Ten op, Ch is ine
Resea ch Repo
Managemen on Wissens ans e beim Pe sonalaus i
KCT Sch i en eihe de FOM, No. 12
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KCT Kompe enzCen um ü Technologie- & Inno a ionsmanagemen , FOM Hochschule ü
Oekonomie & Managemen
Sugges ed Ci a ion: Ten op, Ch is ine (2025) : Managemen on Wissens ans e beim
Pe sonalaus i , KCT Sch i en eihe de FOM, No. 12, ISBN 978-3-89275-411-4, MA Akademie
Ve lags- und D uck-Gesellscha mbH, Essen
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Managemen on Wissens ans e
beim Pe sonalaus i
~
Ch is ine Ten op
T ans e bei äge zu Managemen & Leade ship
Es he Bollhö e / Michael Scha ne (H sg.)
KC T
KCT Kompe enzCen um
ü Technologie- & Inno a ionsmanagemen
de FOM Hochschule ü Oekonomie & Managemen
KCT Sch i en eihe
Band
12
T ans e bei äge zu Managemen & Leade ship
Ch is ine Ten op
Managemen on Wissens ans e beim Pe sonalaus i
KCT Sch i en eihe de FOM, Band 12
Essen 2025
ISBN (P in ) 978-3-89275-410-7 ISSN (P in ) 2629-0987
ISBN (eBook) 978-3-89275-411-4 ISSN (eBook) 2629-0995
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& Inno a ionsmanagemen de FOM Hochschule ü Oekonomie & Managemen gGmbH
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T ans e bei äge zu Managemen & Leade ship
Es he Bollhö e / Michael Scha ne (H sg.)
Managemen on Wissens ans e
beim Pe sonalaus i
Ch is ine Ten op
Kon ak zu Au o in
Ch is ine Ten op
E-Mail: ch is in[email p o ec ed]e
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
III
Vo wo de He ausgebenden
Das KCT Kompe enzCen um ü Technologie- & Inno a ionsmanagemen is in-
e na ional ausge ich e . Es s ell ein Bindeglied zwischen Fo schung, Leh e und
Wi scha da .
Das KCT bündel bundeswei die Kompe enzen und die En wicklung anwen-
dungso ien ie e sowie achübe g ei ende Fo schungse gebnisse in den Inno-
a ions hemen:
• Managemen & Leade ship
• We schöp ung & Nachhal igkei
• Li e-Science-Technologien & T ans o ma ion
Hie ü a bei e das KCT in ensi mi einem Ne zwe k aus Un e nehmen, Fach-
e bänden und wissenscha lichen Fo schungsein ich ungen zusammen. Übe
die Einbindung on Expe innen und Expe en aus un e schiedlichen Fachbe ei-
chen und gesellscha lichen G uppen we den ak uelle He aus o de ungen eine
k i ischen Analyse und Bewe ung un e zogen, um An wo en au zen ale F age-
s ellungen zu en wickeln. Die Ak i i ä en des KCT we den du ch s e ige Publika-
ionen, wissenscha liche Ve ans al ungen und Fach o en des KCT-Teams doku-
men ie .
Die o liegende Sch i en eihe e olg das Ziel, ak uelle Fo schungse gebnisse
des KCT eine b ei en Ö en lichkei e ügba zu machen.
Un e de Rub ik „T ans e bei äge zum Managemen & Leade ship“ we den s a-
egische und ope a i e Au gaben de Un e nehmens üh ung un e ande em im
Kon ex on Inno a ions-, Wissens- und Change-Managemen , Pe sonal üh ung
und O ganisa ionsges al ung, Pe o mance- und P ojek managemen sowie Agi-
li ä und Teamen wicklung behandel . Sch i en diese Rub ik möch en, au dem
ak uellen S and de Fo schung, in e essie en Lese innen und Lese n An egun-
gen ü die be iebliche P axis geben.
Vo liegend widme sich die Au o in Ch is ine Ten op den Themen de Wissens-
bewah ung und dem Wissens ans e on ausscheidenden Mi a bei enden.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
IV
G undlage diese Sch i is eine Abschlussa bei aus dem Jah 2024. Die Au o in
ha mi diese A bei ih en Mas e o Science im S udiengang Business Consul-
ing & Digi al Managemen an de FOM Hochschule, am Hochschulzen um Be -
lin, e wo ben. Be eu wu de die Abschlussa bei on P o . D .-Ing. Michael
Scha ne . Die A bei wu de mi de No e „seh gu “ bewe e . An ang 2025 ha
die Au o in ih e Abschlussa bei zu Ve ö en lichung ge ing ügig übe a bei e .
Essen im Juli 2025
P o . D . Es he Bollhö e und P o . D .-Ing. Michael Scha ne
Wissenscha liche Lei ung des KCT
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
V
Abs ac
In de P axis is zu beobach en, dass de Weggang und in e ne S ellenwechsel
on Mi a bei enden die En s ehung on Wissens e lus en ö de n. Die Wissens-
übe gabe zwischen eine ausscheidenden und eine nach olgenden Pe son in-
de in dem Zusammenhang o mals ga nich ode nu unzu eichend s a . Obwohl
in de Li e a u eine Reihe un e schiedliche Wissens ans e me hoden besch ie-
ben wi d, schein es nich eindeu ig zu sein, welche diese Wissens ans e maß-
nahmen ü den konk e en Aus i sg und zu Anwendung kommen soll en.
Das Ziel de o liegenden Ve ö en lichung is es, den Anwendenden Handlungs-
emp ehlungen zu geben, welche Wissens ans e maßnahmen ü den indi iduel-
len Aus i sg und geeigne sein könn en.
Als Me hodik wu de ein meh s u ige Fo schungsansa z gewähl . Zunächs e -
olg e eine Li e a u auswe ung übe mögliche Wissens ans e me hoden. Dann
wu den Klassi izie ungsmöglichkei en ü die Bewe ung de Wissens ans e -
maßnahmen iden i izie und analysie . Anschließend e olg e eine Klassi izie-
ung de Wissens ans e maßnahmen anhand de Li e a u . Da sich diese als lü-
ckenha e wies, schloss sich eine empi ische Un e suchung an.
Hie aus e olg e die En wicklung eine Ma ix, indem die Wissens ans e maß-
nahmen anhand de Klassi izie ungen bewe e wu den. Diese Ma ix bilde die
Basis ü die en wickel e Auswahlhil e, die den Anwendenden ü den konk e en,
indi iduellen Aus i eines Mi a bei enden die geeigne en Wissens ans e maß-
nahmen o schlagen soll.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
VI
Inhal
Vo wo de He ausgebenden ............................................................................ III
Abs ac ................................................................................................................ V
Abbildungs e zeichnis ........................................................................................ IX
Tabellen e zeichnis ............................................................................................ IX
Abkü zungs e zeichnis ........................................................................................ X
Übe die He ausgebenden ................................................................................. XI
Übe die Au o in .................................................................................................. XI
1 Einlei ung ........................................................................................................ 1
1.1 P oblems ellung ...................................................................................... 1
1.2 Zielse zung und Fo schungs agen ........................................................ 2
1.3 Me hodisches Vo gehen ......................................................................... 3
1.4 S uk u de A bei ................................................................................... 4
2 Theo e ische G undlagen und Beg i sabg enzungen ................................... 6
2.1 Allgemeine Wissensansä ze ................................................................... 6
2.1.1 Wissen ....................................................................................... 6
2.1.2 Explizi es und implizi es Wissen ................................................ 7
2.1.3 Wissensmanagemen am Beispiel des SECI-Modells ............... 8
2.1.4 Wissenss a egien .................................................................... 11
2.2 Wissens ans e als Teil des Wissensmanagemen s ........................... 12
2.2.1 De ini ion Wissens ans e ....................................................... 12
2.2.2 Rele anz on Wissens ans e ................................................ 13
2.2.3 Hü den ü den Wissens ans e .............................................. 14
2.2.4 Mo i a ion und An eizsys eme ................................................. 15
2.3 G ünde ü das Ausscheiden on Mi a bei enden ................................ 16
2.3.1 Beg i sbes immung Fluk ua ion............................................... 16
2.3.2 Besch eibung on Pe sonalaus i en ...................................... 17
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
VII
2.3.3 Auswi kungen au den Wissens ans e ................................... 19
2.4 Zwischen azi ......................................................................................... 20
3 Wissens ans e maßnahmen und En wicklung eine Klassi izie ung ........... 21
3.1 Me hoden des Wissens ans e s ........................................................... 21
3.1.1 People- o-Documen -Ansä ze ................................................... 22
3.1.1.1 Handbüche ............................................................... 22
3.1.1.2 Wissenska en ........................................................... 23
3.1.1.3 Mik oa ikel ................................................................ 24
3.1.1.4 Wiki ............................................................................ 25
3.1.2 Pe son- o-Pe son-Ansä ze ....................................................... 25
3.1.2.1 S uk u ie e Aus i sgesp äche ................................ 26
3.1.2.2 Men o en- bzw. Pa enscha smodelle ....................... 27
3.1.2.3 Job Ro a ion .............................................................. 28
3.1.2.4 Shadowing ................................................................. 29
3.1.2.5 Lessons Lea ned ....................................................... 29
3.1.2.6 Communi ies o P ac ice ........................................... 30
3.1.2.7 S o y Telling ............................................................... 31
3.1.2.8 Teamwo kshop .......................................................... 32
3.2. En wicklung eine Klassi izie ung .......................................................... 32
3.2.1 Un e scheidung de Wissensa ................................................ 33
3.2.2 Zei au wand ü den Wissens ans e ....................................... 35
3.2.3 Häu igkei de Wissenssiche ung ............................................. 36
3.2.4 Didak ische An o de ung .......................................................... 37
3.2.5 No wendige pe sönliche Aus ausch ....................................... 38
3.2.6 Be eilig e Pe sonen ................................................................... 40
3.2.7 Zei ho izon des a sächlichen Ausscheidens ........................... 40
3.2.8 A de Tä igkei ......................................................................... 44
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
3
Maßnahmen des Wissens ans e s ü un e schiedliche Aus i e he ausgea bei-
e we den. Diese sollen Füh ungsk ä e dabei un e s ü zen, Wissens e lus e
du ch Pe sonalaus i e
9
zu eduzie en und ele an es Wissen im Un e nehmen
zu hal en und e ügba zu machen.
Da aus e geben sich olgende zwei Fo schungs agen:
1. Wie lassen sich Maßnahmen des Wissens ans e s hinsich lich des Einsa -
zes bei Pe sonalaus i en klassi izie en?
2. Fü welche A on Pe sonalaus i en eignen sich welche Maßnahmen des
Wissens ans e s besonde s?
Ziel is es, eine Auswahlhil e zu en wickeln, die dem Anwendenden ü den kon-
k e en, indi iduellen Aus i die geeigne en Wissens ans e maßnahmen o -
schläg .
1.3 Me hodisches Vo gehen
Zu Bean wo ung de Fo schungs agen wi d ein meh s u ige Fo schungsan-
sa z e olg . Um einen Eins ieg in das P oblem e s ändnis zu e hal en, wi d zu-
nächs desk ip i
10
o gegangen und Sekundä da en we den übe eine um ang-
eiche Li e a u eche che zu den Themen Wissen, Wissensmanagemen und
Wissens ans e he angezogen. Es we den Maßnahmen des Wissens ans e s
bei ausscheidenden Mi a bei enden e uie sowie mögliche Klassi izie ungen die-
se Wissens ans e maßnahmen e o sch . Die Li e a u eche che e olg e nach
ele an en S ichwo en in deu sche und englische Sp ache. Die Li e a u eche -
che wu de übe den EBSCO Disco e y Se ice du chge üh . Zusä zliche Da en-
banken wie S a is a und WISO wu den eben alls e wende .
Du ch die Li e a u eche che we den geeigne e Klassi izie ungsop ionen ü die
Wissens ans e maßnahmen he ausgea bei e , die die Bean wo ung de e s en
Fo schungs age e möglichen. Die da aus esul ie ende Wissensma ix aus Wis-
sens ans e maßnahmen und ih en en sp echenden Klassi izie ungen bilde die
Vo ausse zung ü die E a bei ung des F agebogens ü die sich anschließende
desk ip i e Fo schung. Im Rahmen diese desk ip i en Fo schung we den
9
Hinweis: Pe sonalaus i e beziehen sich au weibliche, männliche und di e se Pe so-
nen gleiche maßen.
10
Vgl. Jeschke, B., En scheidungso ien ie es Managemen , 2020, S. 67 .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
4
s uk u ie e Expe enin e iews11 du chge üh , da die heo iebasie en E kenn -
nisse aus de Li e a u eine nu un olls ändige Ma ix e geben.
Da au au bauend soll eine Auswahlhil e en wickel we den, die nach Bewe ung
des konk e en, indi iduellen Aus i s anhand on Klassi izie ungen und eines Ab-
gleichs de klassi izie en Wissens ans e maßnahmen die geeigne en Wissens-
ans e maßnahmen o schläg . Dies soll mi Hil e bzw. in Anlehnung an den
paa weisen Ve gleich e olgen. Die zu en wickelnde Auswahlhil e soll die indi i-
duelle Bean wo ung de zwei en Fo schungs age e möglichen.
1.4 S uk u de A bei
Die o liegende Publika ion is in sechs Kapi el un e eil (siehe Abbildung 1). Die
Einlei ung üh in das Thema ein, besch eib die P oblems ellung sowie das Ziel
und e läu e das me hodische Vo gehen. Im zwei en Kapi el wi d, anhand de
Li e a u auswe ung, de S and de Fo schung da ges ell und wich ige Beg i -
lichkei en we den de inie . Im nach olgenden Kapi el we den sowohl konk e e
Wissens ans e me hoden als auch mögliche Klassi izie ungen ü die Bewe ung
on Wissens ans e maßnahmen analysie und disku ie . Diese bilden die
G undlage ü die Bea bei ung de anschließenden Kapi el. Au g und de lücken-
ha en E kenn nisse aus de Li e a u zu Bewe ung de Wissens ans e maß-
nahmen hinsich lich de Klassi izie ungen, we den im ie en Kapi el s uk u ie e
Expe enin e iews du chge üh . Die En wicklung eine Auswahlhil e ü die P a-
xis e olg in Kapi el ün . Diese soll bei de En scheidung ü die Auswahl on
Wissens ans e maßnahmen ü einen indi iduellen Aus i un e s ü zen. Im le z-
en Kapi el e olg eine Zusammen assung de E gebnisse. Es we den Implika i-
onen ü die P axis und Fo schung da ges ell sowie die Limi a ionen disku ie .
11 Vgl. Misoch, S., Quali a i e In e iews, 2019, S. 13; „Expe enin e iew” is ein es -
s ehende Beg i und wi d in de o liegenden Publika ion nich in gende ge ech e
Sp ache um o mulie .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
5
Abbildung 1: S uk u de A bei
Einlei ung
Kapi el 1
Theo e ische G undlagen
Kapi el 2
Wissens ans e me hoden und
Klassi izie ungsmöglichkei en
Kapi el 3
Empi ie
Kapi el 4
En wicklung Auswahlhil e
Kapi el 5
Fazi
Kapi el 6
−Desk ip i e Li e a u eche che
−Bean wo ung 1. Fo schungs age
−desk ip i e Fo schung mi els s uk u ie e
Expe enbe agung
−Handlungsemp ehlungen ü die P axis
−Bean wo ung 2. Fo schungs age
−Limi a ion
−Zusammen assung und Ausblick
−P oblems ellung
−Fo schungs agen
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
6
2 Theo e ische G undlagen und Beg i sabg enzungen
Das nach olgende Kapi el besch eib den Fo schungss and zum Thema Wissen
und gib einen Übe blick übe wich ige Beg i e und üh allgemein in die Thema-
ik ein. De Wissens ans e sowie dessen Bedeu ung ü den E olg eines Un e -
nehmens we den disku ie . Anschließend we den e schiedene Aus i e und
ih e Folgen analysie .
2.1 Allgemeine Wissensansä ze
Nach olgend we den die G undlagen de Thema ik Wissen analysie . Zunächs
wi d eine De ini ion des Beg i s Wissen o genommen. Es olg eine Un e eilung
in explizi es und implizi es Wissen sowie die Vo s ellung eines wesen lichen Wis-
sensmanagemen modells. Abschließend we den Wissens ans e s a egien o -
ges ell , die Ansa zpunk e lie e n, wie die Übe agung und Gene ie ung neuen
Wissens e olgen können.
2.1.1 Wissen
Um sich eine De ini ion on Wissen zu nähe n, bes eh Konsens un e e schie-
denen Au o en, die Beg i e „Zeichen“, „Da en“, „In o ma ion“ und „Wissen“ ge-
geneinande abzug enzen.
12
Zeichen können Zi e n, Buchs aben ode Sonde -
zeichen sein. Sie s ellen den Pool de zu Ve ügung s ehenden Elemen e da .
13
Da en we den du ch Kombina ion on Zeichen mi els eine Syn ax bzw. eine
Regel zu Da en. Sie sind noch we ei und müssen noch in e p e ie we den.
14
In o ma ionen ügen den aus Zeichen bes ehenden Da en einen Kon ex bzw.
Bedeu ungsinhal hinzu.
15
Wissen en s eh du ch eine Ve ne zung on In o ma i-
onen, die mi E ah ungen und Kon ex ange eiche we den.
16
No h besch eib in seine Wissens eppe anschaulich die En wicklungss u en
des Wissens on den zunächs inhal slosen Zeichen, übe Da en, In o ma ionen
12
Vgl. Willke, H., sys emisches Wissensmanagemen , 2018, S. 36 .; Vgl. P obs , G. e
al., Wissen managen, 2012, S. 15 .; gl. No h, K., Wissenso ien ie e Un e nehmens-
üh ung, 2021, S. 35 .
13
Vgl. No h, K., Wissenso ien ie e Un e nehmens üh ung, 2021, S. 36.
14
Vgl. No h, K., Wissenso ien ie e Un e nehmens üh ung, 2021, S. 36.
15
Vgl. No h, K., Wissenso ien ie e Un e nehmens üh ung, 2021, S. 36 .
16
Vgl. No h, K., Wissenso ien ie e Un e nehmens üh ung, 2021, S. 37 .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
7
und Wissen bis hin zu We bewe bs ähigkei . Die Kon ex abhängigkei wi d hie
du ch das E langen de nächs höhe en En wicklungss u e deu lich.
17
Eine wei ane kann e De ini ion on Wissen
18
im deu schsp achigen Raum lie e n
P obs e al.:
„Wissen bezeichne die Gesam hei de Kenn nisse und Fähigkei-
en, die Indi iduen zu Lösung on P oblemen einse zen. Dies um-
ass sowohl heo e ische E kenn nisse als auch p ak ische All ags-
egeln und Handlungsanweisungen. Wissen s ü z sich au Da en
und In o ma ionen, is im Gegensa z zu diesen jedoch imme an Pe -
sonen gebunden. Es wi d on Indi iduen kons uie und ep äsen-
ie de en E wa ungen übe U sache-Wi kungs-Zusammen-
hänge.“
19
2.1.2 Explizi es und implizi es Wissen
In de Li e a u we den e schiedene Ein eilungsmöglichkei en on Wissen be-
sch ieben. Die bekann es e Un e scheidung im Wissensmanagemen is die in
explizi es und implizi es Wissen.
20
Polanyi ha e s mals 1958 diese Un e schei-
dung o genommen.
21
Explizi es Wissen kann kodi izie we den
22
und läss sich ein ach und e s änd-
lich da s ellen und ep oduzie en.
23
Diese A on Wissen läss sich du ch P o o-
kolle, Büche , echnische Fo meln, g amma ische Ausd ücke e c. dokumen ie-
en.
24
Die Wissensinhabe in bzw. de Wissensinhabe is sich des Wissens be-
wuss .
25
Dahe kann es leich e bal e ass und o mal es gehal en we den.
17
Vgl. No h, K., Wissenso ien ie e Un e nehmens üh ung, 2021, S. 37.
18
Auch ande e Wi scha swissenscha le eilen die Ansich on P obs e al.: Vgl. Mül-
le , J., Wissensaus ausch, 2009, S. 22; gl. No h, K., Wissenso ien ie e Un e neh-
mens üh ung, 2021, S. 38.
