<strong>und</strong>enen Chancen zu realisieren, sowie die von Wissensressourcen ausge-<br />
henden Risiken 213 in geeigneter Weise zu handhaben.<br />
Wissensidentifikation<br />
Wissenserwerb<br />
Wissensentwicklung<br />
Hauptprozesse<br />
Wissensbewahrung<br />
Wissensnutzung<br />
Wissensverteilung<br />
Produktentwicklung Vertrieb Abwicklung<br />
Wissensmanagement<br />
Risikomanagement<br />
Personalmanagement<br />
EDV-Management<br />
KernprozesseSupportprozesse<br />
Abbildung 12: Supportprozess Wissensmanagement<br />
Mit der Interpretation von Wissensmanagement als einer Supportfunktion sind zu-<br />
gleich Restriktionen mit Blick auf die Definition seines Zielsystems sowie seiner Auf-<br />
gaben geltend zu machen.<br />
Als wichtigste Restriktion ist ein eingeschränkter Grad von Entscheidungsautonomie<br />
anzusehen. Schliesslich bedarf die Initiierung von strategischen Programmen <strong>und</strong> ope-<br />
rativen Massnahmen durch das Wissensmanagement der Zustimmung von Linienver-<br />
antwortlichen anderer Bereiche bzw. von Verantwortlichen auf der Gesamtbankebene.<br />
213 Für eine Darstellung der Risiken von Wissensobjekten in der Bankproduktion vgl. Kapitel 3.1.1.1.2, S. 87 ff. Für eine Darstellung der<br />
von Wissensprozessen ausgehenden Risiken vgl. Kapitel 3.1.2.1.2, S. 98 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 107<br />
Alternative Interpretationen von Wissensmanagement, wie etwa die Vision einer ”wis-<br />
sensorientierten Unternehmensführung” 214 von NORTH, können zu einer anderen<br />
Ausgestaltung dieses Führungssystems führen, als sie im Folgenden vorgenommen<br />
wird. Im Kontext einer ”wissensorientierten Unternehmensführung” sind für die Aus-<br />
gestaltung einer Supportfunktion kritische Koordinationsanforderungen irrelevant.<br />
Es ist hervorzuheben, dass mit der Einordnung von Wissensmanagement als Support-<br />
funktion kein Präjudiz in Bezug auf die organisationale Umsetzung dieser Funktion<br />
vorgenommen wird. Als Normstrategien zur Organisation von Wissensmanagement 215<br />
sind folgende Optionen anzusehen:<br />
• Marktlösung durch Fremdbezug von Wissensmanagement-Leistungen<br />
(Unternehmensberatungen)<br />
• Hierarchische Lösung in der Ausprägung einer Projektorganisation<br />
• Hierarchische Lösung in den Ausprägungen einer zentralen<br />
<strong>St</strong>absabteilung oder dezentraler <strong>St</strong>absabteilungen<br />
• Hierarchische Lösung durch Auswahl von Linienverantwortlichen, de-<br />
nen Verantwortung für Wissensmanagement-Leistungen zugeordnet<br />
wird 216<br />
• Hybride Lösung durch die Realisierung von Markt- oder Hierarchie-<br />
Lösungen für unterschiedliche Wissensmanagement-Leistungen<br />
Es ist zu vermuten, dass die Einschätzung von BOUTELLIER <strong>und</strong> BEHRMANN 217 ,<br />
wonach bei der Organisation von Wissensmanagement im Zeitverlauf unterschiedliche<br />
Normstrategien umgesetzt werden, die Praxis zutreffend beschreibt.<br />
214 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 25-36. Vgl. auch Spender, J. C. (Theory 1996), S. 45-52.<br />
215 Vgl. FRESE, E.; THEUVSEN, L: (Organisationsarbeit 2000), S. 17-44; HANSEN, M. T.; LASSLEBEN, H. (Organisation 2002), S.<br />
127-158; DILK, A. (Lernstätte 2001), S. 139-142; GRÜN, O.; NITSCH, R. (Österreich 2000), S. 94-97; MOORE, K.; BIRKINSHAW,<br />
J. (Centers 1998), S. 81-84; RABRENOVIC, O. (Rolle 2001), S. 67-123.<br />
216 HANSEN, M. T.; OETINGER, VON B. (Wissensmanager 2001), S. 85-86.<br />
217 BOUTELLIER, R.; BEHRMANN, N. (Patente 2000), S. 352.
3 Wissensmanagement in Banken 108<br />
Wissensmanagement weist Berührungspunkte vor allem mit den Supportfunktionen<br />
EDV-Management <strong>und</strong> Personalmanagement auf.<br />
Das EDV-Management beschäftigt sich mit der elektronischen Bearbeitung, Speiche-<br />
rung <strong>und</strong> Übertragung von expliziten Wissensinhalten. Das Personalmanagement<br />
widmet sich in seinen der Wissens-Thematik nahen Aufgaben traditionell in erster<br />
Linie dem Wissensort Individuum. Dabei nehmen Mitarbeiterschulungen einen hohen<br />
<strong>St</strong>ellenwert ein. Bei Mitarbeiterschulungen kann die Initiierung von Prozessen der So-<br />
zialisation, der Kombination, der Internalisierung oder der Externalisierung im Fokus<br />
stehen.<br />
3.2.1.2<br />
3.2.1.2.1<br />
Wissensmanagement als Führungsprozess<br />
Zur Darstellung des Führungsprozesses Wissensmanagement sollen zwei Aspekte be-<br />
trachtet werden: Zunächst erfolgt eine Konkretisierung der Teilprozesse der Führung.<br />
Daran anschliessend werden Schnittstellen des Wissensmanagements mit anderen Füh-<br />
rungssystemen erläutert.<br />
Teilprozesse der Führung<br />
Als Teilprozesse der Führung gelten die Prozesse der Gestaltung, der Lenkung sowie<br />
der Entwicklung. 218 Gestaltungsprozesse vollziehen sich als Reflektionen von Füh-<br />
rungskräften sowie als Kommunikation zwischen Führungskräften. In Anlehnung an<br />
die Auffassung von WILLKE 219 über die Tiefenstruktur des organisationalen Lernens<br />
können die zu reflektierenden Fragestellungen wie folgt formuliert werden:<br />
• Warum sollen Veränderungen der organisationalen Wissensbasis ange-<br />
strebt werden?<br />
• Welche Qualität von Veränderungen soll angestrebt werden?<br />
218 Vgl. Kapitel 2.3.1, S. 60-61.<br />
219 WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 46. Vgl. auch Abbildung 5 in Kapitel 2.2.2.1, S. 41.
3 Wissensmanagement in Banken 109<br />
Als Lenkungsprozesse gelten die Festlegung von Zielen sowie die Initiierung <strong>und</strong> Kon-<br />
trolle von Massnahmen. Die mit einem Wissensmanagement anzusprechenden Zielfel-<br />
der lassen sich allgemein wie folgt abgrenzen:<br />
• Objektbezogene Ziele<br />
- Identifizierung <strong>und</strong> Evaluation impliziter Wissensinhalte von Individuen<br />
- Identifizierung <strong>und</strong> Evaluation impliziter Wissensinhalte von Gruppen<br />
- Identifizierung <strong>und</strong> Evaluation impliziter Wissensinhalte von Organisationen<br />
- Identifizierung <strong>und</strong> Evaluation expliziter Wissensinhalte von Individuen<br />
- Identifizierung <strong>und</strong> Evaluation expliziter Wissensinhalte von Gruppen<br />
- Identifizierung <strong>und</strong> Evaluation expliziter Wissensinhalte von Organisationen<br />
• Prozessbezogene Ziele<br />
- Identifizierung relevanter Wissensorte zur Initiierung von Wissensprozessen<br />
- Identifizierung von Wissensprozessen für Wissensorte <strong>und</strong> -inhalte<br />
- Optimierung der für Wissensprozesse relevanten Einflussgrössen<br />
Die Einleitung von Massnahmen vollzieht sich im Wissensmanagement durch die Ini-<br />
tiierung der Kernprozesse Wissensbereitstellung oder Wissensanwendung. Die Bewer-<br />
tung alternativer Handlungsoptionen sowie Massnahmenkontrollen sollen durch den<br />
Aufbau <strong>und</strong> die Nutzung eines Wissenscontrollings gewährleistet werden.<br />
Schliesslich bestimmen die Durchführung konkreter Massnahmen, die Administration<br />
von Projekten usw. den Führungsprozess der Entwicklung.<br />
3.2.1.2.2 Schnittstellen zu anderen Führungssystemen<br />
Die Positionierung als Supportfunktion induziert Einschränkungen im Hinblick auf<br />
den Autonomiegrad des Wissensmanagements in seinen Führungsprozessen. Diese<br />
Einschränkungen gehen in Abhängigkeit von der betrachteten Schnittstelle mit ande-<br />
ren Führungssystemen auf unterschiedliche Ursachen zurück <strong>und</strong> induzieren unter-
3 Wissensmanagement in Banken 110<br />
schiedliche Koordinationsanforderungen. 220 Es werden dazu die Schnittstellen zu den<br />
folgenden Führungssystemen diskutiert:<br />
a) Führungssystem auf Gesamtbankebene<br />
b) Führungssysteme leistungsempfangender Bereiche<br />
c) Führungssysteme angrenzender Supportfunktionen<br />
ad a) Führungssystem auf Gesamtbankebene<br />
Auf dieser Führungsebene ist die Verantwortung für alle Ressourcendispositionen der<br />
Bank im Hinblick auf Liquidität, Risikotragfähigkeit, Mitarbeiter, organisationale<br />
Wissensbasis usw. angesiedelt. Hieraus ist eine prinzipielle Zustimmungspflichtigkeit<br />
aller Entscheidungen mit Bezug zu den Gestaltungs- <strong>und</strong> Lenkungsprozessen des Wis-<br />
sensmanagement abzuleiten. Das Wissensmanagement kann diesem Abstimmungsbe-<br />
darf mit folgenden Koordinationslösungen wirksam begegnen:<br />
• Bereitstellung von überzeugenden Normen <strong>und</strong> Methoden zur Identifi-<br />
zierung, Bewertung <strong>und</strong> Priorisierung von Wissenszielen<br />
• Bereitstellung von überzeugenden Normen <strong>und</strong> Methoden zur Auswahl,<br />
Bewertung <strong>und</strong> Priorisierung von Wissensmanagementprozessen<br />
• Sicherstellung eines leistungsfähigen Wissenscontrollings<br />
• Integration von wissensbezogenen Leistungskennzahlen in das Be-<br />
richtssystem auf Gesamtbankebene<br />
Ein weiterer Koordinationsbedarf ist hinsichtlich des Gestaltungsprozesses im Wis-<br />
sensmanagement, also den Reflektionen über Sinn <strong>und</strong> Zweck sowie die angestrebte<br />
Qualität von Veränderungen der organisationalen Wissensbasis, festzustellen. Als Ko-<br />
ordinationslösungen hierzu bieten sich das Angebot von Workshops zum Meinungs-<br />
220 Die sachgerechte Bewältigung solcher Koordinationsanforderungen stellt einen kritischen Erfolgsfaktor für Wissensmanagement-<br />
Aktivitäten dar. Vgl. DAVENPORT, T. H.; DE LONG, D. W. (Projects 1998), S. 44.
3 Wissensmanagement in Banken 111<br />
austausch mit Vorstandsmitgliedern sowie die Einbeziehung von Vorstandsmitgliedern<br />
in die Lenkungsausschüsse von Wissensmanagement-Projekten an.<br />
Solche Massnahmen können dazu beitragen, dass Kongruenz 221 mit Blick auf die Er-<br />
fahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster im Wissensmanagement einerseits, <strong>und</strong> der die Unter-<br />
nehmensleitung prägenden Muster andererseits, erreicht wird.<br />
ad b) Führungssysteme leistungsempfangender Bereiche<br />
Die Rolle als Supportfunktion hat die Geltendmachung von Mitspracherechten durch<br />
Führungssysteme leistungsempfangender <strong>St</strong>ellen (Unternehmensbereiche, Tochterge-<br />
sellschaften) gegenüber dem Wissensmanagement zur Konsequenz.<br />
Die Führungskräfte der leistungsempfangenden Bereiche werden ihre Mitsprache vor<br />
allem auf dem Feld der Lenkungsprozesse einfordern. Für die Gewährleistung einer<br />
zielgerichteten Diskussion zur Auswahl adäquater Wissensziele <strong>und</strong> Wissensmana-<br />
gementprozesse können folgende Koordinationslösungen vorgehalten werden:<br />
• Dokumentation von Referenzen über abgeschlossene Wissensmanagementpro-<br />
jekte<br />
• Vertragliche Vereinbarung von Rechten <strong>und</strong> Pflichten der Vertragsparteien<br />
• Festlegung <strong>und</strong> Monitoring von Kriterien zur Auflösung von Lierferbeziehun-<br />
gen, sofern durch das Verhalten interner K<strong>und</strong>en die Realisierung von verein-<br />
barten Projektzielen eindeutig gefährdet ist<br />
Schliesslich werden leistungsempfangende Bereiche Einflussnahme im Zusammen-<br />
hang mit dem Entwicklungsprozess des Managements anstreben (Projektadministrati-<br />
on). Hierzu ist ein rigides Projektcontrolling durch das Wissensmanagement als geeig-<br />
nete Koordinationslösung anzusehen.<br />
221 Vgl. zum Inkongruenzrisiko die Darstellungen in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89.
3 Wissensmanagement in Banken 112<br />
ad c) Führungssysteme angrenzender Supportfunktionen<br />
Wissensmanagement, Personalmanagement <strong>und</strong> EDV-Management widmen sich in<br />
Einzelfällen identischen Handlungsfeldern. Zudem kommen Serviceleistungen wie z.<br />
B. die Durchführung von Schulungen oder die Programmierung von EDV-<br />
Anwendungen in Betracht. Immer dann, wenn Wissensmanagement sich mit Analysen<br />
von auf Wissensprozesse wirkenden Einflussgrössen (Qualität der elektronischen<br />
Workflowunterstützung, Gestaltung von Anreizsystemen) beschäftigt, sollten Perso-<br />
nal- <strong>und</strong> EDV-Management in <strong>St</strong>euerungsprozesse einbezogen werden. Dort bieten sie<br />
Unterstützung etwa bei der Bewertung alternativer Massnahmen zur Verbesserung<br />
ergonomischer Arbeitsplatzbedingungen oder zur Reduzierung von Zugriffszeiten.<br />
Schliesslich kann Abstimmungsroutinen in Gestaltungsprozessen des Wissensmana-<br />
gements Bedeutung zukommen (Projektadministration).<br />
3.2.2<br />
Kernprozesse des Wissensmanagements<br />
Für eine Konkretisierung der einzelnen Kernprozesse werden die folgenden Aspekte<br />
prozessspezifisch dargestellt:<br />
• Ziele des Prozesses 222<br />
• Massnahmen der Umsetzung<br />
• Umsetzungbarrieren<br />
• Kernprozessvorgänger <strong>und</strong> –nachfolger<br />
Die Notwendigkeit, auf Prozessvorgänger <strong>und</strong> -nachfolger einzugehen, besteht des-<br />
halb, weil Defizite in Bezug auf Wissensressourcen häufig nicht mit Hilfe eines einzi-<br />
gen Kernprozesses, sondern vielmehr nur durch die Initiierung sequentieller Wissens-<br />
managementprozesse aufgehoben werden können.<br />
222 Mit dem Prozessziel wird die durch den betrachteten Kernprozess angestrebte Veränderung der organisationalen Wissensbasis definiert.<br />
In der Literatur wird ebenfalls der Begriff des Prozessergebnisses verwendet. Vgl. HEISIG, P. (Process 2001), S. 32.
3 Wissensmanagement in Banken 113<br />
3.2.2.1 Prozesse der Wissensbereitstellung<br />
Die Wissensbereitstellung umfasst die Kernprozesse der Wissensidentifikation, des<br />
Wissenserwerbs <strong>und</strong> der Wissensentwicklung. Tabelle 7 stellt diese Prozesse anhand<br />
ihrer Ziele, der mit ihnen verb<strong>und</strong>enen Massnahmen sowie der ihnen zuordenbaren<br />
Umsetzungsbarrieren zusammenfassend dar.<br />
Kernprozess Ziele Massnahmen Umsetzungsbarrieren<br />
Wissensidentifikation <br />
Wissenserwerb <br />
Wissensentwicklung<br />
• Transparenz über<br />
interne oder externe<br />
Wissensobjekte <strong>und</strong><br />
Wissensprozesse<br />
• Tatsächliche Veränderung<br />
der Wissensbasis<br />
durch dauerhafte oder<br />
temporäre Verfügbarkeit<br />
von unternehmensexternem<br />
Wissen<br />
(d. h. die Erreichung<br />
vertraglicher Verfügungsrechte<br />
stellt<br />
nicht den kritischen<br />
Messpunkt dar)<br />
• Befriedigung von<br />
planbaren Veränderungsbedarfen<br />
der<br />
Wissensbasis<br />
• Etablierung interner<br />
Wissensmärkte zur<br />
Befriedigung nicht<br />
planbarer Veränderungsbedarfe<br />
der<br />
Wissensbasis<br />
• Aufnahme von Wissen<br />
mit Hilfe von Be-<br />
fragungen, Dokumentenanalysen<br />
usw.<br />
• Dokumentation von<br />
Wissen (Wissenslandkarten,<br />
Yellow Pages)<br />
• Anbahnung von<br />
Rechtsgeschäften (Patente,<br />
Lizenzen)<br />
• Initiierung von Wissensprozessen(Zusammenarbeit<br />
mit Beratern,<br />
Lieferanten,<br />
K<strong>und</strong>en)<br />
• Durchsetzung „neuer<br />
Spielregeln“ in der Interaktion<br />
mit <strong>St</strong>akeholdern<br />
• Initiierung von Wissensprozessen<br />
durch<br />
die Bereitstellung von<br />
Plattformen <strong>und</strong> Moderatoren<br />
• Zertifizierungen zum<br />
Abbau von Informationsasymmetrien<br />
• Einführung von<br />
Tauscheinheiten<br />
• Reduzierung von<br />
Transaktionskosten<br />
• Defizite in Bezug auf<br />
die Bereitschaft <strong>und</strong><br />
Fähigkeit von Mitarbeitern,<br />
ihr Wissen zu<br />
offenbaren <strong>und</strong> zu<br />
übertragen<br />
• Widerstände gegen<br />
die Einführung „neuer<br />
Spielregeln“ zur Optimierung<br />
von Wissensprozessen<br />
sowohl extern<br />
(Berater, Lieferanten)<br />
als auch intern<br />
(Führungskräfte, Mitarbeiter)<br />
• Hoher Koordinationsaufwandaufgr<strong>und</strong>Abstimmungsbedarfen<br />
mit Personal,<br />
IT usw.<br />
• Widerstände gegenüber<br />
einer Erweiterung<br />
des Erfolgsverständnisses<br />
durch die<br />
Einbeziehung von erfolgreichenWissensübertragungen
3 Wissensmanagement in Banken 114<br />
Kernprozess Ziele Massnahmen Umsetzungsbarrieren<br />
• Optimierung der Einflussgrössen<br />
von Wissensprozessen<br />
• Förderung vertrauensbildendenFührungsverhaltens<br />
• Redesign der IT- Infrastruktur<br />
• Hoher Koordinations-<br />
aufwand aufgr<strong>und</strong><br />
Abstimmungsbedarf<br />
mit Personal, IT usw.<br />
Tabelle 7: Ziele, Massnahmen <strong>und</strong> Umsetzungsbarrieren der Wissensbereitstellung<br />
3.2.2.1.1 Wissensidentifikation<br />
Ziele des Prozesses<br />
Angestrebt wird Transparenz über verfügbare Wissensressourcen. Dabei kann sowohl<br />
eine unternehmensinterne als auch eine unternehmensexterne Perspektive eingenom-<br />
men werden. Beispiele für Anlässe in der Praxis, eine solche Transparenz anzustreben,<br />
sind Kooperationsvorhaben (Über welche Wissensressourcen verfügt das eigene Insti-<br />
tut bzw. verfügen potenzielle Kooperationspartner?) oder die Evaluation einer Fremd-<br />
vergabe bisher selbsterstellter Dienstleistungen (Welche Wissensressourcen verlassen<br />
das Unternehmen, wenn ein Outsourcing von Leistungen realisiert wird?).<br />
Dieser Managementprozess kann sowohl auf Wissensobjekte als auch auf Wissenspro-<br />
zesse ausgerichtet sein. Im Fall der Betrachtung von Wissensobjekten wird eine Identi-<br />
fizierung mit Hilfe der Beschreibung von Wissensort, Wissensinhalt <strong>und</strong> Explikations-<br />
grad des Wissens angestrebt. Ein einschlägiges Beispiel hierzu stellt die Umsetzung<br />
eines Customer Relationship Managements (CRM) dar. Dabei wird untersucht, wel-<br />
ches k<strong>und</strong>enbezogene Wissen bei Mitarbeitern <strong>und</strong> Abteilungen, die unterschiedlichen<br />
Vertriebskanälen (Call Center, Filiale, mobiler Vertrieb) zugeordnet sein können, ver-<br />
fügbar ist. Dabei erfolgt eine Kategorisierung von Wissensinhalten z. B. nach K<strong>und</strong>en-<br />
stammdaten (Anschrift, Bildungsstand), K<strong>und</strong>enverhalten (Transaktionshäufigkeit,<br />
Produktnutzungsquote) <strong>und</strong> K<strong>und</strong>enpräferenzen (Internet-Affinität, bevorzugte An-<br />
spracheformate). Zudem wird eine Unterscheidung von Wissensinhalten nach ihrem<br />
Explikationsgrad vorgenommen. Schliesslich verfolgt das Customer Relationship Ma-
3 Wissensmanagement in Banken 115<br />
nagement vor allem eine elektronische Kodifizierung 223 von k<strong>und</strong>enbezogenem Wis-<br />
sen in Datenbanken.<br />
Es können ebenfalls Anstrengungen zur Herstellung von Transparenz im Hinblick auf<br />
Wissensübertragungen an bestimmten Wissensorten in den Mittelpunkt gestellt wer-<br />
den. Auch dieses lässt sich am Beispiel des Customer Relationship Management illust-<br />
rieren: Um eine kontinuierliche Informationsversorgung der am K<strong>und</strong>enbeziehungs-<br />
management Beteiligten zu erreichen, ist ein qualifiziertes Verständnis darüber erfor-<br />
derlich, welche Übertragungsarten (Sozialisation, Kombination) die Explikationsgrade<br />
relevanter Wissensinhalte erforderlich machen bzw. zulassen.<br />
Konzepte des ganzheitlichen K<strong>und</strong>enbeziehungsmanagements sehen so neben dem<br />
Aufbau von K<strong>und</strong>endatenbanken ebenfalls Plattformen für interdisziplinäre Interaktio-<br />
nen vor, um vor allem Sozialisationsprozesse zu motivieren.<br />
Mit der Wissensidentifikation können unterschiedliche Anspruchsniveaus angestrebt<br />
werden. Dieses gilt insbesondere mit Blick auf die Detaillierungsgrade bei der Be-<br />
schreibung von Wissensinhalten.<br />
Massnahmen der Umsetzung<br />
Mit Hilfe von Erhebungsverfahren wie schriftlichen <strong>und</strong> mündlichen Befragungen,<br />
Dokumentanalysen usw. kann das Wissen physischer Wissensträger sowie immate-<br />
riell-rechtliche Wissensträger 224 (Patente, Lizenzen) aufgenommen werden. Die Do-<br />
kumentation der Bef<strong>und</strong>e erfolgt in einer Form, welche der Explikationsgrad von iden-<br />
tifizierten Wissensinhalten zulässt. In Frage kommende Formate für die Dokumentati-<br />
on von expliziten Wissensinhalten sind Wissenslandkarten (Knowledge Maps) 225 oder<br />
elektronische gelben Seiten (Yellow Pages). 226 Die Beschreibung impliziter Wissens-<br />
223 In der Diktion des Wissensspirale entspricht dieses Vorgehen dem Wissensprozess der Externalisierung.<br />
224 Immateriell-rechtliche Wissensträger stellen Wissensobjekte dar, die dem Wissensort Organisation zuzuordnen sind.<br />
225 Vgl. HEISIG, P. (Process 2001), S. 31.<br />
226 Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 259.
3 Wissensmanagement in Banken 116<br />
inhalte erfolgt anhand von Näherungslösungen. Ein Beispiel hierzu repräsentieren Ar-<br />
beitsplatzbeschreibungen. 227<br />
Umsetzungsbarrieren<br />
Die kritischen Barrieren stellen Einschränkungen in Bezug auf die Bereitschaft <strong>und</strong> die<br />
Fähigkeit von Mitarbeitern dar, ihr Wissen zu offenbaren. 228 Im Hinblick auf die Kon-<br />
stitution der Prozessbeteiligten sowie die organisatorischen Rahmenbedingungen 229<br />
führt GÜLDENBERG 230 dazu folgende Aspekte auf:<br />
• Begrenzte kognitive Fähigkeiten von Menschen, die Relevanz ihrer ei-<br />
genen Wissensbestände für die Organisation zu erkennen<br />
• Begrenzte kommunikative Fähigkeiten<br />
• Desinteresse<br />
• Negative Erfahrungen mit kollektiven Lernprozessen<br />
• Sorge vor einer Abwertung als Wissensträger<br />
Von diesen Aspekten kommen kognitiven Einschränkungen sowie der Sorge um eine<br />
Abwertung als Wissensträger 231 vermutlich die grösste Bedeutung zu. Durch geeignete<br />
Befragungstechniken können Artikulationsbemühungen von Probanden unterstützt<br />
werden. 232 Demgegenüber bestehen kaum Möglichkeiten, die Auskunftsbereitschaft<br />
von Probanden kurzfristig zu beeinflussen. Schliesslich ist die Weigerung, (implizites)<br />
Wissen zu offenbaren, auf ein prinzipielles Misstrauen gegenüber der Organisation zu<br />
interpretieren. Als Ursachen solchen Misstrauens sind unternehmenskulturelle Defizite<br />
<strong>und</strong> ähnliche Einflüsse anzusehen. Eine Verbesserung der Auskunftsbereitschaft von<br />
227 BÖHM, I. (Expertennetzwerk 2001), S. 111ff; BÖHM, I. (Mitarbeiterprofile 2001), S. 120.<br />
228 Vgl. BELOW, C. VON (Machtverlust 2001), S. 67; STONEHOUSE, G. H.; PEMBERTON, D.; BARBER, C. E. (Facilitators 2001), S.<br />
115-116; BINNEY, D. (Spectrum 2002), S. 18-23.<br />
229 Vgl. die Darstellung in Abbildung 7, Kapitel 2.2.2.2, S. 46.<br />
230 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 253.<br />
231 Vgl. die Darstellung der Kooperationsabhängigkeit von Wissensprozessen in Kapitel 3.1.2.1.2, S. 98 ff. Vgl. auch WEHNER, T.; DICK,<br />
M. (Umbewertung 2001), S. 102-103.<br />
232 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.1.2, S. 19-20.
3 Wissensmanagement in Banken 117<br />
Mitarbeitern kann letztlich nur durch Optimierungen der misstrauensbildenden Ein-<br />
flussgrössen 233 erreicht werden.<br />
Sofern unternehmensexterne Wissensorte untersucht werden, können Zugriffsverbote<br />
oder -beschränkungen von Bedeutung sein. Die Einbeziehung von Intermediären wie<br />
Unternehmensberatungen stellt aufgr<strong>und</strong> von Vertraulichkeitsverpflichtungen gewöhn-<br />
lich keinen befriedigenden Lösungsansatz dar. Dieses hat zur Konsequenz, dass die im<br />
Rahmen von Wettbewerberanalysen generierten Bef<strong>und</strong>e oftmals nur einen geringen<br />
Detaillierungsgrad aufweisen.<br />
Kernprozessvorgänger <strong>und</strong> -nachfolger<br />
Die Wissensidentifizierung besitzt bei den Wissensmanagementprozessen keinen Vor-<br />
gänger. Alle anderen Prozesse kommen als Nachfolger in Betracht. Sofern die Identi-<br />
fikationsergebnisse Nachfolgeprozesse der Wissensbereitstellung initiieren, so ist die-<br />
ses auf die Feststellung einer Diskrepanz zwischen der Soll-Verfügbarkeit einer Res-<br />
source <strong>und</strong> ihrer tatsächlichen Verfügbarkeit zurückzuführen. Die Initiierung von Pro-<br />
zessen der Wissensanwendung als Nachfolger der Wissensidentifizierung spiegelt die<br />
positive Bewertung der Relevanz einer Ressource wider.<br />
3.2.2.1.2<br />
Wissenserwerb<br />
Ziele des Prozesses<br />
Der Kernprozess des Wissenserwerbs hat die Beschaffung unternehmensexterner Wis-<br />
sensressourcen zum Ziel. Dabei kann entweder eine dauerhafte oder eine zeitlich be-<br />
grenzte Verfügbarkeit von erworbenem Wissen angestrebt werden. Als externe Wis-<br />
sensobjekte kommen beispielsweise folgende Ressourcen in Frage:<br />
233 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.2.2.2, S. 47-49.
3 Wissensmanagement in Banken 118<br />
• Fachkenntnisse von Mitarbeitern anderer Unternehmen<br />
• Methodenwissen externer Berater<br />
• Forschungsergebnisse wissenschaftlicher Institute<br />
• Attribution von Servicequalität in einer K<strong>und</strong>engruppe<br />
• Vertriebskompetenz eines konkurrierenden Instituts<br />
• Patente, Lizenzen<br />
Massnahmen der Umsetzung<br />
Aus der Sicht eines Wissensmanagements ist vor allem von Interesse, ob der Initiie-<br />
rung von entsprechenden Kernprozessen signifikante Beiträge für den Transfer von<br />
Wissensobjekten in die eigene Wissensbasis zugesprochen werden können.<br />
Handelt es sich bei diesen Wissensobjekten um Patente, Lizenzen oder um käuflich zu<br />
erwerbende Forschungsergebnisse, so kann sich Wissensakquisition in der Anbahnung<br />
von Rechtsgeschäften erschöpfen. In solchen Fällen erscheint die Begleitung durch<br />
eine Supportfunktion Wissensmanagement nicht als erfolgskritisch.<br />
Werden hingegen Wissensobjekte wie das Wissen von K<strong>und</strong>en oder die Kompetenzen<br />
von Unternehmen angesprochen, so stehen Massnahmen im Zusammenhang mit der<br />
Initiierung von Wissensprozessen im Mittelpunkt. Dabei ist sicherzustellen, dass die<br />
Aufnahme von impliziten <strong>und</strong> expliziten Inhalten nicht nur formal erreicht (Abschluss<br />
eines Dienstleistungsvertrages), sondern darüber hinaus eine erfolgreiche Integration<br />
neuer Wissensressourcen in die Wissensbasis vollzogen wird. Es sollen nun anhand<br />
von zwei Beispielen Überlegungen zur Initiierung <strong>und</strong> Absicherung von Übertragun-<br />
gen externer Wissensbestände vorgestellt werden:<br />
a) <strong>St</strong>euerung der Wissensarbeit externer Berater<br />
b) Integration von K<strong>und</strong>enwissen
3 Wissensmanagement in Banken 119<br />
ad a) <strong>St</strong>euerung der Wissensarbeit externer Berater<br />
Es wird das Engagement einer Beratungsgesellschaft betrachtet, welches mit dem Ziel<br />
erfolgt, Methoden- <strong>und</strong> Projektmanagementwissen, also sowohl implizite wie explizite<br />
Wissensinhalte, zu gewinnen. Dabei wird vereinbart, dass Übertragungen dieser Wis-<br />
sensressourcen auf die Mitarbeiter des Klienten erfolgen sollen. Um nicht nur eine<br />
vertragliche Leistungsverpflichtung, sondern tatsächliche Wissenstransfers zu errei-<br />
chen, kommen folgende Absicherungsmassnahmen in Betracht:<br />
• Im Vorfeld der Zusammenarbeit werden die zu übertragenden Wis-<br />
sensinhalte anhand eines Lastenheftes dokumentiert<br />
• Ein materieller Anteil des Beraterhonorars wird leistungsabhängig<br />
an den Erfolg von Wissensübertragungen geb<strong>und</strong>en. Die Erfolgs-<br />
messung wird nach Abschluss des Projektes mit Hilfe anonymer<br />
schriftlicher Befragungen bei den Mitarbeitern des Klienten, Tests<br />
sowie explorativer Interviews vorgenommen<br />
• Die einzelnen Berater werden vor einer Aufnahme in Projekt-Teams<br />
vom Klienten auch im Hinblick auf ihre Qualität als Wissensträger<br />
sowie in Bezug auf ihre Teilungsbereitschaft <strong>und</strong> –fähigkeit evalu-<br />
iert<br />
• Unternehmensberater <strong>und</strong> die für das Projekt wichtigsten Mitarbei-<br />
ter des Klienten arbeiten gemeinsam in einem Projekt-Office<br />
• Für die elektronische Projekt-Dokumentation wird ein Server des<br />
Klienten genutzt. Eine autonome elektronische Dokumentation auf<br />
Datenträgern der Berater wird als unzulässig vereinbart<br />
• Es werden für die Dauer des Projektes Meilenstein-Sitzungen ver-<br />
einbart, sodass sich Mitarbeiter <strong>und</strong> Führungskräfte des Klienten<br />
über den <strong>St</strong>atus der Wissensübertragungen austauschen <strong>und</strong> Gegen-<br />
steuerungsmassnahmen initiieren können
3 Wissensmanagement in Banken 120<br />
Auf diesem Wege können Massnahmen des Wissensmanagements eine erfolgreiche<br />
Nutzung der Funktion von Unternehmensberatern als Intermediäre der Wissensarbeit<br />
wirksam unterstützen.<br />
ad b) Integration von K<strong>und</strong>enwissen<br />
Es wird ein Vorhaben betrachtet, Bankk<strong>und</strong>en in ein Projekt zur Verbesserung der<br />
Servicequalität in der Filialorganisation einzubeziehen: Ausgewählte K<strong>und</strong>en konnten<br />
für eine Teilnahme an entsprechenden Workshops gewonnen werden. Die Zielsetzung<br />
ist es dabei, implizite <strong>und</strong> explizite Wissensinhalte von K<strong>und</strong>en über die relevanten<br />
Leistungsmerkmale <strong>und</strong> das erwartete Leistungsniveau eines hochwertigen Filialver-<br />
triebs zu gewinnen. Explizite Wissensinhalte, wie z. B. die von K<strong>und</strong>en tolerierte<br />
räumliche Entfernung zu Bankfilialen, können mit Hilfe standardisierter schriftlicher<br />
oder mündlicher Befragungen erhoben werden.<br />
Die Herausforderung aus Sicht des Wissensmanagements besteht darin, auch die im-<br />
pliziten Wissensinhalte für das Unternehmen nutzbar zu machen. 234 Dazu wird auf den<br />
Ansatz von BOWMANN 235 zurückgegriffen, der eine Differenzierung von implizitem<br />
Wissen nach dem Grad der Implizität vorsieht.<br />
Um verbal leicht artikulierbare Wissensinhalte, wie z. B. Einschätzungen mit Blick auf<br />
Einflussgrössen von Beraterkompetenz zu transferieren, können halb-strukturierte Ge-<br />
sprächsleitfäden genutzt werden.<br />
Einstellungen <strong>und</strong> Sachverhalte, die K<strong>und</strong>en nicht qualifiziert zu artikulieren vermö-<br />
gen, können durch Nachfragen transparent gemacht werden. Es bietet sich die Ver-<br />
wendung von Begriffen oder Bildmaterial (Darstellungen alternativer Filialeinrichtun-<br />
gen) an, um so Assoziationen zur Qualitätsthematik zu motivieren.<br />
234 HANDBAUER, G. (K<strong>und</strong>en 1999), S. 42; HENNESTADT, B. W. (Customer 1999), S. 17; HUANG, J. C.; PAN, S. L. (Customer<br />
2002), S. 93.<br />
235 BOWMANN, C. (Operationalization 2001), S. 815-817.
3 Wissensmanagement in Banken 121<br />
Nach BOWMANN 236 können Wissensinhalte nicht expliziert werden, deren sich Per-<br />
sonen nicht bewusst sind. Es kann jedoch der Versuch unternommen werden, durch<br />
moderierte Diskussionen oder Fragespiele zwischen K<strong>und</strong>en auch diese Inhalte trans-<br />
parent zu machen. Solche Interaktionen mit K<strong>und</strong>en sind von der Motivation geleitet,<br />
Wissensprozesse 237 auf K<strong>und</strong>enseite zu initiieren <strong>und</strong> zu beobachten.<br />
Durch diese Massnahmen können Vorstellungen <strong>und</strong> Anregungen zur Verbesserung<br />
von Servicequalität gewonnen werden, die auf dem Wege anonymer K<strong>und</strong>enbefragun-<br />
gen kaum Eingang in ein Unternehmen finden.<br />
Umsetzungsbarrieren<br />
Der Transfererfolg externer Wissensobjekte sollte nicht bereits zu dem Zeitpunkt beur-<br />
teilt werden, zu dem entsprechende Verfügungsrechte erreicht werden. Vielmehr ist<br />
ausschlaggebend, ob angestrebte Veränderungen der organisationalen Wissensbasis<br />
tatsächlich beobachtet werden können.<br />
Das oben angeführte Beispiel zur Zusammenarbeit mit externen Beratern macht deut-<br />
lich, dass neue Spielregeln bei der Wissensarbeit mit bzw. von <strong>St</strong>akeholdern angezeigt<br />
sind, um externes Wissen erfolgreich aufzunehmen. Das Beispiel der K<strong>und</strong>en-<br />
Workshops verdeutlicht: Wenn implizites Wissen von K<strong>und</strong>en für die Gewinnung ei-<br />
nes besseren K<strong>und</strong>enverständnisses genutzt werden soll, dann müssen Ansprachefor-<br />
men gewählt werden, die dem Charakter dieser Ressource entsprechen. Als erfolgskri-<br />
tisch ist dabei die Bereitschaft einer Organisation anzusehen, eben solche Spielregeln<br />
aufzunehmen. WEHNER <strong>und</strong> DICK 238 führen hierzu aus, dass Verfahren wie Szena-<br />
rio-Techniken, System-Simulationen oder das Arbeiten mit Erfahrungsgeschichten<br />
(”<strong>St</strong>ory Telling”) bisher kaum Verbreitung in der Praxis gef<strong>und</strong>en haben.<br />
236 BOWMANN, C. (Operationalization 2001), S. 816.<br />
237 Es ist zu fragen, ob für die Wissensarbeit mit K<strong>und</strong>en das Format der Interaktion nicht generell bedeutsamer ist als die Kontakthäufigkeit.<br />
Vgl. hierzu auch die Fallstudie bei HENNESTAD, B. W. (Customer 1999), S. 30.<br />
238 WEHNER, T.; DICK, M. (Umbewertung 2001), S. 93.
3 Wissensmanagement in Banken 122<br />
Kernprozessvorgänger <strong>und</strong> -nachfolger<br />
Da Transferbedarfe in Bezug auf zu erwerbende Wissensobjekte hinreichend exakt<br />
beschrieben sein müssen, stellt die Wissensidentifikation den direkten Prozessvorgän-<br />
ger dar. Die anderen fünf Kernprozesse, einschliesslich der Wissensidentifizierung,<br />
können Prozessnachfolger sein.<br />
3.2.2.1.3<br />
Ziele des Prozesses<br />
Wissensentwicklung<br />
Die Wissensentwicklung stellt einen komplementären Prozess zum Wissenserwerb<br />
dar. Dabei werden Übertragungen von Wissensbeständen bzw. Veränderungen der<br />
Wissensbasis innerhalb von Unternehmensgrenzen thematisiert.<br />
Die Zielsetzung dieses Kernprozesses ist es zum einen, planvolle Erweiterungen der<br />
organisationalen Wissensbasis zu erreichen. Dazu bedarf es Veränderungen hinsicht-<br />
lich der bestehenden Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster 239 in den Wissensorten.<br />
Als ein Subziel hierzu wird mit diesem Kernprozess eine Optimierung der auf die<br />
Wissensprozesse wirkenden Einflussgrössen (Unternehmenskultur, EDV-Infrastruktur,<br />
Führungsverhalten) angestrebt. Ein zweites Subziel stellt die Auswahl adäquater Wis-<br />
sensprozesse zur Veränderung bzw. Erweiterung von Wissensbeständen dar.<br />
Eine weitere Zielsetzung resultiert daraus, dass stets nur imperfekte Informationen zu<br />
den zukünftig erforderlichen Erweiterungen der Wissensbasis verfügbar sind. Hierzu<br />
ist in Betracht zu ziehen, Mechanismen in Unternehmen zu etablieren, welche einen<br />
kontinuierlichen <strong>und</strong> selbsttragenden Prozess zur Allokation von (neu entstandenen)<br />
Wissensressourcen ermöglichen. Angesprochen ist damit die Einführung von unter-<br />
nehmensinternen Wissensmärkten.<br />
239 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.1.1, S. 14-15 sowie in Kapitel 2.2.2.1, S. 40.
3 Wissensmanagement in Banken 123<br />
Massnahmen der Umsetzung<br />
Zunächst ist ein Verständnis im Wissensmanagement darüber zu gewinnen, in welcher<br />
Weise sich Veränderungen der organisationalen Wissensbasis vollziehen. Dazu bedarf<br />
es eines Modells, welches die Komplexität der sich real vollziehenden Vorgänge redu-<br />
ziert. Hierzu wird in Kapitel 2.2.2.1 das Modell der ”Wissensspirale” vorgestellt. 240<br />
Zunächst ist eine Identifizierung derjenigen Ausschnitte der Wissensbasis vorzuneh-<br />
men, in denen Initiierungen oder Verstärkungen der ”Wissensspirale” angestrebt wer-<br />
den. Diese Abgrenzung erfolgt mit Hilfe der Kriterien Wissensort <strong>und</strong> Wissensinhalt.<br />
Folgende Beispiele repräsentieren unterschiedliche Ausschnitte der organisationalen<br />
Wissensbasis einer Bank:<br />
• Kollektiv der Zinsderivate-Spezialisten<br />
• Gesamtheit der Mitarbeiter in Produktentwicklung, Vertrieb <strong>und</strong> Ab-<br />
wicklung, welche in Marketingprozesse für geschlossene Immobilien-<br />
fonds eingeb<strong>und</strong>en sind<br />
• Kollektiv ausgewählter Führungskräfte des Bereiches Risikocontrolling<br />
aus verschiedenen Weltregionen<br />
• Konzernführungskreis<br />
An die Definition relevanter Ausschnitte der Wissensbasis schliessen sich Massnah-<br />
menkonzeptionen zur Wissensentwicklung an. In Kapitel 3.1.2 wird eine Typologie 241<br />
der sich in der Bankproduktion vollziehenden Wissensübertragungen eingeführt. Diese<br />
Systematik kann als Bezugsrahmen zur Formulierung von Massnahmen herangezogen<br />
werden:<br />
240 Vgl. die Darstellung in Abbildung 6, Kapitel 2.2.2.1, S. 44.<br />
241 Vgl. die Darstellung in Tabelle 6, Kapitel 3.1.2.1.1, S. 95.
3 Wissensmanagement in Banken 124<br />
• Aufbau einer Community of Practise 242 von Zinsderivate-Spezialisten,<br />
die von einem Senior Manager administriert wird<br />
• Durchführung von Brainstorming-Workshops zur Identifizierung von<br />
Ansatzpunkten für eine Optimierung des Investmentprozesses unter der<br />
Leitung externer Berater<br />
• Durchführung eines Facharbeitskreises zur Sophistizierung bestehender<br />
Instrumente zur Messung von Kreditrisiken, der von einem Hochschul-<br />
lehrer geleitet wird<br />
• Durchführung von Outdoor-Aktivitäten mit Mitgliedern des Konzern-<br />
führungskreises, welche von prominenten Sportlern, Künstlern o.a. be-<br />
gleitet werden<br />
Diesen Massnahmen ist gemeinsam, dass sie die Bereitstellung von Plattformen für<br />
Prozesse der Wissensentstehung zum Gegenstand haben <strong>und</strong> dabei zudem die Rolle<br />
eines Moderatoren vorsehen. 243 Die Funktion von Moderatoren besteht darin, Wis-<br />
sensübertragungen zu motivieren bzw. zu lenken.<br />
Bei der Auswahl geeigneter Moderatoren können unterschiedliche Kriterien aus-<br />
schlaggebend sein. Für die Durchführung eines Facharbeitskreises ist die fachliche<br />
bzw. methodische Kompetenz bedeutsam: Der Moderator muss auf einen qualifizier-<br />
ten F<strong>und</strong>us expliziten Wissens zurückgreifen können. Zudem muss dieser befähigt<br />
sein, auch unzureichend artikulierte Präsentationen von implizitem Wissen aufzuneh-<br />
men, um dieses Wissen anderen Gruppenmitgliedern zugänglich zu machen (Rückfra-<br />
gen, Zusammenfassungen, Formulierung von Praxisbeispielen).<br />
An die Rolle des Moderatoren einer Community of Practise, deren Mitglieder in unter-<br />
schiedlichen Zeitzonen angesiedelt sind, ist die Vernetzung des Moderatoren in der<br />
242 Vgl. KOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 224; BÖHM, I. (Expertennetzwerk 2001), S. 112-115; BROWN, J. S. (Mitarbei-<br />
ter 1999), S. 81.<br />
243 NONAKA <strong>und</strong> TOYAMA entwickeln das Modell der ”Wissensspirale” durch die Einbeziehung solcher Plattformen entsprechend zu<br />
einem ”ganzheitlichen Modell der dynamischen Wissensgenerierung” weiter. Vgl. NONAKA, I.; TOYAMA, R.; KONNO, N. (Leadership<br />
2000), S. 7-11.
3 Wissensmanagement in Banken 125<br />
Form persönlicher Beziehungen ausschlaggebend. Schliesslich sind Mitarbeiter am<br />
ehesten im Rahmen solcher persönlichen Beziehungen bereit, Beiträge zur kollektiven<br />
Wissensarbeit zu leisten.<br />
Eine andere Perspektive auf die Entwicklung einer organisationalen Wissensbasis wird<br />
mit Betrachtungen der Einflussgrössen von Wissensprozesse eingenommen. In diesem<br />
Fall sollte die folgende Vorgehensweise gewählt werden.<br />
Zunächst sind die für die angestrebten Veränderungen erforderlichen Wissensprozesse<br />
(beispielsweise Sozialisationen) auszuwählen. Anschliessend werden diejenigen Ein-<br />
flussgrössen, für die beeinträchtigende (oder förderliche) Wirkungen auf Sozialisatio-<br />
nen angenommen werden, identifiziert. In Frage kommen dazu etwa die folgenden<br />
Sachverhalte:<br />
• Eine stark arbeitsteilige Organisation von Spezialisten begünstigt eine<br />
Bereichskultur, die von geringer Bereitschaft zur Wissensteilung ge-<br />
prägt ist<br />
• Die Kommunikation innerhalb eines Bereiches sowie die Kommunika-<br />
tion zu angrenzenden Bereichen ist bestimmt von technokratischen In-<br />
strumenten wie formalen Planungen <strong>und</strong> standardisierten Kontrollrouti-<br />
nen<br />
• Die hohe Fluktuationsquote im Mitarbeiterstamm eines Bereiches be-<br />
hindert die Intensivierung persönlicher Beziehungen <strong>und</strong> damit die Bil-<br />
dung von Vertrauen<br />
Schliesslich werden Massnahmen zur Ausrichtung der Einflussgrössen an den Anfor-<br />
derungen von Sozialisationsprozessen initiiert:
3 Wissensmanagement in Banken 126<br />
• Vereinbarung vertrauensfördernder Kommunikationsregeln <strong>und</strong> Auf-<br />
nahme von Kriterien zur Bewertung von Akten der Wissensteilung in<br />
Zielvereinbarungen<br />
• Erhöhung der Frequenz von Meetings im Bereich <strong>und</strong> Vereinbarung<br />
von regelmässigen Arbeitssitzungen mit angrenzenden Bereichen<br />
• Personalwirtschaftliche Massnahmen zur Reduzierung von Fluktuati-<br />
onsquoten<br />
Als eine Zielsetzung des Kernprozesses Wissensentwicklung wurde die Implementie-<br />
rung von Wissensmärkten angeführt. In Wissenschaft <strong>und</strong> Praxis bestehen bisher nur<br />
rudimentäre Vorstellungen darüber, in welcher Weise Wissensmärkte erfolgreich ein-<br />
geführt <strong>und</strong> betrieben werden können. 244 Das Wissensmarkt-Konzept von NORTH 245<br />
sieht drei Massnahmenbündel vor:<br />
• Gestaltung <strong>und</strong> <strong>St</strong>euerung von Rahmenbedingungen<br />
• Anwendung von marktkonformen Spielregeln<br />
• Gestaltung <strong>und</strong> <strong>St</strong>euerung von Prozessen sowie <strong>St</strong>rukturen<br />
Als Rahmenbedingungen thematisiert dieses Marktkonzept die bereits diskutierten<br />
Einflussgrössen. Bezüglich der Prozesse <strong>und</strong> <strong>St</strong>rukturen handelt es sich vor allem um<br />
Massnahmen zur Einführung informationstechnischer Instrumente. Als Ausgangs-<br />
punkt für die Formulierung von Spielregeln zieht NORTH 246 die Formulierung von<br />
Zielen heran. Dieser Vorschlag erscheint als nicht einsichtig. Wenn Ziele über den<br />
Veränderungsbedarf einer Wissensbasis ex ante formuliert werden können, so ist ein<br />
durch Märkte induziertes Entdeckungsverfahren obsolet. In diesem Fall kann auf die<br />
oben vorgestellten Massnahmen zur Wissensentwicklung zurückgegriffen werden.<br />
244 ZAHN, FOSCHIANI <strong>und</strong> TILEBEIN stellen die Funktionsfähigkeit von Märkten für implizites Wissen prinzipiell in Frage. Vgl. ZAHN,<br />
E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 2000), S. 257.<br />
245 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 223-266.<br />
246 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 231.
3 Wissensmanagement in Banken 127<br />
Eine Marktkonzeption für Wissen muss vielmehr an denjenigen Eigenschaften dieser<br />
Ressource anknüpfen, die Marktbildungen entgegenstehen. Es handelt sich hierbei um<br />
die Aspekte 247 der objektiven Wertzumessung, der asymmetrischen Informationen<br />
zwischen Wissensträgern <strong>und</strong> Wissenssuchenden sowie der Transaktionskosten. Be-<br />
mühungen, die Voraussetzungen für Wissensmärkte zu schaffen, sollten neben der<br />
Bereitstellung entsprechender kultureller Rahmenbedingungen folgende Massnahmen,<br />
die in Abbildung 13 skizziert sind, einbeziehen:<br />
Marktrelevanz <strong>und</strong><br />
Marktversagen<br />
• Wettbewerb auf Produkt- <strong>und</strong> Faktormärkten<br />
macht es für Unternehmen<br />
unmöglich, ex ante Veränderungsbedarfe<br />
der organisationalen Wissensbasis<br />
vollständig zu definieren.<br />
• Daher ist es geboten, unternehmensintern<br />
ein Entdeckungsverfahren zu<br />
etablieren, dass in seiner Dynamik<br />
<strong>und</strong> seiner Verarbeitung dezentraler<br />
Erwartungen den externen Marktbedingungen<br />
entspricht.<br />
• Informationsasymmetrie: Wissenssuchende<br />
vermögen die Qualität von<br />
Anbietern bzw. deren Wissen nicht<br />
´ zu beurteilen (Adverse Selection)<br />
• Objektive Wertzumessung: Keine<br />
bzw. unzureichende Fungibilität des<br />
Wertes von Wissen; strenge Restriktionen<br />
für Tauschbeziehungen der<br />
Art „Wissen gegen Wissen“<br />
•Transaktionskosten: Prohibitive Such<strong>und</strong><br />
Wissensübertragungskosten<br />
Implementierung von Wissensmärkten<br />
Aufnahme „wertvoller interner Wissensübertragungen“<br />
in das Erfolgsverständnis von Unternehmen<br />
Massnahme Beitrag zur Marktbildung<br />
• Einführung einer Zertifizierung<br />
in Bezug auf die<br />
Qualität von Wissen(strägern)<br />
• Rigorose Durchführung von<br />
Kosten-/ Nutzenanalysen<br />
durch Wissenssuchende<br />
• Einführung einer Tauscheinheit<br />
(Scores o.a.) zur Bewertung<br />
von Wissen<br />
• Einführung „Preismeldestelle“<br />
zur Prüfung der<br />
Internalisierung von Kosten<br />
• Bereitstellung von Technik<br />
<strong>und</strong> Plattformen zur Übertragung<br />
von implizitem<br />
<strong>und</strong> explizitem Wissen<br />
Abbildung 13: Markt als Entdeckungsverfahren zur Wissensentwicklung<br />
• Verbesserung der Entscheidungsfähigkeit<br />
von Wissenssuchenden<br />
• Konkretisierung der Erwartungen an<br />
das „neue“ Wissen in Aufgabenkontexten<br />
von Wissenssuchenden<br />
• Fungibilität des Wertes von Wissen<br />
unabhängig von Erwartungen der<br />
Art „Wissen gegen Wissen“<br />
• Sicherstellung des vollständigen Kosten-Nutzen-Kalküls<br />
auf Nachfrageseite;<br />
ggf. Einschränkung, falls Ausschlussprinzip<br />
nicht zu realisieren ist<br />
• Reduzierung von Such- <strong>und</strong> Übertragungskosten<br />
durch weitgehende Eliminierung<br />
von Bereitschaftskosten für<br />
Wissenssuchende <strong>und</strong> Wissensanbieter<br />
• Reduzierung bestehender Informationsasymmetrien durch die Einrichtung von Zer-<br />
tifizierungsstellen, die im Hinblick auf Wissensangebote folgende Kriterien bewer-<br />
ten: Qualität der Wissensbasis von Anbietern (Kompetenz), Anzahl der bereits<br />
247 Vgl. hierzu die Darstellungen bei LEV, B. (Intangibles 2001), S. 21-49.
3 Wissensmanagement in Banken 128<br />
durchgeführtem Transaktionen (Erfahrung), inhaltliche Schwerpunkte der in der<br />
Vergangenheit durchgeführten Transaktionen (Spezialisierungsgrad) sowie die Er-<br />
folge von abgeschlossenen Transaktionen. Eine Erfolgsbeurteilung wird in dem<br />
Sinne vorgenommen, dass das tatsächliche 248 Wirken übertragener Wissensres-<br />
sourcen in den von Wissensempfängern vorgesehenen Aufgabenkontexten beurteilt<br />
werden soll. Zertifizierungen bieten damit einen Zuwachs an Informationen hin-<br />
sichtlich der Qualität von Wissensangeboten.<br />
• Unsicherheit im Zusammenhang mit Beurteilungen der erwarteten Nutzeneffekte<br />
von zu übertragenden Wissensressourcen kann durch die rigorose Anwendung von<br />
Businessplänen reduziert werden. Es ist anzunehmen, dass schon die Durchführung<br />
systematischer Kosten- <strong>und</strong> Nutzenbetrachtungen eine Konkretisierung von Erwar-<br />
tungen wirksam unterstützt.<br />
• Gewährleistung der Fungibilität des Wertes von Wissensübertragungen durch die<br />
Einführung von Tauscheinheiten. Als solche Tauscheinheiten kommen z. B. in Be-<br />
tracht Geld, Sachleistungen oder Scores in der Leistungsbeurteilung.<br />
Auf diesem Wege kann insbesondere das in der Praxis häufig beobachtbare Verhal-<br />
ten aufgelöst werden, dass gerade exponierte Wissensträger ihre Bereitschaft zur<br />
Wissensteilung von der Erwartung abhängig machen, dass Wissensempfänger sich<br />
”in gleicher Münze” revanchieren können <strong>und</strong> werden. 249 Dieses Verhalten macht<br />
erfolgreiche organisationale Wissensarbeit zu einem ”Geschäft leistungsfähiger<br />
Philantropen”, da als nicht-vertrauenswürdig oder als nicht-lieferfähig wahrge-<br />
nommene Personen <strong>und</strong> Kollektive als Tauschpartner systematisch ausgeschlossen<br />
werden.<br />
Mit Hilfe von Tauscheinheiten können Transaktionen unabhängig von solchen Er-<br />
wartungen vollzogen werden. Die Höhe der Kompensation wird vor allem von der<br />
248 Vgl. hierzu die Unterscheidung von formaler <strong>und</strong> tatsächlicher Wissensübertragung in Kapitel 3.2.2.1.2, S. 118-121.<br />
249 Vgl. hierzu die Diskussion zur Bedeutung von ”Vertrauen in das Wissen anderer” am Beispiel von Teams im Investment Banking bei<br />
VOPEL, O. (Wissensmanagement 1999), S. 98-106.
3 Wissensmanagement in Banken 129<br />
Anbieterzahl <strong>und</strong> vom Angebot als identisch wahrgenommener Wissensressourcen<br />
bestimmt. Die Internalisierbarkeit des Tauschwertes auf der Nachfrageseite wird<br />
von der Beschaffenheit der ausgewählten Tauscheinheit bestimmt. Während Geld<br />
oder Sachleistungen dabei als unproblematisch betrachtet werden können, so sind<br />
immaterielle Gegenleistungen durch Wissensempfänger (Verbesserungen in den<br />
Karriereperspektiven von Wissensträgern) nur sehr eingeschränkt praktikabel.<br />
Als Lösungsansatz bietet sich die Einrichtung einer Instanz ein, welche die Funkti-<br />
onen einer ”Preismeldestelle” wahrnimmt. In dieser Funktion kann eine per se<br />
nicht zu internalisierende Tauscheinheit in entscheidungsrelevante Kosten für die<br />
Nachfrageseite operationalisiert werden.<br />
Darüber hinaus bietet eine solche Funktion Interventionsmöglichkeiten, sofern das<br />
Ausschlussprinzip nach erfolgten Wissensübertragungen nicht durchgesetzt werden<br />
kann oder nicht realisiert werden soll, <strong>und</strong> eine vollständige Internalisierung von<br />
Kosten deshalb nicht als zweckmässig erscheint.<br />
• Reduzierung der mit Wissensübertragungen verb<strong>und</strong>enen Transaktionskosten:<br />
Hiermit sind zum einen die Bereitstellung informationstechnischer Infrastruktur 250 ,<br />
<strong>und</strong> zum anderen die Bereitstellung von Plattformen für Wissensprozesse ange-<br />
sprochen. Schliesslich erlaubt alleine die räumliche Zusammenführung potenzieller<br />
Marktpartner in Workshops, Arbeitskreisen, Projekten usw. bereits solche Interak-<br />
tionen, die in internationalen Unternehmen aus der Sicht von Mitarbeitern in ver-<br />
schiedenen Zeitzonen durch prohibitive Suchkosten verhindert werden.<br />
250 Vgl. die Darstellung des Kernprozesses der Wissensverteilung in Kapitel 3.2.2.2.1, S. 132 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 130<br />
Umsetzungsbarrieren<br />
Als bedeutende Barriere ist die hohe Anzahl von Schnittstellen mit anderen Bereichen<br />
wie Personal, Controlling usw., welche in die Massnahmenplanung einzubeziehen<br />
sind, zu betrachten. Die so induzierten Abstimmungsbedarfe zur Klärung von Restrik-<br />
tionen <strong>und</strong> Anforderungen können eine entschlossene Massnahmenumsetzung gefähr-<br />
den.<br />
Es bestehen keine Anhaltspunkte für eine prinzipielle Nicht-Umsetzungsfähigkeit von<br />
Wissensmärkten in der Praxis. Als eine notwendige Voraussetzung ist hierzu die Be-<br />
reitschaft anzusehen, die mit ihrer Implementierung verb<strong>und</strong>enen Erweiterungen be-<br />
stehender Erfolgsdefinitionen zu antizipieren.<br />
Banken widmen sich seit einigen Jahren verstärkt Erfolgskonzeptionen, die eine mehr-<br />
dimensionale Interpretation von Erfolg vorsehen. Beispiele sind die Einführung von<br />
Balanced Scorcard- oder Performance Measurement-Konzepten. Dieses kann als Indi-<br />
kator für eine gewisse Aufnahmebereitschaft gegenüber neuen Erfolgsinterpretationen<br />
gedeutet werden. Andererseits sind Zweifel anzumerken, dass die Aufnahmebereit-<br />
schaft mit der Integration von Qualitäts-, K<strong>und</strong>enbindungs- oder Mitarbeiterzufrieden-<br />
heitsindizes durch die Umsetzung von Balanced Scorecard-Konzepten für einen lan-<br />
gen Zeitraum ausgeschöpft bleiben könnte.<br />
Die Akzeptanzchancen <strong>und</strong> -risiken im Hinblick auf eine Einbeziehung von Leistun-<br />
gen auf internen Wissensmärkten in das Erfolgsverständnis von Unternehmen sind<br />
damit aus mikropolitischer Perspektive als unentschieden einzuschätzen.<br />
In Unternehmen hingegen, in denen etwa die Vision einer ”wissensorientierten Unter-<br />
nehmensführung” von NORTH 251 realisiert wird, funktionieren Wissensmärkte<br />
schlicht als Orte interner Leistungsbeziehungen.<br />
251 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 25-32.
