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Internes und externes web-basiertes Wissensmanagement

Autoren: Christian Fehske, Felix Wendenburg, Uwe Gericke, Christian Tegge. Abgabetermin: 15.03.2013.

Einleitung

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Im sogenannten Informationszeitalter herrscht kein Mangel an Information - aber ein Bedarf, für Unternehmen relevantes, geprüftes Wissen zu erwerben, zu speichern, und für sinnvolle Nutzungen schnell zugänglich zu machen. Die zu diesem Zweck entwickelten Technologien haben sich in den vergangenen Jahren deutlich weiterentwickelt und bieten älteren Ansätzen gegenüber potenziell dramatische Vorteile, die jedoch möglicherweise branchenabhängig unterschiedlich relevant sein können.

"Heute gilt Wissen als die Verteidigungs- und Angriffswaffe und macht diese Ressource wertvoller als alle Naturschätze, Fabriken oder Kontostände. Als wirtschaftlicher Ressource kommt Wissen ein vielfach höherer Stellenwert zu als beispielsweise Autos, Öl, Stahl oder alle anderen klassischen Industrieprodukten. Wissen nimmt daher eine bedeutendere Stellung ein als jemals zuvor. Im Wissenszeitalter gewinnt damit aber auch das Management dieser Ressource in Form von Wissenskapital zunehmende Bedeutung für Organisationen aller Ausrichtungen und Größenordnungen".[1]

Forschungsfrage und Methode

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Es lassen sich drei forschungsmethodische Ansätze unterscheiden, der formalanalytische, der sachlich-analytische und der empirische. [2] Bei der Wahl des Ansatzes geben die zugrunde liegenden Forschungsziele den Ausschlag. Von ihrem Kern her ist diese Arbeit theoretischer Natur. Ihr Ziel ist es, das interne und externe web-basierte Wissensmanagement aus bestimmten Entwicklungsstufen heraus und ihre Ausgestaltung in ausgewählten Branchen zu analysieren. Im weiteren Verlauf dieser Arbeit wird daher vorwiegend der sachlich-analytische Forschungsansatz zum Tragen kommen um einen möglichst hohen Praxisbezug zu generieren und den komplexen Sachverhalt transparent machen zu können.

Im Folgenden werden der Aufbau der Arbeit und die Fragestellungen der einzelnen Kapitel vorgestellt.

Die vorliegende Arbeit gliedert sich hauptsächlich in drei Abschnitte. Im ersten werden zunächst die theoretischen Grundlagen geschaffen. Auf Grundlage einer Konsensdefinition von Wissensmanagement werden dazu zunächst komprimiert, verschiedene Entwicklungsstufen von Wissensdatenbanken vorgestellt. Dabei wird die Unterteilung durch die Kategorisierung in Entwicklungsstufen in Analogie zur Technologieentwicklung des Internets gewählt: Prä-Web-Phase, Web 1.0-Phase, Web 2.0-Phase, Web 3.0-Phase. Im Anschluß werden die Vor- und Nachteile von Wissensmanagement auf Basis der vorangegangenen Kategorisierung betrachtet.

Im Anschluss werden praktischen Analysen durchgeführt. Diese Analysen werden anhand von 4 Case Studies (Fallstudien) aus den Branchen Gesundheitswesen, Handel, Anwaltskanzleien und im Startup Ökosystem durchgeführt. Mithilfe der Fallstudie[[1]] als Instrument, wird versucht explorative und beschreibende Aussagen über den Untersuchungsgegenstand treffen zu können. Dies geschieht unabhängig voneinander unter der Einbeziehung von für unterschiedliche Branchen als relevant erkannten Variablen.

Im Schlussabschnitt werden alle in den vorherigen Abschnitten gesammelten Informationen, Ansätze und Fallstudien zusammengeführt. Er schließt mit der Zusammenfassung der zentralen Erkenntnisse ab.

Theoretische Grundlagen

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Eingeführt und definiert wurde der Begriff "Wissensmanagement" erstmals von Hirotaka Takeuchi und Ikujiro Nonaka[3]:

Knowledge management is defined as the process of continuously creating new knowledge, disseminating it widely through the organization, and embodying it quickly in new products/services, technologies and systems" [4]

Auf dieser Grundlage ist "Wissensmanagement" für eine vorläufige Arbeitshypothese konstruiert als "Erwerb, Aufbereitung, Entwicklung, Speicherung, Verteilung und Nutzung" von Wissen in Bezug auf sämtliche Aspekte des Wissens in Unternehmen für Entscheidungen und Bewertungen zum Erreichen unternehmerischer Ziele im Zusammenwirken von "Mensch", "Technik" und "Organisation".

In Abgrenzung zum Management reiner "Daten" (EDV) und "Informationen" (IT) ist das Management von "Wissen" rekonstruiert aus individuellen Vernetzungen von Daten und Informationen.

"Wissen" stützt sich also sowohl auf Daten als auch auf Informationen, ist aber im Gegensatz zu Daten und Informationen stets an Personen ('Instanzen') gebunden und wird stets für pragmatische Lösungen von Problemen eingesetzt.

Evolution von und Übersicht über Wissensdatenbanken

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Tabellarische Übersicht

Entwicklungsphase Arten von Wissensdatenbanken Vorteile Nachteile
Prä-Web Papierbasierte Archive, nicht-vernetzte Einzelrechner Eignung für Langzeitarchivierung, Datensicherheit, Archivierbarkeit nicht-digitalisierbarer Informationen, Unabhängigkeit von technischer Obsoleszenz zeitaufwendige Recherchen, Zugriff nur am Speicherort möglich, hoher Platzbedarf, Datensicherung aufwendig
Web 1.0 wenige große Portale, z.B. Britannica Online, Content Management Systeme Überblick über Wissen durch begrenzte Zahl von Administratoren; Zuordnung von Verantwortung für Leistungen und Fehler; einheitliche Referenzsysteme „undemokratische“ Entstehung von Content; seltenere Updates als im Web 2.0; Wissens-Input erfolgt nicht notwendig durch die fähigsten Experten
Web 2.0 „Communities“ und „Consumer - generated - Content Portale“ mehr Kommunikation und Interaktion zwischen den Nutzern, Informationszugang für Jedermann, hohe Reichweiten, virale Strukturen, relativ geringe Kosten Reizüberflutung, die Frage nach der Sicherheit der Daten ist nicht endgültig geklärt, Glaubwürdigkeit vs. Manipulation
Web 3.0 'IT-sprechende Dinge' und Entitäten, die in dezentralen Netzen selbst organisierend voneinander 'lernen' Erweiterung von Wissensräumen durch die Ein- oder Anbindung von semantischen Netzen, die sich vermittels selbstregulierender Web-Service-Agenten künstlicher Intelligenzen organisieren 'Principal-Agent-Problem': Enthaftungen durch zunehmende Übergabe lebensweltlicher Verantwortung an Systemwelten → 'ubiquitäre Technokratie'

Case Studies aus ausgewählten Branchen

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Wissensmanagement im Gesundheitswesen: Arzneimittelinformation in Pharmaindustrie und öffentlicher Apotheke

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Wissen hat im Gesundheitswesen einen besonders hohen Stellenwert. Wissen um den richtigen Einsatz von Medikamenten berührt sowohl unternehmerische, gesamtgesellschaftliche und auch (existenzielle) Individualinteressen. Wissen entsteht dabei bei unterschiedlichen Interessensgruppen durch Sammlung, Interpretation und Aufbereitung von Informationen und unterliegt einem ständigen und teilweise radikalen Wandel. Der besonderen Bedeutung von Wissensmanagement im Zusammenhang mit Medikamenten widmen sich einzelne Spezialisten und ganze Abteilungen von Firmen, die von bestimmten IT-Lösungen profitieren können. Dies soll im folgenden anhand zweiter beispielhafter Tätigkeitsbereiche von Fachapothekern für Arzneimittelinformation erläutert werden.

Hintergrund und Ausgangssituation

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Die diesem Beitrag zugrunde liegende Definition von Wissensmanagement lässt sich gut auf Informationen rund um die Anwendung von Arzneimitteln übertragen. Nur bei den richtigen Patienten und in der korrekten Dosierung angewandt überwiegt ihr Nutzen mögliche Schadwirkungen. Andernfalls gilt schlimmstenfalls, was wahrscheinlich schon seit Anbeginn der Menschheit in der Medizin bekannt ist, spätestens aber seit Theophrastus Bombastus von Hohenheim (genannt Paracelus), dem folgendes Zitat zugeschrieben wird: „Dosis sola venenum facit.“ – Die Dosis allein macht ein Gift [5]. Der Leiter einer medizinisch-wissenschaftlichen Abteilung eines Pharmaunternehmens brachte es in der Neuzeit einmal mit anderen Worten auf den Punkt: „Erst durch Wissen wird aus einer Chemikalie ein Medikament.“

Interessenslagen

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Wissen über Arzneimittel kann über Leben und Tod entscheiden. Die Gesellschaft hat ein Interesse an der Entwicklung neuer Medikamente, die Leben retten oder verlängern können, muss sich aber vor vermeidbaren Risiken durch Arzneimittelanwendungen schützen, die das genaue Gegenteil verursachen können: Tod, Leid und Behinderungen (vgl. auch Contergan- oder Mediator-Skandal, [6] und [7]) Das Wissen darüber, wann und mit welchen Arzneimitteln eher das eine oder eher das andere erreicht werden kann ist Grundlage einer milliardenschwerden und einflussreichen Industrie (TOP 10 Pharmaunternehmen: 2011 jeweils > 20 Mrd. Dollar Jahresumsatz [8]). Die Kontrolle über Informationen zu Arzneimitteln hat allein durch diese Umsatzvolumina auch bedeutende volkswirtschaftliche Auswirkungen. Aus diesem Grund verwundert es nicht, dass strenge rechtliche Regularien existieren, in Deutschland unter anderem das Arzneimittelgesetz (AMG), das Heilmittelwerbegesetz (HWG) u. v. m. Denn die Anreize, Informationen zu Arzneimitteln manipulieren, zurückzuhalten, oder falsche Informationen zu verbreiten sind groß und die Folgen aus gesellschaftlicher Sicht entsprechend gefährlich. Wiederholt wurden wegen solcher Vergehen z. B. in USA milliardenschwere Strafen gegen Pharmaunternehmen verhängt [9]. Selbst für Fachleute ist es eine heikle und schwierige Herausforderung, die zur Verfügung stehenden Informationsquellen auch unter der Berücksichtigung möglicher Manipulationen korrekt zu interpretieren. Umgekehrt ist jedoch die Herausforderung für all diejenigen, die Informationen zu Arzneimitteln zur Verfügung stellen nicht minder anspruchsvoll: Es ist allzu leicht möglich auch ohne Manipulationsabsichten durch Verwendung veralteter, unvollständiger, falsch interpretierter oder adressierter Daten strafbewehrte (z. B. HWG §§ 14, 15) oder wirtschaftlich nachteilige Informationen zu verbreiten, oder sich angreifbar zu machen für Schadensersatzforderungen [10].

