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Dr. Peter Schütt
Leader Collaboration Solutions Strategy in DACH
IBM Deutschland GmbH
Wissensmanagement 2016
Eine Statusbetrachtung
Was ist eigentlich „Wissensmanagement“
Wortverwirrung um den Begriff
Peter Drucker: Das Fundament von
morgen (1957): „Knowledge Worker“
Es ging ihm um die Produktivität von
Wissensarbeitern
Wissensmanagement müsste demnach
eigentlich Wissensarbeitsmanagement
genannt werden
Die klaren Grenzen von Crowdsourcing
- Bsp. Wikipedia über Wissensmanagement 3.10.2016
Die vielleicht wichtigsten Zitate
Larry Prusak
Ikujiro Nonaka
Dave Snowden
Since knowledge is intangible, boundaryless, and dynamic and
cannot be stocked, it has to be exploited where and when it is
needed to create value.
(The Emergence of „Ba“, 2001)
You only know what you know when you need to know
(Presentation, about 1998)
You cannot manage knowledge, like you cannot manage love,
patriotism, or your children, but you can set up an enviroment in
which it evolves.
(Interview im Handelsblatt, April 1998)
Was ist „Wissen“?
Wissen ist die Fähigkeit Daten in einen Kontext
setzen zu können, um daraus Entscheidungen,
Handlungsanweisungen, usw., ableiten zu können.
Diese Fähigkeit ist personenbezogen einzigartig.
Es ist kein linearer Prozess, sondern abhängig von
Werten, Empfindungen, Stimmungen, u.ä. und damit
veränderlich.
Fähigkeiten kann man nicht managen.
© Peter Schütt & IBM Corp., 2016
Zwei sehr unterschiedliche Sichtweisen
- einige Vertreter (Auswahl)
… systemisch … komplex
Die Welt ist …
Helmuth WillkeGilbert Probst Larry Prusak
Ikujiro Nonaka
Dave Snowden
Peter Drucker
Klaus North
Fredmund Malik
Unterschiedliche Vorgehensweisen
… systemisch … komplex
Die Welt ist …
Hierarchische Organisation
Prozessdenken
Controlling
Top Down Training
Netzwerkorganisation
Agile Vorgehensweisen
Empowerment
Selbstbestimmtes Lernen
„Wissensdatenbanken“
(Datenverarbeitung)
„Sense making“
(Wissensmanagement)
Die Hypekurve des Wissensmanagements
1960 1970 1980 1990 2000 2010
▲ Peter Drucker definiert den „Knowledge Worker“ in „Das Fundament von Morgen“ (1957)
▲ Michael Polanyi „The tacit Tactic“ (1966)
Ikujiro Nonaka, Artikel: „The Knowledge creating Company“(1991) ▲ ▲ Buch
Teamarbeit
soziologische
BetrachtungenProduktivität Web 2.0
Wissensdatenbanken
Story Telling
Groupware
© Peter Schütt & IBM Corp., 2016
Leif Edvinsson “Intellectual capital” (1998) ▲
▲ Amitai Etzioni „The Active Society“ (1968)
Etienne Wenger „Communities of Practice“ (1998) ▲
Dorothy Leonard-Barton „The Wellsprings of Knowledge“ (1995) ▲
▲ Karl-Erik Sveiby über Intellectual Capital (schwedisch) (1986)
Peter Drucker „The Post Capitalist Societey (1993) ▲
Davenport/Prusak „Working Knowledge“ (1998) ▲
Intellektuelles Kapital
Communities
2005 stirbt Peter Drucker ▲
Sense Making Frameworks
Dave Snowden‘s Story Telling (1999) ▲
Dave Snowden‘s Cynefin Framework (2000) ▲
Peter Drucker „Management im 21. Jhdt.“(1999) ▲
Karl E. Weick: Sensemaking in Organizations”(1995) ▲
Social Business
Thomas Stewart “Intellectual capital” (1997) ▲
Organisation
& Kultur
ProzesseIT
3 Dimensionen
der Veränderung
Mein 3D-KM Modell
Das Modell besagt auch, dass Projekte grundsätzlich alle 3 Dimensionen
betrachten müssen um erfolgreich zu sein. Die Reihenfolge ist dabei egal.
