Strategisches und - Universität St.Gallen

Strategisches und operatives 

Controlling zur Unterstützung des 

Wissensmanagements in Banken 

DISSERTATION 

der 

Universität St. Gallen 

Hochschule für Wirtschafts-, Rechts- 

und Sozialwissenschaften (HSG) 

zur Erlangung der Würde eines 

Doktors der Wirtschaftswissenschaften 

vorgelegt von 

Thomas Weide 

aus 

Deutschland 

Genehmigt auf Antrag der Herren 

Prof. Dr. Klaus Spremann 

und 

Prof. Dr. Manfred Timmermann 

Dissertation Nr. 2858 

Difo-Druck AG, Bamberg 2004

Die Universität St. Gallen, Hochschule für Wirtschafts-, Rechts- und Sozialwissenschaften 

(HSG), gestattet hiermit die Drucklegung der vorliegenden Dissertation, ohne damit zu den 

darin ausgesprochenen Anschauungen Stellung zu nehmen. 

St. Gallen, den 04. November 2003 

Der Rektor: 

Prof. Dr. Peter Gomez

VORWORT 

Allen voran gilt mein besonderer Dank meinen Doktorvätern Herrn Prof. Dr. Manfred 

Timmermann und Herrn Prof. Dr. Klaus Spremann für die fachliche Betreuung und Unter- 

stützung sowie vor allem für die grossen Freiheiten bei der Erstellung der Dissertation. Herrn 

Prof. Timmermann, der wenige Monate nach meiner Disputation verstarb, danke ich darüber 

hinaus für die Chance, während meiner Zeit in Frankfurt am Main an der Entwicklung von 

Controlling-Konzeptionen mitzuwirken, welche inhaltlich und methodisch über konventionelle 

Ansätze der Konzernsteuerung hinausgehen. Aus diesen praktischen Erfahrungen konnte 

ich wichtige Impulse für die Dissertation gewinnen. 

Meinen Eltern danke ich herzlich für ihre Unterstützung und insbesondere dafür, dass sie mir 

stets einen verlässlichen Raum für die notwendigen Phasen der Reflektion und Rekreation 

bieten. 

Meinem Freund Thomas Hesse sei Dank für seine zuverlässige Hilfe bei der Literaturrecherche 

sowie vor allem für seine das Dissertationsprojekt begleitende fundierte und inspirierende 

Kritik. 

Dass ich die Aufenthalte in St. Gallen in schöner Erinnerung bewahren werde, ist auch der 

Gastfreundschaft von Daniela Massaro und Wolfgang Achilles geschuldet. Dafür sage ich 

ihnen Dank. An die interessanten Diskussionen mit Wolfgang Achilles im lebensweltlichen 

Kontext des St. Gallener Nachtlebens denke ich mit grosser Freude zurück. 

Frau Marianna Joswiak danke ich für ihren hohen Arbeitseinsatz bei der Korrektur des Manuskriptes 

sowie für ihre Unterstützung bei der Anfertigung der druckfertigen Endfassung des 

Manuskriptes. 

Düsseldorf, im August 2004 Thomas Weide

Verzeichnisse A 

INHALTSÜBERSICHT 

1 EINFÜHRUNG ........................................................................................... 1 

1.1 RELEVANZ DER THEMATIK......................................................................... 1 

1.2 PROBLEMSTELLUNG ................................................................................... 2 

1.3 ZIELSETZUNG DER ARBEIT ......................................................................... 9 

1.4 STRUKTUR DER ARBEIT............................................................................ 11 

2 GRUNDLAGEN........................................................................................ 13 

2.1 WISSENSTERMINOLOGIE........................................................................... 13 

2.2 LERNTHEORIEN ........................................................................................ 34 

2.3 MODELLE DES WISSENSMANAGEMENTS................................................... 58 

2.4 CONTROLLING-KONZEPTIONEN................................................................ 74 

3 WISSENSMANAGEMENT IN BANKEN............................................. 79 

3.1 WISSEN ALS RESSOURCE DER BANKPRODUKTION.................................... 80 

3.2 WISSENSMANAGEMENT ALS BANKPROZESS ........................................... 104 

3.3 ZIELSYSTEM DES WISSENSMANAGEMENTS............................................. 141 

4 KONZEPTION EINES WISSENSCONTROLLINGS....................... 185 

4.1 ENTWICKLUNGSSTAND........................................................................... 186 

4.2 STRATEGISCHES CONTROLLING ............................................................. 208 

4.3 OPERATIVES CONTROLLING ................................................................... 260 

4.4 HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN FÜR DIE UMSETZUNG ............................... 273 

5 DARSTELLUNG ANHAND EINER FALLSTUDIE ......................... 277 

5.1 KOSTENMANAGEMENT UND WISSENSRESSOURCEN................................ 277 

5.2 ERMITTLUNG DER SOLL-RESSOURCENAUSSTATTUNG ............................ 279 

5.3 OPTIMIERUNG VON WISSENSRESSOURCEN ............................................. 289 

5.4 MONITORING LOKALER WISSENSRISIKEN............................................... 296

Verzeichnisse B 

6 SCHLUSSBETRACHTUNG ................................................................. 299 

7 GLOSSAR................................................................................................ 301 

8 LITERATURVERZEICHNIS............................................................... 303

Verzeichnisse C 

INHALTSVERZEICHNIS 

1 EINFÜHRUNG ........................................................................................... 1 

1.1 RELEVANZ DER THEMATIK......................................................................... 1 

1.2 PROBLEMSTELLUNG ................................................................................... 2 

1.2.1 Ressourcenausstattung und -disposition in Banken.......................... 2 

1.2.2 Wissensmanagement......................................................................... 4 

1.2.3 Wissenscontrolling............................................................................ 6 

1.3 ZIELSETZUNG DER ARBEIT ......................................................................... 9 

1.4 STRUKTUR DER ARBEIT............................................................................ 11 

2 GRUNDLAGEN........................................................................................ 13 

2.1 WISSENSTERMINOLOGIE........................................................................... 13 

2.1.1 Daten, Informationen, Wissen ........................................................ 13 

2.1.2 Wissensobjekte ............................................................................... 16 

2.1.3 Wissen als immaterieller Vermögenswert ...................................... 22 

2.1.4 Wissen als wettbewerbsstrategische Ressource.............................. 31 

2.2 LERNTHEORIEN ........................................................................................ 34 

2.2.1 Individuelles und kollektives Lernen.............................................. 35 

2.2.1.1 Individuelles Lernen............................................................................35 

2.2.1.2 Lernen in Gruppen ..............................................................................37 

2.2.2 Organisationales Lernen ................................................................. 39 

2.2.2.1 Wissensprozesse..................................................................................39 

2.2.2.2 Einflussgrössen von Wissensprozessen ..............................................46 

2.3 MODELLE DES WISSENSMANAGEMENTS................................................... 58 

2.3.1 Management.................................................................................... 60 

2.3.2 Technokratische Modelle................................................................ 61 

2.3.3 Modelle der Wissensökologie......................................................... 64 

2.3.4 Phasenmodelle ................................................................................ 66 

2.3.5 Wissensmanagement-Modell der Arbeit ........................................ 71 

2.4 CONTROLLING-KONZEPTIONEN................................................................ 74 

2.4.1 Zieldimensionen.............................................................................. 75 

2.4.2 Funktionale Aspekte ....................................................................... 77

Verzeichnisse D 

3 WISSENSMANAGEMENT IN BANKEN............................................. 79 

3.1 WISSEN ALS RESSOURCE DER BANKPRODUKTION.................................... 80 

3.1.1 Objektorientierte Ressourceninterpretation.................................... 80 

3.1.1.1 Verfügbarkeit von Wissen bei der Leistungserstellung ......................81 

3.1.1.1.1 Systematisierung der Wissensobjekte................................................. 81 

3.1.1.1.2 Risiken im Zusammenhang mit Wissensobjekten.............................. 87 

3.1.1.2 Wissensobjekte und die Wettbewerbsposition der Bank ....................90 

3.1.2 Prozessorientierte Ressourceninterpretation................................... 94 

3.1.2.1 Wissensübertragung in der Leistungserstellung..................................94 

3.1.2.1.1 Systematisierung der Wissensprozesse............................................... 94 

3.1.2.1.2 Risiken im Zusammenhang mit Wissensprozessen............................ 98 

3.1.2.2 Wissensprozesse und die Wettbewerbsposition der Bank ................101 

3.2 WISSENSMANAGEMENT ALS BANKPROZESS ........................................... 104 

3.2.1 Positionierung in der Wertschöpfungskette.................................. 104 

3.2.1.1 Supportfunktion des Wissensmanagements......................................104 

3.2.1.2 Wissensmanagement als Führungsprozess .......................................108 

3.2.1.2.1 Teilprozesse der Führung ................................................................. 108 

3.2.1.2.2 Schnittstellen zu anderen Führungssystemen ................................... 109 

3.2.2 Kernprozesse des Wissensmanagements...................................... 112 

3.2.2.1 Prozesse der Wissensbereitstellung...................................................113 

3.2.2.1.1 Wissensidentifikation ....................................................................... 114 

3.2.2.1.2 Wissenserwerb.................................................................................. 117 

3.2.2.1.3 Wissensentwicklung ......................................................................... 122 

3.2.2.2 Prozesse der Wissensanwendung......................................................131 

3.2.2.2.1 Wissensverteilung............................................................................. 132 

3.2.2.2.2 Wissensnutzung ................................................................................ 134 

3.2.2.2.3 Wissensbewahrung ........................................................................... 137 

3.3 ZIELSYSTEM DES WISSENSMANAGEMENTS............................................. 141 

3.3.1 Normatives Wissensmanagement................................................. 142 

3.3.1.1 Reflektion von Lernparadigmen........................................................142 

3.3.1.2 Reflektion von Lernfähigkeit ............................................................143 

3.3.1.3 Controllingbedarf ..............................................................................144 

3.3.2 Strategisches Wissensmanagement .............................................. 145 

3.3.2.1 Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement ...................145 

3.3.2.1.1 Wissen in der Metrik zur Gesamtbanksteuerung.............................. 145 

3.3.2.1.2 Wissensverlustrisiken von Entscheidungen...................................... 151 

3.3.2.1.3 Wirtschaftlichkeitsprinzip im Wissensmanagement......................... 152 

3.3.2.2 Planung von Ressourcenausstattung und –disposition......................154

Verzeichnisse E 

3.3.2.2.1 Planbare Wissensbedarfe .................................................................. 154 

3.3.2.2.2 Inkrementell generierte Wissensressourcen ..................................... 157 

3.3.2.2.3 Ansätze zur Ressourcensteuerung .................................................... 159 

3.3.2.3 Optimierung von Wissensprozessen .................................................161 

3.3.2.3.1 Organisationale Einflussgrössen....................................................... 162 

3.3.2.3.2 Interaktion mit Stakeholdern ............................................................ 165 

3.3.2.3.3 Transaktionskosten ........................................................................... 166 


3.3.3 Operatives Wissensmanagement .................................................. 169 

3.3.3.1 Aufnahme der Wertgewinnung von Wissen .....................................170 

3.3.3.1.1 Erhebung von Ressourcenattributen ................................................. 170 

3.3.3.1.2 Erhebung von Ressourcenwirkungen ............................................... 173 

3.3.3.1.3 Interpretation aggregierter Daten...................................................... 174 

3.3.3.2 Wissensarbeit im Rahmen einer Fremdsteuerung.............................175 

3.3.3.2.1 Definition von Vorgaben für Wissensorte........................................ 175 

3.3.3.2.2 Massnahmenkoordination................................................................. 177 

3.3.3.2.3 Feedback-Kommunikation ............................................................... 177 

3.3.3.3 Wissensarbeit im Rahmen einer Selbst- oder Kontextsteuerung ......179 

3.3.3.3.1 Auswahl von Wissensorten für eine Selbststeuerung....................... 179 

3.3.3.3.2 Unterstützung von Wissensorten bei der Selbststeuerung................ 181 

3.3.3.3.3 Sicherstellung von Transparenz in der Kontextsteuerung ................ 183 


4 KONZEPTION EINES WISSENSCONTROLLINGS....................... 185 

4.1 ENTWICKLUNGSSTAND........................................................................... 186 

4.1.1 Anforderungen an ein Wissenscontrolling ................................... 186 

4.1.1.1 Funktionsinduzierte Aspekte.............................................................186 

4.1.1.2 Ressourceninduzierte Aspekte ..........................................................188 

4.1.1.3 Führungssysteminduzierte Aspekte ..................................................190 

4.1.2 Würdigung bestehender Controlling-Konzeptionen..................... 192 

4.1.2.1 Controlling in der Unternehmenspraxis ............................................192 

4.1.2.1.1 Rechnungswesen............................................................................... 192 

4.1.2.1.2 Balanced Scorecard .......................................................................... 195 

4.1.2.2 Ansätze zur Bewertung immaterieller Ressourcen ...........................197 

4.1.2.2.1 Deduktiv-summarische Ansätze ....................................................... 198 

4.1.2.2.2 Induktiv-analytische Ansätze............................................................ 199 

4.1.2.3 Konzeptionen für ein Wissenscontrolling.........................................201 

4.1.2.3.1 Controlling der lernenden Organisationen nach Güldenberg ........... 201 

4.1.2.3.2 Wissensorientiertes Performance Measurement nach Schomann .... 204

Verzeichnisse F 

4.1.3 Zusammenfassung der Ergebnisse................................................ 207 

4.2 STRATEGISCHES CONTROLLING ............................................................. 208 

4.2.1 Integration von Wissen in die Gesamtbanksteuerung .................. 209 

4.2.1.1 Normen zur Beschreibung der Soll-Ressourcenausstattung .............209 

4.2.1.1.1 Zuordnung von Aufgabenkontexten zu Erfolgsgrössen ................... 209 

4.2.1.1.2 Zuordnung von Wissensressourcen zu Aufgabenkontexten............. 213 

4.2.1.2 Normen zur Beschreibung der Ist-Ressourcenausstattung................219 

4.2.1.2.1 Verfügbarkeit von Wissensressourcen ............................................. 219 

4.2.1.2.2 Einfluss von Wissen auf Erfolgsgrössen .......................................... 224 

4.2.1.3 Informationssystem Wissenscontrolling ...........................................226 

4.2.1.3.1 Informationsfluss auf Gesamtbankebene.......................................... 228 

4.2.1.3.2 Informationsfluss zwischen den Controllingebenen......................... 232 

4.2.2 Kosten- und Nutzenbewertung ..................................................... 234 

4.2.2.1 Normen der Kostenzuordnung ..........................................................234 

4.2.2.1.1 Wissensbezogene Kostenarten.......................................................... 234 

4.2.2.1.2 ”Rückgewinnungskosten” von Wissen............................................. 237 

4.2.2.2 Normen der Nutzenzuordnung..........................................................238 

4.2.2.2.1 Direkte Nutzenwirkungen................................................................. 238 

4.2.2.2.2 Indirekte Nutzenwirkungen .............................................................. 239 

4.2.3 Früherkennungssysteme................................................................ 240 

4.2.3.1 Schwache Signale über Sachverhalte und Entscheidungen ..............242 

4.2.3.1.1 Sachverhalte der Wissensnutzung und -entwicklung ....................... 242 

4.2.3.1.2 Entscheidungen mit Wissensverlustrisikopotenzial ......................... 245 

4.2.3.2 Szenarien zur Bewertung von Risiken ..............................................247 

4.2.3.2.1 Evaluation von Wissensverlustrisiken.............................................. 247 

4.2.3.2.2 Evaluation der Risikoposition von Wissensorten............................. 253 

4.2.3.3 Szenarien zur Bewertung von Chancen ............................................255 

4.2.3.3.1 Attraktivität inkrementell generierter Wissensressourcen................ 255 

4.2.3.3.2 Attraktivität von Wissensorten ......................................................... 258 

4.3 OPERATIVES CONTROLLING ................................................................... 260 

4.3.1 Verarbeitung wissensbezogener Transaktionsdaten..................... 261 

4.3.1.1 Ist-Verfügbarkeit von Wissensressourcen.........................................262 

4.3.1.2 Effekte von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten....................265 

4.3.2 Bewertung von Handlungsoptionen ............................................. 267 

4.3.2.1 Massnahmen der Wissensbereitstellung ...........................................268 

4.3.2.2 Massnahmen der Wissensanwendung...............................................270 

4.3.3 Planung und Kontrolle in der Selbst- oder Kontextsteuerung...... 271 

4.3.3.1 Selbstcontrolling von Wissensorten..................................................271

Verzeichnisse G 

4.3.3.2 Revisionen in der Kontextsteuerung .................................................272 

4.4 HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN FÜR DIE UMSETZUNG ............................... 273 

5 DARSTELLUNG ANHAND EINER FALLSTUDIE ......................... 277 

5.1 KOSTENMANAGEMENT UND WISSENSRESSOURCEN................................ 277 

5.2 ERMITTLUNG DER SOLL-RESSOURCENAUSSTATTUNG ............................ 279 

5.3 OPTIMIERUNG VON WISSENSRESSOURCEN ............................................. 289 

5.4 MONITORING LOKALER WISSENSRISIKEN............................................... 296 

6 SCHLUSSBETRACHTUNG ................................................................. 299 

7 GLOSSAR................................................................................................ 301 

8 LITERATURVERZEICHNIS............................................................... 303

Verzeichnisse H 

ABBILDUNGSVERZEICHNIS 

Abbildung 1: Aufbau der Arbeit........................................................................................ 12 

Abbildung 2: Definition von Wissensobjekten ................................................................. 17 

Abbildung 3: Kapitalstruktur im Skandia Navigator ........................................................ 25 

Abbildung 4: Wertgewinnung von Wissen ....................................................................... 29 

Abbildung 5: Tiefenstruktur der organisationalen Wissensbasis...................................... 41 

Abbildung 6: ”Wissensspirale” nach NONAKA und TAKEUCHI.................................. 44 

Abbildung 7: Einflussgrössen von Wissensprozessen ...................................................... 46 

Abbildung 8: Mitarbeitererwartungen an Wissensmanagement ....................................... 58 

Abbildung 9: Bausteine des Wissensmanagements nach PROBST.................................. 67 

Abbildung 10: Wissensmanagement-Modell der Arbeit .................................................. 72 

Abbildung 11: Ressource Wissen in der Fondsentwicklung ............................................ 96 

Abbildung 12: Supportprozess Wissensmanagement ..................................................... 106 

Abbildung 13: Markt als Entdeckungsverfahren zur Wissensentwicklung .................... 127 

Abbildung 14: Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement ......................... 147 

Abbildung 15: Vorgehensweise zur Bestimmung von Wissensbedarfen ...................... 156 

Abbildung 16: Bewertung von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten ................... 172 

Abbildung 17: Operationalisierung von Zielen bei der Fremdsteuerung........................ 176 

Abbildung 18: Operatives Wissensmanagement und selbststeuernde Wissensarbeit .... 180 

Abbildung 19: Wissensattraktivitäts-Portfolio nach GÜLDENBERG ........................... 204 

Abbildung 20: Heuristik zur Beschreibung der Ressourcenausstattung ......................... 212 

Abbildung 21: Informationssystem Wissenscontrolling ................................................. 227 

Abbildung 22: Wissens-Scorecard als Controllinginstrument ........................................ 232 

Abbildung 23: Systematik wissensbezogener Kostenarten............................................. 235 

Abbildung 24: Verfahren zur Früherkennung im Wissenscontrolling............................ 246 

Abbildung 25: Bewertung von Wissensverlustrisiken ................................................... 249 

Abbildung 26: Chancenbewertung von inkrementell generiertem Wissen..................... 257 

Abbildung 27: Transaktionsbogen zur Verfügbarkeit von Wissensressourcen .............. 263 

Abbildung 28: Transaktionsbogen zum Einfluss von Wissensressourcen ..................... 266

Verzeichnisse I 

TABELLENVERZEICHNIS 

Tabelle 1: Positionierung der Arbeit in das Forschungsprogramm................................... 10 

Tabelle 2: Ansätze zur Planung und Kontrolle von Wissensressourcen........................... 54 

Tabelle 3: Grundmodelle des Wissensmanagements ........................................................ 60 

Tabelle 4: Wissensobjekte in der Produktentwicklung ..................................................... 82 

Tabelle 5: Wissensobjekte im Bankvertrieb...................................................................... 84 

Tabelle 6: Wissensprozesse in der Bankproduktion.......................................................... 95 

Tabelle 7: Ziele, Massnahmen und Umsetzungsbarrieren der Wissensbereitstellung.... 114 

Tabelle 8: Ziele, Massnahmen und Umsetzungsbarrieren der Wissensanwendung ....... 132 

Tabelle 9: Relevanz von Wissen für ausgewählte Steuerungsgrössen............................ 155 

Tabelle 10: Controllingbedarf im strategischen Wissensmanagement ........................... 168 

Tabelle 11: Controllingbedarf im operativen Wissensmanagement ............................... 184 

Tabelle 12: Ziele des Wissens-Performance-Measurements nach SCHOMANN.......... 206 

Tabelle 13: Regelkreis Wissensentwicklung................................................................... 225 

Tabelle 14: Bewertung alternativer Optionen zur Handhabung von Nicht-Wissen........ 269 

Tabelle 15: Aufgabenkontexte und Wissensressourcen im Kostenmanagement............ 282 

Tabelle 16: Wissensbezogene Soll-Ressourcenausstattung im Kostenmanagement ...... 288 

Tabelle 17: Optimierung kostenmanagementrelevanter Wissensressourcen.................. 295 

Tabelle 18: Überblick der Arbeitsbegriffe ...................................................................... 301

Verzeichnisse J 

ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS 

AME Academy of Management Executive 

AOS Accounting, Organization and Society 

ASM Advances in Strategic Management 

ASQ Administrative Science Quarterly 

CMR California Management Review 

EMJ European Management Journal 

HBM Harvard Business Manager 

HBR Harvard Business Review 

IJMS International Journal of Management Science 

IO io Management 

JfB Journal für Betriebswirtschaft 

JIBS Journal of International Business Studies 

JIC Journal of Intellectual Capital 

JMS Journal of Management Studies 

JSPM Journal of Strategic Performance Measurement 

KPM Knowledge and Process Management 

LRP Long Range Planning 

MKQ The McKinsey Quarterly 

MS Management Science 

OD Organizational Dynamics 

OS Organization Science 

SJM Scandinavian Journal of Management 

SMJ Strategic Management Journal 

SMR Sloan Management Review 

ZfB Zeitschrift für Betriebswirtschaft 

ZfO Zeitschrift Führung und Organisation 

ZfP Zeitschrift für Planung

1 Einführung 1 

1 Einführung 

1.1 

Relevanz der Thematik 

Wissen stellt für Banken einen Wettbewerbsfaktor auf Produkt- und Faktormärkten 

dar. Die Leistungsfähigkeit in Bezug auf Prozesse wie Produktentwicklung und Kun- 

denberatung wird massgeblich von der Verfügbarkeit spezieller Wissensbestände so- 

wie der Effektivität von Wissensübertragungen bestimmt. Die Attraktivität als Arbeit- 

geber macht nicht zuletzt die Bereitstellung eines Umfeldes aus, in dem Fachwissen 

honoriert, und die Entwicklung von neuem Wissen gefördert wird. Zudem werden Un- 

terschiede zwischen den Markt- und Buchwerten börsennotierter Unternehmen als 

Indikator dafür interpretiert, dass immaterielle Güter 1 an Bedeutung gewinnen, die im 

Rechnungswesen unzureichend abgebildet werden. 

Finanzmittel und physische Ressourcen werden mit Hilfe leistungsfähiger Manage- 

mentsysteme gesteuert. Demgegenüber ist eine systematische Bewirtschaftung von 

Wissen in der Praxis 2 bisher nicht auszumachen. Als eine Ursache dafür gilt, dass kei- 

ne Controlling-Konzeptionen verfügbar sind, welche Wissensressourcen für Manage- 

mententscheidungen handhabbar machen. Die Schliessung dieser Steuerungslücke 

durch ein Wissenscontrolling wird als eine Voraussetzung für den Einstieg in erfolg- 

reiches Management von Wissen angesehen. 3 

1 SPREMANN, K. (Lexikon 2001), S. 234-235. 

2 ROMHARDT, K. (Wissensbasis 1998), S. 76-77, S. 106-110; LUCKO, S.; TRAUNER, B.; EGLI, L. (WWW 2001); WILMES, J. (Bank 

2001), S. 89; LEMBKE, G. (HypoVereinsbank 2000), S. 18-22. 

3 RUGGLES, R. (Practise 1998), S. 87; BÜRGEL, H. D.; SÄUBERT, H. (Erfolgsmessung 1998), S. 52; NORTH, K.; PROBST, G. J. B.; 

ROMHARDT, K. (Erfahrungen 1998), S. 158; NORTH, K. (Wissen 2001), S. 68; DAUM, J. H. (Rechnungswesen 2002), S. 292.


1.2 Problemstellung 

1.2.1 

Ressourcenausstattung und -disposition in Banken 

In die Erstellung von Bankdienstleistungen gehen neben Finanzmitteln und physischen 

Ressourcen wie Immobilien ebenfalls Wissensressourcen ein. Bestände und Übertra- 

gungen von Wissen bestimmen massgeblich die Effizienz in der Bankproduktion so- 

wie den Markterfolg von Produkten und Geschäftsmodellen. 

Das Internet bietet Kunden in einem Umfang Zugriff auf Wissen, dass es eine Margi- 

nalisierung der Intermediationsfunktion von Finanzinstituten zur Folge hat. Eine zu- 

nehmende Wettbewerbsintensität macht es vor allem für solche Unternehmen, die Dif- 

ferenzierungsstrategien realisieren, erfolgskritisch, kontinuierlich durch Wissenspro- 

zesse generierte Produktinnovationen anzubieten. Die Abhängigkeit von Wissensträ- 

gern in Bereichen wie Mergers & Akquisitions spiegelt sich in den Gewinn- und Ver- 

lustrechnungen wider. Diese Beispiele verdeutlichen, dass Banken als wissensintensive 

Unternehmen 4 charakterisiert werden können. 

In den Instituten werden Instrumente vorgehalten, um den Einsatz von Finanzmitteln 

anhand von Kennzahlen zur Risikotragfähigkeit, Liquidität usw. mit hoher Präzision 

zu steuern. Ebenfalls verfügen die meisten Banken heute über Immobilien- 

informationssysteme und nutzen Methoden des Immobiliencontrollings, um so ihr 

Corporate Real Estate Management zu unterstützen. Auch hinsichtlich mobiler Sach- 

anlagen wie der IT-Infrastruktur wird seit vielen Jahren angestrebt, Transparenz über 

interne Leistungsbeziehungen und Ressourcenverbräuche zu erreichen. Bemühungen, 

ein vergleichbar sophistiziertes Management von Wissen zu realisieren, sind in der 

Praxis nicht zu beobachten. Deshalb ist in Bezug auf Banken eine beträchtliche Dis- 

krepanz zwischen dem Stellenwert von Wissen in der Leistungserstellung und dem 

Entwicklungsstand der Ressourcensteuerung festzustellen. 

4 Zum Begriff des wissensintensiven Unternehmens vgl. STARBUCK, W. H. (Firms 1992), S. 713. Diese Klassifizierung geht auf die 

Unterscheidung elementarer Produktionstypen gemäss der Einsatzintensität von Produktionsfaktoren zurück.


Es lassen sich Vermutungen anstellen, warum Bankmanager diesem offenbaren Miss- 

verhältnis bisher nicht mit dem engagierten Aufbau adäquater Managementsysteme 

begegnen. 

• Ein Grund mag die Zuversicht von Entscheidungsträgern sein, dass Wissen 

auch ohne planvolle Bemühungen Nutzenwirkungen in der Bankproduktion 

entfaltet. Jedoch ist anzunehmen, dass das Ressourcen zuordenbare Nutzenpo- 

tenzial mit Hilfe eines konsequenten Ressourcenmanagements in höherem Mas- 

se ausgeschöpft werden kann. 

• Als weiteres Motiv kommt in Betracht, dass in Finanzinstituten Überlegungen 

vorherrschen, wonach sich bereits das Personalmanagement und das Informati- 

onstechnologiemanagement erschöpfend mit der Thematik Wissen beschäfti- 

gen. Hierzu ist anzumerken, dass in diesem Fall die Lieferfähigkeit in Bezug 

auf Instrumente zur Entwicklung und Steuerung von Wissen gegenüber diesen 

Funktionsbereichen in der Praxis nicht mit ausreichender Hartnäckigkeit einge- 

fordert wird. 

• Ausserdem kann die Zurückhaltung auf eine entsprechende Risikopräposition 

bei der Auswahl individueller Handlungsfelder zurückgehen. Hiernach sehen 

Manager von Aktivitäten und Investitionen zur Verbesserung der Disposition 

von Wissen ab, da sie realisierte Fortschritte nicht anhand etablierter Messkon- 

zepte zu kommunizieren vermögen. 

• Schliesslich kommt als Erklärung eine Überzeugung von Entscheidungsträgern 

in Betracht, wonach mit der Implementierung von Konzepten wie Balanced 

Scorecard, die ebenfalls nicht-finanzielle Leistungsgrössen einbeziehen, bereits 

adäquate Kennzahlen bzw. Kennzahlensysteme mit einem Bezug zu Wissens- 

beständen oder –übertragungen vorgehalten werden.


1.2.2 Wissensmanagement 

Obwohl keine objektiven Kriterien 5 zur Beurteilung der Wissensintensität von Bran- 

chen oder Unternehmen einschlägig sind, so kann doch eine Intuition bei Unterneh- 

mern und Managern über den Stellenwert von Wissen in der Leistungserstellung vor- 

ausgesetzt werden. Weiterhin ist anzunehmen, dass Wissen als einer jener immateriel- 

len Vermögenswerte wahrgenommen wird, für die allgemein ein Bedeutungszuwachs 

mit Blick auf den Unternehmenserfolg zu Lasten physischer Vermögenswerte festge- 

stellt wird. 6 

Die Ergebnisse von Unternehmensbefragungen spiegeln ein Interesse an der Thematik 

Wissensmanagement wider und weisen auf entsprechende Aktivitäten in den Unter- 

nehmen hin. 7 Bisher haben sich jedoch keine ganzheitlichen Konzepte (analog etwa 

den einschlägigen Vorgehensmodellen zum Prozessmanagement) für das Management 

von Wissen in der Praxis durchgesetzt. Eine Ursache ist darin zu sehen, dass entspre- 

chende Aktivitäten in der Regel einen deutlichen informationstechnischen Schwer- 

punkt 8 aufweisen. Dieses ist nicht überraschend, da IT-Abteilungen am häufigsten die 

Rollen der Initiatoren und Verantwortlichen im Zusammenhang mit Wissensmanage- 

ment-Projekten wahrnehmen. 9 Deshalb kann vermutet werden, dass diese Aktivitäten 

vor allem Optimierungsbedarfe im Zusammenhang mit digitalisiertem, oder doch digi- 

talisierbarem, Wissen zum Gegenstand haben. 

5 BONORA und REVANG schlagen den Anteil der Beschäftigten mit akademischer Ausbildung vor. Vgl. BONORA, E. A.; REVANG, 

O. (Framework 1993), S. 191. NORTH führt einen Portfolioansatz ein, welcher die Wissensintensität in Wertschöpfung und Marktleistung 

abbildet. Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 25-27. 

6 Vgl. AMIT, R.; SCHOEMAKER, P. J. H. (Assets 1993), S. 33; BLACK, J. A.; BOAL, K. B. (Resources 1994), S. 131; BIERLY, P.; 

CHAKRABARTI, A. (Strategies 1996), S. 123; HAANES, K.; FJELDSTAD, O. (Competition 2000), S. 473; WILLFORT, R. (Innovationsdienstleistungen 

2001), S. 3; FOOTE, N. W.; MATSON, E.; RUUD, N. (Manager 2001), S. 120; HABELT, W. (Grenzen 2000), 

S. 17-32, ZAHN, E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 2000), S. 243; BULLINGER, H.-J.; WAGNER, K.; 

OHLHAUSEN, P. (Kapital 2000), S. 77-78, VEKSTEIN, D. (Performance 1988), S. 565-568. 

7 Vgl. EFQM; APQC; KMN (Organisation 1997), S. 23-34; HEISIG, P.; VORBECK, J. (Benchmarking 1998), S. 16-17.; 

HASEBROOK, J. (Lernen 2001), S. 239, GRÜN, O.; NITSCH, R. (Österreich 2000), S. 98, BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Mitarbeiter 

1999), S. 84-85; WEHNER, T.; DICK, M. (Umbewertung 2001), S. 101-111, SIEMANN, C. (Mittelstand 2001), S. 15-20. 

8 Vgl. ILOI (Wissen 1997), S. 16; KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 159-164; BÖHM, I. (Expertennetzwerk 2001), S. 

111-113; Krallmann, H. (Consulting 2000), S. 225ff; LEHNER, F. (Gedächtnis 2001), S. 229-238. 

9 Vgl. NORTH, K.; PAPP, A. (Erfahrungen 1999), S. 19; KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S.166; GRÜN, O.; NITSCH, 

R. (Österreich 2000), S. 98.


Es bedarf der Klärung, welche Handlungsfelder Gegenstand eines Wissensmanage- 

ments sein sollen. Schliesslich ist selbstverständlich, dass nicht das Alltagswissen je- 

des Mitarbeiters oder jede triviale Wissensübertragung im Fokus eines Ressourcenma- 

nagements stehen kann. Stattdessen sind Fragestellungen wie die Folgenden mit einem 

Wissensmanagement anzusprechen: 

• Welches Wissen ist bedeutsam für ein Unternehmen? 

• Welches Wissen kann in Unternehmen aufgebaut werden, und welches 

Wissen kann oder sollte unternehmensextern erworben werden? 

• In welcher Weise können Wissensbestände in Unternehmen entwickelt 

werden? 

• Wie kann nicht kodifiziertes Wissen identifiziert und verteilt werden? 

• Welche Bedingungen beeinflussen die Bereitschaft von Mitarbeitern, 

ihr Wissen weiterzugeben, und wie können diese Bedingungen verbes- 

sert werden? 

• Welche Chancen bietet neu entwickeltes Wissen mit Blick auf die Rea- 

lisierung von Produkt- oder Prozessinnovationen? 

• Welche Risiken gehen von unternehmerischen Entscheidungen im Hin- 

blick auf bestehende Wissensbestände aus? 

Thematisiert ein Wissensmanagement diese Aspekte, dann beschäftigen Unternehmen 

sich mit solchen Sachverhalten, die bisher nahezu ausschliesslich für das Management 

von Organisationen wissenschaftlicher Arbeit als bedeutsam angesehen wurden. 

Hochschulen und Forschungseinrichtungen können in diesem Sinne als ”Referenzsys- 

tem für Wissensmanagement” 10 betrachtet werden. Im Unterschied zu Organisationen 

der Wissenschaft müssen Unternehmen ihre Wissensarbeit jedoch an den Anforderun- 

gen von Wettbewerb und ökonomischem Prinzip ausrichten. 

10 EBEL, P. (Perspektive 2001), S. 43. Vgl. ebenso SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 11.


1.2.3 Wissenscontrolling 

Seit Ende der achtziger Jahre sind intensive Anstrengungen in Wissenschaft und Pra- 

xis zu beobachten, Instrumente für die Bewertung und Steuerung von immateriellen 

Vermögenswerten zu entwickeln. 11 Bis heute stehen dazu jedoch keine Generalnormen 

oder einschlägigen Metriken zur Verfügung. Der derzeitige Entwicklungsstand ist 

stattdessen durch die Diskussion alternativer Konzepte gekennzeichnet. 12 Diese Dis- 

kussion ist auch dadurch charakterisiert, dass sich im Hinblick auf die betrachteten 

Mess- bzw. Steuerungsobjekte (immaterielle Vermögenswerte, Innovationskraft, Mit- 

arbeiterbindung, Wissen, Markenwert, Kundenbeziehungen) die Unterschiede aufzulö- 

sen scheinen. Mit GÜLDENBERG 13 und SCHOMANN 14 liegen schliesslich zwei Ar- 

beiten vor, die sich der Ausgestaltung einer Wissenscontrolling-Konzeption widmen. 

Diese Einführung wird genutzt, um den Stellenwert eines Wissenscontrollings für die 

Entwicklungsperspektiven des Wissensmanagements zu reflektieren. Als Referenz- 

rahmen hierfür wird das beobachtbare Wechselspiel zwischen Informationstechnolo- 

giemanagement 15 , das seit vielen Jahren als Führungssystem in Unternehmen etabliert 

ist, und dem IT-Controlling herangezogen. 

Die Diffusion von Informationstechnologien in Unternehmen seit Anfang der siebziger 

Jahre wird von der Entwicklung von Messkonzepten begleitet, mit deren Hilfe die er- 

heblichen Investitionen gerechtfertigt werden sollen. Diese Legitimation erfolgt durch 

den Hinweis auf Produktivitätsfortschritte sowie auf die Rolle der ”Informationstech- 

nik als strategische Waffe”. 16 

11 Als grundlegende Beiträge sind folgende Arbeiten anzusehen: SVEIBY, K.E.; LLOYD, T. (Knowhow 1988); SVEIBY, K.E: (Wealth 

1997); STEWART, T. A. (Capital 1997); EDVINSSON, L.; MALONE, M. S. (Roots 1997) und SKANDIA INSURANCE LTD. (Report 

1998). 

12 Eine kritische Würdigung dieser Ansätze wird in Kapitel 4.1.2.2, S. 197 ff vorgenommen. 

13 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), 330-384. Eine Darstellung dieses Ansatzes erfolgt in Kapitel 4.1.2.3.1, S. 201 ff. 

14 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 185-240. Eine Darstellung dieses Ansatzes erfolgt in Kapitel 4.1.2.3.2, S. 204 ff. 

15 Zum Informationsmanagement und -controlling vgl. KRCMAR, H. (Zwillinge 1988) sowie BECKER, J. (Informationsmanagement 

1994). 

16 ORTMANN, G. (Produktion 1995), S. 144.


Verweise auf durch eine vorteilhafte Wissensposition erreichbare Innovationsfähigkeit 

können als Analogie zu den Erwartungen gegenüber der Produktivität der Computer- 

technik interpretiert werden. Diese Legitimationsfunktion nehmen in Diskussionen 

zum Wissensmanagement Begriffe wie ”Werttreiber” 17 , ”Strategic Asset” 18 oder ”Stra- 

tegic Resource” 19 ein. Die Nutzenerwartungen gegenüber einer Beschäftigung mit 

Wissensressourcen sind also als mindestens ebenso anspruchsvoll einzuschätzen wie 

(zuvor) die Erwartungen an den Einsatz von Informationstechnologien. 

ORTMANN 20 weist auf das ”Produktivitätsparadoxon” hin, wonach dem Ausbleiben 

von überzeugenden messbaren Produktivitätsfortschritten mit der ”Verheissung von 

Produktivitätsexplosionen” 21 durch weitergehendere Investitionen in neue EDV- 

Technik begegnet wird. Das IT-Controlling findet sich dadurch in einen ”Zusammen- 

hang von Kontrolle und Legitimationsdruck” 22 hineinmanövriert. 

Darin ist das Controlling vergeblich bemüht, Nutzeneffekte der Art und dem Niveau 

nach zur Befriedigung bestehender Erwartungen zu identifizieren und in Manage- 

mentberichten zu kommunizieren. Dieses Dilemma wird erst durch Anpassungen der 

Erwartungen aufgelöst. Solche Anpassungen vollziehen sich in der Praxis häufig, in- 

dem Anforderungen in Bezug auf die Nutzendimension von Informationstechnologien 

weitgehend aufgegeben werden. 

Stattdessen verlagern sich die Erwartungen auf den mit einem Einsatz von Informati- 

onstechnologien verbundenen Aufwand. Angestrebt wird dabei, zumindest eine wirt- 

schaftliche Handhabung der Ressource Informationstechnologie zu erreichen. Unter- 

nehmensressourcen jedoch, deren Stellenwert ausschliesslich nach Kostengesichts- 

punkten beurteilt wird, können sich im Wettbewerb zwischen Markt- und Hierarchie- 

17 DAUM, J. H. (Rechnungswesen 2002), S. 15. 

18 AMIT, R.; SCHOEMAKER, P. J. H. (Assets 1993), S. 33. 

19 BLACK, J.A.; BOAL, K. B. (Resources 1994), S. 131. 

20 ORTMANN, G. (Produktion 1995), S. 162. Vgl. auch BUBIK, R.; QUENTER, D.; RUPPELT, T. (Informationstechnik 2000), S. 102- 

105. 

21 ORTMANN, G. (Produktion 1995), S. 167. 

22 WELZ, F. (Schaden 1986), S. 531. Vgl. hierzu auch die Darstellung der vertrauensbildenden Funktion von Quantifizierung im Allge- 

meinen bei FLIGSTEIN, N. (Politics 1998), S. 325-328.


lösung angesichts spezialisierter externer Ressourcenanbieter nur selten behaupten. 

Tatsächlich prüfen Unternehmen heute mit Blick auf ihre EDV-Bereiche eine Überga- 

be der ”strategischen Waffe” an externe Dienstleister. In diesen Fällen löst sich das 

Führungssystem Informationstechnologiemanagement in den fremdvergebenden Un- 

ternehmen weitgehend auf. 

Aus den skizzierten Erfahrungen mit der Ressource Informationstechnologie bzw. mit 

dem IT-Controlling können drei Leitgedanken mit Blick auf die Entwicklung einer 

Wissenscontrolling-Konzeption gewonnen werden: 

• Das Design von Methoden und Instrumenten sollte an den Ressourcen- 

eigenschaften von Wissen ausgerichtet werden. Deshalb sollten Emp- 

fehlungen 23 , die Bewertung bzw. Steuerung von Wissen per se in beste- 

hende Controlling-Konzeptionen zu integrieren, skeptisch beurteilt wer- 

den. 

• Um eine Integration von Wissen in das übergreifende Ressourcenmana- 

gement von Unternehmen zu erreichen, müssen Wissensressourcen in 

einer geeigneten Weise operationalisiert, und der Kosten- sowie der 

Nutzendimension von Wissensmanagement-Aktivitäten gleichermassen 

Aufmerksamkeit gewidmet werden. 

• Wissenscontrolling sollte nicht ausschliesslich im Sinne einer End-of- 

Pipe-Kontrolle gestaltet werden. Vielmehr sollte das Controlling auch 

in operativer Nähe zu der (lokalen) Nutzung von Wissensbeständen so- 

wie im Kontext sich vollziehender Wissensübertragungen positioniert 

werden. Dort sollte es die Befriedigung von Informationsbedarfen der 

an Wissensentwicklung und –nutzung Beteiligten gewährleisten. 

23 Vgl. DAUM, J. H. (Rechnungswesen 2002), S. 291ff; HORVÁTH, P. (Controllinginstrument 2001), S. 57-58.


1.3 

Zielsetzung der Arbeit 

Diese Arbeit wird von der Motivation geleitet, einen Beitrag zur Schliessung der Steu- 

erungslücke im Wissensmanagement durch die Entwicklung einer Konzeption für das 

Wissenscontrolling zu leisten. Dazu sollen anwendungsorientierte Aussagen 24 zur er- 

folgreichen Bewirtschaftung von Wissensressourcen in der Bankenpraxis formuliert 

werden. Im Fokus steht dabei die Unterstützung des Wissensmanagements bei Aufga- 

ben der internen Steuerung. Aspekte der unternehmensexternen Rechenschaftslegung 

werden nicht untersucht. Im Einzelnen verfolgt die Arbeit drei Ziele: 

1. Zunächst soll herausgearbeitet werden, dass für Zwecke des Ressourcen- 

managements die Interpretationen von Wissen als Objekt und von Wissen 

als Prozess gleichermassen bedeutsam sind. Es wird dazu eine Begriffsde- 

finition für Wissensobjekte und –prozesse vorgenommen. Dabei sollen 

Wissensressourcen auch gegenüber anderen immateriellen Unternehmens- 

ressourcen abgegrenzt werden. 

2. Die Entwicklung einer Controlling-Konzeption setzt ein qualifiziertes Ver- 

ständnis über die Ziele, Aufgaben und Prozesse des betreffenden Füh- 

rungssystems voraus. Daher sollen Wissensressourcen in die Bankproduk- 

tion eingeordnet und das Wissensmanagement im Untersuchungsfeld Ban- 

ken konkretisiert werden. 

3. Schliesslich sollen Empfehlungen für die Ausgestaltung eines strategi- 

schen sowie eines operativen Wissenscontrollings formuliert werden. Da- 

zu wird insbesondere auf ressourcenspezifische Normen und die Instru- 

mente eines Wissenscontrollings eingegangen. Zudem sollen Ansatzpunk- 

te für eine Integration von Wissenscontrolling in bestehende Konzepte der 

Gesamtbanksteuerung dargestellt werden. 

24 ULRICH, H. (Zusammenarbeit 1985), S. 87.


Tabelle 1 stellt die Positionierung dieser Arbeit in das interdisziplinäre Forschungs- 

programm zum Wissensmanagement dar. 

Wissensontologie 

Entstehung von 

Wissen (Erlernen) 

Bewertung von 

Wissen als Ressouce 

Handlungsrelevante 

Aspekte (Pragmatik) 

Aufbereitung und Präsentation 

von Wissen 

Repräsentation von 

Wissen 

Informations- und 

Kommunikationstechnik 

Bib 

KI 

Bibliothekswissenschaft 

Künstliche Intelligenz- 

Forschung 

Individuelles Wissen 

OM 

Organisations-/ 

Managementforschung 

Päd Pädagogik 

Kollektives und 

organisationales Wissen 

SZ SZ OM SZ 

Forschungs- 

SZ OM KP SZ OM 

SZ OM 

feld 

KP 

SZ 

Kognitionspsychologie 

(Wissens-) 

Soziologie 

Gesellschaftliches und 

kulturelles Wissen 

SZ OM KP Päd SZ Päd. OM 

SZ OM Päd Bib 

WI OM KP Päd SZ Päd. OM 

WI SZ OM Päd Bib 

WI KI KP Päd WI KI Päd WI KI Päd Bib 

WI KI KP WI KI WI KI Bib 

WI KI WI KI WI KI 

Tabelle 1: Positionierung der Arbeit in das Forschungsprogramm 25 

25 Darstellung in Anlehnung an FRANK, U.; SCHAUER, H. (Wirtschaftsinformatik 2001), S. 168. 

WI 

Wirtschaftsinformatik


1.4 

Struktur der Arbeit 

Diese Arbeit ist in zwei Teile gegliedert und umfasst sechs Kapitel. 26 

Der erste Teil beginnt in Kapitel 2 mit Darstellungen zur Wissensterminologie. Dazu 

wird zunächst eine Abgrenzung der Begriffe Daten, Informationen und Wissen vorge- 

nommen. Dabei wird eine Definition von Wissensobjekten anhand von Kombinationen 

der Merkmalsausprägungen elementarer Wissensarten vorgestellt. Sodann erfolgt eine 

Charakterisierung von Wissen als immateriellem Vermögenswert sowie als wettbe- 

werbsstrategischer Unternehmensressource. Für ein Verständnis der im Zusammen- 

hang mit organisationaler Wissensarbeit sich vollziehenden Prozesse werden Theorien 

zum Lernen von Individuen, Gruppen und Organisationen vorgestellt. Dabei wird eine 

Definition der Ressource Wissen als Prozess angegeben. Anschliessend wird ein de- 

skriptives Modell des Wissensmanagements entwickelt. Dieses Kapitel schliesst mit 

der Darstellung von Eckpunkten zur Entwicklung von Controlling-Konzeptionen. 

Mit dem 3. Kapitel wird die Entwicklung eines Bezugsrahmens zur Gestaltung einer 

Controlling-Konzeption abgeschlossen. Dazu werden in der ersten Phase (Kapitel 3.1) 

Wissensobjekte und –prozesse in die Bankproduktion eingeordnet. Sodann wird Wis- 

sensmanagement als Bankprozess detailliert (Kapitel 3.2). Schliesslich erfolgt eine 

Konkretisierung des Zielsystems von Wissensmanagement (Kapitel 3.3). 

Das 4. Kapitel und das 5. Kapitel stellen den zweiten Teil der Arbeit dar. Im 4. Kapitel 

werden zunächst die Anforderungen an ein Wissenscontrolling dargestellt sowie be- 

stehende Controlling-Konzeptionen kritisch gewürdigt (Kapitel 4.1). 

Anschliessend wird die funktionale und instrumentale Ausgestaltung eines strategi- 

schen Controllings (Kapitel 4.2) und eines operativen Controllings (Kapitel 4.3) vor- 

genommen. In Kapitel 4.4 werden Empfehlungen zur Implementierung der Wissens- 

controlling-Konzeption in die Unternehmenspraxis formuliert. 

26 Vgl. Abbildung 1, S. 12.


Anhand einer Fallstudie im 5. Kapitel wird anschliessend die praktische Anwendung 

der entwickelten Konzeption illustriert. 

Das Kapitel 6 schliesst die Arbeit mit einem Ausblick. 

Teil 1: 

Entwicklung 

Bezugsrahmen 

Teil 2: 

Ausgestaltung 

Konzeption 

Abbildung 1: Aufbau der Arbeit 

Einführung 

Grundlagen 

•Wissensterminologie 

•Lerntheorien 

•Modelle des Wissensmanagements 

•Controlling-Konzeptionen 

Wissensmanagement in Banken 

•Wissen als Ressource der Bankproduktion 

•Wissensmanagement als Bankprozess 

•Zielsystem des Wissensmanagements 

Konzeption eines Wissenscontrollings 

•Entwicklungsstand 

•Strategisches Controlling 

•Operatives Controlling 

•Handlungsempfehlungen für die Umsetzung 

Darstellung anhand einer Fallstudie 

Schlussbetrachtung 

1. Kapitel 

2. Kapitel 

3. Kapitel 

4. Kapitel 

5. Kapitel 

6. Kapitel

2 Grundlagen 13 

2 Grundlagen 

2.1 Wissensterminologie 

ROMHARDT 27 vermutet ”... unscharfe Begriffe halten Fragestellungen länger in der 

Schwebe, was die Bildung von Plattformen unterstützt, auf denen sich dann Vertreter 

unterschiedlicher Begriffsverständnisse treffen können”. WIEGAND 28 empfiehlt, dass 

”... der Wissensbegriff zum Vorverständnis der Betriebswirtschaftslehre gezählt und 

im Sinne des allgemeinen Sprachgebrauchs verwendet wird.” 

Hier wird der Sichtweise von SCHREYÖGG 29 gefolgt: Es wird angestrebt, den Wis- 

sensbegriff derart abzugrenzen, sodass kein relevantes Wissen verloren geht, zugleich 

jedoch Wahlmöglichkeiten im Hinblick auf den Ein- oder Ausschluss von Sachverhal- 

ten gewährleistet werden. 

2.1.1 

Daten, Informationen, Wissen 

Zunächst wird die Begriffshierarchie von Daten, Informationen und Wissen hergelei- 

tet. SCHOMANN 30 führt hierzu aus, die Beziehungen dieser Begriffe zueinander spie- 

gelten keinen Zusammenhang wider, der als sequentieller Transformationsprozess in- 

terpretiert werden könne. 

Für analytische Betrachtungen der hier beachtlichen, und physisch nicht beobachtba- 

ren, Phänomene erscheint die Sichtweise, dass die Zuordnung von Sachverhalten zu 

diesen Begriffskategorien an kategorien-spezifische Voraussetzungen gebunden ist, 

dennoch hilfreich. Indem nämlich die den drei Begriffskategorien zuordenbaren Refe- 

renzkriterien ontologisch als Richtungsweiser eines Transformationspfades, entlang 

27 ROMHARDT, K. (Wissensperspektive 1998), S. 23. 

28 WIEGAND, M. (Prozesse 1996), S. 166. 

29 SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 12. 

30 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 19.


dem sich Daten in Informationen und Informationen in Wissen zu wandeln vermögen, 

aufgefasst werden. 

In der Alltagssprache der Unternehmenspraxis werden häufig Begriffe wie Wissens- 

speicherung und Wissensübertragung verwendet. Tatsächlich beschreiben diese jedoch 

oftmals die Speicherung oder Übertragung von Daten. Daten setzen sich auf der 

Grundlage einer bestimmten Syntax aus Zeichen (Zahlen, Sprachen, Bilder) zusam- 

men und sind auf der unteren Ebene der Begriffshierarchie angesiedelt. 

Es ist nur solches als ein Datum beobachtbar, was einer Kodifizierung zugänglich ist. 

WILLKE 31 weist hierzu darauf hin, dass etwa Signale non-verbaler Kommunikation 

nicht als Daten interpretiert werden können. Bereits auf dieser Ebene bestimmen die 

Fähigkeiten und verfügbaren Instrumente von Beobachtern, ob beobachtete Zeichen 

als Daten wahrgenommen werden (können). Ungenügende Kenntnisse einer Fremd- 

sprache oder physische Einschränkungen des Wahrnehmungsvermögens sind Beispie- 

le für entsprechende Restriktionen. 

In Anlehnung an BATESON 32 werden Informationen als solche Daten charakterisiert, 

die einen wichtigen Unterschied machen (”... a difference which makes a difference”). 

Zur Beurteilung der Relevanz eines Unterschiedes ist also ein Rekurs auf entsprechen- 

de Kriterien erforderlich. 

Der Transformationspfad entlang der Begriffshierarchie kann sich fortsetzen, indem 

Informationen sich zu Wissen wandeln. Eine solche Transformation setzt voraus, dass 

Informationen neben ihrer Qualität als wichtiger Unterschied darüber hinaus in einen 

zweiten Kontext eingeführt werden. Dieser Kontext wird konstituiert durch Erfah- 

rungs- und Deutungsmuster (Erinnerungen, Interessen, Einstellungen, Präferenzen), 

welche systemseitig bzw. personengebunden verfügbar gehalten werden. 

31 WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 9. 

32 BATESON, G. (Ecology 1972), S. 453.


Jedoch stellt nicht alles, was von einem Speicher (”Gedächtnis”) 33 abgerufen werden 

kann, tatsächlich Wissen dar. Von Wissen soll vielmehr nur dann gesprochen werden, 

sofern sich Informationen in solche Erfahrungs- und Deutungsmuster einfügen, die für 

ein System als existenzsichernd, als für seine Reproduktion erforderlich interpretiert 

werden. Folgendes sind Beispiele für musterbildende Ereignisse oder Erfahrungen: 

• Als Konsequenz mit Blick auf die Implementierung eines neuen Incentive- 

Systems verstärken Geschäftsfeldverantwortliche erfolgreich ihre Bemühungen 

bei der Akquisition von Neu-Geschäft 

• Verzicht konkurrierender Finanzdienstleistungsanbieter auf die Initiierung von 

Preiswettbewerben 

• Misserfolge neu-entwickelter Kundenansprache-Konzepte in bestimmten Ziel- 

kundensegmenten 

• Kooperationen mit anderen Finanzdienstleistungsunternehmen werden von ei- 

nem Bankmanagement als erfolgreich wahrgenommen 

Angesprochen wird damit das Kriterium der Zweckmässigkeit bzw. der Zweckorien- 

tiertheit. Dabei ist diese Zweckmässigkeit, wie bereits die zuvor angeführten Rele- 

vanzkriterien, stets systemspezifisch ausgeprägt. 

Wissen entsteht durch die Verbindung von Informationen mit zweckgebundenen Er- 

fahrungs- und Deutungsmustern. Damit wird mit Blick auf die folgenden Überlegun- 

gen vereinbart, dass Wissen stets zweckgebunden ist. 

Mit diesen Festlegungen ist zunächst eine Unterscheidung von Wissen gegenüber Da- 

ten sowie gegenüber Informationen erfolgt. Es ist anzumerken, dass in der Literatur 

von den hier vorgestellten Sichtweisen abweichende Abgrenzungen von Wissen und 

Informationen diskutiert werden. 

33 WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 11.


Hierzu wird auf die Ausführungen bei SCHREYÖGG 34 , HEPPNER 35 , WILLFORT 36 

sowie KOCK und MCQUEEN 37 verwiesen. Bereits die bisherigen Ausführungen las- 

sen Anhaltspunkte dafür erkennen, dass Wissen zum einen als Objekt (Welches Wis- 

sen ist gespeichert?) und zum anderen als Prozess (In welcher Weise erfolgen Übertra- 

gungen dieser Objekte?) interpretiert werden kann. 38 

2.1.2 

Wissensobjekte 

In einem weiteren Schritt sollen nun Wissensobjekte als Kombinationen von Merk- 

malsausprägungen elementarer Wissensarten definiert werden. Abbildung 2 bietet 

einen Überblick zu den im Folgenden vorgestellten Ansätzen zur Systematisierung 

elementarer Wissensarten. 

Zunächst bedarf der Klärung, welche Merkmale von Wissen für Abgrenzungen heran- 

gezogen werden können. Dazu werden in der Literatur 39 drei Aspekte in den Mittel- 

punkt der Betrachtungen gestellt: 

a) Lokation von Wissen (Wo ist Wissen angesiedelt?) 

b) Explikationsgrad von Wissen (Wie sichtbar bzw. beobachtbar ist das, was ge- 

wusst wird?) 

c) Wissensinhalt (Was wird gewusst?) 


35 HEPPNER, K. (Barrieren 1996), S. 13-14. 

36 WILLFORT, R. (Innovationsdienstleistungen 2001), S. 42-47. 

37 KOCK, N.; MCQUEEN, R. (Processes 1998), S. 30-31. 

38 Mit der analytischen Unterscheidung von ergebnisorientiertem und prozessorientiertem Wissensbegriff wird nicht verkannt, dass Wissensübertragungen 

und Übertragungsergebnisse empirisch kaum voneinander zu trennen sind. Vgl. REIHEN, M.; SIKORA, K. (Theory 

2001), S. 122; BUNGE, M. (Methodology 1983), S. 61. 

39 Vgl. SCHREYÖGG,G. (Praxis 2001), S. 7-9; NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 45-55; WILLKE, H. (Wissensmanagement 

2001), S. 13-18; SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 20-21; ZAHN, E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 

2000), S. 249-251.


Lokation Explikationsgrad Inhalt 

Organisation 

Gruppe 

D 

Individuum 

Definition von Wissensobjekten durch die Kombination von 

Merkmalsausprägungen elementarer Wissensarten 

Kriterien zur Abgrenzung elementarer Wissensarten 

D 

D 

Für die Definition relevante 

Merkmalsausprägungen 

POLANYI (1958) 

• Implizites Wissen 

• Explizites Wissen 

ECK (1997) 

• Postfiguratives Wissen 

• Konfiguratives Wissen 

• Präfiguratives Wissen 

Abbildung 2: Definition von Wissensobjekten 

ad a) Lokation von Wissen 

REHÄUSER/ 

KRCMAR (1996) 

• Regelwissen 

•Faktenwissen 

SPINNER (1994) 

• Allgemeines Wissen 

• Besonderes Wissen 

SACKMANN (1992) 

• Wörterbuchwissen 

• Beziehungswissen 

• Rezeptwissen 

• Normenwissen 

Die Einbeziehung von Wissensorten thematisiert den Sachverhalt, dass es für die Be- 

schäftigung mit Wissen von Bedeutung ist, welche Organisationsebenen betrachtet 

werden. Die Abgrenzung unterschiedlicher organisationaler Ebenen spannt einerseits 

den Bezugsrahmen auf zur Diskussion eines ebenenspezifischen Zustandekommens 

von Wissen. 

Darüber hinaus ermöglicht es eben diese Differenzierung, Wissensbeziehungen zwi- 

schen den verschiedenen organisationalen Ebenen zu thematisieren. Es werden dabei 

drei Lokationen, in denen Wissen angesiedelt sein kann, unterschieden: 

• Individuum 

• Gruppe 

• Organisation


Die Abgrenzung dieser Ebenen reflektiert, dass sowohl auf individueller wie auch auf 

Gruppen- und Organisationsebene der Erwerb, die Speicherung usw. von Wissen mög- 

lich ist. Individuen und Gruppen stellen Mitglieder von Organisationen dar. Darüber 

hinaus repräsentieren Organisationen jedoch eigenständige Wissensträger. Schliesslich 

können auf dieser Ebene Ziele, Missionen, Richtlinien usw. festgelegt werden, die von 

Organisationsmitgliedern bzw. von Mitgliedergruppen abstrahieren. 

Es erfolgt eine Beschränkung auf die drei angeführten Lokationen. In der Literatur 

wird darüber hinaus mit inter-organisationalem Wissen ein weiterer Wissensort thema- 

tisiert. 40 Untersuchungsgegenstand ist dabei das Unternehmenskooperationen wie z. B. 

Joint Ventures und strategischen Allianzen zuordenbare Wissen. 41 

Es wird davon abgesehen, diese Ebene in die folgenden Betrachtungen einzubeziehen, 

da dazu bisher kein eigenständiges Theoriegebäude auszumachen ist. 

ad b) Explikationsgrad von Wissen 

Mit der Betrachtung von Explikationsgraden erfolgt eine Unterscheidung von Wissen 

danach, in welchem Masse es Beobachtungen zugänglich ist. Hierzu haben 

POLANYI 42 und ECK 43 einschlägige Systematiken vorgestellt. 

ECK 44 operationalisiert den Grad an Beobachtbarkeit von Wissen mit Hilfe einer Be- 

urteilung seiner Strukturiertheit. Dabei erfolgt eine Unterscheidung von präfigurati- 

vem, konfigurativem und postfigurativem Wissen. 

40 So widmet sich NORTH ”wissensorientierten Allianzen”. Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 108-112. Einige Beiträge 

behandeln darüber hinaus internationale Unternehmen als quasi-eigenständige Wissensorte. Vgl. GUPTA, A. K.; GOVINDARAJAN, V. 

(Corporation 2000), S. 474-475; APPLEYYARD, M. M. (Flow 1998), S. 139-142.; ATHANASSIOU, N.; NIGH, D. (Internationalization 

2000), S. 473-475. 

41 Vgl. POWELL, W. W. (Collaboration 1998); INKPEN, A. C. (Alliances 1998), INKPEN, A. C.; DINUR, A. (Processes 1998). 

42 POLANYI, M. (Knowledge 1958). 

43 ECK, C. D. (Paradigma 1997). 

44 ECK, C. D. (Paradigma 1997), S. 155-158.


Präfiguratives Wissen beschreibt solches Wissen, das sich in der Ausprägung von Intu- 

itionen, Ahnungen, Visionen usw. manifestiert. 45 Wissen, welches anhand von Ar- 

beitsroutinen oder der Entwicklung von Problemlösungen strukturiert und beobachtbar 

ist, repräsentiert demgegenüber konfiguratives Wissen. Postfiguratives Wissen hinge- 

gen ist durch seine Kodifizierung in Lehrbüchern, Leitfäden usw. charakterisiert. 

POLANYI 46 operationalisiert den Explikationsgrad von Wissen mit Hilfe der Beurtei- 

lung seiner Artikulierbarkeit bzw. Übertragbarkeit. Dieses führt zu der Dichotomie 

von implizitem und explizitem Wissen. 

Implizites Wissen ist dadurch gekennzeichnet, dass es sich in der Form von Intuitio- 

nen, Wertvorstellungen, Präferenzen, Erfahrungen usw. manifestiert. In Wissensorten 

sind also solche Wissensbestände angesiedelt, die nicht (bzw. nicht ohne die Bereit- 

stellung adäquater Hilfsmittel zur Unterstützung von Kommunikationsbemühungen) 

artikuliert werden können. 47 Diese Artikulationsschwierigkeiten implizieren Restrikti- 

onen hinsichtlich der Möglichkeiten für Wissensübertragungen. 

BOWMANN 48 schlägt eine weitergehende Differenzierung dieser Wissensart nach 

dem Grad der Implizität vor. Dabei unterscheidet er die folgenden Unterarten: 

• Wissen, das in erkennbaren Fähigkeiten und Kenntnissen sichtbar 

wird und mit geeigneten, d.h. mit die Personengebundenheit von 

Wissen antizipierenden, Massnahmen an andere Personen übertra- 

gen werden kann. 

• Wissen, das sich nicht in nach aussen erkennbaren Fähigkeiten und 

Kenntnissen äussert, das jedoch bei Nachfragen durch Personen 

sprachlich artikuliert werden kann. 

45 Andere Autoren bezeichnen diese Wissensart als ”diffuses Wissen” (SCHREYÖGG) bzw. als ”unscharfes Wissen” (SCHOMANN). 

Vgl. SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 8; SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 20. 

46 POLANYI, M. (Knowledge 1958), S. 12. 

47 Vgl. hierzu GRANT, R. M. (Firm 1996), S. 111; AMBROSINI, V.; BOWMAN, C. (Operationalization 2001), S. 817-829. 

48 BOWMANN, C. (Operationalization 2001), S. 815-817.


• Wissen, das sich nicht in nach aussen erkennbaren Fähigkeiten und 

Kenntnissen äussert, und das ausserdem von Personen nicht hinrei- 

chend sprachlich artikuliert werden kann. 49 

• Wissen, das nicht expliziert werden kann, da sich Personen dieses 

Wissens nicht bewusst sind. 

Explizites Wissen zeichnet sich demgegenüber dadurch aus, dass es hinreichend arti- 

kuliert werden kann, um seine Speicherung und Übertragung zu erlauben. Solches 

Wissen, das sich in Fakten, Theorien, Methoden usw. manifestiert, wird gemäss dieser 

Systematik als nicht (zwingend) personengebunden interpretiert. 

In der Literatur 50 wird vor allem auf die Abgrenzung von implizitem und explizitem 

Wissen zurückgegriffen, sodass diese Dichotomie auch im Folgenden zugrundegelegt 

werden soll. 

ad c) Wissensinhalt 

Nach den Ausführungen zu den Lokationen und zum Explikationsgrad von Wissen 

sollen nun Systematiken vorgestellt werden, welche Abgrenzungen von Wissensinhal- 

ten zum Gegenstand haben. 

REHÄUSER und KRCMAR 51 nehmen eine Unterscheidung in Regelwissen und Fak- 

tenwissen vor. Im Hinblick auf Organisationen umfasst Faktenwissen dabei jenes Wis- 

sen, das sich auf interne und externe Sachverhalte bezieht. Beispiele aus der Unter- 

nehmenspraxis sind Kenntnisse über relevante Märkte, Produktprogramme oder über 

die Gestaltung von Kreditprozessen. Regelwissen hingegen beschreibt das Wissen 

über Zusammenhänge zwischen Ereignissen, Sachverhalten oder Routinen. Ein prakti- 

49 BOWMANN nennt die Verwendung von Metaphern und das Erzählen von Geschichten als geeignete Verfahren, um Wissensübertragungen 

trotz dieser Artikulationsschwierigkeiten zu erreichen. Vgl. BOWMAN, C. (Operationalization 2001), S. 816. 

50 Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 49; WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 12-15; SCHREYÖGG, G. (Praxis 

2001), S. 8; RABRENOVIC, O. (Rolle 2001), S. 7-10. WILLFORT wendet demgegenüber ein, dass keine Existenz von kodifiziertem 

Wissen ausserhalb des menschlichen Gehirns möglich ist. Vgl. WILLFORT, R. (Innovationsdienstleistungen 2001), S. 48. 

51 REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), 8-11.


sches Beispiel stellt das für die Durchführung von Planungen erforderliche Wissen 

(”Planungswissen”) dar. 

SPINNER 52 grenzt mit seiner Systematik wissenschaftliches Wissen von ausserwis- 

senschaftlichem Wissen ab. Wissenschaftliches Wissen wird dabei in vier Wissensar- 

ten differenziert: 

• Rein-theoretisches Wissen 

• Anwendungswissen 

• Technologisches Wissen 

• Kommerzialisiertes Wissen 

Die Kategorie des kommerzialisierten Wissens umfasst wissenschaftliches Wissen, 

welches käuflich erworben werden kann (Patente, Lizenzen). Das ausserwissenschaft- 

liche Wissen beschreibt demgegenüber die Gesamtheit des Alltags- und Erfahrungs- 

wissens. 

SACKMANN 53 betrachtet das Wissen in Unternehmen und unterscheidet dabei vier 

Wissensarten. Wörterbuchwissen bezieht sich auf solche Begriffe und Sachverhalte, 

welche sämtlichen Mitgliedern einer Organisation vertraut sind. Das Wissen um Rou- 

tinen und allgemeine Zusammenhänge zwischen Sachverhalten wird als Beziehungs- 

wissen bezeichnet. Rezeptwissen umfasst das Wissen in Bezug auf die in Organisatio- 

nen geltenden Richtlinien und Vorschriften, während sich Normenwissen auf die Or- 

ganisationen prägenden Wertvorstellungen und Annahmen bezieht. 

Mit Hilfe von Kombinationen der in Abbildung 2 hervorgehobenen Merkmalsausprä- 

gungen der drei elementaren Wissensarten (Individuum vs. Gruppe vs. Organisation, 

implizit vs. explizit, spezifische Wissensinhalte) können Wissensobjekte verhältnis- 

mässig exakt beschrieben werden. 

52 SPINNER, H. F. (Wissensordnung 1994), S. 40-47. 

53 SACKMANN, S. A. (Cultures 1992), S. 142.


Definition Wissensobjekt 

Wissensobjekte werden durch Kombinationen von Merkmalsausprägungen der ele- 

mentaren Wissensarten Inhalt, Ort und Explikationsgrad definiert. Diese elementaren 

Wissensarten repräsentieren also Attribute, die unterschiedliche Ausprägungen auf- 

weisen können. Mit Blick auf die Vielzahl von Wissensinhalten wird dabei als Syste- 

matisierungshilfe eine Abgrenzung von Faktenwissen und Regelwissen vorgenommen. 

Nach dieser Definition ist ein Wissensobjekt immer genau einem Wissensort (einem 

Mitarbeiter, einer Abteilung, einem Unternehmensbereich) zugeordnet und manifes- 

tiert entweder einen impliziten oder einen expliziten Wissensinhalt. Die Kenntnis eines 

stochastischen Verfahrens (Wissensinhalt) ist etwa einem Mitarbeiter der Marktfor- 

schung (Wissensort) zugeordnet und repräsentiert kodifiziertes Wissen (Explikations- 

grad). Ein anderes Wissensobjekt stellt z. B. das Qualitätsbewusstsein (Wissensinhalt) 

dar, welches einer Abteilung der Wertpapierabwicklung (Wissensort) zugeordnet und 

als implizites Wissen (Explikationsgrad) zu charakterisieren ist. 

Übertragungen von Wissensobjekten können als Lernakte interpretiert werden. Als 

Synonym für den Lernbegriff wird im Folgenden der Begriff des Wissensprozesses 

verwendet. Eine Definition von Wissensprozessen wird im Zusammenhang mit den 

Ausführungen zum organisationalen Lernen in Kapitel 2.2.2 vorgenommen. 54 

2.1.3 

Wissen als immaterieller Vermögenswert 

Wissensobjekte sowie Übertragungen von Wissensobjekten stellen immaterielle, d. h. 

nicht-dinghafte, Phänomene dar. In der Literatur werden zahlreiche terminologischen 

Aussagensysteme formuliert, die Wissen als immateriellen Vermögenswert charakteri- 

54 Vgl. Kapitel 2.2.2.1, S. 45.


sieren. 55 Diese Qualifizierung wird im Folgenden nachgezeichnet. 

Der etymologische Ursprung des Wortes Vermögen ist im 15. Jahrhundert angesie- 

delt. 56 Die semantische Bedeutung entsprach im althochdeutschen Sprachgebrauch 

(”furimugan”) dem heutigen ”imstande sein”. Die ursprüngliche Assoziation mit 

”Können” bzw. ”Kraft” transformierte sich zu der heute einschlägigen Assoziation mit 

”Geldmitteln”. 

Der Rekurs auf die ursprüngliche semantische Bedeutung ist hilfreich für eine defini- 

torische Annäherung. Beschrieben werden hier mit dem Vermögensbegriff also nicht- 

dingliche Leistungen, die jemand zu erbringen vermag. Da hier Unternehmen betrach- 

tet werden sollen, ist der Aspekt der Zweckmässigkeit bzw. Zielgerichtetheit dieser 

Leistungen einzubeziehen. Damit umfasst der Begriff des immateriellen Vermögens 

die Gesamtheit der nicht-dinglichen Leistungen, die von Unternehmen zur Erreichung 

ihrer Ziele erbracht werden (können). Beispiele für solche Leistungen sind: 

• Die erfolgreiche Anwerbung und Bindung von Mitarbeitern 

• Die Herbeiführung sachgerechter und zeitnaher Entscheidungen 

• Eine aus Kundensicht erfolgreiche Markenführung 

• Die wirksame Koordination von dezentralen Aktivitäten 

Diese Leistungen stellen insofern Vermögen dar, als Unternehmen über entsprechende 

Fähigkeiten verfügen, und diese Fähigkeiten als zweckmässig bewertet werden. Diese 

Fähigkeiten werden dabei eben nicht einzelnen Organisationsmitgliedern, sondern Un- 

ternehmen als Ganzem zugesprochen. Eine solche Zuordnung liegt Wortschöpfungen 

55 Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 55-60; NORTH, K. (Wissen 2001), S. 57-58; DAUM, J. H. (Mehrwert 2002), S. 32- 

53. EDVINSSON, L.; BRÜNING, G. (Aktivposten 2000), S. 27-33; EDVINSSON, L.; MALONE, M. S. (Roots 1997), S. 52; HEISIG, 

P.; VORBECK, J.; NIEBUHR, J. (Capital), S. 60-65.; BOISOT, M. H. (Economy 1998), S. 10-14; STEWART, T. A. (Capital 1997), S. 

67-72: SVEIBY, K. E. (Wealth 1997), S. 12-14; BULLINGER, H.-J:, WAGNER, K.; OHLHAUSEN, P. (Kapital 2000), S. 82-85; 

REINHARDT, R. (Wissenskapital 1998), S. 148-152; SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 154-160; De Long, D. W. (Confusion 

2000), 33-34.; SPREMANN, K.; PFEIL, OLIVER; WECKBACH, S. (Lexikon 2001), S. 41, GLAZER, R. (Knower 1998), S. 175. 

56 Die etymologischen Ausführungen sind entnommen aus KLUGE, F. (Wörterbuch 1999), S. 859.


wie ”Intellectual Capital” 57 , ”Intangible Asset” 58 , ”Knowledge Asset” 59 oder 

”Wissenskapital” 60 zugrunde. Diese Begriffe sind unbestimmt in Bezug darauf, ob sie 

die Verfügbarkeit von Wissensobjekten oder aber Fähigkeiten zur Übertragung von 

Wissensobjekten beschreiben. 

Es sollen nun ausgewählte Ansätze zur Kategorisierung wissensbezogener Vermö- 

genswerte vorgestellt werden: 

a) Intellectual Capital-Ansatz nach SULLIVAN 61 

b) Intellectual Capital-Ansatz nach EDVINSSON und MALONE 62 

c) Intangible Asset-Ansatz nach SVEIBY 63 

d) Knowledge Asset-Ansatz nach BOISOT 64 

ad a) Intellectual Capital-Ansatz nach SULLIVAN (1998) 

Hier wird eine Unterscheidung von intellektuellem Kapital (Intellectual Capital) und 

Strukturkapital (Structural Capital) vorgenommen. Bestandteile des Strukturkapitals 

sind sowohl materielle Vermögenswerte (EDV-Systeme) als auch immaterielle Ver- 

mögenswerte (Anreizsysteme). Die Funktion des Strukturkapitals wird darin gesehen, 

geeignete Rahmenbedingungen für die Entwicklung und kommerzielle Nutzung von 

intellektuellem Kapital sicherzustellen. Dieses intellektuelle Kapital wird in die Kate- 

gorien Humankapital, intellektuelle Vermögensgegenstände sowie intellektuelles Ei- 

gentum unterschieden. 65 Humankapital setzt sich dabei aus den Erfahrungen und Fä- 

higkeiten von Mitarbeitern, Zulieferern usw. zusammen. 

57 EDVINSSON, L.; MALONE, M. C. (Roots 1997); STEWART, T. A. (Capital 1997). 

58 SVEIBY, K. E. (Wealth 1997); DAUM, J. H. (Mehrwert 2002). 

59 BOISOT, M. H. (Economy 1997). 

60 EDVINSSON, L.; MALONE, M. C. (Aktivposten 2000). 

61 SULLIVAN, P. H. (Assets 1998). 

62 EDVINSSON, L.; MALONE, M. C. (Roots 1997). 

63 SVEIBY, K. E. (Wealth 1997). 

64 BOISOT, M. H. (Economy 1998). 

65 SULLIVAN, P. H. (1998).


Die Ausprägungen kodifizierten Wissens (Dokumente, EDV-Programme) stellen die 

intellektuellen Vermögensgegenstände eines Unternehmens dar. Die Gesamtheit des 

gesetzlich geschützten Wissens (Patente, Lizenzen) macht schliesslich das intellektuel- 

le Eigentum von Unternehmen aus. 

ad b) Intellectual Capital-Ansatz nach EDVINSSON und MALONE (1997) 

Dieser Ansatz hat Eingang gefunden in das ”Skandia Market Value Scheme” des Fi- 

nanzdienstleisters Skandia AFS (Assurance and Financial Services). 66 Im Unterschied 

zum Ansatz von SULLIVAN wird strukturelles Kapital hier als Bestandteil eines intel- 

lektuellen Kapitals, welches von finanziellem Kapital abgegrenzt wird, interpretiert. 

Marktkapital 

Finanzkapital Intellektuelles Kapital 

Humankapital Strukturelles Kapital 

Abbildung 3: Kapitalstruktur im Skandia Navigator 67 

66 SKANDIA INSURANCE LTD. (Report 1998). 

67 SKANDIA INSURANCE LTD. (Report 1998). 

Kundenkapital Organisationskapital 

Innovationskapital Prozesskapital


Ebenso wie bei Sullivan wird immaterieller Wert durch das Zusammenwirken von 

Humankapital und Strukturkapital erzeugt. Das Strukturkapital wird dabei in Organisa- 

tionskapital und Kundenkapital unterschieden. Kundenkapital repräsentiert die Ge- 

samtheit der Kundenbeziehungen. Wohingegen die Innovationsfähigkeit (Innovations- 

kapital) und die Beherrschung von Prozessen (Prozesskapital) gemeinsam das Organi- 

sationskapital ausmachen. 

ad c) Intangible Asset-Ansatz nach SVEIBY (1997) 

Nach SVEIBY ist die Verwendung des Kapitalbegriffes im Zusammenhang mit Wis- 

sen nicht zweckmässig, da eine Interpretation als Kapitalbestand den Prozesscharakter 

von Wissen vernachlässige. 68 Immaterielle Vermögenswerte werden hier in individuel- 

le Kompetenzen (Individual Competence), marktbezogene Werte (External Structure) 

sowie die Infrastruktur von Unternehmen (EDV-Systeme, Unternehmenskultur) unter- 

schieden. Die individuellen Kompetenzen entsprechen dabei weitgehend der Kategorie 

des Humankapitals, wie es in den beiden zuvor dargestellten Ansätzen definiert wird. 

Die marktbezogenen Werte machen die Kunden- und Lieferantenbeziehungen sowie 

die Marken eines Unternehmens aus. 

ad d) Knowledge Asset-Ansatz nach BOISOT (1998) 

BOISOT 69 teilt die Kritik an einer Verwendung des Kapitalbegriffes, indem er eben- 

falls unterstreicht, dass die Bewirtschaftung von Wissensressourcen eine zweidimensi- 

onale Betrachtung als Objekt und Prozess erforderlich mache. Mit diesem Ansatz wer- 

den drei Ressourcenklassen unterschieden: Technologien (Produktionsverfahren), 

Kompetenzen und Fähigkeiten. Mit den Kompetenzen wird das Leistungsvermögen 

von Unternehmen in Bezug auf die Beherrschung von Prozessen, EDV-Techniken 

usw. beschrieben. Die Fähigkeiten beziehen sich auf das Leistungsvermögen von Un- 

ternehmen bei der Kombination von Kompetenzen. 

68 SVEIBY, K. E. (Wealth 1997), S. 89. VON KROGH, ICHIJO und NONAKA kritisieren mit Hinweis auf den Prozesscharakter grundsätzlich 

die Interpretation von Wissen als einem ”asset in a classical sense”. Vgl. KROGH, G. VON; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 

2000), S. 29. 

69 BOISOT, M. H. (Economy 1998), S. 12.


Weitere Ansätze gehen auf die hier vorgestellten Systematiken zurück und verwenden 

die dort vorgesehenen Begriffskategorien. So grenzt der Wissenskapital-Ansatz von 

REINHARDT 70 Humankapital von Strukturkapital ab und stellt dabei die Fähigkeit 

zur Kombination der Kompetenzen von Organisationsmitgliedern in den Mittelpunkt. 

Das wichtigste Merkmal des Intellectual Capital-Ansatz nach STEWART 71 besteht 

schliesslich in der weitgehenden Beschränkung auf explizites Wissen. 

Für eine zusammenfassende Würdigung der skizzierten Ansätze zur Kategorisierung 

von Wissen als einen immateriellen Vermögenswert sind zwei Aspekte anzuführen: 

• Im Hinblick auf die Interpretation von Wissen als Objekt oder als Übertragung 

von Wissensobjekten ist kein einheitliches Verständnis erkennbar. Das Neben- 

einander von unterschiedlichen Begriffsfassungen ist darauf zurückzuführen, 

dass die Autoren in einem Prozess der semantischen Wortschöpfung 72 Interpre- 

tationen anderer Systematiken aufnehmen und modifizieren, ohne dabei jedoch 

den Zweck und den Umfang ihrer Anpassungen transparent zu machen. 

• Es besteht zudem keine Einvernehmen mit Blick auf die Abgrenzung von Wis- 

sen gegenüber anderen immateriellen Vermögenswerten. Allerdings wird ein 

positiver Einfluss von Wissen auf das Vermögen in Bezug auf andere immate- 

rielle Leistungen postuliert. Eine besondere Relevanz wird Wissen dabei zur 

Entwicklung von Innovationsfähigkeit zugesprochen. 73 

Der immaterielle Vermögenswert Wissen umfasst diejenigen Wissensobjekte sowie 

diejenigen Wissensübertragungen, welche für Unternehmen in Aufgabenkontexten 

(Kundenakquisition, Produktentwicklung, Kreditrisikomanagement) bedeutsam sind. 

70 REINHARDT, R. (Wissenskapital 1998), S. 148 ff. 

71 STEWART, T. A. (Capital 1997), S. 67. 

72 KLUGE unterscheidet drei Muster von Bedeutungsänderungen: Bei der Metapher wird ein Wort, das zuvor X beschreibt dazu genutzt, 

auch Y zu beschreiben. Bei einer Bedeutungsverschiebung (oder Metonymie) wird ein Wort für die Beschreibung von etwas verwendet, 

was eigentlich etwas mit ihm Zusammenhängendes meint. Von dem Muster der Synekdoche spricht man, wenn ein Ganzes durch einen 

Teil des Ganzen beschrieben wird. Vgl. KLUGE, F. (Wörterbuch 1999), S. 20. 

73 Vgl. WILLFORT, R. (Innovationsdienstleistungen 2001), S. 34 ff; KROGH, G. VON; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 

261; GRÜN, O.; NITSCH, R. (Österreich 2000), S. 100, KURTZKE, C.; POPP, P. (Wertschöpfung 1998), S. 178,; MUKHERJER, A.S.; 

LAPRE, M.A.; WASSENHOVE VAN L.N. (Quality 1998), S. 535-538.


Die Relevanz von Wissensübertragungen bezieht sich dabei auf die diesen Übertra- 

gungen zuordenbaren Attribute (Geschwindigkeit, Fehlerfreiheit, in Übertragungen 

einbezogene Wissensorte, Robustheit bzw. Sensibilität gegenüber Veränderungen von 

Einflussgrössen). 

Die Bedeutung von Wissensobjekten resultiert daraus, dass sie im Hinblick auf die 

Ausprägungen der Attribute Wissensinhalt, Wissensort und Explikationsgrad den An- 

forderungen in Aufgabenkontexten genügen. 

Es bedarf in einem nächsten Schritt der Klärung, in welcher Weise bzw. unter welchen 

Bedingungen sich Wertentfaltungen von Wissen einstellen. Daher soll nun die Wert- 

gewinnung von Wissensobjekten einerseits sowie von Wissensübertragungen anderer- 

seits konkretisiert werden. Abbildung 4 stellt die Grundzüge eines dreistufigen Prozes- 

ses dar, im Verlaufe dessen sich die Wertgewinnung von Wissen idealtypisch voll- 

zieht. 

Zunächst wird der Wertgewinnungspfad für Wissensobjekte betrachtet. Den Aus- 

gangspunkt bildet die Verfügbarkeit eines Wissensobjektes, das durch seinen Inhalt, 

den Wissensort, an dem es angesiedelt ist, sowie seinen Explikationsgrad definiert ist. 

Als Wissensinhalt wird beispielhaft die Intuition von Firmenkundenbetreuern in Bezug 

auf den zukünftigen Bedarf für Kapitalmarktprodukte von mittelständischen Unter- 

nehmen ihrer Vertriebsregion herangezogen. 

Dieses implizite Wissen stellt zunächst lediglich ein Wertpotenzial dar: Sieht ein Fi- 

nanzinstitut von einem Vertrieb kapitalmarktnaher Produkte an mittelständische Un- 

ternehmen ab, so erfolgt für das hier betrachtete Wissensobjekt (in diesen Instituten) 

keine Wertgewinnung.


1. 2. 3. 

A 

Wissensobjekt 

B 

Verfügbarkeit 

von Wissen 

•Inhalt 

•Ort 

• Explikationsgrad 

Übertragung von 

Wissensobjekten 

• Fehlerfreiheit 

• Geschwindigkeit 

•Stabilität 

•... 

Definition 

Aufgabenkontext 


Wissensobjekt 

•Inhalt 

•Ort 



Leistungsmerkmale 

der Übertragung 




•... 

Abbildung 4: Wertgewinnung von Wissen 

Leistungsmerkmale 

der Übertragung 




•... 

Zusammenführung von Wissen mit 

anderen Vermögenswerten 

Wissensobjekt 

•Inhalt 

•Ort 




Finanzmittel 

Sachmittel 

Andere 

Vermögenswerte 

Zeitpunkt, Relevanz 

Finanzmittel 

Sachmittel 

Andere 

Vermögenswerte 

A,B Interpretationen 

von Wissen 

Zeitpunkt, 

Relevanz 

Wert von 

Wissen 

Als notwendige Voraussetzung für die Realisierung von Wertpotenzialen ist es daher 

anzusehen, dass Wissensobjekte in (für den Unternehmenserfolg relevante) Aufgaben- 

kontexte eingestellt werden. Im Beispiel kann ein solcher Aufgabenkontext darin be- 

stehen, dass Institute im Rahmen von Vertriebsoffensiven zur Optimierung ihrer Er- 

tragsstruktur eine Vermarktung von provisionsgenerierenden Kapitalmarktprodukten 

an Mittelstandskunden ausgewählter Branchen initiieren. 

An diesem Punkt des Wertgewinnungspfades kann das Wertpotenzial konkretisiert 

werden: Welcher Anteil des impliziten kundenbezogenen Wissens der Firmenkunden- 

betreuer bezieht sich auf die relevanten Branchen? 

Seinen Wert zu entfalten vermag ein Wissensobjekt jedoch erst dann, wenn es in Auf- 

gabenkontexten mit anderen Vermögenswerten (Finanzmittel, Sachmittel, Markenna- 

me des Instituts) zusammengeführt wird. Cash Flows aus einem Geschäftsabschluss im


Rahmen einer Vertriebsoffensive werden damit in bestimmtem Umfang von dem spe- 

zifischen Wissensbestand der Firmenkundenbetreuer ermöglicht. 

Der Wertgewinnungspfad von Wissensobjektübertragungen verläuft analog: Übertra- 

gungen von Wissensobjekten können Attribute zugeordnet werden, z. B. Häufigkeit, 

Geschwindigkeit oder Fehlerfreiheit. 

Beispielhaft soll die Geschwindigkeit betrachtet werden, mit der in Produktentwick- 

lungsprozesse involvierte Mitarbeiter und Gruppen (Produktmanagement, Vertrieb, 

Back Office-Bereiche, Risikomanagement, Controlling) Wissensobjekte aufgrund 

langjähriger erfolgreicher Zusammenarbeit auszutauschen vermögen. Ohne die Ein- 

stellung in (für den Unternehmenserfolg relevante) Aufgabenkontexte stellt dieses 

Vermögen lediglich ein Wertpotenzial dar. 

Die Positionierung einer Bank als Innovationsführer begründet einen Bezugsrahmen 

für Aufgabenkontexte, die es erlauben, das Wissensübertragungen in der Produktent- 

wicklung zuordenbare Wertpotenzial zu konkretisieren: Die Leistungsfähigkeit im 

Hinblick auf abteilungsübergreifende Synthesen von Wissensbeständen im Zusam- 

menhang mit Entwicklungsprozessen unterstützt die Umsetzung von Innovationsstra- 

tegien. 

Jedoch entfaltet Wissen auch hier seinen Wert erst in Kombination mit anderen mate- 

riellen und immateriellen Vermögenswerten: Ein Teil des aufgrund der am Markt 

wahrgenommenen Innovationsführerschaft in Kundenbeziehungen generierten Cash 

Flows lässt sich auf Fähigkeiten im Zusammenhang mit Wissensübertragungen in Pro- 

duktentwicklungsprojekten zurückführen. 

Möglichkeiten der Wertzumessung 

Dieses Unterkapitel schliesst mit einer Würdigung des Vermögenswertes Wissen hin- 

sichtlich der Möglichkeiten objektiver Wertzumessungen. Diese Frage wird virulent 

beispielsweise bei Fortschrittskontrollen von Wissensmanagement-Projekten, bei der


Evaluation von Mitarbeitern und Lieferanten oder im Zusammenhang mit Unterneh- 

mensbewertungen 74 . 

Wissen entsteht durch die Verbindung von Informationen mit Erfahrungs- und Deu- 

tungsmustern. 75 Damit gewinnen Informationen nur zu einem bestimmten Zeitpunkt 

und nur in Verbindung mit einem bestimmten Kontext einen bestimmten Wert. Der 

Zeitpunkt- und Kontextbezug lässt eine Wertobjektivierung von Wissen nicht zu. 76 

Sowohl Veränderungen der Ausprägungen von Ressourcenattributen (Ort, Explikati- 

onsgrad, Fehlerfreiheit) als auch Modifikationen mit Blick auf Aufgabenkontexte (Re- 

levanz, Anforderungen) vermögen Wertveränderungen von Wissen zu begründen. 