Medizinischer Wissenswandel

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Eine weitere Herausforderung besteht im ständigen und teilweise extremen Wandel des medizinisch-pharmazeutischen Wissens. Ein beeindruckendes Beispiel stellt der Einsatz von Betablockern bei Patienten mit einer gleichzeitig vorliegenden Herzinsuffizienz dar, der lange aus Sicherheitsgründen strikt verboten war (Kontraindikation). Ende der 90er Jahre änderte sich diese Betrachtungsweise ins Gegenteil: Die Fachwelt stellte fest, dass Betablockern bei Herzinsuffizienz nicht gefährlich, sondern im Gegenteil lebensverlängernd wirken können [11]. Nach heutigem Wissensstand bekommen alle Patienten mit Herzinsuffizienz Betablocker (sofern sie diese vertragen). Eine ähnliche Kertwende vollzog sich rund um das das Antidiabetikum Metformin, dasjahrelang aus Furcht vor einer extrem seltenen Nebenwirkung (Laktatazidose) nur als Reservemedikament eingesetzt wurde, bis die Veröffentlichung einer einzigen Studie (UKPDS) den Beweis einer lebensverlängernden Wirkung erbrachte [12]. Heute ist es das am häufigsten eingesetzte Medikament zur Behandlung von Typ-2-Diabetes. Zahlreiche weitere Beispiele machen deutlich, dass im Zusammenhang mit Wissensmanagement rund um Arzneimittel der Aktualität von Informationen eine besondere Bedeutung zukommt.

Spezialisten für Arzneimittelinformation

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Das Überangebot an schnell und allgemein zugänglichen Informationen über das Internet führt auch im Gesundheitswesen zu einem wachsenden Bedarf an relevanten, verlässlichen, überprüften und aktuellen Antworten auf die Fragen der unterschiedlichen Interessengruppen. Das gilt sowohl für derjenigen, die solche Informationen zur Verfügung stellen (Hersteller, Zulassungsbehörden etc.), als auch für die Konsumenten solcher Informationen (Patienten, Fachkreise). Bei der Beantwortung individueller Fragen zur Anwendung von Arzneimitteln spielen Apotheker eine Schlüsselrolle, deren besonderer Bedeutung seit einigen Jahren durch eine Spezialisierungsmöglichkeit im Rahmen einer 3jährigen Weiterbildung zum „Fachapotheker für Arzneimittelinformation“ Rechnung getragen wird. Fachapotheker für Arzneimittelinformation sind an verschiedenen Stellen im Gesundheitswesen tätig, unter anderem in den medizinisch-wissenschaftlichen Abteilungen von Pharmaunternehmen, aber auch in öffentlichen und Krankenhaus-Apotheken, regionalen Arzneimittelinformationsstellen etc. Ihre Tätigkeit besteht vor allem darin, Informationen aus verschiedenen Informationsquellen zu sammeln, zu bewerten, aufzubereiten und weiterzugeben [Auszug aus den Durchführungsempfehlungen zur Weiterbildung zum Fachapotheker für Arzneimittelinformation, verabschiedet von der Mitgliederversammlung der Bundesapothekerkammer am 25.11.2009]. Für diese Aufgabe ist die Nutzung von Informationstechnologien naheliegend und soll im Folgenden am Beispiel von Aufgaben einer medizinisch-wissenschaftlichen Abteilung in einem in Pharmaunternehmen und einer öffentlichen Apotheken analysiert werden.

Datenbanken und Wissensmanagement in Pharmaunternehmen (Med.-Wiss.-Abteilungen)

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Die meisten Pharmaunternehmen unterhalten eine eigene medizinisch-wissenschaftliche Abteilung, deren Aufgabe darin besteht, intern und extern Informationen zur Verfügung zu stellen [13]. Ihre Aufgabe ist kann also als fachlich spezialisierte Form von Wissensmanagement verstanden werden.

Prä-Web-Phase

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Bevor elektronische Datenbanken verfügbar wurden, erfolgten vor allem Ablage und Archivierung gesammelter und aufbereiteter Informationen in solchen Abteilungen überwiegend in Papierform und in Form elektronischer Dokumente auf nicht-vernetzten Einzelrechnern (prä-Web-Phase). Eine Umstellung langjährig etablierter Arbeitsweisen würde aus heutiger Sicht von einer Begleitung im Sinne eines Change Management profitieren, und ohne einen solchen sich bestenfalls nur langsam verändern. Daher ist anzunehmen, dass prä-Web-Archive als Informationsspeicher noch immer existieren und nur nach eingehender und individueller Bedarfsprüfung digitalisiert und in modernere Formen von Datenspeichern überführt werden.

Die Arbeit mit Datenbanken aus der Web 1.0-Phase ist teilweise im Zusammenhang mit dem Informationsaustausch mit Behörden gesetzlich gefordert (§ 67a AMG), und spielt sowohl im Sinne der Informationsgewinnung als auch –speicherung eine wichtige Rolle. So sind zahlreiche Literatur- und Faktendatenbanken für die Arbeit einer medizinisch-wissenschaftlichen Abteilung wichtige Informationsquellen, und externe institutionelle Anbieter solcher Datenbanken werden regelmäßig mit Informationen versorgt, die sie der Öffentlichkeit bzw. der Fachöffentlichkeit zur Verfügung stellen (DIMDI, ABDATA Pharma Daten Service, Rote-Liste etc.).

Entscheidende Verbesserungen des Wissensmanagements durch eine Med.-Wiss.-Abteilung mithilfe von Datenbanksystemen sind vor allem durch die Entwicklungsstufe von Web 2.0-Datenbanken zu erwarten, weil diese eine höhere Geschwindigkeit bei Ablage und Suche, bessere Nachvollziehbarkeit der Autorenschaft sowie automatisierbare Aktualitätsprüfungen ermöglichen. Darüberhinaus entstehen durch gemeinsames Arbeiten verschiedener Mitarbeiter an einer gemeinsam zugänglichen Informationssammlung in einer einheitlichen, zentralen Datenbank Vorteile im Vertretungs- und Krankheitsfall sowie beim Ausscheiden von Mitarbeitern aus dem Unternehmen. Von allen denkbaren Funktionen einer Web 2.0-Datenbank steht die "Co-Creation of Content" im Vordergrund, die jedoch in aller Regel auf den geschlossenen Benutzerkreis des Unternehmens beschränkt sein wird (im Sinne einer Entreprise-Wiki). Wichtige zusätzliche Anforderungen an geeignete Systeme können darin bestehen, unternehmensintern geregelte Freigabeprozesse berücksichtigen können, die das interdisziplinäre Arbeiten und geteilte Verantwortlichkeiten abbilden. Vom Unternehmen benannte verantwortliche Mitarbeiter müssen über sie betreffende Änderungen benachrichtigt werden können, und bestimmte Änderungen dürfen nur mit ihrer Zustimmung wirksam werden. Aus diesem Grund werden einfache Wiki-Lösungen wie beispielsweise die im Kurs vorgestellte und zur Erstellung dieser Arbeit verwendete Mediawiki nur in Ausnahmefällen geeignete Instrumente sein, sondern eher kommerzielle Dokumentenmanagement-Systeme, die gleichzeitig auch den strengen Dokumentations- und Archivierungsansprüchen genügen. Für einfache Teilaspekte der Arbeit einer medizinisch-wissenschaftlichen Abteilung könnten jedoch auch einfachere Systeme vorteilhaft sein, was an einem Beispiel aus dem Zusammenhang externer Kommunikation illustriert werden soll. Anfragen mit medizinisch-wissenschaftlichem Inhalt werden üblicherweise nach Komplexität und inhaltlichem Anspruch in verschiedene Schwierigkeitsgrade unterteilt, gängig sind z. B. Unterteilungen in Level 1 bis Level 3-Anfragen. Standardfragen mit geringem Anspruch können durch eine solche Einteilung durch geringer qualifiziertes Personal bearbeitet werden, als es für die Erarbeitung und Verantwortung der Information erforderlich ist, in Form von vorbereiteten Standardantworten. Geeignete Anfragen für solche Standardantworten, die besonderes vorteilhaft in einer Web 2.0-Umgebung erstellt und bearbeitet werden können, sind z. B. die regelmäßig geäußerten Bitten krankenhausversorgender Apothekern um Übersichten sondengängiger oder teilbarer Tabletten eines Herstellers. Solche Übersichten über Produkteigenschaften aus mehreren Zuständigkeitsbereichen müssten von verschiedenen produktverantwortlichen Spezialisten auf Aktualität überwacht werden, da sie sich je nach Stand des Wissens bzw. Sortiments- oder Produktionsbedingungen ändern können. Einmal erstellt und in Form eines Web 2.0-Elements von verschiedenen Benutzern gepflegt können sie als Standardantwort eine bedeutend effizientere Nutzung der Arbeitszeit spezialisierter Arbeitskräfte ermöglichen.

Die sich abzeichnenden Möglichkeiten des Web 3.0 als „Internet der Dinge“ eröffnen den Fragestellungen der Arzneimittelinformation in medizinisch-wissenschaftlichen Abteilungen von Pharmaunternehmen eher keine neuen Perspektiven, weil in der Regel nur mit immateriellen Informationen gearbeitet wird. Die Perspektive von intelligenten Suchmaschinen in semantischen Netzen, die Informationen auf Grundlage aktueller Daten für den Anfragenden zusammenstellen, könnte je nach Entwicklung der Technologie eine wertvolle Verbesserung bedeuten, muss jedoch noch abgewartet werden.