19
P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S.23.
20
Vgl. Willke, H., sys emisches Wissensmanagemen , 2018, S. 43; gl. Lehne , F., Wis-
sensmanagemen , 2021, S. 95.
21
E s mals e wähn in Polanyi, M., Pe sonal Knowledge, 1958.
22
Vgl. Lam, A. Taci Knowledge, 2000, S. 490.
23
Vgl. Lehne , F., Wissensmanagemen , 2021, S. 95.
24
Vgl. Schie smann, C. e al., O ganisa ionsen wicklung, 2014, S. 365.
25
Vgl. Willke, H., sys emisches Wissensmanagemen , 2018, S. 43.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
8
Ande en Pe sonen is es dadu ch möglich, diese A on Wissen anzuwenden.
Es läss sich auch ohne die Anwesenhei des Wissensgebe s eilen.
26
Im Gegensa z dazu is das implizi e Wissen schwe zu e balisie en und zu e -
assen. Dabei handel es sich um e bo genes Wissen, auch aci knowledge
27
genann . Dieses Wissen wi d du ch eine Pe son mi els E ah ungen, de eigenen
Geschich e, de Le nhis o ie und p ak ischen Kenn nissen in sich e ein .
28
Es
bezieh sich au die Eins ellungen und das Können on Indi iduen und beein luss
die Ve hal ens- und Handlungsweisen on Pe sonen.
29
Implizi es Wissen kann
sich sowohl au a ionale, in ellek uelle Fähigkei en als auch au handwe klich-
echnische Kenn nisse beziehen.
30
O mals is sich die Pe son ih es implizi en
Wissens nich bewuss bzw. die Pe son is nich ims ande, das eigene Wissen
und Können zu explizie en.
31
Beide Beg i e sind dabei nich ge enn und als sich ausschließende Dimensio-
nen zu be ach en. Wissen en s eh du ch das Zusammenspiel on explizi em
und implizi em Wissen.
32
Die Hebung und Umwandlung on implizi em zu explizi em Wissen is eine wich-
ige Vo ausse zung ü die Wissensscha ung im Un e nehmen.
33
Dabei bes eh
die He aus o de ung in de Übe üh ung on implizi em zu explizi em Wissen.
Diese T ans e kann ü die be e ende Pe son zu einem mühe ollen P ozess
we den.
34
2.1.3 Wissensmanagemen am Beispiel des SECI-Modells
In de Li e a u exis ie en un e schiedliche Wissensmanagemen modelle
35
und
Konzep e, die alle dings nu in Teilen kompa ibel sind bzw. eilweise in Konku -
enz zueinande s ehen.
36
Zen ale Modelle sind das Baus ein-Modell nach P obs
26
Vgl. Lam, A. Taci Knowledge, 2000, S. 490; gl. Lehne , F., Wissensmanagemen ,
2021, S. 95.
27
Besch ieben in Polanyi, M., Taci Dimension, 1966.
28
Vgl. Willke, H., sys emisches Wissensmanagemen , 2018, S. 43.
29
Vgl. Lehne , F., Wissensmanagemen , 2021, S. 95.
30
Vgl. Schie smann, C. e al., O ganisa ionsen wicklung, 2014, S. 365 .
31
Vgl. Willke, H., sys emisches Wissensmanagemen , 2018, S. 43.
32
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 2012, S. 78.
33
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 2012, S. 72.
34
Vgl. Willke, H., sys emisches Wissensmanagemen , 2018, S. 44.
35
Vgl. Lehne , F., Wissensmanagemen , 2021, S. 116.
36
Vgl. Lehne , F., Wissensmanagemen , 2021, S. 115.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
9
e al.
37
sowie das Modell zu Wissensscha ung (auch genann Wissensspi ale,
e s mals o ges ell 1995)
38
in Un e nehmen nach Nonaka e al. Das Modell nach
Nonaka e al. soll nach olgend e läu e we den.
Das Modell de Wissensspi ale, auch SECI-Modell genann , is ein Ak onym aus
den Wö e n „Socializa ion“, „Ex e naliza ion“, „Combina ion“ und „In e naliza-
ion“. De Ablau de Wissensumwandlung in Un e nehmen wi d anhand on ie
Phasen besch ieben. Es lie e eine E klä ung ü die En s ehung und Ve eilung
on Wissen in Un e nehmen.
39
Nach Ansich on Nonaka e al. be uh die Wis-
sensscha ung in Un e nehmen au de Epis emologie, de E kenn nis heo ie,
hinsich lich de Un e scheidung on implizi em und explizi em Wissen. Die
G undlage de Wissensscha ung lieg in de Be ei s ellung on implizi em Wis-
sen und dessen Umwandlung in explizi es Wissen. Die Epis emologie wi d um
die On ologie, die Ebene de Wissense zeugung, e gänz . Diese um ass das In-
di iduum, die G uppe, das Un e nehmen und die In e ak ion zwischen Un e neh-
men.
40
Nonaka e al. e e en die Ansich , dass die T ans o ma ion und de Wechsel
on implizi em Wissen zu explizi em die Vo ausse zungen ü die Be ei s ellung
und Scha ung on Wissen im Un e nehmen sind. Wissen wi d au diese Weise
e s ü Indi iduen ode G uppen e we ba .
41
Die da aus en s ehenden P o-
zesse de Wissense zeugung bzw. -umwandlung um assen ie Fo men.
42
Sozialisa ion besch eib die Wissensscha ung on implizi em Wissen du ch den
T ans e on implizi em Wissen. Wissen en s eh du ch einen di ek en Aus ausch
on implizi em Wissen zwischen zwei Pe sonen, z. B. du ch Beobach ung, Nach-
ahmung ode E ah ungsaus ausch. Das indi iduelle implizi e Wissen wi d du ch
E ah ung gemeh , da ein eine In o ma ionsaus ausch ohne den dazugehö i-
gen E ah ungskon ex o mals nich zu einem e olg eichen Wissens ans e
üh .
43
37
E s mals o ges ell 1997, Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 1997.
38
Vgl. Nonaka, I. e al., Knowledge-C ea ing, 1995.
39
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 1997, S. 74 .
40
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 2012, S. 72.
41
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 2012, S. 72 .; gl. Lehne , F., Wissens-
managemen , 2021, S. 118 .; gl. No h, K., Wissenso ien ie e Un e nehmens üh-
ung, 2021, S. 49.
42
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 2012, S. 78-89; gl. Lehne , F., Wissens-
managemen , 2021, S. 119 .; gl. No h, K., Wissenso ien ie e Un e nehmens üh-
ung, 2021, S.50 .
43
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 2012, S. 80 .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
10
Ex e naliza ion s ell die Wissensumwandlung om implizi en zum explizi en Wis-
sen da . Ex e nalisie ung d ück implizi es Wissen du ch explizi e Me hoden aus
und gene ie dadu ch neues und nu zba es Wissen ü die gesam e O ganisa-
ion. Die Ex e nalisie ung on implizi em Wissen, z. B. du ch Dokumen a ion,
s ell ü die Wissense zeugung einen wich igen Baus ein da .
44
Combina ion besch eib die Wissens e bindung on explizi em und explizi em
Wissen. Du ch Kombina ion und du ch die Ve bindung on be ei s bes ehendem
Wissen wi d neues explizi es Wissen e zeug . Dabei en s eh keine Meh ung des
Gesam wissens de O ganisa ion. Es kann abe dazu bei agen, e eil es Wis-
sen im Un e nehmen zu bündeln und auszu auschen z. B. du ch Compu e da-
enbanken und Dokumen e.
45
In e naliza ion zeig die Wissensumwandlung on explizi em zu implizi em Wis-
sen au . In e nalisie ung besch eib einen Le np ozess, bei dem explizi es Wis-
sen du ch Ve a bei ung, Hinzu ügen ode Ve ände ung e inne lich wi d, ähnlich
dem lea ning by doing. Dokumen e, Handbüche e c. können den Übe gang on
explizi em zu implizi em Wissen un e s ü zen und zu Übe mi lung on explizi em
Wissen an ande e Pe sonen bei agen.
46
Fü die Gene ie ung on neuem Wissen müssen das explizi e und implizi e Wis-
sen mi einande in den Aus ausch gehen. Dies e zeug eine Wissenspi ale zwi-
schen den implizi en und explizi en Wissen.
47
In einem wei e en Spi almodell haben Nonaka e al. die Umwandlung on impli-
zi em und explizi em Wissen besch ieben. Dabei e anschaulichen sie die Wis-
sense zeugung bzw. Wissensen s ehung om Indi iduum au eine G uppe on
Pe sonen bis hin zu In e ak ion on Un e nehmen. Zunächs müssen die einzel-
nen Mi a bei enden ih implizi es Wissen ak i ie en. Du ch Kommunika ion mi
de G uppe s ellen diese ih Wissen zu Ve ügung. Gleichzei ig in e nalisie das
Indi iduum die E ah ungen de G uppe. Ein imme wäh ende Wechsel on Wis-
sensex e nalisie ung und Wissensin e nalisie ung zwischen Indi iduum, G uppe,
Un e nehmen und übe die Un e nehmensg enzen hinaus läss eine sei s Wis-
sen e ügba we den, ande e sei s komm es zu einem Wissenszuwachs ü das
Un e nehmen. Vo ausse zung hie ü is sowohl die pe sönliche Kommunika ion
44
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 2012, S. 81 .
45
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 2012, S. 85 .
46
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 2012, S. 87 .
47
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 2012, S. 72 .; gl. Lehne , F., Wissens-
managemen , 2021, S. 120.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
11
zwischen den Mi a bei enden als auch de Einsa z on In o ma ions- und Kom-
munika ions echnologie.
48
2.1.4 Wissenss a egien
Es lassen sich zwei wesen liche Wissenss a egien im Wissensmanagemen un-
e scheiden, die Kodi izie ung- und die Pe sonalisie ungss a egie.
49
Die zwei
S a egien bie en Ansä ze ü die Übe agung und Gene ie ung neuen Wissens,
dahe können sie auch Wissens ans e s a egien genann we den.
50
Bei dem People- o-Documen -Ansa z, auch Kodi izie ungss a egie genann ,
wi d das Wissen on eine Pe son sich ba gemach , on diese Pe son unab-
hängig explizie und dokumen ie . Es kann anschließend on ande en Pe sonen
ü e schiedene Zwecke e wende we den. Die Dokumen a ion des Wissens
e olg dabei übe Da enbanken ode So wa elösungen
51
ode z. B. übe Hand-
büche , Mik oa ikel und Wikis.
52
Vo eil dieses Ansa zes is zum einen, dass Wis-
sen wei e gegeben we den kann, ohne dass de Wissensgebende und -emp an-
gende in einen pe sönlichen Aus ausch gehen müssen.
53
Zum ande en kann ein-
mal kodi izie es Wissen beliebig o ans e ie we den und weis dami eine
hohe Skalie ba kei au .
54
Bei dem Pe son- o-Pe son-Ansa z, auch Pe sonalisie ungss a egie genann ,
wi d das Wissen on eine ode meh e en Pe sonen in einem di ek en Aus ausch
mi ande en Pe sonen ge eil . Es muss nich zwingend dokumen ie we den. De
Fokus lieg au dem Dialog zwischen den Indi iduen. De Einsa z on compu e -
ges ü z en Dokumen ensys emen wi d hie ü die un e s ü zende Kommunika-
ion genu z und nich p imä zu Da enablage. De Ansa z eigne sich be o zug
ü implizi es Wissen, das schwe zu kodi izie en is .
55
Beispiele hie ü sind u. a.
Job Ro a ion ode Wissensgemeinscha en.
56
48
Vgl. Nonaka, I. e al., O ganisa ion Wissen, 2012, S. 89-93; gl. Lehne , F., Wissens-
managemen , 2021, S. 121 .; gl. No h, K., Wissenso ien ie e Un e nehmens üh-
ung, 2021, S. 50 .
49
Vgl. Me ens, P. e al., Wi scha sin o ma ik, 2005, S. 80 .
50
Vgl. Thiel, M., Wissens ans e , 2002, S. 33 .
51
Vgl. Hansen, M. e al., Managing knowledge, 1999, S. 106 .
52
Vgl. Pi che , R., O ganisa o isches Wissensmanagemen , 2014, S. 39.
53
Vgl. Hansen, M. e al., Managing knowledge, 1999, S. 108.
54
Vgl. Me ens, P. e al., Wi scha sin o ma ik, 2005, S. 80 .
55
Vgl. Hansen, M. e al., Managing knowledge, 1999, S. 107-111;
gl. G eine , M. e al., knowledge managemen , 2007, S. 5-7.
56
Vgl. Pi che , R., O ganisa o isches Wissensmanagemen , 2014, S. 39.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
12
Eine Kombina ion de beiden S a egien (siehe Abbildung 2) inde in de P axis
häu ig Anwendung.
57
Abbildung 2: Wissenss a egien
Die beiden Wissenss a egien we den im Kapi el 3.1 ü eine O dnung de Wis-
sens ans e maßnahmen e neu au geg i en.
2.2 Wissens ans e als Teil des Wissensmanagemen s
De nach olgende Abschni okussie au den Wissens ans e als Teil des Wis-
sensmanagemen s. Die Beg i lichkei wi d zunächs de inie . Die Bedeu ung so-
wie die He aus o de ungen in Bezug au den Wissens ans e ü den E olg ei-
nes Un e nehmens we den analysie .
2.2.1 De ini ion Wissens ans e
De Beg i Wissens ans e wi d in de Li e a u mi synonymen Beg i en beleg ,
u. a.:
58
Wissens( e ) eilung
59
, Wissensaus ausch, Wissensübe agung, Wis-
senswei e gabe, Know-how-T ans e ode Wissens e b ei ung.
Eine einhei liche De ini ion is nich exis en .
60
P obs e al. besch eiben Wissen-
s ans e als „(Ve -)Teilung on E ah ungen in de O ganisa ion“
61
und sehen
dies als die G undlage, Wissen und E kenn nisse un e nehmenswei in einem
zweckmäßigen Um ang e ügba zu machen. De Fokus lieg dabei au eine
57
Vgl. Me ens, P. e al., Wi scha sin o ma ik, 2005, S. 81.
58
Vgl. Lehne , F., Wissensmanagemen , 2021, S. 137.
59
P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 32.
60
Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 19.
61
P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 32.
Kodi izie ungs-
s a egie
Pe sonalisie ungs-
s a egie
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
19
Ve se zung, ode a bei nehme sei ig ini iie sein, z. B. du ch eine in e ne Bewe -
bung au eine höhe bewe e e Posi ion.
105
2.3.3 Auswi kungen au den Wissens ans e
Die un e schiedlichen Aus i e können sich un e schiedlich s a k au die Be ei -
scha de Einzelnen zum Wissens ans e auswi ken.
Es is anzunehmen, dass Mi a bei ende, die au g und eine Pe sonal eise -
zungsmaßnahme aus dem Un e nehmen ausscheiden, wenige Mo i a ion und
In e esse au b ingen, ih E ah ungswissen zu eilen.
106
Bei de Eigenkündigung
du ch die Mi a bei enden is on einem Leis ungs ückgang bei den Mi a bei en-
den in dem Zei aum zwischen de Kündigungs is und dem Un e nehmensaus-
i auszugehen.
107
Auch dies kann sich nega i au die Be ei scha zu Wis-
sens eilung und -siche ung auswi ken.
Das Mo i a ions e hal en bei du ch Pensionie ung bzw. Ve en ung aus e en-
den Mi a bei enden kann hoch sein, sodass diese Mi a bei enden den Wissens-
ans e un e s ü zen. Das In e esse des Un e nehmens an ih em Wissen könn e
als We schä zung in e p e ie we den und eine zusä zliche Mo i a ion zu Tei-
lung des Wissens sein.
Das E ah ungswissen on Mi a bei enden wu de o übe einen länge en Zei -
aum im Un e nehmen au gebau . Es soll e dahe auch beim Ausscheiden eine
ode eines Mi a bei enden diesem e hal en bleiben. Wissens ans e soll e dahe
zu einem es en Bes and eil des O boa ding-P ozesses we den, unabhängig da-
on, ob be ei s eine Nach olge in ode ein Nach olge bekann is ode nich .
108
Is noch nich bekann , ob es eine nach olgende Pe son ü den eiwe denden
A bei spla z geben wi d, kann dies zu Beso gnis bei den e bleibenden Team-
mi gliede n üh en. Die Mi a bei enden könn en be ü ch en, die Au gaben daue -
ha übe nehmen zu müssen bzw. diese übe nehmen zu müssen, bis eine Nach-
olge ein i .
109
105
Vgl. Wiebusch, R., Mi a bei e luk ua ion, 2022, o. S.
106
Vgl. Jan zen, M., E ah ungswissen, 2009, S. 9.
107
Vgl. Niede , P., Fluk ua ion, 2004, S. 358.
108
Vgl. Scho a, S., Ini ia o Wissens ans e , 2018, S. 107 .
109
Vgl. Scho a, S., Ini ia o Wissens ans e , 2018, S. 107.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
20
2.4 Zwischen azi
In diesem Kapi el wu de ein Übe blick de heo e ischen G undlagen zu den The-
men Wissen, Wissens ans e und Aus i en on Mi a bei enden gegeben und
dami ein Ve s ändnis ü die P oblems ellung de A bei gescha en. Es zeig
sich, dass in de Li e a u e schiedene De ini ionen und Ansä ze bes ehen, die
hie nu zu einem kleinen Teil wiede gegeben we den konn en. Es gib einen
b ei en wissenscha lichen Disku s. Jedoch schein Einigkei da übe zu he -
schen, dass Wissen an Pe sonen geknüp is und nich ohne die Mi wi kung und
den Aus ausch on Indi iduen en s ehen kann. Des Wei e en wu de die Bedeu-
ung des Wissens ans e s ü den E olg eines Un e nehmens he ausgea bei e .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
21
3 Wissens ans e maßnahmen und En wicklung eine Klassi izie ung
Um das Wissen on ausscheidenden Mi a bei enden zu bewah en und e ügba
zu machen, muss ein Un e nehmen ühzei ig angemessene Maßnahmen e g ei-
en, um möglichen Wissens e lus en o zubeugen.
Im olgenden Kapi el wi d de Un e suchungsgegens and wei e konk e isie .
Ausgewähl e Me hoden ü die Du ch üh ung und Umse zung des Wissens ans-
e s we den e läu e und disku ie . Des Wei e en we den mögliche Klassi izie-
ungen ü die Bewe ung de Wissens ans e me hoden analysie .
3.1 Me hoden des Wissens ans e s
In de Li e a u we den un e schiedliche Me hoden und Ins umen e ü den Wis-
sens ans e im Rahmen des Wissensmanagemen s besch ieben.
110
Diese kön-
nen im Rahmen diese A bei nich ollum änglich benann und be ach e we -
den.
Die Me hoden di e enzie en zumeis nich nach den G ünden ode No wendig-
kei en des Wissens ans e s. So we den keine ausd ücklichen Wissensbewah-
ungsmaßnahmen speziell ü das Ausscheiden on Mi a bei enden besch ieben.
Gleichwohl gib es eine Di e enzie ung hinsich lich des Wissens ans e s bei
Ve en ung.
111
Dies besch eib jedoch nu einen Aus i sg und, ande e G ünde
wie z. B. Kündigungen e c. we den nich un e schieden.
Das zen ale Thema diese A bei is de Wissens ans e on ausscheidenden
Mi a bei enden. Aus diesem G und we den nach olgend diejenigen Me hoden
und Ins umen e disku ie , die ü die Bewah ung des Wissens on ausscheiden-
den Mi a bei enden als besonde s geeigne scheinen. Diese Me hoden und In-
s umen e des Wissens ans e s we den im Folgenden e ein achend Wissens-
ans e maßnahmen genann .
Die au ge üh en Wissens ans e maßnahmen we den meh ach in un e schied-
liche Li e a u au ge üh . Dennoch s ell diese Übe sich keine olls ändige Au -
lis ung alle Wissens ans e maßnahmen da . Die Maßnahmen ü den Wissens-
ans e sind den Ansä zen des People- o-Documen (Kodi izie ungsansa z) und
des Pe son- o-Pe son (Pe sonalisie ungsansa z) zugeo dne . Diese Ansä ze
110
Vgl. Scho a, S., e olg eiche Wissens ans e , 2018, S. 97.