Die Kontextabhängigkeit ist es auch, die allgemeine Aussagen zur Richtung von Ska- 

leneffekten nicht zulässt. DAUM 77 wird nicht zugestimmt, wenn er in Bezug auf Wis- 

sensressourcen feststellt: ”Je mehr Menschen sie nutzen, desto wertvoller sind sie”. 

Vielmehr kann eine Diffusion von Wissen ebenso Wertverluste induzieren. 78 

2.1.4 

Wissen als wettbewerbsstrategische Ressource 

Mit einer Klassifizierung als Vermögenswert kann die Relevanz von Wissen für die 

Unternehmenspraxis nicht in befriedigender Weise begründet werden. Eigene Immobi- 

lien stellen für Banken ebenfalls Vermögenswerte dar und werden in Fachabteilungen 

disponiert. Als Objekt einer Gesamtbanksteuerung kommt Immobilien hingegen kaum 

Bedeutung zu. Vielmehr wird die strategische Bedeutung von Wissensressourcen dar- 

aus abgeleitet, dass sie als Quelle für die Realisierung von Wettbewerbsvorteilen be- 

trachtet werden. 79 Diese Sichtweise wird im Folgenden erläutert. 

74 Vgl. SPREMANN, K. (Finanzanalyse 2002), S. 40-43 sowie S. 181-183. 

75 Vgl. Kapitel 2.1.1, S. 14 f. 

76 Vgl. BOISOT, M. H. (Economy 1998), S. 12; OECD (Challenge 2000), S. 28; TEECE, D. J. (Value 1998), S. 67 ff; GRANT, R. M. 

(Firm 1996), S. 111 ff. 

77 DAUM, J. H. (Mehrwert 2002), S. 54. 

78 Vgl. REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), S. 10. 

79 LEVITIN und REDMAN sprechen Daten ebenfalls eine wettbewerbsstrategische Bedeutung zu. Vgl. LEVITIN, A. V.; REDMAN, T. C. 

(Data 1998), S. 90.


WERNERFELT 80 führt 1984 mit dem ressourcenorientierten Ansatz (Resource-based 

View) ein neues Paradigma in die Strategieforschung ein. Dieser Ansatz stellt eine 

direkte Beziehung her zwischen der Ressourcenausstattung eines Unternehmens und 

seiner Wettbewerbsposition. 

Die Beiträge, welche Unternehmensressourcen zur Realisierung überdurchschnittlicher 

Renten beitragen können, sind von ihrer Ausprägung in Bezug auf bestimmte Kriterien 

abhängig. VON BARNEY 81 führt hierzu folgende Ressourcenmerkmale an: 

• Wertgenerierung auf Kundenseite 

• Seltenheit im Vergleich zu den Wettbewerbern 

• Imitierbarkeit 

• Substituierbarkeit 

Eine hohe Relevanz wird dabei dem Kriterium der Imitierbarkeit zugesprochen: Je 

höher die Undurchschaubarkeit einer Ressource bzw. die Art und Weise ihrer Wir- 

kungsweise bzw. Nutzung für Wettbewerber ist, umso wirksamer stellt diese Ressour- 

ce eine Barriere 82 dar. 

Unter Berücksichtigung der zuvor dargestellten Eigenschaften und Wirkungsweise von 

Wissen 83 wird deutlich, dass diese Ressource einer Imitierung durch Wettbewerber nur 

schwer zugänglich ist. 84 Es ist dabei vor allem die Kontextabhängigkeit von Wissen, 

welche als Imitationsbarriere wirksam wird.. 

80 WERNERFELT, B. (Firm 1984), S. 171. 

81 BARNEY, J. (Research 1992). Vgl. hierzu auch die Darstellung bei ZAHN, E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 

2000), S. 255-259. 

82 ZAHN, E; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 2000), S. 254, JOIA, L.A. (Capital 2000), S. 76-84; JOSEPH, E. C. 

(Performance 1999), S. 22. 

83 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.1.1, S. 14-15 sowie die Abbildung 4 in Kapitel 2.1.3, S. 29. 

84 Einige Autoren beschränken dieses weitgehend oder sogar ausschliesslich auf implizites Wissen. Vgl. TEECE, D. J. (Value 1998), S. 65; 

GRANT, R. M. (Firm 1996), S. 111; NONAKA, I.; TOYAMA, R.; KONNO, N. (Leadership 2000), S. 21; LUBIT, R. (Advantage 

2001), S. 165-166.


Dieses spiegelt sich z. B. in der Recruiting-Praxis von Investmentbanken wider. Dort 

sind Abwerbebemühungen regelmässig nicht auf einzelne Mitarbeiter, sondern viel- 

mehr auf Mitarbeiterteams ausgerichtet. Dieses Vorgehen ist der Annahme geschuldet, 

dass Geschäftserfolge nicht in erster Linie von der Verfügbarkeit kodifizierten und 

damit leicht transferierbaren Wissens (Brancheninformationen, Valuation-Modelle) 

bestimmt wird. Als erfolgskritisch werden vielmehr gemeinsame Projekterfahrungen, 

kollektives Beziehungswissen, für die Bereitschaft zur Wissensteilung erforderliches 

Vertrauen im Mitarbeiterstamm oder der routinierte Umgang mit divergierenden Er- 

fahrungs- und Deutungsmustern in Kollektiven angesehen. 85 

Unternehmen können Massnahmen ergreifen, um Imitationsrisiken zu reduzieren. 

LIEBESKIND 86 führt hierzu arbeitsvertragliche Regelungen (Wettbewerbsklauseln, 

Zustimmungspflichtigkeit von Nebentätigkeiten), die Reduzierung der Mitarbeitermo- 

bilität durch finanzielle Anreize (”Golden Handcuffs”) sowie einen hohen Grad der 

Arbeitsteilung in Unternehmensorganisationen an. 

Die Existenz von Wissen alleine vermag keine Wettbewerbsvorteile zu begründen. 

Dazu müssen Wissensobjekte oder –prozesse vielmehr darüber hinaus in Aufgaben- 

kontexte eingebunden sein. Solche Aufgabenkontexte stellen z. B. Produktentwick- 

lungsprojekte oder Vorhaben, bestimmte Kundensegemente zu penetrieren, dar. Löst 

sich ein Aufgabenkontext auf, z. B. durch den Verkauf von Unternehmensbereichen 

oder durch den Rückzug aus regionalen Märkten, so kann das diesen Kontexten zuor- 

denbare Wissen seine wettbewerbsstrategische Bedeutung für ein Unternehmen verlie- 

ren. 

Zudem ist beachtlich, dass Unternehmen nur über unvollständige Informationen in 

Bezug auf zukünftig relevante Aufgabenkontexte verfügen (Beherrschung neuer Tech- 

nologien, Befriedigung neuer Kundenanforderungen). 

85 VOBEL beschreibt die Bedeutung dieser Erfolgsfaktoren exemplarisch für die Arbeit von M&A-Teams. Vgl. VOBEL, O. (Wissensarbeit 

1999), S. 275-283, S. 302-307. 

86 LIEBESKIND, J. P. (Firm 1996), S. 97-101.


Hieraus folgt, dass Wissensbedarfe nur eingeschränkt ex ante beschrieben werden 

können. Deshalb manifestiert erfolgreiches Ressourcenmanagement sich auch darin, 

dass inkrementell (also nicht planvoll) generierte Wissensressourcen identifiziert und 

ihre Verwendungsmöglichkeiten evaluiert werden (können). 

Unternehmen sind angehalten, kontinuierlich das für Aufgabenkontexte erforderliche 

Wissen zu identifizieren und verfügbar zu machen, sowie zugleich inkrementell gene- 

rierte Wissensressourcen auf ihre Relevanz für bestehende oder zukünftige Aufgaben- 

kontexte zu beurteilen. Diese Fähigkeit 87 von Unternehmen auf einer Meta-Ebene, das 

Zusammenspiel von Aufgabenkontexten, Wissensidentifizierung und Wissensbereit- 

stellung zu handhaben, ist letztlich die Voraussetzung für eine Realisierung von Wett- 

bewerbsvorteilen mittels Wissensressourcen. Die Ressourcenausstattung muss also 

von einer adäquaten Art und Weise der Ressourcendisposition begleitet sein. 

2.2 Lerntheorien 

Mit der Zusammenführung von Informationen und Erfahrungs- bzw. Deutungsmustern 

wurde bisher nur eine allgemeine Beschreibung von Wissen als Übertragung von Wis- 

sensbeständen geleistet. Im Folgenden werden solche Vorgänge als Lernen detaillierter 

untersucht. Dabei wird das Lernen von Individuum, Gruppen und Organisationen ein- 

bezogen. Angestrebt wird dabei ein qualifiziertes Verständnis von den Bedingungen 

und der Funktionsweise lernender Organisationen sowie eine definitorische Annähe- 

rung an Wissensprozesse. 

Dazu wird zunächst ein Überblick zu Theorien des individuellen Lernens sowie des 

Gruppenlernens gegeben. 88 Anschliessend werden die Theorie der lernenden Organisa- 

tion vorgestellt und die Einflussgrössen organisationalen Lernens diskutiert. 

87 In der Literatur wird hierzu auch von dynamischen Fähigkeiten gesprochen. Vgl. TEECE, D. (Value 1998), S. 72; BOUNCKEN, R. B. 

(Kernkompetenzen 2000), S. 867; ZAHN, E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 2000), S. 255-256. 

88 Die Darstellungen sind entnommen aus ZIMBARDO, P. G.; GERRIG, R. J. (Psychologie 1999), S. 206-233.


2.2.1 

2.2.1.1 

Individuelles und kollektives Lernen 

Individuelles Lernen 

Die einschlägigen Ansätze zur Erklärung von individuellem Lernen sind den behavio- 

ristischen Lerntheorien, den kognitiven Lerntheorien oder den sozialen Lerntheorien 

zuzuordnen. Diese Ansätze unterscheiden sich in Bezug auf diejenigen Parameter, 

welche bei der Analyse von Lernprozessen betrachtet bzw. denen Einfluss auf diese 

Prozesse zugesprochen werden. 

Behavioristische Lerntheorien 

Den hier einzuordnenden Ansätzen liegen Stimulus-Response-Modelle zugrunde. Die- 

se Modelle sehen einen stimulierenden Impuls, welcher auf Individuen einwirkt, sowie 

ein beobachtbares Verhalten von Individuen vor. Diesen Theorien ist gemeinsam, dass 

sie Reizimpulse bzw. Verhalten einbeziehen, jedoch intrapersonale Prozesse als Black- 

Box Phänomene betrachten. Die Begriffe des Lernens und der Verhaltensänderung 

werden synonym verwendet. Bei der klassischen Konditionierung steht der Parameter 

Stimulus im Fokus. Die Befunde von Tierexperimenten zeigen, dass Versuchstiere auf 

künstliche Reize mit durch diese Reize ausgelöste Verhaltensweisen reagieren. 

Die Beobachtung der Verhaltenskomponente charakterisiert den Ansatz der instrumen- 

tellen Konditionierung. Hier gestalten sich Versuchsanordnungen derart, dass Proban- 

den Zusammenhänge zwischen ihrem Verhalten und den dadurch induzierten Konse- 

quenzen lernen. Ein Postulat dieses Ansatzes stellt die positive bzw. negative Wirkung 

von Belohnungen und Bestrafungen auf individuelles Lernen dar. 

Der Ansatz der operanten Konditionierung nimmt eine Differenzierung der Verhal- 

tensdimension vor. Danach existieren zum einen Verhaltensweisen, welche analog der 

Sichtweise der klassischen Konditionierung, Reaktionen auf äussere Reize darstellen. 

In Bezug auf operantes Verhalten sind hingegen Erfahrungen zwischen vollzogenem 

Verhalten und wahrgenommenen Konsequenzen erforderlich, um bestimmte Verhal-


tensweisen zu realisieren. Lernprozesse gehen in dieser Sichtweise auf die Erfahrung 

von Erfolgen zurück. 

Kognitive Lerntheorien 

Diese Ansätze untersuchen die von der behavioristischen Theorie als Black-Box be- 

trachteten Vorgänge in Individuen. Dazu wird das behavioristische Stimulus- 

Response-Modell um die Komponente ”Organismus” erweitert (S-O-R-Modell). Es 

wird hierbei angenommen, dass Individuen Erwartungen in Bezug auf die Konsequen- 

zen ihres Verhaltens vorhalten. Individuelles Lernen stellt sich ein, sofern Erwartun- 

gen an die Konsequenzen eines bestimmten Verhaltens bestätigt werden. In Abgren- 

zung zum klassischen Verständnis werden Lernen und Verhaltensänderung in den 

kognitiven Lerntheorien also nicht als identische Vorgänge betrachtet. 

Soziale Lerntheorien 

Sowohl der Behaviorismus als auch kognitive Lerntheorien erklären Lernen aus- 

schliesslich anhand von Eigenschaften oder Verhaltensweisen von Individuen. Die 

sozialen Lerntheorien erweitern diese Sichtweise, indem sie das soziale Umfeld von 

Individuen einbeziehen. In die Betriebswirtschaftslehre hat vor allem die Theorie des 

Modell-Lernens von BANDURA 89 Eingang gefunden. Hiernach kann Lernen nicht nur 

auf eigene Erfahrungen zurückgehen, wie es die kognitiven Lerntheorien vorsehen, 

sondern ebenfalls auf Beobachtungen anderer Individuen. Die Bedeutung des Zusam- 

menhangs zwischen Verhalten und induzierten Konsequenzen, welche bereits die an- 

deren Theorien herausstellen, wird hier ebenfalls postuliert. Allerdings führen hier 

Beobachtungen des Verhaltens anderer Individuen sowie der durch dieses Verhalten 

ausgelösten Konsequenzen dazu, dass Verhalten mittels Vorbildern gelernt werden 

kann. 

89 BANDURA, A. (Lerntheorie 1979).


2.2.1.2 

Lernen in Gruppen 

Soziale Lerntheorien erklären individuelles Lernen als Lernen von einem sozialen Um- 

feld. Die im Folgenden skizzierten Theorien widmen sich demgegenüber dem Lernen 

von Gruppen. Gruppen werden dabei definiert als eine Anzahl von Personen, die auf- 

grund gemeinschaftlicher Interessen gemeinsame Ziele durch abgestimmtes Handeln 

verfolgen. Abgestimmtes gemeinsames Handeln manifestiert sich dabei in der Zuwei- 

sung von Rollen zu Gruppenmitgliedern. 

HOLZKAMP 90 unterscheidet drei Formen von Lernprozessen in Gruppen: 

a) Partizipative Lernprozesse 

b) Kooperative Lernprozesse 

c) Kollektive Lernprozesse 

Diese Lernprozesse werden zum einen nach der Richtung, in der Transfers zugelassen 

werden, unterschieden. Darüber hinaus liegen ihnen unterschiedliche Annahmen dar- 

über zugrunde, welche Veränderungen der Wissensbasis einer Gruppe durch Lernen 

realisiert werden können. 

ad a) Partizipative Lernprozesse 

Mit solchen Prozessen streben Gruppenmitglieder an, sich ihnen bisher unbekannte 

Elemente der Wissensbasis einer Gruppe durch das Lernen von Experten anzueignen. 

Durch den Erwerb solcher Wissenselemente sind Gruppenmitglieder bemüht, den 

Wissensabstand zwischen sich und der Gruppe zu reduzieren. Die Lernsituation von 

Auszubildenden stellt hierzu ein Beispiel dar. Lernprozesse vollziehen sich dabei aus- 

schliesslich auf der Seite von Auszubildenden und sind in eine formale Hierarchie ein- 

gebunden. 

90 HOLZKAMP, K. (Lernen 1993), S. 501.


ad b) Kooperative Lernprozesse 

Die hier erforderlichen Prozessbedingungen unterscheiden sich von denen partizipati- 

ven Lernens, indem formale Hierarchien für kooperatives Lernen nicht vorausgesetzt 

werden. Es wird stattdessen postuliert, dass innerhalb von Gruppen ”jeder von jedem 

lernen kann”, da jedes Gruppenmitglied, im Rückgriff auf die soziale Lerntheorie, eine 

Vorbildfunktion einnehmen kann. Allerdings setzt erfolgreiches Lernen hier voraus, 

dass sich Gruppenmitglieder auf gemeinsame Lernziele verständigen. 91 

Die Koordinationsleistung von Hierarchien wird also substituiert durch eine Verstän- 

digung über Dispositionen von Wissen in Gruppen. Kooperative Lernprozesse vollzie- 

hen sich mehrdimensional. Bestimmungsfaktoren für den Lernerfolg sind hierbei freie 

Wissenstransfers sowie ein ausreichend hoher Grad an Unterschiedlichkeit hinsichtlich 

der Wissensschwerpunkte von Gruppenmitgliedern. 

ad c) Kollektive Lernprozesse 

Sowohl partizipative als auch kooperative Lernprozesse können zu einer Neu- 

Verteilung von Wissen in Gruppen sowie zu einer Erweiterung der Wissensbestände 

von Gruppenmitgliedern führen. Erweiterungen der Wissensbasis einer Gruppe wer- 

den durch diese Prozesse jedoch nicht unterstützt. Kollektive Lernprozesse ermögli- 

chen es hingegen, solches Wissen in Gruppen zu generieren, welches vor einem voll- 

zogenen Lernprozess bei keinem Gruppenmitglied verfügbar war. Dieses erfolgt, in- 

dem verfügbare Wissensbestände von Gruppenmitgliedern zu neuem Wissen kombi- 

niert werden. 

Die Einführung industrieller Managementansätze wie dem Simultaneous Enginee- 

ring 92 ist so von der Erwartung geleitet, dass durch die Zusammenarbeit von Naturwis- 

senschaftlern, Produktionsingenieuren und Ökonomen mit ihren fachspezifischen Wis- 

sensbeständen neues Wissen in Produktentwicklungsprozessen gewonnen werden 

91 GÜLDENBERG spricht von einem ”argumentativen Wettkampf”. Vgl. GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 100. 

92 Vgl. HOITSCH, H.-J. (Produktionswirtschaft 1993), S. 70.


kann. Als Voraussetzung für die qualitative Erweiterung einer Wissensbasis ist vor 

allem die effektive Kommunikation zwischen Gruppenmitgliedern anzusehen. Diese 

Leistungsfähigkeit äussert sich beispielsweise in der Offenlegung von individuellem 

Wissen, in der Bereitschaft zum Austausch von Wissen sowie in der Akzeptanz von 

dialogfördernden, d. h. vor allem vertrauensbildenden, Verhaltensweisen in Gruppen. 

2.2.2 

2.2.2.1 

Organisationales Lernen 

Es steht ausser Zweifel, dass in Organisationen Wissensübertragungen vollzogen wer- 

den. Allerdings bestehen in Bezug auf die Frage, auf welchen Ebenen organisationales 

Lernen angesiedelt sein kann, unterschiedliche Auffassungen. Nach SIMON 93 vermö- 

gen nur Individuen Träger von Lernprozessen zu sein, während Theorien, welche Or- 

ganisationen Lernfähigkeiten zusprechen, von ihm zurückgewiesen werden. Es lässt 

sich jedoch in der Managementforschung bzw. der Organisationstheorie eine Mehr- 

heitsposition 94 ausmachen, die Organisationen Lernfähigkeiten zuspricht. 

Im Folgenden wird die Theorie der lernenden Organisation angesprochen. Dabei wird 

herausgearbeitet, in welcher Weise der Erfolg organisationalen Lernens bzw. erfolg- 

reiche Wissensübertragungen beschrieben werden können. Anschliessend werden die 

Implikationen ausgewählter Gestaltungsfelder einer Organisation auf das Lernen bzw. 

auf Wissensprozesse diskutiert. 

Wissensprozesse 

Das Lernen von Organisationen stellt ein komplexes kollektives Phänomen dar. Die 

Komplexität ist das Ergebnis interdependenter Beziehungen zwischen Organisations- 

mitgliedern, Gruppen von Mitgliedern sowie der Organisation als Ganzem. Kollektiv 

vollzieht sich organisationales Lernen deshalb, weil Organisationen einerseits die Er- 

93 SIMON, H. A. (Learning 1991), S. 125. 

94 Vgl. VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 8; SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 6; WILLFORT, R. 

(Innovationsdienstleistungen 2001), S. 102; SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 5-6.; SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 13.; 

GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 147; LASSLEBEN, H. (Organisation 2002), S. 96-98, PAWLOWSKY, P. (Organisation 

1994), S. 269-270; PAWLOWSKY, P. (Wissensmanagement 2002), S. 116; GOLDKUHL, G.; BRAF, E. (Ability 2002), S. 30-31.


fahrungs- und Deutungsmuster für individuelles Lernen und Gruppenlernen bereitstel- 

len. Schliesslich lässt sich nur durch Rekurse auf Organisationsziele und –regeln die 

Zweckmässigkeit von Informationen beurteilen. Zugleich sind die Entstehung und die 

Verteilung von Wissen weitgehend personengebunden. Dieses wird am Beispiel von 

implizitem Wissen, welches Individuen unter Umständen nicht einmal als Wissensbe- 

stand bewusst ist, in besonderem Masse deutlich. 95 

Wissensübertragungen vollziehen sich auf verschiedenen Ebenen (Individuum, Grup- 

pe, Organisation). Individuen und Gruppen vermögen dabei stets nur mittels Verknüp- 

fungen mit dem sie umgebenden organisationalen Kontext Wissen zu erwerben, sodass 

diese Wissensbestände einer Organisation theoretisch stets auch verfügbar sind. 

Das verfügbare Wissen einer Organisation kann als organisationale Wissensbasis 

bezeichnet werden. Mit SCHREYÖGG 96 wird die organisationale Wissensbasis dabei 

definiert als ”ein sich fortlaufend verändernder Bestand verfügbarer Kognitionen, die 

auf der Basis organisationsspezifischer Referenzen gebildet werden und von Hand- 

lungssituation zu Handlungssituation von den handelnden Einheiten immer wieder neu 

aktualisiert werden müssen”. 

Die organisationale Wissensbasis zu einem bestimmten Zeitpunkt ist kaum vollständig 

beschreibbar. Schliesslich ”weiss” eine Organisation nicht nur um einzelne 

Wissensobjekte. Dem Wissensbestand ist ebenso das Wissen darüber zuzuordnen, 

warum Wissensübertragungen sich vollziehen bzw. sich vollziehen sollen, sowie das 

Wissen darüber, in welcher Weise Wissensübertragungen verlaufen (sollen). 

Organisationales Lernen kann deshalb auf unterschiedliche Ereignisse und Sachverhal- 

te mit Bezug zu einer organisationalen Wissensbasis beschrieben werden. Abbildung 5 

stellt dazu eine Systematik zur Abgrenzung von vier Betrachtungsebenen einer Wis- 

sensbasis vor: 

95 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.1.2, S. 19. 

96 SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 6.


a) Elemente 

b) Prozesse 

c) Kontexte 

d) Paradigmen 

Tiefenstruktur 

sichtbare Ebene 

Elemente 

Prozesse 

Kontexte 

Paradigmen 

Abbildung 5: Tiefenstruktur der organisationalen Wissensbasis 97 

ad a) Elemente 

Leitfrage der Ebene 

Was ist zu lernen? 

Wie gelingt Lernen? 

Wozu lernen? 

Welche Qualität des 

Lernens? 

Auf dieser Ebene sind die Wissensobjekte angesiedelt. Wissensobjekte umfassen z. B. 

die Kenntnis einer Fremdsprache, EDV-Kenntnisse oder das Know-how für erfolgrei- 

che Akquisitionsgespräche. Schulungen sind Beispiele für solche Massnahmen, mit 

deren Hilfe Organisationen versuchen, ihrem ”Gedächtnis” neue Elemente hinzuzufü- 

97 In Anlehnung an WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 44 und S. 46.


gen. Alleine Veränderungen auf dieser Ebene sind Beobachtungen unmittelbar zu- 

gänglich, z. B. durch Bewertungen von Fremdsprachenkenntnissen mit Hilfe von 

Tests. 

ad b) Prozesse 

Auf dieser Ebene sind Aussagensysteme darüber angesiedelt, in welcher Weise Über- 

tragungen von Wissensobjekten erfolgen (sollen). Diese Lernregeln haben sich im 

Laufe der Historie einer Organisation entwickelt. Sie sind Bestandteil der Erfahrungs- 

muster von Organisationsmitgliedern vor allem insofern, als sie die als möglich oder 

als geeignet empfundenen Lernregeln bestimmen. Erkennt eine Organisation, dass 

etablierte Lernregeln neuen (externen) Anforderungen nicht genügen, so wird ange- 

strebt, die ”Prozessgeschichte” durch die Aufnahme neuer Verfahren zu erweitern. 

Beispiele in der Unternehmenspraxis lassen sich leicht finden: Die Wettbewerbsinten- 

sität in zahlreichen Branchen induziert zunehmend kürzere Produktentwicklungszei- 

ten. Um die Entwicklungsgeschwindigkeit zu erhöhen, werden bestehende Lernregeln 

bzw. Lernkonventionen ergänzt durch die Einführung zeitzonen-simultaner Entwick- 

lungsprojekte oder das Eingehen von F&E-Kooperationen mit Wettbewerbern. 

ad c) Kontexte 

Auf dieser Ebene ist die Frage nach den Lernzielen einzuordnen. Die Betrachtung von 

Wissensobjekten oder Reflektionen über (sich vollziehende) Wissensprozesse ermög- 

lichen hierzu keine erschöpfenden Antworten. Stattdessen ist es erforderlich, Wissens- 

objekte und –prozesse mit der eine Organisation umgebenden Umwelt in Beziehung 

zu setzen. Erst solche Verknüpfungen ermöglichen Organisationen ein Verständnis 

darüber, warum gelernt werden soll. Vorhaben von Unternehmen, aufgrund der Wahr- 

nehmung veränderter Wettbewerbsbedingungen Wissensressourcen mit Hilfe eines 

Wissensmanagements systematisch zu bewirtschaften, gehen auf derartige Reflektio- 

nen zurück.


ad d) Paradigmen 

Die als praxisrelevant, in einer Stakeholder-Konfiguration als mehrheitsfähig, ethisch 

vertretbar usw. beurteilten Ausprägungen von Lernzielen sind eingebettet in die abs- 

trakten Wertvorstellungen und Ideale der Zeitgeschichte. Veränderungen auf dieser 

Betachtungsebene organisationaler Wissensbasen werden von WILLKE 98 als Para- 

digmenwechsel hinsichtlich der Qualität von Lernen bezeichnet. 

Nachdem eine Beschreibung dessen geleistet wurde, was die organisationale Wissens- 

basis zu einem bestimmten Zeitpunkt ausmacht, soll nun eine detaillierte Betrachtung 

von Wissensprozessen erfolgen, welche hier als Träger von Veränderungen in Wis- 

sensbasen interpretiert werden. 

Dazu wird das Modell der ”Wissensspirale” von NONAKA und TAKEUCHI 99 , das in 

Abbildung 6 dargestellt ist, herangezogen. Dieses Modell erscheint deshalb als geeig- 

net, weil es Wissensprozessarten unter Einbeziehung der beiden in Kapitel 2.1.2 vor- 

gestellten Konstrukte Wissensort und Explikationsgrad unterscheidet. 100 Dabei werden 

mit diesem Modell in Abhängigkeit vom Explikationsgrad von Wissen folgende Arten 

von Wissensübertragungen abgegrenzt: 

a) Implizites Wissen wird abgegeben, implizites Wissen aufgenommen 

b) Implizites Wissen wird abgegeben, explizites Wissen aufgenommen 

c) Explizites Wissen wird abgegeben, explizites Wissen aufgenommen 

d) Explizites Wissen wird abgegeben, implizites Wissen aufgenommen 

Für diese vier Kategorien werden mit der ”Wissensspirale” kategorie-spezifische Wis- 

sensübertragungen vorgesehen, welche einen kontinuierlichen Wandel organisationa- 

ler Wissensbasen begründen: 


99 NONAKA, I.; TAKEUCHI, H. (Company 1995). 

100 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.1.1, S. 17-20.


Epistomologische 

Dimension 

Explizites 

Wissen 

Implizites 

Wissen 

 

 

 

Sozialisation 

Kombination 

 

 

 

 

Individuum Gruppe Organisation Organisationsübergreifend 

Wissensorte 

Externalisierung 

 

 

 

 

 

 

Internalisierung 

Abbildung 6: ”Wissensspirale” nach NONAKA und TAKEUCHI 101 

ad a) Implizites Wissen wird abgegeben, implizites Wissen aufgenommen 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ontologische 

Dimension 

Da implizites Wissen nicht kodifiziert ist, und unter Umständen von Wissensträgern 

nicht artikuliert werden kann, erfolgen Wissenstransfers auf dem Wege von Sozialisa- 

tionen: Gemeinsame Projekt-Aktivitäten oder ähnliche Kontexte ermöglichen den 

Austausch von Verhaltensweisen, Denkmustern oder Normen. 

ad b) Implizites Wissen wird abgegeben, explizites Wissen aufgenommen 

Die Externalisierung beschreibt den Übergang von implizitem Wissen zu explizitem 

Wissen durch Kodifizierungen mit Hilfe von Zeichen. Solche Transformationen voll- 

ziehen z. B. in Brainstorming-Workshops zur Formulierung neuer Geschäftsideen. 

101 NONAKA, I.; TAKEUCHI, H. (Company 1995), S. 73.


ad c) Explizites Wissen wird abgegeben, explizites Wissen aufgenommen 

Die Kombination von kodifiziertem Wissen mit anderem expliziten Wissen begründet 

die Entstehung von neuem sichtbaren Wissen. Ein Beispiel ist die Neu- 

Produktentwicklung durch die Zusammenführung von Marktstudieninformationen und 

Informationen aus Konstruktionsplänen oder Dokumentationen zu Testreihen. 

ad d) Explizites Wissen wird abgegeben, implizites Wissen aufgenommen 

Auf dem Wege der Internalisierung schliesslich findet explizites Wissen seinen Ein- 

gang in die Erfahrungs- und Deutungsmuster von Organisationen und modifiziert die- 

se. Ein Beispiel hierzu stellen Veränderungen im Modus der Kundenansprache auf- 

grund erfolgreicher Erfahrungen in Pilot-Kampagnen dar. 

Definition Wissensprozess 

Als Wissensprozesse werden die mit der ”Wissensspirale” vorgesehenen Arten der 

Wissensübertragung (Sozialisation, Externalisierung, Kombination, Internalisierung) 

definiert. Diesen Wissensprozessen können Attribute wie Häufigkeit, Geschwindig- 

keit, Fehlerfreiheit usw. zugeordnet werden. 

Dieses Modell legt seinen Fokus auf Veränderungen der organisationalen Wissensba- 

sis durch kontinuierliche Internalisierungen von explizitem Wissen. Durch die Auf- 

nahme von neuem expliziten Wissen werden Erfahrungs- und Deutungsmuster verän- 

dert und so stets neue Ergebnisse aus Sozialisationsprozessen ermöglicht. 

Die ”Wissensspirale” wird durch Einflussgrössen wie z. B. dem Zentralisierungsgrad 

der Aufbauorganisation, dem Führungsverhalten oder der Leistungsfähigkeit der EDV- 

Technik beeinträchtigt oder begünstigt. Eine Begrenzung von Wissensprozessen durch 

ebenfalls mit der Wissensbasis verknüpften Prozessen ist in diesem Modell jedoch 

nicht vorgesehen. Eben solche gegenläufigen Prozesse sind mit den ”Kernrigiditäten”


in dem Modell von LEONARD-BARTON 102 angesprochen. Dort stehen der Wissens- 

entstehung und -verteilung Prozesse zur Verhinderung von Wissensübertragungen, wie 

etwa das systematische Ausblenden von externem Wissen, entgegen. 103 D.h., es ist in 

diesem Modell nicht vorgesehen, dass alles was gelernt werden kann, auch tatsächlich 

gelernt wird. 

2.2.2.2 

Einflussgrössen von Wissensprozessen 

Nachdem zuvor Wissensprozesse als Träger von Veränderungen der organisationalen 

Wissensbasis vorgestellt wurden, sollen nun ausgewählte Gestaltungsfelder im Hin- 

blick auf ihren Einfluss auf diese Wissensprozesse gewürdigt werden. In Abbildung 7 

sind die im Folgenden betrachteten Gestaltungsfelder zusammenfassend dargestellt. 

- Ausrichtung der Kommunikation auf 

Vertrauen und Fürsorge 

- Wahrnehmung einer Vorbildfunktion 

- Verankerung von Wissensteilung als 

Routine in Arbeitsprozessen 

- Vertrauens- vs. Misstrauenskultur 

- Zentralisierungsgrad von Aufgaben 

und Entscheidungen 

- Freiräume für Projekt-Organisationen 

- Infrastruktur für Transfers von kodifiziertem 

Wissen 

- Computerunterstütztes Lernen 

- Selbststeuerung, Kontextsteuerung 

- Hierarchische Zielvorgaben 

(Fremdsteuerung) 

- Einbeziehung von Kundenwissen 

- Steuerung der Wissensarbeit externer 

Wissensträger (Hochschulen, Berater) 

Einflussgrössen Wissensprozesse 

Führung 

Unternehmenskultur 

Organisationsstruktur 

EDV-Technik 

Planungs- und 

Kontrollprozesse 

Beziehungen zu 

externen Stakeholdern 

Abbildung 7: Einflussgrössen von Wissensprozessen 

102 LEONARD-BARTON, D. (Wellsprings 1995), S. 36. 

Sozialisation 


„Wissensspirale“ 

Kombination 

- EinbezogeneWissensorte 

- Geschwindigkeit 

- Sensibilität ggü.. Einflussgrössen 

- Transaktionskosten 

-... 


103 VOPEL unterscheidet sachliche, soziale und zeitliche Dimensionen der Ablehnung von Wissen. Vgl. VOPEL, O. (Wissensarbeit 1999), 

S. 79-91.


Es werden folgende Einflussgrössen gewürdigt: 

a) Führung 

b) Unternehmenskultur 

c) Organisationsstruktur 

d) EDV–Technik 

e) Planungs- und Kontrollprozesse 

f) Beziehungen zu externen Stakeholdern 

ad a) Führung 

Führung in funktionaler und personaler Hinsicht ist eine herausragende Rolle zuzu- 

sprechen, weil sie über die exekutive Gewalt verfügt, Rahmenbedingungen für Wis- 

sensprozesse festzulegen. Es ist zu detaillieren, in welcher Weise Führung bzw. eine 

Führungskraft Einfluss zu nehmen vermag auf den Erfolg organisatonalen Lernens. 

VON KROGH, ICHIJO und NONAKA 104 formulieren fünf Handlungsempfehlungen 

(”Knowledge Enablers”) für Führungskräfte, die eine kontinuierliche Entwicklung der 

organisationalen Wissensbasis wirksam unterstützen sollen. Zunächst ist damit das 

Design einer Vision angesprochen, die sowohl die bestehende als auch die angestrebte 

Wissensbasis von Unternehmenen sowie eine Konkretisierung des in der Zukunft be- 

nötigten Wissens thematisieren sollte. 105 Zweitens sollten Führungskräfte bestrebt sein, 

an Vertrauen und Fürsorge ausgerichtete Kommunikationsregeln in Unternehmen 

umzusetzen. 106 Drittens wird empfohlen, geeignete Wissensarbeiter als ”Aktivisten” 

mit der Aufgabe zu betrauen, die Leitidee und den Prozess des organisationalen Ler- 

nens unternehmensweit zu motivieren. 107 Viertens sollten Führungskräfte geeignete 

Rahmenbedingungen schaffen, die insbesondere die Nutzung von implizitem Wissen 

104 VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 9. 

105 Vgl. VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 102-104. 


107 Vgl. VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 147-160.


im Unternehmen begünstigen. 108 Die weltweite Verfügbarmachung von lokalem Wis- 

sen stellt eine weitere Handlungsempfehlung dar. 109 

SENGE 110 thematisiert mit seinem Konzept der ”fünf Disziplinen” ähnliche Hand- 

lungsfelder, wie sie der zuvor beschriebene Ansatz vorsieht: Systemdenken, die Expli- 

kation mentaler Modelle, die Entwicklung einer Vision, eine Vorbildfunktion von Füh- 

rungskräften auf der Grundlage von persönlicher Reife und Verantwortungsbewusst- 

sein sowie das Gruppenlernen. Anhand dieser Anforderungen wird die Funktion von 

Führungskräften als Designer, Lehrer und Stewarts beschrieben. Damit werden Füh- 

rungskräfte angeleitet, ihre Rolle bei der Entwicklung der organisationalen Wissensba- 

sis neu zu bestimmen. Als Designer sollen sie Visionen über Sinn und Ziele von Wis- 

sensprozessen formulieren. Als Lehrer begleiten und unterstützen sie Organisations- 

mitglieder in Wissensprozessen, während sie als Stewart Rahmenbedingungen prägen. 

Die Anforderungen, wie sie mit den vorgestellten Ansätzen formuliert werden, weisen 

Führungskräften ein neues Selbstverständnis zu. Eine effektive Entwicklung der orga- 

nisationalen Wissensbasis kann nur erreicht werden, sofern ein ausreichend grosser 

Anteil der Führungskräfte bereit ist, ein solches neues Rollenverständnis zu reflektie- 

ren und anzunehmen. 

ad b) Unternehmenskultur 

Der Begriff der Unternehmenskultur beschreibt die Gesamtheit der Hintergrundüber- 

zeugungen, Denkmuster, Wertvorstellungen und Verhaltensnormen, welche das Den- 

ken, Sprechen und Handeln von Organisationsmitgliedern prägen. Damit ist eine adä- 

quate kulturelle Grundströmung als Voraussetzung für erfolgreiche Ausrichtungen der 

108 Dabei empfehlen die Autoren das Konzept des ”ba”. Vgl. VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 177-179. 

Dieses Konzept sieht die Bereitstellung von Plattformen (Projekte, Workshops) sowie von Moderatoren zur Lernmotivation vor. Vgl. 

NONAKA, I.; TOYAMA, R.; KONNO, N. (Leadership 2000), S. 7-9. 


110 SENGE, P. (Discipline 1990), S. 6 f.


anderen Einflussgrössen (EDV-Technik, Planung- und Kontrolle, Stakeholder Mana- 

gement) an den Anforderungen organisationaler Wissensarbeit anzusehen. 111 

Die bereits vorgestellten fünf ”Knowledge Enablers” von VON KROGH, ICHIJO und 

NONAKA 112 können als Skizze einer an den Anforderungen von Wissensprozessen 

ausgerichteten Kultur angesehen werden. 

Der Ansatz von KREBSBACH-GNATH 113 erlaubt es, die Wirkungsweise von Unter- 

nehmenskultur im Hinblick auf das Lernen in Organisationen zu veranschaulichen. Im 

Mittelpunkt dieses Ansatzes steht der Aspekt der Dialogorientierung. 114 Dialoge er- 

lauben es, dass Fragestellungen von Organisationsmitgliedern mit jeweils eigenen Er- 

fahrungsmustern gemeinsam bearbeitet werden können. Indem Dialoge – in Abgren- 

zung zu Diskussionen – nicht darauf ausgerichtet sind, dass sich die überzeugendsten 

Argumente durchsetzen, werden Freiräume geschaffen für die Entstehung von neuen 

Standpunkten bzw. neuen Wissensbeständen. Diese Fähigkeit ist zugleich Vorausset- 

zung für eine konstruktive Konfliktkultur. Die Funktion einer solchen Konfliktkultur 

besteht insbesondere darin, Fehler als Ergebnisse von Lernprozessen zu legitimieren. 

Als dritte Einflussgrösse führt KREBSBACH-GNATH 115 die Lernkultur an. Diese soll 

in Organisationen das Verständnis verankern, dass Lernbedarfe nicht als Schwäche zu 

interpretieren sind, sondern dass diese vielmehr als eine Bedingung für die Fortent- 

wicklung von Wissensbasen wahrgenommen werden. 

ad c) Organisationsstruktur 

Wissensprozesse vollziehen sich unter den Bedingungen bestehender Lösungen im 

Hinblick auf den Zentralisierungsgrad von Entscheidungen und die Abgrenzung von 

111 Vgl. HAUSCHILD, S.; LICHT, T.; STEIN, W. (Culture 2001), S. 78. 

112 VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 9. 

113 KREBSBACH-GNATH, C. (Veränderung 1996). 

114 Damit erfolgt ein Rekurs auf SENGE, der Dialog definiert als ”the capacity of members of a team to suspend assumptions and enter into 

genuine ”thinking together””. Vgl. SENGE, P. (Discipline 1990), S. 10. 

115 KREBSBACH-GNATH, C. (Veränderung 1996), S 47.


Aufgabenbereichen. Es ist zu diskutieren, welche formalen Organisationsstrukturen 

Wissensprozesse begünstigen bzw. beeinträchtigen. 

In der Literatur werden mit Begriffen 116 wie ”N-Form-Organisation”, ”Hyptertext- 

Organisation” oder ”Plattformorganisation” aufbauorganisatorische Ansätze vorge- 

schlagen, die Wissensprozesse wirksam unterstützen sollen. Diese Sichtweise geht auf 

eine in der Literatur verbreitete Dichotomie von hierarchischen Organisationen einer- 

seits, und lose gekoppelten, von Netzwerkstrukturen geprägten Organisationen ande- 

rerseits, zurück. 

Die Kritik an hierarchischen funktionalen Organisationen thematisiert eine ungenü- 

gende Anpassungsflexibilität aufgrund hoher Spezialisierungsgrade sowie aufgrund 

starrer Entscheidungswege. Diese mangelnde Flexibilität begrenzt aus Sicht der Kriti- 

ker Möglichkeiten, die organisationale Wissensbasis durch neue Kombinationen von 

dezentral verteiltem Wissen zu verändern. 117 

Netzwerkorganisationen werden demgegenüber als lernförderlich betrachtet, da sie 

Anpassungsimpulse effektiver aufzunehmen vermögen, ein hohes Mass an Entschei- 

dungsautonomie bieten und eher prozess- als funktionsbezogenes Handeln unterstüt- 

zen. 118 

Das Interesse von Unternehmen richtet sich auf eine an Unternehmenszielen ausge- 

richtete Entwicklung der organisationalen Wissensbasis, nicht auf ”ungelenkte” Ver- 

änderungen der Wissensbasis. An dieser Stelle sind Restriktionen in Bezug auf die 

Eignung von Wissenschaftsorganisationen als Referenz für das Wissensmanagement 

in Unternehmen geltend zu machen. Für Unternehmen stellte eine Initiierung von Wis- 

sensprozessen alleine um dieser Prozesse Willen kein zweckmässiges Verhalten dar. 

116 Für eine Darstellung dieser Organisationsformen vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 71-108. 

117 Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 91. 

118 Vgl. LASSLEBEN, H. (Organisation 2002), S. 128; WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 41.


Aufbauorganisatorische Lösungen sollten also nicht alleine deshalb als geeignet ange- 

sehen werden, weil sie einen geringen Grad an Arbeitsteilung oder geringe Zentralisie- 

rungsgrade vorsehen. Vielmehr ist ein ausgewogenes Verhältnis von ”Stabilität versus 

Erneuerung” 119 bzw. ”Kontrolle und Freiheit” 120 anzustreben. Aus praktischer Per- 

spektive äussert sich BILL GATES hierzu noch weitgehender, indem er die Bedeutung 

von Unternehmenskultur und Organisationsstruktur vergleichend gegenüberstellt: 

”Menschen zu motivieren, Verantwortung zu übernehmen, ist nicht so sehr eine Frage 

der organisatorischen Struktur als vielmehr eine Frage der organisatorischen Einstel- 

lung.” 121 

Schliesslich besteht in der Literatur kein Einvernehmen im Hinblick auf eine adäquate 

Organisation der Verantwortlichkeit für Wissensprozesse. Einige Autoren befürworten 

die Einrichtung einer entsprechenden Linienposition (”Chief Knowledge Officer”). 122 

Eine Alternative hierzu wird von HANSEN und VON OETINGER 123 darin gesehen, 

die Aufgabenspektren ausgewählter Führungskräfte um wissensprozessbezogene Ver- 

antwortlichkeiten zu erweitern. Solches Vorgehen entspricht der Forderung von VON 

KROGH, ICHIJO und NONAKA 124 nach dem Einsatz von ”Knowledge Activists”. 

ad d) EDV-Technik 

Die Literaturauswertung lässt ein Einvernehmen darüber erkennen, dass die Verfüg- 

barkeit adäquater Informations- und Kommunikationstechniken einen wesentlichen 

Bestimmungsfaktor für die Qualität und die Geschwindigkeit von Wissensprozessen in 

Organisationen darstellt. 125 

119 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 72. 

120 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 27. 

121 GATES, B. (Wettbewerb 1999), S. 430-431. 

122 FOOTE, N. W.; MATSON, E.; RUDD, N. (Manager 2001), S. 125-129. 

123 HANSEN, M. T.; VON OETINGER, B. (Wissensmanager 2001), S. 83-84. 

124 VON KROGH, G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 147-160. 

125 Vgl. EFQM; APQC; KMN (Organisation 1997), S. 23-34; NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 258-264; HEISIG, P.; 

VORBECK, J. (Benchmarking 1998), S. 16-17; BÖHM, I. (Expertennetzwerke 2001), S. 112-114; FRANK, U.; SCHAUER, H. (Wirtschaftsinformatik 

2001), S. 164-166; SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 28-29.


KLOSA 126 unterscheidet dabei herkömmliche Anwendungssysteme (Workflowmana- 

gementsysteme, Data Warehouse-Systeme) und spezielle Wissensmanagementsysteme, 

welche an den Anforderungen von Wissensprozessen ausgerichtete Funktionen vorse- 

hen (OpenText, Compassware Development). 

ad e) Planungs- und Kontrollprozesse 

Während in der Literatur eine lebhafte Diskussion über den Einfluss von Führung, 

Unternehmenskultur und formaler Organisationsstruktur auf Wissensprozesse zu beo- 

bachten ist, beschäftigen sich nur wenige Beiträge mit dem Stellenwert von Planungs- 

und Kontrollroutinen. 

Es lassen sich zwei unterschiedliche Interpretationen über die Beziehung zwischen 

Wissensprozessen einerseits, und der Durchführung von Planungen und Kontrollen 

andererseits, ausmachen. 

KAPLAN und NORTON 127 beschreiben die im Zusammenhang einer Balanced Score- 

card sich vollziehenden Planungsprozesse als ”strategic learning process”. 128 Planung 

und Kontrolle selbst werden hier also als Wissensprozesse in einem der Diktion der 

”Wissensspirale” ähnlichem Sinne definiert. Ebenso ist GÜLDENBERG 129 zu inter- 

pretieren, der dem Controlling die Funktion zuweist, ”organisationale Intelligenz auf- 

zubauen”. 

In einer alternativen Sichtweise werden Planungs- und Kontrollprozesse als Einfluss- 

grössen von Wissensprozessen beschrieben. 130 Es wird dabei angenommen, dass diese 

Wissensübertragungen zu fördern oder zu beeinträchtigen vermögen. Beeinträchtigun- 

gen können z. B. verursacht werden, indem in zu hoher Frequenz Abweichungsanaly- 

126 KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 49-50. 

127 KAPLAN, R. S.; NORTON, D. P. (Scorecard 1996), S. 250-270. 

128 KAPLAN, R. S.; NORTON, D. P. (Scorecard 1996), S. 251. Vgl. auch ABERNETHY, M. A.; BROWNELL, P. (Budgets 1999), S. 190. 

129 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2000), S. 335. Vgl. auch VANDENBOSCH, B. (Association 1999), S. 79. 

130 Diese Sichtweise geht auf eine verhaltenswissenschaftliche Interpretation von Controllingprozessen zurück. Vgl. hierzu BROMWICH, 

M. (Markets 1990), S. 27-28; DENT, J. F. (Strategy 1990), S. 3-4; DENT, J. F. (Cultures 1991), S. 705-706; ARGYRIS, C. (Defenses 

1992), S. 115.


sen zur Fortschrittskontrolle vorgenommen werden, ohne dabei die Wirkungszeiträu- 

me von Wissensprozessen zu berücksichtigen. SENGE 131 spricht hierzu von der Not- 

wendigkeit zur Gestaltung eines ”Balancing Process with Delay”. 

Planung und Kontrolle stellen Elemente der Sachziel-Dimension von Controlling- 

Konzeptionen 132 dar. Deshalb soll nun ein detailliertes Verständnis dieser Einfluss- 

grösse entwickelt werden. Wie in Tabelle 2 veranschaulicht wird, begründen unter- 

schiedliche Steuerungsansätze spezifische Vorgehensweisen im Ressourcenmanage- 

ment, sie sind an ansatzspezifische Prämissen gebunden und sie induzieren unter- 

schiedliche Risiken für den Erfolg von Wissensprozessen. 

Als Steuerungslogiken 133 lassen sich Ansätze der Fremdsteuerung, der Kontextsteue- 

rung sowie der Selbststeuerung abgrenzen. Bei einer Fremdsteuerung wird mit der 

Formulierung von Vorgaben in Bezug auf Wissensobjekte (Verfügbarkeit, Anspruchs- 

niveau) oder Wissensprozesse (Geschwindigkeit, einzubeziehende Wissensorte) die 

Realisierung von Wissenszielen angestrebt. 

Steuerungs- 

logik 

Fremdsteuerung 

(Hierarchische 

Zielvorgaben 

für Wissensorte) 

131 SENGE, P. (Discipline 1990), S. 73. 

132 Vgl. Kapitel 2.4.1, S. 76. 

Vorgehensweise Prämissen 

• Festlegung von Vorgaben in 

Bezug auf Wissensobjekte 

(Inhalt, Ort, Explikationsgrad) 

oder Wissensprozesse 

(Übertragungsart, Fehlerfreiheit, 

Geschwindigkeit) 

• Messung von Zielerreichungsgraden 

• Technokratische (Berichtswesen) 

bzw. personenorientierte 

(Review-Gespräche) 

Top-down Feedback- 

Kommunikation 

• Angestrebte Veränderungen 

der Wissensbasis 

müssen ex 

ante ausreichend 

exakt beschrieben 

werden können 

• Zuordenbarkeit von 

Veränderungen der 

organisationalen 

Wissensbasis zu 

Wissensorten 

Risiken in Bezug auf 


• Geringe Autonomie 

von Wissensorten 

beeinträchtigt tendenziell 

deren Bereitschaft,Wissensziele 

zu verfolgen 

• Dysfunktionale Effekte 

wegen mangelnderAusrichtung 

als ”Balancing Process 

with Delay” 

133 Die Beurteilung der Eignung dieser Steuerungsansätze wird massgeblich von dem zugrundeliegenden Wissensmanagement-Modell 

bestimmt. Vgl. hierzu die vergleichende Darstellung der Steuerungslogiken alternativer Modelle in Tabelle 3 in Kapitel 2.3, S. 60.


Steuerungs- 

logik 

Kontextsteuerung 

(Gestaltung von 

Einflussgrössen 

der Wissensarbeit) 

Selbststeuerung(Zielbestimmung 

und –verfolgungautonom 

durch Wissensorte) 

Vorgehensweise Prämissen 

• Identifizierung relevanter 

Einflussgrössen (Führungsverhalten, 

IT-Infrastruktur) 

von Wissensprozessen 

• Optimierung dieser Einflussgrössen 

gemäss den 

vermuteten Anforderungen 

der ”Wissensspirale” 

• Reflektion inWissensorten 

über die Rolle lokaler Wissensarbeit 

für den Unternehmenserfolg 

• Nutzung formaler Verfahren 

für die Selbst-Definition lokaler 

Wissensziele sowie für 

Fortschrittskontrollen 

(Checklisten, Blue Book) 

• Verfügbarkeit von 

Hypothesen über 

kausale Zusammenhänge 

zw. der 

Ausprägung von 

Einflussgrössen und 

dem Erfolg von 

Wissensprozessen 

• Maturity (Persönliche 

Reife, Professionalität) 


für autonome 

Wissensarbeit 

• Modifikation bestehenderRollendefinitionen(Arbeitsplatzbeschreibungen) 

Tabelle 2: Ansätze zur Planung und Kontrolle von Wissensressourcen 

Risiken in Bezug auf 


• Unbestimmter Time 

Lag bzgl. der Wirkungsentfaltung 

von Massnahmen 

• ”Gedächtnisse” von 

Wissensorten blockieren 

ggf. Anpassungen 

in den Wissensprozessen 

• Wissensprozesse 

vollziehen sich ohne 

Anbindung an 

Top-down Vorgaben 

ggf. analog den 

Prozessen in Wissenschaftsorganisationen 

(Risiko der 

reinen Selbstreferenz) 

Dazu werden Messpunkte in den Wissensorten (Vertriebsorganisation) und entspre- 

chende Messgrössen (Anzahl aufgrund abteilungsübergreifender Wissenssynthesen 

generierter Ideen für Neuprodukte) definiert. Zielerreichungsgrade werden entweder 

mittels eines Berichtswesens (technokratisch) oder auf dem Wege von Review- 

Gesprächen (personenorientiert) top-down gegenüber den Wissensorten kommuniziert. 

Voraussetzungen für eine Fremdsteuerung sind die Bestimmbarkeit zukünftiger Ver- 

änderungsbedarfe der organisatonalen Wissensbasis (Welche Wissensobjekte oder – 

prozesse werden zukünftig bedeutsam sein?) sowie die Zuordenbarkeit von Verände- 

rungen der Wissensbasis zu Wissensorten. Neben den oben bereits angeführten dys- 

funktionalen Effekten aufgrund allzu enger Zyklen der Ergebnismessung (”Balancing 

Process with Delay”) ist als weiteres Risiko für Wissensprozesse einzustufen, dass sich


Wissensorte bei einer als unzureichend wahrgenommenen Autonomie 134 diesen Pro- 

zessen tendenziell verweigern. 

Mit einer Kontextsteuerung wird das Ziel verfolgt, durch Optimierung der relevanten 

Einflussgrössen die Häufigkeit, Geschwindigkeit, Fehlerfreiheit usw. von Wissenspro- 

zessen zu verbessern. Wie die Darstellungen in diesem Kapitel deutlich machen (siehe 

etwa die Diskussion zur Gestaltung einer ”wissensfreundlichen” Organisationsstruk- 

tur), ist die Formulierung von Hypothesen über den Zusammenhang zwischen Ein- 

flussgrössen und der Leistungsfähigkeit von Wissensprozessen als bedeutende Heraus- 

forderung anzusehen. Als Risiken einer Kontextsteuerung in Bezug auf Wissensüber- 

tragungen sind zwei Aspekte anzuführen: Zum einen ist der Zeitraum, in welchem 

Veränderungen von Einflussgrössen (Unternehmenskultur, Führungsverhalten) Ver- 

besserungen in den Wissensprozessen zu initiieren vermögen, nur schwer zu bestim- 

men. 

Zweitens ist zu berücksichtigen, dass die im ”Gedächtnis” 135 von Wissensorten mit 

den zu verändernden Ausprägungen der Einflussgrössen verbundenen Erlebnisse, Ent- 

täuschungen usw. als Bestandteile von Erfahrungs- und Deutungsmustern prinzipiell 

erhalten bleiben. Dieses zuletzt angeführte Phänomen kann zu einem Beharrungsver- 

halten führen, indem Mitarbeiter prinzipiell mögliche Verbesserungen von Wissens- 

prozessen nicht mittragen, obwohl bereits objektiv Verbesserungen entsprechender 

Rahmenbedingungen (Austausch von Führungskräften, Dezentralisierung von 

Entscheidungen) realisiert wurden. 

Bei der Realisierung eines Selbststeuerungsansatzes 136 erfolgen sowohl Definition als 

auch Verfolgung wissensbezogener Ziele autonom in den Wissensorten. Grundlegend 

dafür ist, dass Mitarbeiter und Gruppen ihre Rollen als Orte der Wissensarbeit akzep- 

tieren und diese Rollen sinnvoll in ihren Arbeitsalltag integrieren können. Formale 

134 NONAKA und TAKEUCHI führen Autonomie als Bestimmungsfaktor der Dynamik der ”Wissensspirale” an. Vgl. NONAKA, I.; 

TAKEUCHI, H. (Companay 1996), S. 75ff. Zur Bedeutung von Autonomie für Wissensprozesse vgl. auch WEHNER, T.; DICK, M. 

(Umbewertung 2001), S. 91-92. 

135 Vgl. Kapitel 2.1.1, S. 15. 

136 Vgl. BHATT, G. D. (People 1998), S. 166-169.


Verfahren wie der Einsatz von Checklisten oder Plänen können die Definition von 

Wissenszielen und entsprechende Fortschrittskontrollen unterstützen. Die Funktions- 

fähigkeit eines solchen Steuerungsansatzes ist an strenge Voraussetzungen gebunden. 

Zum einen muss der Stellenwert von Wissensarbeit in Arbeitplatzbeschreibungen auf- 

genommen werden. Zudem ist es erforderlich, dass involvierte Mitarbeiter und Grup- 

pen ein hohes Mass an selbstständiger Arbeitsweise, Strukturierungsvermögen usw. zu 

realisieren vermögen. Es ist auf diese Prämissen zurückzuführen, dass Konzepte der 

Selbststeuerung ausserhalb von Wissenschaftsorganisationen bisher nur in wenigen 

Professionen wie dem Investmentbanking 137 und der Unternehmensberatung 138 reali- 

siert werden. Als Risiko ist anzusehen, dass die Anbindung von sich vollständig 

selbststeuernder Wissensarbeit an übergeordnete Unternehmensziele sich stets aufzu- 

lösen droht: Es besteht die Gefahr, dass sich selbststeuernde Wissensorte, analog klas- 

sischen Wissenschaftsorganisationen, im Sinne einer ”reinen Selbstreferenz” 139 mit 

Wissensübertragungen um ihrer selbst Willen beschäftigen. 

Im Hinblick auf den Einfluss von Planung und Kontrolle auf Wissensprozesse ist zu- 

sammenfassend festzuhalten, dass die Wirkungen und Risiken in Abhängigkeit von 

dem realisierten Steuerungsansatz zu bewerten sind. 

ad f) Beziehungen zu externen Stakeholdern 

Nach SVEIBY 140 stellt die Vernetzung eines Unternehmens mit Kunden, Lieferanten, 

Wettbewerbern, Verbänden, Hochschulen usw. einen der wirksamsten Ansätze für die 

qualifizierte Entwicklung einer organisationalen Wissensbasis dar. 

Bisher liegen dazu nur wenige Untersuchungen vor. Diese widmen sich vor allem 

Wissensprozessen im Zusammenhang mit Unternehmenskooperationen 141 oder in Ver- 

137 Vgl. VOBEL, O. (Wissensarbeit 1999), S. 268-274. 

138 Vgl. die Fallstudien zu Unternehmensberatungen bei WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 125-136, HIDDING, G. J.; 

CATTERALL, S. M. (Anatomy 1998), S. 4-12; WOJDA, F. (Planung 2000), S. 320-326; SCHOLZ, V. (Business 2002); S. 44-51. 


140 SVEIBY, K. E. (1997), S. 108 ff. 

141 Vgl. MOWERY, D.C.; OXLEY, J. E.; SILVERMAN, B. S. (Alliances 1996), S. 79-82; INKPEN, A. C. (Alliances 1998); S. 72-76; 

INKPEN, A. C.; DINUR, A. (Ventures 1998), S. 456-460.


bindung mit Kundenbeziehungen. 142 AADNE, VON KROGH und ROOS 143 formulie- 

ren vier Einflussgrössen auf den Erfolg von Wissensprozessen in Unternehmenskoope- 

rationen: 

• Qualifiziertes Verständnis der eigenen Kooperationsmotive 

• Qualifiziertes Verständnis der Motive von Kooperationspartnern 

• Vertrauen in Kooperationspartner 

• Erfahrung und Lernfähigkeit 

Führung, Unternehmenskultur, Organisationsstruktur, EDV-Technik, Planungs- und 

Kontrollprozesse sowie die Beziehungen zu Stakeholder sind Gestaltungsfelder, bei 

denen Einflüsse auf den Erfolg von Wissensprozessen angenommen werden können. 

Unternehmen sollten deshalb, aufbauend auf handlungsleitende Hypothesen, bestrebt 

sein, diese Gestaltungsfelder nach den Anforderungen erfolgreicher Wissensarbeit 

auszurichten. 

Dieses Unterkapitel wird abgeschlossen, indem die Diskussionsergebnisse an den Er- 

fahrungen in der Unternehmenspraxis gespiegelt werden. Abbildung 8 fasst dazu bei- 

spielhaft die Erwartungen von Mitarbeitern an die Thematik Wissensmanagement zu- 

sammen. Es wird deutlich, dass diese Mitarbeitererwartungen eben die zuvor ange- 

führten Gestaltungsfelder ansprechen. 

142 Vgl. HUANG, J. C.; SHAN, L. (Customer 2002), S. 94-96; HENNESTAD, B. W. (Customer 1999), S. 17-18; HANDBAUER, G. 

(Kunden 1999), S. 43-44. 

143 AADNE, J. H.; VON KROGH, G.; ROOS, J. (Cooperation 1996), S.19.


Formulierung gegenstandsbezogener Strategien und Ziele 

• Neues Rollenverständnis von Führungskräften und Mitarbeitern 

• Kein frühzeitiger Ergebnisdruck/ keine instrumentellen Vorgaben 

• Eigenentwicklung von Tools als wertvoll anerkennen 

• Interdisziplinarität in Grenzbereichen betonen 

• Ökonomische Bewertungskriterien zurückstellen 

Schaffung struktureller Handlungsmöglichkeiten 

• Fachübergreifende Projektinitiativen und Steuerkreise bilden 

• Ressourcen für lokale Projektaktivitäten bereitstellen 

• Möglichkeiten für experimentelle Annäherungen an das 

Thema Wissensmanagement schaffen 

• Ansprechpartner in peripheren Abteilungen einbinden 

• Technische Infrastruktur bereitstellen 

Aufbau einer Vertrauensbasis durch die Führungsebene 

• Personengebundenes Wissen (Fachexpertise) wertschätzen 

• Interessenvertretung (Betriebsrat) aktiv einbinden 

• Regelmässigen Dialog über Projektfortschritte führen 

• Individuelle Qualifizierungs-/Rotationsoptionen vereinbaren 

Abbildung 8: Mitarbeitererwartungen an Wissensmanagement 144 

2.3 

Modelle des Wissensmanagements 

In Kapitel 2.1.4 wird die Qualität von Wissen als eine strategisch bedeutsame Unter- 

nehmensressource begründet. 145 Wissensmanagement wird als Führungssystem be- 

trachtet, das eine systematische, an den Unternehmenszielen ausgerichtete Bewirt- 

schaftung dieser Ressource anstrebt. Managementziele thematisieren dabei sowohl die 

Entwicklung von Wissenbasen (Ressourcenausstattung) als auch die Wissensnutzung 

(Ressourcendisposition). 

Ein solches Führungssystem kann in unterschiedlicher Weise ausgestaltet werden. Sei- 

ne Ziele und Aufgaben werden vor allem davon bestimmt, welche Axiome und Inter- 

144 Darstellung in Anlehnung an WEHNER, T.; DICK, M. (Umbewertung 2001), S. 108-109. 

145 Vgl. Kapitel 2.1.4, S. 34.


pretationen in Bezug auf die Eigenschaften von Wissen bzw. die Wirkungsweise von 

Wissen das System prägen. 

Es erfolgt nun, ausgehend von einer Definition des Managementbegriffes und einer 

kritischen Würdigung bestehender Modellansätze, die Erarbeitung eines untersu- 

chungsadäquaten deskriptiven Wissensmanagement-Modells. Dieses dient sodann als 

Referenz zur Konkretisierung eines Wissensmanagements im Untersuchungsfeld Ban- 

ken im nachfolgenden Kapitel. 

Die in der Literatur 146 diskutierten Ansätze zum Wissensmanagement können anhand 

von drei Grundmodellen abgegrenzt werden: 

• Technokratische Modelle 

• Modelle der Wissensökologie 

• Umsetzungsorientierte Phasenmodelle 

Tabelle 3 bietet im Vorgriff auf die nachfolgenden Darstellungen einen zusammenfas- 

senden Vergleich dieser Modelle. 

146 Vgl. ZAHN, E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 2000), S. 244-2445; LASSLEBEN, H. (Organisation 2002), S. 

127-129; FRESE, E.; THEUVSEN, L. (Organisationsarbeit 2000), S. 17; GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 304-306; 

VOPEL, O. (Wissensarbeit 1999), S. 239-263; KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 36-37; WILLKE, H. (Finanzwirtschaft 

2001), S. 24-28; KROGH, G. von; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 25-30; ALEX, B.; BECKER, D.; 

STRATMANN, J. (Unternehmensführung 2002), S. 49; NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 150-158; BAECKER, D. (Wissensmanagement 

2002), S. 98; GRANT, R. M. (Firm 1996), S. 120; BOUNCKEN, R. B. (Wissensstrategien 2000), S. 438 und S. 441- 

443; LUBIT, R. (Advantage 2001), S. 171-172; PFEFFER, J.; SUTTON, R. I. (Action 1999), S. 89-93.


Abgrenzungskriterien 

Theoretische Basis 

Interpretation von 

Wissen 

Steuerungslogik 

Prozessverständnis 

Ansätze zur Komplexitätsreduzierung 

Technokratisches 

Wissensmanagement 

Produktionstheoretisch-orientierterAnsatz 

Wissen = Objekt = 

Information 

Wissensaufbau und 

-transfer kann deterministisch 

geplant, 

gesteuert und gemessen 

werden 

Rationale Entscheidungsprozesse 

Komplexität wird 

durch ”Wissenslogistik” 

beherrscht 

Tabelle 3: Grundmodelle des Wissensmanagements 147 

2.3.1 Management 

Modell 

Wissensökologie 

Systemtheoretischverhaltenswissenschaftlicher 

Ansatz 

Wissen = Prozess 

Rahmenbedingungen 

(Kontexte) ermöglichen 

selbststeuernde 

Lernprozesse 

Emotional-rationale 

Entscheidungsprozesse 

und Lernprozesse 

Komplexität wird 

durch (lokale) Selbststeuerung 

reduziert 

Phasenmodelle des 

Wissensmanagements 

Praxisgeleiteter 

Ansatz 

Wissen situativ als 

Objekt oder als 

Prozess 

Spezifische Kontexte 

und Steuerungsinstrumente 

werden in 

unterschiedlichen 

Phasen wirksam 

Rationale Entscheidungsprozesse 

Komplexität wird mit 

Hilfe von Phasen, 

Modulen, Prozessschritten 

reduziert 

Dieser Arbeit wird das St. Gallener Konzept Integriertes Management zugrundegelegt. 

Dieses weist dem Management drei Hauptfunktionen zu: 148 

Gestaltung 

Sicherstellung eines institutionellen Rahmens, der die Überlebens- und Entwicklungs- 

fähigkeit einer handlungsfähigen Ganzheit durch ihre Zweckerfüllung erhält. 

147 In Anlehnung an die Darstellung bei NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 152. 

148 Vgl. BLEICHER, K. (Konzept 1999), S. 54.


Lenkung 

Bestimmung von Zielen sowie die Initiierung und Kontrolle von an den Unterneh- 

menszielen ausgerichteten Aktivitäten des Systems und seiner Elemente. 

Entwicklung 

Förderung durch Gestaltungs- und Lenkungsprozessen, sowie durch teilweise 

eigenständige Evolution in sozialen Systemen durch das integrative Erlernen von 

Wissen, Können und Einstellung. Die Wahrnehmung dieser Funktionen erfolgt dabei 

auf den Ebenen des normativen, des strategischen und des operativen Managements. 

Auf der normativen Ebene widmet sich das Management vor allem der Reflektion von 

Prinzipien, Normen und Spielregeln. Die Beschäftigung mit dem Aufbau, der Pflege 

sowie der Nutzung von Erfolgspositionen und Erfolgspotenzialen ist auf der 

strategischen Ebene angesiedelt. Die Umsetzung von auf normativer und strategischer 

Ebene formulierten Vorgaben erfolgt schliesslich durch ein operatives Management. 

2.3.2 

Technokratische Modelle 

Technokratisches Wissensmanagement geht auf produktionstheoretische Überlegun- 

gen zurück. Den Ausgangspunkt bildet die Interpretation von Wissen als einem Pro- 

duktionsfaktor. 149 Hiernach ist es die alleinige Bestimmung von Wissen, in Kombina- 

tionen mit anderen Produktionsfaktoren einzugehen. Wissen kann dabei entweder den 

Charakter eines Potenzialfaktors, welcher sein Leistungsvermögen über einen längeren 

Zeitraum entfaltet, annehmen oder aber zum Zeitpunkt seines Einsatzes verbraucht 

werden (Verbrauchsfaktor). 

Der Stellenwert von Wissen in Produktionsprozessen wird im technokratischen Wis- 

sensmanagement mit Hilfe von Produktionsfunktionen festgelegt. Es existiert über 

Produktionsfunktionen hinaus kein Bezugsrahmen, aus dem heraus Wissen eine wei- 

149 REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), S. 17.


tergehendere Bedeutung zugewiesen werden kann. Dieses hat zur Konsequenz, dass in 

dem produktionstheoretisch-orientierten Ansatz Wissen und Information den gleichen 

Sachverhalt beschreiben. 150 Mit Produktionsfunktionen werden die Art und die Menge 

von benötigtem Wissen deterministisch festgelegt: ”Wissen hat als Produktionsfaktor 

einen eigenständigen Bestand.” 151 Es kann in dieser Sichtweise stets verfügbar ge- 

macht werden. 

Wissensmanagement wird damit als Teil eines produktionswirtschaftlichen Führungs- 

systems betrachtet. Analog zu der produktionswirtschaftlichen Steuerung von Be- 

triebsmittel- und Werkstoffbeständen ist das Wissensmanagement für die Disposition 

von Wissen verantwortlich. Dieses Verständnis spiegelt sich bei REHÄUSER und 

KRCMAR 152 wider, indem sie in ihrem Modell des Wissensmanagements z. B. die 

Aufgaben der Beschaffung und Lagerung ansiedeln. Neben der Faktorbeschaffung ist 

es Aufgabe des Wissensmanagements, die Kapazitäts- und Flexibilitätsanforderungen 

des Produktionssystems zu erfüllen. Diesen Anforderungen wird insbesondere durch 

die Verwendung von Techniken zur Informationsspeicherung und –verteilung nachge- 

kommen. LEHNER 153 spricht in diesem Sinne von einem ”computerunterstützten Wis- 

sensmanagement”. 

Die Organisation des Produktionsbeitrages erfolgt durch die Zuordnung von Wissen zu 

Mitarbeitern, wobei das Leistungsvermögen des Wissens alleine an die Verfügbarkeit 

eines Trägers gebunden ist. 

Übertragungen von Wissen erfolgen schlicht im Sinne der Sendung und des Empfangs 

von Zeichen, ohne dass Bedingungen für die Interpretation der Zweckmässigkeit von 

Wissen auf Empfängerseite vorgesehen sind. 

150 Vgl. WITTMANN, W. (Produktion 1979), Sp. 2264. 

151 WALGER, G.; SCHENCKING, F. (Wissen 2001), S. 25. 

152 REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), S. 19-21. 

153 LEHNER, F. (Gedächtnis 2001), S. 226. Vgl. ebenso FRANK, U.; SCHAUER, H. (Wirtschaftsinformatik 2001), S. 169.


Ein produktionstheoretisches Modell kommt als Bezugsrahmen für die weiteren Über- 

legungen nicht in Betracht. Diese Einschätzung ist darauf zurückzuführen, dass ein 

solches Modell allzu weitreichende Vereinfachungen in Bezug auf die Eigenschaften 

und die Wirkungsweisen von Wissen in Unternehmen vornimmt. Damit würde die 

Relevanz von mit Hilfe eines solchen Modells entwickelten Handlungsempfehlungen 

für die Praxis erheblich eingeschränkt. Im Einzelnen sind folgende Kritikpunkte anzu- 

führen: 

• Eine deterministische Ableitung von Wissensbedarfen aus Unternehmenszielen 

mittels Produktionsfunktionen lässt einen bedeutenden Anteil von Aktivitäten 

mit Bezug zu organisationaler Wissensarbeit, eben solche die sich intuitiv voll- 

ziehen, ausser Acht. Solches inkrementell generierte Wissen kann jedoch in zu- 

künftigen Zeitperioden im Kontext bereits bekannter oder neuer Aufgabenkon- 

texte eine wichtige Ressource darstellen. 

• Es erfolgt keine Interpretation von Wissen als Prozess. Dadurch können der 

Praxis weder Ansätze zur Kontextsteuerung (Steuerung von Wissensprozessen 

durch die Gestaltung von Einflussgrössen) noch Ansätze zur Fremdsteuerung 

(Initiierung und Kontrolle von Wissensprozessen) an die Hand gegeben werden, 

um mit ihrer Hilfe organisationale Wissensarbeit zu gestalten. 

• Die Nichtbeachtung der in der Unternehmenspraxis bestehenden Entscheidungs- 

und Handlungsfreiheiten von Individuen und Gruppen bei der Verarbeitung von 

Wissen stellt die Praxisrelevanz von aus technokratischen Modellen entwickel- 

ten Gestaltungsempfehlungen zusätzlich in Frage. 

• Eine Fokussierung auf die informationstechnische Verteilung und Speicherung 

von Wissen wird den tatsächlich bestehenden Entscheidungs- und Handlungs- 

bedarfen in Unternehmen nicht gerecht.


2.3.3 

Modelle der Wissensökologie 

NORTH 154 führt als weitere Gruppe von Wissensmanagementansätzen die Wissens- 

ökologie ein. Diesem Ansatz zuordenbare Modelle postulieren eine Bindung von Wis- 

sen an den Kommunikationszusammenhang 155 in Unternehmen als soziale Systeme. 

Anders als es der produktionstheoretische Ansatz vorsieht, ist Wissen hier nicht per se 

verfügbar, sondern muss vielmehr konstruiert werden. Eine Zuordnung von Wissen zu 

Individuen nach dem einfachen Muster der Sendung und des Empfangs von Zeichen 

ist nicht möglich. Vielmehr wird hier angenommen, dass erfolgreiche Kommunikation 

nur auf dem Wege einer erfolgreichen Verknüpfung von Informationen mit den Pro- 

zessen der Mitteilung und des Verstehens erreicht werden kann. 156 

Dieser systemtheoretisch-verhaltenswissenschaftliche Ansatz sieht vor, dass zu über- 

tragende Informationen im Hinblick auf bestimmte Relevanzkriterien 157 bedeutsam 

sind. Darüber hinaus muss einem System ein Signal eingehen, wonach eine solche 

Information angeboten wird (Mitteilung). Ein solches Signal soll gewissermassen die 

Aufnahmebereitschaft des Systems motivieren. Ob eine übertragene Information 

schliesslich als Wissen im System aufgenommen, die Kommunikation also erfolgreich 

abgeschlossen wird, ist davon abhängig, ob eine verstandene Mitteilung tatsächlich für 

das System wichtiges Wissen beinhaltet. 

Wissen stellt hier also keine Bestandsgrösse dar. Vielmehr entsteht Wissen stets nur 

durch kontinuierliche Kommunikation. Wiederholt kommuniziert wird dabei nur sol- 

ches Wissen, das für die Sicherstellung der Überlebensfähigkeit des Systems als not- 

wendig beurteilt wird. 

Der Aufgabenkatalog eines auf solche Überlegungen zurückgehenden Wissensmana- 

gements wird von Prüfroutinen bestimmt. Dieses sind zum einen Prüfungen erster 

154 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 150-154. Vgl. auch PALASS, B. (E-Business 2001), S. 20-21. 

155 Vgl. LUHMANN, N. (Gesellschaft) 1994, S. 21ff. 

156 Vgl. WALGER, G.; SCHENCKING, F. (Wissen 2001), S. 28. 

157 Vgl. hierzu auch die definitorische Abgrenzung von Daten, Informationen und Wissen in Kapitel 2.1.1, S. 13-16.


Ordnung, welche jenes systemspezifische Wissen identifizieren, das für den Fortbe- 

stand des Systems benötigt wird. Darüber hinaus werden Prüfungen zweiter Ordnung 

vorgesehen. Diese Prüfungen haben die Art und Weise selbst, in der die Identifizie- 

rung von relevantem Wissen sich vollzieht, zum Gegenstand. Im Mittelpunkt der Prü- 

fungen zweiter Ordnung steht dabei die Gültigkeit der einbezogenen Relevanzkrite- 

rien. 

Das ”systemische Wissensmanagement” von WILLKE 158 sowie die ”Fünf Diszipli- 

nen” von SENGE 159 können als Beispiele wissensökologischer Modelle angesehen 

werden. Beiden Modellen ist gemeinsam, dass sie das Zusammenwirken von Selbst- 

steuerung und Kontextsteuerung in den Mittelpunkt stellen. 

Die Kontextsteuerung manifestiert sich dabei in der Ausrichtung von Einflussgrössen 

an den Anforderungen organisationaler Wissensarbeit. Selbststeuerung hingegen wird 

in Entscheidungen von Einzelnen und Gruppen, z. B. in Bezug auf die Bereitschaft zur 

Kommunikation impliziten Wissens oder zur Umwandlung von implizitem Wissen in 

explizites Wissen, wirksam. Ein auf Instrumente der Fremdsteuerung zurückgreifen- 

des Wissensmanagement wird in Modellen der Wissensökologie als nicht leistungsfä- 

hig beurteilt. 160 

• Für eine kritische Würdigung ist hervorzuheben, dass die Wissensökologie die 

Komplexität von Wissensprozessen in der Praxis in geeigneter Weise wider- 

spiegelt. Dieses wird erreicht, indem zum einen die Entscheidungs- und Hand- 

lungsfreiheiten von an Wissensprozessen Beteiligten Berücksichtigung finden. 

Zudem werden sowohl rational als auch emotional oder intuitiv initiierte Wis- 

sensprozesse durch diese Modelle zugelassen. Schliesslich werden auch die Ein- 

flussgrössen von Wissensprozessen in die Betrachtung einbezogen. Hierdurch 

können Aussagen über eine zweckmässige Gestaltung von Unternehmenkultur, 

158 WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 6-11. 

159 SENGE, P. (Discipline 1990). S. 57 ff. 

160 BROWN und DUGUID führen die Überforderung einer reinen Fremdsteuerung auf die mit diesem Steuerungsansatz verbundenen und 

praktisch nicht befriedigbaren Informationsbedarfe zurück. Vgl. BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Dienstanweisung 2000), S. 69-71.


EDV-Infrastruktur usw. zur Realisierung einer erfolgreichen Kontextsteuerung 

formuliert werden. 

• Dennoch stellt die Wissensökologie aufgrund von zwei Kritikpunkten keinen 

adäquaten Bezugsrahmen für die Entwicklung einer Controlling-Konzeption 

dar. Zum einen sieht die Wissensökologie keine Wissensobjekte vor. Dabei stel- 

len Wissensobjekte (kundenbezogenes Wissen), eingeordnet in einen Aufga- 

benkontext (Kundenansprache) und kombiniert mit Finanzmitteln (Kreditlimite) 

oder Sachmitteln (Filialinfrastruktur), einen massgeblichen Bestandteil der Res- 

sourcenausstattung von Unternehmen dar. 

• Darüber hinaus ist eine Fokussierung von Akten der Selbststeuerung wie sie die 

Wissensökologie vornimmt, für die Formulierung von Gestaltungsempfehlun- 

gen für ein Wissenscontrolling nicht zielführend. Zwar sollen Aspekte der 

Selbststeuerung in die zu entwickelnde Controlling-Konzeption einbezogen 

werden. Ohne jedoch auch Mechanismen der Fremdsteuerung (formale Planung 

und Kontrolle) einzubeziehen, erscheint es nicht möglich, eine Integration von 

Wissensmanagement in das übergreifende Ressourcenmanagement von Unter- 

nehmen zu erreichen. 

2.3.4 Phasenmodelle 

In der Literatur sind solche Ansätze vertreten, die eine Komplexitätsreduzierung mit 

Hilfe der Bildung von Phasen oder Modulen vornehmen. Es werden dazu zwei Model- 

le 161 vorgestellt: 

a) ”Bausteine des Wissensmanagements” 162 

b) ”Wissensmanagement- Lebenszyklusmodell” 163 

161 Andere Modelle kommen aufgrund ihres hohen Allgemeinheitsgrades als Managementansätze nicht in Betracht. Vgl. z. B. die ”Vier 

Akte” von SCHÜPPEL, J. (Spannungsfeld 1996). 

162 PROBST, G. J. B.; RAUB, S.; ROMHARDT, K. (Ressource 1997). 

163 REHÄUSER, J. ; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996).


Neben einer alternativen Phasenabgrenzung unterscheiden sich die Modelle vor allem 

hinsichtlich der betrachteten Wissensarten sowie in Bezug auf den Stellenwert, wel- 

cher der Informationstechnik zugesprochen wird. 

ad a) ”Bausteine des Wissensmanagements” 

Dem Modell von PROBST, RAUB und ROMHARDT 164 wird in praxisorientierten 

Literaturbeiträgen 165 grosse Aufmerksamkeit gewidmet. Abbildung 8 stellt das Modell, 

welches Wissensmanagement in sechs Module differenziert, dar. 166 

Wissenserwerb 

Wissensziele 

Wissensidentifikation 

Wissensentwicklung 

Wissensbewertung 

Wissensbewahrung 

Wissensverteilung 

Abbildung 9: Bausteine des Wissensmanagements nach PROBST 167 

164 PROBST, G. J. B.; RAUB, S.; ROMHARDT, K. (Ressource 1997). 

Wissensnutzung 

165 Vgl. KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 35-37.; KOPP, O. (Firmenkundengeschäft 2001), S. 73; GÜLDENBERG, S. 

(Wissenscontrolling 2001), S. 245; BULLINGER, H.-J.; WAGNER, K.; OHLHAUSEN, P: (Kapital 2000), S. 81. 

166 Eine ausführliche Darstellung dieser Prozesse wird in Kapitel 3.2.2 vorgenommen. Vgl. Kapitel 3.2.2, S. 112 ff.


- Wissensidentifikation 

Inhalt dieses Moduls ist die Schaffung von Transparenz in Bezug auf das verfüg- 

bare interne und externe Wissen. Die Aufnahme von internem Wissen erfolgt mit 

Hilfe elektronischer gelber Seiten oder Wissenslandkarten. Externes Wissen kann 

z. B. mit Hilfe von Benchmarking-Verfahren identifiziert werden. 

- Wissenserwerb 

Den Schwerpunkt dieses Moduls bildet die externe Beschaffung von Wissen, z. 

B. auf dem Wege der Personalrekrutierung, der Nutzung von Kundenbeziehun- 

gen oder dem Eingehen von kooperativen Beziehungen mit Wettbewerbern. 

- Wissensentwicklung 

Einen komplementären Baustein zum Wissenserwerb stellt dieses Modul dar, in- 

dem hier die mit Veränderungen der organisationalen Wissensbasis verbundenen 

unternehmensinternen Prozesse angesprochen werden.. 

- Wissensverteilung 

Hier wird die Bereitstellung von verfügbarem internen und externen Wissen für 

Aufgabenträger thematisiert. Obwohl alle in dem Modell vorgesehenen Phasen 

EDV-technisch unterstützt werden können 168 , so wird diese Phase als informati- 

onstechnischer Schwerpunkt des Modells betrachtet. 

- Wissensnutzung 

Mit den hier einzuordnenden Aktivitäten soll eine zweckmässige Anwendung 

von verfügbaren Wissensressourcen, z. B. in der Produktentwicklung oder in der 

strategischen Planung, erreicht werden. 

167 PROBST, G. J. B.; RAUB, S.; ROMHARDT, K. (Ressource 1997), S. 56. 

168 Vgl. KLEINHANS, A. M. (Wissensverarbeitung 1989), S. 26.


- Wissensbewahrung 

Aktivitäten in diesem Modul fokussieren den Schutz der organisationalen Wis- 

sensbasis. 

Die Steuerung der Aktivitäten in den Modulen als Interventionsfelder von Wissensma- 

nagement erfolgt durch die Definition von Wissenszielen sowie mit Hilfe der Wis- 

sensbewertung. PROBST und RAUB 169 ordnen diese beiden Bausteine dem strategi- 

schen Wissensmanagement zu, während Aktivitäten im Rahmen der oben beschriebe- 

nen Phasen als Massnahmen des operativen Wissensmanagements eingeordnet wer- 

den. Zieldefinition und Wissensbewertung werden dabei als Massnahmen zur Fremd- 

steuerung interpretiert. Aktivitäten der Kontext- und Selbststeuerung zur Initiierung 

von Veränderungen der organisationalen Wissensbasis werden in diesem Phasenmo- 

dell nicht explizit vorgesehen. 

ad b) ”Lebenszyklusmodell des Wissensmanagements” 

Dieses Modell grenzt fünf Module des Wissensmanagements ab, denen jeweils be- 

stimmte Prozesse zugeordnet sind. 170 Darüber hinaus ist auch hier eine Abgrenzung 

von unterschiedlichen Managementebenen vorgesehen: 

Ebene 1: Wissens- und Informationseinsatz 

- Management des Wissensbedarfes 

- Management des Wissensangebotes 

Ebene 2: Wissensträger sowie Informations- und Kommunikationssysteme 

- Management der Wissensträger- und Informationsressourcen 

- Management der Wissens- und Informationsquellen 

Ebene 3: Technische Infrastruktur 

- Management der Infrastruktur zur Wissens- und Informations- 

verarbeitung und Kommunikation 

169 PROBST, G. J. B.; RAUB, S. P. (Wissensmanagement 1998), S. 133. 

170 REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), S. 18-19.


- Management des Wissensbedarfes 

Im Mittelpunkt steht hier die Ableitung von Wissensbedarfen aus den übergeord- 

neten Unternehmenszielen z. B. durch die Identifizierung von kritischen Erfolgs- 

faktoren der Marktbearbeitung. 

- Management des Wissensangebotes 

Hier werden Aktivitäten zusammengefasst, welche die Verteilung und die Inter- 

pretation von Informationen und Wissen zum Gegenstand haben. 

- Management der Wissensträger- und Informationsressourcen 

Die Strukturierung und Speicherung von Informationen und Wissen werden in 

diesem Modul ebenso eingeordnet wie Massnahmen zur Sicherung des intellek- 

tuellen (Weiterbildung) sowie des physischen (Möglichkeiten zur Datenbankab- 

frage) Zugangs zu Informationen und Wissen. Darüber hinaus werden hier Akti- 

vitäten der Pflege und Instandhaltung von Systemen zugeordnet. 

- Management der Wissens- und Informationsquellen 

Hier werden Aktivitäten wie das Identifizieren, das Sammeln, das Erfassen sowie 

das Vernetzen von Informationen und Wissen zusammengefasst. 

- Infrastrukturmanagement 

Diesem Modul werden Massnahmen zur Organisation der technischen Infrastruk- 

tur zugeordnet. 

Bei einer Würdigung von Phasenmodellen ist zunächst festzustellen, dass sie anders 

als technokratische Modelle oder wissenökologische Ansätze kein theoretisches Ver- 

ständnis über die Entstehung und Entwicklung von Wissen in Organisationen vorhal- 

ten. 171 So bieten diese Modelle der Unternehmenspraxis keine Anhaltspunkte dafür, 

171 Vgl. WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 82-83.


auf welche Weise Wissensprozesse sich vollziehen (sollen). Dieses ist auch als Ursa- 

che dafür anzusehen, dass in diesen Modellen die Formulierung von Wissenszielen 

sowie die Durchführung von Wissensbewertungen ausschliesslich als Mittel der 

Fremdsteuerung zur Ressourcendisposition interpretiert werden. Dabei können die 

Formulierung von Zielen und Bewertungen durchaus auch auf solche Massnahmen 

gerichtet sein, die Aktivitäten der Kontext- oder Selbststeuerung thematisieren. 

Jedoch bieten vor allem die ”Bausteine des Wissensmanagements” einen geeigneten 

Ansatz zur Strukturierung von Wissensmanagement-Aktivitäten. Die sachlogische 

Abgrenzung von Aktivitäten in Module ist geeignet, die Formulierung von Hand- 

lungsempfehlungen zu unterstützen. Dieses zumal, als mit der Abgrenzung von Modu- 

len keine Vorfestlegungen im Hinblick auf die Interpretation von Wissensressourcen 

als Objekte oder Prozesse erfolgen. Dies ermöglicht es, bestimmte Kontexte für ein- 

zelne Module zu konkretisieren, z. B. durch die Festlegung von zu betrachtenden Aus- 

schnitten der organisationalen Wissensbasis oder durch die Beurteilung der Relevanz 

von Einflussgrössen. 

2.3.5 Wissensmanagement-Modell der Arbeit 

Mit der Modellbildung sollen die für das Untersuchungsfeld Wissensmanagement re- 

levanten Denk- und Handlungsfelder, die Handlungsebenen sowie ein Bezugsrahmen 

zur Systematisierung von Aktivitäten festgelegt werden. In die Überlegungen zum 

Design eines adäquaten deskriptiven Modells werden verschiedene Aspekte einbezo- 

gen: Dieses sind zum einen Anforderungen, welche aus dem Verständnis von Wissens- 

ressourcen, wie es in den vorhergegangenen Kapiteln erarbeitet wird, resultieren. Zu- 

dem werden die Befunde der kritischen Würdigung der Grundmodelle einbezogen. 

Abbildung 10 stellt das hieraus entwickelte deskriptive Wissensmanagement-Modell 

dar.


Denk- und 

Handlungsfelder 

Paradigmen 

Kontexte 

Wissens- 

Prozesse 

prozesse 

Wissens- 

Elemente 

objekte 

Reflektionen 

Entscheidungen 

Denk- und 

Handlungsebenen 

Normatives 

Management 

Strategisches 

Management 

Operatives 

Management 

Abbildung 10: Wissensmanagement-Modell der Arbeit 

Denk- und Handlungsfelder 

Initiierung 

Umsetzung 

Modellkomponenten 

Erwerb 

Massnahmen 

Identifikation 

Entwicklung 

Bewahrung 

Im Vorfeld einer Gestaltung von Ressourcenausstattung und –disposition sind zu- 

nächst Leitideen sowie Sinn und Zweck eines Wissensmanagements zu reflektieren. 172 

Auf diesem Wege sind Urteile darüber zu gewinnen, welchen Stellenwert Wissensres- 

sourcen in Unternehmen einnehmen. Darüber hinaus sollte ein Verständnis darüber 

angestrebt werden, welche Annahmen und Restriktion bei Dispositionen der organisa- 

tionalen Wissensbasis als bedeutsam anzusehen sind (In welcher Weise ist die Ent- 

wicklung der Wissensbasis von Beziehungen zur Unternehmensumwelt beeinflusst?). 