Datenbanken und Wissensmanagement in öffentlichen Apotheken

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Wissensmanagement im Zusammenhang mit dem Bereich Arzneimittelinformation in Apotheken unterscheidet sich von den Fragestellungen in Pharmaunternehmen deutlich, unter anderem was Haftungsfragen im Sinne des Arzneimittelgesetzes und des HWG angeht. Hier besondere Kompetenzen aufzubauen kann jedoch einen Wettbewerbsvorteil beim Werben um anspruchsvolle Mitarbeiter und Kunden bedeuten. Die Nutzung von Datenbanken zur Speicherung, Bearbeitung und Teilen von Informationen im Unternehmen unterscheidet sich dabei zwar im Detail, aber nicht prinzipiell von dem, was über Arzneimittelinformation in Pharmaunternehmen ausgeführt wurde. Zeitersparnis bei sich wiederholenden Anfragen, verbesserte Suchmöglichkeiten und Nachvollziehbarkeit von Informationsursprüngen stellen auch hier die wichtigsten Vorteile eines datenbankbasierten Wissensmanagements dar. Wissensmanagement in öffentlichen Apotheken hat neben Aufgaben rund um die Arzneimittelinformation einen zusätzlichen Stellenwert im Zusammenhang mit Qualitätsmanagementsystemen, die eine Form der Prozessoptimierung bedeuten. Mit der letzten Änderung der Apothekenbetriebsordnung (ApBetrO) wurde sie in Deutschland zur gesetzlichen Auflage für Apotheken. Für Management des Wissens über die Prozesse in einer bestimmten Apotheke existieren verschiedene denkbare Varianten aus den dargestellten Stufen der Datenbankentwicklung: Papierbasierte „prä-Web“-Lösungen, über eine zentrale Datenbank zur Verfügung und bearbeitete Dokumente im Stile einer Web 1.0-Datenbank und in jüngerer Vergangenheit auch Web 2.0-Lösungen z. B. auf Grundlage der im Kurs besprochenen Mediawiki. Ein Zusammenschluss von Berliner Apotheken hat in einem Blog veröffentlicht, welche der theoretisch erwarteten Vorteile die Nutzung einer Mediawiki-Datenbank für die Apotheken tatsächlich realisiert wurden: Vor allem die bessere Versionierung und deutlich verbesserte Durchsuchbarkeit im Vergleich zu den von den meisten Apotheken genutzten Papierversionen [14].

Zusammenfassung Wissensmanagement und Arzneimittelinformation

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Im Zusammenhang mit Informationen zu Arzneimitteln gibt es eine Fülle besonderer Herausforderungen, aus denen sich außergewöhnliche Anforderungen an Aktualität und Qualität ergeben. Die Arbeit von spezialisierten Fachkräften wie Fachapothekern für Arzneimittelinformation bzw. spezialisierten Abteilungen in Unternehmen (z. B. medizinisch-wissenschaftliche Abteilungen in der Pharmaindustrie) kann durch Wissensdatenbanken mit mehreren Bearbeitern deutlich profitieren. Fragestellungen im Zusammenhang mit Freigaben, Verantwortlichkeitsübernahmen und Dokumentationspflichten favorisieren komplexere Dokumentenmanagementsysteme im Vergleich zu tw. kostenlos verfügbaren Wiki-Lösungen. Auch in öffentlichen Apotheken kann Wissensmanagement im Kontext von Arzneimittelinformation durch Datenbankunterstützungen verbessert werden, zusätzlich gibt es bereits Beispiele für eine erfolgreiche Nutzung im Zusammenhang mit neuerdings gesetzlich vorgeschriebenen Qualitätsmanagementsystemen.

Wissensmanagement in der Anwaltskanzlei

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Boden, Arbeit, Kapital, Wissen – anders als die drei erstgenannten Ressourcen handelt es sich beim Wissen um einen Faktor, der sich bei der Nutzung nicht verbraucht, sondern vermehrt.[15] Wissensmanagement in der Anwaltskanzlei ist gleichwohl für viele Juristen ein unbekanntes Terrain. Wenngleich große wirtschaftsberatende Kanzleien seit einigen Jahren systematisch Wissensmanagement betreiben, indem sie Mitarbeiter dafür anstellen bzw. IT-gestützte Systeme einführen[16], befindet sich das Wissensmanagement in der Anwaltskanzlei in der Breite noch in einem recht frühen Entwicklungsstadium. Dieser Befund wird u.a. dadurch gestützt, dass das Thema erst seit etwa zehn Jahren in den relevanten juristischen Fachzeitschriften – unregelmäßig – aufgegriffen wird.[17] Gegenstand der dort publizierten Beiträge sind in erster Linie mögliche Bedenken gegen die Einführung von Wissensmanagement und mögliche Strategien, wie man diesen Bedenken begegnen könnte. Zudem finden sich in einer Vielzahl der Beiträge Listen von Vorteilen, die für die Einführung von Wissensmanagement sprechen. Ausgehend von diesem status quo soll in diesem Beitrag kurz die Ausgangslage geschildert werden, die in die Fragen einführt, welche branchenspezifischen Rahmenbedingungen in der Anwaltskanzlei mit Blick auf Fragen des Wissensmanagements herrschen. Anschließend werden verschiedene Kategorien des Wissens in der Anwaltskanzlei aufgeführt, die es – ggf. auf unterschiedliche Art und Weise – zu managen gilt. Nach einem kurzen Einblick in die Geschichte des Wissensmanagements in der Anwaltskanzlei sollen Ansätze vorgestellt werden, mit denen Wissensmanagement-Ziele praktisch umgesetzt werden können. Dabei steht das sog. status of growth-Modell von Gottschalk und Khandelwal im Vordergrund, das vier unterschiedliche Stadien der Professionalisierung im Umgang mit Wissensmanagement in Kanzleien beschreibt.[18] Der Beitrag schließt mit einer Zusammenfassung der Erkenntnisse über Wissensmanagement in der Anwaltskanzlei.

Ausgangslage

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Rechtsanwälte sind Wissensarbeiter[19]; Rechtsanwaltskanzleien gelten als Musterbeispiel der sog. knowledge driven company[20], deren Kapital das (Anwendungs-)Wissen ihrer Mitarbeiter ist. Wissen nimmt in der Anwaltskanzlei vielfältige Wege: Mitarbeiter bringen Wissen mit bzw. sammeln es im Laufe ihrer Tätigkeit an; Wissen wird eingespeist über Zeitschriften zu neuer Rechtsprechung und neuen Vorschriften, deren Bezug verpflichtend ist; Wissen wird bei der Erstellung von Verträgen und Schriftsätzen kumuliert; es wird bei Mandanten in Form von Information verteilt; Wissen wird auf Kongressen und in Zeitschriften- und Buchbeiträgen präsentiert; es wird auf ebensolchen Kongressen von den Besuchern hinzuerworben; Wissen wird produziert in Sitzungen und Workshops, verarbeitet bei Gericht, modifiziert in Nachbesprechungen, abgefragt in Bewerbungsgesprächen und geschützt bei Patentanmeldungen.[21] Ein Großteil dieses Wissens geht indes auf diesen vielfältigen Wegen verloren. Anwaltskanzleien, unabhängig davon, ob der Schwerpunkt auf der forensischen oder der (vertrags-)gestaltenden Tätigkeit liegt, müssen stets auf dem neuesten Stand der Rechtsentwicklung sein. Rechtsentwicklung vollzieht sich in Urteilen, Beschlüssen, Verwaltungsvorschriften, Gesetzesneuerungen und gängiger kautelarjuristischer Praxis. Alle diese Entwicklungskomponenten werden mit der Zeit verschriftlicht: Periodisch erscheinen Urteilssammlungen und -besprechungen, neue Gesetzestexte und -kommentare, wissenschaftliche Artikel und Formularhandbücher. Wenngleich die Veröffentlichung dieser Wissensquellen mittlerweile größtenteils auch online in Datenbanken erfolgt, ist jedoch zeitliche Abstand zwischen der Generierung dieses Wissens und seiner Verschriftlichung mitunter erheblich. Diese Situation ist für Anwaltskanzleien seit jeher schwierig: Benötigt ein Mandant dringend einen Rat bei der Gestaltung eines Gesellschaftsvertrages und verfügt der Rechtsanwalt über die neueste Auflage eines Formularhandbuches aus dem Jahr 2011[22], so muss er vielfältige Anstrengungen unternehmen, um etwaige Veränderungen der Rechtslage bis zum aktuellen Datum zu recherchieren, um seinem Mandanten eine belastbare Lösung anzubieten. Ziel des Wissensmanagements in der Anwaltskanzlei ist daher neben dem individuellen Kampf gegen das individuelle Vergessen insbesondere eine Systematik für das Teilen von Wissen, das bei verschiedenen Anwälten bereits vorhanden ist. Für die zunehmende Notwendigkeit von Wissensmanagement in der Anwaltskanzlei existieren zudem strukturelle Gründe. Dies ist zum einen die schnellere Reaktionszeit, die heutzutage von Beratungsanwälten erwartet wird. Während in der 1960er Jahren eine postalische Antwort eine Woche und in den 1980er Jahren eine Antwort per Fax einige Tage auf sich warten lassen durfte, werden derzeit Antworten per Email durchaus noch am Tag der Anfrage erwartet.[23] Und auch auf der Seite der Mitarbeiter haben sich die Erwartungen verändert: Zunehmend arbeiten auch Rechtsanwälte auf Telearbeitsplätzen von unterschiedlichen Orten aus und möchten ihre Arbeitszeit flexibel und ggf. familienkompatibel ausgestalten. Wissen muss, um auf diese Erwartungen adäquat reagieren zu können, zeit- und ortsunabhängig verfügbar sein. Mitarbeiter, deren Erwartungen an eine in diesem Sinne moderne Arbeits(platz)gestaltung erfüllt werden und die Zeit in die Generierung von Wissen anstatt in das Recherchieren und Auffinden von Informationen investieren können, sind besser motiviert – auch dies ist ein wesentliches Argument für die Professionalisierung von Wissensmanagement in der Anwaltskanzlei.[24] Eine stärkere Fluktuation von Beschäftigten führt schließlich zu dem Bedürfnis, organisational erworbenes Wissen über die Kanzleizugehörigkeit von einzelnen hinaus zu verstetigen.

