Denken lernen: „Durch Umgang und Erfahrung lässt sich in der modernen komplexen Gesellschaft in vielen Lebensbereichen kaum etwas erlernen.“!

Das obige Zitat „Durch Umgang und Erfahrung lässt sich in der modernen komplexen Gesellschaft in vielen Lebensbereichen kaum etwas erlernen.“ stammt aus dem Buch von Andreas Liening, der in seinem Buch eine Didaktik der ökonomischen Bildung auf der Basis der Theorie der Selbstorganisation (Synergetik) beschreibt [1].

Im Angesicht von Corona wird viel über Verschwörungsideologen und – Ideologien, unfähige Wissenschaftler und mangelhafte Wissenschaft, unfähige Politiker und politische Autokraten sowie das Aufbrechen von offenem Rassismus gesprochen. Erstaunlich dabei ist, dass sich Starköche, Showgrößen, Bischöfe, bekannte Politiker und Normalbürger mit mehr oder weniger fragwürdigen Aussagen zu Corona, zu dessen „wahrer Identität“, oder Herkunft, oder zu dessen „Bekämpfung“ zu Wort melden.

Der Spiegel hat in zwei Beiträgen [2], [3] versucht das Verhältnis von Wissenschaft (hier am Beispiel der Virologie und Epidemiologie) und Politik zu skizzieren. Es wird ein (scheinbarer) Unterschied zwischen den beiden Disziplinen wahrgenommen:

  • Die Wissenschaft ist der Suche nach der „Wahrheit“ verpflichtet. Die Politik orientiert sich in erster Linie an einem möglichen Wähler und sucht hierbei nach einem Interessenausgleich oder Kompromiss. (Unter „Wahrheit“ verstehe ich die von der Gemeinschaft der Wissenschaftler, zu einem Zeitpunkt, in einem Falsifizierungsprozess bestätigten Aussagen. Im Folgenden entfallen die „…“)
  • Die Wissenschaft benötigt vermeintlich lange Zeithorizonte bis zur Wahrheitsfindung. Die Politik agiert eher im hier und jetzt. – Wer aufmerksam diese Aussage bewertet, kommt schnell zum Schluss, dass die Wissenschaft mit ihrer evolutionären Suche nach Wahrheit fast immer sehr schnell ist (Monate oder allenfalls 2-3 Jahre); die Politik ist oftmals sehr träge, sie benötigt also deutlich mehr Zeit als 2 Jahre, um neue Vorhaben auf den Weg zu bringen [4].
  • Die Wissenschaft benötigt meistens eine Theorie, um die Wahrheit zu suchen und zu finden. – Diese Theorie-Orientierung wird von vielen und sicherlich auch den meisten Politikern als anstrengend empfunden und damit als wenig praktisch.
  • Frage zwei Politiker und Du erhältst mindestens zwei Meinungen, frage zwei Wissenschaftler und Du erhältst mit Sicherheit viele Aussagen: Dies spiegelt wider, dass die Aussagen in der Wissenschaft nur im jeweiligen Kontext wahr sind. Ändert sich der Kontext, ändern sich die Aussagen. – Wissenschaftler sind oftmals nicht sehr gut darin, den Kontext hinreichend gut zu beschreiben und wenn doch, ist es sehr anstrengend und manchmal unmöglich, diesen Kontext für (politische) Entscheidungen zu berücksichtigen.

Diese sicherlich wichtigen Unterschiede zwischen Politik und Wissenschaft machen sich nicht selten auch in der Kommunikation zwischen beiden Disziplinen bemerkbar. – Jedoch treffen sie meines Erachtens nicht den Kern des Problems.

Denn der Kern des Problems hat meines Erachtens nur wenig mit den Disziplinen zu tun, sondern mit dem Denken des Einzelnen. – Und hierbei ist es (nahezu) gleichgültig, ob dies ein Politiker oder Wissenschaftler ist.

Denn sonst könnte man sich folgende Verhaltensweisen nicht erklären:

  • Verschiedene Politiker möchten kurzfristig klare Aussagen zu Corona und dessen Bekämpfung haben: Die Aussagen sollen auch verlässlich sein, also sich über einen längeren Zeitpunkt nicht ändern. Und Wissenschaftler, die dies nicht können, haben ihren Beruf verfehlt: Der vermeintliche Wirrwarr der wissenschaftlichen Aussagen ist nicht nachvollziehbar und die Relevanz der Wissenschaft für die (politische) Entscheidungsfindung wird teilweise massiv in Frage gestellt.
  • Verschiedene Wissenschaftler greifen andere Wissenschaftler an, und bezichtigen diese der „handwerklichen Fehler“.
  • Verschiedene Journalisten schießen sich auf Wissenschaftler oder Politiker ein, und bezichtigen diese der Un-Seriosität.

Gert Scobel mit seinem Beitrag „Nichtwissen und Wissenschaft: Was wir von Sokrates lernen können“ [5] trifft den Kern des Problems:

  • Komplexe Situationen erzeugen ein hohes Maß an Unsicherheit, Komplexität ist nie vollständig erfassbar, die Unsicherheit kann nie verschwinden.
  • Selbst mehr Daten helfen nur bedingt, denn morgen kann sich die Situation schon wieder geändert haben.
  • Der souveräne Umgang mit diesem Nichtwissen ist ein Kennzeichen von souveränem Denken. – Dieses Denken ist nicht neu (siehe Sokrates), aber selten!
  • Komplexe Situation werden immer mehr zu unserem Alltag gehören. Deshalb ist es notwendig, dieses Denken zu erlernen. – Die Notwendigkeit für dieses Lernen zu negieren, weil es anstrengend ist, hilft nicht, denn die Zukunft wird uns gnadenlos dafür bestraffen!