3 Wissensmanagement in Banken 131<br />
Kernprozessvorgänger <strong>und</strong> -nachfolger<br />
Prozesse der Wissensentwicklung besitzen, ausser es handelt sich um Massnahmen<br />
zum Aufbau eines Wissensmarktes, als Vorgänger die Wissensidentifikation. Alle an-<br />
deren fünf Kernprozesse können Prozessnachfolger sein.<br />
3.2.2.2 Prozesse der Wissensanwendung<br />
Die Wissensanwendung umfasst die Prozesse der Wissensverteilung, der Wissensnut-<br />
zung sowie der Wissensbewahrung. Tabelle 8 stellt diese Kernprozesse anhand ihrer<br />
Ziele, ihrer Massnahmen sowie der ihnen zuordenbaren Umsetzungsbarrieren zusam-<br />
menfassend dar.<br />
Kernprozess Ziele Massnahme Umsetzungsbarriere<br />
Wissensverteilung <br />
Wissensnutzung<br />
• Unterstützung des<br />
Transfers von explizitem<br />
Wissen mit<br />
Hilfe von Informationstechnik<br />
• Aufnahme von<br />
Vorgängen, in denen<br />
Wissen mit anderen<br />
Ressourcen<br />
zusammengeführt<br />
wird („Knowledge<br />
converted into Value“)<br />
• Evaluation des Einflusses<br />
von Wissen<br />
auf die Zielerreichungsgrade<br />
in<br />
Aufgabenkontexten<br />
• Workflowmanagementsysteme<br />
• Internet-/ Intranetanwendungen<br />
• Lern-/ Lehrprogramme<br />
• Vereinbarung von Kommunikationsregeln<br />
<strong>und</strong> –<br />
formaten für Transparenz<br />
in Bezug auf Zeitpunkt,<br />
Anlass <strong>und</strong> Ziele von ex<br />
ante bekannten Transformationen<br />
• Auswahl geeigneter<br />
Messpunkte <strong>und</strong> –grössen<br />
zur Bewertung des Ressourceneinflusses<br />
von<br />
Wissen<br />
• Akzeptanzrisiko von<br />
Systemen auf Anwenderseite<br />
• Durchsetzungsrisiko<br />
in Bezug auf<br />
entsprechende<br />
Kommunikationsregeln<br />
• Nicht-Verfügbarkeit<br />
von Messgrössen,<br />
sofern cash<br />
flow-nahe Messpunkte<br />
ausgewählt<br />
werden
3 Wissensmanagement in Banken 132<br />
Kernprozess Ziele Massnahme Umsetzungsbarriere<br />
Wissensbewahrung<br />
• Konventionelle<br />
Interpretation:<br />
Schutz der Wissensbasis<br />
gegen<br />
technisches Versagen,<br />
dolose Handlungen,<br />
Fluktuation<br />
usw.<br />
• Erweiterte Interpretation:Einbeziehung<br />
von wissensbezogenenVerlustrisiken<br />
als ParameterunternehmerischerEntscheidungen<br />
• Zugriffkonzepte für Systeme<br />
• Wartungskonzepte<br />
• Revisionen<br />
• Mitarbeiteranreize<br />
• Hypothesenbildung über<br />
den Zusammenhang von<br />
Entscheidungen <strong>und</strong> Veränderungen<br />
in Bezug auf<br />
Wissensressourcen<br />
• Transparenz über sich<br />
anbahnende Entscheidungen<br />
• Bewertung von Verlustrisiken<br />
• Integration von Verlustrisiken<br />
in Entscheidungskalküle<br />
Tabelle 8: Ziele, Massnahmen <strong>und</strong> Umsetzungsbarrieren der Wissensanwendung<br />
3.2.2.2.1 Wissensverteilung<br />
Ziele des Prozesses<br />
• -<br />
• Nicht-Verfügbarkeit<br />
von Verfahren zur<br />
Risikoerkennung,<br />
-bewertung <strong>und</strong> -<br />
berichterstattung<br />
• Autonomie von<br />
Entscheidungsträgern<br />
bei der Gewichtung<br />
von Verlustrisiken<br />
Wissensinhalte werden mit Hilfe von Wissensprozessen zwischen Wissensorten be-<br />
wegt. Insbesondere sofern es sich dabei um explizite Wissensinhalte handelt, können<br />
diese Prozesse durch Systeme der Informationstechnologie unterstützt werden. 252 Die-<br />
se Unterstützung sicherzustellen, ist das Ziel der Wissensverteilung.<br />
Massnahmen der Umsetzung<br />
Die Gr<strong>und</strong>lagen für einen Technikeinsatz bilden die Programmierung der relevanten<br />
Wissensinhalte, die Festlegung einer Datenbankstruktur <strong>und</strong> die Klärung organisatori-<br />
252 Vgl. BÖHM, I. (Expertennetzwerk 2001), S. 111; KLEINHANS, A. M. (Wissensverbreitung 1989), S. 20 ff; LEHNER, F. (Gedächtnis<br />
2001), S. 229 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 133<br />
scher Aspekte wie der Definition von Zugriffsrechten. In Unternehmen kommt eine<br />
Vielzahl unterschiedlicher Anwendungssysteme für die Speicherung <strong>und</strong> den Transfer<br />
von Wissen zum Einsatz. KLOSA 253 schlägt dazu folgende Systematisierung vor:<br />
• Computer Supported Cooperative Work/ Groupware-Systeme (z. B. Lo-<br />
tus Notes)<br />
• Workflow Management Systeme<br />
• Dokumentenmanagementsysteme<br />
• Data Warehouse Systeme<br />
• Internet-/ Intranetsysteme<br />
• Business Intelligence Systeme<br />
• Systeme der Künstlichen Intelligenz (z. B. Expertensysteme)<br />
• Lern- <strong>und</strong> Lehrprogramme<br />
Umsetzungsbarrieren<br />
Bei diesem weitgehend technisch bestimmten Kernprozess sind die potenziellen Bar-<br />
rieren weniger in der Umsetzungsphase als in den der Umsetzung nachgelagerten Pha-<br />
se angesiedelt. Als wichtigste Barriere für den Erfolg von Wissensmanagementsyste-<br />
men ist das Akzeptanzrisiko bei Anwendern anzusehen. 254 Es ist zu vermuten, dass die<br />
Akzeptanz eines Systems vor allem von seiner Benutzerfre<strong>und</strong>lichkeit sowie von dem<br />
Umstand abhängig ist, ob Systeme aus Anwendersicht sinnvoll in Arbeitsplätze integ-<br />
riert werden können. Das Akzeptanzrisiko kann mit Hilfe organisatorischer Massnah-<br />
men begrenzt werden. Angebote elektronischer Lernprogramme können so beispiels-<br />
weise von einer zeitgleichen Reduzierung der Angebote von Präsenzschulungen be-<br />
gleitet werden.<br />
253 KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 104 ff.<br />
254 Vgl. LEHNER, F. (Gedächtnis 2001), S. 244.
3 Wissensmanagement in Banken 134<br />
Kernprozessvorgänger <strong>und</strong> -nachfolger<br />
Die Wissensidentifikation stellt gr<strong>und</strong>sätzlich den Vorgänger dar. Alle anderen Wis-<br />
sensmanagementprozesse kommen als Prozessnachfolger in Betracht.<br />
3.2.2.2.2<br />
Wissensnutzung<br />
Ziele des Prozesses<br />
Durch das Zusammenwirken von Wissen <strong>und</strong> anderen materiellen <strong>und</strong> immateriellen<br />
Ressourcen in Aufgabenkontexten werden Akte der Wertgenerierung vollzogen. 255 Es<br />
erfolgen dabei Transformationen von Wissen in Fähigkeiten (Innovationskraft) oder in<br />
Produkte (Fonds-Konzept).<br />
Das Ziel der Wissensnutzung besteht darin, diese Wertgenerierungen zu beobachten<br />
<strong>und</strong> entsprechende Feedback-Impulse zu verarbeiten. Als Auswertungsziel kommt<br />
dabei sowohl eine Evaluation der Verläufe von Wertgenerierungen, als auch eine Be-<br />
urteilung von Transformationsergebnissen in Betracht.<br />
Mit einer Evaluation der Wertgenerierung wird die Nutzendimension von Wissensres-<br />
sourcen untersucht. Dieses erlaubt auch Beurteilungen der Nutzenentwicklung mittels<br />
Zeitvergleichen, indem z. B. die Anzahl auf der Gr<strong>und</strong>lage abteilungsübergreifender<br />
Wissenssynthesen konzipierter Direktansprache-Aktionen in verschiedenen Zeitperio-<br />
den betrachtet wird.<br />
Im Zusammenhang mit solchen Auswertungen stehen beispielsweise folgende Frage-<br />
stellungen im Blickpunkt:<br />
• Waren relevante Wissensinhalte (Produktkenntnisse, Kenntnisse auf-<br />
sichtsrechtlicher Bestimmungen, Kenntnisse über K<strong>und</strong>enpräferenzen)<br />
auf einem ausreichenden Niveau verfügbar?<br />
255 Vgl. die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29.
3 Wissensmanagement in Banken 135<br />
• Begünstigten oder beeinträchtigten individuelle Erfahrungs- <strong>und</strong> Deu-<br />
tungsmuster 256 beteiligter Mitarbeiter eine effektive Kommunikation in<br />
Teams?<br />
• Waren explizite Wissensinhalte in geeigneter Weise kodifiziert?<br />
Erkenntnisse können genutzt werden, um Ansatzpunkte für Veränderungsbedarfe in<br />
Bezug auf die organisationale Wissensbasis zu identifizieren <strong>und</strong> entsprechende Mass-<br />
nahmen zur formulieren.<br />
Massnahmen der Umsetzung<br />
Der Zeitpunkt, die Zielsetzung <strong>und</strong> die Rahmenbedingungen von geplanten 257 Trans-<br />
formationen werden nicht durch das Wissensmanagement, sondern vielmehr durch die<br />
Linienverantwortlichen in Produktentwicklung, Vertrieb <strong>und</strong> Abwicklung bestimmt.<br />
Für das Wissensmanagement besteht also a priori keine Transparenz darüber, in wel-<br />
chen Bereichen sich innerhalb welcher Aufgabenkontexte Wertgenerierungen vollzie-<br />
hen bzw. in welchen Bereichen der Bank diese angestrebt werden. Diesem Problem<br />
kann mit der Vereinbarung von Kommunikationsregeln <strong>und</strong> –formaten (Benachrichti-<br />
gung über vorgesehene Aktivitäten einer Vertriebsorganisation im Rahmen der Jahres-<br />
planung) begegnet werden.<br />
Die Aufnahme von Akten der Wertgenerierung in Aufgabenkontexten kann mit Hilfe<br />
persönlicher Beobachtungen, schriftlicher Befragungen, explorativer Interviews, Do-<br />
kumentenanalysen usw. erfolgen.<br />
Die Herangehensweise bei der Evaluation solcher Vorgänge erfolgt aufgabenkontext-<br />
spezifisch. Im Fall einer Workshop-Reihe zur Identifizierung von Kostensenkungspo-<br />
tenzialen kann z. B. die Geschwindigkeit, in welcher Teams eine Quantifizierung von<br />
256 Vgl. hierzu die Darstellung des Inkongruenzrisikos von Wissensobjekten in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89.<br />
257 Zur Handhabung nicht planbarer Veränderungsbedarfe vgl. die Darstellung von Wissensmärkten in Kapitel 3.2.2.2.2, S. 126 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 136<br />
Potenzialen erreichen, oder die Höhe der in Schnittstellenbereichen identifizierten Po-<br />
tenziale als Kriterium herangezogen werden.<br />
Das folgende Beispiel illustriert die ausserordentliche Bedeutung der Auswahl von<br />
Messpunkten für den Kernprozess der Wissensnutzung: Ein interdisziplinäres Team<br />
sei bestrebt, den Penetrationsgrad in ausgewählten K<strong>und</strong>ensegmenten zu erhöhen.<br />
Hierzu erfolgt eine ”Veredelung” von implizitem Wissen durch das Eingehen sukzes-<br />
siver Verbindungen mit anderen Ressourcen: Durch die Kombination von impliziten<br />
(Kampagnenerfahrung) <strong>und</strong> expliziten (K<strong>und</strong>enerfolgsrechnung) Wissensinhalten<br />
werden zunächst Kampagnenideen generiert. Ausgewählte Ideen werden in Aktionen<br />
zur K<strong>und</strong>enansprache umgesetzt. Aus erfolgreichen Ansprachen resultieren zunächst<br />
K<strong>und</strong>enkontakte, sodann Vertragsabschlüsse <strong>und</strong> schliesslich Cash Flows.<br />
Während Kriterien wie ”Anzahl der formulierten Kampagnenideen” <strong>und</strong> ”Anzahl der<br />
angesprochenen K<strong>und</strong>en” einer schriftlichen oder mündlichen Erhebung leicht zugäng-<br />
lich sind, erscheint eine verursachungsgerechte Zuordnung von Cash Flows auf die<br />
originäre Transformation unmöglich. Allerdings stellt dieses kein spezifisches Mess-<br />
problem bei der Evaluation von Akten der Wissensnutzung dar. Tatsächlich wird in<br />
der Praxis bereits eine verursachungsgerechte Zuordnung dieser Cash Flows auf Akti-<br />
onen mit Methoden der Werbeerfolgskontrolle nicht erreicht. Es sollte also ein beob-<br />
achtbarer Entwicklungsstand der ”Veredelung” für eine Evaluation von Wissensnut-<br />
zungen ausgewählt werden.<br />
Umsetzungbarrieren<br />
Hier ist zunächst das oben bereits diskutierte Problem der Intransparenz anzuführen,<br />
dem mit der Etablierung entsprechender Kommunikationsregeln begegnet werden<br />
kann. Die Formulierung geeigneter Messkonzepte zur Beurteilung von Akten der Wis-<br />
sensnutzung stellt eine Umsetzungsbarriere dar. Es ist anzustreben, dieses Problem mit<br />
der Auswahl adäquater Messpunkte möglichst weitgehend aufzulösen.
3 Wissensmanagement in Banken 137<br />
Kernprozessvorgänger <strong>und</strong> -nachfolger<br />
Prozessvorgänger sind die Kernprozesse der Wissensentwicklung oder des Wissens-<br />
erwerbes. Alle Kernprozesse kommen als Prozessnachfolger in Frage.<br />
3.2.2.2.3<br />
Ziele des Prozesses<br />
Wissensbewahrung<br />
Der Schutz von Unternehmen vor Wissensverlusten ist als Ziel dieses Kernprozesses<br />
anzusehen. Es können unterschiedliche Interpretationen darüber zugr<strong>und</strong>egelegt wer-<br />
den, welche Sachverhalte Gefährdungen einer organisationalen Wissensbasis darstel-<br />
len. In einer engeren Auslegung stellen Ereignisse wie technisches Versagen, Unter-<br />
schlagungen, Diebstahl usw. das Gefährdungspotenzial erschöpfend dar. In einer wei-<br />
ter gefassten Auslegung können ebenfalls die von Unternehmensentscheidungen aus-<br />
gehenden Implikationen für die Ressource Wissen einbezogen werden. Diese<br />
Interpretation soll im Folgenden erläutert werden.<br />
Die organisationale Wissensbasis 258 setzt sich auf der praktischen Handlungsebene<br />
zusammen aus den Wissensobjekten <strong>und</strong> den Wissensprozessen. Sowohl Wissensbe-<br />
stände als auch die Wissensübertragungen können Veränderungen als Ergebnis von<br />
Managemententscheidungen unterliegen. In Bezug auf Wissensobjekte sind dabei zwei<br />
Arten der Einflussnahme abzugrenzen:<br />
Das Wissen von Individuen, Gruppen <strong>und</strong> Organisationen erfährt einen Wandel, sofern<br />
sich Einstellungen, Erfahrungen, Wahrnehmungsmuster usw. verändern. Auslöser für<br />
solche Modifikationen können z. B. Übernahmen von Wettbewerbern oder Personal-<br />
entscheidungen für Führungspositionen sein. Die dadurch induzierten Veränderungen<br />
der Wissensobjekte (Infragestellung bisherigen Führungswissens, Skepsis gegenüber<br />
der Unternehmensstrategie) können sich im Zeitverlauf verstärken. Schliesslich kön-<br />
258 Vgl. die Darstellung in Abbildung 5, Kapitel 2.2.2.1, S. 41.
3 Wissensmanagement in Banken 138<br />
nen sich auf diesem Wege auch solche Teile der Wissensbasis wandeln, die zuvor als<br />
robust, langjährig gewachsen usw. betrachtet wurden. Solche Veränderungen der or-<br />
ganisationalen Basis werden gegebenenfalls aus strategischen Überlegungen angestos-<br />
sen, etwa im Hinblick auf eine als zu sehr konsensorientiert empf<strong>und</strong>ene Unterneh-<br />
menskultur. Entscheidend ist aber, dass solche Veränderungen eben auch ohne ein<br />
entsprechendes Kalkül initiiert werden können. Und in diesen Fällen werden unter<br />
Umständen Wissensverluste realisiert, die Unternehmensinteressen konterkarieren<br />
können.<br />
Die zweite Art der Einflussnahme thematisiert Managemententscheidungen 259 , welche<br />
sich unmittelbar auf die Verfügbarkeit von Wissensorten oder Wissensinhalten richten.<br />
Beispiele sind die Schliessung oder Relokation von Abteilungen <strong>und</strong> <strong>St</strong>andorten (Wis-<br />
sensorte) oder die Einstellung bestimmter Produktlinien (Wissensinhalte). Durch sol-<br />
che Entscheidungen tritt ein unmittelbarer Wissensverlust ein. Es ist nicht als Mission<br />
eines Wissensmanagements anzusehen, <strong>St</strong>andortschliessungen mit Hinweisen auf die<br />
Existenz von Wissen in diesen <strong>St</strong>andorten in Frage zu stellen. Jedoch sollte mit Hilfe<br />
des Kernprozesses der Wissensbewahrung eine Antizipierung drohender Verluste bei<br />
unternehmerischen Entscheidungen gewährleistet werden.<br />
Neben den Konsequenzen von Entscheidungen für Wissensobjekte sind ebenfalls Ef-<br />
fekte auf Wissensprozesse zu würdigen. Die Prozesse der Sozialisation, Externalisie-<br />
rung, Internalisierung <strong>und</strong> Kombination werden von Einflussgrössen 260 wie Unterneh-<br />
menskultur, EDV-Technik usw. mitgeprägt. Entscheidungen, die diese Einflussgrössen<br />
berühren, sollten stets auch im Hinblick auf von ihnen möglicherweise induzierte Be-<br />
einträchtigungen der organisationalen Wissensbasis beurteilt werden.<br />
Massnahmen der Umsetzung<br />
Legt man die engere Interpretation von Wissensverlust zugr<strong>und</strong>e, so sind hier organi-<br />
satorische <strong>und</strong> technische Massnahmen wie die Durchsetzung von Zugriffsregeln oder<br />
259 Vgl. hierzu die Darstellung des Instabilitätsrisikos von Wissensobjekten in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 88.<br />
260 Vgl. die Darstellung in Abbildung 7, Kapitel 2.2.2.2, S. 46.
3 Wissensmanagement in Banken 139<br />
Wartungskonzepte für die EDV-Infrastruktur angesprochen. Weitere Massnahmenbei-<br />
spiele aus der Praxis sind die Gestaltung von finanziellen Anreizen 261 zur Reduzierung<br />
des Austrittsrisikos von Mitarbeitern mit kritischem Wissen, oder die Geltendmachung<br />
von Patenten 262 <strong>und</strong> Lizenzen.<br />
Im Fall einer weitergefassten Interpretation von Wissensverlusten sind die Massnah-<br />
men zur Wissensbewahrung anderer Natur. Hier handelt es sich darum, auf der Basis<br />
von Hypothesen über den Zusammenhang von Ereignissen bzw. Entscheidungen ei-<br />
nerseits, <strong>und</strong> potenziellen Veränderungen von Wissensobjekten <strong>und</strong> –prozessen ande-<br />
rerseits, Verlustrisiken zu bewerten.<br />
Im Einzelnen sind dabei folgende Aktivitäten vorzusehen: Hypothesenbildung, die<br />
Herstellung von Transparenz über zukünftige (dezentrale) Entscheidungen, die Risi-<br />
kobewertung sowie die Integration von Bewertungsergebnissen in das Kalkül von Ma-<br />
nagemententscheidungen.<br />
• Hypothesenbildung: Den Ausgangspunkt bildet die Abgrenzung von Wissens-<br />
orten (Workout-Experten der Kreditabteilung, Filialorganisation). Betrachtet 263<br />
wird sodann, welche Ereignis- oder Entscheidungstypen eine Gefährdung für<br />
bestimmte Wissensobjekte <strong>und</strong> –prozesse darstellen können. Denkbar ist eine<br />
Kategorisierung der Hypothesen entlang der Ereignis- oder Entscheidungsty-<br />
pendimension. Auf diesem Wege kann etwa folgende Hypothese formuliert<br />
werden: Wenn Relokationen von Marketingstäben vorgenommen werden, dann<br />
beeinflusst dieses vor allem Sozialisationsprozesse mit den Bereichen Produkt-<br />
management <strong>und</strong> Vertriebscontrolling negativ.<br />
261 Die Wirksamkeit finanzieller Anreize in wissensintensiven Unternehmen ist aufgr<strong>und</strong> des Moral Hazard-Verhaltens von Wissensarbeitern<br />
kritisch zu beurteilen. Für eine Darstellung dieser Problematik am Beispiel des Investmentbankings vgl. VOPEL, O. (Wissensarbeit<br />
1999), S. 304-308. Vgl. auch gr<strong>und</strong>legend KOHN, A. (Rewards 1993).<br />
262 Vgl. BOUTELLIER, R.; BEHRMANN, N. (Patente 2000), S. 354-358.<br />
263<br />
Die impliziten <strong>und</strong> expliziten Wissensinhalte an dem betrachteten Wissensort müssen also bereits bekannt sein. Der Kernprozess der<br />
Wissensidentifikation stellt deshalb einen Prozessvorgänger der Wissensbewahrung dar. Zum Prozess der Wissensidentifikation vgl.<br />
Kapitel 3.2.2.1.1, S. 114 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 140<br />
Ein auf diesem Wege konstruiertes Hypothesengerüst stellt gewissermassen ei-<br />
ne Abbildung der konventionellen Wissenslandkarten 264 auf einer Meta-Ebene<br />
dar. Das Wissensmanagement unterhält ein solches Hypothesengerüst, über-<br />
prüft kontinuierlich bestehende Hypothesen <strong>und</strong> nimmt entsprechende Anpas-<br />
sungen vor.<br />
• Herstellung von Transparenz im Wissensmanagement: Die Initiierung 265 des<br />
Kernprozesses Wissensbewahrung erfolgt durch die Kenntnis von Entschei-<br />
dungsbedarfen im Bankmanagement. Der Entscheidungsgegenstand (Umset-<br />
zung einer neuen IT-Infrastruktur, <strong>St</strong>andortplanung) wird anhand des Hypothe-<br />
sengerüstes auf seine Relevanz für die Wissensbasis überprüft.<br />
• Bewertung von Verlustrisiken: Für eine Beurteilung von Wissensverlusten sind<br />
zwei Bewertungsdimensionen einzubeziehen 266 : Zum einen die <strong>St</strong>ärke des vor-<br />
aussichtlichen Einflusses der durch eine Entscheidung induzierten Beeinträchti-<br />
gungen von Wissensressourcen. Und ausserdem der mit einer Ressourcenrück-<br />
gewinnung in zukünftigen Perioden voraussichtlich verb<strong>und</strong>ene Ersatzaufwand.<br />
• Integration von Verlustrisiken in Managemententscheidungen: Durch das Wis-<br />
sensmanagement gewonnene Erkenntnisse über die Konsequenzen von Ent-<br />
scheidungen für die Wissensbasis werden schliesslich im betreffenden Ent-<br />
scheidungsfeld (Outsourcing-, <strong>St</strong>andortentscheidung) positioniert. Dort befindet<br />
das verantwortliche Management über die Einbeziehung der Ressource Wissen<br />
in das Entscheidungskalkül. 267<br />
264 Vgl. BERGMANN, K. (Wissenslandkarten 2001), S. 109-110.<br />
265 Dieses macht aus Sicht des Wissensmanagements die Bereitstellung eines Früherkennungssystemes durch das Wissenscontrolling<br />
erforderlich. Vgl. hierzu die Darstellungen in Kapitel 4.2.3.1.1, S. 240 ff.<br />
266 Für die Darstellung eines Ansatzes zur Bewertung von Wissensverlustrisiken vgl. Kapitel 4.2.3.2.1, S. 247-253.<br />
267 Mit dieser Aktivität des Kernprozesses der Wissensbewahrung ist die gr<strong>und</strong>sätzliche Koordinationsaufgabe einer Integration von Wissen<br />
in die Ressourcendisposition der Bank angesprochen. Vgl. hierzu die detaillierte Darstellung in Kapitel 3.3.2.1.2, S. 151-152.
3 Wissensmanagement in Banken 141<br />
Umsetzungbarrieren<br />
Bei der Einführung organisatorischer sowie EDV-technischer Regelungen sind keine<br />
schwerwiegenden Umsetzungsbarrieren zu erwarten.<br />
Bei der Einbeziehung auch solcher Wissensverluste in das Zielsystem, die auf Mana-<br />
gemententscheidungen zurückgehen, bestehen zwei wesentliche Umsetzungsbarrieren:<br />
Zunächst die Verfügbarkeit adäquater Normen <strong>und</strong> Instrumente für die einzelnen Ak-<br />
tivitäten im Rahmen der Risikobewertung. Und darüber hinaus die Autonomie der<br />
Entscheidungsträger ausserhalb des Wissensmanagements im Hinblick auf die Ge-<br />
wichtung drohender Wissensverluste. 268<br />
Kernprozessvorgänger <strong>und</strong> -nachfolger<br />
Als Prozessvorgänger ist der Kernprozess der Wissensidentifikation anzusehen. Alle<br />
anderen Kernprozesse können Prozessnachfolger darstellen.<br />
3.3<br />
Zielsystem des Wissensmanagements<br />
Die Definition des Zielsystems von Wissensmanagement ist erforderlich, um daraus<br />
eine Beschreibung der inhaltlichen Zieldimension eines Wissenscontrollings abzulei-<br />
ten. 269 Auf solche Ziele des Wissensmanagements, die für eine Controlling-Konzep-<br />
tion als nachrangig angesehen werden wie die Organisation 270 von Wissensmanage-<br />
ment oder personalwirtschaftliche Aspekte, wird nicht eingegangen.<br />
268 Die eingeschränkte Autonomie ist eine Konsequenz der Einordnung von Wissensmanagement als Supportfunktion. Im Rahmen einer<br />
wissensorientierten Unternehmensführung finden drohende Wissensverluste per se Berücksichtigung. Vgl.. Kapitel 3.2.2.1, S. 113 ff.<br />
269 Vgl. Kapitel 2.4, S. 76.<br />
270 Für eine Darstellung alternativer Gr<strong>und</strong>formen zur Organisation von Wissensmanagement vgl. Kapitel 3.2.1.1, S. 107 sowie die dort<br />
angegebene Literatur.
3 Wissensmanagement in Banken 142<br />
Einige Autoren 271 streben an, Gruppenbildungen von in der Praxis beobachteten Wis-<br />
sensmanagement-Aktivitäten nach der Massgabe der von Unternehmen verfolgten<br />
Unternehmensstrategien vorzunehmen. Diese Bemühungen, Normstrategien des Wis-<br />
sensmanagements abzugrenzen, lassen bisher keine Gemeinsamkeiten erkennen. Das<br />
Zielsystem des Wissensmanagements wird daher im Folgenden deduktiv aus dem<br />
zugr<strong>und</strong>eliegenden Wissensmanagement-Modell abgeleitet.<br />
3.3.1<br />
3.3.1.1<br />
Normatives Wissensmanagement<br />
Reflektion von Lernparadigmen<br />
Nach WILLKE werden die wahrgenommenen Möglichkeiten für Veränderungen der<br />
organisationalen Wissensbasis auch ”…von den übergreifenden Paradigmen des Den-<br />
kens einer Epoche” bestimmt. 272 Von einem Wissensmanagement ist zu fordern, dass<br />
es eine Auseinandersetzung mit diesen Paradigmen in ihrem Bezug zum unternehmeri-<br />
schen Handeln leistet. NEUSER führt hierzu Eckpunkte an, die für eine Auseinander-<br />
setzung mit der Wissensthematik leitend sein können: 273<br />
• Nichtwissen ist nicht notwendigerweise irrational<br />
• Wissen liegt keine transzendente Bedeutung zugr<strong>und</strong>e<br />
• Eine Vollständigkeit des Wissens ist nicht möglich<br />
• Wissen muss geeignet sein, eine Methodenorientierung zu erlauben, die<br />
eine Einordnung verfügbarer Informationen unterstützt<br />
271 Vgl. BOUNCKEN, R. B. (Wissensstrategien 2000), S. 436-437; DE LONG, D.; SEEMANN (Confusion 2000), S. 34-37; HAANES, K.;<br />
FJELDSTAD, O. (Competition 2000), S. 59-62; CUTHBERTSON, C.; FARRINGTON, J. (Methods 2002), S. 142-150; BIERLY, P.;<br />
CHAKRABARTI, A. (<strong>St</strong>rategies 1996), S. 123-125; LYLES, M.; SCHWENK, C. R. (<strong>St</strong>rategy 1992), S. 169-174; O`DELL, C.;<br />
GRAYSON, J. C. (Transfer 1998), S. 156-161.<br />
272 WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 45.<br />
273 NEUSER,W. (Nichtwissen 2002), S. 88-89.
3 Wissensmanagement in Banken 143<br />
Schliesslich sollten auf der normativen Ebene auch ethische Aspekte eines Manage-<br />
ments organisationaler Wissensarbeit einbezogen werden. 274 Hierbei können etwa die<br />
folgenden Fragestellungen reflektiert werden:<br />
• Lassen sich Vorbehalte gegenüber Bemühungen anführen, eine Redu-<br />
zierung der Abhängigkeit von Wissensträgern durch die elektronische<br />
Speicherung <strong>und</strong> Verteilung von Wissen zu verfolgen, <strong>und</strong> so den Wert<br />
individueller Ressourcenausstattungen von Mitarbeitern zu reduzieren?<br />
• Darf unternehmensinternes Wissen im Unternehmen, das ebenfalls von<br />
der Gesellschaft als wertvoll betrachtet wird, vollständig vor einem<br />
Transfer über die Unternehmensgrenzen hinaus geschützt werden?<br />
• Welche Konsequenzen ergeben sich für das eine Unternehmenskultur<br />
mitprägende Menschenbild durch eine Differenzierung des Mitarbeiter-<br />
stammes in kreative Wissensarbeiter einerseits, <strong>und</strong> in Mitarbeiter, die<br />
in wenig wissensintensiven Routinen geb<strong>und</strong>en sind, andererseits?<br />
Solche Überlegungen beeinflussen die Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster von Füh-<br />
rungskräften.. Sie gehen ebenso ein in die Bildung von Präferenzen für bestimmte<br />
Programme des Wissensmanagements oder in die Formulierung von Restriktionen für<br />
Wissensmanagement-Aktivitäten. VON KROGH, ICHIJO <strong>und</strong> NONAKA stellen fest,<br />
”... that such paradigms have the power to make or break knowledge creation.” 275<br />
3.3.1.2<br />
Reflektion von Lernfähigkeit<br />
In Bezug auf die Lernfähigkeit von Unternehmen werden zwei Aspekte thematisiert:<br />
Die Relevanz der organisationalen Wissensbasis für den Unternehmenserfolg sowie<br />
die Frage der Autonomie von Wissensprozessen in Unternehmen unter Berücksichti-<br />
gung seiner Beziehungen zur Unternehmensumwelt.<br />
274 Vgl. SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 9; LÜTGE, C. (Aspekte 2002), S. 185-187.<br />
275 KROGH, VON G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 25.
3 Wissensmanagement in Banken 144<br />
Die Ausgangspunkte für eine Beurteilung von Wissen im Hinblick auf seinen Einfluss<br />
auf den Unternehmenserfolg bilden die unternehmensspezifischen Visionen <strong>und</strong> Leit-<br />
bilder einerseits sowie die Wissensintensität von Unternehmen andererseits.<br />
Überlegungen zum <strong>St</strong>ellenwert von Wissensarbeit für den Unternehmenserfolg können<br />
durch weitere Reflektionen ergänzt werden. Zum einen durch Bewertungen des Ver-<br />
haltens von Wettbewerbern oder von erfolgreichen Unternehmen anderer Branchen.<br />
Einen weiteren Ansatz stellen Diskurse mit externen Intermediären der Wissensarbeit<br />
wie Wissenschaftlern oder Unternehmensberatern dar.<br />
Ausserdem sind Einflüsse der Unternehmensumwelt auf Fähigkeiten im Zusammen-<br />
hang mit Wissensprozessen einzubeziehen. Dabei wird thematisiert, dass diese Prozes-<br />
se beeinflusst werden von gesellschaftlichen, politischen <strong>und</strong> kulturellen Rahmenbe-<br />
dingungen, Wissen also eine relationale Grösse 276 darstellt. Dieses ist insbesondere<br />
angezeigt für international agierende Unternehmen, da dort unterschiedliche lokale<br />
Bedingungen für den Erfolg organisationaler Wissensarbeit bestimmend sein können.<br />
Erfahrungen mit Wissensmanagement-Aktivitäten finden Eingang in die Wahrneh-<br />
mungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster des Managements. Die Erfahrung von Umsetzungswider-<br />
ständen, Projekterfolgen usw. stellen solche Ereignisse dar, die eine Kontinuität in den<br />
angeführten Reflektionen gewährleisten können.<br />
3.3.1.3 Controllingbedarf<br />
Die Ziele des normativen Wissensmanagements machen keine Unterstützung durch<br />
Instrumente bzw. Prozesse der Planung, Kontrolle <strong>und</strong> Informationsversorgung erfor-<br />
derlich. PROBST <strong>und</strong> ROMHARDT 277 schlagen demgegenüber die Implementierung<br />
eines normativen Wissenscontrollings vor, dem sie Instrumente wie z. B. ”Kulturana-<br />
lysen” <strong>und</strong> ”Glaubwürdigkeitsanalysen” zuordnen.<br />
276 Vgl. WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 45; LASSLEBEN, H. (Organisation 2002), S. 70-73.<br />
277 PROBST, G. J. B.; ROMHARDT, K. (WWW 1999), S. 11.
3 Wissensmanagement in Banken 145<br />
Diese abweichende Position ist auf Unterschiede 278 in den zugr<strong>und</strong>eliegenden Wis-<br />
sensmanagement-Modellen zurückzuführen. In dem hier verwendeten Modell werden<br />
die Aspekte der Unternehmenskultur sowie der Glaubwürdigkeit von Führung als Ein-<br />
flussgrössen von Wissensprozessen interpretiert. Diese Einflussgrössen werden in den<br />
Fokus eines strategischen Wissensmanagements gestellt.<br />
3.3.2<br />
3.3.2.1<br />
3.3.2.1.1<br />
<strong><strong>St</strong>rategisches</strong> Wissensmanagement<br />
Das Management verfolgt eine an den Unternehmenszielen ausgerichtete Bewirtschaf-<br />
tung von Wissensressourcen. Hierzu ist es erforderlich, Dispositionen von Wissen mit<br />
den Dispositionen anderer Ressourcen im Unternehmen zu verknüpfen. Ein weiteres<br />
Integrationsziel besteht darin, die ”Dispositionsregeln”, nach deren Massgabe bisher<br />
schon Finanzmittel, Sachmittel usw. gehandhabt werden, ebenfalls bei dem Manage-<br />
ment von Wissen zu antizipieren. Damit ist die Sicherstellung von Wirtschaftlichkeit<br />
im Wissensmanagement angesprochen.<br />
Weitere Ziele des strategischen Wissensmanagements manifestieren sich in Planungen<br />
von Ressourcenausstattungen (Wissensobjekte, -prozesse) sowie von Ansätzen zur<br />
Ressourcendisposition (Fremd-, Kontext- oder Selbststeuerung). Schliesslich verfolgt<br />
das strategische Management Ziele im Zusammenhang mit der Optimierung von Ein-<br />
flussgrössen der Wissensarbeit.<br />
Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement<br />
Wissen in der Metrik zur Gesamtbanksteuerung<br />
Die Wertgewinnung 279 von Wissen vollzieht sich durch die Zusammenführung von<br />
Wissensobjekten oder -prozessen mit anderen Ressourcen (Finanzmittel, Sachmittel)<br />
278 Vgl. die Darstellung des hier zugr<strong>und</strong>eliegenden Managementmodells in Kapitel 2.3.5, S. 71 ff.<br />
279 Für eine Darstellung des Prozesses der Wertgewinnung von Wissen vgl. Kapitel 2.1.3, S. 28-30.
3 Wissensmanagement in Banken 146<br />
in Aufgabenkontexten. Aus unternehmerischer Perspektive 280 kommt dieser Ressource<br />
Bedeutung zu, weil sie Erfolgsgrössen wie Servicequalität, Prozesseffizienz, Innovati-<br />
onskraft, Kooperationskompetenz usw. massgeblich mitbestimmt.<br />
Die Ressourcendispositionen des Bankmanagements sind darauf ausgerichtet, mit der<br />
Bereitstellung, dem Einsatz <strong>und</strong> der Kombination von Ressourcen positiv auf diese<br />
Erfolgsgrössen einzuwirken. Beispiele sind Investitionen (Sachmittel, Mitarbeiter) in<br />
neue Filialgestaltungen (Servicequalität) oder die Bereitstellung von Geld- <strong>und</strong> Sach-<br />
mitteln zur Schulung von Kreditsachbearbeitern (Risikoposition). Das Ziel des Wis-<br />
sensmanagements ist es nun, wissensressourcenbezogene Entscheidungen mit Disposi-<br />
tionen im Geltungsbereich anderer Ressourcenausschnitte zusammenzuführen.<br />
Die Ressource Wissen soll also denjenigen Ressourcen zur Seite gestellt werden, wel-<br />
che bereits Gegenstand von miteinander verb<strong>und</strong>enen Dispositionsentscheidungen<br />
sind. Auf diesem Wege können dann bei Massnahmenplanungen nicht mehr nur Kos-<br />
tenbudgets (Ressource Finanzmittel) oder Personalkapazitäten (Ressource Mitarbeiter)<br />
aus Planungen zu Erfolgsgrössen abgeleitet, sondern ebenfalls Anforderungen an Wis-<br />
sensressourcen formuliert werden.<br />
Die Axiome <strong>und</strong> Hypothesen über die (interdependenten) Beziehungen zwischen Res-<br />
sourcen (Finanzmittel, Menschen, Risikotragfähigkeit), Erfolgsgrössen (Servicequali-<br />
tät, Prozesseffizienz, Risikoposition) <strong>und</strong> den finanziellen Unternehmenszielen (Ei-<br />
genkapitalrentabilität, Marktkapitalisierung) sind in entsprechenden Metriken zur Ge-<br />
samtbanksteuerung (Rechenwerke, Kennzahlensysteme) kodifiziert.<br />
Wie in Abbildung 14 dargestellt, sind sowohl Wissensobjekte als auch Wissensprozes-<br />
se einzbeziehen. Praktisch werden Integrationspfade vollzogen, indem zwei Aspekte<br />
pro einbezogener Wissensressource beschrieben werden:<br />
280 Vgl. hierzu die Darstellungen zur Bedeutung von Wissensobjekten (Kapitel 3.1.1.2. S. 90 ff.) <strong>und</strong> Wissensprozessen (Kapitel 3.1.2.2,<br />
S.101 ff.) für die Wettbewerbsposition von Banken.
3 Wissensmanagement in Banken 147<br />
• Hypothese über die Art <strong>und</strong> die Intensität des Zusammenhangs zwi-<br />
schen Ressource <strong>und</strong> Erfolgsgrössen (abstrakte Integration)<br />
• Zeitpunktbezogene Ausprägung von Ressourcenmerkmalen (datenmäs-<br />
sige Integration)<br />
Ansatzpunkte<br />
für die Integration<br />
Aufnahme der<br />
Ressource Wissen<br />
in die Metrik der<br />
Gesamtbanksteuerung<br />
Aufnahme von<br />
Verlustrisiken als<br />
Entscheidungs-<br />
Parameter ausserhalb<br />
des Wissensmanagements<br />
”Dispositionsregel”<br />
Wirtschaftlichkeit<br />
in Kernprozessen<br />
des Wissensmanagements<br />
Illustration<br />
Finanzielle Unternehmensziele: Return on Equity, Marktkapitalisierung usw.<br />
Wissen Erfolgsgrössen Andere Ressourcen<br />
• Wissensobjekte<br />
• Wissensprozesse<br />
••Häufigkeit<br />
••Geschwindigkeit<br />
••Fehlerfreiheit<br />
••...<br />
• Prozesseffizienz<br />
• Servicequalität<br />
• Markenstärke<br />
• Vertriebseffektivität<br />
• ...<br />
• Geldmittel<br />
• Sachmittel<br />
• Mitarbeiter<br />
• Risikotragfähigkeit<br />
Planung ohne Verlustrisiko Planung mit Verlustrisiko<br />
Prüfung<br />
Outsourcingoptionen<br />
?<br />
Wissenslandkarte<br />
• ...<br />
Prüfung<br />
Outsourcingoptionen<br />
Wissenslandkarte<br />
Ausgangslage Massnahmen<br />
• Alle Entscheidungen der Bank folgen<br />
einem Kosten-/ Nutzenkalkül bzw.<br />
sollten diesem folgen<br />
• Beim Management von Wissen besteht gr<strong>und</strong>sätzlich<br />
die Gefahr, „schrankenloser“<br />
Aktivitäten („Reine Selbstreferenz“)<br />
Abbildung 14: Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement<br />
• Konsequente Kosten-<br />
Nutzenbewertungen<br />
von Massnahmen<br />
• Rigorose Fortschrittskontrollen<br />
Zahlreiche Institute verfügen heute nach der Einführung von Konzepten wie Balanced<br />
Scorecard oder Performance Measurement über Metriken, in denen materielle <strong>und</strong><br />
immaterielle Ressourcen, Erfolgsgrössen sowie die finanziellen Unternehmensziele<br />
abgebildet <strong>und</strong> zueinander in Beziehung gesetzt werden. Es ist die Aufgabe des Wis-<br />
senscontrollings, eine (abstrakte) Integration von Wissensressourcen in diese Metriken<br />
zu gewährleisten.
3 Wissensmanagement in Banken 148<br />
Eine solche Einbeziehung von Wissen in die Gesamtbanksteuerung erscheint jedoch<br />
nur dann als ein sinnvoller Integrationsschritt, sofern das Wissensmanagement eine<br />
kontinuierliche Rückkopplung von Ist-Ausprägungen der Wissensressourcen in Re-<br />
chenwerken gewährleisten kann. Dieses analog der periodischen Belieferung einer<br />
Balanced Scorecard mit Ist-Ausprägungen für Qualitätsindizes oder Produktivitäts-<br />
kennzahlen. Ohne solche Rückkopplungen beschränkte sich die Integration von Wis-<br />
sen dauerhaft 281 auf die zum Zeitpunkt der Einbeziehung von Wissen in die Metrik<br />
abgebildeten Hypothesen <strong>und</strong> Ausprägungen. Dabei sind pro einbezogener Wissens-<br />
ressource zwei Ist-Ausprägungen bedeutsam:<br />
• Ist-Ausprägung der Attribute von Wissensobjekten (Wissensinhalt,<br />
Wissensort, Explikationsgrad) <strong>und</strong> von Wissensprozessen (Art, Ge-<br />
schwindigkeit, Fehlerfreiheit) zur Abbildung des Verfügbarkeitsgrades<br />
zu einem bestimmten Zeitpunkt<br />
• Beobachtbare Einflussnahme von Wissen auf Erfolgsgrössen in Aufga-<br />
benkontexten, um Hinweise auf gebotene Modifikationen (Falsifizie-<br />
rung, Differenzierung) der Hypothesen in Bezug auf den Zusammen-<br />
hang zwischen Wissensressourcen <strong>und</strong> Erfolgsgrössen zu begründen<br />
Eben dieses zu ermöglichen, ist die Zielsetzung des Kernprozesses der Wissensnut-<br />
zung. 282 Zur Illustration soll hier auf den bereits in Kapitel 3.3.2 eingeführten Aufga-<br />
benkontext 283 (Zusammenarbeit eines interdisziplinären Teams zur Generierung von<br />
Kampagnenideen) zurückgegriffen werden.<br />
”Anzahl Neuk<strong>und</strong>en im Zielsegment” stelle einen Indikator der Erfolgsgrösse ”Ver-<br />
triebseffektivität” in der Metrik zur Gesamtbanksteuerung dar. Es sei angenommen,<br />
dass den Kampagnenideen des Teams zuordenbare Neugeschäftszahlen hinter den Er-<br />
281 Eine Analogie hierzu stellt ein Kostenrechnungssystem dar, in welchem lediglich <strong>St</strong>andardkosten als Rechengrösse abgebildet sind,<br />
ohne dass Anpassungen in der Höhe dieser <strong>St</strong>andardkosten vorgenommen werden. Die <strong>St</strong>andardkosten bilden die für einen bestimmten<br />
Zeitraum in der Vergangenheit festgestellten Ressourcenverbräuche ab. Eine solche Rechengrösse erlaubt keine effektive Planung <strong>und</strong><br />
Kontrolle von Ressourcenverbräuchen.<br />
282 Vgl. die Darstellung des Feedback-Impulses über den Effekt von Wissen in Aufgabenkontexten im Kernprozess Wissensnutzung in<br />
Kapitel 3.2.2.2.2, S. 134 ff.<br />
283 Vgl. Kapitel 3.2.2.2.2, S. 135.
3 Wissensmanagement in Banken 149<br />
wartungen zurückbleiben. Es entspricht der Praxis, dass in diesem Fall Schwachstel-<br />
lenanalysen durchgeführt werden, um so Schlussfolgerungen aus dem Misserfolg zu<br />
gewinnen. Dabei werden z. B. folgende Sachverhalte gewürdigt:<br />
• Überprüfung der finanziellen Attraktivität der mit Kampagnen ange-<br />
sprochenen K<strong>und</strong>ensegmente<br />
• Überprüfung von Sachmittelbudgets<br />
• Überprüfung der Qualität eingesetzter Werbemittel (Flyer, K<strong>und</strong>enan-<br />
schreiben)<br />
• Evaluation der Motivation <strong>und</strong> Mitwirkung von Mitarbeitern in Filial-<br />
vertrieb <strong>und</strong> Call Centern (Bearbeitung von K<strong>und</strong>enanfragen, Bereitstel-<br />
lung von Produktinformationen)<br />
Es werden also routiniert Ressourcen im Hinblick auf ihre Beiträge zum Misserfolg<br />
untersucht. Wissensressourcen bleiben dabei jedoch regelmässig unberücksichtigt.<br />
Dabei bestimmen die Verfügbarkeit von Wissensbeständen <strong>und</strong> der Vollzug von Wis-<br />
sensübertragungen massgeblich die Transformation von Kampagnenideen in Busi-<br />
nesspläne <strong>und</strong> die weiteren Transformationen in Werbeaktionen, K<strong>und</strong>enkontakte,<br />
Vertragsabschlüsse sowie Cash Flows. Es kommen im Hinblick auf das im Beispiel<br />
relevante Wissen etwa folgende Defizite in der Ressourcenausstattung in Betracht:<br />
• Aufgr<strong>und</strong> unterschiedlich ausgeprägter Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmus-<br />
ter wurden die Zweckmässigkeit <strong>und</strong> die Relevanz einer Kampagne von<br />
Teammitgliedern unterschiedlich 284 beurteilt.<br />
• Wissensprozesse der Externalisierung in den Workshops erwiesen sich<br />
als nicht leistungsfähig: Es gelang nicht, das implizite Kampagnenwis-<br />
sen von Marketingspezialisten in explizites Wissen (Visualisierung in<br />
Metaplänen, Darstellungen mittels Fallstudien) anderer Teilnehmer zu<br />
transformieren.<br />
284 Vgl. hierzu allgemein die Darstellung des Inkongruenzrisikos von Wissensobjekten in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89.
3 Wissensmanagement in Banken 150<br />
• Prozesse der Internalisierung wurden im Hinblick auf die Wissensbasis<br />
der Vertriebsorganisation nicht realisiert: Die Erläuterung von doku-<br />
mentierten Kampagnenkonzepten oder Businessplänen (explizites Wis-<br />
sen) vermochten erforderliche Anpassungen in den Einstellungen, Er-<br />
fahrungen usw. (implizites Wissen) der für die Aktionen massgeblichen<br />
Vertriebsmitarbeitern nicht zu initiieren.<br />
• Es war im Team keine qualifizierte fachliche Expertise zur sachgerech-<br />
ten Selektion von Zielk<strong>und</strong>en mit Hilfe einer K<strong>und</strong>enerfolgsrechnung<br />
verfügbar.<br />
Im Kernprozess Wissensnutzung gewonnene Bef<strong>und</strong>e zu Ist-Ausprägungen der Attri-<br />
bute <strong>und</strong> Effekte von Wissensressourcen werden gemeinsam mit den Bef<strong>und</strong>en weite-<br />
rer dem Aufgabenkontext ”Neuk<strong>und</strong>engewinnung” bzw. der Erfolgsgrösse ”Vertriebs-<br />
effektivität” zuordenbaren Vorgänge aggregiert <strong>und</strong> im strategischen Wissensmana-<br />
gement verarbeitet.<br />
Diese Bef<strong>und</strong>e zu den beobachteten Effekten können zu Modifikationen der in der<br />
Metrik abgebildeten Hypothesen führen. So könnte, um auf das oben angeführte Bei-<br />
spiel zurückzugreifen, das für Neuk<strong>und</strong>engewinnung bzw. Vertriebseffektivität als<br />
relevant betrachtete Wissensobjekt neu definiert werden. Indem beispielsweise ”Kam-<br />
pagnenwissen im Marketingstab” durch ”Kampagnenerfahrung der Vertriebsorganisa-<br />
tion” substituiert wird.<br />
Die Verantwortlichkeit für die Sicherstellung eines kontinuierlichen Informationsflus-<br />
ses zwischen der Metrik der Gesamtbanksteuerung einerseits, <strong>und</strong> den räumlich wie<br />
zeitlich verteilten Akten (bzw. Messpunkten) der Wissensnutzung in Aufgabenkontex-<br />
ten andererseits, ist bei einem Wissenscontrolling anzusiedeln.
3 Wissensmanagement in Banken 151<br />
3.3.2.1.2<br />
Wissensverlustrisiken von Entscheidungen<br />
Bei der Diskussion zum Kernprozess der Wissensbewahrung 285 werden als mögliche<br />
Ursachen für Wissensverluste neben Ereignissen wie technischem Versagen oder do-<br />
losen Handlungen ebenfalls Managemententscheidungen herausgearbeitet. Dabei wird<br />
deutlich, dass solche Entscheidungen aufgr<strong>und</strong> von zwei unterschiedlichen Wirkungs-<br />
zusammenhängen Wissensverluste induzieren können:<br />
• Mittelbare Veränderungen von Wissensobjekten (Beurteilung der Ma-<br />
nagementqualität, Beurteilung der Wettbewerbssituation) ausgelöst<br />
durch Wandel in den Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmustern, die ihrerseits<br />
auf Entscheidungen (Besetzung von Führungspositionen, Übernahme<br />
von Wettbewerbern) zurückgehen<br />
• Unmittelbare Veränderungen von Wissensbasen durch den Verlust von<br />
Wissensorten (<strong>St</strong>andortschliessungen, Rückzug aus Märkten)<br />
Ein Ansatz des strategischen Managements bei seinem Bestreben, Wissensressourcen<br />
in nicht wissensbezogene (oder übergreifende) Ressourcendispositionen zu integrieren,<br />
ist es, Transparenz über drohende Wissensverluste bei Entscheidungsträgern sicherzu-<br />
stellen. Der angestrebte Integrationspfad besteht darin, Implikationen für die Ausstat-<br />
tung mit Wissensressourcen in solche Entscheidungszusammenhänge einzuführen,<br />
welche Dispositionen anderer Ressourcen (Finanzmittel, Sachmittel, Mitarbeiter) zum<br />
Gegenstand haben.<br />
Abbildung 14 illustriert dieses Vorgehen am Beispiel der Prüfung von Outsourcingop-<br />
tionen. Es wird vorausgesetzt, dass die in den in Frage kommenden Bereichen vorge-<br />
haltenen Wissensobjekte mittels Wissenslandkarten 286 dokumentiert sind. Ohne Inter-<br />
ventionen durch ein Wissensmanagement werden diese Optionen ausschliesslich nach<br />
der Massgabe der für die betrachteten Ressourcen (Mitarbeiter, Immobilien) relevan-<br />
285 Vgl. Kapitel 3.2.2.2.3, S. 137 ff.<br />
286 Wissenslandkarten stellen ein visuelles Medium zur Dokumentation von Wissensobjekten im Rahmen des Kernprozesses Wissensidentifikation<br />
dar. Vgl. zur Darstellung des Kernprozesses Wissensidentifikation Kapitel 3.2.2.1.1, S.114 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 152<br />
ten Kriterien (Einsparpotenzial Personalkosten, Einsparpotenzial Raumkosten) bewer-<br />
tet. Diesen Kriterienkatalog erweitert das Wissensmanagement um den Parameter<br />
”Wissensverlustrisiko pro Outsourcingoption”. Die Entscheidungsträger, mit einer<br />
Ressourcendisposition in eigener Sache befasst, befinden autonom 287 über die Gewich-<br />
tung der identifizierten Verlustrisiken.<br />
Es sind zwei Voraussetzungen für eine solche Integration von Verlustrisiken in dezen-<br />
trale Entscheidungen zu berücksichtigen: Es muss eine Transparenz im strategischen<br />
Management über anstehende Entscheidungen gewährleistet sein. Darüber hinaus ist<br />
eine intersubjektiv nachvollziehbare Bewertung von Verlustrisiken erforderlich. So-<br />
wohl die Sicherstellung einer Informationsversorgung im Hinblick auf relevante Ent-<br />
scheidungen, als auch die Bereitstellung adäquater Methoden zur Risikobewertung<br />
sind im Verantwortungsbereich eines Wissenscontrollings angesiedelt.<br />
3.3.2.1.3<br />
Wirtschaftlichkeitsprinzip im Wissensmanagement<br />
Die Aufnahme von Wissen in die Metrik zur Gesamtbanksteuerung sowie das Ziel,<br />
Transparenz über Verlustrisiken zu erreichen, stellen Integrationspfade der Ressource<br />
Wissen hinein in Dispositionen anderer Ressourcen, dar. Nun soll ein Ziel des strategi-<br />
schen Managements angeführt werden, welches den Transfer von bestehenden Kon-<br />
ventionen zur Ressourcendisposition in das Management organisationaler Wissensar-<br />
beit thematisiert.<br />
Veränderungen der Wissensbasis werden von Wissensprozessen getragen. Das Modell<br />
der ”Wissensspirale” nimmt hierzu eine Komplexitätsreduzierung vor, indem es vier<br />
Arten von Wissensübertragungen in Abhängigkeit vom Explikationsgrad der Wissens-<br />
objekte abgrenzt. Hier ist nun entscheidend, dass der ”Wissensspirale” kein Mecha-<br />
nismus inhärent ist, welcher diese Wissensprozesse begrenzen würde. 288 Und dies ob-<br />
wohl gegebenenfalls ein für bestimmte Aufgabenkontexte ausreichendes Ausprä-<br />
287 Diese Entscheidungsautonomie stellt ein Umsetzungsrisiko des Kernprozesses der Wissensbewahrung dar. Vgl. Tabelle 8 in Kapitel<br />
3.2.2.2.3, S. 132.<br />
288 Vgl. Kapitel 2.2.2.1, S. 46.
3 Wissensmanagement in Banken 153<br />
gungsniveau von Wissensobjekten bereits erreicht ist. <strong>St</strong>attdessen werden durch die<br />
Einspeisung expliziter Wissensinhalte in die organisationale Wissensbasis kontinuier-<br />
lich neue implizite Wissensinhalte geschaffen (Internalisierung), die auf dem Wege<br />
von Externalisierungen kontinuierlich neues explizites Wissen verfügbar machen.<br />
Wissensmanagement-Modelle 289 , welche die Wissensarbeit in Organisationen system-<br />
theoretisch-verhaltenswissenschaftlich interpretieren, weisen hier einen kritischen<br />
Punkt bei der Beurteilung ihrer Praxistauglichkeit auf. Es ist zu fordern, dass eine<br />
praktikable Lösung angegeben werden kann, in welcher Weise ein Führungssystem<br />
sicherzustellen vermag, dass Begrenzungen der Entwicklung einer organisationalen<br />
Wissensbasis legitimiert werden können.<br />
Als ein erfolgversprechender Ansatz, eine solche Legitimation zu erreichen, ist der<br />
Rückgriff auf in anderen Ressourcenausschnitten bewährte Konventionen anzusehen.<br />
So sollte das für Dispositionen anderer Ressourcen relevante Kriterium der Wirtschaft-<br />
lichkeit ebenfalls bei der Disposition von Wissen geltend gemacht werden. Ins Auge<br />
gefasste Veränderungen sollen also im Hinblick auf den von ihnen (voraussichtlich)<br />
geschaffenen Nutzen sowie in Bezug auf die durch sie (voraussichtlich) verursachten<br />
Kosten beurteilt werden.<br />
Eine solche ”doppelte Wissensbuchführung” 290 wirkt natürlich nicht unmittelbar auf<br />
die Wissensprozesse ein. Praktisch kann auf die Ressourcenentwicklung jedoch da-<br />
durch Einfluss genommen werden, dass Massnahmen des Wissensmanagements sys-<br />
tematisch einem Kosten- <strong>und</strong> Nutzenkalkül unterworfen werden.<br />
Folgendes sind Beispiele für Wirtschaftlichkeitsüberlegungen in Entscheidungsfeldern<br />
des Wissensmanagements:<br />
289<br />
Demgegenüber sehen technokratische Wissensmanagement-Modelle dieses Phänomen nicht vor, da dort stets nur das gemäss<br />
Produktionsfunktion benötigte Wissen der Art sowie der Menge nach verfügbar ist. Vgl. Kapitel 2.3.2, S. 63.<br />
290 WILLKE, H. (Wissensmanagemenent 2001), S. 86.
3 Wissensmanagement in Banken 154<br />
• Die Administration von elektronischen Wissenskarten, elektronischen<br />
gelben Seiten <strong>und</strong> anderen Datenbanken ist mit erheblichen Betriebs-<br />
kosten verb<strong>und</strong>en. Diesen Kosten steht nach einiger Betriebszeit unter<br />
Umständen keine befriedigende Nutzungsintensität gegenüber.<br />
• Die Einbeziehung von <strong>St</strong>akeholdern 291 vollzieht sich mit dem Risiko,<br />
dass unter Umständen in Beziehungen investiert wird (Geldmittel, Zeit,<br />
Preisgabe eigener Wissensbestände), die sich als nicht ergiebig für die<br />
angestrebten Veränderungen der Wissensbasis herausstellen können.<br />
Die Verankerung von Wirtschaftlichkeit als Handlungsmaxime im Wissensmanage-<br />
ment erfolgt mit Hilfe von zwei Festlegungen:<br />
• Konsequente Durchführung von Kosten-/Nutzenanalysen für angestreb-<br />
te Massnahmen<br />
• Durchführung von rigorosen Fortschrittskontrollen initiierter Massnah-<br />
men<br />
Als verantwortlich für die Konkretisierung adäquater Normen <strong>und</strong> die Umsetzung die-<br />
ser Konventionen ist das Wissenscontrolling anzusehen.<br />
3.3.2.2<br />
3.3.2.2.1<br />
Planung von Ressourcenausstattung <strong>und</strong> –disposition<br />
Planbare Wissensbedarfe<br />
In der Regel werden in einem kalenderzeitlichen Zyklus (Einjahres-, Fünfjahrespla-<br />
nung) Anpassungen in Bezug auf die qualitative <strong>und</strong> quantitative Kapazität von Res-<br />
sourcen wie Finanzmitteln, Sachmitteln oder Mitarbeitern vorgenommen. Dabei wer-<br />
den die zukünftig erforderlichen Ressourcenausstattungen auf dem Wege retrograder<br />
Planungen aus den Unternehmenszielen (Plan-Return on Equity, Plan-<br />
Betriebsergebnis) für den betrachteten Planungszeitraum abgeleitet. Die so ermittelten<br />
Plan-Ressourcenausstattungen resultieren in Massnahmen wie der Freisetzung von<br />
291 Ein Beispiel stellen die im Zusammenhang mit dem Kernprozess Wissenserwerb dargestellten K<strong>und</strong>enworkshops dar. Vgl. Kapitel<br />
3.2.2.1.2, S. 120-121.