Als Handlungsfelder werden schliesslich die Entscheidungen des Wissensmanage- 

ments im Hinblick auf Wissensobjekte und Wissensprozesse betrachtet. 

172 Vgl. Abbildung 5 zur Beschreibung der Tiefenstruktur der organisationalen Wissensbasis in Kapitel 2.2.2.1, S. 41. 

Verteilung 

Nutzung


Denk- und Handlungsebenen 

Es wird eine Unterscheidung von normativem, strategischem und operativem Wis- 

sensmanagement vorgenommen. Die Aufnahme einer normativen Managementebene 

spiegelt die Interpretation von Unternehmen als schöpferische Organisationen, in Ab- 

grenzung zu einer Betrachtung von Unternehmen als Anpassungsoptimierer, wider: 

Unternehmen bewerten, gestützt auf Reflektionen über Paradigmen und Kontexte, au- 

tonom den Stellenwert von Wissen und alternative Modi der Ressourcendisposition. 

Strategisches Management fokussiert die Einbindung von Wissen in das übergreifende 

Ressourcenmanagement sowie Veränderungen der Wissensbasis durch die Entwick- 

lung und Nutzung von Wissensobjekten- und prozessen. Im Einzelnen sind damit drei 

Handlungsfelder angesprochen: 

• Verankerung von Wissensressourcen in bestehende Ressourcendispositionen 

durch die Integration von Wissen in übergreifende Managementsysteme (Ge- 

samtbanksteuerung), durch die Berücksichtigung wissensbezogener Anforde- 

rungen in Entscheidungen ausserhalb des Wissensmanagements und schliesslich 

durch die Realisierung des Wirtschaftlichkeitsprinzips bei Wissensmanagement- 

Aktivitäten 

• Planung von Wissensausstattung (Definition relevanter Wissensbasen, Formu- 

lierung planbarer Wissensbedarfe, Evaluierung inkrementell generierten Wis- 

sens) und Wissensdisposition (Auswahl von Fremdsteuerung, Kontextsteuerung 

oder Selbststeuerung) 

• Optimierung von Wissensprozessen 

Die Festlegung einer Entscheidungsfunktion für das strategische Wissensmanagement 

ist kein Präjudiz mit Blick auf die Auswahl von Massnahmen zur Fremd-, Selbst- oder 

Kontextsteuerung bei der Disposition von Wissen. In jedem Fall sollten formale Pla- 

nungs- und Kontrollroutinen eine Rolle spielen. Jedoch kommen ebenfalls Optimie- 

rungen der Einflussgrössen von Wissensprozessen oder Verbesserungen der Dispositi-


onsfähigkeit von Mitarbeitern bei der autonomen Handhabung von Wissensbeständen 

(Selbststeuerung) in Frage. 

Der Aufgabenkatalog des operativen Managements umfasst zum einen die Planung, 

Durchführung und Kontrolle von konkreten Wissensmanagement-Aktivitäten. 173 Dar- 

über hinaus ist das operative Management verantwortlich für die Kommunikation von 

Ereignissen und Sachverhalten im Zusammenhang mit sich lokal vollziehender Wis- 

sensarbeit gegenüber der übergeordneten Managementebene. 

Bezugsrahmen zur Einordnung von Aktivitäten (Massnahmen) 

Es wird festgelegt, dass die Gesamtheit der Wissensressourcen thematisierenden ope- 

rativen Massnahmen einem von sechs Kernprozessen 174 des Wissensmanagements 

zugeordnet werden können: Identifikation, Erwerb, Entwicklung, Verteilung, Nutzung 

oder Bewahrung. 

2.4 Controlling-Konzeptionen 

In der Unternehmenspraxis ist eine zunehmende ”Ausdifferenzierung des Controllings 

in spezialisierte Teil- oder Bindestrich-Controllings” 175 zu beobachten. Mit diesen Dif- 

ferenzierungen reagieren Unternehmen auf wahrgenommene Anpassungsbedarfe. An- 

passungsbedarfe können durch aufsichtsrechtliche oder andere gesetzliche Vorschrif- 

ten induziert werden. Das Interesse deutscher Industrieunternehmen am Aufbau eines 

leistungsfähigen Risiko-Controllings als Folge des im Jahre 1998 eingeführten Geset- 

zes zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich (KonTraG) ist hierfür 

beispielhaft. 

173 Anders als dies von PROBST und RAUB postuliert wird, widmet sich das in dieser Weise eingeordnete operative Wissensmanagement 

ebenfalls Bewertungsfragen (Bewertung alternativer Handlungsoptionen, Priorisierung von Massnahmen). Vgl. PROBST, G. J. B.; 

RAUB, S. P. (Wissensmanagement 1998), S. 133. 

174 Damit wird die Systematik der Bausteine des Wissensmanagements von PROBST et. al. aufgegriffen. Vgl. PROBST, G. J. B.; RAUB, 

S.; ROMHARDT, K. (Ressource 1997). Aufgrund der mit dem Modell dieser Arbeit vorgenommenen Definition von Denk- und Handlungsfeldern 

sind jedoch im Vergleich zu PROBST et. al. abweichende Massnahmen mit diesen Kernprozessen angesprochen. Vgl. hierzu 

die Darstellungen in Kapitel 3.2.2, S. 112 ff. 

175 Vgl. BECKER, A. (Accountingforschung 1999), S. 237.


In der Regel lassen sich Bemühungen zur Einrichtung eines neuen Teil-Controllings 

jedoch auf unternehmensintern ausgerichtete Kalküle zurückführen. 

Dabei ist häufig ausschlaggebend, dass ein Bedeutungszuwachs für bestimmte Unter- 

nehmensressourcen festgestellt wird, bestehende Controlling-Lösungen jedoch als 

nicht leistungsfähig im Hinblick auf die sich daraus ergebenden Anforderungen beur- 

teilt werden. Die Entwicklung von der Lohn- und Gehaltsbuchhaltung des Rech- 

nungswesens zum modernen Personal-Controlling mit seinen vielfältigen quantitati- 

ven sowie qualitativen Analyse- und Prognoseverfahren illustriert dieses. Als weiteres 

Beispiel ist der Entwicklungsstand des Immobilien-Controllings anzuführen, der heute 

auch in Unternehmen, in denen das Immobiliengeschäft kein Kerngeschäft darstellt, 

erreicht ist: Die Anforderungen eines professionellen Immobilienmanagements können 

durch Daten der Anlagenbuchhaltung nicht befriedigt werden, sodass die Implementie- 

rung einer ressourcenspezifischen Controlling-Konzeption erforderlich ist. 

Die Theorie vermag mit Hilfe von praxeologischen Aussagesystemen Handlungsemp- 

fehlungen für die zweckrationale Ausgestaltung eines Controllings zu formulieren. 

Diese Aussagesysteme können sich auf funktionale, instrumentale und institutionale 

Gestaltungsfelder beziehen. Im Folgenden werden Eckpunkte für das Design von 

Controlling-Konzeptionen vorgestellt. 

2.4.1 Zieldimensionen 

Den Ausgangspunkt für die Gestaltung eines Controllings bildet die Festlegung, an 

welchen Zielen diese Funktion ausgerichtet werden soll. Dabei unterscheiden 

SCHWEITZER und FRIEDL 176 zwei Zieldimensionen: 

a) Sachziele 

b) Inhaltliche Ziele 

176 SCHWEITZER, M.; FRIEDL, B. (Konzeption 1992), S. 143.


ad a) Sachziele 

Anhand der Sachziele werden dem Controlling Funktionen im Unternehmenssystem 

zugeordnet. Nach HORVÁTH 177 lassen sich dazu folgende Abgrenzungen vornehmen: 

• Wahrnehmung der Funktionen Systembildung und Systemnutzung in Bezug auf 

das Controllingsystem 

• Wahrnehmung der Funktionen Planung und Kontrolle einerseits sowie der 

Funktion Informationsversorgung andererseits 

• Unterstützung von strategischen (d. h. auf langfristig wirkende Grössen gerich- 

tete) und operativen (d. h. auf kurzfristig wirkende Grössen gerichtete) Ent- 

scheidungen im Führungssystem 

ad b) Inhaltliche Ziele 

Mit der Festlegung von inhaltlichen Zielen erfolgt eine Verknüpfung des Controlling- 

systems mit den inhaltlichen Zielen des Führungssystems. Für die Entwicklung eines 

neuen Teil-Controllings ist daher zunächst eine Definition der inhaltlichen Ziele des zu 

unterstützenden Führungssystems erforderlich. Dabei müssen Vorgaben insbesondere 

in Bezug auf folgende Aspekte definiert werden: 

• Festlegung der relevanten strategischen und operativen Entscheidungs- und 

Handlungsfelder 

• Festlegung der relevanten Entscheidungsparameter bzw. Steuerungsgrössen 

(Bruttoertrag, Betriebsergebnis, Risikotragfähigkeit, Durchlaufzeit, Kundenzu- 

friedenheit) 

• Festlegung von Normen und Regelungsvorschriften (Vorgaben in Bezug auf 

Detaillierungsgrad und Zeitgerechtigkeit bei der Bereitstellung von Controlling- 

informationen) 

177 HORVÁTH, P. (Controlling 1995), S. 152.


2.4.2 Funktionale Aspekte 

Die funktionale Ausgestaltung eines Controllings orientiert sich an seinem sachlichen 

und inhaltlichen Zielsystem. Dabei sind drei Gestaltungsfelder abzugrenzen: 

a) Formulierung der Controlling-Aufgaben 

b) Entwicklung der Controlling-Instrumente 

c) Festlegung der Controlling-Organisation 

ad a) Controlling-Aufgaben 

Die Formulierung von Aufgaben unterstützt die Operationalisierung von Controlling- 

Zielen in sachlich und zeitlich abgrenzbare Aktivitäten. Für die Unternehmenspraxis 

bedeutsam ist dabei vor allem die Abgrenzung von solchen Controlling-Aufgaben, 

welche strategische Entscheidungs- und Handlungsfelder des Führungssystems thema- 

tisieren gegenüber Aufgaben, welche die operative Führung unterstützen. Die Wahr- 

nehmung sowohl strategischer als auch operativer Controlling-Aufgaben umfasst Ak- 

tivitäten der Planung, Kontrolle und Informationsversorgung. 

ad b) Controlling-Instrumente 

Hier sind diejenigen Methoden und Verfahren zu subsumieren, welche bei Control- 

ling-Aktivitäten zur Anwendung gelangen. Bei der Ausgestaltung einer Controlling- 

Konzeption kann dabei auf eine Vielzahl einschlägiger quantitativer und qualitativer 

Instrumente zurückgegriffen werden: 

• Verfahren zur Chancen- und Risikoerkennung (SWOT-Analyse, ABC-Analyse) 

• Verfahren zur Zielformulierung (Zielgewichtung, Rangordnung) 

• Verfahren zur Alternativenbildung (Brainstorming, Delphi-Methode, Relevanz- 

baummethode) 

• Bewertungsverfahren (Investitionsrechnungen, Scoring-Modelle, Checklisten)


ad c) Controlling-Organisation 

Mit der Formulierung von institutionalen Gestaltungsempfehlungen werden aufbau- 

und ablauforganisatorische Aspekte angesprochen. Mit Blick auf die Aufbauorganisa- 

tion sind zwei Fragestellungen berührt: Entscheidungen über die Organisation einer 

Controlling-Funktion entweder als Projekt oder als Einheit der formalen Organisati- 

onsstruktur, sowie die Festlegung des Zentralisierungsgrades von Controlling- 

Aufgaben. Bei der Gestaltung von Controllingprozessen, etwa im Fall eines IT- 

Controllings, stehen die Schnittstellen zu anderen Funktionen im Mittelpunkt: 

• Schnittstellen mit dem eigenen Führungssystem (IT-Management) 

• Schnittstellen mit anderen Führungssystemen (Personalmanagement) 

• Schnittstellen mit anderen Controlling-Subsystemen (Personal-Controlling) 

• Schnittstellen mit einem übergeordneten Controlling-System (integrierte Unter- 

nehmenssteuerung) 

Eine Controlling-Konzeption kann auf Differenzierungsbedarfe in Abhängigkeit von 

Kontextfaktoren (Unternehmensgrösse, Produktprogramm) eingehen. 178 So können 

etwa unterschiedliche Zentralisierungsgrade bei der Wahrnehmung von Controlling- 

Aufgaben (Werbeerfolgskontrolle, Liquiditätsplanung) in Abhängigkeit von den loka- 

len Rahmenbedingungen ausländischer Tochtergesellschaften angezeigt sein. Aller- 

dings setzt ein solcher Differenzierungsansatz ein detailliertes Verständnis über die 

bestimmenden Faktoren und ihre Wirkungsweise voraus. Im Hinblick auf ein in der 

Unternehmenspraxis bisher nicht etabliertes Wissenscontrolling ist davon auszugehen, 

dass ein solches qualifiziertes Verständnis derzeit nicht erreicht werden kann. 

178 SCHWEITZER, M.; FRIEDL, B. (Konzeption 1992), S. 143; HORVÁTH, P. (Controlling 2002), S. 107.

3 Wissensmanagement in Banken 79 

3 

Wissensmanagement in Banken 

”Fast in allen anderen Künsten und Tätigkeiten des Le- 

bens kann der Handelnde von Wahrheiten Gebrauch ma- 

chen, die er nur einmal kennengelernt hat, in deren Geist 

und Sinn er nicht mehr lebt, und die er aus bestaubten 

Büchern wieder hervorzieht. So ist es aber im Kriege 

nie.” (Carl von Clausewitz im zweiten Kapitel zur ”The- 

orie des Krieges”) 

In Kapitel 2.3.5 wird ein untersuchungsadäquates Wissensmanagement-Modell vorge- 

stellt. 179 Die Ausführungen in Kapitel 2.4 verdeutlichen, dass das Design von Control- 

ling-Konzeptionen auf ein qualifiziertes Verständnis der zu unterstützenden Führungs- 

systeme zurückgehen sollte. 180 Deshalb wird nun eine Konkretisierung von Wissens- 

management im Untersuchungsfeld Banken vorgenommen. 

Es liegen bisher nur wenige Praxisberichte 181 über Wissensmanagement-Aktivitäten in 

der Branche vor. Die Stichprobenbeschreibungen empirischer Untersuchungen weisen 

Finanzdienstleistungsunternehmen als Befragungsteilnehmer aus. 182 Allerdings bieten 

die Befunde dieser Untersuchungen keinen Aufschluss über branchenspezifische Aus- 

gestaltungen von Wissensmanagement. KLOSA, der ebenfalls Finanzinstitute in seine 

Untersuchung einbezieht, stellt so keinen Zusammenhang fest zwischen der Branchen- 

zugehörigkeit und der Einsatzintensität technischer Wissensmanagementsysteme. 183 

Die Beschreibung von Wissensmanagement im Untersuchungsfeld beginnt in Kapitel 

3.1 mit einer Darstellung von Wissen als Ressource der bankwirtschaftlichen Produk- 

tion. Sodann wird in Kapitel 3.2 eine Würdigung von Wissensmanagement als Bank- 

179 Vgl. Abbildung 10 in Kapitel 2.3.5, S. 72. 

180 Vgl. Kapitel 2.4, S. 74 ff. 

181 Vgl. LUCKO, S.; TRAUNER, B.; LEMBKE, G. (HypoVereinsbank 2000); WILMES, J. (Bank 2001); EGLI, L. (WWW 2001); 

ROMHARDT, K. (Wissensperspektive 1998), S. 76-77, S. 106-110; NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 81-82, S. 88-90; 

KOPP, O. (Firmenkundengeschäft 2001), S. 75-86; VOPEL, O. (Wissensmanagement 1999), S.169-238; DIEFENBRUCH, M.; 

HOFFMANN, M. (Banken 2001), S. 249-250. SPREMANN weist auf Aktivitäten des Versicherungsunternehmens WINTERTHUR sowie 

des Rückversicherers SWISS RE hin. Vgl. SPREMANN, K. (Finanzanalyse 2002), S. 185. 

182 Vgl. HEISIG, P.; VORBECK, J. (Benchmarking 1998), S. 60; NORTH, K.; PAPP, A. (Erfahrungen 1999), S. 20-22. 

183 KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 179.


prozess vorgenommen. 184 Schliesslich werden in Kapitel 3.3 die Zielsysteme eines 

normativen, eines strategischen sowie eines operativen Wissensmanagements vorge- 

stellt. 185 

3.1 

3.1.1 

Wissen als Ressource der Bankproduktion 

Die Beiträge von Wissensobjekten und -prozessen zur Erstellung von Bankdienstleis- 

tungen werden im Folgenden detailliert. Dabei wird auch auf die von Wissensressour- 

cen ausgehenden Risiken für die Bankproduktion eingegangen. Die Ausführungen in 

den beiden Unterkapiteln schliessen jeweils mit einer Detaillierung der wettbewerbs- 

strategischen Relevanz von Wissensobjekten bzw. -prozessen anhand ausgewählter 

unternehmensstrategischer Programme. 

Objektorientierte Ressourceninterpretation 

Ein Wissensobjekt wird definiert durch die Kombination von Merkmalsausprägungen 

elementarer Wissensarten. 186 Bei diesen elementaren Wissensarten handelt es sich um 

den Wissensort, den Explikationsgrad sowie den Wissensinhalt. 

Die Gesamtheit der für eine Bankproduktion relevanten Wissensinhalte können dabei 

für Systematisierungszwecke in die Kategorien Faktenwissen und Regelwissen abge- 

grenzt werden. 

Die Bankproduktion lässt sich in die Hauptprozesse Produktentwicklung, Vertrieb und 

Abwicklung sowie verschiedene Supportprozesse (Personalmanagement, Risikomana- 

gement) differenzieren. Supportprozesse bleiben bei den nun folgenden Betrachtungen 

unberücksichtigt. Charakteristisch für Dienstleistungsunternehmen 187 ist, dass auf- 

184 Vgl. Kapitel 3.2, S. 104 ff. 

185 Vgl. Kapitel 3.3, S. 141 ff 

186 Vgl. Kapitel 2.1.2, S. 22. 

187 Vgl. MÖßLANG, A. M. (Dienstleistungsunternehmen 1995), S. 118-119.


grund der Nicht-Lagerfähigkeit von Dienstleistungsprodukten der Kunde als externer 

Faktor unmittelbar in Produktionsprozesse einbezogen wird. 

So wird ein Kreditprodukt erst durch das Einvernehmen von Kreditnehmer und Kre- 

ditsachbearbeiter über den Abschluss eines Kreditvertrages manifest. Neben den in 

Hauptprozessen der Bank angesiedelten Wissensobjekten ist also ebenfalls das Wissen 

von Kunden in die Betrachtungen einzubeziehen. 

3.1.1.1 

3.1.1.1.1 

Verfügbarkeit von Wissen bei der Leistungserstellung 

Systematisierung der Wissensobjekte 

In einer rein-unternehmensbezogenen Betrachtung, also ohne eine Berücksichtigung 

von Kunden als Wissensträgern, können die folgenden Wissensorte abgrenzt werden: 

• Die Bankproduktion als Zusammenfassung der drei Hauptprozesse 

• Die einzelnen Hauptprozesse Produktentwicklung, Vertrieb und Abwicklung 

• Kollektive (Abteilungen, Projektteams) innerhalb eines Hauptprozesses 

• Einzelne Mitarbeiter 

Mit formalen Organisationsstrukturen werden Zuordnungen von Aufgaben zu Aufga- 

benträgern abgebildet. Diese Aufgaben begründen Aufgabenkontexte 188 , denen Wis- 

sensinhalte zugeordnet werden können. An einem Wissensort wie der Abteilung 

Marktforschung sind vor allem solche Wissensinhalte angesiedelt, welche zur Durch- 

führung von Marktforschungsaktivitäten erforderlich sind (statistisches Methodenwis- 

sen, Beziehungwissen in Bezug auf Media-Agenturen). 

Daher weist die Komposition der Wissensobjekte von Wissensorten mit identischen 

Aufgabenkontexten in verschiedenen Unternehmen einen höheren Ähnlichkeitsgrad 

auf als solche Objekte von Wissensorten mit unterschiedlichen Aufgabentexten inner- 

188 Vgl. die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29.


halb des selben Unternehmens. 189 Markenspezialisten sind so im Hinblick auf die für 

sie relevanten Wissensobjekte den Markenspezialisten von Wettbewerbern ähnlicher 

als den Kreditrisikoexperten oder den Vertriebsmitarbeitern im eigenen Unternehmen. 

Tabelle 4 führt Beispiele für Wissensobjekte im Hauptprozess Produktentwicklung an. 

In Produktentwicklungsaktivitäten wie z. B. die Erstellung von Studien über zukünftig 

geforderte Produkteigenschaften oder zukünftige Marktpotenziale gehen auf einer ers- 

ten Betrachtungsebene die impliziten und expliziten Wissensinhalte der diese Aktivitä- 

ten ausführenden Mitarbeiter ein. 

Wissensort 

Einzelne Mitarbeiter 

im 

Wissensinhalt 

Beziehungswissen zur Beurteilung von Kundenpräferenzen; 

Verständnis realisierter oder zukünftiger Geschäftsmodelle zur 

Gewichtung von Entscheidungsparametern 

Hauptprozess Kenntnis statistischer Verfahren, Kenntnisse in Bezug auf die 

Befunde einschlägiger Branchenstudien 

Kollektive im 

Hauptprozess 

Hauptprozess 

Kompetenz von Marktforschung und Produktmanagement, 

kooperativ Handlungsempfehlungen aus Studien abzuleiten; 

Beziehungswissen zu Media-Agenturen 

In abteilungsübergreifenden Datenbanken gespeicherte Informationen 

zu Produkttransaktionen; in Leitfäden dokumentiertes 

Planungswissen 

Einschätzungen in Bezug auf Chancen und Risiken von 

Markttrends; Selbstverständnis über die organisationale Rolle 

der Produktentwicklung in der Bankproduktion 

Entscheidungs- bzw. Weisungskompetenz von Produktmanagern 

gegenüber anderen Hauptprozessen, dokumentierte 

Richtlinien zum Produktentwicklungsprozess 

Tabelle 4: Wissensobjekte in der Produktentwicklung 

189 Vgl. BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Mitarbeiter 1999), S. 84. 

Explikationsgrad 

implizit 

explizit 

implizit 

explizit 

implizit 

explizit


Die Wissensbasis von Kollektiven umfasst zum einen die Wissensobjekte der dort an- 

gesiedelten Mitarbeiter (individuelle Kompetenz zur Nutzung von Datenbanken). Dar- 

über hinaus sind dort ebenfalls solche Objekte angesiedelt, die nicht einzelnen Mitar- 

beitern zuordenbare Wissensbestände repräsentieren. So stellt das Planungswissen im 

Produktmanagement, etwa die Antizipation von Verantwortlichkeiten im Rahmen der 

Vertriebsplanung, nicht einfach eine Aggregation von Kenntnissen einzelner Mitarbei- 

ter dar. Vielmehr manifestieren sich z. B. die Affinität gegenüber formalen Planungs- 

formaten und die Professionalität in der Handhabung von Prognoseverfahren in der 

Ausprägung eines spezifischen nicht-kodifizierten Planungswissens (”Planungskul- 

tur”) eines Kollektivs. 

Es ist hervorzuheben, dass die in Kollektiven verfügbaren Wissensbestände unter- 

schiedliche Ähnlichkeitsgrade aufweisen können. In der Unternehmenspraxis sind 

Kollektive entweder als Einheiten der formalen Organisationsstruktur oder als Pro- 

jektorganisationen ausgeprägt. Aufgrund identischer Aufgabenkontexte weisen die 

Individuen zuordenbaren Wissensobjekte in Abteilungen einen hohen Ähnlichkeits- 

grad auf. Demgegenüber wird mit der Implementierung von Projektorganisationen in 

der Regel gerade eine heterogene Komposition angestrebt, um auf diesem Wege neue 

Wissensobjekte aus dem Bestand bereits verfügbarer Objekte zu entwickeln. 190 

Diese Differenzierung ist für die Feststellung heranzuziehen, dass die Vorteilhaftigkeit 

einer homogenen oder heterogenen Komposition von Wissensobjekten in Kollektiven 

nur unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden Zielsetzung (Arbeitsteilung versus 

Wissenssynthese) beurteilt werden kann. 

In Hauptprozessen als Ganzem sind Wissensobjekte wie das Selbstverständnis des 

Produktmanagements in Abgrenzung zur Rolle einer Vertriebsorganisation angesie- 

delt. Dokumentierte Leitfäden zur Durchführung von Produktentwicklungsprojekten, 

zur Auftragsvergabe an Media-Agenturen oder zur Werbeplanung stellen explizite 

190 Für eine Systematik von Wissensübertragungen in der Leistungserstellung vgl. Tabelle 6 in Kapitel 3.1.2.1.1, S. 95.


Wissensinhalte des ”Gedächtnisses” 191 dieses Hauptprozesses dar. 

In Tabelle 5 sind Beispiele für im Hauptprozess Vertrieb angesiedelte Wissensobjekte 

angeführt: 

Wissensobjekt Wissensort Explikationsgrad 

Ergebnisbeitragspotenzial 

von Neukunden 

Metrik der Vertriebsplanung 

Kategorie des 

Wissensinhalts 

Filialleiter implizit Regelwissen 

Mitarbeiter 

Controlling 

explizit Regelwissen 

KWG-Meldepflichten Kreditabteilung explizit Faktenwissen 

Frühwarnsignale zur Insolvenz 

von Gewerbekunden 

Handelsvertreter im 

mobilen Vertrieb 

Tabelle 5: Wissensobjekte im Bankvertrieb 

implizit Faktenwissen 

Es werden nun die Kunden als externem Faktor der Bankproduktion zuordenbaren 

Wissensobjekte einbezogen. Dazu wird die Anbindung einzelner natürlicher Personen 

an Produktionsprozesse betrachtet. Dadurch wird die Komplexität, welche sich bei 

Betrachtungen von Kundengruppen (Abschluss einer Gruppenversicherung) oder von 

Firmenkunden ergibt, vermieden. So verbleiben der Wissensinhalt sowie der Explika- 

tionsgrad als Kriterien zur Systematisierung der relevanten Wissensobjekte: 

a) Implizites Faktenwissen 

b) Explizites Faktenwissen 

c) Implizites Regelwissen 

d) Explizites Regelwissen 

191 Vgl. Kapitel 2.1.1, S. 15.


ad a) Implizites Faktenwissen 

Hier sind solche Wissensinhalte angesprochen, die sich auf Ereignisse und Sachverhal- 

te beziehen, die Ahnungen, Intuitionen, Einschätzungen usw. von Kunden darstellen. 

Diese Inhalte gehen gewöhnlich in nicht-beobachtbarer 192 Weise in die Bankproduk- 

tion ein: 

• Persönliche Attraktivität als Bankkunde 

• Persönlicher zukünftiger Finanzierungsbedarf 

• Finanzielle Solidität der Bank 

• Mitarbeiterfluktuation in vom Kunden häufig frequentierten Filialen 

ad b) Explizites Faktenwissen 

Diese Objekte stellen kodifiziertes Wissen über Ereignisse und Sachverhalte dar, wel- 

che in den Leistungserstellungsprozess der Bank eingehen können, z. B. durch die Ein- 

tragung von Vermögensangaben in einen Kreditantrag: 

• Konditionen von Wettbewerbern 

• Persönliches Nettohaushaltseinkommen 

• Geschäftsbedingungen der Bank 

• Gesetzliche Vorschriften 

ad c) Implizites Regelwissen 

Diese Wissensinhalte repräsentieren Ahnungen, Intuitionen, Einschätzungen usw. in 

Bezug auf Verfahren oder Zusammenhänge. Sie sind für die Bankproduktion ausser- 

ordentlich bedeutsam, z. B. im Zusammenhang mit der Beurteilung der Risikopräposi- 

192 Vgl. hierzu die Darstellungen zur Einbeziehung von implizitem Kundenwissen in die Bankproduktion in Kapitel 3.2.2.1.2, S. 120-121.


tion von Kunden in der Wertpapierberatung. Das Wirken von implizitem Regelwissen 

ist einer direkten Beobachtung ebenso wenig zugänglich wie implizites Faktenwissen: 

• Persönliche Internet-Affinität 

• Persönliche Risikobereitschaft 

• Persönliches Arbeitsplatzrisiko 

• Professionalität von Bankmitarbeitern 

ad d) Explizites Regelwissen 

Diese Wissensinhalte stellen kodifiziertes Wissen über Verfahren und Zusammenhän- 

ge dar. In die Bankproduktion gehen sie beispielsweise durch eine Kundenunterschrift 

ein, mit welcher Einverständnis zur Durchführung von Prüfroutinen (Schufa-Anfrage) 

bestätigt wird. Weitere Beispiele hierzu sind: 

• Bedingungen für Schadensersatzleistungen der Bank 

• Sanktionen der Bank bei kundenseitigen Vertragsverletzungen 

• Anzeigepflicht der Bank bei bestimmten Transaktionen 

• Persönliche Abstimmungspflichten (Familie) 

Subsumierend ist festzustellen, dass implizite und explizite Wissensinhalte auf den 

drei Lokationsebenen der Bankproduktion angesiedelt sind. Die Zielsetzungen einer 

arbeitsteiligen Organisation einerseits, sowie der Entwicklung von Wissensbasen mit- 

tels Projektorganisationen andererseits, haben entsprechend homogene oder heteroge- 

ne Kompositionen von Inhalten an Wissensorten zur Folge. An Kunden gebundene 

kodifizierte Wissensinhalte können in beobachtbarer Weise in die Bankproduktion 

eingehen. Das Wirken von kundengebundenen impliziten Wissensobjekten kann hin- 

gegen in der Regel nicht ohne besondere Vorkehrungen bzw. Hilfsmittel transparent 

gemacht werden.


3.1.1.1.2 

Risiken im Zusammenhang mit Wissensobjekten 

Die Bankproduktion kann von Ereignissen und Sachverhalten mit Bezug zu Charakte- 

ristika von Wissensobjekten beeinträchtigt werden. Von diesen Ressourceneigenschaf- 

ten gehen also Produktionsrisiken aus: 

a) Intransparenz 

b) Instabilität 

c) Unzweckmässigkeit intrapersonaler Anpassungen 

d) Inkongruenz 

ad a) Intransparenz 

Implizite Wissensinhalte manifestieren sich als Erfahrungen, Wertvorstellungen usw. 

in Wissensorten. Diese Wissensobjekte finden Eingang in Produktionsprozesse. Je- 

doch sind sie oftmals nur schwer artikulierbar, sodass nur Vermutungen über ihren 

Verfügbarkeitsgrad angestellt werden können. Beispiele hierzu sind das Regelwissen 

in Vertriebsorganisationen zum Kundenkontaktverhalten oder Intuitionen von Pro- 

duktmanagern in Bezug auf Marktentwicklungen. Ein weiteres Risikomoment ist darin 

zu sehen, dass explizite Inhalte wie z. B. Kalkulationsschemata für die Berechnung 

von Produkt- und Kundenprofitabilitäten inadäquat kodifiziert sein können (De- 

ckungsbeitragsstruktur, Allokation einbezogener Verwaltungskosten). Zudem ist das 

tatsächliche Wirken (bzw. der tatsächliche Nutzen) von in Rechenwerken kodifizier- 

tem Wissen von spezifischen Produktionsbedingungen, etwa dem Nutzungsverhalten 

von Vertriebsmitarbeitern gegenüber elektronischen Berichtsformaten, abhängig. 

ad b) Instabilität 193 

Aufgrund der Bindung von Wissensinhalten an Wissensorte ist eine dauerhafte Ver- 

fügbarkeit von Wissensobjekten für die Bankproduktion nicht gewährleistet. Durch 

193 Die Handhabung dieses Risikomomentes ist Gegenstand des Kernprozesses der Wissensbewahrung. Vgl. Kapitel 3.2.2.2.3, S. 137 ff.


wissensortbezogene Veränderungen können Wissensobjekte den Leistungserstellungs- 

prozessen entzogen werden: 

• Austritt von Mitarbeitern wegen Kündigung, Pensionierung usw. 

• Auflösung von Abteilungen 

• Verkauf von Tochtergesellschaften 

Das von dieser Instabilität ausgehende Risiko erfährt eine Verstärkung, sofern 

zugleich keine Transparenz im Hinblick auf die betreffenden Wissensobjekte besteht. 

In diesem Fall erfolgen unter Umständen unbemerkt Auflösungen von Wissensbestän- 

den. 

ad c) Unzweckmässigkeit intrapersoneller Anpassungen 

Wissen entsteht durch die Einstellung von Informationen in Erfahrungs- und Deu- 

tungsmuster. 194 Die Robustheit von Wissensobjekten gegenüber Kontextveränderun- 

gen ist wissensortspezifisch ausgeprägt. Sowohl eine zu hohe Anpassungsgeschwin- 

digkeit, als auch eine zu geringe Anpassungsgeschwindigkeit kann ein Produktionsri- 

siko darstellen. 

Das Beharren von Filialmitarbeitern im Privatkundengeschäft auf betreuungsintensi- 

ven Interaktionen mit potenzialschwachen Kunden ist beispielhaft für eine stark aus- 

geprägte Robustheit gegenüber Marktveränderungen. Am Beispiel einer Neuprodukt- 

einführung kann der gegenteilige Fall illustriert werden: Vertriebsmitarbeiter werden 

von Produktmanagern mit Hilfe positiver Absatzprognosen bezüglich eines neuen 

Fonds-Konzeptes zur engagierten Akquisition von Neukunden motiviert. Der für den 

Wissensinhalt ”Produktwissen neues Fonds-Konzept” massgebliche Deutungskontext 

ist von Optimismus, Begeisterung usw. geprägt. Dieser Kontext kann Veränderungen 

unterliegen, sofern die Neukundenentwicklung hinter den Erwartungen zurückbleibt. 

194 Vgl. Kapitel 2.1.1, S. 14-15.


Antizipieren Mitarbeiter diese Schwierigkeiten mit einer hoher Sensibilität, so begrün- 

den Zweifel, Vorbehalte usw. Veränderungen im Erfahrungskontext und damit Beein- 

trächtigungen in Bezug auf die Ausprägungen des Wissensobjektes. Diese Modifikati- 

onen können den Markterfolg des neuen Produktes gefährden. 

ad d) Inkongruenz 

Die Bankproduktion ist arbeitsteilig organisiert. Damit ist das Verhältnis von Wis- 

sensorten zueinander angesprochen. Für die Koordination von Leistungserstellungs- 

prozessen ist nun beachtlich, dass Wissensinhalte mit gleichem Explikationsgrad in 

den Wissensorten unterschiedlich ausgeprägt sein können. 195 

So kann etwa der implizite Wissensinhalt ”Zukunftsvision” bei einer Geschäftsleitung 

als Leitidee eines Spezialinstitutes ausgeprägt sein. Demgegenüber mögen Mitarbeiter 

alternative Leitideen mit der Zukunft ihrer Bank verbinden, wodurch Koordinations- 

schwierigkeiten induziert werden. Ein einschlägiges Beispiel für Inkongruenz in Be- 

zug auf kodifiziertes Wissen stellen Leistungskennzahlen dar. So können unterschied- 

liche Anspruchsniveaus (als Bestandteil des wissensbildenden Deutungskontextes) 

dafür verantwortlich sein, dass realisierte Eigenkapitalrenditen von einigen Führungs- 

kräften als Erfolg, von anderen Führungskräften hingegen als Misserfolg interpretiert 

werden. 

Das oben angeführte Phänomen der Intransparenz impliziert, dass Inkongruenzen zwi- 

schen Wissensorten häufig im Verborgenen bleiben. Andererseits ermöglichen sich 

vollziehende Anpassungen von Wissensobjekten aufgrund von Kontextveränderungen 

ebenfalls die Auflösung solcher Unterschiede zwischen Wissensorten. 

195 ”Eine Idee, die der eine für nützlich hält, erscheint einem anderen oft als verrückt, ziemlich eigenartig, überflüssig oder einfach dumm.” 

Vgl. BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Dienstanweisung 2000), S. 71.


3.1.1.2 

Wissensobjekte und die Wettbewerbsposition der Bank 

In Kapitel 2.1.4 wird die Relevanz von Wissen für die Begründung von Wettbewerbs- 

vorteilen im Allgemeinen erläutert. 196 Dort wird herausgestellt, dass Wissen sein Wir- 

ken als Unternehmensressource alleine durch die Positionierung in Aufgabenkontexten 

zu entfalten vermag. Es soll nun der Stellenwert von Wissensobjekten für das wettbe- 

werbsstrategische Handeln von Banken konkretisiert werden. Dazu werden beispiel- 

haft vier unternehmensstrategische Programme untersucht: 

a) Standardisierung von Dienstleistungen 

b) Individualisierung von Dienstleistungen 

b) Kooperation mit Finanzdienstleistern 

c) Outsourcing von Dienstleistungen 

ad a) Standardisierung von Dienstleistungen 

Die Komplexitätskosten kundenindividueller Produktgestaltungen motivieren Anbie- 

ter, zumal unter den Bedingungen intensiver Preiswettbewerbe, Einschränkungen ihres 

Produktangebotes vorzunehmen. 

Dabei wird die Konditionenvielfalt in Produktprogrammen abgebaut, um so eine Re- 

duzierung von Bearbeitungsaufwänden zu erreichen. Dieses Vorgehen wird oftmals 

verbunden mit einer Erhöhung des Automatisierungsgrades von Bankprozessen. Ideal- 

erweise wird ein einfach strukturiertes Produktprogramm mit standardisierten Konditi- 

onen realisiert, und die Bearbeitungsprozesse werden elektronisch unterstützt. Beispie- 

le hierzu sind das Angebot von Konsumentenkrediten an Bankautomaten sowie das 

Internet-Brokerage. 

Die Verfügbarkeit relevanter Wissensobjekte ist für die Umsetzung solcher Program- 

me in zweierlei Hinsicht erfolgskritisch: Zum einen muss ein umfassendes und detail- 

196 Vgl. Kapitel 2.1.4, S. 31 ff.


liertes Wissen über Kundeneigenschaften (durchschnittliches Haushaltsnettoeinkom- 

men in Kundensegmenten), Kundenpräferenzen (Internet-Affinität) sowie Kundenver- 

halten (Transaktionshäufigkeit) vorhanden sein. Schliesslich sollen mit einem standar- 

disierten Angebot sowohl Verbesserungen der Profitabilität von Kundenbeziehungen 

erreicht, als auch nicht intendierte Kundenabwanderungen vermieden werden. Kun- 

denbezogenes Wissen ermöglicht es, sachgerechte Einschnitte in bestehende Produkt- 

programme bzw. Prozesslandschaften vorzunehmen. 

Der zweite Grund für die Bedeutung von Wissensobjekten besteht darin, dass für 

Zwecke der Prozessoptimierung eine Digitalisierung von Ereignissen und Aktivitäten 

angestrebt wird. Angesprochen ist damit die Verfügbarkeit von kodifiziertem Wissen, 

das sich schliesslich in der Programmierung von Workflowsystemen manifestiert. 

ad b) Individualisierung von Dienstleistungen 

Die konsequente Ausrichtung auf individuelle Kundenbedürfnisse stellt eine alternati- 

ve Option zur Reaktion auf Preiswettbewerbe dar. Dabei wird eine höhere Preisbereit- 

schaft sowie eine stärkere Kundenbindung angestrebt. Im Fokus dieses Ansatzes, der 

etwa bei der Betreuung vermögender Privatkunden realisiert wird, steht die von Kun- 

den wahrgenommene Qualität ihrer Bankbeziehungen bzw. die Exzellenz im Kunden- 

beziehungsmanagement. 

Die Verfügbarkeit von Wissensbeständen ist hierbei aus drei Gründen von Bedeutung. 

Zunächst muss zur Pflege von Kundenbeziehungen Zugriff auf Wissen gewährleistet 

sein, das über die Verfügbarkeit von Transaktionsdaten und die Kenntnis von Produkt- 

präferenzen hinausgeht. Angesprochen sind Sachverhalte wie kulturelle oder soziale 

Interessen von Kunden oder das Wissen über die Gepflogenheiten von Kunden im 

gesellschaftlichen Verkehr. 

Der zweite Grund ist darin zu sehen, dass Banken aufgrund des weitreichenden Leis- 

tungsversprechens gegenüber Kunden in diesem Spektrum (”Family Office”) eine um- 

fassende produktbezogene Wissensbasis vorhalten müssen.


Drittens ist eine effektive Handhabung des Inkongruenzrisikos 197 zwischen Bankma- 

nagement und Kundenbetreuern erforderlich: Exzellente persönliche Beziehungen 

zwischen Kunden und Mitarbeitern sind entscheidend für die Umsetzung von Indivi- 

dualisierungsstrategien. Von Kunden wahrgenommene Dissonanzen zwischen einer 

Unternehmensleitung bzw. einer Bank und den Mitarbeitern im Hinblick auf Erfah- 

rungs- und Deutungsmuster, die Ausprägungen impliziter Wissensinhalte usw. können 

negativ auf die Kundenloyalität einwirken. Mit dem Alleinstellungsmerkmal einer 

Bank (”Leading to Results”) unverträgliche Verhaltensweisen von Mitarbeitern an 

Kundenkontaktpunkten können sich z. B. auf die Präposition gegenüber finanziellem 

Erfolg, die Strukturiertheit der Arbeitsweise oder die im Kundenverkehr realisierte 

Empathie beziehen. 

ad c) Kooperation mit Finanzdienstleistern 

Kooperationen mit konkurrierenden Banken oder anderen Finanzdienstleistungsunter- 

nehmen können auf unterschiedliche Interessen zurückzuführen sein. So folgen Ko- 

operationen im Fondsgeschäft der Einschätzung, dass Privatkunden ein zunehmend 

breiteres Fondsangebot von ihrer Bank einfordern. Kooperationen zwischen Banken 

und Versicherungen haben häufig eine gemeinsame Nutzung von Bankfilialen und 

mobilen Vertriebsorganisationen zum Ziel. Weitere Kooperationsfelder stellen der 

Aufbau überbetrieblicher Arbeitsplatzbörsen sowie der kooperative Betrieb von Re- 

chenzentren dar. 

Im Hinblick auf den Stellenwert von Wissensobjekten im Zusammenhang mit Koope- 

rationsvorhaben 198 sind zwei Aspekte von Interesse: Erstens ist Transparenz erforder- 

lich über die Verfügbarkeit von Objekten, etwa der den Aufgabenkontexten Aktienre- 

search oder Orderabwicklung zuordenbaren Wissensinhalte. Nur dann vermag ein 

Bankmanagement zu beurteilen, in Bezug auf welche Wissensobjekte ein Auftreten 

197 Vgl. zum Inkongruenzrisiko die Darstellung in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89. 

198 Vgl. INKPEN, A. C. (Alliances 1998), S. 70-74; INKPEN, A. C. (Processes 1998), S. 456-461; Powell, W. W. (Collaboration 1998), 

S. 228-230.


des eigenen Institutes als ”Wissensnachfrager” bzw. als ”Wissensanbieter” gegenüber 

potenziellen Partnern angezeigt ist. 

Zudem sind Wissensobjekte für die Umsetzung von Kooperationen bedeutsam, indem 

Kooperationen die Verfügbarkeit spezieller Wissensbestände erforderlich machen. 

KRÜCK 199 spricht hierzu von der ”Kooperationsexpertise”. Hierbei handelt es sich um 

implizite und explizite Wissensinhalte, welche in den von Kooperationen betroffenen 

Wissensorten angesiedelt sein müssen. 

Als wichtige implizite Wissensinhalte sind z. B. Fähigkeiten zur Konfliktbewältigung 

und Konsensfindung anzuführen. Als explizite Wissensinhalte kommen für eine Bank 

im Fall einer Allfinanz-Kooperation etwa versicherungstechnische Grundkenntnisse 

von Vertriebsmitarbeitern in Betracht. 

ad d) Outsourcing von Dienstleistungen 

Entscheidungen zur Fremdvergabe bisher selbsterstellter Leistungen (Wertpapierab- 

wicklung, IT-Infrastrukturleistungen) gehen in der Regel auf ein Kostensenkungskal- 

kül zurück. Erfolgen im Zuge einer Fremdvergabe Freisetzungen von Mitarbeitern, so 

entspricht dieses einer Auflösung bestehender Wissensorte. 

Damit ist das Stabilitätsrisiko 200 von Wissensobjekten angesprochen. Verluste von 

Teilen der organisationalen Wissensbasis bleiben ohne negative Konsequenzen für die 

Unternehmensentwicklung, sofern die betroffenen Wissensobjekte auch in Zukunft für 

die Bankproduktion nicht benötigt werden. 

Dabei ist zu würdigen, dass dort auch solche impliziten und expliziten Wissensbestän- 

de angesiedelt sein können, die kritisch sind für Arbeitsprozesse ausserhalb der zur 

Fremdvergabe vorgesehenen Bereiche. Ein Beispiel hierfür sind die detaillierten Pro- 

duktkenntnisse, die Mitarbeiter von IT-Fachabteilungen aufweisen, sofern sie mit der 

199 KRÜCK, C. (Unternehmenskooperationen 2001), S. 284. 

200 Vgl. zum Stabilitätsrisiko die Darstellung in Kapitel 3.1.1.2, S. 87 f.


Programmierung von produktbezogenen Workflows betraut sind. Es ist also angezeigt, 

im Vorfeld von Outsourcing-Entscheidungen Transparenz in Bezug auf die Wissens- 

objekte in den betroffenen Organisationseinheiten zu gewährleisten. 

Schliesslich sind ebenfalls hohe Transparenzanforderungen im Hinblick auf die Quali- 

tät der bei externen Dienstleistungsanbietern angesiedelten Wissensbestände von Be- 

deutung (Lieferanten-Scoring). 

Subsumierend ist festzustellen, dass Wissensobjekten eine wichtige Rolle bei der Um- 

setzung von Unternehmensstrategien zukommt. Dieses gilt sowohl im Hinblick auf die 

Verfügbarkeit erforderlicher Wissensinhalte als auch hinsichtlich eines sachgerechten 

Managements der Wissensobjekten zuordenbaren Produktionsrisiken. Die in diesem 

Sinne realisierte Wissensposition bestimmt massgeblich das Strategiefeld von Unter- 

nehmen. 

3.1.2 

3.1.2.1 

3.1.2.1.1 

Prozessorientierte Ressourceninterpretation 

Wissensübertragung in der Leistungserstellung 

Ausgehend von einer Systematik zur Beschreibung organisationaler Lernprozesse in 

der Bankproduktion wird im Folgenden das Wirken der ”Wissensspirale” am Beispiel 

der Fondsentwicklung erläutert. 

Systematisierung der Wissensprozesse 

Es ist zunächst festzulegen, welche Ausschnitte der organisationalen Wissensbasis bei 

der Betrachtung von Wissensübertragungen einbezogen werden sollen. 201 Es ist 

zweckmässig, hierzu die drei Hauptprozesse der Bankproduktion zu berücksichtigen. 

Aus einer solchen Perspektive lässt sich eine Typologie von Wissensprozessen, wie sie 

in Tabelle 6 dargestellt ist, ableiten. 

201 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.3.5, S. 73.


EinbezogeneHauptprozesse 

PE, VT, AB 

VT, AB 

PE, AB 

PE, VT 

AB 

VT 

PE 

PE: Produktentw. 

VT: Vertrieb 

AB: Abwicklung 

Sozialisation 


Kombination 


Erweiterung der Wissensbasis der Bankproduktion 

Übertragung 

von Vorstellungen,Intuitionen 

usw. in 

einem Hauptprozess 


Erweiterung der gemeinsamen Wissensbasis von 

Vertrieb und Abwicklung 


Produktentwicklung und Abwicklung 


Produktentwicklung und Vertrieb 

Kodifizierung 

von implizitem 

Wissen mit 

Hilfe von 

Zeichen in 


Tabelle 6: Wissensprozesse in der Bankproduktion 

Generierung 

von neuem 

expliziten 

Wissen in 


Erweiterung 

der Erfahrungsmuster 

in der 

Wissensbasis 

eines Hauptprozesses 

Realisierung 

der Wissensspirale 

Integration 


Es werden sieben Wissensbasen abgegrenzt: Zunächst repräsentiert jeder der drei 

Hauptprozesse eine eigene Basis (Über welches Wissen verfügen Produktentwicklung, 

Vertrieb und Abwicklung autonom?). Zudem drei Wissensbasen, welche durch Syn- 

thesen der Wissensbestände von jeweils zwei Hauptprozessen begründet werden (Über 

welches Wissen verfügen Produktentwicklung und Vertrieb gemeinsam?) und 

schliesslich die sämtliche Hauptprozesse einbeziehende Wissensbasis. Dieser am wei- 

testen gefasste Ausschnitt repräsentiert die Wissensbasis der Bankproduktion. 

In diesen sieben Wissensbasen vollziehen sich die Prozesse der Sozialisation, der Ex- 

ternalisierung, der Kombination sowie der Internalisierung. Wird eine ”Wissensspira-


le” durchlaufen, so stellen sich durch die Aufnahme von explizitem Wissen in Erfah- 

rungs- und Deutungsmuster nachhaltige Modifikationen der Wissensbasis ein. 

Betrachtet man die unterschiedlichen Anlässe bzw. Bezugsrahmen für Lernprozesse 

(Workshops, Budgetplanungen, Projektadministration, Bearbeitung von Kundenbe- 

schwerden), so wird deutlich, dass diese Typologie einen guten Praxisbezug aufweist. 

BROWN und DUGUID äussern dabei zu Recht, dass in der Praxis ”bereits abteilungs- 

übergreifende Wissenssynthese ein Erfolg ist.” 202 

Wissensbasis 

in t 1 

1 

Ressourcendisposition der Kapitalanlagegesellschaft 

Generierung eines neuen Fonds- 

Konzeptes durch die Verbindung von 

Wissen, Finanzmitteln und Sachmitteln 

 

 

Wissensspirale 

Fondsmanager 

Vertriebsorg. 

2 

Research 

Businessplan 

Organisationale Wissensbasis Finanzmittel Sachmittel 

Ressourcenausstattung der Kapitalanlagegesellschaft (Ausschnitt) 

Abbildung 11: Ressource Wissen in der Fondsentwicklung 

3 

4 

Wissensbasis 

in t 2 

Fondsangebot 

Mit der Systematisierung von Wissensübertragungen wird organisationales Lernen in 

Banken nicht erschöpfend gewürdigt. Vielmehr ist darüber hinaus zu erläutern, in wel- 

cher Weise Wissen in Dienstleistungsprodukte als Output der Bankproduktion eingeht. 

202 BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Mitarbeiter 1999), S. 81. 

5


Dieses soll nun am Beispiel der Entwicklung eines neuen Fonds-Konzeptes in einer 

Kapitalanlagegesellschaft (vgl. Abbildung 11) erläutert werden. Die Ressourcenaus- 

stattung der hier betrachteten Gesellschaft bestehe neben Finanz- und Sachmitteln aus 

ihrer organisationalen Wissensbasis. 

• Status eins: Zu einem Zeitpunkt t1 setzt sich die Wissensbasis aus bestimmten 

Wissensobjekten, Erfahrungs- und Deutungsmustern usw. zusammen. 

• Status zwei: Mitarbeiter aus Fondsmanagement, Research und Vertriebsorgani- 

sation formulieren im Rahmen von Workshops Ideen für innovative Fonds- 

Konzepte. Diese Bereiche leisten in der Diskussion ihren Spezialisierungen ent- 

sprechende Beiträge: Fondsmanager berichten die Ergebnisse von Wettbe- 

werbsbeobachtungen und beurteilen Finanzierungsfragen. Das Research bewer- 

tet in Frage kommende Wertpapiertitel und äussert sich zu makroökonomischen 

Aspekten. Die Vertriebsorganisation schliesslich bringt ihre Expertise bei der 

Bewertung von Marktpotenzialen und zu Aspekten der Vertriebsunterstützung 

ein. Im Rahmen des Workshops transformieren sich implizite Wissensinhalte 

(Annahmen, Erfahrungen, Intuitionen) in explizite Wissensinhalte (Business- 

pläne, Prognoserechnungen). Die Prozesse der ”Wissensspirale” induzieren also 

Veränderungen der Wissensbasis. 

• Status drei: Ein mit einem vielversprechenden Businessplan unterlegtes Fonds- 

Konzept gewinnt das Einverständnis von Fondsmanagement, Research und Ver- 

triebsorganisation. Hierdurch vollzieht ein Internalisierungsprozess, indem ex- 

plizite Wissensinhalte (Businessplan) als ”marktreif”, ”umsetzungsfähig”, ”poli- 

tisch durchsetzbar” usw. in die Erfahrungs- und Deutungsmuster eingehen. Da- 

mit wird die Wissensbasis in t2 gegenüber ihrer Komposition in t1 um entspre- 

chende, den Businessplan betreffende, Aspekte erweitert. 

• Status vier: Zusammenführung der Produktidee mit den erforderlichen Finanz- 

und Sachmittelressourcen. 

• Status fünf: Angebot des neuen Fonds-Konzeptes auf dem Finanzdienstleis- 

tungsmarkt.


Das neue Fonds-Konzept manifestiert, was NORTH als ”knowledge converted into 

value” bezeichnet. 203 Ohne die, in diesem Fall planvolle, Erweiterungen der organisa- 

tionalen Wissensbasis könnte die Produktinnovation nicht realisiert werden. 

3.1.2.1.2 

Risiken im Zusammenhang mit Wissensprozessen 

Von Wissensprozessen gehen ebenso wie von Wissensobjekten Risiken für die Bank- 

produktion aus: 

a) Instabilität 

b) Kooperationsabhängigkeit 

c) Unzureichende Lerngeschwindigkeit 

ad a) Instabilität 

Anders als im Fall von Wissensobjekten 204 besteht das Risiko hier nicht in einem Ver- 

lust von Wissensbeständen, sondern vielmehr in dem Verlust von Möglichkeiten, neu- 

es Wissen entwickeln zu können. Die Wissensprozesse vollziehen sich in einem vor- 

gegebenen Rahmen von Unternehmenskultur, Kommunikationsregeln, Führungsver- 

halten und infrastrukturellen Gegebenheiten. 

Veränderungen in Bezug auf diese Einflussgrössen 205 können dazu führen, dass bisher 

vollzogene Wissensprozesse sich einstellen, oder ihre Funktionsfähigkeit (Häufigkeit, 

Fehlerfreiheit, Geschwindigkeit) Einschränkungen erfährt. 

Führt etwa ein Wechsel von Führungskräften zu einer Substitution von zuvor durchge- 

führten Workshops und Einzelgesprächen durch eine auf formale Planung und Kon- 

trolle ausgerichtete Kommunikation, so werden dadurch den Prozessen der Externali- 

sierung und der Internalisierung wichtige Plattformen entzogen. In Bezug auf Soziali- 

sationen können solche Effekte z. B. auftreten als Folge einer Zentralisierung von Ver- 


204 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 87-89. 

205 Vgl. die Darstellung in Abbildung 7 in Kapitel 2.2.2.2, S. 46.


triebsunterstützungseinheiten: Zuvor regelmässig gemeinsam realisierte Projektaktivi- 

täten von Vertrieb und Vertriebsunterstützung boten Gelegenheiten für den Austausch 

von Verhaltensweisen und Denkmustern. Aufgrund der Personengebundenheit von 

Wissensprozessen beeinträchtigen Austritte von Mitarbeitern mit speziellen Fach- 

kenntnissen die Entstehung von neuem expliziten Wissen, da entsprechende Wissens- 

prozesse der Kombination nur noch eingeschränkt vollzogen werden können. 

ad b) Kooperationsabhängigkeit 

Erfolgreiche Wissensprozesse setzen zum einen die Bereitschaft zur Kommunikation 

und darüber hinaus die Bereitschaft zur Teilung von Wissen voraus. Defizite in Bezug 

auf die Kommunikations- oder Teilungsbereitschaft gefährden die Entwicklung einer 

organisationalen Wissensbasis. Belastbare Vertrauensbeziehungen sind als Vorausset- 

zungen für Kommunikationsbereitschaft anzusehen. Im Fall von Unternehmenskoope- 

rationen wird Vertrauen als massgeblicher Bestimmungsfaktor für erfolgreiche inte- 

rorganisationale Wissensprozesse betrachtet. 206 Misstrauen begründende Ereignisse 

oder Erfahrungen auf der Ebene von Individuen, Gruppen und Organisationen stellen 

somit bedeutende Risiken dar. 

Darüber hinaus ist die Weigerung zur Wissensteilung ein in der Praxis häufig zu beo- 

bachtendes Phänomen. 207 Diese Weigerung ist auf ein Kalkül von Mitarbeitern zu- 

rückzuführen, wonach die Preisgabe persönlichen Wissens ihre Position in Arbeitspro- 

zessen gefährdet. Betroffen von dieser Verweigerung ist dabei vor allem die Bereit- 

schaft zur Übertragung von implizitem Wissen. Mitarbeiter mit solchem Verhalten 

leisten gegebenenfalls ihre ”sichtbaren” Beiträge zur Bankproduktion nach der Mass- 

gabe konventioneller Stellenbeschreibungen, sie verweigern jedoch materielle Beiträge 

zur Entwicklung der Wissensposition des Unternehmens. Ansätze zur Risikovermei- 

dung können daher Ergänzungen von Stellenbeschreibungen um wissensbezogene 

Pflichten einschliessen. 

206 Vgl. KRÜCK, C. P. (Unternehmenskooperationen 2001), S. 268; POWELL, W. W. (Collaboration 1998), S. 230-234. 

207 Vgl. WEHNER, T.; DICK, M. (Umbewertung 2001), S. 109.


ad c) Unzureichende Lerngeschwindigkeit 

Setzt man Kooperationsbereitschaft bei den an Leistungserstellungsprozessen Beteilig- 

ten voraus, so kann der Beitrag der ”Wissensspirale” zur Bankproduktion dennoch 

unzureichend sein. Schliesslich machen wettbewerbsinduzierte Anforderungen an Pro- 

duktentwicklungszeiten oder Reaktionszeiten im Zusammenhang mit der Implementie- 

rung neuer Geschäftsmodelle (die Direktbanken in den 90er Jahren) Geschwindigkeit 

zu einer Erfolgsdimension im Bankgeschäft. 

Einen Engpass stellt die ”Wissensspirale” dann dar, wenn der Zeitraum zwischen dem 

Austauschen von Ahnungen und Einstellungen zu wahrgenommenen Veränderungs- 

bedarfen (Sozialisation) bis zur Verfügbarkeit von neuen Lösungsansätzen (Internali- 

sierung) grösser bemessen ist als der Reaktionszeitraum, den der Wettbewerb zulässt. 

Ressourcenwettbewerb zwischen Banken manifestiert sich hier in einem Wettbewerb 

um Lerngeschwindigkeit. Ein anschauliches Beispiel hierzu sind die Schwierigkeiten, 

die öffentlich-rechtliche Institute und einige Privatbanken in Europa mit der Entwick- 

lung und Umsetzung ihrer Direktbank-Konzepte offenbarten. Einige Anbieter konnten 

ihren Marktauftritt nur als späte Nachzügler realisieren und versäumten so die Boom- 

Phase im Brokerage. 

Das Wissen auf der Führungsebene um die Bedeutung von Lerngeschwindigkeit spie- 

gelt sich in Aufforderungen zur Bereitschaft für ”permanenten Wandel”, ”konsequente 

Veränderungsbereitschaft” usw. wider. Mit Blick auf Bemühungen zur Beschleuni- 

gung der ”Wissensspirale” bieten sich zwei Ansatzpunkte. Zum einen kann versucht 

werden, die Erfahrungs- und Deutungsmuster der Mitarbeiter mit Hilfe entsprechend 

formulierter Unternehmensleitlinien 208 zu prägen. Ein Beispiel hierzu bietet das Unter- 

nehmen Hewlett-Packard mit seinem Mission Statement ”invent”. Einen zweiten An- 

satzpunkt bietet die Gestaltung der Einflussgrössen von Wissensprozessen. Hiermit 

sind erneut Aspekte wie Unternehmenskultur, Führungsverhalten, Managementsyste- 

me usw. angesprochen. 

208 Dieses Wissensobjekt birgt seinerseits das Risiko der Inkongruenz. Vgl. hierzu die Darstellung in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89.


3.1.2.2 Wissensprozesse und die Wettbewerbsposition der Bank 

Die allgemeine Bedeutung einer hohen Lerngeschwindigkeit wird im vorhergegange- 

nen Unterkapitel bereits ausgeführt. Nun sollen die Beiträge der ”Wissensspirale” in 

den Wissensbasen der Bankproduktion anhand von zwei unternehmensstrategischen 

Programmen diskutiert werden. 

a) Mehrkanalvertrieb 

b) Kooperationen 

ad a) Mehrkanalvertrieb 

Mehrkanalstrategien setzen sich insbesondere im Privatkundengeschäft durch. Dabei 

werden Kunden alternative Zugangswege angeboten: Filialen, Bankingshops in Kauf- 

märkten, Handelsvertreter, Internetportale und Bankautomaten. Entscheidungen, als 

Mehrkanalbank am Markt aufzutreten, sind sowohl auf ein kostenbezogenes Kalkül als 

auch auf Überlegungen zur Stärkung von Kundenbindung sowie zur Neukundenge- 

winnung zurückzuführen. 

Einerseits soll der Vertrieb von standardisierten Leistungen wie dem Zahlungsverkehr 

auf die für eine Bank günstigsten Zugangswege konzentriert werden. Andererseits 

wird angestrebt, Kundenbeziehungen mit einem solchen Zugangsangebot stärker zu 

penetrieren, als dieses mit einer konventionellen Vertriebsorganisation als erreichbar 

angesehen wird. 

Für die Realisierung dieser beiden Zielsetzungen spielen entsprechende Veränderun- 

gen der Erfahrungs- und Deutungsmuster in der Bankproduktion durch die Aufnahme 

von explizitem Wissen eine bedeutende Rolle. 

So setzt eine Erhöhung des Anteils elektronisch aufgegebener Überweisungsaufträge 

voraus, dass neue Erfahrungs- und Deutungsmuster in den Hauptprozessen Vertrieb 

und Abwicklung generiert werden:


• Gewinnung einer neuen Interpretation von Wirtschaftlichkeit in der 

Leistungserstellung auf der Basis von Stückkostenvergleichen für 

die Bearbeitung von (aus Kundensicht weitgehend) identischen 

Leistungen bei Nutzung alternativer Vertriebswege 

• Entwicklung der Vertriebs- und Marketingkompetenz, Kunden bei 

bestimmten Produktnutzungen auf die für die Bank kostengünstigen 

Vertriebswege umzulenken, ohne in signifikantem Umfang nicht- 

intendierte Kundenabwanderungen auszulösen 

Ebenso wichtig sind Erweiterungen der organisationalen Wissensbasis in den Haupt- 

prozessen Produktentwicklung und Vertrieb zur Erreichung von Verbesserungen im 

Hinblick auf die Ziele der Kundenbindungsintensität und der Neukundenentwicklung. 

Hierzu kann etwa den folgenden zu entwickelnden Wissensbeständen Bedeutung zu- 

kommen: 

• Aufbau der Kompetenz, ein einheitliches (oder differenziertes) 

Markenerscheinungsbild im Kontext einer Mehrkanalstrategie si- 

cherzustellen 

• Etablierung eines neuen Meta-Konzeptes zum Verständnis von 

Kundenpräferenzen und –verhalten, da neben der Produktnutzung 

nun mit kanalspezifischen Nutzungsintensitäten eine weitere Steue- 

rungsdimension einzubeziehen ist 

• Entwicklung einer Koordinationskompetenz zur Steuerung der 

Mehrkanal-Konfiguration, insbesondere zur Vermeidung von nicht- 

intendierten Kannibalisierungseffekten zwischen den Vertriebswe- 

gen


ad b) Kooperationen 

Wie bei der Diskussion 209 zur wettbewerbsstrategischen Bedeutung von Wissensobjek- 

ten in Kooperationen ausgeführt wird, stellt Kooperationswissen einen kritischen Er- 

folgsfaktor dar. Hieraus lässt sich ein erster Anhaltspunkt zur Bedeutung von Wis- 

sensprozessen ableiten: Schliesslich stellt die Herausbildung von neuen Fähigkeiten, 

Kenntnissen usw. in Bezug auf die Art und Weise, in der Kooperationen umzusetzen 

sind, eine Erweiterung der organisationalen Wissensbasis durch Internalisierungen dar. 

Wissensprozesse sind also bedeutsam, da sie die Verfügbarkeit des kritischen Erfolgs- 

faktors von Kooperationen, eben Kooperationswissen, gewährleisten können. 

Sofern Kooperationen mit der Intention eingegangen werden, Fertigkeiten oder Kennt- 

nisse von Kooperationspartnern zu erwerben, kommt Wissensprozessen aus einem 

weiteren Grund Bedeutung zu. Nach einer Definition der für Tranfers vorgesehenen 

Wissensobjekte (Vertriebswissen zu ausländischen Märkten) sind es die Prozesse der 

”Wissensspirale”, mit deren Hilfe die betreffenden Objekte in die eigene organisatio- 

nale Wissensbasis integriert werden können. KRÜCK 210 spricht hierzu von der ”Wis- 

sensarbeit für Kooperationen”. In welchem Umfang vor allem Prozesse der Internali- 

sierung realisiert werden können, ist von den Einflussgrössen dieser Prozesse (Stabili- 

tät der Vertrauensbasis in der Kooperation, kulturelle Kompatibilität der Partner, Grad 

der Unterstützung durch das Top-Management beteiligter Unternehmen) abhängig. 

Zusammenfassend ist festzustellen, dass Wissensprozesse ihren Einfluss auf die Wett- 

bewerbsposition auf zwei Ebenen ausüben. Zunächst sind es auf der Produktionsebene 

Internalisierungsprozesse, welche kodifiziertes Wissen kontinuierlich in die Erfah- 

rungs- und Deutungsmuster der Hauptprozesse einspeisen. Auf diesem Wege werden 

in Produktentwicklung, Vertrieb und Abwicklung stets neue Problemlösungen mög- 

lich. Durch die Verbindung von solchem neuen Wissen mit Finanzmitteln, physischen 

209 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.1.1.2, S. 92-93. 

210 KRÜCK, C. P. (Unternehmenskooperationen 2001), S. 283.


Ressourcen usw. entstehen schliesslich z. B. neue Fonds-Produkte oder innovative 

Kundenansprache-Konzepte. 

Die zweite Einflusssphäre ist auf einer Meta-Ebene angesiedelt, indem die Geschwin- 

digkeit, mit der sich die ”Wissensspirale” vollzieht, einen Wettbewerbsvorteil darstel- 

len kann. 

3.2 

3.2.1 

3.2.1.1 

Wissensmanagement als Bankprozess 

Während in Kapitel 3.1 eine Einordnung von Wissensressourcen in die bankwirt- 

schaftliche Leistungserstellung vorgenommen wird, soll nun das Wissensmanagement 

in der Wertschöpfungskette positioniert werden. Dazu erfolgt auch eine Detaillierung 

der Kernprozesse des Wissensmanagements, nämlich der Bereitstellung sowie der 

Anwendung von Wissen. 

Positionierung in der Wertschöpfungskette 

Supportfunktion des Wissensmanagements 

Wie im vorhergegangen Kapitel ausgeführt, kann die Wertschöpfungskette der Bank 

anhand der drei Hauptprozesse Produktentwicklung, Vertrieb und Abwicklung sowie 

verschiedener Supportprozesse beschrieben werden. Die Funktion der Supportprozesse 

besteht darin, die Aktivitäten in den Hauptprozessen zu unterstützen. Bei diesen inter- 

nen Dienstleistungen kann es sich um Routineleistungen (Rechenzentren) oder um 

fallweise Leistungen (internes Beratungsprojekt) handeln. 

An die Aufnahme einer Managementaufgabe als Supportfunktion ist also die folgende 

Bedingung zu knüpfen: Dass diese Aufgabe für die Aktivitäten in den Hauptprozessen 

oder in anderen Supportprozessen relevante Sachverhalte zu thematisieren verspricht. 

Die Relevanz von Wissen für die Bankproduktion rechtfertigt es, Wissensmanagement 

eine Supportfunktion zuzusprechen.


Die Aufnahme von Wissensmanagement in die Wertschöpfungskette, wie sie in Ab- 

bildung 12 dargestellt ist, macht es nun erforderlich, dieses Führungssystem prozess- 

haft 211 zu beschreiben. 

Auf diesem Wege können seine Beziehungen zu den Hauptprozessen sowie zu ande- 

ren Supportprozessen illustriert werden. In dem zugrundeliegenden Wissensmanage- 

ment-Modell 212 sind dazu folgende Kernprozesse vorgesehen: 

Kernprozesse der Wissensbereitstellung 

• Wissensidentifikation 

• Wissenserwerb 

• Wissensentwicklung 

Kernprozesse der Wissensanwendung 

• Wissensbewahrung 

• Wissensnutzung 

• Wissensverteilung 

Die Supportfunktion wird von dem Wissensmanagement wahrgenommen, indem es 

Massnahmen zur Wissensbereitstellung und zur Wissensanwendung in den Haupt- und 

Supportprozessen der Bankproduktion initiiert, durchführt bzw. begleitet. 

Das Ziel des Wissensmanagements ist es dabei, Bankbereiche darin zu unterstützen, 

die mit einer systematischen Entwicklung und Nutzung der organisationalen Wissens- 

211 Vgl. HEISIG, P. (Process 2001), S. 21ff., HILSE, H. (Sinn 2001), S. 157-168; SCARBROUGH, H. (View 1998), S. 194-198; WILKE, 

H. (Wissensmanagement 2001), S. 90; INKPEN, A. C.; DINUR, A. (Processes 1998), S. 460ff; RUGGLES, R. (Practise 1998), S. 81ff; 

APPLEYARD, M. M. (Flow 1996), S. 138-140. 

212 Vgl. die Darstellung in Abbildung 10 Kapitel 2.3.5, S. 72.


basis verbundenen Chancen zu realisieren, sowie die von Wissensressourcen ausge- 

henden Risiken 213 in geeigneter Weise zu handhaben. 

Wissensidentifikation 

Wissenserwerb 


Hauptprozesse 



Wissensverteilung 

Produktentwicklung Vertrieb Abwicklung 


Risikomanagement 

Personalmanagement 

EDV-Management 

KernprozesseSupportprozesse 

Abbildung 12: Supportprozess Wissensmanagement 

Mit der Interpretation von Wissensmanagement als einer Supportfunktion sind zu- 

gleich Restriktionen mit Blick auf die Definition seines Zielsystems sowie seiner Auf- 

gaben geltend zu machen. 

Als wichtigste Restriktion ist ein eingeschränkter Grad von Entscheidungsautonomie 

anzusehen. Schliesslich bedarf die Initiierung von strategischen Programmen und ope- 

rativen Massnahmen durch das Wissensmanagement der Zustimmung von Linienver- 

antwortlichen anderer Bereiche bzw. von Verantwortlichen auf der Gesamtbankebene. 

213 Für eine Darstellung der Risiken von Wissensobjekten in der Bankproduktion vgl. Kapitel 3.1.1.1.2, S. 87 ff. Für eine Darstellung der 

von Wissensprozessen ausgehenden Risiken vgl. Kapitel 3.1.2.1.2, S. 98 ff.


Alternative Interpretationen von Wissensmanagement, wie etwa die Vision einer ”wis- 

sensorientierten Unternehmensführung” 214 von NORTH, können zu einer anderen 

Ausgestaltung dieses Führungssystems führen, als sie im Folgenden vorgenommen 

wird. Im Kontext einer ”wissensorientierten Unternehmensführung” sind für die Aus- 

gestaltung einer Supportfunktion kritische Koordinationsanforderungen irrelevant. 

Es ist hervorzuheben, dass mit der Einordnung von Wissensmanagement als Support- 

funktion kein Präjudiz in Bezug auf die organisationale Umsetzung dieser Funktion 

vorgenommen wird. Als Normstrategien zur Organisation von Wissensmanagement 215 

sind folgende Optionen anzusehen: 

• Marktlösung durch Fremdbezug von Wissensmanagement-Leistungen 

(Unternehmensberatungen) 

• Hierarchische Lösung in der Ausprägung einer Projektorganisation 

• Hierarchische Lösung in den Ausprägungen einer zentralen 

Stabsabteilung oder dezentraler Stabsabteilungen 

• Hierarchische Lösung durch Auswahl von Linienverantwortlichen, de- 

nen Verantwortung für Wissensmanagement-Leistungen zugeordnet 

wird 216 

• Hybride Lösung durch die Realisierung von Markt- oder Hierarchie- 

Lösungen für unterschiedliche Wissensmanagement-Leistungen 

Es ist zu vermuten, dass die Einschätzung von BOUTELLIER und BEHRMANN 217 , 

wonach bei der Organisation von Wissensmanagement im Zeitverlauf unterschiedliche 

Normstrategien umgesetzt werden, die Praxis zutreffend beschreibt. 

214 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 25-36. Vgl. auch Spender, J. C. (Theory 1996), S. 45-52. 

215 Vgl. FRESE, E.; THEUVSEN, L: (Organisationsarbeit 2000), S. 17-44; HANSEN, M. T.; LASSLEBEN, H. (Organisation 2002), S. 

127-158; DILK, A. (Lernstätte 2001), S. 139-142; GRÜN, O.; NITSCH, R. (Österreich 2000), S. 94-97; MOORE, K.; BIRKINSHAW, 

J. (Centers 1998), S. 81-84; RABRENOVIC, O. (Rolle 2001), S. 67-123. 

216 HANSEN, M. T.; OETINGER, VON B. (Wissensmanager 2001), S. 85-86. 

217 BOUTELLIER, R.; BEHRMANN, N. (Patente 2000), S. 352.


Wissensmanagement weist Berührungspunkte vor allem mit den Supportfunktionen 

EDV-Management und Personalmanagement auf. 

Das EDV-Management beschäftigt sich mit der elektronischen Bearbeitung, Speiche- 

rung und Übertragung von expliziten Wissensinhalten. Das Personalmanagement 

widmet sich in seinen der Wissens-Thematik nahen Aufgaben traditionell in erster 

Linie dem Wissensort Individuum. Dabei nehmen Mitarbeiterschulungen einen hohen 

Stellenwert ein. Bei Mitarbeiterschulungen kann die Initiierung von Prozessen der So- 

zialisation, der Kombination, der Internalisierung oder der Externalisierung im Fokus 

stehen. 

3.2.1.2 

3.2.1.2.1 

Wissensmanagement als Führungsprozess 

Zur Darstellung des Führungsprozesses Wissensmanagement sollen zwei Aspekte be- 

trachtet werden: Zunächst erfolgt eine Konkretisierung der Teilprozesse der Führung. 

Daran anschliessend werden Schnittstellen des Wissensmanagements mit anderen Füh- 

rungssystemen erläutert. 

Teilprozesse der Führung 

Als Teilprozesse der Führung gelten die Prozesse der Gestaltung, der Lenkung sowie 

der Entwicklung. 218 Gestaltungsprozesse vollziehen sich als Reflektionen von Füh- 

rungskräften sowie als Kommunikation zwischen Führungskräften. In Anlehnung an 

die Auffassung von WILLKE 219 über die Tiefenstruktur des organisationalen Lernens 

können die zu reflektierenden Fragestellungen wie folgt formuliert werden: 

• Warum sollen Veränderungen der organisationalen Wissensbasis ange- 

strebt werden? 

• Welche Qualität von Veränderungen soll angestrebt werden? 

218 Vgl. Kapitel 2.3.1, S. 60-61. 

219 WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 46. Vgl. auch Abbildung 5 in Kapitel 2.2.2.1, S. 41.


Als Lenkungsprozesse gelten die Festlegung von Zielen sowie die Initiierung und Kon- 

trolle von Massnahmen. Die mit einem Wissensmanagement anzusprechenden Zielfel- 

der lassen sich allgemein wie folgt abgrenzen: 

• Objektbezogene Ziele 

- Identifizierung und Evaluation impliziter Wissensinhalte von Individuen 

- Identifizierung und Evaluation impliziter Wissensinhalte von Gruppen 

- Identifizierung und Evaluation impliziter Wissensinhalte von Organisationen 

- Identifizierung und Evaluation expliziter Wissensinhalte von Individuen 

- Identifizierung und Evaluation expliziter Wissensinhalte von Gruppen 

- Identifizierung und Evaluation expliziter Wissensinhalte von Organisationen 

• Prozessbezogene Ziele 

- Identifizierung relevanter Wissensorte zur Initiierung von Wissensprozessen 

- Identifizierung von Wissensprozessen für Wissensorte und -inhalte 

- Optimierung der für Wissensprozesse relevanten Einflussgrössen 

Die Einleitung von Massnahmen vollzieht sich im Wissensmanagement durch die Ini- 

tiierung der Kernprozesse Wissensbereitstellung oder Wissensanwendung. Die Bewer- 

tung alternativer Handlungsoptionen sowie Massnahmenkontrollen sollen durch den 

Aufbau und die Nutzung eines Wissenscontrollings gewährleistet werden. 

Schliesslich bestimmen die Durchführung konkreter Massnahmen, die Administration 

von Projekten usw. den Führungsprozess der Entwicklung. 

3.2.1.2.2 Schnittstellen zu anderen Führungssystemen 

Die Positionierung als Supportfunktion induziert Einschränkungen im Hinblick auf 

den Autonomiegrad des Wissensmanagements in seinen Führungsprozessen. Diese 

Einschränkungen gehen in Abhängigkeit von der betrachteten Schnittstelle mit ande- 

ren Führungssystemen auf unterschiedliche Ursachen zurück und induzieren unter-


schiedliche Koordinationsanforderungen. 220 Es werden dazu die Schnittstellen zu den 

folgenden Führungssystemen diskutiert: 

a) Führungssystem auf Gesamtbankebene 

b) Führungssysteme leistungsempfangender Bereiche 

c) Führungssysteme angrenzender Supportfunktionen 

ad a) Führungssystem auf Gesamtbankebene 

Auf dieser Führungsebene ist die Verantwortung für alle Ressourcendispositionen der 

Bank im Hinblick auf Liquidität, Risikotragfähigkeit, Mitarbeiter, organisationale 

Wissensbasis usw. angesiedelt. Hieraus ist eine prinzipielle Zustimmungspflichtigkeit 

aller Entscheidungen mit Bezug zu den Gestaltungs- und Lenkungsprozessen des Wis- 

sensmanagement abzuleiten. Das Wissensmanagement kann diesem Abstimmungsbe- 

darf mit folgenden Koordinationslösungen wirksam begegnen: 

• Bereitstellung von überzeugenden Normen und Methoden zur Identifi- 

zierung, Bewertung und Priorisierung von Wissenszielen 

• Bereitstellung von überzeugenden Normen und Methoden zur Auswahl, 

Bewertung und Priorisierung von Wissensmanagementprozessen 

• Sicherstellung eines leistungsfähigen Wissenscontrollings 

• Integration von wissensbezogenen Leistungskennzahlen in das Be- 

richtssystem auf Gesamtbankebene 

Ein weiterer Koordinationsbedarf ist hinsichtlich des Gestaltungsprozesses im Wis- 

sensmanagement, also den Reflektionen über Sinn und Zweck sowie die angestrebte 

Qualität von Veränderungen der organisationalen Wissensbasis, festzustellen. Als Ko- 

ordinationslösungen hierzu bieten sich das Angebot von Workshops zum Meinungs- 

220 Die sachgerechte Bewältigung solcher Koordinationsanforderungen stellt einen kritischen Erfolgsfaktor für Wissensmanagement- 

Aktivitäten dar. Vgl. DAVENPORT, T. H.; DE LONG, D. W. (Projects 1998), S. 44.


austausch mit Vorstandsmitgliedern sowie die Einbeziehung von Vorstandsmitgliedern 

in die Lenkungsausschüsse von Wissensmanagement-Projekten an. 

Solche Massnahmen können dazu beitragen, dass Kongruenz 221 mit Blick auf die Er- 

fahrungs- und Deutungsmuster im Wissensmanagement einerseits, und der die Unter- 

nehmensleitung prägenden Muster andererseits, erreicht wird. 

ad b) Führungssysteme leistungsempfangender Bereiche 

Die Rolle als Supportfunktion hat die Geltendmachung von Mitspracherechten durch 

Führungssysteme leistungsempfangender Stellen (Unternehmensbereiche, Tochterge- 

sellschaften) gegenüber dem Wissensmanagement zur Konsequenz. 

Die Führungskräfte der leistungsempfangenden Bereiche werden ihre Mitsprache vor 

allem auf dem Feld der Lenkungsprozesse einfordern. Für die Gewährleistung einer 

zielgerichteten Diskussion zur Auswahl adäquater Wissensziele und Wissensmana- 

gementprozesse können folgende Koordinationslösungen vorgehalten werden: 

• Dokumentation von Referenzen über abgeschlossene Wissensmanagementpro- 

jekte 

• Vertragliche Vereinbarung von Rechten und Pflichten der Vertragsparteien 

• Festlegung und Monitoring von Kriterien zur Auflösung von Lierferbeziehun- 

gen, sofern durch das Verhalten interner Kunden die Realisierung von verein- 

barten Projektzielen eindeutig gefährdet ist 

Schliesslich werden leistungsempfangende Bereiche Einflussnahme im Zusammen- 

hang mit dem Entwicklungsprozess des Managements anstreben (Projektadministrati- 

on). Hierzu ist ein rigides Projektcontrolling durch das Wissensmanagement als geeig- 

nete Koordinationslösung anzusehen. 

221 Vgl. zum Inkongruenzrisiko die Darstellungen in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89.


ad c) Führungssysteme angrenzender Supportfunktionen 

Wissensmanagement, Personalmanagement und EDV-Management widmen sich in 

Einzelfällen identischen Handlungsfeldern. Zudem kommen Serviceleistungen wie z. 

B. die Durchführung von Schulungen oder die Programmierung von EDV- 

Anwendungen in Betracht. Immer dann, wenn Wissensmanagement sich mit Analysen 

von auf Wissensprozesse wirkenden Einflussgrössen (Qualität der elektronischen 

Workflowunterstützung, Gestaltung von Anreizsystemen) beschäftigt, sollten Perso- 

nal- und EDV-Management in Steuerungsprozesse einbezogen werden. Dort bieten sie 

Unterstützung etwa bei der Bewertung alternativer Massnahmen zur Verbesserung 

ergonomischer Arbeitsplatzbedingungen oder zur Reduzierung von Zugriffszeiten. 

Schliesslich kann Abstimmungsroutinen in Gestaltungsprozessen des Wissensmana- 

gements Bedeutung zukommen (Projektadministration). 

3.2.2 

Kernprozesse des Wissensmanagements 

Für eine Konkretisierung der einzelnen Kernprozesse werden die folgenden Aspekte 

prozessspezifisch dargestellt: 

• Ziele des Prozesses 222 

• Massnahmen der Umsetzung 

• Umsetzungbarrieren 

• Kernprozessvorgänger und –nachfolger 

Die Notwendigkeit, auf Prozessvorgänger und -nachfolger einzugehen, besteht des- 

halb, weil Defizite in Bezug auf Wissensressourcen häufig nicht mit Hilfe eines einzi- 

gen Kernprozesses, sondern vielmehr nur durch die Initiierung sequentieller Wissens- 

managementprozesse aufgehoben werden können. 

222 Mit dem Prozessziel wird die durch den betrachteten Kernprozess angestrebte Veränderung der organisationalen Wissensbasis definiert. 

In der Literatur wird ebenfalls der Begriff des Prozessergebnisses verwendet. Vgl. HEISIG, P. (Process 2001), S. 32.


3.2.2.1 Prozesse der Wissensbereitstellung 

Die Wissensbereitstellung umfasst die Kernprozesse der Wissensidentifikation, des 

Wissenserwerbs und der Wissensentwicklung. Tabelle 7 stellt diese Prozesse anhand 

ihrer Ziele, der mit ihnen verbundenen Massnahmen sowie der ihnen zuordenbaren 

Umsetzungsbarrieren zusammenfassend dar. 

Kernprozess Ziele Massnahmen Umsetzungsbarrieren 

Wissensidentifikation 

Wissenserwerb 


• Transparenz über 

interne oder externe 

Wissensobjekte und 


• Tatsächliche Veränderung 


durch dauerhafte oder 

temporäre Verfügbarkeit 

von unternehmensexternem 

Wissen 

(d. h. die Erreichung 

vertraglicher Verfügungsrechte 

stellt 

nicht den kritischen 

Messpunkt dar) 

• Befriedigung von 

planbaren Veränderungsbedarfen 

der 

Wissensbasis 

• Etablierung interner 

Wissensmärkte zur 

Befriedigung nicht 

planbarer Veränderungsbedarfe 

der 

Wissensbasis 

• Aufnahme von Wissen 

mit Hilfe von Be- 

fragungen, Dokumentenanalysen 

usw. 

• Dokumentation von 

Wissen (Wissenslandkarten, 

Yellow Pages) 

• Anbahnung von 

Rechtsgeschäften (Patente, 

Lizenzen) 

• Initiierung von Wissensprozessen(Zusammenarbeit 

mit Beratern, 

Lieferanten, 

Kunden) 

• Durchsetzung „neuer 

Spielregeln“ in der Interaktion 

mit Stakeholdern 

• Initiierung von Wissensprozessen 

durch 

die Bereitstellung von 

Plattformen und Moderatoren 

• Zertifizierungen zum 

Abbau von Informationsasymmetrien 

• Einführung von 

Tauscheinheiten 

• Reduzierung von 

Transaktionskosten 

• Defizite in Bezug auf 

die Bereitschaft und 

Fähigkeit von Mitarbeitern, 

ihr Wissen zu 

offenbaren und zu 

übertragen 

• Widerstände gegen 

die Einführung „neuer 

Spielregeln“ zur Optimierung 


sowohl extern 

(Berater, Lieferanten) 

als auch intern 

(Führungskräfte, Mitarbeiter) 

• Hoher KoordinationsaufwandaufgrundAbstimmungsbedarfen 

mit Personal, 

IT usw. 

• Widerstände gegenüber 

einer Erweiterung 

des Erfolgsverständnisses 

durch die 

Einbeziehung von erfolgreichenWissensübertragungen


Kernprozess Ziele Massnahmen Umsetzungsbarrieren 

• Optimierung der Einflussgrössen 


• Förderung vertrauensbildendenFührungsverhaltens 

• Redesign der IT- Infrastruktur 

• Hoher Koordinations- 

aufwand aufgrund 

Abstimmungsbedarf 

mit Personal, IT usw. 

Tabelle 7: Ziele, Massnahmen und Umsetzungsbarrieren der Wissensbereitstellung 

3.2.2.1.1 Wissensidentifikation 

Ziele des Prozesses 

Angestrebt wird Transparenz über verfügbare Wissensressourcen. Dabei kann sowohl 

eine unternehmensinterne als auch eine unternehmensexterne Perspektive eingenom- 

men werden. Beispiele für Anlässe in der Praxis, eine solche Transparenz anzustreben, 

sind Kooperationsvorhaben (Über welche Wissensressourcen verfügt das eigene Insti- 

tut bzw. verfügen potenzielle Kooperationspartner?) oder die Evaluation einer Fremd- 

vergabe bisher selbsterstellter Dienstleistungen (Welche Wissensressourcen verlassen 

das Unternehmen, wenn ein Outsourcing von Leistungen realisiert wird?). 

Dieser Managementprozess kann sowohl auf Wissensobjekte als auch auf Wissenspro- 

zesse ausgerichtet sein. Im Fall der Betrachtung von Wissensobjekten wird eine Identi- 

fizierung mit Hilfe der Beschreibung von Wissensort, Wissensinhalt und Explikations- 

grad des Wissens angestrebt. Ein einschlägiges Beispiel hierzu stellt die Umsetzung 

eines Customer Relationship Managements (CRM) dar. Dabei wird untersucht, wel- 

ches kundenbezogene Wissen bei Mitarbeitern und Abteilungen, die unterschiedlichen 

Vertriebskanälen (Call Center, Filiale, mobiler Vertrieb) zugeordnet sein können, ver- 

fügbar ist. Dabei erfolgt eine Kategorisierung von Wissensinhalten z. B. nach Kunden- 

stammdaten (Anschrift, Bildungsstand), Kundenverhalten (Transaktionshäufigkeit, 

Produktnutzungsquote) und Kundenpräferenzen (Internet-Affinität, bevorzugte An- 

spracheformate). Zudem wird eine Unterscheidung von Wissensinhalten nach ihrem 

Explikationsgrad vorgenommen. Schliesslich verfolgt das Customer Relationship Ma-


nagement vor allem eine elektronische Kodifizierung 223 von kundenbezogenem Wis- 

sen in Datenbanken. 

Es können ebenfalls Anstrengungen zur Herstellung von Transparenz im Hinblick auf 

Wissensübertragungen an bestimmten Wissensorten in den Mittelpunkt gestellt wer- 

den. Auch dieses lässt sich am Beispiel des Customer Relationship Management illust- 

rieren: Um eine kontinuierliche Informationsversorgung der am Kundenbeziehungs- 

management Beteiligten zu erreichen, ist ein qualifiziertes Verständnis darüber erfor- 

derlich, welche Übertragungsarten (Sozialisation, Kombination) die Explikationsgrade 

relevanter Wissensinhalte erforderlich machen bzw. zulassen. 

Konzepte des ganzheitlichen Kundenbeziehungsmanagements sehen so neben dem 

Aufbau von Kundendatenbanken ebenfalls Plattformen für interdisziplinäre Interaktio- 

nen vor, um vor allem Sozialisationsprozesse zu motivieren. 

Mit der Wissensidentifikation können unterschiedliche Anspruchsniveaus angestrebt 

werden. Dieses gilt insbesondere mit Blick auf die Detaillierungsgrade bei der Be- 

schreibung von Wissensinhalten. 