Und damit komme ich zum Eingangszitat im Titel dieses Beitrages: „Durch Umgang und Erfahrung lässt sich in der modernen komplexen Gesellschaft in vielen Lebensbereichen kaum etwas erlernen.“[1].

Unser Denken: einfach und linear oder nicht-linear und komplex

Politiker wie Wissenschaftler, wir alle, sollten lernen zu denken. Ich interpretiere den Eingangssatz wie folgt:

  • Vernetzt denken, um Komplexität in ihren wesentlichen Mustern zu erfassen. Dies heißt auch wesentliche Elemente der Theorie der Komplexität, des Chaos und der Selbstorganisation mit in das Denken aufzunehmen, denn ohne diese bleibt unser Denken im Angesicht von Komplexität einfach nur dumm!
  • Ganzheitlich fühlen, um den komplexen Mustern mit Interventionen zu begegnen, die die möglichen Auswirkungen für die Menschen, die Gesellschaft und die Natur antizipieren. Wissenschaft und Politik, die dies nicht berücksichtigen, handeln grob fahrlässig und unwürdig!
  • Agil handeln, um schnell auf komplexe Veränderungen und das Unvorhersehbare reagieren zu können, um das damit verbundene Potential bestmöglich auszuschöpfen. Dies kann auch dazu führen, dass man in einer gegebenen Situation, nicht Alles abwägen kann. Wartet man jedoch, bis diese vermeintliche Sicherheit eingetroffen ist, ist es sicherlich für vieles und viele zu spät!

Ich verweise hier auch auf den Beitrag „Lernt planetar zu denken“ von Joybrato Mukherjee in der FAZ [6], der bei sorgfältiger Betrachtung genau diese oben genannten Metakompetenzen der individuellen Selbstorganisation für unsere (wissenschaftliche) Überlebensfähigkeit einfordert.

Alle drei Aspekte „Vernetzt denken, Ganzheitlich fühlen und Agil handeln“ gehören untrennbar zusammen, um das emergent hervorzurufen, was wir als Metakompetenz Selbstorganisation 4.0 bezeichnen [7]. Falls man einen Aspekt hervorheben möchte, so ist es meines Erachtens der Aspekt „Ganzheitlich fühlen“. Er ist sehr eng mit unseren Werten und Glaubenssätzen verbunden, die unser Denken und Fühlen in Richtung eines „einfachen“ Denkens und Fühlens ausrichten: In den letzten Blogs [8] und [9] habe ich diese mentale Ausrichtung auf magische, ego-heroische und ordnungs- und kontroll-liebende (autoritäre) Werte-Meme zurückgeführt. – Und diese Werte-Dominanz blockiert regelrecht das „Denken lernen“. In [10] ist ein illustratives Beispiel dieser Aussage zu finden.

 

[1] Liening Andreas (2019) Ökonomische Bildung: Grundlagen und neue synergetische Ansätze, 2. Auflage, Springer Gabler

[2] Feldenkirchen Markus (2020) Der Froschkönig, https://www.spiegel.de/politik/deutschland/coronavirus-und-wissenschaftler-der-forschkoenig-kolumne-a-00000000-0002-0001-0000-000170816277, zugegriffen am 10.06.2020

[3] Weber Nina, Le Ker Heike (2020) Die Mär vom unfehlbaren Wissenschaftler, https://www.spiegel.de/wissenschaft/medizin/streit-ueber-corona-studie-von-christian-drosten-die-maer-vom-unfehlbaren-wissenschaftler-a-15f5e38c-0b76-4a07-aa73-bb9863d3ca56, zugegriffen am 10.06.2020

[4] Frank Dohmen, Simon Hage, Alexander Jung, Marcel Rosenbach, Michael Sauga und Thomas Schulz (2020) Die 50-Milliarden-Zukunftswette, https://www.spiegel.de/wirtschaft/deutschland-was-taugt-das-50-milliarden-zukunftspaket-der-bundesregierung-a-00000000-0002-0001-0000-000171527061, zugegriffen am 15.06.2020

[5] Scobel Gerd Nichtwissen und Wissenschaft: Was wir von Sokrates lernen können, https://www.youtube.com/watch?v=e5sI2fLcfx4&t=11s, zugegriffen am 15.06.2020

[6] Mukherjee Joybrato (2020) Lernt planetares Denken https://www.zeit.de/2020/23/wissenschaft-klima-krisenmanagement-eu-netzwerke-corona-pandemie, zugegriffen am 15.06.2020

[7] Oswald Alfred (2019) Metakompetenz Selbstorganisation 4.0, https://agilemanagement40.com/metakompetenz-selbstorganisation-4-0, zugegriffen am 15.06.2020

[8] Oswald Alfred (2020) Cultural Entropy: Corona deckt unsere Werte auf!, https://agilemanagement40.com/cultural-entropy-corona-deckt-unsere-werte-auf, zugegriffen am 15.06.2020

[9] Oswald Alfred (2020) Gesellschaftlicher Wandel – Sein oder Nichtsein? – Das ist hier die Frage!, https://agilemanagement40.com/gesellschaftlicher-wandel-sein-oder-nichtsein-das-ist-hier-die-frage, zugegriffen am 15.06.2020

[10] Baumgärtner Maik, Höfner Roman, Müller Ann-Katrin, Lehberger Roman, Rojkov Alexandra, Wess Sara (2020) Wie aus Kayvan Soufi-Siavash der Verschwörungsideologe Ken Jebsen wurde, https://www.spiegel.de/panorama/leute/verschwoerungstheoretiker-ken-jebsen-ein-verbales-maschinengewehr-a-81948d79-f7b3-428e-9506-04a9bd56cd29, zugegriffen am 18.06.2020

Projektmanager 4.0 goes VUCA

Vom Methodenanwender zum Systemiker

Der folgende Blog-Beitrag wurde als Artikel von mir und meinem Co-Autor Jens Köhler in ähnlicher Form in der Zeitschrift IM + io [0] veröffentlicht.