3 Wissensmanagement in Banken 155<br />
Mitarbeitern, der Zuführung neuer Finanzmittel oder dem Bau von Immobilien. Ein<br />
Ziel des strategischen Wissensmanagements besteht darin, eine eben solche analoge<br />
Ableitung von Wissensbedarfen bzw. Wissenszielen aus angestrebten Veränderungen<br />
mit Blick auf die Erfolgsgrössen der Bank zu ermöglichen.<br />
Tabelle 9 stellt hierzu Beispiele für die Zuordnung von Wissensressourcen zu ausge-<br />
wählten Grössen einer Gesamtbanksteuerung dar.<br />
Grössen der Gesamtbanksteuerung<br />
Verwaltungskosten<br />
Provisions- <strong>und</strong><br />
Zinserträge<br />
Servicequalität<br />
Relevante Wissensobjekte <strong>und</strong> –prozesse<br />
• Wirksame <strong>und</strong> zeitnahe Übertragung von Best-Practise-<br />
Wissen zwischen Unternehmensbereichen, Produktbereichen,<br />
Regionen usw.<br />
• Kenntnisse <strong>und</strong> Fähigkeiten von Mitarbeitern zur wirtschaftlichen<br />
Handhabung von Betriebsmitteln<br />
• Expertise in Bezug auf die Quantifizierung der Kostenwirkungen<br />
von Investitionsvorhaben (Businesspläne)<br />
• Verständnis für K<strong>und</strong>enpräferenzen (Anspracheformate, Produktbedarfe)<br />
• Geschwindigkeit der Entwicklung von neuen Produkten sowie<br />
der Entwicklung neuer Ansätze zur Marktbearbeitung<br />
• Effektivität in der Synthese von Expertisen verschiedener<br />
Organisationseinheiten (Kreditanalysten, Firmenk<strong>und</strong>enbetreuer,<br />
Produktspezialisten)<br />
• Verständnis für den Einfluss von individuellem Mitarbeiterverhalten<br />
bei K<strong>und</strong>enkontakten auf die K<strong>und</strong>enzufriedenheit<br />
• Kompetenz, eingehende K<strong>und</strong>enbeschwerden effektiv für die<br />
Verbesserung von Servicequalität zu nutzen<br />
• Sicherstellung einer einheitlichen Wissensbasis über K<strong>und</strong>enbeziehungen<br />
an allen K<strong>und</strong>enkontaktpunkten<br />
Tabelle 9: Relevanz von Wissen für ausgewählte <strong>St</strong>euerungsgrössen<br />
Es können also Plan-Ausprägungen zu Grössen der Gesamtbanksteuerung (Verbesse-<br />
rung eines Qualitätsindex um zehn Indexpunkte) sein, die als Ausgangspunkte für eine<br />
Ableitung von Wissensbedarfen herangezogen werden.
3 Wissensmanagement in Banken 156<br />
Ebenso können jedoch auch qualitative Vorgaben wie ”Optimierung der Vertriebsor-<br />
ganisation” für eine Identifizierung von Wissensbedarfen eine Gr<strong>und</strong>lage darstellen.<br />
In beiden Fällen vermag das Management Wissensbedarfe bzw. -ziele systematisch<br />
abzuleiten. Im Fokus steht es dabei nicht, Wissensziele auf Mitarbeiterebene 292 zu ope-<br />
rationalisieren. Vielmehr sollen die für eine adäquate Ressourcenentwicklung kriti-<br />
schen Veränderungsbedarfe beschrieben werden. Abbildung 15 stellt die dabei zu<br />
vollziehenden Arbeitsschritte dar.<br />
1. 2.<br />
3. 4.<br />
Definition<br />
relevante<br />
Wissensbasis<br />
• Gesamtbank<br />
• Geschäftsfeld<br />
Private Banking<br />
• Filialorganisation<br />
• Mitarbeiter Kredit-<br />
risikomanagement<br />
• ...<br />
Definition<br />
Aufgabenkontext<br />
• Verbesserung Pro-<br />
duktqualität<br />
• <strong>St</strong>eigerung Vertriebs-<br />
effektivität<br />
• <strong>St</strong>eigerung Prozess-<br />
effizienz<br />
• <strong>St</strong>eigerung K<strong>und</strong>en-<br />
bindung<br />
• ...<br />
Operationalisierung<br />
Wissensbedarfe<br />
• Wissenserwerb<br />
Vorsorgeprodukte<br />
durch Vertriebskooperation<br />
• Verbesserung<br />
Qualität der Zusammenarbeit<br />
zw.<br />
mobilem Vertrieb<br />
<strong>und</strong> Filialvertrieb<br />
• Verbesserung<br />
Nutzungsintensität<br />
von K<strong>und</strong>enkalkulationen<br />
für K<strong>und</strong>enansprachen<br />
Abbildung 15: Vorgehensweise zur Bestimmung von Wissensbedarfen<br />
Definition<br />
Messgrössen<br />
für Wissensziele<br />
• Fehlerquote bei vom<br />
Aussendienst eingereichten<br />
Unterlagen<br />
• Vermiedene Wertberichtigungenaufgr<strong>und</strong><br />
von frühzeitiger<br />
Informierung<br />
der Filiale durch<br />
Handelsvertreter<br />
• Anzahl Neu-Verträge<br />
durch Handelsvertreter<br />
aufgr<strong>und</strong><br />
Info durch Filialen<br />
292 Dieses zu unternehmen ist im Verantwortungsbereich eines operativen Wissensmanagements angesiedelt. Vgl. hierzu die Darstellung in<br />
Abbildung 17, Kapitel 3.3.3.2.1, S. 176.
3 Wissensmanagement in Banken 157<br />
In einem ersten Schritt ist der relevante Ausschnitt der organisationalen Wissensbasis<br />
auszuwählen (Filialorganisation). Der Wertgewinnungsprozess 293 von Wissen sieht die<br />
Einordnung von Wissensobjekten oder -prozessen in einen Aufgabenkontext zwingend<br />
vor. Daher erfolgt im zweiten Schritt die Definition relevanter Aufgabenkontexte<br />
(<strong>St</strong>eigerung Vertriebseffektivität). Sodann werden im dritten Schritt Wissensbedarfe<br />
bzw. Wissensziele abgeleitet. Im Beispiel sind dies der Erwerb 294 von externem Wis-<br />
sen über Vorsorgeprodukte durch das Eingehen von Vertriebskooperationen, Verbes-<br />
serungen in der Zusammenarbeit von stationärem <strong>und</strong> mobilem Vertrieb (implizite<br />
Wissensinhalte) sowie eine <strong>St</strong>eigerung der Nutzungsintensität von K<strong>und</strong>enkalkulatio-<br />
nen zur Vorbereitung von K<strong>und</strong>enansprachen (explizite Wissensinhalte). Idealerweise<br />
sind in einem vierten Schritt die formulierten Wissensbedarfe einer Quantifizierung<br />
anhand von (indirekten) Messgrössen zugänglich (Fehlerquote eingereichter Unterla-<br />
gen in <strong>St</strong>ück v. H., vermiedene Wertberichtigungen in TEUR, Anzahl Neu-Verträge in<br />
<strong>St</strong>ück).<br />
Die auf diesem Wege definierten Wissensbedarfe bzw. –ziele stossen im strategischen<br />
Wissensmanagement entsprechende Massnahmenplanungen an. Der Prozess der Defi-<br />
nition von Wissensbedarfen bzw. –zielen, die Bewertung alternativer Massnahmen zur<br />
Erreichung von Wissenszielen, sowie entsprechende Fortschrittskontrollen sind durch<br />
ein Wissenscontrolling sicherzustellen bzw. zu begleiten.<br />
3.3.2.2.2<br />
Inkrementell generierte Wissensressourcen<br />
Erschöpfte sich im Hinblick auf die Gestaltung der Ressourcenausstattung die Heraus-<br />
forderung für ein Wissensmanagement in der Ableitung von Wissensbedarfen aus<br />
Plan-Grössen der Gesamtbankmetrik, so wäre die zuvor geäusserte Kritik an techno-<br />
kratischen Wissensmanagement-Modellen 295 in entscheidenden Punkten als nicht ge-<br />
rechtfertigt anzusehen.<br />
293 Für eine Darstellung des Wertgewinnungsprozesses von Wissen vgl. Abbildung 4 in Kapitel 2.1.3, S. 29.<br />
294 Für eine Darstellung des Wissensmanagementprozesses Wissenserwerb vgl. Kapitel 3.2.2.1.2, S. 117 ff.<br />
295 Für eine Kritik technokratischer Wissensmanagement-Modelle vgl. Kapitel 2.3.2, S. 63.
3 Wissensmanagement in Banken 158<br />
Jedoch wird bereits an anderer <strong>St</strong>elle 296 ausgeführt, dass Unternehmen stets nur imper-<br />
fekte Informationen über zukünftig relevante Aufgabenkontexte bzw. kritische Wis-<br />
sensbedarfe verfügbar sind. Hieraus leitet sich ein weiteres Ziel des strategischen Ma-<br />
nagements ab: Die Verknüpfung beobachtbarer Veränderungen der wissensbezogenen<br />
Ressourcenausstattung mit (zukünftig) bedeutsamen Erfolgsgrössen, Aufgabenkontex-<br />
ten bzw. Akten der Wertgewinnung von Wissen.<br />
Dabei wird angestrebt, inkrementell entwickelte Wissensobjekte (implizite <strong>und</strong> expli-<br />
zite Wissensinhalte) sowie Attributsausprägungen von Wissensprozesse (Geschwin-<br />
digkeit, Fehlerfreiheit) im Hinblick auf ihre Bedeutung für Aufgabenkontexte zu be-<br />
werten. Es geht also nicht darum, Wissensbedarfe durch die Verfügbarmachung von<br />
Wissensressourcen zu befriedigen, sondern vice versa darum, neue Wissensressourcen<br />
zu identifizieren <strong>und</strong> ihre Verwendungsmöglichkeiten zu beurteilen. 297 Hierzu ist ins-<br />
besondere jene Konstellation beachtlich, in welcher Wissen die bestimmende Rolle in<br />
der Ressourcenausstattung einnimmt:<br />
Sich inkrementell bildende Wissensressourcen (explizites Forschungswissen, implizi-<br />
tes Wissen über innovative K<strong>und</strong>enbindungskonzepte) können für Unternehmen neue<br />
Produkte oder Geschäftsmodelle begründen. Der Betrieb von ”Inkubatoren”, Grün-<br />
dungszentren usw. spiegelt entsprechende Erwartungen an Wissensressourcen wider.<br />
In diesem Fall kommt Wissen die führende Rolle in der Ressourcenausstattung zu: Der<br />
Bedarf an Finanzmitteln, Sachmitteln usw. orientiert sich an den Erwartungen gegen-<br />
über verfügbaren Wissensressourcen.<br />
In praktischer Hinsicht ist es erforderlich, dass ein Wissensmanagement solche Aus-<br />
schnitte der organisationalen Wissensbasis (Mitarbeiter, Teams, Tochtergesellschaf-<br />
ten) identifiziert, denen signifikante Beiträge zur Fortentwicklung der Ressourcenaus-<br />
stattung zugesprochen werden. Zudem müssen Veränderungen in Wissensbasen (neue<br />
Wissensinhalte, Ausprägungen in Bezug auf Attribute von Wissensprozessen) im Hin-<br />
296 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.1.4, S. 33-34.<br />
297 Bewertungen können z. B. auf internen Wissensmärkten erfolgen. Zur Darstellung von Wissensmärkten im Zusammenhang mit dem<br />
Kernprozess der Wissensentwicklung vgl. Abbildung 13 in Kapitel 3.2.2.1.3, S. 127.
3 Wissensmanagement in Banken 159<br />
blick auf ihre Relevanz beurteilt werden. Eine Informationsversorgung zur Beurteilung<br />
der Attraktiviät von Wissensbasen sowie der Attraktivität von beobachteten Verände-<br />
rungen innerhalb dieser Ausschnitte ist durch ein Wissenscontrolling sicherzustellen.<br />
3.3.2.2.3<br />
Ansätze zur Ressourcensteuerung<br />
Neben Planungen im Zusammenhang mit der Ressourcenausstattung ist das strategi-<br />
sche Wissensmanagement ebenso verantwortlich für die Auswahl adäquater Vorge-<br />
hensweisen zur <strong>St</strong>euerung von Veränderungen in der Wissensbasis. Dazu kann auf die<br />
Ansätze der Fremdsteuerung, der Kontextsteuerung sowie der Selbststeuerung zurück-<br />
gegriffen werden.<br />
Eine vergleichende Darstellung von Prämissen, Verfahren <strong>und</strong> Risiken dieser <strong>St</strong>eue-<br />
rungslogiken wird bereits an anderer <strong>St</strong>elle vorgenommen. 298<br />
Im Zusammenhang mit der Beurteilung dieser <strong>St</strong>euerungsansätze können in der Praxis<br />
folgende Anhaltspunkte einbezogen werden:<br />
Eignung einer Wissensbasis für Fremdsteuerung<br />
• Wissensbedarfe können grösstenteils planvoll ermittelt werden, d. h. ge-<br />
ringe Relevanz von inkrementell generierten Wissensobjekten für die<br />
Leistungsfähigkeit der betrachteten Wissensorte (geringer Innovations-<br />
druck, standardisierte Arbeitsprozesse)<br />
• Wissensziele können weitgehend operationalisiert (Messgrössen) <strong>und</strong><br />
abgrenzbare Massnahmenbündel (Meilensteine) unterschieden werden<br />
• Veränderungen im Hinblick auf Wissensobjekte <strong>und</strong> Wissensprozesse<br />
(Zielerreichungsgrade) können Wissensorten prinzipiell zugeordnet<br />
werden<br />
298 Vgl. die Darstellungen in Tabelle 2, Kapitel 2.2.2.2, S. 53-54.
3 Wissensmanagement in Banken 160<br />
• In einer allgemeinen Top-down Betrachtung wird die Affinität <strong>und</strong> die<br />
Fähigkeit von Wissensorten für autonome Wissensarbeit als gering be-<br />
urteilt<br />
• In einer allgemeinen Top-down Einschätzung werden keine prinzipiel-<br />
len Widerstände von Wissensorten gegenüber formalen Planungs- <strong>und</strong><br />
Kontrollroutinen vermutet<br />
Eignung einer Wissensbasis für Kontextsteuerung<br />
• Wissensorte weisen keine ausreichende Maturity für selbstorganisierte<br />
Wissensarbeit auf<br />
• <strong>St</strong>ark ausgeprägte Widerstände der Wissensorte gegenüber formalen<br />
Planungs- <strong>und</strong> Kontrollroutinen<br />
• Hierarchische Vorgaben zur Initiierung von Aktivitäten konterkarieren<br />
in Unternehmensleitbildern, Führungsgr<strong>und</strong>sätzen usw. manifestierte<br />
Überzeugungen <strong>und</strong> Werte eines Unternehmens<br />
• Planbaren Wissensbedarfen kommt nur eine geringe Bedeutung zu; als<br />
erfolgskritisch wird vielmehr die kontinuierliche Generierung von neu-<br />
en Wissensobjekten angesehen (hoher Innovationsdruck)<br />
• Einer wissensorientierten Gestaltung von Unternehmenkultur, Führung,<br />
EDV-Technik usw. stehen keine im Organisationszweck (Einrichtungen<br />
autoritärer religiöser Gemeinschaften) oder in Ressourcenrestriktionen<br />
(Finanzmittel, Qualifikation von Führungskräften) begründeten prinzi-<br />
piellen Einwendungen entgegen<br />
Eignung einer Wissensbasis für Selbststeuerung<br />
• <strong>St</strong>ark ausgeprägte Bereitschaft (Motivation, Erfahrung) <strong>und</strong> Fähigkeit<br />
(fachliche Expertise, Kommunikations- <strong>und</strong> Konfliktverhalten) der<br />
Wissensorte für selbstständige Wissensarbeit gemäss allgemeiner Top-<br />
down Einschätzung
3 Wissensmanagement in Banken 161<br />
• Planbaren Wissensbedarfen kommt nur eine geringe Bedeutung zu; als<br />
erfolgskritisch wird vielmehr die kontinuierliche Generierung von neu-<br />
em Wissen angesehen (hoher Innovationsdruck)<br />
• In einer allgemeinen Top-down Einschätzung werden starke Widerstän-<br />
de der Wissensorte gegenüber formalen Planungs- <strong>und</strong> Kontrollroutinen<br />
vermutet<br />
Bei Beurteilungen der Affinität von Wissensorten für autonome Wissensarbeit sowie<br />
bei der Evaluation potenzieller Widerstände von Wissensorten gegenüber einer<br />
Fremdsteuerung vermag das strategische Management nur grobe Einschätzungen vor-<br />
zunehmen. Insbesondere bei der Auswahl eines Selbststeuerungsansatzes sollten sol-<br />
che Urteile stets mit Hilfe einer Inaugenscheinnahme der Wissensorte durch ein opera-<br />
tives Wissensmanagement 299 validiert werden.<br />
Es erscheint unwahrscheinlich, dass Dispositionen von Wissensressourcen in einem<br />
Unternehmen anhand einer einzigen <strong>St</strong>euerungslogik erreicht werden können. Deshalb<br />
sollten geeignete <strong>St</strong>euerungsansätze für unterschiedliche Ausschnitte der Wissensbasis<br />
ausgewählt werden.<br />
Die <strong>St</strong>euerungslogiken sind an unterschiedliche Einführungsprämissen geb<strong>und</strong>en, sie<br />
sehen unterschiedliche Umsetzungsmassnahmen vor, <strong>und</strong> sie induzieren unterschiedli-<br />
che Risiken für organisationale Wissensarbeit. Diese Unterschiede begründen ansatz-<br />
spezifische Anforderungen an die instrumentale <strong>und</strong> prozessuale Gestaltung von Pla-<br />
nung, Kontrolle <strong>und</strong> Informationsversorgung. Hieraus leitet sich also ein Differenzie-<br />
rungsbedarf für das Wissenscontrolling ab.<br />
3.3.2.3<br />
Optimierung von Wissensprozessen<br />
Neben der Integration von Wissen in das übergreifende Ressourcenmanagement sowie<br />
der Planung von Ressourcenausstattung <strong>und</strong> -disposition stellt die Optimierung von<br />
Wissensprozessen den dritten Schwerpunkt des Zielsystems eines strategischen Mana-<br />
299 Vgl. die Darstellung in Abbildung 18, Kapitel 3.3.3.3.1, S. 180.
3 Wissensmanagement in Banken 162<br />
gements dar. Im Mittelpunkt stehen dabei Optimierungsbedarfe in Bezug auf organisa-<br />
tionale Einflussgrössen (Unternehmenskultur, Führung, EDV), die Interaktion mit <strong>St</strong>a-<br />
keholdern sowie die mit Wissensprozessen verb<strong>und</strong>enen Transaktionskosten.<br />
3.3.2.3.1<br />
Organisationale Einflussgrössen<br />
Als organisationale Gestaltungsfelder mit starkem Einfluss auf den Erfolg von Wis-<br />
sensprozessen werden an anderer <strong>St</strong>elle 300 die Unternehmenskultur, das Führungsver-<br />
halten sowie die EDV-Technik vorgestellt. Ein Ziel des strategischen Wissensmana-<br />
gements besteht darin, eine adäquate Gestaltung dieser Einflussgrössen zu erreichen,<br />
um so positiv auf Wissensprozesse einzuwirken.<br />
Auf dieses Element im Zielsystem des Wissensmanagements wirkt sich die durch sei-<br />
ne Supportfunktion 301 begründete eingeschränkte Autonomie am stärksten aus. Ent-<br />
scheidungen einer Unternehmensleitung im Zusammenhang mit diesen Einflussgrös-<br />
sen erfolgen regelmässig nicht unter Berücksichtigung der Anforderungen organisatio-<br />
naler Wissensarbeit. In der gegenwärtigen Praxis bleiben Anforderungen von Wissens-<br />
ressourcen vielmehr eher unberücksichtigt.<br />
Auch die Leistungsfähigkeit der Ressource Mensch wird gemeinhin mit bestimmten<br />
Ausprägungen dieser Einflussgrössen in Verbindung gebracht. Allerdings zeigt die<br />
Praxis, dass Mitarbeiter auch unter als widrig wahrgenommenen Rahmenbedingungen<br />
letztlich vertraglich vereinbarte Arbeitsleistungen erbringen. Verantwortlich hierfür<br />
sind z. B. empf<strong>und</strong>ene persönliche Arbeitsmarktrisiken, finanzielle Anreize oder aus-<br />
geprägte Fähigkeiten zur Selbstmotivation.<br />
Ausschlaggebend ist nun, dass diese an Individuen geb<strong>und</strong>enen ”Motivatoren”, welche<br />
schliesslich die Erbringung geforderter Arbeitsleistungen bewirken, eine Vitalisierung<br />
der Ressource Wissen unter ”wissensfeindlichen” Rahmenbedingungen eben nicht<br />
sicherstellen können.<br />
300 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.2.2.2, S. 47-52.<br />
301 Vgl. Kapitel 3.2.1.2.2, S. 109 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 163<br />
Für diese Einschätzung sind zwei Gründe anzuführen. Zum einen sind für den Vollzug<br />
von Wissensprozessen nicht alleine die Motivation <strong>und</strong> das Verhalten von Individuen<br />
bestimmend. 302 Vielmehr muss eine Organisation geeignete Erfahrungs- <strong>und</strong> Deu-<br />
tungsmuster vorgeben, damit eine zielgerichtete Entwicklung <strong>und</strong> Nutzung von Wis-<br />
sen erreicht werden kann. Personengeb<strong>und</strong>en sind weitgehend (d. h. gr<strong>und</strong>sätzlich im-<br />
plizite Wissensinhalte <strong>und</strong> in der Praxis regelmässig auch explizite Wissensinhalte) die<br />
Entstehung <strong>und</strong> die Verteilung von Wissen. Referenzen, um Informationen für Indivi-<br />
duen als Wissen interpretierbar zu machen, müssen jedoch durch die betreffende Or-<br />
ganisation bereitgestellt werden.<br />
Als zweiter Gr<strong>und</strong> ist zu betrachten, dass die Entstehung von Wissen bei (oder besser<br />
”in”) Individuen nicht alleine von kognitiven Prozessen bestimmt wird. 303 Mitarbeiter<br />
können unter Umständen entscheiden, trotz als widrig empf<strong>und</strong>ener Rahmenbedin-<br />
gungen materielle oder immaterielle Arbeitsleistungen zu erbringen. Jene (neurobiolo-<br />
gischen 304 ) Prozesse, mit denen von ihnen Informationen in Wissen interpretiert wer-<br />
den, vermögen sie jedoch nicht in gleichem Masse bewusst zu lenken.<br />
Es wird geschlussfolgert, dass Erfolge mit Blick auf die Wertgewinnung von Wissens-<br />
ressourcen in einem stärkeren Masse von adäquaten Ausprägungen der Unterneh-<br />
menskultur <strong>und</strong> des Führungsverhaltens abhängig sind, als dies im Hinblick auf andere<br />
Unternehmensressourcen zu beobachten ist.<br />
In welchem Umfang ein Wissensmanagement erfolgreich darin ist, die Unternehmens-<br />
leitung für eine wissensorientierte Gestaltung von Unternehmenskultur, Führungsver-<br />
halten <strong>und</strong> EDV-Technik zu gewinnen, ist auch von der Einbindung dieser Unterneh-<br />
mensleitung in die Reflektionen 305 des normativen Wissensmanagements abhängig.<br />
302 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.2.2.1, S. 43.<br />
303 Vgl. hierzu die Abgrenzung von Daten, Informationen <strong>und</strong> Wissen in Kapitel 2.1.1, S. 13-16.<br />
304 Vgl. CHURCHLAND, P. S. (Neurobiologie 1996), S. 475-486.<br />
305 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.3.1, S. 142 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 164<br />
Im Folgenden werden nun die aus Sicht eines Wissensmanagements anzustrebenden<br />
Ausprägungen dieser drei organisationalen Einflussgrössen skizziert. 306<br />
Unternehmenskultur<br />
• Dialogorientierung, d. h. Offenheit gegenüber neuen Erfahrungs- <strong>und</strong><br />
Deutungsmustern<br />
• Konstruktive Konfliktkultur<br />
• Positive Lernkultur durch Interpretation von Wissensprozessen als <strong>St</strong>är-<br />
ke, nicht als Schwäche<br />
• Vertrauenskultur, um eine prinzipielle Kooperationsbereitschaft 307 mit<br />
Führung<br />
Blick auf Akte der Wissensteilung zu erreichen<br />
• Ausrichtung von Führungsgr<strong>und</strong>sätzen <strong>und</strong> –verhalten an Vertrauen <strong>und</strong><br />
Fürsorge<br />
• Konsequente Förderung von Führungskräften mit erkennbarer <strong>und</strong><br />
nachhaltiger Affinität für professionelle Wissensarbeit<br />
• Aufnahme solcher Kriterien in die Leistungsbeurteilung von Mitarbei-<br />
tern, die deren Beitrag zur Fortentwicklung der organisationalen Wis-<br />
sensbasis abbilden<br />
EDV-Technik<br />
• Beachtung von Kriterien, welche für die Akzeptanz 308 von Systemen<br />
<strong>und</strong> Anwendungen aus Nutzerperspektive massgeblich sind<br />
306 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.2.2.2, S. 46 ff.<br />
307 Vgl. hierzu die Darstellung des mit Wissensprozessen verb<strong>und</strong>enen Kooperationsrisikos in Kapitel 3.1.2.1.2, S. 99-100.<br />
308 Vgl. hierzu die Darstellung des Akzeptanzrisikos als Umsetzungsbarriere der Wissensverteilung in Kapitel 3.2.2.2.1, S. 133.
3 Wissensmanagement in Banken 165<br />
• Bereitstellung von Anwendungen, welche Prozesse der Kombination<br />
3.3.2.3.2<br />
(Expertensysteme), der Sozialisation <strong>und</strong> der Internalisierung (Commu-<br />
nities of Practise) sowie der Externalisierung (Benchmarking-Daten-<br />
banken) unterstützen<br />
Interaktion mit <strong>St</strong>akeholdern<br />
Unternehmen unterhalten Beziehungen zu externen Leistungspartnern <strong>und</strong> Anspruchs-<br />
gruppen. Im Kontext eines Wissensmanagements werden diese <strong>St</strong>akeholder als externe<br />
Wissensträger interpretiert.<br />
Damit stellen sie potenzielle Partner für Unternehmen bei ihren Bemühungen dar, ihre<br />
organisationale Wissensbasis zu erweitern. 309 Als besonders attraktive Partner sind<br />
hierbei die K<strong>und</strong>en eines Unternehmens, andere Unternehmen im Rahmen von Koope-<br />
rationen 310 sowie Intermediäre der Wissensarbeit wie Lehr- <strong>und</strong> Forschungseinrich-<br />
tungen oder Beratungsgesellschaften anzusehen.<br />
Das Ziel des strategischen Wissensmanagements ist es, den Erfolg von solchen Inter-<br />
aktionen mit <strong>St</strong>akeholdern sicherzustellen, die Wissensübertragungen zum Gegenstand<br />
haben.<br />
Für die Erfolgsbeurteilung sind aus der Perspektive des Wissensmanagements dabei<br />
nicht formale Vereinbarungen (Kooperationsvertrag, Service Level Aggrement), son-<br />
dern vielmehr der tatsächliche Vollzug von Wissensprozessen entscheidend. Die<br />
Messpunkte für eine Erfolgsbeurteilung sind also nicht an den Unternehmensgrenzen,<br />
sondern vielmehr innerhalb der eigenen organisationalen Wissensbasis angesiedelt.<br />
Es bieten sich zwei Ansatzpunkte, um einen erfolgreichen Verlauf von Wissensprozes-<br />
sen bei der Interaktion mit <strong>St</strong>akeholdern zu begünstigen:<br />
309 Für eine Darstellung des Wissensmanagementprozesses Wissenserwerb vgl. Kapitel 3.2.2.1.2, S. 117 ff.<br />
310 Vgl. Kapitel 2.2.2.2, S. 56-57 sowie die dort angegebene Literatur.
3 Wissensmanagement in Banken 166<br />
• Ex ante-Bewertung der Eignung externer Wissensträger anhand von<br />
Kriterien, welche die Bereitschaft (Interessenlage, Vertrauensbasis) <strong>und</strong><br />
die Fähigkeit (Kooperationserfahrung, Kommunikationsverhalten) für<br />
effektive Wissensarbeit thematisieren<br />
• Umsetzung von ”neuen Spielregeln” 311 für die Interaktion mit K<strong>und</strong>en,<br />
Kooperationspartnern <strong>und</strong> Intermediären, welche sich an dem Inhalt<br />
<strong>und</strong> dem Explikationsgrad der für Übertragungen vorgesehenen Wis-<br />
sensbestände ausrichten<br />
Die Aufgaben der Planung (Evaluation potenzieller Kooperationspartner) sowie der<br />
Kontrolle (Beurteilung der Effektivität von Wissensprozessen) sind von einem Wis-<br />
senscontrolling zu leisten bzw. zu begleiten.<br />
3.3.2.3.3<br />
Transaktionskosten<br />
In Wissensorten ist der Vollzug von Wissensprozessen mit entsprechenden Kosten<br />
(Opportunitätskosten in der Form aufgewendeter Arbeitszeit, finanzielle Aufwände,<br />
Preisgabe eigener Wissensbestände zur Signalisierung von Teilungsbereitschaft, Ko-<br />
ordinationsaufwand) verb<strong>und</strong>en. Hierzu lassen sich Suchkosten <strong>und</strong> Übertragungskos-<br />
ten unterscheiden:<br />
Suchkosten<br />
• Identifizierung relevanter Wissensobjekte für definierte Aufgabenkon-<br />
texte<br />
• Identifizierung von solchen Wissensorten, die relevante Wissensinhalte<br />
vorhalten<br />
• Evaluation von identifizierten Wissensorten im Hinblick auf Kooperati-<br />
onsbereitschaft, Kongruenzrisiko 312 , Expertise usw.<br />
311 Vgl. hierzu die Darstellung der Beispiele Zusammenarbeit mit Unternehmensberatern <strong>und</strong> K<strong>und</strong>enworkshops in Kapitel 3.2.2.1.2,<br />
S. 118-121.<br />
312 Vgl. Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89.
3 Wissensmanagement in Banken 167<br />
Übertragungskosten<br />
• Anbahnung von ”Gelegenheiten” für die Kommunikation <strong>und</strong> Interakti-<br />
on mit Wissensorten<br />
• <strong>St</strong>euerung, Monitoring usw. von Wissensprozessen (Sozialisation,<br />
Kombination, Internalisierung <strong>und</strong> Externalisierung)<br />
• Bewältigung von <strong>St</strong>örungen in Wissensprozessen (Misstrauen, zeitliche<br />
Überbeanspruchung aufgr<strong>und</strong> organisatorischer Probleme)<br />
• Evaluation von übertragenen Wissensbeständen (tatsächliches Wirken<br />
von Wissensobjekten in vorgesehenen Aufgabenkontexten)<br />
Das Ziel 313 des Wissensmanagements ist es hier, eine möglichst weitgehende Reduzie-<br />
rung von Transaktionskosten in Wissensorten zu erreichen. Dieses kann erreicht wer-<br />
den, indem zum einen Methoden <strong>und</strong> organisatorische Mittel zur Gestaltung von Platt-<br />
formen 314 (Workshop- <strong>und</strong> Konferenzkonzepte, Projektbüros) vorgehalten werden.<br />
Darüber hinaus kommt die Schulung <strong>und</strong> Bereitstellung von Moderatoren in Betracht,<br />
welche eine Beschleunigung <strong>und</strong> <strong>St</strong>euerung von Wissensprozessen unterstützen kön-<br />
nen. Weiterhin können Suchkosten wirksam durch die Bereitstellung von Wissens-<br />
landkarten, Expertensystemen usw. reduziert werden. Ausserdem können Instrumente<br />
<strong>und</strong> Verfahren (Checklisten, Planungstools, Scoring-Modelle) bereitgestellt werden,<br />
z. B. um für neue Aufgabenkontexte relevante Wissensobjekte zu identifizieren. Des-<br />
weiteren ist die Verfügbarmachung einer adäquaten technischen Infrastruktur für die<br />
Übertragungen von expliziten Wissensinhalten zu berücksichtigen. Schliesslich ver-<br />
mag das Wissensmanagement aufgr<strong>und</strong> von bereits realisierten Erfahrungen mit Wis-<br />
sensträgern die Beurteilung von deren Kooperationsbereitschaft, Vertrauenswürdigkeit<br />
usw. zu unterstützen.<br />
313 Theoretisch kann auf einer Meta-Ebene die Höhe von Transaktionskosten als <strong>St</strong>ellgrösse genutzt werden, um Wissensprozesse in Organisationen<br />
gezielt zu fördern oder zu verhindern. Jedoch ist die praktische Umsetzung eines solchen Kalküls an die Befriedigung von<br />
Transparenzanforderungen im Hinblick auf Wissensobjekte <strong>und</strong> Wissensprozesse geb<strong>und</strong>en. Diese Anforderungen werden als prohibitiv<br />
hoch eingeschätzt, sodass diese Vorstellung hier nicht weiterverfolgt wird.<br />
314 Vgl. die Beispiele für den Einsatz solcher Plattformen im Kernprozess Wissensentwicklung in Kapitel 3.2.2.1.3, S. 123 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 168<br />
3.3.2.4 Controllingbedarf<br />
Aus dem Zielsystem des strategischen Wissensmanagements lassen sich die in Tabelle<br />
10 formulierten Anforderungsschwerpunkte für die Unterstützung durch ein strategi-<br />
sches <strong>und</strong> operatives Wissenscontrolling ableiten.<br />
Ziele des strategischen<br />
Managements<br />
Integration von Wissen in die<br />
Metrik der Gesamtbanksteuerung<br />
Integration von Wissensverlustrisiken<br />
in Entscheidungen<br />
Verankerung von Wirtschaftlichkeit<br />
als Handlungsnorm im Wissensmanagement<br />
Planung von Wissensbedarfen<br />
Disposition inkrementell generierter<br />
Wissensressourcen<br />
Auswahl adäquater <strong>St</strong>euerungsansätze<br />
zur (lokalen) Ressourcendisposition<br />
Effektive Interaktionen mit <strong>St</strong>akeholdern<br />
Reduzierung von Transaktionskosten<br />
Anforderungen an ein<br />
strategisches Controlling<br />
• Bereitstellung von Normen zur<br />
Beschreibung der Soll- <strong>und</strong><br />
Ist-Ressourcenausstattung<br />
• Formulierung von Hypothesen<br />
über den Zusammenhang zw.<br />
Wissensressourcen <strong>und</strong> den<br />
Erfolgsgrössen der Gesamtbanksteuerung<br />
• Kontinuierliche Überprüfung<br />
dieser Hypothesen (als Prüfroutinen<br />
zweiter Ordnung)<br />
• Konsolidierung <strong>und</strong> Interpretation<br />
von Ist-Ausprägungen<br />
der Attribute <strong>und</strong> Effekte von<br />
Wissensressourcen in Aufgabenkontexten<br />
• Transparenz über Entscheidungen<br />
mit Risikopotenzial<br />
• Bewertung von Verlustrisiken<br />
• Bereitstellung von Normen zur<br />
Beschreibung von Kosten- <strong>und</strong><br />
Nutzenwirkungen<br />
• Festlegung eines Vorgehensmodells<br />
zur Ableitung von<br />
Wissensbedarfen<br />
• Potenzialbewertung von Wissensbasen<br />
<strong>und</strong> neuen Wissensressourcen<br />
• Differenzierung des Controllingsystems<br />
nach <strong>St</strong>euerungslogiken<br />
• Potenzialbewertung von <strong>St</strong>akeholdern<br />
Anforderungen an ein<br />
operatives Controlling<br />
• Betrieb eines operativen wissensorientiertenInformationsversogungssystems<br />
zur Speicherung<br />
<strong>und</strong> Verarbeitung von<br />
wissensressourcenbezogenen<br />
Transaktionsdaten (Ist-Ausprägungen<br />
von Ressoucenattributen<br />
<strong>und</strong> –wirkungen), die in<br />
zeitlich <strong>und</strong> räumlich verteilten<br />
(<strong>und</strong> bestimmten Aufgabenkontexten<br />
zuordenbaren)<br />
Vorgängen (Planungsr<strong>und</strong>en,<br />
vertragliche Vereinbarungen,<br />
sonstige Linien- oder Projektaktivitäten)<br />
aufgenommen<br />
werden<br />
• -<br />
• Kosten-/ Nutzenanalysen<br />
• Durchführung von Fortschrittskontrollen<br />
• Durchführung von Fortschrittskontrollen<br />
• Herstellung von Transparenz<br />
über „schwache Signale“ als<br />
Indikatoren für neues Wissen<br />
• Anwendung ansatzspezifischer<br />
Prozesse <strong>und</strong> Instrumente<br />
• Ansatzunabhängige Aufnahme<br />
der Ist-Ausprägungen von<br />
Wissensressourcen<br />
• Bewertung des Erfolges von<br />
Wissensprozessen<br />
• - • Kosten-/ Nutzenbewertung<br />
Tabelle 10: Controllingbedarf im strategischen Wissensmanagement
3 Wissensmanagement in Banken 169<br />
3.3.3<br />
Operatives Wissensmanagement<br />
Die Aktivitäten des operativen Managements umfassen die Detailplanung, Durchfüh-<br />
rung <strong>und</strong> Kontrolle von Massnahmen, mit deren Umsetzung die Bereitstellung oder die<br />
Anwendung von Wissen erreicht werden sollen. Die Ziele <strong>und</strong> potenziellen Umset-<br />
zungsbarrieren bezüglich der sechs Kernprozesse des Wissensmanagements, denen<br />
diese Massnahmen inhaltlich zugeordnet sind, werden in Kapitel 3.2.2 detailliert erläu-<br />
tert. 315 Im Hinblick auf das Zielsystem dieser Managementebene lassen sich zwei<br />
Schwerpunkte abgrenzen:<br />
Zunächst ist es in der Verantwortung des operativen Wissensmanagements angesie-<br />
delt, eine kontinuierliche Beobachtung der Wertgewinnung von Wissensressourcen in<br />
Aufgabenkontexten vorzunehmen, <strong>und</strong> diese Bef<strong>und</strong>e der übergeordneten Manage-<br />
mentebene verfügbar zu machen. Als Subziel dazu wird einerseits eine Beurteilung der<br />
Ausprägung von Attributen der Wissensobjekte sowie der Wissensprozesse angestrebt.<br />
Zudem wird eine Beurteilung der Effekte dieser Wissensressourcen auf Erfolgsgrössen<br />
(Servicequalität, Vertriebseffektivität, Kostenposition) bzw. auf Indikatoren dieser<br />
Erfolgsgrössen (Anzahl Neuk<strong>und</strong>en, Produktnutzungsquote, Volumen pro realisierter<br />
Kostensenkungsmassnahme) verfolgt.<br />
Die Kommunikation <strong>und</strong> die Interaktion des Wissensmanagements mit den Mitarbei-<br />
tern <strong>und</strong> den Organisationseinheiten der Bank vollzieht sich im Wesentlichen auf der<br />
operativen Ebene. In Kapitel 3.3.2 wird herausgearbeitet, dass verschiedene Logiken<br />
(Fremdsteuerung, Kontextsteuerung, Selbststeuerung) bei der Einbindung von Mitar-<br />
beitern <strong>und</strong> Organisationseinheiten zur lokalen Disposition von Wissensressourcen in<br />
Betracht kommen. 316 Die (vorläufige) Festlegung eines <strong>St</strong>euerungsansatzes auf der<br />
übergeordneten Führungsebene induziert ansatzspezifische Aufgaben <strong>und</strong> Restriktio-<br />
nen mit Blick auf die Ausführungsebene.<br />
315 Vgl. Kapitel 3.2.2, S. 112 ff.<br />
316 Vgl. Kapitel 3.3.2.2.3, S. 159 ff. Vgl. ebenfalls die vergleichende Darstellung dieser Logiken in Tabelle 2 in Kapitel 2.2.2.2, S. 54 f.
3 Wissensmanagement in Banken 170<br />
Das operative Management ist deshalb angehalten, seine Aktivitäten an diesen ansatz-<br />
spezifischen Anforderungen <strong>und</strong> Restriktionen auszurichten.<br />
3.3.3.1<br />
3.3.3.1.1<br />
Aufnahme der Wertgewinnung von Wissen<br />
Erhebung von Ressourcenattributen<br />
Die Integration 317 von Wissen in die Ressourcendispositionen der Bank als Ziel eines<br />
strategischen Managements setzt voraus, dass kontinuierliche Rückkopplungen zwi-<br />
schen den Hypothesen im Zusammenhang mit der wissensbezogenen Soll-Ressourcen-<br />
ausstattung <strong>und</strong> dem tatsächlichen Geschehen in der Bankproduktion gewährleistet<br />
werden.<br />
Der durch die übergeordnete Managementebene sowie durch die Eigenschaften von<br />
Wissen für ein operatives Wissensmanagement diesbezüglich gesetzte Handlungsrah-<br />
men kann anhand von sechs Eckpunkten beschrieben werden:<br />
• Das strategische Management formuliert Annahmen über den Einfluss von Wis-<br />
sensressourcen auf Erfolgsgrössen (Servicequalität, Vertriebseffektiviät, Risi-<br />
koposition).<br />
• Diesen Erfolgsgrössen lassen sich bestimmte Aufgabenkontexte zuordnen. 318<br />
• Die Attribute von Wissensobjekten (Inhalt, Ort, Explikationsgrad) <strong>und</strong> Wis-<br />
sensprozessen (Art, Fehlerfreiheit, Geschwindigkeit) nehmen in diesen Aufga-<br />
benkontexten bestimmte Ist-Ausprägungen an.<br />
• Der Verfügbarkeitsgrad 319 einer Wissensressource bemisst sich danach, in wel-<br />
chem Umfang die Ist-Ausprägungen ihrer Attribute den Anforderungen in Auf-<br />
gabenkontexten entsprechen.<br />
317 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.3.2.1.1, S. 145 ff.<br />
318 Diese Sichtweise erscheint mit Blick auf die Praxis gerechtfertigt. So thematisieren Optimierungsprojekte z. B. in Bezug auf die<br />
Erfolgsgrössen ”Vertriebseffektivität” oder ”Kreditrisikoposition” in der Regel eine überschaubare Anzahl von tatsächlich kritischen<br />
Rahmenbedingungen bzw. Fähigkeiten, für die Verbesserungen angestrebt werden.<br />
319 Vgl. hierzu bereits die Darstellung des Wertgewinnungsprozesses von Wissen in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29.
3 Wissensmanagement in Banken 171<br />
• Der Wert einer Wissensressource in einem Aufgabenkontext (<strong>und</strong> damit in einer<br />
aggregierten Betrachtung über mehrere Aufgabenkontexte ebenfalls ihr Wert<br />
mit Blick auf die entsprechenden Erfolgsgrössen) bemisst sich neben ihrem Ver-<br />
fügbarkeitsgrad ausserdem nach ihrem Einfluss auf den in Aufgabenkontexten<br />
realisierten Erfolg (Höhe identifizierter Kostensenkungspotenziale, Anzahl ge-<br />
wonnener Neuk<strong>und</strong>en).<br />
• Das Wirtschaftlichkeitsprinzip 320 impliziert, dass Wissensressourcen mit einem<br />
(im Hinblick auf bestimmte Aufgabenkontexte bzw. Erfolgsgrössen beurteilten)<br />
hohen Wert durch geeignete Massnahmen entwickelt werden sollten, während<br />
Aufwände für als wenig einflussreich bewertete bzw. bereits auf ausreichendem<br />
Niveau verfügbare Wissensressourcen vermieden werden sollten.<br />
Abbildung 16 illustriert nun die Vorgehensweise 321 des operativen Wissensmanage-<br />
ments bei der Beurteilung des Wertes von ”Kampagnenwissen” in einem Aufgaben-<br />
kontext ”Konzeption von Direktansprache-Aktionen”.<br />
Es soll hier zunächst die Beurteilung der Verfügbarkeit eines Wissensobjektes betrach-<br />
tet werden. Die zugr<strong>und</strong>eliegende Hypothese formuliert, dass ”Kampagnenerfahrung”<br />
als wertvoll für den Erfolg solcher Aktionen angesehen wird. Dieses wird einerseits<br />
durch die Anforderung konkretisiert, dass Vertriebsmitarbeiter als Teilnehmer von<br />
Projektteams zur Entwicklung solcher Aktionen durchschnittlich über zehn bis zwölf<br />
Jahre entsprechender Erfahrungen verfügen sollten. Darüber hinaus wird es als förder-<br />
lich für den Projekterfolg angesehen, wenn diese Erfahrungen in Projektdokumentati-<br />
onen, Leitfäden usw. kodifiziert sind.<br />
320 Vgl. zum <strong>St</strong>ellenwert des Wirtschaftlichkeitsprinzips für das Management von Wissen die Darstellungen in Kapitel 3.3.2.1.3, S. 152 ff.<br />
321 Mit dieser Darstellung wird eine Detaillierung des bereits bei der Diskussion des Kernprozesses der Wissensnutzung skizzierten Prinzips<br />
vorgenommen. Vgl. Kapitel 3.2.2.2.2, S. 134 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 172<br />
C<br />
Vorgänge<br />
mit identischem<br />
Aufgabenkontext<br />
B<br />
A<br />
Aufgabenkontext<br />
• Konzeption von<br />
Direktanspracheaktionen<br />
zur <strong>St</strong>eigerung<br />
des Penetrationsgrades<br />
in<br />
einem K<strong>und</strong>ensegment<br />
• Zusammenarbeit<br />
von Vertrieb, Produktmanagement,<br />
Marketing <strong>und</strong><br />
Controlling<br />
1 z.B. Projektdokumentationen, Leitfäden<br />
Beurteilung der Verfügbarkeit des Wissensobjektes<br />
„Kampagnenerfahrung“ im Aufgabenkontext<br />
Attribut Soll-Ausprägung Ist-Ausprägung<br />
Wissensinhalt<br />
Wissensort<br />
Explikationsgrad<br />
A<br />
B<br />
C<br />
Hypothese: „Kampagnenerfahrung“ ist wertvoll<br />
für den Erfolg von Direktanspracheaktionen<br />
Ø 10-12 Jahre Ø 5 Jahre<br />
Vertriebsorganisation Marketingstab<br />
explizit 1 implizit<br />
Beurteilung des Einflusses auf den<br />
Zielerreichungsgrad im Aufgabenkontext<br />
Ist-Ausprägung ungenügend, Kampagnen erfolgreich<br />
Ist-Ausprägung ungenügend, Kampagnen erfolgreich<br />
Ist-Ausprägung ungenügend, Kampagnen erfolgreich<br />
Abbildung 16: Bewertung von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten<br />
A<br />
Modifizierung<br />
Ressourcenausstattung<br />
ungenügend<br />
Einfluss der<br />
Ressource<br />
gering<br />
Mit Hilfe von Dokumentenanalysen (Projektberichte, Gesprächsprotokolle, <strong>St</strong>ellenbe-<br />
schreibungen), anonymen Befragungen oder persönlichen Beobachtungen gewinnt das<br />
operative Management die Erkenntnis, dass Kampagnenerfahrung nicht in der Ver-<br />
triebsorganisation, sondern stattdessen im Marketingstab lokalisiert ist. Darüber hinaus<br />
ist die durchschnittliche Kampagnenerfahrung dort erheblich unterhalb der als erfor-<br />
derlich betrachteten zehn bis zwölf Jahren angesiedelt. Schliesslich erweist sich, dass<br />
Kampagnenwissen nicht kodifiziert ist, sondern stattdessen als implizites Wissen des<br />
Marketingstabs den Vertriebsmitarbeitern nicht zugänglich ist.<br />
Aufgr<strong>und</strong> der negativen Abweichung zwischen den (angenommenen) Anforderungen<br />
erfolgreicher Direktansprache-Aktionen <strong>und</strong> der Ist-Ausprägung des Wissensobjektes<br />
wird als Ergebnis dieser Analysephase geschlussfolgert, dass die Ressourcenausstat-<br />
tung ungenügend ist.
3 Wissensmanagement in Banken 173<br />
Der in diesem <strong>St</strong>adium der Analyse durch das operative Wissensmanagement nahelie-<br />
gende Feedback-Impuls an die übergeordnete Ebene besteht darin, Anstrengungen 322<br />
zur Entwicklung dieser Wissensressource zu motivieren. Im nun folgenden Unterkapi-<br />
tel wird hierzu die Beurteilung des Ressourceneinflusses im betrachteten Aufgaben-<br />
kontext einbezogen.<br />
3.3.3.1.2<br />
Erhebung von Ressourcenwirkungen<br />
Den Ansatzpunkt für eine Beurteilung des tatsächlichen Einflusses von ”Kampagnen-<br />
erfahrung” im Aufgabenkontext bietet der Umstand, dass im Untersuchungsfeld in<br />
einer Zeitperiode mehrere Versuche unternommen werden, mit Hilfe von Direktan-<br />
sprache-Aktionen den Penetrationsgrad in Zielk<strong>und</strong>ensegmenten zu erhöhen. In Ab-<br />
bildung 16 sind hierzu zwei weitere Vorgänge mit identischem Aufgabenkontext (B,<br />
C) angedeutet.<br />
Das operative Wissensmanagement gewinnt mit Hilfe entsprechender Vertriebsunter-<br />
lagen die Erkenntnis, dass mit Blick auf die drei Aktionen (A, B, C) Vertriebsziele hin-<br />
sichtlich der Neuk<strong>und</strong>engewinnung erreicht wurden. Ebenso wird mittels der bereits<br />
angeführten Erhebungsmethoden der Bef<strong>und</strong> generiert, dass die Ist-Ausprägungen des<br />
Wissensobjektes ”Kampagnenerfahrung” in den beiden zuvor nicht untersuchten Pro-<br />
jektteams (B,C) gleichermassen ungenügend ausgeprägt waren. Sofern sich dieser Be-<br />
f<strong>und</strong> in einer ausreichend hohen Anzahl von identischen oder zumindest ähnlichen<br />
Aufgabenkontexten bestätigt, kann folgende Schlussfolgerung formuliert werden: Die<br />
Ausprägung der Ressource ”Kampagnenerfahrung” ist für den betrachteten Aufgaben-<br />
kontext nicht von grosser Bedeutung. Diese Wissensressource ist also tatsächlich, ent-<br />
gegen der zugr<strong>und</strong>eliegenden Hypothese, für den betrachteten Aufgabenkontext nicht<br />
als wertvoll zu beurteilen.<br />
322 Dieses Defizit könnte dann mit Hilfe von Massnahmen, die Übertragungen von impliziten Wissen (Sozialisation, Externalisierung)<br />
unterstützen, aufgelöst werden. Vgl. hierzu die Darstellung des Kernprozesses der Wissensentwicklung in Kapitel 3.2.2.1.3, S. 122 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 174<br />
3.3.3.1.3 Interpretation aggregierter Daten<br />
Die Bef<strong>und</strong>e zu den Ist-Ausprägungen von Wissensobjekten <strong>und</strong> –prozessen in sol-<br />
chen Vorgängen einer Periode, die identischen oder zumindest ähnlichen Aufgaben-<br />
kontexten zugeordnet sind, werden aggregiert. Diese aggregierten Bef<strong>und</strong>e werden<br />
dem strategischen Wissensmanagement zugeleitet. Hierbei können der übergeordneten<br />
Managementebene drei alternative Feedback-Impulse übermittelt werden:<br />
• Als wertvoll betrachtete Wissensressourcen weisen einen vernachlässigbaren Ein-<br />
fluss auf Aufgabenkontexte auf. In Bezug auf diese Aufgabenkontexte können also<br />
Bemühungen, die entsprechende Ressourcenausstattung zu verbessern (Schulun-<br />
gen, Projekte, Infrastruktur), eingestellt werden.<br />
• Wissensressourcen weisen einen hohen Einfluss auf die Zielerreichungsgrade in<br />
bestimmten Aufgabenkontexten auf. Allerdings weichen die Ist-Ausprägungen die-<br />
ser Ressourcen in erheblichem Umfang negativ von den Anforderungen dieser<br />
Aufgabenkontexte ab. Demzufolge kann empfohlen werden, Anstrengungen zur<br />
Verbesserung der Ressourcenausstattung zu verstärken.<br />
• Die Ist-Ausprägungen von Wissensressourcen mit einem hohen Einfluss auf die<br />
Zielerreichungsrade in Aufgabenkontexten einer Zeitperiode sind in bedeutendem<br />
Masse näher an den Anforderungen dieser Kontexte angesiedelt, als dies in vorher-<br />
gegangenen Zeitperioden der Fall war. Damit erfolgt ein positives Feedback im<br />
Hinblick auf vom strategischen Management initiierten Massnahmen zur Verbesse-<br />
rung der Ressourcenausstattung.<br />
Das strategische Management wird in die Lage versetzt, Ressourcenausstattungen zu<br />
beurteilen, den Erfolg von Verbesserungsmassnahmen zu bewerten <strong>und</strong> darüber hin-<br />
aus, die der Integration von Wissen in die Gesamtbankmetrik zugr<strong>und</strong>eliegenden<br />
Hypothesen kontinuierlich zu überprüfen.
3 Wissensmanagement in Banken 175<br />
Das operative Wissensmanagement unterstützt damit aufgr<strong>und</strong> des zuletzt angeführten<br />
Aspektes Prüfroutinen zweiter Ordnung 323 auf der übergeordneten Managementebene.<br />
Eine Kommunikation von Bef<strong>und</strong>en an die beobachteten Wissensorte (Mitarbeiter,<br />
Projektteams, Niederlassungen) erfolgt nicht gr<strong>und</strong>sätzlich. Ein solches Feedback ist<br />
mit der Logik einer Selbststeuerung nicht ohne weiteres vereinbar. Wird hingegen in<br />
dem betrachteten Ausschnitt der Wissensbasis eine Fremdsteuerung realisiert, so<br />
kommuniziert 324 das operative Wissensmanagement diese Bef<strong>und</strong>e ebenfalls gegen-<br />
über den entsprechenden Wissensorten.<br />
Die wichtigste Herausforderung für das Controlling besteht in der Bereitstellung einer<br />
Norm, die es erlaubt, die zeitlich <strong>und</strong> räumlich verteilten Bef<strong>und</strong>e zu den Ist-<br />
Ausprägungen auf einer Gesamtbankebene abzubilden. Eine solche Norm muss also<br />
Aggregationen <strong>und</strong> Disaggregationen von Grössen im Zusammenspiel von strategi-<br />
schem <strong>und</strong> operativem Controlling ermöglichen.<br />
3.3.3.2<br />
3.3.3.2.1<br />
Wissensarbeit im Rahmen einer Fremdsteuerung<br />
Definition von Vorgaben für Wissensorte<br />
Der Realisierung einer Fremdsteuerung liegt die Einschätzung zugr<strong>und</strong>e, dass die Be-<br />
wirtschaftung von Wissen am vorteilhaftesten 325 mit Hilfe hierarchischer Zielvorgaben<br />
erreicht werden kann. Deshalb ist hier der Aufgabenschwerpunkt eines operativen<br />
Wissensmanagements bei der Operationalisierung von auf strategischer Ebene formu-<br />
lierten Wissensbedarfen in konkrete Wissensziele angesiedelt. Abbildung 17 illustriert<br />
die Vorgehensweise. Zunächst werden die innerhalb des betrachteten Ausschnitts der<br />
Wissensbasis relevanten Wissensorte ausgewählt. Sodann werden Wissensbedarfe in<br />
konkrete Wissensziele für die ausgewählten Wissensorte übersetzt. Das Beispiel macht<br />
dabei deutlich, dass die durch ein strategisches Wissensmanagement formulierten Be-<br />
323 Vgl. die Darstellung bei der Diskussion von Modellen der Wissensökologie in Kapitel 2.3.3, S. 65.<br />
324 Vgl. hierzu die Darstellung der Feedback-Kommunikation in der Fremdsteuerung im nachfolgenden Kapitel 3.3.3.2.3, S. 177 ff.<br />
325 Vgl. hierzu die Darstellung von Anhaltspunkten für eine Beurteilung der Vorteilhaftigkeit von <strong>St</strong>euerungsansätzen in Kapitel 3.3.2.2.3,<br />
S. 159 f.
3 Wissensmanagement in Banken 176<br />
darfe unterschiedliche Detaillierungsgrade aufweisen können. Zur Reduzierung der<br />
Abhängigkeit von Wissensträgern werden im Beispiel zwei Wissensziele auf Mitarbei-<br />
terebene formuliert: Zunächst sind die impliziten <strong>und</strong> expliziten Wissensinhalte auf<br />
Mitarbeiterebene aufzunehmen. 326 Nach erfolgter Dokumentation dieser Wissensbe-<br />
stände ist durch die betreffenden Mitarbeiter eine Priorisierung dieser Inhalte nach der<br />
Massgabe der Anfragehäufigkeit aus der Vertriebsorganisationen vorzunehmen.<br />
<strong><strong>St</strong>rategisches</strong><br />
Wissensmanagement<br />
Festlegung des relevanten<br />
Ausschnitts der organisationalen<br />
Wissensbasis:<br />
• Gesamtheit der Vertriebsunterstützungseinheiten<br />
in<br />
der stationären <strong>und</strong> mobilen<br />
Vertriebsorganisation<br />
Definition der kritischen<br />
Wissensbedarfe:<br />
• Reduzierung der Abhängigkeit<br />
von Wissensträgern<br />
• Reduzierung von Transaktionskosten<br />
bei Wissensprozessen<br />
zwischen Vertrieb<br />
<strong>und</strong> Vertriebsunterstützung<br />
Operatives Wissensmanagement<br />
1.<br />
Identifikation Wissensorte<br />
2.<br />
• Ausgewählte Vertriebsregionen<br />
(Piloten)<br />
•Vertriebsunterstützungseinheiten<br />
einer Region<br />
• Ausgewählte Mitarbeiter<br />
Formulierung Wissensziele<br />
für Wissensorte<br />
• Identifikation impliziter<br />
<strong>und</strong>.expliziter Inhalte<br />
• Digitalisierung der Inhalte<br />
in einem Expertensystem<br />
• Sicherstellung des Zugriffs<br />
der Vertriebsmitarbeiter<br />
auf das Expertensystem<br />
Abbildung 17: Operationalisierung von Zielen bei der Fremdsteuerung<br />
3.<br />
Operationalisierung individueller<br />
wissensbezogener Ziele:<br />
• Beschreibung der individuellen<br />
vertriebsbezogenen Wissensinhalte<br />
innerhalb 10 Arbeitstagen<br />
• Priorisierung dieser Inhalte gemäss<br />
Nachfragehäufigkeit durch<br />
Vertrieb innerhalb 5 Arbeitstagen<br />
• Plausibilisierung der digitalisierten<br />
Wissensinhalte innerhalb<br />
15 Arbeitstagen<br />
Alternativ kommt ebenfalls eine nach Themengebieten (Werbemittel, Provisionierung,<br />
Produktinformationen) differenzierende Erhebung von Anfragehäufigkeiten bei Ver-<br />
triebsmitarbeitern in Betracht. In einem zweiten Schritt werden die mit hoher Priorität<br />
326 Bei einem solchen Vorhaben wird in der Regel von bedeutenden Widerständen der Mitarbeiter auszugehen sein, die implizite Wissensinhalte<br />
als ihre wichtigste Arbeitsressource betrachten. Vgl. hierzu die Darstellungen in Kapitel 3.2.2.1.1, S. 116-117.
3 Wissensmanagement in Banken 177<br />
versehenen Themengebiete in einem Expertensystem 327 digitalisiert. Hierdurch kann<br />
zugleich eine Reduzierung der mit Innendienstanfragen verb<strong>und</strong>enen Transaktionskos-<br />
ten für die Vertriebsorganisation erreicht werden.<br />
3.3.3.2.2<br />
3.3.3.2.3<br />
Massnahmenkoordination<br />
Das in Abbildung 17 angeführte Beispiel macht deutlich, dass ein operatives Manage-<br />
ment unter Umständen in erheblichem Umfang auf die Unterstützung anderer Support-<br />
funktionen 328 zurückgreifen muss. Neben der Einbeziehung des Bereiches Informati-<br />
onstechnologie für die Umsetzung eines Expertensystemes kann hier ebenfalls eine<br />
Zusammenarbeit mit der Personalabteilung zur Abstimmung arbeitsrechtlicher Aspek-<br />
te angezeigt sein. Hervorzuheben ist an dieser <strong>St</strong>elle, dass ohne solche wissensorien-<br />
tierten Betrachtungen vergleichbar systematische, <strong>und</strong> in den Kontext eines Ressour-<br />
cenmanagements eingeordnete, Massnahmen durch andere Supportfunktionen kaum<br />
initiiert würden.<br />
Schliesslich muss ein rigoroses Projektcontrolling die Gesamtheit aller Aktivitäten der<br />
einbezogenen Bereiche abbilden, um so eine wirtschaftliche Realisierung der Wissens-<br />
ziele zu erreichen.<br />
Feedback-Kommunikation<br />
Eine Zielsetzung des in Abbildung 17 angeführten Beispiels thematisiert neben der<br />
Reduzierung von Wissensabhängigkeiten ebenfalls Modifikationen von Wissenspro-<br />
zessen zwischen Vertriebs- <strong>und</strong> Innendienstorganisation. Die Mitarbeiter der Ver-<br />
triebsorganisation sollen durch eine Reduzierung von Transaktionskosten z. B. zu ei-<br />
ner geringeren Anfragehäufigkeit im Innendienst motiviert werden. Damit wird eine<br />
Erweiterung der Wissensbasis dieser Mitarbeiter verfolgt, die bisher die Speicherung<br />
bestimmter Inhalte (Details zu Produktmerkmalen, Modi der Provisionsabrechnung)<br />
an Innendienstmitarbeiter delegiert haben. Mit regelmässigen Abfragen auf Experten-<br />
327 Für eine Darstellung der Funktionalitäten von Expertensystemen als Instrumente des Wissensmanagements vgl. KLOSA, O. (Wissens-<br />
managementsysteme 2001), S. 112-114.<br />
328 Für eine Darstellung der Schnittstellen von Wissensmanagement mit anderen Führungssystemen vgl. Kapitel 3.2.1.2.2, S. 109 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 178<br />
systeme sollen Internalisierungen auf Seiten der Aussendienstmitarbeiter motiviert<br />
werden, indem Erweiterungen der Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungssmuster durch die Auf-<br />
nahme expliziten Wissens erreicht werden. Solche Erweiterungen vermögen schliess-<br />
lich Verhaltensänderungen zu initiieren. Dieses z. B. im Hinblick auf die Ordnungs-<br />
mässigkeit eingereichter Provisionsabrechungen oder im Hinblick auf die Nutzung von<br />
durch den Innendienst bereitgestellten Produktinformationen.<br />
Das operative Wissensmanagement hat Fortschrittskontrollen mit Blick auf die Reali-<br />
sierung dieser Verhaltensänderungen sicherzustellen. Schliesslich manifestiert sich ein<br />
Massnahmenerfolg nicht in der technischen Implementierung eines Expertensystems,<br />
sondern vielmehr in Verhaltensänderungen von Aussendienstmitarbeitern. An anderer<br />
<strong>St</strong>elle 329 wird bereits auf die Sensibilität eines Fremdsteuerungsansatzes gegenüber der<br />
Art <strong>und</strong> Weise, in der Fortschrittskontrollen durchgeführt werden, hingewiesen. Es<br />
stehen hierzu zwei Aspekte im Mittelpunkt: Der Kontrollzyklus sowie das Format, in<br />
dem Entwickungsstati bzw. Abweichungen von Erwartungen kommuniziert werden.<br />
Die Umsetzung von allzu kurz bemessenen Zyklen bei der Feedback-Kommunikation<br />
gegenüber den Aussendienstmitarbeitern kann die Bereitschaft zu Verhaltensänderun-<br />
gen beeinträchtigen. Indem nämlich mit kurzen Feedback-Zyklen die von Fähigkeiten<br />
der Mitarbeiter getragene Dynamik von Internalisierungsprozessen als zu hoch einge-<br />
schätzt wird. Die Verhaltensänderungen können sich unter Umständen nur mit gerin-<br />
gerer Geschwindigkeit vollziehen.<br />
Schliesslich ist ein geeignetes Feedback-Format auszuwählen. Hierzu sind als Alterna-<br />
tiven die Einführung eines formalen Berichtswesens bei langfristig ausgerichteten<br />
Wissensmanagement-Aktivitäten sowie fallweise persönliche Review-Gespräche im<br />
Fall eines begrenzten Mitarbeiterkreises anzuführen. Ein operatives Wissenscontrol-<br />
ling hat diese beiden Gesichtspunkte bei der Gestaltung von Feedback-Routinen zu<br />
berücksichtigen.<br />
329 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.2.2.2, S. 54.