Kategorien des Wissens in der Anwaltskanzlei

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Für die anwaltliche Praxis sind unterschiedliche Kategorien des Wissens kennzeichnend. Wissensmanagement in der Kanzlei betrifft nicht allein die ordnende Ablage von Dokumenten mit dem Ziel ihrer einfachen Wiederauffindbarkeit. Wissensmanagement betrifft auch die professionelle Betreuung des Wissenskreislaufes von der Wissensgenerierung, -sammlung und -aufbereitung zum kollektiven Aufbau, zur Verteilung und Archivierung von Wissen.[25] „Wissen“ umfasst dabei neben expliziten Informationen in Form von Schriftsätzen oder anderen Arbeitsprodukten auch implizite Aspekte wie das im Laufe eines Berufslebens angesammelte individuelle und kollektive Erfahrungswissen, die kanzleiinternen und -externen Kommunikationsabläufe sowie die Art und die Ausgestaltung von Mandantenbeziehungen. Ziel des Wissensmanagements in der Anwaltskanzlei ist vor allem die Herstellung und Nutzung von Synergieeffekten. Hierzu gilt es, vor allem solches Wissen zu akkumulieren und systematisch archiviert zugänglich zu machen, das mit hoher Wahrscheinlich wiederholt zum Einsatz kommen wird.

Geschichte des Wissensmanagements in der Anwaltskanzlei

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Wissensmanagement wurde unter dieser Bezeichnung nicht eher als Ende der 1990er Jahre in deutschen Anwaltskanzleien ernsthaft diskutiert und etabliert.[26] Etablierungspioniere waren – schon allein aufgrund der dort hierfür bereitstehenden finanziellen Ressourcen – die internationalen Großkanzleien. Wenngleich nicht unter dieser Bezeichnung, so ist Wissensmanagement in der einfachsten Umsetzungsform – dem systematischen Archivieren von Dokumenten mit dem Ziel ihrer Wiederauffindbarkeit – schon immer Teil des Alltags von Rechtsanwaltskanzleien. Differenziertere Verwirklichungsformen sind in den 1990er Jahren als Fortentwicklung von rationalisierungsorientierten Management-Ansätzen im Rahmen des sog. business process reengineering entstanden, dessen allgemeines Ziel es war, zur Optimierung von Entscheidungsfindungsprozessen der Leitung von Unternehmen alle relevanten Informationen in gebündelter und aufbereiteter Form zur Verfügung zu stellen.[27]

Praktische Umsetzung

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Der Prämisse folgend, dass der Aufbau eines Wissensmanagement-Systems in der Anwaltskanzlei nur schrittweise erfolgen kann[28], haben Gottschalk und Khandelwal ein Modell entworfen, das vier Stufen auf einer gedachten Zeitachse abbildet, die je unterschiedliche qualitative Etablierungsgrade von Wissensmanagement zum Gegenstand haben.[29] Dieses Modell ist nicht nur explizit mit Blick auf die spezifische Situation von Anwaltskanzleien entwickelt worden, es fasst auch die in vielen anderen Beiträgen eher erratisch zusammengetragenen Erkenntnisse über den Etablierungsprozess von Wissensmanagement in Anwaltskanzleien systematisierend zusammen, weshalb es hier den wesentlichen Bezugspunkt bilden soll. Die vier von Gottschalk und Khandelwal beschriebenen Stufen verstehen sich nicht als idealtypisches „Fortschrittsmodell“ in dem Sinne, dass linear eine Stufe nach der anderen bis zum Erreichen des höchsten Etablierungsgrades zwingend beschritten werden müsse. Vielmehr betonen Gottschalk und Khandelwal, dass auch das Stehenbleiben auf einer der Stufen für eine Kanzlei einer bestimmten Größe und Ausrichtung exakt die passende Antwort auf die sich individuell stellenden Fragen des Wissensmanagements bedeuten könne.[30] Auf der ersten Stufe des sog. knowledge management technology stage model (end-user tools) werden anwaltliche Wissensarbeiter von der IT unterstützt. Im Rahmen dieses IT-gestützten Arbeitens gelingt durch die Verwendung von Textverarbeitungsprogrammen, Email und einfachen Datenbanken das Ablegen und Auffinden relevanter Daten besser und schneller als in Zeiten des Zettelkastens. IT-Tools sind auf dieser Stufe dazu da, die Arbeitseffizienz der einzelnen Mitarbeiter einer Anwaltskanzlei auf einer individuellen Ebene zu steigern. Stufe zwei (who knows what) bezeichnet den Übergang in ein Stadium der Ermöglichung von Vernetzung. Informationen darüber, wer in der Kanzlei über welches Wissen/welche Expertise/welche Erfahrungen verfügt, wird allen Mitarbeitern der Kanzlei und ggf. auch einzelnen ausgewählten externen Partnern zugänglich gemacht. (Nicht notwendig) IT-gestützte Such-Tools (vom Kanzlei-Handbuch mit einer Ordnung nach Namen, Lebenslauf, Fachgebieten, Mandatsbetreuungen, Telefonnummern bis zu netzbasierten Suchmaschinen mit Synomym-Wörterbuchfunktion zur Generierung von mehr einschlägigen Suchtreffern) bilden die Menge des in einer Kanzlei vorhandenen Wissens systematisch – und gewissermaßen landkartengleich – ab. Diese zweite Stufe ist im Hinblick auf den Wissensaustausch in erster Linie eine „Ermöglichungsstufe“: Sie soll das Auffinden von Wissensträgern ermöglichen; der eigentliche Informationsaustausch (und damit die Generierung von Wissen) erfolgt anschließend in der realen Welt per (analoger) Kommunikation zwischen echten Menschen. Auf Stufe drei (what they know) tritt zu den Informationen über Wissensträger deren Wissen selbst hinzu. Auf dieser Stufe sind die Wissensträger aufgefordert, nicht nur ihre Kontaktdaten und ihre „Wissensvisitenkarten“ herauszugeben, sondern nach und nach auch Wissen, über das sie verfügen oder das sie generiert haben (Schriftsätze, Formulare, Musterklauseln, häufig verwendete Textbausteine etc.) für ihre Kolleginnen und Kollegen verfügbar zu machen. Das hierdurch generierte Material hat die Tendenz, wuchernd zu wachsen, weshalb spätestens auf dieser Stufe die ordnende Hand einer mit der Aufgabe des Wissensmanagements (hauptsächlich) betrauten Person notwendig wird.[31] Stufe vier (how they think) bezeichnet als die höchste Entwicklungsstufe schließlich die Einführung künstlicher Intelligenz in das kanzleiinterne Wissensmanagement-System. IT-gestützte, neurale, selbstlernende Netzwerke, die von geschulten Wissensmanagern administriert werden, sind auf dieser Stufe selbst in der Lage, nach gesondert entwickelten Algorithmen Wissensbestandteile in die eine oder die andere Kategorie einzusortieren. Hier sind es nicht mehr die anwaltlichen Wissensarbeiter selbst (diese sind es direkt auf Stufe zwei und mittelbar auf Stufe drei), sondern das Wissensmanagement-System, das Antworten auf Wissensfragen geben soll.

Zusammenfassung

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Wissensmanagement ist als Thema für Anwaltskanzleien in Deutschland noch verhältnismäßig neu. Diese Tatsache lässt sich auch daran ablesen, dass für die Sache des Wissensmanagements in einschlägigen Fachzeitschriften u.a. damit geworben wird, dass es sich beim Wissensmanagement im Grunde um eine höchst konservative Aktivität handele[32] – in dem Sinne, dass Bestehendes verstetigt und bewahrt wird. Während die systematisierende Ablage von Dokumenten mit dem Ziel ihrer Wiederauffindbarkeit für Anwaltskanzleien im Prinzip nicht neu ist, befinden sich IT-gestützte Wissensmanagement-Ansätze trotz der unbestreitbaren Notwendigkeit größerer Vernetzung im Arbeitskontext von Rechtsanwälten von einzelnen Pionierkanzleien abgesehen zurzeit noch in der frühen Erprobungsphase.

Wissensmanagement im Handel

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Ausgangslage

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(i)

Handel ist Kommunikation.[33] Kommunikation ist Austausch wie Übertragung von Informationen und personenbezogenem Wissen[34].

(ii)

Der Austausch von Waren und Informationen ist so alt wie die Menschheit. [35]

Der Handel zeigt sich demgemäß heute als vielgestaltiges Phänomen in einem weltumspannenden Handels- und Informationsnetzwerk.

(iii)

Der Handel schreibt Geschichte:[36]

Für kaum einen Bereich zivilisatorischen und kulturellen Schaffens gilt die Bedeutung historischen Wissens für das eigene Tun wie für Kaufleute und Händler. Sie haben in fast allen Bereichen menschlicher Gesellschaft und Kultur hineingewirkt, von Wissenschaft und Bildung über wirtschaftlichen und technischen Fortschritt bis hin zu Politik und Kultur.

(iv)

Wissen ist grundlegend für Warenbeschaffungen auf bekannten wie unerschlossenen Märkten, für Sortimentspolitik, Strategien zur Preisgestaltung sowie Bewertungen politischer Entwicklungen auf Bezugs- und Absatzmärkten in fernen Ländern uvm.

Wissen bildet seit Jahrtausenden die Eckwerte von "Handel und Wandel"[37], um planen zu können, was für das Morgen zu tun ist.

Wissen ist Grundlage für Planungssicherheit und kaufmännische Vorsicht.

Die ersten eingerichteten Nachrichtendienste, haben Handelsdokumenten stets auch Nachrichten von den jeweiligen Märkten beigefügt[38].

Aufrund ausdifferenzierter Märkte und globalisierter Handelswege organisierte Fugger dedizierte 'Wissensdienste', die zeitnah über politische Geschehnisse und Marktentwicklungen informierten:

Wissenshändler, die mit Wissen selbst handeln.

Angesichts der Vielschichtigkeiten von 'Wissenmanagement im Handel', wird im Rahmen dieser Arbeit nur auf einen Kernprozess eingegangen werden können: nämlich "Expeditionen im Handel".[39]

Die Struktur dieser universalen Handelstransaktionstypologie ist durch Jahrtausende hindurch "invariant" geblieben. Sie wird in den nachfolgenden Kapiteln von Prä-Web bis WEB-3.0 exemplarisch untersucht.

Prä-Web im Handel

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Zu den ältesten Belegen von Informationsspeicherungen gehören mit Keilschrift versehene Tontafeln (etwa 4000 v. Chr.), die im Handel als Warenlisten und Rechnungen dienten.

Wenn Waren übergeben wurden, wollte der Sender sicherstellen, dass die Waren beim Empfänger ankommen.