Man glaubt, das Projektziel schon in Reichweite zu sehen und plötzlich taucht etwas am Horizont auf, das die ganze Planung über den Haufen wirft und häufig einen unglaublichen Aktionismus und weitere Unwägbarkeiten nach sich zieht. Das ist Projektgeschäft, so heißt es. Es stellt sich die Frage, ob dies wirklich unausweichlich ist. Um diese Frage zu beantworten,  gehen wir von einer belegten Erfahrung aus: Hektik und Stress auf der letzten Meile sind auffallend oft mit einem mehr oder weniger schlechten Start auf den ersten Meilen verbunden. Deshalb formulieren wir die Hypothese, dass in einer Welt, die zunehmend durch Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität gekennzeichnet wird, die ersten Meilen eines Projektes wesentlich über das Ausmaß von Hektik und Stress auf den letzten Meilen entscheiden. Im Folgenden einige Beispiele aus einer solchen VUCA-Welt (VUCA steht für Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity [1]):

  • [V] Um den volatilen Anforderungen des Projektumfelds gerecht zu werden, soll in einer Organisation agiles Projektmanagement eingeführt werden. In einem ersten Projekt gibt man sich alle Mühe mehr agile Techniken zu verwenden – am Ende eines umfangreichen Kick-off Meetings landet man jedoch in einem klassischen Projektplan. Das klassische Denken überwiegt, so dass man an langfristiger Planung und starren Prozessstrukturen festhält.
  • [U] Im Rahmen eines Digitalisierungsprojekts liegt der Fokus auf Hardware und auf den Algorithmen zur Prognose. Die zwingend notwendige Bereinigung des Datenbestandes wird aber nicht hinreichend gewürdigt. Die Prognosen enthalten immer wieder Fehler. Der Nutzen des Digitalisierungsprojektes wird aufgrund der resultierenden Unsicherheit von den Stakeholdern in Frage gestellt.
  • [C] Im Rahmen eines dringend benötigten Versionswechsels eines globalen Informationssystems in der Forschung wird im Rahmen des umfangreichen Abnahmetests das Fehlen einer wichtigen Business-Funktion festgestellt. Nach dem Test findet eine Eskalation in der Organisation statt, die Stakeholder zeigen eine hohe Unzufriedenheit – die soziale Komplexität steigt. Die nachträgliche Integration der Business-Funktion führt zusätzlich zu erheblichen Verwerfungen in der IT-Architektur des Systems, was wiederum auch zu Lasten der Stakeholder Zufriedenheit geht.
  • [A] Am Ende eines Projektes zur Entwicklung von Werkstoffen betont der Auftraggeber aus der Produktion, dass er als Projektergebnis ein produktionsreifes Herstellverfahren erwartet. Das Entwicklungsteam ist völlig konsterniert und hat ein anderes Verständnis vom Projektziel, denn es hat sich im geglaubten Einverständnis mit dem Auftraggeber, auf die wissenschaftliche Basisarbeit konzentriert. Der Auftraggeber ist plötzlich „rein“ operativ unterwegs. Das Entwicklungsteam nimmt den Auftraggeber als „Bäumchen wechsel dich“ wahr.

Die VUCA-Welt verstärkt Hektik und Stress

Das Akronym VUCA wurde wohl erstmals vom US-Militär zur Beschreibung der Erfahrung von zunehmender Unüberschaubarkeit und Unvorhersehbarkeit eingeführt. Leider hilft dieses Akronym nur wenig beim Verstehen und Meistern der VUCA-Welt. Daher beschreiten wir einen anderen Weg der ebenfalls vom US-Pentagon stammt und einen besseren Einblick vermittelt. Es handelt sich um die vier Begriffspaare: known knowns, unknown knowns, known unknowns, unknown unknowns. Diese vier Begriffspaare ordnen die Objekte unserer Welt nach dem Grad von hervorgerufener Unsicherheit und erlauben uns, Strategien für unser Handeln in der VUCA-Welt zu entwickeln. In der nachfolgenden Abbildung 1 werden den vier Begriffspaaren unterschiedliche Grade an Unsicherheit zugeordnet: Sicherheit, Risiko, Ungewissheit und (höchste) Unsicherheit [2]. („Uncertainty“ in VUCA nimmt eine unzulässige Vermischung von Unsicherheit und Ungewissheit vor.)

