Wissen ist Objekt des Wissensmanagements und gilt als wettbewerbsrelevante betriebliche Ressource. Es werden vier in der Wirtschaftsinformatik verbreitete Auffassungen von Wissen diskutiert: Wissen als vernetzte Information, Wissen als Rohstoff zur Bildung von Information, Wissen als Entscheidungs-, Problemlösungs- und Handlungsfähigkeit sowie Wissen als plausibel begründete Aussagen.
Wissen ist Objekt des Wissensmanagements und gilt als wettbewerbsrelevante betriebliche Ressource [vgl. z. B. Drucker 1993; Schreyögg, Geiger 2003 oder von Krogh, Grand 2004]. Trotz der zentralen Rolle des Wissens für die Wirtschaftswissenschaften hat sich kein einheitliches Verständnis herausgebildet. Im Folgenden werden vier in der Wirtschaftsinformatik verbreitete Auffassungen von Wissen diskutiert.
Wissen als vernetzte Information
Wissen wird häufig durch Abgrenzung von Zeichen, Daten und Information charakterisiert [z. B. Aamodt, Nygard 1995; Hasenkamp, Roßbach 1998; Rehäuser, Krcmar 1996]. Demnach werden Daten durch eine Anordnung von Zeichen nach vorgegebenen Regeln gebildet. Informationen sind “in den Kontext eines Problemzusammenhangs gestellte Daten” [Rehäuser, Krcmar 1996, 5]. Wissen wird als “zweckorientierte Vernetzung von Information” [Rehäuser, Krcmar 1996, 5] verstanden. Oft wird zusätzlich die Semiotik verwendet, um Zeichen, Daten, Information und Wissen voneinander abzugrenzen. Daten werden durch Verknüpfung von Zeichen gemäß syntaktischer Regeln gebildet. Werden die Daten – semantischen Regeln folgend – interpretiert, entsteht Information. Auf der pragmatischen Ebene kann Wissen “durch Vernetzung von Information mit dem Kontext” [Hasenkamp, Roßbach 1998, 957] gebildet werden.
Diese Auffassung von Wissen wird von vielen Autoren aufgegriffen. Möglicherweise ist sie für die Wirtschaftsinformatik besonders attraktiv, weil Zeichen, Daten, Information und Wissen auf einem scheinbaren Kontinuum angeordnet werden. Es entsteht der Eindruck, Wissen könne durch sukzessive Ergänzung von (Meta-)Information aus Zeichen, Daten und Information heraus entwickelt werden. Dieses Verständnis unterstützt die These, Wissen könne automatisiert aus Information gebildet werden [vgl. zu einer kritischen Diskussion dieser These Galliers, Newell 2003].
Gegen dieses Verständnis lässt sich einwenden, dass nicht nur Wissen, sondern auch Information oft ein pragmatischer Charakter zugesprochen wird [Kuhlen 1995, 34; Schütte 1999, 152 ff. oder Wittmann 1959, 14]. Zweckorientierung ist aber ohne Vernetzung mit dem Kontext undenkbar. Werden beide Begriffe (“Wissen ist zweckorientierte Vernetzung von Information” [Rehäuser, Krcmar 1996, 5] und “Information ist zweckbezogenes Wissen” [Wittmann 1959, 14]) parallel verwendet, lassen sich Information und Wissen nicht sinnvoll unterscheiden [Schreyögg, Geiger 2003, 8].
Wissen als Rohstoff zur Bildung von Information
Kuhlen bezeichnet Wissen als “kognitive Strukturen oder mentale Repräsentationen” [Kuhlen 1995, 38], die in einem Zeichensystem repräsentiert werden müssen, um kommunizierbar zu sein. Wissen wird als “Rohzustand” bzw. Rohstoff bezeichnet, aus dem “Information für aktuelle Problemlösungen erarbeitet” werden kann [Kuhlen 1995, 34]. Kuhlen versteht unter Information den “Teil aktivierten erarbeiteten Wissens, … der in konkreten, in der Regel professionellen Problemsituationen zur Lösung dieser Probleme zum Einsatz kommt” [Kuhlen 1995, 42]. Zusätzlich verweist Kuhlen auf die Handlungsrelevanz als charakteristische Eigenschaft von Information. Er bringt das auf die knappe Formel “Information ist Wissen in Aktion” [Kuhlen 1995, 34]. Nach diesem Verständnis kann Wissen implizit oder explizit vorliegen. Wenn implizites Wissen (verstanden als kognitive Strukturen oder mentale Repräsentationen) artikuliert wird, entsteht explizites Wissen. Das Wort Information lässt sich aus dem lateinischen Wort “informare” ableiten, was soviel bedeutet wie abbilden bzw. eine Form oder Gestalt geben. Implizites Wissen wird durch Abbildung zu Information. Information ist demnach eine echte Teilmenge des Wissens [Bode 1997, 459].