Zu diesem Zweck wurde dem Transporteur ein versiegeltes Dokumentenbehältnis mitgegeben, das bei Auslieferung der Waren dem Empfänger zu übergeben war, damit dieser 'in Rechnung' wissen konnte, welche Waren der Sender in Anzahl und Art deklarierte.

Dazu waren im 'Warenbegleitdokument' vermittels Zählsteinen die Anzahl und vermittels codierter Ritzungen die Art der Waren verschlüsselt.

Die vom Warenempfänger 'zu erzählenden' Steine waren vom Sender in einer hohlen Tonkugel eingeschlossen, danach versiegelt und schließlich gebrannt worden, um Manipulationen zu verhindern.[40]

Bei der Archivierung von Handelsdokomenten wurde analog gleiches Verfahren zur Informationsspeicherung angewandt. [41].

Mit Aufkommen von Papier, Stift, später Schreibmaschinen wurden Handelstransaktionen in der Informationsrepräsentation und -übertragung medial transformiert ('Briefsiegel' später 'Rechnungsstempel').

Im Kern wurden "Rechnung" und "Besiegelung" aber invariant über die Zeiten fortgeschrieben.

Das Prä-Web ist somit durch die Regel gekennzeichnet:

(i) „Dokument begleitet Ware“.

Den Übergang zum WEB 1.0 bildet die Telekommunikation (Telex und Fax), papiergebundene Information dem Warenempfang vorauszuschicken, um damit Planungshorizonte entlang Lieferketten zu erweitern.

Web 1.0 im Handel

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Konstitutiv für das WEB 1.0 ist papierlose Übertragung von Handelstransaktionen in Form elektronischer Informationstransaktionen.

Handelstransaktion werden in Art und Anzahl in elektronischen Informationstransaktionen[42] codiert und vermittels Telekommunikationsprotokollen (wie z.B. HTTPx) als elektronisches Avis Empfängern vor dem Empfang der Ware übertragen.[43]

Signifikanter Unterschied zum Prä-Web ist, dass elektronische Transaktionen 'in Lichtgeschwindigkeit'[44] in die Informationssysteme des Empfängers integriert und damit wissensbasierte Gruppensichten sämtlicher Prozessbeteiligen entlang der Lieferketten ermöglicht werden.

Dieses Verfahren erweitert Planungssicherheit für die vor- wie nachgelagerten Prozesse von Produktion, Logistik und Verkauf [45].

Wenn also ein Kunde in einer Filiale nach einem Artikel fragt, kann das Marktpersonal mit Blick auf die Nachrichten von Ereignissen[46] entlang der Lieferketten wissen, ob betreffender Artikel bereits auf dem Weg ins Filiallager ist und wann er verfügbar ist. Dieses Wissen dient als Grundlage für zielführende Kommunikation mit Kunden.

Das Web 1.0 im Handel ist durch die Regel gekennzeichnet:

(ii) Dokument eilt Ware voraus.

Informations- und Warenfluss werden entkoppelt, damit Empfänger adressierter Sendungen in Anzahl und Art vorab wissen, ohne dass die Ware physisch ‚begreifbar‘ ist.

Im Web 1.0 geschieht der physische Warenempfang aber weiterhin personengebunden vermittels klassicher Inaugenscheinnahme von Warenbegleitpapieren im Abgleich mit angelieferten Waren.

Genau das wird sich im Web 2.0 ändern.

Web 2.0 im Handel

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Konstitutiv für das WEB 2.0 sind vollständig berührungslose Handelstransaktionen.

Signifikant im WEB 2.0 ist, dass 'Warenbegleitpapiere' in elektronisch lesbare Token[47] transformiert sind, die direkt auf Warenumverpackungen verbracht werden.

Internationale Vorreiter im Handel war -und ist- die Metro Gruppe[48].

Vorlieferanten 'kleben' ‚RFID-Chips‘ auf Warenumverpackungen (oder integrieren sie direkt in die Waren).

Damit ist ermöglicht, während des Transports auf freigeschaltete Bereiche Informationen wie Temperaturschwankungen, Erschütterungen, Standzeiten usw. über Sensoriken automatisiert weiterzuschreiben oder bei Bedarf gezielt von Personal einzugeben. [49]

Beim Wareneingang kann ohne personengebundene Inaugenscheinnahe von Warenbegleitpapieren sowie "Abzählungen", "Einsortierungen" die Sendung völlig berührungslos durch Sensoren vereinnahmt und automatisch mit zuvor zugeschickten IT-Transaktionen (=elektronisches Lieferavis[50]) in Real-Time abgeglichen werden.[51]

Damit wird entscheidungsrelevantes Wissen bezüglich Handelstransaktionen in verteilter Gruppensicht für sämtliche Beteiligten entlang der Liefernetze in Echtzeit verfügbar.

Dem operativen Management wird ermöglicht, Prozessabläufe zu monitoren sowie bei Abweichungen einzugreifen[52].

Dem strategischen Management wird eine wissensbasierte Entscheidungsgrundlage gegeben, um Transformationen in der Prozessorganisation oder Optimierungen von Unternehmensprozessen durchzuführen.[53]


Das Web 2.0 im Handel ist durch diese Regeln gekennzeichnet:

(iii) Dokument wird 'virtualisiert', 'klebt' an Waren, eilt voraus und 'erklärt' die Herkunft.

→ Warenbegleitinformation und Waren sind entkoppelt: Handelstransaktion werden Empfängern vorab als IT-Transaktionen zugeschickt und direkt in Informationssysteme integriert.

→ Warenbegleitdokumente werden in elektronisch lesbare Etiketten transformiert und aufgelöst.

Das geschieht z.B. vermittels 'RFID Slap and Ship'[54]. 'Warenbegleitdokumente', die auf Warenumverpackungen ‚geklebt‘ werden.

→ Warenbegleitdokumente können aktiv Informationen bis ca. 10 Meten an ihre Umgebung aussenden oder passiv aufnehmen, wie z.B. Temperaturschwankungen oder Texteingaben.

Das Web 2.0 im Handel ist ‚kooperatives Community Net‘ im Sinne der Realisation von "Efficient Consumer Response". ECR ist seit Mitte der 90ger Jahre Thema in Handel und Industrie. Über kooperativ gesteuerte Wertschöpfungsketten vom Zulieferer über den Hersteller und den Handel bis zum Kunden wird ermöglicht, Kundenwünsche in Echtzeit zu wissen, um damit wissen zu können, wie bestmöglich zu reagieren ist.[55]

Das Web 2.0 ermöglicht Bestände in Art und Anzahl in 'permantenter Inventur'[56] zu organisieren, so dass fundierte Wissensbestände dementsprechend wissensbasierte Entscheidungen ermöglichen.

"Sprechende Lieferscheine" transportieren zudem Wissen über Herkunft und Echtheit von Waren.

Wissen, das für den Handel mit Blick auf Produkthaftungsgesetz[57] sowie Schutzniveau[58] bei Lebensmitteln [59] geschäftskritisch ist.

Das WEB 2.0 enthält Problemlösungsstrategien im Sinne Künstlicher Intelligenz, insofern diese bezogen auf die Expedition von Waren "diesselbe 'Denkweise' wie ein Mensch haben"[60].

Diese künstliche Intelligenz substituiert aber lediglich von Menschen vollzogene Prozessstrukturen, also konkret: die Inaugenscheinnahme, Abzählung, Sortierung; 'SOLL-IST-Verleich-avisiert-vs.-geliefert'.

Substituierte Intelligenz beschreibt kybernetisch rekonstruiert bloß 'gerichtete Ablaufgraphen mit endlichen Zuständen' [61].

Es handelt sich somit nur um rein 'syntaktische Intelligenz'. [62] vom Range sog. 'Markov-Ketten' [63], also ohne interne, semantische Organisation.

Genau das ändert sich in Web 3.0.

Web 3.0 im Handel

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Im WEB 3.0 werden sämtliche Handelstransaktionen in elektronisch eineindeutige Transaktionen transformiert, die sich selbstregulierend in semantischen Netzen organisieren (können).

Signifikant für Web 3.0 ist, dass der ('traditionelle') InterNET-Backbone, auf den Handelstransaktionen in Web 1.0, 2.0 angewiesen sind, aufgelöst und in dezentrale Netz-Intelligenz delegiert ist.

Vorteil dezentraler Speicherungen auf Logistik-Objekte oder Waren ist, dass damit auf zentrale Realzeit-Netzwerke („HTTPx") zu verzichten ist.

Wenn also z.B. bei Überlastung oder Bruch von InterNET-Infrastrukturen getaggte Warensendungen[64] nicht zu lesen sind, entsteht aufgrund global zunehmender Warenströme ein 'erhebliches Komplexitätsproblem' [65]

Das erstmals von Prof. Dr. Michael ten Hompel am Frauenhofer Institut vorgestellte Konzept vom „Internet der Dinge“ [66] ermöglicht, dass ‚Dinge‘ ihre Beziehungen untereinander 'aushandeln'.

Eine zentrale Web-Instanz ‚weiß‘ jederzeit, wo 'ungefähr' sich welche Ware entlang der Ketten befindet und legt programmgesteuert Schritte und Verzweigungen fest. (→ Web 2.0)

Dazu müssen zunehmend Datenmengen aufgenommen und durchgerechnet werden.

Im Falle von Prozessstörungen besteht dazu aber keine Möglichkeit.

Zentralsysteme können also nicht mehr von diesen 'Dingen' (=Waren) wissen.

Waren verschwinden sowohl ‚physisch‘ als auch 'logisch' aus Wissensystemen: Sie somit im doppelten Wortsinn: nicht mehr ‚begreifbar‘.

Anders verhalten sich die Dinge im 'InterNet der Dinge':

Dinge können Events in ihrer Umgebung in ihrem IT-Speicher von derzeit ~100 kB fortschreiben.

Dinge können sich mit ihrem 'Ding-Nachbarn' vernetzen, z.B. um Speicherinformationen aus- und einzuladen, Sortieralgorithmen durchzuführen oder selbstregulierend Meldeketten bilden.

Dazu synchronisieren sich die Netze 'asynchroner Dinge', die im 'Off-Line-Modus' sind, mit Netzwerken von Dingen, die im 'On-Line-Modus' sind.

Asynchrone Dinge können sich selbstregulierend abzählen und z.B. durch 'Bubble-Sort-Verfahren'[67] organisieren.