Abbildung 1: Von der Sicherheit zur Unsicherheit

Die Zuordnung in diese Kategorien kann man sich an folgendem einfachen Beispiel verdeutlichen: Bei einem Vortrag hält der Redner die linke Hand hinter seinem Rücken. Sie haben nicht die geringste Idee, was ihn dazu bewegt. Sie stellen vielleicht Vermutungen an, dass er noch nie eine Schulung zu Vorträgen erhalten hat oder dass ihm vielleicht die Hand weh tut. Kurzum sie wissen nicht, was sie nicht wissen. Es ist der Bereich höchster Unsicherheit (unknown unknowns). Falls der Redner seine Hand nach vorne bewegt und sie öffnet, sehen Sie, dass eine Münze enthalten ist. Sie kennen jetzt zwar das Objekt (eine Münze), jedoch wissen Sie nicht, welche Münze (z.B. 1€) und warum er diese Münze in der Hand hält und was er damit vorhat. Sie sind im Bereich der unknown knowns oder dem der Ungewissheit. Man weiß zwar um die Existenz eines Objektes, jedoch seine Eigenschaften kennt man nicht. Wenn der Redner die Münze hochwirft, wissen Sie schon einiges zu den „Eigenschaften“ des Objektes „Münze“ und bevor sie auf den Boden fällt, können Sie während des Falls die Wahrscheinlichkeit angeben, mit der die Münze Kopf oder Zahl ausweisen wird. In dem Moment, in dem die Münze auf dem Boden zu liegen kommt, haben Sie abrupt Sicherheit über die Münze und ihre Eigenschaft, „Kopf oben“ oder „Zahl oben“, gewonnen. Nur in dem Bereich, zwischen unknown knowns und dem Bereich known knowns sind Sie im Bereich des Risikos: Dies ist der Bereich des Risikomanagements, in dem Sie alle potentiellen Eigenschaften eines bekannten Objektes kennen und Aussagen treffen, mit welcher  Wahrscheinlichkeit eine dieser Eigenschaften eintritt. Der Bereich der „known unknowns“ ist der derjenige der genialen, einfachen Ideen: Objekte werden auf eine einfache Art verwendet oder mit anderen Objekten verbunden. Paradebeispiel sind die „Post-it‘s“. Die Anfänge von Facebook und Amazon kann man ebenfalls hier einordnen.

In [2] haben wir dargelegt, dass Komplexität durch die Vernetzung und Wechselwirkung von Systemelementen entsteht: Objekte zeigen durch die Wechselwirkungen mit ihrer Umgebung Eigenschaften, die sie in einer anderen Umgebung eventuell nicht zeigen. Die „Heimat“ der Komplexität ist der Bereich der unknown knowns: Wir kennen die Objekte (knowns), jedoch nicht ihre Eigenschaften (unknowns). Unsere vier obigen Beispiele zur VUCA-Welt entstammen alle dem Bereich der unknown knowns. Ambiguität (Doppel- oder Mehrdeutigkeit) entsteht, wenn sich die Eigenschaften der Objekte durch die Wechselwirkung ändern und wir uns dieses Wechsels im Kontext nicht bewusst sind. Weiter unten werden wir dies an einem Beispiel verdeutlichen. Treten Innovationen, also unknown unknowns oder known unknowns zusätzlich auf, so wirken diese als „Komplexitätstreiber“, sie erzeugen oft in der Welt der unknown knowns weitere Wechselwirkungen und die Dynamik (Volatilität in Ort und Zeit) steigt.

Wichtig zu betonen ist, dass Komplexität und die damit verbundene Dynamik Eigenschaften der Welt sind. Unsicherheit und Ambiguität sind Auswirkungen dieser Komplexität der Welt auf unsere innere Welt, die Psyche; und natürlich wirkt deren Komplexität auf die Komplexität der Welt und deren Dynamik zurück. Also machen wir die folgende Unterscheidung: V (Volatility) und C (Complexity) sind Eigenschaften unserer Welt, wohingegen U (Uncertainty) und A (Ambiguity) aus der Wahrnehmung des Menschen resultieren.

VUCA erfordert einen Paradigmenwechsel: Von der Methode zur Systemik

Wir gehen davon aus, dass Hektik und Stress, wesentlich aus unserer Unfähigkeit resultiert, mit Komplexität adäquat umzugehen. Denn das vorherrschende „klassische“ Mindset beruht auf linearen Ursachen-Wirkungszusammenhängen. Komplexität auf der ersten Meile (und natürlich später auch) wird so lange vereinfacht (linearisiert), bis die ungeeigneten, aber verfügbaren Werkzeugen, des „klassischen“ Mindsets diese bearbeiten können: Abbildung 2 verdeutlicht diesen Zusammenhang. Was also tun? Wir brauchen Werkzeuge, die für die VUCA-Welt angemessen sind und wir benötigen die Kompetenz, sie entsprechend einsetzen zu können. Wir glauben, dass damit ein Paradigmenwechsel verbunden ist: Das einfache Anwenden und Kopieren von Methoden und Best Practices erfasst weder die Komplexität eines Systems (Projekt, Organisation) noch dessen komplexen Kontext und stellt auch keine angemessenen Werkzeuge bereit. Genau dies sind aber die Voraussetzungen für den Aufbau einer entsprechenden Kompetenz ([2], man siehe auch [3]).

Abbildung 2: Komplexität wird linearisiert

Mit Kompetenz 4.0 der Ambiguität begegnen

Greifen wir zur Verdeutlichung ein einfache Beispiels zum VUCA Aspekt „Ambiguität“ heraus und betrachten Abbildung 3: Herr Kraushaar nimmt das Verhalten von Herrn Faßbier in zwei unterschiedlichen Situationen (Kontexten) wahr: Herr Faßbier zeigt sich einmal introvertiert und einmal extrovertiert. Herr Kraushaar, der den Kontext außer Acht lässt und nur ein vages Verständnis von Persönlichkeitspräferenzen hat (unzulässige Linearisierung!), bezeichnet Herrn Faßbier daher als doppeldeutig und als eine Person, die im Projektumfeld unzuverlässig wirkt, da sie sich „nicht immer voll für die Sache einsetzt.“ Hätte Herr Kraushaar ein gutes Verständnis zu etablierten Persönlichkeitsmodellen wie MBTI oder Big Five sowie den Kontext der Projektsituation hinzugenommen, hätte er das Handeln von Herrn Faßbier richtig einordnen können. Er hätte ihn als „eine Person“ wahrgenommen, die sich sehr wohl „immer“ für das Projekt einsetzt, je nach der Wechselwirkung von Kontext und Persönlichkeitspräferenz, mal energischer und mal zurückhaltender. So jedoch besteht die Gefahr, dass Herr Kraushaar Herrn Faßbier nicht wertschätzend ins Projekt einbindet und so selbst zur Erhöhung der sozialen Komplexität beiträgt. Auf der letzten Meile wundert er sich, warum er massiven Gegenwind von Herrn Faßbier erhält.

