Varianten des Ideenmanagements
Dr. Hartmut Neckel beschreibt Ideenmanagement als Instrument zwischen Verbesserung, Innovation und Mitarbeitendenbeteiligung und zeigt, wie seine Rolle oft implizit geprägt ist. Zudem erklärt er, wie KI das Zusammenspiel von Top-down- und Bottom-up-Ansätzen verändert.
Autor
Dr. Hartmut Neckel
Bei Wikipedia wird „Ideenmanagement“ wie folgt definiert: „Das Ideenmanagement umfasst die Generierung, Sammlung und Auswahl geeigneter Ideen für Verbesserungen und Neuerungen. Ziel des Ideenmanagements ist die Mobilisierung von Leistungsreserven durch die Förderung eines kreativen Arbeitsklimas, um unter Einbeziehung aller Mitarbeiter die Wettbewerbsfähigkeit der Organisation zu stärken. Das Ideenmanagement ergänzt das Innovationsmanagement, bei dem in der Regel nur ein Teil der Belegschaft involviert ist.“
Diese Definition schließt nicht aus, dass auch aus einem Ideenmanagement Ideen für Innovationen (im Sinne von verbesserten oder neuen Produkten am Markt) eingebracht werden, und nicht zuletzt darüber alle Mitarbeitenden am Innovationsmanagement mitwirken können. In manchen, stark innovationsgetriebenen Unternehmen mag daher das Ideenmanagement als ein Innovationsinstrument verstanden werden, oder es werden beide Begriffe mehr oder weniger synonym verwendet.
In anderen Unternehmen wird sein Zweck vor allem darin gesehen, ein Verbesserungsinstrument zu sein; wenn der Fokus auf finanziell einsparwirksamen Verbesserungen liegt, auch als Kostensenkungsinstrument. Bei einigen Unternehmen spielt zudem der Nutzen als Partizipationsinstrument eine Rolle.
Bewusste strategische Klärungen, worin die Hauptaufgabe des Ideenmanagements bestehen soll, finden zwar nur in wenigen Unternehmen statt, eine unbewusste und implizite Auswahl ergibt sich allerdings oft schon aus der organisatorischen Zuordnung:
So war das Ideenmanagement in über 40% der Produktionsunternehmen, die am „Kennzahlenvergleich Ideenmanagement“ 2021 teilgenommen hatten, einem der – eher verbesserungs- und einsparorientierten – Bereiche Operational Excellence, KVP, Lean oder Prozessoptimierung, dem Produktionssystem oder der Betriebsorganisation zugeordnet (im Vergleich zu knapp 17% bei Nicht-Produktionsunternehmen).
Ein Blick auf die tatsächlich erzielten Einsparungen pro Mitarbeitenden zeigt, dass das Ideenmanagement in nur etwa einem Viertel der Teilnehmer an den Kennzahlenvergleichen der letzten Jahre dem Anspruch gerecht werden könnte, ein „Einsparinstrument“ zu sein. In den anderen drei Vierteln positioniert es sich glaubwürdiger als „sich selbst refinanzierendes Verbesserungsinstrument“.
Die Zuordnung zum Personalwesen / Human Ressource stand bei Produktionsunternehmen mit 19,9% an zweiter, bei Nicht-Produktionsunternehmen mit 31,5% sogar an erster Stelle – möglichweise Ausdruck einer Einstufung als Partizipationsinstrument, möglichweise aber auch ein Relikt aus Zeiten, in der es vorrangig um die Prämierung von Ideen ging, und eine Folge davon, dass seitdem keine passendere Abteilung gefunden werden konnte, die das Thema übernehmen wollte...
Dagegen hatten nur 3,9% der Produktionsunternehmen das Ideenmanagement einem der Bereiche Innovation, Forschung, Entwicklung, Technologie zugeordnet, gegenüber 13% bei Nicht-Produktionsunternehmen. Dieser Unterschied kann darauf beruhen, dass in stark innovationsgetriebenen Unternehmen ein großer Teil der Mitarbeitenden mit Programmierung, Konstruktion oder Projektmanagement befasst ist, so dass sich diese Unternehmen als Nicht-Produktionsunternehmen einordnen.