Massnahmen der Umsetzung 

Mit Hilfe von Erhebungsverfahren wie schriftlichen und mündlichen Befragungen, 

Dokumentanalysen usw. kann das Wissen physischer Wissensträger sowie immate- 

riell-rechtliche Wissensträger 224 (Patente, Lizenzen) aufgenommen werden. Die Do- 

kumentation der Befunde erfolgt in einer Form, welche der Explikationsgrad von iden- 

tifizierten Wissensinhalten zulässt. In Frage kommende Formate für die Dokumentati- 

on von expliziten Wissensinhalten sind Wissenslandkarten (Knowledge Maps) 225 oder 

elektronische gelben Seiten (Yellow Pages). 226 Die Beschreibung impliziter Wissens- 

223 In der Diktion des Wissensspirale entspricht dieses Vorgehen dem Wissensprozess der Externalisierung. 

224 Immateriell-rechtliche Wissensträger stellen Wissensobjekte dar, die dem Wissensort Organisation zuzuordnen sind. 

225 Vgl. HEISIG, P. (Process 2001), S. 31. 

226 Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 259.


inhalte erfolgt anhand von Näherungslösungen. Ein Beispiel hierzu repräsentieren Ar- 

beitsplatzbeschreibungen. 227 

Umsetzungsbarrieren 

Die kritischen Barrieren stellen Einschränkungen in Bezug auf die Bereitschaft und die 

Fähigkeit von Mitarbeitern dar, ihr Wissen zu offenbaren. 228 Im Hinblick auf die Kon- 

stitution der Prozessbeteiligten sowie die organisatorischen Rahmenbedingungen 229 

führt GÜLDENBERG 230 dazu folgende Aspekte auf: 

• Begrenzte kognitive Fähigkeiten von Menschen, die Relevanz ihrer ei- 

genen Wissensbestände für die Organisation zu erkennen 

• Begrenzte kommunikative Fähigkeiten 

• Desinteresse 

• Negative Erfahrungen mit kollektiven Lernprozessen 

• Sorge vor einer Abwertung als Wissensträger 

Von diesen Aspekten kommen kognitiven Einschränkungen sowie der Sorge um eine 

Abwertung als Wissensträger 231 vermutlich die grösste Bedeutung zu. Durch geeignete 

Befragungstechniken können Artikulationsbemühungen von Probanden unterstützt 

werden. 232 Demgegenüber bestehen kaum Möglichkeiten, die Auskunftsbereitschaft 

von Probanden kurzfristig zu beeinflussen. Schliesslich ist die Weigerung, (implizites) 

Wissen zu offenbaren, auf ein prinzipielles Misstrauen gegenüber der Organisation zu 

interpretieren. Als Ursachen solchen Misstrauens sind unternehmenskulturelle Defizite 

und ähnliche Einflüsse anzusehen. Eine Verbesserung der Auskunftsbereitschaft von 

227 BÖHM, I. (Expertennetzwerk 2001), S. 111ff; BÖHM, I. (Mitarbeiterprofile 2001), S. 120. 

228 Vgl. BELOW, C. VON (Machtverlust 2001), S. 67; STONEHOUSE, G. H.; PEMBERTON, D.; BARBER, C. E. (Facilitators 2001), S. 

115-116; BINNEY, D. (Spectrum 2002), S. 18-23. 

229 Vgl. die Darstellung in Abbildung 7, Kapitel 2.2.2.2, S. 46. 

230 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 253. 

231 Vgl. die Darstellung der Kooperationsabhängigkeit von Wissensprozessen in Kapitel 3.1.2.1.2, S. 98 ff. Vgl. auch WEHNER, T.; DICK, 

M. (Umbewertung 2001), S. 102-103. 

232 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.1.2, S. 19-20.


Mitarbeitern kann letztlich nur durch Optimierungen der misstrauensbildenden Ein- 

flussgrössen 233 erreicht werden. 

Sofern unternehmensexterne Wissensorte untersucht werden, können Zugriffsverbote 

oder -beschränkungen von Bedeutung sein. Die Einbeziehung von Intermediären wie 

Unternehmensberatungen stellt aufgrund von Vertraulichkeitsverpflichtungen gewöhn- 

lich keinen befriedigenden Lösungsansatz dar. Dieses hat zur Konsequenz, dass die im 

Rahmen von Wettbewerberanalysen generierten Befunde oftmals nur einen geringen 

Detaillierungsgrad aufweisen. 

Kernprozessvorgänger und -nachfolger 

Die Wissensidentifizierung besitzt bei den Wissensmanagementprozessen keinen Vor- 

gänger. Alle anderen Prozesse kommen als Nachfolger in Betracht. Sofern die Identi- 

fikationsergebnisse Nachfolgeprozesse der Wissensbereitstellung initiieren, so ist die- 

ses auf die Feststellung einer Diskrepanz zwischen der Soll-Verfügbarkeit einer Res- 

source und ihrer tatsächlichen Verfügbarkeit zurückzuführen. Die Initiierung von Pro- 

zessen der Wissensanwendung als Nachfolger der Wissensidentifizierung spiegelt die 

positive Bewertung der Relevanz einer Ressource wider. 

3.2.2.1.2 

Wissenserwerb 


Der Kernprozess des Wissenserwerbs hat die Beschaffung unternehmensexterner Wis- 

sensressourcen zum Ziel. Dabei kann entweder eine dauerhafte oder eine zeitlich be- 

grenzte Verfügbarkeit von erworbenem Wissen angestrebt werden. Als externe Wis- 

sensobjekte kommen beispielsweise folgende Ressourcen in Frage: 

233 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.2.2.2, S. 47-49.


• Fachkenntnisse von Mitarbeitern anderer Unternehmen 

• Methodenwissen externer Berater 

• Forschungsergebnisse wissenschaftlicher Institute 

• Attribution von Servicequalität in einer Kundengruppe 

• Vertriebskompetenz eines konkurrierenden Instituts 

• Patente, Lizenzen 


Aus der Sicht eines Wissensmanagements ist vor allem von Interesse, ob der Initiie- 

rung von entsprechenden Kernprozessen signifikante Beiträge für den Transfer von 

Wissensobjekten in die eigene Wissensbasis zugesprochen werden können. 

Handelt es sich bei diesen Wissensobjekten um Patente, Lizenzen oder um käuflich zu 

erwerbende Forschungsergebnisse, so kann sich Wissensakquisition in der Anbahnung 

von Rechtsgeschäften erschöpfen. In solchen Fällen erscheint die Begleitung durch 

eine Supportfunktion Wissensmanagement nicht als erfolgskritisch. 

Werden hingegen Wissensobjekte wie das Wissen von Kunden oder die Kompetenzen 

von Unternehmen angesprochen, so stehen Massnahmen im Zusammenhang mit der 

Initiierung von Wissensprozessen im Mittelpunkt. Dabei ist sicherzustellen, dass die 

Aufnahme von impliziten und expliziten Inhalten nicht nur formal erreicht (Abschluss 

eines Dienstleistungsvertrages), sondern darüber hinaus eine erfolgreiche Integration 

neuer Wissensressourcen in die Wissensbasis vollzogen wird. Es sollen nun anhand 

von zwei Beispielen Überlegungen zur Initiierung und Absicherung von Übertragun- 

gen externer Wissensbestände vorgestellt werden: 

a) Steuerung der Wissensarbeit externer Berater 

b) Integration von Kundenwissen


ad a) Steuerung der Wissensarbeit externer Berater 

Es wird das Engagement einer Beratungsgesellschaft betrachtet, welches mit dem Ziel 

erfolgt, Methoden- und Projektmanagementwissen, also sowohl implizite wie explizite 

Wissensinhalte, zu gewinnen. Dabei wird vereinbart, dass Übertragungen dieser Wis- 

sensressourcen auf die Mitarbeiter des Klienten erfolgen sollen. Um nicht nur eine 

vertragliche Leistungsverpflichtung, sondern tatsächliche Wissenstransfers zu errei- 

chen, kommen folgende Absicherungsmassnahmen in Betracht: 

• Im Vorfeld der Zusammenarbeit werden die zu übertragenden Wis- 

sensinhalte anhand eines Lastenheftes dokumentiert 

• Ein materieller Anteil des Beraterhonorars wird leistungsabhängig 

an den Erfolg von Wissensübertragungen gebunden. Die Erfolgs- 

messung wird nach Abschluss des Projektes mit Hilfe anonymer 

schriftlicher Befragungen bei den Mitarbeitern des Klienten, Tests 

sowie explorativer Interviews vorgenommen 

• Die einzelnen Berater werden vor einer Aufnahme in Projekt-Teams 

vom Klienten auch im Hinblick auf ihre Qualität als Wissensträger 

sowie in Bezug auf ihre Teilungsbereitschaft und –fähigkeit evalu- 

iert 

• Unternehmensberater und die für das Projekt wichtigsten Mitarbei- 

ter des Klienten arbeiten gemeinsam in einem Projekt-Office 

• Für die elektronische Projekt-Dokumentation wird ein Server des 

Klienten genutzt. Eine autonome elektronische Dokumentation auf 

Datenträgern der Berater wird als unzulässig vereinbart 

• Es werden für die Dauer des Projektes Meilenstein-Sitzungen ver- 

einbart, sodass sich Mitarbeiter und Führungskräfte des Klienten 

über den Status der Wissensübertragungen austauschen und Gegen- 

steuerungsmassnahmen initiieren können


Auf diesem Wege können Massnahmen des Wissensmanagements eine erfolgreiche 

Nutzung der Funktion von Unternehmensberatern als Intermediäre der Wissensarbeit 

wirksam unterstützen. 

ad b) Integration von Kundenwissen 

Es wird ein Vorhaben betrachtet, Bankkunden in ein Projekt zur Verbesserung der 

Servicequalität in der Filialorganisation einzubeziehen: Ausgewählte Kunden konnten 

für eine Teilnahme an entsprechenden Workshops gewonnen werden. Die Zielsetzung 

ist es dabei, implizite und explizite Wissensinhalte von Kunden über die relevanten 

Leistungsmerkmale und das erwartete Leistungsniveau eines hochwertigen Filialver- 

triebs zu gewinnen. Explizite Wissensinhalte, wie z. B. die von Kunden tolerierte 

räumliche Entfernung zu Bankfilialen, können mit Hilfe standardisierter schriftlicher 

oder mündlicher Befragungen erhoben werden. 

Die Herausforderung aus Sicht des Wissensmanagements besteht darin, auch die im- 

pliziten Wissensinhalte für das Unternehmen nutzbar zu machen. 234 Dazu wird auf den 

Ansatz von BOWMANN 235 zurückgegriffen, der eine Differenzierung von implizitem 

Wissen nach dem Grad der Implizität vorsieht. 

Um verbal leicht artikulierbare Wissensinhalte, wie z. B. Einschätzungen mit Blick auf 

Einflussgrössen von Beraterkompetenz zu transferieren, können halb-strukturierte Ge- 

sprächsleitfäden genutzt werden. 

Einstellungen und Sachverhalte, die Kunden nicht qualifiziert zu artikulieren vermö- 

gen, können durch Nachfragen transparent gemacht werden. Es bietet sich die Ver- 

wendung von Begriffen oder Bildmaterial (Darstellungen alternativer Filialeinrichtun- 

gen) an, um so Assoziationen zur Qualitätsthematik zu motivieren. 

234 HANDBAUER, G. (Kunden 1999), S. 42; HENNESTADT, B. W. (Customer 1999), S. 17; HUANG, J. C.; PAN, S. L. (Customer 

2002), S. 93. 

235 BOWMANN, C. (Operationalization 2001), S. 815-817.


Nach BOWMANN 236 können Wissensinhalte nicht expliziert werden, deren sich Per- 

sonen nicht bewusst sind. Es kann jedoch der Versuch unternommen werden, durch 

moderierte Diskussionen oder Fragespiele zwischen Kunden auch diese Inhalte trans- 

parent zu machen. Solche Interaktionen mit Kunden sind von der Motivation geleitet, 

Wissensprozesse 237 auf Kundenseite zu initiieren und zu beobachten. 

Durch diese Massnahmen können Vorstellungen und Anregungen zur Verbesserung 

von Servicequalität gewonnen werden, die auf dem Wege anonymer Kundenbefragun- 

gen kaum Eingang in ein Unternehmen finden. 


Der Transfererfolg externer Wissensobjekte sollte nicht bereits zu dem Zeitpunkt beur- 

teilt werden, zu dem entsprechende Verfügungsrechte erreicht werden. Vielmehr ist 

ausschlaggebend, ob angestrebte Veränderungen der organisationalen Wissensbasis 

tatsächlich beobachtet werden können. 

Das oben angeführte Beispiel zur Zusammenarbeit mit externen Beratern macht deut- 

lich, dass neue Spielregeln bei der Wissensarbeit mit bzw. von Stakeholdern angezeigt 

sind, um externes Wissen erfolgreich aufzunehmen. Das Beispiel der Kunden- 

Workshops verdeutlicht: Wenn implizites Wissen von Kunden für die Gewinnung ei- 

nes besseren Kundenverständnisses genutzt werden soll, dann müssen Ansprachefor- 

men gewählt werden, die dem Charakter dieser Ressource entsprechen. Als erfolgskri- 

tisch ist dabei die Bereitschaft einer Organisation anzusehen, eben solche Spielregeln 

aufzunehmen. WEHNER und DICK 238 führen hierzu aus, dass Verfahren wie Szena- 

rio-Techniken, System-Simulationen oder das Arbeiten mit Erfahrungsgeschichten 

(”Story Telling”) bisher kaum Verbreitung in der Praxis gefunden haben. 

236 BOWMANN, C. (Operationalization 2001), S. 816. 

237 Es ist zu fragen, ob für die Wissensarbeit mit Kunden das Format der Interaktion nicht generell bedeutsamer ist als die Kontakthäufigkeit. 

Vgl. hierzu auch die Fallstudie bei HENNESTAD, B. W. (Customer 1999), S. 30. 

238 WEHNER, T.; DICK, M. (Umbewertung 2001), S. 93.



Da Transferbedarfe in Bezug auf zu erwerbende Wissensobjekte hinreichend exakt 

beschrieben sein müssen, stellt die Wissensidentifikation den direkten Prozessvorgän- 

ger dar. Die anderen fünf Kernprozesse, einschliesslich der Wissensidentifizierung, 

können Prozessnachfolger sein. 

3.2.2.1.3 



Die Wissensentwicklung stellt einen komplementären Prozess zum Wissenserwerb 

dar. Dabei werden Übertragungen von Wissensbeständen bzw. Veränderungen der 

Wissensbasis innerhalb von Unternehmensgrenzen thematisiert. 

Die Zielsetzung dieses Kernprozesses ist es zum einen, planvolle Erweiterungen der 

organisationalen Wissensbasis zu erreichen. Dazu bedarf es Veränderungen hinsicht- 

lich der bestehenden Erfahrungs- und Deutungsmuster 239 in den Wissensorten. 

Als ein Subziel hierzu wird mit diesem Kernprozess eine Optimierung der auf die 

Wissensprozesse wirkenden Einflussgrössen (Unternehmenskultur, EDV-Infrastruktur, 

Führungsverhalten) angestrebt. Ein zweites Subziel stellt die Auswahl adäquater Wis- 

sensprozesse zur Veränderung bzw. Erweiterung von Wissensbeständen dar. 

Eine weitere Zielsetzung resultiert daraus, dass stets nur imperfekte Informationen zu 

den zukünftig erforderlichen Erweiterungen der Wissensbasis verfügbar sind. Hierzu 

ist in Betracht zu ziehen, Mechanismen in Unternehmen zu etablieren, welche einen 

kontinuierlichen und selbsttragenden Prozess zur Allokation von (neu entstandenen) 

Wissensressourcen ermöglichen. Angesprochen ist damit die Einführung von unter- 

nehmensinternen Wissensmärkten. 

239 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.1.1, S. 14-15 sowie in Kapitel 2.2.2.1, S. 40.



Zunächst ist ein Verständnis im Wissensmanagement darüber zu gewinnen, in welcher 

Weise sich Veränderungen der organisationalen Wissensbasis vollziehen. Dazu bedarf 

es eines Modells, welches die Komplexität der sich real vollziehenden Vorgänge redu- 

ziert. Hierzu wird in Kapitel 2.2.2.1 das Modell der ”Wissensspirale” vorgestellt. 240 

Zunächst ist eine Identifizierung derjenigen Ausschnitte der Wissensbasis vorzuneh- 

men, in denen Initiierungen oder Verstärkungen der ”Wissensspirale” angestrebt wer- 

den. Diese Abgrenzung erfolgt mit Hilfe der Kriterien Wissensort und Wissensinhalt. 

Folgende Beispiele repräsentieren unterschiedliche Ausschnitte der organisationalen 

Wissensbasis einer Bank: 

• Kollektiv der Zinsderivate-Spezialisten 

• Gesamtheit der Mitarbeiter in Produktentwicklung, Vertrieb und Ab- 

wicklung, welche in Marketingprozesse für geschlossene Immobilien- 

fonds eingebunden sind 

• Kollektiv ausgewählter Führungskräfte des Bereiches Risikocontrolling 

aus verschiedenen Weltregionen 

• Konzernführungskreis 

An die Definition relevanter Ausschnitte der Wissensbasis schliessen sich Massnah- 

menkonzeptionen zur Wissensentwicklung an. In Kapitel 3.1.2 wird eine Typologie 241 

der sich in der Bankproduktion vollziehenden Wissensübertragungen eingeführt. Diese 

Systematik kann als Bezugsrahmen zur Formulierung von Massnahmen herangezogen 

werden: 


241 Vgl. die Darstellung in Tabelle 6, Kapitel 3.1.2.1.1, S. 95.


• Aufbau einer Community of Practise 242 von Zinsderivate-Spezialisten, 

die von einem Senior Manager administriert wird 

• Durchführung von Brainstorming-Workshops zur Identifizierung von 

Ansatzpunkten für eine Optimierung des Investmentprozesses unter der 

Leitung externer Berater 

• Durchführung eines Facharbeitskreises zur Sophistizierung bestehender 

Instrumente zur Messung von Kreditrisiken, der von einem Hochschul- 

lehrer geleitet wird 

• Durchführung von Outdoor-Aktivitäten mit Mitgliedern des Konzern- 

führungskreises, welche von prominenten Sportlern, Künstlern o.a. be- 

gleitet werden 

Diesen Massnahmen ist gemeinsam, dass sie die Bereitstellung von Plattformen für 

Prozesse der Wissensentstehung zum Gegenstand haben und dabei zudem die Rolle 

eines Moderatoren vorsehen. 243 Die Funktion von Moderatoren besteht darin, Wis- 

sensübertragungen zu motivieren bzw. zu lenken. 

Bei der Auswahl geeigneter Moderatoren können unterschiedliche Kriterien aus- 

schlaggebend sein. Für die Durchführung eines Facharbeitskreises ist die fachliche 

bzw. methodische Kompetenz bedeutsam: Der Moderator muss auf einen qualifizier- 

ten Fundus expliziten Wissens zurückgreifen können. Zudem muss dieser befähigt 

sein, auch unzureichend artikulierte Präsentationen von implizitem Wissen aufzuneh- 

men, um dieses Wissen anderen Gruppenmitgliedern zugänglich zu machen (Rückfra- 

gen, Zusammenfassungen, Formulierung von Praxisbeispielen). 

An die Rolle des Moderatoren einer Community of Practise, deren Mitglieder in unter- 

schiedlichen Zeitzonen angesiedelt sind, ist die Vernetzung des Moderatoren in der 

242 Vgl. KOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 224; BÖHM, I. (Expertennetzwerk 2001), S. 112-115; BROWN, J. S. (Mitarbei- 

ter 1999), S. 81. 

243 NONAKA und TOYAMA entwickeln das Modell der ”Wissensspirale” durch die Einbeziehung solcher Plattformen entsprechend zu 

einem ”ganzheitlichen Modell der dynamischen Wissensgenerierung” weiter. Vgl. NONAKA, I.; TOYAMA, R.; KONNO, N. (Leadership 

2000), S. 7-11.


Form persönlicher Beziehungen ausschlaggebend. Schliesslich sind Mitarbeiter am 

ehesten im Rahmen solcher persönlichen Beziehungen bereit, Beiträge zur kollektiven 

Wissensarbeit zu leisten. 

Eine andere Perspektive auf die Entwicklung einer organisationalen Wissensbasis wird 

mit Betrachtungen der Einflussgrössen von Wissensprozesse eingenommen. In diesem 

Fall sollte die folgende Vorgehensweise gewählt werden. 

Zunächst sind die für die angestrebten Veränderungen erforderlichen Wissensprozesse 

(beispielsweise Sozialisationen) auszuwählen. Anschliessend werden diejenigen Ein- 

flussgrössen, für die beeinträchtigende (oder förderliche) Wirkungen auf Sozialisatio- 

nen angenommen werden, identifiziert. In Frage kommen dazu etwa die folgenden 

Sachverhalte: 

• Eine stark arbeitsteilige Organisation von Spezialisten begünstigt eine 

Bereichskultur, die von geringer Bereitschaft zur Wissensteilung ge- 

prägt ist 

• Die Kommunikation innerhalb eines Bereiches sowie die Kommunika- 

tion zu angrenzenden Bereichen ist bestimmt von technokratischen In- 

strumenten wie formalen Planungen und standardisierten Kontrollrouti- 

nen 

• Die hohe Fluktuationsquote im Mitarbeiterstamm eines Bereiches be- 

hindert die Intensivierung persönlicher Beziehungen und damit die Bil- 

dung von Vertrauen 

Schliesslich werden Massnahmen zur Ausrichtung der Einflussgrössen an den Anfor- 

derungen von Sozialisationsprozessen initiiert:


• Vereinbarung vertrauensfördernder Kommunikationsregeln und Auf- 

nahme von Kriterien zur Bewertung von Akten der Wissensteilung in 

Zielvereinbarungen 

• Erhöhung der Frequenz von Meetings im Bereich und Vereinbarung 

von regelmässigen Arbeitssitzungen mit angrenzenden Bereichen 

• Personalwirtschaftliche Massnahmen zur Reduzierung von Fluktuati- 

onsquoten 

Als eine Zielsetzung des Kernprozesses Wissensentwicklung wurde die Implementie- 

rung von Wissensmärkten angeführt. In Wissenschaft und Praxis bestehen bisher nur 

rudimentäre Vorstellungen darüber, in welcher Weise Wissensmärkte erfolgreich ein- 

geführt und betrieben werden können. 244 Das Wissensmarkt-Konzept von NORTH 245 

sieht drei Massnahmenbündel vor: 

• Gestaltung und Steuerung von Rahmenbedingungen 

• Anwendung von marktkonformen Spielregeln 

• Gestaltung und Steuerung von Prozessen sowie Strukturen 

Als Rahmenbedingungen thematisiert dieses Marktkonzept die bereits diskutierten 

Einflussgrössen. Bezüglich der Prozesse und Strukturen handelt es sich vor allem um 

Massnahmen zur Einführung informationstechnischer Instrumente. Als Ausgangs- 

punkt für die Formulierung von Spielregeln zieht NORTH 246 die Formulierung von 

Zielen heran. Dieser Vorschlag erscheint als nicht einsichtig. Wenn Ziele über den 

Veränderungsbedarf einer Wissensbasis ex ante formuliert werden können, so ist ein 

durch Märkte induziertes Entdeckungsverfahren obsolet. In diesem Fall kann auf die 

oben vorgestellten Massnahmen zur Wissensentwicklung zurückgegriffen werden. 

244 ZAHN, FOSCHIANI und TILEBEIN stellen die Funktionsfähigkeit von Märkten für implizites Wissen prinzipiell in Frage. Vgl. ZAHN, 

E.; FOSCHIANI, S.; TILEBEIN, M. (Wettbewerbsvorteile 2000), S. 257. 

245 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 223-266. 

246 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 231.


Eine Marktkonzeption für Wissen muss vielmehr an denjenigen Eigenschaften dieser 

Ressource anknüpfen, die Marktbildungen entgegenstehen. Es handelt sich hierbei um 

die Aspekte 247 der objektiven Wertzumessung, der asymmetrischen Informationen 

zwischen Wissensträgern und Wissenssuchenden sowie der Transaktionskosten. Be- 

mühungen, die Voraussetzungen für Wissensmärkte zu schaffen, sollten neben der 

Bereitstellung entsprechender kultureller Rahmenbedingungen folgende Massnahmen, 

die in Abbildung 13 skizziert sind, einbeziehen: 

Marktrelevanz und 

Marktversagen 

• Wettbewerb auf Produkt- und Faktormärkten 

macht es für Unternehmen 

unmöglich, ex ante Veränderungsbedarfe 

der organisationalen Wissensbasis 

vollständig zu definieren. 

• Daher ist es geboten, unternehmensintern 

ein Entdeckungsverfahren zu 

etablieren, dass in seiner Dynamik 

und seiner Verarbeitung dezentraler 

Erwartungen den externen Marktbedingungen 

entspricht. 

• Informationsasymmetrie: Wissenssuchende 

vermögen die Qualität von 

Anbietern bzw. deren Wissen nicht 

´ zu beurteilen (Adverse Selection) 

• Objektive Wertzumessung: Keine 

bzw. unzureichende Fungibilität des 

Wertes von Wissen; strenge Restriktionen 

für Tauschbeziehungen der 

Art „Wissen gegen Wissen“ 

•Transaktionskosten: Prohibitive Suchund 

Wissensübertragungskosten 

Implementierung von Wissensmärkten 

Aufnahme „wertvoller interner Wissensübertragungen“ 

in das Erfolgsverständnis von Unternehmen 

Massnahme Beitrag zur Marktbildung 

• Einführung einer Zertifizierung 

in Bezug auf die 

Qualität von Wissen(strägern) 

• Rigorose Durchführung von 

Kosten-/ Nutzenanalysen 

durch Wissenssuchende 

• Einführung einer Tauscheinheit 

(Scores o.a.) zur Bewertung 

von Wissen 

• Einführung „Preismeldestelle“ 

zur Prüfung der 

Internalisierung von Kosten 

• Bereitstellung von Technik 

und Plattformen zur Übertragung 

von implizitem 

und explizitem Wissen 

Abbildung 13: Markt als Entdeckungsverfahren zur Wissensentwicklung 

• Verbesserung der Entscheidungsfähigkeit 

von Wissenssuchenden 

• Konkretisierung der Erwartungen an 

das „neue“ Wissen in Aufgabenkontexten 

von Wissenssuchenden 

• Fungibilität des Wertes von Wissen 

unabhängig von Erwartungen der 

Art „Wissen gegen Wissen“ 

• Sicherstellung des vollständigen Kosten-Nutzen-Kalküls 

auf Nachfrageseite; 

ggf. Einschränkung, falls Ausschlussprinzip 

nicht zu realisieren ist 

• Reduzierung von Such- und Übertragungskosten 

durch weitgehende Eliminierung 

von Bereitschaftskosten für 

Wissenssuchende und Wissensanbieter 

• Reduzierung bestehender Informationsasymmetrien durch die Einrichtung von Zer- 

tifizierungsstellen, die im Hinblick auf Wissensangebote folgende Kriterien bewer- 

ten: Qualität der Wissensbasis von Anbietern (Kompetenz), Anzahl der bereits 

247 Vgl. hierzu die Darstellungen bei LEV, B. (Intangibles 2001), S. 21-49.


durchgeführtem Transaktionen (Erfahrung), inhaltliche Schwerpunkte der in der 

Vergangenheit durchgeführten Transaktionen (Spezialisierungsgrad) sowie die Er- 

folge von abgeschlossenen Transaktionen. Eine Erfolgsbeurteilung wird in dem 

Sinne vorgenommen, dass das tatsächliche 248 Wirken übertragener Wissensres- 

sourcen in den von Wissensempfängern vorgesehenen Aufgabenkontexten beurteilt 

werden soll. Zertifizierungen bieten damit einen Zuwachs an Informationen hin- 

sichtlich der Qualität von Wissensangeboten. 

• Unsicherheit im Zusammenhang mit Beurteilungen der erwarteten Nutzeneffekte 

von zu übertragenden Wissensressourcen kann durch die rigorose Anwendung von 

Businessplänen reduziert werden. Es ist anzunehmen, dass schon die Durchführung 

systematischer Kosten- und Nutzenbetrachtungen eine Konkretisierung von Erwar- 

tungen wirksam unterstützt. 

• Gewährleistung der Fungibilität des Wertes von Wissensübertragungen durch die 

Einführung von Tauscheinheiten. Als solche Tauscheinheiten kommen z. B. in Be- 

tracht Geld, Sachleistungen oder Scores in der Leistungsbeurteilung. 

Auf diesem Wege kann insbesondere das in der Praxis häufig beobachtbare Verhal- 

ten aufgelöst werden, dass gerade exponierte Wissensträger ihre Bereitschaft zur 

Wissensteilung von der Erwartung abhängig machen, dass Wissensempfänger sich 

”in gleicher Münze” revanchieren können und werden. 249 Dieses Verhalten macht 

erfolgreiche organisationale Wissensarbeit zu einem ”Geschäft leistungsfähiger 

Philantropen”, da als nicht-vertrauenswürdig oder als nicht-lieferfähig wahrge- 

nommene Personen und Kollektive als Tauschpartner systematisch ausgeschlossen 

werden. 

Mit Hilfe von Tauscheinheiten können Transaktionen unabhängig von solchen Er- 

wartungen vollzogen werden. Die Höhe der Kompensation wird vor allem von der 

248 Vgl. hierzu die Unterscheidung von formaler und tatsächlicher Wissensübertragung in Kapitel 3.2.2.1.2, S. 118-121. 

249 Vgl. hierzu die Diskussion zur Bedeutung von ”Vertrauen in das Wissen anderer” am Beispiel von Teams im Investment Banking bei 

VOPEL, O. (Wissensmanagement 1999), S. 98-106.


Anbieterzahl und vom Angebot als identisch wahrgenommener Wissensressourcen 

bestimmt. Die Internalisierbarkeit des Tauschwertes auf der Nachfrageseite wird 

von der Beschaffenheit der ausgewählten Tauscheinheit bestimmt. Während Geld 

oder Sachleistungen dabei als unproblematisch betrachtet werden können, so sind 

immaterielle Gegenleistungen durch Wissensempfänger (Verbesserungen in den 

Karriereperspektiven von Wissensträgern) nur sehr eingeschränkt praktikabel. 

Als Lösungsansatz bietet sich die Einrichtung einer Instanz ein, welche die Funkti- 

onen einer ”Preismeldestelle” wahrnimmt. In dieser Funktion kann eine per se 

nicht zu internalisierende Tauscheinheit in entscheidungsrelevante Kosten für die 

Nachfrageseite operationalisiert werden. 

Darüber hinaus bietet eine solche Funktion Interventionsmöglichkeiten, sofern das 

Ausschlussprinzip nach erfolgten Wissensübertragungen nicht durchgesetzt werden 

kann oder nicht realisiert werden soll, und eine vollständige Internalisierung von 

Kosten deshalb nicht als zweckmässig erscheint. 

• Reduzierung der mit Wissensübertragungen verbundenen Transaktionskosten: 

Hiermit sind zum einen die Bereitstellung informationstechnischer Infrastruktur 250 , 

und zum anderen die Bereitstellung von Plattformen für Wissensprozesse ange- 

sprochen. Schliesslich erlaubt alleine die räumliche Zusammenführung potenzieller 

Marktpartner in Workshops, Arbeitskreisen, Projekten usw. bereits solche Interak- 

tionen, die in internationalen Unternehmen aus der Sicht von Mitarbeitern in ver- 

schiedenen Zeitzonen durch prohibitive Suchkosten verhindert werden. 

250 Vgl. die Darstellung des Kernprozesses der Wissensverteilung in Kapitel 3.2.2.2.1, S. 132 ff.



Als bedeutende Barriere ist die hohe Anzahl von Schnittstellen mit anderen Bereichen 

wie Personal, Controlling usw., welche in die Massnahmenplanung einzubeziehen 

sind, zu betrachten. Die so induzierten Abstimmungsbedarfe zur Klärung von Restrik- 

tionen und Anforderungen können eine entschlossene Massnahmenumsetzung gefähr- 

den. 

Es bestehen keine Anhaltspunkte für eine prinzipielle Nicht-Umsetzungsfähigkeit von 

Wissensmärkten in der Praxis. Als eine notwendige Voraussetzung ist hierzu die Be- 

reitschaft anzusehen, die mit ihrer Implementierung verbundenen Erweiterungen be- 

stehender Erfolgsdefinitionen zu antizipieren. 

Banken widmen sich seit einigen Jahren verstärkt Erfolgskonzeptionen, die eine mehr- 

dimensionale Interpretation von Erfolg vorsehen. Beispiele sind die Einführung von 

Balanced Scorcard- oder Performance Measurement-Konzepten. Dieses kann als Indi- 

kator für eine gewisse Aufnahmebereitschaft gegenüber neuen Erfolgsinterpretationen 

gedeutet werden. Andererseits sind Zweifel anzumerken, dass die Aufnahmebereit- 

schaft mit der Integration von Qualitäts-, Kundenbindungs- oder Mitarbeiterzufrieden- 

heitsindizes durch die Umsetzung von Balanced Scorecard-Konzepten für einen lan- 

gen Zeitraum ausgeschöpft bleiben könnte. 

Die Akzeptanzchancen und -risiken im Hinblick auf eine Einbeziehung von Leistun- 

gen auf internen Wissensmärkten in das Erfolgsverständnis von Unternehmen sind 

damit aus mikropolitischer Perspektive als unentschieden einzuschätzen. 

In Unternehmen hingegen, in denen etwa die Vision einer ”wissensorientierten Unter- 

nehmensführung” von NORTH 251 realisiert wird, funktionieren Wissensmärkte 

schlicht als Orte interner Leistungsbeziehungen. 

251 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 25-32.



Prozesse der Wissensentwicklung besitzen, ausser es handelt sich um Massnahmen 

zum Aufbau eines Wissensmarktes, als Vorgänger die Wissensidentifikation. Alle an- 

deren fünf Kernprozesse können Prozessnachfolger sein. 

3.2.2.2 Prozesse der Wissensanwendung 

Die Wissensanwendung umfasst die Prozesse der Wissensverteilung, der Wissensnut- 

zung sowie der Wissensbewahrung. Tabelle 8 stellt diese Kernprozesse anhand ihrer 

Ziele, ihrer Massnahmen sowie der ihnen zuordenbaren Umsetzungsbarrieren zusam- 

menfassend dar. 

Kernprozess Ziele Massnahme Umsetzungsbarriere 

Wissensverteilung 


• Unterstützung des 

Transfers von explizitem 

Wissen mit 

Hilfe von Informationstechnik 

• Aufnahme von 

Vorgängen, in denen 

Wissen mit anderen 

Ressourcen 

zusammengeführt 

wird („Knowledge 

converted into Value“) 

• Evaluation des Einflusses 

von Wissen 

auf die Zielerreichungsgrade 

in 

Aufgabenkontexten 

• Workflowmanagementsysteme 

• Internet-/ Intranetanwendungen 

• Lern-/ Lehrprogramme 

• Vereinbarung von Kommunikationsregeln 

und – 

formaten für Transparenz 

in Bezug auf Zeitpunkt, 

Anlass und Ziele von ex 

ante bekannten Transformationen 

• Auswahl geeigneter 

Messpunkte und –grössen 

zur Bewertung des Ressourceneinflusses 

von 

Wissen 

• Akzeptanzrisiko von 

Systemen auf Anwenderseite 

• Durchsetzungsrisiko 

in Bezug auf 

entsprechende 

Kommunikationsregeln 

• Nicht-Verfügbarkeit 

von Messgrössen, 

sofern cash 

flow-nahe Messpunkte 

ausgewählt 

werden


Kernprozess Ziele Massnahme Umsetzungsbarriere 


• Konventionelle 

Interpretation: 

Schutz der Wissensbasis 

gegen 

technisches Versagen, 

dolose Handlungen, 

Fluktuation 

usw. 

• Erweiterte Interpretation:Einbeziehung 

von wissensbezogenenVerlustrisiken 

als ParameterunternehmerischerEntscheidungen 

• Zugriffkonzepte für Systeme 

• Wartungskonzepte 

• Revisionen 

• Mitarbeiteranreize 

• Hypothesenbildung über 

den Zusammenhang von 

Entscheidungen und Veränderungen 

in Bezug auf 

Wissensressourcen 

• Transparenz über sich 

anbahnende Entscheidungen 

• Bewertung von Verlustrisiken 

• Integration von Verlustrisiken 

in Entscheidungskalküle 

Tabelle 8: Ziele, Massnahmen und Umsetzungsbarrieren der Wissensanwendung 

3.2.2.2.1 Wissensverteilung 


• - 

• Nicht-Verfügbarkeit 

von Verfahren zur 

Risikoerkennung, 

-bewertung und - 

berichterstattung 

• Autonomie von 

Entscheidungsträgern 

bei der Gewichtung 

von Verlustrisiken 

Wissensinhalte werden mit Hilfe von Wissensprozessen zwischen Wissensorten be- 

wegt. Insbesondere sofern es sich dabei um explizite Wissensinhalte handelt, können 

diese Prozesse durch Systeme der Informationstechnologie unterstützt werden. 252 Die- 

se Unterstützung sicherzustellen, ist das Ziel der Wissensverteilung. 


Die Grundlagen für einen Technikeinsatz bilden die Programmierung der relevanten 

Wissensinhalte, die Festlegung einer Datenbankstruktur und die Klärung organisatori- 

252 Vgl. BÖHM, I. (Expertennetzwerk 2001), S. 111; KLEINHANS, A. M. (Wissensverbreitung 1989), S. 20 ff; LEHNER, F. (Gedächtnis 

2001), S. 229 ff.


scher Aspekte wie der Definition von Zugriffsrechten. In Unternehmen kommt eine 

Vielzahl unterschiedlicher Anwendungssysteme für die Speicherung und den Transfer 

von Wissen zum Einsatz. KLOSA 253 schlägt dazu folgende Systematisierung vor: 

• Computer Supported Cooperative Work/ Groupware-Systeme (z. B. Lo- 

tus Notes) 

• Workflow Management Systeme 

• Dokumentenmanagementsysteme 

• Data Warehouse Systeme 

• Internet-/ Intranetsysteme 

• Business Intelligence Systeme 

• Systeme der Künstlichen Intelligenz (z. B. Expertensysteme) 

• Lern- und Lehrprogramme 


Bei diesem weitgehend technisch bestimmten Kernprozess sind die potenziellen Bar- 

rieren weniger in der Umsetzungsphase als in den der Umsetzung nachgelagerten Pha- 

se angesiedelt. Als wichtigste Barriere für den Erfolg von Wissensmanagementsyste- 

men ist das Akzeptanzrisiko bei Anwendern anzusehen. 254 Es ist zu vermuten, dass die 

Akzeptanz eines Systems vor allem von seiner Benutzerfreundlichkeit sowie von dem 

Umstand abhängig ist, ob Systeme aus Anwendersicht sinnvoll in Arbeitsplätze integ- 

riert werden können. Das Akzeptanzrisiko kann mit Hilfe organisatorischer Massnah- 

men begrenzt werden. Angebote elektronischer Lernprogramme können so beispiels- 

weise von einer zeitgleichen Reduzierung der Angebote von Präsenzschulungen be- 

gleitet werden. 

253 KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 104 ff. 

254 Vgl. LEHNER, F. (Gedächtnis 2001), S. 244.



Die Wissensidentifikation stellt grundsätzlich den Vorgänger dar. Alle anderen Wis- 

sensmanagementprozesse kommen als Prozessnachfolger in Betracht. 

3.2.2.2.2 



Durch das Zusammenwirken von Wissen und anderen materiellen und immateriellen 

Ressourcen in Aufgabenkontexten werden Akte der Wertgenerierung vollzogen. 255 Es 

erfolgen dabei Transformationen von Wissen in Fähigkeiten (Innovationskraft) oder in 

Produkte (Fonds-Konzept). 

Das Ziel der Wissensnutzung besteht darin, diese Wertgenerierungen zu beobachten 

und entsprechende Feedback-Impulse zu verarbeiten. Als Auswertungsziel kommt 

dabei sowohl eine Evaluation der Verläufe von Wertgenerierungen, als auch eine Be- 

urteilung von Transformationsergebnissen in Betracht. 

Mit einer Evaluation der Wertgenerierung wird die Nutzendimension von Wissensres- 

sourcen untersucht. Dieses erlaubt auch Beurteilungen der Nutzenentwicklung mittels 

Zeitvergleichen, indem z. B. die Anzahl auf der Grundlage abteilungsübergreifender 

Wissenssynthesen konzipierter Direktansprache-Aktionen in verschiedenen Zeitperio- 

den betrachtet wird. 

Im Zusammenhang mit solchen Auswertungen stehen beispielsweise folgende Frage- 

stellungen im Blickpunkt: 

• Waren relevante Wissensinhalte (Produktkenntnisse, Kenntnisse auf- 

sichtsrechtlicher Bestimmungen, Kenntnisse über Kundenpräferenzen) 

auf einem ausreichenden Niveau verfügbar? 

255 Vgl. die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29.


• Begünstigten oder beeinträchtigten individuelle Erfahrungs- und Deu- 

tungsmuster 256 beteiligter Mitarbeiter eine effektive Kommunikation in 

Teams? 

• Waren explizite Wissensinhalte in geeigneter Weise kodifiziert? 

Erkenntnisse können genutzt werden, um Ansatzpunkte für Veränderungsbedarfe in 

Bezug auf die organisationale Wissensbasis zu identifizieren und entsprechende Mass- 

nahmen zur formulieren. 


Der Zeitpunkt, die Zielsetzung und die Rahmenbedingungen von geplanten 257 Trans- 

formationen werden nicht durch das Wissensmanagement, sondern vielmehr durch die 

Linienverantwortlichen in Produktentwicklung, Vertrieb und Abwicklung bestimmt. 

Für das Wissensmanagement besteht also a priori keine Transparenz darüber, in wel- 

chen Bereichen sich innerhalb welcher Aufgabenkontexte Wertgenerierungen vollzie- 

hen bzw. in welchen Bereichen der Bank diese angestrebt werden. Diesem Problem 

kann mit der Vereinbarung von Kommunikationsregeln und –formaten (Benachrichti- 

gung über vorgesehene Aktivitäten einer Vertriebsorganisation im Rahmen der Jahres- 

planung) begegnet werden. 

Die Aufnahme von Akten der Wertgenerierung in Aufgabenkontexten kann mit Hilfe 

persönlicher Beobachtungen, schriftlicher Befragungen, explorativer Interviews, Do- 

kumentenanalysen usw. erfolgen. 

Die Herangehensweise bei der Evaluation solcher Vorgänge erfolgt aufgabenkontext- 

spezifisch. Im Fall einer Workshop-Reihe zur Identifizierung von Kostensenkungspo- 

tenzialen kann z. B. die Geschwindigkeit, in welcher Teams eine Quantifizierung von 

256 Vgl. hierzu die Darstellung des Inkongruenzrisikos von Wissensobjekten in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89. 

257 Zur Handhabung nicht planbarer Veränderungsbedarfe vgl. die Darstellung von Wissensmärkten in Kapitel 3.2.2.2.2, S. 126 ff.


Potenzialen erreichen, oder die Höhe der in Schnittstellenbereichen identifizierten Po- 

tenziale als Kriterium herangezogen werden. 

Das folgende Beispiel illustriert die ausserordentliche Bedeutung der Auswahl von 

Messpunkten für den Kernprozess der Wissensnutzung: Ein interdisziplinäres Team 

sei bestrebt, den Penetrationsgrad in ausgewählten Kundensegmenten zu erhöhen. 

Hierzu erfolgt eine ”Veredelung” von implizitem Wissen durch das Eingehen sukzes- 

siver Verbindungen mit anderen Ressourcen: Durch die Kombination von impliziten 

(Kampagnenerfahrung) und expliziten (Kundenerfolgsrechnung) Wissensinhalten 

werden zunächst Kampagnenideen generiert. Ausgewählte Ideen werden in Aktionen 

zur Kundenansprache umgesetzt. Aus erfolgreichen Ansprachen resultieren zunächst 

Kundenkontakte, sodann Vertragsabschlüsse und schliesslich Cash Flows. 

Während Kriterien wie ”Anzahl der formulierten Kampagnenideen” und ”Anzahl der 

angesprochenen Kunden” einer schriftlichen oder mündlichen Erhebung leicht zugäng- 

lich sind, erscheint eine verursachungsgerechte Zuordnung von Cash Flows auf die 

originäre Transformation unmöglich. Allerdings stellt dieses kein spezifisches Mess- 

problem bei der Evaluation von Akten der Wissensnutzung dar. Tatsächlich wird in 

der Praxis bereits eine verursachungsgerechte Zuordnung dieser Cash Flows auf Akti- 

onen mit Methoden der Werbeerfolgskontrolle nicht erreicht. Es sollte also ein beob- 

achtbarer Entwicklungsstand der ”Veredelung” für eine Evaluation von Wissensnut- 

zungen ausgewählt werden. 

Umsetzungbarrieren 

Hier ist zunächst das oben bereits diskutierte Problem der Intransparenz anzuführen, 

dem mit der Etablierung entsprechender Kommunikationsregeln begegnet werden 

kann. Die Formulierung geeigneter Messkonzepte zur Beurteilung von Akten der Wis- 

sensnutzung stellt eine Umsetzungsbarriere dar. Es ist anzustreben, dieses Problem mit 

der Auswahl adäquater Messpunkte möglichst weitgehend aufzulösen.



Prozessvorgänger sind die Kernprozesse der Wissensentwicklung oder des Wissens- 

erwerbes. Alle Kernprozesse kommen als Prozessnachfolger in Frage. 

3.2.2.2.3 



Der Schutz von Unternehmen vor Wissensverlusten ist als Ziel dieses Kernprozesses 

anzusehen. Es können unterschiedliche Interpretationen darüber zugrundegelegt wer- 

den, welche Sachverhalte Gefährdungen einer organisationalen Wissensbasis darstel- 

len. In einer engeren Auslegung stellen Ereignisse wie technisches Versagen, Unter- 

schlagungen, Diebstahl usw. das Gefährdungspotenzial erschöpfend dar. In einer wei- 

ter gefassten Auslegung können ebenfalls die von Unternehmensentscheidungen aus- 

gehenden Implikationen für die Ressource Wissen einbezogen werden. Diese 

Interpretation soll im Folgenden erläutert werden. 

Die organisationale Wissensbasis 258 setzt sich auf der praktischen Handlungsebene 

zusammen aus den Wissensobjekten und den Wissensprozessen. Sowohl Wissensbe- 

stände als auch die Wissensübertragungen können Veränderungen als Ergebnis von 

Managemententscheidungen unterliegen. In Bezug auf Wissensobjekte sind dabei zwei 

Arten der Einflussnahme abzugrenzen: 

Das Wissen von Individuen, Gruppen und Organisationen erfährt einen Wandel, sofern 

sich Einstellungen, Erfahrungen, Wahrnehmungsmuster usw. verändern. Auslöser für 

solche Modifikationen können z. B. Übernahmen von Wettbewerbern oder Personal- 

entscheidungen für Führungspositionen sein. Die dadurch induzierten Veränderungen 

der Wissensobjekte (Infragestellung bisherigen Führungswissens, Skepsis gegenüber 

der Unternehmensstrategie) können sich im Zeitverlauf verstärken. Schliesslich kön- 

258 Vgl. die Darstellung in Abbildung 5, Kapitel 2.2.2.1, S. 41.


nen sich auf diesem Wege auch solche Teile der Wissensbasis wandeln, die zuvor als 

robust, langjährig gewachsen usw. betrachtet wurden. Solche Veränderungen der or- 

ganisationalen Basis werden gegebenenfalls aus strategischen Überlegungen angestos- 

sen, etwa im Hinblick auf eine als zu sehr konsensorientiert empfundene Unterneh- 

menskultur. Entscheidend ist aber, dass solche Veränderungen eben auch ohne ein 

entsprechendes Kalkül initiiert werden können. Und in diesen Fällen werden unter 

Umständen Wissensverluste realisiert, die Unternehmensinteressen konterkarieren 

können. 

Die zweite Art der Einflussnahme thematisiert Managemententscheidungen 259 , welche 

sich unmittelbar auf die Verfügbarkeit von Wissensorten oder Wissensinhalten richten. 

Beispiele sind die Schliessung oder Relokation von Abteilungen und Standorten (Wis- 

sensorte) oder die Einstellung bestimmter Produktlinien (Wissensinhalte). Durch sol- 

che Entscheidungen tritt ein unmittelbarer Wissensverlust ein. Es ist nicht als Mission 

eines Wissensmanagements anzusehen, Standortschliessungen mit Hinweisen auf die 

Existenz von Wissen in diesen Standorten in Frage zu stellen. Jedoch sollte mit Hilfe 

des Kernprozesses der Wissensbewahrung eine Antizipierung drohender Verluste bei 

unternehmerischen Entscheidungen gewährleistet werden. 

Neben den Konsequenzen von Entscheidungen für Wissensobjekte sind ebenfalls Ef- 

fekte auf Wissensprozesse zu würdigen. Die Prozesse der Sozialisation, Externalisie- 

rung, Internalisierung und Kombination werden von Einflussgrössen 260 wie Unterneh- 

menskultur, EDV-Technik usw. mitgeprägt. Entscheidungen, die diese Einflussgrössen 

berühren, sollten stets auch im Hinblick auf von ihnen möglicherweise induzierte Be- 

einträchtigungen der organisationalen Wissensbasis beurteilt werden. 


Legt man die engere Interpretation von Wissensverlust zugrunde, so sind hier organi- 

satorische und technische Massnahmen wie die Durchsetzung von Zugriffsregeln oder 

259 Vgl. hierzu die Darstellung des Instabilitätsrisikos von Wissensobjekten in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 88. 

260 Vgl. die Darstellung in Abbildung 7, Kapitel 2.2.2.2, S. 46.


Wartungskonzepte für die EDV-Infrastruktur angesprochen. Weitere Massnahmenbei- 

spiele aus der Praxis sind die Gestaltung von finanziellen Anreizen 261 zur Reduzierung 

des Austrittsrisikos von Mitarbeitern mit kritischem Wissen, oder die Geltendmachung 

von Patenten 262 und Lizenzen. 

Im Fall einer weitergefassten Interpretation von Wissensverlusten sind die Massnah- 

men zur Wissensbewahrung anderer Natur. Hier handelt es sich darum, auf der Basis 

von Hypothesen über den Zusammenhang von Ereignissen bzw. Entscheidungen ei- 

nerseits, und potenziellen Veränderungen von Wissensobjekten und –prozessen ande- 

rerseits, Verlustrisiken zu bewerten. 

Im Einzelnen sind dabei folgende Aktivitäten vorzusehen: Hypothesenbildung, die 

Herstellung von Transparenz über zukünftige (dezentrale) Entscheidungen, die Risi- 

kobewertung sowie die Integration von Bewertungsergebnissen in das Kalkül von Ma- 

nagemententscheidungen. 

• Hypothesenbildung: Den Ausgangspunkt bildet die Abgrenzung von Wissens- 

orten (Workout-Experten der Kreditabteilung, Filialorganisation). Betrachtet 263 

wird sodann, welche Ereignis- oder Entscheidungstypen eine Gefährdung für 

bestimmte Wissensobjekte und –prozesse darstellen können. Denkbar ist eine 

Kategorisierung der Hypothesen entlang der Ereignis- oder Entscheidungsty- 

pendimension. Auf diesem Wege kann etwa folgende Hypothese formuliert 

werden: Wenn Relokationen von Marketingstäben vorgenommen werden, dann 

beeinflusst dieses vor allem Sozialisationsprozesse mit den Bereichen Produkt- 

management und Vertriebscontrolling negativ. 

261 Die Wirksamkeit finanzieller Anreize in wissensintensiven Unternehmen ist aufgrund des Moral Hazard-Verhaltens von Wissensarbeitern 

kritisch zu beurteilen. Für eine Darstellung dieser Problematik am Beispiel des Investmentbankings vgl. VOPEL, O. (Wissensarbeit 

1999), S. 304-308. Vgl. auch grundlegend KOHN, A. (Rewards 1993). 

262 Vgl. BOUTELLIER, R.; BEHRMANN, N. (Patente 2000), S. 354-358. 

263 

Die impliziten und expliziten Wissensinhalte an dem betrachteten Wissensort müssen also bereits bekannt sein. Der Kernprozess der 

Wissensidentifikation stellt deshalb einen Prozessvorgänger der Wissensbewahrung dar. Zum Prozess der Wissensidentifikation vgl. 

Kapitel 3.2.2.1.1, S. 114 ff.


Ein auf diesem Wege konstruiertes Hypothesengerüst stellt gewissermassen ei- 

ne Abbildung der konventionellen Wissenslandkarten 264 auf einer Meta-Ebene 

dar. Das Wissensmanagement unterhält ein solches Hypothesengerüst, über- 

prüft kontinuierlich bestehende Hypothesen und nimmt entsprechende Anpas- 

sungen vor. 

• Herstellung von Transparenz im Wissensmanagement: Die Initiierung 265 des 

Kernprozesses Wissensbewahrung erfolgt durch die Kenntnis von Entschei- 

dungsbedarfen im Bankmanagement. Der Entscheidungsgegenstand (Umset- 

zung einer neuen IT-Infrastruktur, Standortplanung) wird anhand des Hypothe- 

sengerüstes auf seine Relevanz für die Wissensbasis überprüft. 

• Bewertung von Verlustrisiken: Für eine Beurteilung von Wissensverlusten sind 

zwei Bewertungsdimensionen einzubeziehen 266 : Zum einen die Stärke des vor- 

aussichtlichen Einflusses der durch eine Entscheidung induzierten Beeinträchti- 

gungen von Wissensressourcen. Und ausserdem der mit einer Ressourcenrück- 

gewinnung in zukünftigen Perioden voraussichtlich verbundene Ersatzaufwand. 

• Integration von Verlustrisiken in Managemententscheidungen: Durch das Wis- 

sensmanagement gewonnene Erkenntnisse über die Konsequenzen von Ent- 

scheidungen für die Wissensbasis werden schliesslich im betreffenden Ent- 

scheidungsfeld (Outsourcing-, Standortentscheidung) positioniert. Dort befindet 

das verantwortliche Management über die Einbeziehung der Ressource Wissen 

in das Entscheidungskalkül. 267 

264 Vgl. BERGMANN, K. (Wissenslandkarten 2001), S. 109-110. 

265 Dieses macht aus Sicht des Wissensmanagements die Bereitstellung eines Früherkennungssystemes durch das Wissenscontrolling 

erforderlich. Vgl. hierzu die Darstellungen in Kapitel 4.2.3.1.1, S. 240 ff. 

266 Für die Darstellung eines Ansatzes zur Bewertung von Wissensverlustrisiken vgl. Kapitel 4.2.3.2.1, S. 247-253. 

267 Mit dieser Aktivität des Kernprozesses der Wissensbewahrung ist die grundsätzliche Koordinationsaufgabe einer Integration von Wissen 

in die Ressourcendisposition der Bank angesprochen. Vgl. hierzu die detaillierte Darstellung in Kapitel 3.3.2.1.2, S. 151-152.


Umsetzungbarrieren 

Bei der Einführung organisatorischer sowie EDV-technischer Regelungen sind keine 

schwerwiegenden Umsetzungsbarrieren zu erwarten. 

Bei der Einbeziehung auch solcher Wissensverluste in das Zielsystem, die auf Mana- 

gemententscheidungen zurückgehen, bestehen zwei wesentliche Umsetzungsbarrieren: 

Zunächst die Verfügbarkeit adäquater Normen und Instrumente für die einzelnen Ak- 

tivitäten im Rahmen der Risikobewertung. Und darüber hinaus die Autonomie der 

Entscheidungsträger ausserhalb des Wissensmanagements im Hinblick auf die Ge- 

wichtung drohender Wissensverluste. 268 


Als Prozessvorgänger ist der Kernprozess der Wissensidentifikation anzusehen. Alle 

anderen Kernprozesse können Prozessnachfolger darstellen. 

3.3 

Zielsystem des Wissensmanagements 

Die Definition des Zielsystems von Wissensmanagement ist erforderlich, um daraus 

eine Beschreibung der inhaltlichen Zieldimension eines Wissenscontrollings abzulei- 

ten. 269 Auf solche Ziele des Wissensmanagements, die für eine Controlling-Konzep- 

tion als nachrangig angesehen werden wie die Organisation 270 von Wissensmanage- 

ment oder personalwirtschaftliche Aspekte, wird nicht eingegangen. 

268 Die eingeschränkte Autonomie ist eine Konsequenz der Einordnung von Wissensmanagement als Supportfunktion. Im Rahmen einer 

wissensorientierten Unternehmensführung finden drohende Wissensverluste per se Berücksichtigung. Vgl.. Kapitel 3.2.2.1, S. 113 ff. 

269 Vgl. Kapitel 2.4, S. 76. 

270 Für eine Darstellung alternativer Grundformen zur Organisation von Wissensmanagement vgl. Kapitel 3.2.1.1, S. 107 sowie die dort 

angegebene Literatur.


Einige Autoren 271 streben an, Gruppenbildungen von in der Praxis beobachteten Wis- 

sensmanagement-Aktivitäten nach der Massgabe der von Unternehmen verfolgten 

Unternehmensstrategien vorzunehmen. Diese Bemühungen, Normstrategien des Wis- 

sensmanagements abzugrenzen, lassen bisher keine Gemeinsamkeiten erkennen. Das 

Zielsystem des Wissensmanagements wird daher im Folgenden deduktiv aus dem 

zugrundeliegenden Wissensmanagement-Modell abgeleitet. 

3.3.1 

3.3.1.1 

Normatives Wissensmanagement 

Reflektion von Lernparadigmen 

Nach WILLKE werden die wahrgenommenen Möglichkeiten für Veränderungen der 

organisationalen Wissensbasis auch ”…von den übergreifenden Paradigmen des Den- 

kens einer Epoche” bestimmt. 272 Von einem Wissensmanagement ist zu fordern, dass 

es eine Auseinandersetzung mit diesen Paradigmen in ihrem Bezug zum unternehmeri- 

schen Handeln leistet. NEUSER führt hierzu Eckpunkte an, die für eine Auseinander- 

setzung mit der Wissensthematik leitend sein können: 273 

• Nichtwissen ist nicht notwendigerweise irrational 

• Wissen liegt keine transzendente Bedeutung zugrunde 

• Eine Vollständigkeit des Wissens ist nicht möglich 

• Wissen muss geeignet sein, eine Methodenorientierung zu erlauben, die 

eine Einordnung verfügbarer Informationen unterstützt 

271 Vgl. BOUNCKEN, R. B. (Wissensstrategien 2000), S. 436-437; DE LONG, D.; SEEMANN (Confusion 2000), S. 34-37; HAANES, K.; 

FJELDSTAD, O. (Competition 2000), S. 59-62; CUTHBERTSON, C.; FARRINGTON, J. (Methods 2002), S. 142-150; BIERLY, P.; 

CHAKRABARTI, A. (Strategies 1996), S. 123-125; LYLES, M.; SCHWENK, C. R. (Strategy 1992), S. 169-174; O`DELL, C.; 

GRAYSON, J. C. (Transfer 1998), S. 156-161. 


273 NEUSER,W. (Nichtwissen 2002), S. 88-89.


Schliesslich sollten auf der normativen Ebene auch ethische Aspekte eines Manage- 

ments organisationaler Wissensarbeit einbezogen werden. 274 Hierbei können etwa die 

folgenden Fragestellungen reflektiert werden: 

• Lassen sich Vorbehalte gegenüber Bemühungen anführen, eine Redu- 

zierung der Abhängigkeit von Wissensträgern durch die elektronische 

Speicherung und Verteilung von Wissen zu verfolgen, und so den Wert 

individueller Ressourcenausstattungen von Mitarbeitern zu reduzieren? 

• Darf unternehmensinternes Wissen im Unternehmen, das ebenfalls von 

der Gesellschaft als wertvoll betrachtet wird, vollständig vor einem 

Transfer über die Unternehmensgrenzen hinaus geschützt werden? 

• Welche Konsequenzen ergeben sich für das eine Unternehmenskultur 

mitprägende Menschenbild durch eine Differenzierung des Mitarbeiter- 

stammes in kreative Wissensarbeiter einerseits, und in Mitarbeiter, die 

in wenig wissensintensiven Routinen gebunden sind, andererseits? 

Solche Überlegungen beeinflussen die Erfahrungs- und Deutungsmuster von Füh- 

rungskräften.. Sie gehen ebenso ein in die Bildung von Präferenzen für bestimmte 

Programme des Wissensmanagements oder in die Formulierung von Restriktionen für 

Wissensmanagement-Aktivitäten. VON KROGH, ICHIJO und NONAKA stellen fest, 

”... that such paradigms have the power to make or break knowledge creation.” 275 

3.3.1.2 

Reflektion von Lernfähigkeit 

In Bezug auf die Lernfähigkeit von Unternehmen werden zwei Aspekte thematisiert: 

Die Relevanz der organisationalen Wissensbasis für den Unternehmenserfolg sowie 

die Frage der Autonomie von Wissensprozessen in Unternehmen unter Berücksichti- 

gung seiner Beziehungen zur Unternehmensumwelt. 

274 Vgl. SCHREYÖGG, G. (Praxis 2001), S. 9; LÜTGE, C. (Aspekte 2002), S. 185-187. 

275 KROGH, VON G.; ICHIJO, K.; NONAKA, I. (Creation 2000), S. 25.


Die Ausgangspunkte für eine Beurteilung von Wissen im Hinblick auf seinen Einfluss 

auf den Unternehmenserfolg bilden die unternehmensspezifischen Visionen und Leit- 

bilder einerseits sowie die Wissensintensität von Unternehmen andererseits. 

Überlegungen zum Stellenwert von Wissensarbeit für den Unternehmenserfolg können 

durch weitere Reflektionen ergänzt werden. Zum einen durch Bewertungen des Ver- 

haltens von Wettbewerbern oder von erfolgreichen Unternehmen anderer Branchen. 

Einen weiteren Ansatz stellen Diskurse mit externen Intermediären der Wissensarbeit 

wie Wissenschaftlern oder Unternehmensberatern dar. 

Ausserdem sind Einflüsse der Unternehmensumwelt auf Fähigkeiten im Zusammen- 

hang mit Wissensprozessen einzubeziehen. Dabei wird thematisiert, dass diese Prozes- 

se beeinflusst werden von gesellschaftlichen, politischen und kulturellen Rahmenbe- 

dingungen, Wissen also eine relationale Grösse 276 darstellt. Dieses ist insbesondere 

angezeigt für international agierende Unternehmen, da dort unterschiedliche lokale 

Bedingungen für den Erfolg organisationaler Wissensarbeit bestimmend sein können. 

Erfahrungen mit Wissensmanagement-Aktivitäten finden Eingang in die Wahrneh- 

mungs- und Deutungsmuster des Managements. Die Erfahrung von Umsetzungswider- 

ständen, Projekterfolgen usw. stellen solche Ereignisse dar, die eine Kontinuität in den 

angeführten Reflektionen gewährleisten können. 

3.3.1.3 Controllingbedarf 

Die Ziele des normativen Wissensmanagements machen keine Unterstützung durch 

Instrumente bzw. Prozesse der Planung, Kontrolle und Informationsversorgung erfor- 

derlich. PROBST und ROMHARDT 277 schlagen demgegenüber die Implementierung 

eines normativen Wissenscontrollings vor, dem sie Instrumente wie z. B. ”Kulturana- 

lysen” und ”Glaubwürdigkeitsanalysen” zuordnen. 

276 Vgl. WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 45; LASSLEBEN, H. (Organisation 2002), S. 70-73. 

277 PROBST, G. J. B.; ROMHARDT, K. (WWW 1999), S. 11.


Diese abweichende Position ist auf Unterschiede 278 in den zugrundeliegenden Wis- 

sensmanagement-Modellen zurückzuführen. In dem hier verwendeten Modell werden 

die Aspekte der Unternehmenskultur sowie der Glaubwürdigkeit von Führung als Ein- 

flussgrössen von Wissensprozessen interpretiert. Diese Einflussgrössen werden in den 

Fokus eines strategischen Wissensmanagements gestellt. 

3.3.2 

3.3.2.1 

3.3.2.1.1 

Strategisches Wissensmanagement 

Das Management verfolgt eine an den Unternehmenszielen ausgerichtete Bewirtschaf- 

tung von Wissensressourcen. Hierzu ist es erforderlich, Dispositionen von Wissen mit 

den Dispositionen anderer Ressourcen im Unternehmen zu verknüpfen. Ein weiteres 

Integrationsziel besteht darin, die ”Dispositionsregeln”, nach deren Massgabe bisher 

schon Finanzmittel, Sachmittel usw. gehandhabt werden, ebenfalls bei dem Manage- 

ment von Wissen zu antizipieren. Damit ist die Sicherstellung von Wirtschaftlichkeit 

im Wissensmanagement angesprochen. 

Weitere Ziele des strategischen Wissensmanagements manifestieren sich in Planungen 

von Ressourcenausstattungen (Wissensobjekte, -prozesse) sowie von Ansätzen zur 

Ressourcendisposition (Fremd-, Kontext- oder Selbststeuerung). Schliesslich verfolgt 

das strategische Management Ziele im Zusammenhang mit der Optimierung von Ein- 

flussgrössen der Wissensarbeit. 

Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement 

Wissen in der Metrik zur Gesamtbanksteuerung 

Die Wertgewinnung 279 von Wissen vollzieht sich durch die Zusammenführung von 

Wissensobjekten oder -prozessen mit anderen Ressourcen (Finanzmittel, Sachmittel) 

278 Vgl. die Darstellung des hier zugrundeliegenden Managementmodells in Kapitel 2.3.5, S. 71 ff. 

279 Für eine Darstellung des Prozesses der Wertgewinnung von Wissen vgl. Kapitel 2.1.3, S. 28-30.


in Aufgabenkontexten. Aus unternehmerischer Perspektive 280 kommt dieser Ressource 

Bedeutung zu, weil sie Erfolgsgrössen wie Servicequalität, Prozesseffizienz, Innovati- 

onskraft, Kooperationskompetenz usw. massgeblich mitbestimmt. 

Die Ressourcendispositionen des Bankmanagements sind darauf ausgerichtet, mit der 

Bereitstellung, dem Einsatz und der Kombination von Ressourcen positiv auf diese 

Erfolgsgrössen einzuwirken. Beispiele sind Investitionen (Sachmittel, Mitarbeiter) in 

neue Filialgestaltungen (Servicequalität) oder die Bereitstellung von Geld- und Sach- 

mitteln zur Schulung von Kreditsachbearbeitern (Risikoposition). Das Ziel des Wis- 

sensmanagements ist es nun, wissensressourcenbezogene Entscheidungen mit Disposi- 

tionen im Geltungsbereich anderer Ressourcenausschnitte zusammenzuführen. 

Die Ressource Wissen soll also denjenigen Ressourcen zur Seite gestellt werden, wel- 

che bereits Gegenstand von miteinander verbundenen Dispositionsentscheidungen 

sind. Auf diesem Wege können dann bei Massnahmenplanungen nicht mehr nur Kos- 

tenbudgets (Ressource Finanzmittel) oder Personalkapazitäten (Ressource Mitarbeiter) 

aus Planungen zu Erfolgsgrössen abgeleitet, sondern ebenfalls Anforderungen an Wis- 

sensressourcen formuliert werden. 

Die Axiome und Hypothesen über die (interdependenten) Beziehungen zwischen Res- 

sourcen (Finanzmittel, Menschen, Risikotragfähigkeit), Erfolgsgrössen (Servicequali- 

tät, Prozesseffizienz, Risikoposition) und den finanziellen Unternehmenszielen (Ei- 

genkapitalrentabilität, Marktkapitalisierung) sind in entsprechenden Metriken zur Ge- 

samtbanksteuerung (Rechenwerke, Kennzahlensysteme) kodifiziert. 

Wie in Abbildung 14 dargestellt, sind sowohl Wissensobjekte als auch Wissensprozes- 

se einzbeziehen. Praktisch werden Integrationspfade vollzogen, indem zwei Aspekte 

pro einbezogener Wissensressource beschrieben werden: 

280 Vgl. hierzu die Darstellungen zur Bedeutung von Wissensobjekten (Kapitel 3.1.1.2. S. 90 ff.) und Wissensprozessen (Kapitel 3.1.2.2, 

S.101 ff.) für die Wettbewerbsposition von Banken.


• Hypothese über die Art und die Intensität des Zusammenhangs zwi- 

schen Ressource und Erfolgsgrössen (abstrakte Integration) 

• Zeitpunktbezogene Ausprägung von Ressourcenmerkmalen (datenmäs- 

sige Integration) 

Ansatzpunkte 

für die Integration 

Aufnahme der 

Ressource Wissen 

in die Metrik der 

Gesamtbanksteuerung 

Aufnahme von 

Verlustrisiken als 

Entscheidungs- 

Parameter ausserhalb 

des Wissensmanagements 

”Dispositionsregel” 

Wirtschaftlichkeit 

in Kernprozessen 

des Wissensmanagements 

Illustration 

Finanzielle Unternehmensziele: Return on Equity, Marktkapitalisierung usw. 

Wissen Erfolgsgrössen Andere Ressourcen 

• Wissensobjekte 

• Wissensprozesse 

••Häufigkeit 

••Geschwindigkeit 

••Fehlerfreiheit 

••... 

• Prozesseffizienz 

• Servicequalität 

• Markenstärke 

• Vertriebseffektivität 

• ... 

• Geldmittel 

• Sachmittel 

• Mitarbeiter 

• Risikotragfähigkeit 

Planung ohne Verlustrisiko Planung mit Verlustrisiko 

Prüfung 

Outsourcingoptionen 

? 

Wissenslandkarte 

• ... 

Prüfung 

Outsourcingoptionen 

Wissenslandkarte 

Ausgangslage Massnahmen 

• Alle Entscheidungen der Bank folgen 

einem Kosten-/ Nutzenkalkül bzw. 

sollten diesem folgen 

• Beim Management von Wissen besteht grundsätzlich 

die Gefahr, „schrankenloser“ 

Aktivitäten („Reine Selbstreferenz“) 

Abbildung 14: Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement 

• Konsequente Kosten- 

Nutzenbewertungen 


• Rigorose Fortschrittskontrollen 

Zahlreiche Institute verfügen heute nach der Einführung von Konzepten wie Balanced 

Scorecard oder Performance Measurement über Metriken, in denen materielle und 

immaterielle Ressourcen, Erfolgsgrössen sowie die finanziellen Unternehmensziele 

abgebildet und zueinander in Beziehung gesetzt werden. Es ist die Aufgabe des Wis- 

senscontrollings, eine (abstrakte) Integration von Wissensressourcen in diese Metriken 

zu gewährleisten.


Eine solche Einbeziehung von Wissen in die Gesamtbanksteuerung erscheint jedoch 

nur dann als ein sinnvoller Integrationsschritt, sofern das Wissensmanagement eine 

kontinuierliche Rückkopplung von Ist-Ausprägungen der Wissensressourcen in Re- 

chenwerken gewährleisten kann. Dieses analog der periodischen Belieferung einer 

Balanced Scorecard mit Ist-Ausprägungen für Qualitätsindizes oder Produktivitäts- 

kennzahlen. Ohne solche Rückkopplungen beschränkte sich die Integration von Wis- 

sen dauerhaft 281 auf die zum Zeitpunkt der Einbeziehung von Wissen in die Metrik 

abgebildeten Hypothesen und Ausprägungen. Dabei sind pro einbezogener Wissens- 

ressource zwei Ist-Ausprägungen bedeutsam: 

• Ist-Ausprägung der Attribute von Wissensobjekten (Wissensinhalt, 

Wissensort, Explikationsgrad) und von Wissensprozessen (Art, Ge- 

schwindigkeit, Fehlerfreiheit) zur Abbildung des Verfügbarkeitsgrades 

zu einem bestimmten Zeitpunkt 

• Beobachtbare Einflussnahme von Wissen auf Erfolgsgrössen in Aufga- 

benkontexten, um Hinweise auf gebotene Modifikationen (Falsifizie- 

rung, Differenzierung) der Hypothesen in Bezug auf den Zusammen- 

hang zwischen Wissensressourcen und Erfolgsgrössen zu begründen 

Eben dieses zu ermöglichen, ist die Zielsetzung des Kernprozesses der Wissensnut- 

zung. 282 Zur Illustration soll hier auf den bereits in Kapitel 3.3.2 eingeführten Aufga- 

benkontext 283 (Zusammenarbeit eines interdisziplinären Teams zur Generierung von 

Kampagnenideen) zurückgegriffen werden. 

”Anzahl Neukunden im Zielsegment” stelle einen Indikator der Erfolgsgrösse ”Ver- 

triebseffektivität” in der Metrik zur Gesamtbanksteuerung dar. Es sei angenommen, 

dass den Kampagnenideen des Teams zuordenbare Neugeschäftszahlen hinter den Er- 

281 Eine Analogie hierzu stellt ein Kostenrechnungssystem dar, in welchem lediglich Standardkosten als Rechengrösse abgebildet sind, 

ohne dass Anpassungen in der Höhe dieser Standardkosten vorgenommen werden. Die Standardkosten bilden die für einen bestimmten 

Zeitraum in der Vergangenheit festgestellten Ressourcenverbräuche ab. Eine solche Rechengrösse erlaubt keine effektive Planung und 

Kontrolle von Ressourcenverbräuchen. 

282 Vgl. die Darstellung des Feedback-Impulses über den Effekt von Wissen in Aufgabenkontexten im Kernprozess Wissensnutzung in 

Kapitel 3.2.2.2.2, S. 134 ff. 

283 Vgl. Kapitel 3.2.2.2.2, S. 135.


wartungen zurückbleiben. Es entspricht der Praxis, dass in diesem Fall Schwachstel- 

lenanalysen durchgeführt werden, um so Schlussfolgerungen aus dem Misserfolg zu 

gewinnen. Dabei werden z. B. folgende Sachverhalte gewürdigt: 

• Überprüfung der finanziellen Attraktivität der mit Kampagnen ange- 

sprochenen Kundensegmente 

• Überprüfung von Sachmittelbudgets 

• Überprüfung der Qualität eingesetzter Werbemittel (Flyer, Kundenan- 

schreiben) 

• Evaluation der Motivation und Mitwirkung von Mitarbeitern in Filial- 

vertrieb und Call Centern (Bearbeitung von Kundenanfragen, Bereitstel- 

lung von Produktinformationen) 

Es werden also routiniert Ressourcen im Hinblick auf ihre Beiträge zum Misserfolg 

untersucht. Wissensressourcen bleiben dabei jedoch regelmässig unberücksichtigt. 

Dabei bestimmen die Verfügbarkeit von Wissensbeständen und der Vollzug von Wis- 

sensübertragungen massgeblich die Transformation von Kampagnenideen in Busi- 

nesspläne und die weiteren Transformationen in Werbeaktionen, Kundenkontakte, 

Vertragsabschlüsse sowie Cash Flows. Es kommen im Hinblick auf das im Beispiel 

relevante Wissen etwa folgende Defizite in der Ressourcenausstattung in Betracht: 

• Aufgrund unterschiedlich ausgeprägter Erfahrungs- und Deutungsmus- 

ter wurden die Zweckmässigkeit und die Relevanz einer Kampagne von 

Teammitgliedern unterschiedlich 284 beurteilt. 

• Wissensprozesse der Externalisierung in den Workshops erwiesen sich 

als nicht leistungsfähig: Es gelang nicht, das implizite Kampagnenwis- 

sen von Marketingspezialisten in explizites Wissen (Visualisierung in 

Metaplänen, Darstellungen mittels Fallstudien) anderer Teilnehmer zu 

transformieren. 

284 Vgl. hierzu allgemein die Darstellung des Inkongruenzrisikos von Wissensobjekten in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89.


• Prozesse der Internalisierung wurden im Hinblick auf die Wissensbasis 

der Vertriebsorganisation nicht realisiert: Die Erläuterung von doku- 

mentierten Kampagnenkonzepten oder Businessplänen (explizites Wis- 

sen) vermochten erforderliche Anpassungen in den Einstellungen, Er- 

fahrungen usw. (implizites Wissen) der für die Aktionen massgeblichen 

Vertriebsmitarbeitern nicht zu initiieren. 

• Es war im Team keine qualifizierte fachliche Expertise zur sachgerech- 

ten Selektion von Zielkunden mit Hilfe einer Kundenerfolgsrechnung 

verfügbar. 

Im Kernprozess Wissensnutzung gewonnene Befunde zu Ist-Ausprägungen der Attri- 

bute und Effekte von Wissensressourcen werden gemeinsam mit den Befunden weite- 

rer dem Aufgabenkontext ”Neukundengewinnung” bzw. der Erfolgsgrösse ”Vertriebs- 

effektivität” zuordenbaren Vorgänge aggregiert und im strategischen Wissensmana- 

gement verarbeitet. 

Diese Befunde zu den beobachteten Effekten können zu Modifikationen der in der 

Metrik abgebildeten Hypothesen führen. So könnte, um auf das oben angeführte Bei- 

spiel zurückzugreifen, das für Neukundengewinnung bzw. Vertriebseffektivität als 

relevant betrachtete Wissensobjekt neu definiert werden. Indem beispielsweise ”Kam- 

pagnenwissen im Marketingstab” durch ”Kampagnenerfahrung der Vertriebsorganisa- 

tion” substituiert wird. 

Die Verantwortlichkeit für die Sicherstellung eines kontinuierlichen Informationsflus- 

ses zwischen der Metrik der Gesamtbanksteuerung einerseits, und den räumlich wie 

zeitlich verteilten Akten (bzw. Messpunkten) der Wissensnutzung in Aufgabenkontex- 

ten andererseits, ist bei einem Wissenscontrolling anzusiedeln.


3.3.2.1.2 

Wissensverlustrisiken von Entscheidungen 

Bei der Diskussion zum Kernprozess der Wissensbewahrung 285 werden als mögliche 

Ursachen für Wissensverluste neben Ereignissen wie technischem Versagen oder do- 

losen Handlungen ebenfalls Managemententscheidungen herausgearbeitet. Dabei wird 

deutlich, dass solche Entscheidungen aufgrund von zwei unterschiedlichen Wirkungs- 

zusammenhängen Wissensverluste induzieren können: 

• Mittelbare Veränderungen von Wissensobjekten (Beurteilung der Ma- 

nagementqualität, Beurteilung der Wettbewerbssituation) ausgelöst 

durch Wandel in den Erfahrungs- und Deutungsmustern, die ihrerseits 

auf Entscheidungen (Besetzung von Führungspositionen, Übernahme 

von Wettbewerbern) zurückgehen 

• Unmittelbare Veränderungen von Wissensbasen durch den Verlust von 

Wissensorten (Standortschliessungen, Rückzug aus Märkten) 

Ein Ansatz des strategischen Managements bei seinem Bestreben, Wissensressourcen 

in nicht wissensbezogene (oder übergreifende) Ressourcendispositionen zu integrieren, 

ist es, Transparenz über drohende Wissensverluste bei Entscheidungsträgern sicherzu- 

stellen. Der angestrebte Integrationspfad besteht darin, Implikationen für die Ausstat- 

tung mit Wissensressourcen in solche Entscheidungszusammenhänge einzuführen, 

welche Dispositionen anderer Ressourcen (Finanzmittel, Sachmittel, Mitarbeiter) zum 

Gegenstand haben. 

Abbildung 14 illustriert dieses Vorgehen am Beispiel der Prüfung von Outsourcingop- 

tionen. Es wird vorausgesetzt, dass die in den in Frage kommenden Bereichen vorge- 

haltenen Wissensobjekte mittels Wissenslandkarten 286 dokumentiert sind. Ohne Inter- 

ventionen durch ein Wissensmanagement werden diese Optionen ausschliesslich nach 

der Massgabe der für die betrachteten Ressourcen (Mitarbeiter, Immobilien) relevan- 

285 Vgl. Kapitel 3.2.2.2.3, S. 137 ff. 

286 Wissenslandkarten stellen ein visuelles Medium zur Dokumentation von Wissensobjekten im Rahmen des Kernprozesses Wissensidentifikation 

dar. Vgl. zur Darstellung des Kernprozesses Wissensidentifikation Kapitel 3.2.2.1.1, S.114 ff.


ten Kriterien (Einsparpotenzial Personalkosten, Einsparpotenzial Raumkosten) bewer- 

tet. Diesen Kriterienkatalog erweitert das Wissensmanagement um den Parameter 

”Wissensverlustrisiko pro Outsourcingoption”. Die Entscheidungsträger, mit einer 

Ressourcendisposition in eigener Sache befasst, befinden autonom 287 über die Gewich- 

tung der identifizierten Verlustrisiken. 

Es sind zwei Voraussetzungen für eine solche Integration von Verlustrisiken in dezen- 

trale Entscheidungen zu berücksichtigen: Es muss eine Transparenz im strategischen 

Management über anstehende Entscheidungen gewährleistet sein. Darüber hinaus ist 

eine intersubjektiv nachvollziehbare Bewertung von Verlustrisiken erforderlich. So- 

wohl die Sicherstellung einer Informationsversorgung im Hinblick auf relevante Ent- 

scheidungen, als auch die Bereitstellung adäquater Methoden zur Risikobewertung 

sind im Verantwortungsbereich eines Wissenscontrollings angesiedelt. 

3.3.2.1.3 

Wirtschaftlichkeitsprinzip im Wissensmanagement 

Die Aufnahme von Wissen in die Metrik zur Gesamtbanksteuerung sowie das Ziel, 

Transparenz über Verlustrisiken zu erreichen, stellen Integrationspfade der Ressource 

Wissen hinein in Dispositionen anderer Ressourcen, dar. Nun soll ein Ziel des strategi- 

schen Managements angeführt werden, welches den Transfer von bestehenden Kon- 

ventionen zur Ressourcendisposition in das Management organisationaler Wissensar- 

beit thematisiert. 

Veränderungen der Wissensbasis werden von Wissensprozessen getragen. Das Modell 

der ”Wissensspirale” nimmt hierzu eine Komplexitätsreduzierung vor, indem es vier 

Arten von Wissensübertragungen in Abhängigkeit vom Explikationsgrad der Wissens- 

objekte abgrenzt. Hier ist nun entscheidend, dass der ”Wissensspirale” kein Mecha- 

nismus inhärent ist, welcher diese Wissensprozesse begrenzen würde. 288 Und dies ob- 

wohl gegebenenfalls ein für bestimmte Aufgabenkontexte ausreichendes Ausprä- 

287 Diese Entscheidungsautonomie stellt ein Umsetzungsrisiko des Kernprozesses der Wissensbewahrung dar. Vgl. Tabelle 8 in Kapitel 

3.2.2.2.3, S. 132. 

288 Vgl. Kapitel 2.2.2.1, S. 46.


gungsniveau von Wissensobjekten bereits erreicht ist. Stattdessen werden durch die 

Einspeisung expliziter Wissensinhalte in die organisationale Wissensbasis kontinuier- 

lich neue implizite Wissensinhalte geschaffen (Internalisierung), die auf dem Wege 

von Externalisierungen kontinuierlich neues explizites Wissen verfügbar machen. 

Wissensmanagement-Modelle 289 , welche die Wissensarbeit in Organisationen system- 

theoretisch-verhaltenswissenschaftlich interpretieren, weisen hier einen kritischen 

Punkt bei der Beurteilung ihrer Praxistauglichkeit auf. Es ist zu fordern, dass eine 

praktikable Lösung angegeben werden kann, in welcher Weise ein Führungssystem 

sicherzustellen vermag, dass Begrenzungen der Entwicklung einer organisationalen 

Wissensbasis legitimiert werden können. 

Als ein erfolgversprechender Ansatz, eine solche Legitimation zu erreichen, ist der 

Rückgriff auf in anderen Ressourcenausschnitten bewährte Konventionen anzusehen. 

So sollte das für Dispositionen anderer Ressourcen relevante Kriterium der Wirtschaft- 

lichkeit ebenfalls bei der Disposition von Wissen geltend gemacht werden. Ins Auge 

gefasste Veränderungen sollen also im Hinblick auf den von ihnen (voraussichtlich) 

geschaffenen Nutzen sowie in Bezug auf die durch sie (voraussichtlich) verursachten 

Kosten beurteilt werden. 

Eine solche ”doppelte Wissensbuchführung” 290 wirkt natürlich nicht unmittelbar auf 

die Wissensprozesse ein. Praktisch kann auf die Ressourcenentwicklung jedoch da- 

durch Einfluss genommen werden, dass Massnahmen des Wissensmanagements sys- 

tematisch einem Kosten- und Nutzenkalkül unterworfen werden. 

Folgendes sind Beispiele für Wirtschaftlichkeitsüberlegungen in Entscheidungsfeldern 

des Wissensmanagements: 

289 

Demgegenüber sehen technokratische Wissensmanagement-Modelle dieses Phänomen nicht vor, da dort stets nur das gemäss 

Produktionsfunktion benötigte Wissen der Art sowie der Menge nach verfügbar ist. Vgl. Kapitel 2.3.2, S. 63. 

290 WILLKE, H. (Wissensmanagemenent 2001), S. 86.


• Die Administration von elektronischen Wissenskarten, elektronischen 

gelben Seiten und anderen Datenbanken ist mit erheblichen Betriebs- 

kosten verbunden. Diesen Kosten steht nach einiger Betriebszeit unter 

Umständen keine befriedigende Nutzungsintensität gegenüber. 

• Die Einbeziehung von Stakeholdern 291 vollzieht sich mit dem Risiko, 

dass unter Umständen in Beziehungen investiert wird (Geldmittel, Zeit, 

Preisgabe eigener Wissensbestände), die sich als nicht ergiebig für die 

angestrebten Veränderungen der Wissensbasis herausstellen können. 

Die Verankerung von Wirtschaftlichkeit als Handlungsmaxime im Wissensmanage- 

ment erfolgt mit Hilfe von zwei Festlegungen: 

• Konsequente Durchführung von Kosten-/Nutzenanalysen für angestreb- 

te Massnahmen 

• Durchführung von rigorosen Fortschrittskontrollen initiierter Massnah- 

men 

Als verantwortlich für die Konkretisierung adäquater Normen und die Umsetzung die- 

ser Konventionen ist das Wissenscontrolling anzusehen. 

3.3.2.2 

3.3.2.2.1 

Planung von Ressourcenausstattung und –disposition 

Planbare Wissensbedarfe 

In der Regel werden in einem kalenderzeitlichen Zyklus (Einjahres-, Fünfjahrespla- 

nung) Anpassungen in Bezug auf die qualitative und quantitative Kapazität von Res- 

sourcen wie Finanzmitteln, Sachmitteln oder Mitarbeitern vorgenommen. Dabei wer- 

den die zukünftig erforderlichen Ressourcenausstattungen auf dem Wege retrograder 

Planungen aus den Unternehmenszielen (Plan-Return on Equity, Plan- 

Betriebsergebnis) für den betrachteten Planungszeitraum abgeleitet. Die so ermittelten 

Plan-Ressourcenausstattungen resultieren in Massnahmen wie der Freisetzung von 

291 Ein Beispiel stellen die im Zusammenhang mit dem Kernprozess Wissenserwerb dargestellten Kundenworkshops dar. Vgl. Kapitel 

3.2.2.1.2, S. 120-121.


Mitarbeitern, der Zuführung neuer Finanzmittel oder dem Bau von Immobilien. Ein 

Ziel des strategischen Wissensmanagements besteht darin, eine eben solche analoge 

Ableitung von Wissensbedarfen bzw. Wissenszielen aus angestrebten Veränderungen 

mit Blick auf die Erfolgsgrössen der Bank zu ermöglichen. 

Tabelle 9 stellt hierzu Beispiele für die Zuordnung von Wissensressourcen zu ausge- 

wählten Grössen einer Gesamtbanksteuerung dar. 

Grössen der Gesamtbanksteuerung 

Verwaltungskosten 

Provisions- und 

Zinserträge 

Servicequalität 

Relevante Wissensobjekte und –prozesse 

• Wirksame und zeitnahe Übertragung von Best-Practise- 

Wissen zwischen Unternehmensbereichen, Produktbereichen, 

Regionen usw. 

• Kenntnisse und Fähigkeiten von Mitarbeitern zur wirtschaftlichen 

Handhabung von Betriebsmitteln 

• Expertise in Bezug auf die Quantifizierung der Kostenwirkungen 

von Investitionsvorhaben (Businesspläne) 

• Verständnis für Kundenpräferenzen (Anspracheformate, Produktbedarfe) 

• Geschwindigkeit der Entwicklung von neuen Produkten sowie 

der Entwicklung neuer Ansätze zur Marktbearbeitung 

• Effektivität in der Synthese von Expertisen verschiedener 

Organisationseinheiten (Kreditanalysten, Firmenkundenbetreuer, 

Produktspezialisten) 

• Verständnis für den Einfluss von individuellem Mitarbeiterverhalten 

bei Kundenkontakten auf die Kundenzufriedenheit 

• Kompetenz, eingehende Kundenbeschwerden effektiv für die 

Verbesserung von Servicequalität zu nutzen 

• Sicherstellung einer einheitlichen Wissensbasis über Kundenbeziehungen 

an allen Kundenkontaktpunkten 

Tabelle 9: Relevanz von Wissen für ausgewählte Steuerungsgrössen 

Es können also Plan-Ausprägungen zu Grössen der Gesamtbanksteuerung (Verbesse- 

rung eines Qualitätsindex um zehn Indexpunkte) sein, die als Ausgangspunkte für eine 

Ableitung von Wissensbedarfen herangezogen werden.


Ebenso können jedoch auch qualitative Vorgaben wie ”Optimierung der Vertriebsor- 

ganisation” für eine Identifizierung von Wissensbedarfen eine Grundlage darstellen. 

In beiden Fällen vermag das Management Wissensbedarfe bzw. -ziele systematisch 

abzuleiten. Im Fokus steht es dabei nicht, Wissensziele auf Mitarbeiterebene 292 zu ope- 

rationalisieren. Vielmehr sollen die für eine adäquate Ressourcenentwicklung kriti- 

schen Veränderungsbedarfe beschrieben werden. Abbildung 15 stellt die dabei zu 

vollziehenden Arbeitsschritte dar. 

1. 2. 

3. 4. 

Definition 

relevante 

Wissensbasis 

• Gesamtbank 

• Geschäftsfeld 

Private Banking 

• Filialorganisation 

• Mitarbeiter Kredit- 

risikomanagement 

• ... 

Definition 


• Verbesserung Pro- 

duktqualität 

• Steigerung Vertriebs- 

effektivität 

• Steigerung Prozess- 

effizienz 

• Steigerung Kunden- 

bindung 

• ... 

Operationalisierung 

Wissensbedarfe 

• Wissenserwerb 

Vorsorgeprodukte 

durch Vertriebskooperation 

• Verbesserung 

Qualität der Zusammenarbeit 

zw. 

mobilem Vertrieb 

und Filialvertrieb 

• Verbesserung 

Nutzungsintensität 

von Kundenkalkulationen 

für Kundenansprachen 

Abbildung 15: Vorgehensweise zur Bestimmung von Wissensbedarfen 

Definition 

Messgrössen 

für Wissensziele 

• Fehlerquote bei vom 

Aussendienst eingereichten 

Unterlagen 

• Vermiedene Wertberichtigungenaufgrund 

von frühzeitiger 

Informierung 

der Filiale durch 

Handelsvertreter 

• Anzahl Neu-Verträge 

durch Handelsvertreter 

aufgrund 

Info durch Filialen 

292 Dieses zu unternehmen ist im Verantwortungsbereich eines operativen Wissensmanagements angesiedelt. Vgl. hierzu die Darstellung in 

Abbildung 17, Kapitel 3.3.3.2.1, S. 176.