Damit realisieren sie semantische Netzwerke ontologischer Wissens-Relationen (in "Nachbar-von-Anotationen").

Sich selbst semantisch annotierende Strukturen, bilden einen Aspekt künstlicher Intelligenz von Selbstregualtionen in sich verändernden Umwelten.

Werden beispielsweise in annotierter (Termial-)Kennzeichnung "A-B-C" (aus non-terminalem Vokabluar "|RN(x)|" und "|LN(x)|" zur Bezeichnung 'rechts- bzw. linkssstehender Nachbarn' von '(x)')

[ A |LN (_)RN(B)| + B |LN(A);RN(C)| + C |LN(B);RN(_)|]

terminale Elemente (A,B oder C) herausgenommen, weiss das semantische Netz um Anzahl und Art manipulierter Elemente.

Wenn das 'asnychrone' (='verlorene/gestohlene') Element später auftaucht, kann das semantische Netz dieses Ding 'auto-identifizieren' und seinen 'logischen' wie 'physischen' Ort zuweisen.

Aufgrund inskribierter Kryptologien sind keine netzfremden Objekte in semantische Netze zu implementieren.

Zusammenfassung

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Im Vergleich zu wissensbasierten Tätigkeiten, wie z.B. Rechtsauskunft geben oder medizinischen Rat erteilen ist der Anteil humanspezifischer Intelligenz in der Durchführung von Handelstransaktionen im operativen Tagesgeschäft in dem Maße vergleichsweise gering, wie es gelingt, Handelstransaktionen durch Informationstransaktionen funktionsäquivalent nachzubilden.

Seit den ältesten Handelsaufzeichnungen sind die Anforderungen an die Informationstechnologien für Handelstransaktionen im Kern unverändert: 'Sicherheit' vor Manipulation auf dem Transportweg verbunden mit ‚Rechnungen‘ für den Empfänger einer Sendung bei Warenempfang.

Ein Sumerer, der Waren expedierte, verlor diese im doppelten Wortsinn nach der Übergabe 'aus dem Blick'.

Seine Wissens- und Handlungsräume waren so limitiert wie seine Informationsräume.

Moderne Handelstechnologien hingegen ‚registrieren‘ den Gesamtprozess der Expedition von der ersten bis zur letzten Sekunde und Station für sämtliche Prozessbeteiligen in Echtzeit.

In aktuellen Web-Technologien, wie im empirischen Befund im Frauenhofer Institut in Dortmund präsentiert, [68] ist zu erkennen, dass unabhängig von systemischen Regularien und Konventionen im InterNET ungeplante 'semantische Netzwerke' sich selbstregulierend organisieren.

Diese innovativen Vernetzungen erweitern Wissens- und Handlungsräume für den Handel erheblich:

Beispielsweise können schon heute Geräte ‚mitteilen‘, was in den ‚dunklen Abschnitten' ihres Transports geschehen ist, Paletten, mit Frischewaren, können z.B. eigenständig melden, dass sie bewegt werden wollen.

Illegale Substitutionen höherwertiger Waren durch Fälschungen werden durch semantische Netze verunmöglicht.

Technologien im Handel haben aber im Umfang exorbitante, von Menschen undurchschaubare Komplexität erreicht.

Wissensmanagement im Handel ist also zu unterschieden in personen- und in organisationsgebundenes Management von Wissen.

Es ist angezeigt, dass im Zuge zunehmender Informationslogistik ein neuer Typus an Wissensarbeitern im Handel auftreten wird, deren Aufgabe 'Detektion' transtionssicherer wie ordnungsgemäßer Transaktionen ist – insbesondere vor dem Hintergrund, dass der Handel Bilanzen aus 'nicht-wertschöpfenden Umlagerungen' zu verzeichnen hat, die regelhaft oberhalb seines EBIT liegen.

In der Startup Community

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In meinem Beitrag werde ich mich mit den Einfluß des Web 2.0 auf das aktuellen Entwicklungen in der Startup Community fokussieren. Der Schwerpunkt wird insbesondere auf den Nutzen und den Möglichkeiten des Web 2.0 im Bereich "Wissenmanagement" und "Continous Learning" liegen.

Ausgangslage

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"Web 2.0 bezeichnet die Gesamtheit aller modernen Internet-Anwendungen und Angebote die eine oder mehrere der folgenden Eigenschaften haben: Sozial also auf das Zusammenwirken zwischen Benutzern ausgerichtet, mit von Benutzern selbst erstellten Inhalten gefüllt, als Online-Software gebaut also so, dass ein Programm nicht heruntergeladen und installiert werden muss."Definition web 2.0

Das World Wide Web ist in einem stetigen Wandel. Hinter dem recht unscheinbarem Begriff des Web 2.0 verbirgt sich die nicht unbedeutende Tatsache, das Inhalte einzelner Webseiten von Benutzern selbst generiert werden können und es ermöglicht eine Vielzahl von Anwendungsbereichen in Unternehmen, insbesondere im Wissenstransfer. Beispiele sind die Erstellung von Videos, Blog-Posts, die Bewertung der Zufriedenheit mit gekauften Produkten oder Kommentare zu Tagesereignissen. Durch diese Art der Interaktion ergeben sich neue Anknüpfungspunkte für private und geschäftliche Kontakte. Insbesondere in der Startup Community stellt diese Entwicklung und die daraus resultierenden Anwendungen gleichfalls Chance und Herausforderung dar. Neben der bereits umfangreichen Nutzung des Internet als Informationskanal und Transaktionsplattform müssen nun Kompetenzen bezüglich der neuen Anwendungen und Technologien aufgebaut werden. Die Nutzungsmöglichkeit in der unternehmensinternen Zusammenarbeit und Kommunikation als das Idealbild des selbstorganisierten Teilens von Wissen, soll in die Unternehmen transferiert werden – und zwar mit Hilfe der neuen Technologien aus dem Web 2.0: beispielsweise Wikis und Weblogs.

Hohe Komplexität und wachsende Dynamik sind die Kennzeichen globalen Wirtschaftens und fordern von Unternehmen vor allem Flexibilität. Doch starre Informationshierarchien, der Glaube an feste und unveränderbare Prozesse sowie ungeeignete bzw. nicht vorhandene oder nicht genutzte Kollaborationssysteme verhindern, dass zeitnah auf Einflüsse von außen reagiert werden kann. Hier haben Startups einen klaren Vorteil gegenüber etablierten Unternehmen das sie agiler scheinen und meist durch offenere Kommunikation im Team sowie gegenüber Kunden und Lieferanten auftreten.

Wissensmanagement in Startups

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Ausgangssituation

Die meisten Startups scheitern weil sie Ihr Geld verschwenden um eine Idee umzusetzen für die es gar keine Kunden gibt, niemand wirklich weiss was die Kunden tatsächlich wollen, oder wie sie das Produkt oder den Service empfangen werden. Klassischerweise liegt die Ursache des Scheiterns oft an der falschen Herangehensweise der Gründer, exemplarisch dargestellt und auch aus eigener Erfahrung: (1) Die Gründer haben eine Idee und (2) schreiben dann einen 30 – 40 Seiten langen Businessplan. Sie (3) beschaffen sich mit dem BP externes Kapital und investieren auch eigene Ersparnisse in das Startup. Dann wird (4) im geheimen ein Produkt entwickelt welches sobald fertig (5), gelauncht wird. Dann passiert das unausweichliche (6), niemand interessiert sich dafür bzw. es gibt einfach keine Kunden die bereit sind für das Angebot Geld zu bezahlen. Das akquirierte und eingesetzte Kapital ist zu diesem Zeitpunkt in den meisten Fällen fast aufgebraucht und es bleibt kaum Zeit das Produkt oder die Strategie anzupassen, geschweige denn zu verbessern.

Es scheitern jedoch nicht alle Startups also muss es auch einen anderen Weg geben. Dazu muss der Unterschied zwischen bestehenden und Neugegründeten Unternehmen klar werden. Für ein Startup gibt es nichts, was sicher und gewiss ist. “A startup´s founders thus pursue opportunity without regard to the resources they currently control and do so in the face of great uncertainty“[69]. Ein Startup ist demnach eine Institution deren erklärtes Ziel es ist, ein neues Produkt oder einen neuen Service zu entwickeln und dies in einem extrem unsicheren Umfeld.

Lean Startup Methodologie

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Das externe Wissenmanagement, also die Frage wie ich mein Geschäftsmodell zusammen mit meinem Kunden und möglichen anderen Stakeholdern weiterentwickle ist eine Kernfrage im Startup Kontext. Durch die weiter oben bereits beschriebene Unsicherheit mit der Startups konfrontiert sind wird ein Prozess benötigt welcher den Gründern systematisch hilft ihr Wissensdefizit über die möglichen Kunden, ihr Produkt, den möglicherweise unbekannten Markt etc. ohne großes finanzielles Risiko zu identifizieren. Hierzu haben einige Autoren in den letzten Jahren Konzepte entwickelt. Stellvertretend möchte ich den von Eric Ries[[2]] entwickelten Ansatz des Lean Startup[[3]] vorstellen der unmittelbar auf dem Konzept des „Customer Development“ aufbaut.

Customer Development[70] nach Blank [[4]] beschreibt einen Prozess vom Testen, Lernen und Anpassen der getroffenen Annahmen über das eigene Produkt, seine Kunden und den Markt. Es hinterfragt die Kernelemente des Geschäftsmodells und hilft, Entscheidungen zu treffen indem die Hypothesen getestet werden, anstatt auf die Annahmen zu vertrauen.[71]. Um zu testen, muss der Entrepreneur „out of the building“ in der Realität, nach profitablen Geschäftsmodellen und den Bedürfnissen der Kunden suchen. Die Methodik des Customer Development beinhaltet, systematisch Daten zu sammeln und Feedback vom Kunden zu generieren. In jeder Phase des Customer Development besteht so die Möglichkeit, sein Geschäftsmodell zu ändern und anzupassen.