Abbildung 3: Ambiguität verursacht durch fehlende Kompetenz

Ambiguität entspringt also der unbewussten, situativen Bildung von „Schubladen“ in einer Situation und der weiter unbewussten Anwendung von „Schubladen-Denken“ auf diese Personen oder Objekte in einer anderen Situation. Das Werkzeug der Kompetenz 4.0, das Herr Kraushaar hätte haben müssen, ist das der sozialen Mustererkennung: Also die Veränderungen von Persönlichkeitspräferenzen entsprechend dem sozialen Kontext zu erkennen. Und natürlich müsste er auch in der Lage sein, dieses Werkzeug intuitiv, also ohne großen kognitiven Aufwand, situativ anzuwenden.
Erst wenn sich der Projektmanager Herr Kraushaar, über Selbstreflexion der Gefahr der eigenen Kategorienbildung (Schubladenbildung) bewusst ist, kann er den Kontext, in dem Herr Faßbier sein Verhalten zeigt wahrnehmen. Er erkennt die systemische Wechselwirkung von persönlichen Eigenschaften und Kontext; und ordnet die damit verbundenen Muster ein. Dies ist die entscheidende Voraussetzung, damit Herr Kraushaar situationsangepasst agieren kann, ohne die soziale Komplexität unnötig zu erhöhen. Dies ist eine Eigenschaft, die wir einem Projektmanager 4.0 zuschreiben.

An anderer Stelle [2], [4] haben wir die Kompetenzen ermittelt, die ein Projektmanager 4.0 benötigt, um in der VUCA-Welt bestehen zu können:

  • Ein Fundament an Werkzeugen (Theorien und Modelle) für das Erkennen, Intervenieren und Antizipieren von Komplexität und deren Mustern.
  • Intuition, basierend auf viel praktischer Übung, in der die Werkzeuge angewendet werden.  
  • Eine souveräne Anwendung einer iterativen Vorgehensweise bestehend aus: Wahrnehmung der Situation, intuitive Anwendung der Werkzeuge, Hypothesenbildung zu den Ursachen der Muster und Überprüfung der Hypothesen in der Praxis, eventuell Anpassung der Werkzeuge und/oder der Hypothesen.

Mit diesen Kompetenzen ist der Projektmanager 4.0 in der Lage, die Fehlentwicklungen unserer obigen Beispiele zu meistern:

Beispiel „Fehler“ der ersten Meile Auswirkungen für die letzte Meile (nicht selten auch schon früher) Initiale Sozialtechniken als „Gegenmittel“
[V] Volatile Anforderungen oder das Zulassen von Volatilität Der Auftrag wird mit einem „klassischen“ Mindset unter Verwendung von „linearisierenden“ Methoden durchgeführt, um vermeintlich Stabilität zu garantieren; gleichzeitig wird hohe Flexibilität erwartet. Die Volatilität der Anforderungen schaukeln sich zu einem „Komplexitäts-Berg“ auf. Transformation zu einem agilen Mindset, das Volatilität zulässt unter Einsatz von iterativem Vorgehen und anderen agilen Techniken [2], [5].
[U] Digitalisierungs-projekt oder der Aufbau einer ganzheitlichen Sicht Es wird versäumt, in allen Bereichen eine gemeinsame und ganzheitliche Sicht aufzubauen. Eine fehlerhafte Datenbasis ruft fehlerhafte Informationen hervor. Hierdurch entflammt unter den Stakeholdern immer wieder Ungewissheit und es kommt zu Grundsatz-diskussionen über die Sinnhaftigkeit der angestrebten Digitalisierung. Von Anfang an Aufbau eines Collective Mind [2], [4] und einer Ziel-Hierarchie.
[C] Versionswechsel eines IT-Systems oder die Vermeidung von Komplexität durch Transparenz in Werten und Glaubenssätzen Werte und Glaubenssätze (wie „Technik zuerst“), die dem Handeln zugrunde liegen, werden nicht transparent gemacht. Es werden Fehler begangen, die in einer wertvernichtenden sozialen Komplexität resultieren. Ausleuchten der Stakeholder Mindsets u.a. durch die Verwendung der Dilts Pyramide [2]
[A] Herstellung eines Werkstoffs oder die sorgfältige Betrachtung des systemischen Kontextes verhindert Ambiguität  Die Wahrnehmung  erfasst nicht die Person und deren Kontext, in dem die Person handelt. Es entsteht ein Gefühl der Ambiguität: Es resultiert eine Fehleinschätzung eines wichtigen Stakeholders mit einer entsprechenden Erhöhung von Komplexität, Volatilität und Unsicherheit. Wahrnehmung systemischer Muster auf der Basis geeigneter Modelle und entsprechendes Handeln [2]

Literatur

[0] Oswald Alfred, Köhler Jens (2017) Projektmanager goes VUCA, in IM + io, Heft 4, Saarbrücken

[1] VUCA (2017) https://en.wikipedia.org/wiki/Volatility,_uncertainty,_complexity_and_ambiguity, zugegriffen am 07.06.2017

[2] Oswald Alfred, Köhler Jens, Schmitt Roland (2016) Projektmanagement am Rande des Chaos, Springer, Heidelberg

[3] Weßels Doris, Haverbier Jana: Think Manager, think female!. Neue Führung in wissensintensiven Bereichen, in IM+io, Heft 1, Saarbrücken

