![\"link\"](\"http:\/\/blog-conny-dethloff.de\/wp-content\/uploads\/2012\/12\/link.png\")
<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\nKomme ich also nun, wie bereits angek\u00fcndigt, auf Kennzahlen zu sprechen. Um hier aber einen Ankerpunkt zu setzen, m\u00f6chte ich erst einmal darlegen, welche Grenzen uns in komplexen Umfeldern im Kontext Steuerung und Regelung auferlegt sind. Basis meiner Ausf\u00fchrung ist der Kategorienfehler, der immer wieder in Bezug auf Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t vollf\u00fchrt wird. Deshalb m\u00f6chte am Anfang einige Worte \u00fcber Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t verlieren und dabei vor allem auf die markanten Unterschiede eingehen.<\/p>\n
Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t – der Versuch einer Vers\u00f6hnung<\/span><\/h3>\nErz\u00e4hlt mir doch tats\u00e4chlich Jemand, dass der Bau des Flughafens BER kompliziert und nicht komplex sei. Warum? Na, Flugh\u00e4fen wurden ja schon so viele erbaut. Ach ja? Mit den komplett identischen Rahmenbedingungen und den komplett identischen Menschen? Wann begreifen wir endlich, dass, wann immer Menschen in einem Thema involviert sind, dieses von Komplexit\u00e4t durchzogen ist? Warum? Wir Menschen nehmen ausschlie\u00dflich \u00fcber Modelle wahr. Und diese werden durch ganz viele Einfl\u00fcsse von au\u00dfen beeinflusst. Diese k\u00f6nnen politischer, privater, beruflicher, zwischenmenschlicher etc. Natur sein. Ich w\u00fcrde also im Kontext von menschlicher Wahrnehmung niemals von “Das liegt doch klar auf dem Tisch, warum hast Du das denn nicht gesehen?” reden.<\/p>\n
Wir sind nun mal keine Maschinen, die stets nur monokontextural die Welt erforschen. Wir agieren polykontextural. Genau das macht Lebendigkeit aus. Und da w\u00e4ren wir bei Komplexit\u00e4t und verlassen das Habitat der Kompliziertheit.<\/p>\n
Ich benutze oft die Begriffe “tot” und “lebendig” im Kontext von Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t. Themenstellungen in “lebendigen” Umgebungen k\u00f6nnen niemals kompliziert sein. Sie sind immer komplex. Themenstellungen in “toten” Umgebungen sind stets kompliziert. Das m\u00f6chte ich am Beispiel eines Uhrmachers erl\u00e4utern, um zu verdeutlichen, dass auch Menschen an “toten” Fragestellungen oder Aufgaben beteiligt sein k\u00f6nnen, obwohl sie selber lebendig sind. Deshalb die Begriffe “tot” und “lebendig” auch in Anf\u00fchrungszeichen.<\/p>\n
Ein Uhrmacher baut eine Uhr zusammen. Daf\u00fcr gibt es ein ganz klar vorgegebenes Rezept, welches vielleicht 300 Schritte beinhaltet, die in einer ganz bestimmten Reihenfolge abgearbeitet werden m\u00fcssen. Werden diese Schritte befolgt, wird definitiv eine funktionierende Uhr heraus kommen. Ist der Uhrmacher ge\u00fcbt, sprich, hat er gen\u00fcgend praktisches Wissen, ist diese Aufgabe f\u00fcr ihn einfach. F\u00fcr mich als Ungelernten wird diese \u00dcbung schwierig sein, niemals komplex, denn ich kann ja einen Plan befolgen. Mit \u00dcbung bin ich vielleicht irgendwann so weit, dass ich diese Uhr zusammen gesetzt bekomme. Der Bauplan ist fix und \u00e4ndert sich auch nicht. Man spricht hier von Monokontexturalit\u00e4t. Solche T\u00e4tigkeiten k\u00f6nnte man auch von Maschinen ausf\u00fchren lassen, da klar definierte Abfolgen von Schritten programmierbar sind.<\/p>\n