© Peter Schütt & IBM Corp., 2003
1. Definition of the task: What is my or the task and am I still on track?
2. Separation of tasks: Does it make sense to divide the piece of knowledge work into separate
tasks, which can – maybe in parts – be done better by other specialised people?
3. Flow of tasks: Is working hand in hand well organised?
4. Standardisation of procedures: Have reoccurring procedures, which have a potential for
standardisation, been standardised?
5. Output measurement: Is the output measured and communicated to the workers at short, but
reasonable intervals?
6. Natural talent and knowledge: Am I the best person to do the particular knowledge task?
Otherwise it may be advantageous to share it or hand it over.
7. Work environment: Is the environment optimised for best performance – i.e. noise level, room
climate, light, food, comfort, etc.?
8. Support and Training: Do employees easily get the appropriate support and training at all
levels in case they require it?
9. Motivation factors: Are the stimuli for motivation well set? They can be monetary, e.g.
compensation, bonuses, etc. and non monetary, e.g. status symbols, recognition by peers and
partners, attention and all other kinds of social capital. All these factors have to be
checked and rechecked for effectiveness on a regular basis.
10. Level of motivation: Is the level of motivation okay?
11. Tools: Are the available tools the right tools? For knowledge workers this has a lot to do
with access to information and communications and therefore IT systems.
Quelle: Peter Schütt, The post-Nonaka Knowledge Management, Journal of Universal Computer Science, www.jucs.org, special issue on Knowledge Management, 2003.
Mein 3D-KM Modell
– Ausschnitt: Optimierung des persönlichen Arbeitsplatzes
Optimierung des Arbeitsplatzes hört nie auf
Phase Zeit* Neuerung IT Kultur Prozess
Scientific Management ab 1900 Arbeit als Prozess - Trennung Arbeiter/
Vorarbeiter
Rationalisierung
Teamarbeit ab 1950 Teamarbeit (strukturiert) Team !!! Zusammenarbeit
Wissensmanagement ab 1990 Groupware teilstrukturiert hierarchisch Freigabe
Social Business ab 2000 Web 2.0 unstrukturiert bottom-up Informationssammlung
Kognitive Ära ab 2015 Kognitive Assistenz Kognitive Helfer Virtuelle Unterstützung
Treiber sind mehr und mehr IT Innovationen
* ungefähr
© Peter Schütt & IBM Corp., 2016
Durch Social Business ist die Menge an elektronisch
verfügbarer Information sehr stark gestiegen.
Es ist heute einzelnen Personen - selbst in Sparten -
nicht mehr möglich alle Informationen zu erfassen
Bis zum Jahr 2020 werden jede Sekunde für jeden
Menschen auf der Erde etwa 1,7 Megabytes an neuer
Information erzeugt werden (Forbes, 2015)
Kognitive Systeme können Wissensarbeitern als
„augmented Intelligence Systems“ (nicht „artificial
Intelligence!) helfen die Informationsflut zu nutzen
Gottfried Wilhelm Leibniz
(1646-1716)
Universalwissen - immer mehr unmöglich
Er gilt als der letzte
Universalgelehrte
Kognitive Systeme verstehen natürliche
Sprache.
Sie sind in der Lage in kürzester Zeit
beliebige Datenmengen zu durchsuchen und
die Inhalte u.a. zusammenzufassen,
wichtiges hervorzuheben.
Sie lernen durch weitere Nutzung.
Damit sind sie als Helfersystem
prädestiniert.
Wie kognitive Systeme
Arbeit veränderen
Was kann Cognitive Computing?
Verstehen -
Understanding
Die Fähigkeit, Daten -
strukturiert oder
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sensor-basiert - zu verstehen -
erstaunlich schnell und in
großen Mengen.
Weiter lernen
- Learning
Die Fähigkeit, kontinuierlich
Daten und Verständnis aus jeder
Interaktion zu sammeln. Wird
durch Experten, die ihre
Expertise verbessern, skalieren
und beschleunigen, trainiert -
nicht programmiert.
Unterfüttern -
Reasoning
Die Fähigkeit, Hypothesen zu
formulieren, Argumente
anzubieten und Empfehlungen zu
priorisieren und damit Menschen
bei Entscheidungen zu
unterstützen.
Verstehen, unterfüttern und weiter lernen, um über das bisher Mögliche hinaus zu denken
Die Einführung von Cognitive Computing folgt einer Roadmap:
Anfänglich wird die Leistungsfähigkeit beschränkt sein. Doch
wo sind zukünftig die Grenzen?
