Wissensmanagement wird häufig als unkonkret und langfristig orientiert erlebt. Das persönliche Wissensmanagement kann jedoch ganz einfach operationalisiert werden. Stellen Sie sich dazu die “Freitags-Frage”: Wem habe ich in dieser Woche zugehört und was habe ich dabei gelernt?

Fluktuation entsteht, wenn Mitarbeiter aus dem Unternehmen ausscheiden und die frei gewordenen  Stellen durch neue Mitarbeiter besetzt werden. Diese weite Definition wird je nach Betrachtungswinkel eingeschränkt:

• Die natürliche Fluktuation erfasst die Mitarbeiter, die auf Grund ihres Ruhestands oder durch Todesfall aus dem Unternehmen ausscheiden. Die natürlich Fluktuation ist weitgehend starr.
• Die Mitarbeiterfluktuation i.e.S. bezeichnet die Fälle, in denen Mitarbeiter freiwillig und vorzeitig aus dem Unternehmen ausscheiden. Sie wird auch als unternehmensexterne Fluktuation bezeichnet und ist die eigentlich interessante Kennzahl, da sie vom Unternehmen beeinflussbar ist.

Die Fluktuationsquote gibt an, wie viel Prozent der Belegschaft jährlich von einer der Fluktuationsarten betroffen sind. Im Bereich Wissensmanagement ist die Fluktuationsquote eine wichtige Kennzahl, da ausscheidende Mitarbeiter einen Wissensverlust für das Unternehmen bedeuten.

In einem Interview mit der Zeitschrift “Impulse” (April 2008) nennt der Unternehmensberater Professor Hermann Simon drei Kennzahlen zur Mitarbeiterfluktuation: Deutsche Spitzenunternehmen weisen demnach nur 2,7% jährliche Fluktuation auf, wohingegen der deutsche Mittelwert bei 7,3% liegt.

Richtige Probleme haben dagegen die Chinesen: In dem gleichen Artikel werden für China 25% jährliche Mitarbeiterfluktuation genannt. Somit wird in einem chinesischen Unternehmen statistisch die gesamte Belegschaft alle vier Jahre ausgetauscht. Kann dort die Wissensdivende zur Auszahlung gelangen?

Nur wenige Unternehmen fürchten heute schon den Wissensverlust, der ihnen “morgen” in Form des Ruhestands wichtiger Mitarbeiter bevorsteht. Dieses mangelnde Problembewusstsein trifft man  nicht nur bei uns, sondern auch in den USA an. Folgende Zahlen belegen dies:

Bei einer von Monster.com im Sommer 2007 unter 550 HR-Managern durchgeführten Studie gaben lediglich 12% der Teilnehmer an, sie würden die “Verrentung des Wissens” als wichtiges Thema sehen. Und dies, obwohl die gleichen Teilnehmer nach eigenem Bekunden bis 20% ihrer Belegschaft im nächsten Jahrzehnt in Rente gehen sehen.

Der Überschrift “Verstehen erleichtert das Lernen” kann man zustimmen, da es eine Alltagserfahrung widerspiegelt. Jeff Moser hat ein tolles Beispiel geliefert, den Wahrheitsgehalt des Beitrags-Titels anschaulich zu demonstrieren:

In seinem Blog bittet Jeff Moser die Leser, sich in den nächsten 20 Sekunden die folgenden Buchstaben- und Zahlenreihen zu merken – versuchen Sie es doch auch gleich:

• T, E, X, A, S, O, H, I, O, V, E, R, M, O, N, T, R, H, O, D, E, I, S, L, A, N, D
• 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41

Die Zeit ist um? Dann rezitieren Sie mit geschlossenen Augen möglichst viele der Buchstaben und Zahlen. Wie weit sind Sie gekommen?

Es gibt zwei grundsätzlich verschiedene Möglichkeiten, die gestellte Aufgabe zu lösen. Eine erste Art der Problemlösung ist es, sich die Abfolge der Zeichen rein mechanisch zu memorieren. Ohne besonderes Training schaffen Sie es üblicherweise, 7-8 Zeichen wiederzugeben.