Allerdings kann nur ein Teil des impliziten Wissens formuliert werden. Davon zu unterscheiden ist der von Polanyi als “tacit knowing” bezeichnete Teil des impliziten Wissens, der sich nur schwer oder gar nicht artikulieren lässt, z. B. weil er den Wissensträgern nicht bewusst ist. “We can know more than we can tell” [Polanyi 1983, 4]. Verschiedene Autoren [z. B. Nonaka 1991; Nonaka 1994; Nonaka, Takeuchi 1997 und Polanyi 1983] vertreten die These, “tacit knowing” spiele für erfolgreiches Handeln und insbesondere für Innovationen eine wichtige Rolle. Es ist umstritten, ob “tacit knowing” dem Wissensmanagement zugänglich ist [Riempp 2005; Schreyögg, Geiger 2003 oder Schreyögg, Geiger 2005].
Diese Auffassung steht im Widerspruch zu dem zuvor diskutierten Wissensbegriff. Während “Wissen als vernetzte Information” Information als “Rohstoff” für die Bildung von Wissen verwendet, legt der von Kuhlen beschriebene Wissensbegriff eine andere Entwicklungsrichtung nahe: Wissen dient als Rohstoff, aus dem heraus Information entwickelt wird.
Wissen als Entscheidungs-, Problemlösungs- und Handlungsfähigkeit
Wissen wird oft als Voraussetzung für erfolgreiches Entscheiden, Handeln und Problemlösen verstanden [z. B. Endres 2003 oder von Krogh, Grand 2004]. Demnach bezeichnet Wissen “die Gesamtheit der Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung von Problemen einsetzen” [Probst, Raub, Romhardt 2006, 22], oder die ” … menschengebundene Kenntnis sowie Handlungs- und Entscheidungsfähigkeit, die in mentalen Modellen gespeichert und aus diesen abgerufen wird” [Riempp 2005, 8]. Typisch für dieses Wissensverständnis ist, dass Wissen als an Personen gebunden verstanden wird. Diese Auffassung von Wissen ist kompatibel mit dem zuvor dargestellten Wissensbegriff (Wissen als Rohstoff zur Bildung von Information): Wissen ist eine Ressource, die durch Artikulation in Information transformiert werden kann.
Schreyögg und Geiger kritisieren die fehlende Konkretisierung dieses Wissensbegriffs bzw. die undifferenzierte Gleichsetzung von Wissen mit Handeln, Können, Erfahrung, Intuition und anderem. Sie fordern, Wissen nicht als “ununterscheidbare Masse an Zeichen, Emotionen, Handlungsvollzügen, Kommunikationen usw.” [Schreyögg, Geiger 2003, 10] aufzufassen, da ein solcher Begriff nichts ausschließt und keine Orientierung bietet. Ein so weites Verständnis ermöglicht es weder, Wissen als strategische Ressource zu identifizieren, mit deren Hilfe Wettbewerbsvorteile erzielt werden können, noch eignet es sich, den Gegenstand des Wissensmanagements zu bestimmen.
Wissen als plausibel begründete Aussagen
Viele Autoren [vgl. zu einem Überblick Alavi, Leidner 2001 und Schreyögg, Geiger 2003] weisen auf die Bedeutung des Wahrheitsgehalts für Wissen hin. Nonaka bezeichnet Wissen als “justified true belief” [Nonaka 1994, 15]. Talaulicar betont, dass Wissen von Glauben und Meinen unterschieden werden muss [Talaulicar 2004, 1640]. Es werden also Kriterien für die Selektion dessen benötigt, was als Wissen bezeichnet werden soll. Schreyögg und Geiger schlagen folgende Kriterien vor [Schreyögg, Geiger 2003, 13]:
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Wissen muss in Form von Aussagen vorliegen.
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Die Aussagen müssen begründet sein.
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Die Begründungen müssen einem Prüfverfahren standhalten, das im jeweiligen Kontext anerkannt ist.
Bei Wissen handelt es sich demnach um begründete Aussagen, die einem – im jeweiligen Kontext anerkannten – Qualifizierungsverfahren unterzogen worden sind [Schreyögg, Geiger 2003, 15]. Dieser Wissensbegriff ist ähnlich der von Heinrich, Heinzl und Roithmayr beschriebenen Definition von Wissen als “Gesamtheit der Kenntnisse auf einem bestimmten Gebiet als eine Menge von wissenschaftlichen … Aussagen, die zueinander in einem Begründungszusammenhang stehen …” [Heinrich, Heinzl, Roithmayr 2004, 720]. Implizites Wissen ist in diesem Begriff nicht enthalten.