In einem ersten Schritt ist der relevante Ausschnitt der organisationalen Wissensbasis 

auszuwählen (Filialorganisation). Der Wertgewinnungsprozess 293 von Wissen sieht die 

Einordnung von Wissensobjekten oder -prozessen in einen Aufgabenkontext zwingend 

vor. Daher erfolgt im zweiten Schritt die Definition relevanter Aufgabenkontexte 

(Steigerung Vertriebseffektivität). Sodann werden im dritten Schritt Wissensbedarfe 

bzw. Wissensziele abgeleitet. Im Beispiel sind dies der Erwerb 294 von externem Wis- 

sen über Vorsorgeprodukte durch das Eingehen von Vertriebskooperationen, Verbes- 

serungen in der Zusammenarbeit von stationärem und mobilem Vertrieb (implizite 

Wissensinhalte) sowie eine Steigerung der Nutzungsintensität von Kundenkalkulatio- 

nen zur Vorbereitung von Kundenansprachen (explizite Wissensinhalte). Idealerweise 

sind in einem vierten Schritt die formulierten Wissensbedarfe einer Quantifizierung 

anhand von (indirekten) Messgrössen zugänglich (Fehlerquote eingereichter Unterla- 

gen in Stück v. H., vermiedene Wertberichtigungen in TEUR, Anzahl Neu-Verträge in 

Stück). 

Die auf diesem Wege definierten Wissensbedarfe bzw. –ziele stossen im strategischen 

Wissensmanagement entsprechende Massnahmenplanungen an. Der Prozess der Defi- 

nition von Wissensbedarfen bzw. –zielen, die Bewertung alternativer Massnahmen zur 

Erreichung von Wissenszielen, sowie entsprechende Fortschrittskontrollen sind durch 

ein Wissenscontrolling sicherzustellen bzw. zu begleiten. 

3.3.2.2.2 

Inkrementell generierte Wissensressourcen 

Erschöpfte sich im Hinblick auf die Gestaltung der Ressourcenausstattung die Heraus- 

forderung für ein Wissensmanagement in der Ableitung von Wissensbedarfen aus 

Plan-Grössen der Gesamtbankmetrik, so wäre die zuvor geäusserte Kritik an techno- 

kratischen Wissensmanagement-Modellen 295 in entscheidenden Punkten als nicht ge- 

rechtfertigt anzusehen. 

293 Für eine Darstellung des Wertgewinnungsprozesses von Wissen vgl. Abbildung 4 in Kapitel 2.1.3, S. 29. 

294 Für eine Darstellung des Wissensmanagementprozesses Wissenserwerb vgl. Kapitel 3.2.2.1.2, S. 117 ff. 

295 Für eine Kritik technokratischer Wissensmanagement-Modelle vgl. Kapitel 2.3.2, S. 63.


Jedoch wird bereits an anderer Stelle 296 ausgeführt, dass Unternehmen stets nur imper- 

fekte Informationen über zukünftig relevante Aufgabenkontexte bzw. kritische Wis- 

sensbedarfe verfügbar sind. Hieraus leitet sich ein weiteres Ziel des strategischen Ma- 

nagements ab: Die Verknüpfung beobachtbarer Veränderungen der wissensbezogenen 

Ressourcenausstattung mit (zukünftig) bedeutsamen Erfolgsgrössen, Aufgabenkontex- 

ten bzw. Akten der Wertgewinnung von Wissen. 

Dabei wird angestrebt, inkrementell entwickelte Wissensobjekte (implizite und expli- 

zite Wissensinhalte) sowie Attributsausprägungen von Wissensprozesse (Geschwin- 

digkeit, Fehlerfreiheit) im Hinblick auf ihre Bedeutung für Aufgabenkontexte zu be- 

werten. Es geht also nicht darum, Wissensbedarfe durch die Verfügbarmachung von 

Wissensressourcen zu befriedigen, sondern vice versa darum, neue Wissensressourcen 

zu identifizieren und ihre Verwendungsmöglichkeiten zu beurteilen. 297 Hierzu ist ins- 

besondere jene Konstellation beachtlich, in welcher Wissen die bestimmende Rolle in 

der Ressourcenausstattung einnimmt: 

Sich inkrementell bildende Wissensressourcen (explizites Forschungswissen, implizi- 

tes Wissen über innovative Kundenbindungskonzepte) können für Unternehmen neue 

Produkte oder Geschäftsmodelle begründen. Der Betrieb von ”Inkubatoren”, Grün- 

dungszentren usw. spiegelt entsprechende Erwartungen an Wissensressourcen wider. 

In diesem Fall kommt Wissen die führende Rolle in der Ressourcenausstattung zu: Der 

Bedarf an Finanzmitteln, Sachmitteln usw. orientiert sich an den Erwartungen gegen- 

über verfügbaren Wissensressourcen. 

In praktischer Hinsicht ist es erforderlich, dass ein Wissensmanagement solche Aus- 

schnitte der organisationalen Wissensbasis (Mitarbeiter, Teams, Tochtergesellschaf- 

ten) identifiziert, denen signifikante Beiträge zur Fortentwicklung der Ressourcenaus- 

stattung zugesprochen werden. Zudem müssen Veränderungen in Wissensbasen (neue 

Wissensinhalte, Ausprägungen in Bezug auf Attribute von Wissensprozessen) im Hin- 

296 Vgl. die Darstellung in Kapitel 2.1.4, S. 33-34. 

297 Bewertungen können z. B. auf internen Wissensmärkten erfolgen. Zur Darstellung von Wissensmärkten im Zusammenhang mit dem 

Kernprozess der Wissensentwicklung vgl. Abbildung 13 in Kapitel 3.2.2.1.3, S. 127.


blick auf ihre Relevanz beurteilt werden. Eine Informationsversorgung zur Beurteilung 

der Attraktiviät von Wissensbasen sowie der Attraktivität von beobachteten Verände- 

rungen innerhalb dieser Ausschnitte ist durch ein Wissenscontrolling sicherzustellen. 

3.3.2.2.3 

Ansätze zur Ressourcensteuerung 

Neben Planungen im Zusammenhang mit der Ressourcenausstattung ist das strategi- 

sche Wissensmanagement ebenso verantwortlich für die Auswahl adäquater Vorge- 

hensweisen zur Steuerung von Veränderungen in der Wissensbasis. Dazu kann auf die 

Ansätze der Fremdsteuerung, der Kontextsteuerung sowie der Selbststeuerung zurück- 

gegriffen werden. 

Eine vergleichende Darstellung von Prämissen, Verfahren und Risiken dieser Steue- 

rungslogiken wird bereits an anderer Stelle vorgenommen. 298 

Im Zusammenhang mit der Beurteilung dieser Steuerungsansätze können in der Praxis 

folgende Anhaltspunkte einbezogen werden: 

Eignung einer Wissensbasis für Fremdsteuerung 

• Wissensbedarfe können grösstenteils planvoll ermittelt werden, d. h. ge- 

ringe Relevanz von inkrementell generierten Wissensobjekten für die 

Leistungsfähigkeit der betrachteten Wissensorte (geringer Innovations- 

druck, standardisierte Arbeitsprozesse) 

• Wissensziele können weitgehend operationalisiert (Messgrössen) und 

abgrenzbare Massnahmenbündel (Meilensteine) unterschieden werden 

• Veränderungen im Hinblick auf Wissensobjekte und Wissensprozesse 

(Zielerreichungsgrade) können Wissensorten prinzipiell zugeordnet 

werden 

298 Vgl. die Darstellungen in Tabelle 2, Kapitel 2.2.2.2, S. 53-54.


• In einer allgemeinen Top-down Betrachtung wird die Affinität und die 

Fähigkeit von Wissensorten für autonome Wissensarbeit als gering be- 

urteilt 

• In einer allgemeinen Top-down Einschätzung werden keine prinzipiel- 

len Widerstände von Wissensorten gegenüber formalen Planungs- und 

Kontrollroutinen vermutet 

Eignung einer Wissensbasis für Kontextsteuerung 

• Wissensorte weisen keine ausreichende Maturity für selbstorganisierte 

Wissensarbeit auf 

• Stark ausgeprägte Widerstände der Wissensorte gegenüber formalen 

Planungs- und Kontrollroutinen 

• Hierarchische Vorgaben zur Initiierung von Aktivitäten konterkarieren 

in Unternehmensleitbildern, Führungsgrundsätzen usw. manifestierte 

Überzeugungen und Werte eines Unternehmens 

• Planbaren Wissensbedarfen kommt nur eine geringe Bedeutung zu; als 

erfolgskritisch wird vielmehr die kontinuierliche Generierung von neu- 

en Wissensobjekten angesehen (hoher Innovationsdruck) 

• Einer wissensorientierten Gestaltung von Unternehmenkultur, Führung, 

EDV-Technik usw. stehen keine im Organisationszweck (Einrichtungen 

autoritärer religiöser Gemeinschaften) oder in Ressourcenrestriktionen 

(Finanzmittel, Qualifikation von Führungskräften) begründeten prinzi- 

piellen Einwendungen entgegen 

Eignung einer Wissensbasis für Selbststeuerung 

• Stark ausgeprägte Bereitschaft (Motivation, Erfahrung) und Fähigkeit 

(fachliche Expertise, Kommunikations- und Konfliktverhalten) der 

Wissensorte für selbstständige Wissensarbeit gemäss allgemeiner Top- 

down Einschätzung


• Planbaren Wissensbedarfen kommt nur eine geringe Bedeutung zu; als 

erfolgskritisch wird vielmehr die kontinuierliche Generierung von neu- 

em Wissen angesehen (hoher Innovationsdruck) 

• In einer allgemeinen Top-down Einschätzung werden starke Widerstän- 

de der Wissensorte gegenüber formalen Planungs- und Kontrollroutinen 

vermutet 

Bei Beurteilungen der Affinität von Wissensorten für autonome Wissensarbeit sowie 

bei der Evaluation potenzieller Widerstände von Wissensorten gegenüber einer 

Fremdsteuerung vermag das strategische Management nur grobe Einschätzungen vor- 

zunehmen. Insbesondere bei der Auswahl eines Selbststeuerungsansatzes sollten sol- 

che Urteile stets mit Hilfe einer Inaugenscheinnahme der Wissensorte durch ein opera- 

tives Wissensmanagement 299 validiert werden. 

Es erscheint unwahrscheinlich, dass Dispositionen von Wissensressourcen in einem 

Unternehmen anhand einer einzigen Steuerungslogik erreicht werden können. Deshalb 

sollten geeignete Steuerungsansätze für unterschiedliche Ausschnitte der Wissensbasis 

ausgewählt werden. 

Die Steuerungslogiken sind an unterschiedliche Einführungsprämissen gebunden, sie 

sehen unterschiedliche Umsetzungsmassnahmen vor, und sie induzieren unterschiedli- 

che Risiken für organisationale Wissensarbeit. Diese Unterschiede begründen ansatz- 

spezifische Anforderungen an die instrumentale und prozessuale Gestaltung von Pla- 

nung, Kontrolle und Informationsversorgung. Hieraus leitet sich also ein Differenzie- 

rungsbedarf für das Wissenscontrolling ab. 

3.3.2.3 

Optimierung von Wissensprozessen 

Neben der Integration von Wissen in das übergreifende Ressourcenmanagement sowie 

der Planung von Ressourcenausstattung und -disposition stellt die Optimierung von 

Wissensprozessen den dritten Schwerpunkt des Zielsystems eines strategischen Mana- 

299 Vgl. die Darstellung in Abbildung 18, Kapitel 3.3.3.3.1, S. 180.


gements dar. Im Mittelpunkt stehen dabei Optimierungsbedarfe in Bezug auf organisa- 

tionale Einflussgrössen (Unternehmenskultur, Führung, EDV), die Interaktion mit Sta- 

keholdern sowie die mit Wissensprozessen verbundenen Transaktionskosten. 

3.3.2.3.1 

Organisationale Einflussgrössen 

Als organisationale Gestaltungsfelder mit starkem Einfluss auf den Erfolg von Wis- 

sensprozessen werden an anderer Stelle 300 die Unternehmenskultur, das Führungsver- 

halten sowie die EDV-Technik vorgestellt. Ein Ziel des strategischen Wissensmana- 

gements besteht darin, eine adäquate Gestaltung dieser Einflussgrössen zu erreichen, 

um so positiv auf Wissensprozesse einzuwirken. 

Auf dieses Element im Zielsystem des Wissensmanagements wirkt sich die durch sei- 

ne Supportfunktion 301 begründete eingeschränkte Autonomie am stärksten aus. Ent- 

scheidungen einer Unternehmensleitung im Zusammenhang mit diesen Einflussgrös- 

sen erfolgen regelmässig nicht unter Berücksichtigung der Anforderungen organisatio- 

naler Wissensarbeit. In der gegenwärtigen Praxis bleiben Anforderungen von Wissens- 

ressourcen vielmehr eher unberücksichtigt. 

Auch die Leistungsfähigkeit der Ressource Mensch wird gemeinhin mit bestimmten 

Ausprägungen dieser Einflussgrössen in Verbindung gebracht. Allerdings zeigt die 

Praxis, dass Mitarbeiter auch unter als widrig wahrgenommenen Rahmenbedingungen 

letztlich vertraglich vereinbarte Arbeitsleistungen erbringen. Verantwortlich hierfür 

sind z. B. empfundene persönliche Arbeitsmarktrisiken, finanzielle Anreize oder aus- 

geprägte Fähigkeiten zur Selbstmotivation. 

Ausschlaggebend ist nun, dass diese an Individuen gebundenen ”Motivatoren”, welche 

schliesslich die Erbringung geforderter Arbeitsleistungen bewirken, eine Vitalisierung 

der Ressource Wissen unter ”wissensfeindlichen” Rahmenbedingungen eben nicht 

sicherstellen können. 

300 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.2.2.2, S. 47-52. 

301 Vgl. Kapitel 3.2.1.2.2, S. 109 ff.


Für diese Einschätzung sind zwei Gründe anzuführen. Zum einen sind für den Vollzug 

von Wissensprozessen nicht alleine die Motivation und das Verhalten von Individuen 

bestimmend. 302 Vielmehr muss eine Organisation geeignete Erfahrungs- und Deu- 

tungsmuster vorgeben, damit eine zielgerichtete Entwicklung und Nutzung von Wis- 

sen erreicht werden kann. Personengebunden sind weitgehend (d. h. grundsätzlich im- 

plizite Wissensinhalte und in der Praxis regelmässig auch explizite Wissensinhalte) die 

Entstehung und die Verteilung von Wissen. Referenzen, um Informationen für Indivi- 

duen als Wissen interpretierbar zu machen, müssen jedoch durch die betreffende Or- 

ganisation bereitgestellt werden. 

Als zweiter Grund ist zu betrachten, dass die Entstehung von Wissen bei (oder besser 

”in”) Individuen nicht alleine von kognitiven Prozessen bestimmt wird. 303 Mitarbeiter 

können unter Umständen entscheiden, trotz als widrig empfundener Rahmenbedin- 

gungen materielle oder immaterielle Arbeitsleistungen zu erbringen. Jene (neurobiolo- 

gischen 304 ) Prozesse, mit denen von ihnen Informationen in Wissen interpretiert wer- 

den, vermögen sie jedoch nicht in gleichem Masse bewusst zu lenken. 

Es wird geschlussfolgert, dass Erfolge mit Blick auf die Wertgewinnung von Wissens- 

ressourcen in einem stärkeren Masse von adäquaten Ausprägungen der Unterneh- 

menskultur und des Führungsverhaltens abhängig sind, als dies im Hinblick auf andere 

Unternehmensressourcen zu beobachten ist. 

In welchem Umfang ein Wissensmanagement erfolgreich darin ist, die Unternehmens- 

leitung für eine wissensorientierte Gestaltung von Unternehmenskultur, Führungsver- 

halten und EDV-Technik zu gewinnen, ist auch von der Einbindung dieser Unterneh- 

mensleitung in die Reflektionen 305 des normativen Wissensmanagements abhängig. 

302 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.2.2.1, S. 43. 

303 Vgl. hierzu die Abgrenzung von Daten, Informationen und Wissen in Kapitel 2.1.1, S. 13-16. 

304 Vgl. CHURCHLAND, P. S. (Neurobiologie 1996), S. 475-486. 

305 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.3.1, S. 142 ff.


Im Folgenden werden nun die aus Sicht eines Wissensmanagements anzustrebenden 

Ausprägungen dieser drei organisationalen Einflussgrössen skizziert. 306 

Unternehmenskultur 

• Dialogorientierung, d. h. Offenheit gegenüber neuen Erfahrungs- und 

Deutungsmustern 

• Konstruktive Konfliktkultur 

• Positive Lernkultur durch Interpretation von Wissensprozessen als Stär- 

ke, nicht als Schwäche 

• Vertrauenskultur, um eine prinzipielle Kooperationsbereitschaft 307 mit 

Führung 

Blick auf Akte der Wissensteilung zu erreichen 

• Ausrichtung von Führungsgrundsätzen und –verhalten an Vertrauen und 

Fürsorge 

• Konsequente Förderung von Führungskräften mit erkennbarer und 

nachhaltiger Affinität für professionelle Wissensarbeit 

• Aufnahme solcher Kriterien in die Leistungsbeurteilung von Mitarbei- 

tern, die deren Beitrag zur Fortentwicklung der organisationalen Wis- 

sensbasis abbilden 

EDV-Technik 

• Beachtung von Kriterien, welche für die Akzeptanz 308 von Systemen 

und Anwendungen aus Nutzerperspektive massgeblich sind 

306 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.2.2.2, S. 46 ff. 

307 Vgl. hierzu die Darstellung des mit Wissensprozessen verbundenen Kooperationsrisikos in Kapitel 3.1.2.1.2, S. 99-100. 

308 Vgl. hierzu die Darstellung des Akzeptanzrisikos als Umsetzungsbarriere der Wissensverteilung in Kapitel 3.2.2.2.1, S. 133.


• Bereitstellung von Anwendungen, welche Prozesse der Kombination 

3.3.2.3.2 

(Expertensysteme), der Sozialisation und der Internalisierung (Commu- 

nities of Practise) sowie der Externalisierung (Benchmarking-Daten- 

banken) unterstützen 

Interaktion mit Stakeholdern 

Unternehmen unterhalten Beziehungen zu externen Leistungspartnern und Anspruchs- 

gruppen. Im Kontext eines Wissensmanagements werden diese Stakeholder als externe 

Wissensträger interpretiert. 

Damit stellen sie potenzielle Partner für Unternehmen bei ihren Bemühungen dar, ihre 

organisationale Wissensbasis zu erweitern. 309 Als besonders attraktive Partner sind 

hierbei die Kunden eines Unternehmens, andere Unternehmen im Rahmen von Koope- 

rationen 310 sowie Intermediäre der Wissensarbeit wie Lehr- und Forschungseinrich- 

tungen oder Beratungsgesellschaften anzusehen. 

Das Ziel des strategischen Wissensmanagements ist es, den Erfolg von solchen Inter- 

aktionen mit Stakeholdern sicherzustellen, die Wissensübertragungen zum Gegenstand 

haben. 

Für die Erfolgsbeurteilung sind aus der Perspektive des Wissensmanagements dabei 

nicht formale Vereinbarungen (Kooperationsvertrag, Service Level Aggrement), son- 

dern vielmehr der tatsächliche Vollzug von Wissensprozessen entscheidend. Die 

Messpunkte für eine Erfolgsbeurteilung sind also nicht an den Unternehmensgrenzen, 

sondern vielmehr innerhalb der eigenen organisationalen Wissensbasis angesiedelt. 

Es bieten sich zwei Ansatzpunkte, um einen erfolgreichen Verlauf von Wissensprozes- 

sen bei der Interaktion mit Stakeholdern zu begünstigen: 

309 Für eine Darstellung des Wissensmanagementprozesses Wissenserwerb vgl. Kapitel 3.2.2.1.2, S. 117 ff. 

310 Vgl. Kapitel 2.2.2.2, S. 56-57 sowie die dort angegebene Literatur.


• Ex ante-Bewertung der Eignung externer Wissensträger anhand von 

Kriterien, welche die Bereitschaft (Interessenlage, Vertrauensbasis) und 

die Fähigkeit (Kooperationserfahrung, Kommunikationsverhalten) für 

effektive Wissensarbeit thematisieren 

• Umsetzung von ”neuen Spielregeln” 311 für die Interaktion mit Kunden, 

Kooperationspartnern und Intermediären, welche sich an dem Inhalt 

und dem Explikationsgrad der für Übertragungen vorgesehenen Wis- 

sensbestände ausrichten 

Die Aufgaben der Planung (Evaluation potenzieller Kooperationspartner) sowie der 

Kontrolle (Beurteilung der Effektivität von Wissensprozessen) sind von einem Wis- 

senscontrolling zu leisten bzw. zu begleiten. 

3.3.2.3.3 

Transaktionskosten 

In Wissensorten ist der Vollzug von Wissensprozessen mit entsprechenden Kosten 

(Opportunitätskosten in der Form aufgewendeter Arbeitszeit, finanzielle Aufwände, 

Preisgabe eigener Wissensbestände zur Signalisierung von Teilungsbereitschaft, Ko- 

ordinationsaufwand) verbunden. Hierzu lassen sich Suchkosten und Übertragungskos- 

ten unterscheiden: 

Suchkosten 

• Identifizierung relevanter Wissensobjekte für definierte Aufgabenkon- 

texte 

• Identifizierung von solchen Wissensorten, die relevante Wissensinhalte 

vorhalten 

• Evaluation von identifizierten Wissensorten im Hinblick auf Kooperati- 

onsbereitschaft, Kongruenzrisiko 312 , Expertise usw. 

311 Vgl. hierzu die Darstellung der Beispiele Zusammenarbeit mit Unternehmensberatern und Kundenworkshops in Kapitel 3.2.2.1.2, 

S. 118-121. 

312 Vgl. Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89.


Übertragungskosten 

• Anbahnung von ”Gelegenheiten” für die Kommunikation und Interakti- 

on mit Wissensorten 

• Steuerung, Monitoring usw. von Wissensprozessen (Sozialisation, 

Kombination, Internalisierung und Externalisierung) 

• Bewältigung von Störungen in Wissensprozessen (Misstrauen, zeitliche 

Überbeanspruchung aufgrund organisatorischer Probleme) 

• Evaluation von übertragenen Wissensbeständen (tatsächliches Wirken 

von Wissensobjekten in vorgesehenen Aufgabenkontexten) 

Das Ziel 313 des Wissensmanagements ist es hier, eine möglichst weitgehende Reduzie- 

rung von Transaktionskosten in Wissensorten zu erreichen. Dieses kann erreicht wer- 

den, indem zum einen Methoden und organisatorische Mittel zur Gestaltung von Platt- 

formen 314 (Workshop- und Konferenzkonzepte, Projektbüros) vorgehalten werden. 

Darüber hinaus kommt die Schulung und Bereitstellung von Moderatoren in Betracht, 

welche eine Beschleunigung und Steuerung von Wissensprozessen unterstützen kön- 

nen. Weiterhin können Suchkosten wirksam durch die Bereitstellung von Wissens- 

landkarten, Expertensystemen usw. reduziert werden. Ausserdem können Instrumente 

und Verfahren (Checklisten, Planungstools, Scoring-Modelle) bereitgestellt werden, 

z. B. um für neue Aufgabenkontexte relevante Wissensobjekte zu identifizieren. Des- 

weiteren ist die Verfügbarmachung einer adäquaten technischen Infrastruktur für die 

Übertragungen von expliziten Wissensinhalten zu berücksichtigen. Schliesslich ver- 

mag das Wissensmanagement aufgrund von bereits realisierten Erfahrungen mit Wis- 

sensträgern die Beurteilung von deren Kooperationsbereitschaft, Vertrauenswürdigkeit 

usw. zu unterstützen. 

313 Theoretisch kann auf einer Meta-Ebene die Höhe von Transaktionskosten als Stellgrösse genutzt werden, um Wissensprozesse in Organisationen 

gezielt zu fördern oder zu verhindern. Jedoch ist die praktische Umsetzung eines solchen Kalküls an die Befriedigung von 

Transparenzanforderungen im Hinblick auf Wissensobjekte und Wissensprozesse gebunden. Diese Anforderungen werden als prohibitiv 

hoch eingeschätzt, sodass diese Vorstellung hier nicht weiterverfolgt wird. 

314 Vgl. die Beispiele für den Einsatz solcher Plattformen im Kernprozess Wissensentwicklung in Kapitel 3.2.2.1.3, S. 123 ff.



Aus dem Zielsystem des strategischen Wissensmanagements lassen sich die in Tabelle 

10 formulierten Anforderungsschwerpunkte für die Unterstützung durch ein strategi- 

sches und operatives Wissenscontrolling ableiten. 

Ziele des strategischen 

Managements 

Integration von Wissen in die 

Metrik der Gesamtbanksteuerung 

Integration von Wissensverlustrisiken 

in Entscheidungen 

Verankerung von Wirtschaftlichkeit 

als Handlungsnorm im Wissensmanagement 

Planung von Wissensbedarfen 

Disposition inkrementell generierter 


Auswahl adäquater Steuerungsansätze 

zur (lokalen) Ressourcendisposition 

Effektive Interaktionen mit Stakeholdern 

Reduzierung von Transaktionskosten 

Anforderungen an ein 

strategisches Controlling 

• Bereitstellung von Normen zur 

Beschreibung der Soll- und 

Ist-Ressourcenausstattung 

• Formulierung von Hypothesen 

über den Zusammenhang zw. 

Wissensressourcen und den 

Erfolgsgrössen der Gesamtbanksteuerung 

• Kontinuierliche Überprüfung 

dieser Hypothesen (als Prüfroutinen 

zweiter Ordnung) 

• Konsolidierung und Interpretation 

von Ist-Ausprägungen 

der Attribute und Effekte von 

Wissensressourcen in Aufgabenkontexten 

• Transparenz über Entscheidungen 

mit Risikopotenzial 

• Bewertung von Verlustrisiken 

• Bereitstellung von Normen zur 

Beschreibung von Kosten- und 

Nutzenwirkungen 

• Festlegung eines Vorgehensmodells 

zur Ableitung von 

Wissensbedarfen 

• Potenzialbewertung von Wissensbasen 

und neuen Wissensressourcen 

• Differenzierung des Controllingsystems 

nach Steuerungslogiken 

• Potenzialbewertung von Stakeholdern 

Anforderungen an ein 

operatives Controlling 

• Betrieb eines operativen wissensorientiertenInformationsversogungssystems 

zur Speicherung 

und Verarbeitung von 

wissensressourcenbezogenen 

Transaktionsdaten (Ist-Ausprägungen 

von Ressoucenattributen 

und –wirkungen), die in 

zeitlich und räumlich verteilten 

(und bestimmten Aufgabenkontexten 

zuordenbaren) 

Vorgängen (Planungsrunden, 

vertragliche Vereinbarungen, 

sonstige Linien- oder Projektaktivitäten) 

aufgenommen 

werden 

• - 

• Kosten-/ Nutzenanalysen 

• Durchführung von Fortschrittskontrollen 

• Durchführung von Fortschrittskontrollen 

• Herstellung von Transparenz 

über „schwache Signale“ als 

Indikatoren für neues Wissen 

• Anwendung ansatzspezifischer 

Prozesse und Instrumente 

• Ansatzunabhängige Aufnahme 

der Ist-Ausprägungen von 


• Bewertung des Erfolges von 


• - • Kosten-/ Nutzenbewertung 

Tabelle 10: Controllingbedarf im strategischen Wissensmanagement


3.3.3 

Operatives Wissensmanagement 

Die Aktivitäten des operativen Managements umfassen die Detailplanung, Durchfüh- 

rung und Kontrolle von Massnahmen, mit deren Umsetzung die Bereitstellung oder die 

Anwendung von Wissen erreicht werden sollen. Die Ziele und potenziellen Umset- 

zungsbarrieren bezüglich der sechs Kernprozesse des Wissensmanagements, denen 

diese Massnahmen inhaltlich zugeordnet sind, werden in Kapitel 3.2.2 detailliert erläu- 

tert. 315 Im Hinblick auf das Zielsystem dieser Managementebene lassen sich zwei 

Schwerpunkte abgrenzen: 

Zunächst ist es in der Verantwortung des operativen Wissensmanagements angesie- 

delt, eine kontinuierliche Beobachtung der Wertgewinnung von Wissensressourcen in 

Aufgabenkontexten vorzunehmen, und diese Befunde der übergeordneten Manage- 

mentebene verfügbar zu machen. Als Subziel dazu wird einerseits eine Beurteilung der 

Ausprägung von Attributen der Wissensobjekte sowie der Wissensprozesse angestrebt. 

Zudem wird eine Beurteilung der Effekte dieser Wissensressourcen auf Erfolgsgrössen 

(Servicequalität, Vertriebseffektivität, Kostenposition) bzw. auf Indikatoren dieser 

Erfolgsgrössen (Anzahl Neukunden, Produktnutzungsquote, Volumen pro realisierter 

Kostensenkungsmassnahme) verfolgt. 

Die Kommunikation und die Interaktion des Wissensmanagements mit den Mitarbei- 

tern und den Organisationseinheiten der Bank vollzieht sich im Wesentlichen auf der 

operativen Ebene. In Kapitel 3.3.2 wird herausgearbeitet, dass verschiedene Logiken 

(Fremdsteuerung, Kontextsteuerung, Selbststeuerung) bei der Einbindung von Mitar- 

beitern und Organisationseinheiten zur lokalen Disposition von Wissensressourcen in 

Betracht kommen. 316 Die (vorläufige) Festlegung eines Steuerungsansatzes auf der 

übergeordneten Führungsebene induziert ansatzspezifische Aufgaben und Restriktio- 

nen mit Blick auf die Ausführungsebene. 

315 Vgl. Kapitel 3.2.2, S. 112 ff. 

316 Vgl. Kapitel 3.3.2.2.3, S. 159 ff. Vgl. ebenfalls die vergleichende Darstellung dieser Logiken in Tabelle 2 in Kapitel 2.2.2.2, S. 54 f.


Das operative Management ist deshalb angehalten, seine Aktivitäten an diesen ansatz- 

spezifischen Anforderungen und Restriktionen auszurichten. 

3.3.3.1 

3.3.3.1.1 

Aufnahme der Wertgewinnung von Wissen 

Erhebung von Ressourcenattributen 

Die Integration 317 von Wissen in die Ressourcendispositionen der Bank als Ziel eines 

strategischen Managements setzt voraus, dass kontinuierliche Rückkopplungen zwi- 

schen den Hypothesen im Zusammenhang mit der wissensbezogenen Soll-Ressourcen- 

ausstattung und dem tatsächlichen Geschehen in der Bankproduktion gewährleistet 

werden. 

Der durch die übergeordnete Managementebene sowie durch die Eigenschaften von 

Wissen für ein operatives Wissensmanagement diesbezüglich gesetzte Handlungsrah- 

men kann anhand von sechs Eckpunkten beschrieben werden: 

• Das strategische Management formuliert Annahmen über den Einfluss von Wis- 

sensressourcen auf Erfolgsgrössen (Servicequalität, Vertriebseffektiviät, Risi- 

koposition). 

• Diesen Erfolgsgrössen lassen sich bestimmte Aufgabenkontexte zuordnen. 318 

• Die Attribute von Wissensobjekten (Inhalt, Ort, Explikationsgrad) und Wis- 

sensprozessen (Art, Fehlerfreiheit, Geschwindigkeit) nehmen in diesen Aufga- 

benkontexten bestimmte Ist-Ausprägungen an. 

• Der Verfügbarkeitsgrad 319 einer Wissensressource bemisst sich danach, in wel- 

chem Umfang die Ist-Ausprägungen ihrer Attribute den Anforderungen in Auf- 

gabenkontexten entsprechen. 

317 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.3.2.1.1, S. 145 ff. 

318 Diese Sichtweise erscheint mit Blick auf die Praxis gerechtfertigt. So thematisieren Optimierungsprojekte z. B. in Bezug auf die 

Erfolgsgrössen ”Vertriebseffektivität” oder ”Kreditrisikoposition” in der Regel eine überschaubare Anzahl von tatsächlich kritischen 

Rahmenbedingungen bzw. Fähigkeiten, für die Verbesserungen angestrebt werden. 

319 Vgl. hierzu bereits die Darstellung des Wertgewinnungsprozesses von Wissen in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29.


• Der Wert einer Wissensressource in einem Aufgabenkontext (und damit in einer 

aggregierten Betrachtung über mehrere Aufgabenkontexte ebenfalls ihr Wert 

mit Blick auf die entsprechenden Erfolgsgrössen) bemisst sich neben ihrem Ver- 

fügbarkeitsgrad ausserdem nach ihrem Einfluss auf den in Aufgabenkontexten 

realisierten Erfolg (Höhe identifizierter Kostensenkungspotenziale, Anzahl ge- 

wonnener Neukunden). 

• Das Wirtschaftlichkeitsprinzip 320 impliziert, dass Wissensressourcen mit einem 

(im Hinblick auf bestimmte Aufgabenkontexte bzw. Erfolgsgrössen beurteilten) 

hohen Wert durch geeignete Massnahmen entwickelt werden sollten, während 

Aufwände für als wenig einflussreich bewertete bzw. bereits auf ausreichendem 

Niveau verfügbare Wissensressourcen vermieden werden sollten. 

Abbildung 16 illustriert nun die Vorgehensweise 321 des operativen Wissensmanage- 

ments bei der Beurteilung des Wertes von ”Kampagnenwissen” in einem Aufgaben- 

kontext ”Konzeption von Direktansprache-Aktionen”. 

Es soll hier zunächst die Beurteilung der Verfügbarkeit eines Wissensobjektes betrach- 

tet werden. Die zugrundeliegende Hypothese formuliert, dass ”Kampagnenerfahrung” 

als wertvoll für den Erfolg solcher Aktionen angesehen wird. Dieses wird einerseits 

durch die Anforderung konkretisiert, dass Vertriebsmitarbeiter als Teilnehmer von 

Projektteams zur Entwicklung solcher Aktionen durchschnittlich über zehn bis zwölf 

Jahre entsprechender Erfahrungen verfügen sollten. Darüber hinaus wird es als förder- 

lich für den Projekterfolg angesehen, wenn diese Erfahrungen in Projektdokumentati- 

onen, Leitfäden usw. kodifiziert sind. 

320 Vgl. zum Stellenwert des Wirtschaftlichkeitsprinzips für das Management von Wissen die Darstellungen in Kapitel 3.3.2.1.3, S. 152 ff. 

321 Mit dieser Darstellung wird eine Detaillierung des bereits bei der Diskussion des Kernprozesses der Wissensnutzung skizzierten Prinzips 

vorgenommen. Vgl. Kapitel 3.2.2.2.2, S. 134 ff.


C 

Vorgänge 

mit identischem 


B 

A 


• Konzeption von 

Direktanspracheaktionen 

zur Steigerung 

des Penetrationsgrades 

in 

einem Kundensegment 

• Zusammenarbeit 

von Vertrieb, Produktmanagement, 

Marketing und 

Controlling 

1 z.B. Projektdokumentationen, Leitfäden 

Beurteilung der Verfügbarkeit des Wissensobjektes 

„Kampagnenerfahrung“ im Aufgabenkontext 

Attribut Soll-Ausprägung Ist-Ausprägung 

Wissensinhalt 

Wissensort 

Explikationsgrad 

A 

B 

C 

Hypothese: „Kampagnenerfahrung“ ist wertvoll 

für den Erfolg von Direktanspracheaktionen 

Ø 10-12 Jahre Ø 5 Jahre 

Vertriebsorganisation Marketingstab 

explizit 1 implizit 

Beurteilung des Einflusses auf den 

Zielerreichungsgrad im Aufgabenkontext 

Ist-Ausprägung ungenügend, Kampagnen erfolgreich 



Abbildung 16: Bewertung von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten 

A 

Modifizierung 

Ressourcenausstattung 

ungenügend 

Einfluss der 

Ressource 

gering 

Mit Hilfe von Dokumentenanalysen (Projektberichte, Gesprächsprotokolle, Stellenbe- 

schreibungen), anonymen Befragungen oder persönlichen Beobachtungen gewinnt das 

operative Management die Erkenntnis, dass Kampagnenerfahrung nicht in der Ver- 

triebsorganisation, sondern stattdessen im Marketingstab lokalisiert ist. Darüber hinaus 

ist die durchschnittliche Kampagnenerfahrung dort erheblich unterhalb der als erfor- 

derlich betrachteten zehn bis zwölf Jahren angesiedelt. Schliesslich erweist sich, dass 

Kampagnenwissen nicht kodifiziert ist, sondern stattdessen als implizites Wissen des 

Marketingstabs den Vertriebsmitarbeitern nicht zugänglich ist. 

Aufgrund der negativen Abweichung zwischen den (angenommenen) Anforderungen 

erfolgreicher Direktansprache-Aktionen und der Ist-Ausprägung des Wissensobjektes 

wird als Ergebnis dieser Analysephase geschlussfolgert, dass die Ressourcenausstat- 

tung ungenügend ist.


Der in diesem Stadium der Analyse durch das operative Wissensmanagement nahelie- 

gende Feedback-Impuls an die übergeordnete Ebene besteht darin, Anstrengungen 322 

zur Entwicklung dieser Wissensressource zu motivieren. Im nun folgenden Unterkapi- 

tel wird hierzu die Beurteilung des Ressourceneinflusses im betrachteten Aufgaben- 

kontext einbezogen. 

3.3.3.1.2 

Erhebung von Ressourcenwirkungen 

Den Ansatzpunkt für eine Beurteilung des tatsächlichen Einflusses von ”Kampagnen- 

erfahrung” im Aufgabenkontext bietet der Umstand, dass im Untersuchungsfeld in 

einer Zeitperiode mehrere Versuche unternommen werden, mit Hilfe von Direktan- 

sprache-Aktionen den Penetrationsgrad in Zielkundensegmenten zu erhöhen. In Ab- 

bildung 16 sind hierzu zwei weitere Vorgänge mit identischem Aufgabenkontext (B, 

C) angedeutet. 

Das operative Wissensmanagement gewinnt mit Hilfe entsprechender Vertriebsunter- 

lagen die Erkenntnis, dass mit Blick auf die drei Aktionen (A, B, C) Vertriebsziele hin- 

sichtlich der Neukundengewinnung erreicht wurden. Ebenso wird mittels der bereits 

angeführten Erhebungsmethoden der Befund generiert, dass die Ist-Ausprägungen des 

Wissensobjektes ”Kampagnenerfahrung” in den beiden zuvor nicht untersuchten Pro- 

jektteams (B,C) gleichermassen ungenügend ausgeprägt waren. Sofern sich dieser Be- 

fund in einer ausreichend hohen Anzahl von identischen oder zumindest ähnlichen 

Aufgabenkontexten bestätigt, kann folgende Schlussfolgerung formuliert werden: Die 

Ausprägung der Ressource ”Kampagnenerfahrung” ist für den betrachteten Aufgaben- 

kontext nicht von grosser Bedeutung. Diese Wissensressource ist also tatsächlich, ent- 

gegen der zugrundeliegenden Hypothese, für den betrachteten Aufgabenkontext nicht 

als wertvoll zu beurteilen. 

322 Dieses Defizit könnte dann mit Hilfe von Massnahmen, die Übertragungen von impliziten Wissen (Sozialisation, Externalisierung) 

unterstützen, aufgelöst werden. Vgl. hierzu die Darstellung des Kernprozesses der Wissensentwicklung in Kapitel 3.2.2.1.3, S. 122 ff.


3.3.3.1.3 Interpretation aggregierter Daten 

Die Befunde zu den Ist-Ausprägungen von Wissensobjekten und –prozessen in sol- 

chen Vorgängen einer Periode, die identischen oder zumindest ähnlichen Aufgaben- 

kontexten zugeordnet sind, werden aggregiert. Diese aggregierten Befunde werden 

dem strategischen Wissensmanagement zugeleitet. Hierbei können der übergeordneten 

Managementebene drei alternative Feedback-Impulse übermittelt werden: 

• Als wertvoll betrachtete Wissensressourcen weisen einen vernachlässigbaren Ein- 

fluss auf Aufgabenkontexte auf. In Bezug auf diese Aufgabenkontexte können also 

Bemühungen, die entsprechende Ressourcenausstattung zu verbessern (Schulun- 

gen, Projekte, Infrastruktur), eingestellt werden. 

• Wissensressourcen weisen einen hohen Einfluss auf die Zielerreichungsgrade in 

bestimmten Aufgabenkontexten auf. Allerdings weichen die Ist-Ausprägungen die- 

ser Ressourcen in erheblichem Umfang negativ von den Anforderungen dieser 

Aufgabenkontexte ab. Demzufolge kann empfohlen werden, Anstrengungen zur 

Verbesserung der Ressourcenausstattung zu verstärken. 

• Die Ist-Ausprägungen von Wissensressourcen mit einem hohen Einfluss auf die 

Zielerreichungsrade in Aufgabenkontexten einer Zeitperiode sind in bedeutendem 

Masse näher an den Anforderungen dieser Kontexte angesiedelt, als dies in vorher- 

gegangenen Zeitperioden der Fall war. Damit erfolgt ein positives Feedback im 

Hinblick auf vom strategischen Management initiierten Massnahmen zur Verbesse- 

rung der Ressourcenausstattung. 

Das strategische Management wird in die Lage versetzt, Ressourcenausstattungen zu 

beurteilen, den Erfolg von Verbesserungsmassnahmen zu bewerten und darüber hin- 

aus, die der Integration von Wissen in die Gesamtbankmetrik zugrundeliegenden 

Hypothesen kontinuierlich zu überprüfen.


Das operative Wissensmanagement unterstützt damit aufgrund des zuletzt angeführten 

Aspektes Prüfroutinen zweiter Ordnung 323 auf der übergeordneten Managementebene. 

Eine Kommunikation von Befunden an die beobachteten Wissensorte (Mitarbeiter, 

Projektteams, Niederlassungen) erfolgt nicht grundsätzlich. Ein solches Feedback ist 

mit der Logik einer Selbststeuerung nicht ohne weiteres vereinbar. Wird hingegen in 

dem betrachteten Ausschnitt der Wissensbasis eine Fremdsteuerung realisiert, so 

kommuniziert 324 das operative Wissensmanagement diese Befunde ebenfalls gegen- 

über den entsprechenden Wissensorten. 

Die wichtigste Herausforderung für das Controlling besteht in der Bereitstellung einer 

Norm, die es erlaubt, die zeitlich und räumlich verteilten Befunde zu den Ist- 

Ausprägungen auf einer Gesamtbankebene abzubilden. Eine solche Norm muss also 

Aggregationen und Disaggregationen von Grössen im Zusammenspiel von strategi- 

schem und operativem Controlling ermöglichen. 

3.3.3.2 

3.3.3.2.1 

Wissensarbeit im Rahmen einer Fremdsteuerung 

Definition von Vorgaben für Wissensorte 

Der Realisierung einer Fremdsteuerung liegt die Einschätzung zugrunde, dass die Be- 

wirtschaftung von Wissen am vorteilhaftesten 325 mit Hilfe hierarchischer Zielvorgaben 

erreicht werden kann. Deshalb ist hier der Aufgabenschwerpunkt eines operativen 

Wissensmanagements bei der Operationalisierung von auf strategischer Ebene formu- 

lierten Wissensbedarfen in konkrete Wissensziele angesiedelt. Abbildung 17 illustriert 

die Vorgehensweise. Zunächst werden die innerhalb des betrachteten Ausschnitts der 

Wissensbasis relevanten Wissensorte ausgewählt. Sodann werden Wissensbedarfe in 

konkrete Wissensziele für die ausgewählten Wissensorte übersetzt. Das Beispiel macht 

dabei deutlich, dass die durch ein strategisches Wissensmanagement formulierten Be- 

323 Vgl. die Darstellung bei der Diskussion von Modellen der Wissensökologie in Kapitel 2.3.3, S. 65. 

324 Vgl. hierzu die Darstellung der Feedback-Kommunikation in der Fremdsteuerung im nachfolgenden Kapitel 3.3.3.2.3, S. 177 ff. 

325 Vgl. hierzu die Darstellung von Anhaltspunkten für eine Beurteilung der Vorteilhaftigkeit von Steuerungsansätzen in Kapitel 3.3.2.2.3, 

S. 159 f.


darfe unterschiedliche Detaillierungsgrade aufweisen können. Zur Reduzierung der 

Abhängigkeit von Wissensträgern werden im Beispiel zwei Wissensziele auf Mitarbei- 

terebene formuliert: Zunächst sind die impliziten und expliziten Wissensinhalte auf 

Mitarbeiterebene aufzunehmen. 326 Nach erfolgter Dokumentation dieser Wissensbe- 

stände ist durch die betreffenden Mitarbeiter eine Priorisierung dieser Inhalte nach der 

Massgabe der Anfragehäufigkeit aus der Vertriebsorganisationen vorzunehmen. 

Strategisches 


Festlegung des relevanten 

Ausschnitts der organisationalen 

Wissensbasis: 

• Gesamtheit der Vertriebsunterstützungseinheiten 

in 

der stationären und mobilen 

Vertriebsorganisation 

Definition der kritischen 

Wissensbedarfe: 

• Reduzierung der Abhängigkeit 

von Wissensträgern 

• Reduzierung von Transaktionskosten 

bei Wissensprozessen 

zwischen Vertrieb 

und Vertriebsunterstützung 

Operatives Wissensmanagement 

1. 

Identifikation Wissensorte 

2. 

• Ausgewählte Vertriebsregionen 

(Piloten) 

•Vertriebsunterstützungseinheiten 

einer Region 

• Ausgewählte Mitarbeiter 

Formulierung Wissensziele 

für Wissensorte 

• Identifikation impliziter 

und.expliziter Inhalte 

• Digitalisierung der Inhalte 

in einem Expertensystem 

• Sicherstellung des Zugriffs 

der Vertriebsmitarbeiter 

auf das Expertensystem 

Abbildung 17: Operationalisierung von Zielen bei der Fremdsteuerung 

3. 

Operationalisierung individueller 

wissensbezogener Ziele: 

• Beschreibung der individuellen 

vertriebsbezogenen Wissensinhalte 

innerhalb 10 Arbeitstagen 

• Priorisierung dieser Inhalte gemäss 

Nachfragehäufigkeit durch 

Vertrieb innerhalb 5 Arbeitstagen 

• Plausibilisierung der digitalisierten 

Wissensinhalte innerhalb 

15 Arbeitstagen 

Alternativ kommt ebenfalls eine nach Themengebieten (Werbemittel, Provisionierung, 

Produktinformationen) differenzierende Erhebung von Anfragehäufigkeiten bei Ver- 

triebsmitarbeitern in Betracht. In einem zweiten Schritt werden die mit hoher Priorität 

326 Bei einem solchen Vorhaben wird in der Regel von bedeutenden Widerständen der Mitarbeiter auszugehen sein, die implizite Wissensinhalte 

als ihre wichtigste Arbeitsressource betrachten. Vgl. hierzu die Darstellungen in Kapitel 3.2.2.1.1, S. 116-117.


versehenen Themengebiete in einem Expertensystem 327 digitalisiert. Hierdurch kann 

zugleich eine Reduzierung der mit Innendienstanfragen verbundenen Transaktionskos- 

ten für die Vertriebsorganisation erreicht werden. 

3.3.3.2.2 

3.3.3.2.3 

Massnahmenkoordination 

Das in Abbildung 17 angeführte Beispiel macht deutlich, dass ein operatives Manage- 

ment unter Umständen in erheblichem Umfang auf die Unterstützung anderer Support- 

funktionen 328 zurückgreifen muss. Neben der Einbeziehung des Bereiches Informati- 

onstechnologie für die Umsetzung eines Expertensystemes kann hier ebenfalls eine 

Zusammenarbeit mit der Personalabteilung zur Abstimmung arbeitsrechtlicher Aspek- 

te angezeigt sein. Hervorzuheben ist an dieser Stelle, dass ohne solche wissensorien- 

tierten Betrachtungen vergleichbar systematische, und in den Kontext eines Ressour- 

cenmanagements eingeordnete, Massnahmen durch andere Supportfunktionen kaum 

initiiert würden. 

Schliesslich muss ein rigoroses Projektcontrolling die Gesamtheit aller Aktivitäten der 

einbezogenen Bereiche abbilden, um so eine wirtschaftliche Realisierung der Wissens- 

ziele zu erreichen. 

Feedback-Kommunikation 

Eine Zielsetzung des in Abbildung 17 angeführten Beispiels thematisiert neben der 

Reduzierung von Wissensabhängigkeiten ebenfalls Modifikationen von Wissenspro- 

zessen zwischen Vertriebs- und Innendienstorganisation. Die Mitarbeiter der Ver- 

triebsorganisation sollen durch eine Reduzierung von Transaktionskosten z. B. zu ei- 

ner geringeren Anfragehäufigkeit im Innendienst motiviert werden. Damit wird eine 

Erweiterung der Wissensbasis dieser Mitarbeiter verfolgt, die bisher die Speicherung 

bestimmter Inhalte (Details zu Produktmerkmalen, Modi der Provisionsabrechnung) 

an Innendienstmitarbeiter delegiert haben. Mit regelmässigen Abfragen auf Experten- 

327 Für eine Darstellung der Funktionalitäten von Expertensystemen als Instrumente des Wissensmanagements vgl. KLOSA, O. (Wissens- 

managementsysteme 2001), S. 112-114. 

328 Für eine Darstellung der Schnittstellen von Wissensmanagement mit anderen Führungssystemen vgl. Kapitel 3.2.1.2.2, S. 109 ff.


systeme sollen Internalisierungen auf Seiten der Aussendienstmitarbeiter motiviert 

werden, indem Erweiterungen der Erfahrungs- und Deutungssmuster durch die Auf- 

nahme expliziten Wissens erreicht werden. Solche Erweiterungen vermögen schliess- 

lich Verhaltensänderungen zu initiieren. Dieses z. B. im Hinblick auf die Ordnungs- 

mässigkeit eingereichter Provisionsabrechungen oder im Hinblick auf die Nutzung von 

durch den Innendienst bereitgestellten Produktinformationen. 

Das operative Wissensmanagement hat Fortschrittskontrollen mit Blick auf die Reali- 

sierung dieser Verhaltensänderungen sicherzustellen. Schliesslich manifestiert sich ein 

Massnahmenerfolg nicht in der technischen Implementierung eines Expertensystems, 

sondern vielmehr in Verhaltensänderungen von Aussendienstmitarbeitern. An anderer 

Stelle 329 wird bereits auf die Sensibilität eines Fremdsteuerungsansatzes gegenüber der 

Art und Weise, in der Fortschrittskontrollen durchgeführt werden, hingewiesen. Es 

stehen hierzu zwei Aspekte im Mittelpunkt: Der Kontrollzyklus sowie das Format, in 

dem Entwickungsstati bzw. Abweichungen von Erwartungen kommuniziert werden. 

Die Umsetzung von allzu kurz bemessenen Zyklen bei der Feedback-Kommunikation 

gegenüber den Aussendienstmitarbeitern kann die Bereitschaft zu Verhaltensänderun- 

gen beeinträchtigen. Indem nämlich mit kurzen Feedback-Zyklen die von Fähigkeiten 

der Mitarbeiter getragene Dynamik von Internalisierungsprozessen als zu hoch einge- 

schätzt wird. Die Verhaltensänderungen können sich unter Umständen nur mit gerin- 

gerer Geschwindigkeit vollziehen. 

Schliesslich ist ein geeignetes Feedback-Format auszuwählen. Hierzu sind als Alterna- 

tiven die Einführung eines formalen Berichtswesens bei langfristig ausgerichteten 

Wissensmanagement-Aktivitäten sowie fallweise persönliche Review-Gespräche im 

Fall eines begrenzten Mitarbeiterkreises anzuführen. Ein operatives Wissenscontrol- 

ling hat diese beiden Gesichtspunkte bei der Gestaltung von Feedback-Routinen zu 

berücksichtigen. 

329 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.2.2.2, S. 54.


3.3.3.3 

3.3.3.3.1 

Wissensarbeit im Rahmen einer Selbst- oder Kontextsteuerung 

Im Folgenden werden die Ziele eines operativen Wissensmanagements erläutert, das 

Aktivitäten in solchen Ausschnitten der organisationalen Wissensbasis verfolgt, für die 

auf übergeordneter Ebene entweder der Ansatz einer Selbststeuerung oder der Ansatz 

einer Kontextsteuerung festgelegt wurde. 

Die Aufnahme von Ist-Ausprägungen in Bezug auf die Attribute und die Effekte von 

Wissensressourcen erfolgt im Rahmen dieser beiden Steuerungslogiken ebenso wie im 

Zusammenhang einer Fremdsteuerung. Allerdings sollten gewonnene Befunde, anders 

als bei einer Fremdsteuerung, in der Regel nicht für Zwecke der Fortschrittskontrolle 

gegenüber betroffenen Wissensorten kommuniziert werden. Schliesslich werden bei 

einer Kontextsteuerung die massgeblichen Beiträge zur Wissensentwicklung bei den 

auf Wissensprozesse einwirkenden Kontextfaktoren vermutet. Im Fall der Selbststeue- 

rung wird eine Beeinträchtigungen der Wissensarbeit aufgrund von Widerständen ge- 

genüber hierarchischen Kontrollen vermutet. Es soll daher nun erläutert werden, wel- 

che spezifischen Anforderungen an das Management und das Controlling im Hinblick 

auf diese Steuerungslogiken abzuleiten sind. 

Auswahl von Wissensorten für eine Selbststeuerung 

Das folgende Beispiel verdeutlicht die Bedeutung selbststeuernder Wissensarbeit in 

Banken. Mit der Zulassung bankinterner Risikosteuerungsmodelle durch die Auf- 

sichtsbehörden wurde der Ansatz einer direkten Steuerung über Detailvorschriften 

zugunsten eines Konzeptes der Selbststeuerung (teilweise) zurückgeführt. 

BAECKER 330 stellt hierzu fest, dass Banken Risikomanagement zwar organisatorisch 

verankern, die Handhabung von Risiken im Tagesgeschäft jedoch oftmals unreflektiert 

geschieht. Die Verfügbarkeit von auf explizitem Expertenwissen basierenden Instru- 

menten der Risikosteuerung birgt die Gefahr von ”einem überzogenen Vertrauen in die 

330 BAECKER, D. (Risikoverarbeitung 1991), S. 20.


eigenen Fähigkeiten”. 331 Es wird daher in der Literatur angeregt, die Kompetenz zur 

Selbststeuerung durch die Einbeziehung von Routinen des Wissensmanagements wie 

z. B. ”Risikodialogen” zu verbessern. 332 

Abbildung 18 illustriert den Aufgabenkatalog des operativen Wissensmanagements. In 

einem ersten Schritt ist eine Validierung der Bewertung 333 des strategischen Manage- 

ments in Bezug auf die Affinität und die Fähigkeiten von Wissensorten für autonome 

Wissensarbeit vorzunehmen. 

Aufgabenkatalog operatives Wissensmanagement 

• Validierung der Bewertung des strategischen Managements im Hinblick auf Affinität und 

Fähigkeiten der für eine Selbststeuerung vorgesehenen Wissensorte 

• Endgültige Festlegung der selbststeuernden Basis durch die Auswahl von Wissensorten 

• Bereitstellung von Tools zur Unterstützung der Entscheidungsfähigkeit von Wissensorten 

bei der Festlegung und Verfolgung von Wissenszielen (Checklisten, Planungstools, Leitfäden) 

Selbststeuernde Wissensarbeit in der Bankproduktion 

Produktentwicklung Vertrieb Abwicklung 


Mitarbeiter einer Querschnittsfunktion Qualitätsmanagement 

Abbildung 18: Operatives Wissensmanagement und selbststeuernde Wissensarbeit 

Dazu ist eine Evaluierung von Mitarbeitern und Kollektiven anhand eines Kriterien- 

kataloges vorzunehmen. Es sind dabei Kriterien einzubeziehen, die sowohl indi- 

331 Vgl. STRULIK, T. (Risikosteuerung 2001), S. 42. 

332 Vgl. MARSHALL, C.; PRUSAK, L.; SHPILBERG, D. (Risk 1996), S. 99; STRULIK, T. (Risikosteuerung 2001), S. 46-52. 

333 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.3.2.2.3, S. 159 ff.


viduelle Aspekte (fachliche Expertise, Motivation) als auch kollektive Sachverhalte 

(Qualität der Zusammenarbeit, Konfliktkultur) berücksichtigen. 

BROWN und DUGUID bezweifeln prinzipiell die Zweckmässigkeit einer Unterschei- 

dung von Mitarbeitern in ”Elitekräfte, Produktentwickler und Wissenschaftler” einer- 

seits, und in solche Mitarbeiter, von denen angenommen wird, dass sie ”auf völlig 

vorhersehbare Weise arbeiten und zumeist den Rahmen der gegebenen Verfahrens- 

struktur einzuhalten haben”, andererseits. 334 Diese Vorbehalte richten sich gegen eine 

Diskriminierung von Wissensorten nach dem vermuteten Wert von Wissensarbeit. Das 

operative Wissensmanagement beurteilt jedoch in dem hier diskutierten Zusammen- 

hang nicht den Stellenwert lokaler Wissensarbeit, sondern vielmehr den voraussichtli- 

chen Einfluss eines hohen Autonomiegrades auf den Erfolg lokaler Wissensarbeit. 

Mit Hilfe von Dokumentananalysen (Stellenbeschreibungen, Projektdokumentatio- 

nen), Befragungen, Beobachtungen usw. nimmt das Wissensmanagement schliesslich 

eine endgültige Festlegung des selbststeuernden Ausschnitts der organisationalen Wis- 

sensbasis durch die Auswahl von Wissensorten (Tochtergesellschaften, Abteilungen, 

Mitarbeiter) vor. 

3.3.3.3.2 

Unterstützung von Wissensorten bei der Selbststeuerung 

Autonome Wissensarbeit ist vor allem im Sinne einer lokalen Kompetenz und Ver- 

antwortlichkeit für die selbstständige Durchführung von Zielformulierung und Zielver- 

folgung zu interpretieren. Die Kernprozesse des Wissensmanagements werden hier an 

Wissensorten autonom initiiert und vollzogen. 

Dieser hohe Autonomiegrad macht die Entscheidungsfähigkeit der Wissensorte zu 

einem kritischen Bestimmungsfaktor für den Erfolg der Wissensarbeit. Eine geringe 

Affinität von Wissensorten für Fremdsteuerung impliziert nicht, dass dort die Anwen- 

dung formaler Verfahren und Instrumente für die Chancen- und Risikenerkennung, 

Alternativenbildung, Zielformulierung usw. dort grundsätzlich skeptisch beurteilt 

334 BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Mitarbeiter 1999), S. 66.


wird. Vielmehr ist zu fordern, dass ein operatives Controlling den Wissensorten geeig- 

nete Instrumente (Checklisten, Leitfäden zur Erstellung von Businessplänen, elektroni- 

sche Planungstools) zur Verfügung stellt, um die Entscheidungsfähigkeit dieser Wis- 

sensorte zu gewährleisten. 

Mit Hilfe dieser Instrumente werden Planung, Kontrolle und Informationsversorgung 

autonom durch die Wissensorte durchgeführt. Als ein Beispiel für autonome Wissens- 

arbeit können interne Wissensmärkte 335 angesehen werden. 

Operatives Wissensmanagement und interne Wissensmärkte 

• Das operative Wissensmanagement ist für die Administration dieser Märkte ver- 

antwortlich. Diese Verantwortlichkeit umfasst zum einen die Bereitstellung von 

Informationstechnik für die Verteilung von explizitem Wissen, sowie die Ver- 

fügbarmachung von Plattformen 336 zur Übertragung von impliziten Wissensin- 

halten. Darüber hinaus übernimmt das Wissensmanagement eine Zertifizierungs- 

funktion, in dem es die Bereitschaft und Fähigkeit von Wissensträgern für Wis- 

sensübertragungen bewertet. 

• Einem operativen Wissenscontrolling kommen hier zwei Aufgaben zu: Die 

Unterstützung von Wissenssuchenden bei der Beschreibung und Bewertung ihrer 

Wissensbedarfe mit Hilfe von Kosten-/Nutzenanalysen. Und darüber hinaus das 

Monitoring von Markttransaktionen zur Beurteilung der Funktionsfähigkeit und 

der Allokationsergebnisse dieser Märkte. Dabei kommen etwa folgende Grössen 

für Beobachtungen in Frage: Ist-Ausprägungen der Attribute gehandelter Wis- 

sensressourcen, Preisentwicklungen in Bezug auf ausgewählte Wissensressour- 

cen, regionale oder funktionale Schwerpunkte in Bezug auf den Kreis der Markt- 

teilnehmer. 

335 Vgl. die Darstellung in Abbildung 13 in Kapitel 3.2.2.1.3, S. 127. 

336 Vgl. die Darstellung von Beispielen für solche Plattformen in Kapitel 3.2.2.1.3, S. 124 f.


3.3.3.3.3 

Sicherstellung von Transparenz in der Kontextsteuerung 

Einer Kontextsteuerung 337 liegt die Annahme zugrunde, dass Veränderungen der orga- 

nisationalen Wissensbasis vor allem durch adäquate Ausprägungen der Einflussgrös- 

sen von Wissensprozessen erreicht werden können. Aktivitäten des Wissensmanage- 

ments als Supportfunktion sind hierbei aufgrund einer eingeschränkten Autonomie 

unmittelbar in den Handlungskontext der Unternehmensleitung 338 eingeordnet. Des- 

halb ist anzunehmen, dass einem operativen Wissensmanagement hier eine weniger 

aktive Rolle zukommt. 

Als Ziel des Wissensmanagements ist es hier anzusehen, Transparenz im Hinblick auf 

Fortschritte bei der Gestaltung von Einflussgrössen zu gewinnen. Für ein operatives 

Wissenscontrolling kann sich hieraus die Verantwortlichkeit zur Durchführung von 

Untersuchungen, die eine Bewertung der Qualität von internen Einflussgrössen (EDV- 

Infrastruktur, Aufbauorganisation, Führungsverhalten) zum Gegenstand haben, ablei- 

ten. Dabei werden Anforderungen, wie sie aus den Ziel-Ausprägungen von Wissens- 

ressourcen abgeleitet werden, den Ist-Ausprägungen dieser Einflussgrössen gegen- 

übergestellt. Auf diesem Wege ermittelte negative Abweichungen lenken den Blick 

auf bestehende Schwachstellen im Unternehmen und stellen die Grundlage dar zur 

Konzeption entsprechender Verbesserungsmassnahmen. 

Solche Untersuchungen weisen den Charakter von ”Ordnungsmässigkeitsprüfungen” 

auf und können in Anlehnung an die Revisionen des Rechnungswesens konzipiert 

werden. Die Positionierung des Wissensmanagements als Supportprozess ist mit der 

Wahrnehmung einer solchen Revisionsfunktion vereinbar. 

337 Vgl. Tabelle 2 in Kapitel 2.2.2.2, S. 54. 

338 Vgl. hierzu die Darstellung in Kapitel 3.2.1.2.2, S. 110-111.



Aus dem Zielsystem des operativen Wissensmanagements lassen sich die in Tabel- 

le 11 formulierten Anforderungsschwerpunkte an ein operatives Controlling ableiten. 

Management im Rahmen 

der Fremdsteuerung 

• Bewertung/Aggregation 

von Einzelfallbeobachtun- 

gen zur wissensbezogenen 




gen zum Einfluss von Wis- 

sen in Aufgabenkontexten 

• Entwicklung und Anwen- 

dung eines Vorgehensmo- 

dells zur Operationalisie- 

rung von Wissenszielen für 

Wissensorte (Mitarbeiter, 

Kollektive) 

• Bereitstellung adäquater 

Berichtsformate zur Kom- 

munikation von Zielerrei- 

chungsgraden 


der Kontextsteuerung 








sen in Aufgabenkontexten 

• Durchführung von Revisio- 

nen zur ”Ordnungsmässig- 

keitsprüfung” hinsichtlich 

der Ausprägungen von wis- 

sensrelevantenEinfluss- grössen(Unternehmens- kultur, Führungsverhalten, 

EDV-Technik) 

Tabelle 11: Controllingbedarf im operativen Wissensmanagement 


der Selbststeuerung 








sen in Aufgabenkontexten) 

• Evaluation der Eignung 

von Wissensorten für auto- 

nome Wissensarbeit 

• Angebot von Controlling- 

Instrumenten zur Sicher- 

stellung der Entscheidungs- 

fähigkeit in Lokationen au- 

tonomer Wissensarbeit 

• Transaktions-Monitoring 

auf Wissensmärkten

4 Controlling-Konzeption 185 

4 Konzeption eines Wissenscontrollings 

Den Ausgangspunkt bildet eine Diskussion des gegenwärtigen Entwicklungsstandes 

zum Controlling von Wissensressourcen (Kapitel 4.1). Hierzu werden zunächst Anfor- 

derungen an ein Wissenscontrolling formuliert. Sodann erfolgen kritische Würdigun- 

gen von für die Thematik relevanten Normen und Instrumenten etablierter Controlling- 

Funktionen, von Ansätzen zur Bewertung immaterieller Ressourcen sowie von ausge- 

wählten Wissenscontrolling-Konzeptionen. 

In Kapitel 4.2 (S. 208 ff) wird die funktionale Ausgestaltung eines strategischen Wis- 

senscontrollings vollzogen. Es werden dazu drei schwerpunktbildende Gestaltungsfel- 

der aus dem Zielsystem des strategischen Managements abgeleitet. Dabei handelt es 

sich um die Entwicklung von Normen und Instrumenten zur Integration von Wissen in 

die Gesamtbanksteuerung, um die Formulierung von Normen zur Durchführung res- 

sourcenspezifischer Kosten- und Nutzenanalysen sowie um die Implementierung wis- 

sensbezogener Früherkennungssysteme. 

Die Festlegungen auf der strategischen Ebene sowie die Anforderungen des operativen 

Managements sind bestimmend für die Ausgestaltung eines operativen Wissenscont- 

rollings. Den Schwerpunkt in Kapitel 4.3 (S. 260 ff) bildet das Design eines operativen 

Informationsversorgungssystems zur Verarbeitung und Speicherung wissensbezogener 

Transaktionsdaten. Ausserdem wird die Bewertung von Handlungsoptionen im Zu- 

sammenhang mit Massnahmen der Wissensbereitstellung bzw. –anwendung anhand 

von Beispielen erläutert. Schliesslich wird auf den Differenzierungsbedarf eines opera- 

tiven Controllings mit Blick auf alternative durch das Management vorgesehene Steue- 

rungslogiken eingegangen. 

Das Kapitel schliesst mit der Formulierung von Empfehlungen für die Umsetzung der 

Wissenscontrolling-Konzeption in die Praxis (Kapitel 4.4, S. 273 ff).


4.1 Entwicklungsstand 

4.1.1 

4.1.1.1 

Anforderungen an ein Wissenscontrolling 

Es werden drei Sachverhaltsebenen zur Ableitung von Anforderungskriterien herange- 

zogen: Dieses sind zunächst praktische Anforderungen an die Wahrnehmung einer 

Controlling-Funktion, zudem die Ressourceneigenschaften 339 von Wissen sowie drit- 

tens die konkreten inhaltlichen und instrumentellen Controllingbedarfe 340 des Füh- 

rungssystems Wissensmanagement. 

Funktionsinduzierte Aspekte 

Controlling vollzieht sich praktisch vor allem als Beschaffung, Speicherung und Ver- 

arbeitung von solchen Informationen, die vergangene oder zukünftige Ereignisse und 

Sachverhalte im Zusammenhang mit Ressourcenausstattungen oder –dispositionen 

abbilden. Zudem ist für Controlling-Funktionen die Bereitstellung von Informationen 

zur Unterstützung von Managemententscheidungen konstitutiv. 

Die Wirksamkeit, mit der ein Controlling diese Funktion auszufüllen vermag, wird vor 

allem bestimmt von der Qualität der verarbeiteten Daten sowie von der Entscheidungs- 

relevanz der aus diesen Daten gewonnenen Kennzahlen bzw. Kennzahlensysteme. 

Für die Sicherstellung einer ausreichenden Datenqualität sind geeignete Aufnahme- 

bzw. Erhebungsverfahren erforderlich. Die praktische Relevanz einer Controlling- 

Konzeption ist deshalb in hohem Masse davon abhängig, ob die zur Ermittlung von 

Kennzahlen erforderlichen Daten in der Unternehmenspraxis mittels Beobachtung, 

Befragung, maschineller Verarbeitung usw. aufgenommen werden können. 

339 Vgl. hierzu die Darstellungen zu Wissensobjekten in Kapitel 2.1, S. 14-22 sowie die Darstellungen zu Wissensprozessen in Kapitel 2.2.2, 

S. 39-46. 

340 Dabei wird auf die Darstellungen zum Zielsystem des Wissensmanagements zurückgegriffen. Vgl. Kapitel 3.3, S. 141 ff.


Als Voraussetzung für eine wirksame Entscheidungsunterstützung mit Hilfe von 

Kennzahlen ist eine Kennzahlennormung anzusehen. HORVÁTH 341 unterscheidet vier 

Dimensionen zur Beurteilung der Einheitlichkeit einer Kennzahlennormung: 

• Kennzahlendefinition 

• Daten-Gewinnungsmethodik 

• Zeitbezug 

• Interpretation 

Die Einheitlichkeit von Kennzahlen zur Beschreibung artgleicher Ereignisse oder 

Sachverhalte muss in Bezug auf diese Aspekte sichergestellt sein. Durch die Inbezie- 

hungsetzung von Kennzahlen können Kennzahlensysteme gebildet werden. Mathema- 

tische Kennzahlensysteme sehen dabei eine rechentechnische Verknüpfung von Kenn- 

zahlen vor. 

In der Praxis wird zunehmend antizipiert, dass eine effektive Unternehmenssteuerung 

mit Hilfe von alleine finanziellen Kennzahlen (Erträge, Kosten, Cash Flows), welche 

rechentechnische Verknüpfungen zulassen, kaum möglich ist. Die Einbeziehung von 

Kennzahlen nicht-finanzieller Dimensionen (Qualitätsindizes, Kundenzufriedenheits- 

indizes) führt jedoch dazu, dass eine durchgängige rechentechnische Verknüpfung von 

Kennzahlen in den auf diesem Wege erweiterten Kennzahlensystemen nicht realisiert 

werden kann. Diese Erweiterungen konstituieren dann systematische oder empirische 

Kennzahlensystemen. 

Systematische Kennzahlensysteme beschränken sich darauf, durch sachlogische Ab- 

grenzungen von z. B. kundenbezogenen und produktbezogenen Grössen Kennzahlen- 

kategorien zu beschreiben. Solche Kennzahlensystemen bilden daher stets nur Verän- 

derungen im Hinblick auf das Ausprägungsniveau der dort vorgesehenen Grössen ab 

(Ausprägungen eines Kundenzufriedenheitsindex zu unterschiedlichen Messzeitpunk- 

ten). Empirische Kennzahlensystemen bieten darüber hinausgehende Informationen, 

341 HORVÁTH, P. (Controlling 1994), S. 555 f.


indem sie Hypothesen über Zusammenhänge sowohl zwischen Kennzahlen innerhalb 

einer Dimension, als auch zwischen Kennzahlen unterschiedlicher Dimensionen vor- 

sehen. In solchen Kennzahlensystemen vollziehen sich daher im Zeitverlauf nicht nur 

Veränderungen im Hinblick auf das Ausprägungsniveau von Grössen, sondern eben- 

falls Modifikationen in Bezug auf die angenommenen Zusammenhänge 342 sowie in 

Bezug auf die Gewichtung von Kennzahlen. 

Controlling-Konzeptionen, die empirische Kennzahlensysteme vorsehen, sind mit 

Blick auf den Umfang der Entscheidungsunterstützung solchen Konzeptionen überle- 

gen, welche lediglich Systematisierungen von Kennzahlen vornehmen. 

4.1.1.2 

Ressourceninduzierte Aspekte 

Eine Konzeption, die Aspekte der Planung, Kontrolle und Informationsversorgung in 

Bezug auf eine Unternehmensressource thematisiert, muss die dieser Ressource zuor- 

denbaren Eigenschaften und Beschreibungsmöglichkeiten antizipieren. Im Hinblick 

auf die Ressource Wissen sind dabei vor allem drei Anforderungen einzubeziehen: 

a) Klarheit in der Ressourcendefinition 

b) Berücksichtigung der Nicht-Objektivierbarkeit bei der Wertzumessung 

c) Berücksichtigung des Einflusses von Planungs- und Kontrollprozessen auf organisationale 

Wissensarbeit 

ad a) Klarheit in der Ressourcendefinition 

Zunächst ist eine Abgrenzung von Wissen gegenüber anderen immateriellen Vermö- 

genswerten (Markenwert, Kundenbeziehungen) zu fordern. Ohne solche definitori- 

schen Abgrenzungen ist ein Design von empirischen Kennzahlensystemen nicht mög- 

lich, da der Charakter von Indikatoren als abhängige oder unabhängige Grössen unbe- 

stimmt bleibt. Zudem ist zu antizipieren, dass Interpretationen von Wissen sowohl als 

342 Vgl. hierzu auch die Darstellungen zur Ist-Aufnahme von Attributen und Ressourcenwirkungen als Feedback-Impuls zur Verifizierung 

der in der Metrik zur Gesamtbanksteuerung abgebildeten Hypothesen in Kapitel 3.3.2.1.1, S. 148-150.


Objekt wie auch als Prozess einzubeziehen sind. 343 Werden lediglich Wissensobjekte 

oder Wissensprozesse mit einer Controlling-Konzeption thematisiert, so ist dafür ein 

Erklärungszusammenhang anzugeben, damit Einschränkungen hinsichtlich der Ent- 

scheidungsunterstützung transparent werden. 

Es ist eine Generalnorm zu fordern, die eine Abgrenzung von unterschiedlichen Wis- 

sensobjekten einerseits, und von unterschiedlichen Wissensprozessen andererseits ge- 

währleistet. Ohne die Zugrundelegung einer solchen Norm bleiben Handlungsempfeh- 

lungen eines Wissenscontrollings in der Sphäre des Vagen und Unkonkreten angesie- 

delt. 

ad b) Berücksichtigung der Nicht-Objektivierbarkeit bei der Wertzumessung 

Aufgrund der Kontextabhängigkeit 344 von Wissen ist eine objektive Wertzumessung 

nicht möglich. Sieht eine Controlling-Konzeption Wertzuordnungen (Geldeinheiten, 

Scoring-Werte), so ist sicherzustellen, dass die in Berichtsformaten und Rechenwerken 

abgebildeten Werte an die spezifischen Aufgabenkontexte, in deren Rahmen Wertge- 

winnungen von Wissen beurteilt werden, gebunden bleiben. 

ad c) Berücksichtigung des Einflusses von Planungs- und Kontrollprozessen 

Wie an anderer Stelle dargelegt wird, kommen als alternative Logiken für das Mana- 

gement organisationaler Wissensbasen die Ansätze der Fremd-, Selbst- oder Kon- 

textsteuerung in Betracht. 345 Controllinginstrumente und –prozesse birgen in Bezug 

auf den Erfolg von Wissensprozessen logikspezifische Unterstützungsmöglichkeiten 

und Risiken. Dieser Differenzierungsbedarf ist durch eine Controlling-Konzeption 

nachzuvollziehen. 

343 Vgl. hierzu die für Wissensobjekte (Kapitel 2.1.2, S. 20) und Wissensprozesse (Kapitel 2.2.2.1, S. 45) vorgenommenen Definitionen. 

344 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 2.1.3, S. 28-31. 

345 Vgl. hierzu die vergleichende Darstellung dieser Steuerungslogiken in Tabelle 2, Kapitel 2.2.2.2, S. 46 sowie die Darstellungen in 

Kapitel 3.3.2.2.3, S. 159-161.


4.1.1.3 

Führungssysteminduzierte Aspekte 

Eine Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement setzt voraus, dass Wis- 

sensressourcen in Metriken zur Gesamtbanksteuerung aufgenommen werden. Hieraus 

lassen sich zwei inhaltliche Anforderungen an ein Wissenscontrolling ableiten. 

Zunächst sind Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zwischen Wissensressourcen und 

den Erfolgsgrössen der Bank (Servicequalität, Vertriebseffektivität) zu formulieren. 

Eine unmittelbare Zuordnung von Wissensressourcen zu finanziellen Unternehmens- 

zielen (Return on Equity, Marktkapitalisierung) ist als nicht praktikabel anzusehen. Da 

solche Zusammenhänge aufgrund von Problemen bei der Wertzumessung einer konti- 

nuierlichen Hypothesenüberprüfung in einem empirischen Kennzahlensystem 346 realis- 

tischer Weise nicht zugänglich sind. 

Darüber hinaus ist zu fordern, dass Controlling-Konzeptionen Wissensressourcen in 

einer Weise operationalisieren, sodass zum einen Aggregationen identischer Wissens- 

inhalte, identischer Wissensorte bzw. artgleicher Wissensprozesse vorgenommen wer- 

den können. Praktisch bedeutet dieses, dass z. B. für einen bestimmten impliziten Wis- 

sensinhalt (Kompetenz zur Kundenakquisition) eines Wissensortes angegeben werden 

können sollte, in Bezug auf welche Erfolgsgrössen der Bank dieses Wissen eine wert- 

volle Ressource darstellt. Ausserdem sollten Gruppenbildungen von Wissensressour- 

cen vorgenommen werden können. Nur dann kann auf einer Gesamtbankebene ange- 

geben werden, welche Erfolgsgrössen von bestimmten Wissensobjekten oder Wis- 

sensprozessen beeinflusst werden. 

Neben diesen Integrationsbemühungen fokussiert das Wissensmanagement Ziele im 

Zusammenhang mit Planungen von Ressourcenausstattungen und -dispositionen 347 

sowie Ziele zur Optimierung von Wissensprozessen 348 . Der Controllingbedarf des 

Führungssystems äussert sich also nicht in einer hoher Planungsgenauigkeit oder in 

346 Vgl. die Darstellung zu empirischen Kennzahlensystemen in Kapitel 4.1.1.1, S 187 f. 

347 Vgl. Kapitel 3.3.2.2, S. 154 ff. 

348 Vgl. Kapitel 3.3.2.3, S. 161 ff.


anspruchsvollen Erwartungen gegenüber dem Detaillierungsgrad von Abweichungs- 

analysen. Vielmehr ist von einer Controlling-Konzeption zu fordern, dass sie die Un- 

terstützung von Prozessen der Zielbildung und –ermittlung in den Mittelpunkt stellt. 

Zudem muss das Wissenscontrolling eine Informationsversorgung derart sicherstellen, 

sodass dem Führungssystem ausreichend bemessene Reaktionszeiten ermöglicht wer- 

den. Dieses bedeutet, dass ein Management frühzeitig über solche Entscheidungen 

informiert sein muss, welche für die Ressourcenausstattung (Wissensverlustrisiken) 349 

oder Ressourcendispositionen (Akte der Wissensnutzung) 350 bedeutsam sind. Die In- 

formationsversorgung durch ein Wissenscontrolling ist also in massgeblichem Umfang 

als ein Früherkennungssystem auszugestalten. 

Schliesslich obliegt dem Wissenscontrolling die Sicherstellung einer adäquaten Infor- 

mationsversorgung mit Blick auf die Wirtschaftlichkeit von Wissensmanagement- 

Aktivitäten. 351 Eine Controlling-Konzeption hat daher geeignete Normen für die Zu- 

ordnung von Kosten- und Nutzenerwartungen zu Wissensressourcen bzw. zu Wis- 

sensmanagement-Aktivitäten vorzuhalten. Insgesamt lassen sich die Aufgaben eines 

Wissenscontrollings zu zwei Schwerpunkten zusammenfassen: 

• Wissenscontrolling als ein empirisches Kennzahlensystem: Entwick- 

lung von Normen und Informationssystemen, die eine ”Rechenbarkeit” 

von Wissensressourcen ermöglichen. Diese Normen und Systeme sollen 

sicherstellen, dass Informationen zur Wertgewinnung von Wissen in 

Aufgabenkontexten mit den Hypothesen zum Einfluss von Wissensres- 

sourcen auf Erfolgsgrössen in einem kontinuierlichen Rückkopplungs- 

prozess verknüpft werden können. 

• Wissenscontrolling als Früherkennungssystem: Bereitstellung von 

Methoden und Instrumenten, die das Wissensmanagement bei der Iden- 

tifizierung von Chancen und Risiken im Zusammenhang mit organisa- 



351 Vgl. Kapitel 3.3.2.1.1, S. 150.


4.1.2 

4.1.2.1 

tionaler Wissensarbeit unterstützen. Chancen- und Risikobetrachtungen 

können dabei sowohl mit Blick auf bestimmte Wissensressourcen, als 

auch in Bezug auf bestimmte Ausschnitte der organisationalen Wis- 

sensbasis angestellt werden. 

Würdigung bestehender Controlling-Konzeptionen 

Es werden zunächst relevante Normen und Instrumente der einschlägigen Controlling- 

praxis im Hinblick auf die Behandlung von Wissensressourcen untersucht. Anschlies- 

send stehen solche Ansätze im Fokus, die Bewertungen immaterieller Ressourcen an- 

streben. Schliesslich werden zwei Konzeptionen gewürdigt, die über die Wissensbe- 

wertung hinausgehende, ganzheitliche Interpretationen von Wissenscontrolling zum 

Gegenstand haben. 

Controlling in der Unternehmenspraxis 

4.1.2.1.1 Rechnungswesen 

Es werden das externe Rechnungswesen, die Kostenrechnung sowie verschiedene Er- 

scheinungsformen der Humanvermögensrechnung gewürdigt. 

Externes Rechnungswesen 

Gemäss § 248,2 HGB sind immaterielle Vermögenswerte des Anlagevermögens nur 

im Fall des entgeltlichen Erwerbes aktivierungsfähig. Aufgrund des Vollständigkeits- 

gebotes des § 246 HGB besteht dabei für entgeltlich erworbene immaterielle Anlage- 

werte mit Ausnahme des derivativen Firmenwertes eine Aktivierungspflicht. Für un- 

entgeltlich erworbene, also selbstgeschaffene, immaterielle Werte gilt ein Aktivie- 

rungsverbot.


Die International Accounting Standards (IAS) 352 sehen mit dem IAS 38 seit dem Jahre 

1998 ein Wahlrecht für eine Aktivierung von Aufwendungen für Werbung, Aus- und 

Weiterbildung, Forschung und Entwicklung sowie Unternehmensgründungen vor. Ein 

Bilanzansatz ist dabei an zwei Voraussetzungen gebunden: 

• Ein auf diesem Wege aktivierter immaterieller Vermögensgegenstand 

muss als ursächlich für den Zufluss von Erträgen in der Zukunft ange- 

sehen werden. 

• Die Kosten für den immateriellen Vermögensgegenstand müssen mess- 

bar sein. 

Nach US-GAAP 353 wird eine Unterscheidung von identifizierbaren (Patente, Han- 

delsmarken) und nicht-identifizierbaren (Goodwill) Ingangible Assets vorgenommen. 

Für selbsterstellte Werte, die keine Software darstellen, besteht ein Aktivierungswahl- 

recht, sofern zwei Voraussetzungen erfüllt sind: 

• Die Identität des immateriellen Vermögenswertes kann bestimmt wer- 

den 

• Die Nutzungsdauer kann bestimmt werden 

Unabhängig von den gesetzlichen Vorschriften finden sich in der Praxis Beispiele da- 

für, dass Unternehmen den freiwilligen Teil des Geschäftsberichtes nutzen, um ihre 

Leistungsfähigkeit im Hinblick auf immaterielle Vermögenswerte zu dokumentie- 

ren. 354 Allerdings sieht eine Mehrheit der Unternehmen in der Untersuchung von 

EDVINSSON und BRÜNING 355 keine entsprechenden Erweiterungen ihrer externen 

Rechenschaftslegung vor. 

352 Für eine detaillierte Darstellung vgl. LEV, B. (Intangibles 2001), S. 150-154. 

353 Für eine detaillierte Darstellung vgl. LEV, B. (Intangibles 2001), S. 135-150. 

354 HEISIG, P.; DIETHERT, O. (Skandia 2001); SPREMANN, K. (Finanzanalyse 2002), S. 182; LÖW, E.; WEIDE, T. (Werttreiber 2000). 

355 EDVINSON, L.; BRÜNING, G. (Aktivposten 2000), S. 150.


Kostenrechnung 

In der Kostenrechnung werden nach Kostenarten differenzierte Ressourcenverbräuche 

monetär bewertet. Die Summe aus Personalkosten und EDV-Kosten macht dabei in 

Dienstleistungsunternehmen den mit Abstand grössten Anteil der Periodenkosten aus. 

Mit diesen Kostenarten werden also Ressourcen im Rechnungswesen abgebildet, die 

sich auch in der Entwicklung, der Verteilung, der Nutzung usw. von Wissen verbrau- 

chen. Eine Einbeziehung von Wissen als Kostenträger ist jedoch auch in modernen 

personalwirtschaftlichen Systemen wie PeopleSoft oder dem SAP-Modul Human Re- 

sources nicht vorgesehen. 

Humanvermögensrechnung 

Von Mitte der sechziger Jahre bis Anfang der achtziger Jahre wurden verschiedene 

Ansätze einer Humanvermögensrechnung entwickelt. 356 Diese sehen den Rückgriff auf 

Daten des Rechnungswesens vor, ohne dass sich eine Verankerung dieser Vermögens- 

rechnungen in der Rechnungswesenpraxis durchgesetzt hat. SCHOMANN 357 unter- 

scheidet folgende Kategorien: 

• Kostenmodelle, die als Wertansatz für Humanvermögen historische An- 

schaffungs-, Ersatz- oder Opportunitätskosten (Lohn- und Gehaltskos- 

ten, Kosten der Weiterbildung) heranziehen 

• Wertorientierte Ansätze, die sowohl finanzwirtschaftliche Grössen als 

auch nicht-finanzwirtschaftliche Grössen (Absenzzeiten, Fluktuations- 

raten, Krankenstände) einbeziehen 

• Finanzorientierte Ansätze, die Humanvermögen mit dem Barwert von 

Lohn- und Gehaltszahlungen bewerten 

356 

Für eine vergleichende Darstellung dieser Ansätze vgl. SCHMIDT, H. (Instrumentarium 1982). Im gleichen Zeitraum erlangten 

Sozialbilanzen einige Popularität. Diese sollten Transparenz bieten in Bezug auf die ”soziale” Verwendung von Unternehmensgewinnen 

und sehen insbesondere einen Ausweis von Steuerzahlungen sowie Lohn- und Gehaltszahlungen vor. Ansätze zur Wissensbewertung 

bieten die verschiedenen Ausprägungen dieser Vermögensrechnung nicht. Zu Sozialbilanzen vgl. VON PILLER, G. K. 

(Rechnungslegung 

1980). 

357 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 171-173.


Neben alternativen Vorgehensweisen zur Verknüpfung von Buchhaltungsdaten mit 

Mitarbeiterstammdaten bieten die Humanvermögensrechnungen keine Anhaltspunkte 

zur Entwicklung eines Messkonzeptes für Wissen. Dieses ist darauf zurückzuführen, 

dass in den theoretisch fundierten Modellen 358 zwar Parameter wie ”Rolle”, ”Motivati- 

on”, ”Fähigkeiten” usw. berücksichtigt sind. Jedoch werden diese Konstrukte nicht in 

einem Bezug zu Wissensressourcen interpretiert. 

Insgesamt ist festzustellen, dass das Rechnungswesen gegenwärtig mit Ausnahme der 

Bilanzierung von Patenten, Lizenzen usw. die Bewertung von Wissensressourcen nicht 

thematisiert. LEV 359 stellt hierzu fest: ”The crux of the accounting problem with intan- 

gibles is that to know the past, one must know the future”. 

4.1.2.1.2 

Balanced Scorecard 

Die durch das interne und externe Rechnungswesen bereitgestellten Daten ermögli- 

chen lediglich eine Betrachtung finanzwirtschaftlicher Leistungsdimensionen. Bankin- 

stitute lösen heute mit der Einführung mehrdimensionaler Erfolgs-Konzeptionen diese 

Fokussierung finanzieller Kennzahlen auf. Die von KAPLAN und NORTON 360 vorge- 

stellte Balanced Scorecard (BSC) wird dazu häufig als ein neues Vorgehensmodell und 

Berichtsformat zur integrierten Abbildung finanzieller und nicht-finanzieller Leis- 

tungsdimensionen in der Gesamtbanksteuerung herangezogen. Für die BSC sind dabei 

vier Merkmale charakteristisch: 

• Berücksichtigung der vier Leistungsdimensionen ”Finanzen”, ”Kun- 

den”, ”Interne Prozesse” sowie ”Lernen und Wachstum” 

• Konsistente Ableitung von Leistungskennzahlen aus der Unternehmens- 

strategie 

358 Vgl. FLAMHOLTZ, E. (Accounting 1985), S. 186. 

359 LEV, B. (Intangibles 2001), S. 82. 

360 KAPLAN, R. S.; NORTON, D. P. (Scorecard 1996).


• Formulierung und kontinuierliche Überprüfung von Hypothesen über 

Ursache-Wirkungszusammenhänge zwischen den Kennzahlen bzw. 

zwischen den Leistungsdimensionen 

• Integrierte Abbildung von strategischen Zielen, Leistungsmessung und 

Massnahmenebene 

Die BSC kann also als ein empirisches Kennzahlensystem interpretiert werden. Mit 

der Leistungsdimension ”Lernen und Wachstum” werden wissensbezogene Ressour- 

cen explizit in die Betrachtung einbezogen. Dabei konkretisieren KAPLAN und NOR- 

TON 361 drei Kategorien von Fähigkeiten oder Leistungsfeldern, die sie dieser Leis- 

tungsdimension zuordnen: 

• Fähigkeiten und Kenntnisse von Mitarbeitern 

• Leistungsfähigkeit der informationstechnischen Infrastruktrur 

• Leistungsbereitschaft, Erfolgsorientierung usw. von Mitarbeitern 

Ein theoretischer Unterbau zur Erklärung der in einer organisationalen Wissensbasis 

sich vollziehenden Prozesse oder Aussagen zu den Möglichkeiten und Grenzen einer 

Bewertung von Wissensressourcen stellen keine konstitutiven Überlegungen des BSC- 

Konzeptes dar. Im Fokus stehen bei der BSC die Vernetzung von zwei Integrations- 

ebenen: Die Zusammenführung von Strategie-, Kennzahlen- und Massnahmenebene 

einerseits, sowie eine Verbindung unterschiedlicher Leistungsdimensionen durch die 

integrierte Betrachtung von Kennzahlen andererseits. 