Ethische und juristische Fragen sind zu klären
– ähnlich wie beim autonomen Fahren
Datensicherheits- und Datenschutzfragen sind zu klären
- Die Anbieter haben sehr unterschiedliche Vorgehensweisen
- Social Business liefert eine gute, spezifische Datenquelle!
Kognitive Computing wird relativ wenig Aufwand für Change
Management / Adaption benötigen (siehe Einführung Navi)
- Die Hauptherausforderungen liegen nicht in der Kultur.
Herausforderungen für den
(Wissens-)Arbeitsplatz der Zukunft
Arbeitskreis Wissensmanagement (1998 – 2015)
- 17 KnowTech Konferenzen in Dresden, München, Bad Homburg und Hanau
Das Interesse am Thema war in den letzten Jahren stark rückläufig
Im bitkom wurde 2015 der Beschluss gefasst sich mehr dem heute neuen,
strategischen Thema „Cognitive Computing“ zu widmen. Daraufhin wurde dazu
ein neuer Arbeitskreis ins Leben gerufen.
https://www.bitkom.org/Bitkom/Organisation/Gremien/Cognitive-Computing.html
Einige der bisherigen Inhalte der KnowTech werden vom
bitkom Big Data Summit (16.2.2017 in Hanau) aufgegriffen werden.
https://www.bitkom-bigdata.de/
Dr. Peter Schütt
Leader Enterprise Collaboration Strategy
Collaboration Solutions DACH
IBM Deutschland GmbH
IBM Allee 1
71139 Ehningen
Phone: +49-171-5527934 eMail: schu@de.ibm.com
LinkedIn: http://de.linkedin.com/in/peterschuett
XING: http://www.xing.com/profile/Peter_Schuett3
Blog: http://schudigital15.wordpress.com
Twitter: @schu
Vielen Dank!
Zweite, stark überarbeitete Auflage.
Springer / Gabler, November 2015,
http://ibm.biz/BdHZhN
Softcover 29,99€
eBook 22,99€
Leiter des bitkom Arbeitskreises
Cognitive Computing
Wissensmanagement
Falken / Gabler, 2000,
https://ibm.biz/Bdr5RX

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Wissensmanagement 2016 ibm peter_schütt

  • 1. Dr. Peter Schütt Leader Collaboration Solutions Strategy in DACH IBM Deutschland GmbH Wissensmanagement 2016 Eine Statusbetrachtung
  • 2. Was ist eigentlich „Wissensmanagement“ Wortverwirrung um den Begriff Peter Drucker: Das Fundament von morgen (1957): „Knowledge Worker“ Es ging ihm um die Produktivität von Wissensarbeitern Wissensmanagement müsste demnach eigentlich Wissensarbeitsmanagement genannt werden
  • 3. Die klaren Grenzen von Crowdsourcing - Bsp. Wikipedia über Wissensmanagement 3.10.2016
  • 4. Die vielleicht wichtigsten Zitate Larry Prusak Ikujiro Nonaka Dave Snowden Since knowledge is intangible, boundaryless, and dynamic and cannot be stocked, it has to be exploited where and when it is needed to create value. (The Emergence of „Ba“, 2001) You only know what you know when you need to know (Presentation, about 1998) You cannot manage knowledge, like you cannot manage love, patriotism, or your children, but you can set up an enviroment in which it evolves. (Interview im Handelsblatt, April 1998)
  • 5. Was ist „Wissen“? Wissen ist die Fähigkeit Daten in einen Kontext setzen zu können, um daraus Entscheidungen, Handlungsanweisungen, usw., ableiten zu können. Diese Fähigkeit ist personenbezogen einzigartig. Es ist kein linearer Prozess, sondern abhängig von Werten, Empfindungen, Stimmungen, u.ä. und damit veränderlich. Fähigkeiten kann man nicht managen. © Peter Schütt & IBM Corp., 2016
  • 6. Zwei sehr unterschiedliche Sichtweisen - einige Vertreter (Auswahl) … systemisch … komplex Die Welt ist … Helmuth WillkeGilbert Probst Larry Prusak Ikujiro Nonaka Dave Snowden Peter Drucker Klaus North Fredmund Malik
  • 7. Unterschiedliche Vorgehensweisen … systemisch … komplex Die Welt ist … Hierarchische Organisation Prozessdenken Controlling Top Down Training Netzwerkorganisation Agile Vorgehensweisen Empowerment Selbstbestimmtes Lernen „Wissensdatenbanken“ (Datenverarbeitung) „Sense making“ (Wissensmanagement)