[4] Köhler Jens, Oswald Alfred (2009) Die Collective Mind Methode, Projekterfolg mit Soft Skills, Springer, Heidelberg

[5] Oswald Alfred, Müller Wolfram (editors) (2017) Management 4.0 – Handbook for Agile Practices, Release 1.0, BoD, Norderstedt

Unsicherheit, Ungewissheit und Risiko – Ein Diskussionsbeitrag

Unsicherheit, Ungewissheit und Risiko sind Begriffe, die zum Berufsalltag eines Projektmanagers gehören. Inzwischen hat der Begriff Unsicherheit auch Eingang in ein vielbenutztes Akronym gefunden, genannt VUCA. VUCA steht für Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity [1]. Gleichzeitig ergibt eine Recherche im Internet, dass bezüglich der Definition und Verwendung der Begriffe Unsicherheit, Ungewissheit sowie Risiko eine Hohe Inhomogenität vorliegt [2]. In der Veröffentlichung „Projektmanager goes VUCA“ [3] haben wir die VUCA-Begriffe an Hand von Beispielen aus dem Projektmanagement erläutert und gezeigt wie eine Begriffsabgrenzung zu einem innovativen und wirksamen Verständnis von Projektmanagement unter Unsicherheit führt. Dies ist auch die Motivation sich mit den Begriffen Unsicherheit, Ungewissheit und Risiko genauer auseinander zu setzen. – Denn das Auseinandersetzen liefert in vielen Fällen die Werkzeuge mit, die zum Meistern von Unsicherheit, Ungewissheit und Risiko geeignet sind.

Im Rahmen eines news briefings des amerikanischen Department of Defense machte Donald Rumsfeld im Jahre 2002 die Begriffspaare known unkowns und unknown unknowns zur Beschreibung von Unsicherheiten öffentlich bekannt.  Er sagte [4]:

Reports that say that something hasn’t happened are always interesting to me, because as we know, there are known knowns; there are things we know we know. We also know there are known unknowns; that is to say we know there are some things we do not know. But there are also unknown unknowns – the ones we don’t know we don’t know. And if one looks throughout the history of our country and other free countries, it is the latter category that tend to be the difficult ones.

In der Folge erfuhren diese Begriffspaare eine gewisse Berühmtheit und sie wurden auf vier Paare erweitert, also: known knowns, unknown knowns, known unknowns, unknown unknowns [5]. Diese vier Begriffspaare verwende ich auch in diesem Diskussionsbeitrag, um mich dem Verständnis von Unsicherheit, Ungewissheit und Risiko zu nähern. Im Jahre 2010 haben Winch und Maytorena für das Projektmanagement die vier Begriffspaare in ihrem sogenannten kognitiven Ansatz verarbeitet [6]. In [7] wird dieser kognitive Ansatz wie folgt beschrieben:

The known knowns refer to the cognitive condition of risk where the source has been identified and a probability distribution can be applied to the risk source to determine the probability of a risk event. The known unknowns refer to the cognitive condition of uncertainty where the source has been identified and a probability distribution cannot be applied to the risk source to determine the probability of a risk event. The unknown knowns refer to the cognitive condition of uncertainty where the source has been identified and the probability distribution can be applied but the information is kept private, for example the client has information that is not communicated to the design team of a particular project. The unknown unknowns refer to the cognitive condition of uncertainty when the risk source has not been identified and therefor the probabilities are not applicable, this could be for example natural disasters that are unforeseen and have unforeseen consequences on the construction project.

Abbildung 1: Visualisierung des kognitiven Ansatzes (man siehe [6], [7])

Abbildung 1 visualisiert diese Definitionen. Der Begriff Risiko wird hier ähnlich verwendet, wie er auch in der PM 3 verwendet wird: „Risiken sind mögliche ungeplante Ereignisse oder Situationen mit negativen Auswirkungen (Schäden) auf das Projektergebnis insgesamt oder auf einzelne Planungsgrößen oder Ereignisse, die neue, unvorhergesehene und schädliche Aspekte aufwerfen können“ [8]. Hier wie dort werden eine Risikoquelle, eine Wahrscheinlichkeit für deren Eintreten sowie eine Auswirkung mit entsprechender Auswirkungswahrscheinlichkeit auf das Projekt als charakteristisch angesehen. Nach meiner Einschätzung offenbart die visuelle Darstellung eine Inkonsistenz in den Zuordnungen zu den vier Begriffspaaren und lässt eine gewisse Eleganz und zugleich Einfachheit vermissen. – Es wird nämlich eine Kategorie „privat bekannte Quelle“ eingeführt und die Kategorie „unbekannte Quelle bei bekannter Wahrscheinlichkeit“ gibt es (natürlich) nicht. „Unknowns“ wird mit „die Wahrscheinlichkeit des Auftretens der Risikoquelle ist nicht anwendbar“ interpretiert.

Ich stelle im Folgenden auf der Basis der Begriffspaare ein Modell vor, das diese Inkonsistenzen meines Erachtens nicht enthält und zusätzlich in der Lage ist, das „Wissen über die Welt“ geeigneter zu klassifizieren. Gleichzeitig kann es auf Modelle zur Typisierung von Projekten, wie das Diamantmodell, angewendet werden [9]. Die bisherige Verwendung der Begrifflichkeiten in der Projektmanagement Risikoanalyse, also die Bewertung eines Risikos durch Auswirkung und Wahrscheinlichkeit des Eintretens, soll als Spezialfall enthalten sein.  Die bekannten Unterscheidungen von Risiko, Ungewissheit und Unsicherheit aus der Entscheidungstheorie sollen zusätzlich berücksichtigt werden [10]. Dort heißt es: „Können Eintrittswahrscheinlichkeiten ermittelt (objektive durch Datenauswertung, subjektive durch Schätzung und Erfahrung) und diese bei einer Entscheidung zugrunde gelegt werden, handelt es sich um eine Entscheidung unter Risiko. Gibt es hingegen keine Eintrittswahrscheinlichkeiten, liegt eine Entscheidung unter Ungewissheit vor.“ Man beachte, dass hier der Begriff Risiko viel enger gefasst wird und sich nicht auf jedes „ungeplante Ereignisse oder Situationen mit negativen Auswirkungen“ bezieht (wobei in der PM Risikoanalyse genau dieses enge Verständnis angewendet wird).