3 Wissensmanagement in Banken 179<br />
3.3.3.3<br />
3.3.3.3.1<br />
Wissensarbeit im Rahmen einer Selbst- oder Kontextsteuerung<br />
Im Folgenden werden die Ziele eines operativen Wissensmanagements erläutert, das<br />
Aktivitäten in solchen Ausschnitten der organisationalen Wissensbasis verfolgt, für die<br />
auf übergeordneter Ebene entweder der Ansatz einer Selbststeuerung oder der Ansatz<br />
einer Kontextsteuerung festgelegt wurde.<br />
Die Aufnahme von Ist-Ausprägungen in Bezug auf die Attribute <strong>und</strong> die Effekte von<br />
Wissensressourcen erfolgt im Rahmen dieser beiden <strong>St</strong>euerungslogiken ebenso wie im<br />
Zusammenhang einer Fremdsteuerung. Allerdings sollten gewonnene Bef<strong>und</strong>e, anders<br />
als bei einer Fremdsteuerung, in der Regel nicht für Zwecke der Fortschrittskontrolle<br />
gegenüber betroffenen Wissensorten kommuniziert werden. Schliesslich werden bei<br />
einer Kontextsteuerung die massgeblichen Beiträge zur Wissensentwicklung bei den<br />
auf Wissensprozesse einwirkenden Kontextfaktoren vermutet. Im Fall der Selbststeue-<br />
rung wird eine Beeinträchtigungen der Wissensarbeit aufgr<strong>und</strong> von Widerständen ge-<br />
genüber hierarchischen Kontrollen vermutet. Es soll daher nun erläutert werden, wel-<br />
che spezifischen Anforderungen an das Management <strong>und</strong> das Controlling im Hinblick<br />
auf diese <strong>St</strong>euerungslogiken abzuleiten sind.<br />
Auswahl von Wissensorten für eine Selbststeuerung<br />
Das folgende Beispiel verdeutlicht die Bedeutung selbststeuernder Wissensarbeit in<br />
Banken. Mit der Zulassung bankinterner Risikosteuerungsmodelle durch die Auf-<br />
sichtsbehörden wurde der Ansatz einer direkten <strong>St</strong>euerung über Detailvorschriften<br />
zugunsten eines Konzeptes der Selbststeuerung (teilweise) zurückgeführt.<br />
BAECKER 330 stellt hierzu fest, dass Banken Risikomanagement zwar organisatorisch<br />
verankern, die Handhabung von Risiken im Tagesgeschäft jedoch oftmals unreflektiert<br />
geschieht. Die Verfügbarkeit von auf explizitem Expertenwissen basierenden Instru-<br />
menten der Risikosteuerung birgt die Gefahr von ”einem überzogenen Vertrauen in die<br />
330 BAECKER, D. (Risikoverarbeitung 1991), S. 20.
3 Wissensmanagement in Banken 180<br />
eigenen Fähigkeiten”. 331 Es wird daher in der Literatur angeregt, die Kompetenz zur<br />
Selbststeuerung durch die Einbeziehung von Routinen des Wissensmanagements wie<br />
z. B. ”Risikodialogen” zu verbessern. 332<br />
Abbildung 18 illustriert den Aufgabenkatalog des operativen Wissensmanagements. In<br />
einem ersten Schritt ist eine Validierung der Bewertung 333 des strategischen Manage-<br />
ments in Bezug auf die Affinität <strong>und</strong> die Fähigkeiten von Wissensorten für autonome<br />
Wissensarbeit vorzunehmen.<br />
Aufgabenkatalog operatives Wissensmanagement<br />
• Validierung der Bewertung des strategischen Managements im Hinblick auf Affinität <strong>und</strong><br />
Fähigkeiten der für eine Selbststeuerung vorgesehenen Wissensorte<br />
• Endgültige Festlegung der selbststeuernden Basis durch die Auswahl von Wissensorten<br />
• Bereitstellung von Tools zur Unterstützung der Entscheidungsfähigkeit von Wissensorten<br />
bei der Festlegung <strong>und</strong> Verfolgung von Wissenszielen (Checklisten, Planungstools, Leitfäden)<br />
Selbststeuernde Wissensarbeit in der Bankproduktion<br />
Produktentwicklung Vertrieb Abwicklung<br />
Wissensprozesse<br />
Mitarbeiter einer Querschnittsfunktion Qualitätsmanagement<br />
Abbildung 18: Operatives Wissensmanagement <strong>und</strong> selbststeuernde Wissensarbeit<br />
Dazu ist eine Evaluierung von Mitarbeitern <strong>und</strong> Kollektiven anhand eines Kriterien-<br />
kataloges vorzunehmen. Es sind dabei Kriterien einzubeziehen, die sowohl indi-<br />
331 Vgl. STRULIK, T. (Risikosteuerung 2001), S. 42.<br />
332 Vgl. MARSHALL, C.; PRUSAK, L.; SHPILBERG, D. (Risk 1996), S. 99; STRULIK, T. (Risikosteuerung 2001), S. 46-52.<br />
333 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.3.2.2.3, S. 159 ff.
3 Wissensmanagement in Banken 181<br />
viduelle Aspekte (fachliche Expertise, Motivation) als auch kollektive Sachverhalte<br />
(Qualität der Zusammenarbeit, Konfliktkultur) berücksichtigen.<br />
BROWN <strong>und</strong> DUGUID bezweifeln prinzipiell die Zweckmässigkeit einer Unterschei-<br />
dung von Mitarbeitern in ”Elitekräfte, Produktentwickler <strong>und</strong> Wissenschaftler” einer-<br />
seits, <strong>und</strong> in solche Mitarbeiter, von denen angenommen wird, dass sie ”auf völlig<br />
vorhersehbare Weise arbeiten <strong>und</strong> zumeist den Rahmen der gegebenen Verfahrens-<br />
struktur einzuhalten haben”, andererseits. 334 Diese Vorbehalte richten sich gegen eine<br />
Diskriminierung von Wissensorten nach dem vermuteten Wert von Wissensarbeit. Das<br />
operative Wissensmanagement beurteilt jedoch in dem hier diskutierten Zusammen-<br />
hang nicht den <strong>St</strong>ellenwert lokaler Wissensarbeit, sondern vielmehr den voraussichtli-<br />
chen Einfluss eines hohen Autonomiegrades auf den Erfolg lokaler Wissensarbeit.<br />
Mit Hilfe von Dokumentananalysen (<strong>St</strong>ellenbeschreibungen, Projektdokumentatio-<br />
nen), Befragungen, Beobachtungen usw. nimmt das Wissensmanagement schliesslich<br />
eine endgültige Festlegung des selbststeuernden Ausschnitts der organisationalen Wis-<br />
sensbasis durch die Auswahl von Wissensorten (Tochtergesellschaften, Abteilungen,<br />
Mitarbeiter) vor.<br />
3.3.3.3.2<br />
Unterstützung von Wissensorten bei der Selbststeuerung<br />
Autonome Wissensarbeit ist vor allem im Sinne einer lokalen Kompetenz <strong>und</strong> Ver-<br />
antwortlichkeit für die selbstständige Durchführung von Zielformulierung <strong>und</strong> Zielver-<br />
folgung zu interpretieren. Die Kernprozesse des Wissensmanagements werden hier an<br />
Wissensorten autonom initiiert <strong>und</strong> vollzogen.<br />
Dieser hohe Autonomiegrad macht die Entscheidungsfähigkeit der Wissensorte zu<br />
einem kritischen Bestimmungsfaktor für den Erfolg der Wissensarbeit. Eine geringe<br />
Affinität von Wissensorten für Fremdsteuerung impliziert nicht, dass dort die Anwen-<br />
dung formaler Verfahren <strong>und</strong> Instrumente für die Chancen- <strong>und</strong> Risikenerkennung,<br />
Alternativenbildung, Zielformulierung usw. dort gr<strong>und</strong>sätzlich skeptisch beurteilt<br />
334 BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Mitarbeiter 1999), S. 66.
3 Wissensmanagement in Banken 182<br />
wird. Vielmehr ist zu fordern, dass ein operatives Controlling den Wissensorten geeig-<br />
nete Instrumente (Checklisten, Leitfäden zur Erstellung von Businessplänen, elektroni-<br />
sche Planungstools) zur Verfügung stellt, um die Entscheidungsfähigkeit dieser Wis-<br />
sensorte zu gewährleisten.<br />
Mit Hilfe dieser Instrumente werden Planung, Kontrolle <strong>und</strong> Informationsversorgung<br />
autonom durch die Wissensorte durchgeführt. Als ein Beispiel für autonome Wissens-<br />
arbeit können interne Wissensmärkte 335 angesehen werden.<br />
Operatives Wissensmanagement <strong>und</strong> interne Wissensmärkte<br />
• Das operative Wissensmanagement ist für die Administration dieser Märkte ver-<br />
antwortlich. Diese Verantwortlichkeit umfasst zum einen die Bereitstellung von<br />
Informationstechnik für die Verteilung von explizitem Wissen, sowie die Ver-<br />
fügbarmachung von Plattformen 336 zur Übertragung von impliziten Wissensin-<br />
halten. Darüber hinaus übernimmt das Wissensmanagement eine Zertifizierungs-<br />
funktion, in dem es die Bereitschaft <strong>und</strong> Fähigkeit von Wissensträgern für Wis-<br />
sensübertragungen bewertet.<br />
• Einem operativen Wissenscontrolling kommen hier zwei Aufgaben zu: Die<br />
Unterstützung von Wissenssuchenden bei der Beschreibung <strong>und</strong> Bewertung ihrer<br />
Wissensbedarfe mit Hilfe von Kosten-/Nutzenanalysen. Und darüber hinaus das<br />
Monitoring von Markttransaktionen zur Beurteilung der Funktionsfähigkeit <strong>und</strong><br />
der Allokationsergebnisse dieser Märkte. Dabei kommen etwa folgende Grössen<br />
für Beobachtungen in Frage: Ist-Ausprägungen der Attribute gehandelter Wis-<br />
sensressourcen, Preisentwicklungen in Bezug auf ausgewählte Wissensressour-<br />
cen, regionale oder funktionale Schwerpunkte in Bezug auf den Kreis der Markt-<br />
teilnehmer.<br />
335 Vgl. die Darstellung in Abbildung 13 in Kapitel 3.2.2.1.3, S. 127.<br />
336 Vgl. die Darstellung von Beispielen für solche Plattformen in Kapitel 3.2.2.1.3, S. 124 f.
3 Wissensmanagement in Banken 183<br />
3.3.3.3.3<br />
Sicherstellung von Transparenz in der Kontextsteuerung<br />
Einer Kontextsteuerung 337 liegt die Annahme zugr<strong>und</strong>e, dass Veränderungen der orga-<br />
nisationalen Wissensbasis vor allem durch adäquate Ausprägungen der Einflussgrös-<br />
sen von Wissensprozessen erreicht werden können. Aktivitäten des Wissensmanage-<br />
ments als Supportfunktion sind hierbei aufgr<strong>und</strong> einer eingeschränkten Autonomie<br />
unmittelbar in den Handlungskontext der Unternehmensleitung 338 eingeordnet. Des-<br />
halb ist anzunehmen, dass einem operativen Wissensmanagement hier eine weniger<br />
aktive Rolle zukommt.<br />
Als Ziel des Wissensmanagements ist es hier anzusehen, Transparenz im Hinblick auf<br />
Fortschritte bei der Gestaltung von Einflussgrössen zu gewinnen. Für ein operatives<br />
Wissenscontrolling kann sich hieraus die Verantwortlichkeit zur Durchführung von<br />
Untersuchungen, die eine Bewertung der Qualität von internen Einflussgrössen (EDV-<br />
Infrastruktur, Aufbauorganisation, Führungsverhalten) zum Gegenstand haben, ablei-<br />
ten. Dabei werden Anforderungen, wie sie aus den Ziel-Ausprägungen von Wissens-<br />
ressourcen abgeleitet werden, den Ist-Ausprägungen dieser Einflussgrössen gegen-<br />
übergestellt. Auf diesem Wege ermittelte negative Abweichungen lenken den Blick<br />
auf bestehende Schwachstellen im Unternehmen <strong>und</strong> stellen die Gr<strong>und</strong>lage dar zur<br />
Konzeption entsprechender Verbesserungsmassnahmen.<br />
Solche Untersuchungen weisen den Charakter von ”Ordnungsmässigkeitsprüfungen”<br />
auf <strong>und</strong> können in Anlehnung an die Revisionen des Rechnungswesens konzipiert<br />
werden. Die Positionierung des Wissensmanagements als Supportprozess ist mit der<br />
Wahrnehmung einer solchen Revisionsfunktion vereinbar.<br />
337 Vgl. Tabelle 2 in Kapitel 2.2.2.2, S. 54.<br />
338 Vgl. hierzu die Darstellung in Kapitel 3.2.1.2.2, S. 110-111.
3 Wissensmanagement in Banken 184<br />
3.3.3.4 Controllingbedarf<br />
Aus dem Zielsystem des operativen Wissensmanagements lassen sich die in Tabel-<br />
le 11 formulierten Anforderungsschwerpunkte an ein operatives Controlling ableiten.<br />
Management im Rahmen<br />
der Fremdsteuerung<br />
• Bewertung/Aggregation<br />
von Einzelfallbeobachtun-<br />
gen zur wissensbezogenen<br />
Ist-Ressourcenausstattung<br />
• Bewertung/Aggregation<br />
von Einzelfallbeobachtun-<br />
gen zum Einfluss von Wis-<br />
sen in Aufgabenkontexten<br />
• Entwicklung <strong>und</strong> Anwen-<br />
dung eines Vorgehensmo-<br />
dells zur Operationalisie-<br />
rung von Wissenszielen für<br />
Wissensorte (Mitarbeiter,<br />
Kollektive)<br />
• Bereitstellung adäquater<br />
Berichtsformate zur Kom-<br />
munikation von Zielerrei-<br />
chungsgraden<br />
Management im Rahmen<br />
der Kontextsteuerung<br />
• Bewertung/Aggregation<br />
von Einzelfallbeobachtun-<br />
gen zur wissensbezogenen<br />
Ist-Ressourcenausstattung<br />
• Bewertung/Aggregation<br />
von Einzelfallbeobachtun-<br />
gen zum Einfluss von Wis-<br />
sen in Aufgabenkontexten<br />
• Durchführung von Revisio-<br />
nen zur ”Ordnungsmässig-<br />
keitsprüfung” hinsichtlich<br />
der Ausprägungen von wis-<br />
sensrelevantenEinfluss- grössen(Unternehmens- kultur, Führungsverhalten,<br />
EDV-Technik)<br />
Tabelle 11: Controllingbedarf im operativen Wissensmanagement<br />
Management im Rahmen<br />
der Selbststeuerung<br />
• Bewertung/Aggregation<br />
von Einzelfallbeobachtun-<br />
gen zur wissensbezogenen<br />
Ist-Ressourcenausstattung<br />
• Bewertung/Aggregation<br />
von Einzelfallbeobachtun-<br />
gen zum Einfluss von Wis-<br />
sen in Aufgabenkontexten)<br />
• Evaluation der Eignung<br />
von Wissensorten für auto-<br />
nome Wissensarbeit<br />
• Angebot von Controlling-<br />
Instrumenten zur Sicher-<br />
stellung der Entscheidungs-<br />
fähigkeit in Lokationen au-<br />
tonomer Wissensarbeit<br />
• Transaktions-Monitoring<br />
auf Wissensmärkten
4 Controlling-Konzeption 185<br />
4 Konzeption eines Wissenscontrollings<br />
Den Ausgangspunkt bildet eine Diskussion des gegenwärtigen Entwicklungsstandes<br />
zum Controlling von Wissensressourcen (Kapitel 4.1). Hierzu werden zunächst Anfor-<br />
derungen an ein Wissenscontrolling formuliert. Sodann erfolgen kritische Würdigun-<br />
gen von für die Thematik relevanten Normen <strong>und</strong> Instrumenten etablierter Controlling-<br />
Funktionen, von Ansätzen zur Bewertung immaterieller Ressourcen sowie von ausge-<br />
wählten Wissenscontrolling-Konzeptionen.<br />
In Kapitel 4.2 (S. 208 ff) wird die funktionale Ausgestaltung eines strategischen Wis-<br />
senscontrollings vollzogen. Es werden dazu drei schwerpunktbildende Gestaltungsfel-<br />
der aus dem Zielsystem des strategischen Managements abgeleitet. Dabei handelt es<br />
sich um die Entwicklung von Normen <strong>und</strong> Instrumenten zur Integration von Wissen in<br />
die Gesamtbanksteuerung, um die Formulierung von Normen zur Durchführung res-<br />
sourcenspezifischer Kosten- <strong>und</strong> Nutzenanalysen sowie um die Implementierung wis-<br />
sensbezogener Früherkennungssysteme.<br />
Die Festlegungen auf der strategischen Ebene sowie die Anforderungen des operativen<br />
Managements sind bestimmend für die Ausgestaltung eines operativen Wissenscont-<br />
rollings. Den Schwerpunkt in Kapitel 4.3 (S. 260 ff) bildet das Design eines operativen<br />
Informationsversorgungssystems zur Verarbeitung <strong>und</strong> Speicherung wissensbezogener<br />
Transaktionsdaten. Ausserdem wird die Bewertung von Handlungsoptionen im Zu-<br />
sammenhang mit Massnahmen der Wissensbereitstellung bzw. –anwendung anhand<br />
von Beispielen erläutert. Schliesslich wird auf den Differenzierungsbedarf eines opera-<br />
tiven Controllings mit Blick auf alternative durch das Management vorgesehene <strong>St</strong>eue-<br />
rungslogiken eingegangen.<br />
Das Kapitel schliesst mit der Formulierung von Empfehlungen für die Umsetzung der<br />
Wissenscontrolling-Konzeption in die Praxis (Kapitel 4.4, S. 273 ff).
4 Controlling-Konzeption 186<br />
4.1 Entwicklungsstand<br />
4.1.1<br />
4.1.1.1<br />
Anforderungen an ein Wissenscontrolling<br />
Es werden drei Sachverhaltsebenen zur Ableitung von Anforderungskriterien herange-<br />
zogen: Dieses sind zunächst praktische Anforderungen an die Wahrnehmung einer<br />
Controlling-Funktion, zudem die Ressourceneigenschaften 339 von Wissen sowie drit-<br />
tens die konkreten inhaltlichen <strong>und</strong> instrumentellen Controllingbedarfe 340 des Füh-<br />
rungssystems Wissensmanagement.<br />
Funktionsinduzierte Aspekte<br />
Controlling vollzieht sich praktisch vor allem als Beschaffung, Speicherung <strong>und</strong> Ver-<br />
arbeitung von solchen Informationen, die vergangene oder zukünftige Ereignisse <strong>und</strong><br />
Sachverhalte im Zusammenhang mit Ressourcenausstattungen oder –dispositionen<br />
abbilden. Zudem ist für Controlling-Funktionen die Bereitstellung von Informationen<br />
zur Unterstützung von Managemententscheidungen konstitutiv.<br />
Die Wirksamkeit, mit der ein Controlling diese Funktion auszufüllen vermag, wird vor<br />
allem bestimmt von der Qualität der verarbeiteten Daten sowie von der Entscheidungs-<br />
relevanz der aus diesen Daten gewonnenen Kennzahlen bzw. Kennzahlensysteme.<br />
Für die Sicherstellung einer ausreichenden Datenqualität sind geeignete Aufnahme-<br />
bzw. Erhebungsverfahren erforderlich. Die praktische Relevanz einer Controlling-<br />
Konzeption ist deshalb in hohem Masse davon abhängig, ob die zur Ermittlung von<br />
Kennzahlen erforderlichen Daten in der Unternehmenspraxis mittels Beobachtung,<br />
Befragung, maschineller Verarbeitung usw. aufgenommen werden können.<br />
339 Vgl. hierzu die Darstellungen zu Wissensobjekten in Kapitel 2.1, S. 14-22 sowie die Darstellungen zu Wissensprozessen in Kapitel 2.2.2,<br />
S. 39-46.<br />
340 Dabei wird auf die Darstellungen zum Zielsystem des Wissensmanagements zurückgegriffen. Vgl. Kapitel 3.3, S. 141 ff.
4 Controlling-Konzeption 187<br />
Als Voraussetzung für eine wirksame Entscheidungsunterstützung mit Hilfe von<br />
Kennzahlen ist eine Kennzahlennormung anzusehen. HORVÁTH 341 unterscheidet vier<br />
Dimensionen zur Beurteilung der Einheitlichkeit einer Kennzahlennormung:<br />
• Kennzahlendefinition<br />
• Daten-Gewinnungsmethodik<br />
• Zeitbezug<br />
• Interpretation<br />
Die Einheitlichkeit von Kennzahlen zur Beschreibung artgleicher Ereignisse oder<br />
Sachverhalte muss in Bezug auf diese Aspekte sichergestellt sein. Durch die Inbezie-<br />
hungsetzung von Kennzahlen können Kennzahlensysteme gebildet werden. Mathema-<br />
tische Kennzahlensysteme sehen dabei eine rechentechnische Verknüpfung von Kenn-<br />
zahlen vor.<br />
In der Praxis wird zunehmend antizipiert, dass eine effektive Unternehmenssteuerung<br />
mit Hilfe von alleine finanziellen Kennzahlen (Erträge, Kosten, Cash Flows), welche<br />
rechentechnische Verknüpfungen zulassen, kaum möglich ist. Die Einbeziehung von<br />
Kennzahlen nicht-finanzieller Dimensionen (Qualitätsindizes, K<strong>und</strong>enzufriedenheits-<br />
indizes) führt jedoch dazu, dass eine durchgängige rechentechnische Verknüpfung von<br />
Kennzahlen in den auf diesem Wege erweiterten Kennzahlensystemen nicht realisiert<br />
werden kann. Diese Erweiterungen konstituieren dann systematische oder empirische<br />
Kennzahlensystemen.<br />
Systematische Kennzahlensysteme beschränken sich darauf, durch sachlogische Ab-<br />
grenzungen von z. B. k<strong>und</strong>enbezogenen <strong>und</strong> produktbezogenen Grössen Kennzahlen-<br />
kategorien zu beschreiben. Solche Kennzahlensystemen bilden daher stets nur Verän-<br />
derungen im Hinblick auf das Ausprägungsniveau der dort vorgesehenen Grössen ab<br />
(Ausprägungen eines K<strong>und</strong>enzufriedenheitsindex zu unterschiedlichen Messzeitpunk-<br />
ten). Empirische Kennzahlensystemen bieten darüber hinausgehende Informationen,<br />
341 HORVÁTH, P. (Controlling 1994), S. 555 f.
4 Controlling-Konzeption 188<br />
indem sie Hypothesen über Zusammenhänge sowohl zwischen Kennzahlen innerhalb<br />
einer Dimension, als auch zwischen Kennzahlen unterschiedlicher Dimensionen vor-<br />
sehen. In solchen Kennzahlensystemen vollziehen sich daher im Zeitverlauf nicht nur<br />
Veränderungen im Hinblick auf das Ausprägungsniveau von Grössen, sondern eben-<br />
falls Modifikationen in Bezug auf die angenommenen Zusammenhänge 342 sowie in<br />
Bezug auf die Gewichtung von Kennzahlen.<br />
Controlling-Konzeptionen, die empirische Kennzahlensysteme vorsehen, sind mit<br />
Blick auf den Umfang der Entscheidungsunterstützung solchen Konzeptionen überle-<br />
gen, welche lediglich Systematisierungen von Kennzahlen vornehmen.<br />
4.1.1.2<br />
Ressourceninduzierte Aspekte<br />
Eine Konzeption, die Aspekte der Planung, Kontrolle <strong>und</strong> Informationsversorgung in<br />
Bezug auf eine Unternehmensressource thematisiert, muss die dieser Ressource zuor-<br />
denbaren Eigenschaften <strong>und</strong> Beschreibungsmöglichkeiten antizipieren. Im Hinblick<br />
auf die Ressource Wissen sind dabei vor allem drei Anforderungen einzubeziehen:<br />
a) Klarheit in der Ressourcendefinition<br />
b) Berücksichtigung der Nicht-Objektivierbarkeit bei der Wertzumessung<br />
c) Berücksichtigung des Einflusses von Planungs- <strong>und</strong> Kontrollprozessen auf organisationale<br />
Wissensarbeit<br />
ad a) Klarheit in der Ressourcendefinition<br />
Zunächst ist eine Abgrenzung von Wissen gegenüber anderen immateriellen Vermö-<br />
genswerten (Markenwert, K<strong>und</strong>enbeziehungen) zu fordern. Ohne solche definitori-<br />
schen Abgrenzungen ist ein Design von empirischen Kennzahlensystemen nicht mög-<br />
lich, da der Charakter von Indikatoren als abhängige oder unabhängige Grössen unbe-<br />
stimmt bleibt. Zudem ist zu antizipieren, dass Interpretationen von Wissen sowohl als<br />
342 Vgl. hierzu auch die Darstellungen zur Ist-Aufnahme von Attributen <strong>und</strong> Ressourcenwirkungen als Feedback-Impuls zur Verifizierung<br />
der in der Metrik zur Gesamtbanksteuerung abgebildeten Hypothesen in Kapitel 3.3.2.1.1, S. 148-150.
4 Controlling-Konzeption 189<br />
Objekt wie auch als Prozess einzubeziehen sind. 343 Werden lediglich Wissensobjekte<br />
oder Wissensprozesse mit einer Controlling-Konzeption thematisiert, so ist dafür ein<br />
Erklärungszusammenhang anzugeben, damit Einschränkungen hinsichtlich der Ent-<br />
scheidungsunterstützung transparent werden.<br />
Es ist eine Generalnorm zu fordern, die eine Abgrenzung von unterschiedlichen Wis-<br />
sensobjekten einerseits, <strong>und</strong> von unterschiedlichen Wissensprozessen andererseits ge-<br />
währleistet. Ohne die Zugr<strong>und</strong>elegung einer solchen Norm bleiben Handlungsempfeh-<br />
lungen eines Wissenscontrollings in der Sphäre des Vagen <strong>und</strong> Unkonkreten angesie-<br />
delt.<br />
ad b) Berücksichtigung der Nicht-Objektivierbarkeit bei der Wertzumessung<br />
Aufgr<strong>und</strong> der Kontextabhängigkeit 344 von Wissen ist eine objektive Wertzumessung<br />
nicht möglich. Sieht eine Controlling-Konzeption Wertzuordnungen (Geldeinheiten,<br />
Scoring-Werte), so ist sicherzustellen, dass die in Berichtsformaten <strong>und</strong> Rechenwerken<br />
abgebildeten Werte an die spezifischen Aufgabenkontexte, in deren Rahmen Wertge-<br />
winnungen von Wissen beurteilt werden, geb<strong>und</strong>en bleiben.<br />
ad c) Berücksichtigung des Einflusses von Planungs- <strong>und</strong> Kontrollprozessen<br />
Wie an anderer <strong>St</strong>elle dargelegt wird, kommen als alternative Logiken für das Mana-<br />
gement organisationaler Wissensbasen die Ansätze der Fremd-, Selbst- oder Kon-<br />
textsteuerung in Betracht. 345 Controllinginstrumente <strong>und</strong> –prozesse birgen in Bezug<br />
auf den Erfolg von Wissensprozessen logikspezifische Unterstützungsmöglichkeiten<br />
<strong>und</strong> Risiken. Dieser Differenzierungsbedarf ist durch eine Controlling-Konzeption<br />
nachzuvollziehen.<br />
343 Vgl. hierzu die für Wissensobjekte (Kapitel 2.1.2, S. 20) <strong>und</strong> Wissensprozesse (Kapitel 2.2.2.1, S. 45) vorgenommenen Definitionen.<br />
344 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.1.3, S. 28-31.<br />
345 Vgl. hierzu die vergleichende Darstellung dieser <strong>St</strong>euerungslogiken in Tabelle 2, Kapitel 2.2.2.2, S. 46 sowie die Darstellungen in<br />
Kapitel 3.3.2.2.3, S. 159-161.
4 Controlling-Konzeption 190<br />
4.1.1.3<br />
Führungssysteminduzierte Aspekte<br />
Eine Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement setzt voraus, dass Wis-<br />
sensressourcen in Metriken zur Gesamtbanksteuerung aufgenommen werden. Hieraus<br />
lassen sich zwei inhaltliche Anforderungen an ein Wissenscontrolling ableiten.<br />
Zunächst sind Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zwischen Wissensressourcen <strong>und</strong><br />
den Erfolgsgrössen der Bank (Servicequalität, Vertriebseffektivität) zu formulieren.<br />
Eine unmittelbare Zuordnung von Wissensressourcen zu finanziellen Unternehmens-<br />
zielen (Return on Equity, Marktkapitalisierung) ist als nicht praktikabel anzusehen. Da<br />
solche Zusammenhänge aufgr<strong>und</strong> von Problemen bei der Wertzumessung einer konti-<br />
nuierlichen Hypothesenüberprüfung in einem empirischen Kennzahlensystem 346 realis-<br />
tischer Weise nicht zugänglich sind.<br />
Darüber hinaus ist zu fordern, dass Controlling-Konzeptionen Wissensressourcen in<br />
einer Weise operationalisieren, sodass zum einen Aggregationen identischer Wissens-<br />
inhalte, identischer Wissensorte bzw. artgleicher Wissensprozesse vorgenommen wer-<br />
den können. Praktisch bedeutet dieses, dass z. B. für einen bestimmten impliziten Wis-<br />
sensinhalt (Kompetenz zur K<strong>und</strong>enakquisition) eines Wissensortes angegeben werden<br />
können sollte, in Bezug auf welche Erfolgsgrössen der Bank dieses Wissen eine wert-<br />
volle Ressource darstellt. Ausserdem sollten Gruppenbildungen von Wissensressour-<br />
cen vorgenommen werden können. Nur dann kann auf einer Gesamtbankebene ange-<br />
geben werden, welche Erfolgsgrössen von bestimmten Wissensobjekten oder Wis-<br />
sensprozessen beeinflusst werden.<br />
Neben diesen Integrationsbemühungen fokussiert das Wissensmanagement Ziele im<br />
Zusammenhang mit Planungen von Ressourcenausstattungen <strong>und</strong> -dispositionen 347<br />
sowie Ziele zur Optimierung von Wissensprozessen 348 . Der Controllingbedarf des<br />
Führungssystems äussert sich also nicht in einer hoher Planungsgenauigkeit oder in<br />
346 Vgl. die Darstellung zu empirischen Kennzahlensystemen in Kapitel 4.1.1.1, S 187 f.<br />
347 Vgl. Kapitel 3.3.2.2, S. 154 ff.<br />
348 Vgl. Kapitel 3.3.2.3, S. 161 ff.
4 Controlling-Konzeption 191<br />
anspruchsvollen Erwartungen gegenüber dem Detaillierungsgrad von Abweichungs-<br />
analysen. Vielmehr ist von einer Controlling-Konzeption zu fordern, dass sie die Un-<br />
terstützung von Prozessen der Zielbildung <strong>und</strong> –ermittlung in den Mittelpunkt stellt.<br />
Zudem muss das Wissenscontrolling eine Informationsversorgung derart sicherstellen,<br />
sodass dem Führungssystem ausreichend bemessene Reaktionszeiten ermöglicht wer-<br />
den. Dieses bedeutet, dass ein Management frühzeitig über solche Entscheidungen<br />
informiert sein muss, welche für die Ressourcenausstattung (Wissensverlustrisiken) 349<br />
oder Ressourcendispositionen (Akte der Wissensnutzung) 350 bedeutsam sind. Die In-<br />
formationsversorgung durch ein Wissenscontrolling ist also in massgeblichem Umfang<br />
als ein Früherkennungssystem auszugestalten.<br />
Schliesslich obliegt dem Wissenscontrolling die Sicherstellung einer adäquaten Infor-<br />
mationsversorgung mit Blick auf die Wirtschaftlichkeit von Wissensmanagement-<br />
Aktivitäten. 351 Eine Controlling-Konzeption hat daher geeignete Normen für die Zu-<br />
ordnung von Kosten- <strong>und</strong> Nutzenerwartungen zu Wissensressourcen bzw. zu Wis-<br />
sensmanagement-Aktivitäten vorzuhalten. Insgesamt lassen sich die Aufgaben eines<br />
Wissenscontrollings zu zwei Schwerpunkten zusammenfassen:<br />
• Wissenscontrolling als ein empirisches Kennzahlensystem: Entwick-<br />
lung von Normen <strong>und</strong> Informationssystemen, die eine ”Rechenbarkeit”<br />
von Wissensressourcen ermöglichen. Diese Normen <strong>und</strong> Systeme sollen<br />
sicherstellen, dass Informationen zur Wertgewinnung von Wissen in<br />
Aufgabenkontexten mit den Hypothesen zum Einfluss von Wissensres-<br />
sourcen auf Erfolgsgrössen in einem kontinuierlichen Rückkopplungs-<br />
prozess verknüpft werden können.<br />
• Wissenscontrolling als Früherkennungssystem: Bereitstellung von<br />
Methoden <strong>und</strong> Instrumenten, die das Wissensmanagement bei der Iden-<br />
tifizierung von Chancen <strong>und</strong> Risiken im Zusammenhang mit organisa-<br />
349 Vgl. Kapitel 3.3.2.1.2, S. 151 ff.<br />
350 Vgl. Kapitel 3.2.2.2.2, S. 157 ff.<br />
351 Vgl. Kapitel 3.3.2.1.1, S. 150.
4 Controlling-Konzeption 192<br />
4.1.2<br />
4.1.2.1<br />
tionaler Wissensarbeit unterstützen. Chancen- <strong>und</strong> Risikobetrachtungen<br />
können dabei sowohl mit Blick auf bestimmte Wissensressourcen, als<br />
auch in Bezug auf bestimmte Ausschnitte der organisationalen Wis-<br />
sensbasis angestellt werden.<br />
Würdigung bestehender Controlling-Konzeptionen<br />
Es werden zunächst relevante Normen <strong>und</strong> Instrumente der einschlägigen Controlling-<br />
praxis im Hinblick auf die Behandlung von Wissensressourcen untersucht. Anschlies-<br />
send stehen solche Ansätze im Fokus, die Bewertungen immaterieller Ressourcen an-<br />
streben. Schliesslich werden zwei Konzeptionen gewürdigt, die über die Wissensbe-<br />
wertung hinausgehende, ganzheitliche Interpretationen von Wissenscontrolling zum<br />
Gegenstand haben.<br />
Controlling in der Unternehmenspraxis<br />
4.1.2.1.1 Rechnungswesen<br />
Es werden das externe Rechnungswesen, die Kostenrechnung sowie verschiedene Er-<br />
scheinungsformen der Humanvermögensrechnung gewürdigt.<br />
Externes Rechnungswesen<br />
Gemäss § 248,2 HGB sind immaterielle Vermögenswerte des Anlagevermögens nur<br />
im Fall des entgeltlichen Erwerbes aktivierungsfähig. Aufgr<strong>und</strong> des Vollständigkeits-<br />
gebotes des § 246 HGB besteht dabei für entgeltlich erworbene immaterielle Anlage-<br />
werte mit Ausnahme des derivativen Firmenwertes eine Aktivierungspflicht. Für un-<br />
entgeltlich erworbene, also selbstgeschaffene, immaterielle Werte gilt ein Aktivie-<br />
rungsverbot.
4 Controlling-Konzeption 193<br />
Die International Accounting <strong>St</strong>andards (IAS) 352 sehen mit dem IAS 38 seit dem Jahre<br />
1998 ein Wahlrecht für eine Aktivierung von Aufwendungen für Werbung, Aus- <strong>und</strong><br />
Weiterbildung, Forschung <strong>und</strong> Entwicklung sowie Unternehmensgründungen vor. Ein<br />
Bilanzansatz ist dabei an zwei Voraussetzungen geb<strong>und</strong>en:<br />
• Ein auf diesem Wege aktivierter immaterieller Vermögensgegenstand<br />
muss als ursächlich für den Zufluss von Erträgen in der Zukunft ange-<br />
sehen werden.<br />
• Die Kosten für den immateriellen Vermögensgegenstand müssen mess-<br />
bar sein.<br />
Nach US-GAAP 353 wird eine Unterscheidung von identifizierbaren (Patente, Han-<br />
delsmarken) <strong>und</strong> nicht-identifizierbaren (Goodwill) Ingangible Assets vorgenommen.<br />
Für selbsterstellte Werte, die keine Software darstellen, besteht ein Aktivierungswahl-<br />
recht, sofern zwei Voraussetzungen erfüllt sind:<br />
• Die Identität des immateriellen Vermögenswertes kann bestimmt wer-<br />
den<br />
• Die Nutzungsdauer kann bestimmt werden<br />
Unabhängig von den gesetzlichen Vorschriften finden sich in der Praxis Beispiele da-<br />
für, dass Unternehmen den freiwilligen Teil des Geschäftsberichtes nutzen, um ihre<br />
Leistungsfähigkeit im Hinblick auf immaterielle Vermögenswerte zu dokumentie-<br />
ren. 354 Allerdings sieht eine Mehrheit der Unternehmen in der Untersuchung von<br />
EDVINSSON <strong>und</strong> BRÜNING 355 keine entsprechenden Erweiterungen ihrer externen<br />
Rechenschaftslegung vor.<br />
352 Für eine detaillierte Darstellung vgl. LEV, B. (Intangibles 2001), S. 150-154.<br />
353 Für eine detaillierte Darstellung vgl. LEV, B. (Intangibles 2001), S. 135-150.<br />
354 HEISIG, P.; DIETHERT, O. (Skandia 2001); SPREMANN, K. (Finanzanalyse 2002), S. 182; LÖW, E.; WEIDE, T. (Werttreiber 2000).<br />
355 EDVINSON, L.; BRÜNING, G. (Aktivposten 2000), S. 150.
4 Controlling-Konzeption 194<br />
Kostenrechnung<br />
In der Kostenrechnung werden nach Kostenarten differenzierte Ressourcenverbräuche<br />
monetär bewertet. Die Summe aus Personalkosten <strong>und</strong> EDV-Kosten macht dabei in<br />
Dienstleistungsunternehmen den mit Abstand grössten Anteil der Periodenkosten aus.<br />
Mit diesen Kostenarten werden also Ressourcen im Rechnungswesen abgebildet, die<br />
sich auch in der Entwicklung, der Verteilung, der Nutzung usw. von Wissen verbrau-<br />
chen. Eine Einbeziehung von Wissen als Kostenträger ist jedoch auch in modernen<br />
personalwirtschaftlichen Systemen wie PeopleSoft oder dem SAP-Modul Human Re-<br />
sources nicht vorgesehen.<br />
Humanvermögensrechnung<br />
Von Mitte der sechziger Jahre bis Anfang der achtziger Jahre wurden verschiedene<br />
Ansätze einer Humanvermögensrechnung entwickelt. 356 Diese sehen den Rückgriff auf<br />
Daten des Rechnungswesens vor, ohne dass sich eine Verankerung dieser Vermögens-<br />
rechnungen in der Rechnungswesenpraxis durchgesetzt hat. SCHOMANN 357 unter-<br />
scheidet folgende Kategorien:<br />
• Kostenmodelle, die als Wertansatz für Humanvermögen historische An-<br />
schaffungs-, Ersatz- oder Opportunitätskosten (Lohn- <strong>und</strong> Gehaltskos-<br />
ten, Kosten der Weiterbildung) heranziehen<br />
• Wertorientierte Ansätze, die sowohl finanzwirtschaftliche Grössen als<br />
auch nicht-finanzwirtschaftliche Grössen (Absenzzeiten, Fluktuations-<br />
raten, Krankenstände) einbeziehen<br />
• Finanzorientierte Ansätze, die Humanvermögen mit dem Barwert von<br />
Lohn- <strong>und</strong> Gehaltszahlungen bewerten<br />
356<br />
Für eine vergleichende Darstellung dieser Ansätze vgl. SCHMIDT, H. (Instrumentarium 1982). Im gleichen Zeitraum erlangten<br />
Sozialbilanzen einige Popularität. Diese sollten Transparenz bieten in Bezug auf die ”soziale” Verwendung von Unternehmensgewinnen<br />
<strong>und</strong> sehen insbesondere einen Ausweis von <strong>St</strong>euerzahlungen sowie Lohn- <strong>und</strong> Gehaltszahlungen vor. Ansätze zur Wissensbewertung<br />
bieten die verschiedenen Ausprägungen dieser Vermögensrechnung nicht. Zu Sozialbilanzen vgl. VON PILLER, G. K.<br />
(Rechnungslegung<br />
1980).<br />
357 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 171-173.
4 Controlling-Konzeption 195<br />
Neben alternativen Vorgehensweisen zur Verknüpfung von Buchhaltungsdaten mit<br />
Mitarbeiterstammdaten bieten die Humanvermögensrechnungen keine Anhaltspunkte<br />
zur Entwicklung eines Messkonzeptes für Wissen. Dieses ist darauf zurückzuführen,<br />
dass in den theoretisch f<strong>und</strong>ierten Modellen 358 zwar Parameter wie ”Rolle”, ”Motivati-<br />
on”, ”Fähigkeiten” usw. berücksichtigt sind. Jedoch werden diese Konstrukte nicht in<br />
einem Bezug zu Wissensressourcen interpretiert.<br />
Insgesamt ist festzustellen, dass das Rechnungswesen gegenwärtig mit Ausnahme der<br />
Bilanzierung von Patenten, Lizenzen usw. die Bewertung von Wissensressourcen nicht<br />
thematisiert. LEV 359 stellt hierzu fest: ”The crux of the accounting problem with intan-<br />
gibles is that to know the past, one must know the future”.<br />
4.1.2.1.2<br />
Balanced Scorecard<br />
Die durch das interne <strong>und</strong> externe Rechnungswesen bereitgestellten Daten ermögli-<br />
chen lediglich eine Betrachtung finanzwirtschaftlicher Leistungsdimensionen. Bankin-<br />
stitute lösen heute mit der Einführung mehrdimensionaler Erfolgs-Konzeptionen diese<br />
Fokussierung finanzieller Kennzahlen auf. Die von KAPLAN <strong>und</strong> NORTON 360 vorge-<br />
stellte Balanced Scorecard (BSC) wird dazu häufig als ein neues Vorgehensmodell <strong>und</strong><br />
Berichtsformat zur integrierten Abbildung finanzieller <strong>und</strong> nicht-finanzieller Leis-<br />
tungsdimensionen in der Gesamtbanksteuerung herangezogen. Für die BSC sind dabei<br />
vier Merkmale charakteristisch:<br />
• Berücksichtigung der vier Leistungsdimensionen ”Finanzen”, ”Kun-<br />
den”, ”Interne Prozesse” sowie ”Lernen <strong>und</strong> Wachstum”<br />
• Konsistente Ableitung von Leistungskennzahlen aus der Unternehmens-<br />
strategie<br />
358 Vgl. FLAMHOLTZ, E. (Accounting 1985), S. 186.<br />
359 LEV, B. (Intangibles 2001), S. 82.<br />
360 KAPLAN, R. S.; NORTON, D. P. (Scorecard 1996).
4 Controlling-Konzeption 196<br />
• Formulierung <strong>und</strong> kontinuierliche Überprüfung von Hypothesen über<br />
Ursache-Wirkungszusammenhänge zwischen den Kennzahlen bzw.<br />
zwischen den Leistungsdimensionen<br />
• Integrierte Abbildung von strategischen Zielen, Leistungsmessung <strong>und</strong><br />
Massnahmenebene<br />
Die BSC kann also als ein empirisches Kennzahlensystem interpretiert werden. Mit<br />
der Leistungsdimension ”Lernen <strong>und</strong> Wachstum” werden wissensbezogene Ressour-<br />
cen explizit in die Betrachtung einbezogen. Dabei konkretisieren KAPLAN <strong>und</strong> NOR-<br />
TON 361 drei Kategorien von Fähigkeiten oder Leistungsfeldern, die sie dieser Leis-<br />
tungsdimension zuordnen:<br />
• Fähigkeiten <strong>und</strong> Kenntnisse von Mitarbeitern<br />
• Leistungsfähigkeit der informationstechnischen Infrastruktrur<br />
• Leistungsbereitschaft, Erfolgsorientierung usw. von Mitarbeitern<br />
Ein theoretischer Unterbau zur Erklärung der in einer organisationalen Wissensbasis<br />
sich vollziehenden Prozesse oder Aussagen zu den Möglichkeiten <strong>und</strong> Grenzen einer<br />
Bewertung von Wissensressourcen stellen keine konstitutiven Überlegungen des BSC-<br />
Konzeptes dar. Im Fokus stehen bei der BSC die Vernetzung von zwei Integrations-<br />
ebenen: Die Zusammenführung von <strong>St</strong>rategie-, Kennzahlen- <strong>und</strong> Massnahmenebene<br />
einerseits, sowie eine Verbindung unterschiedlicher Leistungsdimensionen durch die<br />
integrierte Betrachtung von Kennzahlen andererseits.<br />
Damit kann die BSC als Kennzahlensystem eine Metrik der Gesamtbanksteuerung 362<br />
darstellen, die ein strategisches Wissensmanagement als Schnittstelle nutzt, um eine<br />
Integration von Wissen in das (übergreifende) Ressourcenmanagement der Bank zu<br />
erreichen. 363 Die Indikatoren der BSC bilden dabei eben diejenigen Erfolgsgrössen<br />
361 KAPLAN, R. S.; NORTON, D. P. (Scorecard 1996), S. 127.<br />
362 Vgl. zur Einordnung einer solchen Metrik als Anknüpfungspunkt für die Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement die<br />
Darstellungen in Kapitel 3.3.2.1.1, S. 145 ff.<br />
363 Zudem kommt die BSC in der Praxis als Format für das Projektcontrolling von Wissensmanagement-Aktivitäten zur Anwendung. Vgl.<br />
hierzu NOHR, H. (<strong>St</strong>euerung 2001), S. 21-22.
4 Controlling-Konzeption 197<br />
(Servicequalität, Innovationskraft) ab, in Bezug auf die Wissensressourcen ihre Wert-<br />
gewinnung vollziehen.<br />
Die Ausgestaltung der wissensmanagementspezifischen Planungs-, Kontroll- <strong>und</strong> In-<br />
formationsversorgungsinstrumente erfolgen ausserhalb des BSC-Konzeptes. Ebenso<br />
wie auch die Führungssysteme anderer Ressourcenausschnitte (Personalmanagement,<br />
Informationstechnologiemanagement, Risikomanagement) spezifische Controllingin-<br />
strumente <strong>und</strong> –systeme (Personalcontrolling, EDV-Controlling, Risikocontrolling)<br />
jenseits einer BSC realisieren.<br />
4.1.2.2<br />
Ansätze zur Bewertung immaterieller Ressourcen<br />
Im Folgenden werden nun ausgewählte Ansätze angeführt, die sich nach der Intention<br />
ihrer Vertreter mit Wertzumessungen mit Blick auf immaterielle Vermögenswerte be-<br />
schäftigen.<br />
NORTH 364 fasst hierzu solche Konzepte, die den monetären Wert immateriellen Ver-<br />
mögens mit Hilfe von Unterschieden zwischen Markt- <strong>und</strong> Buchwerten von Unter-<br />
nehmen zu erklären versuchen, als deduktiv-summarische Ansätze zusammen. Induk-<br />
tiv-analytische Ansätze hingegen sind dadurch charakterisiert, dass sie immaterielle<br />
Vermögenswerte mit Hilfe von Indikatoren beschreiben.<br />
An anderer <strong>St</strong>elle 365 wird bereits die Unschärfe dieser Ansätze im Hinblick auf die<br />
Unterscheidung von Wissen gegenüber anderen immateriellen Vermögenswerten<br />
(K<strong>und</strong>enbeziehungen, Markenwert) kritisch festgestellt. Dieses macht eine zweifels-<br />
freie Zuordnung dieser Ansätze in den Kontext der Wissensbewertung letztlich un-<br />
möglich. Aus Gründen der Vollständigkeit sollen die induktiv-analytischen Ansätze<br />
jedoch in die Betrachtungen einbezogen werden.<br />
364 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 188.<br />
365 Vgl. Kapitel 2.1.3, S. 24-27.
4 Controlling-Konzeption 198<br />
4.1.2.2.1<br />
Deduktiv-summarische Ansätze<br />
Als Messgrössen für den Wert von immateriellem Vermögen werden hier die Diffe-<br />
renz oder der Quotient von Markt- <strong>und</strong> Buchwert eines Unternehmens herangezogen.<br />
Die auf diesem Wege berechnete absolute bzw. relative Kennzahl bietet keine An-<br />
haltspunkte in Bezug auf die Ursachen für den Wert des immateriellen Vermögens.<br />
Darüber hinaus ermöglichen diese Kennzahlen keine Transparenz dahingehend, wel-<br />
cher Anteil des immateriellen Wertes wissensbezogenem Vermögen zuzuordnen ist.<br />
Zudem können Zeitvergleiche <strong>und</strong> Unternehmensvergleiche anhand dieser Kennzahlen<br />
nicht sinnvoll vorgenommen werden, da die auf unterschiedliche Wahrnehmungen von<br />
Bilanzierungswahlrechten zurückgehenden Verzerrungseffekte nicht quantifiziert wer-<br />
den können.<br />
Dieses zuletzt angeführte Defizit kann mit Hilfe des Quotienten ”Tobin`s q” vermie-<br />
den werden. Mit dieser Kennzahl wird der Marktwert eines Vermögenswertes ins Ver-<br />
hältnis gesetzt zu seinem Wiederbeschaffungswert. Ein Wert von q > 1 bedeutet, dass<br />
der Marktwert eines Vermögensgegenstandes über seinem Wiederbeschaffungswert<br />
angesiedelt ist. Ein hoher Wert für diesen Quotienten kann als Indikator für eine hohe<br />
Rentabilität des betrachteten Vermögensgegenstandes interpretiert werden. NORTH 366<br />
äussert dazu, dieses träfe ”... insbesondere auf Wissen <strong>und</strong> Wissensträger zu.” Es ist<br />
jedoch nicht einzusehen, warum dieses nicht in gleichem oder darüber hinausgehenden<br />
Masse ebenfalls für andere immaterielle Vermögenswerte gelten sollte. Mit Hilfe die-<br />
ser Kennzahl lassen sich kaum praktisch relevante Aussagen über Veränderungen in<br />
der Ausstattung mit Wissensressourcen formulieren.<br />
STEWART 367 stellt ein Verfahren zur Berechnung eines Calculated Intangible Value<br />
für wissensintensive Unternehmen vor. Diese Bewertungszahl soll es ermöglichen,<br />
Investoren die unternehmensspezifische Qualität einer organisationalen Wissensbasis<br />
zu signalisieren. Es wird dabei argumentiert, dass in Branchen mit homogenem Pro-<br />
366 Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 190.<br />
367 STEWART, T. A. (Capital 1997), S. 243 ff.
4 Controlling-Konzeption 199<br />
dukt- <strong>und</strong> Dienstleistungsangebot diejenigen Unternehmen höhere Eigenkapitalrendi-<br />
ten erwirtschaften können, die in besonders effektiver Weise ihre Wissensbasis zu<br />
entwickeln <strong>und</strong> zu nutzen verstehen. Allerdings bleiben auch hier gleichgelagerte Wir-<br />
kungszusammenhänge mit Blick auf andere immaterielle Ressourcen (Markenwert,<br />
K<strong>und</strong>enbeziehungen) unberücksichtigt. Deduktiv-analytisch ermittelte Kennzahlen<br />
vermögen insgesamt keine Unterstützung bei der internen <strong>St</strong>euerung von Wissensres-<br />
sourcen zu bieten.<br />
4.1.2.2.2<br />
Induktiv-analytische Ansätze<br />
Den hier zuzuordnenden Ansätzen 368 ist gemeinsam, dass sie anhand finanzieller <strong>und</strong><br />
nicht-finanzieller Indikatoren eine Abbildung von immateriellen Ressourcen anstre-<br />
ben.<br />
Anhand des mit dem Intellectual Capital-Ansatz von EDVINSSON <strong>und</strong> MALONE 369<br />
verb<strong>und</strong>enen Skandia Navigator des schwedischen Finanzdienstleistungskonzerns<br />
Skandia lässt sich eine Beurteilung der Eignung induktiv-analytischer Ansätze für<br />
Zwecke der Bewertung <strong>und</strong> <strong>St</strong>euerung von Wissensressourcen anschaulich nachvoll-<br />
ziehen.<br />
Das Konzept des Navigators setzt sich aus zwei Bausteinen zusammen. Einer Metrik<br />
von Kennzahlen, welche den Leistungsdimensionen Finanzen, K<strong>und</strong>en, Prozesse, In-<br />
novation <strong>und</strong> Humankapital zugeordnet sind. Die Dimension Humankapital steht dabei<br />
im Mittelpunkt der Betrachtung. Den zweiten Baustein stellt ein Prozessmodell dar.<br />
Dieses Prozessmodell sieht vor, dass auf Mitarbeiterebene Verhaltensänderungen<br />
durch einen Regelkreis von Zieldefinition, Massnahmenumsetzung <strong>und</strong> Ergebniskon-<br />
trolle erreicht werden sollen. Der Navigator weist drei entscheidende Schwächen auf:<br />
368 Diesen Ansätzen zuzuordnen ist der Intangible Assets Monitor nach SVEIBY, der Intellectual Capital Navigator nach STEWART, das<br />
von Arthur Andersen entwickelte Knowledge Management Assessment Tool (KMAT), der Intellectual Capital-Ansatz nach<br />
EDVINSSON <strong>und</strong> MALONE sowie die Wissensbilanz nach NORTH. Vgl. SVEIBY, K. E. (Wealth 1997); STEWART, T. A. (Capital<br />
1997); EDVINSSON, L.; MALONE, M. S. (Roots 1997); NORTH, K. (Unternehmensführung 1999). Für eine Darstellung des Tools<br />
KMAT vgl. SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 176-180. Für einen Überblick dieser Ansätze vgl. auch BONTIS, N.;<br />
DRAGONETTI, N. (Toolbox 1999), S. 393-401.<br />
369 EDVINSSON, L.; MALONE, M. S. (Roots 1997). Vgl. hierzu auch die Darstellung in Kapitel 2.1.3, S. 25-26.
4 Controlling-Konzeption 200<br />
Zum einen überzeugt das Konzept im Hinblick auf die Kriterien der Datenqualität <strong>und</strong><br />
der Kennzahlennormung nicht. NORTH 370 weist zurecht darauf hin, dass die Indikato-<br />
ren unterschiedlicher Aggregationsniveaus, Zeitbezüge <strong>und</strong> Bedeutungsgehalte<br />
schlicht untereinander gestellt werden. Zudem wird der vom Navigator im Mittelpunkt<br />
angesiedelte Mitarbeiterfokus anhand wenig steuerungsrelevant erscheinender Indika-<br />
toren (Anzahl <strong>und</strong> Durchschnittsalter der Mitarbeiter) abgebildet. Für Zwecke der in-<br />
ternen <strong>St</strong>euerung ist es jedoch unbedingt erforderlich, dass die Auswahl von Mess-<br />
grössen nicht nach ihrer Verfügbarkeit, sondern nach der Massgabe ihrer tatsächlichen<br />
Aussagekraft vorgenommen wird. 371<br />
Aus den Defiziten der Indikatoren leitet sich ein zweiter Kritikpunkt ab: Die Anwen-<br />
dung des Navigators als empirisches Kennzahlensystem für ein Wissenscontrolling<br />
kommt nicht in Betracht, da Zusammenhänge zwischen den Indikatoren angesichts der<br />
unzureichenden Datenqualität nicht sinnvoll formuliert werden können.<br />
Die schwerwiegendste Schwäche aus Sicht des Anforderungsprofiles eines Wissens-<br />
controllings ist darin zu sehen, dass die Ressourcendefinition des Navigators weitge-<br />
hend unbestimmt bleibt. Die Indikatoren bilden generisch Leistungsdimensionen ab.<br />
Anhaltspunkte für eine systematische, intersubjektiv nachvollziehbare Verknüpfung<br />
konkreter Wissensinhalte eines Wissensortes (Kenntnisse über Vorsorgeprodukte in<br />
einer Filiale) mit diesen Indikatoren werden nicht geboten.<br />
Die Indikatoren des Navigators bieten keine Transparenz zu den Fragen, welches Wis-<br />
sen von Bedeutung ist <strong>und</strong> welchen Einfluss bestimmte Wissensobjekte <strong>und</strong> -prozesse<br />
auf Erfolgsgrössen ausüben. Dieses schliesst aus, dass der Navigator Entscheidungen<br />
im Zusammenhang mit wissensbezogener Ressourcenausstattung oder -disposition<br />
wirksam zu unterstützen vermag.<br />
Induktiv-analytische Ansätze können als Metrik einer Gesamtbanksteuerung zugrun-<br />
degelegt werden. Auf Erfolgsgrössen des Navigators kann ein Wissensmanagement<br />
370 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 197-198.<br />
371 Vgl. LÖW, E.; WEIDE, T. (Werttreiber 2000), S. 250-252.
4 Controlling-Konzeption 201<br />
seine Dispositionen ebenso aufsetzen wie auf die Metrik einer Balanced Scorecard.<br />
Als Instrumente eines Wissenscontrollings kommen diese Ansätze jedoch nicht in Be-<br />
tracht.<br />
4.1.2.3<br />
4.1.2.3.1<br />
Konzeptionen für ein Wissenscontrolling<br />
Es werden zwei Konzeptionen für ein wissensbezogenes Controlling vorgestellt, wel-<br />
che auf Interpretationen von Unternehmen als lernende Organisationen zurückgehen.<br />
Die beiden Ansätze unterscheiden sich im Hinblick auf die Funktionen, die sie einem<br />
Wissenscontrolling zuweisen. Darüber hinaus sind sie durch unterschiedliche Schwer-<br />
punkte <strong>und</strong> Detaillierungsgrade bei der instrumentellen Ausgestaltung gekennzeichnet.<br />
Beide Konzeptionen werden in Bezug auf drei Aspekte diskutiert: Zum einen erfolgt<br />
eine Würdigung, welche Interpretation von Wissensressourcen vorgenommen wird,<br />
<strong>und</strong> welche Lösungsansätze zur Handhabung der Kontextabhängigkeit bei der Wert-<br />
zuweisung von Wissen realisiert werden. Drittens wird dargestellt, welche inhaltlichen<br />
Aufgabenschwerpunkte eines Controllings bei der Unterstützung von Wissensmana-<br />
gement mit diesen Ansätzen vorgesehen werden.<br />
Controlling der lernenden Organisationen nach Güldenberg<br />
Das Ziel von GÜLDENBERG 372 ist es, lernende Organisationen als ”wissensbasierte<br />
Systeme” zu konzeptionalisieren <strong>und</strong> ein Führungssystem Wissensmanagement funk-<br />
tional auszugestalten. Als Subsysteme der Führung werden das Wissensmanagement<br />
<strong>und</strong> das Wissenscontrolling definiert, wobei dem Wissensmanagement die grössere<br />
Aufmerksamkeit gewidmet wird.<br />
Die Funktion eines Wissenscontrollings siedelt GÜLDENBERG auf einer Meta-Ebene<br />
an, indem er ausführt, Controlling habe im Rahmen einer lernenden Organisation die<br />
372 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 6.