  • 8. Die Hypekurve des Wissensmanagements 1960 1970 1980 1990 2000 2010 ▲ Peter Drucker definiert den „Knowledge Worker“ in „Das Fundament von Morgen“ (1957) ▲ Michael Polanyi „The tacit Tactic“ (1966) Ikujiro Nonaka, Artikel: „The Knowledge creating Company“(1991) ▲ ▲ Buch Teamarbeit soziologische BetrachtungenProduktivität Web 2.0 Wissensdatenbanken Story Telling Groupware © Peter Schütt & IBM Corp., 2016 Leif Edvinsson “Intellectual capital” (1998) ▲ ▲ Amitai Etzioni „The Active Society“ (1968) Etienne Wenger „Communities of Practice“ (1998) ▲ Dorothy Leonard-Barton „The Wellsprings of Knowledge“ (1995) ▲ ▲ Karl-Erik Sveiby über Intellectual Capital (schwedisch) (1986) Peter Drucker „The Post Capitalist Societey (1993) ▲ Davenport/Prusak „Working Knowledge“ (1998) ▲ Intellektuelles Kapital Communities 2005 stirbt Peter Drucker ▲ Sense Making Frameworks Dave Snowden‘s Story Telling (1999) ▲ Dave Snowden‘s Cynefin Framework (2000) ▲ Peter Drucker „Management im 21. Jhdt.“(1999) ▲ Karl E. Weick: Sensemaking in Organizations”(1995) ▲ Social Business Thomas Stewart “Intellectual capital” (1997) ▲
  • 9. Organisation & Kultur ProzesseIT 3 Dimensionen der Veränderung Mein 3D-KM Modell Das Modell besagt auch, dass Projekte grundsätzlich alle 3 Dimensionen betrachten müssen um erfolgreich zu sein. Die Reihenfolge ist dabei egal. © Peter Schütt & IBM Corp., 2003
  • 10. 1. Definition of the task: What is my or the task and am I still on track? 2. Separation of tasks: Does it make sense to divide the piece of knowledge work into separate tasks, which can – maybe in parts – be done better by other specialised people? 3. Flow of tasks: Is working hand in hand well organised? 4. Standardisation of procedures: Have reoccurring procedures, which have a potential for standardisation, been standardised? 5. Output measurement: Is the output measured and communicated to the workers at short, but reasonable intervals? 6. Natural talent and knowledge: Am I the best person to do the particular knowledge task? Otherwise it may be advantageous to share it or hand it over. 7. Work environment: Is the environment optimised for best performance – i.e. noise level, room climate, light, food, comfort, etc.? 8. Support and Training: Do employees easily get the appropriate support and training at all levels in case they require it? 9. Motivation factors: Are the stimuli for motivation well set? They can be monetary, e.g. compensation, bonuses, etc. and non monetary, e.g. status symbols, recognition by peers and partners, attention and all other kinds of social capital. All these factors have to be checked and rechecked for effectiveness on a regular basis. 10. Level of motivation: Is the level of motivation okay? 11. Tools: Are the available tools the right tools? For knowledge workers this has a lot to do with access to information and communications and therefore IT systems. Quelle: Peter Schütt, The post-Nonaka Knowledge Management, Journal of Universal Computer Science, www.jucs.org, special issue on Knowledge Management, 2003. Mein 3D-KM Modell – Ausschnitt: Optimierung des persönlichen Arbeitsplatzes
  • 11. Optimierung des Arbeitsplatzes hört nie auf Phase Zeit* Neuerung IT Kultur Prozess Scientific Management ab 1900 Arbeit als Prozess - Trennung Arbeiter/ Vorarbeiter Rationalisierung Teamarbeit ab 1950 Teamarbeit (strukturiert) Team !!! Zusammenarbeit Wissensmanagement ab 1990 Groupware teilstrukturiert hierarchisch Freigabe Social Business ab 2000 Web 2.0 unstrukturiert bottom-up Informationssammlung Kognitive Ära ab 2015 Kognitive Assistenz Kognitive Helfer Virtuelle Unterstützung Treiber sind mehr und mehr IT Innovationen * ungefähr © Peter Schütt & IBM Corp., 2016