Nun stellen wir uns aber mal vor, dass eine Schraube fehlt. Ein Zahnrad kann nicht befestigt werden. Hier w\u00fcrde die Maschine einen Fehler melden, weil jetzt der Kontext verlassen wird. Das Fehlen der Schraube ist nicht Bestandteil des Kontextes, da es nicht Bestandteil des Planes und damit auch nicht Bestandteil des Programmcodes ist. Die Maschine wei\u00df deshalb nicht, was zu tun ist. Der Uhrmacher ist in der Lage den Kontext zu wechseln. Er k\u00f6nnte nach anderen M\u00f6glichkeiten der Befestigung suchen oder theoretisch probieren, ob die Uhr auch ohne diesem Zahnrad funktioniert oder er k\u00f6nnte ganz einfach eine Schraube bestellen und sp\u00e4ter den Vorgang fortsetzen. Der Uhrmacher kann polykontextural denken und handeln. In diesem Fall wird dann der komplizierte Fall ein komplexer Fall. Der Bauplan ist nicht mehr g\u00fcltig, denn Bestellung einer Schraube war in diesem nicht enthalten. Deshalb meldet die Maschine wie gesagt einen Fehler. Der Bestellvorgang m\u00fcsste von einem Menschen in Form von Programmcode voraus gedacht werden, so das die Maschine diesen ansto\u00dfen k\u00f6nnte. Damit w\u00e4re diese Option wieder Bestandteil des monokontexturalen Bereiches, in dem die Maschine agieren kann.<\/p>\n
Kommen wir in diesem Zusammenhang zum Messen und Wahrnehmen. Maschinen k\u00f6nnen messen. Messen passiert in monokontexturalen Umgebungen. Die Maschine kann messen, ob die Schraube festgezogen ist, die das Zahnrad h\u00e4lt. Das ist wieder monokontextural: Die Schraube ist “fest” oder “lose”. Im Falle des Fehlens der Schraube verl\u00e4sst man hier die Ebene des Messens und geht in die Ebene der Wahrnehmung \u00fcber. Die Maschine kann nicht wahrnehmen, der Uhrmacher schon. Beim Wahrnehmen muss man den Kontext erst einmal bestimmen, dieser ist nicht per Programmcode gegeben. “Die Schraube fehlt” setzt die Maschine in den Kontext “fest-lose” und dann ist Schluss. Die Maschine w\u00fcrde stetig zwischen “fest” und “lose” iterieren und niemals zum Ende gelangen. Eine endlose Schleife, die mit einem Fehler abgebrochen werden muss. Der Uhrmacher kann nach weiteren M\u00f6glichkeiten suchen, das ist gleichbedeutend mit dem Suchen nach einem weiteren Kontext. Er kann vielleicht eine neue Schraube suchen oder versuchen das Zahnrad irgendwie anders geartet zu befestigen. <\/p>\n
In “toten” Umgebungen ist der Mensch mit der Umwelt eins geworden. Er ist trivialisiert. Das ist nicht despektierlich gemeint. Diese Trivialisierung ist ausreichend, da ein Rezept in Form einer Methode oder Algorithmus vorliegt, welches zielf\u00fchrend ist. Wahrnehmen ist also nicht notwendig, da kein Kontextwechsel vorgenommen werden muss. Messen reicht aus.<\/p>\n
In einer komplexen und damit “lebendigen” Welt gilt das Motto “Sowohl-Als-Auch”, da hier stetig der Kontext gewechselt wird. Das bedeutet Widerspr\u00fcchlichkeit handhaben zu m\u00fcssen. Komplizierte Umgebungen kennen ausschlie\u00dflich “Entweder-Oder”. Damit existieren in komplizierten Umgebungen auch keine Widerspr\u00fcche. Komplizierte Sachverhalte k\u00f6nnen vollst\u00e4ndig in Programmcode oder Algorithmen geschrieben und damit gemanaged werden. Bei komplexen Umgebungen funktioniert das nicht, da unsere Zweiwertige Logik, auf die jeder Programmcode basieren muss, Widerspr\u00fcche und damit Polykontexturalit\u00e4t ausschlie\u00dft. Komplexit\u00e4t ist also nicht steuer-, sondern bestenfalls handhabbar.<\/p>\n