111
Vgl. Taud , C., Wissens ans e Ve en ung, 2014, S.178-179; gl. Rimse , M.,
In e gene a i e Wissens ans e , 2017, S. 96-108.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
22
wu den be ei s als Wissenss a egien ü die Übe agung und Gene ie ung
neuen Wissens in Kapi el 2.1.4 o ges ell .
Die Un e scheidung de Wissens ans e maßnahmen anhand de zwei Ansä ze
is hil eich, da sie be ei s einen e s en Au schluss da übe geben kann, ü wel-
che A de Wissens e mi lung die jeweilige Wissens ans e maßnahme genu z
we den kann. So eignen sich Maßnahmen, die dem Kodi izie ungsansa z zuge-
o dne sind, besonde s ü Wissen, das sich gu dokumen ie en läss . Komplexes
E ah ungswissen hingegen kann mi els in e ak i e Maßnahmen des Pe sona-
lisie ungsansa zes bes möglich es gehal en we den.
112
3.1.1 People- o-Documen -Ansä ze
Wissens ans e maßnahmen, die diesem Ansa z zugeo dne sind, eignen sich,
um kodi izie es Wissen wei e zugeben, z. B. übe Da enbanken ode Dokumen-
enmanagemen sys eme. Im Fokus s ehen p imä Wissensinhal e, die s anda di-
sie ba sind und auch übe einen länge en Zei aum un e ände ih e Gül igkei
behal en.
113
Das Dokumen ie en on Wissen dien de daue ha en Ve ügba kei und Nu z-
ba kei on Wissen. Die Dokumen a ion kann sowohl sch i lich, bildlich ode di-
gi al e olgen.
114
Dokumen ie es Wissen läss sich beliebig o e iel äl igen und
s eh dami eine Vielzahl on Konsumie enden zu Ve ügung.
115
Compu e ge-
s ü z e Da enbanksys eme e möglichen die s uk u ie e Ablage und Wiede au -
indba kei de elek onischen Da en.
116
Dokumen ie es Wissen eigne sich be-
sonde s ü die Eina bei ung neue Mi a bei ende
117
und e laub zugleich eine
Eina bei ung ohne die Anwesenhei de Wissensgebenden.
3.1.1.1 Handbüche
Ein Handbuch beinhal e A bei sanweisungen ü die E üllung bes imm e Au -
gaben. A bei sanweisungen machen e bindliche Vo gaben ü alle maßgeben-
den A bei sabläu e. Sie e möglichen dami auch die Du ch üh ung de Au gaben
112
Vgl. Pi che , R., O ganisa o isches Wissensmanagemen , 2014, S. 42 .
113
Vgl. Hansen, M. e al., Managing knowledge, 1999, S. 109.
114
Vgl. Pi che , R., O ganisa o isches Wissensmanagemen , 2014, S. 54.
115
Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 206.
116
Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 216.
117
Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 156.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
23
ü Mi a bei ende, die bishe noch keine Be üh ung mi diesen A bei sau gaben
ha en. In Handbüche n we den die Au gabens ellung, die A bei sme hoden, die
benö ig en A bei smi el und echnischen Sys eme sowie de Zei um ang und de
äumliche Um ang besch ieben. Handbüche mi den da in en hal enen A bei s-
anweisungen können bei de Eina bei ung neue Mi a bei enden un e s ü zen.
Du ch den Einsa z on Handbüche n kann auch nach dem Ausscheiden on Mi -
a bei enden siche ges ell we den, dass A bei sabläu e ande en Mi a bei enden
e mi el we den. Dies un e s ü z und e möglich das Fo üh en de Au gaben.
Des Wei e en agen sie zu eine ge inge en Fehle quo e und eine einhei lichen
Quali ä bei de A bei sdu ch üh ung bei.
118
Dabei is es wich ig, dass die en hal-
enen Anweisungen handlungso ien ie e ass we den. Es sollen lediglich In-
o ma ionen en hal en sein, die den Anwendenden dienlich sind. Au Hin e g und-
in o ma ionen soll e zich e we den.
119
3.1.1.2 Wissenska en
In de Li e a u inden sich neben de Bezeichnung Wissenska en auch die Be-
zeichnungen Knowledge Maps ode Wissenslandka en.
Eine Wissenska e is eine Möglichkei de Visualisie ung des A bei sum elds ei-
nes Wissens agenden und e möglich es, einen Gesam übe blick alle no wen-
digen A bei sinhal e zu e hal en. Das Wissen und die Kompe enzen de ode des
S elleninhabenden können so s uk u ie abgebilde we den. Au de Wissens-
ka e lassen sich Wissensgebie e, Au gaben, wich ige S akeholde , e o de liche
Sys eme, P ozesse und Funk ionen da s ellen.
120
Wissenska en geben Au schluss und Übe blick übe o handenes Wissen im
Un e nehmen.
121
Es we den Wissens äge , -inhal e und -s uk u en abgebil-
de .
122
Dies e olg häu ig mi els des Einsa zes on Mindmaps.
123
Wissenska en
geben Au schluss übe Wissens lüsse im Un e nehmen und können bei de Iden-
i izie ung on Wissensbeda en un e s ü zen.
124
Sie können E olgsgeschich en,
Ne zwe ke, He aus o de ungen sowie de en Zusammenhänge da s ellen und als
118
Vgl. Diepen, G. e al., Wi scha sleh e, 1991, S. 70.
119
Vgl. Manualise, Handbuch, 2024, o. S.
120
Vgl. Acke mann, B., Wissensemp änge , 2018, S. 139 .
121
Vgl. Pawlowsky, P., Wissensmanagemen , 2019, S. 329.
122
Vgl. Willke, H., sys emisches Wissensmanagemen , 2004, S. 98-105.
123
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 131.
124
Vgl. Willke, H., sys emisches Wissensmanagemen , 2004, S. 98-105.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
24
Basis eines s uk u ie en Aus i sgesp ächs
125
angewand we den. P imä geh
es um das Explizie en und Dokumen ie en on Wissen. Dahe eigne sich die
Me hode sowohl ü den Fall, dass noch keine nach olgende Pe son bekann is ,
als auch ü die Si ua ion, dass diese be ei s im Un e nehmen is .
126
Das Au -
zeichnen on E ah ungswissen is besonde s wich ig, wenn es noch keine nach-
olgende Pe son ü die eiwe dende S elle gib . Die Wissenska e kann Hin-
weise und Handlungsanweisungen de o he igen Pe son ü die nach olgende
Pe son wiede geben.
127
Eine eindeu ige Zuo dnung de Wissenska en zum People- o-Documen -Ansa z
kann nich o genommen we den. Du ch die Kodi izie ung des Wissens da übe ,
übe welches Wissen eine bes imm e Pe son e üg , kann es auch dem Pe son-
o-Pe son-Ansa z zugesch ieben we den.
128
3.1.1.3 Mik oa ikel
Mik oa ikel wu den e s mals 1996 on Willke besch ieben.
129
Mik oa ikel e mög-
lichen das Dokumen ie en on konk e en E ah ungen aus dem be u lichen All ag
in Fo m eine „komp imie en Falls udie“. Dabei wi d de E ah ungskon ex de
E kenn nisgewinnung eben alls e ass . Bei konsequen e Anwendung wi d de
Au bau eine Wissensbasis sowie de Ve knüp ung on pe sonalem und o gani-
sa ionalem Wissen un e s ü z . Willke besch eib Mik oa ikel als leich zugängli-
ches Ins umen , da die meis en Wissensa bei enden be ei s E ah ungen mi
dem Ve assen on Bei ägen haben
130
und dahe die Hü de in de Anwendung
ge ing e schein .
Das Ziel is die s uk u ie e Wiede gabe und Ve knüp ung on E kenn nissen,
Ideen, (Le n-) E ah ungen und Gedankengängen. Die Wissensgebenden müs-
sen zunächs Wissen gene ie en, z. B. in Fo m eine E kenn nis, und dieses ü
Wissensnehmende e s ändlich e sch i lichen. De Au bau eines Mik oa ikels
olg dabei einem o gegebenen Schema. Zunächs wi d das Thema als Headline
benann . Es olg die Geschich e mi dem gesam en Kon ex . Einsich en und E -
kenn nisse in Fo m on Lessons Lea ned und die da aus esul ie enden Folge-
ungen we den da geleg . Den Schluss bilden mögliche Anschluss agen. De
125
Vgl. Kapi el 3.1.2.1 S uk u ie e Aus i sgesp äche.
126
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 131.
127
Vgl. Scho a, S., e olg eiche Wissens ans e , 2018, S. 89.
128
Vgl. Pi che , R., O ganisa o isches Wissensmanagemen , 2014, S. 39.
129
Vgl. Willke, H., Mik oa ikel, 2009, S. 97.
130
Vgl. Willke, H., Mik oa ikel, 2009, S. 97 .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
25
Mik oa ikel wi d bewuss ü die Si ua ion Wissensgebende und -emp angende
e ass .
131
Ein Mik oa ikel soll e dabei möglichs anschaulich o mulie we den,
sodass sich die Lesenden gu in die Si ua ion ein ühlen können.
132
Mik oa ikel
ö de n das Explizie en on implizi em Wissen.
3.1.1.4 Wiki
Ein Wiki als Dokumen enbiblio hek is eine webbasie e Anwendung, die das sys-
ema ische Sammeln on Wissen in Fo m on Dokumen en und In o ma ionen
e möglich und diese zu Ve ügung s ell . Dabei kann de Nu zende das Wissen
ab u en ode selbs Wissen ü die Pla o m eins ellen, wodu ch de Wissensin-
hal des Wikis s e ig anwächs .
133
Es läss neben de E assung on explizi em
Wissen auch die Möglichkei zu, implizi es Wissen in explizi es Wissen zu ans-
o mie en.
134
Wikis sind in ui i bedienba
135
und können sich dadu ch posi i au die Akzep-
anz de Anwendenden auswi ken.
Wikis we den echnisch übe einen Webse e abgebilde . Das Wiki selbs be-
s eh aus eine Vielzahl on Einzelsei en, die mi einande e link sein können.
Jede Einzelsei e kann on allen Anwendenden geände , e wei e ode au an-
de e Weise angepass we den. Das gesam e Wiki kann geziel übe die Voll ex -
suche nach ele an en Inhal en du chsuch we den. Vo eile bie e übe dies die
Möglichkei , im Kommen a eld F agen zu s ellen, Ve besse ungs o schläge ein-
zu eichen ode sons ige Hinweise zu hin e lassen.
136
Diese Funk ionen können
zusä zlich einen ö de nden Ein luss au die Akzep anz und den Aus ausch inne -
halb des Wikis haben.
3.1.2 Pe son- o-Pe son-Ansä ze
Wissens ans e me hoden, die dem Pe son- o-Pe son-Ansa z zugeo dne sind,
eignen sich o angig zu Sich ba machung on komplexem Expe innen- und
Expe enwissen, das nich leich zu s anda disie en is . Diese A on Wissen ha
131
Vgl. Willke, H., Mik oa ikel, 2009, S. 97 .
132
Vgl. Scho a, S., Mik oa ikel, o. J., o. S.
133
Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 159, 249; gl. Wusche , S. e al.,
Wissensbewah ung, 2016, S. 131 .
134
Vgl. Acke mann, B., T ans e E ah ungswissen, 2014, S. 156 .
135
Vgl. Voig , S. e al., Wiki-Sys eme, 2016, S.141 .
136
Vgl. Voig , S. e al., Wiki-Sys eme, 2016, S.469.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
26
un e Ums änden eine ge inge e Gül igkei sdaue , sodass ein Explizie en o mals
nich ziel üh end is . Des Wei e en kann eine Dokumen a ion des Wissens seh
um ang eich sein, sodass die Wissensemp angenden dieses nich leich e a -
bei en könn e. Es is s a k pe sonengebunden und wi d o angig in einem di ek-
en Aus ausch zwischen den Pe sonen wei e gegeben.
137
3.1.2.1 S uk u ie e Aus i sgesp äche
S uk u ie e Aus i sgesp äche, auch Expe Deb ie ings genann , sind eine
Möglichkei de Wissensbewah ung on ausscheidenden Fachk ä en, o angig
wissensin ensi e Be eiche.
138
P imä es Ziel is es, das implizi e Wissen diese
Pe soneng uppe sich ba we den zu lassen, um es wei e geben zu können.
139
Es wi d emp ohlen, die Aus i sgesp äche möglichs gemeinsam mi den aus-
scheidenden Mi a bei enden un e Einbeziehung de nach olgenden Mi a bei en-
den du chzu üh en.
140
Dabei we den die ausscheidenden Mi a bei enden du ch
speziell ausgebilde e Fachleu e in einem In e iew s uk u ie zu Wissensinhal-
en be ag .
141
Das dabei iden i izie e Wissen kann in Wikis es gehal en we den
und de En wicklung on Wissenska en als Basis dienen.
142
Bei einem T ans e gesp äch sind mindes ens zwei on d ei möglichen Pe sonen-
g uppen be eilig . Dabei handel es sich zum einen um ausscheidende Mi a bei-
ende, welche die Rolle de Pe son mi Expe ise und dami den ak i en, e zäh-
lenden Pa übe nehmen. Zum ande en is eine mode ie ende Pe son anwesend.
De en Haup au gabe is es, das Gesp äch mi els F agen zu s eue n. Daneben
is sie ü die Vo - und Nachbe ei ung inkl. de Dokumen a ion e an wo lich.
Eine op imale Wissenswei e gabe kann e ziel we den, so e n auch nach ol-
gende Mi a bei ende als passi e Zuhö ende in de Rolle eines No izen in ol ie
sind. Die Teilnahme de No izen is abe nich zwingend.
143
137
Vgl. Pe sonio, Wissensmanagemen , 2024, o. S.
138
Vgl. Lehne , F., Wissensmanagemen , 2021, S. 469.
139
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 126.
140
Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 211; gl. Wusche , S. e al., Wis-
sensbewah ung, 2016, S. 126.
141
Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 211; gl. No h, K., Wissenso ien-
ie e Un e nehmens üh ung, 2021, S. 283.
142
Vgl. Lehne , F., Wissensmanagemen , 2021, S. 471.
143
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 126.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
27
Eine op imale Dokumen a ion des Wissens kann übe Video- bzw. Audioau -
zeichnungen e ziel we den.
144
Wusche e al. assen eben alls das T iadengesp äch und die Wissenss a e e
un e dem Obe beg i T ans e gesp äch zusammen.
145
Die Wissenss a e e
wu de on de Volkswagen Coaching GmbH als Ins umen zu Siche ung on
E ah ungswissen bei in e nem S ellenwechsel ode Ren enaus i en on Mi a -
bei enden en wickel . Dabei geh es neben dem Siche n on Fak enwissen p i-
mä um das Fes hal en des E ah ungswissens. Mi els di e se Me hoden, z. B.
Mindmapping, s uk u ie en und nich s uk u ie en Lei adenin e iews e c. wi d
de Wissens ans e e möglich .
146
3.1.2.2 Men o en- bzw. Pa enscha smodelle
In de Li e a u gib es un e schiedliche Bezeichnungen ü die Wissenssiche ung
und -wei e gabe zwischen e ah enen Mi a bei enden und wenige e ah ene en
Mi a bei enden. Die Beg i lichkei en Wissens andem, Men o ing, Coaching,
g aue Be a e s äbe ode sempai-kohai exis ie en nebeneinande .
147
In allen
möglichen Ausp ägungen geh ein Be a ende (Coach) eine Be a ungsbeziehung
mi einem Klien en (Coachee) ein. Dabei en s eh eine enge Beziehung zwischen
Coach und Coachee. Das Ziel is es, E ah ungswe e des Coachs au den Coa-
chee zu übe agen, sodass diese ü die zu übe nehmende A bei sau gabe und
zu P oblemlösung genu z we den können.
148
Eine Sonde olle in de Wissense hal ung und -siche ung übe nehmen die
„g auen Be a e s äbe“. Dabei übe nimm die Coaching-Rolle eine Expe in ode
ein Expe e im Ruhes and. Mi els eines Be a e e ages wi d diese Pe son wie-
de ü das Un e nehmen ä ig und gib ih e we ollen E ah ungen und
144
Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 211; gl. Wusche , S. e al., Wis-
sensbewah ung, 2016, S. 126.
145
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 126.
146
Vgl. Pawlowsky, P., Wissensmanagemen , 2019, S. 243 .
147
Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 210 ; gl. Wusche , S. e al., Wis-
sensbewah ung, 2016, S. 129 ; gl. Scho a, S., e olg eiche Wissens ans e 2018,
S. 89; gl. Ge ha ds, S. e al., Wissensmanagemen Ins umen e, 2020, S. 114 ; gl.
No h, K., Wissenso ien ie e Un e nehmens üh ung, 2021, S. 193.
148
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 129 .; gl. Pawlowsky, P., Wis-
sensmanagemen , 2019, S. 243.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
28
Ne zwe ke an den Coachee wei e , mi dem E ek , dass das E ah ungswissen
ü das Un e nehmen nich e lo en is .
149
In wes lichen Lände n äll es Wissens agenden häu ig schwe , ih Wissen zu
eilen. Sie beg ei en ih Wissen o mals als Mach . Dagegen exis ie in Japan die
T adi ion des sempai-kohai. De Beg i besch eib eine japanische Me hode, um
eine nach olgende Pe son geziel übe einen länge en Zei aum zu en wickeln.
Dabei en s eh eine enge Beziehung zwischen einem e ah enen, äl e en Men o
ode eine Men o in und eine ode einem jünge en Mi a bei enden. De Jünge e
wi d übe einen länge en Zei aum du ch den Men o eingewiesen. Du ch ge-
meinsame F eizei ak i i ä en en s eh eine Ve auensbasis, die wiede um den
Aus ausch on implizi em Wissen ö de n kann.
150
3.1.2.3 Job Ro a ion
Job Ro a ion eigne sich o allem ü die Wei e gabe on schwe dokumen ie -
ba em E ah ungswissen. Mi a bei ende haben die Möglichkei , in ande en Un-
e nehmensbe eichen ü einen gewissen Zei aum ä ig zu sein, um die eigene
A bei s ou ine zu du chb echen und neue Impulse zu e hal en.
151
Dies ö de die
pe sönliche Wei e en wicklung des eigenen Wissens und de Fähigkei en des
Mi a bei enden. Diese Me hode kann dabei zum Au bau on Wissensne zwe ken
bei agen.
152
Job Ro a ion kann eine Un e s ü zungs unk ion beim Au bau und Siche n on E -
ah ungswissen on ausscheidenden Mi a bei enden einnehmen. Denkba is
dies o allem bei Mi a bei enden, die au g und des Ren enein i s ausscheiden.
Dabei kann de Wissens ans e du ch Job Ro a ion wei o dem zei lichen Aus-
scheiden des Mi a bei enden e olgen, indem eine Nach olge in ode ein Nach-
olge übe einen länge en Zei aum eingea bei e wi d.
149
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 129 .; gl. Pawlowsky, P., Wis-
sensmanagemen , 2019, S. 243.
150
Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 210 .
151
Vgl. Ge ha ds, S. e al., Wissensmanagemen Ins umen e, 2020, S. 77.
152
Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 158; gl. Schie smann, C. e al.,
O ganisa ionsen wicklung, 2014, S. 383.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
35
Encoded Knowledge en s eh du ch die Kombina ion on kollek i em und expli-
zi em Wissen. Es is in Fo m on Vo sch i en und Rich linien gu dokumen ie ba
und somi ü Un e nehmen gu abbildba .
Embedded Knowledge e binde kollek i es Wissen mi implizi em Wissen. Es
äuße sich in Rou inen und ge eil en No men eine O ganisa ion. Die Basis bil-
den eine gemeinsame Übe zeugung und Ve s ändnis, wodu ch die Kommunika-
ion inne halb eine O ganisa ion ges ä k wi d.