4 Controlling-Konzeption 202<br />
Funktion, ”... organisationale Intelligenz aufzubauen, um damit die Voraussetzungen<br />
für ein lernfähiges Unternehmen zu schaffen.” 373<br />
Mit Hilfe des Wissenscontrollings soll nach diesem Verständnis die Lernfähigkeit von<br />
Unternehmen sichergestellt <strong>und</strong> entwickelt werden, sodass Wissensprozesse dort nicht<br />
als <strong>St</strong>euerungsobjekte betrachtet, sonderen entsprechende Übertragungen als ein Ziel<br />
von Unternehmenssteuerung interpretiert werden. Hieraus folgt, dass sich nach dieser<br />
Konzeption ein Controlling mit der Identifizierung, Entwicklung <strong>und</strong> Bereitstellung<br />
ausschliesslich von Wissensobjekten beschäftigt. GÜLDENBERG verwendet dabei<br />
anstelle des Begriffes ”Wissensobjekt” den Begriff der ”Wissenskomponente”. 374<br />
Obwohl diese Konzeption der Identifizierung von „kritischem Erfolgswissen” 375 einen<br />
hohen <strong>St</strong>ellenwert einräumt, werden Aspekte im Zusammenhang mit der Wertzumes-<br />
sung von Wissensobjekten nicht problematisiert.<br />
Mit dieser Konzeption werden für ein Wissenscontrolling folgende Aufgabenschwer-<br />
punkte formuliert, ohne dass eine Abgrenzung von strategischem <strong>und</strong> operativem<br />
Controlling erfolgt:<br />
• Evaluation einer gegebenen Wissensbasis<br />
• Planung einer zukünftigen Wissensbasis<br />
• Beurteilung der Attraktivität von Wissensobjekten<br />
Die Evaluation einer organisationalen Wissensbasis wird vollzogen durch die Identifi-<br />
zierung von kritischem Erfolgswissen. Mit dem Begriff des ”Erfolgswissens” wird<br />
dabei nur die inhaltliche Dimension von Wissensobjekten angesprochen. Bedeutung<br />
für die Wettbewerbsposition eines Unternehmens kommt Wissen hier insofern zu, als<br />
Wissensinhalte verfügbar sein müssen. Nicht einbezogen sind Anforderungen an die<br />
373 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 335. Diese Sichtweise liegt nahe bei der Interpretation von KAPLAN <strong>und</strong> NORTON,<br />
die die Durchführung von Planungs- <strong>und</strong> Kontrollprozessen im Rahmen der Balanced Scorecard als „strategic learning process“ beschreiben.<br />
Vgl. KAPLAN, R.; NORTON, D. P. (Scorecard 1996), S. 251.<br />
374 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 374.<br />
375 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 338-342.
4 Controlling-Konzeption 203<br />
Verfügbarkeit in dem Sinne, dass Wissensinhalte mit bestimmtem Explikationsgrad<br />
oder in bestimmten Wissensorten angesiedelt sein müssen. 376 Konkretisierungen im<br />
Hinblick darauf, in welcher Weise kritisches Erfolgswissen aus Unternehmensstrate-<br />
gien bzw. -zielen abzuleiten ist, erfolgen nicht.<br />
Für die Planung einer zukünftigen Wissensbasis sieht diese Controlling-Konzeption<br />
eine Abgrenzung von Wissensorten nach Organisationseinheiten vor. GÜLDEN-<br />
BERG empfiehlt dazu eine Gegenüberstellung von gegenwärtigem <strong>und</strong> zukünftigem<br />
”Erfolgswissen” 377 , sowie die Ableitung von entsprechenden Bedarfen für die Wis-<br />
sensgenerierung. Auf der Massnahmenebene werden dazu drei alternative Formen der<br />
Wissensgenerierung unterschieden:<br />
• Nutzung von intern vorhandenem Wissen<br />
• Interne Entwicklung von neuem Wissen<br />
• Beschaffung von externem Wissen<br />
Es wird hierzu eine Checkliste 378 vorgeschlagen, welche eine integrierte Betrachtung<br />
der Wissensbedarfe sowie entsprechender Massnahmen ermöglichen soll. Eine Detail-<br />
lierung geeigneter Vorgehensweisen oder Instrumente, die controllingseitig die Beur-<br />
teilung von Entwicklungsbedarfen unterstützen, wird nicht vorgenommen.<br />
Schliesslich sieht diese Controlling-Konzeption ein”Wissensattraktivitäts-Portfolio”<br />
vor, das in Abbildung 19 dargestellt ist. Dieses Instrument soll das Wissensmanage-<br />
ment bei der Beurteilung der Attraktivität von Wissensobjekten unterstützen. Als Be-<br />
urteilungsdimensionen werden dabei das inhaltliche Ausprägungsniveau von Objekten<br />
(Qualität von k<strong>und</strong>enbezogenem Wissen), der Verbreitungsgrad von Objekten im Un-<br />
ternehmen, sowie der Wissensobjekten zuordenbare Nutzen berücksichtigt. Es werden<br />
Normstrategien zur Handhabung von Wissensobjekten in Abhängigkeit von ihrer Posi-<br />
tion in diesem Portfolio formuliert. So wird für ein verbreitetes Wissen von geringem<br />
376 Vgl. hierzu die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29.<br />
377 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 344.<br />
378 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 344.
4 Controlling-Konzeption 204<br />
Ausprägungsniveau <strong>und</strong> geringem wirtschaftlichen Nutzen die Option ”Vergessen”<br />
vorgeschlagen.<br />
einzigartig<br />
Verbreitungsgrad<br />
des<br />
Wissens<br />
weit<br />
verbreitet<br />
schwach<br />
niedrig<br />
SWK<br />
A<br />
SWK<br />
D<br />
hoch<br />
organisationale Wissensposition<br />
<strong>St</strong>rategische Wissenskomponente (SWK)<br />
SWK<br />
B<br />
SWK<br />
C<br />
Abbildung 19: Wissensattraktivitäts-Portfolio nach GÜLDENBERG 379<br />
4.1.2.3.2<br />
wirtschaftlicher<br />
Nutzen<br />
stark<br />
Wissensorientiertes Performance Measurement nach Schomann<br />
SCHOMANN 380 verfolgt das Ziel, die Wissensmessung als Instrument einer wissens-<br />
orientierten Unternehmensführung mit dem Konzept des Performance Measure-<br />
ments 381 als kennzahlenbasiertem Planungs- <strong>und</strong> <strong>St</strong>euerungsinstrument zusammenzu-<br />
führen. Dabei wird die Perspektive eines übergeordneten Unternehmenscontrollings<br />
eingenommen, welches die Entwicklung <strong>und</strong> die Nutzung von Wissensressourcen mit<br />
Hilfe eines Kennzahlensystems abbildet.<br />
379 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 380.<br />
380 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 183.<br />
381 Für eine Darstellung des Konzeptes Performance Measurement vgl. GEANURACOS, J.; MEIKLEJOHN, J. (Measurement 1993),<br />
S. 17- 64.
4 Controlling-Konzeption 205<br />
Hinsichtlich der dabei betrachteten Wissensressourcen wird eine Abgrenzung von<br />
Wissensobjekten <strong>und</strong> Wissensprozessen vorgenommen. 382 Bei der Ressourcenmessung<br />
werden mit Hinweis auf Einschränkungen im Zusammenhang mit der Wertobjekti-<br />
vierbarkeit gr<strong>und</strong>sätzlich indirekte Messgrössen verwendet.<br />
Die Metrik des wissensorientierten Performance Managements ist als ein empirisches<br />
Kennzahlensystem ausgelegt, welches Hypothesen über den Einfluss von Wissensres-<br />
sourcen auf finanzielle, k<strong>und</strong>enbezogene sowie mitarbeiterbezogene Ergebnisgrössen<br />
abbildet. Als k<strong>und</strong>en- bzw. mitarbeiterbezogene Ergebnissgrössen werden insbesonde-<br />
re Indizes zur Messung von Zufriedenheit <strong>und</strong> Bindungsintensität empfohlen. 383<br />
Das Kennzahlensystem umfasst neben diesen Ergebnisgrössen Indikatoren zur Abbil-<br />
dung von vier wissensbezogenen Wirkungsfeldern auf jeweils mitarbeiterindividueller,<br />
organisationaler sowie inter-organisationaler Ebene. Das Wirkungsfeld Wissensbe-<br />
stand wird auf individueller Ebene anhand von Kriterien wie Bildungsstand (explizites<br />
Wissen) oder eines Index zur Bewertung der sozialen Kompetenz (implizites Wissen)<br />
betrachtet. Auf inter-organisationaler Ebene wird etwa die Anzahl von in Kooperatio-<br />
nen entwickelten Produkten als Indikator einbezogen.<br />
Das Wirkungsfeld Wissensumsetzung erfasst Ereignisse <strong>und</strong> Sachverhalte, die im Wis-<br />
sensmanagement-Modell dieser Arbeit mit dem Kernprozess der Wissensnutzung be-<br />
schrieben werden. Hierzu werden Indikatoren wie Prozessdurchlaufzeiten oder Pro-<br />
duktentwicklungszeiten herangezogen.<br />
Mit dem Wirkungsfeld der Wissensdeterminanten erfolgt eine Einbeziehung der Ein-<br />
flussgrössen von Wissensprozessen. Für die Messung dieser Determinanten werden<br />
Indizes auf der Gr<strong>und</strong>lage von Befragungen (Lernkulturindex, Index zum Führungs-<br />
verhalten) empfohlen.<br />
382 Vgl. SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 160.<br />
383 Vgl. SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 212 <strong>und</strong> S. 216.
4 Controlling-Konzeption 206<br />
Wissensmanagement-Aktivitäten werden im Wirkungsfeld der Wissensintervention<br />
erfasst. Als Kennzahlen hierzu werden etwa die Budgets für technische Infrastruktur<br />
oder Budgets für Weiterbildungsmassnahmen vorgeschlagen. Indexbildungen sollen in<br />
diesem Konzept Aggregationen <strong>und</strong> Disaggregationen von Kennzahlen auf unter-<br />
schiedlichen Betrachtungsebenen ermöglichen.<br />
Tabelle 12 verdeutlicht diejenigen Aufgabenschwerpunkte der Unternehmensführung,<br />
welche mit einem solchen Kennzahlensystem unterstützt werden können. Die Schwer-<br />
punkte sind in den Bereichen der Früherkennung sowie der <strong>St</strong>rukturierung <strong>und</strong> qualita-<br />
tiven Beschreibung von Ereignissen <strong>und</strong> Sachverhalten angesiedelt.<br />
Ziele der Unternehmenssteuerung<br />
• Beschreibung <strong>und</strong> Diagnose einer Wissensbasis Hoch<br />
• Beurteilung von Investitionen für die Basisentwicklung Gering<br />
• Identifikation <strong>und</strong> Fokussierung auf Erfolgsfaktoren Hoch<br />
• Visualisierung von Zusammenhängen Hoch<br />
• Frühwarnung Hoch<br />
• <strong>St</strong>euerung von Geschäftsabläufen Gering<br />
• Unterstützung von Lernprozessen Hoch<br />
• Zielermittlung <strong>und</strong> –bildung Hoch<br />
• Leistungsbeurteilung von Mitarbeitern Gering<br />
• Zielerreichungskontrolle Gering<br />
Beitrag des Performance<br />
Measurements<br />
Tabelle 12: Ziele des Wissens-Performance-Measurements nach SCHOMANN 384<br />
384 Darstellung in Anlehnung an SCHOMAN, M. (Measurement 2001), S. 246.
4 Controlling-Konzeption 207<br />
4.1.3 Zusammenfassung der Ergebnisse<br />
Entwicklungsstand in Bezug auf funktionsinduzierte Anforderungen<br />
Die Beispiele induktiv-analytischer Ansätze zeigen, dass ein Rückgriff auf verfügbare<br />
Daten die Gefahr birgt, dass die <strong>St</strong>euerungsrelevanz der aus ihnen gewonnenen Kenn-<br />
zahlen erheblich eingeschränkt ist. Dennoch können in Unternehmen etablierte Infor-<br />
mationssysteme (Kostenrechnungssysteme, personalwirtschaftliche Systeme, K<strong>und</strong>en-<br />
<strong>und</strong> Mitarbeiterbefragungen) genutzt werden, um Grössen für ein Wissenscontrolling<br />
zu gewinnen, sofern deren Aussagekraft kritisch reflektiert wird.<br />
Entwicklungsstand in Bezug auf ressourceninduzierte Anforderungen<br />
Induktiv-analytische Ansätze nehmen bisher keine nachvollziehbare Abgrenzung von<br />
Wissen gegenüber anderen immateriellen Ressourcen vor. Hingegen sind in den vor-<br />
gestellten Wissenscontrolling-Konzeptionen alternative Herangehensweisen bei der<br />
Abgrenzung von Wissensobjekten <strong>und</strong> –prozessen erkennbar. Die Handhabung der<br />
Kontextabhängigkeit von Wissen stellt die grösste Herausforderung dar. Die Verwen-<br />
dung indirekter Messgrössen alleine erscheint nicht als überzeugende Lösung. Der aus<br />
den Implikationen von Planung <strong>und</strong> Kontrolle für Wissensübertragungen ableitbare<br />
Differenzierungsbedarf eines Wissenscontrollings wird bisher nicht thematisiert.<br />
Entwicklungsstand in Bezug auf führungssysteminduzierte Anforderungen<br />
Balanced Scorecard <strong>und</strong> induktiv-analytische Ansätze können Metriken einer Gesamt-<br />
banksteuerung als Schnittstellen zu den Entscheidungsfeldern des Wissensmanage-<br />
ments bereitstellen. Eine Verknüpfung erfolgt über die dort vorgesehenen Erfolgsgrös-<br />
sen bzw. ihre Indikatoren. Jenseits solcher Schnittstellen sind für ein Wissenscontrol-<br />
ling jedoch spezifische Normen sowie Planungs-, Kontroll- <strong>und</strong> Informationsversor-<br />
gungsinstrumente zu entwickeln. Bestehende Konzeptionen lassen dabei einen Fokus<br />
auf die Unterstützung von Managementaufgaben wie Zielbildung <strong>und</strong> –ermittlung so-<br />
wie Frühaufklärung erkennen.
4 Controlling-Konzeption 208<br />
4.2<br />
<strong><strong>St</strong>rategisches</strong> Controlling<br />
Legt man das in Kapitel 3.3 (S. 141 ff) entwickelte Zielsystem des Wissensmanage-<br />
ments zugr<strong>und</strong>e, so lässt sich die inhaltliche Zieldimension 385 eines strategischen<br />
Controllings anhand der folgenden drei Aufgabenschwerpunkte beschreiben:<br />
• Sicherstellung der Integration von Wissen in bestehende Metriken der<br />
Gesamtbanksteuerung durch die Entwicklung geeigneter Normen zur<br />
Beschreibung von wissensbezogener Soll- <strong>und</strong> Ist-Ressourcenausstat-<br />
tung sowie durch die Gewährleistung eines effektiven Informationsflus-<br />
ses innerhalb des Wissensmanagements (vgl. Kapitel 4.2.1, S. 209 ff).<br />
• Sicherstellung einer wirtschaftlichen Handhabung von Wissensressour-<br />
cen durch die Entwicklung von Normen zur Beschreibung von Kosten-<br />
verursachungen <strong>und</strong> Nutzenerwartungen sowie durch die Durchsetzung<br />
dieser Normen bei Entscheidungen (vgl. Kapitel 4.2.2, S. 234 ff).<br />
• Gewährleistung ausreichender Reaktionszeiten für das Wissensmana-<br />
gement durch die Bereitstellung relevanter Informationen mittels Reali-<br />
sierung einer Früherkennungsfunktion (vgl. Kapitel 4.2.3, S. 240 ff).<br />
Die Ausgestaltung der Konzeption erfolgt durch die Formulierung der erforderlichen<br />
Normen, durch die Darstellung von Controllinginstrumenten sowie durch die Be-<br />
schreibung des Informationsflusses zwischen strategischem <strong>und</strong> operativem Control-<br />
ling.<br />
Abgesehen von der Unterscheidung der zwei Controllingebenen, welche die Hierar-<br />
chie im Wissensmanagement nachvollzieht, bleiben Aspekte der Controllingsorganisa-<br />
tion unberücksichtigt.<br />
385 Für die Darstellung der Zieldimensionen von Controlling-Konzeptionen vgl. Kapitel 2.4, S. 75-76.
4 Controlling-Konzeption 209<br />
4.2.1<br />
4.2.1.1<br />
4.2.1.1.1<br />
Integration von Wissen in die Gesamtbanksteuerung<br />
Es werden zunächst solche Normen eingeführt, die Definitionen von Wissensobjekten<br />
<strong>und</strong> –prozessen unter Berücksichtigung der Ressourceneigenschaften von Wissen er-<br />
möglichen. Dieses schliesst zunächst die Zuordnung von Wissensressourcen zu den<br />
Erfolgsgrössen der Bank (Soll-Ressourcenausstattung) ein. Zweitens werden Normen<br />
formuliert, die es erlauben, die Ist-Ressourcenausstattung eines Unternehmens im<br />
Hinblick auf Wissensobjekte <strong>und</strong> Wissensprozesse zu beschreiben. Schliesslich wer-<br />
den der Informationsfluss im Wissenscontrolling sowie die Schnittstellen zu anderen<br />
Controllingsystemen dargestellt.<br />
Normen zur Beschreibung der Soll-Ressourcenausstattung<br />
Zuordnung von Aufgabenkontexten zu Erfolgsgrössen<br />
Bestehende Wissenscontrolling-Konzeptionen sehen vor, Wissensressourcen aus den<br />
übergeordneten ”strategischen Unternehmenszielen” 386 oder aus den ”Kernkompeten-<br />
zen” 387 eines Unternehmens abzuleiten. Beide Vorgehensweisen haben zur Konse-<br />
quenz, dass solchermassen abgeleiteten Wissensressourcen nur unzureichend exakt<br />
beschrieben werden können. Eine unzureichende Operationalisierung von Wissensres-<br />
sourcen stellt jedoch die praktische Handhabung dieser Ressourcen durch ein Wis-<br />
sensmanagement in Frage.<br />
Als ein alternativer Lösungsansatz wird deshalb vorgeschlagen, die Kontextabhängig-<br />
keit von Wissen explizit einzubeziehen <strong>und</strong> folgende Zuordnungsfolge vorzunehmen:<br />
Zunächst Zuordnung von Aufgabenkontexten zu Erfolgsgrössen <strong>und</strong> anschliessend<br />
Definition solcher Wissensobjekte <strong>und</strong> –prozesse, die in Bezug auf die festgelegten<br />
Aufgabenkontexte als bedeutsam angesehen werden.<br />
Es erscheint plausibel, dass für einen Aufgabenkontext (K<strong>und</strong>enansprache, Vertriebs-<br />
planung) detailliertere Beschreibungen von Wissensressourcen vorgenommen werden<br />
386 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 194-196. Vgl. ebenso NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 209-210.<br />
387 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 340-341.
4 Controlling-Konzeption 210<br />
können als dieses anhand von generischen Konstrukten wie Unternehmensstrategien<br />
oder Kernkompetenzen möglich ist. Hinsichtlich dieser Zuordnungsfolge, die in Ab-<br />
bildung 20 (vgl. S. 212) am Beispiel von Wissensobjekten illustriert wird, soll nun<br />
zunächst die Zuordnung von Aufgabenkontexten zu Erfolgsgrössen erläutert werden.<br />
Manager besitzen in der Regel Vorstellungen darüber, in Bezug auf welche Sachver-<br />
halte oder Herausforderungen sie in besonderem Masse leistungsfähig sein müssen,<br />
um Unternehmensziele zu erreichen. Dieses Verständnis ist als implizites Wissen im<br />
Sinne von Überzeugungen, Erfahrungen, Präferenzen usw. mit Blick auf Wettbe-<br />
werbsbedingungen <strong>und</strong> Geschäftsmodelle ausgeprägt.<br />
In der Unternehmenspraxis etablierte Konzepte wie Balanced Scorecard 388 können<br />
dahingehend interpretiert werden, dass sie diese abstrakten Vorstellungen als explizites<br />
Wissen abbilden. Mit diesen Konzepten erfolgt eine Definition von Erfolgsgrössen<br />
(Vertriebseffektivität, Servicequalität, Prozesseffizienz), die anhand von quantitativen<br />
<strong>und</strong> qualitativen Indikatoren operationalisiert werden.<br />
Die Operationalisierung von Erfolgsgrössen mit Hilfe von Indikatoren ist für die wei-<br />
tere Argumentation nachrangig. Entscheidend ist, dass solche Erfolgsgrössen als Re-<br />
sultat von <strong>St</strong>rategie-Diskussionen in Unternehmen bereits formuliert wurden. Insofern<br />
macht eine Beschäftigung mit der Thematik Wissenscontrolling keine gr<strong>und</strong>legend<br />
neuen unternehmensstrategischen Überlegungen erforderlich. 389<br />
In Abbildung 20 sind hierzu folgende Erfolgsgrössen angeführt: Vertriebseffektivität,<br />
Kostenposition <strong>und</strong> Markenstärke. Für diese Erfolgsgrössen sind nunmehr relevante<br />
Aufgabenkontexte zu definieren. Es geht dabei darum, diejenigen sachlogisch ab-<br />
grenzbaren Projektinhalte, Linienaktivitäten, Massnahmenprogramme usw. festzule-<br />
388 Vgl. die Darstellung in Kapitel 4.1.2.1.2, S. 195 ff. Ebenso kommen hierfür Rechenwerke oder Metriken auf der Basis von induktivanalytischen<br />
Ansätzen zur Bewertung bzw. <strong>St</strong>euerung von immateriellen Vermögenswerten wie der Skandia Navigator in Betracht. Für<br />
eine Darstellung dieser Ansätze vgl. Kapitel 4.1.2.2.2, S. 199 ff.<br />
389 Dieser Rekurs auf die Ergebnisse von im Zusammenhang mit Balanced Scorecard oder vergleichbaren Konzepten geführten <strong>St</strong>rategie-<br />
Diskussionen ist an die Definition von Wissensmanagement als Supportfunktion geb<strong>und</strong>en. Vgl. hierzu die Darstellung in Kapitel<br />
3.2.1.1, S. 104 ff. Für die Implementierung einer wissensorientierten Unternehmensführung, wie sie von NORTH postuliert wird, wären<br />
hingegen unter Umständen gänzlich ”neue” strategische Fragestellungen zu diskutieren. Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999),<br />
S. 209-271.
4 Controlling-Konzeption 211<br />
gen, mit deren Hilfe Unternehmen in besonderem Masse bemüht sind, Erfolge in Be-<br />
zug auf diese Erfolgsgrössen zu realisieren.<br />
In Abbildung 20 werden hierzu für die Erfolgsgrösse ”Vertriebseffektivität” exempla-<br />
risch vier Aufgabenkontexte angeführt, die eine Klammerfunktion für verschiedene<br />
einzelne Aktivitäten einnehmen:<br />
• K<strong>und</strong>enansprache: Definition von Zielk<strong>und</strong>en, robuste <strong>und</strong> aussagefähige Ab-<br />
grenzung von K<strong>und</strong>engruppen, Auswahl adäquater Ansprachkonzepte für ver-<br />
schiedene K<strong>und</strong>engruppen, Durchführung von K<strong>und</strong>enansprache-Aktionen,<br />
Verfügbarkeit von Informationen über K<strong>und</strong>enprofitabilitäten, erfolgreiche Um-<br />
setzung von K<strong>und</strong>enkontakten in Produktverkäufe, Vertriebskooperationen mit<br />
anderen Produktanbietern usw.<br />
• Zusammenarbeit zwischen den Vertriebswegen: Kontinuierlicher Austausch von<br />
k<strong>und</strong>enbezogenen Informationen, Vermeidung von nicht intendierten Kanniba-<br />
lisierungseffekten, Einheitlichkeit im Markenauftritt, Umsetzung eines adäqua-<br />
ten Anreizsystems zur Vemeidung vertriebswegeindividueller Egoismen usw.<br />
• Sicherstellung der Datenqualität in Datenbanken <strong>und</strong> Instrumenten des Ver-<br />
triebscontrollings: Vollständigkeit <strong>und</strong> Verursachungsgerechtigkeit der Kun-<br />
denbeziehungen zuordenbaren Erträge <strong>und</strong> Kosten, regelmässige Bereinigung<br />
der Datenbanken von geschlossenen K<strong>und</strong>enbeziehungen, Vorhaltung ausrei-<br />
chender Datenbankkapazität zur Speicherung historischer Daten usw.<br />
• Nutzung von Datenbanken <strong>und</strong> Instrumenten des Vertriebscontrollings: Verfüg-<br />
barkeit von Datenbanken <strong>und</strong> Instrumenten an den Points-of-Sale, Schulungen<br />
von Vertriebsmitarbeitern, Umsetzung technischer Wartungskonzepte usw.
4 Controlling-Konzeption 212<br />
Abgeleitete Soll-Ausstattung mit WissensobjektenWO k<br />
n m<br />
WOk = ∑∑Ei Aj , WO = Relevantes Wissensobjekt, k = 1,2,3,...p<br />
i=1 j=1<br />
Aufgabenkontexte Aj n<br />
Aj = ∑ Ei i=1<br />
Ei = Erfolgsgrösse<br />
Metrik der<br />
Gesamtbanksteuerung<br />
mit Erfolgsgrössen Ei Wissensort ExplikaKennzeichtionsgrad<br />
nung des<br />
Objektes<br />
Wissensinhalt<br />
Aj = Relevanter Kontext<br />
i = 1,2,3,...n<br />
Unternehmensziele<br />
implizit<br />
explizit<br />
Mitarbeiter<br />
Controlling<br />
Vertriebsorganisat.<br />
Mitarbeiter<br />
Vertrieb<br />
• Börsenwert<br />
j = 1,2,3,...m<br />
• Marktanteil u.a.<br />
• E111<br />
X X<br />
• K<strong>und</strong>enbedarfe<br />
• K<strong>und</strong>enansprache<br />
(E11)<br />
Erfolgsgrösse E1<br />
X X<br />
• K<strong>und</strong>enprofitabilität<br />
• Zusammenarbeit<br />
zwischen den Vertriebswegen<br />
(E12)<br />
Vertriebseffektivität<br />
• E1121<br />
• E1122<br />
X X<br />
• K<strong>und</strong>enprofitabilität<br />
• E113<br />
• Kampagnenwissen<br />
• Sicherstellung Datenqualität<br />
in Datenbanken,<br />
Instrumenten<br />
des Vertriebscontrollings<br />
usw. (E13)<br />
X X<br />
•E1141<br />
X X<br />
• Kooperationswissen<br />
*<br />
• Nutzung von Datenbanken,<br />
Instrumenten<br />
des Vertriebscontrolling<br />
usw. (E14)<br />
• Kooperationswissen<br />
*<br />
Abbildung 20: Heuristik zur Beschreibung der Ressourcenausstattung<br />
Erfolgsgrösse E2<br />
Kostenposition<br />
Erfolgsgrösse E3<br />
Markenstärke<br />
•...<br />
•E1142<br />
X<br />
X<br />
Weitere<br />
•...<br />
Erfolgsgrössen<br />
Deskriptive Abbildung,<br />
ohne Berücksichtigung einer<br />
Bewertungsdimension<br />
* Kooperationen mit Externen
4 Controlling-Konzeption 213<br />
Die Unternehmenspraxis zeigt, dass es eine überschaubare Anzahl von sachlogisch<br />
abgrenzbaren Aufgabenkontexten ist, die tatsächlich die Realisierung einer hohen Ver-<br />
triebseffektivität, einer vorteilhaften Kostenposition oder einer hohen Markenstärke<br />
bestimmt. Damit wird nicht ausser Acht gelassen, dass etwa Zielerreichungsgrade zur<br />
Vertriebseffektivität von einer Vielzahl von Faktoren (Wettbewerberverhalten, makro-<br />
ökonomische Bedingungen, Zufall) beeinflusst werden. Es wird lediglich angenom-<br />
men, dass Unternehmen auf eine begrenzte Anzahl von <strong>St</strong>ellhebeln zurückgreifen<br />
können, um diese Zielerreichungsgrade praktisch zu beeinflussen.<br />
Der Katalog erstmalig identifizierter Aufgabenkontexte kann im Zeitverlauf Verände-<br />
rungen unterliegen. So ist zu antizipieren, dass zusätzliche Aufgabenkontexte an Be-<br />
deutung gewinnen können. Darüber hinaus ist denkbar, dass sich im Verlauf eines Un-<br />
ternehmenslebenszykluses die Relevanz von Erfolgsgrössen verändert. So können<br />
Aufgabenkontexte mit Bezug zu einer Erfolgsgrösse ”Prozessbeherrschung” bzw.<br />
”Prozesseffizienz” nach einer Fremdvergabe von Transaktionsleistungen (Wertpapier-<br />
<strong>und</strong> Zahlungsverkehrsabwicklung) an Bedeutung verlieren.<br />
Schliesslich ist anzumerken, dass bei der Definition von Aufgabenkontexten eine Re-<br />
d<strong>und</strong>anzfreiheit zwischen den Erfolgsgrössen nicht gefordert wird. Wie im Verlauf der<br />
nachfolgenden Ausführungen deutlich werden wird, spiegelt die Relevanz von Aufga-<br />
benkontexten für mehrere Erfolgsgrössen eine entsprechend hohe Bedeutung der die-<br />
sen Kontexten zuordenbaren Wissensressourcen wider.<br />
4.2.1.1.2 Zuordnung von Wissensressourcen zu Aufgabenkontexten<br />
Für die definierten Aufgabenkontexte sind im nächsten Schritt diejenigen Wissensres-<br />
sourcen zu identifizieren, welche für eine erfolgreiche Aufgabenbewältigung als erfor-<br />
derlich angesehen werden. In Abbildung 20 sind hierzu sechs Wissensobjekte ange-<br />
führt, die der Erfolgsgrösse ”Vertriebseffektivität” (E1) zugeordnet werden. Diese<br />
Wissensobjekte werden durch Festlegungen der Merkmalsausprägungen der drei ele-
4 Controlling-Konzeption 214<br />
mentaren Wissensarten 390 operationalisiert. Es ist davon auszugehen, dass damit die<br />
am tiefsten angesiedelte Beschreibungsebene von Wissensressourcen erreicht wird, die<br />
in praktikabler Weise darstellbar ist. Tatsächlich kann der Wissensinhalt ”K<strong>und</strong>enbe-<br />
darfe” eine Vielzahl von konkreten Bedarfen (Bedarfe für Baufinanzierungen, Bedarfe<br />
für Anlageprodukten, Beratungsbedarfe) einschliessen.<br />
Die Vorteilhaftigkeit dieser Vorgehensweise zeigt sich, vergleicht man die so gewon-<br />
nenen Wissensobjekte mit den Elementen des ”Wissensbestandes” 391 , wie sie von<br />
SCHOMANN im Rahmen seines wissensorientierten Performance Measurement-<br />
Konzeptes ermittelt werden. Als Wissensobjekte werden dort auf Mitarbeiterebene<br />
Konstrukte wie ”Bildungsstand“ <strong>und</strong> ”Berufserfahrung“ angeführt. Solche Objekte<br />
sind für ein wissensbezogenes Ressourcenmanagement weniger aussagefähig als das<br />
in Abbildung 20 angeführte Wissensobjekt ”Implizites Wissen über K<strong>und</strong>enbedarfe<br />
von Vertriebsmitarbeitern” (E111). SCHOMANN 392 stellt zwar fest, dass Wissen ”...<br />
nur mittelbar mit Hilfe indirekter Messgrössen erfasst werden” kann. Unabhängig von<br />
der Messproblematik sollte jedoch angestrebt werden, diejenigen Ressourcen, die Ge-<br />
genstand von Messungen sein sollen, in einer qualifizierten Weise, <strong>und</strong> das bedeutet in<br />
einer Massnahmenplanungen ermöglichenden Weise, zu beschreiben.<br />
Die alphanummerische Kennzeichnung der Wissensobjekte in Abbildung 20 erfolgt<br />
zur deskriptiven Abbildung einer Soll-Ausstattung mit Wissensressourcen bei festge-<br />
legten Erfolgsgrössen. Eine Bewertungsdimension wird mit dieser Kennzeichnung aus<br />
Gründen der Vereinfachung in der Darstellung nicht einbezogen. Analogien zu dieser<br />
Kennzeichnung sind Personalnummern auf einem <strong>St</strong>ammdatenblatt (Ressource Mitar-<br />
beiter) oder Anlagenstammnummern der Anlagenbuchhaltung (Ressource Sachmittel).<br />
Der entscheidende Schritt zur Beschreibung einer Soll-Ausstattung ist damit vollzo-<br />
gen.<br />
390 Vgl. hierzu die Definition von Wissensobjekten als Kombination von Merkmalsausprägungen der drei elementaren Wissensarten Wis-<br />
sensinhalt, Wissensort <strong>und</strong> Explikationsgrad in Kapitel 2.1.2, S. 22.<br />
391 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 223.<br />
392 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 160.
4 Controlling-Konzeption 215<br />
Eine Bewertungsdimension wird eingeführt, indem den geforderten Merkmalsausprä-<br />
gungen der elementaren Wissensarten Soll-Ausprägungsgrade zugeordnet werden. 393<br />
Im Hinblick auf das in Abbildung 20 angeführte Wissensobjekt E111 lassen sich für<br />
die Wissensorte z. B. unterschiedliche Grade der Diffusion von k<strong>und</strong>enbezogenem<br />
Wissen unterscheiden (Mindestanteil der Vertriebsmitarbeiter, die über dieses Wissen<br />
verfügen sollen). Der Explikationsgrad sollte zur Vereinfachung stets als binäres Kri-<br />
terium geführt werden. Schliesslich lassen sich Wissensinhalten unterschiedliche An-<br />
spruchsniveaus (Detaillierungsgrad, Grad der Aktualität) zuordnen.<br />
Anhand des in Abbildung 20 angeführten Wissensinhaltes ”K<strong>und</strong>enprofitabilität” lässt<br />
sich anschaulich zeigen, dass mit einer wissensbezogenen Ressourcenperspektive<br />
Handlungsfelder transparent werden, die im Rahmen einer personalwirtschaftlichen<br />
oder informationstechnischen Perspektive eben nicht zugänglich sind. So sind mit die-<br />
sem Wissensinhalt zwei unterschiedliche Wissensobjekte (E1121, E1122) assoziiert.<br />
Bei dem Objekt E1122, welches dem Wissensort ”Mitarbeiter Controlling” zugeordnet<br />
ist, handelt es sich um explizites Wissen: Der Aufgabenkontext E11 macht es erforder-<br />
lich, dass im Controlling die K<strong>und</strong>enprofitabilitäten in K<strong>und</strong>enkalkulationen, Seg-<br />
mentberichten oder Sonderauswertungen kodifiziert sind bzw. ad hoc kodifiziert wer-<br />
den können. Im Hinblick auf den Wissensort ”Mitarbeiter Vertrieb” beschreibt das<br />
Objekt E1121 jedoch einen anderen Sachverhalt bzw. eine andere Anforderung mit<br />
Blick auf die Realisierung von Vertriebseffektivität. Als impliziter Wissensinhalt wird<br />
hier beschrieben, dass Vertriebsmitarbeiter, unabhängig von der Verfügbarkeit einer<br />
Profitabilitätsrechnung, eine Intuition mit Blick auf Ergebnispotenziale von K<strong>und</strong>en<br />
besitzen sollen.<br />
Ebenso verhält es sich mit dem in Abbildung 20 angeführten Wissensinhalt ”Koopera-<br />
tionswissen” (E1141, E1142): In Bezug auf den Wissensort ”Vertriebsorganisation”<br />
393 Vgl. hierzu bereits die Prinzipdarstellung zur Ist-Bewertung von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten in Abbildung 16, Kapitel<br />
3.3.3.1.1, S. 172.
4 Controlling-Konzeption 216<br />
sind damit implizite Aspekte 394 wie die Fähigkeit zum Konfliktmanagement, Modera-<br />
tionswissen usw. angesprochen (E1141). Das Objekt E1142 definiert hingegen die<br />
Verfügbarkeit von kodifiziertem Wissen in der Form von schriftlichen Leitlinien <strong>und</strong><br />
Blue Books für den Wissensort ”Mitarbeiter Vertrieb”.<br />
In Abbildung 20 wird die Ableitung der Soll-Ausstattung mit Blick auf Wissensobjek-<br />
te illustriert. Analog ist bei einer Betrachtung von Wissensprozessen zu verfahren.<br />
Neben der Prozessart (Sozialisation, Kombination, Internalisierung, Externalisierung)<br />
können z. B. folgende Attribute 395 von Wissensprozessen für eine Beschreibung he-<br />
rangezogen werden:<br />
• Geschwindigkeit<br />
• Kreis der in Übertragungen einzubeziehenden Wissensorte<br />
• Fehlerfreiheit<br />
• Robustheit bzw. <strong>St</strong>abilität<br />
Für eine Illustration soll an dieser <strong>St</strong>elle auf das bereits in Kapitel 3.1.2 angeführte<br />
Fallbeispiel 396 , die Entwicklung eines neuen Fonds-Konzeptes, zurückgegriffen wer-<br />
den. Als betrachtete Erfolgsgrösse sei hier ”Innovationskraft”, als relevanter Aufga-<br />
benkontext sei ”Neuprodukt-Entwicklung” angenommen. Als Soll-Ausstattung lassen<br />
sich dazu die Wissensprozessarten Kombination (Entwicklung Businessplan) sowie<br />
Internalisierung (Konsens über die praktische Machbarkeit, politische Durchsetzbar-<br />
keit eines Businessplans) angeben. Als einzubeziehende Wissensorte werden Fonds-<br />
manager, Vertriebsorganisation <strong>und</strong> Research festgelegt. Als weiteres relevantes Att-<br />
ribut zur Beschreibung der Soll-Ausstattung kann die Geschwindigkeit von Übertra-<br />
gungen, hier insbesondere mit Blick auf Internalisierungsprozesse, herangezogen wer-<br />
den.<br />
394 Vgl. hierzu auch die Darstellung von ”Kooperationswissen” als kritischen Erfolgsfaktor für Unternehmenskooperationen in Kapitel<br />
3.1.1.2, S. 92 f.<br />
395 Vgl. hierzu die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29 sowie die Definition von Wissensprozessen in Kapitel 2.2.2.1, S. 45.<br />
396 Vgl. die Darstellung in Abbildung 11, Kapitel 3.1.2.1.1, S. 96.
4 Controlling-Konzeption 217<br />
Bereits anhand einer in dieser Weise beschriebenen Soll-Ausstattung vermag das<br />
Controlling dem Wissensmanagement <strong>und</strong> anderen Führungssystemen Informationen<br />
zur Verfügung zu stellen, die für Entscheidungen zur Entwicklung der Ressourcenaus-<br />
stattung oder zur Nutzung von Wissensressourcen bedeutsam sind:<br />
• Einbeziehung von Wissen in Faktorplanungen: In Entscheidungsfeldern des<br />
Bankmanagements, wie dem Eintritt in neue regionale oder k<strong>und</strong>ensegmentbe-<br />
zogene Märkte, werden regelmässig ausgehend von Marktpotenzialprognosen<br />
Kapazitätsplanungen für Finanzmittel (Eigenkapitel, Fremdkapital), Humanka-<br />
pitel (Führungskräfte) <strong>und</strong> Sachmittel (Immobilien, Filialgestaltung) durchge-<br />
führt. Sofern diesen Entscheidungsfeldern solche Aufgabentexte zugeordnet<br />
werden können, die bei der Ableitung der Soll-Ausstattung mit Wissensressour-<br />
cen einbezogen wurden, kann das Wissenscontrolling nun ebenfalls (grobe) wis-<br />
sensbezogene Ressourcenplanungen unterstützen.<br />
• Identifizierung von Ziel-Schwerpunkten der Wissensarbeit: Mit Hilfe einfa-<br />
cher Aggregationen der Wissensobjekte entlang der Dimension ”Wissensort”<br />
können Anhaltspunkte darüber gewonnen werden, in welchen Unternehmensbe-<br />
reichen, Abteilungen usw. die Schwerpunkte der Wissensarbeit angesiedelt sein<br />
sollten. Diese Information kann eine Gr<strong>und</strong>lage darstellen für die Einschätzung<br />
von Veränderungsbedarfen in diesen Organisationseinheiten, z. B. im Hinblick<br />
auf die Gestaltung von wissensrelevanten Rahmenbedingungen wie EDV-<br />
Infrastruktur oder Führungsverhalten.<br />
• Durchführung einfacher Risikobetrachtungen: Eine weitere sinnvolle<br />
Auswertung der Heuristik zur Soll-Ausstattung besteht darin, den Anteil<br />
impliziter Wissensinhalte transparent zu machen. Schliesslich bestehen die<br />
wissensbezogenen Risiken 397 wie z. B. Intransparenz <strong>und</strong><br />
Kooperationsabhängigkeit vor allem im Zusammenhang mit impliziten<br />
Wissensinhalten. Dieses erlaubt eine Grob-Einschätzung der wissensbezogenen<br />
Risikoposition von Organisationseinheiten.<br />
397 Vgl. hierzu die Darstellungen zu den Risiken in Zusammenhang mit Wissensobjekten (Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89 ff) <strong>und</strong> Wissensprozessen<br />
(Kapitel 3.1.2.1.2, S. 101 ff).
4 Controlling-Konzeption 218<br />
• Identifizierung von Peers für Benchmarkingprozesse: Benchmarking lässt<br />
sich als ein Prozess des Wissensübertragung, <strong>und</strong> dabei vor allem als ein Pro-<br />
zess der Internalisierung, interpretieren. Das Prozessziel ist dabei die Übertra-<br />
gung von Wissensinhalten zwischen verschiedenen Ausschnitten der organisati-<br />
onalen Wissensbasis. Eine Barriere für die Initiierung solcher Benchmar-<br />
kingsprozesse in der Praxis stellt die mangelnde Transparenz über geeignete in-<br />
terne Peers dar. Mit Hilfe der an Aufgabenkontexte geb<strong>und</strong>enen Soll-Ausstat-<br />
tung mit Wissen können Anhaltspunkte für die Identifizierung solcher Peers<br />
gewonnen werden. Dazu ist ein Vergleich von Wissensorten bzw. Aufgaben-<br />
kontexten anhand von Ähnlichkeiten im Hinblick auf die zugeordneten Wis-<br />
sensobjekte <strong>und</strong> -prozesse erforderlich.<br />
Die Anwendung von die Ressourceneigenschaften von Wissen antizipierenden Nor-<br />
men zur Beschreibung von Wissensressourcen ermöglicht es also bereits, die Ent-<br />
scheidungsfähigkeit des Wissensmanagements gegenüber der Ausgangssituation deut-<br />
lich zu verbessern.<br />
Die Grenzen 398 der <strong>St</strong>euerungsrelevanz solcher Informationen sind darin begründet,<br />
dass die bei einem Einstieg in die Thematik vorgenommenen Zuordnungen von Wis-<br />
sensressourcen zu Aufgabenkontexten auf Hypothesen zurückgehen.<br />
Das Wissensmanagement entscheidet in diesem Zusammenhang bei der Formulierung<br />
<strong>und</strong> Priorisierung von Massnahmen zur Entwicklung, Verteilung usw. von Wissen<br />
nach der Massgabe dieser Hypothesen. Damit läuft ein Ressourcenmanagement Ge-<br />
fahr, systematisch in solche Bestandteile der organisationalen Wissensbasis zu inves-<br />
tieren, denen unter Umständen tatsächlich kein oder nur ein geringer Einfluss auf die<br />
Erfolgsgrössen zukommt. Andererseits werden gegebenenfalls Wissensressourcen<br />
vernachlässigt, die in der festgelegten Soll-Ausstattung nicht vorgesehen sind, <strong>und</strong> die<br />
398 Dieser Umstand sollte die Einschätzung der Praktikabilität einer solchen Norm nicht beeinträchtigen. Schliesslich gehen die Zuordnungen<br />
von Erfolgsgrössen <strong>und</strong> Indikatoren, wie sie bei der Implementierung von Balanced Scorecard-Konzepten vorgenommen werden,<br />
ebenfalls auf solche Hypothesen zurück. Selbst Rechengrössen wie Kostenstellen- oder Prozesskosten liegen Hypothesen z. B. über die<br />
Linearität von Verbrauchsfunktionen zugr<strong>und</strong>e.
4 Controlling-Konzeption 219<br />
doch tatsächlich die Zielerreichungsgrade in Aufgabenkontexten massgeblich beein-<br />
flussen.<br />
Aus diesem Gr<strong>und</strong> muss das Wissenscontrolling eine Informationsversorgung hin-<br />
sichtlich sich vollziehender Akte der Wertgewinnung 399 von Wissen in Aufgabenkon-<br />
texten sicherstellen.<br />
4.2.1.2<br />
4.2.1.2.1<br />
Normen zur Beschreibung der Ist-Ressourcenausstattung<br />
Mit Blick auf die tatsächliche Ressourcenausstattung bestehen im Wissensmanage-<br />
ment zwei Informationsbedarfe: Zum einen in Bezug auf die Ist-Ausprägungen der<br />
Attribute von Wissensressourcen <strong>und</strong> ausserdem in Bezug auf den tatsächlichen Ein-<br />
fluss von Wissensressourcen auf die Erfolgsgrössen der Bank.<br />
Diesen Anforderungen wird das Wissenscontrolling gerecht, indem es die Wertgewin-<br />
nung von Wissensobjekten <strong>und</strong> –prozessen anhand ihrer Ist-Verfügbarkeitsgrade <strong>und</strong><br />
anhand der beobachtbaren Effekte von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten beur-<br />
teilt.<br />
Es werden von dem strategischen Controlling hierzu keine Einzelfallbetrachtungen<br />
vorgenommen. Vielmehr erfolgen dort Evaluationen aggregierter Bef<strong>und</strong>e zu Akten<br />
der Wertgewinnung in aufgabenkontextrelevanten Vorgängen einer Periode. Die Ver-<br />
arbeitung von Einzelfallbeobachtungen ist auf der nachgeordneten Controllingebene<br />
angesiedelt. 400<br />
Verfügbarkeit von Wissensressourcen<br />
Der Verfügbarkeitsgrad einer Wissensressource bemisst sich nach dem Mass an Über-<br />
einstimmung zwischen der Ist-Ausprägung ihrer Attribute <strong>und</strong> den gemäss Soll-<br />
Ressourcenausstattung erforderlichen Attributsausprägungen. Es soll nun gezeigt wer-<br />
399 Zum Prozess der Wertgewinnung von Wissen vgl. die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29.<br />
400 Für eine Prinzipdarstellung der Ist-Aufnahme von Attributen <strong>und</strong> Effekten von Wissensressourcen durch das operative Wissensmanagement<br />
vgl. bereits die Darstellungen in Kapitel 3.3.3.1, S. 170 ff. Zum Informationsfluss zwischen strategischem <strong>und</strong> operativem Controlling<br />
vgl. die Darstellungen in Kapitel 4.2.1.3.2, S. 232.
4 Controlling-Konzeption 220<br />
den, dass die grösste Herausforderung mit Blick auf die Messthematik nicht darin be-<br />
steht, dass Wissensressourcen Beobachtungen nur mit Hilfe indirekter Messgrössen 401<br />
zugänglich sind. Vielmehr soll als das entscheidende Problem herausgearbeitet wer-<br />
den, dass für eine Evaluation der Verfügbarkeit von Wissensressourcen mehrere Beur-<br />
teilungsdimensionen zugleich von Bedeutung sein können.<br />
Die Herausforderung ist darin zu sehen, mit Hilfe von direkten oder indirekten Mess-<br />
grössen bewertete Dimensionen in einem Gesamturteil zur Verfügbarkeit zusammen-<br />
zuführen. Es wird zur Illustration auf die in Abbildung 20 (vgl. S. 212) angeführte<br />
Ressource E111 zurückgegriffen: Das implizite Wissen (Erfahrung, Intuition) einzel-<br />
ner Vertriebsmitarbeiter über K<strong>und</strong>enbedarfe. Dieses implizite k<strong>und</strong>enbezogene Wis-<br />
sen kann beispielsweise anhand folgender Kriterien beurteilt werden:<br />
• Niveau bzw. Umfang des Wissens<br />
• <strong>St</strong>abilität der Verfügbarkeit des Wissens im Hinblick auf seine Bindung<br />
an Wissensorte<br />
• Robustheit des Wissens gegenüber Kontextveränderungen<br />
Das Niveau bzw. der Umfang des Wissens kann herangezogen werden, um zu beurtei-<br />
len, ob sich das Gespür für K<strong>und</strong>enbedarfe etwa auf bestimmte K<strong>und</strong>ensegmente (Ge-<br />
werbetreibende, Freiberufler) oder bestimmte Produktgruppen beschränkt. Oder um zu<br />
bewerten, in welcher Intensität diese Fähigkeiten ausgeprägt sind. Zur Beurteilung<br />
dieser Dimension von Verfügbarkeit können verschiedene Indikatoren herangezogen<br />
werden. In Betracht kommen Mitarbeiterstammdaten wie die Dauer der Vertriebstätig-<br />
keit oder die Anzahl durchlaufener beruflicher <strong>St</strong>ationen. Alternativ können Items von<br />
K<strong>und</strong>enbefragungen, welche z. B. die Selbstinitiative von Beratern operationalisieren,<br />
einbezogen werden.<br />
401 Vgl. die Darstellungen bei SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 160 sowie RABRENOVIC, O. (Rolle 2001), S. 16 <strong>und</strong> S. 50.
4 Controlling-Konzeption 221<br />
Beurteilungen der Verfügbarkeit von implizitem Wissen im Hinblick auf seine Bin-<br />
dung an Wissensorte beziehen vor allem Risiken 402 im Zusammenhang mit dem Aus-<br />
scheiden von Mitarbeitern ein. Hierzu können makroökonomische Daten (Arbeits-<br />
markt, Marktstruktur), Personalstammdaten (Familienstand, Alter) oder Befragungser-<br />
gebnisse zur Messung von Mitarbeiterbindung Berücksichtigung finden.<br />
Bezüglich der Robustheit 403 impliziter Wissensinhalte gegenüber potenziell beein-<br />
trächtigenden Kontextveränderungen wird im Fall des Wissensobjektes E111 etwa die<br />
Sensibilität gegenüber Veränderungen von K<strong>und</strong>enpräferenzen oder gegenüber Verän-<br />
derungen in Bezug auf das Arbeitsplatzumfeld (Wechsel in der Filialleitung, Relokati-<br />
on einer Filiale) angesprochen. Diese Dimension von Ressourcenverfügbarkeit ist<br />
kaum einer quantitativen Messung zugänglich. In Frage kommen stattdessen Bef<strong>und</strong>e<br />
aus Mitarbeitergesprächen oder beobachtetem Mitarbeiterverhalten im K<strong>und</strong>enver-<br />
kehr.<br />
Für die Datengewinnung zu den hier angeführten Beschreibungsdimensionen von Res-<br />
sourcenverfügbarkeit können in der Praxis etablierte Informationssysteme bzw. routi-<br />
nemässige Erhebungen genutzt werden. Mit Blick auf jede dieser Dimensionen mag<br />
ein Urteil über entsprechende Verfügbarkeitsgrade gewonnen werden können. Die<br />
grösste Schwierigkeit besteht jedoch darin zu sehen, diese unterschiedliche Kriterien<br />
zur Ressourcenverfügbarkeit ansprechenden Bewertungen zusammenzuführen:<br />
Die hauptsächliche Herausforderung stellt nicht die Auswahl adäquater<br />
Indikatoren für definierte Verfügbarkeitskriterien dar, sondern vielmehr die<br />
einer Indikatorenauswahl vorgelagerte Festlegung der Art <strong>und</strong> Weise, in<br />
welcher die Verfügbarkeit des zu Messenden beschrieben werden soll.<br />
Diese Einschätzung, hier am Beispiel eines impliziten Wissensinhaltes erläutert, lässt<br />
sich auf kodifizierte Wissensinhalte sowie auf Wissensprozesse ausweiten. In Bezug<br />
auf explizites Wissen ist anzumerken, dass das Kriterium der physischen Verfügbar-<br />
402 Vgl. hierzu die Darstellung des Instabilitätsrisikos von Wissensobjekten in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 87 f.<br />
403 Vgl. für eine Darstellung des Robustheitsrisikos von Wissensobjekten Kapitel 3.1.1.1.2, S. 88 f.
4 Controlling-Konzeption 222<br />
keit bei der Beschreibung von Ressourcenverfügbarkeit gr<strong>und</strong>sätzlich als bedeutsam<br />
angenommen werden kann. In Abhängigkeit von der Art <strong>und</strong> Weise, in welcher eine<br />
Kodifizierung von Wissensinhalten realisiert wird, kommen beispielsweise folgende<br />
Operationalisierungen für dieses Verfügbarkeitskriterium in Betracht:<br />
• Adäquanz des Zugriffskonzeptes auf Serveranwendungen<br />
• Vollständigkeit einer Projekt-Dokumentation<br />
• Adäquanz von Verteilerschlüsseln im Berichtswesen<br />
Auch die Kriterienauswahl zur Beurteilung der Verfügbarkeit von Wissensprozessen<br />
(Fehlerfreiheit, Geschwindigkeit, einbezogene Wissensorte) erfolgt danach, welche<br />
Attribute für den Erfolg in Aufgabenkontexten als relevant betrachtet werden.<br />
NORTH 404 thematisiert mit der ”Wissensbilanz”, einer Weiterentwicklung der an an-<br />
derer <strong>St</strong>elle vorgestellten induktiv-analytischen Ansätze 405 zur Bewertung immateriel-<br />
ler Ressourcen, dass organisationale Wissensbasen einer Beschreibung nur dann zu-<br />
gänglich sind, wenn mehrere Beschreibungsdimensionen einbezogen werden.<br />
Das strategische Wissenscontrolling sieht sich dieser Herausforderung jedoch nicht<br />
nur, <strong>und</strong> wohl nicht einmal in erster Linie, bei der Betrachtung einer Wissensbasis als<br />
Ganzem gegenüber. Sondern bereits bei dem Versuch, verhältnismässig exakt be-<br />
schriebene einzelne Wissensressourcen zu bewerten. Und dass selbst dann, wenn keine<br />
monetäre Bewertung angestrebt, sondern lediglich eine Evaluierung der Ressourcen-<br />
verfügbarkeit vorgenommen werden soll.<br />
Bei der Formulierung führungssysteminduzierter Anforderungen 406 an das Wissens-<br />
controlling wird hervorgehoben, dass das strategische Controlling in besonderem Mas-<br />
se die Bildung <strong>und</strong> Formulierung von Zielen unterstützen sollte. Dieser Anforderung<br />
404 NORTH, K. (Wissen 2001), S. 60-64.<br />
405 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 4.1.2.2.2, S. 199 ff.<br />
406 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 4.1.1.3, S. 190 ff.
4 Controlling-Konzeption 223<br />
genügt das strategische Wissenscontrolling im hier diskutierten Zusammenhang, in-<br />
dem es die relevanten Dimensionen zur Beurteilung von Ressourcenverfügbarkeit fest-<br />
legt <strong>und</strong> zudem Bewertungen von Ist-Verfügbarkeitsgraden vornimmt. Aspekte der<br />
Messgenauigkeit sind als nachrangig zu betrachten. Dennoch ist es im Hinblick auf<br />
eine datenmässige Integration von Wissen in bestehende Metriken der Unternehmens-<br />
steuerung zweckmässig, entsprechende Kennzahlen bereitzustellen.<br />
Aufgr<strong>und</strong> der Heterogenität in Frage kommender Berurteilungsdimensionen sowie der<br />
Komplexität der Messobjekte ist für die Kennzahlenbildung ein zweistufiges Scoring-<br />
Verfahren empfehlenswert. Es kann hierzu eine vierstufige Skala zur Bewertung von<br />
Verfügbarkeitsgraden berücksichtigt werden:<br />
1 = Ressource ist nicht verfügbar<br />
2 = Ressource ist in geringem Umfang verfügbar (hohe Differenz Soll-/Ist-<br />
Ausprägung)<br />
3 = Ressource ist in hohem Umfang verfügbar (geringe Differenz Soll-/Ist-<br />
Ausprägung)<br />
4 = Ressource ist vollständig verfügbar (Soll-Ausprägung entspricht Ist-<br />
Ausprägung)<br />
Die Scoring-Punkte je Beurteilungsdimension werden in einem zweiten Schritt zu ei-<br />
nem Gesamtscoring-Wert der Ist-Verfügbarkeit herangezogen. Jedem der sechs in Ab-<br />
bildung 20 (vgl. S. 212) angeführten Wissensobjekte kann damit ein vorläufiger Ge-<br />
samtscoring-Wert zugeordnet werden.<br />
Der Hinweis auf die Vorläufigkeit von Scoring-Werten führt zur Frage des Berichts-<br />
bzw. Anpassungszykluses. Es ist dazu festzustellen, dass das Reporting eines strategi-<br />
schen Controllings gegenüber dem Führungssystem eher anlassgesteuert als in eine<br />
starre Berichtsroutine eingefasst ist. Das bedeutet, initiiert werden Anpassungen von<br />
Scoring-Werten dadurch, dass dem strategischen Controlling neue Informationen über
4 Controlling-Konzeption 224<br />
die Wertgewinnung von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten von der nachgeord-<br />
neten Controllingebene zugeliefert werden.<br />
Es ist als Konvention vorzusehen, dass Veränderungen der Scoring-Werte nur auf-<br />
gr<strong>und</strong> der Auswertung einer hohen Anzahl von Beobachtungen vorgenommen werden.<br />
Eine hohe Volatilität von Scoring-Werten abzubilden, ist nicht zweckmässig. Viel-<br />
mehr kann eine hohe Volatilität als Anhaltspunkt dafür interpretiert werden, dass die<br />
ausgewählten Messgrössen nicht geeignet sind, die Verfügbarkeit der betreffenden<br />
Ressource zu beschreiben.<br />
4.2.1.2.2<br />
Einfluss von Wissen auf Erfolgsgrössen<br />
Als zweite Dimension zur Beschreibung einer Ist-Ressourcenausstattung wird für jede<br />
Wissensressource ein qualifiziertes Verständnis über den Einfluss von Wissen auf<br />
Zielerreichungsgrade in Aufgabenkontexten bzw. auf die zugeordneten Erfolgsgrössen<br />
angestrebt.<br />
Hinsichtlich des in Abbildung 20 (vgl. S. 212) angeführten Aufgabenkontextes ”Er-<br />
folgreiche K<strong>und</strong>enansprache” (E11) kommen etwa folgende Messindikatoren bzw.<br />
Messpunkte mit Blick auf die Wertgewinnung von Wissen in Betracht:<br />
• Anzahl generierter Kampagnenideen<br />
• Anzahl initiierter Direktansprache-Aktionen<br />
• Anzahl durch Aktionen initiierter Neuk<strong>und</strong>en-Kontakte<br />
• Anzahl Vertragsabschlüsse<br />
• Cash Flow aus Vertragsabschlüssen mit Neuk<strong>und</strong>en<br />
Wie bereits an anderer <strong>St</strong>elle 407 erläutert wird, ist es anzustreben, einen noch beob-<br />
achtbaren Messpunkt der Wertgewinnung auszuwählen. In Bezug auf das in Abbil-<br />
dung 20 angeführte Objekt ”Kampagnenwissen” (E113) kann die Anzahl der generier-<br />
ten Kampagnenideen oder der initiierten Anspracheaktionen herangezogen werden.<br />
407 Vgl. hierzu das Fallbeispiel zur Prinzipdarstellung des Kernprozesses der Wissensnutzung in Kapitel 3.2.2.2.2, S. 136.