Eine Differenzierung zwischen Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t habe ich auch in meinem Artikel K\u00f6nnen Maschinen entscheiden<\/a> auf der Plattform der Unternehmensdemokraten im Zusammenhang mit Lernen und Entscheiden vorgenommen. Dort habe ich \u00e4hnlich auf Basis der Monokontexturalit\u00e4t ausgef\u00fchrt, dass Maschinen eben nur im Stande sind Lernen_1 Prozesse auszuf\u00fchren. Warum? Weil die Lernen_2 Prozesse ausschlie\u00dflich in komplexen Umgebungen von statten gehen k\u00f6nnen, da diese Kontextwechsel voraussetzen.<\/p>\nWas bedeutet das nun f\u00fcr Methoden?<\/span><\/h3>\nF\u00fcr diese Reflektion m\u00f6chte ich auf das bekannte Cynefin-Modell<\/a> verweisen und dieses aus meiner Sicht notwendigerweise erweitern, da es zu Kategorienfehler zwischen Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t verleitet.<\/p>\n![\"Cynefin\"](\"http:\/\/blog-conny-dethloff.de\/wp-content\/uploads\/2011\/05\/Cynefin.png\")
<\/a><\/p>\nNach diesem Modell werden die Kategorien “einfach”, kompliziert” und “komplex” auf eine Ebene platziert. Das ist aus meiner Sicht nicht passf\u00e4hig. Die Einstufung “einfach” und damit auch “schwierig”, die es im urspr\u00fcnglichen Modell nicht gibt, existiert eine Ebene h\u00f6her in beiden Kategorien, “kompliziert” und “komplex”. “Einfach” ist also nicht gleich “einfach”. <\/p>\n
“Einfach” in der Kategorie “kompliziert” bedeutet, dass das ausreichende Wissen, sowohl praktisch als auch theoretisch, gegeben ist, um eine komplizierte Fragestellung zu l\u00f6sen. Grunds\u00e4tzlich ist ein L\u00f6sungsweg vorhanden, den man theoretisch kennen und praktisch anwenden muss. Wird eine komplizierte Fragestellung als “schwierig” eingestuft, ist der vorliegende L\u00f6sungsweg nicht bekannt. Er muss erlernt werden, sowohl praktisch als auch theoretisch. <\/p>\n
In der Kategorie “kompliziert” rede ich also von Methoden oder Algorithmen, die an den bekannten L\u00f6sungsweg angelehnt sind.<\/p>\n
F\u00fcr “komplexe” Fragestellungen kann per Definition kein Wissen existieren, welches in Form eines Rezeptes zu einem L\u00f6sungsweg geformt werden kann. Hier sind Erfahrung und Talent essentiell, die Agilit\u00e4t im jeweiligen Kontext erh\u00f6hen. Je gr\u00f6\u00dfer oder kleiner Erfahrung und Talent sind, spreche ich dann von den Einwertungen “einfach”, schwierig” oder “chaotisch”. Da kein Rezept gegeben ist, kann man L\u00f6sungswege auch nicht vorweg in Form von Algorithmen programmieren. Hier sind Frameworks und Heuristiken angebracht, die gen\u00fcgend Freiraum f\u00fcr das eigene Denken lassen. <\/p>\n
Die untere Abbildung stellt die Abh\u00e4ngigkeiten und damit die Erweiterung des Cynefin Modells dar.<\/p>\n
![\"Kompl-IZ-EX](\"http:\/\/blog-conny-dethloff.de\/wp-content\/uploads\/2016\/01\/Kompl-IZ-EX-Modell.png\")
<\/a><\/p>\nIm Komplizierten rede ich also von Methoden, im Komplexen von Frameworks. Ein Vermischen beider ist verboten, da man sonst einem Kategorienfehler unterlegen ist.<\/p>\n
Methoden m\u00fcssen stets monokontextural sein. Das ist quasi ihre DNA, sonst w\u00e4ren sie keine Methoden. Klassische Projektmanagementmethoden beispielsweise sind unter dem Deckmantel entstanden, dass man Projekte zum Erfolg f\u00fchren will, egal um welche Projekte es sich handelt. Dann hat man bestimmte Muster an Handlungen ausfindig machen k\u00f6nnen, die einem Projekterfolg eher zutr\u00e4glich oder eben nicht zutr\u00e4glich sind. Diese Muster wurden dann zu Rezepten verallgemeinert, \u00e4hnlich des Backens eines Kuchens oder des Zusammenbauens einer Uhr. Aber ist das zul\u00e4ssig? Nein. Deshalb ist auch der Bau des Flughafens BER nicht kompliziert, sondern komplex. Ganz egal, wie viel Flugh\u00e4fen vorher bereits erbaut wurden. <\/p>\n