Unabhängig davon, wie es in Verbesserungs- oder Innovationsprozessen weitergeht, steht am Anfang stets die Ideenentstehung. Die hierfür verwendbaren Methoden können danach kategorisiert werden, ob die Themenwahl und Ideengenerierung bottom-up erfolgen oder top-down (von Experten, unternehmensseitig) gesteuert und organisiert werden, die Teilnahme freiwillig oder verpflichtend ist, grundsätzlich alle Mitarbeitenden oder jeweils nur eine definierte Auswahl einbezogen werden. Hier nur ein paar Beispiele, die sich um weitere Varianten ergänzen ließen:
Klassisches Ideenmanagement, das allen Mitarbeitenden auf freiwilliger Basis offensteht, die Themen mit Verbesserungspotenzial [oder mit Innovationspotenzial] selbst erkennen und entsprechende Ideen selbst entwickeln sollen (was nicht ausschließt, dass unternehmensseitig inhaltliche Inspiration vermittelt wird und Ideen im Bearbeitungsprozess weiterentwickelt werden)
KVP-Workshops oder Shopfloor-Meetings in der Form, dass die Teilnahme für alle Mitarbeitenden verpflichtend ist und sie dort Probleme und Themen mit Verbesserungspotenzial benennen können, zu denen dann gemeinsam (meist nach Priorisierung und mit methodischer Unterstützung) Ideen entwickelt werden
Kampagnen zu top-down vorgegebenen Themen (bzw. mit eingeengten Suchfeldern für Ideen), wobei entsprechende Ideen auf freiwilliger Basis von allen Mitarbeitenden (oder auch nur von einem begrenzten, gezielt eingeladenen Teilnehmer- und Teilnehmerinnenkreis) bottom-up entwickelt werden können
KVP- oder Lean-Workshops [oder Kreativ-Workshops], zu denen ausgewählte Mitarbeitende verpflichtend eingeladen werden, um zu konkreten top-down definierten Verbesserungs- oder Problemthemen [oder Suchfeldern für Innovation] an der methodisch unterstützten Entwicklung von Verbesserungs- oder Lösungsideen [oder Innovationsideen] mitzuwirken
Ob man die im letzten Beispiel skizierte Art der Ideengenerierung noch als „bottom-up“ bezeichnen sollte, lässt sich diskutieren. Eindeutiger ist die Situation bei Six Sigma Projekten: hier werden zwar Mitarbeitende als Informations- und (möglichst auch) Ideengeber und Ideengeberinnen eingebunden – unabhängig von der Ergiebigkeit dieser Quelle, bleibt es aber Sache der Six Sigma Fachkraft, eine Lösung zu entwickeln.
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Ideation mit KI als neuem Kommunikationsteilnehmer
Um zu verstehen, was sich aktuell im Ideenmanagement grundsätzlich ändert, lohnt sich die Beschäftigung mit zwei spannenden Wissenschaftsfeldern. Das erste sind Neurobiologie und Kognitionswissenschaften, das zweite ist die soziologische Systemtheorie.
Neurobiologie und Kognitionswissenschaften helfen – im Sinne von „Neuroideenmanagement“ – zu verstehen, wie es überhaupt dazu kommt, dass Mitarbeitende bottom-up Themen mit Verbesserungspotenzial erkennen. Schließlich gehen keine Mitarbeitenden mit dem Vorsatz zur Arbeit, heute eine Idee für das Ideenmanagement zu haben.
Vielmehr nehmen Mitarbeitende im Vorbeigehen weit mehr Signale aus ihrer Umgebung auf, als ihnen je bewusst werden: von den ursprünglich einer Millionen Bytes, die von den Sinnesorganen pro Sekunde gesendet werden, werden nur drei Bytes pro Sekunde im Großhirn bewusst wahrgenommen.
Der größte Teil der Signale wird unterschwellig aufgenommen und in überwiegend unbewussten neurobiologischen und kognitiven Prozessen so verarbeitet, dass daraus (wie „zufällig“) „Einfälle“ entstehen können, wie sich etwas verbessern lässt.
Diese Art der sinnenbasierten und ganzheitlichen Wahrnehmung ermöglicht, dass Menschen auch Atmosphären leiblich erfassen, die sich kaum an konkreten objektiven Kriterien festmachen lassen. Wer in einen Raum hinzukommt, spürt sofort, ob gerade „dicke Luft herrscht“.
Bottom-up-Methoden zur Themenidentifikation und -auswahl nutzen die Mitarbeitenden als „mobile Sensoren für eine ganzheitliche Erfassung der physikalischen und psychischen Situation des Unternehmens“ und setzen darauf, dass die Mitarbeitenden geeignete Verarbeitungsergebnisse („Ideen“) in möglichst zielführender Weise kommunizieren (ausgearbeitete „Vorschläge“). Anders die top-down Methoden: Hier werden meist in Zahlen sichtbare Diskrepanzen zwischen Ziel- und Ist-Werten als Ausgangspunkte genommen, um zunächst Themen bewusst, rational und nach Möglichkeit datenbasiert zu identifizieren und zu priorisieren (bei Six Sigma etwa explizit in der Phase „Define“) und sie anschließend systematisch anzugehen.
Digitale Datenerfassung und -verarbeitung haben die Datenmenge für eine bewusste und datenbasierte Steuerung extrem vergrößert: so sehr, dass sich die Signal- und Informationsfülle nur noch mit digitalen Tools (mittlerweile allen voran: Künstliche Intelligenz) erschließen und sinnvoll nutzen lässt. Dass diese digitalen Tools nun noch gelernt haben, wie Menschen mit Menschen zu kommunizieren, gibt Anlass zu einem Blick auf die Theorie sozialer Systeme.
