Wissensmanagement - Modelle

Alle in diesem Kapitel beschriebenen Wissensmanagementmodelle versuchen, das Wissensmanagement aus einer universellen und breiteren Perspektive zu betrachten.

von Krogh und Roos Model

Das von Krogh- und Roos-Modell der organisatorischen Erkenntnistheorie (1995) ist das erste Modell, das genau zwischen individuellem Wissen und sozialem Wissen unterscheidet.

Dieses Modell analysiert die folgenden Aspekte

• Warum und wie das Wissen zu den Arbeitern eines Unternehmens gelangt
• Warum und wie das Wissen in der Organisation ankommt
• Was bedeutet Wissen sowohl für die Arbeitnehmer als auch für die Organisation?
• Was sind die Hindernisse für das organisatorische Wissensmanagement?

Wissen ist in ihrem Organisationsmodell sowohl im Geist der Menschen als auch in den Verbindungen zwischen ihnen zu finden.

Dieses Modell untersucht die Natur des Wissensmanagements aus der Perspektive von -

• Mitarbeiter
• Kommunikation und Verbindung
• Organisationsstruktur und Layout
• Netzwerk zwischen Mitgliedern und
• Personalmanagement

Die oben genannten fünf Faktoren verursachen Probleme, die Wissensmanagementstrategien verhindern können.

Nonaka und Takeuchi

Das Nonaka- und Takeuchi-Modell von KM basiert auf einem universellen Modell der Wissensschaffung und des Zufallsmanagements.

Es gibt vier verschiedene Arten der Wissensumwandlung im Nonaka- und Takeuchi-Modell der Wissensumwandlung -

• Sozialisation (stillschweigend zu stillschweigend) dh indirekter Weg,
• Externalisierung (stillschweigend bis explizit) dh indirekter bis direkter Weg,
• Kombination (explizit zu explizit) dh direkter Weg und
• Internalisierung (explizit stillschweigend) dh direkter bis indirekter Weg.

Socializationist die Technik des Austauschs stillschweigenden Wissens durch Beobachtung, Nachahmung, Praxis und Teilnahme an formellen und informellen Gemeinschaften und Gruppen. Dieser Prozess wird im Wesentlichen durch die Schaffung eines physischen oder virtuellen Raums verhindert, in dem eine bestimmte Community auf sozialer Ebene interagieren kann.

Externalizationist die Technik, implizites Wissen in expliziten Konzepten auszudrücken. Da implizites Wissen stark verinnerlicht ist, ist dieser Prozess der Schlüssel zum Austausch und zur Schaffung von Wissen.

Combinationist die Technik zur Integration von Konzepten in ein Wissenssystem. Einige Beispiele oder Fälle wären eine Synthese in Form eines Überprüfungsberichts, einer Trendanalyse, einer kurzen Zusammenfassung oder einer neuen Datenbank zum Organisieren von Inhalten.

Internalization ist die Technik, explizites Wissen in implizites Wissen zu verkörpern.

Choo Sense-Making KM-Modell

Das Choo Sense-Making KM-Modell (1998) konzentriert sich auf

• Sinn machen
• Wissensschöpfung
• Entscheidungskompetenz

Diese drei eng miteinander verbundenen Prozesse spielen eine wichtige Rolle bei der Entfaltung der Wissensvision des Unternehmens, seines Potenzials zur Schaffung von Wissen und seines Engagements, die Schaffung von Wissen zu den äußersten Konsequenzen zu führen.

Sense Making - Langfristiges Ziel ist die Garantie, dass sich Unternehmen in einem dynamischen und komplexen Umfeld anpassen und weiterhin erfolgreich sein werden, indem geeignete Informationen gesucht und interpretiert werden, um Änderungen, Trends und Szenarien über Kunden, Lieferanten, Wettbewerber und andere externe Unternehmen zu verstehen Umweltakteure.

Knowledge Creation- Es ist ein Prozess, der es einem Unternehmen ermöglicht, Informationen zu erstellen oder zu erfassen, zu organisieren und zu verarbeiten, um durch organisatorisches Lernen neues Wissen zu generieren. Das neue Wissen ermöglicht es dem Unternehmen, neue Fähigkeiten und Fertigkeiten zu entwickeln, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, bestehende zu verbessern und seine Organisationsprozesse neu zu gestalten.

Decision Making- Das Unternehmen muss die beste Option unter den plausiblen und präsentierten auswählen und sie basierend auf der Strategie der Organisation verfolgen. Der Entscheidungsprozess in Unternehmen wird durch das Prinzip der beschränkten Rationalität eingeschränkt.

Dieses Modell konzentriert sich darauf, wie Informationselemente ausgewählt und in organisatorische Aktionen eingespeist werden.

WIIG-Modell

Das Karl-Wiig-KM-Modell (1993) markiert das Grundprinzip, dass Wissen organisiert und synchronisiert werden muss, damit es nützlich und wertvoll ist.

Einige wesentliche Abmessungen im WIIGS KM-Modell sind -

• Completeness
• Connectedness
• Kongruenz und
• Perspektive und Zweck

Completeness- Es beschreibt, wie viel relevantes Wissen aus einer bestimmten Quelle verfügbar ist. Die Quellen variieren vom menschlichen Verstand bis zur Wissensbasis (wie taktisches oder explizites Wissen).