Daher passt f\u00fcr mich auch der Name “Projektmanagementmethode” nicht. Projekte liegen stets im Komplexen, Methoden im Komplizierten. Projektframeworks passt f\u00fcr mich eher. Maschinen k\u00f6nnen ausschlie\u00dflich in komplizierten Ungebungen agieren. Themen k\u00f6nnen die Kompliziertheit in Richting Komplexit\u00e4t verlassen, allerdings ausschlie\u00dflich durch den Menschen initiiert. Bei dieser Transformation ist dann zu beachten, keinen Kategorienfehler zu begehen, da Algorithmen und Methoden im Reich der Komplexit\u00e4t nicht angewendet werden d\u00fcrfen. <\/p>\n
Die Vers\u00f6hnung<\/span><\/h3>\nIn komplexen Umgebungen gibt es f\u00fcr Herausforderungen und Probleme kein Rezept. Diese gibt es nur in komplizierten Umgebungen, wo der Mensch entweder nicht stattfindet oder so weit trivialisiert wurde, dass er mit der Umwelt eins geworden ist. Dieses Suchen nach Rezepten kann einfach oder schwierig sein, je nach Wissensstand des Beobachters. Damit will ich also ebenfalls sagen, dass nicht alle komplizierten Themen von jedem Menschen bew\u00e4ltigt werden k\u00f6nnen. Ich wei\u00df zum Beispiel nicht, ob ich jemals eine Uhr zusammen bauen kann, auch wenn das Rezept daf\u00fcr vorliegt. Mag sein, dass mir daf\u00fcr praktisches Wissen fehlt, was ich mir niemals aneignen kann.<\/p>\n
Damit ist auch meine Eingangsthese belegt. Methoden passen immer, denn diese gelten nur in komplizierten Umgebungen und sind damit ganz klar gegen ein Soll validierbar. In komplexen Umgebungen bekommt der Mensch mit seinen Skills und Erfahrungen eine besondere Rolle zugeschrieben. Wissen alleine reicht hier nicht aus, um komplexe Themen zu handhaben, denn nur das ist im Idealfall m\u00f6glich. Beherrschen von Komplexit\u00e4t ist eine Illusion. Dieses Handhaben kann dann je nach Erfahrung einfach, schwierig oder eben chaotisch sein.<\/p>\n
Dieser Fakt legt auch nahe, dass wir mit viel mehr Demut bez\u00fcglich des Umgangs mit unserer Natur zu Werke gehen sollten, denn sie ist von uns nicht beherrschbar, egal wie weit auch den Fortschritt unserer komplizierten Technologie vorantreiben.<\/p>\n
Unternehmen agieren in Umfeld von Komplexit\u00e4t. Wir haben nun festgestellt, dass komplexe Umgebungen nicht gesteuert, sondern bestenfalls gehandhabt werden k\u00f6nnen. Im kommenden Beitrag im Rahmen dieser Serie werden wir mit dieser Erkenntnis im Kopf habend, vorherrschende Analytics und Data Science im Umfeld von Big Data beleuchten.<\/p>\n![\"1](\"https:\/\/blog-conny-dethloff.de\/wp-content\/plugins\/wp-postratings\/images\/stars\/rating_on.gif\" "\\"1")
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(6<\/strong> Bewertung(en), Durchschnitt: 4.50<\/strong> von 5)
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Was bedeutet das nun f\u00fcr Methoden?<\/span><\/h3>\nF\u00fcr diese Reflektion m\u00f6chte ich auf das bekannte Cynefin-Modell<\/a> verweisen und dieses aus meiner Sicht notwendigerweise erweitern, da es zu Kategorienfehler zwischen Kompliziertheit und Komplexit\u00e4t verleitet.<\/p>\n<\/a><\/p>\nNach diesem Modell werden die Kategorien “einfach”, kompliziert” und “komplex” auf eine Ebene platziert. Das ist aus meiner Sicht nicht passf\u00e4hig. Die Einstufung “einfach” und damit auch “schwierig”, die es im urspr\u00fcnglichen Modell nicht gibt, existiert eine Ebene h\u00f6her in beiden Kategorien, “kompliziert” und “komplex”. “Einfach” ist also nicht gleich “einfach”. <\/p>\n