Damit kann die BSC als Kennzahlensystem eine Metrik der Gesamtbanksteuerung 362 

darstellen, die ein strategisches Wissensmanagement als Schnittstelle nutzt, um eine 

Integration von Wissen in das (übergreifende) Ressourcenmanagement der Bank zu 

erreichen. 363 Die Indikatoren der BSC bilden dabei eben diejenigen Erfolgsgrössen 

361 KAPLAN, R. S.; NORTON, D. P. (Scorecard 1996), S. 127. 

362 Vgl. zur Einordnung einer solchen Metrik als Anknüpfungspunkt für die Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement die 

Darstellungen in Kapitel 3.3.2.1.1, S. 145 ff. 

363 Zudem kommt die BSC in der Praxis als Format für das Projektcontrolling von Wissensmanagement-Aktivitäten zur Anwendung. Vgl. 

hierzu NOHR, H. (Steuerung 2001), S. 21-22.


(Servicequalität, Innovationskraft) ab, in Bezug auf die Wissensressourcen ihre Wert- 

gewinnung vollziehen. 

Die Ausgestaltung der wissensmanagementspezifischen Planungs-, Kontroll- und In- 

formationsversorgungsinstrumente erfolgen ausserhalb des BSC-Konzeptes. Ebenso 

wie auch die Führungssysteme anderer Ressourcenausschnitte (Personalmanagement, 

Informationstechnologiemanagement, Risikomanagement) spezifische Controllingin- 

strumente und –systeme (Personalcontrolling, EDV-Controlling, Risikocontrolling) 

jenseits einer BSC realisieren. 

4.1.2.2 

Ansätze zur Bewertung immaterieller Ressourcen 

Im Folgenden werden nun ausgewählte Ansätze angeführt, die sich nach der Intention 

ihrer Vertreter mit Wertzumessungen mit Blick auf immaterielle Vermögenswerte be- 

schäftigen. 

NORTH 364 fasst hierzu solche Konzepte, die den monetären Wert immateriellen Ver- 

mögens mit Hilfe von Unterschieden zwischen Markt- und Buchwerten von Unter- 

nehmen zu erklären versuchen, als deduktiv-summarische Ansätze zusammen. Induk- 

tiv-analytische Ansätze hingegen sind dadurch charakterisiert, dass sie immaterielle 

Vermögenswerte mit Hilfe von Indikatoren beschreiben. 

An anderer Stelle 365 wird bereits die Unschärfe dieser Ansätze im Hinblick auf die 

Unterscheidung von Wissen gegenüber anderen immateriellen Vermögenswerten 

(Kundenbeziehungen, Markenwert) kritisch festgestellt. Dieses macht eine zweifels- 

freie Zuordnung dieser Ansätze in den Kontext der Wissensbewertung letztlich un- 

möglich. Aus Gründen der Vollständigkeit sollen die induktiv-analytischen Ansätze 

jedoch in die Betrachtungen einbezogen werden. 


365 Vgl. Kapitel 2.1.3, S. 24-27.


4.1.2.2.1 

Deduktiv-summarische Ansätze 

Als Messgrössen für den Wert von immateriellem Vermögen werden hier die Diffe- 

renz oder der Quotient von Markt- und Buchwert eines Unternehmens herangezogen. 

Die auf diesem Wege berechnete absolute bzw. relative Kennzahl bietet keine An- 

haltspunkte in Bezug auf die Ursachen für den Wert des immateriellen Vermögens. 

Darüber hinaus ermöglichen diese Kennzahlen keine Transparenz dahingehend, wel- 

cher Anteil des immateriellen Wertes wissensbezogenem Vermögen zuzuordnen ist. 

Zudem können Zeitvergleiche und Unternehmensvergleiche anhand dieser Kennzahlen 

nicht sinnvoll vorgenommen werden, da die auf unterschiedliche Wahrnehmungen von 

Bilanzierungswahlrechten zurückgehenden Verzerrungseffekte nicht quantifiziert wer- 

den können. 

Dieses zuletzt angeführte Defizit kann mit Hilfe des Quotienten ”Tobin`s q” vermie- 

den werden. Mit dieser Kennzahl wird der Marktwert eines Vermögenswertes ins Ver- 

hältnis gesetzt zu seinem Wiederbeschaffungswert. Ein Wert von q > 1 bedeutet, dass 

der Marktwert eines Vermögensgegenstandes über seinem Wiederbeschaffungswert 

angesiedelt ist. Ein hoher Wert für diesen Quotienten kann als Indikator für eine hohe 

Rentabilität des betrachteten Vermögensgegenstandes interpretiert werden. NORTH 366 

äussert dazu, dieses träfe ”... insbesondere auf Wissen und Wissensträger zu.” Es ist 

jedoch nicht einzusehen, warum dieses nicht in gleichem oder darüber hinausgehenden 

Masse ebenfalls für andere immaterielle Vermögenswerte gelten sollte. Mit Hilfe die- 

ser Kennzahl lassen sich kaum praktisch relevante Aussagen über Veränderungen in 

der Ausstattung mit Wissensressourcen formulieren. 

STEWART 367 stellt ein Verfahren zur Berechnung eines Calculated Intangible Value 

für wissensintensive Unternehmen vor. Diese Bewertungszahl soll es ermöglichen, 

Investoren die unternehmensspezifische Qualität einer organisationalen Wissensbasis 

zu signalisieren. Es wird dabei argumentiert, dass in Branchen mit homogenem Pro- 

366 Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 190. 

367 STEWART, T. A. (Capital 1997), S. 243 ff.


dukt- und Dienstleistungsangebot diejenigen Unternehmen höhere Eigenkapitalrendi- 

ten erwirtschaften können, die in besonders effektiver Weise ihre Wissensbasis zu 

entwickeln und zu nutzen verstehen. Allerdings bleiben auch hier gleichgelagerte Wir- 

kungszusammenhänge mit Blick auf andere immaterielle Ressourcen (Markenwert, 

Kundenbeziehungen) unberücksichtigt. Deduktiv-analytisch ermittelte Kennzahlen 

vermögen insgesamt keine Unterstützung bei der internen Steuerung von Wissensres- 

sourcen zu bieten. 

4.1.2.2.2 

Induktiv-analytische Ansätze 

Den hier zuzuordnenden Ansätzen 368 ist gemeinsam, dass sie anhand finanzieller und 

nicht-finanzieller Indikatoren eine Abbildung von immateriellen Ressourcen anstre- 

ben. 

Anhand des mit dem Intellectual Capital-Ansatz von EDVINSSON und MALONE 369 

verbundenen Skandia Navigator des schwedischen Finanzdienstleistungskonzerns 

Skandia lässt sich eine Beurteilung der Eignung induktiv-analytischer Ansätze für 

Zwecke der Bewertung und Steuerung von Wissensressourcen anschaulich nachvoll- 

ziehen. 

Das Konzept des Navigators setzt sich aus zwei Bausteinen zusammen. Einer Metrik 

von Kennzahlen, welche den Leistungsdimensionen Finanzen, Kunden, Prozesse, In- 

novation und Humankapital zugeordnet sind. Die Dimension Humankapital steht dabei 

im Mittelpunkt der Betrachtung. Den zweiten Baustein stellt ein Prozessmodell dar. 

Dieses Prozessmodell sieht vor, dass auf Mitarbeiterebene Verhaltensänderungen 

durch einen Regelkreis von Zieldefinition, Massnahmenumsetzung und Ergebniskon- 

trolle erreicht werden sollen. Der Navigator weist drei entscheidende Schwächen auf: 

368 Diesen Ansätzen zuzuordnen ist der Intangible Assets Monitor nach SVEIBY, der Intellectual Capital Navigator nach STEWART, das 

von Arthur Andersen entwickelte Knowledge Management Assessment Tool (KMAT), der Intellectual Capital-Ansatz nach 

EDVINSSON und MALONE sowie die Wissensbilanz nach NORTH. Vgl. SVEIBY, K. E. (Wealth 1997); STEWART, T. A. (Capital 

1997); EDVINSSON, L.; MALONE, M. S. (Roots 1997); NORTH, K. (Unternehmensführung 1999). Für eine Darstellung des Tools 

KMAT vgl. SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 176-180. Für einen Überblick dieser Ansätze vgl. auch BONTIS, N.; 

DRAGONETTI, N. (Toolbox 1999), S. 393-401. 

369 EDVINSSON, L.; MALONE, M. S. (Roots 1997). Vgl. hierzu auch die Darstellung in Kapitel 2.1.3, S. 25-26.


Zum einen überzeugt das Konzept im Hinblick auf die Kriterien der Datenqualität und 

der Kennzahlennormung nicht. NORTH 370 weist zurecht darauf hin, dass die Indikato- 

ren unterschiedlicher Aggregationsniveaus, Zeitbezüge und Bedeutungsgehalte 

schlicht untereinander gestellt werden. Zudem wird der vom Navigator im Mittelpunkt 

angesiedelte Mitarbeiterfokus anhand wenig steuerungsrelevant erscheinender Indika- 

toren (Anzahl und Durchschnittsalter der Mitarbeiter) abgebildet. Für Zwecke der in- 

ternen Steuerung ist es jedoch unbedingt erforderlich, dass die Auswahl von Mess- 

grössen nicht nach ihrer Verfügbarkeit, sondern nach der Massgabe ihrer tatsächlichen 

Aussagekraft vorgenommen wird. 371 

Aus den Defiziten der Indikatoren leitet sich ein zweiter Kritikpunkt ab: Die Anwen- 

dung des Navigators als empirisches Kennzahlensystem für ein Wissenscontrolling 

kommt nicht in Betracht, da Zusammenhänge zwischen den Indikatoren angesichts der 

unzureichenden Datenqualität nicht sinnvoll formuliert werden können. 

Die schwerwiegendste Schwäche aus Sicht des Anforderungsprofiles eines Wissens- 

controllings ist darin zu sehen, dass die Ressourcendefinition des Navigators weitge- 

hend unbestimmt bleibt. Die Indikatoren bilden generisch Leistungsdimensionen ab. 

Anhaltspunkte für eine systematische, intersubjektiv nachvollziehbare Verknüpfung 

konkreter Wissensinhalte eines Wissensortes (Kenntnisse über Vorsorgeprodukte in 

einer Filiale) mit diesen Indikatoren werden nicht geboten. 

Die Indikatoren des Navigators bieten keine Transparenz zu den Fragen, welches Wis- 

sen von Bedeutung ist und welchen Einfluss bestimmte Wissensobjekte und -prozesse 

auf Erfolgsgrössen ausüben. Dieses schliesst aus, dass der Navigator Entscheidungen 

im Zusammenhang mit wissensbezogener Ressourcenausstattung oder -disposition 

wirksam zu unterstützen vermag. 

Induktiv-analytische Ansätze können als Metrik einer Gesamtbanksteuerung zugrun- 

degelegt werden. Auf Erfolgsgrössen des Navigators kann ein Wissensmanagement 

370 NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 197-198. 

371 Vgl. LÖW, E.; WEIDE, T. (Werttreiber 2000), S. 250-252.


seine Dispositionen ebenso aufsetzen wie auf die Metrik einer Balanced Scorecard. 

Als Instrumente eines Wissenscontrollings kommen diese Ansätze jedoch nicht in Be- 

tracht. 

4.1.2.3 

4.1.2.3.1 

Konzeptionen für ein Wissenscontrolling 

Es werden zwei Konzeptionen für ein wissensbezogenes Controlling vorgestellt, wel- 

che auf Interpretationen von Unternehmen als lernende Organisationen zurückgehen. 

Die beiden Ansätze unterscheiden sich im Hinblick auf die Funktionen, die sie einem 

Wissenscontrolling zuweisen. Darüber hinaus sind sie durch unterschiedliche Schwer- 

punkte und Detaillierungsgrade bei der instrumentellen Ausgestaltung gekennzeichnet. 

Beide Konzeptionen werden in Bezug auf drei Aspekte diskutiert: Zum einen erfolgt 

eine Würdigung, welche Interpretation von Wissensressourcen vorgenommen wird, 

und welche Lösungsansätze zur Handhabung der Kontextabhängigkeit bei der Wert- 

zuweisung von Wissen realisiert werden. Drittens wird dargestellt, welche inhaltlichen 

Aufgabenschwerpunkte eines Controllings bei der Unterstützung von Wissensmana- 

gement mit diesen Ansätzen vorgesehen werden. 

Controlling der lernenden Organisationen nach Güldenberg 

Das Ziel von GÜLDENBERG 372 ist es, lernende Organisationen als ”wissensbasierte 

Systeme” zu konzeptionalisieren und ein Führungssystem Wissensmanagement funk- 

tional auszugestalten. Als Subsysteme der Führung werden das Wissensmanagement 

und das Wissenscontrolling definiert, wobei dem Wissensmanagement die grössere 

Aufmerksamkeit gewidmet wird. 

Die Funktion eines Wissenscontrollings siedelt GÜLDENBERG auf einer Meta-Ebene 

an, indem er ausführt, Controlling habe im Rahmen einer lernenden Organisation die 

372 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 6.


Funktion, ”... organisationale Intelligenz aufzubauen, um damit die Voraussetzungen 

für ein lernfähiges Unternehmen zu schaffen.” 373 

Mit Hilfe des Wissenscontrollings soll nach diesem Verständnis die Lernfähigkeit von 

Unternehmen sichergestellt und entwickelt werden, sodass Wissensprozesse dort nicht 

als Steuerungsobjekte betrachtet, sonderen entsprechende Übertragungen als ein Ziel 

von Unternehmenssteuerung interpretiert werden. Hieraus folgt, dass sich nach dieser 

Konzeption ein Controlling mit der Identifizierung, Entwicklung und Bereitstellung 

ausschliesslich von Wissensobjekten beschäftigt. GÜLDENBERG verwendet dabei 

anstelle des Begriffes ”Wissensobjekt” den Begriff der ”Wissenskomponente”. 374 

Obwohl diese Konzeption der Identifizierung von „kritischem Erfolgswissen” 375 einen 

hohen Stellenwert einräumt, werden Aspekte im Zusammenhang mit der Wertzumes- 

sung von Wissensobjekten nicht problematisiert. 

Mit dieser Konzeption werden für ein Wissenscontrolling folgende Aufgabenschwer- 

punkte formuliert, ohne dass eine Abgrenzung von strategischem und operativem 

Controlling erfolgt: 

• Evaluation einer gegebenen Wissensbasis 

• Planung einer zukünftigen Wissensbasis 

• Beurteilung der Attraktivität von Wissensobjekten 

Die Evaluation einer organisationalen Wissensbasis wird vollzogen durch die Identifi- 

zierung von kritischem Erfolgswissen. Mit dem Begriff des ”Erfolgswissens” wird 

dabei nur die inhaltliche Dimension von Wissensobjekten angesprochen. Bedeutung 

für die Wettbewerbsposition eines Unternehmens kommt Wissen hier insofern zu, als 

Wissensinhalte verfügbar sein müssen. Nicht einbezogen sind Anforderungen an die 

373 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 335. Diese Sichtweise liegt nahe bei der Interpretation von KAPLAN und NORTON, 

die die Durchführung von Planungs- und Kontrollprozessen im Rahmen der Balanced Scorecard als „strategic learning process“ beschreiben. 

Vgl. KAPLAN, R.; NORTON, D. P. (Scorecard 1996), S. 251. 


375 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 338-342.


Verfügbarkeit in dem Sinne, dass Wissensinhalte mit bestimmtem Explikationsgrad 

oder in bestimmten Wissensorten angesiedelt sein müssen. 376 Konkretisierungen im 

Hinblick darauf, in welcher Weise kritisches Erfolgswissen aus Unternehmensstrate- 

gien bzw. -zielen abzuleiten ist, erfolgen nicht. 

Für die Planung einer zukünftigen Wissensbasis sieht diese Controlling-Konzeption 

eine Abgrenzung von Wissensorten nach Organisationseinheiten vor. GÜLDEN- 

BERG empfiehlt dazu eine Gegenüberstellung von gegenwärtigem und zukünftigem 

”Erfolgswissen” 377 , sowie die Ableitung von entsprechenden Bedarfen für die Wis- 

sensgenerierung. Auf der Massnahmenebene werden dazu drei alternative Formen der 

Wissensgenerierung unterschieden: 

• Nutzung von intern vorhandenem Wissen 

• Interne Entwicklung von neuem Wissen 

• Beschaffung von externem Wissen 

Es wird hierzu eine Checkliste 378 vorgeschlagen, welche eine integrierte Betrachtung 

der Wissensbedarfe sowie entsprechender Massnahmen ermöglichen soll. Eine Detail- 

lierung geeigneter Vorgehensweisen oder Instrumente, die controllingseitig die Beur- 

teilung von Entwicklungsbedarfen unterstützen, wird nicht vorgenommen. 

Schliesslich sieht diese Controlling-Konzeption ein”Wissensattraktivitäts-Portfolio” 

vor, das in Abbildung 19 dargestellt ist. Dieses Instrument soll das Wissensmanage- 

ment bei der Beurteilung der Attraktivität von Wissensobjekten unterstützen. Als Be- 

urteilungsdimensionen werden dabei das inhaltliche Ausprägungsniveau von Objekten 

(Qualität von kundenbezogenem Wissen), der Verbreitungsgrad von Objekten im Un- 

ternehmen, sowie der Wissensobjekten zuordenbare Nutzen berücksichtigt. Es werden 

Normstrategien zur Handhabung von Wissensobjekten in Abhängigkeit von ihrer Posi- 

tion in diesem Portfolio formuliert. So wird für ein verbreitetes Wissen von geringem 

376 Vgl. hierzu die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29. 


378 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 344.


Ausprägungsniveau und geringem wirtschaftlichen Nutzen die Option ”Vergessen” 

vorgeschlagen. 

einzigartig 

Verbreitungsgrad 

des 

Wissens 

weit 

verbreitet 

schwach 

niedrig 

SWK 

A 

SWK 

D 

hoch 

organisationale Wissensposition 

Strategische Wissenskomponente (SWK) 

SWK 

B 

SWK 

C 

Abbildung 19: Wissensattraktivitäts-Portfolio nach GÜLDENBERG 379 

4.1.2.3.2 

wirtschaftlicher 

Nutzen 

stark 

Wissensorientiertes Performance Measurement nach Schomann 

SCHOMANN 380 verfolgt das Ziel, die Wissensmessung als Instrument einer wissens- 

orientierten Unternehmensführung mit dem Konzept des Performance Measure- 

ments 381 als kennzahlenbasiertem Planungs- und Steuerungsinstrument zusammenzu- 

führen. Dabei wird die Perspektive eines übergeordneten Unternehmenscontrollings 

eingenommen, welches die Entwicklung und die Nutzung von Wissensressourcen mit 

Hilfe eines Kennzahlensystems abbildet. 



381 Für eine Darstellung des Konzeptes Performance Measurement vgl. GEANURACOS, J.; MEIKLEJOHN, J. (Measurement 1993), 

S. 17- 64.


Hinsichtlich der dabei betrachteten Wissensressourcen wird eine Abgrenzung von 

Wissensobjekten und Wissensprozessen vorgenommen. 382 Bei der Ressourcenmessung 

werden mit Hinweis auf Einschränkungen im Zusammenhang mit der Wertobjekti- 

vierbarkeit grundsätzlich indirekte Messgrössen verwendet. 

Die Metrik des wissensorientierten Performance Managements ist als ein empirisches 

Kennzahlensystem ausgelegt, welches Hypothesen über den Einfluss von Wissensres- 

sourcen auf finanzielle, kundenbezogene sowie mitarbeiterbezogene Ergebnisgrössen 

abbildet. Als kunden- bzw. mitarbeiterbezogene Ergebnissgrössen werden insbesonde- 

re Indizes zur Messung von Zufriedenheit und Bindungsintensität empfohlen. 383 

Das Kennzahlensystem umfasst neben diesen Ergebnisgrössen Indikatoren zur Abbil- 

dung von vier wissensbezogenen Wirkungsfeldern auf jeweils mitarbeiterindividueller, 

organisationaler sowie inter-organisationaler Ebene. Das Wirkungsfeld Wissensbe- 

stand wird auf individueller Ebene anhand von Kriterien wie Bildungsstand (explizites 

Wissen) oder eines Index zur Bewertung der sozialen Kompetenz (implizites Wissen) 

betrachtet. Auf inter-organisationaler Ebene wird etwa die Anzahl von in Kooperatio- 

nen entwickelten Produkten als Indikator einbezogen. 

Das Wirkungsfeld Wissensumsetzung erfasst Ereignisse und Sachverhalte, die im Wis- 

sensmanagement-Modell dieser Arbeit mit dem Kernprozess der Wissensnutzung be- 

schrieben werden. Hierzu werden Indikatoren wie Prozessdurchlaufzeiten oder Pro- 

duktentwicklungszeiten herangezogen. 

Mit dem Wirkungsfeld der Wissensdeterminanten erfolgt eine Einbeziehung der Ein- 

flussgrössen von Wissensprozessen. Für die Messung dieser Determinanten werden 

Indizes auf der Grundlage von Befragungen (Lernkulturindex, Index zum Führungs- 

verhalten) empfohlen. 

382 Vgl. SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 160. 

383 Vgl. SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 212 und S. 216.


Wissensmanagement-Aktivitäten werden im Wirkungsfeld der Wissensintervention 

erfasst. Als Kennzahlen hierzu werden etwa die Budgets für technische Infrastruktur 

oder Budgets für Weiterbildungsmassnahmen vorgeschlagen. Indexbildungen sollen in 

diesem Konzept Aggregationen und Disaggregationen von Kennzahlen auf unter- 

schiedlichen Betrachtungsebenen ermöglichen. 

Tabelle 12 verdeutlicht diejenigen Aufgabenschwerpunkte der Unternehmensführung, 

welche mit einem solchen Kennzahlensystem unterstützt werden können. Die Schwer- 

punkte sind in den Bereichen der Früherkennung sowie der Strukturierung und qualita- 

tiven Beschreibung von Ereignissen und Sachverhalten angesiedelt. 

Ziele der Unternehmenssteuerung 

• Beschreibung und Diagnose einer Wissensbasis Hoch 

• Beurteilung von Investitionen für die Basisentwicklung Gering 

• Identifikation und Fokussierung auf Erfolgsfaktoren Hoch 

• Visualisierung von Zusammenhängen Hoch 

• Frühwarnung Hoch 

• Steuerung von Geschäftsabläufen Gering 

• Unterstützung von Lernprozessen Hoch 

• Zielermittlung und –bildung Hoch 

• Leistungsbeurteilung von Mitarbeitern Gering 

• Zielerreichungskontrolle Gering 

Beitrag des Performance 

Measurements 

Tabelle 12: Ziele des Wissens-Performance-Measurements nach SCHOMANN 384 

384 Darstellung in Anlehnung an SCHOMAN, M. (Measurement 2001), S. 246.


4.1.3 Zusammenfassung der Ergebnisse 

Entwicklungsstand in Bezug auf funktionsinduzierte Anforderungen 

Die Beispiele induktiv-analytischer Ansätze zeigen, dass ein Rückgriff auf verfügbare 

Daten die Gefahr birgt, dass die Steuerungsrelevanz der aus ihnen gewonnenen Kenn- 

zahlen erheblich eingeschränkt ist. Dennoch können in Unternehmen etablierte Infor- 

mationssysteme (Kostenrechnungssysteme, personalwirtschaftliche Systeme, Kunden- 

und Mitarbeiterbefragungen) genutzt werden, um Grössen für ein Wissenscontrolling 

zu gewinnen, sofern deren Aussagekraft kritisch reflektiert wird. 

Entwicklungsstand in Bezug auf ressourceninduzierte Anforderungen 

Induktiv-analytische Ansätze nehmen bisher keine nachvollziehbare Abgrenzung von 

Wissen gegenüber anderen immateriellen Ressourcen vor. Hingegen sind in den vor- 

gestellten Wissenscontrolling-Konzeptionen alternative Herangehensweisen bei der 

Abgrenzung von Wissensobjekten und –prozessen erkennbar. Die Handhabung der 

Kontextabhängigkeit von Wissen stellt die grösste Herausforderung dar. Die Verwen- 

dung indirekter Messgrössen alleine erscheint nicht als überzeugende Lösung. Der aus 

den Implikationen von Planung und Kontrolle für Wissensübertragungen ableitbare 

Differenzierungsbedarf eines Wissenscontrollings wird bisher nicht thematisiert. 

Entwicklungsstand in Bezug auf führungssysteminduzierte Anforderungen 

Balanced Scorecard und induktiv-analytische Ansätze können Metriken einer Gesamt- 

banksteuerung als Schnittstellen zu den Entscheidungsfeldern des Wissensmanage- 

ments bereitstellen. Eine Verknüpfung erfolgt über die dort vorgesehenen Erfolgsgrös- 

sen bzw. ihre Indikatoren. Jenseits solcher Schnittstellen sind für ein Wissenscontrol- 

ling jedoch spezifische Normen sowie Planungs-, Kontroll- und Informationsversor- 

gungsinstrumente zu entwickeln. Bestehende Konzeptionen lassen dabei einen Fokus 

auf die Unterstützung von Managementaufgaben wie Zielbildung und –ermittlung so- 

wie Frühaufklärung erkennen.


4.2 

Strategisches Controlling 

Legt man das in Kapitel 3.3 (S. 141 ff) entwickelte Zielsystem des Wissensmanage- 

ments zugrunde, so lässt sich die inhaltliche Zieldimension 385 eines strategischen 

Controllings anhand der folgenden drei Aufgabenschwerpunkte beschreiben: 

• Sicherstellung der Integration von Wissen in bestehende Metriken der 

Gesamtbanksteuerung durch die Entwicklung geeigneter Normen zur 

Beschreibung von wissensbezogener Soll- und Ist-Ressourcenausstat- 

tung sowie durch die Gewährleistung eines effektiven Informationsflus- 

ses innerhalb des Wissensmanagements (vgl. Kapitel 4.2.1, S. 209 ff). 

• Sicherstellung einer wirtschaftlichen Handhabung von Wissensressour- 

cen durch die Entwicklung von Normen zur Beschreibung von Kosten- 

verursachungen und Nutzenerwartungen sowie durch die Durchsetzung 

dieser Normen bei Entscheidungen (vgl. Kapitel 4.2.2, S. 234 ff). 

• Gewährleistung ausreichender Reaktionszeiten für das Wissensmana- 

gement durch die Bereitstellung relevanter Informationen mittels Reali- 

sierung einer Früherkennungsfunktion (vgl. Kapitel 4.2.3, S. 240 ff). 

Die Ausgestaltung der Konzeption erfolgt durch die Formulierung der erforderlichen 

Normen, durch die Darstellung von Controllinginstrumenten sowie durch die Be- 

schreibung des Informationsflusses zwischen strategischem und operativem Control- 

ling. 

Abgesehen von der Unterscheidung der zwei Controllingebenen, welche die Hierar- 

chie im Wissensmanagement nachvollzieht, bleiben Aspekte der Controllingsorganisa- 

tion unberücksichtigt. 

385 Für die Darstellung der Zieldimensionen von Controlling-Konzeptionen vgl. Kapitel 2.4, S. 75-76.


4.2.1 

4.2.1.1 

4.2.1.1.1 

Integration von Wissen in die Gesamtbanksteuerung 

Es werden zunächst solche Normen eingeführt, die Definitionen von Wissensobjekten 

und –prozessen unter Berücksichtigung der Ressourceneigenschaften von Wissen er- 

möglichen. Dieses schliesst zunächst die Zuordnung von Wissensressourcen zu den 

Erfolgsgrössen der Bank (Soll-Ressourcenausstattung) ein. Zweitens werden Normen 

formuliert, die es erlauben, die Ist-Ressourcenausstattung eines Unternehmens im 

Hinblick auf Wissensobjekte und Wissensprozesse zu beschreiben. Schliesslich wer- 

den der Informationsfluss im Wissenscontrolling sowie die Schnittstellen zu anderen 

Controllingsystemen dargestellt. 

Normen zur Beschreibung der Soll-Ressourcenausstattung 

Zuordnung von Aufgabenkontexten zu Erfolgsgrössen 

Bestehende Wissenscontrolling-Konzeptionen sehen vor, Wissensressourcen aus den 

übergeordneten ”strategischen Unternehmenszielen” 386 oder aus den ”Kernkompeten- 

zen” 387 eines Unternehmens abzuleiten. Beide Vorgehensweisen haben zur Konse- 

quenz, dass solchermassen abgeleiteten Wissensressourcen nur unzureichend exakt 

beschrieben werden können. Eine unzureichende Operationalisierung von Wissensres- 

sourcen stellt jedoch die praktische Handhabung dieser Ressourcen durch ein Wis- 

sensmanagement in Frage. 

Als ein alternativer Lösungsansatz wird deshalb vorgeschlagen, die Kontextabhängig- 

keit von Wissen explizit einzubeziehen und folgende Zuordnungsfolge vorzunehmen: 

Zunächst Zuordnung von Aufgabenkontexten zu Erfolgsgrössen und anschliessend 

Definition solcher Wissensobjekte und –prozesse, die in Bezug auf die festgelegten 

Aufgabenkontexte als bedeutsam angesehen werden. 

Es erscheint plausibel, dass für einen Aufgabenkontext (Kundenansprache, Vertriebs- 

planung) detailliertere Beschreibungen von Wissensressourcen vorgenommen werden 

386 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 194-196. Vgl. ebenso NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), S. 209-210. 

387 GÜLDENBERG, S. (Wissenscontrolling 2001), S. 340-341.


können als dieses anhand von generischen Konstrukten wie Unternehmensstrategien 

oder Kernkompetenzen möglich ist. Hinsichtlich dieser Zuordnungsfolge, die in Ab- 

bildung 20 (vgl. S. 212) am Beispiel von Wissensobjekten illustriert wird, soll nun 

zunächst die Zuordnung von Aufgabenkontexten zu Erfolgsgrössen erläutert werden. 

Manager besitzen in der Regel Vorstellungen darüber, in Bezug auf welche Sachver- 

halte oder Herausforderungen sie in besonderem Masse leistungsfähig sein müssen, 

um Unternehmensziele zu erreichen. Dieses Verständnis ist als implizites Wissen im 

Sinne von Überzeugungen, Erfahrungen, Präferenzen usw. mit Blick auf Wettbe- 

werbsbedingungen und Geschäftsmodelle ausgeprägt. 

In der Unternehmenspraxis etablierte Konzepte wie Balanced Scorecard 388 können 

dahingehend interpretiert werden, dass sie diese abstrakten Vorstellungen als explizites 

Wissen abbilden. Mit diesen Konzepten erfolgt eine Definition von Erfolgsgrössen 

(Vertriebseffektivität, Servicequalität, Prozesseffizienz), die anhand von quantitativen 

und qualitativen Indikatoren operationalisiert werden. 

Die Operationalisierung von Erfolgsgrössen mit Hilfe von Indikatoren ist für die wei- 

tere Argumentation nachrangig. Entscheidend ist, dass solche Erfolgsgrössen als Re- 

sultat von Strategie-Diskussionen in Unternehmen bereits formuliert wurden. Insofern 

macht eine Beschäftigung mit der Thematik Wissenscontrolling keine grundlegend 

neuen unternehmensstrategischen Überlegungen erforderlich. 389 

In Abbildung 20 sind hierzu folgende Erfolgsgrössen angeführt: Vertriebseffektivität, 

Kostenposition und Markenstärke. Für diese Erfolgsgrössen sind nunmehr relevante 

Aufgabenkontexte zu definieren. Es geht dabei darum, diejenigen sachlogisch ab- 

grenzbaren Projektinhalte, Linienaktivitäten, Massnahmenprogramme usw. festzule- 

388 Vgl. die Darstellung in Kapitel 4.1.2.1.2, S. 195 ff. Ebenso kommen hierfür Rechenwerke oder Metriken auf der Basis von induktivanalytischen 

Ansätzen zur Bewertung bzw. Steuerung von immateriellen Vermögenswerten wie der Skandia Navigator in Betracht. Für 

eine Darstellung dieser Ansätze vgl. Kapitel 4.1.2.2.2, S. 199 ff. 

389 Dieser Rekurs auf die Ergebnisse von im Zusammenhang mit Balanced Scorecard oder vergleichbaren Konzepten geführten Strategie- 

Diskussionen ist an die Definition von Wissensmanagement als Supportfunktion gebunden. Vgl. hierzu die Darstellung in Kapitel 

3.2.1.1, S. 104 ff. Für die Implementierung einer wissensorientierten Unternehmensführung, wie sie von NORTH postuliert wird, wären 

hingegen unter Umständen gänzlich ”neue” strategische Fragestellungen zu diskutieren. Vgl. NORTH, K. (Unternehmensführung 1999), 

S. 209-271.


gen, mit deren Hilfe Unternehmen in besonderem Masse bemüht sind, Erfolge in Be- 

zug auf diese Erfolgsgrössen zu realisieren. 

In Abbildung 20 werden hierzu für die Erfolgsgrösse ”Vertriebseffektivität” exempla- 

risch vier Aufgabenkontexte angeführt, die eine Klammerfunktion für verschiedene 

einzelne Aktivitäten einnehmen: 

• Kundenansprache: Definition von Zielkunden, robuste und aussagefähige Ab- 

grenzung von Kundengruppen, Auswahl adäquater Ansprachkonzepte für ver- 

schiedene Kundengruppen, Durchführung von Kundenansprache-Aktionen, 

Verfügbarkeit von Informationen über Kundenprofitabilitäten, erfolgreiche Um- 

setzung von Kundenkontakten in Produktverkäufe, Vertriebskooperationen mit 

anderen Produktanbietern usw. 

• Zusammenarbeit zwischen den Vertriebswegen: Kontinuierlicher Austausch von 

kundenbezogenen Informationen, Vermeidung von nicht intendierten Kanniba- 

lisierungseffekten, Einheitlichkeit im Markenauftritt, Umsetzung eines adäqua- 

ten Anreizsystems zur Vemeidung vertriebswegeindividueller Egoismen usw. 

• Sicherstellung der Datenqualität in Datenbanken und Instrumenten des Ver- 

triebscontrollings: Vollständigkeit und Verursachungsgerechtigkeit der Kun- 

denbeziehungen zuordenbaren Erträge und Kosten, regelmässige Bereinigung 

der Datenbanken von geschlossenen Kundenbeziehungen, Vorhaltung ausrei- 

chender Datenbankkapazität zur Speicherung historischer Daten usw. 

• Nutzung von Datenbanken und Instrumenten des Vertriebscontrollings: Verfüg- 

barkeit von Datenbanken und Instrumenten an den Points-of-Sale, Schulungen 

von Vertriebsmitarbeitern, Umsetzung technischer Wartungskonzepte usw.


Abgeleitete Soll-Ausstattung mit WissensobjektenWO k 

n m 

WOk = ∑∑Ei Aj , WO = Relevantes Wissensobjekt, k = 1,2,3,...p 

i=1 j=1 

Aufgabenkontexte Aj n 

Aj = ∑ Ei i=1 

Ei = Erfolgsgrösse 

Metrik der 

Gesamtbanksteuerung 

mit Erfolgsgrössen Ei Wissensort ExplikaKennzeichtionsgrad 

nung des 

Objektes 

Wissensinhalt 

Aj = Relevanter Kontext 

i = 1,2,3,...n 

Unternehmensziele 

implizit 

explizit 

Mitarbeiter 

Controlling 

Vertriebsorganisat. 

Mitarbeiter 

Vertrieb 

• Börsenwert 

j = 1,2,3,...m 

• Marktanteil u.a. 

• E111 

X X 

• Kundenbedarfe 

• Kundenansprache 

(E11) 

Erfolgsgrösse E1 

X X 

• Kundenprofitabilität 

• Zusammenarbeit 

zwischen den Vertriebswegen 

(E12) 

Vertriebseffektivität 

• E1121 

• E1122 

X X 

• Kundenprofitabilität 

• E113 

• Kampagnenwissen 

• Sicherstellung Datenqualität 

in Datenbanken, 

Instrumenten 

des Vertriebscontrollings 

usw. (E13) 

X X 

•E1141 

X X 

• Kooperationswissen 

* 

• Nutzung von Datenbanken, 

Instrumenten 

des Vertriebscontrolling 

usw. (E14) 

• Kooperationswissen 

* 

Abbildung 20: Heuristik zur Beschreibung der Ressourcenausstattung 


Kostenposition 


Markenstärke 

•... 

•E1142 

X 

X 

Weitere 

•... 

Erfolgsgrössen 

Deskriptive Abbildung, 

ohne Berücksichtigung einer 

Bewertungsdimension 

* Kooperationen mit Externen


Die Unternehmenspraxis zeigt, dass es eine überschaubare Anzahl von sachlogisch 

abgrenzbaren Aufgabenkontexten ist, die tatsächlich die Realisierung einer hohen Ver- 

triebseffektivität, einer vorteilhaften Kostenposition oder einer hohen Markenstärke 

bestimmt. Damit wird nicht ausser Acht gelassen, dass etwa Zielerreichungsgrade zur 

Vertriebseffektivität von einer Vielzahl von Faktoren (Wettbewerberverhalten, makro- 

ökonomische Bedingungen, Zufall) beeinflusst werden. Es wird lediglich angenom- 

men, dass Unternehmen auf eine begrenzte Anzahl von Stellhebeln zurückgreifen 

können, um diese Zielerreichungsgrade praktisch zu beeinflussen. 

Der Katalog erstmalig identifizierter Aufgabenkontexte kann im Zeitverlauf Verände- 

rungen unterliegen. So ist zu antizipieren, dass zusätzliche Aufgabenkontexte an Be- 

deutung gewinnen können. Darüber hinaus ist denkbar, dass sich im Verlauf eines Un- 

ternehmenslebenszykluses die Relevanz von Erfolgsgrössen verändert. So können 

Aufgabenkontexte mit Bezug zu einer Erfolgsgrösse ”Prozessbeherrschung” bzw. 

”Prozesseffizienz” nach einer Fremdvergabe von Transaktionsleistungen (Wertpapier- 

und Zahlungsverkehrsabwicklung) an Bedeutung verlieren. 

Schliesslich ist anzumerken, dass bei der Definition von Aufgabenkontexten eine Re- 

dundanzfreiheit zwischen den Erfolgsgrössen nicht gefordert wird. Wie im Verlauf der 

nachfolgenden Ausführungen deutlich werden wird, spiegelt die Relevanz von Aufga- 

benkontexten für mehrere Erfolgsgrössen eine entsprechend hohe Bedeutung der die- 

sen Kontexten zuordenbaren Wissensressourcen wider. 

4.2.1.1.2 Zuordnung von Wissensressourcen zu Aufgabenkontexten 

Für die definierten Aufgabenkontexte sind im nächsten Schritt diejenigen Wissensres- 

sourcen zu identifizieren, welche für eine erfolgreiche Aufgabenbewältigung als erfor- 

derlich angesehen werden. In Abbildung 20 sind hierzu sechs Wissensobjekte ange- 

führt, die der Erfolgsgrösse ”Vertriebseffektivität” (E1) zugeordnet werden. Diese 

Wissensobjekte werden durch Festlegungen der Merkmalsausprägungen der drei ele-


mentaren Wissensarten 390 operationalisiert. Es ist davon auszugehen, dass damit die 

am tiefsten angesiedelte Beschreibungsebene von Wissensressourcen erreicht wird, die 

in praktikabler Weise darstellbar ist. Tatsächlich kann der Wissensinhalt ”Kundenbe- 

darfe” eine Vielzahl von konkreten Bedarfen (Bedarfe für Baufinanzierungen, Bedarfe 

für Anlageprodukten, Beratungsbedarfe) einschliessen. 

Die Vorteilhaftigkeit dieser Vorgehensweise zeigt sich, vergleicht man die so gewon- 

nenen Wissensobjekte mit den Elementen des ”Wissensbestandes” 391 , wie sie von 

SCHOMANN im Rahmen seines wissensorientierten Performance Measurement- 

Konzeptes ermittelt werden. Als Wissensobjekte werden dort auf Mitarbeiterebene 

Konstrukte wie ”Bildungsstand“ und ”Berufserfahrung“ angeführt. Solche Objekte 

sind für ein wissensbezogenes Ressourcenmanagement weniger aussagefähig als das 

in Abbildung 20 angeführte Wissensobjekt ”Implizites Wissen über Kundenbedarfe 

von Vertriebsmitarbeitern” (E111). SCHOMANN 392 stellt zwar fest, dass Wissen ”... 

nur mittelbar mit Hilfe indirekter Messgrössen erfasst werden” kann. Unabhängig von 

der Messproblematik sollte jedoch angestrebt werden, diejenigen Ressourcen, die Ge- 

genstand von Messungen sein sollen, in einer qualifizierten Weise, und das bedeutet in 

einer Massnahmenplanungen ermöglichenden Weise, zu beschreiben. 

Die alphanummerische Kennzeichnung der Wissensobjekte in Abbildung 20 erfolgt 

zur deskriptiven Abbildung einer Soll-Ausstattung mit Wissensressourcen bei festge- 

legten Erfolgsgrössen. Eine Bewertungsdimension wird mit dieser Kennzeichnung aus 

Gründen der Vereinfachung in der Darstellung nicht einbezogen. Analogien zu dieser 

Kennzeichnung sind Personalnummern auf einem Stammdatenblatt (Ressource Mitar- 

beiter) oder Anlagenstammnummern der Anlagenbuchhaltung (Ressource Sachmittel). 

Der entscheidende Schritt zur Beschreibung einer Soll-Ausstattung ist damit vollzo- 

gen. 

390 Vgl. hierzu die Definition von Wissensobjekten als Kombination von Merkmalsausprägungen der drei elementaren Wissensarten Wis- 

sensinhalt, Wissensort und Explikationsgrad in Kapitel 2.1.2, S. 22. 


392 SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 160.


Eine Bewertungsdimension wird eingeführt, indem den geforderten Merkmalsausprä- 

gungen der elementaren Wissensarten Soll-Ausprägungsgrade zugeordnet werden. 393 

Im Hinblick auf das in Abbildung 20 angeführte Wissensobjekt E111 lassen sich für 

die Wissensorte z. B. unterschiedliche Grade der Diffusion von kundenbezogenem 

Wissen unterscheiden (Mindestanteil der Vertriebsmitarbeiter, die über dieses Wissen 

verfügen sollen). Der Explikationsgrad sollte zur Vereinfachung stets als binäres Kri- 

terium geführt werden. Schliesslich lassen sich Wissensinhalten unterschiedliche An- 

spruchsniveaus (Detaillierungsgrad, Grad der Aktualität) zuordnen. 

Anhand des in Abbildung 20 angeführten Wissensinhaltes ”Kundenprofitabilität” lässt 

sich anschaulich zeigen, dass mit einer wissensbezogenen Ressourcenperspektive 

Handlungsfelder transparent werden, die im Rahmen einer personalwirtschaftlichen 

oder informationstechnischen Perspektive eben nicht zugänglich sind. So sind mit die- 

sem Wissensinhalt zwei unterschiedliche Wissensobjekte (E1121, E1122) assoziiert. 

Bei dem Objekt E1122, welches dem Wissensort ”Mitarbeiter Controlling” zugeordnet 

ist, handelt es sich um explizites Wissen: Der Aufgabenkontext E11 macht es erforder- 

lich, dass im Controlling die Kundenprofitabilitäten in Kundenkalkulationen, Seg- 

mentberichten oder Sonderauswertungen kodifiziert sind bzw. ad hoc kodifiziert wer- 

den können. Im Hinblick auf den Wissensort ”Mitarbeiter Vertrieb” beschreibt das 

Objekt E1121 jedoch einen anderen Sachverhalt bzw. eine andere Anforderung mit 

Blick auf die Realisierung von Vertriebseffektivität. Als impliziter Wissensinhalt wird 

hier beschrieben, dass Vertriebsmitarbeiter, unabhängig von der Verfügbarkeit einer 

Profitabilitätsrechnung, eine Intuition mit Blick auf Ergebnispotenziale von Kunden 

besitzen sollen. 

Ebenso verhält es sich mit dem in Abbildung 20 angeführten Wissensinhalt ”Koopera- 

tionswissen” (E1141, E1142): In Bezug auf den Wissensort ”Vertriebsorganisation” 

393 Vgl. hierzu bereits die Prinzipdarstellung zur Ist-Bewertung von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten in Abbildung 16, Kapitel 

3.3.3.1.1, S. 172.


sind damit implizite Aspekte 394 wie die Fähigkeit zum Konfliktmanagement, Modera- 

tionswissen usw. angesprochen (E1141). Das Objekt E1142 definiert hingegen die 

Verfügbarkeit von kodifiziertem Wissen in der Form von schriftlichen Leitlinien und 

Blue Books für den Wissensort ”Mitarbeiter Vertrieb”. 

In Abbildung 20 wird die Ableitung der Soll-Ausstattung mit Blick auf Wissensobjek- 

te illustriert. Analog ist bei einer Betrachtung von Wissensprozessen zu verfahren. 

Neben der Prozessart (Sozialisation, Kombination, Internalisierung, Externalisierung) 

können z. B. folgende Attribute 395 von Wissensprozessen für eine Beschreibung he- 

rangezogen werden: 


• Kreis der in Übertragungen einzubeziehenden Wissensorte 


• Robustheit bzw. Stabilität 

Für eine Illustration soll an dieser Stelle auf das bereits in Kapitel 3.1.2 angeführte 

Fallbeispiel 396 , die Entwicklung eines neuen Fonds-Konzeptes, zurückgegriffen wer- 

den. Als betrachtete Erfolgsgrösse sei hier ”Innovationskraft”, als relevanter Aufga- 

benkontext sei ”Neuprodukt-Entwicklung” angenommen. Als Soll-Ausstattung lassen 

sich dazu die Wissensprozessarten Kombination (Entwicklung Businessplan) sowie 

Internalisierung (Konsens über die praktische Machbarkeit, politische Durchsetzbar- 

keit eines Businessplans) angeben. Als einzubeziehende Wissensorte werden Fonds- 

manager, Vertriebsorganisation und Research festgelegt. Als weiteres relevantes Att- 

ribut zur Beschreibung der Soll-Ausstattung kann die Geschwindigkeit von Übertra- 

gungen, hier insbesondere mit Blick auf Internalisierungsprozesse, herangezogen wer- 

den. 

394 Vgl. hierzu auch die Darstellung von ”Kooperationswissen” als kritischen Erfolgsfaktor für Unternehmenskooperationen in Kapitel 

3.1.1.2, S. 92 f. 

395 Vgl. hierzu die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29 sowie die Definition von Wissensprozessen in Kapitel 2.2.2.1, S. 45. 



Bereits anhand einer in dieser Weise beschriebenen Soll-Ausstattung vermag das 

Controlling dem Wissensmanagement und anderen Führungssystemen Informationen 

zur Verfügung zu stellen, die für Entscheidungen zur Entwicklung der Ressourcenaus- 

stattung oder zur Nutzung von Wissensressourcen bedeutsam sind: 

• Einbeziehung von Wissen in Faktorplanungen: In Entscheidungsfeldern des 

Bankmanagements, wie dem Eintritt in neue regionale oder kundensegmentbe- 

zogene Märkte, werden regelmässig ausgehend von Marktpotenzialprognosen 

Kapazitätsplanungen für Finanzmittel (Eigenkapitel, Fremdkapital), Humanka- 

pitel (Führungskräfte) und Sachmittel (Immobilien, Filialgestaltung) durchge- 

führt. Sofern diesen Entscheidungsfeldern solche Aufgabentexte zugeordnet 

werden können, die bei der Ableitung der Soll-Ausstattung mit Wissensressour- 

cen einbezogen wurden, kann das Wissenscontrolling nun ebenfalls (grobe) wis- 

sensbezogene Ressourcenplanungen unterstützen. 

• Identifizierung von Ziel-Schwerpunkten der Wissensarbeit: Mit Hilfe einfa- 

cher Aggregationen der Wissensobjekte entlang der Dimension ”Wissensort” 

können Anhaltspunkte darüber gewonnen werden, in welchen Unternehmensbe- 

reichen, Abteilungen usw. die Schwerpunkte der Wissensarbeit angesiedelt sein 

sollten. Diese Information kann eine Grundlage darstellen für die Einschätzung 

von Veränderungsbedarfen in diesen Organisationseinheiten, z. B. im Hinblick 

auf die Gestaltung von wissensrelevanten Rahmenbedingungen wie EDV- 

Infrastruktur oder Führungsverhalten. 

• Durchführung einfacher Risikobetrachtungen: Eine weitere sinnvolle 

Auswertung der Heuristik zur Soll-Ausstattung besteht darin, den Anteil 

impliziter Wissensinhalte transparent zu machen. Schliesslich bestehen die 

wissensbezogenen Risiken 397 wie z. B. Intransparenz und 

Kooperationsabhängigkeit vor allem im Zusammenhang mit impliziten 

Wissensinhalten. Dieses erlaubt eine Grob-Einschätzung der wissensbezogenen 

Risikoposition von Organisationseinheiten. 

397 Vgl. hierzu die Darstellungen zu den Risiken in Zusammenhang mit Wissensobjekten (Kapitel 3.1.1.1.2, S. 89 ff) und Wissensprozessen 

(Kapitel 3.1.2.1.2, S. 101 ff).


• Identifizierung von Peers für Benchmarkingprozesse: Benchmarking lässt 

sich als ein Prozess des Wissensübertragung, und dabei vor allem als ein Pro- 

zess der Internalisierung, interpretieren. Das Prozessziel ist dabei die Übertra- 

gung von Wissensinhalten zwischen verschiedenen Ausschnitten der organisati- 

onalen Wissensbasis. Eine Barriere für die Initiierung solcher Benchmar- 

kingsprozesse in der Praxis stellt die mangelnde Transparenz über geeignete in- 

terne Peers dar. Mit Hilfe der an Aufgabenkontexte gebundenen Soll-Ausstat- 

tung mit Wissen können Anhaltspunkte für die Identifizierung solcher Peers 

gewonnen werden. Dazu ist ein Vergleich von Wissensorten bzw. Aufgaben- 

kontexten anhand von Ähnlichkeiten im Hinblick auf die zugeordneten Wis- 

sensobjekte und -prozesse erforderlich. 

Die Anwendung von die Ressourceneigenschaften von Wissen antizipierenden Nor- 

men zur Beschreibung von Wissensressourcen ermöglicht es also bereits, die Ent- 

scheidungsfähigkeit des Wissensmanagements gegenüber der Ausgangssituation deut- 

lich zu verbessern. 

Die Grenzen 398 der Steuerungsrelevanz solcher Informationen sind darin begründet, 

dass die bei einem Einstieg in die Thematik vorgenommenen Zuordnungen von Wis- 

sensressourcen zu Aufgabenkontexten auf Hypothesen zurückgehen. 

Das Wissensmanagement entscheidet in diesem Zusammenhang bei der Formulierung 

und Priorisierung von Massnahmen zur Entwicklung, Verteilung usw. von Wissen 

nach der Massgabe dieser Hypothesen. Damit läuft ein Ressourcenmanagement Ge- 

fahr, systematisch in solche Bestandteile der organisationalen Wissensbasis zu inves- 

tieren, denen unter Umständen tatsächlich kein oder nur ein geringer Einfluss auf die 

Erfolgsgrössen zukommt. Andererseits werden gegebenenfalls Wissensressourcen 

vernachlässigt, die in der festgelegten Soll-Ausstattung nicht vorgesehen sind, und die 

398 Dieser Umstand sollte die Einschätzung der Praktikabilität einer solchen Norm nicht beeinträchtigen. Schliesslich gehen die Zuordnungen 

von Erfolgsgrössen und Indikatoren, wie sie bei der Implementierung von Balanced Scorecard-Konzepten vorgenommen werden, 

ebenfalls auf solche Hypothesen zurück. Selbst Rechengrössen wie Kostenstellen- oder Prozesskosten liegen Hypothesen z. B. über die 

Linearität von Verbrauchsfunktionen zugrunde.


doch tatsächlich die Zielerreichungsgrade in Aufgabenkontexten massgeblich beein- 

flussen. 

Aus diesem Grund muss das Wissenscontrolling eine Informationsversorgung hin- 

sichtlich sich vollziehender Akte der Wertgewinnung 399 von Wissen in Aufgabenkon- 

texten sicherstellen. 

4.2.1.2 

4.2.1.2.1 

Normen zur Beschreibung der Ist-Ressourcenausstattung 

Mit Blick auf die tatsächliche Ressourcenausstattung bestehen im Wissensmanage- 

ment zwei Informationsbedarfe: Zum einen in Bezug auf die Ist-Ausprägungen der 

Attribute von Wissensressourcen und ausserdem in Bezug auf den tatsächlichen Ein- 

fluss von Wissensressourcen auf die Erfolgsgrössen der Bank. 

Diesen Anforderungen wird das Wissenscontrolling gerecht, indem es die Wertgewin- 

nung von Wissensobjekten und –prozessen anhand ihrer Ist-Verfügbarkeitsgrade und 

anhand der beobachtbaren Effekte von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten beur- 

teilt. 

Es werden von dem strategischen Controlling hierzu keine Einzelfallbetrachtungen 

vorgenommen. Vielmehr erfolgen dort Evaluationen aggregierter Befunde zu Akten 

der Wertgewinnung in aufgabenkontextrelevanten Vorgängen einer Periode. Die Ver- 

arbeitung von Einzelfallbeobachtungen ist auf der nachgeordneten Controllingebene 

angesiedelt. 400 

Verfügbarkeit von Wissensressourcen 

Der Verfügbarkeitsgrad einer Wissensressource bemisst sich nach dem Mass an Über- 

einstimmung zwischen der Ist-Ausprägung ihrer Attribute und den gemäss Soll- 

Ressourcenausstattung erforderlichen Attributsausprägungen. Es soll nun gezeigt wer- 

399 Zum Prozess der Wertgewinnung von Wissen vgl. die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29. 

400 Für eine Prinzipdarstellung der Ist-Aufnahme von Attributen und Effekten von Wissensressourcen durch das operative Wissensmanagement 

vgl. bereits die Darstellungen in Kapitel 3.3.3.1, S. 170 ff. Zum Informationsfluss zwischen strategischem und operativem Controlling 

vgl. die Darstellungen in Kapitel 4.2.1.3.2, S. 232.


den, dass die grösste Herausforderung mit Blick auf die Messthematik nicht darin be- 

steht, dass Wissensressourcen Beobachtungen nur mit Hilfe indirekter Messgrössen 401 

zugänglich sind. Vielmehr soll als das entscheidende Problem herausgearbeitet wer- 

den, dass für eine Evaluation der Verfügbarkeit von Wissensressourcen mehrere Beur- 

teilungsdimensionen zugleich von Bedeutung sein können. 

Die Herausforderung ist darin zu sehen, mit Hilfe von direkten oder indirekten Mess- 

grössen bewertete Dimensionen in einem Gesamturteil zur Verfügbarkeit zusammen- 

zuführen. Es wird zur Illustration auf die in Abbildung 20 (vgl. S. 212) angeführte 

Ressource E111 zurückgegriffen: Das implizite Wissen (Erfahrung, Intuition) einzel- 

ner Vertriebsmitarbeiter über Kundenbedarfe. Dieses implizite kundenbezogene Wis- 

sen kann beispielsweise anhand folgender Kriterien beurteilt werden: 

• Niveau bzw. Umfang des Wissens 

• Stabilität der Verfügbarkeit des Wissens im Hinblick auf seine Bindung 

an Wissensorte 

• Robustheit des Wissens gegenüber Kontextveränderungen 

Das Niveau bzw. der Umfang des Wissens kann herangezogen werden, um zu beurtei- 

len, ob sich das Gespür für Kundenbedarfe etwa auf bestimmte Kundensegmente (Ge- 

werbetreibende, Freiberufler) oder bestimmte Produktgruppen beschränkt. Oder um zu 

bewerten, in welcher Intensität diese Fähigkeiten ausgeprägt sind. Zur Beurteilung 

dieser Dimension von Verfügbarkeit können verschiedene Indikatoren herangezogen 

werden. In Betracht kommen Mitarbeiterstammdaten wie die Dauer der Vertriebstätig- 

keit oder die Anzahl durchlaufener beruflicher Stationen. Alternativ können Items von 

Kundenbefragungen, welche z. B. die Selbstinitiative von Beratern operationalisieren, 

einbezogen werden. 

401 Vgl. die Darstellungen bei SCHOMANN, M. (Measurement 2001), S. 160 sowie RABRENOVIC, O. (Rolle 2001), S. 16 und S. 50.


Beurteilungen der Verfügbarkeit von implizitem Wissen im Hinblick auf seine Bin- 

dung an Wissensorte beziehen vor allem Risiken 402 im Zusammenhang mit dem Aus- 

scheiden von Mitarbeitern ein. Hierzu können makroökonomische Daten (Arbeits- 

markt, Marktstruktur), Personalstammdaten (Familienstand, Alter) oder Befragungser- 

gebnisse zur Messung von Mitarbeiterbindung Berücksichtigung finden. 

Bezüglich der Robustheit 403 impliziter Wissensinhalte gegenüber potenziell beein- 

trächtigenden Kontextveränderungen wird im Fall des Wissensobjektes E111 etwa die 

Sensibilität gegenüber Veränderungen von Kundenpräferenzen oder gegenüber Verän- 

derungen in Bezug auf das Arbeitsplatzumfeld (Wechsel in der Filialleitung, Relokati- 

on einer Filiale) angesprochen. Diese Dimension von Ressourcenverfügbarkeit ist 

kaum einer quantitativen Messung zugänglich. In Frage kommen stattdessen Befunde 

aus Mitarbeitergesprächen oder beobachtetem Mitarbeiterverhalten im Kundenver- 

kehr. 

Für die Datengewinnung zu den hier angeführten Beschreibungsdimensionen von Res- 

sourcenverfügbarkeit können in der Praxis etablierte Informationssysteme bzw. routi- 

nemässige Erhebungen genutzt werden. Mit Blick auf jede dieser Dimensionen mag 

ein Urteil über entsprechende Verfügbarkeitsgrade gewonnen werden können. Die 

grösste Schwierigkeit besteht jedoch darin zu sehen, diese unterschiedliche Kriterien 

zur Ressourcenverfügbarkeit ansprechenden Bewertungen zusammenzuführen: 

Die hauptsächliche Herausforderung stellt nicht die Auswahl adäquater 

Indikatoren für definierte Verfügbarkeitskriterien dar, sondern vielmehr die 

einer Indikatorenauswahl vorgelagerte Festlegung der Art und Weise, in 

welcher die Verfügbarkeit des zu Messenden beschrieben werden soll. 

Diese Einschätzung, hier am Beispiel eines impliziten Wissensinhaltes erläutert, lässt 

sich auf kodifizierte Wissensinhalte sowie auf Wissensprozesse ausweiten. In Bezug 

auf explizites Wissen ist anzumerken, dass das Kriterium der physischen Verfügbar- 

402 Vgl. hierzu die Darstellung des Instabilitätsrisikos von Wissensobjekten in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 87 f. 

403 Vgl. für eine Darstellung des Robustheitsrisikos von Wissensobjekten Kapitel 3.1.1.1.2, S. 88 f.


keit bei der Beschreibung von Ressourcenverfügbarkeit grundsätzlich als bedeutsam 

angenommen werden kann. In Abhängigkeit von der Art und Weise, in welcher eine 

Kodifizierung von Wissensinhalten realisiert wird, kommen beispielsweise folgende 

Operationalisierungen für dieses Verfügbarkeitskriterium in Betracht: 

• Adäquanz des Zugriffskonzeptes auf Serveranwendungen 

• Vollständigkeit einer Projekt-Dokumentation 

• Adäquanz von Verteilerschlüsseln im Berichtswesen 

Auch die Kriterienauswahl zur Beurteilung der Verfügbarkeit von Wissensprozessen 

(Fehlerfreiheit, Geschwindigkeit, einbezogene Wissensorte) erfolgt danach, welche 

Attribute für den Erfolg in Aufgabenkontexten als relevant betrachtet werden. 

NORTH 404 thematisiert mit der ”Wissensbilanz”, einer Weiterentwicklung der an an- 

derer Stelle vorgestellten induktiv-analytischen Ansätze 405 zur Bewertung immateriel- 

ler Ressourcen, dass organisationale Wissensbasen einer Beschreibung nur dann zu- 

gänglich sind, wenn mehrere Beschreibungsdimensionen einbezogen werden. 

Das strategische Wissenscontrolling sieht sich dieser Herausforderung jedoch nicht 

nur, und wohl nicht einmal in erster Linie, bei der Betrachtung einer Wissensbasis als 

Ganzem gegenüber. Sondern bereits bei dem Versuch, verhältnismässig exakt be- 

schriebene einzelne Wissensressourcen zu bewerten. Und dass selbst dann, wenn keine 

monetäre Bewertung angestrebt, sondern lediglich eine Evaluierung der Ressourcen- 

verfügbarkeit vorgenommen werden soll. 

Bei der Formulierung führungssysteminduzierter Anforderungen 406 an das Wissens- 

controlling wird hervorgehoben, dass das strategische Controlling in besonderem Mas- 

se die Bildung und Formulierung von Zielen unterstützen sollte. Dieser Anforderung 

404 NORTH, K. (Wissen 2001), S. 60-64. 

405 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 4.1.2.2.2, S. 199 ff. 

406 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 4.1.1.3, S. 190 ff.


genügt das strategische Wissenscontrolling im hier diskutierten Zusammenhang, in- 

dem es die relevanten Dimensionen zur Beurteilung von Ressourcenverfügbarkeit fest- 

legt und zudem Bewertungen von Ist-Verfügbarkeitsgraden vornimmt. Aspekte der 

Messgenauigkeit sind als nachrangig zu betrachten. Dennoch ist es im Hinblick auf 

eine datenmässige Integration von Wissen in bestehende Metriken der Unternehmens- 

steuerung zweckmässig, entsprechende Kennzahlen bereitzustellen. 

Aufgrund der Heterogenität in Frage kommender Berurteilungsdimensionen sowie der 

Komplexität der Messobjekte ist für die Kennzahlenbildung ein zweistufiges Scoring- 

Verfahren empfehlenswert. Es kann hierzu eine vierstufige Skala zur Bewertung von 

Verfügbarkeitsgraden berücksichtigt werden: 

1 = Ressource ist nicht verfügbar 

2 = Ressource ist in geringem Umfang verfügbar (hohe Differenz Soll-/Ist- 

Ausprägung) 

3 = Ressource ist in hohem Umfang verfügbar (geringe Differenz Soll-/Ist- 

Ausprägung) 

4 = Ressource ist vollständig verfügbar (Soll-Ausprägung entspricht Ist- 

Ausprägung) 

Die Scoring-Punkte je Beurteilungsdimension werden in einem zweiten Schritt zu ei- 

nem Gesamtscoring-Wert der Ist-Verfügbarkeit herangezogen. Jedem der sechs in Ab- 

bildung 20 (vgl. S. 212) angeführten Wissensobjekte kann damit ein vorläufiger Ge- 

samtscoring-Wert zugeordnet werden. 

Der Hinweis auf die Vorläufigkeit von Scoring-Werten führt zur Frage des Berichts- 

bzw. Anpassungszykluses. Es ist dazu festzustellen, dass das Reporting eines strategi- 

schen Controllings gegenüber dem Führungssystem eher anlassgesteuert als in eine 

starre Berichtsroutine eingefasst ist. Das bedeutet, initiiert werden Anpassungen von 

Scoring-Werten dadurch, dass dem strategischen Controlling neue Informationen über


die Wertgewinnung von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten von der nachgeord- 

neten Controllingebene zugeliefert werden. 

Es ist als Konvention vorzusehen, dass Veränderungen der Scoring-Werte nur auf- 

grund der Auswertung einer hohen Anzahl von Beobachtungen vorgenommen werden. 

Eine hohe Volatilität von Scoring-Werten abzubilden, ist nicht zweckmässig. Viel- 

mehr kann eine hohe Volatilität als Anhaltspunkt dafür interpretiert werden, dass die 

ausgewählten Messgrössen nicht geeignet sind, die Verfügbarkeit der betreffenden 

Ressource zu beschreiben. 

4.2.1.2.2 

Einfluss von Wissen auf Erfolgsgrössen 

Als zweite Dimension zur Beschreibung einer Ist-Ressourcenausstattung wird für jede 

Wissensressource ein qualifiziertes Verständnis über den Einfluss von Wissen auf 

Zielerreichungsgrade in Aufgabenkontexten bzw. auf die zugeordneten Erfolgsgrössen 

angestrebt. 

Hinsichtlich des in Abbildung 20 (vgl. S. 212) angeführten Aufgabenkontextes ”Er- 

folgreiche Kundenansprache” (E11) kommen etwa folgende Messindikatoren bzw. 

Messpunkte mit Blick auf die Wertgewinnung von Wissen in Betracht: 

• Anzahl generierter Kampagnenideen 

• Anzahl initiierter Direktansprache-Aktionen 

• Anzahl durch Aktionen initiierter Neukunden-Kontakte 

• Anzahl Vertragsabschlüsse 

• Cash Flow aus Vertragsabschlüssen mit Neukunden 

Wie bereits an anderer Stelle 407 erläutert wird, ist es anzustreben, einen noch beob- 

achtbaren Messpunkt der Wertgewinnung auszuwählen. In Bezug auf das in Abbil- 

dung 20 angeführte Objekt ”Kampagnenwissen” (E113) kann die Anzahl der generier- 

ten Kampagnenideen oder der initiierten Anspracheaktionen herangezogen werden. 

407 Vgl. hierzu das Fallbeispiel zur Prinzipdarstellung des Kernprozesses der Wissensnutzung in Kapitel 3.2.2.2.2, S. 136.


Mit zunehmender Nähe von Messpunkten zum Cash Flow gestaltet sich eine Beurtei- 

lung des Einflusses von Wissensressourcen anspruchsvoller. 

Den Ausführungen im vorhergegangenen Unterkapitel zur Relevanz mehrerer Dimen- 

sionen bei der Beschreibung von Ressourcenverfügbarkeit kommt auch hier Bedeu- 

tung zu. Sofern Einflüsse auf mehrere Zielgrössen eines Aufgabenkontextes (Neukun- 

den-Gewinnung, Mitarbeiterzufriedenheit) vermutet werden, so kann dies mit Hilfe 

eines zweistufigen Scoring-Verfahrens nachvollzogen werden. 

Die Beschreibung der Ist-Ausstattung hinsichtlich der in einer Soll-Ausstattung vorge- 

sehenen Wissensressourcen erfolgt anhand von Verfügbarkeitsgraden sowie anhand 

der beobachteten Wirkungen auf Erfolgsgrössen. Tabelle 13 stellt die hieraus durch 

das Wissensmanagement ableitbaren generischen Handlungsempfehlungen dar: 

Vergleich 

Verfügbar- 

keitsgrade 

Vergleich 

Einflussgrade 

Handlungsempfehlung zur 

Entwicklung einer Wissensbasis 

Ist ≥ Soll Effektreal ≥ EffektHyp • Keine Modifikation der Hypothese zur Relevanz der 

Ressource erforderlich 

• Keine Massnahmen erforderlich 

Ist ≥ Soll Effektreal < EffektHyp • Modifikation der Hypothese zur Relevanz der Ressource 

erforderlich 


Ist < Soll Effektreal ≥ EffektHyp • Keine Modifikation der Hypothese zur Relevanz der 

Ressource erforderlich 

• Initiierung der Kernprozesse Wissensentwicklung 

oder -erwerb erforderlich 

Ist < Soll Effektreal < EffektHyp • Modifikation der Hypothese zur Relevanz der Ressource 

erforderlich 


Tabelle 13: Regelkreis Wissensentwicklung


Im Fokus steht auch hier die Unterstützung des Führungssystemes bei der Zielfindung 

und –bildung, nicht die Detaillierung von Einzelfallbeobachtungen oder Soll-/ Ist- 

Abweichungen. Den wichtigsten Steuerungsimpuls für das Wissensmanagement stel- 

len dabei Informationen dar, die eine unzureichende Verfügbarkeit von solchen Wis- 

sensressourcen feststellen, bei denen tatsächlich ein signifikanter Einfluss auf Erfolgs- 

grössen beobachtet werden kann. Diese stellen dann durch Erhebungen des operativen 

Wissensmanagements gewonnene Erkenntnisse über bestehende Entwicklungsbedarfe 

im Unternehmen dar. 

4.2.1.3 

Informationssystem Wissenscontrolling 

Mit der Festlegung von Normen zur Ableitung bzw. Beschreibung von Soll- und Ist- 

Ressourcenausstattungen wird die Integration der Ressource Wissen lediglich in abs- 

trakter Weise vollzogen. Indem nämlich die in der Metrik zur Gesamtbanksteuerung 

abgebildeten Erfolgsgrössen anhand von Aufgabenkontexten mit der organisationalen 

Wissensbasis verknüpft werden. 

Dieser Integrationsschritt sollte um eine datenmässige Integration ergänzt werden, um 

so eine wirksame Vernetzung des Wissensmanagements mit anderen (hierarisch 

gleichgeordneten oder übergeordneten) Führungssystemen zu erreichen. 

Bei der Darstellung des Zielsystems des Wissensmanagements in Kapitel 3.3 werden 

die vielfältigen Informationsbeziehungen zwischen strategischer und operativer Füh- 

rungsebene deutlich. 408 Es sind deshalb mit einer Controlling-Konzeption die Eck- 

punkte zur Gestaltung des Informationsflusses zwischen strategischem und operativem 

Controlling zu konkretisieren. Abbildung 21 bietet dazu einen zusammenfassenden 

Überblick über das Informationssystem Wissenscontrolling. 

408 Vgl. Kapitel 3.3, S. 141 ff.


Strategisches Wissenscontrolling 

Metrik der Gesamtbanksteuerung 

* 

• Modifikation 

Hypothesen 

• Konsolidierung 

Ist-Ausprägungen 

• Bewertung Massnahmenerfolge 

• Differenzierung 

• Falsifizierung 

• Aufnahme neuer 

Hypothesen 

Hypothesen zum Einfluss 

von Wissen auf Erfolgsgrössen 

Definition 

Aufgabenkontexte 

Ziele 



• Ressourcenausstattung: • Ressourcendisposition: 

... 

Markenstärke 

• Evaluation 

im Rahmen 

der Früherkennung 

Ist Soll Ziele Stati 

Appendix Wissens-Scorecard 

•Neue 

inkrementellgenerierteWissensressourcen 

• Aggregierte Ist- 

Ausprägungen von 

Ressourcen in 

artgleichen Aufgabenkontexten 

• Ist-Ausprägung der 

Attribute von Wissensressourcen 

• Ort, Zeit und Ziele 

von Akten der 


Ist-Ausprägungen zu Erfolgsgrössen/ 

Indikatoren, anderen 

Ressourcen (Personal, IT, 

Risikotragfähigkeit) 

• Ist-Effekte von Wissensressourcen 

auf 

Erfolgsgrössen (in 

Aufgabenkontexten) 

• Hypothesen zum 

Einfluss von Wissensressourcen 

Operative Informationssysteme 

der Bank 

Abbildung 21: Informationssystem Wissenscontrolling 

•Befunde zu 

Beiträgen 


zur 

Ressourcenausstattung 

• Aggregierte Ist- 

Ausprägungen von 

Effekten auf identischeErfolgsgrössen/ 

Indikatoren 

• Zielerreichungsgrade 

von Wissensmanagementmassnahmen 

• Soll-Ausprägungen 

von Attributen der 


•HR-Systeme 

• Auswertungen von 

Workflowsystemen 

• Zielerreichungsgrade 


• Ziele und Budgets 

von Wissensmgt.- 

Massnahmen 

Basisdaten 

• Vertriebscontrolling 

• Kostencontrolling 

•Sonstige Ist- 

Grössen 

• Marktforschung 

•.... 

Erhebungsergebnisse ** des operativen 

Wissensmanagements 

Operatives Wissenscontrolling 

* z.B. Balanced Scorecard, 

Skandia Navigator 

** Beobachtung, Befragung, 

Dokumentenanalyse


4.2.1.3.1 Informationsfluss auf Gesamtbankebene 

Auf der Gesamtbankebene sind vor allem drei Informationsbeziehungen für eine wirk- 

same Vernetzung des strategischen Wissenscontrollings von Bedeutung: 

a) Einbeziehung von Planungen zu den Erfolgsgrössen 

b) Bereitstellung von Ist-Werten zu den Erfolgsgrössen 

c) Abbildung der Ist-Wissensposition in der Gesamtbankmetrik 

ad a) Einbeziehung von Planungen zu den Erfolgsgrössen 

Mit der Ableitung der Soll-Ressourcenausstattung aus den in der Gesamtbankmetrik 

abgebildeten Erfolgsgrössen werden diejenigen Wissensobjekte und –prozesse identi- 

fiziert, von denen angenommen wird, dass sie den kritischen wissensbezogenen Kapa- 

zitätsausschnitt der Bank darstellen. Mit Blick auf die Dispositionen eines Wissens- 

managements ist deshalb Transparenz erforderlich über die langfristigen Zielvorstel- 

lungen der Unternehmensleitung bezüglich der Komposition dieser Erfolgsgrössen. 

Dabei gilt das Interesse nicht den im Rahmen einer Einjahresplanung festgelegten 

Plan-Werten zu den Indikatoren dieser Erfolgsgrössen. (Plan-Anzahl Neukunden p.a., 

Plan-Wert eines Kundenzufriedenheitsindex). Angesichts der in der Regel langfristi- 

gen Wirkungszeiträume von Veränderungen in der organisationalen Wissenbases er- 

scheinen solche Plan-Werte als weitgehend irrelevant. 

Als bedeutsam sind hier vielmehr solche Planungen der Unternehmensleitung anzuse- 

hen, die etwa Neugewichtungen von Erfolgsgrössen implizieren. Erfährt beispielswei- 

se die Erfolgsgrösse Kostenposition aufgrund von Veränderungen in der Anbieter- 

struktur oder aufgrund von makroökonomischen Rahmenbedingungen einen Bedeu- 

tungszuwachs gegenüber anderen Erfolgsgrössen, so stellte dieses einen wichtigen 

Parameter für Dispositionen im Wissensmanagement dar. Schliesslich können hier- 

durch implizite und explizite Wissensinhalte wie ”Kostendisziplin” oder ”Methoden 

der Eigenkapitalallokation” an Bedeutung gewinnen, für die zuvor im Vergleich zu


eher innovations- oder marketingorientierten Wissensinhalten nur eine nachrangige 

Bedeutung angenommen wurde. 

ad b) Bereitstellung von Ist-Werten zu den Erfolgsgrössen 

Angesprochen sind hier die Ist-Werte zu denjenigen Indikatoren, mit deren Hilfe die 

Erfolgsgrössen in der Metrik abgebildet werden. Zeitreihenanalysen von Ist- 

Ausprägungen dieser Indikatoren können wichtige Anhaltspunkte bieten für eine Beur- 

teilung der Relevanz von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten. 409 Diese Sicht- 

weise soll an einem Beispiel erläutert werden. 

Betrachtet wird ein Indikator zur Messung von Kundenzufriedenheit. Es sei ange- 

nommen, dass in der Vergangenheit in erheblichem Umfang finanzielle Mittel dafür 

aufgewendet wurden, die Versorgung von Vertriebsmitarbeitern mit solchen impliziten 

und expliziten Wissensinhalten zu gewährleisten, von denen angenommen wurde, dass 

sie die Motivation von Mitarbeitern zu kundenorientiertem Verhalten wirksam unter- 

stützen. Zu denken ist hier an die Durchführung regelmässiger Town Hall Meetings, 

an die Einrichtung elektronischer Ideenbörsen oder an den regelmässigen Versand von 

Mitarbeiterpublikationen mit entsprechenden kundenbezogenen Inhalten. Analysen der 

Kundenbefragungen könnten den Befund hervorbringen, dass nach einigen Befra- 

gungszyklen die durchschnittliche Kundenzufriedenheit in den Vertriebsregionen auf 

gleichem Niveau angesiedelt ist. Sofern dem Wissensmanagement Informationen über 

regional signifikant unterschiedliche Nutzungsintensitäten von elektronischen Ideen- 

börsen, unterschiedliche Häufigkeiten von Town Hall Meetings in den Regionen usw. 

verfügbar sind, so kann geschlussfolgert werden, dass die mit diesen Massnahmen 

angesprochenen Wissensressourcen tatsächlich keinen signifikanten Einfluss auf die 

Kundenzufriedenheit ausüben. 



Langzeitanalysen von Indikatoren stellen lediglich einen Ansatz dar, um Transparenz 

über den tatsächlichen Einfluss von Wissensressourcen auf Erfolgsgrössen zu gewin- 

nen. Allerdings sollte systematischen Beobachtungen von in Standardberichten abge- 

bildeten Leistungskennzahlen in der Praxis eine ausreichend grosse Aufmerksamkeit 

gewidmet werden. 

ad c) Abbildung der Ist-Wissensposition in der Gesamtbankmetrik 

Mit den beiden zuvor behandelten Informationsbeziehungen wird die Bereitstellung 

von Informationen für das Wissensmanagement angesprochen. Nun soll die Fragestel- 

lung untersucht werden, in welcher Weise das Wissenscontrolling Informationen über 

Fortschritte bei der Entwicklung und Nutzung einer organisationalen Wissensbasis 

gegenüber der Gesamtbankebene kommunizieren kann. 

Auf den hohen Verbreitungsgrad des Balanced Scorecard-Konzeptes in der Unterneh- 

menspraxis wird bereits an anderer Stelle hingewiesen. 410 Es soll also für die nachfol- 

genden Überlegungen davon ausgegangen werden, dass eine Balanced Scorecard als 

Metrik der Unternehmenssteuerung genutzt wird. 

Zunächst bedarf der Klärung, welche Informationen des Wissenscontrollings in dieses 

Format aufgenommen werden sollten. Es wird vorgeschlagen, die folgenden drei In- 

formationen zu berücksichtigen: 

• Beschreibung der relevanten Wissensressourcen 

• Scoring-Wert 411 zur Abbildung des Ist-Verfügbarkeitsgrades zu einem 

bestimmten Berichtszeitpunkt pro aufgeführter Ressource 

• Beschreibung laufender Massnahmen pro aufgeführter Ressource 

410 Für eine Darstellung des Balanced Scorecard-Konzeptes vgl. Kapitel 4.1.2.1.2, S. 195 ff. 

411 Für eine Erläuterung des Verfügbarkeits-Scorings vgl. Kapitel 4.2.1.2.1, S. 222-224.


Über Plan-Werte im engeren Sinne zu einzelnen Wissensressourcen verfügt das Wis- 

senscontrolling nicht. Allerdings bietet der vorgestellte Scoring-Wert eine gute Aussa- 

gekraft: Indem er nämlich als Indikator für den Grad der Übereinstimmung zwischen 

geforderter und tatsächlicher Ressourcenverfügbarkeit zu interpretieren ist. Allerdings 

ist bei dieser Interpretation das hohe Aggregationsniveau, auf dem dieser Scoring- 

Wert (als ein Durchschnittswert für eine bestimmte Anzahl beobachteter Vorgänge 

einer Berichtsperiode) angesiedelt ist, im Auge zu behalten. 

Im Hinblick auf die formale Integration dieser Informationen in bestehende Balanced 

Scorecard-Formate wird eine Appendix-Lösung favorisiert. Diese sieht vor, nach 

Massgabe der in einer Gesamtbank-Scorecard abgebildeten Erfolgsgrössen zu diffe- 

renzierende Wissens-Scorecards aufzunehmen. Diese Vorgehensweise bietet eine adä- 

quate Managementunterstützung, indem zu jeder Erfolgsgrösse die entsprechenden 

Wissensressourcen betrachtet werden können. Abbildung 22 illustriert diesen Lö- 

sungsvorschlag anhand einer Wissens-Scorecard für die Erfolgsgrösse Kostenposition. 

Idealerweise bildet ein Berichtswesen auf der Basis des Balanced Scorecard- 

Konzeptes die formale Organisationsstruktur von Unternehmen ab. Dieses bedeutet, 

dass für die verschiedenen Berichtsebenen spezifische Scorcards bereitgestellt werden. 

In welchem Umfang dieser Differenzierung mit Wissens-Scorecards gefolgt werden 

kann, wird durch die Verfügbarkeit der erforderlichen Daten im Wissenscontrolling 

bestimmt. 

Die mit einer Aufnahme in die Metrik der Gesamtbanksteuerung damit auch daten- 

mässig vollzogene Intergration von Wissensressourcen bietet Entscheidungsträgern 

Transparenz in Bezug auf die in ihrem Verantwortungsbereich realisierte wissensbe- 

zogene Ressourcenausstattung. Auf diesem Wege können sowohl durch Wissensres- 

sourcen bedingte Restriktionen in Entscheidungen einbezogen, als auch Wissensbedar- 

fe beschrieben werden.


Balanced Scorecard 

Gesamtbank 


Markenstärke 

Ziele 


... 

Scorecard Vertriebseffektivität 

Scorecard Kostenposition 

... 

Appendix 

Wissens-Scorecard Kostenposition 

Wissensressource 

• Methodenkompetenz zur 

Erstellung Businesspläne 

• Implizites Projektmgt.- 

Wissen Führungskräfte 

• Explizites Planungswissen 

in IT,Vertrieb, Personal 

• Kostenbewusstsein der 

2. Führungsebene 

• Übertragungsgeschwindigkeit 

von Best Practise- 

Wissen im Konzerverbund 

• Kodifizierte Richtlinien 

des Konzerncontrollings 

Verfügbarkeits-Scoring 1 = Nicht verfügbar 

2 = In geringem Masse verfügbar 

3 = In hohem Masse verfügbar 

4 = Vollständig verfügbar 

Abbildung 22: Wissens-Scorecard als Controllinginstrument 

4.2.1.3.2 

Verfügbarkeit 

Informationsfluss zwischen den Controllingebenen 

2 

2 

1 

2 

1 

4 

Massnahme 

• Planung von Schulungen 

• Erstellung Blue Book 

• Zusammenarbeit mit 

externen Beratern 

• Initiierung Job-Rotation- 

Programme 

• Sanktionierung von Verletzungen 

d. Vorbildfunktion 

• Aufbau Yellow Pages, 

Communities of Practise 

•Keine 

Wie in Abbildung 21 (vgl. S. 227) dargestellt ist, spiegeln die Schnittstellen zwischen 

strategischem und operativen Controlling die Arbeitsteilung zwischen strategischem 

und operativem Wissensmanagement im Hinblick auf drei Bereiche wider: 

a) Planung und Umsetzung des Kernprozesses der Wissensnutzung 412 

b) Planung und Umsetzung anderer Kernprozesse 

c) Aufnahme und Verarbeitung von Informationen zur Früherkennung 

ad a) Planung und Umsetzung des Kernprozesses der Wissensnutzung 

Das strategische Controlling leitet der operativen Ebenen Informationen in Bezug auf 

Ort, Zeit und Rahmenbedingungen von geplanten Aufgabenkontexten zur Aufnahme 

412 Vgl. hierzu die Darstellung der Ziele des Kernprozesses der Wissensnutzung in Kapitel 3.2.2.2.2, S. 134 ff sowie die Prinzipdarstellung 

von Ist-Aufnahmen durch das operative Wissensmanagement in Abbildung 16, Kapitel 3.2.2.2.2, S. 172.


von Akten der Wertgewinnung zu. Dabei werden dem operativen Controlling insbe- 

sondere folgende Informationen pro vorgesehener Transaktion bereitgestellt: 

• für den Aufgabenkontext relevante Wissensressourcen der Soll-Ausstattung 

• die relevanten Hypothesen über den Einfluss von Wissensressourcen 

• Soll-Ausprägungen der relevanten Attribute von Wissensressourcen 

Vom operativen Führungssystem aufgenommene Befunde werden vom operativen 

Controlling aufbereitet und folgende Informationen an die strategische Ebene übermit- 

telt: 

• Aggregierte Ist-Ausprägungen der Attribute von Wissensressourcen, deren 

Wertgewinnungsprozess in Vorgängen zu identischen (oder zumindest ähnli- 

chen) Aufgabenkontexten aufgenommen wurden 

• Aggregierte Ist-Bewertungen der Effekte von Wissensressourcen in identischen 

(oder zumindest ähnlichen) Aufgabenkontexten 

Diese Informationen werden vom strategischen Controlling mit weiteren Befunden 

konsolidiert und für die Überpüfung von Hypothesen zur Soll-Ressourcenausstattung 

weiterverarbeitet. Der hier beschriebene Informationsfluss stellt das Kerngerüst der 

wissensmanagementinternen Informationsversorgung dar. 

ad b) Planung und Umsetzung anderer Kernprozesse 

Hiermit wird der für eine wirksame Koordination von Planung und Umsetzung der 

Projektaktivitäten erforderliche Informationsfluss zwischen strategischem und operati- 

vem Controlling angesprochen. Die von dem strategischen Management initiierten 

Kernprozesse werden in Zeit-, Budget- und Massnahmenplanungen detailliert und dem 

operativen Controlling zugleitet. Von dieser Ebene werden periodische Statusberichte 

für Zwecke der Projektfortschrittskontrolle gemeldet.


ad c) Aufnahme und Verarbeitung von Informationen zur Früherkennung 

Im Gegensatz zu den zuvor dargestellten Informationsbeziehungen werden die hier 

angesprochenen Transaktionen vom operativen Controlling initiiert. Vom operativen 

Management antizipierte Auffälligkeiten werden bewertet und dem strategischen Con- 

trolling zur Wahrnehmung seiner Früherkennungsfunktion 413 übermittelt. 

4.2.2 

4.2.2.1 

4.2.2.1.1 

Kosten- und Nutzenbewertung 

In Kapitel 3.3 wird herausgestellt, dass die Realisierung des Wirtschaftlichkeitsprin- 

zips wichtige Beiträge leistet für die Integration von Wissen in das übergreifende Res- 

sourcenmanagement sowie für die Legitimation von Wissensmanagement-Aktivitäten 

im Allgemeinen. 414 Dazu sind solche Normen erforderlich, die zum einen Beschrei- 

bungen der Kosten- oder Nutzenwirkungen von Entscheidungen im Wissensmanage- 

ment, und darüber hinaus Abgrenzungen unterschiedlicher Kosten- und Nutzenarten 

ermöglichen. 

Normen der Kostenzuordnung 

Wissensbezogene Kostenarten 

Das Wissenscontrolling betrachtet Kostenwirkungen im Zusammenhang mit der Ver- 

fügbarkeit, der Entwicklung sowie der Nutzung von Wissensressourcen. Um Transpa- 

renz im Hinblick auf die Vielzahl unterschiedlicher Arten von mit organisationaler 

Wissensarbeit verbundenen Ressourcenverbräuchen zu gewinnen, können die im 

Rechnungswesen abgebildeten primären und sekundären Kostenarten in entschei- 

dungsrelevante wissensbezogene Kostenarten überführt werden. Als entscheidungsre- 

levant sind solche Kosten definiert, welche durch Entscheidungen im Sinne der Verur- 

sachung, der Veränderung oder des Wegfalls beeinflusst werden. 415 Abbildung 23 

413 Zur Ausgestaltung der Früherkennungsfunktion durch ein strategisches Controlling vgl. Kapitel 4.2.3, S. 240 ff. 

414 Vgl. die Darstellung in Kapitel 3.3.2.1.3, S. 152 ff. 

415 Vgl. BUNGENSTOCK, C. (Kostenrechnungssysteme 1995), S. 65.


stellt einen Vorschlag zur Differenzierung von aus Rechnungswesendaten abgeleiteten 

wissensbezogenen Kostenarten dar: 

Kosten der 

wissensrelevanten 

Infrastruktur 

Kosten des 

Wissensbestandes 

Kosten des 

Bestandsschutzes 

Wissensbezogene 

Kosten 

Sonstige 

wissensbezogene 

Kosten 

Abbildung 23: Systematik wissensbezogener Kostenarten 

Kosten der 

Nicht-Verfügbarkeit´von 

Wissen 

Kosten des 

Nicht-Wissens 

Kosten der 

Wissensbereitstellung 

Kosten des 

externen 

Wissenserwerbs 

Kosten der 

internen 


Auf der ersten Gliederungsebene werden Kosten des Wissensbestandes von durch un- 

zureichender Ressourcenverfügbarkeit verursachten Kosten unterschieden. Diese Ab- 

grenzung trägt dem Umstand Rechnung, dass Kostenwirkungen entweder durch Ent- 

scheidungen im Zusammenhang mit bereits bestehenden Ressourcen induziert oder 

durch Entscheidungen zur Handhabung von Nicht-Wissen verursacht werden. 

Die einem Wissensbestand zuordenbaren Kosten können in infrastrukturbezogene 

Kosten sowie in durch Aktivitäten zum Schutz der organisationalen Wissensbasis ver- 

ursachte Kosten unterschieden werden. Infrastrukturbezogene Kosten werden dabei 

nicht alleine als Kosten der EDV-Infrastruktur, sondern in einem allgemeineren Sinne 

interpretiert.


Solche Kosten, die keiner dieser beiden Kategorien verursachungsgerecht zuzuordnen 

sind, werden schliesslich als sonstige wissensbezogene Kosten charakterisiert. 

Kosten der wissensrelevanten Infrastruktur 

Diese abgeleitete Kostenart umfasst diejenigen Kosten, welche Entscheidungen zur 

Gestaltung der Einflussgrössen von Wissensprozessen sowie Massnahmen zur Spei- 

cherung oder Verteilung verfügbarer Wissensobjekte zugeordnet werden können: 

• Kosten für Massnahmen zur Realisierung einer wissensfördernden Un- 

ternehmenskultur 

• Kosten für das Coaching von für bestimmte Leistungen der Wissensar- 

beit verantwortlichen Führungskräften 

• Kosten für die Bereitstellung und Nutzung von informationstechnischer 

Infrastruktur für Zwecke der Wissensverteilung 

• Kosten der Erstellung und Pflege von Organisationshandbüchern 

Kosten des Bestandsschutzes 

Hier sind solche Kosten angesprochen, welche Entscheidungen zugeordnet werden 

können, die den Schutz der Verfügbarkeitsgrade von Wissensobjekten bzw. der reali- 

sierten Leistungsfähigkeit von Lernprozessen gegenüber beeinträchtigenden Ereignis- 

sen und Sachverhalten zum Gegenstand haben: 

• Kosten zur Erlangung von Schutzrechten (Patente, Lizenzen) 

• Kosten für Massnahmen zur Vermeidung oder Reduzierung von Wis- 

sensverlustrisiken 

• Kosten für Werkschutz


Im Hinblick auf die Kosten des Nicht-Wissens sind zwei Kostenkategorien zu unter- 

scheiden. Dieses sind zum einen (kalkulatorische) Kosten, welche durch unzureichen- 

de Ressourcenverfügbarkeit verursacht werden: 

• Kosten, die durch Überschreitungen von Zeitbudgets in Projekten ver- 

ursacht werden 

• Kosten für Kundenansprachen aufgrund mangelnder Detaillierungsgra- 

de verfügbarer Kundeninformationen (Streuverluste von Werbemitteln) 

• Kosten für Leerzeiten und Kosten für Fehlerbehebungen in Arbeitspro- 

zessen 

• Mehrkosten aufgrund der Nicht-Nutzung von Best Practise-Wissen in 

Arbeitsprozessen 

Die zweite Kategorie von Kosten des Nicht-Wissens erfasst Kosten der Wissensbereit- 

stellung. Dabei können Kosten des externen Wissenserwerbs (Honorarkosten für ex- 

terne Berater, Rekruitingkosten) sowie Kosten der internen Wissensentwicklung unter- 

schieden werden. Hierbei handelt es sich beispielsweise um Kosten für Mitarbeiter- 

schulungen. 