Dabei hilft eine agile Organisations-Struktur. In der agilen Organisation werden die Anforderungen an die Lösung in kleine Aufgabenpakete aufgeteilt, die in kleinen Sprints unabhängig von anderen Paketen umgesetzt werden. In kurzen Iteration Schritten werden so Teile der Lösung entwickelt und dem Kunden präsentiert. (siehe auch [[5]] oder [[6]])

Agile Development „[…] builds the product in small increments, allowing the company to test and measure customer reactions to each new iteration of the product[72]. So entsteht eine schnelle, kostengünstige und qualitativ hochwertige Fertigstellung eines Produkts. Aus dem Feedback wird gelernt und bei Bedarf wird das Geschäftsmodell angepasst (pivot), oder weiterentwickelt und verbessert (persevere). Ries (2011) beschreibt dies mit einer sich wiederholen Schleife die er als Build-Measure-Learn Loop benannt hat.[73]

Die Konsequenz ist eine schlanke und flexible Organisation. Unnötige Arbeit und Kosten werden eliminiert, wenn sie keinen Wert für den Kunden schaffen.

Für RIES[74]: «[it] is about learning what your customers really want. It´s about testing your vision continuously, adopting and adjusting before it´s too late».

Beobachtung

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Den meisten Startups mangelt es jedoch an einem strukturierten Prozess ihre Hypothesen aus dem Geschäftsmodell zu testen. Die Lean Startup Methodologie beinhaltet zwar das o.g. systematische Sammeln von Daten und gibt Anleitung wie Feedback vom Kunden zu generieren ist, jedoch scheint dieser Ansatz in der praktischen Anwendung denoch als sehr schwierig. Im Fokus steht der Kunden und es obliegt der Fähigkeit des Gründers mit Hilfe von Experimenten und validiertem Lernen sein Unternehmen aufzubauen.

In jeder Phase besteht die Möglichkeit, sein Geschäftsmodell zu ändern und anzupassen. Die Reflexion des eigenen unternehmerischen Handelns ist eine wesentliche Voraussetzung, um sich und das eigene Unternehmen dem erfolgreich am Markt zu positionieren. Dazu gehört das Verständnis sich adaptiv und agil an dem Prozess zu orientieren.

Das interne Wissensmangement also der Prozess des Lernens und der Wissenvermittlung innerhalb des Teams hat sich durch die o.g. Philosophie verstärkt. Nicht nur durch das Teilen von Erfolgen sondern insbesondere des "Scheiterns" mit der Reflektion warum etwas schief gegangen ist, entwickeln sich Startup Teams heute viel schneller. „Failure is an integral part of the search for a business model.”[75]

Wissenstransfer als primärer Anwendungsbereich in Startups

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Wissensmanagement darf kein Selbstzweck sein, sondern Ziel muss die bewusste und kontinuierliche Gestaltung geeigneter Rahmenbedingungen für die Multiplikation und Innovation von Wissen sein und die Optimierung wertschöpfender Arbeitsprozesse. Aus eigenen Beobachtungen heraus stellt man fest das insbesondere kleine Teams (3-20 Personen) viel Wert auf ständige Optimierung, Wissenstransfer und flache Hierachien legen. Startups haben verstanden, dass die Reflexion des eigenen unternehmerischen Handelns eine wesentliche Voraussetzung ist, um sich und das eigene Unternehmen erfolgreich am Markt zu positionieren. Der hier dargestellte agile und Hypothesen-getriebene Prozess fördert eine Ressourcen sparende, schlanke und erfolgreichere Geschäftsmodellentwicklung dessen Hauptaufgabe der Aufbau solcher komplexen adaptiven Organisationen ist.

Dazu benötigt man eine offene Kommunikation, mehr noch eine entsprechende Kommunikationskultur. Man muss offen über Fehler und Probleme reden können. Für die interne Wissensvermittlung haben sich daraus einige Grundsätze gebildet, unter anderem die Nutzbarmachung des Wissens, die Eigenverantwortung jedes einzelnen Mitarbeiters, die Bestandskontrolle und die Beschleunigung der Zykluszeiten.

Bei diesem internen "Management" wird nicht auf Vorgaben und Kontrollen wert gelegt, sondern schafft und sichert den Spielraum und die Interaktionsmöglichkeiten, die für schnelle Reaktionen und innovatives Arbeiten notwendig sind. Statt Vorgaben werden Feedbackschleifen eingebaut, die um so besser funktionieren je schneller und klarer das Feedback kommt. So werden Veränderungen in kleinen Schritten vorgenommen. Die jeweiligen Auswirkungen werden von allen Beteiligten überprüft. Durch die Natur von Startups, die sich mit unbekannten und unerwarteten Aufgaben beschäftigen, brauchen diese Kommunikationskanäle, auf denen sich unerwartete Informationen verbreiten können. Es haben sich aufgrund dessen unternehmensinterne Systeme wie Wikis und internes Microblogging etabliert. Aber auch Praktiken wie physische Taskboards oder Burnup-charts, regelmäßige Open Spaces, Scrum Cafes oder Retrospektiven sind Beispiele offener Kommunikation. So erfährt man Neuigkeiten dort auch dann, wenn Sendern oder Empfängern gar nicht klar ist, dass der andere über diese Information gerade verfügt oder benötigen könnte. Durch diese Art des internen Wissensaustausches schafft man eine Vertrauensebene in seinem Unternehmen und Mitarbeiter generieren eigene Ideen zur Verbesserung der Organisation. Zwar wird nicht jede Idee von Erfolg geprägt sein, aber im Team schafft man dadurch eine Vertrauensbasis das jeder einzelne zum Gesamterfolg des Unternehmens beitragen kann.

Zusammenfassung

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Das interne und externe Wissensmanagement im Startup Kontext ist ein agiler Prozess. Hier sind die handelnden Akteure, also nicht nur die Gründer, sondern jeder innerhalb der Organisation gefragt. Sei es bei der Entwicklung des Geschäftsmodells zusammen mit dem Kunden über Feedback und kleine Experimente. Um daraus Wissen über die Ökonomie der eigenen Geschäftsidee und den Markt zu generieren. So wie auch die interne Kommunikation und agile Organisation in einem unsicher Umfeld um schnell und kostengünstig und produktiv zu arbeiten. Beides sind Grundlagen für ein gutes Wissensmangement in Startups, immer mit dem Fokus der (persönlichen) Weiterentwicklung.

Diskussion und Zusammenfassung

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Seit einigen Jahren wird Wissen als Produktionsfaktor wahrgenommen, der an Bedeutung den klassischen Drei Boden, Kapital und Arbeit überlegen sein könnte [76]. In Übereinstimmung mit dieser Einschätzung wurde in allen vier Fallstudien dem Wissensmanagement eine hohe Bedeutung eingeräumt. Wissensmanagement ist demnach im Arzneimittelinformationskontext für die (Dosierungs-)Unterscheidung zwischen nützlicher Medizin und schädlichem Gift zentral und bedient sich technologischer Umsetzungsoptionen auf verschiedenen Stufen. Im Kontext der Anwaltskanzlei, in der es für eine Organisation reibungsarmer Abläufe u.a. darum geht, die sich teils rasant verändernde Rechtslage operationalisierbar zu erfassen und dadurch generiertes Erfahrungswissen für den Mandanten gewinnbringend einzusetzen, befindet sich das systematische, IT-gestützte Wissensmanagement in der Breite noch in der Erprobungsphase. Der Handelskontext lässt sich selbst als Wissensmarkt konzeptionalisieren. Als technologiesensibler Sektor vollzieht er IT-Entwicklungen im Gegensatz zum Kanzleikontext zeitnah nach bzw. eignet sich sogar selbst als Testumfeld für neue Wissensmanagementtechnologien. Im Start-Up-Kontext begründet sich die zentrale Rolle systematischen Wissensmanagements aus dem Umfeld, das von starkem Konkurrenzdruck und von der Notwendigkeit geprägt ist, Fixkosten möglichst niedrig zu halten. Unterschiede ergeben sich demnach weniger aus der Anerkennung der Wichtigkeit von Wissensmanagement, sondern aus der Art der Umsetzung. Es existiert mittlerweile eine überwältige Anzahl von Werkzeugen für Wissensmanagement, allerdings hat sich noch keine für alle Organisationen gleichermaßen geeignete "Wunderwaffe" herauskristallisiert [77]. Auch die in den vier Fallstudien dieser Arbeit herausgearbeiteten branchenspezifischer Besonderheiten machen deutlich, dass durch sie ihr jeweils individuelles Wissensmanagement beeinflusst wird. Das gilt in gleichem Maße für die unterschiedliche Nutzung von Informationstechnologien, die sich in einer bemerkenswerten Evolution weiterentwickelnden. Informationstechnologie kann Wissensmanagement zwar unterstützen und inspirieren, hat es aber nicht automatisch zur Folge [78]. In den einzelnen Fallstudien dieser Arbeit wird deutlich, dass wiederum branchenspezifische Besonderheiten dazu führen, dass Informationstechnologien im Zusammenhang mit Wissensmanagement unterschiedlich genutzt werden: Für umfassende Transaktionskontrollen, als weiterentwickelte Wissensarchive, als Prozess-Entwicklungs-Werkzeuge oder soziale Kommunikationsplattformen. Die übereinstimmend hoch eingeschätzte Wichtigkeit des Themas Wissensmanagement und die bedeutenden zu erwartenden Verbesserungsmöglichkeiten durch gezielte und branchenindividuell angepasste IT-Lösungen lassen vermuten, dass die Rolle von spezialisierten Wissensmanagern mit fundierten IT-Kenntnissen branchenübergreifend zunehmen wird [79].