192
Als E gebnis de A bei sollen Hinweise gegeben we den, welche Ins umen e
bzw. Me hoden des Wissens ans e s besonde s geeigne sein können, den Wis-
sens ans e bei ausscheidenden Mi a bei enden s uk u ie du chzu üh en, si-
che zus ellen und ihn insgesam zu e besse n. De Fokus diese Un e suchung
ich e sich au ausscheidende Mi a bei ende mi einem indi iduellen Aus i . Aus
diesem G und sind o allem die Kombina ionen mi de Dimension „indi iduelles
Wissen“ on In e esse. Die Klassi izie ungen „Emb ained“ und „Embodied“
Knowledge we den ü die wei e e Bea bei ung e wende .
3.2.2 Zei au wand ü den Wissens ans e
Eine He aus o de ung ü die Du ch üh ung de Wissens ans e maßnahmen
s ell de zei liche Au wand da . Diese wi d o als zu hoch angesehen und eil-
weise als Zusa zbelas ung emp unden.
193
De Fak o Zei is ü Tä igkei en im
Zusammenhang mi Wissensmanagemen ein E olgs ak o .
Das Be ei s ellen „zei liche F ei äume“ in O ganisa ionen is eine Vo ausse -
zung, um die Be ei scha on Mi a bei enden ü Wissensmanagemen ak i i ä en
zu ö de n.
194
Wissensgebende soll en on dem Zweck de Wissens ans e maß-
nahme übe zeug sein, da sons jegliche Zei au wand ü Wissens ans e me-
hoden als belas end emp unden we den kann. A bei sweisen mi ge inge em
zei lichem Au wand können die Akzep anz de e wende en Wissens ans e me-
hoden e höhen.
195
Eine O ganisa ion muss selbs en scheiden, wie iel Zei sie
ü den Wissens ans e be ei s ellen kann. Zu g oße Zei kon ingen e können da-
bei als S ö ung emp unden we den,
196
da sie den üblichen Be iebsablau
192
Vgl. F os , J., Wissensmanagemen , o. J., o. S.; gl. Lam, A., Taci Knowledge, 2000,
S. 492 .
193
Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 106.
194
Vgl. Lehne , F., Wissensmanagemen , 2021, S. 439.
195
Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 107.
196
Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 107.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
36
beein äch igen können. Dabei zeig sich, dass diejenigen Wissens ans e maß-
nahmen häu ig e olg eiche sind, die einen höhe en zei lichen Einsa z bei de
Umse zung e o de n.197
G ames o dne den e o de lichen Zei beda ü den Wissens ans e en lang ei-
ne Skala on „ ela i nied ig“ bis „ ela i hoch“ ein. Rela i mein dabei die sub-
jek i e Eino dnung de ode des Wissensgebenden inne halb de eigenen O ga-
nisa ion.198
3.2.3 Häu igkei de Wissenssiche ung
Fü die Wahl eine geeigne en Wissens ans e me hode schein es on Bedeu-
ung zu sein, ob die Maßnahmen zu Wissenssiche ung en wede einmalig ode
a bei sbeglei end s a inden. Einmaligkei wi d de inie übe Maßnahmen, die an
zwei bis d ei Tagen, z. B. o dem unmi elba en Ausscheiden de Mi a bei en-
den, du chge üh we den. A bei sbeglei ende Wissenssiche ungsme hoden da-
gegen we den anhal end übe einen länge en Zei aum on Wochen und Mona-
en du chge üh .199 Wie o die Wissenssiche ung e olgen soll e, oblieg eine
indi iduellen Einschä zung. Die En scheidung ü eine einmalige ode a bei sbe-
glei ende Wissenssiche ung is du ch die Wissensgebenden bzw. die Füh ungs-
k a zu e en.200
G ames nenn sowohl Vo eile ü die einmalige als auch a bei sbeglei ende Wis-
senssiche ung. Fü die einmalige Wissenssiche ung ku z o dem Ausscheiden
de Mi a bei enden sp ich die Ak uali ä des zu e hebenden Wissens. Des Wei-
e en kann die Be ei scha zu Wissenssiche ung e höh we den, da die Wis-
sensgebenden dem Thema nich pe manen Au me ksamkei schenken müssen.
Es kann zudem das Risiko senken, im ope a i en Geschä e gessen zu we -
den.201 Fü die a bei sbeglei ende Wissenssiche ung dagegen sp ich , dass sich
egelmäßige und kleine e Wissenssiche ungsmaßnahmen besse in den O gani-
sa ionsablau in eg ie en lassen und sich die En wicklung eine O ganisa ion zu
eine „wissenden O ganisa ion“ besse ealisie en läss .202
197 Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 107.
198 Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 106.
199 Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 103, 109.
200 Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 110 .
201 Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 110.
202 Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 110 .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
37
3.2.4 Didak ische An o de ung
Die didak ischen Fähigkei en de ode des Wissensgebenden können ü die e -
olg eiche Wei e gabe des Wissens on Bedeu ung sein. Es is o eilha , wenn
die ausscheidende Pe son übe eine angemessene Kompe enz zu Wei e gabe
des eigenen Wissens e üg .
203
Dies schein besonde s ü die Ve mi lung des
implizi en Wissens wich ig, da dieses schwe zu e balisie en und zu dokumen-
ie en is . Eine s uk u ie e und me hodische Explika ion des Wissens is dabei
wesen lich. Eben alls sind didak ische Fähigkei en bei de Ve mi lung on expli-
zi em Wissen e o de lich, da dieses Wissen ohne den zu e mi elnden Kon ex
o mals nich du ch eine wei e e Pe son e wende we den kann.
204
Bei G ames inde sich die didak ische Ausp ägung in Ges al des Le nau wands
ü die Wissensgebe in ode den Wissensgebe als eine Dimension in dem Vie -
Dimensionen-Modell des Wissens ans e s wiede .
So e n es die A bei ssi ua ion zuläss , können Me hoden des Wissens ans e s
wäh end de A bei szei den Wissensgebenden e mi el we den. Is die A bei s-
belas ung zu hoch, soll e da on abgesehen we den.
205
Weisen die didak ischen Fähigkei en de abgehenden Mi a bei enden Schwä-
chen au , können diese du ch die Teilnahme an geziel en T ainingsmaßnahmen,
z. B. T ain- he-T aine -Schulungen, e mi el we den.
206
Eine wei e e Möglich-
kei is es, die Wissensgebenden du ch P ozessbeglei ende zu un e s ü zen. Die
P ozessbeglei enden e ügen übe die aus eichenden me hodischen und didak-
ischen Kompe enzen. Sie können den ausscheidenden Mi a bei enden beim
Wissens ans e behil lich sein
207
, z. B. du ch das Sich ba machen on e bo ge-
nem E ah ungswissen mi els sys ema ischen Hin e agens.
208
De Wissens-
und Kompe enzau bau bei de nach olgenden Pe son kann du ch eine gu e di-
dak ische Beglei ung du ch die Wissensgebende ode den Wissensgebenden
ge ö de we den.
209
203
Vgl. Taud , C., Wissens ans e Ve en ung, 2014, S. 179.
204
Vgl. Acke mann, B., T ans e E ah ungswissen, 2014, S. 151.
205
Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 111 .
206
Vgl. Taud , C., Wissens ans e Ve en ung, 2014, S. 179.
207
Vgl. Taud , C., Wissens ans e Ve en ung, 2014, S. 180; gl. G ames, P., Wissens-
ans e O ganisa ionen, 2020, S. 112.
208
Vgl. Taud , C., Wissens ans e Ve en ung, 2014, S. 180.
209
Vgl. Taud , C., Wissens ans e Ve en ung, 2014, S. 182.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
38
Die didak ischen Fähigkei en können subjek i als „ ela i hoch“ ode „ ela i
nied ig“ eingeschä z we den.
210
G ames o dne die didak ischen Fähigkei en de
ode des Wissensgebenden au eine Skala ein. Dabei bezieh e „ ela i “ au die
Pe son de ode des Wissensgebenden im Kon ex de en sp echenden O gani-
sa ion. De Le nau wand gil auch dann als ela i hoch, wenn die Pe son selbs
F eude am Wissens ans e ha . Es s ell eine Meh belas ung ü sie da , wenn-
gleich diese mo i ie end wi ken kann.
211
Die didak ischen Fähigkei en de ode des ausscheidenden Mi a bei enden
scheinen einen Ein luss au das Gelingen bei de Anwendung und Umse zung
de Wissens ans e maßnahme zu haben. Dennoch soll e die Ve an wo ung und
die Zus ändigkei ü den Wissens ans e nich bei den ausscheidenden Mi a -
bei enden e o e we den.
Das Un e nehmen ha ein o iginä es In e esse da an, dass das o handene Wis-
sen dem Un e nehmen auch kün ig zu Ve ügung s eh . Aus diesem In e esse
he aus oblieg dem Un e nehmen die Ve an wo ung ü den Wissens ans e . Es
muss die da ü benö ig en In as uk u en und Kompe enzen be ei s ellen bzw.
diese ö de n.
212
Gleichwohl können die ausscheidenden Mi a bei enden mi ih e
Mo i a ion, ih e Be ei scha und ih en pe sönlichen Kompe enzen zum E olg
des Wissens ans e s bei agen.
3.2.5 No wendige pe sönliche Aus ausch
Die Übe gabesi ua ion beein luss die Auswahl de Wissens ans e me hodik bei
ausscheidenden Mi a bei enden.
213
Dabei schein de Ums and, ob die eiwe -
dende S elle nachbese z wi d ode nich , ü die Wahl de Wissens ans e me-
hodik on Bedeu ung zu sein.
Wusche e al. un e scheiden d ei mögliche Kons ella ionen ü die Übe gabesi-
ua ion des Wissens ans e s beim Ausscheiden on Mi a bei enden:
Übe gabesi ua ion 1: Die Neubese zung e olg o dem Ausscheiden de ode
des Mi a bei enden. Die nach olgende Pe son is bekann und auch be ei s im
Un e nehmen. De Wissens ans e kann di ek zwischen de ausscheidenden
210
Vgl. Taud , C., Wissens ans e Ve en ung, 2014, S. 179; gl. G ames, P., Wissens-
ans e O ganisa ionen, 2020, S. 111.
211
Vgl. G ames, P., Wissens ans e O ganisa ionen, 2020, S. 110 .
212
Vgl. P obs , G. e al., Wissen managen, 2012, S. 67, 156; Vgl. Pawlowsky, P., Wis-
sensmanagemen , 2019, S. 219 .
213
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 122.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
39
und de nach olgenden Pe son e olgen. Die Wissensübe gabe kann pe sönlich,
s uk u ie und gelei e o dem Ausscheiden e olgen.
214
Übe gabesi ua ion 2: Eine Neubese zung de Posi ion e olg nich . Die Tä igkei-
en de ode des ausscheidenden Mi a bei enden we den au das bes ehende
Team e eil . Das Wissen muss mi meh e en Pe sonen ge eil we den. De Wis-
sens ans e kann abe eben alls geplan und s uk u ie du chge üh we den.
215
Übe gabesi ua ion 3: Eine Nachbese zung de Posi ion e olg e s nach Aus-
scheiden de ode des Mi a bei enden. Zu welchem Zei punk eine Nachbese -
zung s a inde , is unbekann . Die Wissensübe gabe und -übe nahme können
nich pa allel du chge üh we den. Dies mach es e o de lich, dass das Wissen
de ausscheidenden Pe son o ab s uk u ie e ass wi d.
216
Übe gabesi ua ion 1 und 2 lassen sich ü die o liegende Un e suchung zusam-
men assen. Beide Si ua ionen haben gemein, dass eine di ek e Wissensübe -
gabe zwischen ausscheidenden und einzelnen ode meh e en nach olgenden
Mi a bei enden s a inden kann.
In de Übe gabesi ua ion 3 is diese di ek e Wissensübe gabe nich möglich. Fü
den Fall, dass eine di ek e Wissensübe gabe dennoch no wendig is , könn e das
Wissen empo ä au eine zu de inie ende Wissensemp angende ode einen Wis-
sensemp angenden ans e ie we den. Diese Pe son wä e es möglich, eine
spä e en Nachbese zung das ele an e Wissen e neu zu übe agen.
Diese Übe gabesi ua ionen lassen sich au die F ages ellung eduzie en, ob ü
einen Wissens ans e ein pe sönliche Kon ak zwischen de ausscheidenden
und nach olgenden Pe son no wendig is .
Fü die wei e e Bea bei ung wi d die Übe gabesi ua ion da übe de inie , ob die
Wissenswei e gabe einen zwingenden di ek en, pe sönlichen Aus ausch e o -
de ode ob de Wissens ans e auch ohne di ek en, pe sönlichen Aus ausch
ollzogen we den kann.
Die No wendigkei eines di ek en, pe sönlichen Aus auschs kann auch ü die
F age wich ig sein, ob de Wissens ans e i uell übe digi ale Medien s a in-
den kann ode ob die am Ve ah en be eilig en Mi a bei enden o O im Un e -
nehmen physisch anwesend sein müssen.
214
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 122 .
215
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 123.
216
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 123.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
40
3.2.6 Be eilig e Pe sonen
Fü die Auswahl geeigne e Wissens ans e me hoden is es en scheidend, wie
iele Pe sonen an dem P ozess de Wissenswei e gabe be eilig sind.
Taud un e scheide hinsich lich de Anzahl de Wissensemp angenden. Dabei
wi d di e enzie , ob das Wissen au eine ode meh e e nach olgende Pe sonen
übe agen we den soll.
217
Wusche e al. e wenden das Me kmal „Be eilig e Pe sonen“ und schließen zu-
sä zlich meh e e Pe sonen als Wissensgebende ein.
218
Sie be onen dabei, dass
Wissen s e s „pe sonengebunden“ is und dahe de di ek e Aus ausch on eine
Pe son zu eine ande en die e ek i s e Me hode de Wissenswei e gabe sei.
219
Bei ausscheidenden Mi a bei enden handel es sich um einzelne Indi iduen, so-
dass o allem Wissens ans e maßnahmen zum Einsa z kommen soll en, die die
Übe gabe on Wissen on eine Pe son au eine ande e Pe son bzw. on eine
Pe son au eine G uppe on Wissensemp angenden un e s ü zen. Gleichwohl
sind Wissens ans e maßnahmen auch aus einem Team he aus ele an , z. B.
ü eine kon inuie liche Wissense assung und -wei e gabe im Un e nehmen.
Fü die wei e e Un e suchung we den Wissens ans e me hoden au ih e Eig-
nung ü die Wissenswei e gabe hinsich lich eines eins zu eins (1:1) und eins zu
meh e en Wissensemp angenden (1:N) un e such . Die Wissensübe agung on
meh e en Pe sonen au meh e e Wissensemp angende (N:N) wi d nich analy-
sie , da sich die A bei ausschließlich au einzelne ausscheidende Mi a bei ende
konzen ie . Die ode de Wissensgebende is ein Indi iduum mi einem jeweils
indi iduellen Aus i .
3.2.7 Zei ho izon des a sächlichen Ausscheidens
No h üh die F is igkei des a sächlichen Ausscheidens sowie die o aussich -
liche Eina bei ungszei als zei bezogene Fak o en im Rahmen de Risikoanalyse
zu Einschä zung eines d ohenden Wissens e lus s au .
220
Fü den wei e en
Fo gang wi d diese Übe legung au geg i en.
217
Vgl. Taud , C., Wissens ans e Ve en ung, 2014, S. 178 .
218
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 121-130.
219
Vgl. Wusche , S. e al., Wissensbewah ung, 2016, S. 132.
220
Vgl. No h, K., Wissenso ien ie e Un e nehmens üh ung, 2021, S. 206.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
41
Es we den nach olgend Zei äume bes imm , die ü den Wissens ans e maxi-
mal zu Ve ügung s ehen soll en bzw. welche Zei ho izon ü die Du ch üh ung
de Wissens ans e maßnahme benö ig wi d. Die Zei äume besch eiben den
Zei punk , zu dem die Wissens ans e maßnahmen begonnen und du chge üh
we den soll en.
In de Li e a u wi d die F is igkei in ku z-, mi el- und lang is ig anhand de Pe -
sonalbeda splanung besch ieben.
221
Die ku z is ige Pe sonalplanung bezieh
sich au einen Planungszei aum on einem Jah , die mi el is ige Beda spla-
nung au d ei bis ün Jah e. Die lang is ige Pe sonalbeda splanung e e ie au
einen Zei aum on meh als ün Jah en.
222
Diese Zei äume scheinen ü die
Anwendung au ein Zei modell ü den Wissens ans e zu lang, o allem die
De ini ion de ku z- und mi el is igen Zei äume. Fü die nach olgende De ini ion
e olg dahe eine O ien ie ung an den gese zlichen Kündigungs is en aus § 622
BGB (1), (2).
Ku z is igkei wi d mi einem Zei aum on bis zu einem Mona gleichgese z .
Dies en sp ich de gese zlichen Kündigungs is eines A bei s e häl nisses on
A bei enden ode Anges ell en, die sich aus § 622 BGB (1) ablei e . Demnach
können A bei nehmende und A bei gebende das A bei s e häl nis mi eine F is
on ie Wochen zum Fün zehn en ode zum Ende eines Kalende mona s kün-
digen.
223
Die F is on einem Mona bleib bei eine Be iebszugehö igkei on bis
zu zwei Jah en bes ehen. Bes eh das A bei s e häl nis länge als zwei Jah e,
e höh sich nach § 622 BGB (2) die Kündigungs is ü den A bei gebenden.
Mi el is igkei soll de inie we den übe einen Zei aum on übe einem Mona
bis zu sieben Mona en. Die F is igkei esul ie aus de sich e länge nden Kün-
digungs is ü den A bei gebenden bei s eigende Be iebszugehö igkei des A -
bei nehmenden. Lau Gese z e höh sich die Kündigungs is ü den A bei ge-
benden, wenn die Anzahl de Jah e des A bei s e häl nisses s eigen. So nenn
das Gese z eine maximale Kündigungs is on sieben Mona en, so e n das A -
bei s e häl nis zwanzig Jah e ode länge bes eh . Diese Kündigungs is en gel-
en nu ü den A bei gebenden und e geben sich aus § 622 (2) BGB.
Lang is igkei mein Zei äume übe sieben Mona e. Dies e gib sich aus planba-
en Abgängen, z. B. du ch den Ren enein i szei punk . Diese is dem
221
Vgl. Domsch, M., Pe sonalplanung, 2020, S. 519.
222
Vgl. Jung, H., Pe sonalwi scha , 2011, S. 119.
223
Die Kündigungs is des A bei gebenden kann sich du ch Be iebszugehö igkei e hö-
hen. Vgl. § 622 (2) BGB.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
42
Un e nehmen wei im Vo aus bekann , en sp echend ech zei ig kann mi Maß-
nahmen zum Wissens ans e begonnen we den.
Ein plö zliches Ausscheiden on Mi a bei enden, esul ie end du ch den Tod ode
die K ankhei diese Mi a bei enden, lassen keinen zei lichen Spiel aum ü das
Au se zen und Du ch üh en on Wissens ans e maßnahmen zu. Die Mi a bei-
enden, und dami auch ih Wissen, s ehen dem Un e nehmen zum Zei punk des
Ein e ens des Ad-hoc-E eignisses nich meh zu Ve ügung. So e n das Wis-
sen nich im Vo eld gesiche we den konn e, is es ü das Un e nehmen im
Todes all unwiede b inglich e lo en.224 Umso wich ige schein es, Wissen lang-
is ig au zubauen, pe manen zu dokumen ie en, zu eilen und so de O ganisa-
ion e ügba zu machen, um einem Wissens e lus o zubeugen. Dabei soll e
eben alls in Be ach gezogen we den, Wissen im Un e nehmen edundan zu
hal en. Das heiß es soll e möglichs eine wei e e Pe son als zusä zlich Wissens-
agende au gebau we den. Diese Pe son wä e in de Lage, ohne wei e e Ein-
a bei ungszei die Au gaben eines ausscheidenden Mi a bei enden ode eine
Mi a bei enden zu übe nehmen. Dies könn e die Ge ah eines Wissens e lus es
ü das Un e nehmen eduzie en. Gleichwohl is die pe manen e Au ech e hal-
ung eine doppel en Wissenss uk u mi Kos en e bunden, z. B. du ch die A -
bei szei , die ü die Ak ualisie ung de Wissenss ände au geb ach we den muss
und somi nich ü ande e Tä igkei en zu Ve ügung s eh .