“Einfach” in der Kategorie “kompliziert” bedeutet, dass das ausreichende Wissen, sowohl praktisch als auch theoretisch, gegeben ist, um eine komplizierte Fragestellung zu l\u00f6sen. Grunds\u00e4tzlich ist ein L\u00f6sungsweg vorhanden, den man theoretisch kennen und praktisch anwenden muss. Wird eine komplizierte Fragestellung als “schwierig” eingestuft, ist der vorliegende L\u00f6sungsweg nicht bekannt. Er muss erlernt werden, sowohl praktisch als auch theoretisch. <\/p>\n
In der Kategorie “kompliziert” rede ich also von Methoden oder Algorithmen, die an den bekannten L\u00f6sungsweg angelehnt sind.<\/p>\n
F\u00fcr “komplexe” Fragestellungen kann per Definition kein Wissen existieren, welches in Form eines Rezeptes zu einem L\u00f6sungsweg geformt werden kann. Hier sind Erfahrung und Talent essentiell, die Agilit\u00e4t im jeweiligen Kontext erh\u00f6hen. Je gr\u00f6\u00dfer oder kleiner Erfahrung und Talent sind, spreche ich dann von den Einwertungen “einfach”, schwierig” oder “chaotisch”. Da kein Rezept gegeben ist, kann man L\u00f6sungswege auch nicht vorweg in Form von Algorithmen programmieren. Hier sind Frameworks und Heuristiken angebracht, die gen\u00fcgend Freiraum f\u00fcr das eigene Denken lassen. <\/p>\n
Die untere Abbildung stellt die Abh\u00e4ngigkeiten und damit die Erweiterung des Cynefin Modells dar.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nIm Komplizierten rede ich also von Methoden, im Komplexen von Frameworks. Ein Vermischen beider ist verboten, da man sonst einem Kategorienfehler unterlegen ist.<\/p>\n
Methoden m\u00fcssen stets monokontextural sein. Das ist quasi ihre DNA, sonst w\u00e4ren sie keine Methoden. Klassische Projektmanagementmethoden beispielsweise sind unter dem Deckmantel entstanden, dass man Projekte zum Erfolg f\u00fchren will, egal um welche Projekte es sich handelt. Dann hat man bestimmte Muster an Handlungen ausfindig machen k\u00f6nnen, die einem Projekterfolg eher zutr\u00e4glich oder eben nicht zutr\u00e4glich sind. Diese Muster wurden dann zu Rezepten verallgemeinert, \u00e4hnlich des Backens eines Kuchens oder des Zusammenbauens einer Uhr. Aber ist das zul\u00e4ssig? Nein. Deshalb ist auch der Bau des Flughafens BER nicht kompliziert, sondern komplex. Ganz egal, wie viel Flugh\u00e4fen vorher bereits erbaut wurden. <\/p>\n
Daher passt f\u00fcr mich auch der Name “Projektmanagementmethode” nicht. Projekte liegen stets im Komplexen, Methoden im Komplizierten. Projektframeworks passt f\u00fcr mich eher. Maschinen k\u00f6nnen ausschlie\u00dflich in komplizierten Ungebungen agieren. Themen k\u00f6nnen die Kompliziertheit in Richting Komplexit\u00e4t verlassen, allerdings ausschlie\u00dflich durch den Menschen initiiert. Bei dieser Transformation ist dann zu beachten, keinen Kategorienfehler zu begehen, da Algorithmen und Methoden im Reich der Komplexit\u00e4t nicht angewendet werden d\u00fcrfen. <\/p>\n
Die Vers\u00f6hnung<\/span><\/h3>\nIn komplexen Umgebungen gibt es f\u00fcr Herausforderungen und Probleme kein Rezept. Diese gibt es nur in komplizierten Umgebungen, wo der Mensch entweder nicht stattfindet oder so weit trivialisiert wurde, dass er mit der Umwelt eins geworden ist. Dieses Suchen nach Rezepten kann einfach oder schwierig sein, je nach Wissensstand des Beobachters. Damit will ich also ebenfalls sagen, dass nicht alle komplizierten Themen von jedem Menschen bew\u00e4ltigt werden k\u00f6nnen. Ich wei\u00df zum Beispiel nicht, ob ich jemals eine Uhr zusammen bauen kann, auch wenn das Rezept daf\u00fcr vorliegt. Mag sein, dass mir daf\u00fcr praktisches Wissen fehlt, was ich mir niemals aneignen kann.<\/p>\n