4 Controlling-Konzeption 225<br />
Mit zunehmender Nähe von Messpunkten zum Cash Flow gestaltet sich eine Beurtei-<br />
lung des Einflusses von Wissensressourcen anspruchsvoller.<br />
Den Ausführungen im vorhergegangenen Unterkapitel zur Relevanz mehrerer Dimen-<br />
sionen bei der Beschreibung von Ressourcenverfügbarkeit kommt auch hier Bedeu-<br />
tung zu. Sofern Einflüsse auf mehrere Zielgrössen eines Aufgabenkontextes (Neukun-<br />
den-Gewinnung, Mitarbeiterzufriedenheit) vermutet werden, so kann dies mit Hilfe<br />
eines zweistufigen Scoring-Verfahrens nachvollzogen werden.<br />
Die Beschreibung der Ist-Ausstattung hinsichtlich der in einer Soll-Ausstattung vorge-<br />
sehenen Wissensressourcen erfolgt anhand von Verfügbarkeitsgraden sowie anhand<br />
der beobachteten Wirkungen auf Erfolgsgrössen. Tabelle 13 stellt die hieraus durch<br />
das Wissensmanagement ableitbaren generischen Handlungsempfehlungen dar:<br />
Vergleich<br />
Verfügbar-<br />
keitsgrade<br />
Vergleich<br />
Einflussgrade<br />
Handlungsempfehlung zur<br />
Entwicklung einer Wissensbasis<br />
Ist ≥ Soll Effektreal ≥ EffektHyp • Keine Modifikation der Hypothese zur Relevanz der<br />
Ressource erforderlich<br />
• Keine Massnahmen erforderlich<br />
Ist ≥ Soll Effektreal < EffektHyp • Modifikation der Hypothese zur Relevanz der Ressource<br />
erforderlich<br />
• Keine Massnahmen erforderlich<br />
Ist < Soll Effektreal ≥ EffektHyp • Keine Modifikation der Hypothese zur Relevanz der<br />
Ressource erforderlich<br />
• Initiierung der Kernprozesse Wissensentwicklung<br />
oder -erwerb erforderlich<br />
Ist < Soll Effektreal < EffektHyp • Modifikation der Hypothese zur Relevanz der Ressource<br />
erforderlich<br />
• Keine Massnahmen erforderlich<br />
Tabelle 13: Regelkreis Wissensentwicklung
4 Controlling-Konzeption 226<br />
Im Fokus steht auch hier die Unterstützung des Führungssystemes bei der Zielfindung<br />
<strong>und</strong> –bildung, nicht die Detaillierung von Einzelfallbeobachtungen oder Soll-/ Ist-<br />
Abweichungen. Den wichtigsten <strong>St</strong>euerungsimpuls für das Wissensmanagement stel-<br />
len dabei Informationen dar, die eine unzureichende Verfügbarkeit von solchen Wis-<br />
sensressourcen feststellen, bei denen tatsächlich ein signifikanter Einfluss auf Erfolgs-<br />
grössen beobachtet werden kann. Diese stellen dann durch Erhebungen des operativen<br />
Wissensmanagements gewonnene Erkenntnisse über bestehende Entwicklungsbedarfe<br />
im Unternehmen dar.<br />
4.2.1.3<br />
Informationssystem Wissenscontrolling<br />
Mit der Festlegung von Normen zur Ableitung bzw. Beschreibung von Soll- <strong>und</strong> Ist-<br />
Ressourcenausstattungen wird die Integration der Ressource Wissen lediglich in abs-<br />
trakter Weise vollzogen. Indem nämlich die in der Metrik zur Gesamtbanksteuerung<br />
abgebildeten Erfolgsgrössen anhand von Aufgabenkontexten mit der organisationalen<br />
Wissensbasis verknüpft werden.<br />
Dieser Integrationsschritt sollte um eine datenmässige Integration ergänzt werden, um<br />
so eine wirksame Vernetzung des Wissensmanagements mit anderen (hierarisch<br />
gleichgeordneten oder übergeordneten) Führungssystemen zu erreichen.<br />
Bei der Darstellung des Zielsystems des Wissensmanagements in Kapitel 3.3 werden<br />
die vielfältigen Informationsbeziehungen zwischen strategischer <strong>und</strong> operativer Füh-<br />
rungsebene deutlich. 408 Es sind deshalb mit einer Controlling-Konzeption die Eck-<br />
punkte zur Gestaltung des Informationsflusses zwischen strategischem <strong>und</strong> operativem<br />
Controlling zu konkretisieren. Abbildung 21 bietet dazu einen zusammenfassenden<br />
Überblick über das Informationssystem Wissenscontrolling.<br />
408 Vgl. Kapitel 3.3, S. 141 ff.
4 Controlling-Konzeption 227<br />
<strong><strong>St</strong>rategisches</strong> Wissenscontrolling<br />
Metrik der Gesamtbanksteuerung<br />
*<br />
• Modifikation<br />
Hypothesen<br />
• Konsolidierung<br />
Ist-Ausprägungen<br />
• Bewertung Massnahmenerfolge<br />
• Differenzierung<br />
• Falsifizierung<br />
• Aufnahme neuer<br />
Hypothesen<br />
Hypothesen zum Einfluss<br />
von Wissen auf Erfolgsgrössen<br />
Definition<br />
Aufgabenkontexte<br />
Ziele<br />
Kostenposition<br />
Vertriebseffektivität<br />
• Ressourcenausstattung: • Ressourcendisposition:<br />
...<br />
Markenstärke<br />
• Evaluation<br />
im Rahmen<br />
der Früherkennung<br />
Ist Soll Ziele <strong>St</strong>ati<br />
Appendix Wissens-Scorecard<br />
•Neue<br />
inkrementellgenerierteWissensressourcen<br />
• Aggregierte Ist-<br />
Ausprägungen von<br />
Ressourcen in<br />
artgleichen Aufgabenkontexten<br />
• Ist-Ausprägung der<br />
Attribute von Wissensressourcen<br />
• Ort, Zeit <strong>und</strong> Ziele<br />
von Akten der<br />
Wissensnutzung<br />
Ist-Ausprägungen zu Erfolgsgrössen/<br />
Indikatoren, anderen<br />
Ressourcen (Personal, IT,<br />
Risikotragfähigkeit)<br />
• Ist-Effekte von Wissensressourcen<br />
auf<br />
Erfolgsgrössen (in<br />
Aufgabenkontexten)<br />
• Hypothesen zum<br />
Einfluss von Wissensressourcen<br />
Operative Informationssysteme<br />
der Bank<br />
Abbildung 21: Informationssystem Wissenscontrolling<br />
•Bef<strong>und</strong>e zu<br />
Beiträgen<br />
von Wissensorten<br />
zur<br />
Ressourcenausstattung<br />
• Aggregierte Ist-<br />
Ausprägungen von<br />
Effekten auf identischeErfolgsgrössen/<br />
Indikatoren<br />
• Zielerreichungsgrade<br />
von Wissensmanagementmassnahmen<br />
• Soll-Ausprägungen<br />
von Attributen der<br />
Wissensressourcen<br />
•HR-Systeme<br />
• Auswertungen von<br />
Workflowsystemen<br />
• Zielerreichungsgrade<br />
von Massnahmen<br />
• Ziele <strong>und</strong> Budgets<br />
von Wissensmgt.-<br />
Massnahmen<br />
Basisdaten<br />
• Vertriebscontrolling<br />
• Kostencontrolling<br />
•Sonstige Ist-<br />
Grössen<br />
• Marktforschung<br />
•....<br />
Erhebungsergebnisse ** des operativen<br />
Wissensmanagements<br />
Operatives Wissenscontrolling<br />
* z.B. Balanced Scorecard,<br />
Skandia Navigator<br />
** Beobachtung, Befragung,<br />
Dokumentenanalyse
4 Controlling-Konzeption 228<br />
4.2.1.3.1 Informationsfluss auf Gesamtbankebene<br />
Auf der Gesamtbankebene sind vor allem drei Informationsbeziehungen für eine wirk-<br />
same Vernetzung des strategischen Wissenscontrollings von Bedeutung:<br />
a) Einbeziehung von Planungen zu den Erfolgsgrössen<br />
b) Bereitstellung von Ist-Werten zu den Erfolgsgrössen<br />
c) Abbildung der Ist-Wissensposition in der Gesamtbankmetrik<br />
ad a) Einbeziehung von Planungen zu den Erfolgsgrössen<br />
Mit der Ableitung der Soll-Ressourcenausstattung aus den in der Gesamtbankmetrik<br />
abgebildeten Erfolgsgrössen werden diejenigen Wissensobjekte <strong>und</strong> –prozesse identi-<br />
fiziert, von denen angenommen wird, dass sie den kritischen wissensbezogenen Kapa-<br />
zitätsausschnitt der Bank darstellen. Mit Blick auf die Dispositionen eines Wissens-<br />
managements ist deshalb Transparenz erforderlich über die langfristigen Zielvorstel-<br />
lungen der Unternehmensleitung bezüglich der Komposition dieser Erfolgsgrössen.<br />
Dabei gilt das Interesse nicht den im Rahmen einer Einjahresplanung festgelegten<br />
Plan-Werten zu den Indikatoren dieser Erfolgsgrössen. (Plan-Anzahl Neuk<strong>und</strong>en p.a.,<br />
Plan-Wert eines K<strong>und</strong>enzufriedenheitsindex). Angesichts der in der Regel langfristi-<br />
gen Wirkungszeiträume von Veränderungen in der organisationalen Wissenbases er-<br />
scheinen solche Plan-Werte als weitgehend irrelevant.<br />
Als bedeutsam sind hier vielmehr solche Planungen der Unternehmensleitung anzuse-<br />
hen, die etwa Neugewichtungen von Erfolgsgrössen implizieren. Erfährt beispielswei-<br />
se die Erfolgsgrösse Kostenposition aufgr<strong>und</strong> von Veränderungen in der Anbieter-<br />
struktur oder aufgr<strong>und</strong> von makroökonomischen Rahmenbedingungen einen Bedeu-<br />
tungszuwachs gegenüber anderen Erfolgsgrössen, so stellte dieses einen wichtigen<br />
Parameter für Dispositionen im Wissensmanagement dar. Schliesslich können hier-<br />
durch implizite <strong>und</strong> explizite Wissensinhalte wie ”Kostendisziplin” oder ”Methoden<br />
der Eigenkapitalallokation” an Bedeutung gewinnen, für die zuvor im Vergleich zu
4 Controlling-Konzeption 229<br />
eher innovations- oder marketingorientierten Wissensinhalten nur eine nachrangige<br />
Bedeutung angenommen wurde.<br />
ad b) Bereitstellung von Ist-Werten zu den Erfolgsgrössen<br />
Angesprochen sind hier die Ist-Werte zu denjenigen Indikatoren, mit deren Hilfe die<br />
Erfolgsgrössen in der Metrik abgebildet werden. Zeitreihenanalysen von Ist-<br />
Ausprägungen dieser Indikatoren können wichtige Anhaltspunkte bieten für eine Beur-<br />
teilung der Relevanz von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten. 409 Diese Sicht-<br />
weise soll an einem Beispiel erläutert werden.<br />
Betrachtet wird ein Indikator zur Messung von K<strong>und</strong>enzufriedenheit. Es sei ange-<br />
nommen, dass in der Vergangenheit in erheblichem Umfang finanzielle Mittel dafür<br />
aufgewendet wurden, die Versorgung von Vertriebsmitarbeitern mit solchen impliziten<br />
<strong>und</strong> expliziten Wissensinhalten zu gewährleisten, von denen angenommen wurde, dass<br />
sie die Motivation von Mitarbeitern zu k<strong>und</strong>enorientiertem Verhalten wirksam unter-<br />
stützen. Zu denken ist hier an die Durchführung regelmässiger Town Hall Meetings,<br />
an die Einrichtung elektronischer Ideenbörsen oder an den regelmässigen Versand von<br />
Mitarbeiterpublikationen mit entsprechenden k<strong>und</strong>enbezogenen Inhalten. Analysen der<br />
K<strong>und</strong>enbefragungen könnten den Bef<strong>und</strong> hervorbringen, dass nach einigen Befra-<br />
gungszyklen die durchschnittliche K<strong>und</strong>enzufriedenheit in den Vertriebsregionen auf<br />
gleichem Niveau angesiedelt ist. Sofern dem Wissensmanagement Informationen über<br />
regional signifikant unterschiedliche Nutzungsintensitäten von elektronischen Ideen-<br />
börsen, unterschiedliche Häufigkeiten von Town Hall Meetings in den Regionen usw.<br />
verfügbar sind, so kann geschlussfolgert werden, dass die mit diesen Massnahmen<br />
angesprochenen Wissensressourcen tatsächlich keinen signifikanten Einfluss auf die<br />
K<strong>und</strong>enzufriedenheit ausüben.<br />
409 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 4.2.1.2.2, S. 224 ff.
4 Controlling-Konzeption 230<br />
Langzeitanalysen von Indikatoren stellen lediglich einen Ansatz dar, um Transparenz<br />
über den tatsächlichen Einfluss von Wissensressourcen auf Erfolgsgrössen zu gewin-<br />
nen. Allerdings sollte systematischen Beobachtungen von in <strong>St</strong>andardberichten abge-<br />
bildeten Leistungskennzahlen in der Praxis eine ausreichend grosse Aufmerksamkeit<br />
gewidmet werden.<br />
ad c) Abbildung der Ist-Wissensposition in der Gesamtbankmetrik<br />
Mit den beiden zuvor behandelten Informationsbeziehungen wird die Bereitstellung<br />
von Informationen für das Wissensmanagement angesprochen. Nun soll die Fragestel-<br />
lung untersucht werden, in welcher Weise das Wissenscontrolling Informationen über<br />
Fortschritte bei der Entwicklung <strong>und</strong> Nutzung einer organisationalen Wissensbasis<br />
gegenüber der Gesamtbankebene kommunizieren kann.<br />
Auf den hohen Verbreitungsgrad des Balanced Scorecard-Konzeptes in der Unterneh-<br />
menspraxis wird bereits an anderer <strong>St</strong>elle hingewiesen. 410 Es soll also für die nachfol-<br />
genden Überlegungen davon ausgegangen werden, dass eine Balanced Scorecard als<br />
Metrik der Unternehmenssteuerung genutzt wird.<br />
Zunächst bedarf der Klärung, welche Informationen des Wissenscontrollings in dieses<br />
Format aufgenommen werden sollten. Es wird vorgeschlagen, die folgenden drei In-<br />
formationen zu berücksichtigen:<br />
• Beschreibung der relevanten Wissensressourcen<br />
• Scoring-Wert 411 zur Abbildung des Ist-Verfügbarkeitsgrades zu einem<br />
bestimmten Berichtszeitpunkt pro aufgeführter Ressource<br />
• Beschreibung laufender Massnahmen pro aufgeführter Ressource<br />
410 Für eine Darstellung des Balanced Scorecard-Konzeptes vgl. Kapitel 4.1.2.1.2, S. 195 ff.<br />
411 Für eine Erläuterung des Verfügbarkeits-Scorings vgl. Kapitel 4.2.1.2.1, S. 222-224.
4 Controlling-Konzeption 231<br />
Über Plan-Werte im engeren Sinne zu einzelnen Wissensressourcen verfügt das Wis-<br />
senscontrolling nicht. Allerdings bietet der vorgestellte Scoring-Wert eine gute Aussa-<br />
gekraft: Indem er nämlich als Indikator für den Grad der Übereinstimmung zwischen<br />
geforderter <strong>und</strong> tatsächlicher Ressourcenverfügbarkeit zu interpretieren ist. Allerdings<br />
ist bei dieser Interpretation das hohe Aggregationsniveau, auf dem dieser Scoring-<br />
Wert (als ein Durchschnittswert für eine bestimmte Anzahl beobachteter Vorgänge<br />
einer Berichtsperiode) angesiedelt ist, im Auge zu behalten.<br />
Im Hinblick auf die formale Integration dieser Informationen in bestehende Balanced<br />
Scorecard-Formate wird eine Appendix-Lösung favorisiert. Diese sieht vor, nach<br />
Massgabe der in einer Gesamtbank-Scorecard abgebildeten Erfolgsgrössen zu diffe-<br />
renzierende Wissens-Scorecards aufzunehmen. Diese Vorgehensweise bietet eine adä-<br />
quate Managementunterstützung, indem zu jeder Erfolgsgrösse die entsprechenden<br />
Wissensressourcen betrachtet werden können. Abbildung 22 illustriert diesen Lö-<br />
sungsvorschlag anhand einer Wissens-Scorecard für die Erfolgsgrösse Kostenposition.<br />
Idealerweise bildet ein Berichtswesen auf der Basis des Balanced Scorecard-<br />
Konzeptes die formale Organisationsstruktur von Unternehmen ab. Dieses bedeutet,<br />
dass für die verschiedenen Berichtsebenen spezifische Scorcards bereitgestellt werden.<br />
In welchem Umfang dieser Differenzierung mit Wissens-Scorecards gefolgt werden<br />
kann, wird durch die Verfügbarkeit der erforderlichen Daten im Wissenscontrolling<br />
bestimmt.<br />
Die mit einer Aufnahme in die Metrik der Gesamtbanksteuerung damit auch daten-<br />
mässig vollzogene Intergration von Wissensressourcen bietet Entscheidungsträgern<br />
Transparenz in Bezug auf die in ihrem Verantwortungsbereich realisierte wissensbe-<br />
zogene Ressourcenausstattung. Auf diesem Wege können sowohl durch Wissensres-<br />
sourcen bedingte Restriktionen in Entscheidungen einbezogen, als auch Wissensbedar-<br />
fe beschrieben werden.
4 Controlling-Konzeption 232<br />
Balanced Scorecard<br />
Gesamtbank<br />
Vertriebseffektivität<br />
Markenstärke<br />
Ziele<br />
Kostenposition<br />
...<br />
Scorecard Vertriebseffektivität<br />
Scorecard Kostenposition<br />
...<br />
Appendix<br />
Wissens-Scorecard Kostenposition<br />
Wissensressource<br />
• Methodenkompetenz zur<br />
Erstellung Businesspläne<br />
• Implizites Projektmgt.-<br />
Wissen Führungskräfte<br />
• Explizites Planungswissen<br />
in IT,Vertrieb, Personal<br />
• Kostenbewusstsein der<br />
2. Führungsebene<br />
• Übertragungsgeschwindigkeit<br />
von Best Practise-<br />
Wissen im Konzerverb<strong>und</strong><br />
• Kodifizierte Richtlinien<br />
des Konzerncontrollings<br />
Verfügbarkeits-Scoring 1 = Nicht verfügbar<br />
2 = In geringem Masse verfügbar<br />
3 = In hohem Masse verfügbar<br />
4 = Vollständig verfügbar<br />
Abbildung 22: Wissens-Scorecard als Controllinginstrument<br />
4.2.1.3.2<br />
Verfügbarkeit<br />
Informationsfluss zwischen den Controllingebenen<br />
2<br />
2<br />
1<br />
2<br />
1<br />
4<br />
Massnahme<br />
• Planung von Schulungen<br />
• Erstellung Blue Book<br />
• Zusammenarbeit mit<br />
externen Beratern<br />
• Initiierung Job-Rotation-<br />
Programme<br />
• Sanktionierung von Verletzungen<br />
d. Vorbildfunktion<br />
• Aufbau Yellow Pages,<br />
Communities of Practise<br />
•Keine<br />
Wie in Abbildung 21 (vgl. S. 227) dargestellt ist, spiegeln die Schnittstellen zwischen<br />
strategischem <strong>und</strong> operativen Controlling die Arbeitsteilung zwischen strategischem<br />
<strong>und</strong> operativem Wissensmanagement im Hinblick auf drei Bereiche wider:<br />
a) Planung <strong>und</strong> Umsetzung des Kernprozesses der Wissensnutzung 412<br />
b) Planung <strong>und</strong> Umsetzung anderer Kernprozesse<br />
c) Aufnahme <strong>und</strong> Verarbeitung von Informationen zur Früherkennung<br />
ad a) Planung <strong>und</strong> Umsetzung des Kernprozesses der Wissensnutzung<br />
Das strategische Controlling leitet der operativen Ebenen Informationen in Bezug auf<br />
Ort, Zeit <strong>und</strong> Rahmenbedingungen von geplanten Aufgabenkontexten zur Aufnahme<br />
412 Vgl. hierzu die Darstellung der Ziele des Kernprozesses der Wissensnutzung in Kapitel 3.2.2.2.2, S. 134 ff sowie die Prinzipdarstellung<br />
von Ist-Aufnahmen durch das operative Wissensmanagement in Abbildung 16, Kapitel 3.2.2.2.2, S. 172.
4 Controlling-Konzeption 233<br />
von Akten der Wertgewinnung zu. Dabei werden dem operativen Controlling insbe-<br />
sondere folgende Informationen pro vorgesehener Transaktion bereitgestellt:<br />
• für den Aufgabenkontext relevante Wissensressourcen der Soll-Ausstattung<br />
• die relevanten Hypothesen über den Einfluss von Wissensressourcen<br />
• Soll-Ausprägungen der relevanten Attribute von Wissensressourcen<br />
Vom operativen Führungssystem aufgenommene Bef<strong>und</strong>e werden vom operativen<br />
Controlling aufbereitet <strong>und</strong> folgende Informationen an die strategische Ebene übermit-<br />
telt:<br />
• Aggregierte Ist-Ausprägungen der Attribute von Wissensressourcen, deren<br />
Wertgewinnungsprozess in Vorgängen zu identischen (oder zumindest ähnli-<br />
chen) Aufgabenkontexten aufgenommen wurden<br />
• Aggregierte Ist-Bewertungen der Effekte von Wissensressourcen in identischen<br />
(oder zumindest ähnlichen) Aufgabenkontexten<br />
Diese Informationen werden vom strategischen Controlling mit weiteren Bef<strong>und</strong>en<br />
konsolidiert <strong>und</strong> für die Überpüfung von Hypothesen zur Soll-Ressourcenausstattung<br />
weiterverarbeitet. Der hier beschriebene Informationsfluss stellt das Kerngerüst der<br />
wissensmanagementinternen Informationsversorgung dar.<br />
ad b) Planung <strong>und</strong> Umsetzung anderer Kernprozesse<br />
Hiermit wird der für eine wirksame Koordination von Planung <strong>und</strong> Umsetzung der<br />
Projektaktivitäten erforderliche Informationsfluss zwischen strategischem <strong>und</strong> operati-<br />
vem Controlling angesprochen. Die von dem strategischen Management initiierten<br />
Kernprozesse werden in Zeit-, Budget- <strong>und</strong> Massnahmenplanungen detailliert <strong>und</strong> dem<br />
operativen Controlling zugleitet. Von dieser Ebene werden periodische <strong>St</strong>atusberichte<br />
für Zwecke der Projektfortschrittskontrolle gemeldet.
4 Controlling-Konzeption 234<br />
ad c) Aufnahme <strong>und</strong> Verarbeitung von Informationen zur Früherkennung<br />
Im Gegensatz zu den zuvor dargestellten Informationsbeziehungen werden die hier<br />
angesprochenen Transaktionen vom operativen Controlling initiiert. Vom operativen<br />
Management antizipierte Auffälligkeiten werden bewertet <strong>und</strong> dem strategischen Con-<br />
trolling zur Wahrnehmung seiner Früherkennungsfunktion 413 übermittelt.<br />
4.2.2<br />
4.2.2.1<br />
4.2.2.1.1<br />
Kosten- <strong>und</strong> Nutzenbewertung<br />
In Kapitel 3.3 wird herausgestellt, dass die Realisierung des Wirtschaftlichkeitsprin-<br />
zips wichtige Beiträge leistet für die Integration von Wissen in das übergreifende Res-<br />
sourcenmanagement sowie für die Legitimation von Wissensmanagement-Aktivitäten<br />
im Allgemeinen. 414 Dazu sind solche Normen erforderlich, die zum einen Beschrei-<br />
bungen der Kosten- oder Nutzenwirkungen von Entscheidungen im Wissensmanage-<br />
ment, <strong>und</strong> darüber hinaus Abgrenzungen unterschiedlicher Kosten- <strong>und</strong> Nutzenarten<br />
ermöglichen.<br />
Normen der Kostenzuordnung<br />
Wissensbezogene Kostenarten<br />
Das Wissenscontrolling betrachtet Kostenwirkungen im Zusammenhang mit der Ver-<br />
fügbarkeit, der Entwicklung sowie der Nutzung von Wissensressourcen. Um Transpa-<br />
renz im Hinblick auf die Vielzahl unterschiedlicher Arten von mit organisationaler<br />
Wissensarbeit verb<strong>und</strong>enen Ressourcenverbräuchen zu gewinnen, können die im<br />
Rechnungswesen abgebildeten primären <strong>und</strong> sek<strong>und</strong>ären Kostenarten in entschei-<br />
dungsrelevante wissensbezogene Kostenarten überführt werden. Als entscheidungsre-<br />
levant sind solche Kosten definiert, welche durch Entscheidungen im Sinne der Verur-<br />
sachung, der Veränderung oder des Wegfalls beeinflusst werden. 415 Abbildung 23<br />
413 Zur Ausgestaltung der Früherkennungsfunktion durch ein strategisches Controlling vgl. Kapitel 4.2.3, S. 240 ff.<br />
414 Vgl. die Darstellung in Kapitel 3.3.2.1.3, S. 152 ff.<br />
415 Vgl. BUNGENSTOCK, C. (Kostenrechnungssysteme 1995), S. 65.
4 Controlling-Konzeption 235<br />
stellt einen Vorschlag zur Differenzierung von aus Rechnungswesendaten abgeleiteten<br />
wissensbezogenen Kostenarten dar:<br />
Kosten der<br />
wissensrelevanten<br />
Infrastruktur<br />
Kosten des<br />
Wissensbestandes<br />
Kosten des<br />
Bestandsschutzes<br />
Wissensbezogene<br />
Kosten<br />
Sonstige<br />
wissensbezogene<br />
Kosten<br />
Abbildung 23: Systematik wissensbezogener Kostenarten<br />
Kosten der<br />
Nicht-Verfügbarkeit´von<br />
Wissen<br />
Kosten des<br />
Nicht-Wissens<br />
Kosten der<br />
Wissensbereitstellung<br />
Kosten des<br />
externen<br />
Wissenserwerbs<br />
Kosten der<br />
internen<br />
Wissensentwicklung<br />
Auf der ersten Gliederungsebene werden Kosten des Wissensbestandes von durch un-<br />
zureichender Ressourcenverfügbarkeit verursachten Kosten unterschieden. Diese Ab-<br />
grenzung trägt dem Umstand Rechnung, dass Kostenwirkungen entweder durch Ent-<br />
scheidungen im Zusammenhang mit bereits bestehenden Ressourcen induziert oder<br />
durch Entscheidungen zur Handhabung von Nicht-Wissen verursacht werden.<br />
Die einem Wissensbestand zuordenbaren Kosten können in infrastrukturbezogene<br />
Kosten sowie in durch Aktivitäten zum Schutz der organisationalen Wissensbasis ver-<br />
ursachte Kosten unterschieden werden. Infrastrukturbezogene Kosten werden dabei<br />
nicht alleine als Kosten der EDV-Infrastruktur, sondern in einem allgemeineren Sinne<br />
interpretiert.
4 Controlling-Konzeption 236<br />
Solche Kosten, die keiner dieser beiden Kategorien verursachungsgerecht zuzuordnen<br />
sind, werden schliesslich als sonstige wissensbezogene Kosten charakterisiert.<br />
Kosten der wissensrelevanten Infrastruktur<br />
Diese abgeleitete Kostenart umfasst diejenigen Kosten, welche Entscheidungen zur<br />
Gestaltung der Einflussgrössen von Wissensprozessen sowie Massnahmen zur Spei-<br />
cherung oder Verteilung verfügbarer Wissensobjekte zugeordnet werden können:<br />
• Kosten für Massnahmen zur Realisierung einer wissensfördernden Un-<br />
ternehmenskultur<br />
• Kosten für das Coaching von für bestimmte Leistungen der Wissensar-<br />
beit verantwortlichen Führungskräften<br />
• Kosten für die Bereitstellung <strong>und</strong> Nutzung von informationstechnischer<br />
Infrastruktur für Zwecke der Wissensverteilung<br />
• Kosten der Erstellung <strong>und</strong> Pflege von Organisationshandbüchern<br />
Kosten des Bestandsschutzes<br />
Hier sind solche Kosten angesprochen, welche Entscheidungen zugeordnet werden<br />
können, die den Schutz der Verfügbarkeitsgrade von Wissensobjekten bzw. der reali-<br />
sierten Leistungsfähigkeit von Lernprozessen gegenüber beeinträchtigenden Ereignis-<br />
sen <strong>und</strong> Sachverhalten zum Gegenstand haben:<br />
• Kosten zur Erlangung von Schutzrechten (Patente, Lizenzen)<br />
• Kosten für Massnahmen zur Vermeidung oder Reduzierung von Wis-<br />
sensverlustrisiken<br />
• Kosten für Werkschutz
4 Controlling-Konzeption 237<br />
Im Hinblick auf die Kosten des Nicht-Wissens sind zwei Kostenkategorien zu unter-<br />
scheiden. Dieses sind zum einen (kalkulatorische) Kosten, welche durch unzureichen-<br />
de Ressourcenverfügbarkeit verursacht werden:<br />
• Kosten, die durch Überschreitungen von Zeitbudgets in Projekten ver-<br />
ursacht werden<br />
• Kosten für K<strong>und</strong>enansprachen aufgr<strong>und</strong> mangelnder Detaillierungsgra-<br />
de verfügbarer K<strong>und</strong>eninformationen (<strong>St</strong>reuverluste von Werbemitteln)<br />
• Kosten für Leerzeiten <strong>und</strong> Kosten für Fehlerbehebungen in Arbeitspro-<br />
zessen<br />
• Mehrkosten aufgr<strong>und</strong> der Nicht-Nutzung von Best Practise-Wissen in<br />
Arbeitsprozessen<br />
Die zweite Kategorie von Kosten des Nicht-Wissens erfasst Kosten der Wissensbereit-<br />
stellung. Dabei können Kosten des externen Wissenserwerbs (Honorarkosten für ex-<br />
terne Berater, Rekruitingkosten) sowie Kosten der internen Wissensentwicklung unter-<br />
schieden werden. Hierbei handelt es sich beispielsweise um Kosten für Mitarbeiter-<br />
schulungen.<br />
4.2.2.1.2 ”Rückgewinnungskosten” von Wissen<br />
Da Unternehmen in der Vergangenheit keine ”Wissensbuchführung” vorgenommen<br />
haben, können Wissensressourcen in der Regel keine historischen Anschaffungskosten<br />
zugeordnet werden. Als Kostenträger sind im Rechnungswesen Mitarbeiter (Ausprä-<br />
gung von Wissensorten) <strong>und</strong> Sachmittel wie informationstechnische Anlagen (Infra-<br />
struktur) abgebildet.<br />
Ein Grossteil derjenigen Kosten, welche für die Entwicklung <strong>und</strong> Bereitstellung von<br />
Wissensressourcen aufgewendet wurden, können als sunk costs interpretiert werden.<br />
In einer kostenmässigen Betrachtung hat dieses zur Konsequenz, dass bestehende wis-<br />
sensbezogene Ressourcenausstattungen als quasi ”ohne Wert” angesehen werden kön-
4 Controlling-Konzeption 238<br />
nen. Dieses birgt die Gefahr, dass dieser Ressourcenausschnitt bei Allokationsent-<br />
scheidungen systematisch unberücksichtigt bzw. in zu geringem Umfang berücksich-<br />
tigt wird. Ein Umstand, der keinen adäquaten Bezugsrahmen für die Bewirtschaftung<br />
von Wissensressourcen darstellt. Aus diesem Gr<strong>und</strong> soll eine Grösse eingeführt wer-<br />
den, die es erlaubt, näherungsweise den Aufwand für Ressourcenrückgewinnungen zu<br />
quantifizieren.<br />
Dazu wird das Konstrukt der ”Rückgewinnungskosten von Wissensressourcen” einge-<br />
führt. Diesem liegt insofern ein wertmässiger Kostenbegriff zugr<strong>und</strong>e, als damit der<br />
bewertete, leistungsgerichtete <strong>und</strong> periodenbezogene Ressourcenverbrauch für die<br />
Entwicklung von Wissensressourcen in zukünftigen Zeitperioden berücksichtigt wer-<br />
den soll. Es werden damit diejenigen Kosten betrachtet, die dann entstehen, wenn eine<br />
in der Zukunft nicht (mehr) verfügbare Wissensressource auf das zum Zeitpunkt der<br />
Bewertung realisierte Verfügbarkeitsniveau entwickelt werden müsste.<br />
Mit Hilfe einer solchen Kostengrösse ist es möglich, diejenigen Ressourcen, die ohne<br />
grossen Aufwand ersetzt werden können, von solchen Ressourcen zu unterscheiden,<br />
welche nur zu sehr hohen Kosten wiederzuentwickeln sind, sofern sie dem Unterneh-<br />
men verloren gehen.<br />
Die Betrachtung von ”Rückgewinnungskosten” ermöglicht es beispielsweise, den hö-<br />
heren Wert von implizitem Wissen über K<strong>und</strong>en in einer Vertriebsorganisation gegen-<br />
über dem Wert von in vertriebsbezogenen Leitfäden <strong>und</strong> Handbüchern kodifiziertem<br />
Wissen kostenmässig zu begründen.<br />
4.2.2.2<br />
4.2.2.2.1<br />
Normen der Nutzenzuordnung<br />
Direkte Nutzenwirkungen<br />
Die Einschränkungen, welche von der Zeit- <strong>und</strong> Kontextabhängigkeit von Wissen aus-<br />
gehen, lassen lediglich qualitative Bewertungen zu: Ein Ressourcennutzen kann immer<br />
nur für einen bestimmten Zeitpunkt (zu dem Ressourcen bestimmte Ausprägungen <strong>und</strong><br />
Aufgabenkontexte bestimmte Anforderungen aufweisen) <strong>und</strong> in einem bestimmten
4 Controlling-Konzeption 239<br />
Wettbewerbskontext angegeben werden. Dieser Wettbewerbskontext wird durch die<br />
Komposition der Erfolgsgrössen sowie die Gesamtheit der an diese Erfolgsgrössen<br />
geb<strong>und</strong>enen Aufgabenkontexte widergespiegelt.<br />
Dabei ist zu berücksichtigen, dass ein Wissensobjekt oder –prozess mehreren Aufga-<br />
benkontexten bzw. Erfolgsgrössen zugeordnet sein kann. Der Nutzen solcher Ressour-<br />
cen, die mehreren Erfolgsgrössen zugeordnet werden, ist als höher einzuschätzen als<br />
der Nutzen von Wissensobjekten <strong>und</strong> –prozessen, die in Aufgabenkontexten wirksam<br />
werden, die nur eine einzige Erfolgsgrösse thematisieren.<br />
Das Nutzenniveau wird durch den Ist-Verfügbarkeitsgrad in Bezug auf die Merk-<br />
malsausprägungen bestimmt: Fehlerfrei <strong>und</strong> in hoher Geschwindigkeit sich vollzie-<br />
hende Wissensprozesse entfalten in höherem Masse ihren Nutzen als fehlerhafte Wis-<br />
sensprozesse, die in geringerer Geschwindigkeit verlaufen. Wissensobjekte, deren<br />
Wissensinhalt (professionelle Kenntnisse einer Programmiersprache) in vollständigem<br />
Umfang verfügbar ist, sind von höherem Nutzen als solche Objekte, bei denen der Ist-<br />
Verfügbarkeitsgrad der Wissensinhalte unzureichend ausgeprägt ist.<br />
Die Auswahl von Indikatoren zur Nutzenmessung erfolgt aufgabenkontextspezifisch<br />
(Effekte auf K<strong>und</strong>enzufriedenheit, Risikokosten, Produktivität, Neuk<strong>und</strong>engewin-<br />
nung). Der Nutzen von Wissensressourcen, die in mehreren Aufgabenkontexten von<br />
Bedeutung sind, kann somit in der Regel nicht mit Hilfe einer einzigen Kennzahl ab-<br />
gebildet werden, da verschiedene Nutzendimensionen einbezogen werden müssen.<br />
Hierzu ist die Bildung von Indizes erforderlich, wodurch eine Zusammenführung <strong>und</strong><br />
Gewichtung unterschiedlicher Nutzendimensionen ermöglicht wird. 416<br />
4.2.2.2.2<br />
Indirekte Nutzenwirkungen<br />
Von Wissensressourcen können darüber hinaus indirekte Nutzeneffekte ausgehen. So<br />
kann ein allgemeiner positiver Einfluss der Leistungsfähigkeit in Bezug auf die orga-<br />
416 Zur Bildung von Indizes zur Gewinnung wissensbezogener Kennzahlen vgl. die Beispiele bei SCHOMANN, M. (Measurement 2001),<br />
S. 225 sowie die Beispiele bei RABRENOVIC, O. (Organisation 2001), S. 53-55.
4 Controlling-Konzeption 240<br />
nisationale Wissensarbeit auf die Fähigkeit eines Unternehmens, wettbewerbsinduzier-<br />
te Veränderungsbedarfe zeitgerecht zu antizipieren, angenommen werden.<br />
Ausserdem gehen von Wissensressourcen, die einen hohen Verfügbarkeitsgrad auf-<br />
weisen, auch insofern positive Nutzenwirkungen aus, als hohe Ressourcenniveaus<br />
Voraussetzungen darstellen können für die Generierung neuer Wissensressourcen in<br />
nachfolgenden Zeitperioden.<br />
Diese indirekten Effekte sollten bei der Nutzenbewertung von Wissensressourcen un-<br />
berücksichtigt bleiben, da eine Zuordenbarkeit zu Aufgabenkontexten kaum gewähr-<br />
leistet ist. An anderer <strong>St</strong>elle wird in diesem Zusammenhang auf die Schwierigkeiten<br />
des Informationstechnologie-Controllings in der Praxis eingegangen, die auch darauf<br />
zurückzuführen sind, dass der Nutzen von Informationstechnologien mit Hinweisen<br />
auf solche indirekten Effekte zu begründen versucht wird. 417<br />
4.2.3<br />
Früherkennungssysteme<br />
Bei der Darstellung der strategischen Managementziele wird deutlich, dass die Ent-<br />
scheidungsfähigkeit des Führungssystems eine zeitgerechte Informationsversorgung in<br />
Bezug auf solche Sachverhalte <strong>und</strong> Entscheidungen voraussetzt, die für die Entwick-<br />
lung <strong>und</strong> Nutzung von Wissensressourcen von Bedeutung sein können.<br />
Damit ist zum einen die Anforderung angesprochen, dass Transparenz gewährleistet<br />
sein muss bezüglich Zeitpunkt, Inhalt <strong>und</strong> Rahmenbedingungen von geplanten bzw.<br />
sich abzeichnenden Vorgängen, in denen Akte der Wertgewinnung von Wissen beo-<br />
bachtet werden können. 418 Darüber hinaus wird in Kapitel 3.3.2 der Informationsbe-<br />
darf im Hinblick auf sich anbahnende Entscheidungen mit Wissensverlustrisikopoten-<br />
zial im Unternehmen erläutert. 419 Schliesslich wird dort die Handhabung von inkre-<br />
mentell generiertem Wissen als ein massgeblicher Beitrag des Wissensmanagements<br />
417 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 1.2.3, S. 6 ff.<br />
418 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.3.3.1.1, S. 170.<br />
419 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.3.2.1.2, S. 151 ff.
4 Controlling-Konzeption 241<br />
zur Unternehmensentwicklung vorgestellt. 420 Um die entsprechenden Informationsbe-<br />
darfe des Führungssystems zu befriedigen, muss das Wissenscontrolling eine Früher-<br />
kennungsfunktion 421 wahrnehmen.<br />
KRYSTEK <strong>und</strong> MÜLLER-STEWENS unterscheiden eigen- <strong>und</strong> fremdorientierte Sys-<br />
teme sowie betriebliche <strong>und</strong> überbetriebliche Früherkennung. 422 In den hier zu disku-<br />
tierenden Anwendungsfällen wird ausschliesslich die eigenorientierte betriebliche<br />
Früherkennung thematisiert. Der Controllingprozess der Früherkennung lässt sich in<br />
drei Arbeitsschritte abgrenzen: 423<br />
• Scanning: Kontinuierliche Suche nach ”schwachen Signalen” im Unternehmen,<br />
die als Indikatoren für zukünftige Ereignisse, Sachverhalte bzw. Entscheidungen<br />
interpretiert werden können<br />
• Monitoring: Zielgerichtete Aufnahme <strong>und</strong> Verarbeitung von Informationen zur<br />
Beschreibung dieser Ereignisse, Sachverhalte bzw. Entscheidungen<br />
• Evaluation: Bewertung der mit den antizipierten Ereignissen, Sachverhalten<br />
bzw. Entscheidungen verb<strong>und</strong>enen Chancen <strong>und</strong> Risiken<br />
Die Ausgestaltung der Früherkennungsfunktion erfolgt in zwei Schritten. Zunächst<br />
wird erläutert, in welcher Weise eine adäquate Informationsversorgung (Scanning,<br />
Monitoring) im Hinblick auf Sachverhalte der Wissensnutzung <strong>und</strong> -entwicklung so-<br />
wie in Bezug auf Entscheidungen mit Verlustrisikopotenzial sichergestellt werden<br />
kann. Sodann folgen Erläuterungen zur Durchführung von Chancen- <strong>und</strong> Risikobewer-<br />
tungen mit Hilfe von Szenarien. In den Mittelpunkt der Risikobetrachtungen wird da-<br />
bei die Evaluation von Wissensverlustrisiken gestellt. Als Anwendungsfälle der Chan-<br />
cenbewertung werden die Evaluation der Attraktivität von neuem Wissen sowie der<br />
Attraktivität von Ausschnitten der organisationalen Wissensbasis diskutiert.<br />
420 Für eine Darstellung vgl. Kapitel 3.3.2.2.2, S. 157 ff.<br />
421 Für eine Darstellung von Früherkennungssystemen als Controllinginstrument vgl. BAISCH, F. (Früherkennungssystem 2000), S. 24-27.<br />
422 KRYSTEK <strong>und</strong> MÜLLER-STEWENS verwenden den synonymen Begriff der ”Frühaufklärungssysteme”. KRYSTEK, U.; MÜLLER-<br />
STEWENS, G. (Frühaufklärung 1992), S. 339.<br />
423 Vgl. KRYSTEK, U.; MÜLLER-STEWENS, G. (Frühaufklärung 1992), S. 350.
4 Controlling-Konzeption 242<br />
Chancen- <strong>und</strong> Risikobewertungen repräsentieren strategische Controllingaufgaben.<br />
Ebenso die systemgestaltenden Aufgaben in Bezug auf das Scanning <strong>und</strong> das Monito-<br />
ring. In den Prozess der Identifizierung von ”schwachen Signalen” ist hingegen das<br />
operative Controlling in bedeutendem Umfang einbezogen.<br />
4.2.3.1<br />
4.2.3.1.1<br />
Schwache Signale über Sachverhalte <strong>und</strong> Entscheidungen<br />
Sachverhalte der Wissensnutzung <strong>und</strong> -entwicklung<br />
Das Wissenscontrolling greift bei seinen Bewertungen von Ressourcenausstattungen<br />
auf zwei Informationsquellen zurück. Es werden einerseits solche Informationen ver-<br />
arbeitet, die von anderen Informationssystemen bezogen werden (K<strong>und</strong>enzufrieden-<br />
heitsindex, K<strong>und</strong>enprofitabilität, Periodenerfolg von Filialen). Zudem wird auf inner-<br />
halb des Informationssystems Wissenscontrolling generierte Informationen zurückge-<br />
griffen. Diese zuletzt angeführten Informationen gehen auf Beobachtungen, Befragun-<br />
gen, Dokumentenanalysen usw. des operativen Wissensmanagements zurück. Sie bil-<br />
den die in Aufgabenkontexten gewonnenen Urteile 424 über die Wissensressourcen zu-<br />
ordenbaren Ist-Verfügbarkeitgrade sowie beobachtbaren Effekte ab.<br />
Es ist weder als praktikabel noch als erforderlich anzusehen, dass ein operatives Wis-<br />
senscontrolling seine Informationsbeschaffungsfunktion realisiert, indem es lückenlos<br />
das Wirken von Wissen in sämtlichen Geschäftsvorgängen einer Periode aufnimmt.<br />
Entscheidend ist vielmehr, dass diese Informationsfunktion wahrgenommen wird an<br />
solchen Messpunkten, in denen sich die Wertgewinnung von Wissen in besonders be-<br />
deutender Weise manifestiert. Solche Manifestationen können z. B. bei folgenden Ge-<br />
legenheiten angenommen werden:<br />
• Initiierung von Gross-Projekten (Qualitätsmanagement, Migration neuer EDV-<br />
Systeme, Prozessoptimierung)<br />
424 Für eine Darstellung von Normen zur Bewertung der Ist-Ressourcenausstattung vgl. Kapitel 4.2.1.2.1, S. 219 ff (Ressourcenverfügbar-<br />
keit) sowie Kapitel 4.2.1.2.2., S. 224 ff (Ressourcenwirkungen).
4 Controlling-Konzeption 243<br />
• Initiierung von strategischen Programmen (Integration akquirierter Unterneh-<br />
men, Kooperationen, langfristige Programme zur Verbesserung der Kostenposi-<br />
tion wie Six Sigma, Initiativen zur Verbesserung der K<strong>und</strong>enorientierung)<br />
• Definition neuer Verantwortlichkeiten, Aufgaben usw. im Zusammenhang mit<br />
bereits bestehenden Aufgabenkontexten (Mehrkanalsteuerung als ergänzende<br />
Aufgabe für eine bisher filialzentrierte Vertriebsorganisation)<br />
• Periodisch vollzogene Aktivitäten mit ausserordentlichem Einfluss auf die ge-<br />
wöhnliche Geschäftstätigkeit (Planungsr<strong>und</strong>en, Vereinbarung bzw. Anpassung<br />
von Service Level Agreements)<br />
Im Rahmen des Scanningprozesses unternimmt das Wissenscontrolling Anstrengun-<br />
gen, frühzeitig Kenntnis von diesen Sachverhalten bzw. den entsprechenden Planun-<br />
gen von Entscheidungsträgern zu gewinnen.<br />
Mit Hilfe des Monitoringprozesses wird der Versuch unternommen, folgende Informa-<br />
tionen zu wahrgenommenen Sachverhalten <strong>und</strong> Entscheidungen zu beschaffen: Infor-<br />
mationen über Inhalte <strong>und</strong> Ziele sowie Informationen über Rahmenbedingungen (Prio-<br />
rität für die Unternehmensleitung, Verantwortlichkeiten, Zeithorizonte). Anhand dieser<br />
Informationen vermag ein Wissenscontrolling abzuleiten, welche Erfolgsgrössen bzw.<br />
Aufgabenkontexte angesprochen werden, <strong>und</strong> welche Wissensressourcen der Soll-<br />
Ausstattung 425 von Bedeutung sind.<br />
Während das Scanning <strong>und</strong> das Monitoring in regionalen Instituten mit geringer Be-<br />
schäftigtenzahl auf dem Wege fallweiser persönlicher Interventionen praktikabel er-<br />
scheinen, so sind diese Prozesse innerhalb internationaler Konzernstrukturen ohne eine<br />
Einbettung in formale Verfahren nicht zu gewährleisten. Deshalb sollte die Informati-<br />
425 Für eine Darstellung der Zuordnung von Wissensressourcen zu Erfolgsgrössen vgl. Kapitel 4.2.1.1.1, S. 209 ff.
4 Controlling-Konzeption 244<br />
onsbeschaffung gesichert werden, indem Informationspflichten 426 von Linien- <strong>und</strong><br />
Projektverantwortlichen gegenüber dem Wissenscontrolling vereinbart werden.<br />
Die aus Sicht der Informationspflichtigen hiermit verb<strong>und</strong>enen Transaktionskosten<br />
können mit Hilfe elektronischer Eingabemasken marginalisiert werden. Die Durchset-<br />
zung solcher Informationspflichten erscheint nicht als problematisch, da sich der Be-<br />
darf des Controllings auf wenige Informationen von geringem Detaillierungsgrad be-<br />
schränkt.<br />
Einen hohen Grad der Unsicherheit <strong>und</strong> Diskontinuität weisen nun solche Sachverhalte<br />
<strong>und</strong> Ereignisse auf, welche die inkrementelle Generierung von neuen Wissensressour-<br />
cen signalisieren. 427<br />
Zugleich stellen solche ”schwachen Signale” für das Wissenscontrolling die wichtigste<br />
Informationsart im Rahmen seiner Früherkennungsfunktion dar. Schliesslich werden<br />
hiermit Ressourcen betrachtet, die aufgr<strong>und</strong> ihres Neuheitsgrades in der bestehenden<br />
Soll-Ausstattung nicht berücksichtigt sind, <strong>und</strong> die daher für die Initiierung von Pro-<br />
dukt- oder Prozessinnovationen besonders bedeutsam sein können. Es sind hierzu drei<br />
Ansatzpunkte für ein systematisches Scanning <strong>und</strong> Monitoring anzuführen:<br />
Zum einen kommen elektronische Plattformen in Betracht, welche Mitarbeitern Mög-<br />
lichkeiten eröffnen, eigeninitiativ persönliche Erfolge, Ereignisse <strong>und</strong> Beobachtungen<br />
in einem nicht-standardisierten Format zu kommunizieren.<br />
Darüber hinaus können informelle Gelegenheiten für den Austausch von Erfahrungs-<br />
geschichten 428 organisiert werden. Bei der Teilnehmerauswahl sollte dabei die Rele-<br />
vanz von Arbeitsbereichen für die Erfolgsgrössen der Bank sowie die in der Vergan-<br />
426 Die Qualität solcher Informationspflichten als Voraussetzung für ein erfolgreiches Management von Wissen im Allgemeinen zeigt sich<br />
darin, welche hohe Bedeutung diesen Pflichten in der Praxis von Unternehmensberatungen als professionellen Wissensintermediären<br />
eingeräumt wird. Vgl. hierzu die Fallstudien bei WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 125-136; HIDDING, G. J.;<br />
GATTERALL, S. M. (Anatomy 1998), S. 4-12; WOJDA, F. (Planung 2000), S. 320-326; SCHOLZ, V. (Business 2002), S. 44-51.<br />
427 Zur Relevanz inkrementell generierter Wissensressourcen vgl. Kapitel 3.3.2.2.2, S. 157 ff.<br />
428 Vgl. WEHNER, T.; DICK, M. (Umbewertung 2001), S. 93; BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Mitarbeiter 1999), S. 82-86.
4 Controlling-Konzeption 245<br />
genheit beobachteten Beiträge zur organisationalen Wissensarbeit berücksichtigt wer-<br />
den.<br />
Weitere Ansatzpunkte bieten Auswertungen von Leistungskennzahlen wie K<strong>und</strong>en-<br />
<strong>und</strong> Mitarbeiterzufriedenheitsindizes, Produktivitätskennzahlen oder K<strong>und</strong>energebnis-<br />
beiträgen. Analysen solcher Kennzahlen sind geeignet, ”schwache Signale” über neue<br />
Wissensressourcen hervorzubringen, weil signifikante Verbesserungen in Bezug auf<br />
diese Kennzahlen auf (sprunghafte) Veränderungen in der wissensbezogenen Ressour-<br />
cenausstattung zurückgehen können.<br />
4.2.3.1.2<br />
Entscheidungen mit Wissensverlustrisikopotenzial<br />
Als anspruchsvolle Herausforderung stellt sich die Informationsbeschaffung im Hin-<br />
blick auf solche Entscheidungen Banken dar, mit denen aus Sicht des Wissensmana-<br />
gements Verlustrisikopotenziale verb<strong>und</strong>en sind. Hiermit sind z. B. Entscheidungen im<br />
Zusammenhang mit Outsourcing-Vorhaben, Veränderungen in der informationstechni-<br />
schen Infrastruktur oder Entscheidungen im Zusammenhang mit der Führungskräfte-<br />
entwicklung thematisiert. 429<br />
Diese Informationen weisen ein ungleich höheres Mass an Unsicherheit <strong>und</strong> Diskonti-<br />
nuität auf als die im vorhergegangenen Unterkapital diskutierten Informationen über<br />
Wertgewinnungsprozesse von Wissen.<br />
Vereinbarungen von Informationspflichten kommen aufgr<strong>und</strong> der weitgehenden Auto-<br />
nomie von Linienverantwortlichen sowie aufgr<strong>und</strong> mikropolitischer Überlegungen als<br />
formales Verfahren der Informationsbeschaffung nicht in Betracht.<br />
<strong>St</strong>attdessen wird hierzu die Durchführung von Workshops oder Outdoor-Aktivitäten<br />
empfohlen - ”früherkennende” Informationsbeschaffung vollzieht sich hier als Wis-<br />
sensprozess der Sozialisation.<br />
429 Für eine Darstellung von Wissensverlustrisiken vgl. Kapitel 3.2.2.2.3, S. 137 ff.
4 Controlling-Konzeption 246<br />
Praktisch formuliert: Nur wenn das Wissensmanagement frühzeitig über entsprechen-<br />
de Diskussionen <strong>und</strong> Ideen informiert ist, kann der Versuch unternommen werden,<br />
Risikobewertungen vorzunehmen <strong>und</strong> Entscheidungsparameter zeitgerecht bereitzu-<br />
stellen.<br />
Einen geeigneten Ansatz, solche Sozialisationsprozesse zu initiieren, stellt darüber<br />
hinaus die systematische persönliche Vernetzung des Wissenscontrollings mit anderen<br />
Controlling-Funktionen dar. Schliesslich geht die Initiierung von Managementent-<br />
scheidungen regelmässig von solchen Abteilungen aus.<br />
Abbildung 24 fasst die vorgestellten Ansätze zur Sicherstellung einer Informationsbe-<br />
schaffung für Zwecke der Früherkennung im strategischen Wissenscontrolling zu-<br />
sammenfassend dar.<br />
hoch<br />
Relevanz der<br />
Informationen<br />
für das Wissensmanagement<br />
mittel<br />
Verfahren zur<br />
Informationsbeschaffung<br />
• Bereitstellung von elektronischen<br />
Plattformen für<br />
selbstinitiative Dokumenttionen<br />
durch Mitarbeiter<br />
• Schaffung informeller Gelegenheiten<br />
zum Austausch<br />
von Erfahrungsgeschichten<br />
• Zeitreihenanalysen von<br />
„harten“ Leistungskennzahlen<br />
• Durchführung von Workshops<br />
u.ä. zur Initiierung<br />
von Sozialisationsprozessen<br />
• Persönliche Vernetzung des<br />
Wissenscontrollings mit<br />
anderen Controlling-<br />
Funktionen<br />
• Vereinbarung von Informationspflichten<br />
gegenüber<br />
dem Wissenscontrolling<br />
Art der<br />
Information<br />
• Ereignisse <strong>und</strong> Sachverhalte,<br />
die als „schwache<br />
Signale“ für die erfolgreiche<br />
inkrementelle<br />
Generierung von neuen<br />
Wissensressourcen<br />
interpretiert werden<br />
• Entscheidungen in der<br />
Bank mit Wissensverlustrisikopotenzial<br />
• Aufgabenkontexte zur<br />
Beobachtung der Wertgewinnung<br />
von Wissen<br />
Beispiele<br />
• Sprunghafte Verbesserung in<br />
der gemessenen K<strong>und</strong>enzufriedenheit<br />
gehen auf neue<br />
Formen der Zusammenarbeit<br />
zwischen Vertriebskanälen<br />
zurück<br />
• Führungskräfte verschiedener<br />
Zeitzonen berichten über<br />
erfolgreiche signifikante Kostenreduzierungen<br />
in der<br />
Wertpapierabwicklung<br />
• Geplante Einschränkung des<br />
Internetzugangs am Arbeitsplatz<br />
für Mitarbeiter<br />
• Geplantes Outsourcing der<br />
Problemkreditbearbeitung<br />
• Relokation von <strong>St</strong>äben<br />
• Grössere Projektvorhaben<br />
<strong>und</strong> Programme<br />
• Inhalte von Planungsr<strong>und</strong>en<br />
Abbildung 24: Verfahren zur Früherkennung im Wissenscontrolling<br />
hoch<br />
Grad der Unsicherheit<br />
bzw.<br />
Diskontinuität<br />
der Informationen<br />
gering
4 Controlling-Konzeption 247<br />
4.2.3.2 Szenarien zur Bewertung von Risiken<br />
Die Realisierung einer Früherkennungsfunktion setzt neben den Prozessen Scanning<br />
<strong>und</strong> Monitoring, die im vorhergegangenen Unterkapitel erläutert werden, die Durch-<br />
führung von Chancen- <strong>und</strong> Risikobewertungen voraus. Gegenstand der Bewertungen<br />
sind dabei in der Zukunft möglicherweise angesiedelte Sachverhalte <strong>und</strong> Ereignisse.<br />
Das strategische Controlling versucht hierbei, ausgehend von Informationen über an-<br />
stehende Entscheidungen, die Wirkungen dieser Sachverhalte oder Ereignisse im Hin-<br />
blick auf die organisationale Wissensbasis einzuschätzen.<br />
Solche Analysen werden vor allem mit Hilfe von Szenarien 430 durchgeführt. Es wird<br />
hierzu zunächst ein Ansatz zur Bewertung von wissensbezogenen Risiken vorgestellt,<br />
wobei die Evaluation von Wissensverlustrisiken im Mittelpunkt steht. Sodann folgen<br />
Erläuterungen zur Bewertung von Chancen im Hinblick auf inkrementell generierte<br />
Wissensressourcen sowie Darstellungen zur Attraktivitätsbewertung von Ausschnitten<br />
der organisationalen Wissensbasis.<br />
4.2.3.2.1<br />
Evaluation von Wissensverlustrisiken<br />
Ein Wissensverlustrisiko bewertet die qualitative Verschlechterung der Ausstattung<br />
eines Unternehmens oder eines Ausschnitts der organisationalen Wissensbasis mit<br />
Wissensressourcen. Solche Veränderungen sind darauf zurückzuführen, dass sich<br />
Merkmalsausprägungen von Wissensressourcen in einer Weise wandeln, sodass die<br />
Wertgewinnung in Aufgabenkontexten beeinträchtigt wird. Oder, in der Diktion der<br />
Heuristik 431 zur Beschreibung einer wissensbezogenen Ressourcenausstattung formu-<br />
liert: Es erfolgt eine Reduzierung des Verfügbarkeitsgrades von Wissensressourcen.<br />
Die Aufnahme von Wissensverlustrisiken als Parameter in unternehmerische Ent-<br />
scheidungen stellt einen wichtigen Baustein bei der Integration von Wissen in das Res-<br />
430 Für eine Darstellung von Szenario-Techniken als Instrumente der Früherkennung vgl. TESSEN, F. (Scenario 1997), S. 32-38 sowie<br />
VON DER HEIJDEN, K. (Scenarios 1996), S. 22-31.<br />
431 Vgl. hierzu die Darstellungen in Kapitel 4.2.1.2, S. 219 ff.
4 Controlling-Konzeption 248<br />
sourcenmanagement dar. 432 Es soll dabei erreicht werden, dass neben den Konsequen-<br />
zen für andere Ressourcen wie Finanz- <strong>und</strong> Sachmittel, die Implikationen solcher Ent-<br />
scheidungen für die Wissensbasis ebenfalls transparent werden.<br />
Es sind zwei Fragestellungen, die den Bezugsrahmen bilden für eine Bewertung von<br />
Verlustrisiken. Zum einen ist eine Einschätzung darüber vorzunehmen, welche Wir-<br />
kungsintensität aus einer Gesamtbankperspektive von einer Entscheidung auf die Wis-<br />
sensbasis ausgeht. Damit wird gewürdigt, dass Wissensobjekte <strong>und</strong> –prozesse unter<br />
Umständen nicht nur für die Aktivitäten innerhalb derjenigen Organisationseinheit<br />
(Abteilung, Tochtergesellschaft) von Bedeutung sind, welche die Entscheidungskom-<br />
petenz inne hat, sondern diese Ressourcen darüber hinaus in Aufgabenkontexte aus-<br />
serhalb dieser Einheiten eingeb<strong>und</strong>en sind.<br />
Als zweite Fragestellung ist zu würdigen, welchen Aufwand es verursachen würde, die<br />
betrachteten Wissensobjekte oder –prozesse in zukünftigen Perioden auf ihrem Ist-<br />
Verfügbarkeitsgrad zum Zeitpunkt der Entscheidung bereitzustellen. Abbildung 25<br />
illustriert die Vorgehensweise zur Bewertung von Verlustrisiken innerhalb dieses Be-<br />
zugsrahmens.<br />
Wirkungsintensität einer Entscheidung aus Gesamtbankperspektive<br />
Für eine Bewertung der Wirkungsintensität sind zwei Beurteilungsdimensionen heran-<br />
zuziehen. Zunächst ist der Beeinträchtigungsgrad von Wissensressourcen zu beurtei-<br />
len. Dazu ist eine systematische Untersuchung von Ressourcenmerkmalen erforder-<br />
lich. Im Fall von Outsourcing-Überlegungen ist diese Betrachtung trivial, da sich<br />
durch den Wegfall von Wissensorten die an diese Wissensorte geb<strong>und</strong>enen (implizi-<br />
ten) Wissensobjekte vollständig auflösen. Gleichfalls sind solche Wissensübertragun-<br />
gen tangiert, in die diese Wissensorte bisher einbezogen sind. 433<br />
432 Vgl. hierzu die Darstellungen in Kapitel 3.3.2.1.2, S. 151 ff.<br />
433 Dieses gilt zumindest für den Fall, dass Wissensübertragungen in der organisationalen Wissensbasis mit Hilfe des Konstruktes der<br />
”Wissensspirale” beschrieben werden. Vgl. zur ”Wissensspirale” die Darstellung in Kapitel 2.2.2.2, S. 43.