Tabelle 1 gib einen Übe blick übe e schiedene Ausscheidungsg ünde und o d-
ne ihnen einen Zei aum zu, ab welchem de ode die Mi a bei ende dem Un e -
nehmen nich meh zu Ve ügung s eh . Die Ein eilung des Zei aums e olg
nach ku z-, mi el- und lang is ig.
Es wi d angenommen, dass sich Wissens ans e maßnahmen hinsich lich ih es
zei lichen Au wands ü die Umse zung des Wissens ans e s un e scheiden. Es
wi d e wa e , dass bes imm e Wissens ans e maßnahmen ehe ü eine ku z-
is ige, mi el is ige bzw. lang is ige Wissensübe agung geeigne sind.
224 Vgl. Kyoce a, Wissens e lus , 2018, o. S.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
43
Tabelle 1: Übe sich Ausscheidungsg ünde und Zei äume
N .
Ausscheidungsg und
Ausp ägung
Zei aum
1.
Un e meidba e
Fluk ua ion
Pensionie ung, Ve en-
ung
Lang is ig
Tod, Langzei e k an-
kung, In alidi ä
Ad hoc
Auslau en on Ve ä-
gen
Mi el is ig
El e nzei
Mi el is ig225
Sabba ical
Zei aum wi d
du ch Ta i e äge
bes imm .226
2.
Fluk ua ion ausgelös
du ch die A bei neh-
mende ode den A bei -
nehmenden
Kündigung du ch A bei -
nehmende ode A bei -
nehmenden
Ku z is ig227
3.
Fluk ua ion ausgelös
du ch den A bei geben-
den
Kündigung du ch A bei -
gebenden
Ku z- bis mi el is-
ig228
4.
Inne be iebliche S ellen-
wechsel
Zei aum wi d
du ch Ta i e äge
bes imm .
225 Vgl. § 16 (1) BEEG, die El e nzei is spä es ens Sieben Wochen o Beginn beim
A bei gebenden anzuzeigen.
226 Vgl. Sabba jah , Sabba jah , 2024, o. S.; ein gese zliche Ansp uch bes eh nich .
227 Vgl. § 622 (1) BGB.
228 Vgl. § 622 (1) BGB; Vgl. § 622 (2) BGB.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
44
3.2.8 A de Tä igkei
Sinn oll e schein eben alls eine Klassi izie ung nach A de Tä igkei de aus-
scheidenden Pe son. Theo e ische bzw. adminis a i e Tä igkei en, z. B. Bü o ä-
igkei en ode Füh ungsau gaben, können ande e Wissens ans e me hoden e -
o de lich machen als p ak ische bzw. ope a i e Tä igkei en.
In de Li e a u gib es un e schiedliche Ein eilungen de A en on Tä igkei en,
on denen nach olgend einige o ges ell we den sollen.
Bäumle e al. un e scheiden zwischen akademischen und nich akademischen
Be eilig en beim Wissens ans e .
229
Diese Ein eilung bleib ehe unspezi isch,
läss sie doch nu beding Au schluss zu, welche A on Tä igkei die Pe son
aus üh .
Eine wei e e Ein eilung inde sich bei P i ne e al. Diese besch eiben zunächs
den Beg i Wissensa bei und un e scheiden zwischen Hand- und Kop a bei .
Sie e e en die Ansich , dass beide Fak o en ü die We schöp ung im Un e -
nehmen ele an sind. Dabei weisen geis ige und kö pe liche A bei jeweils An-
eile on Hand- und Kop a bei au .
230
Oes e-Reiß e al. un e eilen die Wissensa bei , die den Wissensan eil eine Tä-
igkei besch eib , in Rou ine- und Nich -Rou ineau gaben. Rou ineau gaben de-
inie en sich übe wiede keh ende und s anda disie ba e Tä igkei en. Die Au ga-
ben lassen sich gu e klä en, e assen und dokumen ie en. De Wissens ans e
kann mi els digi ale ode papie basie e Dokumen e e olgen. Dagegen können
Nich -Rou ineau gaben nu di izil dokumen ie we den. Sie be uhen wenige au
Fak en- als au E ah ungswissen und bedü en Einzel allen scheidungen und -
lösungen. De Wissens ans e inde du ch In e ak ion de Wissensak eu innen
und -ak eu e s a .
231
Diese Ein eilung läss Pa allelen zu de Un e scheidung de Wissensa in expli-
zi es und implizi es Wissen e kennen. So lassen sich Gemeinsamkei en bei de
De ini ion on explizi em Wissen und Rou ineau gaben und implizi em Wissen
und Nich -Rou ineau gaben es s ellen.
Die Ein eilung in Rou ine- und Nich -Rou ineau gaben soll in de wei e en Bea -
bei ung Ve wendung inden.
229
Vgl. Bäumle e al., Wissens ans e In e dependenzen, 2024, S. 125.
230
Vgl. P i ne , M. e al., Kop a bei e , 2012, S. 82 .
231
Vgl. Oes e-Reiß, S. e al., Hyb ide Wissensa bei , 2021, S. 148 .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
51
Geschä seinhei en mi e schiedenen Au gabenschwe punk en.
241
Die Zusam-
mense zung de S ichp obe e olg e geziel und wu de op-down es geleg , das
heiß , die K i e ien zu Fallauswahl wu den o Ziehung de S ichp obe es ge-
leg .
242
Sie um ass Expe innen und Expe en aus e schiedenen B anchen, wie
Bildungswesen, Immobilienwi scha , Logis ik und T anspo , Anlagen- und Ma-
schinenbau e c., als auch des ö en lichen und p i a en Sek o s. Die S ichp obe
di e enzie hinsich lich de Un e nehmensg öße (zwischen 11 und 290000 Mi -
a bei ende), de Füh ungsspanne (zwischen 11 und 2000 Mi a bei ende), des
Geschlech s ( ie weibliche, el männliche Pe sonen), des Al e s (zwischen 30
und 63 Jah en) und de Anzahl de Be u sjah e mi Füh ungs e an wo ung (zwi-
schen 1,5 und 24 Jah en).
De F auenan eil be äg 26,7 P ozen und gib ein eales Abbild de deu schen
Un e nehmen wiede . De We lieg nu knapp un e halb des F auenan eils in
Füh ungsposi ionen in Deu schland. Im Jah 2022 lag diese We bei
28,9 P ozen .
243
Die He e ogeni ä de S ichp obe e möglich e schiedene Pe spek i en au den
Un e suchungsgegens and, die eben alls in die E gebnisse de S udie ein ließen
konn en.
244
Eine Übe sich de S ichp obe is in Tabelle 4 zusammenge ass . Um
einen konk e en Pe sonenbezug zu e hinde n und den Schu z de pe sonenbe-
zogenen Da en de In e iew en zu gewäh leis en, wu den diese pseudonymi-
sie .
245
Jede Expe in und jedem Expe en wu de eine Iden i ika ionsnumme
zuge eil , sodass ein Rückschluss au die Iden i ä des In e iew en nich möglich
is .
246
241
Vgl. S ichp obe N . 3 und N . 8.
242
Vgl. Sch eie , M. e al., Fo schungsme hoden, 2023, S. 10 und 212.
243
Vgl. S a is isches Bundesam , F auenan eil, 2024, o. S.
244
Vgl. Sch eie , M. e al., Fo schungsme hoden, 2023, S. 212.
245
Vgl. Dewes, A., Ve ah en Anonymisie ung, 2022, S. 194 .
246
De Au o in sind die Kla namen de Expe innen und Expe en bekann .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
52
Tabelle 4: Übe sich S ichp obe
Expe e
(n= 15
Pe so-
nen)
Daue
(Ø =
46:33
min)
Geschlech
(m/ w)
Al e in
Jah en
(Ø 49
Jah e)
B anche
Posi ion
im Un e -
nehmen
1
46:51:00
w
30
Bankwe-
sen
Teamlei e-
in
2
49:48:00
m
57
Facili y
Se ice
Geschä s-
üh e
3
47:32:00
m
60
T anspo
und Lo-
gis ik
Ab eilungs-
lei e
4
50:40:00
m
43
Bahnin-
dus ie
S ando lei-
e
5
34:42:00
w
41
Immobili-
enwi -
scha
Geschä s-
üh e in
6
46:16:00
w
63
Bildungs-
wesen
Schullei e-
in
7
55:49:00
m
45
Bundes-
weh
Ab eilungs-
lei e
8
46:25:00
m
41
T anspo
und Lo-
gis ik
Ab eilungs-
lei e
9
53:00:00
m
57
Au omo-
bilb an-
che
Teamlei e
10
47:50:00
m
40
Gesund-
hei swe-
sen
Be iebslei-
e
11
39:50:00
m
61
Maschi-
nen- und
Geschä s-
üh e
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
53
Anlagen-
bau
12
41:09:00
m
46
Polizei
Kommissa-
ia slei e
13
60:14:00
m
61
Au omo-
bilzulie e-
e
Ab eilungs-
lei e
14
39:26:00
m
50
Ab allwi -
scha
Lei e Ge-
schä sein-
hei
15
38:41:00
w
42
Immobili-
enwi -
scha
Geschä s-
üh e in
Das Auswahlk i e ium ü eine Expe in bzw. einen Expe en bilde die Ta sache,
dass eine Füh ungsposi ion mi Pe sonal e an wo ung ausgeüb wi d. Die Ein-
üh ung und Umse zung on Wissens ans e maßnahmen zähl zu den Au gaben
eine Füh ungsk a mi Pe sonal e an wo ung. Wissens ans e is gleiche ma-
ßen in allen B anchen ele an . Die Füh ungs unk ion soll sei mindes ens einem
Jah bes ehen. Nach einem Zei aum on einem Jah is da on auszugehen,
dass sich die Füh ungsk a in den ope a i en Themen wei gehend eingea bei e
ha , um e s ä k s a egische Pe sonalau gaben wah nehmen zu können. Des
Wei e en soll en die Expe innen und Expe en aus un e schiedlichen Un e neh-
men s ammen und sich hinsich lich ih e Füh ungsspannen un e scheiden.
Die Du ch üh ung de In e iews and im Zei aum 20.06.2024 bis 28.06.2024
s a . An einem Tag wu den nich meh als d ei In e iews ge üh , um die Kon-
zen a ion und Au me ksamkei de in e iewenden Pe son au ech zue hal-
en.247
247 Vgl. Renne , K.-H. e al., Das In e iew, 2020, S. 66.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
54
4.1.3 S anda disie e F agebogen und In e iews
Die Be agung de Fachkundigen e olg mi els s anda disie e In e iews. So-
wohl die In e iew agen als auch die An wo op ionen sind bei diese Fo m on
In e iews o gegeben. Eben alls is die Reihen olge de F ages ellung o ab be-
s imm wo den. Des Wei e en we den das Ve hal en des In e iewenden sowie
die Auswe ungsme hodik o ab es geleg .
248
De In e iewende kann on zu o
de inie en Vo gaben nich abweichen, indi iduelle Anpassungen du ch den In-
e iewenden ode des In e iew en sind nich o gesehen.
249
De hohe S uk u-
ie ungsg ad e möglich eine Ve gleichba kei de einzelnen In e iews und An -
wo en. Gleichzei ig is die E gebnisauswe ung mi einem mode a en Au wand
möglich.
250
Eben alls lassen sich mögliche Hü den bei de Du ch üh ung de In-
e iews e meiden.
251
Die klassischen Gü ek i e ien on Objek i i ä , Reliabili ä
und Validi ä können leich e eingehal en we den.
252
Die Objek i i ä besch eib die Unabhängigkei de Tes e gebnisse on de Pe -
son de In e iewenden.
253
Dies wi d du ch das s anda disie e Vo gehen bei de
Be agung und Auswe ung sowie de Unabhängigkei gegenübe äuße en Ein-
lüssen e eich .
254
Die es geleg e Reihen olge de F agen, abe auch die zu o
es geleg en F agen selbs e hinde n eine unmi elba e Beein lussung de In e -
iew en. Eine mögliche Subjek i i ä wi d du ch die Vo gabe on An wo op ionen
e mieden.
Die Reliabili ä gib an, wie zu e lässig und genau ein Messmodell miss . Eine
e neu e Du ch üh ung de Be agung soll e nahezu dieselben An wo en gene ie-
en.
255
Die Reliabili ä kann du ch die Ve wendung geschlossene F agen ges ei-
ge we den. Eben alls üh das Vo geben on An wo op ionen zu einem eliab-
le en E gebnis.
256
Die Validi ä zeig an, ob ein Tes a sächlich das miss , was e messen soll. Dabei
is es en scheidend, dass dasjenige Me kmal, das gemessen we den soll e, e -
ass wi d.
257
Ein hohe Validi ä kann e eich we den, indem den In e iew en
248
Vgl. Renne , K.-H. e al., Das In e iew, 2020, S. 13.
249
Vgl. Misoch, S., Quali a i e In e iews, 2019, S. 13; gl. Renne , K.-H. e al., Das In-
e iew, 2020, S. 13.
250
Vgl. Renne , K.-H. e al., Das In e iew, 2020, S. 13.
251
Vgl. Renne , K.-H. e al., Das In e iew, 2020, S. 13.
252
Vgl. Renne , K.-H. e al., Das In e iew, 2020, S. 13 und 91.
253
Vgl. Renne , K.-H. e al., Das In e iew, 2020, S. 86.
254
Vgl. Bo z, J. e al., Fo schungsme hoden, 2006, S. 327.
255
Vgl. Renne , K.-H. e al., Das In e iew, 2020, S. 87.
256
Vgl. Renne , K.-H. e al., Das In e iew, 2020, S. 87.
257
Vgl. Renne , K.-H. e al., Das In e iew, 2020, S. 88.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
55
zunächs wich ige Beg i lichkei en e läu e we den. Dies un e s ü z das Ve s e-
hen und E kennen de F ages ellung du ch die Be ag en.
258
Als Rich we ü eine geeigne e Zei spanne ü Expe enin e iews gel en 30 bis
60 Minu en. Eine Maximaldaue on 90 Minu en soll e nich übe sch i en we den,
da ande n alls die Konzen a ion, Mo i a ion und Au me ksamkei bei den be ei-
lig en Pe sonen nachlassen könn en.
259
Die du chschni liche Be agungszei bei
den In e iews lag bei 46:33 Minu en (siehe Tabelle 4).
4.1.3.1 Au bau des s anda disie en F agebogens
De s anda disie e F agebogen wu de in Mic oso Fo ms e s ell . E is in e -
schiedene Abschni e un e eil . Die In e iew agen bauen au den heo e ischen
E kenn nissen
260
au . Die E gebnisse aus den In e iews sollen ü die Bean wo -
ung de zwei en Fo schungs age „Fü welche A on Pe sonalaus i en eignen
sich welche Maßnahmen des Wissens ans e s besonde s?“ wich ige E kenn -
nisse lie e n.
De F agebogen
261
beginn mi de Vo s ellung de Pe son de Au o in. Da au
olg ein ku ze Um iss de Thema ik de Mas e hesis. De Anlass des Gesp ächs
und das Ziel de Be agung we den ku z da ges ell .
262
Im nächs en Abschni
we den allgemeine Angaben zu de in e iew en Pe son abge ag . Hie zu zählen
das Geschlech , die B anche, die Posi ion im Un e nehmen, die Daue de Be-
iebszugehö igkei und die de ak uellen Posi ion. Des Wei e en wi d die Füh-
ungsspanne abge ag .
Die Wissens ans e maßnahmen übe nehmen eine zen ale Rolle ü die wei e e
Ausges al ung des F agebogens. Aus diesem G und we den im nächs en Ab-
schni ein Gesam übe blick und eine Besch eibung de zwöl ele an en Maß-
nahmen
263
gegeben.
Es olgen ach Abschni e, in denen de ode die In e iew e nacheinande eine
Bewe ung de zwöl Wissens ans e maßnahmen anhand de en wickel en ach
258
Vgl. Renne , K.-H. e al., Das In e iew, 2020, S. 88.
259
Vgl. Renne , K.-H. e al., Das In e iew, 2020, S. 9 und 57.
260
Vgl. Kapi el 3.1 Me hoden des Wissens ans e s; Vgl. Kapi el 3.2. En wick-
lung eine Klassi izie ung.
261
Ein Mus e agebogen is in Anhang I au ge üh .
262
Vgl. Gläse , J. e al., Expe enin e iews, 2010, S. 144 .
263
Vgl. hie zu Kapi el 3.1.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
56
Klassi izie ungen on Wissens ans e maßnahmen
264
o nehmen soll. Die mög-
lichen An wo op ionen sind du ch die en sp echenden Ausp ägungen de Klas-
si izie ungen o gegeben.
265
De ode die In e iew e kann nu aus diesen o -
gegebenen Op ionen wählen. Es gib keine Möglichkei eine indi iduellen An -
wo .
Im nächs en Abschni olg eine o ene F age. Die Expe in bzw. de Expe e soll
einen konk e en Aus i aus dem eigenen A bei sum eld besch eiben. Diese und
die olgenden F agen zielen da au ab, p ak ische Beispiele ü das Tes en de
Auswahlhil e zu gene ie en, um diese hinsich lich ih e Wi ksamkei zu übe p ü-
en.
Au Basis des konk e en Falls wi d de bzw. die In e iew e gebe en, seinen bzw.
ih en selbs gewähl en indi iduellen Aus i anhand de ach Klassi izie ungen zu
bewe en und einzuo dnen. Die Auswahlop ionen en sp echen wiede den Aus-
p ägungen de Klassi izie ungen, wie sie oben bei de Bewe ung de Wissens-
ans e me hoden e wende wu den.
Den Abschluss des In e iews bilde eine o ene F age: Die In e iew en sollen
an diese S elle angeben, ob sie – und wenn ja, welche – Wissens ans e maß-
nahmen ü den konk e en Aus i planen. Da an schließ sich die Au o de ung
an, die Wissens ans e maßnahmen zu besch eiben.
De übe wiegende Teil de In e iews is hoch s anda disie und läss sich quan-
i a i auswe en. Lediglich zwei o en ges ell e F agen we den einge loch en.
Gleichwohl sind auch hie die An wo möglichkei en beg enz , da diese o mulie -
ba au Fak en be uhen und wenige au E ah ungen ode schwe a ikulie ba en
Emp indungen. Des Wei e en s ell die In e iewende keine wei eichenden
Nach agen an die In e iew en und e meide dami ausschwei ende An wo en.
4.1.3.2 Ablau und Dokumen a ion
Die In e iews wu den online ia Mic oso Teams du chge üh . Das Online-Fo -
ma wu de gewähl , da eine Du ch üh ung in P äsenz zu einem e höh en zei li-
chen Au wand bei den Be eilig en ge üh hä e. Des Wei e en hä en einige In-
e iews Reise ä igkei en e u sach , die zu einem unnö igen Meh au wand ge-
üh hä en. Ebenso mach die Anwendung eines s anda disie en F agebogens
264
Vgl. hie zu Kapi el 3.2.
265
Eine Übe sich de Klassi izie ungen und de en sp echenden Ausp ägungen is in
Tabelle 2: Übe sich Klassi izie ungen und Ausp ägungen da ges ell .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
57
es nich e o de lich, dass die Ges ik und Mimik ode sons ige non e bale Signale
de In e iew en eine genaue en Analyse bedü en.
Die An wo en de Expe innen und Expe en wu den du ch die Au o in in den
F agebogen online in Mic oso Fo ms einge agen. Die Au o in eil e ih en Bild-
schi m, sodass die In e iew en zu jede Zei die Ein agungen de Au o in au
dem Bildschi m e olgen und nach ollziehen konn en. Die Expe innen und Ex-
pe en konn en so jede zei bei eine un ich igen Ein agung wide sp echen.
Nach Bean wo ung de le z en F age wu de de Online-F agebogen du ch „Ab-
senden“ geschlossen. Mic oso Fo ms speiche die An wo en und gene ie bei
Beda ein PDF
266
aus jedem An wo o mula .
Das P o okoll de Gesp äche bilde de ausge üll e F agebogen, welche mi dau-
e ha e Sich au den Bildschi m e s ell wu de. Au eine Audioau nahme des
Gesp ächs konn e aus diesem G und e zich e we den, eben alls au eine Un-
e sch i de F agebögen. Die Expe innen und Expe en konn en jede zei das
Aus üllen des F agebogens übe wachen und nach ollziehen.