Auf dieser Basis schlage ich folgende Darstellung für die vier Begriffspaare vor [9]:

Abbildung 2: Von der Sicherheit zur Unsicherheit

Hiernach wird unser „Wissen von der Welt“ nach zwei Kriterien sortiert: Dem Wissen von Quellen (Objekten oder Ereignissen) und dem Wissen von Eigenschaften, die wir von diesen Quellen wahrnehmen. – Dies führt zu den vier o.g. Begriffspaaren. Dieses Wissen kann sich in Raum und Zeit verändern. Das Wissen bzw. besser das Nichtwissen führt zu verschiedenen Formen der Unsicherheit. (Ich benutze der Einfachheit wegen den Begriff Unsicherheit auch als Oberbegriff, der verschiedene Ausprägungen von Nichtwissen und deren verschiedene Auswirkungen auf uns zusammenfasst.– Aus dem Kontext wird, so glaube ich, ersichtlich, welche Ausprägung gemeint ist.)  Im vorgeschlagenen Modell sind Eintrittswahrscheinlichkeiten zugewiesene Quellen-Eigenschaften.

Schauen wir uns einige Beispiele an:

Versetzen wir uns in einen Raum und eine Zeit, in denen es noch keine Geldmünzen gibt. Der Begriff Geld und seine Eigenschaften sind noch gar nicht bekannt. Es liegt eine Form von unbewusstem Nichtwissen vor (man beachte in diesem Fall liegt sogar eine Form von Sicherheit vor). Eventuell wird jemand das vage Bedürfnis verspüren Etwas zu haben, das man universell gegen Waren austauschen kann. Wir sprechen von unknown unknowns oder unspezifischer Unsicherheit. – Das unbewusste Nichtwissen bekommt Risse: Jemand weiß noch nicht, was das Etwas sein soll, aber er oder sie verspürt schon vage eine erste Eigenschaft, wie zum Beispiele die „universelle Tauschbarkeit“. Ich spreche von known unknowns. Später kommt jemand auf die Idee, Gold oder noch später Geldmünzen für dieses Etwas zu verwenden. Er spürt, dass neben der einen gewünschten Eigenschaft „universelle Tauschbarkeit“ viele neue und unbekannte Eigenschaften mit diesem Geld verbunden sein werden. Ich spreche von unknown knowns (Ungewissheit). Nach einer gewissen Zeit hat sich in dem Raum, in dem das Geld verwendet wird, eine gewisse Sicherheit eingestellt und ich spreche von known knowns. Es kann aber sein, dass wiederum später neue Eigenschaften zum Geld hinzukommen (automatischer Handel über digitale Plattformen, Kryptowährung, usw.) und plötzlich wird aus der Sicherheit wieder Ungewissheit oder sogar Unsicherheit.

Der sogenannte Schwarze Schwan von Taleb [11] wird oft den unknown unknowns zugeordnet.  Taleb war sich bewusst, dass bei dieser Zuordnung ein Problem vorliegt. – Denn wenn man von einem Schwan spricht, kennt man ihn, allenfalls kann man es für sehr unwahrscheinlich halten, dass es einen schwarzen Schwan gibt. Eventuell ist die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten eines schwarzen Schwans bei entsprechenden biologischen Kenntnissen sogar zu berechnen, d.h. er gehört eigentlich in die Kategorie unknown knowns, und dort wieder bei entsprechender Kenntnis der Eintrittswahrscheinlichkeit in den Bereich Risiko. Deshalb betont Taleb, dass sein „Schwarzer Schwan“ als Metapher für all das steht, was völlig „unknown“ ist, also nach Abbildung 2 in die Kategorie unknown unknowns bzw. am rechten oberen Rand der known unknowns liegt.

Der Bereich der „known unknowns“ ist der derjenige der eingegrenzten Unsicherheit, der genialen, einfachen Ideen: Objekte werden auf eine einfache Art neu verwendet oder mit anderen Objekten neu verbunden. Paradebeispiel sind die „Post-it‘s“. Auch die Anfänge von Facebook und Amazon kann man hier einordnen. Aber auch unser obiges Beispiel von der Erfindung des Geldes gehört in diesen Bereich. Oder wissenschaftliche Hypothesen zu einem Phänomen werden überprüft. Z.B. die gemachte Erfahrung, dass die Bausteine der Welt recht stabil sind und es dafür vor der Einführung des sogenannten Gottes-Teilchens (Higgs-Teilchens) keine Erklärung gab. Diese beobachtbaren Eigenschaften waren zwar bekannt (wir existieren ja), jedoch war erst die Einführung des Higgs-Feldes eine mögliche Erklärung (known unknowns) für die beobachtete Stabilität.  Man siehe hierzu auch einen Kommentar aus der biologischen Forschung, der sich mit dem hier dargestellten Verständnis deckt [12].