Die soziologische Systemtheorie betrachtet Kommunikationen als die wesentlichen konstituierenden Bestandteile von sozialen Systemen (wie Unternehmen, Vereine, Familien usw.). Ohne Kommunikationen hört ein Unternehmen auf, als soziales System zu bestehen, unabhängig davon, ob die physikalische Infrastruktur oder die juristische Person noch vorhanden sind.
Die für das Ideenmanagement wesentlichen Kommunikationsformen sind die „Mitteilung der Idee“ (der „Vorschlag“), die „Entscheidung“ (die ggf. den „Auftrag“ zu ihrer Umsetzung einschließt), das „Feedback“ an den Ideengeber (ggf. in Form einer Prämienmitteilung) und motivierend-unterstützende „Beratung“ von Seiten des Ideenmanagements (sowohl für Mitarbeitende / Einreichende als auch für Bearbeitende). Unabhängig davon, ob diese Kommunikation analog oder digital ablief, waren die sendende und empfangende Person bislang stets Menschen.
Wie erwähnt, explodiert mit dem Aufkommen des Internet of Things und von Künstlicher Intelligenz nicht nur nochmals die Menge kommunizierter Inhalte (Daten, Signale, Informationen), sondern kommen noch ganz andersartige Kommunikationsteilnehmende hinzu.
Damit sind nicht die schon lange existierenden technischen Systeme gemeint, die etwa dadurch „aktiv kommunizieren“, dass sie „von sich aus“ Störmeldungen, Hinweise auf Wartungsbedarfe, Erinnerungen an Termine oder vorgefertigte Botschaften „mitteilen“. Diese „Mitteilungen“ sind aus der Sicht eines sozialen Systems Informationen über seine Umwelt, nicht aber Teile des Systems. Vielmehr geht es um Kommunikation mit Chatbot-Avataren oder Agenten, die vermehrt neben oder an die Stelle von Interaktion mit Menschen tritt.
Indem eine KI mit Daten des Unternehmens trainiert wurde und auf aktuelle Daten zugreift – z.B. auf BDE-, ERP-, CAQ- oder CRM-Systeme, auf Besprechungsprotokolle, Projektberichte, Patentdatenbanken und letztlich auf alle Informationen und Kommunikationsinhalte, die im Unternehmen digitale Spuren hinterlassen, einschließlich E-Mails und Chat-Beiträge in Teams oder einer Mitarbeitenden-App – weiß und kann sie weitaus mehr als eine mit allgemeinen Daten trainierte „Sprachmaschine“, die nur dem Mainstream des Trainingsmaterials entsprechende Texte formulieren kann. Sie wird zu einer „unternehmensspezifischen KI“ und die Kommunikation mit ihr kann sich nun auf konkrete Situationen und Gegebenheiten im Unternehmen beziehen, wodurch sie unternehmensrelevante Funktionen erhält. Und das bedeutet: diese Kommunikation wird Teil des sozialen Systems.
Es ist ein völlig neuer, zusätzlicher Teil, der in seiner Art mit keiner Kommunikation vergleichbar ist, wie sie bisher zwischen Menschen geführt wurde. Es gab nämlich schlichtweg keinen Menschen, der zu einer Kommunikation auf der Basis der Verarbeitung einer derartig großen Daten- und Informationsfülle in der Lage gewesen wäre. Das „Wissensgefälle“ zwischen den „Gesprächspartnern“ hat eine gänzlich andere Qualität als es je zwischen zwei Menschen der Fall sein könnte.
Dass eine Unternehmens-KI auch Signale aus dem Markt (und aus anderen Teilen der Umwelt des Systems, z.B. Politik und Regulierung, Kultur und Gesellschaft) berücksichtigen kann, fügt dem geschilderten Kompetenzumfang eine weitere Facette hinzu, die insbesondere für Innovationsideen relevant ist, aber auch zur Weiterentwicklung der einen oder anderen auf interne Praktiken zielenden Verbesserungsidee hilfreich sein kann.
Für soziale Systeme gilt, wie für andere Systeme auch, dass sie durch das Zusammenwirken der Teile Eigenschaften und Verhaltensweisen zeigen, die sich nicht aus den Eigenschaften der Teile ableiten oder erklären lassen: „das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile“. Zu spekulieren, welche neuen Eigenschaften und Verhaltensweisen ein zunehmender Anteil an Kommunikation mit Unternehmens-KI an Unternehmen hervortreten lässt, ist nicht Sache dieses Beitrags. Es muss auch nicht weiter ausgeführt werden, dass die zeit- und ortsunabhängige Verfügbarkeit eines nahezu „allwissenden“ Kommunikationspartners für alle Akteure im Ideen- und/oder Innovationsmanagement extrem nützlich und wertvoll ist. Angebracht ist aber eine Reflektion über Risiken und Chancen.