4.2 Auswe ung de Da en und In e p e a ion
Das Ziel de Expe enin e iews wa es, die un e schiedlichen Wissens ans e -
maßnahmen hinsich lich de ach Klassi izie ungen mi den en sp echenden Aus-
p ägungen zu bewe en.
Zunächs wu de ü jede de ach Ka ego ien gezähl , wie o eine Ausp ägung
ü jede Wissens ans e maßnahme du ch die Expe innen und Expe en mi els
ih e An wo ausgewähl wu de.
267
Me kmale, de en Häu igkei en in ganzen Zah-
len e ass we den, we den disk e e Me kmale genann und e lauben das Zählen
de Au e enshäu igkei en.
268
Die Einschä zungen de Expe innen und Expe en lassen nich imme au ein
eindeu iges E gebnis schließen. Dennoch bilden sie die Basis, um eine quali i-
zie e En scheidung ü die Bewe ung zu e en.
Um eine sachge ech e Auswahl da übe e en zu können, welche Ausp ägung
ü welche Wissens ans e maßnahme gel en soll, is zunächs de We ü die
266
Die An wo bögen aus den 15 Expe enin e iews sind nich als Anlage beige üg .
267
Das E gebnis de quan i a i en Auswe ung is in Anhang II da ges ell .
268
Vgl. Sch eie , M. e al., Fo schungsme hoden, 2023, S. 71.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
58
En scheidungsschwelle
269
es zulegen. De En scheidungsschwellenwe wi d
nach olgend als ein es zulegende p ozen uale We de inie , de om spezi i-
schen Kon ex abhäng . So e n eine gewisse Anzahl on Expe innen und Expe -
en zu eine gleichen Einschä zung de Eignung on Wissens ans e maßnah-
men ü die Ausp ägung gekommen sind und den p ozen ualen En scheidungs-
schwellenwe e eichen bzw. diesen übe e en, is die En scheidung ü die Be-
we ung eindeu ig. Lieg ein We un e halb des En scheidungsschwellenwe es,
muss die quali izie e En scheidung anhand des spezi ischen Kon ex s und dem
dami e bundenen Ziel ü jede Wissens ans e me hode einzeln ge o en und
beg ünde we den.
De En scheidungsschwellenwe o ien ie sich an de quali izie en Meh hei de
kollek i en Beschluss assung. Dabei we den ü eine Beschluss assung mindes-
ens 75 P ozen de beschluss ähigen und p äsen en S immen benö ig .
270
Au die o liegende S ichp obe übe agen heiß das, dass bei 75 P ozen de
S immen 11,25 Pe sonen ü die en sp echende Posi ion ges imm haben müs-
sen. Du ch eine kau männische Rundung au 11 Pe sonen, wi d de P ozen sa z
ü eine quali izie e Meh hei au 73 P ozen es geleg . Es müssen somi min-
des ens 11 de 15 be ag en Pe sonen die gleiche Einschä zung übe die Bewe -
ung de Wissens ans e maßnahme o nehmen, dami die En scheidung ein-
deu ig aus äll . Das bedeu e , dass mindes ens 73 P ozen de An wo en au die
gleiche Ausp ägung allen müssen, um ein eindeu iges E gebnis zu e hal en. Fü
Beu eilungen un e halb dieses En scheidungsschwellenwe s e olg die Bewe -
ung mi els quali izie e En scheidung. Zusä zlich wi d eine spezi ische kon ex -
abhängige Beg ündung o genommen, die einzeln ü die jeweilige Wissens-
ans e me hode o mulie wi d.
Tabelle 5 zeig das E gebnis de Bewe ung anhand de quali izie en En schei-
dung.
Im E gebnis de quali izie en En scheidung äll insbesonde e au , dass die Klas-
si izie ung nach „A de Tä igkei “ bei neun on zwöl Wissens ans e maßnah-
men zu de Auswahl de Ausp ägung „beide“ üh . Die o gegebenen Wissens-
ans e maßnahmen eignen sich übe wiegend sowohl ü Rou ine- als auch
Nich -Rou ineau gaben. Dies läss mögliche weise da au schließen, dass diese
269
Incose, Sys ems Enginee ing, 2015, S. 262: „Eine En scheidungsschwelle is ein F ei-
gabee eignis (o mals im Rahmen eine Übe p ü ung). Die Eingangs- und Auss iegs-
k i e ien sind ü jede En scheidungsschwelle es geleg und das Fo ah en danach
is abhängig on de Zus immung de En scheidungs äge .“
270
Vgl. Jeschke, B., En scheidungso ien ie es Managemen , 2020, S. 9.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
59
Klassi izie ungs o m bei de Auswahl de Wissens ans e maßnahme nich ele-
an is . Dies könn e bedeu en, dass zukün ig die A de Tä igkei bei de Be-
we ung des indi iduellen Aus i s du ch die Anwendenden nich zwingend mi
abge ag we den müss e.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
60
Tabelle 5: E gebnis de quali izie en En scheidung
Klassi izie ung Wissensa
Zei au wand
Wissens ans e
Häu igkei Wissens-
siche ung
didak ische
An o de ung
no wendige
pe sönliche
Aus ausch
Be eilig e
Pe sonen
Zei ho izon * A de Tä igkei
Ausp ägung
Wissens ans-
e maßnahme
emb ained
knowledge,
embodied
knowledge,
beide
ela i nied ig,
ela i hoch
einmalig,
a bei sbeglei end,
beide
ela i nied ig,
ela i hoch
di ek e Aus ausch
no wendig,
di ek e Aus ausch
nich no wendig,
beide
1:1,
1:N;
beide
ku z is ig,
mi el is ig,
lang is ig
Rou ineau gaben,
Nich -
Rou ineau gaben,
beide
Handbüche
emb ained
knowledge
ela i hoch beide ela i hoch
di ek e Aus ausch
nich no wendig
1:N mi el is ig Rou ineau gaben
Wissenska en
emb ained
knowledge
ela i hoch einmalig ela i hoch
di ek e Aus ausch
nich no wendig
1:N ku z is ig Rou ineau gaben
Mik oa ikel beide ela i nied ig einmalig ela i nied ig
di ek e Aus ausch
nich no wendig
1:N ku z is ig beide
Wiki
emb ained
knowledge
ela i hoch a bei sbeglei end ela i nied ig
di ek e Aus ausch
nich no wendig
1:N lang is ig beide
s uk u ie e
Aus i sgesp äche
beide ela i nied ig einmalig ela i nied ig
di ek e Aus ausch
no wendig
1:1 ku z is ig Rou ineau gaben
Men o en-/
Pa enscha smodelle
beide ela i hoch a bei sbeglei end ela i hoch
di ek e Aus ausch
no wendig
1:1 mi el is ig beide
Job Ro a ion beide ela i hoch a bei sbeglei end ela i nied ig
di ek e Aus ausch
no wendig
1:1 mi el is ig beide
Shadowing beide ela i nied ig a bei sbeglei end ela i nied ig
di ek e Aus ausch
no wendig
1:1 ku z is ig beide
Lessons Lea ned beide ela i nied ig beide ela i hoch
di ek e Aus ausch
no wendig
1:N ku z is ig beide
Communi ies o P ac ice beide ela i hoch a bei sbeglei end ela i nied ig
di ek e Aus ausch
no wendig
1:N mi el is ig beide
S o y Telling beide ela i nied ig einmalig ela i hoch
di ek e Aus ausch
no wendig
beide ku z is ig beide
Teamwo kshop beide ela i nied ig einmalig ela i hoch
di ek e Aus ausch
no wendig
1:N ku z is ig beide
People- o-
Documen
Pe son- o-Pe son
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
67
die Wissensma ix „beide“ en häl , die Anwendenden abe eine konk e e Ausp ä-
gung gewähl haben. Eben alls lieg eine Übe s immung o , wenn die Anwen-
denden „beide“ no ie en und die es s ehende Wissensma ix eine konk e e Aus-
p ägung ausweis . Die Punk e gabe bei „beide“ esul ie da aus, dass „beide“
die jeweiligen konk e en Ausp ägungen en häl .
Is im Feld ü die Gewich ung ein „X“ du ch die Anwendenden hin e leg wo den,
so we den bei en sp echende Übe eins immung die Punk e e doppel .
Die allgemeine Fo mel in de Excel-No a ion lau e :
=WENN((ODER(konk e e Aus i =Einschä zung de Wissens ans e maß-
nahme hinsich lich de Klassi izie ung;indi iduelle Aus i ="beide"; Einschä -
zung de Wissens ans e maßnahme hinsich lich de Klassi izie ung
="beide"));WENN(indi iduelle Gewich ung="X";2;1);0)
Zum besse en Ve s ändnis soll ein Beispiel he angezogen we den. Bewe e de
ode die Anwendende die „Häu igkei de Wissenssiche ung“ seines ode ih es
konk e en Aus i s mi „a bei sbeglei end“ und weis die Wissensma ix ü die
Wissens ans e maßnahme Handbüche „beide“ aus, so wü de im E gebnis eine
„1“ als Übe eins immung ausgewiesen. Die Wissens ans e maßnahme „Wis-
senska e“ is in de Wissensma ix mi „einmalig“ hin e leg . Im E gebnis des
paa weisen Ve gleichs wü de die Auswahlhil e die Nich -Übe eins immung als „0“
da s ellen. Die Wissens ans e maßnahme „Wiki“ wi d in de Wissensma ix mi
„a bei sbeglei end“ bewe e , dahe wü de die Auswe ung zu eine Übe eins im-
mung üh en und eine „1“ als E gebnis ausweisen.
Fü das Beispiel de Klassi izie ung „Wissensa “ mi de Wissens ans e me-
hode „Handbüche “ sieh die Fo mel des paa weisen Ve gleichs wie olg aus:
=WENN((ODER(C$19=C5;C$19="beide";C5="beide"));WENN(C$20="X";2;1);0)
Die Bewe ung de Klassi izie ung „Zei ho izon “ un e lieg eine Besonde hei .
So kann ein Aus i , de mi „ku z is ig“ bewe e wu de, bei de Auswe ung
eben alls eine Übe eins immung und dami einen Punk e hal en, ü Wissens-
ans e maßnahmen, die als mi el- bzw. lang is ig bewe e wu den. Dies esul-
ie da aus, dass Wissens ans e maßnahmen, die ü ku z is ige Aus i e an-
gewand we den, auch angewand we den können, wenn ein „mi el-“ ode „lang-
is ige “ Zei aum ü die Du ch üh ung de Wissens ans e maßnahme zu Ve -
ügung s eh . Fü eine Bewe ung on „mi el is ig“ gil , dass auch eine Übe ein-
s immung mi lang is igen Me hoden möglich is und dann eben alls ein Punk
e geben wi d. Auch hie können mi el is ige Wissens ans e maßnahmen ü
einen lang is igen Zei ho izon angewand we den. Da ges ell wi d dies in
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
68
Tabelle 7. Dami e gib sich ü die Klassi izie ung „Zei ho izon “ olgende allge-
meine Fo mel in de Excel-No a ion:
=WENN((ODER(UND(konk e e Aus i ="mi el is ig"; Einschä zung de Wis-
sens ans e maßnahme hinsich lich de Klassi izie ung ="mi el is ig");konk e e
Aus i ="lang is ig"; Einschä zung de Wissens ans e maßnahme hinsich lich
de Klassi izie ung ="ku z is ig"));WENN(indi iduelle Gewich ung="X";2;1);0)
Tabelle 7: En scheidungsma ix Zei ho izon
Klassi izie ung Zei ho izon
Ausp ä-
gung
ku z is ig
mi el is ig
lang is-
ig
konk e e Aus i
ku z is-
ig
X
O
O
mi el-
is ig
X
X
O
lang is-
ig
X
X
X
X = Punk ; O = kein Punk
5.4 Da s ellung konk e e Aus i e
Die Expe innen und Expe en wu den in den In e iews gebe en, einen konk e-
en Aus i aus de P axis anhand de ach Klassi izie ungen zu bewe en. Im
Folgenden soll die en wickel e Auswahlhil e an den genann en Beispielen de In-
e iew en demons ie we den. Dazu we den die Bewe ungen de Expe innen
und Expe en ü den konk e en Aus i in die Auswahlhil e eingegeben. Die Aus-
wahlhil e üh den besch iebenen Ve gleich de idealen Wissens ans e maß-
nahme de Expe innen und Expe en mi den zwöl Wissens ans e maßnahmen
du ch. Die E gebnisse we den als Summen und als P ozen we e in einem a b-
lichen Ranking da ges ell .
278
Tabelle 8 zeig die am bes en bewe e en Wissens ans e maßnahmen ü die
konk e en Beispiele de Expe innen und Expe en. Die Übe sich zeig diejeni-
gen Wissens ans e maßnahmen, die on de Auswahlhil e ü den konk e en
278
Die E gebnisse de Auswahlhil e ü die konk e en Aus i e sind nich als Anlage bei-
ge üg .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
69
Aus i sanlass emp ohlen we den. Ausged ück wi d dies du ch einen hohen
P ozen we . In Tabelle 8 au ge üh we den lediglich diejenigen Maßnahmen, die
einen P ozen we zwischen 100 und 75 P ozen ü die Anwendungsemp ehlung
e eichen. Die Tabelle zeig eben alls, dass die spezi ischen Rahmenbedingun-
gen de indi iduellen Aus i e zu un e schiedlichen Anwendungsemp ehlungen
de Auswahlhil e üh en. Dies gil auch, wenn die konk e en Aus i e den gleichen
Aus i sg und au weisen. Die o geschlagenen Maßnahmen sind ü jeden kon-
k e en Aus i indi iduell, da die Auswahlhil e die eingegebenen Pa ame e im-
me wiede neu bewe e .
Tabelle 8: Emp ohlene Wissens ans e maßnahmen
Ex-
pe e
Konk e e
Aus i
Emp ohlene Wissens ans e maßnahmen (Aus-
zug)
1
Kündigung
du ch A bei -
nehmenden
Mik oa ikel (100 %), Handbüche (75 %), Wis-
senska en (75 %), s uk u ie e Aus i sgesp ä-
che (75 %), Lessons Lea ned (75 %), S o y Telling
(75 %), Teamwo kshop (75 %)
2
Ren enein i
Wiki (100 %), Communi ies o P ac ice (100 %),
Handbüche (88 %), Job Ro a ion (88 %)
3
Ren enein i
Handbüche (75 %), Men o en-/Pa enscha s-
modelle (75 %), Lessons Lea ned (75 %),
Communi ies o P ac ice (75 %)
4
Al e s eilzei
Job Ro a ion (88 %), Communi ies o P ac ice (88
%), Wiki (75%),
Men o en-/ Pa enscha smodelle (75 %), Shadow-
ing (75 %)
5
El e nzei
Wissenska en (88 %), Men o en-/Pa enscha s-
modelle (88 %), S o y Telling (88 %)
6
In e ne S el-
lenwechsel
Men o en-/Pa enscha smodelle (88 %), Hand-
büche (75 %), Job Ro a ion (75 %),
Lessons Lea ned (75 %), Communi ies o P ac ice
(75 %)
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
70
7
In e ne S el-
lenwechsel
Men o en-/Pa enscha smodelle (88 %), Handbü-
che (75 %), Job Ro a ion (75 %)
8
In e ne S el-
lenwechsel
Handbüche (88 %), Wissenska en (88 %), Men-
o en-/Pa enscha smodelle (75 %),
Lessons Lea ned (75 %), Communi ies o P ac ice
(75 %), S o y Telling (75 %)
9
In e ne S el-
lenwechsel
Men o en-/Pa enscha smodelle (88 %), Job Ro a-
ion (75 %), S o y Telling (75 %)
10
Ren enein i
Men o en-/Pa enscha smodelle (88 %), Job Ro a-
ion (75 %)
11
Kündigung
du ch A bei -
nehmenden
Lessons Lea ned (88 %), S o y Telling (75 %)
12
In e ne S el-
lenwechsel
Lessons Lea ned (88 %), S o y Telling (88 %),
Mik oa ikel (75 %), Teamwo kshop (75 %)
13
Kündigung
du ch A bei -
nehmenden
Handbüche (100 %), Men o en-/Pa enscha s-
modelle (100 %), Wissenska en (88 %),
Job Ro a ion (88 %), Lessons Lea ned (88 %),
Communi ies o P ac ice (88 %)
14
Ren enein i
Job Ro a ion (100 %), Wiki (88 %), s uk u ie e
Aus i sgesp äche (88 %),
Men o en-/Pa enscha smodelle (88 %), Shado-
wing (88 %), Communi ies o P ac ice (88 %)
15
Kündigung
du ch A bei ge-
benden
Shadowing (88 %), s uk u ie e Aus i sgesp ä-
che (75 %), Job Ro a ion (75 %)
Legende: (x %): E gebnis des paa weisen Ve gleichs als P ozen we .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
71
5.5 E kenn nisse ü die P axis
Jede Aus i und die zugehö igen Rahmenbedingungen sind indi iduell. Aus
diesem G und is es nich möglich, eine allgemein gül ige Emp ehlung zu e en,
welche Wissens ans e maßnahmen ü einen bes imm en Aus i sanlass geeig-
ne sind. So können auch gleiche Aus i sanlässe, wie de Ren enein i ode ein
in e ne S ellenwechsel, zu un e schiedlichen Emp ehlungen on Wissens ans-
e maßnahmen üh en. Dies läss sich in Tabelle 8 nach ollziehen. Dahe is es
möglich, dass de gleiche Aus i „Ren enein i “
279
zu un e schiedlichen Emp-
ehlungen de Auswahlhil e üh . Dies is au die e schiedena igen Funk ionen
und Eigenscha en de ausscheidenden Pe son zu ückzu üh en, die du ch die
Anwendenden bei de indi iduellen Be üllung de Auswahlhil e Be ücksich igung
inden.
Einige de Klassi izie ungen bei Pe sonalaus i en lassen sich eindeu ig und un-
s i ig o nehmen. So könn e die Klassi izie ung „Zei ho izon “ di ek om Aus-
i sanlass abgelei e we den. Ande e Klassi izie ungen sind s a k beein luss
on de ausscheidenden Pe son. Sie sind im besonde en Maße on den jeweili-
gen indi iduellen Tä igkei en des einzelnen Mi a bei enden abhängig. Dies kann
zu Folge haben, dass gleiche Aus i sanlässe hinsich lich de Klassi izie ung
du ch die Anwendenden un e schiedlich bewe e und eingeo dne we den. Aus
diesem G und is es möglich, dass die Auswahlhil e un e schiedliche Wissens-
ans e maßnahmen o schläg , obwohl de gleiche Aus i sanlass o lieg .
Fü jeden Aus i muss dahe indi iduell gep ü we den, welche Wissens ans-
e maßnahmen ü den o liegenden Fall geeigne sind. Die o geschlagenen
Wissens ans e maßnahmen hängen nich nu om Aus i sanlass ab, sonde n
zusä zlich on de Tä igkei de Pe son. Das mach es e o de lich, ü jeden Pe -
sonalaus i eine indi iduelle Bewe ung und Eino dnung du ch die Anwenden-
den o zunehmen. Es zeig sich, dass keine gene elle Aussage übe die Eignung
on Wissens ans e maßnahmen ü einen bes imm en Aus i sanlass ge o en
we den kann. Die Emp ehlung ü die Wissens ans e maßnahmen is auch im-
me abhängig on den jeweiligen Ums änden de ausscheidenden Pe son.
279
Vgl. hie zu die Angabe eines gleichen Aus i anlasses de Expe innen und Expe en
2, 3, 4, 10 und 14.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
72
5.6 Zwischen azi
Du ch die Anwendung de Auswahlhil e können die indi iduellen Aus i e sowie
die e schiedenen Wissens ans e maßnahmen in Beziehung zueinande ge-
se z we den. Ein einhei liches Bewe ungssys em e möglich die Bildung eine
Rang olge de Wissens ans e maßnahmen bezogen au ih e Eignung ü den
konk e en Aus i . Die Rang olge zeig dabei die bes mögliche Übe eins immung
des indi iduell bewe e en Aus i s mi den es s ehenden Einschä zungen de
Wissens ans e ma ix.
