Michael Reiss - Komplexitätsmanagement

Die verstärkten wissenschaftlichen Aktivitäten haben sich allerdings nicht in einem Berufsbild des Komplexitätsmanagers niedergeschlagen. Als Relevanzindikator einer Professionalisierung dient jedoch die Tatsache, dass von jedem Manager erwartet wird, sich auch als komplexitätsbewusster Manager zu bewähren.

Die Wissenschaft stellt zum Umgang mit Komplexität eine Vielfalt von komplexitätsfokussierten Modellen bereit. Sie befassen sich mit Komplexitätskonstrukten, sowohl in Gestalt von »gemachten« Komplexitätskonzepten (z. B. Hybride, etwa Public Private Partnerships) als auch von »gewachsenen« (emergenten) Komplexitätsphänomenen wie Paradoxien oder Frenemies. So geht der Koordinationsmechanismus »Markt« sowohl als emergentes Komplexitätsphänomen (z. B. spontane Ordnung, unsichtbare Hand) als auch als organisiertes Komplexitätskonzept (z. B. Börsen, 2. Arbeitsmarkt, Ausschreibungen, regulierte Märkte, Marktsimulationen, Verrechnungspreise) in die wissenschaftlichen Modelle ein. Im Mittelfeld finden sich freie Märkte mit einer Regelinfrastruktur aus Wettbewerbsgesetzen und Selbstverpflichtungen. Komplexität als Forschungsdomäne bildet den gemeinsamen Nenner für mehrere etablierte komplexitätsfokussierte Forschungssparten, etwa die Forschung zu Konflikten, Diversität, Wachstum, Wandel oder Innovation. Sie befassen sich durchweg mit Komplexitätsaspekten, z. B. mit Gegensätzen zwischen unterschiedlichen Interessen oder mit Übergängen von »Alt« auf »Neu«.

Die modellseitige Beschäftigung im Rahmen der Wissenschaft und Hand in Hand damit der komplexitätsfokussierte Body of Knowledge erstreckt sich auf begriffliche Konventionen (»Terminologie« Kap. 1.2), Erklärungs- bzw. Prognosemodelle, also Aussagen über Ursache-Wirkungs- bzw. Prädiktoren-Prädikand-Zusammenhänge (»Theorie«, Know-why Kap. 1.3) und Gestaltungsmodelle, d. h. Ziel-Mittel-Aussagensysteme (»Technologie«, Know-how Kap. 1.4). In der Gestaltungs- bzw. Engineeringsparte ist das Komplexitätsmanagement angesiedelt. Für ein praktisch einsetzbares Komplexitätsmanagement werden Terminologien und Theorien als Fundamente benötigt. Beschreibungsmodelle (Know-that) in Gestalt von War-, Ist- oder Wird-Daten informieren über das Vorliegen von Komplexitätsphänomenen in der Realität. Während terminologische Begriffsklärungen und Definitionen z. B. Antworten auf die Frage »Was ist »komplex«? bereitstellen, liefert das Know-that eine Beschreibung von Objekten, sprich »Das ist komplex«. Diese Beschreibungen setzen wiederum ein komplexitätsfokussiertes Begriffssystem voraus. Bei empirischen Überprüfungen von Erklärungs- und Gestaltungsmodellen können Beschreibungen außerdem als Evidenz fungieren bzw. relevante Antezedensbedingungen erfassen.