  • 12. Durch Social Business ist die Menge an elektronisch verfügbarer Information sehr stark gestiegen. Es ist heute einzelnen Personen - selbst in Sparten - nicht mehr möglich alle Informationen zu erfassen Bis zum Jahr 2020 werden jede Sekunde für jeden Menschen auf der Erde etwa 1,7 Megabytes an neuer Information erzeugt werden (Forbes, 2015) Kognitive Systeme können Wissensarbeitern als „augmented Intelligence Systems“ (nicht „artificial Intelligence!) helfen die Informationsflut zu nutzen Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716) Universalwissen - immer mehr unmöglich Er gilt als der letzte Universalgelehrte
  • 13. Kognitive Systeme verstehen natürliche Sprache. Sie sind in der Lage in kürzester Zeit beliebige Datenmengen zu durchsuchen und die Inhalte u.a. zusammenzufassen, wichtiges hervorzuheben. Sie lernen durch weitere Nutzung. Damit sind sie als Helfersystem prädestiniert. Wie kognitive Systeme Arbeit veränderen
  • 14. Was kann Cognitive Computing? Verstehen - Understanding Die Fähigkeit, Daten - strukturiert oder unstrukturiert, text- oder sensor-basiert - zu verstehen - erstaunlich schnell und in großen Mengen. Weiter lernen - Learning Die Fähigkeit, kontinuierlich Daten und Verständnis aus jeder Interaktion zu sammeln. Wird durch Experten, die ihre Expertise verbessern, skalieren und beschleunigen, trainiert - nicht programmiert. Unterfüttern - Reasoning Die Fähigkeit, Hypothesen zu formulieren, Argumente anzubieten und Empfehlungen zu priorisieren und damit Menschen bei Entscheidungen zu unterstützen. Verstehen, unterfüttern und weiter lernen, um über das bisher Mögliche hinaus zu denken
  • 15. Die Einführung von Cognitive Computing folgt einer Roadmap: Anfänglich wird die Leistungsfähigkeit beschränkt sein. Doch wo sind zukünftig die Grenzen? Ethische und juristische Fragen sind zu klären – ähnlich wie beim autonomen Fahren Datensicherheits- und Datenschutzfragen sind zu klären - Die Anbieter haben sehr unterschiedliche Vorgehensweisen - Social Business liefert eine gute, spezifische Datenquelle! Kognitive Computing wird relativ wenig Aufwand für Change Management / Adaption benötigen (siehe Einführung Navi) - Die Hauptherausforderungen liegen nicht in der Kultur. Herausforderungen für den (Wissens-)Arbeitsplatz der Zukunft
  • 16. Arbeitskreis Wissensmanagement (1998 – 2015) - 17 KnowTech Konferenzen in Dresden, München, Bad Homburg und Hanau Das Interesse am Thema war in den letzten Jahren stark rückläufig Im bitkom wurde 2015 der Beschluss gefasst sich mehr dem heute neuen, strategischen Thema „Cognitive Computing“ zu widmen. Daraufhin wurde dazu ein neuer Arbeitskreis ins Leben gerufen. https://www.bitkom.org/Bitkom/Organisation/Gremien/Cognitive-Computing.html Einige der bisherigen Inhalte der KnowTech werden vom bitkom Big Data Summit (16.2.2017 in Hanau) aufgegriffen werden. https://www.bitkom-bigdata.de/
  • 17. Dr. Peter Schütt Leader Enterprise Collaboration Strategy Collaboration Solutions DACH IBM Deutschland GmbH IBM Allee 1 71139 Ehningen Phone: +49-171-5527934 eMail: schu@de.ibm.com LinkedIn: http://de.linkedin.com/in/peterschuett XING: http://www.xing.com/profile/Peter_Schuett3 Blog: http://schudigital15.wordpress.com Twitter: @schu Vielen Dank! Zweite, stark überarbeitete Auflage. Springer / Gabler, November 2015, http://ibm.biz/BdHZhN Softcover 29,99€ eBook 22,99€ Leiter des bitkom Arbeitskreises Cognitive Computing Wissensmanagement Falken / Gabler, 2000, https://ibm.biz/Bdr5RX