Damit ist auch meine Eingangsthese belegt. Methoden passen immer, denn diese gelten nur in komplizierten Umgebungen und sind damit ganz klar gegen ein Soll validierbar. In komplexen Umgebungen bekommt der Mensch mit seinen Skills und Erfahrungen eine besondere Rolle zugeschrieben. Wissen alleine reicht hier nicht aus, um komplexe Themen zu handhaben, denn nur das ist im Idealfall m\u00f6glich. Beherrschen von Komplexit\u00e4t ist eine Illusion. Dieses Handhaben kann dann je nach Erfahrung einfach, schwierig oder eben chaotisch sein.<\/p>\n
Dieser Fakt legt auch nahe, dass wir mit viel mehr Demut bez\u00fcglich des Umgangs mit unserer Natur zu Werke gehen sollten, denn sie ist von uns nicht beherrschbar, egal wie weit auch den Fortschritt unserer komplizierten Technologie vorantreiben.<\/p>\n
Unternehmen agieren in Umfeld von Komplexit\u00e4t. Wir haben nun festgestellt, dass komplexe Umgebungen nicht gesteuert, sondern bestenfalls gehandhabt werden k\u00f6nnen. Im kommenden Beitrag im Rahmen dieser Serie werden wir mit dieser Erkenntnis im Kopf habend, vorherrschende Analytics und Data Science im Umfeld von Big Data beleuchten.<\/p>\n (6<\/strong> Bewertung(en), Durchschnitt: 4.50<\/strong> von 5)
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Nach diesem Modell werden die Kategorien “einfach”, kompliziert” und “komplex” auf eine Ebene platziert. Das ist aus meiner Sicht nicht passf\u00e4hig. Die Einstufung “einfach” und damit auch “schwierig”, die es im urspr\u00fcnglichen Modell nicht gibt, existiert eine Ebene h\u00f6her in beiden Kategorien, “kompliziert” und “komplex”. “Einfach” ist also nicht gleich “einfach”. <\/p>\n “Einfach” in der Kategorie “kompliziert” bedeutet, dass das ausreichende Wissen, sowohl praktisch als auch theoretisch, gegeben ist, um eine komplizierte Fragestellung zu l\u00f6sen. Grunds\u00e4tzlich ist ein L\u00f6sungsweg vorhanden, den man theoretisch kennen und praktisch anwenden muss. Wird eine komplizierte Fragestellung als “schwierig” eingestuft, ist der vorliegende L\u00f6sungsweg nicht bekannt. Er muss erlernt werden, sowohl praktisch als auch theoretisch. <\/p>\n In der Kategorie “kompliziert” rede ich also von Methoden oder Algorithmen, die an den bekannten L\u00f6sungsweg angelehnt sind.<\/p>\n F\u00fcr “komplexe” Fragestellungen kann per Definition kein Wissen existieren, welches in Form eines Rezeptes zu einem L\u00f6sungsweg geformt werden kann. Hier sind Erfahrung und Talent essentiell, die Agilit\u00e4t im jeweiligen Kontext erh\u00f6hen. Je gr\u00f6\u00dfer oder kleiner Erfahrung und Talent sind, spreche ich dann von den Einwertungen “einfach”, schwierig” oder “chaotisch”. Da kein Rezept gegeben ist, kann man L\u00f6sungswege auch nicht vorweg in Form von Algorithmen programmieren. Hier sind Frameworks und Heuristiken angebracht, die gen\u00fcgend Freiraum f\u00fcr das eigene Denken lassen. <\/p>\n Die untere Abbildung stellt die Abh\u00e4ngigkeiten und damit die Erweiterung des Cynefin Modells dar.<\/p>\n Im Komplizierten rede ich also von Methoden, im Komplexen von Frameworks. Ein Vermischen beider ist verboten, da man sonst einem Kategorienfehler unterlegen ist.