Nachweise

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  2. Grolcha, E.: Praxeologische Organisationstheorie durch sachliche und methodische Integration, Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung 28, S. 617-637, 1976.
  3. http://ia700808.us.archive.org/zipview.php?zip=/21/items/olcovers29/olcovers29-L.zip&file=299837-L.jpg
  4. Hirotaka Takeuchi und Ikujiro Nonaka; Wiley, Singapore 2004 S. IX
  5. http://de.wikipedia.org/wiki/Gift
  6. G. Maio: Zur Geschichte der Contergan-Katastrophe im Lichte der Arzneimittelgesetzgebung. Dtsch med Wochenschr 2001; 126(42): 1183-1186
  7. A. Mullard: Mediator scandal rocks French medical community. Lancet. 2011 Mar 12;377(9769):890-2.
  8. http://de.wikipedia.org/wiki/Pharmaunternehmen
  9. arznei-telegramm: Gigantische Strafzahlungen für Pharmahersteller in den USA. a-t 2010; 41: 116
  10. http://www.taz.de/!112126/
  11. K. Koch: Neue Optionen durch "alte" Medikamente. http://www.aerzteblatt.de/pdf.asp?id=16080
  12. UK PROSPECTIVE DIABETES STUDY (UKPDS) GROUP: Effect of intensive blood-glucose control with metformin on complications in overweight patients with type 2 diabetes (UKPDS 34). Lancet, 1998, 352. Jg., Nr. 9131, S. 854-865.
  13. „Pharmazeutische Tätigkeitsfelder außerhalb der Apotheke“; 2011, Herausg.: Fachgruppe WIV-Apotheker der DPhG
  14. http://blog.hallowelt.biz/2011/01/18/iso-9001-qualitatsmanagement-mit-mediawiki-ein-erfahrungsbericht-der-berlinapotheke/
  15. Kai M. Birkigt, Professionelles Wissensmanagement. Wie intelligente Software der Rechtsabteilung bei der Problemlösung hilft, http://www.lawconsult.de/files/pdf/NJW_47_07_Wissensmanagement.pdf?PHPSESSID=5b73cb01328330aa3ac6bb7d1e1011ff.
  16. Interview vom 26.08.2009 mit Dr. Viviane Fröhling und Dr. Marcus Mackensen von Freshfields Bruckhaus Deringer; abrufbar im Intranet von e-fellows.net.
  17. Z. B. Joachim Schervier: Wissensmanagement im Notariat, MittBayNot 2003, S. 442 ff.; Herbert Burkert/Martin J. Eppler: Wissensmanagement im Recht – Möglichkeiten und Grenzen einer wissensorientierten Rechtsbetrachtung, Multimedia und Recht (MMR) 1999, S. 627 ff.; Martin Schulz: Wissensmanagement – Herausforderung und Chance für Anwälte, Neue Juristische Wochenschrift 2005, S. 2049 ff.
  18. Peter Gottschalk/Vijay K. Khandelwal: Knowledge Management Technology in Law Firms: Satges of Groth, International Review of Law Computers & Technology 18 (3), Nov. 2004, pg. 375 ff.
  19. Marcus Willamowski: Wissensmanagement für Anwälte, Anwaltsblatt 2005, S. 297 f.
  20. Kai M. Birkigt, Professionelles Wissensmanagement. Wie intelligente Software der Rechtsabteilung bei der Problemlösung hilft, http://www.lawconsult.de/files/pdf/NJW_47_07_Wissensmanagement.pdf?PHPSESSID=5b73cb01328330aa3ac6bb7d1e1011ff.
  21. Kai M. Birkigt, Professionelles Wissensmanagement. Wie intelligente Software der Rechtsabteilung bei der Problemlösung hilft, http://www.lawconsult.de/files/pdf/NJW_47_07_Wissensmanagement.pdf?PHPSESSID=5b73cb01328330aa3ac6bb7d1e1011ff.
  22. Beispiel angelehnt an Marcus Willamowski: Wissensmanagement für Anwälte, Anwaltsblatt 2005, S. 299.
  23. Kai M. Birkigt, Professionelles Wissensmanagement. Wie intelligente Software der Rechtsabteilung bei der Problemlösung hilft, http://www.lawconsult.de/files/pdf/NJW_47_07_Wissensmanagement.pdf?PHPSESSID=5b73cb01328330aa3ac6bb7d1e1011ff.
  24. Martin Schulz: Wissensmanagement – Herausforderung und Chance für Anwälte, Neue Juristische Wochenschrift 2005, S. 2049 (S. 2050).
  25. Marcus Willamowski: Wissensmanagement für Anwälte, Anwaltsblatt 2005, S. 298.
  26. Marcus Willamowski: Wissensmanagement für Anwälte, Anwaltsblatt 2005, S. 297.
  27. Marcus Willamowski: Wissensmanagement für Anwälte, Anwaltsblatt 2005, S. 297.
  28. Martin Schulz: Wissensmanagement – Herausforderung und Chance für Anwälte, Neue Juristische Wochenschrift 2005, S. 2049 (S. 2050 f.).
  29. Peter Gottschalk/Vijay K. Khandelwal: Knowledge Management Technology in Law Firms: Satges of Groth, International Review of Law Computers & Technology 18 (3), Nov. 2004, pg. 375 ff.
  30. Peter Gottschalk/Vijay K. Khandelwal: Knowledge Management Technology in Law Firms: Satges of Groth, International Review of Law Computers & Technology 18 (3), Nov. 2004, pg. 375 (378).
  31. Peter Gottschalk/Vijay K. Khandelwal: Knowledge Management Technology in Law Firms: Satges of Groth, International Review of Law Computers & Technology 18 (3), Nov. 2004, pg. 375 (379).
  32. Marcus Willamowski: Wissensmanagement für Anwälte, Anwaltsblatt 2005, S. 301 ff.
  33. Bernd Heimbüchel, Frank Geuenich; Handelswelten; Kaufhaus AG Galeria Edition; 2007, S. 16
  34. Winfried Nöth; Handbuch der Semiotik, J.B. Metzler, 2001; Kap II, S.121
  35. Bernd Heimbüchel, Frank Geuenich; Handelswelten; Kaufhaus AG Galeria Edition; 2007, S. 10
  36. Bernd Heimbüchel, Frank Geuenich; Handelswelten; Kaufhaus AG Galeria Edition; 2007, S.10
  37. Bernd Heimbüchel, Frank Geuenich; Handelswelten; Kaufhaus AG Galeria Edition; 2007, S. 14
  38. Mark Häberlein: Die Fugger. Geschichte einer Augsburger Familie (1367 – 1650), Stuttgart 2006
  39. http://www.duden.de/rechtschreibung/Expedition
  40. vgl. Peter Damerow und Hans-Peter Meinzer: Computertomografische Untersuchung ungeöffneter archaischer Tonkugeln aus Uruk In: Baghdader Mitteilungen, 26 (1995), S. 7ff.
  41. siehe: Wolfram von Soden Einführung in die Altorientalistik, Darmstadt : Wissenschaftliche Buchgesellschaft 1985, S. 30)
  42. siehe Emil Staudt: Die mobile Gesellschaft. In: H. U. Buhl (Hrsg.): Information Age Economy – 5. Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik. Physica-Verlag, 2001, S. 15ff.
  43. Harald Ehrmann, Logistik, Ludwigshafen 2005; S.491f.
  44. vgl. Bill Gates, Business @ the Speed of thought, Penguin books; 2000, S.43f
  45. vgl. Bill Gates, Digitales Business; Heyne 1999, S.234f.
  46. abhängig von den "Lesestationen" wie z.B. 'SCAN ON VAN' (=Ware befindet sich im Transportfahrzeug); ='POD' (Point of Delivery), Ware ist am Bestimmungsort zugestellt und angenommen worden.
  47. mit "Token" ist ein "Zeichen" bzw. eine "Marke" bezeichnet, die besonders in der EDV zusammengehöriger Zeichen oder Folge von Bits repräsentiert. vgl. DUDEN, Dudenverkag, Mannheim, 2001, S.1584
  48. http://www.future-store.org/fsi-internet/html/de/1477/index.html
  49. Norbert Bartneck et. al., Prozesse optimieren mit RFID und Auto-ID; Siemens Berlin/München, 2009, 242ff
  50. siehe: http://www.future-store.org/fsi-internet/html/de/1564/index.html
  51. Wolfram Jost in: August Wilhelm Scheer et. al.; Real-Time-Enterprise, Springer 2009, S.103f.
  52. vgl. e-Business 2.0; Dr. Ravi Kalakota et. al; Addison-Weseley Boston 2007, S. 324f.
  53. vgl. Internet Data Centers, in: e-Business 2.0; a.a.O.
  54. http://www.rfid-in-action.eu/public/rfid-knowledge-platform/all-rfid-documents/generic-information-on-rfid-systems/rfid4sme_rfid-slap-and-ship.pdf
  55. Andreas von der Heydt (Hrsg.), Efficient Consumer Response, Vahlen, München 1999 S.4ff
  56. Günter Wöhe, Einführung in die allgemeine Betriebswirtschaftslehre, Valen, München, 2012, S. 1111
  57. http://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/prodhaftg/gesamt.pdf
  58. gemäß Art 1 Abs. 1 VO (EG) Nr. 178/2002
  59. siehe: http://www.bfr.bund.de/cm/343/2002_178_de_efsa.pdf
  60. Günter Wöhe, Einführung in die allgemeine Betriebswirtschaftslehre, Valen, München, 2012, S. 475
  61. W. Ross Ashby, Einführung in die Kybernetik; Suhrkamp Frankfurt/M., 1974, S.43ff. (siehe auch i.B. "Determinierte Maschine")
  62. http://de.wikipedia.org/wiki/Mustererkennung
  63. Noam Chomsky 1957 a.a.O, S. 18f.
  64. durch beliebige Token wie RFID, QR oder EAN 128-Barcode
  65. Bartneck, a.a.O., S. 262
  66. Hans-Jörg Bullinger und Michael ten Hompel: InterNet der Dinge, Springer Verlag 2007
  67. siehe: http://de.wikipedia.org/wiki/Bubblesort
  68. http://www.iml.fraunhofer.de/de/themengebiete/verpackungs_und_handelslogistik/autoid.html
  69. Thomas Eisenmann: Hypothesis Driven Entrepreneurship, Havard Business Review, 2012, S. 1 f.
  70. Steve Blank: Four Steps to Epiphany, Lulu.com, 2006.
  71. Cooper, Brant; Vlaskovits, Patrick: The Entrepreneur´s Guide to Customer Development, Cooper-Vlaskovits, 2010.
  72. Steve Blank: Four Steps to Epiphany, Lulu.com, 2006.
  73. Eric Ries_a: The Lean Startup, Portfolio Penguin, 2006, S.41 .
  74. Eric Ries_b: The Lean Startup, Portfolio Penguin, 2006, rückseitiger Klappentext.
  75. Eric Ries: The Lean Startup, Portfolio Penguin, 2011.
  76. L. Vo: Pragmatist Perspective on Knowledge and Knowledge Management in Organizations, International Business Research 2012;5(1)
  77. Smith HA et al.: Exploring Strategies for Deploying Knowledge Management Tools and Technologies. Journal of Information Science and Technology 2009;6(3)
  78. R. McDermott: Why Information Technology Inspired But Cannot Deliver Knowledge Management. California Management Review. 1999; 41(4):103-117.
  79. Knowledge Managers: Who They Are and What They Do. in: McKeen, James D.; Staples, D. Sandy. Handbook on Knowledge Management 1: Knowledge Matters. 2004.