Bei der Komplexität handelt es sich um ein metakomplexes Konstrukt, zu dessen Spezifikation auf mehrere, untereinander verbundene Komplexitätsdimensionen, Komplexitätsdomänen und Komplexitätskomponenten zurückgegriffen werden muss. Dies gilt sowohl für gewachsene Komplexitätsphänomene als auch für gemachte Komplexitätskonzepte. Die Metakomplexität erschwert die Abklärung der Denotation und Konnotation von »Komplexität« erheblich. Sie ist verantwortlich für die ambivalente Bewertung der Komplexität sowie des Managements von Komplexität. Einerseits wird die »schlechte« Komplexität in Gestalt von Verschwendung, Ballast, Übergröße, Überdosierung und Konfusion in den Vordergrund gestellt, wodurch Komplexität zu einem Misserfolgsfaktor wird. Andererseits wird auf die gute Komplexität in Form der Vorteile von Diversity, Wahlmöglichkeiten (z. B. sogenannte »Choice Riders« im Gegensatz zu »Captive Riders« im urbanen Straßenverkehr), Spielräumen oder produktiven Konflikten verwiesen und Komplexität damit als Erfolgsfaktor propagiert. Die Beschäftigung mit dem Konstrukt »Komplexität« hat trotz dieser Ambivalenz seit mehreren Jahrzehnten einen festen Platz in der Wissenschaft, der Beratung sowie der Alltags- und Managementpraxis. Darüber hinaus gibt es Anzeichen für eine stetig zunehmende Bedeutung. Um die komplexitätsfokussierten Zugänge sowohl denotativ als auch konnotativ richtig positionieren zu können, muss man zwischen einer inhaltsfokussierten und einer formal-komplexitätsfokussierten Modellierung von Sachverhalten unterscheiden. Inhaltlich geht es beispielsweise um die Schwierigkeit von Problemen und die zur Problemlösung benötigten Kompetenzen. Beim komplexitätsfokussierten Zugang geht es hingegen um quantitative Kapazitätsbedarfe, die Häufigkeit des Auftretens eines Problems, unscharfe oder intransparente Problembeschreibungen sowie um sich im Zeitablauf verändernde Problemstellungen sowie Problemlösungskapazitäten. Beide Modellierungsformen sind eng miteinander verknüpft. Verbreitet ist eine sukzessive Verknüpfung über die drei Etappen »inhaltsfokussiertes Ausgangsmodell«, »komplexitätsfokussiertes Modell« und »inhaltsfokussiertes Ergebnismodell«.

»Multi«, »bi«, »poly«, »dual«, »mega«, »ko-« »mixed«, »blended«, »inter«, »cross«, »mehrdeutig«, »wechselseitig«, »fuzzy«, »agil«, »flexibel« oder »ad hoc« sind Beispiele aus einem umfangreichen Fundus von Begrifflichkeiten, die durchweg das Vorliegen von Komplexität signalisieren. Allerdings erzeugt diese Ubiquität diverse Mehrdeutigkeiten in der Semantik von komplexitätsfokussierten Modellen. So erweist sich beispielsweise das Dual Sourcing (Bereitstellung von Inputgütern durch zwei Lieferanten) als zweideutig: In einem additiven oder subsidiären Ergänzungsverhältnis können die beiden Lieferanten einerseits für eine sichere Bedarfsdeckung sorgen, etwa für Ausfallsicherheit z. B. via Second Sourcing. Andererseits kann ein kompetitives, substitutionales Dual Sourcing praktiziert werden, um Einstandspreise zu senken oder die Innovativität der Lieferanten zu fördern. Eine ähnliche Ambiguität charakterisiert die Strategie der Globalisierung: Sie steht einmal für mehr Vielfalt (Komplexität) auf weltweiten statt nur nationalen oder regionalen Märkten. Zum anderen meint Globalisierung eine geringe Komplexität durch die Versorgung des Weltmarkts mit Standardgütern, z. B. Treibstoffen, Standard-Software oder gastronomischen Dienstleistungen (»McDonaldisierung«). Ähnlich mehrdeutig wird unter Servitization einerseits die Ergänzung von Produkten durch produktbegleitende Services verstanden, also das Angebot hybrider Produkt-Service-Kombinationen, z. B. Gerät, Installation, Wartung und Entsorgung (Gao et al. 2009). Andererseits bezeichnet die Servitization in der Industrie die Ersetzung von Sachleistungen durch Dienstleistungen, etwa Mobilität statt Fahrzeuge oder Betreibermodelle statt Verkauf. Das mündet verallgemeinert in die XaaS-Formel »Everything as a Service« (Baines/ Bigdeli/ Bustinza 2017). Ebenso fehlt eine allseits akzeptierte Differenzierung zwischen dem Projektportfolio-Management und dem Multiprojekt-Management als zwei Erscheinungsformen eines komplexen Projektmanagements. Schließlich bedeutet »Chaos« im Alltagsverständnis eine nicht vorhersagbare Unordnung. Hingegen steht Chaos im wissenschaftlichen Verständnis für eine deterministische Ordnung (Gribbin 2004, S. 5). Ganz analog steht das Komplexitätsphänomen »Zufall« im Alltagsverständnis für ein nicht erklärbares Ereignis. In der Mathematik hingegen ist Zufall ein (mit Wahrscheinlichkeiten bewertetes) Ereignis als Ergebnis eines Zufallsprozesses.