Daraus ergeben sich als vorrangige Aufgaben für das Wissensmanagement die Prüfung, Reflektion und Selektion von Aussagen sowie von individuellen und kollektiven Erfahrungen, von Meinungen, Geschichten und Traditionen [Schreyögg, Geiger 2003, 17 f.], wobei erstens sichergestellt werden muss, dass diese in Form von Aussagen vorliegen, und zweitens festzustellen ist, wie plausibel sie begründet sind.
Literatur
Alavi, Maryam; Leidner, Dorothy E.: Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research Issues. In: MIS Quarterly 25 (2001), Nr. 1, S. 107-136
Aamodt, Agnar; Nygard, Mads: Different roles and mutual dependencies of data, information, and knowledge – an AI perspective on their integration. In: Data and Knowledge Engineering 16 (1995), Nr. 3, S. 191-222
Bode, Jürgen: Der Informationsbegriff in der Betriebswirtschaftslehre. In: ZfbF – Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 49 (1997), Nr. 5, S. 449-468
Drucker, Peter: The Post Capitalist Society. New York: Harper, 1993
Endres, Albert: Die Wissensgesellschaft und ihr Bezug zur Informatik. In: Informatik Spektrum 26 (2003), Nr. 3, S. 195-200
Galliers, Robert D.; Newell, Sue: Back to the Future: From Knowledge Management to the Management of Information and Data. In: Information Systems and e-Business Management 1 (2003), Nr. 1, S. 5-14
Hasenkamp, Ulrich; Roßbach, Peter: Wissensmanagement. In: WISU 27 (1998), Nr. 8/9, S. 956-964
Heinrich, Lutz J.; Heinzl, Armin; Roithmayr, Friedrich: Wirtschaftsinformatik-Lexikon. München: Oldenbourg, 2004
Kuhlen, Rainer: Informationsmarkt. Chancen und Risiken der Kommerzialisierung von Wissen. Konstanz: UVK Universitätsverlag, 1995
Nonaka, Ikujiro: A dynamic theory of organizational knowledge creation. In: Organization Science 5 (1994), Nr. 1, S. 14-37
Nonaka, Ikujiro: The Knowledge-Creating Company. In: Harvard Business Review 69 (1991), Nr. 6, S. 96-104
Nonaka, Ikujiro; Takeuchi, Hirotaka: Die Organisation des Wissens: Wie japanische Unternehmen eine brachliegende Ressource nutzbar machen. Frankfurt: Campus, 1997
Polanyi, Michael: The Tacit Dimension. Gloucester: Peter Smith, 1983
Probst, Gilbert J. B.; Raub, Steffen; Romhardt, Kai: Wissen Managen. Wie Unternehmen ihre wertvollste Ressource optimal nutzen. 5. Aufl. Wiesbaden: Gabler, 2006
Rehäuser, Jakob; Krcmar, Helmut: Wissensmanagement im Unternehmen. In: Schreyögg, Georg; Conrad, Peter (Hrsg.): Managementforschung 6: Wissensmanagement. Berlin: De Gruyter, 1996. S. 1-40
Riempp, Gerold: Integriertes Wissensmanagement – Strategie, Prozesse und Systeme wirkungsvoll verbinden. In: HMD – Praxis der Wirtschaftsinformatik 42 (2005), Nr. 246, S. 6-19
Schreyögg, Georg; Geiger, Daniel: Wenn alles Wissen ist, ist Wissen am Ende nichts?! In: DBW – Die Betriebswirtschaft 63 (2003), Nr. 1, S. 7-22
Schreyögg, Georg; Geiger, Daniel: Zur Konvertierbarkeit von Wissen – Wege und Irrwege im Wissensmanagement. In: ZfB – Zeitschrift für Betriebswirtschaft 75 (2005), Nr. 5, S. 433-454
Schütte, Reinhard: Wissen und Information: Antinomie oder Integration zweier Grundbegriffe der Wirtschaftsinformatik. In: Scheer, August-Wilhelm; Rosemann, Michael; Schütte, Reinhard (Hrsg.): Arbeitsberichte des Instituts für Wirtschaftsinformatik. Münster: Wilhelms-Universität, 1999. S. 144-161
Talaulicar, Till: Wissen. In: Schreyögg, Georg; v. Werder, Axel (Hrsg.): Handwörterbuch Unternehmensführung und Organisation. 4. Aufl. Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 2004, S. 1640-1647
von Krogh, Georg; Grand, Simon: Wissensmanagement. In: Schreyögg, Georg; v. Werder, Axel (Hrsg.): Handwörterbuch Unternehmensführung und Organisation. 4. Aufl. Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 2004. S. 1648-1656
Wittmann, Waldemar: Unternehmung und unvollkommene Information. Köln: Westdeutscher Verlag, 1959