Vielleicht haben Sie aber auch den Zusammenhang der Zeichen, ihre Syntax, erkannt. Dies ist die zweite, elegantere Art, die gestellte Aufgabe zu lösen. In den Buchstaben sind die Daten “Texas”, “Ohio”, “Vermont” und “Rhode Island” versteckt. Das entsprechende Wissen vorausgesetzt, kann die Zahlenreihe als “Abfolge der Primzahlen bis einschließlich 41″ erkannt werden.

Interessanterweise erlaubt das Verstehen, die gestellte Aufgabe mit weniger “Lernen” besser zu lösen. Wer den Zusammenhang der Zeichen erkennen kann, muss nur 6 Wissenseinheiten wiedergeben: Vier US-Bundesstaaten und die Wissensbasis “Primzahlen” mit ihrer Einschränkung “bis einschließlich 41″.

Ein schönes Beispiel, wie Hintergrundwissen Aufgabenstellungen vereinfachen kann.

Wenn Fach- und Führungskräfte den Job wechseln, geht oft wertvolles Wissen verloren. Ein Grund dafür ist, dass nach einer Studie der Delphi-Group 42% des Unternehmenswissens lediglich in den Köpfen der Mitarbeiter existiert. Dieses implizite Wissen ausscheidender Experten zu bewahren ist Anliegen verschiedener Wissenstransfer-Konzepte, wie der VW-Wissensstafette, Nova-PE oder W-Transfer.

Der strategische Nutzen der Wissenstransfer-Maßnahmen liegt in der Sicherung unternehmenskritischen Wissens. Dieser Nutzen lässt sich naturgemäß schwer quantifizieren.

Vom ausscheidenden auf den nachrückenden Mitarbeiter übertragenes Erfahrungs- und Handlungswissen erleichtert aber auch die Einarbeitung. Bei VW geht man davon aus, dass durch Wissenstransfer-Maßnahmen die Einarbeitungszeit um 30% gesenkt werden kann. Dieser Nutzen kann in Euro und Cent ausgedrückt werden und Grundlage eines Evidenzbasierten Wissensmanagements sein.

Machen Sie etwas, weil andere es “auch so” machen? Denken Sie über eine Wiki-Lösung zur Dokumentation nach, weil gerade jeder das Web 2.0 hochjubelt? Oder gehen Sie überlegter an die Dinge ran, treten vielleicht auch mal einen Schritt zurück, um Entscheidungen mit ein wenig Abstand und verbesserter Informationsgrundlage besser treffen zu können?

Die zweite Sichtweise entspricht derjenigen eines Evidenzbasierten Managements, EbM.  Evidenzbasiertes Management bezeichnet eine Art und Weise der Unternehmensführung, bei der “Managemententscheidungen durch expliziten Gebrauch bestmöglicher wissenschaftlicher Methoden und Befunde getroffen werden”, so Felix C. Brodbeck in seinem zu EbM einführenden Artikel der Zeitschrift Organisationsentwicklung, 1/2008.

Evidenzbasiertes Management ist an für sich nicht neu. Es ist eine konsequente Weiterentwicklung der QM-Bewegung und deren Streben nach Verbesserung. Statistical Process Control, TPM und andere Konzepte stellen Zwischenschritte auf dem Weg zu Management-Konzepten wie Six Sigma dar. Und gerade Six Sigma inspiriert das Management und die Beratungsbranche nach wie vor durch sein strikt faktenorientiertes Vorgehen. Der Autor dieses Blogs beispielsweise wurde von Six Sigma so geprägt, dass er seit 2003 unter dem Claim “Fakten für Entscheider” die Dr. Träger Managementberatung betreibt.

Doch was bedeutet EbM für das Wissensmanagement? Wie sieht ein EbWM, ein Evidenzbasiertes Wissensmanagement, aus?