4 Controlling-Konzeption 249<br />
Grad der Beeinträchtigung<br />
der<br />
Ressourcen durch<br />
die geplante<br />
Massnahme<br />
„Rückgewinnungskosten“<br />
der<br />
Ressource **<br />
hoch<br />
mittel<br />
gering<br />
hoch<br />
mittel<br />
gering<br />
gering mittel hoch<br />
Anzahl Aufgabenkontexte,<br />
für die die Ressource<br />
relevant ist *<br />
gering mittel hoch<br />
Ist-Verfügbarkeitsgrad *<br />
der Ressource zum Zeitpunkt<br />
der Entscheidung<br />
Abbildung 25: Bewertung von Wissensverlustrisiken<br />
A<br />
C<br />
D<br />
B<br />
Wirkungsintensität<br />
der Entscheidung<br />
aus<br />
Gesamtbankperspektive<br />
mittel<br />
gering<br />
Aufwand<br />
für den<br />
Ressourcenersatz<br />
hoch<br />
hoch mittel gering<br />
E<br />
Bewertetes<br />
Verlustrisiko<br />
gering mittel hoch<br />
* Vgl. Abbildung 20, Kapitel 4.2.1.1.1<br />
** Vgl. Kapitel 4.2.2.1.2<br />
F<br />
Position einer<br />
Wissensressource<br />
Anspruchsvoller gestaltet sich die Beurteilung von Beeinträchtigungen, sofern etwa<br />
die Entscheidung untersucht wird, den Internetzugang für Mitarbeiter einzuschränken.<br />
Hier bleiben Wissensorte physisch unbeeinflusst <strong>und</strong> als Partner für Wissensprozesse<br />
verfügbar. Die Effekte beziehen sich hier vielmehr auf die Erfahrungs- <strong>und</strong> Deu-<br />
tungsmuster von Wissensorten sowie auf das Ausprägungsniveau von impliziten <strong>und</strong><br />
expliziten Wissensinhalten. So erscheint es plausibel, dass Mitarbeiter ihre prinzipielle<br />
Einschätzung der Technologie- <strong>und</strong> Kommunikationsorientierung ihres Unternehmens<br />
korrigieren, sofern ihnen eine selbstbestimmte Technologienutzung versagt wird. Die-<br />
se intrapersonalen Veränderungen können neue Denk- <strong>und</strong> Verhaltensweisen im Um-<br />
gang mit elektronischen Medien oder in der Handhabung k<strong>und</strong>enbezogener elektroni-<br />
scher Schnittstellen zur Folge haben.<br />
Darüber hinaus kann eine solche Massnahme bestimmte Wissensinhalte unmittelbar<br />
beeinträchtigen. Etwa dann, sofern das Internet von Mitarbeitern für arbeitsplatzindi-
4 Controlling-Konzeption 250<br />
viduelle Wettbewerbs- oder Unternehmensumfeldanalysen (Konditionenpolitik von<br />
Wettbewerbern) genutzt wird. Diese Beispiele machen deutlich, dass nur grobe Ein-<br />
schätzungen voraussichtlicher Beeinträchtigungen vorgenommen werden können, so-<br />
fern keine vollständige Auflösung von Wissensorten vorgesehen ist.<br />
Als zweite Beurteilungsdimension der Wirkungsintensität ist die Einbindung der Res-<br />
sourcen in Aufgabenkontexte ausserhalb der Organisationseinheit, in welcher die Ent-<br />
scheidungskompetenz angesiedelt ist, einzubeziehen. An dieser <strong>St</strong>elle kann auf die<br />
Heuristik zur Beschreibung der Soll-Ressourcenausstattung 434 zurückgegriffen werden.<br />
Indem nämlich die Anzahl von Aufgabenkontexten bestimmt wird, in denen die be-<br />
trachteten Wissensobjekte <strong>und</strong> –prozesse in signifikanter Weise Einfluss nehmen.<br />
Auch hier ist eine grobe Einschätzung ausreichend. Schliesslich gilt es vor allem sol-<br />
che Ressourcen zu identifizieren, die massgeblich in unterschiedlichen Aufgabenkon-<br />
texten (welche unterschiedlichen Erfolgsgrössen zugeordnet sein können) wirken.<br />
In Abbildung 25 ist die Positionierung der Ressourcen A <strong>und</strong> B entlang dieser beiden<br />
Dimensionen zur Bewertung der Wirkungsintensität aus Gesamtbankperspektive ab-<br />
gebildet. Ressource A ist nur in wenigen Aufgabenkontexten ausserhalb der entschei-<br />
dungstreffenden Organisationseinheit angesiedelt. Ebenfalls als gering wird die Beein-<br />
trächtigung dieser Ressource durch die zu beurteilende Entscheidung eingestuft. Des-<br />
halb wird der Effekt dieser Entscheidung auf die Wissensbasis insgesamt als geringfü-<br />
gig bewertet.<br />
Hingegen weist die Wissensbasis eine hohe Sensibilität gegenüber der Ressource B<br />
auf. Diese ist in einer hohen Anzahl von Aufgabenkontexten ausserhalb der betrachte-<br />
ten Organisationseinheit eingeb<strong>und</strong>en. Ebenfalls werden negative Effekte der Ent-<br />
scheidung auf die Merkmalsausprägungen dieser Ressource vermutet.<br />
434 Vgl. die Darstellung in Abbildung 20, Kapitel 4.2.1.1.1, S. 212.
4 Controlling-Konzeption 251<br />
Ressourcenersatzaufwand<br />
Auch hier werden zwei Bewertungsdimensionen in die Analyse einbezogen: Die Höhe<br />
der Rückgewinnungskosten 435 betrachteter Ressourcen sowie der Ist-Verfügbarkeits-<br />
grad 436 dieser Ressourcen zum Zeitpunkt der Entscheidung. Abbildung 25 (vgl. S. 249)<br />
illustriert die Positionierung der Ressourcen C <strong>und</strong> D entlang dieser beiden Dimensio-<br />
nen.<br />
Ressource C ist zum Zeitpunkt der Entscheidung in der Organisationseinheit in nur<br />
geringem Umfang verfügbar. Beispiele sind etwa die Wissensinhalte ”Produktkennt-<br />
nisse” oder ”Projektmanagement-Kenntnisse”. Selbst bei hohen Rückgewinnungskos-<br />
ten (pro Zeiteinheit der Rückgewinnung) kann der zum Zeitpunkt der Entscheidung<br />
realisierte Verfügbarkeitsgrad der Ressource mit einem akzeptablen Aufwand wieder<br />
erreicht werden. Etwa indem Projektmanagement-Fähigkeiten extern bezogen werden<br />
oder (neue) Mitarbeiter mit Hilfe von produktbezogenen Schulungsmassnahmen auf<br />
das geringe Kompetenzniveau zum Zeitpunkt der Entscheidung entwickelt werden.<br />
Der Aufwand für einen Ressourcenersatz wird deshalb als gering beurteilt.<br />
Im Hinblick auf die Ressource D wird der Ersatzaufwand hingegen als hoch einge-<br />
schätzt. Als Ressource sei hier das implizite k<strong>und</strong>enbezogene Wissen von Vertriebs-<br />
mitarbeitern mit langjähriger Unternehmenszugehörigkeit angenommen. Der hohe<br />
Verfügbarkeitsgrad dieses Wissens stellt das Ergebnis langjähriger Interaktionen von<br />
Filialmitarbeitern im K<strong>und</strong>enverkehr dar. Das bedeutet, dass dieser Verfügbarkeitsgrad<br />
nur mit einem sehr hohen Aufwand wieder zu erreichen wäre. Ein einschlägiges Bei-<br />
spiel für einen solchen Versuch der Ressourcenrückgewinnung stellt etwa der Erwerb<br />
einer Filialorganisation einige Jahre nach Schliessung der eigenen stationären Ver-<br />
triebsorganisation dar.<br />
Eine Bewertung des Wissensverlustrisikos erfolgt, indem die beiden Dimensionen<br />
Wirkungsintensität <strong>und</strong> Ressourcenersatzaufwand zusammengeführt werden. Das Ver-<br />
435 Vgl. die Darstellung in Kapitel 4.2.2.1.2, S. 238.<br />
436 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 4.2.1.2, S. 219 ff.
4 Controlling-Konzeption 252<br />
lustrisiko der in Abbildung 25 (vgl. S. 249) angeführten Ressource E wird als gering<br />
bewertet. Dieser Ressource kommt in einer Gesamtbankbetrachtung kaum Bedeutung<br />
zu. Zugleich wird der mit ihrer Wiederherstellung verb<strong>und</strong>ene Aufwand als gering<br />
eingeschätzt. Gegen die betrachtete Entscheidung sind aus Sicht des Controllings also<br />
keine Einwendungen geltend zu machen, sofern alleine die Ressource E von der evalu-<br />
ierten Entscheidung betroffen ist.<br />
Demgegenüber wird das mit der Ressource F verb<strong>und</strong>ene Verlustrisiko als hoch be-<br />
wertet. Zwar kommt auch der Ressource F keine hohe Bedeutung für<br />
Aufgabenkontexte ausserhalb der betrachteten Organisationseinheit zu, allerdings wird<br />
ein hoher Ersatzaufwand angenommen, sollte diese Ressource zukünftig auf dem<br />
derzeitigen Verfügungsniveau benötigt werden.<br />
Beispiele für eine solche Ressource F stellen die an Mitarbeiter von M&A-Teams ge-<br />
b<strong>und</strong>enen (impliziten) Wissensinhalte dar. Nach dem Ende der Hausse auf den Akti-<br />
enmärkten vor einigen Jahren zögerten Banken verhältnismässig lange Zeit, diese<br />
Wissensorte unternehmensextern freizugeben. Und dies obwohl die Relevanz dieses<br />
Wissens für Aufgabenkontexte ausserhalb ihrer Teams nicht als höher einzuschätzen<br />
ist, als dies im Fall von Mitarbeitern aus dem Retail- oder Transaction Banking ange-<br />
nommen werden kann. Das Zögern ist vielmehr auf den weitaus höheren erwarteten<br />
finanziellen Ersatzaufwand pro Mitarbeiter in M&A-Bereichen zurückzuführen.<br />
Der vorgestellte Ansatz für eine Bewertung von Wissensverlustrisiken ist geeignet,<br />
eine Informationsversorgung durch das Wissenscontrolling zu gewährleisten. Dieses<br />
insbesondere dadurch, dass die Beschäftigung mit kausalen Zusammenhängen zwi-<br />
schen verschiedenen Ressourcenbeständen motiviert, die Bildung von Rangfolgen zur<br />
Vorteilhaftigkeit alternativer Entscheidungen unterstützt, sowie allgemein eine pro-<br />
spektive Betrachtungsweise gegenüber Veränderungen der organisationalen Wissens-<br />
basis gefördert wird.
4 Controlling-Konzeption 253<br />
Es ist zu unterstreichen, dass für Zwecke der (langfristig ausgerichteten) Entwicklung<br />
von Wissensressourcen eine Verwendung solcher Verfahren, die quantitative (oder gar<br />
monetäre) Bewertungen vorsehen, nicht zielführend ist. Solche Verfahren suggerieren<br />
Entscheidungsträgern Möglichkeiten der Wertobjektivierung, welche die Ressourcen-<br />
eigenschaften von Wissen nicht zulassen.<br />
4.2.3.2.2<br />
Evaluation der Risikoposition von Wissensorten<br />
In Kapitel 3.1 wird auf die mit Wissensobjekten <strong>und</strong> -prozessen verb<strong>und</strong>enen Risiken<br />
für die Bankproduktion eingegangen. 437 Für die Bewertung dieser Einzelrisiken kön-<br />
nen mit dem im vorhergegangenen Unterkapitel diskutierten Ansatz vergleichbare<br />
Vorgehensweisen gewählt werden. Es folgen nun Überlegungen zu solchen Analysen,<br />
welche eine Beurteilung der Risikoposition von Wissensorten zum Gegenstand haben.<br />
Es entspricht der Unternehmenspraxis, dass Organisationseinheiten (Filialen, Tochter-<br />
gesellschaften) regelmässig hinsichtlich ihrer Risikoposition in Bezug auf bestimmte<br />
Ressourcen untersucht werden. Ein Beispiel hierzu stellt die Zuweisung von Eigenka-<br />
pital auf Geschäftsbereiche nach der Massgabe der von diesen Einheiten erwirtschafte-<br />
ten risikoadjustierten Eigenkapitalrentabilität (RAROC, RORAC) dar. Die Durchfüh-<br />
rung von Mitarbeiterbefragungen bzw. Führungskräftebeurteilungen ist unter anderem<br />
damit zu erklären, dass Unternehmensleitungen Transparenz im Hinblick auf dezentra-<br />
le mitarbeiter- bzw. führungsbezogene Risiken (Austrittsbereitschaft, innere Kündi-<br />
gung) herzustellen bemüht sind.<br />
Risk Assessments von Organisationseinheiten sind ebenfalls mit Blick auf Wissensres-<br />
sourcen zweckmässig. Solche Analysen widmen sich der Perspektive, dass Beiträge<br />
von Wissensorten zur Erweiterung der organisationalen Wissensbasis in zukünftigen<br />
Perioden signifikant zurückgehen (können).<br />
437 Für die Darstellung von objektbezogenen Risiken vgl. Kapitel 3.1.1.1.2, S. 87-89. Für die Darstellung von prozessbezogenen Risiken vgl.<br />
Kapitel 3.1.2.1.2, S. 98-101.
4 Controlling-Konzeption 254<br />
Hierzu sollte eine differenzierte Betrachtung von Wissensobjekten <strong>und</strong> –prozessen<br />
vorgenommen werden, da für diese Ressourcenarten unterschiedliche Risikomomente<br />
von Bedeutung sind. Die Vorgehensweise bei einem wissensortbezogenen Risk As-<br />
sessment soll nun am Beispiel von Wissensprozessen skizziert werden. Wissenspro-<br />
zessen werden in Kapitel 3.1 (vgl. S. 98 ff) die folgenden Risikoarten zugeordnet:<br />
• Instabilität<br />
• Kooperationsabhängigkeit<br />
• Unzureichende Lerngeschwindigkeit<br />
Die Analyse wird vollzogen, indem zunächst diese Einzelrisiken beurteilt werden. Die<br />
Bewertungen der Einzelrisiken werden in einem zweiten Schritt zu einem Gesamturteil<br />
zusammengeführt.<br />
Im Hinblick auf das Instabilitätsrisiko wird die Sensibilität von Sozialisation, Kombi-<br />
nation, Externalisierung <strong>und</strong> Internalisierung gegenüber Umfeldbedingungen betrach-<br />
tet. So kann etwa berücksichtigt werden, dass der Austausch von bestimmten explizi-<br />
ten Wissensinhalten (Kombination) vollständig entfällt, sofern Wissensträger mit spe-<br />
ziellen Kenntnissen (Programmiersprache, Produktkenntnisse) Organisationseinheiten<br />
verlassen.<br />
Bei der Beurteilung von Kooperationsrisiken wird zum einen die Kommunikationskul-<br />
tur von Wissensorten beurteilt. Anhaltspunkte bieten hier Items anonymer Mitarbeiter-<br />
befragungen oder die Bef<strong>und</strong>e persönlicher Beobachtungen bzw. explorativer Inter-<br />
views. Zudem wird die Bereitschaft von Mitarbeitern zur Wissensteilung bewertet.<br />
Hierzu können Beobachtungen von Führungskräften oder Externen Berücksichtigung<br />
finden. Hinsichtlich des mit unzureichender Lerngeschwindigkeit verb<strong>und</strong>enen Risikos<br />
wird gewürdigt, welche zukünftigen Anforderungen an die Lerngeschwindigkeit eines<br />
Wissensortes erwartet werden.
4 Controlling-Konzeption 255<br />
Mit Blick auf Gesamtbewertungen kann folgender Zusammenhang angenommen wer-<br />
den: Je höher die zukünftigen Anforderungen an die Lerngeschwindigkeit sind, je stär-<br />
ker die Sensibilität (lokal sich vollziehender) Wissensprozesse gegenüber unvorteilhaf-<br />
ten Rahmenbedingungen ausgeprägt ist, <strong>und</strong> je geringer die Bereitschaft zur Wissens-<br />
teilung bei den dort angesiedelten Mitarbeitern zum Zeitpunkt der Untersuchung be-<br />
wertet wird, desto höher ist das Risiko im Hinblick auf zukünftige Beiträge der be-<br />
trachteten Organisationseinheit zur Wissensarbeit im Unternehmen einzuschätzen.<br />
4.2.3.3<br />
4.2.3.3.1<br />
Szenarien zur Bewertung von Chancen<br />
Bei der Diskussion des Zielsystems des strategischen Wissensmanagements werden<br />
die Handhabung von nicht auf Planungen zurückgehenden Wissensressourcen sowie<br />
die Beurteilung der Attraktivität von Ausschnitten der organisationalen Wissensbasis<br />
als wichtige Entscheidungsfelder erläutert. 438 Im Folgenden soll dargestellt werden, in<br />
welcher Weise das Wissenscontrolling, ausgehend von wahrgenommenen ”schwachen<br />
Signalen” 439 , eine prospektive Bewertung von inkrementell generierten Wissensres-<br />
sourcen sowie von Ausschnitten der Wissensbasis vorzunehmen vermag.<br />
Attraktivität inkrementell generierter Wissensressourcen<br />
Zu dem mit einer systematischen Bewirtschaftung von Wissen verb<strong>und</strong>enen Kalkül<br />
zählt vor allem die Erwartung, dass mit Hilfe neuer Wissensbestände Innovationen in<br />
Unternehmen initiiert werden. 440 Solche Innovationen gehen jedoch oftmals nicht dar-<br />
auf zurück, dass für bereits definierte Aufgabenkontexte die aus ihnen abgeleiteten 441<br />
Wissensbedarfe verfügbar gemacht werden. Vielmehr werden Innovationen gerade im<br />
umgekehrten Sinne realisiert, indem für neu gewonnenes Wissen solche Aufgabenkon-<br />
texte bestimmt werden, innerhalb derer Wissen durch Kombination mit anderen Res-<br />
sourcen (Finanzmittel, Sachmittel) Wertgewinnungen zu vollziehen vermag.<br />
438 Vgl. die Darstellung in Abbildung 15, Kapitel 3.3.2.2, S. 156.<br />
439 Vgl. die Darstellung in Abbildung 24, Kapitel 4.2.3.1.2, S. 246.<br />
440 Vgl. Kapitel 2.1.3, S. 27 sowie die dort angegebene Literatur.<br />
441 Vgl. die Darstellung in Abbildung 20, Kapitel 4.2.1.1.1, S. 212.
4 Controlling-Konzeption 256<br />
Den Ausgangspunkt bildet die Wahrnehmung solcher Anzeichen, die die Existenz von<br />
Wissen signalisieren, das in der Soll-Ressourcenausstattung bisher nicht berücksichtigt<br />
ist. Zunächst unternimmt das Controlling den Versuch, solche neue Wissensressourcen<br />
anhand folgender Aspekte zu beschreiben (vgl. Abbildung 26):<br />
• In welchen Aufgabenkontexten wurde die Ressource entwickelt? (Pro-<br />
duktentwicklung, Administration von K<strong>und</strong>endatenbanken, Beschwer-<br />
demanagement)<br />
• Welche Erfolgsgrössen werden mit denjenigen Aufgabenkontexten an-<br />
gesprochen, innerhalb derer die neue Ressource entwickelt wurde?<br />
• Welche Wissensorte waren in die Entstehung dieser Ressource einbezo-<br />
gen (Mitarbeiter, Hauptprozesse, Unternehmensexterne)<br />
Anhand dieser Aspekte vermag das Controlling Wissensressourcen soweit konkret zu<br />
beschreiben, dass eine Bewertung der mit ihrer Nutzung verb<strong>und</strong>enen Chancen erfol-<br />
gen kann. Es sei beispielhaft angenommen, dass es sich hierbei um einen neuen impli-<br />
ziten k<strong>und</strong>enbezogenen Wissensinhalt handelt:<br />
In einem Institut sei bisher keine systematische Beobachtung von K<strong>und</strong>enpräferenzen<br />
<strong>und</strong> –verhalten mit Blick auf alternative Vertriebskanäle realisiert worden. Durch die<br />
Zusammenarbeit von Mitarbeitern verschiedener Vertriebskanäle im Tagesgeschäft<br />
(Planungsr<strong>und</strong>en) <strong>und</strong> in Projekten (Migration von EDV-Systemen) werden im Zeit-<br />
verlauf Fähigkeiten entwickelt, die es erlauben, K<strong>und</strong>enbeziehungen ganzheitlich über<br />
die verschiedenen Zugangswege hinweg zu beurteilen. Eine Entwicklung solcher Fä-<br />
higkeiten wird (auch) durch Veränderungen in den Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmustern<br />
ermöglicht. Etwa indem nicht mehr die Erfolge der verschiedenen Vertriebskanäle in<br />
den Mittelpunkt gestellt, sondern vielmehr die Ergebnisbeiträge von K<strong>und</strong>enbeziehun-<br />
gen über alle Zugangswege als massgeblich angesehen werden.
4 Controlling-Konzeption 257<br />
Controlling Management<br />
Scanning Monitoring Evaluation Initiative<br />
„Schwache<br />
Signale“<br />
• In welchen<br />
Aufgabenkontexten<br />
wurden<br />
Ressourcen entwickelt?<br />
• Welche Wissensorte<br />
waren<br />
einbezogen?<br />
• Welche Erfolgsgrössen<br />
der<br />
Bank wurden<br />
anesprochen?<br />
Beispiele für die Wertgewinnung von neuen Wissensressourcen<br />
1. Neue Fähigkeiten durch die Zusammenführung von explizitem K<strong>und</strong>enwissen<br />
unterschiedlicher K<strong>und</strong>enkontaktpunkte/ Vertriebskanäle<br />
2. Neue implizite <strong>und</strong> explizite Wissensinhalte durch die Kombination bestehender<br />
Wissensinhalte (Cash Management, Internetbanking, Zahlungsverkehr)<br />
3. Besondere Fähigkeiten in der wirtschaftlichen Beherrschung von<br />
Back-Office-Prozessen durch neue IT-Technologie <strong>und</strong> Prozessmanagement<br />
1<br />
• Wie hoch ist der Neuheitsgrad der beschriebenen<br />
Wissensressource gegenüber der bisherigen<br />
Soll-Ressourcenausstattung sowie gegenüber<br />
externen Ressourcenausstattungen?<br />
2 • In welche anderen Aufgabenkontexte kann das<br />
neue Wissen sinnvoll eingefügt werden <strong>und</strong><br />
welche Erfolgsgrössen werden angesprochen?<br />
3 • Mit welchen anderen Ressourcen (Finanzmittel,<br />
Sachmittel, Wissen) muss das neue Wissen in<br />
Aufgabenkontexten zusammengeführt werden,<br />
damit Wertgewinnungen realisiert werden können?<br />
Abbildung 26: Chancenbewertung von inkrementell generiertem Wissen<br />
• Initiierung von<br />
Kombinationen des<br />
neuen Wissens<br />
mit anderen Ressourcen<br />
zur Realisierung<br />
von neuen<br />
Produkten, Geschäftsmodellen<br />
usw.<br />
•Ergebnis: Wertgewinnung<br />
des<br />
neuen Wissens<br />
1. Innovatives K<strong>und</strong>en-<br />
Ansprachekonzept im<br />
Internetbanking<br />
(Personalisierung)<br />
2. Neue Produkte („eCash“)<br />
3. Neues Geschäftsfeld<br />
Transaction Banking<br />
Für die Evaluation neu gewonnener Wissensobjekte sind nun drei Aspekte zu würdi-<br />
gen. Zunächst ist der Neuheitsgrad dieses impliziten Wissensinhaltes zu beurteilen. In<br />
einer unternehmensinternen Betrachtung ist dazu die definierte Soll-<br />
Ressourcenausstattung in die Analyse einzubeziehen. Von besonderem Wert ist jedoch<br />
vor allem solches Wissen, das ebenfalls in einer Branchenbetrachtung einen hohen<br />
Neuheitsgrad aufweist. In einem zweiten Schritt der Evaluation ist zu untersuchen, in<br />
welche weiteren Aufgabenkontexte das neue Wissensobjekt eingestellt werden kann.<br />
Hierzu wird eine im Vergleich zu der in Kapitel 4.2.1.1 vorgestellten Vorgehensweise<br />
bei der Ableitung einer Soll-Ausstattung retrograde Perspektive eingenommen. Nach<br />
der Identifizierung in Frage kommender Aufgabenkontexte kann aufgr<strong>und</strong> der Zuord-<br />
nung von Aufgabenkontexten zu Erfolgsgrössen zudem ermittelt werden, im Hinblick
4 Controlling-Konzeption 258<br />
auf welche Erfolgsgrössen (Kostenposition, Vertriebseffektivität) das neue Wissen<br />
voraussichtlich zu Innovationen beizutragen vermag.<br />
Auf der abschliessenden <strong>St</strong>ufe der Chancenbewertung wird untersucht, mit welchen<br />
anderen Ressourcen (Finanzmittel, andere immaterielle Ressourcen) das neue Wissen<br />
in Aufgabenkontexten zusammengeführt werden muss, um Wertgewinnungen zu reali-<br />
sieren. 442 In dieser Phase der Szenario-Analyse kann es erforderlich werden, ein zuvor<br />
formuliertes positives Urteil über die Attraktivität von neuem Wissen zu korrigieren.<br />
Und zwar immer dann, wenn diejenigen Ressourcen (Eigenkapital, Führungskräfte),<br />
mit denen das neue Wissen kombiniert werden müsste, nicht in ausreichendem Um-<br />
fang zur Verfügung stehen (Ressourcenrestriktion). Die Realisierung von mit neuem<br />
Wissen verb<strong>und</strong>enen Chancen ist aufgr<strong>und</strong> der gemeinsamen Bindung an Aufgaben-<br />
kontexte deshalb stets auch von der Ausstattung mit anderen Ressourcen abhängig.<br />
Die auf dem Wege der Chancenbewertung gewonnenen Erkenntnisse des strategischen<br />
Controllings stellen für das Management eine Gr<strong>und</strong>lage dar, um Massnahmen zur<br />
Wertgenerierung von neuem Wissen zu initiieren. Im Fall des oben angeführten Bei-<br />
spiels von implizitem k<strong>und</strong>enbezogenen Wissen innerhalb eines Mehrkanalvertriebs<br />
kann es sich beispielsweise um die Umsetzung neuer elektronischer K<strong>und</strong>enansprache-<br />
formate (Personalisierung von Bankleistungen im Mengengeschäft) handeln.<br />
4.2.3.3.2<br />
Attraktivität von Wissensorten<br />
In Kapitel 3.3 wird dargestellt, dass für die Formulierung von Wissenszielen durch das<br />
strategische Wissensmanagement stets eine Definition des betrachteten Ausschnitts der<br />
Wissensbasis (Kreditrisikoabteilung, Vertriebsorganisation, Tochtergesellschaften<br />
einer geographischen Region) vorgenommen werden muss. 443 Es erscheint darüber<br />
hinaus zweckmässig, die Ausschnitte der organisationalen Wissensbasis gr<strong>und</strong>sätzlich<br />
hinsichtlich der von ihnen zukünftig zu erwartenden Beiträge zur Wissensarbeit im<br />
Unternehmen zu vergleichen. Schliesslich können auf diesem Wege wichtige Anhalts-<br />
442 Vgl. die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29.<br />
443 Vgl. Abbildung 15, Kapitel 3.3.2.2.2, S.158.
4 Controlling-Konzeption 259<br />
punkte für die Priorisierung von Wissensmanagement-Aktivitäten oder für die Identi-<br />
fizierung von Schwerpunkten der Wissensarbeit gewonnen werden. Die Ausschnitte<br />
der Wissensbasis können dabei gegebenenfalls pragmatisch entsprechend der aufbau-<br />
organisatorischen <strong>St</strong>ruktur von Unternehmen abgegrenzt werden.<br />
Für eine Beurteilung der Attraktivität sind zwei Bewertungsdimensionen zu berück-<br />
sichtigen. Zunächst sind die Ist-Verfügbarkeitsgrade der dem betrachteten Ausschnitt<br />
zuordenbaren Wissensressourcen zu beurteilen. Diese Verfügbarkeitsgrade spiegeln<br />
den Erfolg der Wissensarbeit in der Vergangenheit wider: Es ist wenig wahrscheinlich,<br />
dass Organisationseinheiten, welche die für ihnen zuordenbaren Aufgabenkontexte<br />
erforderlichen Ressourcen nicht in befriedigendem Umfang vorhalten können, in zu-<br />
künftigen Perioden bedeutende Beiträge zur Entwicklung der Wissensbasis zu leisten<br />
imstande sein werden. Demgegenüber weisen hohe Verfügbarkeitsgrade auf die Rolle<br />
von Organisationseinheiten als Leistungsträger der Wissensarbeit hin.<br />
In einem zweiten Schritt werden die betrachteten Wissensbasen in Bezug auf die Aus-<br />
prägungen der für Wissensprozesse relevanten Einflussgrössen (EDV-Technik, Füh-<br />
rungsverhalten) beurteilt. Die Attraktivität einer Wissensbasis ist umso höher einzu-<br />
schätzen, je stärker Bereichskultur, lokales Führungsverhalten, die bereichsspezifische<br />
EDV-Technik usw. das Wirken der ”Wissensspirale” begünstigen.<br />
Eine Zusammenführung dieser beiden Dimensionen erlaubt es nun, die Leistungsfä-<br />
higkeit von Organisationseinheiten mit Hilfe einer Kombination von retrospektiver<br />
(Ist-Verfügbarkeitsgrade von Ressourcen) <strong>und</strong> prospektiver (Ausprägungen von Ein-<br />
flussgrössen) Betrachtungsweise vergleichend gegenüber zu stellen.<br />
Aus dem Blickwinkel eines übergreifenden Ressourcenmanagements bietet es sich<br />
schliesslich an, die Wissensposition von Organisationseinheiten mit Indikatoren zur<br />
Bewertung anderer Ressourcenausschnitte (Eigenkapital, Risikotragfähigkeit, Mitar-<br />
beiter) zusammenzuführen.
4 Controlling-Konzeption 260<br />
4.3 Operatives Controlling<br />
Für eine Konkretisierung der inhaltlichen Zieldimension des operativen Wissens-<br />
controllings sind die Controllingbedarfe des strategischen Wissensmanagements (vgl.<br />
Tabelle 10, S. 168) sowie die Bedarfe des operativen Wissensmanagements (vgl. Ta-<br />
belle 11, S. 184) zugr<strong>und</strong>ezulegen. Hieraus lassen sich folgende Aufgaben- bzw. An-<br />
forderungsschwerpunkte ableiten:<br />
• Sicherstellung einer kontinuierlichen Informationsversorgung durch die Verar-<br />
beitung <strong>und</strong> die Speicherung von wissensbezogenen Transaktionsdaten. Bei die-<br />
sen Basisdaten handelt es sich um die Ist-Verfügbarkeitsgrade von Wissensres-<br />
sourcen sowie um die beobachtbaren Effekte dieser Ressourcen in Aufgaben-<br />
kontexten (vgl. Kapitel 4.3.1).<br />
• Bewertung von Handlungsoptionen im Rahmen der Kernprozesse des Wissens-<br />
managements unter Verwendung der durch das strategische Controlling formu-<br />
lierten Normen zur Beschreibung von Kosten- <strong>und</strong> Nutzenwirkungen (vgl. Ka-<br />
pitel 4.3.2, S. 267 ff).<br />
• Realisierung des Differenzierungsbedarfes bei der Gestaltung von Planung <strong>und</strong><br />
Kontrolle mit Blick auf die durch das strategische Wissensmanagement vorge-<br />
gebenen <strong>St</strong>euerungslogiken (vgl. Kapitel 4.3.3, S. 271 ff).<br />
Die Ausgestaltung der Konzeption erfolgt zunächst durch die Darstellung von Instru-<br />
menten zur Abbildung von Transaktionsdaten. Darüber hinaus wird die Durchführung<br />
von Kosten- <strong>und</strong> Nutzenanalysen anhand ausgewählter Entscheidungsfelder erläutert.<br />
Schliesslich folgen Ausführungen zur Funktion des Controllings im Rahmen der Logi-<br />
ken Selbststeuerung <strong>und</strong> Kontextsteuerung.
4 Controlling-Konzeption 261<br />
4.3.1<br />
Belegwesen.<br />
Verarbeitung wissensbezogener Transaktionsdaten<br />
In Kapitel 4.1.3 wird festgestellt, dass konventionelle Bankinformationssysteme<br />
(Rechnungswesen, personalwirtschaftliche Systeme, Workflowsysteme), gleichwohl<br />
sie durchaus Basisdaten für wissensbezogene Kennzahlen zu liefern vermögen, als<br />
originäre wissensorientierte Informationssysteme nicht in Betracht kommen. 444 Zudem<br />
wird bei der Definition von Anforderungen an eine Controlling-Konzeption in Kapitel<br />
4.1.1 herausgestellt, dass die Sicherstellung von Datenqualität <strong>und</strong> Kennzahlennor-<br />
mung wichtige praktische Bestimmungsfaktoren für die Leistungsfähigkeit einer Cont-<br />
rolling-Funktion darstellen. 445<br />
Aus diesen zwei Gründen ist es zur Realisierung des Zielsystems eines Wissensmana-<br />
gements erforderlich, dass das Wissenscontrolling ein eigenes Informationsversor-<br />
gungssystem vorhält. Ein solches Informationssystem muss die kontinuierliche Auf-<br />
nahme, Speicherung <strong>und</strong> Verarbeitung von wissensbezogenen Basisdaten gewährleis-<br />
ten. Im Mittelpunkt stehen hierbei Erhebungsdaten zur Messung von Ist-Verfüg-<br />
barkeitsgraden sowie von beobachtbaren Einflussgraden der Wissensressourcen in<br />
Aufgabenkontexten.<br />
Ein solches Informationssystem ist derart zu gestalten, dass die durch das strategische<br />
Controlling formulierten Normen zur Bewertung von Verfügbarkeits- <strong>und</strong> Einfluss-<br />
graden umgesetzt werden. Zugleich muss dieses System die intersubjektive Nachvoll-<br />
ziehbarkeit von auf strategischer Ebene vorgenommenen Bewertungen sicherstellen.<br />
Gefordert ist damit ein nicht unterbrochener Datenfluss von den Ergebnissen einzelner<br />
Beobachtungen bis hin zu den vom strategischen Controlling verarbeiteten aggregier-<br />
ten Grössen. Wissenscontrolling benötigt deshalb, ebenso wie andere nicht alleine auf<br />
ad hoc-Auswertungen ausgerichtete Informationssysteme, ein ordnungsgemässes<br />
444 Vgl. Kapitel 4.1.3, S. 207.<br />
445 Vgl. Kapitel 4.1.1.1, S. 186 ff.
4 Controlling-Konzeption 262<br />
NORTH 446 deutet in seinem Konzept der ”Wissensbilanz” einen Datenfluss von ”Zwi-<br />
schenerfolgen <strong>und</strong> Übertragungseffekten” in eine ”Bewegungsbilanz” an. Allerdings<br />
bleibt bei seinen Darstellungen die Gestaltung der entsprechenden Datenflüsse weitge-<br />
hend unbestimmt. Im Folgenden werden die Gr<strong>und</strong>züge eines operativen wissensorien-<br />
tierten Informationsversorgungssystems dargestellt.<br />
4.3.1.1<br />
Ist-Verfügbarkeit von Wissensressourcen<br />
Mit der Festlegung der Soll-Ressourcenausstattung werden die für ein Unternehmen<br />
kritischen Wissensobjekte <strong>und</strong> –prozesse festgelegt. 447 Diese Definition erfolgt für<br />
Wissensobjekte zum einen anhand der Merkmalsausprägungen der elementaren Wis-<br />
sensarten. Darüber hinaus werden Soll-Ausprägungsniveaus (Detaillierungsgrade von<br />
Wissensinhalten, Diffusionsgrad in Wissensorten) in Bezug auf diese Merkmale fest-<br />
gelegt. Zudem kann vorgesehen werden, die Ist-Verfügbarkeitsgrade von Wissensres-<br />
sourcen in einer Metrik zur Gesamtbanksteuerung abzubilden. 448<br />
Die Verarbeitung <strong>und</strong> Zulieferung der erforderlichen Ist-Basisdaten ist durch das ope-<br />
rative Wissenscontrolling sicherzustellen. Das operative Informationssystem des Wis-<br />
senscontrollings sollte zwei Bausteine aufweisen.<br />
Zunächst eine Erhebungsdatenbank, in welche die Ergebnisse von Beobachtungen,<br />
Befragungen, Dokumentenanalysen usw. des operativen Managements abgelegt wer-<br />
den. Als zweiter Baustein ist ein geeignetes Format für die Verknüpfung von wissens-<br />
ressourcenbezogenen <strong>St</strong>ammdaten mit den Bewertungsergebnissen 449 der Erhebungen<br />
bereitzustellen. Die Darstellung in Abbildung 27 skizziert mit dem Transaktionsbogen<br />
einen entsprechenden Formatvorschlag.<br />
Der Transaktionsbogen umfasst drei Datenfelder:<br />
446 NORTH, K. (Wissen 2001), S. 61 ff.<br />
447 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 4.2.1., S. 209 ff.<br />
448 Vgl. die Darstellung einer Wissens-Scorecard in Abbildung 22, Kapitel 4.2.1.3.1, S. 232.<br />
449 Vgl. hierzu die Erläuterung des Scoring-Verfahrens zur Bewertung der Ist-Verfügbarkeit von Wissensressourcen in Kapitel 4.2.1.2.1, S.<br />
219 ff.
4 Controlling-Konzeption 263<br />
• <strong>St</strong>ammdatenfeld<br />
• Datenfeld zur Abbildung von Soll-Verfügbarkeitsgraden<br />
• Transaktionsdatenfeld zur Abbildung von Ist-Verfügbarkeitsgraden<br />
Kennzeichnungsnr.: E113<br />
Aufgabenkontext(e): E11<br />
Ressourcenart: Objekt<br />
Attribute<br />
Ort: Vertriebsorganisation<br />
Inhalt: Kampagnenwissen<br />
Explikation: implizit<br />
Betrachtete Ausschnitte der<br />
Wissensbasis:<br />
Retailvertrieb D, F, NL<br />
Verantwortlich:<br />
<strong>St</strong>ammdaten 1<br />
1 Vgl. Abbildung 20, Kapitel 4.2.1.1<br />
2 Referenznr. gemäss Erhebungsdatenbank<br />
Soll-<br />
Verfügbarkeitsgrad<br />
Wissensort<br />
1) 100% der Vertriebsleiter<br />
2) 50% der Leiter<br />
Vertr.-Unterstützung<br />
Wissensinhalt<br />
1) 100% der Zielk<strong>und</strong>engruppen<br />
2) Detaillierte Kenntnisse<br />
erforderlich<br />
Gesamt-Scoringwert<br />
Referenznr. der<br />
entsprechenden Erhebungen<br />
31.12.02<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
Transaktionsdaten<br />
- Ist-Verfügbarkeitsgrad -<br />
1-6/ 03 7-12/ 03 1-6/ 04 7-12/ 04 1-6/ 05<br />
2<br />
1<br />
1<br />
1<br />
2<br />
1<br />
2<br />
1<br />
1 1 2 2 3 3<br />
1 = Nicht verfügbar<br />
2 = In geringem Masse verfügbar<br />
3 = In hohem Masse verfügbar<br />
4 = Vollständig verfügbar<br />
Abbildung 27: Transaktionsbogen zur Verfügbarkeit von Wissensressourcen<br />
<strong>St</strong>ammdatenfeld<br />
Hier werden diejenigen Daten abgelegt, welche zur Beschreibung einer Wissensres-<br />
source benötigt werden. Die Identifizierung der Ressource erfolgt mit Hilfe der Kenn-<br />
zeichnungsnummer (E113), welche im Zusammenhang mit der Soll-<br />
Ressourcenausstattung 450 vom strategischen Controlling festgelegt wird. Ebenso sind<br />
die der Wissensressource zugeordneten Aufgabenkontexte (E11) sowie die Ressour-<br />
450 Vgl. die Darstellung in Abbildung 20, Kapitel 4.2.1.1, S. 212.<br />
2<br />
1<br />
2<br />
1<br />
3<br />
2<br />
3<br />
1<br />
3<br />
2<br />
3<br />
2
4 Controlling-Konzeption 264<br />
cenart (Objekt) einzubeziehen. Zudem sind in dem <strong>St</strong>ammdatenfeld die Ausprägungen<br />
der Ressourcenattribute abgebildet. Da im Beispiel ein Wissensobjekt betrachtet wird,<br />
erfolgen hier Angaben zum Wissensort (Vertriebsorganisation), zum Wissensinhalt<br />
(Kampagnenwissen) sowie zum Explikationsgrad (implizit). Gleichfalls ist der Aus-<br />
schnitt der organisationalen Wissensbasis (Retailvertrieb D, F, NL), in dem die Ist-<br />
Erhebungen durchgeführt werden, anzugeben.<br />
Datenfeld zur Abbildung von Soll-Verfügbarkeitsgraden<br />
In diesem Feld werden diejenigen Ressourcenattribute abgebildet, für welche ein Soll-<br />
Ausprägungsgrad definiert wurde. 451 Zugleich werden die relevanten Beurteilungsdi-<br />
mensionen aufgeführt. In dem Beispiel in Abbildung 27 soll der Ausprägungsgrad in<br />
Bezug auf den Wissensort danach beurteilt werden, welcher Anteil der Führungskräfte<br />
in Vertrieb (Soll 100%) <strong>und</strong> Vertriebsunterstützung (Soll 50%) über implizites Kam-<br />
pagnenwissen verfügt. Im Hinblick auf den Wissensinhalt wird in dem Beispiel zum<br />
einen gefordert, dass das Kampagnenwissen alle Zielk<strong>und</strong>engruppen der Vertriebsor-<br />
ganisationen umfassen muss. Ausserdem wird im Beispiel gefordert, dass dieser Wis-<br />
sensinhalt einen hohen Detaillierungsgrad (selbstständige Erstellung Businesspläne,<br />
selbstständige Werbemittelplanungen) aufweisen soll.<br />
Transaktionsdatenfeld zur Abbildung von Ist-Verfügbarkeitsgraden<br />
Hier erfolgt die Eintragung der auf Erhebungsergebnisse des operativen Wissensma-<br />
nagements zurückgehenden Bewertungen von Ist-Verfügbarkeitsgraden zu den vorge-<br />
sehenen Kriterien mit Hilfe von Scoring-Werten. Die im Zeitverlauf vorgenommenen<br />
Bewertungen werden in dem Beispiel in Abbildung 27 anhand eines sechsmonatigen<br />
Berichtszykluses abgebildet. Diejenigen Erhebungen, auf die Scoring-Werte einer Be-<br />
richtsperiode zurückgehen, werden anhand einer Referenznummer aufgeführt.<br />
451 Der Explikationsgrad von Wissensobjekten ist als ein binäres Attribut vorgesehen. Vgl. Kapitel 4.2.1.1.2, S. 215.
4 Controlling-Konzeption 265<br />
Dadurch wird die eindeutige Zuordenbarkeit von Scoring-Werten einer Berichtsperio-<br />
de zu den Daten der Erhebungsdatenbank sichergestellt.<br />
Die kriterienspezifischen Scoring-Werte werden pro Berichtsperiode zu einem Ge-<br />
samt-Scoring-Wert aggregiert. Dieser Gesamtscoring-Wert entspricht demjenigen<br />
Wert, der in der entsprechenden Wissens-Scorecard 452 derselben Periode <strong>und</strong><br />
derselben Organisationseinheit abgebildet ist.<br />
Die Scoring-Werte einer Berichtsperiode sind als kumulierte Werte zu interpretieren.<br />
Sie bilden die bis zu einem bestimmten Zeitpunkt beobachteten Ausprägungen derje-<br />
nigen Indikatorenmerkmale ab, welche zur Beschreibung von Ressourcenverfügbarkeit<br />
definiert wurden.<br />
Die im Beispiel angeführten Werte sollen auch verdeutlichen, dass die Verfügbar-<br />
keitsgrade im Zeitverlauf bei ordnungsgemässer Erhebung keine bedeutenden Volatili-<br />
täten aufweisen sollten. Verbesserungen in Bezug auf die Scoring-Werte gehen unter<br />
anderem auf Aktivitäten im Rahmen von Kernprozessen des Wissensmanagements<br />
zurück.<br />
4.3.1.2<br />
Effekte von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten<br />
Neben der Verarbeitung <strong>und</strong> Speicherung von Ist-Verfügbarkeitsgraden muss das ope-<br />
rative Informationssystem des Wissenscontrollings ebenfalls die Erhebungsergebnisse<br />
im Hinblick auf den beobachteten Einflussgrad von Wissensobjekten <strong>und</strong> –prozessen<br />
der Soll-Ressourcenausstattung abbilden. Einen entsprechenden Formatvorschlag stellt<br />
der in Abbildung 28 skizzierte Transaktionsbogen dar.<br />
452 Vgl. Abbildung 22, Kapitel 4.2.1.3.1, S. 232.
4 Controlling-Konzeption 266<br />
KennzeichnungsNr.: E113<br />
Aufgabenkontext(e): E11<br />
Ressourcenart: Objekt<br />
Attribute<br />
Ort: Vertriebsorganisation<br />
Inhalt: Kampagnenwissen<br />
Explikation: implizit<br />
Betrachtete Ausschnitte der<br />
Wissensbasis:<br />
Retailvertrieb D, F, NL<br />
Verantwortlich:<br />
<strong>St</strong>ammdaten 1<br />
1 Vgl. Abbildung 20, Kapitel 4.2.1.1<br />
2 Referenznr. gemäss Erhebungsdatenbank<br />
Hypothesen<br />
Ressourceneinfluss<br />
Abhängige Variablen<br />
1) Anzahl lokal initiierter<br />
Kampagnen p.a.<br />
2) Anzahl Neuk<strong>und</strong>en<br />
p. a.<br />
3) Anteil Kampagnen<br />
mit Zeitbudgetüberschreitung<br />
(in%)<br />
4) Honorarvolumen<br />
für Werbeagenturen<br />
(in Mio. EUR)<br />
...<br />
Gesamt-Scoringwert<br />
Referenznr. der<br />
entsprechenden Erhebungen 2<br />
2003<br />
1<br />
1<br />
4<br />
-<br />
Transaktionsdaten<br />
-Einflussgrad -<br />
2004 2005 2006 2007 2008<br />
1<br />
1<br />
4<br />
-<br />
1<br />
1<br />
4<br />
-<br />
3 3 3 4 4 4<br />
1 = Kein Einfluss 0 = Einstellung der Messung, Hypothese falsifiziert<br />
2 = Geringer Einfluss 9 = Aufnahme der Messung, Hypothese aufgenommen<br />
3 = Mittlerer Einfluss<br />
4 = <strong>St</strong>arker Einfluss<br />
Abbildung 28: Transaktionsbogen zum Einfluss von Wissensressourcen<br />
Neben dem <strong>St</strong>ammdatenfeld sieht dieses Berichtsformat ein Feld zur Beschreibung der<br />
für die betrachtete Ressource relevanten abhängigen Erfolgsindikatoren vor. Anhand<br />
dieser Indikatoren soll der Einfluss 453 des Wissensobjektes E113 auf den Aufgaben-<br />
kontext E11 beurteilt werden. In dem Beispiel werden im ersten Erhebungsjahr 2003<br />
die folgenden Indikatoren ausgewählt:<br />
• Anzahl lokal initiierter Kampagnen p.a. (in <strong>St</strong>ück)<br />
• Anzahl Neuk<strong>und</strong>en p.a. (in <strong>St</strong>ück)<br />
• Anteil Kampagnen mit Zeitbudgetüberschreitungen (in %)<br />
453 Dabei wird stets angenommen, dass die Ressource einen starken Einfluss auf diese Indikatoren ausübt. Die Nullhypothese lautet also,<br />
dass in der Gr<strong>und</strong>gesamtheit der einem Aufgabenkontext zuordenbaren Wissensressourcen die in der Soll-Ressourcenausstattung angeführten<br />
Objekte <strong>und</strong> Prozesse einen höheren Einfluss auf diese Indikatoren ausüben als die nicht berücksichtigten Wissensressourcen.<br />
0<br />
0<br />
4<br />
9<br />
-<br />
-<br />
4<br />
4<br />
-<br />
-<br />
4<br />
4
4 Controlling-Konzeption 267<br />
Das Beispiel illustriert, dass im vierten Erhebungsjahr Bewertungen im Hinblick auf<br />
die beiden erstgenannten Indikatoren eingestellt werden, da kein Einfluss von implizi-<br />
tem Kampagnenwissen auf die Anzahl der Kampagnen oder die Neuk<strong>und</strong>enentwick-<br />
lung festgestellt werden kann. Jedoch wird von Beginn der Erhebungen an der Bef<strong>und</strong><br />
generiert, dass, obwohl der verfügbare Detaillierungsgrad dieses Wissens noch im Jahr<br />
2005 nur sehr gering ist (vgl. Abbildung 27, S. 263), Kampagnenwissen wirksam die<br />
Einhaltung von Zeitbudgetvorgaben unterstützt. Zudem führen Befragungen, Doku-<br />
mentenanalysen usw. des operativen Managements zu der Schlussfolgerung, dass der<br />
Indikator Honorarvolumen für Werbeagenturen im Jahre 2006 (als neue Hypothese)<br />
aufgenommen wird. In Bezug auf diesen Indikator wird in den Jahren 2007 <strong>und</strong> 2008<br />
ebenfalls ein starker Einfluss von implizitem Kampagnenwissen festgestellt.<br />
Die Entwicklung der Scoring-Werte in diesem Beispiel verdeutlicht, dass das hier<br />
verwendete Scoring-Modell nicht auf eine Systematisierung von Wissensressourcen<br />
ausgerichtet, sondern vielmehr als ein empirisches Kennzahlensystem 454 konzipiert ist:<br />
Während zunächst vermutet wird, dass die Ressource Kampagnenwissen vertriebsleis-<br />
tungsbezogene Indikatoren stark beeinflusst, so stellt sich auf dem Wege systemati-<br />
scher Beobachtung der Bef<strong>und</strong> ein, dass nicht vertriebsbezogene Indikatoren signifi-<br />
kant beeinflusst werden, sondern stattdessen ein starker positiver Effekt von Kampag-<br />
nenwissen auf Zeit- <strong>und</strong> Kostenziele feststellbar ist.<br />
Mit Hilfe des <strong>St</strong>ammdatenfeldes können die Transaktionsbögen zur Abbildung von<br />
Verfügbarkeits- <strong>und</strong> Einflussgraden von Wissensressourcen zusammengeführt werden.<br />
4.3.2<br />
Bewertung von Handlungsoptionen<br />
Das operative Wissensmanagement ist für die Durchführung von Massnahmen im<br />
Rahmen der Kernprozesse verantwortlich. In diesem Zusammenhang unterstützt ein<br />
operatives Wissenscontrolling das Führungssystem bei der Bewertung alternativer<br />
454 Zur Abgrenzung von systematischen <strong>und</strong> empirischen Kennzahlensystemen vgl. Kapitel 4.1.1.1, S. 187-188.
4 Controlling-Konzeption 268<br />
Handlungsoptionen. Dabei gelangen die durch das strategische Controlling formulier-<br />
ten Normen zur Beurteilung von Kosten- <strong>und</strong> Nutzenwirkungen zur Anwendung.<br />
4.3.2.1 Massnahmen der Wissensbereitstellung<br />
Es wird ein Unternehmensbereich Transaction Banking betrachtet, der Dienstleistun-<br />
gen im Bereich der Wertpapierabwicklung für andere Finanzinstitute anbietet. Die<br />
Kostenstruktur sei derart, dass unterhalb einer <strong>St</strong>raight Through Rate (STR) von 80%<br />
die durchschnittlichen <strong>St</strong>ückkosten pro Transaktion aufgr<strong>und</strong> von zusätzlichen Kosten<br />
für die Fehlerbearbeitung um 30% steigen. Obwohl bereits mehrere Initiativen von<br />
internen Arbeitsgruppen zur Behebung von stets wiederkehrenden Problemen in Teil-<br />
prozessen der Abwicklung unternommen wurden, bewegt sich die STR seit zwei Mo-<br />
naten unterhalb des kritischen Wertes von 80%. Die Arbeitsgruppen waren mit fach-<br />
lich ausreichend qualifizierten Mitarbeitern besetzt. Die Durchsicht der Arbeitsdoku-<br />
mentationen der Teams sowie Interviews mit den Team-Mitgliedern ergeben, dass<br />
unzureichendes Projektmanagement-Wissen für die Misserfolge der Teams verant-<br />
wortlich war. Tabelle 14 veranschaulicht die Vorgehensweise des Wissenscontrollings<br />
bei der Bewertung der in Frage kommenden Handlungsalternativen.<br />
Verfügbarmachung<br />
Projektmanagement-Wissen?<br />
Handlungsoption • Keine Erweiterung<br />
der Wissensbasis<br />
vornehmen<br />
Relevante<br />
wissensbezogene<br />
Kostenart<br />
Relevante Primär-<br />
<strong>und</strong> Sek<strong>und</strong>ärkostenarten<br />
Datenquelle für die<br />
Quantifizierung<br />
Option A Option B Option C<br />
• Kosten der Nicht-<br />
Verfügbarkeit von<br />
Wissen<br />
• Kalkulatorische<br />
Fehlerkosten<br />
• Keine Kosten für<br />
Konventionalstrafe<br />
• Prozesskosten-<br />
rechnung<br />
• Externe Berater mit<br />
Lösung beauftragen<br />
• Kosten des externenWissenserwerbs<br />
• Internes Wissensmanagementdurchführen<br />
• Kosten der internen<br />
Wissensentwicklung<br />
• Honorare • Training<br />
• EDV<br />
• Verrechnung Wissensmanagement<br />
• Rahmenvertrag • Projektkalkulation
4 Controlling-Konzeption 269<br />
Verfügbarmachung<br />
Projektmanagement-Wissen?<br />
Option A Option B Option C<br />
Relevanter Nutzen • - • Zeitnahe Umsetzung<br />
einer Pro-<br />
blemlösung<br />
Tabelle 14: Bewertung alternativer Optionen zur Handhabung von Nicht-Wissen<br />
• Bei erfolgreich<br />
vollzogenen Wissensprozessen<br />
bleibt Projektmgt.-<br />
Wissen im organisationalen„Gedächtnis“<br />
<strong>und</strong> kann<br />
für zukünftiges<br />
Problemlösen genutzt<br />
werden<br />
Entscheidungsrelevant sind hier die Kosten der Nicht-Wissens. 455 Option A sieht keine<br />
planvolle Erweiterung des relevanten Ausschnitts der organisationalen Wissensbasis<br />
vor. Eine Problemlösung durch externe Berater ist Gegenstand der Option B. Die<br />
Durchführung von internen Massnahmen zur Vermittlung von für Projektmanagement-<br />
Fähigkeiten notwendigen impliziten <strong>und</strong> expliziten Wissensinhalten wird mit der Op-<br />
tion C angestrebt.<br />
Den Optionen können unterschiedliche wissensbezogene Kostenarten zugeordnet wer-<br />
den. Die der Option A zuordenbaren Kosten der Nicht-Verfügbarkeit von Wissen ent-<br />
sprechen den kalkulatorischen Fehlerkosten für die Dauer der Prozessstörungen. Bei<br />
den Kosten des Wissenserwerbs handelt es sich um Honorare für externe Beratungs-<br />
leistungen. Die Kosten der internen Wissensentwicklung setzen sich aus den mit der<br />
Massnahmenumsetzung verb<strong>und</strong>enen Kosten (Training, EDV) zusammen.<br />
Option A weist aus Sicht des Wissensmanagements keinen positiven Nutzen auf. Der<br />
von einer Realisierung der Option B ausgehende Nutzeneffekt ist in der zeitnahen Um-<br />
setzung einer Lösung für die festgestellten <strong>St</strong>örungen in den Abwicklungsprozessen zu<br />
sehen. Die interne Weiterentwicklung sieht die Initiierung von Wissensprozessen vor,<br />
455 Vgl. die Darstellung der Systematik wissensbezogener Kostenarten in Abbildung 26, Kapitel 4.2.2.1.1, S. 235.
4 Controlling-Konzeption 270<br />
deren Dauer <strong>und</strong> Erfolg zum Zeitpunkt der Entscheidung unsicher sind. Verlaufen je-<br />
doch die Wissensprozesse erfolgreich, so können die erworbenen impliziten <strong>und</strong> expli-<br />
ziten Wissensinhalte für die Bearbeitung andersartiger oder zukünftiger <strong>St</strong>örungen in<br />
den Abwicklungsprozessen ohne zusätzliche Kosten genutzt werden.<br />
Die Entscheidung zugunsten der Option B oder C ist damit zum einen davon abhängig,<br />
in welcher Höhe man den Vorteil der Nutzbarkeit von Projektmanagement-<br />
Fähigkeiten (bewertet etwa in den der Option A zugeordneten Kosten der Nicht-<br />
Verfügbarkeit pro Monat der internen Wissensentwicklung) einschätzt. Und zudem ist<br />
das Risiko im Hinblick auf die Dauer der internen Wissensentwicklung in das Kalkül<br />
einzubeziehen. Damit stellt sich die voraussichtliche Effektivität der zu initiierenden<br />
Wissensprozesse als der massgebliche Entscheidungsparameter aus Sicht des Wissens-<br />
controllings dar.<br />
4.3.2.2<br />
Massnahmen der Wissensanwendung<br />
Die Kernprozesse der Wissensanwendung umfassen die Wissensverteilung, die Wis-<br />
sensbewahrung sowie die Wissensnutzung. Wie bei der Diskussion 456 des Kernprozes-<br />
ses Wissensverteilung ausgeführt wird, besteht das bedeutendste Umsetzungsrisiko bei<br />
der Einführung von informationstechnischen Anwendungen (Yellow Pages, Commu-<br />
nities of Practise) in einer unzureichenden Anwenderakzeptanz. Der Neuheitsgrad sol-<br />
cher Anwendungen hat häufig eine verhältnismässig hohe Nutzungsintensität unmit-<br />
telbar nach der Implementierung zur Folge. Es ist jedoch notwendig, Zielerreichungs-<br />
grade im Hinblick auf Nutzungsintensität, Nutzungsinhalte usw. über einen längeren<br />
Zeitraum systematisch zu beobachten. Nur auf diesem Wege kann festgestellt werden,<br />
in welchem Umfang den Entwicklungs-, Einführungs- <strong>und</strong> Betriebskosten tatsächlich<br />
positive Nutzenwirkungen mit Blick auf die Wissensarbeit gegenüberstehen.<br />
456 Vgl. die Darstellung in Kapitel 3.2.2.2.1, S. 132 ff.
4 Controlling-Konzeption 271<br />
Wie die Bef<strong>und</strong>e von KLOSA 457 jedoch zeigen, werden die in EDV-Anwendungen<br />
elektronisch verfügbaren Transaktionsdaten in der Unternehmenspraxis kaum für<br />
Controllingzwecke genutzt. Das heisst dort, wo Unternehmen Schritte hin zu einer<br />
besseren Entwicklung <strong>und</strong> Nutzung von (expliziten) Wissensobjekten vollziehen<br />
möchten, werden elektronisch verfügbare Informationen nicht genutzt, um die <strong>St</strong>eue-<br />
rungslücke beim Management von Wissen zu reduzieren.<br />
Anhand der maschinell verfügbaren Transaktionsdaten sollten vor allem eindeutige<br />
Abbruchkriterien etwa für das Angebot bzw. den Betrieb von technischen Wissensma-<br />
nagementsystemen formuliert werden (Mindestanzahl von Mitgliedern einer Commu-<br />
nity of Practise im Monatsdurchschnitt). Die Fixierung solcher Abbruchkriterien ist,<br />
nicht nur im Fall technischer Anwendungen, vor allem dann angezeigt, wenn die Nut-<br />
zenerwartungen gegenüber Wissensmanagement-Aktivitäten hohe Unsicherheitsgrade<br />
aufweisen.<br />
4.3.3<br />
4.3.3.1<br />
Planung <strong>und</strong> Kontrolle in der Selbst- oder Kontextsteuerung<br />
Selbstcontrolling von Wissensorten<br />
Mit der Leitidee, lokale organisationale Wissensbasen von den dort angesiedelten<br />
Wissensorten autonom entwickeln zu lassen, sind Einwirkungen mit Hilfe von hierari-<br />
schen Zielvorgaben, wie sie eine Fremdsteuerungslogik vorsieht, nicht vereinbar. 458<br />
Deshalb beschränken sich die Beiträge eines institutionellen operativen Controllings<br />
auf die Bereitstellung von Instrumenten für das Selbstcontrolling sowie auf das Coa-<br />
ching von Wissensorten. Dabei kann es sich z. B. um folgende Instrumente zur Pla-<br />
nung, Kontrolle <strong>und</strong> Informationsversorgung handeln:<br />
457 KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 202 f.<br />
458 Für eine Darstellung selbststeuernder Wissensarbeit vgl. Kapitel 3.3.3.3.1, S. 179 ff. Vgl. auch LASSLEBEN, H. (Organisation 2002),<br />
S. 120-123.
4 Controlling-Konzeption 272<br />
• Elektronische Vorlagen zur Durchführung von Kosten- <strong>und</strong> Nutzenbe-<br />
wertungen (Blue Book zur Erstellung von Businessplänen)<br />
• Checklisten zur Bewertung von Wissensverlustrisiken <strong>und</strong> anderen wis-<br />
sensbezogenen Einzelrisiken<br />
• Referenzliste mit Kennzahlen zur Messung von wissensbezogenen Er-<br />
eignissen <strong>und</strong> Sachverhalten<br />
• Beispielrechnungen zur Bewertung von Handlungsoptionen im Zusam-<br />
menhang mit Wissensmanagement-Aktivitäten<br />
Die Controllingaktivitäten werden von den Individuen oder Gruppen selbstständig<br />
vollzogen.<br />
4.3.3.2 Revisionen in der Kontextsteuerung<br />
In solchen Ausschnitten der organisationalen Wissensbasis, für die ausschliesslich die<br />
Beeinflussung der Einflussgrössen von Wissensprozessen als Ansatzpunkt zur <strong>St</strong>eue-<br />
rung der Wissensarbeit betrachtet wird, ist die Funktion des operativen Controllings<br />
eher passiv ausgestaltet. Die Aufgabe des Wissenscontrollings erschöpft sich auf die-<br />
ser Ebene darin, die Ausprägung von lokaler Organisationskultur, lokalem Führungs-<br />
verhalten sowie die Leistungsfähigkeit der verfügbaren Informationstechnologien zu<br />
beurteilen.<br />
Diese Prüfroutinen erster Ordnung nehmen den Charakter von ”Ordnungsmässigkeits-<br />
prüfungen” an, indem sie nicht Wissensziele, sondern vielmehr Leitlinien <strong>und</strong> <strong>St</strong>an-<br />
dards im Zusammenhang mit organisationalen Gestaltungsfeldern zum Gegenstand<br />
von Kontrollen haben. Die Durchführung solcher Erhebungen kann analog den Prü-<br />
fungen einer internen Revision vorgenommen werden. Als Informationsquellen kom-<br />
men neben eigenen Erhebungen auch Ergebnisse von Mitarbeiter- oder K<strong>und</strong>enbefra-<br />
gungen in Betracht. Die Ergebnisse der anhand von Checklisten vorgenommenen Kon-<br />
trollen können in einem Abschlussbericht kommentiert werden.