4.2.2.1.2 ”Rückgewinnungskosten” von Wissen 

Da Unternehmen in der Vergangenheit keine ”Wissensbuchführung” vorgenommen 

haben, können Wissensressourcen in der Regel keine historischen Anschaffungskosten 

zugeordnet werden. Als Kostenträger sind im Rechnungswesen Mitarbeiter (Ausprä- 

gung von Wissensorten) und Sachmittel wie informationstechnische Anlagen (Infra- 

struktur) abgebildet. 

Ein Grossteil derjenigen Kosten, welche für die Entwicklung und Bereitstellung von 

Wissensressourcen aufgewendet wurden, können als sunk costs interpretiert werden. 

In einer kostenmässigen Betrachtung hat dieses zur Konsequenz, dass bestehende wis- 

sensbezogene Ressourcenausstattungen als quasi ”ohne Wert” angesehen werden kön-


nen. Dieses birgt die Gefahr, dass dieser Ressourcenausschnitt bei Allokationsent- 

scheidungen systematisch unberücksichtigt bzw. in zu geringem Umfang berücksich- 

tigt wird. Ein Umstand, der keinen adäquaten Bezugsrahmen für die Bewirtschaftung 

von Wissensressourcen darstellt. Aus diesem Grund soll eine Grösse eingeführt wer- 

den, die es erlaubt, näherungsweise den Aufwand für Ressourcenrückgewinnungen zu 

quantifizieren. 

Dazu wird das Konstrukt der ”Rückgewinnungskosten von Wissensressourcen” einge- 

führt. Diesem liegt insofern ein wertmässiger Kostenbegriff zugrunde, als damit der 

bewertete, leistungsgerichtete und periodenbezogene Ressourcenverbrauch für die 

Entwicklung von Wissensressourcen in zukünftigen Zeitperioden berücksichtigt wer- 

den soll. Es werden damit diejenigen Kosten betrachtet, die dann entstehen, wenn eine 

in der Zukunft nicht (mehr) verfügbare Wissensressource auf das zum Zeitpunkt der 

Bewertung realisierte Verfügbarkeitsniveau entwickelt werden müsste. 

Mit Hilfe einer solchen Kostengrösse ist es möglich, diejenigen Ressourcen, die ohne 

grossen Aufwand ersetzt werden können, von solchen Ressourcen zu unterscheiden, 

welche nur zu sehr hohen Kosten wiederzuentwickeln sind, sofern sie dem Unterneh- 

men verloren gehen. 

Die Betrachtung von ”Rückgewinnungskosten” ermöglicht es beispielsweise, den hö- 

heren Wert von implizitem Wissen über Kunden in einer Vertriebsorganisation gegen- 

über dem Wert von in vertriebsbezogenen Leitfäden und Handbüchern kodifiziertem 

Wissen kostenmässig zu begründen. 

4.2.2.2 

4.2.2.2.1 

Normen der Nutzenzuordnung 

Direkte Nutzenwirkungen 

Die Einschränkungen, welche von der Zeit- und Kontextabhängigkeit von Wissen aus- 

gehen, lassen lediglich qualitative Bewertungen zu: Ein Ressourcennutzen kann immer 

nur für einen bestimmten Zeitpunkt (zu dem Ressourcen bestimmte Ausprägungen und 

Aufgabenkontexte bestimmte Anforderungen aufweisen) und in einem bestimmten


Wettbewerbskontext angegeben werden. Dieser Wettbewerbskontext wird durch die 

Komposition der Erfolgsgrössen sowie die Gesamtheit der an diese Erfolgsgrössen 

gebundenen Aufgabenkontexte widergespiegelt. 

Dabei ist zu berücksichtigen, dass ein Wissensobjekt oder –prozess mehreren Aufga- 

benkontexten bzw. Erfolgsgrössen zugeordnet sein kann. Der Nutzen solcher Ressour- 

cen, die mehreren Erfolgsgrössen zugeordnet werden, ist als höher einzuschätzen als 

der Nutzen von Wissensobjekten und –prozessen, die in Aufgabenkontexten wirksam 

werden, die nur eine einzige Erfolgsgrösse thematisieren. 

Das Nutzenniveau wird durch den Ist-Verfügbarkeitsgrad in Bezug auf die Merk- 

malsausprägungen bestimmt: Fehlerfrei und in hoher Geschwindigkeit sich vollzie- 

hende Wissensprozesse entfalten in höherem Masse ihren Nutzen als fehlerhafte Wis- 

sensprozesse, die in geringerer Geschwindigkeit verlaufen. Wissensobjekte, deren 

Wissensinhalt (professionelle Kenntnisse einer Programmiersprache) in vollständigem 

Umfang verfügbar ist, sind von höherem Nutzen als solche Objekte, bei denen der Ist- 

Verfügbarkeitsgrad der Wissensinhalte unzureichend ausgeprägt ist. 

Die Auswahl von Indikatoren zur Nutzenmessung erfolgt aufgabenkontextspezifisch 

(Effekte auf Kundenzufriedenheit, Risikokosten, Produktivität, Neukundengewin- 

nung). Der Nutzen von Wissensressourcen, die in mehreren Aufgabenkontexten von 

Bedeutung sind, kann somit in der Regel nicht mit Hilfe einer einzigen Kennzahl ab- 

gebildet werden, da verschiedene Nutzendimensionen einbezogen werden müssen. 

Hierzu ist die Bildung von Indizes erforderlich, wodurch eine Zusammenführung und 

Gewichtung unterschiedlicher Nutzendimensionen ermöglicht wird. 416 

4.2.2.2.2 

Indirekte Nutzenwirkungen 

Von Wissensressourcen können darüber hinaus indirekte Nutzeneffekte ausgehen. So 

kann ein allgemeiner positiver Einfluss der Leistungsfähigkeit in Bezug auf die orga- 

416 Zur Bildung von Indizes zur Gewinnung wissensbezogener Kennzahlen vgl. die Beispiele bei SCHOMANN, M. (Measurement 2001), 

S. 225 sowie die Beispiele bei RABRENOVIC, O. (Organisation 2001), S. 53-55.


nisationale Wissensarbeit auf die Fähigkeit eines Unternehmens, wettbewerbsinduzier- 

te Veränderungsbedarfe zeitgerecht zu antizipieren, angenommen werden. 

Ausserdem gehen von Wissensressourcen, die einen hohen Verfügbarkeitsgrad auf- 

weisen, auch insofern positive Nutzenwirkungen aus, als hohe Ressourcenniveaus 

Voraussetzungen darstellen können für die Generierung neuer Wissensressourcen in 

nachfolgenden Zeitperioden. 

Diese indirekten Effekte sollten bei der Nutzenbewertung von Wissensressourcen un- 

berücksichtigt bleiben, da eine Zuordenbarkeit zu Aufgabenkontexten kaum gewähr- 

leistet ist. An anderer Stelle wird in diesem Zusammenhang auf die Schwierigkeiten 

des Informationstechnologie-Controllings in der Praxis eingegangen, die auch darauf 

zurückzuführen sind, dass der Nutzen von Informationstechnologien mit Hinweisen 

auf solche indirekten Effekte zu begründen versucht wird. 417 

4.2.3 

Früherkennungssysteme 

Bei der Darstellung der strategischen Managementziele wird deutlich, dass die Ent- 

scheidungsfähigkeit des Führungssystems eine zeitgerechte Informationsversorgung in 

Bezug auf solche Sachverhalte und Entscheidungen voraussetzt, die für die Entwick- 

lung und Nutzung von Wissensressourcen von Bedeutung sein können. 

Damit ist zum einen die Anforderung angesprochen, dass Transparenz gewährleistet 

sein muss bezüglich Zeitpunkt, Inhalt und Rahmenbedingungen von geplanten bzw. 

sich abzeichnenden Vorgängen, in denen Akte der Wertgewinnung von Wissen beo- 

bachtet werden können. 418 Darüber hinaus wird in Kapitel 3.3.2 der Informationsbe- 

darf im Hinblick auf sich anbahnende Entscheidungen mit Wissensverlustrisikopoten- 

zial im Unternehmen erläutert. 419 Schliesslich wird dort die Handhabung von inkre- 

mentell generiertem Wissen als ein massgeblicher Beitrag des Wissensmanagements 

417 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 1.2.3, S. 6 ff. 

418 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.3.3.1.1, S. 170. 



zur Unternehmensentwicklung vorgestellt. 420 Um die entsprechenden Informationsbe- 

darfe des Führungssystems zu befriedigen, muss das Wissenscontrolling eine Früher- 

kennungsfunktion 421 wahrnehmen. 

KRYSTEK und MÜLLER-STEWENS unterscheiden eigen- und fremdorientierte Sys- 

teme sowie betriebliche und überbetriebliche Früherkennung. 422 In den hier zu disku- 

tierenden Anwendungsfällen wird ausschliesslich die eigenorientierte betriebliche 

Früherkennung thematisiert. Der Controllingprozess der Früherkennung lässt sich in 

drei Arbeitsschritte abgrenzen: 423 

• Scanning: Kontinuierliche Suche nach ”schwachen Signalen” im Unternehmen, 

die als Indikatoren für zukünftige Ereignisse, Sachverhalte bzw. Entscheidungen 

interpretiert werden können 

• Monitoring: Zielgerichtete Aufnahme und Verarbeitung von Informationen zur 

Beschreibung dieser Ereignisse, Sachverhalte bzw. Entscheidungen 

• Evaluation: Bewertung der mit den antizipierten Ereignissen, Sachverhalten 

bzw. Entscheidungen verbundenen Chancen und Risiken 

Die Ausgestaltung der Früherkennungsfunktion erfolgt in zwei Schritten. Zunächst 

wird erläutert, in welcher Weise eine adäquate Informationsversorgung (Scanning, 

Monitoring) im Hinblick auf Sachverhalte der Wissensnutzung und -entwicklung so- 

wie in Bezug auf Entscheidungen mit Verlustrisikopotenzial sichergestellt werden 

kann. Sodann folgen Erläuterungen zur Durchführung von Chancen- und Risikobewer- 

tungen mit Hilfe von Szenarien. In den Mittelpunkt der Risikobetrachtungen wird da- 

bei die Evaluation von Wissensverlustrisiken gestellt. Als Anwendungsfälle der Chan- 

cenbewertung werden die Evaluation der Attraktivität von neuem Wissen sowie der 

Attraktivität von Ausschnitten der organisationalen Wissensbasis diskutiert. 

420 Für eine Darstellung vgl. Kapitel 3.3.2.2.2, S. 157 ff. 

421 Für eine Darstellung von Früherkennungssystemen als Controllinginstrument vgl. BAISCH, F. (Früherkennungssystem 2000), S. 24-27. 

422 KRYSTEK und MÜLLER-STEWENS verwenden den synonymen Begriff der ”Frühaufklärungssysteme”. KRYSTEK, U.; MÜLLER- 

STEWENS, G. (Frühaufklärung 1992), S. 339. 

423 Vgl. KRYSTEK, U.; MÜLLER-STEWENS, G. (Frühaufklärung 1992), S. 350.


Chancen- und Risikobewertungen repräsentieren strategische Controllingaufgaben. 

Ebenso die systemgestaltenden Aufgaben in Bezug auf das Scanning und das Monito- 

ring. In den Prozess der Identifizierung von ”schwachen Signalen” ist hingegen das 

operative Controlling in bedeutendem Umfang einbezogen. 

4.2.3.1 

4.2.3.1.1 

Schwache Signale über Sachverhalte und Entscheidungen 

Sachverhalte der Wissensnutzung und -entwicklung 

Das Wissenscontrolling greift bei seinen Bewertungen von Ressourcenausstattungen 

auf zwei Informationsquellen zurück. Es werden einerseits solche Informationen ver- 

arbeitet, die von anderen Informationssystemen bezogen werden (Kundenzufrieden- 

heitsindex, Kundenprofitabilität, Periodenerfolg von Filialen). Zudem wird auf inner- 

halb des Informationssystems Wissenscontrolling generierte Informationen zurückge- 

griffen. Diese zuletzt angeführten Informationen gehen auf Beobachtungen, Befragun- 

gen, Dokumentenanalysen usw. des operativen Wissensmanagements zurück. Sie bil- 

den die in Aufgabenkontexten gewonnenen Urteile 424 über die Wissensressourcen zu- 

ordenbaren Ist-Verfügbarkeitgrade sowie beobachtbaren Effekte ab. 

Es ist weder als praktikabel noch als erforderlich anzusehen, dass ein operatives Wis- 

senscontrolling seine Informationsbeschaffungsfunktion realisiert, indem es lückenlos 

das Wirken von Wissen in sämtlichen Geschäftsvorgängen einer Periode aufnimmt. 

Entscheidend ist vielmehr, dass diese Informationsfunktion wahrgenommen wird an 

solchen Messpunkten, in denen sich die Wertgewinnung von Wissen in besonders be- 

deutender Weise manifestiert. Solche Manifestationen können z. B. bei folgenden Ge- 

legenheiten angenommen werden: 

• Initiierung von Gross-Projekten (Qualitätsmanagement, Migration neuer EDV- 

Systeme, Prozessoptimierung) 

424 Für eine Darstellung von Normen zur Bewertung der Ist-Ressourcenausstattung vgl. Kapitel 4.2.1.2.1, S. 219 ff (Ressourcenverfügbar- 

keit) sowie Kapitel 4.2.1.2.2., S. 224 ff (Ressourcenwirkungen).


• Initiierung von strategischen Programmen (Integration akquirierter Unterneh- 

men, Kooperationen, langfristige Programme zur Verbesserung der Kostenposi- 

tion wie Six Sigma, Initiativen zur Verbesserung der Kundenorientierung) 

• Definition neuer Verantwortlichkeiten, Aufgaben usw. im Zusammenhang mit 

bereits bestehenden Aufgabenkontexten (Mehrkanalsteuerung als ergänzende 

Aufgabe für eine bisher filialzentrierte Vertriebsorganisation) 

• Periodisch vollzogene Aktivitäten mit ausserordentlichem Einfluss auf die ge- 

wöhnliche Geschäftstätigkeit (Planungsrunden, Vereinbarung bzw. Anpassung 

von Service Level Agreements) 

Im Rahmen des Scanningprozesses unternimmt das Wissenscontrolling Anstrengun- 

gen, frühzeitig Kenntnis von diesen Sachverhalten bzw. den entsprechenden Planun- 

gen von Entscheidungsträgern zu gewinnen. 

Mit Hilfe des Monitoringprozesses wird der Versuch unternommen, folgende Informa- 

tionen zu wahrgenommenen Sachverhalten und Entscheidungen zu beschaffen: Infor- 

mationen über Inhalte und Ziele sowie Informationen über Rahmenbedingungen (Prio- 

rität für die Unternehmensleitung, Verantwortlichkeiten, Zeithorizonte). Anhand dieser 

Informationen vermag ein Wissenscontrolling abzuleiten, welche Erfolgsgrössen bzw. 

Aufgabenkontexte angesprochen werden, und welche Wissensressourcen der Soll- 

Ausstattung 425 von Bedeutung sind. 

Während das Scanning und das Monitoring in regionalen Instituten mit geringer Be- 

schäftigtenzahl auf dem Wege fallweiser persönlicher Interventionen praktikabel er- 

scheinen, so sind diese Prozesse innerhalb internationaler Konzernstrukturen ohne eine 

Einbettung in formale Verfahren nicht zu gewährleisten. Deshalb sollte die Informati- 

425 Für eine Darstellung der Zuordnung von Wissensressourcen zu Erfolgsgrössen vgl. Kapitel 4.2.1.1.1, S. 209 ff.


onsbeschaffung gesichert werden, indem Informationspflichten 426 von Linien- und 

Projektverantwortlichen gegenüber dem Wissenscontrolling vereinbart werden. 

Die aus Sicht der Informationspflichtigen hiermit verbundenen Transaktionskosten 

können mit Hilfe elektronischer Eingabemasken marginalisiert werden. Die Durchset- 

zung solcher Informationspflichten erscheint nicht als problematisch, da sich der Be- 

darf des Controllings auf wenige Informationen von geringem Detaillierungsgrad be- 

schränkt. 

Einen hohen Grad der Unsicherheit und Diskontinuität weisen nun solche Sachverhalte 

und Ereignisse auf, welche die inkrementelle Generierung von neuen Wissensressour- 

cen signalisieren. 427 

Zugleich stellen solche ”schwachen Signale” für das Wissenscontrolling die wichtigste 

Informationsart im Rahmen seiner Früherkennungsfunktion dar. Schliesslich werden 

hiermit Ressourcen betrachtet, die aufgrund ihres Neuheitsgrades in der bestehenden 

Soll-Ausstattung nicht berücksichtigt sind, und die daher für die Initiierung von Pro- 

dukt- oder Prozessinnovationen besonders bedeutsam sein können. Es sind hierzu drei 

Ansatzpunkte für ein systematisches Scanning und Monitoring anzuführen: 

Zum einen kommen elektronische Plattformen in Betracht, welche Mitarbeitern Mög- 

lichkeiten eröffnen, eigeninitiativ persönliche Erfolge, Ereignisse und Beobachtungen 

in einem nicht-standardisierten Format zu kommunizieren. 

Darüber hinaus können informelle Gelegenheiten für den Austausch von Erfahrungs- 

geschichten 428 organisiert werden. Bei der Teilnehmerauswahl sollte dabei die Rele- 

vanz von Arbeitsbereichen für die Erfolgsgrössen der Bank sowie die in der Vergan- 

426 Die Qualität solcher Informationspflichten als Voraussetzung für ein erfolgreiches Management von Wissen im Allgemeinen zeigt sich 

darin, welche hohe Bedeutung diesen Pflichten in der Praxis von Unternehmensberatungen als professionellen Wissensintermediären 

eingeräumt wird. Vgl. hierzu die Fallstudien bei WILLKE, H. (Wissensmanagement 2001), S. 125-136; HIDDING, G. J.; 

GATTERALL, S. M. (Anatomy 1998), S. 4-12; WOJDA, F. (Planung 2000), S. 320-326; SCHOLZ, V. (Business 2002), S. 44-51. 

427 Zur Relevanz inkrementell generierter Wissensressourcen vgl. Kapitel 3.3.2.2.2, S. 157 ff. 

428 Vgl. WEHNER, T.; DICK, M. (Umbewertung 2001), S. 93; BROWN, J. S.; DUGUID, P. (Mitarbeiter 1999), S. 82-86.


genheit beobachteten Beiträge zur organisationalen Wissensarbeit berücksichtigt wer- 

den. 

Weitere Ansatzpunkte bieten Auswertungen von Leistungskennzahlen wie Kunden- 

und Mitarbeiterzufriedenheitsindizes, Produktivitätskennzahlen oder Kundenergebnis- 

beiträgen. Analysen solcher Kennzahlen sind geeignet, ”schwache Signale” über neue 

Wissensressourcen hervorzubringen, weil signifikante Verbesserungen in Bezug auf 

diese Kennzahlen auf (sprunghafte) Veränderungen in der wissensbezogenen Ressour- 

cenausstattung zurückgehen können. 

4.2.3.1.2 

Entscheidungen mit Wissensverlustrisikopotenzial 

Als anspruchsvolle Herausforderung stellt sich die Informationsbeschaffung im Hin- 

blick auf solche Entscheidungen Banken dar, mit denen aus Sicht des Wissensmana- 

gements Verlustrisikopotenziale verbunden sind. Hiermit sind z. B. Entscheidungen im 

Zusammenhang mit Outsourcing-Vorhaben, Veränderungen in der informationstechni- 

schen Infrastruktur oder Entscheidungen im Zusammenhang mit der Führungskräfte- 

entwicklung thematisiert. 429 

Diese Informationen weisen ein ungleich höheres Mass an Unsicherheit und Diskonti- 

nuität auf als die im vorhergegangenen Unterkapital diskutierten Informationen über 

Wertgewinnungsprozesse von Wissen. 

Vereinbarungen von Informationspflichten kommen aufgrund der weitgehenden Auto- 

nomie von Linienverantwortlichen sowie aufgrund mikropolitischer Überlegungen als 

formales Verfahren der Informationsbeschaffung nicht in Betracht. 

Stattdessen wird hierzu die Durchführung von Workshops oder Outdoor-Aktivitäten 

empfohlen - ”früherkennende” Informationsbeschaffung vollzieht sich hier als Wis- 

sensprozess der Sozialisation. 

429 Für eine Darstellung von Wissensverlustrisiken vgl. Kapitel 3.2.2.2.3, S. 137 ff.


Praktisch formuliert: Nur wenn das Wissensmanagement frühzeitig über entsprechen- 

de Diskussionen und Ideen informiert ist, kann der Versuch unternommen werden, 

Risikobewertungen vorzunehmen und Entscheidungsparameter zeitgerecht bereitzu- 

stellen. 

Einen geeigneten Ansatz, solche Sozialisationsprozesse zu initiieren, stellt darüber 

hinaus die systematische persönliche Vernetzung des Wissenscontrollings mit anderen 

Controlling-Funktionen dar. Schliesslich geht die Initiierung von Managementent- 

scheidungen regelmässig von solchen Abteilungen aus. 

Abbildung 24 fasst die vorgestellten Ansätze zur Sicherstellung einer Informationsbe- 

schaffung für Zwecke der Früherkennung im strategischen Wissenscontrolling zu- 

sammenfassend dar. 

hoch 

Relevanz der 

Informationen 

für das Wissensmanagement 

mittel 

Verfahren zur 

Informationsbeschaffung 

• Bereitstellung von elektronischen 

Plattformen für 

selbstinitiative Dokumenttionen 

durch Mitarbeiter 

• Schaffung informeller Gelegenheiten 

zum Austausch 

von Erfahrungsgeschichten 

• Zeitreihenanalysen von 

„harten“ Leistungskennzahlen 

• Durchführung von Workshops 

u.ä. zur Initiierung 

von Sozialisationsprozessen 

• Persönliche Vernetzung des 

Wissenscontrollings mit 

anderen Controlling- 

Funktionen 

• Vereinbarung von Informationspflichten 

gegenüber 

dem Wissenscontrolling 

Art der 

Information 

• Ereignisse und Sachverhalte, 

die als „schwache 

Signale“ für die erfolgreiche 

inkrementelle 

Generierung von neuen 


interpretiert werden 

• Entscheidungen in der 

Bank mit Wissensverlustrisikopotenzial 

• Aufgabenkontexte zur 

Beobachtung der Wertgewinnung 

von Wissen 

Beispiele 

• Sprunghafte Verbesserung in 

der gemessenen Kundenzufriedenheit 

gehen auf neue 

Formen der Zusammenarbeit 

zwischen Vertriebskanälen 

zurück 

• Führungskräfte verschiedener 

Zeitzonen berichten über 

erfolgreiche signifikante Kostenreduzierungen 

in der 

Wertpapierabwicklung 

• Geplante Einschränkung des 

Internetzugangs am Arbeitsplatz 

für Mitarbeiter 

• Geplantes Outsourcing der 

Problemkreditbearbeitung 

• Relokation von Stäben 

• Grössere Projektvorhaben 

und Programme 

• Inhalte von Planungsrunden 

Abbildung 24: Verfahren zur Früherkennung im Wissenscontrolling 

hoch 

Grad der Unsicherheit 

bzw. 

Diskontinuität 

der Informationen 

gering


4.2.3.2 Szenarien zur Bewertung von Risiken 

Die Realisierung einer Früherkennungsfunktion setzt neben den Prozessen Scanning 

und Monitoring, die im vorhergegangenen Unterkapitel erläutert werden, die Durch- 

führung von Chancen- und Risikobewertungen voraus. Gegenstand der Bewertungen 

sind dabei in der Zukunft möglicherweise angesiedelte Sachverhalte und Ereignisse. 

Das strategische Controlling versucht hierbei, ausgehend von Informationen über an- 

stehende Entscheidungen, die Wirkungen dieser Sachverhalte oder Ereignisse im Hin- 

blick auf die organisationale Wissensbasis einzuschätzen. 

Solche Analysen werden vor allem mit Hilfe von Szenarien 430 durchgeführt. Es wird 

hierzu zunächst ein Ansatz zur Bewertung von wissensbezogenen Risiken vorgestellt, 

wobei die Evaluation von Wissensverlustrisiken im Mittelpunkt steht. Sodann folgen 

Erläuterungen zur Bewertung von Chancen im Hinblick auf inkrementell generierte 

Wissensressourcen sowie Darstellungen zur Attraktivitätsbewertung von Ausschnitten 

der organisationalen Wissensbasis. 

4.2.3.2.1 

Evaluation von Wissensverlustrisiken 

Ein Wissensverlustrisiko bewertet die qualitative Verschlechterung der Ausstattung 

eines Unternehmens oder eines Ausschnitts der organisationalen Wissensbasis mit 

Wissensressourcen. Solche Veränderungen sind darauf zurückzuführen, dass sich 

Merkmalsausprägungen von Wissensressourcen in einer Weise wandeln, sodass die 

Wertgewinnung in Aufgabenkontexten beeinträchtigt wird. Oder, in der Diktion der 

Heuristik 431 zur Beschreibung einer wissensbezogenen Ressourcenausstattung formu- 

liert: Es erfolgt eine Reduzierung des Verfügbarkeitsgrades von Wissensressourcen. 

Die Aufnahme von Wissensverlustrisiken als Parameter in unternehmerische Ent- 

scheidungen stellt einen wichtigen Baustein bei der Integration von Wissen in das Res- 

430 Für eine Darstellung von Szenario-Techniken als Instrumente der Früherkennung vgl. TESSEN, F. (Scenario 1997), S. 32-38 sowie 

VON DER HEIJDEN, K. (Scenarios 1996), S. 22-31. 

431 Vgl. hierzu die Darstellungen in Kapitel 4.2.1.2, S. 219 ff.


sourcenmanagement dar. 432 Es soll dabei erreicht werden, dass neben den Konsequen- 

zen für andere Ressourcen wie Finanz- und Sachmittel, die Implikationen solcher Ent- 

scheidungen für die Wissensbasis ebenfalls transparent werden. 

Es sind zwei Fragestellungen, die den Bezugsrahmen bilden für eine Bewertung von 

Verlustrisiken. Zum einen ist eine Einschätzung darüber vorzunehmen, welche Wir- 

kungsintensität aus einer Gesamtbankperspektive von einer Entscheidung auf die Wis- 

sensbasis ausgeht. Damit wird gewürdigt, dass Wissensobjekte und –prozesse unter 

Umständen nicht nur für die Aktivitäten innerhalb derjenigen Organisationseinheit 

(Abteilung, Tochtergesellschaft) von Bedeutung sind, welche die Entscheidungskom- 

petenz inne hat, sondern diese Ressourcen darüber hinaus in Aufgabenkontexte aus- 

serhalb dieser Einheiten eingebunden sind. 

Als zweite Fragestellung ist zu würdigen, welchen Aufwand es verursachen würde, die 

betrachteten Wissensobjekte oder –prozesse in zukünftigen Perioden auf ihrem Ist- 

Verfügbarkeitsgrad zum Zeitpunkt der Entscheidung bereitzustellen. Abbildung 25 

illustriert die Vorgehensweise zur Bewertung von Verlustrisiken innerhalb dieses Be- 

zugsrahmens. 

Wirkungsintensität einer Entscheidung aus Gesamtbankperspektive 

Für eine Bewertung der Wirkungsintensität sind zwei Beurteilungsdimensionen heran- 

zuziehen. Zunächst ist der Beeinträchtigungsgrad von Wissensressourcen zu beurtei- 

len. Dazu ist eine systematische Untersuchung von Ressourcenmerkmalen erforder- 

lich. Im Fall von Outsourcing-Überlegungen ist diese Betrachtung trivial, da sich 

durch den Wegfall von Wissensorten die an diese Wissensorte gebundenen (implizi- 

ten) Wissensobjekte vollständig auflösen. Gleichfalls sind solche Wissensübertragun- 

gen tangiert, in die diese Wissensorte bisher einbezogen sind. 433 

432 Vgl. hierzu die Darstellungen in Kapitel 3.3.2.1.2, S. 151 ff. 

433 Dieses gilt zumindest für den Fall, dass Wissensübertragungen in der organisationalen Wissensbasis mit Hilfe des Konstruktes der 

”Wissensspirale” beschrieben werden. Vgl. zur ”Wissensspirale” die Darstellung in Kapitel 2.2.2.2, S. 43.


Grad der Beeinträchtigung 

der 

Ressourcen durch 

die geplante 

Massnahme 

„Rückgewinnungskosten“ 

der 

Ressource ** 

hoch 

mittel 

gering 

hoch 

mittel 

gering 

gering mittel hoch 

Anzahl Aufgabenkontexte, 

für die die Ressource 

relevant ist * 


Ist-Verfügbarkeitsgrad * 

der Ressource zum Zeitpunkt 

der Entscheidung 

Abbildung 25: Bewertung von Wissensverlustrisiken 

A 

C 

D 

B 

Wirkungsintensität 

der Entscheidung 

aus 

Gesamtbankperspektive 

mittel 

gering 

Aufwand 

für den 

Ressourcenersatz 

hoch 

hoch mittel gering 

E 

Bewertetes 

Verlustrisiko 


* Vgl. Abbildung 20, Kapitel 4.2.1.1.1 

** Vgl. Kapitel 4.2.2.1.2 

F 

Position einer 

Wissensressource 

Anspruchsvoller gestaltet sich die Beurteilung von Beeinträchtigungen, sofern etwa 

die Entscheidung untersucht wird, den Internetzugang für Mitarbeiter einzuschränken. 

Hier bleiben Wissensorte physisch unbeeinflusst und als Partner für Wissensprozesse 

verfügbar. Die Effekte beziehen sich hier vielmehr auf die Erfahrungs- und Deu- 

tungsmuster von Wissensorten sowie auf das Ausprägungsniveau von impliziten und 

expliziten Wissensinhalten. So erscheint es plausibel, dass Mitarbeiter ihre prinzipielle 

Einschätzung der Technologie- und Kommunikationsorientierung ihres Unternehmens 

korrigieren, sofern ihnen eine selbstbestimmte Technologienutzung versagt wird. Die- 

se intrapersonalen Veränderungen können neue Denk- und Verhaltensweisen im Um- 

gang mit elektronischen Medien oder in der Handhabung kundenbezogener elektroni- 

scher Schnittstellen zur Folge haben. 

Darüber hinaus kann eine solche Massnahme bestimmte Wissensinhalte unmittelbar 

beeinträchtigen. Etwa dann, sofern das Internet von Mitarbeitern für arbeitsplatzindi-


viduelle Wettbewerbs- oder Unternehmensumfeldanalysen (Konditionenpolitik von 

Wettbewerbern) genutzt wird. Diese Beispiele machen deutlich, dass nur grobe Ein- 

schätzungen voraussichtlicher Beeinträchtigungen vorgenommen werden können, so- 

fern keine vollständige Auflösung von Wissensorten vorgesehen ist. 

Als zweite Beurteilungsdimension der Wirkungsintensität ist die Einbindung der Res- 

sourcen in Aufgabenkontexte ausserhalb der Organisationseinheit, in welcher die Ent- 

scheidungskompetenz angesiedelt ist, einzubeziehen. An dieser Stelle kann auf die 

Heuristik zur Beschreibung der Soll-Ressourcenausstattung 434 zurückgegriffen werden. 

Indem nämlich die Anzahl von Aufgabenkontexten bestimmt wird, in denen die be- 

trachteten Wissensobjekte und –prozesse in signifikanter Weise Einfluss nehmen. 

Auch hier ist eine grobe Einschätzung ausreichend. Schliesslich gilt es vor allem sol- 

che Ressourcen zu identifizieren, die massgeblich in unterschiedlichen Aufgabenkon- 

texten (welche unterschiedlichen Erfolgsgrössen zugeordnet sein können) wirken. 

In Abbildung 25 ist die Positionierung der Ressourcen A und B entlang dieser beiden 

Dimensionen zur Bewertung der Wirkungsintensität aus Gesamtbankperspektive ab- 

gebildet. Ressource A ist nur in wenigen Aufgabenkontexten ausserhalb der entschei- 

dungstreffenden Organisationseinheit angesiedelt. Ebenfalls als gering wird die Beein- 

trächtigung dieser Ressource durch die zu beurteilende Entscheidung eingestuft. Des- 

halb wird der Effekt dieser Entscheidung auf die Wissensbasis insgesamt als geringfü- 

gig bewertet. 

Hingegen weist die Wissensbasis eine hohe Sensibilität gegenüber der Ressource B 

auf. Diese ist in einer hohen Anzahl von Aufgabenkontexten ausserhalb der betrachte- 

ten Organisationseinheit eingebunden. Ebenfalls werden negative Effekte der Ent- 

scheidung auf die Merkmalsausprägungen dieser Ressource vermutet. 



Ressourcenersatzaufwand 

Auch hier werden zwei Bewertungsdimensionen in die Analyse einbezogen: Die Höhe 

der Rückgewinnungskosten 435 betrachteter Ressourcen sowie der Ist-Verfügbarkeits- 

grad 436 dieser Ressourcen zum Zeitpunkt der Entscheidung. Abbildung 25 (vgl. S. 249) 

illustriert die Positionierung der Ressourcen C und D entlang dieser beiden Dimensio- 

nen. 

Ressource C ist zum Zeitpunkt der Entscheidung in der Organisationseinheit in nur 

geringem Umfang verfügbar. Beispiele sind etwa die Wissensinhalte ”Produktkennt- 

nisse” oder ”Projektmanagement-Kenntnisse”. Selbst bei hohen Rückgewinnungskos- 

ten (pro Zeiteinheit der Rückgewinnung) kann der zum Zeitpunkt der Entscheidung 

realisierte Verfügbarkeitsgrad der Ressource mit einem akzeptablen Aufwand wieder 

erreicht werden. Etwa indem Projektmanagement-Fähigkeiten extern bezogen werden 

oder (neue) Mitarbeiter mit Hilfe von produktbezogenen Schulungsmassnahmen auf 

das geringe Kompetenzniveau zum Zeitpunkt der Entscheidung entwickelt werden. 

Der Aufwand für einen Ressourcenersatz wird deshalb als gering beurteilt. 

Im Hinblick auf die Ressource D wird der Ersatzaufwand hingegen als hoch einge- 

schätzt. Als Ressource sei hier das implizite kundenbezogene Wissen von Vertriebs- 

mitarbeitern mit langjähriger Unternehmenszugehörigkeit angenommen. Der hohe 

Verfügbarkeitsgrad dieses Wissens stellt das Ergebnis langjähriger Interaktionen von 

Filialmitarbeitern im Kundenverkehr dar. Das bedeutet, dass dieser Verfügbarkeitsgrad 

nur mit einem sehr hohen Aufwand wieder zu erreichen wäre. Ein einschlägiges Bei- 

spiel für einen solchen Versuch der Ressourcenrückgewinnung stellt etwa der Erwerb 

einer Filialorganisation einige Jahre nach Schliessung der eigenen stationären Ver- 

triebsorganisation dar. 

Eine Bewertung des Wissensverlustrisikos erfolgt, indem die beiden Dimensionen 

Wirkungsintensität und Ressourcenersatzaufwand zusammengeführt werden. Das Ver- 

435 Vgl. die Darstellung in Kapitel 4.2.2.1.2, S. 238. 

436 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 4.2.1.2, S. 219 ff.


lustrisiko der in Abbildung 25 (vgl. S. 249) angeführten Ressource E wird als gering 

bewertet. Dieser Ressource kommt in einer Gesamtbankbetrachtung kaum Bedeutung 

zu. Zugleich wird der mit ihrer Wiederherstellung verbundene Aufwand als gering 

eingeschätzt. Gegen die betrachtete Entscheidung sind aus Sicht des Controllings also 

keine Einwendungen geltend zu machen, sofern alleine die Ressource E von der evalu- 

ierten Entscheidung betroffen ist. 

Demgegenüber wird das mit der Ressource F verbundene Verlustrisiko als hoch be- 

wertet. Zwar kommt auch der Ressource F keine hohe Bedeutung für 

Aufgabenkontexte ausserhalb der betrachteten Organisationseinheit zu, allerdings wird 

ein hoher Ersatzaufwand angenommen, sollte diese Ressource zukünftig auf dem 

derzeitigen Verfügungsniveau benötigt werden. 

Beispiele für eine solche Ressource F stellen die an Mitarbeiter von M&A-Teams ge- 

bundenen (impliziten) Wissensinhalte dar. Nach dem Ende der Hausse auf den Akti- 

enmärkten vor einigen Jahren zögerten Banken verhältnismässig lange Zeit, diese 

Wissensorte unternehmensextern freizugeben. Und dies obwohl die Relevanz dieses 

Wissens für Aufgabenkontexte ausserhalb ihrer Teams nicht als höher einzuschätzen 

ist, als dies im Fall von Mitarbeitern aus dem Retail- oder Transaction Banking ange- 

nommen werden kann. Das Zögern ist vielmehr auf den weitaus höheren erwarteten 

finanziellen Ersatzaufwand pro Mitarbeiter in M&A-Bereichen zurückzuführen. 

Der vorgestellte Ansatz für eine Bewertung von Wissensverlustrisiken ist geeignet, 

eine Informationsversorgung durch das Wissenscontrolling zu gewährleisten. Dieses 

insbesondere dadurch, dass die Beschäftigung mit kausalen Zusammenhängen zwi- 

schen verschiedenen Ressourcenbeständen motiviert, die Bildung von Rangfolgen zur 

Vorteilhaftigkeit alternativer Entscheidungen unterstützt, sowie allgemein eine pro- 

spektive Betrachtungsweise gegenüber Veränderungen der organisationalen Wissens- 

basis gefördert wird.


Es ist zu unterstreichen, dass für Zwecke der (langfristig ausgerichteten) Entwicklung 

von Wissensressourcen eine Verwendung solcher Verfahren, die quantitative (oder gar 

monetäre) Bewertungen vorsehen, nicht zielführend ist. Solche Verfahren suggerieren 

Entscheidungsträgern Möglichkeiten der Wertobjektivierung, welche die Ressourcen- 

eigenschaften von Wissen nicht zulassen. 

4.2.3.2.2 

Evaluation der Risikoposition von Wissensorten 

In Kapitel 3.1 wird auf die mit Wissensobjekten und -prozessen verbundenen Risiken 

für die Bankproduktion eingegangen. 437 Für die Bewertung dieser Einzelrisiken kön- 

nen mit dem im vorhergegangenen Unterkapitel diskutierten Ansatz vergleichbare 

Vorgehensweisen gewählt werden. Es folgen nun Überlegungen zu solchen Analysen, 

welche eine Beurteilung der Risikoposition von Wissensorten zum Gegenstand haben. 

Es entspricht der Unternehmenspraxis, dass Organisationseinheiten (Filialen, Tochter- 

gesellschaften) regelmässig hinsichtlich ihrer Risikoposition in Bezug auf bestimmte 

Ressourcen untersucht werden. Ein Beispiel hierzu stellt die Zuweisung von Eigenka- 

pital auf Geschäftsbereiche nach der Massgabe der von diesen Einheiten erwirtschafte- 

ten risikoadjustierten Eigenkapitalrentabilität (RAROC, RORAC) dar. Die Durchfüh- 

rung von Mitarbeiterbefragungen bzw. Führungskräftebeurteilungen ist unter anderem 

damit zu erklären, dass Unternehmensleitungen Transparenz im Hinblick auf dezentra- 

le mitarbeiter- bzw. führungsbezogene Risiken (Austrittsbereitschaft, innere Kündi- 

gung) herzustellen bemüht sind. 

Risk Assessments von Organisationseinheiten sind ebenfalls mit Blick auf Wissensres- 

sourcen zweckmässig. Solche Analysen widmen sich der Perspektive, dass Beiträge 

von Wissensorten zur Erweiterung der organisationalen Wissensbasis in zukünftigen 

Perioden signifikant zurückgehen (können). 

437 Für die Darstellung von objektbezogenen Risiken vgl. Kapitel 3.1.1.1.2, S. 87-89. Für die Darstellung von prozessbezogenen Risiken vgl. 

Kapitel 3.1.2.1.2, S. 98-101.


Hierzu sollte eine differenzierte Betrachtung von Wissensobjekten und –prozessen 

vorgenommen werden, da für diese Ressourcenarten unterschiedliche Risikomomente 

von Bedeutung sind. Die Vorgehensweise bei einem wissensortbezogenen Risk As- 

sessment soll nun am Beispiel von Wissensprozessen skizziert werden. Wissenspro- 

zessen werden in Kapitel 3.1 (vgl. S. 98 ff) die folgenden Risikoarten zugeordnet: 

• Instabilität 

• Kooperationsabhängigkeit 

• Unzureichende Lerngeschwindigkeit 

Die Analyse wird vollzogen, indem zunächst diese Einzelrisiken beurteilt werden. Die 

Bewertungen der Einzelrisiken werden in einem zweiten Schritt zu einem Gesamturteil 

zusammengeführt. 

Im Hinblick auf das Instabilitätsrisiko wird die Sensibilität von Sozialisation, Kombi- 

nation, Externalisierung und Internalisierung gegenüber Umfeldbedingungen betrach- 

tet. So kann etwa berücksichtigt werden, dass der Austausch von bestimmten explizi- 

ten Wissensinhalten (Kombination) vollständig entfällt, sofern Wissensträger mit spe- 

ziellen Kenntnissen (Programmiersprache, Produktkenntnisse) Organisationseinheiten 

verlassen. 

Bei der Beurteilung von Kooperationsrisiken wird zum einen die Kommunikationskul- 

tur von Wissensorten beurteilt. Anhaltspunkte bieten hier Items anonymer Mitarbeiter- 

befragungen oder die Befunde persönlicher Beobachtungen bzw. explorativer Inter- 

views. Zudem wird die Bereitschaft von Mitarbeitern zur Wissensteilung bewertet. 

Hierzu können Beobachtungen von Führungskräften oder Externen Berücksichtigung 

finden. Hinsichtlich des mit unzureichender Lerngeschwindigkeit verbundenen Risikos 

wird gewürdigt, welche zukünftigen Anforderungen an die Lerngeschwindigkeit eines 

Wissensortes erwartet werden.


Mit Blick auf Gesamtbewertungen kann folgender Zusammenhang angenommen wer- 

den: Je höher die zukünftigen Anforderungen an die Lerngeschwindigkeit sind, je stär- 

ker die Sensibilität (lokal sich vollziehender) Wissensprozesse gegenüber unvorteilhaf- 

ten Rahmenbedingungen ausgeprägt ist, und je geringer die Bereitschaft zur Wissens- 

teilung bei den dort angesiedelten Mitarbeitern zum Zeitpunkt der Untersuchung be- 

wertet wird, desto höher ist das Risiko im Hinblick auf zukünftige Beiträge der be- 

trachteten Organisationseinheit zur Wissensarbeit im Unternehmen einzuschätzen. 

4.2.3.3 

4.2.3.3.1 

Szenarien zur Bewertung von Chancen 

Bei der Diskussion des Zielsystems des strategischen Wissensmanagements werden 

die Handhabung von nicht auf Planungen zurückgehenden Wissensressourcen sowie 

die Beurteilung der Attraktivität von Ausschnitten der organisationalen Wissensbasis 

als wichtige Entscheidungsfelder erläutert. 438 Im Folgenden soll dargestellt werden, in 

welcher Weise das Wissenscontrolling, ausgehend von wahrgenommenen ”schwachen 

Signalen” 439 , eine prospektive Bewertung von inkrementell generierten Wissensres- 

sourcen sowie von Ausschnitten der Wissensbasis vorzunehmen vermag. 

Attraktivität inkrementell generierter Wissensressourcen 

Zu dem mit einer systematischen Bewirtschaftung von Wissen verbundenen Kalkül 

zählt vor allem die Erwartung, dass mit Hilfe neuer Wissensbestände Innovationen in 

Unternehmen initiiert werden. 440 Solche Innovationen gehen jedoch oftmals nicht dar- 

auf zurück, dass für bereits definierte Aufgabenkontexte die aus ihnen abgeleiteten 441 

Wissensbedarfe verfügbar gemacht werden. Vielmehr werden Innovationen gerade im 

umgekehrten Sinne realisiert, indem für neu gewonnenes Wissen solche Aufgabenkon- 

texte bestimmt werden, innerhalb derer Wissen durch Kombination mit anderen Res- 

sourcen (Finanzmittel, Sachmittel) Wertgewinnungen zu vollziehen vermag. 


439 Vgl. die Darstellung in Abbildung 24, Kapitel 4.2.3.1.2, S. 246. 

440 Vgl. Kapitel 2.1.3, S. 27 sowie die dort angegebene Literatur. 



Den Ausgangspunkt bildet die Wahrnehmung solcher Anzeichen, die die Existenz von 

Wissen signalisieren, das in der Soll-Ressourcenausstattung bisher nicht berücksichtigt 

ist. Zunächst unternimmt das Controlling den Versuch, solche neue Wissensressourcen 

anhand folgender Aspekte zu beschreiben (vgl. Abbildung 26): 

• In welchen Aufgabenkontexten wurde die Ressource entwickelt? (Pro- 

duktentwicklung, Administration von Kundendatenbanken, Beschwer- 

demanagement) 

• Welche Erfolgsgrössen werden mit denjenigen Aufgabenkontexten an- 

gesprochen, innerhalb derer die neue Ressource entwickelt wurde? 

• Welche Wissensorte waren in die Entstehung dieser Ressource einbezo- 

gen (Mitarbeiter, Hauptprozesse, Unternehmensexterne) 

Anhand dieser Aspekte vermag das Controlling Wissensressourcen soweit konkret zu 

beschreiben, dass eine Bewertung der mit ihrer Nutzung verbundenen Chancen erfol- 

gen kann. Es sei beispielhaft angenommen, dass es sich hierbei um einen neuen impli- 

ziten kundenbezogenen Wissensinhalt handelt: 

In einem Institut sei bisher keine systematische Beobachtung von Kundenpräferenzen 

und –verhalten mit Blick auf alternative Vertriebskanäle realisiert worden. Durch die 

Zusammenarbeit von Mitarbeitern verschiedener Vertriebskanäle im Tagesgeschäft 

(Planungsrunden) und in Projekten (Migration von EDV-Systemen) werden im Zeit- 

verlauf Fähigkeiten entwickelt, die es erlauben, Kundenbeziehungen ganzheitlich über 

die verschiedenen Zugangswege hinweg zu beurteilen. Eine Entwicklung solcher Fä- 

higkeiten wird (auch) durch Veränderungen in den Erfahrungs- und Deutungsmustern 

ermöglicht. Etwa indem nicht mehr die Erfolge der verschiedenen Vertriebskanäle in 

den Mittelpunkt gestellt, sondern vielmehr die Ergebnisbeiträge von Kundenbeziehun- 

gen über alle Zugangswege als massgeblich angesehen werden.


Controlling Management 

Scanning Monitoring Evaluation Initiative 

„Schwache 

Signale“ 

• In welchen 

Aufgabenkontexten 

wurden 

Ressourcen entwickelt? 

• Welche Wissensorte 

waren 

einbezogen? 

• Welche Erfolgsgrössen 

der 

Bank wurden 

anesprochen? 

Beispiele für die Wertgewinnung von neuen Wissensressourcen 

1. Neue Fähigkeiten durch die Zusammenführung von explizitem Kundenwissen 

unterschiedlicher Kundenkontaktpunkte/ Vertriebskanäle 

2. Neue implizite und explizite Wissensinhalte durch die Kombination bestehender 

Wissensinhalte (Cash Management, Internetbanking, Zahlungsverkehr) 

3. Besondere Fähigkeiten in der wirtschaftlichen Beherrschung von 

Back-Office-Prozessen durch neue IT-Technologie und Prozessmanagement 

1 

• Wie hoch ist der Neuheitsgrad der beschriebenen 

Wissensressource gegenüber der bisherigen 

Soll-Ressourcenausstattung sowie gegenüber 

externen Ressourcenausstattungen? 

2 • In welche anderen Aufgabenkontexte kann das 

neue Wissen sinnvoll eingefügt werden und 

welche Erfolgsgrössen werden angesprochen? 

3 • Mit welchen anderen Ressourcen (Finanzmittel, 

Sachmittel, Wissen) muss das neue Wissen in 

Aufgabenkontexten zusammengeführt werden, 

damit Wertgewinnungen realisiert werden können? 

Abbildung 26: Chancenbewertung von inkrementell generiertem Wissen 

• Initiierung von 

Kombinationen des 

neuen Wissens 

mit anderen Ressourcen 

zur Realisierung 

von neuen 

Produkten, Geschäftsmodellen 

usw. 

•Ergebnis: Wertgewinnung 

des 

neuen Wissens 

1. Innovatives Kunden- 

Ansprachekonzept im 

Internetbanking 

(Personalisierung) 

2. Neue Produkte („eCash“) 

3. Neues Geschäftsfeld 

Transaction Banking 

Für die Evaluation neu gewonnener Wissensobjekte sind nun drei Aspekte zu würdi- 

gen. Zunächst ist der Neuheitsgrad dieses impliziten Wissensinhaltes zu beurteilen. In 

einer unternehmensinternen Betrachtung ist dazu die definierte Soll- 

Ressourcenausstattung in die Analyse einzubeziehen. Von besonderem Wert ist jedoch 

vor allem solches Wissen, das ebenfalls in einer Branchenbetrachtung einen hohen 

Neuheitsgrad aufweist. In einem zweiten Schritt der Evaluation ist zu untersuchen, in 

welche weiteren Aufgabenkontexte das neue Wissensobjekt eingestellt werden kann. 

Hierzu wird eine im Vergleich zu der in Kapitel 4.2.1.1 vorgestellten Vorgehensweise 

bei der Ableitung einer Soll-Ausstattung retrograde Perspektive eingenommen. Nach 

der Identifizierung in Frage kommender Aufgabenkontexte kann aufgrund der Zuord- 

nung von Aufgabenkontexten zu Erfolgsgrössen zudem ermittelt werden, im Hinblick


auf welche Erfolgsgrössen (Kostenposition, Vertriebseffektivität) das neue Wissen 

voraussichtlich zu Innovationen beizutragen vermag. 

Auf der abschliessenden Stufe der Chancenbewertung wird untersucht, mit welchen 

anderen Ressourcen (Finanzmittel, andere immaterielle Ressourcen) das neue Wissen 

in Aufgabenkontexten zusammengeführt werden muss, um Wertgewinnungen zu reali- 

sieren. 442 In dieser Phase der Szenario-Analyse kann es erforderlich werden, ein zuvor 

formuliertes positives Urteil über die Attraktivität von neuem Wissen zu korrigieren. 

Und zwar immer dann, wenn diejenigen Ressourcen (Eigenkapital, Führungskräfte), 

mit denen das neue Wissen kombiniert werden müsste, nicht in ausreichendem Um- 

fang zur Verfügung stehen (Ressourcenrestriktion). Die Realisierung von mit neuem 

Wissen verbundenen Chancen ist aufgrund der gemeinsamen Bindung an Aufgaben- 

kontexte deshalb stets auch von der Ausstattung mit anderen Ressourcen abhängig. 

Die auf dem Wege der Chancenbewertung gewonnenen Erkenntnisse des strategischen 

Controllings stellen für das Management eine Grundlage dar, um Massnahmen zur 

Wertgenerierung von neuem Wissen zu initiieren. Im Fall des oben angeführten Bei- 

spiels von implizitem kundenbezogenen Wissen innerhalb eines Mehrkanalvertriebs 

kann es sich beispielsweise um die Umsetzung neuer elektronischer Kundenansprache- 

formate (Personalisierung von Bankleistungen im Mengengeschäft) handeln. 

4.2.3.3.2 

Attraktivität von Wissensorten 

In Kapitel 3.3 wird dargestellt, dass für die Formulierung von Wissenszielen durch das 

strategische Wissensmanagement stets eine Definition des betrachteten Ausschnitts der 

Wissensbasis (Kreditrisikoabteilung, Vertriebsorganisation, Tochtergesellschaften 

einer geographischen Region) vorgenommen werden muss. 443 Es erscheint darüber 

hinaus zweckmässig, die Ausschnitte der organisationalen Wissensbasis grundsätzlich 

hinsichtlich der von ihnen zukünftig zu erwartenden Beiträge zur Wissensarbeit im 

Unternehmen zu vergleichen. Schliesslich können auf diesem Wege wichtige Anhalts- 

442 Vgl. die Darstellung in Abbildung 4, Kapitel 2.1.3, S. 29. 

443 Vgl. Abbildung 15, Kapitel 3.3.2.2.2, S.158.


punkte für die Priorisierung von Wissensmanagement-Aktivitäten oder für die Identi- 

fizierung von Schwerpunkten der Wissensarbeit gewonnen werden. Die Ausschnitte 

der Wissensbasis können dabei gegebenenfalls pragmatisch entsprechend der aufbau- 

organisatorischen Struktur von Unternehmen abgegrenzt werden. 

Für eine Beurteilung der Attraktivität sind zwei Bewertungsdimensionen zu berück- 

sichtigen. Zunächst sind die Ist-Verfügbarkeitsgrade der dem betrachteten Ausschnitt 

zuordenbaren Wissensressourcen zu beurteilen. Diese Verfügbarkeitsgrade spiegeln 

den Erfolg der Wissensarbeit in der Vergangenheit wider: Es ist wenig wahrscheinlich, 

dass Organisationseinheiten, welche die für ihnen zuordenbaren Aufgabenkontexte 

erforderlichen Ressourcen nicht in befriedigendem Umfang vorhalten können, in zu- 

künftigen Perioden bedeutende Beiträge zur Entwicklung der Wissensbasis zu leisten 

imstande sein werden. Demgegenüber weisen hohe Verfügbarkeitsgrade auf die Rolle 

von Organisationseinheiten als Leistungsträger der Wissensarbeit hin. 

In einem zweiten Schritt werden die betrachteten Wissensbasen in Bezug auf die Aus- 

prägungen der für Wissensprozesse relevanten Einflussgrössen (EDV-Technik, Füh- 

rungsverhalten) beurteilt. Die Attraktivität einer Wissensbasis ist umso höher einzu- 

schätzen, je stärker Bereichskultur, lokales Führungsverhalten, die bereichsspezifische 

EDV-Technik usw. das Wirken der ”Wissensspirale” begünstigen. 

Eine Zusammenführung dieser beiden Dimensionen erlaubt es nun, die Leistungsfä- 

higkeit von Organisationseinheiten mit Hilfe einer Kombination von retrospektiver 

(Ist-Verfügbarkeitsgrade von Ressourcen) und prospektiver (Ausprägungen von Ein- 

flussgrössen) Betrachtungsweise vergleichend gegenüber zu stellen. 

Aus dem Blickwinkel eines übergreifenden Ressourcenmanagements bietet es sich 

schliesslich an, die Wissensposition von Organisationseinheiten mit Indikatoren zur 

Bewertung anderer Ressourcenausschnitte (Eigenkapital, Risikotragfähigkeit, Mitar- 

beiter) zusammenzuführen.


4.3 Operatives Controlling 

Für eine Konkretisierung der inhaltlichen Zieldimension des operativen Wissens- 

controllings sind die Controllingbedarfe des strategischen Wissensmanagements (vgl. 

Tabelle 10, S. 168) sowie die Bedarfe des operativen Wissensmanagements (vgl. Ta- 

belle 11, S. 184) zugrundezulegen. Hieraus lassen sich folgende Aufgaben- bzw. An- 

forderungsschwerpunkte ableiten: 

• Sicherstellung einer kontinuierlichen Informationsversorgung durch die Verar- 

beitung und die Speicherung von wissensbezogenen Transaktionsdaten. Bei die- 

sen Basisdaten handelt es sich um die Ist-Verfügbarkeitsgrade von Wissensres- 

sourcen sowie um die beobachtbaren Effekte dieser Ressourcen in Aufgaben- 

kontexten (vgl. Kapitel 4.3.1). 

• Bewertung von Handlungsoptionen im Rahmen der Kernprozesse des Wissens- 

managements unter Verwendung der durch das strategische Controlling formu- 

lierten Normen zur Beschreibung von Kosten- und Nutzenwirkungen (vgl. Ka- 

pitel 4.3.2, S. 267 ff). 

• Realisierung des Differenzierungsbedarfes bei der Gestaltung von Planung und 

Kontrolle mit Blick auf die durch das strategische Wissensmanagement vorge- 

gebenen Steuerungslogiken (vgl. Kapitel 4.3.3, S. 271 ff). 

Die Ausgestaltung der Konzeption erfolgt zunächst durch die Darstellung von Instru- 

menten zur Abbildung von Transaktionsdaten. Darüber hinaus wird die Durchführung 

von Kosten- und Nutzenanalysen anhand ausgewählter Entscheidungsfelder erläutert. 

Schliesslich folgen Ausführungen zur Funktion des Controllings im Rahmen der Logi- 

ken Selbststeuerung und Kontextsteuerung.


4.3.1 

Belegwesen. 

Verarbeitung wissensbezogener Transaktionsdaten 

In Kapitel 4.1.3 wird festgestellt, dass konventionelle Bankinformationssysteme 

(Rechnungswesen, personalwirtschaftliche Systeme, Workflowsysteme), gleichwohl 

sie durchaus Basisdaten für wissensbezogene Kennzahlen zu liefern vermögen, als 

originäre wissensorientierte Informationssysteme nicht in Betracht kommen. 444 Zudem 

wird bei der Definition von Anforderungen an eine Controlling-Konzeption in Kapitel 

4.1.1 herausgestellt, dass die Sicherstellung von Datenqualität und Kennzahlennor- 

mung wichtige praktische Bestimmungsfaktoren für die Leistungsfähigkeit einer Cont- 

rolling-Funktion darstellen. 445 

Aus diesen zwei Gründen ist es zur Realisierung des Zielsystems eines Wissensmana- 

gements erforderlich, dass das Wissenscontrolling ein eigenes Informationsversor- 

gungssystem vorhält. Ein solches Informationssystem muss die kontinuierliche Auf- 

nahme, Speicherung und Verarbeitung von wissensbezogenen Basisdaten gewährleis- 

ten. Im Mittelpunkt stehen hierbei Erhebungsdaten zur Messung von Ist-Verfüg- 

barkeitsgraden sowie von beobachtbaren Einflussgraden der Wissensressourcen in 

Aufgabenkontexten. 

Ein solches Informationssystem ist derart zu gestalten, dass die durch das strategische 

Controlling formulierten Normen zur Bewertung von Verfügbarkeits- und Einfluss- 

graden umgesetzt werden. Zugleich muss dieses System die intersubjektive Nachvoll- 

ziehbarkeit von auf strategischer Ebene vorgenommenen Bewertungen sicherstellen. 

Gefordert ist damit ein nicht unterbrochener Datenfluss von den Ergebnissen einzelner 

Beobachtungen bis hin zu den vom strategischen Controlling verarbeiteten aggregier- 

ten Grössen. Wissenscontrolling benötigt deshalb, ebenso wie andere nicht alleine auf 

ad hoc-Auswertungen ausgerichtete Informationssysteme, ein ordnungsgemässes 

444 Vgl. Kapitel 4.1.3, S. 207. 

445 Vgl. Kapitel 4.1.1.1, S. 186 ff.


NORTH 446 deutet in seinem Konzept der ”Wissensbilanz” einen Datenfluss von ”Zwi- 

schenerfolgen und Übertragungseffekten” in eine ”Bewegungsbilanz” an. Allerdings 

bleibt bei seinen Darstellungen die Gestaltung der entsprechenden Datenflüsse weitge- 

hend unbestimmt. Im Folgenden werden die Grundzüge eines operativen wissensorien- 

tierten Informationsversorgungssystems dargestellt. 

4.3.1.1 

Ist-Verfügbarkeit von Wissensressourcen 

Mit der Festlegung der Soll-Ressourcenausstattung werden die für ein Unternehmen 

kritischen Wissensobjekte und –prozesse festgelegt. 447 Diese Definition erfolgt für 

Wissensobjekte zum einen anhand der Merkmalsausprägungen der elementaren Wis- 

sensarten. Darüber hinaus werden Soll-Ausprägungsniveaus (Detaillierungsgrade von 

Wissensinhalten, Diffusionsgrad in Wissensorten) in Bezug auf diese Merkmale fest- 

gelegt. Zudem kann vorgesehen werden, die Ist-Verfügbarkeitsgrade von Wissensres- 

sourcen in einer Metrik zur Gesamtbanksteuerung abzubilden. 448 

Die Verarbeitung und Zulieferung der erforderlichen Ist-Basisdaten ist durch das ope- 

rative Wissenscontrolling sicherzustellen. Das operative Informationssystem des Wis- 

senscontrollings sollte zwei Bausteine aufweisen. 

Zunächst eine Erhebungsdatenbank, in welche die Ergebnisse von Beobachtungen, 

Befragungen, Dokumentenanalysen usw. des operativen Managements abgelegt wer- 

den. Als zweiter Baustein ist ein geeignetes Format für die Verknüpfung von wissens- 

ressourcenbezogenen Stammdaten mit den Bewertungsergebnissen 449 der Erhebungen 

bereitzustellen. Die Darstellung in Abbildung 27 skizziert mit dem Transaktionsbogen 

einen entsprechenden Formatvorschlag. 

Der Transaktionsbogen umfasst drei Datenfelder: 

446 NORTH, K. (Wissen 2001), S. 61 ff. 

447 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 4.2.1., S. 209 ff. 

448 Vgl. die Darstellung einer Wissens-Scorecard in Abbildung 22, Kapitel 4.2.1.3.1, S. 232. 

449 Vgl. hierzu die Erläuterung des Scoring-Verfahrens zur Bewertung der Ist-Verfügbarkeit von Wissensressourcen in Kapitel 4.2.1.2.1, S. 

219 ff.


• Stammdatenfeld 

• Datenfeld zur Abbildung von Soll-Verfügbarkeitsgraden 

• Transaktionsdatenfeld zur Abbildung von Ist-Verfügbarkeitsgraden 

Kennzeichnungsnr.: E113 

Aufgabenkontext(e): E11 

Ressourcenart: Objekt 

Attribute 

Ort: Vertriebsorganisation 

Inhalt: Kampagnenwissen 

Explikation: implizit 

Betrachtete Ausschnitte der 

Wissensbasis: 

Retailvertrieb D, F, NL 

Verantwortlich: 

Stammdaten 1 

1 Vgl. Abbildung 20, Kapitel 4.2.1.1 

2 Referenznr. gemäss Erhebungsdatenbank 

Soll- 

Verfügbarkeitsgrad 

Wissensort 

1) 100% der Vertriebsleiter 

2) 50% der Leiter 

Vertr.-Unterstützung 

Wissensinhalt 

1) 100% der Zielkundengruppen 

2) Detaillierte Kenntnisse 

erforderlich 

Gesamt-Scoringwert 

Referenznr. der 

entsprechenden Erhebungen 

31.12.02 

1 

1 

1 

1 

Transaktionsdaten 

- Ist-Verfügbarkeitsgrad - 

1-6/ 03 7-12/ 03 1-6/ 04 7-12/ 04 1-6/ 05 

2 

1 

1 

1 

2 

1 

2 

1 

1 1 2 2 3 3 

1 = Nicht verfügbar 

2 = In geringem Masse verfügbar 

3 = In hohem Masse verfügbar 

4 = Vollständig verfügbar 

Abbildung 27: Transaktionsbogen zur Verfügbarkeit von Wissensressourcen 

Stammdatenfeld 

Hier werden diejenigen Daten abgelegt, welche zur Beschreibung einer Wissensres- 

source benötigt werden. Die Identifizierung der Ressource erfolgt mit Hilfe der Kenn- 

zeichnungsnummer (E113), welche im Zusammenhang mit der Soll- 

Ressourcenausstattung 450 vom strategischen Controlling festgelegt wird. Ebenso sind 

die der Wissensressource zugeordneten Aufgabenkontexte (E11) sowie die Ressour- 


2 

1 

2 

1 

3 

2 

3 

1 

3 

2 

3 

2


cenart (Objekt) einzubeziehen. Zudem sind in dem Stammdatenfeld die Ausprägungen 

der Ressourcenattribute abgebildet. Da im Beispiel ein Wissensobjekt betrachtet wird, 

erfolgen hier Angaben zum Wissensort (Vertriebsorganisation), zum Wissensinhalt 

(Kampagnenwissen) sowie zum Explikationsgrad (implizit). Gleichfalls ist der Aus- 

schnitt der organisationalen Wissensbasis (Retailvertrieb D, F, NL), in dem die Ist- 

Erhebungen durchgeführt werden, anzugeben. 

Datenfeld zur Abbildung von Soll-Verfügbarkeitsgraden 

In diesem Feld werden diejenigen Ressourcenattribute abgebildet, für welche ein Soll- 

Ausprägungsgrad definiert wurde. 451 Zugleich werden die relevanten Beurteilungsdi- 

mensionen aufgeführt. In dem Beispiel in Abbildung 27 soll der Ausprägungsgrad in 

Bezug auf den Wissensort danach beurteilt werden, welcher Anteil der Führungskräfte 

in Vertrieb (Soll 100%) und Vertriebsunterstützung (Soll 50%) über implizites Kam- 

pagnenwissen verfügt. Im Hinblick auf den Wissensinhalt wird in dem Beispiel zum 

einen gefordert, dass das Kampagnenwissen alle Zielkundengruppen der Vertriebsor- 

ganisationen umfassen muss. Ausserdem wird im Beispiel gefordert, dass dieser Wis- 

sensinhalt einen hohen Detaillierungsgrad (selbstständige Erstellung Businesspläne, 

selbstständige Werbemittelplanungen) aufweisen soll. 

Transaktionsdatenfeld zur Abbildung von Ist-Verfügbarkeitsgraden 

Hier erfolgt die Eintragung der auf Erhebungsergebnisse des operativen Wissensma- 

nagements zurückgehenden Bewertungen von Ist-Verfügbarkeitsgraden zu den vorge- 

sehenen Kriterien mit Hilfe von Scoring-Werten. Die im Zeitverlauf vorgenommenen 

Bewertungen werden in dem Beispiel in Abbildung 27 anhand eines sechsmonatigen 

Berichtszykluses abgebildet. Diejenigen Erhebungen, auf die Scoring-Werte einer Be- 

richtsperiode zurückgehen, werden anhand einer Referenznummer aufgeführt. 

451 Der Explikationsgrad von Wissensobjekten ist als ein binäres Attribut vorgesehen. Vgl. Kapitel 4.2.1.1.2, S. 215.


Dadurch wird die eindeutige Zuordenbarkeit von Scoring-Werten einer Berichtsperio- 

de zu den Daten der Erhebungsdatenbank sichergestellt. 

Die kriterienspezifischen Scoring-Werte werden pro Berichtsperiode zu einem Ge- 

samt-Scoring-Wert aggregiert. Dieser Gesamtscoring-Wert entspricht demjenigen 

Wert, der in der entsprechenden Wissens-Scorecard 452 derselben Periode und 

derselben Organisationseinheit abgebildet ist. 

Die Scoring-Werte einer Berichtsperiode sind als kumulierte Werte zu interpretieren. 

Sie bilden die bis zu einem bestimmten Zeitpunkt beobachteten Ausprägungen derje- 

nigen Indikatorenmerkmale ab, welche zur Beschreibung von Ressourcenverfügbarkeit 

definiert wurden. 

Die im Beispiel angeführten Werte sollen auch verdeutlichen, dass die Verfügbar- 

keitsgrade im Zeitverlauf bei ordnungsgemässer Erhebung keine bedeutenden Volatili- 

täten aufweisen sollten. Verbesserungen in Bezug auf die Scoring-Werte gehen unter 

anderem auf Aktivitäten im Rahmen von Kernprozessen des Wissensmanagements 

zurück. 

4.3.1.2 

Effekte von Wissensressourcen in Aufgabenkontexten 

Neben der Verarbeitung und Speicherung von Ist-Verfügbarkeitsgraden muss das ope- 

rative Informationssystem des Wissenscontrollings ebenfalls die Erhebungsergebnisse 

im Hinblick auf den beobachteten Einflussgrad von Wissensobjekten und –prozessen 

der Soll-Ressourcenausstattung abbilden. Einen entsprechenden Formatvorschlag stellt 

der in Abbildung 28 skizzierte Transaktionsbogen dar. 

452 Vgl. Abbildung 22, Kapitel 4.2.1.3.1, S. 232.


KennzeichnungsNr.: E113 

Aufgabenkontext(e): E11 

Ressourcenart: Objekt 

Attribute 

Ort: Vertriebsorganisation 

Inhalt: Kampagnenwissen 

Explikation: implizit 

Betrachtete Ausschnitte der 

Wissensbasis: 

Retailvertrieb D, F, NL 

Verantwortlich: 

Stammdaten 1 

1 Vgl. Abbildung 20, Kapitel 4.2.1.1 

2 Referenznr. gemäss Erhebungsdatenbank 

Hypothesen 

Ressourceneinfluss 

Abhängige Variablen 

1) Anzahl lokal initiierter 

Kampagnen p.a. 

2) Anzahl Neukunden 

p. a. 

3) Anteil Kampagnen 

mit Zeitbudgetüberschreitung 

(in%) 

4) Honorarvolumen 

für Werbeagenturen 

(in Mio. EUR) 

... 

Gesamt-Scoringwert 

Referenznr. der 

entsprechenden Erhebungen 2 

2003 

1 

1 

4 

- 


-Einflussgrad - 

2004 2005 2006 2007 2008 

1 

1 

4 

- 

1 

1 

4 

- 

3 3 3 4 4 4 

1 = Kein Einfluss 0 = Einstellung der Messung, Hypothese falsifiziert 

2 = Geringer Einfluss 9 = Aufnahme der Messung, Hypothese aufgenommen 

3 = Mittlerer Einfluss 

4 = Starker Einfluss 

Abbildung 28: Transaktionsbogen zum Einfluss von Wissensressourcen 

Neben dem Stammdatenfeld sieht dieses Berichtsformat ein Feld zur Beschreibung der 

für die betrachtete Ressource relevanten abhängigen Erfolgsindikatoren vor. Anhand 

dieser Indikatoren soll der Einfluss 453 des Wissensobjektes E113 auf den Aufgaben- 

kontext E11 beurteilt werden. In dem Beispiel werden im ersten Erhebungsjahr 2003 

die folgenden Indikatoren ausgewählt: 

• Anzahl lokal initiierter Kampagnen p.a. (in Stück) 

• Anzahl Neukunden p.a. (in Stück) 

• Anteil Kampagnen mit Zeitbudgetüberschreitungen (in %) 

453 Dabei wird stets angenommen, dass die Ressource einen starken Einfluss auf diese Indikatoren ausübt. Die Nullhypothese lautet also, 

dass in der Grundgesamtheit der einem Aufgabenkontext zuordenbaren Wissensressourcen die in der Soll-Ressourcenausstattung angeführten 

Objekte und Prozesse einen höheren Einfluss auf diese Indikatoren ausüben als die nicht berücksichtigten Wissensressourcen. 

0 

0 

4 

9 

- 

- 

4 

4 

- 

- 

4 

4


Das Beispiel illustriert, dass im vierten Erhebungsjahr Bewertungen im Hinblick auf 

die beiden erstgenannten Indikatoren eingestellt werden, da kein Einfluss von implizi- 

tem Kampagnenwissen auf die Anzahl der Kampagnen oder die Neukundenentwick- 

lung festgestellt werden kann. Jedoch wird von Beginn der Erhebungen an der Befund 

generiert, dass, obwohl der verfügbare Detaillierungsgrad dieses Wissens noch im Jahr 

2005 nur sehr gering ist (vgl. Abbildung 27, S. 263), Kampagnenwissen wirksam die 

Einhaltung von Zeitbudgetvorgaben unterstützt. Zudem führen Befragungen, Doku- 

mentenanalysen usw. des operativen Managements zu der Schlussfolgerung, dass der 

Indikator Honorarvolumen für Werbeagenturen im Jahre 2006 (als neue Hypothese) 

aufgenommen wird. In Bezug auf diesen Indikator wird in den Jahren 2007 und 2008 

ebenfalls ein starker Einfluss von implizitem Kampagnenwissen festgestellt. 

Die Entwicklung der Scoring-Werte in diesem Beispiel verdeutlicht, dass das hier 

verwendete Scoring-Modell nicht auf eine Systematisierung von Wissensressourcen 

ausgerichtet, sondern vielmehr als ein empirisches Kennzahlensystem 454 konzipiert ist: 

Während zunächst vermutet wird, dass die Ressource Kampagnenwissen vertriebsleis- 

tungsbezogene Indikatoren stark beeinflusst, so stellt sich auf dem Wege systemati- 

scher Beobachtung der Befund ein, dass nicht vertriebsbezogene Indikatoren signifi- 

kant beeinflusst werden, sondern stattdessen ein starker positiver Effekt von Kampag- 

nenwissen auf Zeit- und Kostenziele feststellbar ist. 

Mit Hilfe des Stammdatenfeldes können die Transaktionsbögen zur Abbildung von 

Verfügbarkeits- und Einflussgraden von Wissensressourcen zusammengeführt werden. 

4.3.2 

Bewertung von Handlungsoptionen 

Das operative Wissensmanagement ist für die Durchführung von Massnahmen im 

Rahmen der Kernprozesse verantwortlich. In diesem Zusammenhang unterstützt ein 

operatives Wissenscontrolling das Führungssystem bei der Bewertung alternativer 

454 Zur Abgrenzung von systematischen und empirischen Kennzahlensystemen vgl. Kapitel 4.1.1.1, S. 187-188.


Handlungsoptionen. Dabei gelangen die durch das strategische Controlling formulier- 

ten Normen zur Beurteilung von Kosten- und Nutzenwirkungen zur Anwendung. 

4.3.2.1 Massnahmen der Wissensbereitstellung 

Es wird ein Unternehmensbereich Transaction Banking betrachtet, der Dienstleistun- 

gen im Bereich der Wertpapierabwicklung für andere Finanzinstitute anbietet. Die 

Kostenstruktur sei derart, dass unterhalb einer Straight Through Rate (STR) von 80% 

die durchschnittlichen Stückkosten pro Transaktion aufgrund von zusätzlichen Kosten 

für die Fehlerbearbeitung um 30% steigen. Obwohl bereits mehrere Initiativen von 

internen Arbeitsgruppen zur Behebung von stets wiederkehrenden Problemen in Teil- 

prozessen der Abwicklung unternommen wurden, bewegt sich die STR seit zwei Mo- 

naten unterhalb des kritischen Wertes von 80%. Die Arbeitsgruppen waren mit fach- 

lich ausreichend qualifizierten Mitarbeitern besetzt. Die Durchsicht der Arbeitsdoku- 

mentationen der Teams sowie Interviews mit den Team-Mitgliedern ergeben, dass 

unzureichendes Projektmanagement-Wissen für die Misserfolge der Teams verant- 

wortlich war. Tabelle 14 veranschaulicht die Vorgehensweise des Wissenscontrollings 

bei der Bewertung der in Frage kommenden Handlungsalternativen. 

Verfügbarmachung 

Projektmanagement-Wissen? 

Handlungsoption • Keine Erweiterung 


vornehmen 

Relevante 

wissensbezogene 

Kostenart 

Relevante Primär- 

und Sekundärkostenarten 

Datenquelle für die 

Quantifizierung 

Option A Option B Option C 

• Kosten der Nicht- 

Verfügbarkeit von 

Wissen 

• Kalkulatorische 

Fehlerkosten 

• Keine Kosten für 

Konventionalstrafe 

• Prozesskosten- 

rechnung 

• Externe Berater mit 

Lösung beauftragen 

• Kosten des externenWissenserwerbs 

• Internes Wissensmanagementdurchführen 

• Kosten der internen 


• Honorare • Training 

• EDV 

• Verrechnung Wissensmanagement 

• Rahmenvertrag • Projektkalkulation


Verfügbarmachung 

Projektmanagement-Wissen? 

Option A Option B Option C 

Relevanter Nutzen • - • Zeitnahe Umsetzung 

einer Pro- 

blemlösung 

Tabelle 14: Bewertung alternativer Optionen zur Handhabung von Nicht-Wissen 

• Bei erfolgreich 

vollzogenen Wissensprozessen 

bleibt Projektmgt.- 

Wissen im organisationalen„Gedächtnis“ 

und kann 

für zukünftiges 

Problemlösen genutzt 

werden 

Entscheidungsrelevant sind hier die Kosten der Nicht-Wissens. 455 Option A sieht keine 

planvolle Erweiterung des relevanten Ausschnitts der organisationalen Wissensbasis 

vor. Eine Problemlösung durch externe Berater ist Gegenstand der Option B. Die 

Durchführung von internen Massnahmen zur Vermittlung von für Projektmanagement- 

Fähigkeiten notwendigen impliziten und expliziten Wissensinhalten wird mit der Op- 

tion C angestrebt. 

Den Optionen können unterschiedliche wissensbezogene Kostenarten zugeordnet wer- 

den. Die der Option A zuordenbaren Kosten der Nicht-Verfügbarkeit von Wissen ent- 

sprechen den kalkulatorischen Fehlerkosten für die Dauer der Prozessstörungen. Bei 

den Kosten des Wissenserwerbs handelt es sich um Honorare für externe Beratungs- 

leistungen. Die Kosten der internen Wissensentwicklung setzen sich aus den mit der 

Massnahmenumsetzung verbundenen Kosten (Training, EDV) zusammen. 

Option A weist aus Sicht des Wissensmanagements keinen positiven Nutzen auf. Der 

von einer Realisierung der Option B ausgehende Nutzeneffekt ist in der zeitnahen Um- 

setzung einer Lösung für die festgestellten Störungen in den Abwicklungsprozessen zu 

sehen. Die interne Weiterentwicklung sieht die Initiierung von Wissensprozessen vor, 

455 Vgl. die Darstellung der Systematik wissensbezogener Kostenarten in Abbildung 26, Kapitel 4.2.2.1.1, S. 235.


deren Dauer und Erfolg zum Zeitpunkt der Entscheidung unsicher sind. Verlaufen je- 

doch die Wissensprozesse erfolgreich, so können die erworbenen impliziten und expli- 

ziten Wissensinhalte für die Bearbeitung andersartiger oder zukünftiger Störungen in 

den Abwicklungsprozessen ohne zusätzliche Kosten genutzt werden. 

Die Entscheidung zugunsten der Option B oder C ist damit zum einen davon abhängig, 

in welcher Höhe man den Vorteil der Nutzbarkeit von Projektmanagement- 

Fähigkeiten (bewertet etwa in den der Option A zugeordneten Kosten der Nicht- 

Verfügbarkeit pro Monat der internen Wissensentwicklung) einschätzt. Und zudem ist 

das Risiko im Hinblick auf die Dauer der internen Wissensentwicklung in das Kalkül 

einzubeziehen. Damit stellt sich die voraussichtliche Effektivität der zu initiierenden 

Wissensprozesse als der massgebliche Entscheidungsparameter aus Sicht des Wissens- 

controllings dar. 

4.3.2.2 

Massnahmen der Wissensanwendung 

Die Kernprozesse der Wissensanwendung umfassen die Wissensverteilung, die Wis- 

sensbewahrung sowie die Wissensnutzung. Wie bei der Diskussion 456 des Kernprozes- 

ses Wissensverteilung ausgeführt wird, besteht das bedeutendste Umsetzungsrisiko bei 

der Einführung von informationstechnischen Anwendungen (Yellow Pages, Commu- 

nities of Practise) in einer unzureichenden Anwenderakzeptanz. Der Neuheitsgrad sol- 

cher Anwendungen hat häufig eine verhältnismässig hohe Nutzungsintensität unmit- 

telbar nach der Implementierung zur Folge. Es ist jedoch notwendig, Zielerreichungs- 

grade im Hinblick auf Nutzungsintensität, Nutzungsinhalte usw. über einen längeren 

Zeitraum systematisch zu beobachten. Nur auf diesem Wege kann festgestellt werden, 

in welchem Umfang den Entwicklungs-, Einführungs- und Betriebskosten tatsächlich 

positive Nutzenwirkungen mit Blick auf die Wissensarbeit gegenüberstehen. 

456 Vgl. die Darstellung in Kapitel 3.2.2.2.1, S. 132 ff.


Wie die Befunde von KLOSA 457 jedoch zeigen, werden die in EDV-Anwendungen 

elektronisch verfügbaren Transaktionsdaten in der Unternehmenspraxis kaum für 

Controllingzwecke genutzt. Das heisst dort, wo Unternehmen Schritte hin zu einer 

besseren Entwicklung und Nutzung von (expliziten) Wissensobjekten vollziehen 

möchten, werden elektronisch verfügbare Informationen nicht genutzt, um die Steue- 

rungslücke beim Management von Wissen zu reduzieren. 

Anhand der maschinell verfügbaren Transaktionsdaten sollten vor allem eindeutige 

Abbruchkriterien etwa für das Angebot bzw. den Betrieb von technischen Wissensma- 

nagementsystemen formuliert werden (Mindestanzahl von Mitgliedern einer Commu- 

nity of Practise im Monatsdurchschnitt). Die Fixierung solcher Abbruchkriterien ist, 

nicht nur im Fall technischer Anwendungen, vor allem dann angezeigt, wenn die Nut- 

zenerwartungen gegenüber Wissensmanagement-Aktivitäten hohe Unsicherheitsgrade 

aufweisen. 

4.3.3 

4.3.3.1 

Planung und Kontrolle in der Selbst- oder Kontextsteuerung 

Selbstcontrolling von Wissensorten 

Mit der Leitidee, lokale organisationale Wissensbasen von den dort angesiedelten 

Wissensorten autonom entwickeln zu lassen, sind Einwirkungen mit Hilfe von hierari- 

schen Zielvorgaben, wie sie eine Fremdsteuerungslogik vorsieht, nicht vereinbar. 458 

Deshalb beschränken sich die Beiträge eines institutionellen operativen Controllings 

auf die Bereitstellung von Instrumenten für das Selbstcontrolling sowie auf das Coa- 

ching von Wissensorten. Dabei kann es sich z. B. um folgende Instrumente zur Pla- 

nung, Kontrolle und Informationsversorgung handeln: 

457 KLOSA, O. (Wissensmanagementsysteme 2001), S. 202 f. 

458 Für eine Darstellung selbststeuernder Wissensarbeit vgl. Kapitel 3.3.3.3.1, S. 179 ff. Vgl. auch LASSLEBEN, H. (Organisation 2002), 

S. 120-123.


• Elektronische Vorlagen zur Durchführung von Kosten- und Nutzenbe- 

wertungen (Blue Book zur Erstellung von Businessplänen) 

• Checklisten zur Bewertung von Wissensverlustrisiken und anderen wis- 

sensbezogenen Einzelrisiken 

• Referenzliste mit Kennzahlen zur Messung von wissensbezogenen Er- 

eignissen und Sachverhalten 

• Beispielrechnungen zur Bewertung von Handlungsoptionen im Zusam- 

menhang mit Wissensmanagement-Aktivitäten 

Die Controllingaktivitäten werden von den Individuen oder Gruppen selbstständig 

vollzogen. 

4.3.3.2 Revisionen in der Kontextsteuerung 

In solchen Ausschnitten der organisationalen Wissensbasis, für die ausschliesslich die 

Beeinflussung der Einflussgrössen von Wissensprozessen als Ansatzpunkt zur Steue- 

rung der Wissensarbeit betrachtet wird, ist die Funktion des operativen Controllings 

eher passiv ausgestaltet. Die Aufgabe des Wissenscontrollings erschöpft sich auf die- 

ser Ebene darin, die Ausprägung von lokaler Organisationskultur, lokalem Führungs- 

verhalten sowie die Leistungsfähigkeit der verfügbaren Informationstechnologien zu 

beurteilen. 

Diese Prüfroutinen erster Ordnung nehmen den Charakter von ”Ordnungsmässigkeits- 

prüfungen” an, indem sie nicht Wissensziele, sondern vielmehr Leitlinien und Stan- 

dards im Zusammenhang mit organisationalen Gestaltungsfeldern zum Gegenstand 

von Kontrollen haben. Die Durchführung solcher Erhebungen kann analog den Prü- 

fungen einer internen Revision vorgenommen werden. Als Informationsquellen kom- 

men neben eigenen Erhebungen auch Ergebnisse von Mitarbeiter- oder Kundenbefra- 

gungen in Betracht. Die Ergebnisse der anhand von Checklisten vorgenommenen Kon- 

trollen können in einem Abschlussbericht kommentiert werden.


4.4 Handlungsempfehlungen für die Umsetzung 

Im Folgenden werden Leitgedanken zu kritischen Gestaltungsfeldern bei der Imple- 

mentierung eines Wissenscontrollings formuliert. 

Sicherstellung einer arbeitsfähigen Ressourcendefinition 

• Es ist erforderlich, Wissen in einer Weise zu operationalisieren, sodass sowohl 

unterschiedliche Wissensbestände als auch alternative Arten von Wissensüber- 

tragungen in einer intersubjektiv nachvollziehbaren Weise abgegrenzt werden 

können. Die Herstellung von Transparenz über Ressourcenausstattungen sowie 

die Formulierung von Massnahmen zur Ressourcendisposition gestalten sich 

umso einfacher, je präziser die zugrundeliegende Definition von Wissen als Un- 

ternehmensressource vorgenommen wird. Generische Beschreibungen mögen 

innert kurzer Zeit zu einer intuitiv übersichtlich erscheinenden Systematik füh- 

ren, sie erlauben jedoch kaum ein praktisches Arbeiten mit Wissensressourcen. 

• Es sollten zunächst Wissensobjekte fokussiert werden, da sich die Operationali- 

sierung von Wissensprozessen anspruchsvoller gestaltet als dieses in Bezug auf 

Wissensbestände der Fall ist. 

• Sofern eine Berücksichtigung von Wissensprozessen als Ressource angestrebt 

wird, etwa weil Innovationsaspekte eine sehr bedeutende Rolle spielen, sollte 

zunächst ein komplexitätsreduzierendes Modell zugrundegelegt werden. Die 

”Wissensspirale” bietet in diesem Zusammenhang den Vorzug, dass die dort 

vorgesehenen Übertragungsprozesse nach eben den Kriterien (Wissensort, Ex- 

plikationsgrad) abgegrenzt werden, welche auch für eine Definition von Wis- 

sensobjekten herangezogen werden können. 

Abstrakte Integration von Wissen in das Ressourcenmanagement ist wichtiger als eine 

datenmässige Integration (von Wissenskennzahlen) in bestehende Reportingformate 

• Eine Abbildung wissensbezogener Kennzahlen z. B. in Balanced Scorecard- 

Berichten kann die Integration von Wissen in das etablierte Ressourcenmana- 

gement unterstützen.


• Wichtiger als Ergänzungen des Berichtswesens ist jedoch die Identifizierung der 

für ein Unternehmen kritischen Wissensressourcen. Dabei sollte davon abgese- 

hen werden, Wissensbedarfe von generischen Konstrukten wie Unternehmens- 

strategien oder Kernkompetenzen abzuleiten. Stattdessen wird die Ableitung 

von wissensbezogenen Soll-Ausstattungen mit Hilfe der Zuordnungsfolge Er- 

folgsgrösse-Aufgabenkontext-Wissensressource empfohlen. Die gemeinsame 

Bindung von Unternehmensressourcen an Aufgabenkontexte ermöglicht Trans- 

parenz in Bezug auf (interdependente) Beziehungen zwischen Wissen und ande- 

ren Ressourcen (Finanzmittel, Sachmittel, andere immaterielle Ressourcen). 

Konzentration von Controllingaktivitäten auf Schwerpunktbereiche der organisationalen 

Wissensbasis 

• Es sollten zunächst nur für wenige Erfolgsgrössen (Kostenposition, Vertriebsef- 

fektivität) die relevanten Wissensressourcen definiert werden. Sodann kann mit 

Hilfe der Planung und Kontrolle von Verfügbarkeitsgraden sowie der Evaluati- 

on von Chancen und Risiken praktisches Ressourcenmanagement in ausgewähl- 

ten Organisationseinheiten pilotiert werden. 

Ressourcenmessung setzt Ressourcenverständnis voraus 

• Die Verfügbarkeit von Messgrössen ist nicht als die entscheidende Barriere mit 

Blick auf die Steuerung von Wissensressourcen anzusehen. Eine adäquate Res- 

sourcendefinition vorausgesetzt, lassen sich in der Regel gute Näherungslösun- 

gen mit Hilfe von quantitativen und qualitativen (indirekten) Indikatoren reali- 

sieren. 

• Als grösste Herausforderung ist anzusehen, dass selbst in Bezug auf verhältnis- 

mässig exakt definierte Wissensobjekte (explizites Produktwissen eines Ver- 

triebsmitarbeiters) mehrere Dimensionen zur Beschreibung von Verfügbarkeit 

zulässig bzw. erforderlich sein können. Es ist dann mit Blick auf solche Res- 

sourcen anzustreben, diejenigen Attribute zu identifizieren, denen für einen be- 

trachteten Aufgabenkontext die grösste Bedeutung zukommt.


Transparenz über Zusammenhänge ist wichtiger als hohe Messgenauigkeit 

• Der Beitrag eines Controllings zum Erfolg des Führungssystems wird vor allem 

von seiner Unterstützung bei Aktivitäten der Zielfindung und –bildung be- 

stimmt. 

• Hohe Detaillierungsgrade bei Messungen und Abweichungsanalysen generieren 

kaum praktische Informationsvorteile für die Ressourcensteuerung. Entschei- 

dender ist es, dass kritisches Wissen transparent gemacht wird, und dass die mit 

Verbesserungen bzw. Verschlechterungen in der Ressourcenausstattung ver- 

bundenen Chancen und Risiken beschrieben werden können. 