Die en wickel e Auswahlhil e gib den Anwendenden eine ein ache und dennoch
wi ksame Un e s ü zungshil e bei de Auswahl on passenden Wissens ans e -
me hoden ü den indi iduellen Aus i eines Mi a bei enden. Die Bean wo ung
de zwei en Fo schungs age is dami e olg .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
73
6 Schlussdiskussion
Das Kapi el ass die gewonnenen E kenn nisse abschließend zusammen. Es
we den Schluss olge ungen ü den p ak ischen Einsa z ge o en. Anschließend
we den Übe legungen ü wei e üh ende Bea bei ungen o genommen.
6.1 Implika ion ü die P axis und Fo schung
Vo dem Hin e g und de wachsenden Bedeu ung eines s uk u ie en Wissens-
ans e s ü den E olg on Un e nehmen, möch e die o liegende A bei insbe-
sonde e ü Füh ungsk ä e konk e e Handlungsemp ehlungen ü eine Ve bes-
se ung de Implemen ie ung des Wissens ans e s bei ausscheidenden Mi a bei-
enden lie e n.
Die en wickel e Auswahlhil e kann den Anwendenden konk e e Un e s ü zung bei
de En scheidung ü sinn olle und geeigne e Wissens ans e maßnahmen bie-
en. Du ch die Nu zung de Auswahlhil e können die Hü den zu Anwendung
ebendiese Maßnahmen eduzie we den.
Zum einen gib die Auswahlhil e eine wich ige O ien ie ungshil e übe die e -
schiedenen Wissens ans e maßnahmen. Zum ande en is es nich no wendig,
bei jedem Aus i e neu zu eche chie en, welche Maßnahmen ü diesen Aus-
i besonde s geeigne wä en. Die Emp ehlung übe die geeigne en Wissens-
ans e maßnahmen übe nimm die Auswahlhil e. Die ü den jeweiligen konk e-
en Aus i emp ohlenen Maßnahmen un e scheiden sich und sind speziell ü
diesen Aus i passend. Die Anwendung on geeigne en Wissens ans e maß-
nahmen äg du ch ih e besonde e Tauglichkei ü den konk e en Aus i mög-
liche weise zu eine E izienzs eige ung des Un e nehmens bei.
Die Auswahlhil e e binde E kenn nisse de Fo schung und übe se z diese in
eine anwende eundliche Auswahlhil e ü die P axis. Kün ige S udien könn en
un e suchen, ob es b anchenspezi ische Wissens ans e maßnahmen ode
b anchenspezi ische Ansä ze ü die Auswahl on Wissens ans e maßnahmen
gib .
6.2 Limi a ionen
T o z so g äl ige Li e a u eche che is die Auswahl de zwöl Wissens ans e -
maßnahmen k i isch zu hin e agen. Die Auswahl e olg e un e de P ämisse,
dass diese in un e schiedliche Li e a u besch ieben we den. Dennoch könn en
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
74
ande e S udien au wei e e ode ande e Maßnahmen okussie en. Le z lich
muss e eine Auslese aus eine Vielzahl di e se Wissens ans e maßnahmen
ge o en we den. Diese P oblema ik i eben alls au die Klassi izie ungsmög-
lichkei en zu.
An diese S elle soll auch au die Belas ba kei de E gebnisse de Expe enin-
e iews eingegangen we den. Eine Bewe ung is imme abhängig on den E -
ah ungen de Pe son und un e lieg eine gewissen Subjek i i ä . Die subjek i e
Bewe ung de Wissens ans e maßnahmen anhand de Klassi izie ungsmög-
lichkei en is da übe hinaus in Teilen als willkü lich
280
anzusehen. Nich alle Wis-
sens ans e maßnahmen wa en den Expe innen und Expe en aus ih e be u li-
chen P axis bekann und wu den demzu olge on ihnen noch nich angewand .
Ohne eine o anges ell e E läu e ung de Wissens ans e maßnahmen wä en sie
iel ach nich in de Lage gewesen, die Maßnahmen zu bewe en. Dies mach
die Einschä zung de Expe innen und Expe en zumindes in Teilen willkü lich.
Wei e e Einsch änkungen e geben sich aus eine Ve ze ung de S ichp obe
(„selec ion-bias“). Dies is dem Ums and geschulde , dass nich bekann is , ob
die gewähl en In e iew en wi klich die G undgesam hei
281
da s ellen und ü
jede Pe son die gleiche Wah scheinlichkei bes eh , in diese o zukommen.
282
Es wu den nich aus allen B anchen Expe innen und Expe en be ag . Es ehlen
beispielsweise Aussagen zu Lebensmi elb anche ode dem Handwe k.
De S ichp obenum ang is mi 15 Pe sonen ge ing. Es is jedoch aglich, ob ein
g öße e S ichp obenum ang wei e e E kenn nisse bei de Bewe ung de Wis-
sens ans e maßnahmen hä e lie e n können. Die Einschä zung du ch die
15 Expe innen und Expe en lie e einen e s en Rich we und bilde die Basis
ü die quali izie e En scheidung.
Abschließend is anzume ken, dass lediglich deu sche und englische Suchbe-
g i e bei de Li e a u eche che e wende wu den, was die Anzahl de Li e a u -
e e eing enz .
280
Ju a o um, Willkü lich, o. J., o. S.: „Willkü lieg o , wenn eine En scheidung … sach-
emden, unsachlichen ode pe sönlichen E wägungen olg und nich au objek i en
K i e ien be uh .“
281
G undgesam hei bezeichne die Menge alle Pe sonen, die ü eine Un e suchung ode
Analyse ele an sind. Im Falle de o liegenden S ichp obe wä en es alle Füh ungs-
k ä e mi Pe sonal e an wo ung.
282
Vgl. Da a Base Camp, Selec ion Bias, 2023, o. S.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
75
6.3 Fazi und Ausblick
Ziel de Un e suchung wa es, eine mögliche Klassi izie ung on Wissens ans-
e maßnahmen ü Pe sonalaus i e au zuzeigen. Des Wei e en soll en Hand-
lungsemp ehlungen ü die P axis en wickel we den, die Au schluss da übe ge-
ben, ü welche A on Pe sonalaus i en welche Wissens ans e maßnahmen
besonde s geeigne sind. Das gese z e Ziel wu de e eich . Die beiden Fo -
schungs agen wu den bean wo e . Die aus de Li e a u iden i izie en Klassi i-
zie ungsmöglichkei en bilde en die G undlage ü die e a bei e e Auswahlhil e,
die die Anwendenden bei de En scheidung zu Auswahl on geeigne en Wis-
sens ans e maßnahmen ü einen indi iduellen Aus i un e s ü zen soll.
Die Ums ände des Aus i s on Mi a bei enden sind indi iduell. Dabei is nich
nu de Aus i als solches ele an , sonde n auch die Tä igkei en und die Au ga-
ben de ausscheidenden Pe son sind zu be ücksich igen. Aus diesem G und
läss sich nich die „imme geeigne e Wissens ans e maßnahme“ als einzige
Wissens ans e maßnahme ü einen bes imm en Aus i sg und es legen. Viel-
meh muss jede Aus i indi iduell bewe e we den, um die ü den Einzel all
sinn olls en Wissens ans e maßnahmen zu iden i izie en. Die Auswahlhil e bie-
e dabei we olle Un e s ü zungsleis ung.
E gänzend könn e anschließend analysie we den, ob Ausschlussk i e ien zwi-
schen den Klassi izie ungen einge üg we den soll en. Mögliche weise bedingen
sich bes imm e Klassi izie ungen un e einande . Dies könn e zu Folge haben,
dass gewisse Wissens ans e maßnahmen on de Auswahlhil e nu o geschla-
gen we den, wenn zu o bes imm e Kons ella ionen on bewe e en Klassi izie-
ungen gegeben sind. So könn e un e such we den, ob beispielsweise die Ein-
schä zung de Wissensa „Embodied Knowledge“ zwingend auch die Einschä -
zung bei de Übe gabesi ua ion „di ek e Aus ausch is no wendig“ beding .
Des Wei e en könn en de Wissens ans e und die Wissenssiche ung on G up-
pen in den Fokus eine kün igen Be ach ung ücken, da die hie e a bei e en
Hinweise sich p imä au Indi iduen beziehen und o angig ü diese anwendba
sind. Zukün ige Un e suchungen könn en somi au die en wickel e Auswahlhil e
au se zen und da au au bauend Handlungsemp ehlungen e a bei en, die geeig-
ne e Wissens ans e maßnahmen ü Pe soneng uppen o schlagen.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
76
Anhang
Anhang I: Mus e agebogen
Zu meine Pe son:
Mein Name is Ch is ine Ten op. Ich bin bei de Deu schen Bahn als Re e en in
in de Rech sab eilung ä ig. Nebenbe u lich absol ie e ich ein Mas e -S udium
im Be eich Business Consul ing & Digi al Managemen .
Im Rahmen meine Mas e hesis beschä ige ich mich mi dem Thema Wissens-
ans e in Un e nehmen und insbesonde e mi Wissens ans e maßnahmen ü
e schiedene Aus i sg ünde.
Ve lassen Mi a bei ende das Un e nehmen, bes eh imme die Ge ah , dass da-
mi auch de en Wissen das Un e nehmen e läss . Um dieses Wissen im Un e -
nehmen zu hal en, muss es zunächs sich ba gemach und anschließend ans-
e ie we den.
Es gib e schiedene Me hoden, um das Wissen de ausscheidenden Mi a bei-
enden zu siche n und au ande e Mi a bei ende zu übe agen.
Ziel de A bei is es, ü die un e schiedlichen und indi iduellen Aus i e die ge-
eigne s en Wissens ans e maßnahmen zu iden i izie en. Mi den gewonnenen
E kenn nissen soll eine Auswahlhil e en wickel we den, die ü den indi iduellen
Aus i sg und die da ü geeigne s en Wissens ans e maßnahmen o schläg .
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
83
15. Wie bewe en Sie die Wissens ans e maßnahmen hinsich lich eines
no wendigen pe sönlichen Aus ausches zwischen de ausscheidenden
und de nach olgenden Pe son? (Is es zwingend no wendig, dass sich
de ak uelle und zukün ige Wissensinhabe zu Wissensübe gabe pe sön-
lich aus auschen?)
di ek e Aus ausch
no wendig
di ek e Aus ausch
nich no wendig
beide
Handbüche (beinhal en A bei s- und Handlungsan-
weisungen ü die Au gabene üllung.)
O
O
O
Wissenska en (digi ale und g a ische Da s ellungen
on Wissen, bei denen u.a. g a isch da ges ell wi d,
welche Au gaben de Wissens äge ha , welche Wis-
sensgebie e benö ig we den, welche P ozesse die
Tä igkei abbilden und wo dieses Wissen zu inden
is ; die Da s ellung kann mi Hil e on MindMaps e -
olgen.)
O
O
O
Mik oa ikel (eine anschauliche Besch eibung on
konk e en E ah ungen aus de be u lichen P axis,
ähnlich eine konk e en Fallgeschich e, in Fo m eines
Blogbei ages ode kleinen Zei unga ikels.)
O
O
O
Wiki (webbasie e Anwendung, die das sys ema i-
sche und gemeinscha liche Sammeln und Dokumen-
ie en on In o ma ionen e möglich ; Wikipedia is ak-
uell das bekann es e Wiki.)
O
O
O
s uk u ie e Aus i sgesp äche (Mi einem s uk u-
ie en und agengelei e en In e iew soll das Wissen
eines Expe en zu Tage ge ö de , s uk u ie und do-
kumen ie we den.)
O
O
O
Men o en-/Pa enscha smodelle ( e auens olle
Be a ungsbeziehung zwischen dem Expe en und
dem Wissensemp änge ; Ziel is es, das Wissen des
Expe en an den Wissensemp änge zu übe agen.)
O
O
O
Job Ro a ion (Mi a bei ende haben die Möglichkei ,
in ande en Un e nehmensbe eichen ü einen gewis-
sen Zei aum ä ig zu sein; dies e möglich das Ken-
nenle nen wei e e und neue A bei sbe eiche.)
O
O
O
Shadowing (De Expe e wi d ü einen gewissen
Zei aum du ch einen Mi a bei enden beglei e .
Dadu ch kann ein une ah ene Kollege Wissen du ch
Beobach ung eines e ah enen Kollegen bei de A -
bei e langen.)
O
O
O
Lessons Lea ned (konk e e Sach e hal e und E ah-
ungen - posi i e wie nega i e - we den in einem Aus-
ausch o ma mi ande en Pe sonen ge eil , imme mi
dem Ziel, aus ihnen zu le nen.)
O
O
O
Communi ies o P ac ice (Pe sonen schließen sich
eiwillig zusammen, um Wissen zu eilen und zu si-
che n; dies dien de Ve ne zung on Expe en inne -
halb des Un e nehmens.)
O
O
O
S o y Telling (mi els bildha e Sp ache, in Fo m on
Geschich en, wi d Wissen wei e gegeben.)
O
O
O
Teamwo kshop (In einem Aus ausch o ma inde
sich das Team zusammen. Dabei we den die Kompe-
enzen des Expe en den be ei s o handenen Fähig-
kei en des Teams gegenübe ges ell . Dabei wi d
sich ba , welche Kompe enzen noch nich om Team
abgedeck we den und es können en sp echende
Au baumaßnahmen e anlass we den.)
O
O
O
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
84
16. Wie bewe en Sie die Wissens ans e maßnahmen hinsich lich de
be eilig en Pe sonen? (Besch eib die in ol ie en Pe sonen am P ozess
des Wissens ans e s.)
1:1 (eine Pe son zu ei-
ne wei e en Pe son)
1:N (eine Pe son zu
meh e en Pe sonen)
beide
Handbüche (beinhal en A bei s- und Handlungsan-
weisungen ü die Au gabene üllung.)
O
O
O
Wissenska en (digi ale und g a ische Da s ellungen
on Wissen, bei denen u.a. g a isch da ges ell wi d,
welche Au gaben de Wissens äge ha , welche Wis-
sensgebie e benö ig we den, welche P ozesse die
Tä igkei abbilden und wo dieses Wissen zu inden
is ; die Da s ellung kann mi Hil e on MindMaps e -
olgen.)
O
O
O
Mik oa ikel (eine anschauliche Besch eibung on
konk e en E ah ungen aus de be u lichen P axis,
ähnlich eine konk e en Fallgeschich e, in Fo m eines
Blogbei ages ode kleinen Zei unga ikels.)
O
O
O
Wiki (webbasie e Anwendung, die das sys ema i-
sche und gemeinscha liche Sammeln und Dokumen-
ie en on In o ma ionen e möglich ; Wikipedia is ak-
uell das bekann es e Wiki.)
O
O
O
s uk u ie e Aus i sgesp äche (Mi einem s uk u-
ie en und agengelei e en In e iew soll das Wissen
eines Expe en zu Tage ge ö de , s uk u ie und do-
kumen ie we den.)
O
O
O
Men o en-/Pa enscha smodelle ( e auens olle
Be a ungsbeziehung zwischen dem Expe en und
dem Wissensemp änge ; Ziel is es, das Wissen des
Expe en an den Wissensemp änge zu übe agen.)
O
O
O
Job Ro a ion (Mi a bei ende haben die Möglichkei ,
in ande en Un e nehmensbe eichen ü einen gewis-
sen Zei aum ä ig zu sein; dies e möglich das Ken-
nenle nen wei e e und neue A bei sbe eiche.)
O
O
O
Shadowing (De Expe e wi d ü einen gewissen
Zei aum du ch einen Mi a bei enden beglei e .
Dadu ch kann ein une ah ene Kollege Wissen du ch
Beobach ung eines e ah enen Kollegen bei de A -
bei e langen.)
O
O
O
Lessons Lea ned (konk e e Sach e hal e und E ah-
ungen - posi i e wie nega i e - we den in einem Aus-
ausch o ma mi ande en Pe sonen ge eil , imme mi
dem Ziel, aus ihnen zu le nen.)
O
O
O
Communi ies o P ac ice (Pe sonen schließen sich
eiwillig zusammen, um Wissen zu eilen und zu si-
che n; dies dien de Ve ne zung on Expe en inne -
halb des Un e nehmens.)
O
O
O
S o y Telling (mi els bildha e Sp ache, in Fo m on
Geschich en, wi d Wissen wei e gegeben.)
O
O
O
Teamwo kshop (In einem Aus ausch o ma inde
sich das Team zusammen. Dabei we den die Kompe-
enzen des Expe en den be ei s o handenen Fähig-
kei en des Teams gegenübe ges ell . Dabei wi d
sich ba , welche Kompe enzen noch nich om Team
abgedeck we den und es können en sp echende
Au baumaßnahmen e anlass we den.)
O
O
O
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
85
17. Wie g oß is de Zei ho izon , de ü den Wissens ans e maximal zu
Ve ügung s eh ? (Welche Zei ho izon wi d mindes ens ü die Wissens-
ans e maßnahme benö ig ? Dabei wü de eine ku z is ige Maßnahme
auch ü mi el- und lang is ige Maßnahmen geeigne sein und mi el is-
ige auch ü lang is ige Maßnahmen.)
ku z is ig (bis zu ei-
nem Mona )
mi el is ig (ein Mo-
na bis zu sieben Mo-
na e)
lang is ig (übe sie-
ben Mona e)
Handbüche (beinhal en A bei s- und Handlungsan-
weisungen ü die Au gabene üllung.)
O
O
O
Wissenska en (digi ale und g a ische Da s ellungen
on Wissen, bei denen u.a. g a isch da ges ell wi d,
welche Au gaben de Wissens äge ha , welche Wis-
sensgebie e benö ig we den, welche P ozesse die
Tä igkei abbilden und wo dieses Wissen zu inden
is ; die Da s ellung kann mi Hil e on MindMaps e -
olgen.)
O
O
O
Mik oa ikel (eine anschauliche Besch eibung on
konk e en E ah ungen aus de be u lichen P axis,
ähnlich eine konk e en Fallgeschich e, in Fo m eines
Blogbei ages ode kleinen Zei unga ikels.)
O
O
O
Wiki (webbasie e Anwendung, die das sys ema i-
sche und gemeinscha liche Sammeln und Dokumen-
ie en on In o ma ionen e möglich ; Wikipedia is ak-
uell das bekann es e Wiki.)
O
O
O
s uk u ie e Aus i sgesp äche (Mi einem s uk u-
ie en und agengelei e en In e iew soll das Wissen
eines Expe en zu Tage ge ö de , s uk u ie und do-
kumen ie we den.)
O
O
O
Men o en-/Pa enscha smodelle ( e auens olle
Be a ungsbeziehung zwischen dem Expe en und
dem Wissensemp änge ; Ziel is es, das Wissen des
Expe en an den Wissensemp änge zu übe agen.)
O
O
O
Job Ro a ion (Mi a bei ende haben die Möglichkei ,
in ande en Un e nehmensbe eichen ü einen gewis-
sen Zei aum ä ig zu sein; dies e möglich das Ken-
nenle nen wei e e und neue A bei sbe eiche.)
O
O
O
Shadowing (De Expe e wi d ü einen gewissen
Zei aum du ch einen Mi a bei enden beglei e .
Dadu ch kann ein une ah ene Kollege Wissen du ch
Beobach ung eines e ah enen Kollegen bei de A -
bei e langen.)
O
O
O
Lessons Lea ned (konk e e Sach e hal e und E ah-
ungen - posi i e wie nega i e - we den in einem Aus-
ausch o ma mi ande en Pe sonen ge eil , imme mi
dem Ziel, aus ihnen zu le nen.)
O
O
O
Communi ies o P ac ice (Pe sonen schließen sich
eiwillig zusammen, um Wissen zu eilen und zu si-
che n; dies dien de Ve ne zung on Expe en inne -
halb des Un e nehmens.)
O
O
O
S o y Telling (mi els bildha e Sp ache, in Fo m on
Geschich en, wi d Wissen wei e gegeben.)