Und als letztes Beispiel eines, in dem alle vier Begriffspaare nochmals zusammen erläutert werden [9]: Bei einem Vortrag hält der Redner die linke Hand hinter seinem Rücken. Sie haben nicht die geringste Idee, was ihn dazu bewegt. Sie stellen vielleicht Vermutungen an, dass er noch nie eine Schulung zu Vorträgen erhalten hat oder dass ihm vielleicht die Hand weh tut. Kurzum sie wissen nicht, was sie nicht wissen. Es ist der Bereich unspezifischer Unsicherheit (unknown unknowns). Falls der Redner seine Hand nach vorne bewegt und sie öffnet wird die Unsicherheit etwas eingegrenzt (known unknowns). Sie sehen, dass eine Münze enthalten ist. Sie kennen jetzt zwar das Objekt (eine Münze), jedoch wissen Sie nicht, welche Münze (z.B. 1€) und warum er diese Münze in der Hand hält und was er damit vorhat. Sie sind im Bereich der unknown knowns oder dem der Ungewissheit. Man weiß zwar um die Existenz eines Objektes, jedoch man kennt weiterhin nur wenige seiner Eigenschaften. Wenn der Redner die Münze hochwirft, wissen Sie schon einiges zu den „Eigenschaften“ des Objektes „Münze“ und bevor sie auf den Boden fällt, können Sie während des Falls die Wahrscheinlichkeit angeben, mit der die Münze Kopf oder Zahl ausweisen wird. In dem Moment, in dem die Münze auf dem Boden zu liegen kommt, haben Sie abrupt Sicherheit über die Münze und ihre Eigenschaft, „Kopf oben“ oder „Zahl oben“, gewonnen. Nur in dem Bereich, zwischen unknown knowns und dem Bereich known knowns sind Sie im Bereich des Risikos: Dies ist der Bereich des Risikomanagements, in dem Sie relevante potentielle Eigenschaften eines bekannten Objektes kennen und Aussagen treffen, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine dieser Eigenschaften eintritt.

Auf der Basis von Abbildung 2 und den obigen Ausführungen mache ich folgende zusammenfassende Aussagen: Risikomanagement mittels Eintrittswahrscheinlichkeiten erfasst nur einen sehr kleinen Teil unserer „unsicheren Welt“. Natürlich kann man alle schädlichen Auswirkungen in einem Projekt als Risiken bezeichnen. – Die so verstandenen Risiken erfordern jedoch völlig unterschiedliche Maßnahmen zur Bewältigung. Der Bereich der unspezifischen Unsicherheit (unknown unknowns) ist die Domäne der Grundlagenforschung bzw. der hochinnovativen Projekte. Hier sucht man nach Informationen (Eigenschaften), um mit Intuition und Überprüfung [9], aus dem Bereich der unspezifischen Unsicherheit (unknown unknowns) in den Bereich der eingegrenzten Unsicherheit (known unknowns) zu gelangen, um unknowns in knowns zu verwandeln. Mit Hilfe von subjektiviertem Handeln [13] lässt sich der Bereich der Ungewissheit (unknown knowns) weiter erschließen, um anschließend über den Bereich der Ungewissheit in den Bereich der Sicherheit zu gelangen – In einer VUCA-Welt ist diese Sicherheit allerdings trügerisch und nur von kurzer Dauer.

 

 

Literatur

[1] VUCA. https://en.wikipedia.org/wiki/Volatility,_uncertainty,_complexity_and_ambiguity, 01.03.2018

[2] Saunders Fiona, Differentiating between Risk and Uncertainty in the Project Management Literature, The University of Manchester, School of Mechanical, Aerospace and Civil Engineering 2016

[3] Oswald Alfred, Köhler Jens, Projektmanager goes VUCA, IM+io 4-2017, Scheer GmbH

[4] https://en.wikipedia.org/wiki/There_are_known_knowns, 01.03.2018

[5] https://de.wikipedia.org/wiki/There_are_known_knowns, 01.03.2018

[6] Winch Graham W., Maytorena Eunice: Managing Risk and Uncertainty on Projekts, A Cognitive Approch, in the Oxford Handbook of Project Management, Oxford University Press 2010. Diese Quelle ist schwer zugänglich, ich verweise auf: https://books.google.de/books?id=xzqCToC4QVAC&pg=PA362&lpg=PA362&dq=winch+g.m.+managing+risk+and+uncertainty&source=bl&ots=zIpsD7_PC9&sig=TSIscaOISuOwpU4ZR0w6z3TpaWw&hl=de&sa=X&ved=0ahUKEwjOxtPCwcbZAhVJUlAKHaHWAO84ChDoAQgxMAA#v=onepage&q=winch%20g.m.%20managing%20risk%20and%20uncertainty&f=false, 01.03.2018

[7] Description of the Cognitive Approach: http://apppm.man.dtu.dk/index.php/Cognitive_risk_management_in_construction_projects, 01.03.2018

[8] Gessler Michael (Hrsg.): Kompetenzbasiertes Projektmanagement PM 3, GPM 2009, Band 1 S. 183 ff.

[9] Oswald, Alfred; Köhler, Jens; Schmitt, Roland: Projektmanagement am Rande des Chaos. Heidelberg. 2016

[10] Ungewissheit gemäß Entscheidungstheorie: https://de.wikipedia.org/wiki/Ungewissheit, 01.03.2018

[11] Taleb Nassim Nicholas: The Black Swan – The Impact of the Highly Improbable, Penguin 2008

[12] Logan David C.: Known knowns, known unknowns, unknown unknowns and the propagation of scientific enquiry, Journal of Experimental Botany, Oxford Academic  2009, https://academic.oup.com/jxb/article/60/3/712/453685

[13] Böhle Fritz, Heidling Eckhard, Kuhlmey Astrid, Neumer Astrid: Ungewissheit in Projekten – neue Wege der Bewältigung, projektMANAGEMENT aktuell, GPM 1.2018