4 Controlling-Konzeption 273<br />
4.4 Handlungsempfehlungen für die Umsetzung<br />
Im Folgenden werden Leitgedanken zu kritischen Gestaltungsfeldern bei der Imple-<br />
mentierung eines Wissenscontrollings formuliert.<br />
Sicherstellung einer arbeitsfähigen Ressourcendefinition<br />
• Es ist erforderlich, Wissen in einer Weise zu operationalisieren, sodass sowohl<br />
unterschiedliche Wissensbestände als auch alternative Arten von Wissensüber-<br />
tragungen in einer intersubjektiv nachvollziehbaren Weise abgegrenzt werden<br />
können. Die Herstellung von Transparenz über Ressourcenausstattungen sowie<br />
die Formulierung von Massnahmen zur Ressourcendisposition gestalten sich<br />
umso einfacher, je präziser die zugr<strong>und</strong>eliegende Definition von Wissen als Un-<br />
ternehmensressource vorgenommen wird. Generische Beschreibungen mögen<br />
innert kurzer Zeit zu einer intuitiv übersichtlich erscheinenden Systematik füh-<br />
ren, sie erlauben jedoch kaum ein praktisches Arbeiten mit Wissensressourcen.<br />
• Es sollten zunächst Wissensobjekte fokussiert werden, da sich die Operationali-<br />
sierung von Wissensprozessen anspruchsvoller gestaltet als dieses in Bezug auf<br />
Wissensbestände der Fall ist.<br />
• Sofern eine Berücksichtigung von Wissensprozessen als Ressource angestrebt<br />
wird, etwa weil Innovationsaspekte eine sehr bedeutende Rolle spielen, sollte<br />
zunächst ein komplexitätsreduzierendes Modell zugr<strong>und</strong>egelegt werden. Die<br />
”Wissensspirale” bietet in diesem Zusammenhang den Vorzug, dass die dort<br />
vorgesehenen Übertragungsprozesse nach eben den Kriterien (Wissensort, Ex-<br />
plikationsgrad) abgegrenzt werden, welche auch für eine Definition von Wis-<br />
sensobjekten herangezogen werden können.<br />
Abstrakte Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement ist wichtiger als eine<br />
datenmässige Integration (von Wissenskennzahlen) in bestehende Reportingformate<br />
• Eine Abbildung wissensbezogener Kennzahlen z. B. in Balanced Scorecard-<br />
Berichten kann die Integration von Wissen in das etablierte Ressourcenmana-<br />
gement unterstützen.
4 Controlling-Konzeption 274<br />
• Wichtiger als Ergänzungen des Berichtswesens ist jedoch die Identifizierung der<br />
für ein Unternehmen kritischen Wissensressourcen. Dabei sollte davon abgese-<br />
hen werden, Wissensbedarfe von generischen Konstrukten wie Unternehmens-<br />
strategien oder Kernkompetenzen abzuleiten. <strong>St</strong>attdessen wird die Ableitung<br />
von wissensbezogenen Soll-Ausstattungen mit Hilfe der Zuordnungsfolge Er-<br />
folgsgrösse-Aufgabenkontext-Wissensressource empfohlen. Die gemeinsame<br />
Bindung von Unternehmensressourcen an Aufgabenkontexte ermöglicht Trans-<br />
parenz in Bezug auf (interdependente) Beziehungen zwischen Wissen <strong>und</strong> ande-<br />
ren Ressourcen (Finanzmittel, Sachmittel, andere immaterielle Ressourcen).<br />
Konzentration von Controllingaktivitäten auf Schwerpunktbereiche der organisationalen<br />
Wissensbasis<br />
• Es sollten zunächst nur für wenige Erfolgsgrössen (Kostenposition, Vertriebsef-<br />
fektivität) die relevanten Wissensressourcen definiert werden. Sodann kann mit<br />
Hilfe der Planung <strong>und</strong> Kontrolle von Verfügbarkeitsgraden sowie der Evaluati-<br />
on von Chancen <strong>und</strong> Risiken praktisches Ressourcenmanagement in ausgewähl-<br />
ten Organisationseinheiten pilotiert werden.<br />
Ressourcenmessung setzt Ressourcenverständnis voraus<br />
• Die Verfügbarkeit von Messgrössen ist nicht als die entscheidende Barriere mit<br />
Blick auf die <strong>St</strong>euerung von Wissensressourcen anzusehen. Eine adäquate Res-<br />
sourcendefinition vorausgesetzt, lassen sich in der Regel gute Näherungslösun-<br />
gen mit Hilfe von quantitativen <strong>und</strong> qualitativen (indirekten) Indikatoren reali-<br />
sieren.<br />
• Als grösste Herausforderung ist anzusehen, dass selbst in Bezug auf verhältnis-<br />
mässig exakt definierte Wissensobjekte (explizites Produktwissen eines Ver-<br />
triebsmitarbeiters) mehrere Dimensionen zur Beschreibung von Verfügbarkeit<br />
zulässig bzw. erforderlich sein können. Es ist dann mit Blick auf solche Res-<br />
sourcen anzustreben, diejenigen Attribute zu identifizieren, denen für einen be-<br />
trachteten Aufgabenkontext die grösste Bedeutung zukommt.
4 Controlling-Konzeption 275<br />
Transparenz über Zusammenhänge ist wichtiger als hohe Messgenauigkeit<br />
• Der Beitrag eines Controllings zum Erfolg des Führungssystems wird vor allem<br />
von seiner Unterstützung bei Aktivitäten der Zielfindung <strong>und</strong> –bildung be-<br />
stimmt.<br />
• Hohe Detaillierungsgrade bei Messungen <strong>und</strong> Abweichungsanalysen generieren<br />
kaum praktische Informationsvorteile für die Ressourcensteuerung. Entschei-<br />
dender ist es, dass kritisches Wissen transparent gemacht wird, <strong>und</strong> dass die mit<br />
Verbesserungen bzw. Verschlechterungen in der Ressourcenausstattung ver-<br />
b<strong>und</strong>enen Chancen <strong>und</strong> Risiken beschrieben werden können.<br />
Früherkennungsfunktion als Aufgabenschwerpunkt des Wissenscontrollings<br />
• Veränderungen der organisationalen Wissensbasis vollziehen sich in höherem<br />
Masse diskontinuierlich <strong>und</strong> zudem weniger transparent als dies im Hinblick auf<br />
quantitative <strong>und</strong> qualitative Kapazitätsveränderungen anderer Ressourcen der<br />
Fall ist.<br />
• Deshalb benötigt das Führungssystem ausreichende Reaktionszeiten, um Mass-<br />
nahmen zur Verstärkung oder Eindämmung solcher Veränderungen initiieren zu<br />
können.<br />
• Um die Wahrnehmungsfähigkeit des Controllings für ”schwache Signale” zu<br />
gewährleisten, ist die Bereitstellung geeigneter Kommunikations- <strong>und</strong> Interakti-<br />
onsformate erforderlich. Diese sollen die Identifizierung <strong>und</strong> Interpretation von<br />
Veränderungen der Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster in Wissensorten, der Wis-<br />
sensbestände usw. unterstützen.<br />
Aufbau eines operativen Informationsversorgungssystems zur Abbildung wissensbezogener<br />
Transaktionsdaten<br />
• Obwohl Daten etablierter Controlling-Funktionen für Analysen im Zusammen-<br />
hang mit Wissensressourcen herangezogen werden können, so vermögen doch
4 Controlling-Konzeption 276<br />
bestehende Systeme die Informationsanforderungen des Wissensmanagements<br />
in wichtigen Punkten nicht zu befriedigen.<br />
• Als Transaktionsdaten sollen vor allem die Ist-Verfügbarkeitsgrade von Res-<br />
sourcen sowie die beobachtbaren Einflussgrade von Wissensressourcen in Auf-<br />
gabenkontexten aufgenommen werden. Die Datenerhebung erfolgt anhand von<br />
Vorgängen (Geschäftsvorfälle, Produktspezifikationen, Meeting Minutes, Ma-<br />
nagementberichte, vertragliche Vereinbarungen), welche sich Aufgabenkontex-<br />
ten zuordnen lassen. Als Erhebungsmethoden kommen persönliche Beobach-<br />
tungen, Befragungen, Dokumentenanalyen usw. sowie Analysen einschlägiger<br />
Controllingdaten (Kostenstellenkosten, Bruttoerträge, Ist-Risikokosten, Kun-<br />
denzufriedenheitsindizes, Fehlbearbeitungsquoten) in Frage.<br />
• Aggregierte Informationen zur Verfügbarkeit von Wissensressourcen unterstüt-<br />
zen das strategische Management bei Entscheidungen zur Ressourcendispositi-<br />
on (Identifizierung von Handlungsbedarfen, Bewertung von Handlungsalterna-<br />
tiven, Feedback zu Massnahmenerfolgen). Demgegenüber unterstützen Informa-<br />
tionen zum Einfluss von Wissen in Aufgabenkontexten das Management bei der<br />
Überprüfung der seinen Aktivitäten zugr<strong>und</strong>eliegenden Hypothesen über den<br />
Zusammenhang zwischen der wissensbezogenen Ressourcenausstattung <strong>und</strong><br />
den Zielerreichungsgraden mit Blick auf die Erfolgsgrössen der Bank.
5 Fallstudie 277<br />
5<br />
5.1<br />
Darstellung anhand einer Fallstudie<br />
Kostenmanagement <strong>und</strong> Wissensressourcen<br />
Ausgangslage<br />
Es wird ein Institut mit divisionaler <strong>St</strong>ruktur <strong>und</strong> globaler Geschäftstätigkeit betrach-<br />
tet. Die Eigenkapitalrentabilität habe sich aufgr<strong>und</strong> makroökonomischer Bedingungen<br />
sowie einer unbefriedigenden Situation im Hinblick auf die <strong>St</strong>ruktur <strong>und</strong> die Höhe der<br />
Verwaltungskosten zunehmend verschlechtert. In den Unternehmensbereichen wurden<br />
Projekte zur Personal- <strong>und</strong> Sachkostenreduzierung initiiert, in die externe Berater ein-<br />
bezogen waren. Diese Bemühungen, eine nachhaltige Verbesserung der Kostenpositi-<br />
on zu erreichen, werden als erfolglos beurteilt. Mit der Implementierung eines kontinu-<br />
ierlichen Kostenmanagements im Konzern soll ein alternativer Lösungsansatz reali-<br />
siert werden. Wissen wird als eine <strong>St</strong>ellgrösse für die mit Blick auf erfolgreiches Kos-<br />
tenmanagement notwendigen Verhaltensänderungen interpretiert.<br />
Wissen als ein Bestimmungsfaktor der Kostenposition<br />
Implizite <strong>und</strong> kodifizierte Wissensinhalte sowie die Effektivität von Wissensübertra-<br />
gungen beeinflussen die Wirtschaftlichkeit der Bankproduktion. Verfügbarkeitsgrade<br />
von Wissensressourcen weisen dabei den Charakter von prospektiven Indikatoren mit<br />
Blick auf Zielerreichungsgrade im Kostenmanagement auf.<br />
Dem erforderlichen Wissensbestand ist ein ausgeprägtes sowie unternehmensinternen<br />
<strong>und</strong> –externen Veränderungen gegenüber robustes Kostenbewusstsein von Führungs-<br />
kräften <strong>und</strong> Mitarbeitern zuzurechnen. Dieses schliesst ein, dass in den prägenden Er-<br />
fahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmustern die Bedeutung von arbeitsplatzindividuellem wirt-<br />
schaftlichen Handeln für den Unternehmenserfolg verankert ist.
5 Fallstudie 278<br />
Für durch Arbeitsplatzbeschreibungen vorgegebene Aufgabenkontexte relevante ge-<br />
setzliche Vorschriften, interne Richtlinien, Fachkenntnisse usw. gehen als Wissensob-<br />
jekte in Kostenmanagement-Aktivitäten ein. Ebenso die in Datenbanken <strong>und</strong> im Be-<br />
richtswesen kodifizierten Kennzahlen <strong>und</strong> Normen zur Abbildung von Ereignissen <strong>und</strong><br />
Sachverhalten im Zusammenhang mit Ressourcenverbräuchen (Prozesskennzahlen,<br />
Kostenstellenkosten, Deckungsbeiträge). Dabei werden regelmässig abteilungsüber-<br />
greifende Synthesen von Wissensbeständen angestrebt, etwa bei der Beurteilung von<br />
Kostenwirkungen produktprogramm- oder infrastrukturbezogener Entscheidungen.<br />
Die Lerngeschwindigkeit von Führungskräften, Mitarbeitern sowie externen <strong>St</strong>akehol-<br />
dern bestimmt den Zeitpunkt, zu dem Kostensenkungspotenziale in Gewinn- <strong>und</strong> Ver-<br />
lustrechnungen realisiert werden können.<br />
In einem globalen Konzernverb<strong>und</strong> manifestiert sich erfolgreiches Kostenmanagement<br />
auch in dem kontinuierlichen Transfer von Best Practise-Wissen über divisionale <strong>und</strong><br />
regionale Grenzen. Dabei können die Anforderungen an solche Übertragungen be-<br />
günstigende Rahmenbedingungen unternehmensbereichsspezifisch oder landsmann-<br />
schaftlich differenziert ausgeprägt sein.<br />
Agenda des Wissensmanagements<br />
Es gilt zunächst die für eine wettbewerbsfähige Kostenposition kritischen Ressourcen<br />
zu identifizieren. Für diese Ressourcen sollen die erforderlichen Anspruchsniveaus<br />
operationalisiert werden. Das Leistungsniveau der Bank in Bezug auf diese Wissens-<br />
ressourcen soll durch geeignete Massnahmen verbessert werden. Dabei erwartet die<br />
Unternehmensleitung auch Optimierungen derjenigen Rahmenbedingungen, für die<br />
signifikante Einflüsse auf kostenmanagementrelevante Wissensressourcen angenom-<br />
men werden. Schliesslich wird Transparenz über wissensbezogene Risiken in den für<br />
die Kostenposition kritischen Bankbereichen eingefordert.
5 Fallstudie 279<br />
5.2 Ermittlung der Soll-Ressourcenausstattung<br />
Mit kontinuierlichem Kostenmanagement wird eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit<br />
mit Blick auf die Kostenposition angestrebt. In einem ersten Schritt sind die der Er-<br />
folgsgrösse Kostenposition zuordenbaren Aufgabenkontexte festzulegen. Es werden<br />
hierzu acht Kontexte vorgeschlagen, die jeweils eine sachlogische Klammer für ver-<br />
schiedene Aktivitäten darstellen.<br />
• Kontext A: Herstellung von Transparenz über die voraussichtlichen Kos-<br />
tenwirkungen von Entscheidungen (Budgetplanungen, Evaluation von Inves-<br />
titionsvorhaben, integrierte Vertriebs- <strong>und</strong> Kapazitätsplanungen von Front-<br />
<strong>und</strong> Back Office-Bereichen, Koordination unterschiedlicher Funktionsberei-<br />
che mit Blick auf das Zielkostenmanagement im Rahmen von Produktent-<br />
wicklungsprojekten)<br />
• Kontext B: Kontrolle von Ressourcenverbräuchen (Plan/Ist-Vergleiche in<br />
der Kostenstellenrechnung, interne Revisionen, Fortschrittskontrollen von<br />
Projekten, Zusammenarbeit mit Wirtschaftsprüfern im Rahmen von Jahres-<br />
abschlussarbeiten)<br />
• Kontext C: Umsetzung von Massnahmen zur Kostensenkung (Digitalisie-<br />
rung von Vertriebsprozessen, Zentralisierung von Back Office-Leistungen,<br />
Konsolidierung einer Filialorganisation)<br />
• Kontext D: Administration von Kostenzielen in Anreizsystemen (Zielver-<br />
einbarungen mit Führungskräften, Administration von Bonusregelungen im<br />
Zusammenhang mit dem Vorschlagswesen, Berücksichtigung von Kosten-<br />
management-Praxis bei der Führungskräfteentwicklung, Promotion von<br />
Leistungsträgern des Kostenmanagements in der internen Unternehmens-<br />
kommunikation)
5 Fallstudie 280<br />
• Kontext E: Abstimmung von Kostenstrategien mit <strong>St</strong>akeholdern (Handha-<br />
bung der Informations- <strong>und</strong> Mitbestimmungsrechte von Arbeitsnehmerver-<br />
tretern, Einbeziehung von Lieferanten in Massnahmenplanungen, Einbezie-<br />
hung sonstiger Kooperationspartner, Kapitalmarktkommunikation, Public<br />
Relations)<br />
• Kontext F: Sicherstellung der Diffusion von verwaltungskostenrelevanten<br />
Best Practise-Lösungen im Konzernverb<strong>und</strong> (Identifizierung von Peers bzw.<br />
Best Practises, Transfer von Best Practise-Lösungen zwischen Divisionen<br />
<strong>und</strong> Regionen, <strong>St</strong>ärken-/ Schwächen-Analysen von Wettbewerbern, Evalua-<br />
tion von Branchentrends)<br />
• Kontext G: Vermittlung von kostenmanagementrelevanten Kenntnissen <strong>und</strong><br />
Fähigkeiten (Mitarbeiterschulungen, Job Rotation-Programme, Coaching<br />
von Führungskräften, Zusammenarbeit mit Externen, Formulierung von<br />
verwaltungskostenbezogenen Richtlinien)<br />
• Kontext H: Nutzung von EDV-Anwendungen zur Planung, Kontrolle <strong>und</strong><br />
Informationsversorgung im Zusammenhang mit dem Management von Ver-<br />
waltungskosten (Berichtswesen, <strong>St</strong>atistik-Software)<br />
Hinsichtlich dieser Aufgabenkontexte sind im zweiten Schritt diejenigen Wissensres-<br />
sourcen zu identifizieren, für die in besonderem Masse Einflüsse auf Zielerreichungs-<br />
grade in diesen Kontexten vermutet werden.<br />
Tabelle 15 stellt einen Vorschlag zur Beschreibung der entsprechenden Soll-<br />
Ressourcenausstattung dar. Die alphanummerischen Kennzeichnungen dienen der Ori-<br />
entierung in der nachfolgenden Diskussion.
5 Fallstudie 281<br />
Aufgabenkontext Ressourcenbeschreibung Ressource<br />
Kontext A<br />
Transparenz über<br />
Kostenwirkungen<br />
Kontext B<br />
Kostenkontrolle<br />
Kontext C<br />
Massnahmenumsetzung<br />
• Explizites Methodenwissen von Füh-<br />
rungskräften in Bezug auf die Erstellung<br />
von Businessplänen<br />
• Explizites Wissen von Back Office-<br />
Leitern über Volumensplanungen in<br />
Vertriebsbereichen<br />
• Implizites Kooperationswissen im<br />
Hauptprozess Produktentwicklung<br />
• Explizites Wissen über Richtlinien von<br />
für verwaltungskostenbezogene Aufga-<br />
ben verantwortlichen Mitarbeitern<br />
• Implizites Wissen über den <strong>St</strong>ellenwert<br />
von Effizienz sowie über den indivi-<br />
duellen Einfluss auf die Kostenposition<br />
der Bank (Kostenbewusstsein) in allen<br />
Hauptprozessen<br />
• Explizites Projektmanagement-Wissen<br />
(Beherrschung EDV-Tools) von Pro-<br />
jektleitern<br />
• Implizites Projektmanagement-Wissen<br />
(Konfliktmanagement) von Projektlei-<br />
tern<br />
A01<br />
A02<br />
A03<br />
B01<br />
B02<br />
C01<br />
C02
5 Fallstudie 282<br />
Aufgabenkontext Ressourcenbeschreibung Ressource<br />
Kontext D<br />
Kostenziele in Anreiz-<br />
systemen<br />
Kontext E<br />
<strong>St</strong>akeholder<br />
Kontext F<br />
Best Practise-Lösungen<br />
Kontext G<br />
Training<br />
Kontext H<br />
EDV<br />
• Realisierung von Verhaltensänderungen<br />
der Agenten aufgr<strong>und</strong> datenorientierter<br />
Feedback-Impulse (Internalisierung)<br />
• Implizites Wissen von Lieferanten über<br />
den <strong>St</strong>ellenwert von Effizienz <strong>und</strong> über<br />
ihren Einfluss auf die Kostenposition<br />
von K<strong>und</strong>en (Kostenbewusstsein)<br />
• Implizites Beziehungswissen von Füh-<br />
rungskäften im Hinblick auf die Zusam-<br />
menarbeit mit Betriebsräten<br />
• Explizites Wissen von Führungskräften<br />
über globale Best Practise-Lösungen<br />
• Verarbeitung von Best Practise-Lösun-<br />
gen als explizites Wissen (Externalisie-<br />
rung) in allen Hauptprozessen<br />
• Implizites Koordinationswissen von<br />
Führungskräften zur <strong>St</strong>euerung der Wis-<br />
sensarbeit externer Berater<br />
• Keine -<br />
Tabelle 15: Aufgabenkontexte <strong>und</strong> Wissensressourcen im Kostenmanagement<br />
D01<br />
E01<br />
E02<br />
F01<br />
F02<br />
G01
5 Fallstudie 283<br />
In der für eine wettbewerbsfähige Kostenposition erforderlichen Soll-Ausstattung sind<br />
Wissensobjekte mit impliziten Inhalten (A03, B02, C02, E01, E02, G01) <strong>und</strong> expliziten<br />
Inhalten (A01, A02, B01, C01, F01) sowie Wissensprozesse (D01, F02) vorgesehen.<br />
Diese Ressourcen sind an unterschiedliche Wissensorte geb<strong>und</strong>en: An den Führungs-<br />
kader (A01, F01, G01), an Projektleiter (C01, C02), an Mitarbeiter mit spezifischen<br />
<strong>St</strong>ellenbeschreibungen (B01) oder an die Produktentwicklung als einem Hauptprozess<br />
der Bankproduktion (A03).<br />
Das explizite Wissen von Back Office-Leitern über Volumensplanungen im Vertrieb<br />
(A02) thematisiert den Sachverhalt, dass sprungfixe Kosten in Abwicklungsbereichen<br />
mit zunehmenden Koordinationsschwierigkeiten zwischen Vertriebsmengenplanungen<br />
einerseits, <strong>und</strong> den Kapazitätsplanungen in Back Office-Bereichen andererseits, ein<br />
wachsendes Problem für die Kostenstruktur darstellen können.<br />
Die Berücksichtigung von implizitem Kooperationswissen in der Produktentwicklung<br />
(A03) ist angezeigt, da diesem Hauptprozess zwar nur ein geringfügiger Anteil der<br />
Periodenkosten zugeordnet werden kann, dort jedoch ein Grossteil der Produkt- <strong>und</strong><br />
Prozesskosten festgelegt wird.<br />
Den hohen <strong>St</strong>ellwert von Kostenbewusstsein für erfolgreiches Kostenmanagement<br />
spiegelt die Tatsache wider, dass dieser implizite Wissensinhalt im Hinblick auf zwei<br />
Aufgabenkontexte als kritische Ressource definiert wird (B02, E01).<br />
Die Aufnahme des Wissensprozesses D01 (Internalisierung) in die Soll-Ausstattung<br />
berücksichtigt, dass die Effektivität von Anreizsystemen auch davon abhängig ist, ob<br />
im Rahmen von Kontrollroutinen kommunizierte datenorientierte Feedback-Impulse<br />
(positive Plan-/Ist-Abweichungen in der Kostenstellenrechnung) bei Agenten Verhal-<br />
tensänderungen zu initiieren vermögen.<br />
Mit dem Wissensprozess G01 (Externalisierung) werden solche Übertragungen von<br />
Best Practise-Wissen erfasst, welche sich durch Kodifizierungen von Wissensinhalten<br />
vollziehen (können).
5 Fallstudie 284<br />
Die Arbeit mit EDV-Anwendungen (Kontext H) macht einen bedeutenden Anteil kos-<br />
tenmanagementbezogener Aktivitäten in der Unternehmenspraxis aus. Allerdings wer-<br />
den diesem Aufgabenkontext in der Soll-Ressourcenausstattung keine Wissensres-<br />
sourcen zugeordnet: Zielerreichungsgrade im Hinblick auf Kriterien wie Nutzungsin-<br />
tensität, Zugriffszeiten, Verarbeitungsgeschwindigkeit usw. werden vor allem als von<br />
Ereignissen <strong>und</strong> Sachverhalten ausserhalb der wissensbezogenen Ressourcenaustat-<br />
tung beeinflusst angesehen.<br />
Im nun folgenden Arbeitsschritt werden die Attribute zur Beschreibung der Ressour-<br />
cenverfügbarkeit festgelegt. Dabei werden auch Vorschläge zur Operationalisierung<br />
der Soll-Merkmalsausprägungen angeführt. Tabelle 16 stellt diese zusammenfassend<br />
dar.<br />
Res-<br />
source<br />
Für den Erfolg im<br />
Aufgabenkontext<br />
relevante Attribute<br />
A01 • Diffusionsgrad im Kader<br />
• Detaillierungsgrad des<br />
Wissens<br />
A02 • Zeitgerechtigkeit der Be-<br />
reitstellung von Planda-<br />
ten durch Vertriebsbe-<br />
reiche an Back Office-<br />
Bereiche<br />
Anspruchsniveau der<br />
Soll-Verfügbarkeit<br />
• 100% der Führungs-<br />
kräfte<br />
• 100% Fehlerfreiheit ein-<br />
gereichter Pläne<br />
• 100% der Front-/Back<br />
Office-Schnittstellen in<br />
gemeinsamen Planungs-<br />
r<strong>und</strong>en innerhalb von<br />
zwei Jahren<br />
Kennzeichnung<br />
der Attribute<br />
A011<br />
A012<br />
A021
5 Fallstudie 285<br />
Res-<br />
source<br />
Für den Erfolg im<br />
Aufgabenkontext<br />
relevante Attribute<br />
A02 • Verbindlichkeit der von<br />
Vertriebseinheiten bereit-<br />
gestellten Plandaten<br />
A03 • Anpassungsflexibilität<br />
ggü. wechselnden Part-<br />
nern in Entwicklungspro-<br />
jekten<br />
B01 • Vollständigkeit verwal-<br />
tungskostenbezogener<br />
Corporate Center-Richt-<br />
linien<br />
B02 • Intensität des Kostenbe-<br />
wusstseins<br />
C01 • Diffusionsgrad bei Pro-<br />
jektleitern<br />
• Detaillierungsgrad des<br />
Wissens<br />
Anspruchsniveau der<br />
Soll-Verfügbarkeit<br />
• Keine Änderungen ver-<br />
einbarter Plandaten um<br />
mehr als 15% ab Folge-<br />
jahr<br />
• Keine Überschreitung<br />
von Terminvorgaben ab<br />
Folgejahr<br />
• 100% Vollständigkeit<br />
für relevante Regelungs-<br />
bedarfe ab Folgejahr<br />
• Keine positiven Abwei-<br />
chungen von Ist- ggü.<br />
Plan-Kosten in Kosten-<br />
stellen ab Folgejahr<br />
• 100% der Projektleiter<br />
• 100% formale Fehler-<br />
freiheit der eingereich-<br />
ten Projektpläne<br />
Kennzeichnung<br />
der Attribute<br />
A022<br />
A031<br />
B011<br />
B021<br />
C011<br />
C012
5 Fallstudie 286<br />
Res-<br />
source<br />
Für den Erfolg im<br />
Aufgabenkontext<br />
relevante Attribute<br />
C02 • Diffusionsgrad bei Pro-<br />
jektleitern (PL)<br />
• Robustheit der relevan-<br />
ten Denk- <strong>und</strong> Deutungs-<br />
muster ggü. wechseln-<br />
den Teammitgliedern<br />
D01 • Lerngeschwindigkeit<br />
E01 • Intensität des Kost-<br />
bewusstseins<br />
Anspruchsniveau der<br />
Soll-Verfügbarkeit<br />
• 100% der Projektleiter<br />
• Anteil von PL-Beurtei-<br />
lungen unterhalb eines<br />
Zielwertes (Mindestleis-<br />
tung) < 10 % innerhalb<br />
von 2 Jahren<br />
• <strong>St</strong>ark ausgeprägte <strong>und</strong> in<br />
Feedback-Gesprächen<br />
erkennbare Lernbereit-<br />
schaft (Item Mitarbeiter-<br />
beurteilung)<br />
• Materielle Verbesserung<br />
der Leistungsfähigkeit<br />
bzgl. Assignments, für<br />
die zuvor Schwächen<br />
festgestellt wurden (per-<br />
sönliche Beobachtung)<br />
• 100 Mio. Euro Einspa-<br />
rungen p.a. durch ko-<br />
operative Initiativen mit<br />
Lieferanten ab Folgejahr<br />
Kennzeichnung<br />
der Attribute<br />
C021<br />
C022<br />
D011<br />
E011
5 Fallstudie 287<br />
Res-<br />
source<br />
Für den Erfolg im<br />
Aufgabenkontext<br />
relevante Attribute<br />
E02 • Diffusionsgrad im Top<br />
Management<br />
• Anpassungsflexibilität<br />
ggü. wechselnden Ver-<br />
handlungspartnern<br />
F01 • Nutzungsintensität elekt-<br />
ronischer Best Practise-<br />
Plattformen<br />
Anspruchsniveau der<br />
Soll-Verfügbarkeit<br />
• 100% des Kaders (Item<br />
Management Audit)<br />
• Exzellenz im Manage-<br />
ment persönlicher Be-<br />
ziehungen/Networking<br />
(Item Management Au-<br />
dit)<br />
• Zehn Einträge p.a. durch<br />
jeden Bereich > 100<br />
Mitarbeiter innerhalb<br />
von zwei Jahren<br />
F02 • Lerngeschwindigkeit<br />
• Umsetzung von erfolg-<br />
reichen Lösungen in<br />
vergleichbaren Prozes-<br />
sen weltweit innerhalb<br />
von sechs Monaten für<br />
Massnahmen < 1 Mio.<br />
Euro; innerhalb neun<br />
Monaten > 1 Mio Euro;<br />
innerhalb 12 Monaten ><br />
10 Mio. Euro<br />
Kennzeichnung<br />
der Attribute<br />
E021<br />
E022<br />
F011<br />
F021
5 Fallstudie 288<br />
Res-<br />
source<br />
Für den Erfolg im<br />
Aufgabenkontext<br />
relevante Attribute<br />
Anspruchsniveau der<br />
Soll-Verfügbarkeit<br />
G01 • Diffusionsgrad im Kader • 100% der Führungs-<br />
kräfte<br />
Tabelle 16: Wissensbezogene Soll-Ressourcenausstattung im Kostenmanagement<br />
Kennzeichnung<br />
der Attribute<br />
G011<br />
Die Verfügbarkeit der in der Soll-Ausstattung vorgesehenen Wissensobjekte <strong>und</strong> Wis-<br />
sensprozesse werden entweder mit Hilfe eines einzigen Attributes (A031, B011, B021)<br />
oder anhand mehrerer Attribute (A011-A012, C011-C012, C021-C022) beschrieben.<br />
Ohne Anhaltspunkte, welche eine alternative Vorgehensweise nahelegen, sollte stets<br />
eine Gleichgewichtung von Attributen vorgenommen werden.<br />
Den Diskussionsschwerpunkt bei der Ableitung einer Soll-Ausstattung stellt die Aus-<br />
wahl adäquater Attribute zur Beschreibung von Ressourcenverfügbarkeit dar. So soll<br />
die Verfügbarkeit des Objektes ”implizites Kooperationswissen im Hauptprozess Pro-<br />
duktentwicklung” mit Hilfe des Attributes ”Anpassungsflexibilität gegenüber wech-<br />
selnden Kooperationspartnern” (A031) beurteilt werden. Diese Festlegung erscheint<br />
als zweckmässig für den hier betrachteten Aufgabenkontext ”Schaffung von Transpa-<br />
renz über Kostenwirkungen von Entscheidungen”. Im Zusammenhang mit anderen<br />
Aufgabenkontexten sind unter Umständen hiervon abweichende Attribute (Diffusions-<br />
grad, <strong>St</strong>abilität der entsprechenden Wissensorte) als geeignet anzusehen.<br />
Im Hinblick auf die Operationalisierung von Verfügbarkeitsgraden sind in Tabelle 16<br />
drei alternative Lösungen angeführt: Quantitative nicht-monetäre Messgrössen (A011,<br />
A012, A021, A022, A031), monetäre Grössen (E011) sowie qualitative Grössen (D011,<br />
E0211).
5 Fallstudie 289<br />
5.3 Optimierung von Wissensressourcen<br />
Es wird ein hybrider Ansatz zur Ressourcenentwicklung verfolgt: Eine Kontextsteue-<br />
rung wird mit der Ausrichtung von Unternehmenskultur, Führungsgr<strong>und</strong>sätzen <strong>und</strong><br />
Führungskräfteentwicklung sowie der Gestaltung von Planungs- <strong>und</strong> Kontrollroutinen<br />
realisiert. Die Kommunikation von Top-down Zielvorgaben sowie das Monitoring von<br />
Verfügbarkeitsgraden sollen die Fortentwicklung der Wissensressourcen auf dem We-<br />
ge einer Fremdsteuerung unterstützen.<br />
Gestaltung von Einflussgrössen kostenmanagementbezogener Wissensarbeit<br />
Zunächst sind diejenigen Ausschnitte der festgelegten Soll-Ressourcenausstattung<br />
(vgl. Tabelle 15, S. 281 f) auszuwählen, auf deren Entwicklung mit kontextsteuernden<br />
Massnahmen Einfluss genommen werden soll.<br />
In einem zweiten Schritt werden die erforderlichen Änderungsbedarfe im Hinblick auf<br />
Unternehmenskultur, Führungsgr<strong>und</strong>sätze <strong>und</strong> Führungskräfteentwicklung sowie Pla-<br />
nungs- <strong>und</strong> Kontrollroutinen formuliert. Massnahmen zur Kontextsteuerung werden<br />
dabei in Bezug auf die folgenden Ressourcen ins Auge gefasst:<br />
B02/ E01: Implizites Wissen in den drei Hauptprozessen der Bankproduktion über<br />
den <strong>St</strong>ellenwert von Effizienz sowie über den individuellen Einfluss auf<br />
die Kostenposition der Bank (Kostenbewusstsein)<br />
D01: Realisierung von Verhaltensänderungen der Agenten aufgr<strong>und</strong> datenorien-<br />
tierter Feedbacks im Rahmen von Kontrollroutinen (Internalisierung)<br />
F02: Verarbeitung von Best Practise-Wissen als explizites Wissen in den<br />
Hauptprozessen (Externalisierung)
5 Fallstudie 290<br />
<strong>St</strong>eigerung des Kostenbewusstseins (B02/E01)<br />
• Unternehmenskultur<br />
- Promotion von prozessbezogenem Denken in Abgrenzung zu einer Orientie-<br />
rung an funktionsbezogenen Arbeitsbeiträgen, um so, insbesondere bei Be-<br />
teiligten der Produktentwicklung, bei Mitarbeitern in Front-/Back Office-<br />
Schnittstellen sowie bei Lieferanten, eine hohe Sensibilität gegenüber Fol-<br />
gekosten- bzw. Komplexitätskosten-Thematiken zu erreichen<br />
- Vermeidung bzw. Auflösung eines Mitarbeiterverständnisses, welches die<br />
Belegschaft in professionelle Wissensintermediäre einerseits, <strong>und</strong> in solche<br />
Mitarbeiter, die als triviale Maschinen repetitive Tätigkeiten vollziehen, un-<br />
terscheidet, um so eine hohe Akzeptanz für lokale Kostenverantwortung,<br />
d.h. arbeitsplatzindividuelle Kostenverantwortung, zu verankern<br />
• Führungsgr<strong>und</strong>sätze <strong>und</strong> Führungskräfteentwicklung<br />
- Hervorhebung der Vorbildfunktion im Führungsleitbild unter besonderer<br />
Berücksichtigung der Leistungskriterien Kostenbewusstsein sowie Wissens-<br />
teilungsbereitschaft <strong>und</strong> -fähigkeit<br />
- Konsequente unternehmensöffentliche Sanktionierung von solchem Füh-<br />
rungsverhalten, das die Awareness bzw. Akzeptanz gegenüber der Erfolgs-<br />
grösse Kostenposition bzw. dem Kostenbewusstsein gefährdet<br />
• Planungs- <strong>und</strong> Kontrollroutinen<br />
- Interpretation von Kostenbudgetüberschreitungen nicht alleine als aufgaben-<br />
spezifische Minderleistungen der Vergangenheit, sondern darüber hinaus als<br />
Indikator für eine unzureichende Qualität lokaler Wissensarbeit <strong>und</strong> damit<br />
als Indikator für zukünftige Minderleistungen im Kostenmanagement in den<br />
betroffenen Ausschnitten der organisationalen Wissensbasis
5 Fallstudie 291<br />
Motivation von Verhaltensänderungen der Agenten durch datenorientierte Feedback-<br />
Impulse im Rahmen von Kontrollroutinen (D01)<br />
• Unternehmenskultur<br />
- Promotion einer positiven Lernkultur: Von Agenten signalisierte Wissens-<br />
bedarfe sollen als Ausdruck professioneller Wissensarbeit <strong>und</strong> nicht als<br />
Lernschwäche interpretiert werden<br />
• Planungs- <strong>und</strong> Kontrollroutinen<br />
- Intensivierung von persönlichen Abstimmungen (Quarterly Review Mee-<br />
ting, <strong>St</strong>eering Committee) zulasten anonymer Feedback-Formate (Kosten-<br />
stellenberichte) zur Motivation von Sozialisationsprozessen<br />
- Ausbau anlassgesteuerter Feedback-Aktivitäten (Ad hoc-Gespräche) in Ab-<br />
grenzung zu den starren Kontrollroutinen des formalen Berichtswesens zur<br />
zeitnahen Reaktion auf individuelle Schwächen in der Wissensarbeit<br />
Förderung der Übertragung von Best Practise-Wissen (F02)<br />
• Unternehmenskultur<br />
- Sicherstellung eines ausgewogenen Verhältnisses zwischen Wettbewerbs-<br />
<strong>und</strong> Kooperationsorientierung bei der Zusammenarbeit von Divisionen <strong>und</strong><br />
Regionen. D.h. Verbesserung der Produktionseffizienz im Konzernverb<strong>und</strong><br />
durch eine Abschwächung der Profit Center-Dogmatik<br />
• Führungsgr<strong>und</strong>sätze <strong>und</strong> Führungskräfteentwicklung<br />
- Assignment der Verantwortlichkeit für die globale Verfügbarkeit spezieller<br />
kostenmanagementbezogener Wissensbestände an ausgewählte Führungs-<br />
kräfte
5 Fallstudie 292<br />
Entwicklung von Wissensressourcen<br />
Anhand der quantitativen <strong>und</strong> qualitativen Indikatoren (vgl. Tabelle 16, S. 284 ff)<br />
werden die Verfügbarkeitsgrade von Wissensobjekten <strong>und</strong> –prozessen beobachtet. Es<br />
wird hier angenommen, dass keine Falsifizierung der die Soll-Ausstattung begründen-<br />
den Hypothesen über den Einfluss von Wissen in den definierten Aufgabenkontexten<br />
erforderlich ist. In Tabelle 17 sind Massnahmen angeführt, die geeignet erscheinen,<br />
Verbesserungen der Ressourcenausstattung herbeizuführen.<br />
A01<br />
Wissensressource Massnahmen<br />
Explizites Methodenwis-<br />
sen von Führungs-<br />
kräften zur Erstellung<br />
von Geschäftsplänen<br />
A02 Explizites Wissen in den<br />
Back Office-Einheiten<br />
über die Volumensplan-<br />
ungen im Vertrieb<br />
• Kodifizierung in Leitfäden (Blue Book)<br />
• Zurückweisung formal bzw. methodisch fehler-<br />
hafter Pläne durch das Konzerncontrolling<br />
• Einbeziehung externer Wissensträger zur Aktua-<br />
lisierung von Wissensbeständen<br />
• Kodifizierung der Interdependenzen von pro-<br />
zess- <strong>und</strong> vertriebsleistungsbezogenen Erfolgs-<br />
kennzahlen im Berichtswesen (BSC)<br />
• Ausweis von Leerkosten in Back Office-<br />
Kostenstellen <strong>und</strong> bei Verrechnungen<br />
• Trainee-Programm in Back Office-Abteilungen<br />
für Nachwuchskräfte des Vertriebs zur Initi-<br />
ierung von Sozialisationsprozessen
5 Fallstudie 293<br />
Wissensressource Massnahmen<br />
A03 Implizites kooperations-<br />
B01<br />
bezogenes Wissen im<br />
Hauptprozess Produkt-<br />
entwicklung<br />
Explizites Wissen von<br />
Mitarbeitern über Richt-<br />
linien<br />
B02 Kostenbewusstsein in<br />
den Hauptprozessen der<br />
Bankproduktion<br />
C01 Explizites Projektmana-<br />
gement-Wissen von Pro-<br />
jektleitern<br />
• Räumliche Zusammenführung von Teams<br />
• Regelmässige Outdoor-Aktivitäten beteiligter<br />
Mitarbeiter<br />
• Metrik zur Kodifizierung der Folgekosten von<br />
Entscheidungen in Entwicklungsprozessen (Tar-<br />
get Costing-Simulationen)<br />
• Dokumentation von Beispielrechnungen u.a.<br />
• Einrichtung von Communities of Practise<br />
• Verankerung des Hol-Prinzips in Bezug auf<br />
Wissensbestände des Corporate Centers<br />
• Lernorientierte Kommunikation von Kostenstra-<br />
tegien (z. B. Learning Map)<br />
• Einbeziehung branchenfremder kostenmanage-<br />
mentbezogener Best Practise-Lösungen<br />
• Kontinuierliche Kommunikation von Fortschrit-<br />
ten im Kostenmanagement (”Gr<strong>und</strong>rauschen”)<br />
• Kodifizierung in Handbüchern<br />
• Zurückweisung fehlerhafter Projektpläne<br />
• Schulungen
5 Fallstudie 294<br />
Wissensressource Massnahmen<br />
C02 Implizites Projektmana-<br />
D01<br />
gement-Wissen von Pro-<br />
jektleitern (PL)<br />
Internalisierungsprozesse<br />
bei Agenten aufgr<strong>und</strong><br />
datenorientierter Feed-<br />
backs<br />
E01 Kostenbewusstsein von<br />
<strong>St</strong>akeholdern<br />
E02 Implizites Beziehungs-<br />
wissen von Führungs-<br />
kräften zur Interaktion<br />
mit Betriebsräten<br />
• Evaluation der Wissensbestände von PL<br />
• Bereitstellung elektronischer Plattformen zum<br />
Austausch von Erfahrungsgeschichten<br />
• Einbeziehung externer Wissensträger<br />
• Kodifizierung von Wissensbedarfen im Rahmen<br />
von Kontrollroutinen (”Contracting”)<br />
• Initiierung von Lerngruppen mit Mitarbeitern,<br />
denen ähnliche Bedarfe zugeordnet werden<br />
• Identifizierung von Lernbarrieren durch Mitar-<br />
beitergespräche, Management Audits usw.<br />
• Aufnahme von Beiträgen zur Wissensarbeit in<br />
das Lieferantenscoring<br />
• Aufbau von interorganisationalen elektronischen<br />
Plattformen zur Wissens(ver)teilung<br />
• Vereinbarung von langfristigen Ziel-Preisen auf<br />
der Basis des ”Lernkurven”-Konzeptes<br />
• Definition von Verhaltensnormen/ -standards<br />
• Gemeinsame Outdoor-Aktivitäten<br />
• Coaching
5 Fallstudie 295<br />
Wissensressource Massnahmen<br />
F01 Explizites Best Practise-<br />
Wissen von Führungs-<br />
kräften<br />
F02 Externalisierung von<br />
Best Practise-Wissen in<br />
der Bankproduktion<br />
G01 Implizites Wissen von<br />
Führungskräften zur<br />
<strong>St</strong>euerung der Wissens-<br />
arbeit externer Berater<br />
• Einrichtung von Communities of Practise<br />
• Evaluation individueller Beiträge zur Wissens-<br />
arbeit im Rahmen der Leistungsbeurteilung<br />
• Unternehmensöffentliche Ausschreibungen zur<br />
Kodifizierung von Best Practise-Bedarfen<br />
• Rotation kritischer Wissensträger im Konzern<br />
• Unternehmensöffentliche Promotion interdivi-<br />
sionaler bzw. -regionaler Wissenstransfers<br />
• Definition <strong>und</strong> Monitoring kritischer Transfer-<br />
Schnittstellen im Konzernverb<strong>und</strong><br />
• Interpretation der Zusammenarbeit mit Beratern<br />
als Austausch von Wissensbeständen (Veranke-<br />
rung eines Selbstverständnisses von Klienten als<br />
Wissensanbieter)<br />
• (Elektronische) Plattformen zum Austausch von<br />
Erfahrungsgeschichten<br />
• Einkaufsdatenbank zur Evaluation von Consul-<br />
ting-Leistungen<br />
Tabelle 17: Optimierung kostenmanagementrelevanter Wissensressourcen
5 Fallstudie 296<br />
5.4<br />
Monitoring lokaler Wissensrisiken<br />
Die Verfügbarkeitsgrade von Wissensressourcen der Soll-Ausstattung stellen prospek-<br />
tive Erfolgsindikatoren des Kostenmanagements dar. Deshalb besteht ein Informa-<br />
tionsbedarf in Bezug auf Veränderungen bzw. Auffälligkeiten im Zusammenhang mit<br />
den diesen Wissensressourcen zuordenbaren Risiken.<br />
Dieses gilt insbesondere mit Blick auf solche Ausschnitte der Bankproduktion, in de-<br />
nen die Kostenposition massgeblich beeinflusst wird (Führungskader, Projektleiter,<br />
Hauptprozess Produktentwicklung, Front-/Back Office-Schnittstellen).<br />
Es wird beispielhaft das Monitoring der Risikoposition des Hauptprozesses Produkt-<br />
entwicklung thematisiert. Implizites Kooperationswissen repräsentiert die kritische<br />
Ressource in diesem Hauptprozess. Mit einer Frühwarnfunktion sind solche Ereignisse<br />
<strong>und</strong> Sachverhalte zu fokussieren, die Beeinträchtigungen dieses Wissensobjektes ver-<br />
ursachen können. Mit Wissensobjekten sind dabei im Allgemeinen vier Risikoarten<br />
verb<strong>und</strong>en: 459<br />
• Intransparenz<br />
• Instabilität<br />
• Unzweckmässigkeit intrapersonaler Anpassungen<br />
• Inkongruenz<br />
Das Risiko der Intransparenz wird mit Hilfe der systematischen Beobachtungen von<br />
Verfügbarkeits- <strong>und</strong> Einflussgraden (vgl. Tabelle 16, S. 286) durch ein Wissenscont-<br />
rolling aufgelöst.<br />
Das Instabilitätsrisiko spricht den Umstand an, dass (implizite) Wissensinhalte durch<br />
Veränderungen in Bezug auf Wissensorte der Bankproduktion entzogen werden kön-<br />
459 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 87-89.
5 Fallstudie 297<br />
nen. Ein ausgeprägtes implizites Kooperationswissen stellt in erster Linie das Ergebnis<br />
langjähriger erfolgreicher Zusammenarbeit sowie entsprechend belastbarer Vertrau-<br />
ensbeziehungen zwischen den an Produktentwicklungsprozessen beteiligten Mitarbei-<br />
tern dar.<br />
Deshalb sind solche Ereignisse <strong>und</strong> Sachverhalte als Frühwarnsignale aufzufassen,<br />
welche die Bindung von Mitarbeitern bzw. Mitarbeitergruppen an diese Wissensbasis<br />
aufzulösen drohen.<br />
Beispiele sind sprunghafte <strong>St</strong>eigerungen von Fluktuations- oder Absenzraten, Vorha-<br />
ben zur Relokation von Abteilungen <strong>und</strong> Niederlassungen oder eine signifikante Re-<br />
duzierung der für die Partizipation an Entwicklungsprojekten aufwendbaren Arbeits-<br />
zeit von kritischen Wissensträgern.<br />
Risiken für das Kostenmanagement gehen ausserdem von unzweckmässigen Verände-<br />
rungen der prägenden Erfahrungs- <strong>und</strong> Deutungsmuster in den Wissensorten aus. Als<br />
musterbeeinflussende Ereignisse <strong>und</strong> Sachverhalte kommen beispielsweise in Be-<br />
tracht:<br />
• Misserfolge von Produktinnovationen<br />
• Unzufriedenheit über die Einbeziehung externer Wissensträger in Entwick-<br />
lungsprojekte<br />
• Dissonanzen aufgr<strong>und</strong> einer als unzureichend empf<strong>und</strong>enen Unterstützung von<br />
Projekten durch das Top Management<br />
• Misserfolge im Zielkostenmanagement bleiben ohne Sanktionierung<br />
Das Inkongruenzrisiko schliesslich spricht das Phänomen an, dass durch unterschiedli-<br />
che Ausprägungen von Wissensinhalten mit gleichem Explikationsgrad Koordinati-<br />
onsprobleme bei Kostenmanagement-Aktivitäten induziert werden können.
5 Fallstudie 298<br />
Im Hinblick auf implizites Kooperationswissen können hierzu etwa folgende Beobach-<br />
tungen bedeutsam sein:<br />
• uneinheitliche Erwartungen an langfristige Marktentwicklungen<br />
• erhebliche Unterschiede in Bezug auf die Beurteilung produktpolitischer Ent-<br />
scheidungen von Wettbewerbern<br />
• unterschiedliche Anspruchsniveaus in Bezug auf Fehlertoleranzen gegenüber<br />
positiven Zielkostenabweichungen<br />
• unterschiedliche Vorstellungen zur Relevanz von Marktforschungsdaten für die<br />
Definition von Zielkosten.
6 Schlussbetrachtung 299<br />
6 Schlussbetrachtung<br />
In Banken existieren gegenwärtig nur rudimentäre Ansätze für ein Management von<br />
Wissen. Die vorgestellten Normen <strong>und</strong> Methoden repräsentieren eine Controlling-<br />
Konzeption, mit welcher die <strong>St</strong>euerung von Wissensressourcen in der Praxis aufge-<br />
nommen werden kann.<br />
Praktische Erfahrungen mit der Handhabung von Ereignissen <strong>und</strong> Sachverhalten im<br />
Zusammenhang mit organisationaler Wissensarbeit ermöglichen Lerneffekte mit Blick<br />
auf Controlling-Aktivitäten. Hierdurch werden Entwicklungspfade analog denen etab-<br />
lierter ressourcenspezifischer Controlling-Funktionen (Risiko-, Personal-, Immobilien-<br />
Controlling) ermöglicht. Diese Perspektive schliesst die Sophistizierung von Normen<br />
<strong>und</strong> Methoden sowie eine fortschreitende Integration von Wissenscontrolling in das<br />
Unternehmenscontrolling ein.<br />
Es sind branchenspezifische <strong>und</strong> –übergreifende <strong>St</strong>andards zur Beschreibung wissens-<br />
bezogener Ressourcenausschnitte denkbar. Solche Konventionen können sich beziehen<br />
auf die bestimmten Erfolgsgrössen zuordenbaren Wissensressourcen. Zudem kommen<br />
<strong>St</strong>andards bei der Definition von Indikatoren zur Messung von Verfügbarkeitsgraden<br />
bestimmter Wissensressourcen in Betracht.<br />
Das Risikomanagement thematisierte zunächst vor allem Kreditrisiken, sodann<br />
Marktrisiken <strong>und</strong> schliesslich operationelle Risiken. Ebenso ist zu erwarten, dass durch<br />
das Wissensmanagement <strong>und</strong> –controlling im Zeitverlauf unterschiedliche<br />
Ressourcenausschnitte in den Mittelpunkt gestellt<br />
werden.<br />
In der Ausgangslösung nutzt das Wissensmanagement auch solche Informationen, die<br />
von etablierten Controllingsystemen bereitgestellt werden. In der Zukunft können von<br />
einem Wissenscontrolling gewonnene Informationen die massgeblichen internen pro-<br />
spektiven Grössen des strategischen Unternehmenscontrollings darstellen.
6 Schlussbetrachtung 300<br />
Es können sich Arbeiten anschliessen, welche die vorgestellten Ergebnisse weiterent-<br />
wickeln. Hierbei ist zu denken an Arbeiten, die das Wirken <strong>und</strong> die <strong>St</strong>euerung von<br />
Wissensressourcen mit Blick auf bestimmte Erfolgsgrössen (Risikoposition, Vertriebs-<br />
effektivität) untersuchen. Zudem kommen Arbeiten in Betracht, die sich der informati-<br />
onstechnischen Ausgestaltung eines Wissenscontrollings widmen. Im Fokus können<br />
hierbei Bemühungen stehen, eine Substitution von persönlicher Beobachtung <strong>und</strong> Be-<br />
fragung durch elektronische Lösungen anzustreben, welche die Abbildung von Akten<br />
der Wissensnutzung in Workflowsystemen vorsehen. Schliesslich erscheinen folgende<br />
Eckpunkte für weitere Forschungsbemühungen interessant:<br />
• Untersuchung von Normen <strong>und</strong> Instrumenten eines Wissenscontrollings für<br />
Zwecke der externen Rechenschaftslegung: Hierbei ist der Frage nachzugehen,<br />
ob die Abbildung von Wissensressourcen in Unternehmenspublikationen mittels<br />
Kennzahlen ein geeignetes Kommunikationsformat darstellt. Zu untersuchen<br />
wäre, ob nicht Plattformen für Sozialisationen von Mitarbeitern <strong>und</strong> K<strong>und</strong>en mit<br />
anderen <strong>St</strong>akeholdern in den Mittelpunkt gestellt werden sollten, um die Leis-<br />
tungsfähigkeit vor allem in Bezug auf implizite Wissensbestände wirksamer als<br />
bisher zu kommunizieren.<br />
• Auf die Ziele <strong>und</strong> Instrumente eines Wissenscontrollings bei auf Selbststeue-<br />
rung basierender Wissensarbeit wurde eingegangen. Zugleich wird in Kapitel<br />
2.2 (vgl. S. 56) die Einschätzung formuliert, dass solche Wissensarbeit bisher<br />
nur in wenigen Bankbereichen realisiert wird. Es könnte untersucht werden,<br />
welche Beiträge das Controlling leisten kann bzw. leisten sollte, um die Bereit-<br />
schaft <strong>und</strong> die Fähigkeit zu autonomer Wissensarbeit positiv zu beeinflussen.<br />
• Unternehmenscontrolling vollzieht sich praktisch als Einspeisung von explizi-<br />
tem Wissen in die organisationale Wissensbasis. Es wäre zu untersuchen, wel-<br />
che Faktoren für die Wahrnehmung dieser Internalisierungsfunktion erfolgskri-<br />
tisch sind, <strong>und</strong> welche Ausgestaltungen dieser Einflussgrössen der Wissensar-<br />
beit im Controlling vorteilhaft sind.
7 Glossar 301<br />
7 Glossar<br />
Tabelle 18: Überblick der Arbeitsbegriffe<br />
Aufgabenkontext<br />
Begriff Definition<br />
Einflussgrössen von<br />
Wissensprozessen<br />
Elementare<br />
Wissensarten<br />
Tätigkeit (K<strong>und</strong>enakquisition, Problemkreditbearbeitung), in<br />
Bezug auf die sich das Zusammenwirken von materiellen <strong>und</strong><br />
immateriellen Ressourcen vollzieht. Dieses Zusammenwirken<br />
manifestiert sich in Planungsr<strong>und</strong>en, Projekten, Produkten usw.<br />
Ereignisse <strong>und</strong> Sachverhalte (EDV-Technik, Führungsverhalten,<br />
Unternehmenskultur), welche die Initiierung von Wissensprozessen<br />
sowie deren Merkmalsausprägungen mitbestimmen<br />
Inhalt, Ort bzw. Lokation <strong>und</strong> Explikationsgrad eines Wissensbestandes<br />
mit jeweils artenspezifischen Ausprägungen<br />
Explizites Wissen Wissensinhalt, welcher durch Zeichen kodifiziert werden kann;<br />
Ausprägung der elementaren Wissensart ”Explikationsgrad”<br />
Implizites Wissen Wissensinhalt in der Ausprägung von Einstellungen, Präferenzen,<br />
Annahmen usw., welcher einer Kodifizierung nicht (ohne<br />
weiteres) zugänglich ist; Ausprägung der elementaren Wissensart<br />
”Explikationsgrad”<br />
Lernen Vollzug von Wissensprozessen<br />
Organisationale<br />
Wissensbasis<br />
”Ein sich kontinuierlich verändernder Bestand verfügbarer<br />
Kognitionen, die auf Basis unternehmensspezifischer Referenzen<br />
in Handlungssituationen aktualisiert werden.” 460<br />
Ressource Wissen Wissensobjekte <strong>und</strong> Wissensprozesse<br />
Wahrnehmungs-, Deutungs-<br />
bzw. Erfahrungsmuster<br />
460 SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 6.<br />
Unternehmensspezifische Referenzen (Geschäftszweck, Unternehmensziele,<br />
Wettbewerbsbedingungen), welche die Zweckmässigkeit<br />
aufgenommener Informationen bestimmen
7 Glossar 302<br />
Begriff Definition<br />
Wert von Wissen Wissensobjekte realisieren ihren Wert, indem Ausprägungen<br />
elementarer Wissensarten den Anforderungen von Aufgabenkontexten<br />
entsprechen; Wissensprozesse realisieren ihren Wert,<br />
indem ihre Attributsausprägungen den Anforderungen entsprechen.<br />
Determinanten des Wertes von Wissen sind sein Verfügbarkeitsgrad<br />
sowie sein Einflussgrad in Aufgabenkontexten zu<br />
einem bestimmten Zeitpunkt; diese Kontextabhängigkeit lässt<br />
objektive Wertzumessungen nicht zu.<br />
Wertgewinnungspfad<br />
von Wissen<br />
Dreistufiger Prozess, in dessen Verlauf die Ressource Wissen<br />
ihren Wert entfalten: 1. Verfügbarkeit von Wissen, 2. Einstellung<br />
von Wissen in einen Aufgabenkontext, 3. Verknüpfung<br />
von Wissen mit anderen Ressourcen<br />
Wissensinhalt Merkmal zur Unterscheidung von Wissensobjekten (Planungswissen,<br />
Führungswissen, k<strong>und</strong>enbezogenes Wissen); elementare<br />
Wissensart, welche für Systematisierungszwecke in Fakten-<br />
<strong>und</strong> Regelwissen 461 abgegrenzt werden kann<br />
Wissensobjekt Wissensressource, die durch Kombinationen von Merkmalsausprägungen<br />
der drei elementaren Wissensarten definiert wird<br />
Wissensort Lokation von Wissensobjekten <strong>und</strong> Wissensprozessen; elementare<br />
Wissensart mit den Ausprägungen Individuum, Gruppe<br />
bzw. Kollektiv <strong>und</strong> Organisation<br />
Wissensprozess Die mit der ”Wissensspirale” vorgesehenen Übertragungsarten;<br />
diesen Prozessen können Attribute wie Häufigkeit, Geschwindigkeit,<br />
Fehlerfreiheit usw. zugeordnet werden<br />
”Wissensspirale” Modell nach NONAKA <strong>und</strong> TAKEUCHI 462 , das folgende vier<br />
Arten der Übertragung von Wissensbeständen abgegrenzt: Sozialisation,<br />
Externalisierung, Kombination <strong>und</strong> Internalisierung<br />
461 REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), 8-11.<br />
462 NONAKA, I.; TAKEUCHI, H. (Company 1995).
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Lebenslauf<br />
___________________________________________________________________________<br />
Thomas Weide<br />
Geboren am 20. Mai 1968 in Kleve<br />
Nationalität deutsch<br />
ledig<br />
Berufstätigkeit<br />
seit 2001 Tätigkeit als Unternehmensberater im Bereich Financial Services<br />
1997 - 2000 Tätigkeit in verschiedenen <strong>St</strong>absfunktionen (Business Development,<br />
Controlling) bei einer Privatbank<br />
1989 - 1991 Zivildienst<br />
1987 - 1989 Ausbildung zum Industriekaufmann bei einem Konzern der oleochemischen<br />
Industrie<br />
Ausbildung<br />
1997 - 1998 Promotionsstudium an der <strong>Universität</strong> <strong>St</strong>. <strong>Gallen</strong><br />
1993 - 1996 <strong>St</strong>udium der Sozial- <strong>und</strong> Wirtschaftswissenschaften an der <strong>Universität</strong><br />
Mannheim (Dipl. Kaufmann)<br />
1992 - 1993 <strong>St</strong>udium der Sozial- <strong>und</strong> Wirtschaftswissenschaften an der University<br />
of Illinois at Champaign-Urbana<br />
1991 - 1992 <strong>St</strong>udium der Sozial- <strong>und</strong> Wirtschaftswissenschaften an der Philipps-<br />
<strong>Universität</strong> Marburg<br />
1978<br />
- 1987 Abitur am Konrad-Adenauer-Gymnasium in Kleve<br />
1974 - 1978 Gr<strong>und</strong>schule Donsbrüggen