Zunächst müssen wir sicherstellen, dass das Wissen vollständig ist, wenn alle zu diesem Thema verfügbaren Informationen vorhanden sind, aber wenn niemand von seiner Existenz weiß, können sie dieses Wissen nicht nutzen.

Connectedness- Es informiert über die gut verstandenen und genau definierten Beziehungen zwischen den verschiedenen Wissensobjekten. Die meisten Wissensobjekte sind miteinander verbunden. Je stärker eine Wissensbasis verbunden ist, desto konsistenter ist der Inhalt und desto größer ist ihr Wert.

Congruency- Eine Wissensbasis, die kongruent ist, wenn alle Fakten, Konzepte, Perspektiven, Werte, Urteile sowie relationalen Verknüpfungen und Verbindungen zwischen den Objekten konsistent sind. Die meisten Wissensinhalte erfüllen solche Ideale nicht.

Perspective and Purpose- Es ist eine Technik, durch die wir etwas wissen, aber unter einem bestimmten Gesichtspunkt für einen bestimmten Zweck. Wir organisieren einen Großteil unseres Wissens in Bezug auf die doppelten Dimensionen von Perspektive und Zweck.

Dieses Modell versucht, verschiedene Ebenen der Internationalisierung von Wissen zu definieren, und könnte daher als weitere Verfeinerung des vierten Internalisierungsquadranten von Nonaka und Takeuchi angesehen werden.

Boisot I-Space

Dieses Modell basiert auf dem Schlüsselkonzept von Informationen, die gut sind und sich von einem physischen Vermögenswert unterscheiden.

Boisot unterscheidet Informationen von Daten, indem er betont, dass Informationen das sind, was ein Beobachter in Abhängigkeit von seinen Erwartungen oder Vorkenntnissen aus Daten extrahiert.

Das Modell von Boisot kann als dreidimensionaler Würfel mit den folgenden Dimensionen angesehen werden:

• Von nicht kodifiziert bis kodifiziert
• Von konkret zu abstrakt
• Von undiffused bis diffus

Er schlägt einen Social Learning Cycle (SLC) vor, der den I-Raum nutzt, um den dynamischen Wissensfluss in einer Reihe von sechs Phasen zu modellieren -

• Scanning - Weisheit wird aus allgemein verfügbaren oder diffusen Daten gewonnen.

• Problem-Solving - Probleme werden gelöst, indem diese Erkenntnisse strukturiert und kohärent werden, wenn das Wissen kodifiziert wird.

• Abstraction - Die neu kodifizierte Weisheit wird auf eine Vielzahl von Situationen verallgemeinert, wenn das Wissen abstrakter wird.

• Diffusion - Die neue Weisheit wird in kodifizierter und abstrakter Form mit einer Zielgruppe geteilt, wenn das Wissen verbreitet wird.

• Absorption - Die neu kodifizierten Erkenntnisse werden auf eine Vielzahl von Situationen angewendet, die neue Lernerfahrungen erzeugen, da Wissen absorbiert wird und erlerntes Verhalten erzeugt und somit nicht kodifiziert oder stillschweigend wird.

• Impacting - Abstraktes Wissen wird in konkreten Praktiken fixiert, beispielsweise in Artefakten, Regeln oder Verhaltensmustern, wenn Wissen konkret wird.

Das Boisot-Modell betrachtet Unternehmen als lebende Organismen. Ihr Prozess des Wachstums und der Entwicklung von Wissensressourcen in Unternehmen ändert sich ständig.

Dies bedeutet, dass Unternehmen eine dynamische KM-Strategie verfolgen müssen, die der Dynamik des organisatorischen Lernzyklus Rechnung trägt.

Komplexe adaptive Systemmodelle

Nach der ICAS-Theorie (Intelligent Complex Adaptive Systems) wird eine Organisation als adaptives, komplexes System angesehen.

Komplexe adaptive Systeme umfassen viele unabhängige Agenten, die lokal miteinander interagieren, und ihr kombiniertes Verhalten führt zu komplexen adaptiven Phänomenen.

Diese Modelle enthalten eine Reihe von Funktionen, die die Lebensfähigkeit eines lebenden Systems im Allgemeinen und von Organisationen im Besonderen sicherstellen.

ICAS-Systeme basieren auf kybernetischen Prinzipien, die Kommunikations- und Kontrollmechanismen verwenden, um zu verstehen, zu beschreiben und vorherzusagen, was eine tragfähige Organisation tun sollte.

An adaptiven Systemen sind viele unabhängige Agenten beteiligt, die interagieren. Ihr Verhalten ermöglicht das Auftreten einiger komplexer Anpassungsumstände. Ein allgemeines Modell eines komplexen Verhaltens ist das Ergebnis aller Interaktionen. Innerhalb des adaptiven Modells bestehen die intelligenten Elemente aus Personen, die sich selbst organisieren, aber Teil der allgemeinen Hierarchien der Organisationen bleiben können.

Die Herausforderung besteht darin, den Vorteil zu nutzen, den die Kraft der Menschen bei ihrer Zusammenarbeit bietet, um ein globales Gefühl der Einheit zu bewahren. Unternehmen lösen Probleme, indem sie Optionen erstellen, die sowohl interne als auch externe Ressourcen verwenden und einen Mehrwert gegenüber der anfänglichen Eingabe bieten.