Als Risiko sehe ich, dass die in ihrem Ausmaß und ihrer Qualität neuartigen Möglichkeiten zu einer bewussten und datenbasierten Themenauswahl für Verbesserungen und Innovationen dazu verführen, zu einseitig auf eine top-down Steuerung zu setzen. Für die „Steuerleute“ verspricht das zunächst eine bessere Planbarkeit (im Vergleich zur „Zufälligkeit“ der Bottom-up-Prozesse), was dem Wunsch mancher Manager entgegenkommt, das Unternehmen möge präzise und verlässlich wie ein Uhrwerk laufen. Die Bereitschaft zu einem Diskurs auf Augenhöhe sinkt, denn dank KI weiß man ja bestens Bescheid. Thema für Verbesserungen und Innovationen wird dadurch nur, was sowieso schon auf dem (datenbasierten) Schirm der „Steuerleute“ ist.
Als Chance sehe ich, dass die Grenzen der KI und damit die Notwendigkeit der Ergänzung durch menschliche Erfahrungen zunehmend erkannt werden. Zwar kann KI bestens beschreiben, wie es sich anfühlt, Durst zu haben und ihn dann zu stillen – aber sie hat es nie selbst erlebt. Alles Wissen der KI ist „angelesen“, nichts davon wurde von ihr gelebt. KI ist wie ein riesiger Kopf ohne Körper. Es ist der Leib mit seinen Sinnesorganen und seiner ganzheitlichen Wahrnehmung, der Menschen Erfahrungen ermöglicht, die eine KI nie machen kann. Aus sinnlichen Erfahrungen und ihrer größtenteils unbewussten, teils bewusst reflektierten Verarbeitung erwachsen menschliche Intuition und Einfühlungsvermögen.
Zweifellos kann eine KI all das simulieren: sich verhalten und kommunizieren, als hätte sie Durst, und dann, als hätte sie ihn gestillt. Sich verhalten und kommunizieren, als hätte sie Intuition und Einfühlungsvermögen. Das ist aber nicht der Punkt. Der Punkt ist, ob eine KI in der Lage ist, in einem Kontinuum realer Situationen die konkreten Wahrnehmungen zu haben und die Erfahrungen zu machen, die ein Mitarbeiter im Laufe eines Arbeitstages hat und macht. Derzeit ist das nicht in Sicht. In dieser Realität braucht es den offenen Bottom-up-Kanal des Ideenmanagements, damit auch Themen auf den Tisch kommen und Gegenstand von Ideen werden, die allein auf der Basis von Daten nicht erkannt werden können.
Dieselbe Kompetenz der KI, die „Steuerleuten“ hilft, Themen zu identifizieren, hilft Einreichern, ihre initialen, ohne gezielte Steuerung „zufällig“ entstandenen Ideen weiter auszuarbeiten und zu qualifizieren (ggf. auch wieder zu verwerfen). Bereits dadurch wird der Aufwand zur Bearbeitung und Entscheidungsfindung deutlich sinken, zusätzlich wird er durch die Hilfen reduziert, die KI den Bearbeitern und Entscheidern direkt bietet. Viele Kritikpunkte, die zuweilen gegenüber spontanen Bottom-up-Ideen geäußert werden, dürften damit obsolet werden.
Die Chance besteht somit darin, die Gleichwertigkeit von Zufällen nutzender Serendipität und der den Bottom-up-Varianten des Ideenmanagements zugrundeliegenden „Methode der unbewussten Wahrnehmung im Vorbeigehen“ als Gegenpol zu einer rein daten- und wissensbasierten Steuerung zu erkennen und wertzuschätzen. Das entspräche der Einsicht, dass die Metapher des „Unternehmens als Uhrwerk“ mit weiteren Metaphern wie denen des „Unternehmens als Organismus“ und des „Unternehmens als politisches System“ ergänzt werden muss, um der Unternehmensrealität näherzukommen.
Über den Autor
Dr. Hartmut Neckel ist Inhaber der Unternehmensberatung Dr. Neckel, Bonn. Er ist Autor mehrerer Fachbücher, zahlreicher Fachpublikationen und des Blogs zum Ideenmanagement.
Der von ihm durchgeführte „Kennzahlenvergleich Ideenmanagement“ ist die einzige jährliche Benchmark-Studie in der DACH-Region mit einer Datenbasis über 250 Unternehmen.
Im Themenbereich Ideenmanagement, Innovation und kontinuierliche Verbesserungsprozesse ist Hartmut Neckel einer der profiliertesten Vordenker und erfahrensten Praktiker.