O
O
O
Teamwo kshop (In einem Aus ausch o ma inde
sich das Team zusammen. Dabei we den die Kompe-
enzen des Expe en den be ei s o handenen Fähig-
kei en des Teams gegenübe ges ell . Dabei wi d
sich ba , welche Kompe enzen noch nich om Team
abgedeck we den und es können en sp echende
Au baumaßnahmen e anlass we den.)
O
O
O
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86
18. Wie bewe en Sie die Wissens ans e maßnahmen hinsich lich de A de
Tä igkei ? (Besch eib die Un e eilung in Rou ine- und Nich ou ineau ga-
ben.)
Rou ineau gaben
(wiede keh ende und
s anda disie ba e Tä-
igkei en)
Nich -Rou ineau ga-
ben (nich wiede keh-
ende und s anda di-
sie ba e Au gaben, be-
dü en o Einzel allen -
scheidungen und -lö-
sungen)
beide
Handbüche (beinhal en A bei s- und Handlungsan-
weisungen ü die Au gabene üllung.)
O
O
O
Wissenska en (digi ale und g a ische Da s ellungen
on Wissen, bei denen u.a. g a isch da ges ell wi d,
welche Au gaben de Wissens äge ha , welche Wis-
sensgebie e benö ig we den, welche P ozesse die
Tä igkei abbilden und wo dieses Wissen zu inden
is ; die Da s ellung kann mi Hil e on MindMaps e -
olgen.)
O
O
O
Mik oa ikel (eine anschauliche Besch eibung on
konk e en E ah ungen aus de be u lichen P axis,
ähnlich eine konk e en Fallgeschich e, in Fo m eines
Blogbei ages ode kleinen Zei unga ikels.)
O
O
O
Wiki (webbasie e Anwendung, die das sys ema i-
sche und gemeinscha liche Sammeln und Dokumen-
ie en on In o ma ionen e möglich ; Wikipedia is ak-
uell das bekann es e Wiki.)
O
O
O
s uk u ie e Aus i sgesp äche (Mi einem s uk u-
ie en und agengelei e en In e iew soll das Wissen
eines Expe en zu Tage ge ö de , s uk u ie und do-
kumen ie we den.)
O
O
O
Men o en-/Pa enscha smodelle ( e auens olle
Be a ungsbeziehung zwischen dem Expe en und
dem Wissensemp änge ; Ziel is es, das Wissen des
Expe en an den Wissensemp änge zu übe agen.)
O
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O
Job Ro a ion (Mi a bei ende haben die Möglichkei ,
in ande en Un e nehmensbe eichen ü einen gewis-
sen Zei aum ä ig zu sein; dies e möglich das Ken-
nenle nen wei e e und neue A bei sbe eiche.)
O
O
O
Shadowing (De Expe e wi d ü einen gewissen
Zei aum du ch einen Mi a bei enden beglei e .
Dadu ch kann ein une ah ene Kollege Wissen du ch
Beobach ung eines e ah enen Kollegen bei de A -
bei e langen.)
O
O
O
Lessons Lea ned (konk e e Sach e hal e und E ah-
ungen - posi i e wie nega i e - we den in einem Aus-
ausch o ma mi ande en Pe sonen ge eil , imme mi
dem Ziel, aus ihnen zu le nen.)
O
O
O
Communi ies o P ac ice (Pe sonen schließen sich
eiwillig zusammen, um Wissen zu eilen und zu si-
che n; dies dien de Ve ne zung on Expe en inne -
halb des Un e nehmens.)
O
O
O
S o y Telling (mi els bildha e Sp ache, in Fo m on
Geschich en, wi d Wissen wei e gegeben.)
O
O
O
Teamwo kshop (In einem Aus ausch o ma inde
sich das Team zusammen. Dabei we den die Kompe-
enzen des Expe en den be ei s o handenen Fähig-
kei en des Teams gegenübe ges ell . Dabei wi d
sich ba , welche Kompe enzen noch nich om Team
abgedeck we den und es können en sp echende
Au baumaßnahmen e anlass we den.)
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KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
87
Aus i sg und
19. Bi e denken Sie an einen konk e en Aus i sg und eines Mi a bei enden
aus Ih em A bei sum eld. Besch eiben Sie diesen bi e ku z.
Ih e An wo eingeben
Bewe ung Aus i sg und
Bi e bewe en Sie Ih en konk e en Aus i sg und anhand de zu o e läu e -
en Ka ego ien.
20. Wissensa (besch eib die A des Wissens, welches gesiche und
ans e ie we den soll)
Ih e An wo auswählen
21. Zei au wand Wissens ans e (besch eib den Zei au wand ü die Wis-
sens ans e maßnahme)
Ih e An wo auswählen
22. Häu igkei de Wissenssiche ung (Maßnahmen zu Wissenssiche ung
können einmalig ode a bei sbeglei end übe einen länge en Zei aum
s a inden.)
Ih e An wo auswählen
23. didak ische An o de ung (besch eib die didak ischen Fähigkei en und
Kompe enzen, die eine ausscheidende Pe son ü die Wei e gabe des ei-
genen Wissens haben soll e)
Ih e An wo auswählen
24 no wendige pe sönliche Aus ausch (Is es zwingend no wendig,
dass sich de ak uelle und zukün ige Wissensinhabe zu Wissensübe -
gabe pe sönlich aus auschen?)
Ih e An wo auswählen
25. Be eilig e Pe sonen (Besch eib die in ol ie en Pe sonen am P ozess
des Wissens ans e s)
Ih e An wo auswählen
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
88
26. Zei ho izon (Zei ho izon , de ü den Wissens ans e maximal zu Ve -
ügung s eh )
Ih e An wo auswählen
27. A de Tä igkei (besch eib die Un e eilung in Rou ine– und Nich ou i-
neau gaben)
Ih e An wo auswählen
P axisanwendung
28. Planen Sie ak uell, Wissens ans e maßnahmen ü einen konk e en Aus-
i sg und anzuwenden? Wenn ja, welche? Bi e besch eiben Sie die
Wissens ans e maßnahme(n).
Ih e An wo eingeben
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
89
Anhang II: E gebnis quan i a i e Auswe ung
Ausp ägung
Wissens-
ans e -
maßnahme
emb ained
knowledge
embodied
knowledge
ela i nied ig
ela i hoch
einmalig
a bei sbeglei end
beide
ela i nied ig
ela i hoch
di ek e Aus ausch
no wendig
di ek e Aus ausch
nich no wendig
beide
1:1
1:N
beide
ku z is ig
mi el is ig
lang is ig
Rou ineau gaben
Nich -
Rou ineau gaben
beide
Handbüche 15 0 1 14 6 6 3 2 13 015 0 0 14 1 1 11 311 0 4
Wissenska en 13 0 7 8 8 6 1 5 10 013 2 0 13 2 9 5 1 10 0 5
Mik oa ikel 4 2 7 8 9 5 1 9 6 0 15 0 0 15 012 3 0 1 4 10
Wiki 15 0 1 14 012 3 9 6 0 15 0 0 15 0 0 3 12 6 0 9
s uk u ie e
Aus i sgesp äche
3 3 13 213 0 2 15 014 0 1 10 0 5 15 0 0 10 1 4
Men o en-/
Pa enscha smodelle
0 8 4 11 015 0 5 10 15 0 0 15 0 0 1 12 2 0 2 13
Job Ro a ion 1 3 3 12 213 012 313 0 2 10 2 3 3 11 1 2 1 12
Shadowing 1 3 9 6 3 12 014 113 1 1 12 0 3 8 7 0 3 0 12
Lessons Lea ned 4 4 12 3 5 7 3 7 8 11 0408714 1 0 1 8 6
Communi ies o P ac ice 3 4 5 10 013 2 8 7 14 0 1 0 14 1 1 7 7 0 4 11
S o y Telling 2 7 10 5 8 5 2 6 9 12 2 1 0 5 10 14 1 0 3 10 2
Teamwo kshop 6 1 9 6 11 31510 12 1 2 0 14 113 2 0 4 0 11
People- o-
Documen
Pe son- o-
Pe son
Zei ho izon
A de Tä igkei
Klassi izie ung
Wissensa
Zei au wand
Wissens-
ans e
Häu igkei
Wissenssiche ung
didak ische
An o de ung
no wendige
pe sönliche
Aus ausch
Be eilig e
Pe sonen
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
90
Li e a u
Acke mann, Benno (T ans e E ah ungswissen, 2014): S uk u ie e T ans e
on E ah ungswissen zu kon inuie lichen O ganisa ionsen wicklung: Me-
hodik in Theo ie und P axis, in: Richa d Pi che (H sg.), Wissensmanage-
men , Wissens ans e , Wissensne zwe ke – Konzep e, Me hoden, E ah-
ungen, 2. Au l., E langen: Publicis, 2014, S. 150–160.
Acke mann, Benno (S uk u ie e Wissens ans e s, 2018): S uk u ie e Wissen-
s ans e s – eno mes Po enzial ü Wi scha und Ve wal ung, in: Acke -
mann, Benno, K anche , Oli e , No h, Klaus, Schildknech , Ka in, Scho a,
Sil ia (H sg.), E olg eiche Wissens ans e in agilen O ganisa ionen–Hin-
e g und–Me hodik – Fallbeispiele, Wiesbaden: Sp inge Gable , 2018, S.
21–36.
Acke mann, Benno (E ah ungswissen wei e geben, 2018): Fü Wissens äge :
So können Sie E ah ungswissen e olg eich wei e geben, in: Acke mann,
Benno, K anche , Oli e , No h, Klaus, Schildknech , Ka in, Scho a, Sil ia
(H sg.), E olg eiche Wissens ans e in agilen O ganisa ionen – Hin e -
g und – Me hodik – Fallbeispiele, Wiesbaden: Sp inge Gable , 2018, S.
113–133.
Acke mann, Benno (Wissensemp änge , 2018): Fü Wissensemp änge : Eina -
bei ung in neue Tä igkei s elde ohne Umwege, in: Acke mann, Benno,
K anche , Oli e , No h, Klaus, Schildknech , Ka in, Scho a, Sil ia (H sg.),
E olg eiche Wissens ans e in agilen O ganisa ionen – Hin e g und – Me-
hodik – Fallbeispiele, Wiesbaden: Sp inge Gable , 2018, S. 135–157.
Bäumle, Philipp, Hi schmann, Daniel, Fese , Daniel, Winkle -Po mann, Simon
J., Bize , Kilian (Wissens ans e In e dependenzen, 2024): Digi alisie ung
und egionale Wissens ans e : In e dependenzen und He aus o de ungen,
in: Zei sch i ü angewand e Geog aphie, 48 (2024), S. 125–131.
Be hel, Jü gen, Becke , F ed, G. (Pe sonal Managemen , 2022): Pe sonal-Ma-
nagemen : G undzüge ü Konzep ionen be iebliche Pe sonala bei ,
12. Au l., F eibu g, Schä e -Poeschel, 2022.
Blackle , F ank (Knowledge, 1995): Knowledge, Knowledge Wo k and O ganiza-
ions: An O e iew and In e p e a ion, in: O ganiza ion S udies, Vol. 16 (6),
1995, S. 1021–1046.
KCT Sch i en eihe, Bd. 12, Ten op: Managemen on Wissens ans e
91
Blöbaum, Be nd, Nölleke, Daniel, Scheu, And eas M. (Expe enin e iew, 2016):
Das Expe enin e iew in de Kommunika ionswissenscha , in: A e beck-
Lie z, S e anie, Meyen, Michael (H sg.), Handbuch nich s anda disie e Me-
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bei e luk ua ion/> (2022) [Zug i 16.07.2024].
Folgende Bände sind bishe in diese Reihe e schienen:
Band 1 (2019)
Ola F i z / Ca s en Webe / Angelika König / Jan Wol
E hische Aspek e de Küns lichen In elligenz
Essen 2019
ISBN (P in ) 978-3-89275-103-8 – ISBN (eBook) 978-3-89275-104-5
ISSN (P in ) 2629-0987 – ISSN (eBook) 2629-0995
Band 2 (2019)
Ola F i z / Ca s en Webe / Ca oline P oche / Sebas ian Scho ling
Psychologische Folgen eine pe manen en E eichba kei du ch digi ale Medien
Essen 2019
ISBN (P in ) 978-3-89275-105-2 – ISBN (eBook) 978-3-89275-106-9
ISSN (P in ) 2629-0987 – ISSN (eBook) 2629-0995
Band 3 (2020)
Na halie Benzinge
Rele anz on P oduk quali ä bei adikalen Inno a ionen
Essen 2020
ISBN (P in ) 978-3-89275-143-4 – ISBN (eBook) 978-3-89275-144-1
ISSN (P in ) 2629-0987 – ISSN (eBook) 2629-0995
Band 4 (2020)
Thomas Abele / Joachim Ha kesb ink / Rudol Je en up / F iede ike Mülle -
F iemau h / Sil ia Rummel / A nd Scha / Michael Scha ne / Ca s en Webe /
S e en Weimann
Inno a ion und Digi alisie ung: Das „KCT Inno a ions-CheckUp-Tool“ ü KMU
Essen 2020
ISBN (P in ) 978-3-89275-145-8 – ISBN (eBook) 978-3-89275-146-5
ISSN (P in ) 2629-0987 – ISSN (eBook) 2629-0995
Band 5 (2020)
Benjamin Schloz
Küns liche In elligenz im Finanzdiens leis ungssek o – E aluie ung des Mei-
nungsbildes on P i a kunden zu Robo-Ad ice
Essen 2020
ISBN (P in ) 978-3-89275-147-2 – ISBN (eBook). 978-3-89275-148-9
ISSN (P in ) 2629-0987 – ISSN (eBook) 2629-0995
Band 6 (2021)
Ko nelia Ah ens / Alessand o Sala / A nd Scha
S udie zum Technologie- und Inno a ionsmanagemen – Me hodeneinsa z,
Ausges al ung und E olgs ak o en
Essen 2021
ISBN (P in ) 978-3-89275-180-9 – ISBN (eBook) 978-3-89275-181-6
ISSN (P in ) 2629-0987 – ISSN (eBook) 2629-0995
Band 7 (2021)
Ch is oph S ephan / A nd Scha
Einkau 4.0 in deu schen Ve so gungsun e nehmen
Essen 2021
ISBN (P in ) 978-3-89275-198-4 – ISBN (eBook) 978-3-89275-199-1
ISSN (P in ) 2629-0987 – ISSN (eBook) 2629-0995
Band 8 (2021)
And eas Klad oba
De Finanzsek o als inno a i e B anche: Eine Da enübe sich
Essen 2021
ISBN (P in ) 978-3-89275-214-1 – ISBN (eBook) 978-3-89275-215-8
ISSN (P in ) 2629-0987 – ISSN (eBook) 2629-0995
Band 9 (2022)
Dennis Fleische / Ca s en Webe
Ganzhei liche Digi alisie ungsansa z zu Umse zung on Ci cula Economy in
de Au omobilindus ie
Essen 2022
ISBN (P in ) 978-3-89275-268-4 – ISBN (eBook) 978-3-89275-269-1
ISSN (P in ) 2629-0987 – ISSN (eBook) 2629-0995
Band 10 (2023)
Max Pö ne / Ca s en Webe
Wi kung on Da k Pa e ns au die Cus ome Expe ience und das Ve auen de
Gene a ion Y
Essen 2023
ISBN (P in ) 978-3-89275-302-5 – ISBN (eBook) 978-3-89275-303-2
ISSN (P in ) 2629-0987 – ISSN (eBook) 2629-0995
Band 11 (2023)
Jus us G o h
O ganisa ionale Ambidex ie in S a -ups – Balance zwischen Explo a ion und
Exploi a ion du ch Heu is iken
Essen 2023
ISBN (P in ) 978-3-89275-330-8 – ISBN (eBook) 978-3-89275-331-5
ISSN (P in ) 2629-0987 – ISSN (eBook) 2629-0995
Alle Ins i u e und Kompe enzCen en un e
om.de/ o schung
FOM Hochschulzen um
Düsseldo
Fo schungss a k und p axisnah
FOM. Die Hochschule.
Fü Be u s ä ige.
Rund 45.000 S udie ende, meh als 20 Fo schungsein ich ungen und 500 Ve ö en lichungen
im Jah – dami zähl die FOM zu den g öß en und o schungss ä ks en Hochschulen Eu opas.
Ini iie du ch die S i ung ü in e na ionale Bildung und Wissenscha olg sie einem kla en
Bildungsau ag: Be u s ä ige und Abi u ien en du ch quali a i hochwe ige und bezahlba e
S udiengänge akademisch zu quali i zie en. Als gemeinnü zige Hochschule is die FOM nich
gewinno ien ie , sonde n ein es ie säm liche Gewinne – un e ande em in die Leh e und
Fo schung.
Die FOM is s aa lich ane kann und bie e meh als 60 p axiso ien ie e Bachelo - und
Mas e - S udiengänge an. S udie wi d im Campus-S udium+ mi Vo lesungen im Hö saal
und i uellen An eilen ode komple o sunabhängig im Digi alen Li e-S udium.
Leh ende und S udie ende o schen an de FOM in einem g oßen Fo schungsbe eich aus
hochschuleigenen Ins i u en und Kompe enzCen en. Do we den anwendungso ien ie e
Lösungen ü be iebliche und gesellscha liche P oblems ellungen gene ie . Ak uelle
Fo schungse gebnisse l ießen unmi elba in die Leh e ein und kommen so den Un e nehmen
und de Wi scha insgesam zugu e.
Zudem ö de die FOM g enzübe sch ei ende P ojek e und Pa ne scha en im eu opäischen
und in e na ionalen Fo schungs aum. Du ch Publika ionen, übe Fach agungen, wissenscha liche
Kon e enzen und Vo agsak i i ä en wi d de T ans e de Fo schungs- und En wicklungs-
e gebnisse in Wissenscha und Wi scha siche ges ell .
Hochschule
Mi und 45.000 S udie enden is die FOM eine de
g öß en Hochschulen Eu opas und üh sei 1993
S udiengänge ü Be u s ä ige du ch, die einen s aa -
lich und in e na ional ane kann en Hochschulab-
schluss (Bachelo /Mas e ) e langen wollen.
Die FOM is de anwendungso ien ie en Fo schung
e p lich e und e olg das Ziel, adap ions ähige
Lösungen ü be iebliche bzw. wi scha snahe ode
gesellscha liche P oblems ellungen zu gene ie en.
Dabei spiel die Ve zahnung on Fo schung und
Leh e eine g oße Rolle: Kong uen zu den Mas e -
p og ammen sind Ins i u e und Kompe enzCen en
geg ünde wo den. Sie geben de Hochschule ein
achliches P o il und e ö nen sowohl Wissenscha -
le innen und Wissenscha le n als auch engagie en
S udie enden die Gelegenhei , sich ak i in den Fo -
schungsdisku s einzub ingen.
Wei e e In o ma ionen inden Sie un e om.de
Das KCT is ein in e na ional ausge ich e es wis-
senscha liches Kompe enzCen um ü Technolo-
gie- & Inno a ionsmanagemen und ang enzende
Fo schungsbe eiche. Es a bei e in ensi mi einem
Ne zwe k aus Un e nehmen, Fach e bänden und
wissenscha lichen Fo schungsein ich ungen da an,
ak uelle He aus o de ungen eine k i ischen Analyse
und Bewe ung zu un e ziehen und An wo en au
zen ale F ages ellungen zu en wickeln.
Themenschwe punk e des KCT sind u. a. die auch
in diese Reihe au geg i enen Be eiche:
Inno a i e Technologien
Wissensmanagemen
A bei und Psyche
Wei e e In o ma ionen inden Sie un e om-kc .de
FOM Hochschule KCT
KCC Kompe enzCen um
ü Co po a e Social Responsibili y
de FOM Hochschule ü Oekonomie & Managemen
KC T
KCT Kompe enzCen um
ü Technologie- & Inno a ionsmanagemen
de FOM Hochschule ü Oekonomie & Managemen
ISSN (P in ) 2629-0987
ISSN (eBook) 2629-0995ISBN (eBook) 978-3-89275-411-4
ISBN (P in ) 978-3-89275-410-7
De Wissenscha sblog
de FOM Hochschule
De Wissenscha sblog de FOM Hochschule bie e Einblicke in die iel äl igen
Themen, zu denen an de FOM ge o sch wi d: om-blog.de