• Als wesentlichstes Kriterium verzichtet ein EbWM auf den medialen Hype. In Fällen, in denen ein papierbasiertes Organisationshandbuch besser passt als das Intranet-Wiki und dies faktenbasiert belegt werden kann, wird ein evidenzbasiert agierender Wissensmanager die Papierversion befürworten.
• Zudem wird für ein EbWM ein Meta-Wissensmanagement benötigt. Dieses Meta-Wissensmanagement liefert die Zahlen, Daten und Fakten, die evidenzbasierte Entscheidungen zum Wissensmanagement erst ermöglichen.

Eingebettet werden diese speziellen Aspekte in eine Unternehmenskultur, die dem Evidenzbasierten Management als solchen den notwendigen Stellenwert sichert. Denn nur dann werden die Vorgehensweise und Ergebnisse eines EbWM akzeptiert und finden Niederschlag im betrieblichen Alltag.

Der gestrige Beitrag zitierte die Behauptung, dass dem Wissensmanagement griffige Kennzahlen wie der ROI fehlten. Wer diese Aussage nicht unkritisch hinnehmen will, muss sich also fragen, warum denn der ROI nicht zur Beurteilung der Wissensmanagement-Aktivitäten genutzt werden kann? Und vor allem: Gibt es auch Situationen, wo die Kennzahl des ROI eine Berechtigung hat?

Der ROI - Return on Investment - ist die Spitzenkennzahl des Du-Pont-Kennzahlensystems, dessen Ziel in der Steuerung eines divisionalen Konzerns liegt. Die Kennzahl ROI gibt an, wie gut sich ein investierter Euro in einem Geschäftsbereich verzinst. Damit ermöglicht der ROI, die knappe Ressource Kapital in die produktivste Verwendung innerhalb eines Unternehmens zu lenken. Das Kennzahlensystem basiert auf den Größen Umsatz, Umsatzkosten und betrieblicher Vermögenseinsatz. Hier werden schon zwei diskutable Aspekte deutlich:

1. Der ROI wurde mit einer komplett anderen Zielsetzung entwickelt. Sein Fokus liegt auf Unternehmen oder Unternehmensteilen, nicht aber auf Einzelaktivitäten wie z. B. der Einführung eines Wissensmanagement-Tools.
2. Es können dem internen Supportprozess Wissensmanagement keine Umsätze direkt zugeordnet werden: Welcher Teil des Umsatzes ist dem Wissensmanagement ursächlich zu verdanken? Dies Frage lässt sich nicht beantworten, weshalb eine für die Berechnung wichtige Größe nicht zur Verfügung steht.

Dabei hätte die Verwendung des ROI einen großen Vorteil: Der ROI ist in der Praxis bekannt und geläufig. Er ermöglicht den schnellen Rentabilitätsvergleich verschiedener Alternativen der  Kapitalverwendung. Kein Wunder, dass man versucht ist, den ROI wo immer möglich zu nutzen.

Mit einem Kniff – und einem halb zugedrückten Auge - ist dies in manchen Situationen sogar möglich. Durch mathematische Umformung kann man den Umsatz aus der Definition des ROI eliminieren, es bleibt dann der Ausdruck: ROI = Gewinn/eingesetztes Kapital mal 100.

Das eingesetzte Kapital lässt sich ermitteln. Der Gewinn ist definiert als Umsatz minus Kosten. Soll sich hier die Katze in den Schwanz beißen? Nein. Betrachtet man eine durch die zu beurteilende Wissensmanagement-Aktivität insgesamt verursachte Kostenersparnis im Sinne einer Opportunitätsanalyse als Umsatz und zieht die Summe der verursachten Kosten ab, erhält man den „Gewinn“ der Wissensmanagement-Aktivität.

Dies gilt natürlich nur für den engen Anwendungsbereich, wo eine vorher/nachher Kostensituation ursächlich mit dem Wissensmanagement in Verbindung gebracht und über den Gesamtzeitraum der Aktivität ermittelt werden kann. Wo dies zutrifft, kann man nun den ROI berechnen.

