Komplexe Systeme können wir nicht „wissen“

Damit will ich sagen: Unser Wissen über komplexe Systeme ist immer sehr unvollständig. Komplexe Systeme sind nicht einfach experimentell erschliessbar, weil die Modelle, welche (äussere) Ursache und Wirkung beschreiben die vielfältigen Interaktionen im inneren des Systems nicht abzubilden vermögen. Theoretische Modellrechnungen sind trotz Supercomputer nur so gut wie die zugrundeliegenden Modelle.

Beim Aufbau eines Wissensmanagements in einer Unternehmung geht es normalerweise darum, bestehende Wissensmanagementabläufe zu optimieren, nicht um etwas „from scratch“ zu kreieren. Dabei muss man sich bewusst sein, dass man vor einem komplexen System steht: Die grossen Bemühungen einer Geschäftsleitung um die Verbesserung kultureller Faktoren (z.B. Fehlerkultur, Wissensweitergabe usw.) scheitern an der stabilen Selbstorganisation des bestehenden Systems. Datenmanagement, genial und mit teurer Software vom „chief knowledge officer“ ins System geworfen, läuft harzig, da natürlich schon „bewährte“ Systeme dafür existieren, welche durch Selbstorganisation der Beteiligten entstanden sind.

Aus einem Interview mit Prof. Dirk Helbing von der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETHZ), publiziert in ETH GLOBE 2009/3, p. 14-15:

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