<\/p>\n Methoden m\u00fcssen stets monokontextural sein. Das ist quasi ihre DNA, sonst w\u00e4ren sie keine Methoden. Klassische Projektmanagementmethoden beispielsweise sind unter dem Deckmantel entstanden, dass man Projekte zum Erfolg f\u00fchren will, egal um welche Projekte es sich handelt. Dann hat man bestimmte Muster an Handlungen ausfindig machen k\u00f6nnen, die einem Projekterfolg eher zutr\u00e4glich oder eben nicht zutr\u00e4glich sind. Diese Muster wurden dann zu Rezepten verallgemeinert, \u00e4hnlich des Backens eines Kuchens oder des Zusammenbauens einer Uhr. Aber ist das zul\u00e4ssig? Nein. Deshalb ist auch der Bau des Flughafens BER nicht kompliziert, sondern komplex. Ganz egal, wie viel Flugh\u00e4fen vorher bereits erbaut wurden. <\/p>\n Daher passt f\u00fcr mich auch der Name “Projektmanagementmethode” nicht. Projekte liegen stets im Komplexen, Methoden im Komplizierten. Projektframeworks passt f\u00fcr mich eher. Maschinen k\u00f6nnen ausschlie\u00dflich in komplizierten Ungebungen agieren. Themen k\u00f6nnen die Kompliziertheit in Richting Komplexit\u00e4t verlassen, allerdings ausschlie\u00dflich durch den Menschen initiiert. Bei dieser Transformation ist dann zu beachten, keinen Kategorienfehler zu begehen, da Algorithmen und Methoden im Reich der Komplexit\u00e4t nicht angewendet werden d\u00fcrfen. <\/p>\n In komplexen Umgebungen gibt es f\u00fcr Herausforderungen und Probleme kein Rezept. Diese gibt es nur in komplizierten Umgebungen, wo der Mensch entweder nicht stattfindet oder so weit trivialisiert wurde, dass er mit der Umwelt eins geworden ist. Dieses Suchen nach Rezepten kann einfach oder schwierig sein, je nach Wissensstand des Beobachters. Damit will ich also ebenfalls sagen, dass nicht alle komplizierten Themen von jedem Menschen bew\u00e4ltigt werden k\u00f6nnen. Ich wei\u00df zum Beispiel nicht, ob ich jemals eine Uhr zusammen bauen kann, auch wenn das Rezept daf\u00fcr vorliegt. Mag sein, dass mir daf\u00fcr praktisches Wissen fehlt, was ich mir niemals aneignen kann.<\/p>\n Damit ist auch meine Eingangsthese belegt. Methoden passen immer, denn diese gelten nur in komplizierten Umgebungen und sind damit ganz klar gegen ein Soll validierbar. In komplexen Umgebungen bekommt der Mensch mit seinen Skills und Erfahrungen eine besondere Rolle zugeschrieben. Wissen alleine reicht hier nicht aus, um komplexe Themen zu handhaben, denn nur das ist im Idealfall m\u00f6glich. Beherrschen von Komplexit\u00e4t ist eine Illusion. Dieses Handhaben kann dann je nach Erfahrung einfach, schwierig oder eben chaotisch sein.<\/p>\n Dieser Fakt legt auch nahe, dass wir mit viel mehr Demut bez\u00fcglich des Umgangs mit unserer Natur zu Werke gehen sollten, denn sie ist von uns nicht beherrschbar, egal wie weit auch den Fortschritt unserer komplizierten Technologie vorantreiben.<\/p>\n Unternehmen agieren in Umfeld von Komplexit\u00e4t. Wir haben nun festgestellt, dass komplexe Umgebungen nicht gesteuert, sondern bestenfalls gehandhabt werden k\u00f6nnen. Im kommenden Beitrag im Rahmen dieser Serie werden wir mit dieser Erkenntnis im Kopf habend, vorherrschende Analytics und Data Science im Umfeld von Big Data beleuchten.<\/p>\n … sonst w\u00e4ren sie n\u00e4mlich keine. Sie h\u00e4tten sich quasi nicht bew\u00e4hrt, w\u00e4ren “von der Bildfl\u00e4che” verschwunden und durch andere ersetzt worden. Das passt nat\u00fcrlich nicht zu den immer wieder kehrenden Diskussionen, ob Methoden gut oder schlecht w\u00e4ren. 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