Trotzdem ist der ROI im Wissensmanagement nur mit Vorsicht zu genießen: Die Wissensdividende wird in der Zukunft geerntet, der ROI misst die Vergangenheit.

Das CIO-Magazin hat 311 IT-Entscheider nach deren Einstellung zu web-basierten Technologien und dem Einsatz von Web-2.0-Tools befragt. Demnach sind Unternehmen, die Wikis, Blogs, RSS-Feeds oder auch Social Networks einsetzen, nach wie vor in der Minderheit. Lediglich 30% der befragten CIOs gaben an, Wikis als interne Applikation anzubieten. Für Blogs war die Zahl noch geringer: In nur 23% der Unternehmen stellt die IT im Intranet Blogs bereit.

In dem Artikel wird auch über die Gründe mangelnder Akzeptanz spekuliert. Nach Meinung eines Analysten ist der nach wie vor schwer kalkulierbare Mehrwert der Web-2.0-Werkzeuge maßgeblich für deren zurückhaltenden Einsatz. Es fehlten griffige Kennzahlen wie der ROI.

Warum der ROI aber oftmals ungeeignet zur Beurteilung von WM-Aktivitäten ist, werde ich im nächsten Artikel der Wissensdividende darstellen.

Das KMWorld-Magazin veröffentlicht jedes Jahr eine Liste der 100 Unternehmen, die für die technologische Entwicklung im Bereich Wissensmanagement aktuell maßgeblich sind. Auf der gerade publizierten Liste für das Jahr 2008 finden sich natürlich die Namen von Google, Microsoft, HP, IBM und anderen Branchengrößen.

Doch auch weniger bekannte Firmen werden von der Jury zu den wichtigen Treibern der technologischen Entwicklung gerechnet. So auch Teragram. Kennen Sie nicht? Das kann sich durchaus zügig ändern, denn die Firma ist mit keinem geringeren Anspruch angetreten, als aus natürlichsprachigen Texten die enthaltenen relevanten Informationen zu extrahieren.

Kriterien für eine Aufnahme in die Liste sind die Rolle als Innovator im Knowledge-Management-Markt und der Effekt der entwickelten Technologie, Produkte und Services auf die Kunden. Die Jury besteht neben Redaktionsmitarbeitern aus Wissensmanagement-Praktikern, -Sachverständigen, und -Analysten.

Die vollständige Liste finden Sie unter 100 Companies That Matter in Knowledge-Management 2008. KMWorld ist eine amerikanische Publikation mit den Schwerpunkten Content-, Wissens- und Dokumentenmanagement. 

Zeichen, Daten, Information und Wissen: Diese Begriffe werden stets im Zusammenhang mit Wissensmanagement gebraucht und viele Menschen verwenden sie intuitiv. Natürlich haben sich bereits Heerscharen von Autoren über die definitorische Abgrenzung der Begriffe Gedanken gemacht. Eine übliche Abgrenzung lautet wie folgt:

• Zeichen: Zeichen sind unterscheidbare Symbole, denen eine Bedeutung zugewiesen wurde. Zeichen sind beispielsweise: 1, C, 0, H, F, €.
• Daten: Eine Syntax gruppiert Zeichen zu größeren Einheiten, einer Menge von Zeichen. Daten können daher nach syntaktischen Kriterien auf Korrektheit geprüft werden. Daten sind beispielsweise: „100“, „CHF“ oder auch „10F“.
• Information: Information entsteht, indem Daten ein Bedeutungszusammenhang zugewiesen wird. Eine Information liegt also vor, wenn man z. B. schreibt: „100 € = 156 CHF“. Information ist damit an eine konkrete Situation oder einen konkreten Sachverhalt gebunden.
• Wissen: Wissen ist die Verknüpfung von Informationen mit den Kompetenzen zur Anwendung oder Weiterentwicklung des Wissens. Wissen liegt vor, wenn wir beispielsweise über „Wechselkursveränderungen“ sprechen.

Der Weg vom Zeichen zum Wissen folgt damit einem hierarchischen Aufbau. Wissen ist die Königsdisziplin in diesem Quartett.