Früherkennungsfunktion als Aufgabenschwerpunkt des Wissenscontrollings 

• Veränderungen der organisationalen Wissensbasis vollziehen sich in höherem 

Masse diskontinuierlich und zudem weniger transparent als dies im Hinblick auf 

quantitative und qualitative Kapazitätsveränderungen anderer Ressourcen der 

Fall ist. 

• Deshalb benötigt das Führungssystem ausreichende Reaktionszeiten, um Mass- 

nahmen zur Verstärkung oder Eindämmung solcher Veränderungen initiieren zu 

können. 

• Um die Wahrnehmungsfähigkeit des Controllings für ”schwache Signale” zu 

gewährleisten, ist die Bereitstellung geeigneter Kommunikations- und Interakti- 

onsformate erforderlich. Diese sollen die Identifizierung und Interpretation von 

Veränderungen der Erfahrungs- und Deutungsmuster in Wissensorten, der Wis- 

sensbestände usw. unterstützen. 

Aufbau eines operativen Informationsversorgungssystems zur Abbildung wissensbezogener 


• Obwohl Daten etablierter Controlling-Funktionen für Analysen im Zusammen- 

hang mit Wissensressourcen herangezogen werden können, so vermögen doch


bestehende Systeme die Informationsanforderungen des Wissensmanagements 

in wichtigen Punkten nicht zu befriedigen. 

• Als Transaktionsdaten sollen vor allem die Ist-Verfügbarkeitsgrade von Res- 

sourcen sowie die beobachtbaren Einflussgrade von Wissensressourcen in Auf- 

gabenkontexten aufgenommen werden. Die Datenerhebung erfolgt anhand von 

Vorgängen (Geschäftsvorfälle, Produktspezifikationen, Meeting Minutes, Ma- 

nagementberichte, vertragliche Vereinbarungen), welche sich Aufgabenkontex- 

ten zuordnen lassen. Als Erhebungsmethoden kommen persönliche Beobach- 

tungen, Befragungen, Dokumentenanalyen usw. sowie Analysen einschlägiger 

Controllingdaten (Kostenstellenkosten, Bruttoerträge, Ist-Risikokosten, Kun- 

denzufriedenheitsindizes, Fehlbearbeitungsquoten) in Frage. 

• Aggregierte Informationen zur Verfügbarkeit von Wissensressourcen unterstüt- 

zen das strategische Management bei Entscheidungen zur Ressourcendispositi- 

on (Identifizierung von Handlungsbedarfen, Bewertung von Handlungsalterna- 

tiven, Feedback zu Massnahmenerfolgen). Demgegenüber unterstützen Informa- 

tionen zum Einfluss von Wissen in Aufgabenkontexten das Management bei der 

Überprüfung der seinen Aktivitäten zugrundeliegenden Hypothesen über den 

Zusammenhang zwischen der wissensbezogenen Ressourcenausstattung und 

den Zielerreichungsgraden mit Blick auf die Erfolgsgrössen der Bank.

5 Fallstudie 277 

5 

5.1 

Darstellung anhand einer Fallstudie 

Kostenmanagement und Wissensressourcen 

Ausgangslage 

Es wird ein Institut mit divisionaler Struktur und globaler Geschäftstätigkeit betrach- 

tet. Die Eigenkapitalrentabilität habe sich aufgrund makroökonomischer Bedingungen 

sowie einer unbefriedigenden Situation im Hinblick auf die Struktur und die Höhe der 

Verwaltungskosten zunehmend verschlechtert. In den Unternehmensbereichen wurden 

Projekte zur Personal- und Sachkostenreduzierung initiiert, in die externe Berater ein- 

bezogen waren. Diese Bemühungen, eine nachhaltige Verbesserung der Kostenpositi- 

on zu erreichen, werden als erfolglos beurteilt. Mit der Implementierung eines kontinu- 

ierlichen Kostenmanagements im Konzern soll ein alternativer Lösungsansatz reali- 

siert werden. Wissen wird als eine Stellgrösse für die mit Blick auf erfolgreiches Kos- 

tenmanagement notwendigen Verhaltensänderungen interpretiert. 

Wissen als ein Bestimmungsfaktor der Kostenposition 

Implizite und kodifizierte Wissensinhalte sowie die Effektivität von Wissensübertra- 

gungen beeinflussen die Wirtschaftlichkeit der Bankproduktion. Verfügbarkeitsgrade 

von Wissensressourcen weisen dabei den Charakter von prospektiven Indikatoren mit 

Blick auf Zielerreichungsgrade im Kostenmanagement auf. 

Dem erforderlichen Wissensbestand ist ein ausgeprägtes sowie unternehmensinternen 

und –externen Veränderungen gegenüber robustes Kostenbewusstsein von Führungs- 

kräften und Mitarbeitern zuzurechnen. Dieses schliesst ein, dass in den prägenden Er- 

fahrungs- und Deutungsmustern die Bedeutung von arbeitsplatzindividuellem wirt- 

schaftlichen Handeln für den Unternehmenserfolg verankert ist.


Für durch Arbeitsplatzbeschreibungen vorgegebene Aufgabenkontexte relevante ge- 

setzliche Vorschriften, interne Richtlinien, Fachkenntnisse usw. gehen als Wissensob- 

jekte in Kostenmanagement-Aktivitäten ein. Ebenso die in Datenbanken und im Be- 

richtswesen kodifizierten Kennzahlen und Normen zur Abbildung von Ereignissen und 

Sachverhalten im Zusammenhang mit Ressourcenverbräuchen (Prozesskennzahlen, 

Kostenstellenkosten, Deckungsbeiträge). Dabei werden regelmässig abteilungsüber- 

greifende Synthesen von Wissensbeständen angestrebt, etwa bei der Beurteilung von 

Kostenwirkungen produktprogramm- oder infrastrukturbezogener Entscheidungen. 

Die Lerngeschwindigkeit von Führungskräften, Mitarbeitern sowie externen Stakehol- 

dern bestimmt den Zeitpunkt, zu dem Kostensenkungspotenziale in Gewinn- und Ver- 

lustrechnungen realisiert werden können. 

In einem globalen Konzernverbund manifestiert sich erfolgreiches Kostenmanagement 

auch in dem kontinuierlichen Transfer von Best Practise-Wissen über divisionale und 

regionale Grenzen. Dabei können die Anforderungen an solche Übertragungen be- 

günstigende Rahmenbedingungen unternehmensbereichsspezifisch oder landsmann- 

schaftlich differenziert ausgeprägt sein. 

Agenda des Wissensmanagements 

Es gilt zunächst die für eine wettbewerbsfähige Kostenposition kritischen Ressourcen 

zu identifizieren. Für diese Ressourcen sollen die erforderlichen Anspruchsniveaus 

operationalisiert werden. Das Leistungsniveau der Bank in Bezug auf diese Wissens- 

ressourcen soll durch geeignete Massnahmen verbessert werden. Dabei erwartet die 

Unternehmensleitung auch Optimierungen derjenigen Rahmenbedingungen, für die 

signifikante Einflüsse auf kostenmanagementrelevante Wissensressourcen angenom- 

men werden. Schliesslich wird Transparenz über wissensbezogene Risiken in den für 

die Kostenposition kritischen Bankbereichen eingefordert.


5.2 Ermittlung der Soll-Ressourcenausstattung 

Mit kontinuierlichem Kostenmanagement wird eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit 

mit Blick auf die Kostenposition angestrebt. In einem ersten Schritt sind die der Er- 

folgsgrösse Kostenposition zuordenbaren Aufgabenkontexte festzulegen. Es werden 

hierzu acht Kontexte vorgeschlagen, die jeweils eine sachlogische Klammer für ver- 

schiedene Aktivitäten darstellen. 

• Kontext A: Herstellung von Transparenz über die voraussichtlichen Kos- 

tenwirkungen von Entscheidungen (Budgetplanungen, Evaluation von Inves- 

titionsvorhaben, integrierte Vertriebs- und Kapazitätsplanungen von Front- 

und Back Office-Bereichen, Koordination unterschiedlicher Funktionsberei- 

che mit Blick auf das Zielkostenmanagement im Rahmen von Produktent- 

wicklungsprojekten) 

• Kontext B: Kontrolle von Ressourcenverbräuchen (Plan/Ist-Vergleiche in 

der Kostenstellenrechnung, interne Revisionen, Fortschrittskontrollen von 

Projekten, Zusammenarbeit mit Wirtschaftsprüfern im Rahmen von Jahres- 

abschlussarbeiten) 

• Kontext C: Umsetzung von Massnahmen zur Kostensenkung (Digitalisie- 

rung von Vertriebsprozessen, Zentralisierung von Back Office-Leistungen, 

Konsolidierung einer Filialorganisation) 

• Kontext D: Administration von Kostenzielen in Anreizsystemen (Zielver- 

einbarungen mit Führungskräften, Administration von Bonusregelungen im 

Zusammenhang mit dem Vorschlagswesen, Berücksichtigung von Kosten- 

management-Praxis bei der Führungskräfteentwicklung, Promotion von 

Leistungsträgern des Kostenmanagements in der internen Unternehmens- 

kommunikation)


• Kontext E: Abstimmung von Kostenstrategien mit Stakeholdern (Handha- 

bung der Informations- und Mitbestimmungsrechte von Arbeitsnehmerver- 

tretern, Einbeziehung von Lieferanten in Massnahmenplanungen, Einbezie- 

hung sonstiger Kooperationspartner, Kapitalmarktkommunikation, Public 

Relations) 

• Kontext F: Sicherstellung der Diffusion von verwaltungskostenrelevanten 

Best Practise-Lösungen im Konzernverbund (Identifizierung von Peers bzw. 

Best Practises, Transfer von Best Practise-Lösungen zwischen Divisionen 

und Regionen, Stärken-/ Schwächen-Analysen von Wettbewerbern, Evalua- 

tion von Branchentrends) 

• Kontext G: Vermittlung von kostenmanagementrelevanten Kenntnissen und 

Fähigkeiten (Mitarbeiterschulungen, Job Rotation-Programme, Coaching 

von Führungskräften, Zusammenarbeit mit Externen, Formulierung von 

verwaltungskostenbezogenen Richtlinien) 

• Kontext H: Nutzung von EDV-Anwendungen zur Planung, Kontrolle und 

Informationsversorgung im Zusammenhang mit dem Management von Ver- 

waltungskosten (Berichtswesen, Statistik-Software) 

Hinsichtlich dieser Aufgabenkontexte sind im zweiten Schritt diejenigen Wissensres- 

sourcen zu identifizieren, für die in besonderem Masse Einflüsse auf Zielerreichungs- 

grade in diesen Kontexten vermutet werden. 

Tabelle 15 stellt einen Vorschlag zur Beschreibung der entsprechenden Soll- 

Ressourcenausstattung dar. Die alphanummerischen Kennzeichnungen dienen der Ori- 

entierung in der nachfolgenden Diskussion.


Aufgabenkontext Ressourcenbeschreibung Ressource 

Kontext A 

Transparenz über 

Kostenwirkungen 

Kontext B 

Kostenkontrolle 

Kontext C 

Massnahmenumsetzung 

• Explizites Methodenwissen von Füh- 

rungskräften in Bezug auf die Erstellung 

von Businessplänen 

• Explizites Wissen von Back Office- 

Leitern über Volumensplanungen in 

Vertriebsbereichen 

• Implizites Kooperationswissen im 

Hauptprozess Produktentwicklung 

• Explizites Wissen über Richtlinien von 

für verwaltungskostenbezogene Aufga- 

ben verantwortlichen Mitarbeitern 

• Implizites Wissen über den Stellenwert 

von Effizienz sowie über den indivi- 

duellen Einfluss auf die Kostenposition 

der Bank (Kostenbewusstsein) in allen 

Hauptprozessen 

• Explizites Projektmanagement-Wissen 

(Beherrschung EDV-Tools) von Pro- 

jektleitern 

• Implizites Projektmanagement-Wissen 

(Konfliktmanagement) von Projektlei- 

tern 

A01 

A02 

A03 

B01 

B02 

C01 

C02


Aufgabenkontext Ressourcenbeschreibung Ressource 

Kontext D 

Kostenziele in Anreiz- 

systemen 

Kontext E 

Stakeholder 

Kontext F 

Best Practise-Lösungen 

Kontext G 

Training 

Kontext H 

EDV 

• Realisierung von Verhaltensänderungen 

der Agenten aufgrund datenorientierter 

Feedback-Impulse (Internalisierung) 

• Implizites Wissen von Lieferanten über 

den Stellenwert von Effizienz und über 

ihren Einfluss auf die Kostenposition 

von Kunden (Kostenbewusstsein) 

• Implizites Beziehungswissen von Füh- 

rungskäften im Hinblick auf die Zusam- 

menarbeit mit Betriebsräten 

• Explizites Wissen von Führungskräften 

über globale Best Practise-Lösungen 

• Verarbeitung von Best Practise-Lösun- 

gen als explizites Wissen (Externalisie- 

rung) in allen Hauptprozessen 

• Implizites Koordinationswissen von 

Führungskräften zur Steuerung der Wis- 

sensarbeit externer Berater 

• Keine - 

Tabelle 15: Aufgabenkontexte und Wissensressourcen im Kostenmanagement 

D01 

E01 

E02 

F01 

F02 

G01


In der für eine wettbewerbsfähige Kostenposition erforderlichen Soll-Ausstattung sind 

Wissensobjekte mit impliziten Inhalten (A03, B02, C02, E01, E02, G01) und expliziten 

Inhalten (A01, A02, B01, C01, F01) sowie Wissensprozesse (D01, F02) vorgesehen. 

Diese Ressourcen sind an unterschiedliche Wissensorte gebunden: An den Führungs- 

kader (A01, F01, G01), an Projektleiter (C01, C02), an Mitarbeiter mit spezifischen 

Stellenbeschreibungen (B01) oder an die Produktentwicklung als einem Hauptprozess 

der Bankproduktion (A03). 

Das explizite Wissen von Back Office-Leitern über Volumensplanungen im Vertrieb 

(A02) thematisiert den Sachverhalt, dass sprungfixe Kosten in Abwicklungsbereichen 

mit zunehmenden Koordinationsschwierigkeiten zwischen Vertriebsmengenplanungen 

einerseits, und den Kapazitätsplanungen in Back Office-Bereichen andererseits, ein 

wachsendes Problem für die Kostenstruktur darstellen können. 

Die Berücksichtigung von implizitem Kooperationswissen in der Produktentwicklung 

(A03) ist angezeigt, da diesem Hauptprozess zwar nur ein geringfügiger Anteil der 

Periodenkosten zugeordnet werden kann, dort jedoch ein Grossteil der Produkt- und 

Prozesskosten festgelegt wird. 

Den hohen Stellwert von Kostenbewusstsein für erfolgreiches Kostenmanagement 

spiegelt die Tatsache wider, dass dieser implizite Wissensinhalt im Hinblick auf zwei 

Aufgabenkontexte als kritische Ressource definiert wird (B02, E01). 

Die Aufnahme des Wissensprozesses D01 (Internalisierung) in die Soll-Ausstattung 

berücksichtigt, dass die Effektivität von Anreizsystemen auch davon abhängig ist, ob 

im Rahmen von Kontrollroutinen kommunizierte datenorientierte Feedback-Impulse 

(positive Plan-/Ist-Abweichungen in der Kostenstellenrechnung) bei Agenten Verhal- 

tensänderungen zu initiieren vermögen. 

Mit dem Wissensprozess G01 (Externalisierung) werden solche Übertragungen von 

Best Practise-Wissen erfasst, welche sich durch Kodifizierungen von Wissensinhalten 

vollziehen (können).


Die Arbeit mit EDV-Anwendungen (Kontext H) macht einen bedeutenden Anteil kos- 

tenmanagementbezogener Aktivitäten in der Unternehmenspraxis aus. Allerdings wer- 

den diesem Aufgabenkontext in der Soll-Ressourcenausstattung keine Wissensres- 

sourcen zugeordnet: Zielerreichungsgrade im Hinblick auf Kriterien wie Nutzungsin- 

tensität, Zugriffszeiten, Verarbeitungsgeschwindigkeit usw. werden vor allem als von 

Ereignissen und Sachverhalten ausserhalb der wissensbezogenen Ressourcenaustat- 

tung beeinflusst angesehen. 

Im nun folgenden Arbeitsschritt werden die Attribute zur Beschreibung der Ressour- 

cenverfügbarkeit festgelegt. Dabei werden auch Vorschläge zur Operationalisierung 

der Soll-Merkmalsausprägungen angeführt. Tabelle 16 stellt diese zusammenfassend 

dar. 

Res- 

source 

Für den Erfolg im 


relevante Attribute 

A01 • Diffusionsgrad im Kader 

• Detaillierungsgrad des 

Wissens 

A02 • Zeitgerechtigkeit der Be- 

reitstellung von Planda- 

ten durch Vertriebsbe- 

reiche an Back Office- 

Bereiche 

Anspruchsniveau der 

Soll-Verfügbarkeit 

• 100% der Führungs- 

kräfte 

• 100% Fehlerfreiheit ein- 

gereichter Pläne 

• 100% der Front-/Back 

Office-Schnittstellen in 

gemeinsamen Planungs- 

runden innerhalb von 

zwei Jahren 

Kennzeichnung 

der Attribute 

A011 

A012 

A021


Res- 

source 




A02 • Verbindlichkeit der von 

Vertriebseinheiten bereit- 

gestellten Plandaten 

A03 • Anpassungsflexibilität 

ggü. wechselnden Part- 

nern in Entwicklungspro- 

jekten 

B01 • Vollständigkeit verwal- 

tungskostenbezogener 

Corporate Center-Richt- 

linien 

B02 • Intensität des Kostenbe- 

wusstseins 

C01 • Diffusionsgrad bei Pro- 

jektleitern 

• Detaillierungsgrad des 

Wissens 



• Keine Änderungen ver- 

einbarter Plandaten um 

mehr als 15% ab Folge- 

jahr 

• Keine Überschreitung 

von Terminvorgaben ab 

Folgejahr 

• 100% Vollständigkeit 

für relevante Regelungs- 

bedarfe ab Folgejahr 

• Keine positiven Abwei- 

chungen von Ist- ggü. 

Plan-Kosten in Kosten- 

stellen ab Folgejahr 

• 100% der Projektleiter 

• 100% formale Fehler- 

freiheit der eingereich- 

ten Projektpläne 

Kennzeichnung 

der Attribute 

A022 

A031 

B011 

B021 

C011 

C012


Res- 

source 




C02 • Diffusionsgrad bei Pro- 

jektleitern (PL) 

• Robustheit der relevan- 

ten Denk- und Deutungs- 

muster ggü. wechseln- 

den Teammitgliedern 

D01 • Lerngeschwindigkeit 

E01 • Intensität des Kost- 

bewusstseins 



• 100% der Projektleiter 

• Anteil von PL-Beurtei- 

lungen unterhalb eines 

Zielwertes (Mindestleis- 

tung) < 10 % innerhalb 

von 2 Jahren 

• Stark ausgeprägte und in 

Feedback-Gesprächen 

erkennbare Lernbereit- 

schaft (Item Mitarbeiter- 

beurteilung) 

• Materielle Verbesserung 

der Leistungsfähigkeit 

bzgl. Assignments, für 

die zuvor Schwächen 

festgestellt wurden (per- 

sönliche Beobachtung) 

• 100 Mio. Euro Einspa- 

rungen p.a. durch ko- 

operative Initiativen mit 

Lieferanten ab Folgejahr 

Kennzeichnung 

der Attribute 

C021 

C022 

D011 

E011


Res- 

source 




E02 • Diffusionsgrad im Top 

Management 

• Anpassungsflexibilität 

ggü. wechselnden Ver- 

handlungspartnern 

F01 • Nutzungsintensität elekt- 

ronischer Best Practise- 

Plattformen 



• 100% des Kaders (Item 

Management Audit) 

• Exzellenz im Manage- 

ment persönlicher Be- 

ziehungen/Networking 

(Item Management Au- 

dit) 

• Zehn Einträge p.a. durch 

jeden Bereich > 100 

Mitarbeiter innerhalb 

von zwei Jahren 

F02 • Lerngeschwindigkeit 

• Umsetzung von erfolg- 

reichen Lösungen in 

vergleichbaren Prozes- 

sen weltweit innerhalb 

von sechs Monaten für 

Massnahmen < 1 Mio. 

Euro; innerhalb neun 

Monaten > 1 Mio Euro; 

innerhalb 12 Monaten > 

10 Mio. Euro 

Kennzeichnung 

der Attribute 

E021 

E022 

F011 

F021


Res- 

source 






G01 • Diffusionsgrad im Kader • 100% der Führungs- 

kräfte 

Tabelle 16: Wissensbezogene Soll-Ressourcenausstattung im Kostenmanagement 

Kennzeichnung 

der Attribute 

G011 

Die Verfügbarkeit der in der Soll-Ausstattung vorgesehenen Wissensobjekte und Wis- 

sensprozesse werden entweder mit Hilfe eines einzigen Attributes (A031, B011, B021) 

oder anhand mehrerer Attribute (A011-A012, C011-C012, C021-C022) beschrieben. 

Ohne Anhaltspunkte, welche eine alternative Vorgehensweise nahelegen, sollte stets 

eine Gleichgewichtung von Attributen vorgenommen werden. 

Den Diskussionsschwerpunkt bei der Ableitung einer Soll-Ausstattung stellt die Aus- 

wahl adäquater Attribute zur Beschreibung von Ressourcenverfügbarkeit dar. So soll 

die Verfügbarkeit des Objektes ”implizites Kooperationswissen im Hauptprozess Pro- 

duktentwicklung” mit Hilfe des Attributes ”Anpassungsflexibilität gegenüber wech- 

selnden Kooperationspartnern” (A031) beurteilt werden. Diese Festlegung erscheint 

als zweckmässig für den hier betrachteten Aufgabenkontext ”Schaffung von Transpa- 

renz über Kostenwirkungen von Entscheidungen”. Im Zusammenhang mit anderen 

Aufgabenkontexten sind unter Umständen hiervon abweichende Attribute (Diffusions- 

grad, Stabilität der entsprechenden Wissensorte) als geeignet anzusehen. 

Im Hinblick auf die Operationalisierung von Verfügbarkeitsgraden sind in Tabelle 16 

drei alternative Lösungen angeführt: Quantitative nicht-monetäre Messgrössen (A011, 

A012, A021, A022, A031), monetäre Grössen (E011) sowie qualitative Grössen (D011, 

E0211).


5.3 Optimierung von Wissensressourcen 

Es wird ein hybrider Ansatz zur Ressourcenentwicklung verfolgt: Eine Kontextsteue- 

rung wird mit der Ausrichtung von Unternehmenskultur, Führungsgrundsätzen und 

Führungskräfteentwicklung sowie der Gestaltung von Planungs- und Kontrollroutinen 

realisiert. Die Kommunikation von Top-down Zielvorgaben sowie das Monitoring von 

Verfügbarkeitsgraden sollen die Fortentwicklung der Wissensressourcen auf dem We- 

ge einer Fremdsteuerung unterstützen. 

Gestaltung von Einflussgrössen kostenmanagementbezogener Wissensarbeit 

Zunächst sind diejenigen Ausschnitte der festgelegten Soll-Ressourcenausstattung 

(vgl. Tabelle 15, S. 281 f) auszuwählen, auf deren Entwicklung mit kontextsteuernden 

Massnahmen Einfluss genommen werden soll. 

In einem zweiten Schritt werden die erforderlichen Änderungsbedarfe im Hinblick auf 

Unternehmenskultur, Führungsgrundsätze und Führungskräfteentwicklung sowie Pla- 

nungs- und Kontrollroutinen formuliert. Massnahmen zur Kontextsteuerung werden 

dabei in Bezug auf die folgenden Ressourcen ins Auge gefasst: 

B02/ E01: Implizites Wissen in den drei Hauptprozessen der Bankproduktion über 

den Stellenwert von Effizienz sowie über den individuellen Einfluss auf 

die Kostenposition der Bank (Kostenbewusstsein) 

D01: Realisierung von Verhaltensänderungen der Agenten aufgrund datenorien- 

tierter Feedbacks im Rahmen von Kontrollroutinen (Internalisierung) 

F02: Verarbeitung von Best Practise-Wissen als explizites Wissen in den 

Hauptprozessen (Externalisierung)


Steigerung des Kostenbewusstseins (B02/E01) 

• Unternehmenskultur 

- Promotion von prozessbezogenem Denken in Abgrenzung zu einer Orientie- 

rung an funktionsbezogenen Arbeitsbeiträgen, um so, insbesondere bei Be- 

teiligten der Produktentwicklung, bei Mitarbeitern in Front-/Back Office- 

Schnittstellen sowie bei Lieferanten, eine hohe Sensibilität gegenüber Fol- 

gekosten- bzw. Komplexitätskosten-Thematiken zu erreichen 

- Vermeidung bzw. Auflösung eines Mitarbeiterverständnisses, welches die 

Belegschaft in professionelle Wissensintermediäre einerseits, und in solche 

Mitarbeiter, die als triviale Maschinen repetitive Tätigkeiten vollziehen, un- 

terscheidet, um so eine hohe Akzeptanz für lokale Kostenverantwortung, 

d.h. arbeitsplatzindividuelle Kostenverantwortung, zu verankern 

• Führungsgrundsätze und Führungskräfteentwicklung 

- Hervorhebung der Vorbildfunktion im Führungsleitbild unter besonderer 

Berücksichtigung der Leistungskriterien Kostenbewusstsein sowie Wissens- 

teilungsbereitschaft und -fähigkeit 

- Konsequente unternehmensöffentliche Sanktionierung von solchem Füh- 

rungsverhalten, das die Awareness bzw. Akzeptanz gegenüber der Erfolgs- 

grösse Kostenposition bzw. dem Kostenbewusstsein gefährdet 

• Planungs- und Kontrollroutinen 

- Interpretation von Kostenbudgetüberschreitungen nicht alleine als aufgaben- 

spezifische Minderleistungen der Vergangenheit, sondern darüber hinaus als 

Indikator für eine unzureichende Qualität lokaler Wissensarbeit und damit 

als Indikator für zukünftige Minderleistungen im Kostenmanagement in den 

betroffenen Ausschnitten der organisationalen Wissensbasis


Motivation von Verhaltensänderungen der Agenten durch datenorientierte Feedback- 

Impulse im Rahmen von Kontrollroutinen (D01) 


- Promotion einer positiven Lernkultur: Von Agenten signalisierte Wissens- 

bedarfe sollen als Ausdruck professioneller Wissensarbeit und nicht als 

Lernschwäche interpretiert werden 

• Planungs- und Kontrollroutinen 

- Intensivierung von persönlichen Abstimmungen (Quarterly Review Mee- 

ting, Steering Committee) zulasten anonymer Feedback-Formate (Kosten- 

stellenberichte) zur Motivation von Sozialisationsprozessen 

- Ausbau anlassgesteuerter Feedback-Aktivitäten (Ad hoc-Gespräche) in Ab- 

grenzung zu den starren Kontrollroutinen des formalen Berichtswesens zur 

zeitnahen Reaktion auf individuelle Schwächen in der Wissensarbeit 

Förderung der Übertragung von Best Practise-Wissen (F02) 


- Sicherstellung eines ausgewogenen Verhältnisses zwischen Wettbewerbs- 

und Kooperationsorientierung bei der Zusammenarbeit von Divisionen und 

Regionen. D.h. Verbesserung der Produktionseffizienz im Konzernverbund 

durch eine Abschwächung der Profit Center-Dogmatik 

• Führungsgrundsätze und Führungskräfteentwicklung 

- Assignment der Verantwortlichkeit für die globale Verfügbarkeit spezieller 

kostenmanagementbezogener Wissensbestände an ausgewählte Führungs- 

kräfte


Entwicklung von Wissensressourcen 

Anhand der quantitativen und qualitativen Indikatoren (vgl. Tabelle 16, S. 284 ff) 

werden die Verfügbarkeitsgrade von Wissensobjekten und –prozessen beobachtet. Es 

wird hier angenommen, dass keine Falsifizierung der die Soll-Ausstattung begründen- 

den Hypothesen über den Einfluss von Wissen in den definierten Aufgabenkontexten 

erforderlich ist. In Tabelle 17 sind Massnahmen angeführt, die geeignet erscheinen, 

Verbesserungen der Ressourcenausstattung herbeizuführen. 

A01 

Wissensressource Massnahmen 

Explizites Methodenwis- 

sen von Führungs- 

kräften zur Erstellung 

von Geschäftsplänen 

A02 Explizites Wissen in den 

Back Office-Einheiten 

über die Volumensplan- 

ungen im Vertrieb 

• Kodifizierung in Leitfäden (Blue Book) 

• Zurückweisung formal bzw. methodisch fehler- 

hafter Pläne durch das Konzerncontrolling 

• Einbeziehung externer Wissensträger zur Aktua- 

lisierung von Wissensbeständen 

• Kodifizierung der Interdependenzen von pro- 

zess- und vertriebsleistungsbezogenen Erfolgs- 

kennzahlen im Berichtswesen (BSC) 

• Ausweis von Leerkosten in Back Office- 

Kostenstellen und bei Verrechnungen 

• Trainee-Programm in Back Office-Abteilungen 

für Nachwuchskräfte des Vertriebs zur Initi- 

ierung von Sozialisationsprozessen



A03 Implizites kooperations- 

B01 

bezogenes Wissen im 

Hauptprozess Produkt- 

entwicklung 

Explizites Wissen von 

Mitarbeitern über Richt- 

linien 

B02 Kostenbewusstsein in 

den Hauptprozessen der 

Bankproduktion 

C01 Explizites Projektmana- 

gement-Wissen von Pro- 

jektleitern 

• Räumliche Zusammenführung von Teams 

• Regelmässige Outdoor-Aktivitäten beteiligter 

Mitarbeiter 

• Metrik zur Kodifizierung der Folgekosten von 

Entscheidungen in Entwicklungsprozessen (Tar- 

get Costing-Simulationen) 

• Dokumentation von Beispielrechnungen u.a. 

• Einrichtung von Communities of Practise 

• Verankerung des Hol-Prinzips in Bezug auf 

Wissensbestände des Corporate Centers 

• Lernorientierte Kommunikation von Kostenstra- 

tegien (z. B. Learning Map) 

• Einbeziehung branchenfremder kostenmanage- 

mentbezogener Best Practise-Lösungen 

• Kontinuierliche Kommunikation von Fortschrit- 

ten im Kostenmanagement (”Grundrauschen”) 

• Kodifizierung in Handbüchern 

• Zurückweisung fehlerhafter Projektpläne 

• Schulungen



C02 Implizites Projektmana- 

D01 

gement-Wissen von Pro- 

jektleitern (PL) 

Internalisierungsprozesse 

bei Agenten aufgrund 

datenorientierter Feed- 

backs 

E01 Kostenbewusstsein von 

Stakeholdern 

E02 Implizites Beziehungs- 

wissen von Führungs- 

kräften zur Interaktion 

mit Betriebsräten 

• Evaluation der Wissensbestände von PL 

• Bereitstellung elektronischer Plattformen zum 

Austausch von Erfahrungsgeschichten 

• Einbeziehung externer Wissensträger 

• Kodifizierung von Wissensbedarfen im Rahmen 

von Kontrollroutinen (”Contracting”) 

• Initiierung von Lerngruppen mit Mitarbeitern, 

denen ähnliche Bedarfe zugeordnet werden 

• Identifizierung von Lernbarrieren durch Mitar- 

beitergespräche, Management Audits usw. 

• Aufnahme von Beiträgen zur Wissensarbeit in 

das Lieferantenscoring 

• Aufbau von interorganisationalen elektronischen 

Plattformen zur Wissens(ver)teilung 

• Vereinbarung von langfristigen Ziel-Preisen auf 

der Basis des ”Lernkurven”-Konzeptes 

• Definition von Verhaltensnormen/ -standards 

• Gemeinsame Outdoor-Aktivitäten 

• Coaching



F01 Explizites Best Practise- 

Wissen von Führungs- 

kräften 

F02 Externalisierung von 

Best Practise-Wissen in 

der Bankproduktion 

G01 Implizites Wissen von 

Führungskräften zur 

Steuerung der Wissens- 

arbeit externer Berater 

• Einrichtung von Communities of Practise 

• Evaluation individueller Beiträge zur Wissens- 

arbeit im Rahmen der Leistungsbeurteilung 

• Unternehmensöffentliche Ausschreibungen zur 

Kodifizierung von Best Practise-Bedarfen 

• Rotation kritischer Wissensträger im Konzern 

• Unternehmensöffentliche Promotion interdivi- 

sionaler bzw. -regionaler Wissenstransfers 

• Definition und Monitoring kritischer Transfer- 

Schnittstellen im Konzernverbund 

• Interpretation der Zusammenarbeit mit Beratern 

als Austausch von Wissensbeständen (Veranke- 

rung eines Selbstverständnisses von Klienten als 

Wissensanbieter) 

• (Elektronische) Plattformen zum Austausch von 

Erfahrungsgeschichten 

• Einkaufsdatenbank zur Evaluation von Consul- 

ting-Leistungen 

Tabelle 17: Optimierung kostenmanagementrelevanter Wissensressourcen


5.4 

Monitoring lokaler Wissensrisiken 

Die Verfügbarkeitsgrade von Wissensressourcen der Soll-Ausstattung stellen prospek- 

tive Erfolgsindikatoren des Kostenmanagements dar. Deshalb besteht ein Informa- 

tionsbedarf in Bezug auf Veränderungen bzw. Auffälligkeiten im Zusammenhang mit 

den diesen Wissensressourcen zuordenbaren Risiken. 

Dieses gilt insbesondere mit Blick auf solche Ausschnitte der Bankproduktion, in de- 

nen die Kostenposition massgeblich beeinflusst wird (Führungskader, Projektleiter, 

Hauptprozess Produktentwicklung, Front-/Back Office-Schnittstellen). 

Es wird beispielhaft das Monitoring der Risikoposition des Hauptprozesses Produkt- 

entwicklung thematisiert. Implizites Kooperationswissen repräsentiert die kritische 

Ressource in diesem Hauptprozess. Mit einer Frühwarnfunktion sind solche Ereignisse 

und Sachverhalte zu fokussieren, die Beeinträchtigungen dieses Wissensobjektes ver- 

ursachen können. Mit Wissensobjekten sind dabei im Allgemeinen vier Risikoarten 

verbunden: 459 

• Intransparenz 

• Instabilität 

• Unzweckmässigkeit intrapersonaler Anpassungen 

• Inkongruenz 

Das Risiko der Intransparenz wird mit Hilfe der systematischen Beobachtungen von 

Verfügbarkeits- und Einflussgraden (vgl. Tabelle 16, S. 286) durch ein Wissenscont- 

rolling aufgelöst. 

Das Instabilitätsrisiko spricht den Umstand an, dass (implizite) Wissensinhalte durch 

Veränderungen in Bezug auf Wissensorte der Bankproduktion entzogen werden kön- 

459 Vgl. die Darstellungen in Kapitel 3.1.1.1.2, S. 87-89.


nen. Ein ausgeprägtes implizites Kooperationswissen stellt in erster Linie das Ergebnis 

langjähriger erfolgreicher Zusammenarbeit sowie entsprechend belastbarer Vertrau- 

ensbeziehungen zwischen den an Produktentwicklungsprozessen beteiligten Mitarbei- 

tern dar. 

Deshalb sind solche Ereignisse und Sachverhalte als Frühwarnsignale aufzufassen, 

welche die Bindung von Mitarbeitern bzw. Mitarbeitergruppen an diese Wissensbasis 

aufzulösen drohen. 

Beispiele sind sprunghafte Steigerungen von Fluktuations- oder Absenzraten, Vorha- 

ben zur Relokation von Abteilungen und Niederlassungen oder eine signifikante Re- 

duzierung der für die Partizipation an Entwicklungsprojekten aufwendbaren Arbeits- 

zeit von kritischen Wissensträgern. 

Risiken für das Kostenmanagement gehen ausserdem von unzweckmässigen Verände- 

rungen der prägenden Erfahrungs- und Deutungsmuster in den Wissensorten aus. Als 

musterbeeinflussende Ereignisse und Sachverhalte kommen beispielsweise in Be- 

tracht: 

• Misserfolge von Produktinnovationen 

• Unzufriedenheit über die Einbeziehung externer Wissensträger in Entwick- 

lungsprojekte 

• Dissonanzen aufgrund einer als unzureichend empfundenen Unterstützung von 

Projekten durch das Top Management 

• Misserfolge im Zielkostenmanagement bleiben ohne Sanktionierung 

Das Inkongruenzrisiko schliesslich spricht das Phänomen an, dass durch unterschiedli- 

che Ausprägungen von Wissensinhalten mit gleichem Explikationsgrad Koordinati- 

onsprobleme bei Kostenmanagement-Aktivitäten induziert werden können.


Im Hinblick auf implizites Kooperationswissen können hierzu etwa folgende Beobach- 

tungen bedeutsam sein: 

• uneinheitliche Erwartungen an langfristige Marktentwicklungen 

• erhebliche Unterschiede in Bezug auf die Beurteilung produktpolitischer Ent- 

scheidungen von Wettbewerbern 

• unterschiedliche Anspruchsniveaus in Bezug auf Fehlertoleranzen gegenüber 

positiven Zielkostenabweichungen 

• unterschiedliche Vorstellungen zur Relevanz von Marktforschungsdaten für die 

Definition von Zielkosten.

6 Schlussbetrachtung 299 

6 Schlussbetrachtung 

In Banken existieren gegenwärtig nur rudimentäre Ansätze für ein Management von 

Wissen. Die vorgestellten Normen und Methoden repräsentieren eine Controlling- 

Konzeption, mit welcher die Steuerung von Wissensressourcen in der Praxis aufge- 

nommen werden kann. 

Praktische Erfahrungen mit der Handhabung von Ereignissen und Sachverhalten im 

Zusammenhang mit organisationaler Wissensarbeit ermöglichen Lerneffekte mit Blick 

auf Controlling-Aktivitäten. Hierdurch werden Entwicklungspfade analog denen etab- 

lierter ressourcenspezifischer Controlling-Funktionen (Risiko-, Personal-, Immobilien- 

Controlling) ermöglicht. Diese Perspektive schliesst die Sophistizierung von Normen 

und Methoden sowie eine fortschreitende Integration von Wissenscontrolling in das 

Unternehmenscontrolling ein. 

Es sind branchenspezifische und –übergreifende Standards zur Beschreibung wissens- 

bezogener Ressourcenausschnitte denkbar. Solche Konventionen können sich beziehen 

auf die bestimmten Erfolgsgrössen zuordenbaren Wissensressourcen. Zudem kommen 

Standards bei der Definition von Indikatoren zur Messung von Verfügbarkeitsgraden 

bestimmter Wissensressourcen in Betracht. 

Das Risikomanagement thematisierte zunächst vor allem Kreditrisiken, sodann 

Marktrisiken und schliesslich operationelle Risiken. Ebenso ist zu erwarten, dass durch 

das Wissensmanagement und –controlling im Zeitverlauf unterschiedliche 

Ressourcenausschnitte in den Mittelpunkt gestellt 

werden. 

In der Ausgangslösung nutzt das Wissensmanagement auch solche Informationen, die 

von etablierten Controllingsystemen bereitgestellt werden. In der Zukunft können von 

einem Wissenscontrolling gewonnene Informationen die massgeblichen internen pro- 

spektiven Grössen des strategischen Unternehmenscontrollings darstellen.

6 Schlussbetrachtung 300 

Es können sich Arbeiten anschliessen, welche die vorgestellten Ergebnisse weiterent- 

wickeln. Hierbei ist zu denken an Arbeiten, die das Wirken und die Steuerung von 

Wissensressourcen mit Blick auf bestimmte Erfolgsgrössen (Risikoposition, Vertriebs- 

effektivität) untersuchen. Zudem kommen Arbeiten in Betracht, die sich der informati- 

onstechnischen Ausgestaltung eines Wissenscontrollings widmen. Im Fokus können 

hierbei Bemühungen stehen, eine Substitution von persönlicher Beobachtung und Be- 

fragung durch elektronische Lösungen anzustreben, welche die Abbildung von Akten 

der Wissensnutzung in Workflowsystemen vorsehen. Schliesslich erscheinen folgende 

Eckpunkte für weitere Forschungsbemühungen interessant: 

• Untersuchung von Normen und Instrumenten eines Wissenscontrollings für 

Zwecke der externen Rechenschaftslegung: Hierbei ist der Frage nachzugehen, 

ob die Abbildung von Wissensressourcen in Unternehmenspublikationen mittels 

Kennzahlen ein geeignetes Kommunikationsformat darstellt. Zu untersuchen 

wäre, ob nicht Plattformen für Sozialisationen von Mitarbeitern und Kunden mit 

anderen Stakeholdern in den Mittelpunkt gestellt werden sollten, um die Leis- 

tungsfähigkeit vor allem in Bezug auf implizite Wissensbestände wirksamer als 

bisher zu kommunizieren. 

• Auf die Ziele und Instrumente eines Wissenscontrollings bei auf Selbststeue- 

rung basierender Wissensarbeit wurde eingegangen. Zugleich wird in Kapitel 

2.2 (vgl. S. 56) die Einschätzung formuliert, dass solche Wissensarbeit bisher 

nur in wenigen Bankbereichen realisiert wird. Es könnte untersucht werden, 

welche Beiträge das Controlling leisten kann bzw. leisten sollte, um die Bereit- 

schaft und die Fähigkeit zu autonomer Wissensarbeit positiv zu beeinflussen. 

• Unternehmenscontrolling vollzieht sich praktisch als Einspeisung von explizi- 

tem Wissen in die organisationale Wissensbasis. Es wäre zu untersuchen, wel- 

che Faktoren für die Wahrnehmung dieser Internalisierungsfunktion erfolgskri- 

tisch sind, und welche Ausgestaltungen dieser Einflussgrössen der Wissensar- 

beit im Controlling vorteilhaft sind.

7 Glossar 301 

7 Glossar 

Tabelle 18: Überblick der Arbeitsbegriffe 


Begriff Definition 

Einflussgrössen von 


Elementare 

Wissensarten 

Tätigkeit (Kundenakquisition, Problemkreditbearbeitung), in 

Bezug auf die sich das Zusammenwirken von materiellen und 

immateriellen Ressourcen vollzieht. Dieses Zusammenwirken 

manifestiert sich in Planungsrunden, Projekten, Produkten usw. 

Ereignisse und Sachverhalte (EDV-Technik, Führungsverhalten, 

Unternehmenskultur), welche die Initiierung von Wissensprozessen 

sowie deren Merkmalsausprägungen mitbestimmen 

Inhalt, Ort bzw. Lokation und Explikationsgrad eines Wissensbestandes 

mit jeweils artenspezifischen Ausprägungen 

Explizites Wissen Wissensinhalt, welcher durch Zeichen kodifiziert werden kann; 

Ausprägung der elementaren Wissensart ”Explikationsgrad” 

Implizites Wissen Wissensinhalt in der Ausprägung von Einstellungen, Präferenzen, 

Annahmen usw., welcher einer Kodifizierung nicht (ohne 

weiteres) zugänglich ist; Ausprägung der elementaren Wissensart 

”Explikationsgrad” 

Lernen Vollzug von Wissensprozessen 

Organisationale 

Wissensbasis 

”Ein sich kontinuierlich verändernder Bestand verfügbarer 

Kognitionen, die auf Basis unternehmensspezifischer Referenzen 

in Handlungssituationen aktualisiert werden.” 460 

Ressource Wissen Wissensobjekte und Wissensprozesse 

Wahrnehmungs-, Deutungs- 

bzw. Erfahrungsmuster 


Unternehmensspezifische Referenzen (Geschäftszweck, Unternehmensziele, 

Wettbewerbsbedingungen), welche die Zweckmässigkeit 

aufgenommener Informationen bestimmen

7 Glossar 302 

Begriff Definition 

Wert von Wissen Wissensobjekte realisieren ihren Wert, indem Ausprägungen 

elementarer Wissensarten den Anforderungen von Aufgabenkontexten 

entsprechen; Wissensprozesse realisieren ihren Wert, 

indem ihre Attributsausprägungen den Anforderungen entsprechen. 

Determinanten des Wertes von Wissen sind sein Verfügbarkeitsgrad 

sowie sein Einflussgrad in Aufgabenkontexten zu 

einem bestimmten Zeitpunkt; diese Kontextabhängigkeit lässt 

objektive Wertzumessungen nicht zu. 

Wertgewinnungspfad 

von Wissen 

Dreistufiger Prozess, in dessen Verlauf die Ressource Wissen 

ihren Wert entfalten: 1. Verfügbarkeit von Wissen, 2. Einstellung 

von Wissen in einen Aufgabenkontext, 3. Verknüpfung 

von Wissen mit anderen Ressourcen 

Wissensinhalt Merkmal zur Unterscheidung von Wissensobjekten (Planungswissen, 

Führungswissen, kundenbezogenes Wissen); elementare 

Wissensart, welche für Systematisierungszwecke in Fakten- 

und Regelwissen 461 abgegrenzt werden kann 

Wissensobjekt Wissensressource, die durch Kombinationen von Merkmalsausprägungen 

der drei elementaren Wissensarten definiert wird 

Wissensort Lokation von Wissensobjekten und Wissensprozessen; elementare 

Wissensart mit den Ausprägungen Individuum, Gruppe 

bzw. Kollektiv und Organisation 

Wissensprozess Die mit der ”Wissensspirale” vorgesehenen Übertragungsarten; 

diesen Prozessen können Attribute wie Häufigkeit, Geschwindigkeit, 

Fehlerfreiheit usw. zugeordnet werden 

”Wissensspirale” Modell nach NONAKA und TAKEUCHI 462 , das folgende vier 

Arten der Übertragung von Wissensbeständen abgegrenzt: Sozialisation, 

Externalisierung, Kombination und Internalisierung 

461 REHÄUSER, J.; KRCMAR, H. (Unternehmen 1996), 8-11. 

462 NONAKA, I.; TAKEUCHI, H. (Company 1995).

8 Literaturverzeichnis 303 

8 Literaturverzeichnis 

Aadne, John H.; Krogh, Georg von; Roos, Johan (Cooperation 1996); ”Representationism: 

the Traditional Approach to Cooperative Strategies”, in: 

Aadne, John H.; Krogh, Georg von; Roos, Johan (Hrsg.): ”Managing 

Knowledge: Perspektive on Cooperation and Competition”, 

London, S. 9-31. 

Abernethy, Margaret A.; Brownell, Peter (Budgets 1999); ”The role of budgets in organizations 

facing strategic change: an explanatory study”, AOS, 

Vol. 24, No. 2; S. 189-204. 

Alex, Björn; Becker, Dieter; Stratmann, Jan (Unternehmensführung 2002); ”Ganzheitliches 

Wissensmanagement und wertorientierte Unternehmesführung”, 

in: Götz, Klaus (Hrsg.); ”Wissensmanagement: 

zwischen Wissen und Nichtwissen”, 4. Aufl., München, 

S. 47-69. 

Ambrosini, Veronique; Bowman, Cliff (Operationalization 2001); ”Tacit Knowledge: 

Some Suggestions for Operationalization”, JMS, Vol. 38, No. 6, 

S. 812-829. 

Amit, Raphael; Schoemaker, Paul J.H. (Assets 1993); ”Strategic Assets and Organizational 

Rent”, SMJ, Vol. 14, Special Issue, S. 33-46. 

Appleyard, Melissa M. (Flow 1996); ”How does knowledge flow? Interfirm patterns 

in the semiconductor industry”, SMJ, Vol. 17, Special Issue, 

S. 137-154. 

Argyris, Chris (Defenses 1992); ”Overcoming Organizational Defenses: Facilitating 

Organizational Learning”, Upper Saddle River. 

Athanassiou, Nicholas; Nigh, Douglas (Internationalization 2000); ”Internationalization, 

Tacit Knowledge and the Top Management Teams of 

MNCs”, JIBS; Vol. 31, No. 3, S. 471-487.


Baisch, Friedemann (Früherkennungssysteme 2000); ”Implementierung von Früherkennungssystemen 

in Unternehmen”, Köln. 

Baecker, Dirk (Risikoverarbeitung 1991); ”Womit handeln Banken? Eine Untersuchung 

zur Risikoverarbeitung in der Wirtschaft”, Frankfurt am 

Main 

Baecker, Dirk (Wissensmanagement 2002); ”Die ”andere Seite” des Wissensmanagements”; 

in: Götz, Klaus (Hrsg.); ”Wissensmanagement: zwischen 

Wissen und Nichtwissen”, 4. Aufl., München, S. 97-107. 

Bandura, Albert (Lerntheorie 1979) ”Sozial-kognitive Lerntheorie”, Stuttgart. 

Barney, Jay B. (Research 1992); ”Integrating organizational behavior and strategy 

formulation research”, ASM, Vol. 8, No. 1, S. 39-61. 

Bateson, Gregory (Ecology 1972); ”Steps to an Ecology of Mind”, New York. 

Becker, Albrecht (Accountingforschung 1999); ”Accounting: Diskurs oder Praxis? 

Kritik der postmodernen Accountingforschung”, in: Schreyögg, 

Georg (Hrsg.);”Organisation und Postmoderne: Grundfragen – 

Analysen - Perspektiven”, Wiesbaden, S. 237-264. 

Becker, Jörg (Informationsmanagement 1994); ”Informationsmanagement und - 

controlling”, Würzburg. 

Below, Christine von (Machtverlust 2001); ”Wissen preisgeben: Die Angst der Experten 

vor dem Machtverlust”, in: Antoni, Conny H.; Sommerlatte, 

Tom (Hrsg.); ”Spezialreport Wissensmanagement: Wie deutsche 

Firmen ihr Wissen profitabel machen”, Düsseldorf, S. 67-72. 

Bergmann, Karin (Wissenslandkarten 2001); ”Wissenslandkarten”, in: Antoni, Conny 

H.; Sommerlatte, Tom (Hrsg.); ”Spezialreport Wissensmanagement: 

Wie deutsche Firmen ihr Wissen profitabel machen”, Düsseldorf, 

S. 109-110. 

Bhatt, Ganesh D. (People 1998); ”Managing knowledge through people”, KPM, 

Vol. 5, No. 3, S. 165-171.


Bierly, Paul; Chakrabarti, Alok (Strategies 1996); ”Generic knowledge strategies in 

the U.S. pharmaceutical industry”, SMJ, Vol. 17, Special Issue, 

S. 123-135. 

Binney, Derek (Spectrum 2002); ”The Knowledge Mangement Spectrum: The Human 

Factor”, in: Coakes, Elayne; Willis, Dianne; Clarke, Steve 

(Hrsg.): ”Knowledge Management in the SocioTechnical 

World”, London, S. 17-29. 

Black, Janice. A.; Boal, Kimberly B. (Resources 1994); ”Strategic resources: traits, 

configurations and paths of sustainable competitive advantage”, 

SMJ, Vol. 15, Special Issue, S. 131-148. 

Bleicher, Knut (Konzept 1999), ”Das Konzept Integriertes Management. Das St. Galler 

Management-Konzept”, Bd. 1, 5. Aufl., Frankfurt. 

Böhm, Ingeborg (Expertennetzwerk 2001); ”Wie entwickelt man ein Expertennetzwerk?”, 

in: Antoni, Conny H.; Sommerlatte, Tom (Hrsg.); ”Spezialreport 

Wissensmanagement: Wie deutsche Firmen ihr Wissen 

profitabel machen”, Düsseldorf, S. 111-118. 

Böhm, Ingeborg (Mitarbeiterprofile 2001); ”Mitarbeiterprofile”, in: Antoni, Conny H.; 

Sommerlatte, Tom (Hrsg.); ”Spezialreport Wissensmanagement: 


S. 119-127. 

Boisot, Max. H: (Economy 1998): ”Knowledge Assets: Securing Competitive Advantage 

in the Information Economy”, Oxford. 

Bonora, Elena A.; Revang, Oivind (Framework 1993); ”A framework for analysing the 

storage and protection of knowledge in organizations - strategic 

implications and structural arrangements”, in: Lorange, Peter; 

Chakravathy, Balaji S.; Ross, Johan (Hrsg.); ”Implementing strategic 

processes”, Oxford, S. 190-213. 

Bontis, Nick.; Dragonetti, Nicola (Toolbox 1999) ; ”The Knowledge Toolbox: Review 

of Tools Available to Measure Intangible Resources”, EMJ, Vol. 

17, Nr. 4, S. 391-402.


Bouncken, Ricarda B. (Wissensstrategien 2000); ”Determinanten von Wissensstrategien 

– Überlegungen aus strukturationstheoretischer Perspektive”, 

ZfP, Vol. 11, Heft 4, S. 433-456. 

Bouncken, Ricarda B. (Kernkompetenzen 2000); ”Dem Kern des Erfolges auf der 

Spur? State of the Art zur Identifikation von Kernkompetenzen”, 

ZfB, 70. Jg., Heft 7/8, S. 865-885. 

Boutellier, Roman; Behrmann, Niels (Patente 2000); ”Technisches Wissen in Patenten”, 

in: Krallmann, Hermann (Hrsg.); ”Wettbewerbsvorteile 

durch Wissensmanagement: Methodik und Anwendungen des 

Knowledge Management”, Stuttgart, S. 349-370. 

Bowmann, Cliff (Operationalization 2001); ”Tacit Knowledge: Some Suggestions for 

Operationalization”, JMS, Vol. 38, No. 6, S. 811-829. 

Bromwich, Michael (Markets 1990); ”The case for strategic management accounting: 

the role of accounting information for strategy in competitive 

markets”, AOS, Vol. 15, No. 1/2, S. 27-46. 

Brown, John S.; Duguid, Paul (Mitarbeiter 1999); ”Dem Unternehmen das Wissen 

seiner Mitarbeiter erschliessen”; HBM, 21. Jg., Nr. 3, S. 76-89. 

Brown, John S.; Duguid, Paul (Dienstanweisung 2000); ”Rigide Dienstanweisung 

contra flexible Praxis – ein Balanceakt”, HBM, 22. Jg., Nr. 6, 

S. 65-72. 

Bubik, Roland; Quenter, Dirk; Ruppelt, Thomas. (Informationstechnik 2000); ”Informationstechnik 

- selten geschäftsbezogen geführt”, HBM, 

22. Jg., Nr. 2, S. 102-111. 

Bullinger, Hans-Jörg; Wagner, Kristina; Ohlhausen, Peter (Kapital 2000); ”Intellektuelles 

Kapital als wesentlicher Bestandteil des Wissensmanagement”, 

in: Krallmann, Hermann (Hrsg.); ”Wettbewerbsvorteile 

durch Wissensmanagement: Methodik und Anwendungen des 

Knowledge Management”, S. 73-90.


Bunge, Mario (Methodology 1983); ”Treatise on Basic Philosophy”, Vol. 5, Epistemology 

& Methodology I: Exploring the World, Dordrecht. 

Bungenstock, Christian (Kostenrechnungssysteme 1995); ”Entscheidungsorientierte 

Kostenrechnungssysteme: Eine entwicklungsgeschichtliche Analyse”, 

Wiesbaden. 

Bürgel, Hans D.; Säubert, Hannes (Erfolgsmessung 1998); ”Die Generierung von 

Steuerungsgrössen für die Erfolgsmessung von Wissensmanagement”, 

IO, 67. Jg., Nr. 10, S. 52-57. 

Churchland, Patricia S. (Neurobiologie 1996); ”Die Neurobiologie des Bewußtseins. 

Was können wir von ihr lernen?”, in: Metzinger, Thomas 

(Hrsg.): ”Bewußtsein. Beiträge zur Gegenwartsphilosophie”, 2. 

Aufl., Paderborn, S. 463-490. 

Cuthbertson, Christine; Farrington, John (Methods 2002); ”Methods for Knowledge 

Management Strategy Formulation: A Case Study”, in: Coakes, 

Elayne; Willis, Dianne; Clarke, Steve (Hrsg.): ”Knowledge 

Management in the SocioTechnical World”, London, S. 139- 

152. 

Daum, Jürgen H. (Rechnungswesen 2002); ”Werttreiber Intangible Assets: Brauchen 

wir ein neues Rechnungswesen und Controlling? ”; Controlling, 

14. Jg., Heft 1, S. 15-24. 

Daum, Jürgen H. (Mehrwert 2002); ”Intangible Assets oder die Kunst, Mehrwert zu 

schaffen”, Bonn. 

Davenport, Thomas H.; De Long, David W. (Projects 1998); ”Succesful knowledge 

management projects”, SMR, Vol. 39, No. 2, S. 43-58. 

De Long, David W.; Seemann, Patricia (Confusion 2000); ”Confronting Conceptual 

Con-fusion and Conflict in Knowledge Management”, OD, 

Vol. 29, No.1, S. 33-44. 

Dent, Jeremy F. (Strategy 1990); ”Strategy, organization and control: some possibilities 

for accounting research”, AOS, Vol. 15, No. 1/2, S. 3-25.


Dent, Jeremy F. (Cultures 1991); ”Accounting and organizational cultures: a field 

study of the emergence of a new organizational reality”, AOS, 

Vol. 16, No. 8, S. 705-732. 

Diefenbruch, Marc; Hoffmann, Marcel (Banken 2001); ”Gesellschaftsprozessorientierung 

und Personalisierung verbinden: situationsgerechtes Wissensmanagement 

für Banken”, in: Birkelbach, Jörg (Hrsg.); 

”Cyber Finance – the next generation”, Wiesbaden, 

S. 249-270. 

Dilk, Anja (Lernstätte 2001); ”Der Arbeitsplatz als Lernstätte”, in: Antoni, Conny H.; 



S. 139-144. 

Ebel, Peter (Perspektive 2001); ”Die Generierung des organisationalen Wissens aus 

konstruktivistischer Perspektive”; in: Schreyögg, Georg (Hrsg.): 

”Wissen in Unternehmen: Konzepte – Massnahmen – Methoden”, 

Berlin, S. 41-66.. 

Eck, Claus D. (Paradigma 1997); ”Wissen – ein neues Paradigma des Managements”; 

Die Unternehmung, 55. Jg., Nr. 3, S. 155-179. 

Edvinsson, Leif; Malone, Michael S. (Roots 1997); ”Intellectual Capital. Realizing 

Your Company`s True Value by Finding its Hidden Roots”, 

London. 

Edvinsson, Leif; Brüning, Gisela (Aktivposten 2000): ”Aktivposten Wissenskapital: 

Unsichtbare Werte bilanzierbar machen”, Wiesbaden. 

Egli, Lukas (WWW 2001); ”Wissensmanagement stärkt Innovationskraft”; 

http://bulletin.credit-suisse.ch/themen/990626010.html, 

Stand: 08.06.2001.


European Foundation for Quality Management; American Productivity & Quality 

Center; Knowledge Management Network (Organisation 1997); 

”Knowledge management and the learning organisation. Results 

of a joint EFQM/APQC/KMN Benchmarking Study Project”, 

Brüssel. 

Flamholtz, Eric G. (Accounting 1985) ”Human Resource Accounting”, 2. Aufl., San 

Fransisco. 

Fligstein, Neil (Politics 1998); ”The Politics of Quantification”, AOS, Vol. 23, No. 3, 

S. 325-331. 

Foote, Nathaniel W.; Matson, Eric; Rudd, Nicholas (Manager 2001); ”Managing the 

Knowledge Manager”, MKQ, Vol. 37, No. 3, S. 120-129. 

Frank, Ulrich; Schauer, Hanno (Wirtschaftsinformatik 2001); ”Potentiale und Heraus- 

Forderungen des Wissensmanagements aus der Sicht der Wirtschaftsinformatik”, 

in: Schreyögg, Georg (Hrsg.), ”Wissen in 

Unternehmen: Konzepte – Massnahmen - Methoden”,Berlin, 

S. 163-182. 

Frese, Erich; Theuvsen, Ludwig (Organisationsarbeit 2000); ”Organisationsarbeit als 

Wissensmanagement”, in: Krallmann, Hermann (Hrsg.); ”Wettbewerbsvorteile 

durch Wissensmanagement: Methodik und Anwendungen 

des Knowledge Management”, Stuttgart, S. 13-52. 

Gates, Bill (Wettbewerb 1999); ”Digitales Business. Wettbewerb im Informationszeitalter”, 

2. Aufl., München. 

Geanuracos, John.; Meiklejohn, Jan (Measurement 1993); ”Performance Measurement. 

The New Agenda”, London. 

Glazer, Rashi (Knower 1998); ”Measuring the knower: towards a theory of knowledge 

equity”, CMR, Vol. 40, No. 3, S. 175-194.


Goldkuhl, Göran; Braf, Ewa (Ability 2002); ”Organisational Ability: Constituents and 

Congruencies”, in: Coakes, Elayne; Willis, Dianne; Clarke, 

Steve (Hrsg.): ”Knowledge Management in the SocioTechnical 

World”, London, S. 30-42. 

Grant, Robert M. (Firm 1996); ”Toward a knowledge-based theory of the firm”, SMJ, 

Vol. 17, Special Issue, S. 109-122. 

Grün, Oskar; Nitsch, Roland (Österreich 2000); ”Wissensmanagement in Österreich 

oder ”Dabeisein ist (fast) alles””, JfB, 50. Jg., Nr. 3, S. 92-105. 

Güldenberg, Stefan (Wissenscontrolling 2001); ”Wissensmanagement und Wissenscontrolling 

in lernenden Organisationen: ein systemtheoretischer 

Ansatz, 3. Auflage, Wiesbaden. 

Gupta, Anil K.; Govindarajan, Vijay (Corporation 2000); ”Knowledge Flows within 

Multinational Corporations”, SMJ, Vol. 21, No. 5, S. 473-496. 

Haanes, Knut; Fjeldstad, Oystein (Competition 2000); ”Linking Intangible Resources 

and Competition”, EMJ, Vol. 18, No. 1, S. 52-62. 

Habelt, Wolfgang (Grenzen 2000); ”Unternehmenserfolg im ”Spiel ohne Grenzen” 

durch Wissensmanagement”, Wiesbaden. 

Handbauer, Gernot (Kunden 1999); ”Kundenorientiertes Wissensmanagement: Den 

Kunden als Partner gewinnen”, IO, 68. Jg., Nr. 9, S. 42-47. 

Hansen, Mortent T.; von Oetinger, Bolko (Wissensmanager 2001); ”Ein besonderer 

Typ von Wissensmanager”, HBM, 23. Jg., Heft 5, S. 82-93. 

Hasebrook, Joachim (Lernen 2001); ”Lernen für die lernende Organisation”; in: Rossbach, 

Peter (Hrsg.); ”Management der Ressource Wissen in Banken”, 

Frankfurt am Main, S. 227-236. 

Hauschild, Susanne; Licht, Thomas; Stein, Wolfram (Culture 2001); ”Creating a 

knowledge culture”, MKQ, 37. Jg., Nr. 1, S. 74-81.


Heisig, Peter; Vorbeck, Jens (Benchmarking 1998); ”Benchmarking Wissensmanagement. 

Best-Practise in Deutschland und Europa”, Fraunhofer 

Institut für Produktionsanlagen und Konstruktions-technik, 

Berlin. 

Heisig, Peter (Process 2001); ”Business Process Oriented Knowledge Management”, 

in: Mertins, Kai; Heisig, Peter; Vorbeck, Jens (Hrsg.); ”Knowledge 

Management: best Practises in Europe”, Berlin, S. 13-36. 

Heisig, Peter; Vorbeck, Jens; Niebuhr, Johannes (Capital 2001);”Intellectual Capital”, 

in: Mertins, Kai; Heisig, Peter; Vorbeck, Jens (Hrsg.); ”Knowledge 

Management: best Practises in Europe”, Berlin, S. 57-73. 

Heijden, Kees von der (Scenarios 1996); ”Scenarios – The Art of Strategic Conversion”, 

Chichester. 

Hennestad, Björn W. (Customer 1999); ”Infusing the organisation with customer 

knowledge”, SJM, Vol. 15, No. 1, S. 17-41. 

Heppner, Karsten (Barriere 1996); ”Organisation des Wissenstransfers. Grundlagen, 

Barrieren und Instrumente”, Wiesbaden. 

Hidding, Gezinus J.; Catterall, Shireen M. (Anatomy 1998); ”Anatomy of a learning 

organization: turning knowledge into capital at Andersen Consulting”, 

KPM, Vol. 5, No. 1, S. 3-13. 

Hilse, Heiko (Sinn 2002); ”Wissen, Sinn und Strategie”, in: Götz, Klaus (Hrsg.); 

”Wissensmanagement: zwischen Wissen und Nichtwissen”, 

4. Aufl., München, S. 155-171. 

Hoitsch, Hans Jörg (Produktionswirtschaft 1993); ”Produktionswirtschaft: Grundlagen 

einer industriellen Betriebswirtschaftslehre”, 2. Aufl., München. 

Holzkamp, Klaus (Lernen 1993); ”Lernen – Subjektwissenschaftliche Grundlagen”, 

Frankfurt am Main. 

Horváth, Péter (Controlling 1994); ”Controlling”, 5. Aufl., München.


Horváth, Péter (Controllinginstrument 2001); ”Wissensmanagement steuern: Die Balanced 

Scorecard als innovatives Controllinginstrument”, in: Antoni, 

Conny H.; Sommerlatte, Tom (Hrsg.); ”Spezialreport Wissensmanagement: 

Wie deutsche Firmen ihr Wissen profitabel 

machen”, Düsseldorf, S. 55-63. 

Huang, Jimmy C. M.; Pan, Shan L. (Customer 2002); ”Managing Customer Knowledge: 

A Social Construction Perspective”, in: Coakes, Elayne; 

Willis, Dianne; Clarke, Steve (Hrsg.): ”Knowledge Management 

in the SocioTechnical World”, London, S. 93-104. 

Internationales Institut für Lernende Organisation und Innovation ILOI (Wissen 1997); 

”Knowledge Management – Ein empirisch gestützter Leitfaden 

zum Management des Produktionsfaktors Wissen”, Studienbericht, 

München. 

Inkpen, Andrew C. (Alliances 1998); ”Learning and knowledge acquisition through 

international strategic alliances”, AME, Vol. 12, No. 4, S. 69-80. 

Inkpen, Andrew C.; Dinur, Adva (Processes 1998); ”Knowledge Management Processes 

and International Joint Ventures”, OS, Vol 9, No. 4, 

S. 454-468. 

Joia, Luiz A. (Capital 2000); ”Measuring intangible corporate assets: linking business 

strategy with intellectual capital”, JIC, Vol. 1, No. 1, S. 68-84. 

Joseph, E.C. (Performance 1999); ”Identifying Critical Knowledge and Measuring its 

Performance”, JSPM, 3. Jg., Nr. 6, S. 22-27. 

Kaplan, Robert S.; Norton, David P. ( Scorecard 1996); ”The balanced scorecard: 

translating strategy into action”, Boston, MA. 

Keltner, Brent (Banking 1995); ”Relationship Banking and Competitive Advantage. 

Evidence from the U.S. and Germany”, CMR, Vol. 37, Nr. 3, 

S. 45-72.


Kleinhans, Andreas M. (Wissensverarbeitung 1989); ”Wissensverarbeitung im Management. 

Möglichkeiten und Grenzen wissensbasierter Managementunterstützungs-, 

Planungs- und Simulationsansätze”, Frankfurt 

am Main. 

Klosa, Oliver (Wissensmanagementsysteme 2001); ”Wissensmanagementsysteme in 

Unternehmen: State-of-the-Art des Einsatzes”, Wiesbaden. 

Kluge, Friedrich (Wörterbuch 1999); ”Etymologisches Wörterbuch der deutschen 

Sprache”, 23. Aufl., Berlin. 

Kock, Ned; McQueen, Robert (Processes 1998); ”Knowledge and Information Com- 

munication in Organizations: An Analysis of Core, Support and 

Improvement Processes”, KPM, Vol. 5, No. 1, S. 29-40. 

Kohn, Alfie (Rewards 1993); ”Punished by Rewards. The Trouble with Gold Stars, 

Incentive Plans, A`s, Praise, and other Bribbes”, Boston, New 

York. 

Kopp, Oliver (Firmenkundengeschäft 2001); ”Konzeption eines Wissensmanagementmodells 

am Beispiel der Neukundenakquisition im Firmenkundengeschäft”, 

in: Heimer, Thomas; Rossbach, Peter (Hrsg.): 

”Management der Ressource Wissen in Banken”, Frankfurt am 

Main, S. 71-103. 

Krallmann, Hermann (Consulting 2000); ”Wissensmanagement im Category Consulting 

eines Dienstleistungsunternehmens”, in: Krallmann, Hermann 

(Hrsg.); ”Wettbewerbsvorteile durch Wissensmanagement: 

Methodik und Anwendungen des Knowledge Management”, 

Stuttgart, S. 205-238. 

Krcmar, Helmut (Zwillinge 1988); ”Informationsmanagement und Controlling – siamesische 

Zwillinge oder feindliche Brüder? ”, Stuttgart. 

Krebsbach-Gnath, C. (Veränderung 1996); ”Organisationales Lernen: Theorie und 

Praxis der Veränderung”, Wiesbaden.


Krogh, Georg von; Nonaka; Ikujiro; Ichijo, Kazuo (Claims 1996); ”Five claims on 

knowing”; EMJ, Vol. 15, No. 5; S. 475-483. 

Krogh, Georg von; Ichijo, Kazuo; Nonaka, Ikujiro (Creation 2000); ”Enabling Know- 

ledge Creation: How to Unlock the Mystery of Tacit Knowledge 

and Release the Power of Innovation”, Oxford. 

Krück, Carsten (Unternehmenskooperationen 2001); ”Wissensarbeit in Unternehmenskooperationen: 

Das Beispiel der Halbleiterindustrie”, in: 

Willke, Helmut (Hrsg.); ”Systemisches Wissensmanagement”, 

2. Aufl., Stuttgart, S. 268-288. 

Krystek, Ulrich; Müller-Stewens, Günter (Frühaufklärung 1992); ”Grundzüge einer 

strategischen Frühaufklärung”; in: Hahn, Dieter; Taylor, Bernhard 

(Hrsg.): ”Strategische Unternehmensplanung/ Strategische 

Unternehmensführung”, 6. Aufl., Heidelberg, S. 337-364. 

Kurtzke, Christian; Popp, Petra (Wertschöpfung 1998); ”Wertschöpfung durch Innovation 

und Capability Management”, in: Pawlowsky, Peter 

(Hrsg.): ”Wissensmanagement: Erfahrungen und Perspektiven”, 

Wiesbaden, S. 177-198. 

Lassleben, Hermann (Organisation 2002); ”Das Management der lernenden Organi- 

sation: eine systemtheoretische Interpretation”, Wiesbaden. 

Lehner, Franz (Gedächtnis 2001); ”Computergestütztes Wissensmanagement – Fortschritt 

durch Erkenntnis über das organisatorische Gedächtnis”, 

in: Schreyögg, Georg (Hrsg.); ”Wissen in Unternehmen: Konzepte 

– Massnahmen – Methoden”, Berlin, S. 223-247. 

Leonard-Barton, Dorothy (Wellsprings 1995); ”Wellsprings of knowledge: building 

and sustaining the sources of innovation”, Boston, MA. 

Lev, Baruch (Intangibles 2001); ”Intangibles. Management, Measurement, and Reporting”, 

Washington D. C..


Levitin, Anany V.; Redman, Thomas C. (Data 1998); ”Data as a resource: properties, 

implications, and prescriptions”, SMR, Vol. 40, No. 1, 

S. 89-101. 

Liebeskind, Julia P. (Firm 1996); ”Knowledge, Strategy, and the Theory of the Firm”, 

SMJ, Vol. 17, Winter Special Issue, S. 93-107. 

Löw, Edgar; Weide, Thomas (Werttreiber 2000); ”Das Management von Stakeholder 

Benefits als Werttreiber in Banken”, in: Wagenhofer, Alfred; 

Hrebicek, Gerhard (Hrsg.); ”Wertorientiertes Management: 

Konzepte und Umsetzung zur Unternehmenswertsteigerung”, 

Stuttgart, S. 239-257. 

Lubit, Roy (Advantage 2001); ”Tacit Knowledge and Knowledge Management: The 

Keys to Sustainable Competitive Advantage”, OD, Vol. 29, 

No. 4, S. 164-178. 

Lütge, Christoph (Aspekte 2002); ”Wissenschaftstheoretische und ethische Aspekte 

des Wissensmanagements in: Götz, Klaus (Hrsg.); ”Wissensmanagement: 

zwischen Wissen und Nichtwissen”, 4. Aufl., München, 

S. 173-189. 

Luhmann, Niklas (Gesellschaft 1994); ”Die Wissenschaft der Gesellschaft”, 2. Aufl., 

Frankfurt am Main. 

Lusch, Robert F.; Harvey, Michael G. (Controller 1994); ”The case for the off-balance 

sheet controller”, SMR, Vol. 35, No. 2, S. 101-105. 

Lyles, Marjorie; Schwenk, Charles R. (Strategy 1992); ”Top Management, Strategy 

and Organizational Knowledge Structures”, JMS, Vol. 29, Nr. 2, 

S. 155-174. 

Marschall, Chris; Prusak, Larry; Shpilberg, David (Risk 1996); ”Financial risk and the 

need for superior knowledge management”, CMR, Vol. 38, 

No. 3, S. 77-101.


Moore, Karl; Birkinshaw, Julian (Centers 1998); ”Managing knowledge in global service 

firms: centers of excellence”, AME, Vol. 12, No. 4, 

S. 81-92. 

Mößlang, Angelo M. (Dienstleistungsunternehmen 1995); ”Internationalisierung von 

Dienstleistungsunternehmen: Empirische Relevanz, Systematisierung, 

Gestaltung”, Wiesbaden. 

Mowery, David C.; Oxley, Joanne, E.; Silverman, Brian S. (Alliances 1996); ”Strategic 

Alliances and Interfirm Knowledge Transfer”, SMJ, Vol. 17, 

Special Issue, S. 77-91. 

Mukherjee, Amit Shankar; Lapre, Michael A.; Wassenhove van Luk N. (Quality 

1998); ”Knowledge Driven Quality Improvement”, MS, Vol. 44, 

No. 11, S. 535-548. 

Neuser, Wolfgang (Nichtwissen 2002); ”Nichtwissen – eine konstitutive Bedingung 

für den Entwurf von Welt”, in: Götz, Klaus (Hrsg.); ”Wissensmanagement: 

zwischen Wissen und Nichtwissen” 4. Aufl., München, 

S. 85-95. 

Nohr, Holger (Steuerung 2001); ”Steuerung und Erfolgsmessung im Wissensmanagement 

mit Balanced Scorecard”, Wissensmanagement, 3. Jg., 

Nr. 4, S. 21-24. 

Nonaka, Ikujiro; Takeuchi, Hirotaka (Company 1995); ”The knowledge-creating company”, 

New York. 

Nonaka,, Ikujiro; Toyama, Ryoko; Konno, Noboru (Leadership 2000); ”SECI, Ba and 

Leadership: a Unified Model of Dynamic Knowledge Creation”, 

LRP, Vol. 33, No. 1, S. 5-34. 

North, Klaus; Probst, Gilbert, J.B.; Romhardt, Kai (Erfahrungen 1998); ”Wissen messen 

– Ansätze, Erfahrungen und kritische Fragen”, ZfO, 67. Jg., 

Nr. 3, S. 158-166. 

North, Klaus; Papp, Alexandra (Erfahrungen 1999); ”Erfahrungen bei der Einführung 

von Wissensmanagement”, IO, 68. Jg. , Nr. 4, S. 18-22.


North, Klaus (Unternehmensführung 1999); ”Wissensorientierte Unternehmensführung: 

Wertschöpfung durch Wissen”, 2. Auflage, Wiesbaden. 

North, Klaus (Wissen 2001); ”Wissen messen”, in: Heimer, Thomas; Rossbach, Peter 

(Hrsg.): ”Management der Ressource Wissen in Banken”, Frankfurt 

am Main, S. 55-69. 

OECD (Challenge 2000); ”Knowledge Management. The New Challenge for Firms & 

Organizations, A Rapporteurs` Report on the OECD High Level 

Forum”, Ottawa, September 21-22. 

O`Dell, Carla; Grayson, Jackson C. (Transfer 1998); ”If only we knew what we know: 

identification and transfer of internal best Practises”, CMR, 

Vol. 40, No. 3, S. 154-174. 

Ortmann, Günther (Produktion 1995); ”Formen der Produktion. Organisation und Rekursivität”, 

Opladen. 

Pallas, Brigitta (E-Business 2001); ”WissensWert: mit Knowledge-Management erfolgreich 

im E-Business”, Stuttgart. 

Pawlowsky, Peter (Organisation 1994); ”Wissensmanagement in der lernenden Organisation”, 

Paderborn. 

Pawlowsky, Peter (Wissensmanagement 2002); ”Warum Wissensmanagement? ”; in: 

Götz, Klaus (Hrsg.); ”Wissensmanagement: zwischen Wissen 

und Nichtwissen”, 4. Aufl., München, S. 109-125. 

Pfeffer, Jeffrey (Organizations 1996); ”When it comes to ”best Practises” – why do 

smart organizations do dumb things?”; OD, Vol. 25, No. 1, 

S. 33-44. 

Pfeffer, Jeffrey; Sutton, Robert I. (Action 1999); ”Knowing ”What” to Do is Not 

Enough: Turning Knowledge into Action”, CMR, Vol. 42, No. 1, 

S. 83-107. 

Piller, Gerhard K. von (Rechnungslegung 1980); ”Unternehmenspolitische Ziele in der 

gesellschaftsbezogenen Rechnungslegung”, Frankfurt am Main.


Polanyi, Michael (Knowledge 1958); ”Personal Knowledge”, Chicago. 

Powell, Walter W. (Collaboration 1998); ”Learning from Collaboration: Knowledge 

and Networks in the Biotechnology and Pharmaceutical Industries”, 

CMR, Vol. 40, No. 3, S. 228-240. 

Probst, Gilbert J. B.; Raub, Steffen P.; Romhardt, Kai (Ressource 1997); ”Wissensmanagement: 

Wie Unternehmen ihre wertvollste Ressource optimal 

nutzen”, Wiesbaden. 

Probst, Gilbert J. B.; Raub, Steffen P. (Wissensmanagement 1998); ”Kompetenzorientiertes 

Wissensmanagement”, ZfO, 67. Jg., Nr. 3, S. 132-138. 

Probst, Gilbert, J. B.; Romhardt, Kai (WWW 1999); ”Bausteine des Wissensmanagements 

– ein praxisorientierter Ansatz”; http://www.cck.uni-kl.de/ 

wmk/papers/public/Bausteine; Stand: 20.03.1999. 

Rabrenovic, Olga (Rolle 2001); ”Die Rolle der Organisation des Wissensmanagements 

im Unternehmen: Ein Entscheidungsmodell zur Optimierung des 

Wissensmanagements am Beispiel des Auftrags- und Auftragsabwicklungsprozesses 

in der produzierenden Industrie”, Aachen. 

Rehäuser, Jakob; Krcmar, Helmut (Unternehmen 1996); ”Wissensmanagement in Unternehmen”; 

in: Schreyögg, Georg.; Conrad, Peter (Hrsg.): ”Wissensmanagement”, 

Managementforschung, Nr. 6, Berlin, 

S. 1-40. 

Reihlen, Markus; Sikora, Klaus (Theory 2001); ”Phänomenologischer versus technokratischer 

Ansatz für das Wissensmanagement in Unternehmen – 

Eine kritisch-konstruktive Auseindandersetzung mit J.-C. Spenders 

Konzept der Knowledge-based Theory of the Firm”, in: 

Schreyögg, Georg (Hrsg.); ”Wissen in Unternehmen: Konzepte – 

Massnahmen – Methoden”, Berlin, S. 119-159. 

Reinhardt, Rüdiger (Wissenskapital 1998); ”Das Management von Wissenskapital”, 

in: Pawlowsky, Peter (Hrsg.):”Wissensmanagement: Erfahrungen 

und Perspektiven”, Wiesbaden 1998, S. 145-176.


Romhardt, Kai (Wissensperspektive 1998); ”Die Organisation aus der Wissensperspektive: 

Möglichkeiten und Grenzen der Intervention”, Wiesbaden. 

Ruggles, Rudy (Practise 1998); ”The state of the notion: knowledge management in 

Practise”, CMR, Vol. 40, No. 3, S. 80-89. 

Sackmann, Sonja A. (Cultures 1992); ”Cultures and Subcultures: An Analysis of Organizational 

Knowledge.”, ASQ, Vol. 37, No. 1, S. 140-161. 

Scarebrough, Harry (View 1998); ”BPR and the Knowledge-based View of the Firm”, 

KPM, Vol. 5, No. 3, S. 192-200. 

Schmidt, Herbert (Instrumentarium 1982); ”Humanvermögensrechnung: Instrumentarium 

zur Ergänzung der unternehmerischen Rechnungslegung. 

Konzepte und Erfahrungen”, Berlin. 

Scholz, Vicki (Business 2002); ”Managing Knowledge in a Knowledge Business”, in: 

Coakes, Elayne; Willis, Dianne; Clarke, Steve (Hrsg.): ”Knowledge 

Management in the SocioTechnical World”, London, 

S. 43-51. 

Schomann, Marc (Measurement 2001); ”Wissensorientiertes Performance Measurement”, 

Wiesbaden. 

Schüppel, Jürgen (Spannungsfeld 1996); ”Wissensmanagement. Organisationales Lernen 

im Spannungsfeld von Wissens- und Lernbarrieren”, Wiesbaden. 

Schreyögg, Georg (Praxis 2001); ”Wissen, Wissenschaftstheorie und Wissensmanagement. 

Oder: Wie die Wissenschaftstheorie die Praxis einholt”; 

in: Schreyögg, Georg (Hrsg.): ”Wissen in Unternehmen: Konzepte 

– Massnahmen – Methoden”, Berlin, S. 3-18. 

Schweitzer, Marcell; Friedl, Birgit (Konzeption 1992); ”Beitrag zu einer umfassenden 

Controlling-Konzeption”, in: Spremann, Klaus; Zur, Eberhard 

(Hrsg.): ”Controlling”, Wiesbaden, S. 141-167.


Senge, Peter (Discipline 1990); ”The Fifth Discipline”, New York. 

Siemann, Christiane (Mittelstand 2001); ”Der Mittelstand entdeckt das Wissens- 

Management. Ran an das tote Kapital”, in: Antoni, Conny H.; 



S. 15-24. 

Simon, Herbert A. (Learning 1991); ”Bounded Rationality and Organizational Learning”, 

OS, Vol. 2, No. 1, S. 125-134. 

Skandia Insurance Ltd. (Report 1998); ”Human Capital Transformation – Intellectual 

Capital Prototype Report”, Stockholm. 

Spender, Jason C. (Theory 1996); ”Making Knowledge the basis of dynamic theory of 

the firm”, SMJ, Vol. 17, Winter Special Issue, S. 45-64. 

Spinner, Helmut F. (Wissensordnung 1994); ”Die Wissensordnung”, Opladen. 

Spremann, Klaus; Pfeil, Oliver; Weckbach, Stefan (Lexikon 2001); ”Lexikon Value- 

Management”, München. 

Spremann, Klaus (Finanzanalyse 2002); ”Finanzanalyse und Unternehmensbewertung”, 

München. 

Starbuck, William H. (Firms 1992); ”Learning by knowledge-intensive firms”, JMS, 

Vol. 29, Nr. 6, S. 713-740. 

Stewart, Thomas A. (Capital 1997); ”Intellectual Capital”, London. 

Stonehouse, George H.; Pemberton, Jonathan D.; Barber, Claire E. (Facilitators 2001); 

”The Role of Knowledge Facilitators and Inhibitors: Lessons 

from Airline Reservations Systems”, LRP, Vol. 34, No. 2, 

S. 115-138.


Strulik, Torsten (Risikosteuerung 2001); ”Die Intelligenz der Risikosteuerung – Wissensmanagement 

als Management von und durch Komplexität”, 

in: Heimer, Thomas; Rossbach, Peter (Hrsg.); ”Management der 

Ressource Wissen in Banken”, Frankfurt am Main, S. 31-54. 

Sullivan, Patrick H. (Assets 1998); ”Basic Definitions and Concepts”, in: Sullivan, P. 

H. (Hrsg.):”Profiting from Intellectual Capital”: Extracting 

Value from Innovation”, Chichester, S. 19-34. 

Sveiby, Karl E.; Lloyd, Tom (Knowhow 1988); ”Managing Knowhow”, London. 

Sveiby, Karl E. (Wealth 1997); ”The New Organizational Wealth”, San Fransisco. 

Teece, David J. (Value 1998); ”Capturing Value from Knowledge Assets: The New 

Economy, Markets for Know-how, and Intangible Assets”, 

CMR, Vol. 40, No. 3, S. 55-79. 

Teece, David J. (Assets 2000); ”Strategies for Managing Knowledge Assets: The Role 

of Firm Structure and Industrial Context”, LRP, Vol. 33, No. 1, 

S. 35-54. 

Tessan, Franz (Scenario 1997); ”Scenario Analysis and Early Warning Systems at 

Daimler Benz Aerospace”, Competetive Intelligence Review, 

Vol. 8, Nr. 4, S. 30-40. 

Ulrich, Hans (Zusammenarbeit 1985); ”Die Zusammenarbeit zwischen Managementpraxis 

und Managementwissenschaft als aktuelle Forderung – 

Plädoyer für ganzheitliches Denken”, in: Institut für Versicherungswirtschaft 

an der Hochschule St. Gallen (Hrsg.): ”Beiträge 

zur Sicherheitsökonomik”, Heft 6, St. Gallen. 

Vandenbosch, Betty (Association 1999); ”An empirical analysis of the association 

Between the use of executive support systems and perceived Organizational 

competitiveness”, AOS, Vol. 24, No. 1, S. 77-79. 

Vekstein, Daniel (Performance 1988); ”Managing knowledge and corporate performance: 

an empirical analysis of the world automobile industry”, 

IJMS, Vol. 26, No. 5, S. 551-568.


Vopel, Oliver (Wissensarbeit 1999); ”Wissensmanagement im Investment Banking: 

organisierte Wissensarbeit bei komplexen Finanzdienstleistungen”, 

Wiesbaden. 

Walger, Gerd; Schencking, Franz (Wissen 2001); ”Wissensmanagement, das Wissen 

schafft”, in: Schreyögg, Georg (Hrsg.); ”Wissen in Unternehmen: 

Konzepte – Massnahmen – Methoden”, Berlin, S. 21-40. 

Wehner, Theo; Dick, Michael (Umbewertung 2001); ”Die Umbewertung des Wissens 

in der betrieblichen Lebenswelt: Positionen der Arbeitspsychologie 

und betroffener Akteure”, in: Schreyögg, Georg (Hrsg.); 

”Wissen in Unternehmen: Konzepte – Massnahmen – Methoden”, 

Berlin, S. 89-117. 

Welz, Friedrich (Schaden 1986); ”Aus Schaden dumm werden. Zur Lernschwäche von 

Verwaltungen”, Office Management, 33. Jg., Nr. 5, S. 532-534. 

Wernerfelt, Birger (Firm 1984), ”A Resource-based View of the Firm”, SMJ, Vol. 5, 

No. 2, S. 171-180. 

Wiegand, Martin (Prozesse 1996); ”Prozesse Organisationalen Lernens”, Frankfurt am 

Main. 

Willfort, Reinhard (Innovationsdienstleistungen 2001); ”Wissensmanagement mit 

Innovationsdienstleistungen: Externe Leistungspotenziale zur 

Stärkung der Wissensbasis”, Wiesbaden. 

Willke, Helmut (Finanzwirtschaft 2001); ”Wissensmanagement als Geschäftsprozess – 

Eine Einführung mit Beispielen aus der Finanzwirtschaft”, in: 

Heimer, Thomas; Rossbach, Peter (Hrsg.): ”Management der 

Ressource Wissen in Banken”, Frankfurt am Main, S. 13-29. 

Willke, Helmut (Wissensmanagement 2001); ”Systemisches Wissensmanagement”, 2. 

Aufl., Stuttgart.


Wilmes, Jörg (Bank 2001); ”Vom Wissensmanagement zum Knowledge-based- 

Business – Das Vorgehen der Deutschen Bank”, Heimer, Thomas; 

Rossbach, Peter (Hrsg.): ”Management der Ressource Wissen 

in Banken”, Frankfurt am Main, S. 89-103. 

Wittmann, Waldemar (Produktion 1979); ”Wissen in der Produktion”, in: Kern, Werner 

(Hrsg.); ”Handwörterbuch der Produktionswirtschaft”, Stuttgart, 

Sp. 2261-2272. 

Wojda, Franz (Planung 2000); ”Wissensmanagement bei Planung und Beratung”, in: 

Krallmann, Hermann (Hrsg.); ”Wettbewerbsvorteile durch Wissensmanagement: 

Methodik und Anwendungen des Knowledge 

Management”, Stuttgart, S. 307-348. 

Zack, Michael H. (Knowledge 1999); ”Managing Codified Knowledge”, SMR , Vol. 

40, No. 4, S. 45-58. 

Zahn, Erich; Foschiani, Stefan; Tilebein, Meike (Wettbewerbsvorteile 2000); ”Nachhaltige 

Wettbewerbsvorteile durch Wissensmanagement”, in: 

Krallmann, Hermann (Hrsg.); ”Wettbewerbsvorteile durch Wissensmanagement: 

Methodik und Anwendungen des Knowledge 

Management”, Stuttgart, S. 239-270. 

Zimbardo, Philip G.; Gerrig, Richard J. (Psychologie 1999), ”Psychologie”, 7. Aufl., 

Berlin.

Lebenslauf 

___________________________________________________________________________ 

Thomas Weide 

Geboren am 20. Mai 1968 in Kleve 

Nationalität deutsch 

ledig 

Berufstätigkeit 

seit 2001 Tätigkeit als Unternehmensberater im Bereich Financial Services 

1997 - 2000 Tätigkeit in verschiedenen Stabsfunktionen (Business Development, 

Controlling) bei einer Privatbank 

1989 - 1991 Zivildienst 

1987 - 1989 Ausbildung zum Industriekaufmann bei einem Konzern der oleochemischen 

Industrie 

Ausbildung 

1997 - 1998 Promotionsstudium an der Universität St. Gallen 

1993 - 1996 Studium der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften an der Universität 

Mannheim (Dipl. Kaufmann) 

1992 - 1993 Studium der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften an der University 

of Illinois at Champaign-Urbana 

1991 - 1992 Studium der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften an der Philipps- 

Universität Marburg 

1978 

- 1987 Abitur am Konrad-Adenauer-Gymnasium in Kleve 

1974 - 1978 Grundschule Donsbrüggen

Strategisches und - Universität St.Gallen

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