Wissensarbeiterstudie 2017 (2): Experten in der Spezialisierungsfalle?!
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Wissensarbeiterstudie 2017 (2): Experten in der Spezialisierungsfalle?!

Unternehmen müssen sich dem Spezialisierungsdruck stellen, aber gleichzeitig gegensteuern. Denn mittel- und langfristig sind weniger ausgemachte Nerds als vielmehr Problemlöser mit Einfühlungsvermögen und breitem Erfahrungshintergrund gefragt. Strategische Kompetenzentwicklung ist angezeigt.

In dieser Beitragsreihe kommentiert PAC exklusiv für Digitales Wirtschaftswunder ausgewählte Ergebnisse der  Studie „Wissensarbeit im Wandel“ https://www.hays.de/personaldienstleistung-aktuell/studie/wissensarbeit-im-wandel-2017 – ein gemeinsames Projekt der Hays AG, der Gesellschaft für Wissensmanagement, und PAC, in dessen Rahmen mehr als 1.200 hochqualifizierte Fach- und Führungskräfte aus Deutschland, Österreich und der Schweiz befragt wurden.

Die Studie zeigt, wie der digitale Wandel den Arbeitsalltag und den Kompetenzerwerb hochqualifizierter Mitarbeiter hierzulande verändert, welche Spannungsfelder sich damit auftun und wo Verbesserungsmaßnahmen ansetzen sollten. Heute im Fokus: der Trend zur Spezialisierung der Wissensarbeit(er).

Wissensarbeit: Wachstumsfeld oder Objekt der Automatisierung?

Ob in den Unternehmen, in der Medizin oder in der Wissenschaft: Die Expertenmeinung ist gefragt und wird zumeist hoch vergütet. Doch was sind Experten und wie ändert sich deren Rolle im Zuge der Digitalisierung? Oder, um im Kontext der hier vorgestelllten Studie zu bleiben: Was macht einen Wissensarbeiter heute und zukünftig zum Experten?

Experte = Spezialist!?

Experten werden im Alltag oft mit Spezialisten gleichgesetzt – so auch in der Definition bei Wikipedia. Dort heißt es:

Ein Experte (vom französisch expert, „sachkundig, erfahren“, zu lateinisch expertus „erfahren, kundig, erprobt“), auch Fachmann/Fachfrau (Plural Fachleute), Fach- oder Sachkundiger oder Spezialist, ist eine Person, die über überdurchschnittlich umfangreiches Wissen auf einem Fachgebiet oder mehreren bestimmten Sacherschließungen oder über spezielle Fähigkeiten verfügt. Neben dem theoretischen Wissen kann eine kompetente Anwendung desselben, also praktisches Handlungswissen, für einen Experten kennzeichnend sein.“

Die Gleichstellung von Experten und Spezialisten ist  einerseits nachvollziehbar: Eine klare Fokussierung auf ein Thema oder Sachgebiet ist heute angesichts der Fülle an Wissen schließlich unvermeidlich, um sich zum Experten zu entwickeln. Und je schneller sich das Rad der Entwicklung dreht, umso stärker ist der Spezialisierungsdruck. Entsprechend meinen mehr als drei Viertel (79%)  der für die Wissensarbeiterstudie 2017 befragten Führungskräfte und mehr als zwei Drittel (68%) der hoch-qualifizierten Fachkräfte, dass der Grad der Spezialisierung der Wissensarbeit im Zuge der Digitalisierung steigt.

Dies ist ein bemerkenswert klarer Befund – andere Aussagen, wie „Künstliche Intelligenz führt zu mehr Effizienz in der Wissensarbeit“, erfahren in der Studie deutlich weniger Zustimmung.

Hebel der Industrialisierung greifen auch in der Wissensarbeit

Andererseits frage ich mich, bis zu welchem Grad die Spezialisierung als Erfolgsmodell für Experten taugt. Sicher sind Unternehmen bis heute bereit, für die ausgemachten Spezialisten, die Nerds, überdurchschnittlich hohe Tagessätze zu zahlen. Dennoch halte ich es für riskant, derzeit eine Karriere als ausgemachter Spezialist anzustreben und ich würde auch Unternehmen davon abraten, Mitarbeiter einseitig in diese Richtung zu drängen. Eine Hyperspezialisierung mag kurzfristig Erfolge versprechen, auf längere Sicht werden damit eher Perspektiven verbaut.

Denn nach der Produktions- wird auch die Wissensarbeit immer mehr zum Objekt der Industrialisierung, deren Hebel wir alle kennen: Arbeitsteilung, Outsourcing, Automatisierung. Man splittet komplexe Vorhaben in kleine Bausteine, die zunächst von Spezialisten im Unternehmen effizienter bearbeitet werden (Arbeitsteilung). Mit zunehmender Marktreife – also je besser die Produkte oder Probleme spezifizier- und standardisierbar sind – werden Spezialisten jenseits des Unternehmens und der Landesgrenzen engagiert (Outsourcing). Und schlussendlich übernehmen die Maschinen (Automatisierung).

Die Verbreitung agiler Entwicklungsmethoden wie Scrum dürfte die Industrialisierung der Wissensarbeit sogar noch befördern. Schließlich besteht deren Wesen darin, komplexe Entwicklungsvorhaben in kleine, einfach zu spezifizierende Arbeitspakete zu packen – die beim nächsten Sprint (via Crowdsourcing) von Spezialisten weltweit in Windeseile bearbeitet und schlussendlich auch automatisiert werden können.

Unsere ausgemachten Spezialisten werden also immer mehr Wettbewerb erfahren – nicht nur durch Kollegen in China, Indien oder Marokko, sondern auch und insbesondere durch die künstliche Intelligenz.

Eine Hyperspezialisierung kann auf lange Sicht Chancen verbauen.

Spezialisten zunehmend im Wettbewerb mit Maschinen und Kollegen weltweit

Viele Spezialisten werden nun entgegnen, dass sie mit ihrem Erfahrungswissen die Maschinen auch weiterhin in Schach halten können. Aber können sie das wirklich? Dass mechanische Routinen, die auf statistischen Verfahren basieren, im Vergleich zur „Intuition ausgemachter Experten“ oft besser abschneiden, ist kein neuer Marketingslogan der AI-Industrie, sondern Ergebnis zahlreicher wissenschaftlicher Untersuchungen.

Der Nobelpreisträger Daniel Kahnemann etwa diskutiert in seinem Bestseller „Schnelles Denken, Langsames Denken“ eine Unmenge an Trugschlüssen des menschlichen Denkens. Den Experten bzw. Spezialisten, die ja auch nur Menschen sind, widmet er dabei ein ganzes Kapitel. Hierin führt  er zahlreiche Beispiele an – von der Diagnose im Klinikalltag bis zur Vorhersage der Weinqualität – bei denen mechanische Verfahren im Vergleich zur Intuition der Experten nachweisbar besser abschneiden. Ein aufschlussreiches Interview, in dem der Professor selbst seine Sicht auf die Diskussion ‚Experten versus Algortithmen’ erläutert, finden Sie hier.

„Intelligente Algorithmen“ können jedoch nicht nur Denkfehler vermeiden, sondern auch neue Informationen wesentlich schneller und effizienter verarbeiten als wir Menschen. Als Spezialist können Sie noch so viele Fachartikel studieren und Konferenzen besuchen – den Wettlauf mit den Maschinen werden Sie über kurz oder lang verlieren. Und je spezieller und abgegrenzter die Themengebiete sind, desto größer ist die Überlegenheit der Maschinen.

Die Fähigkeit zur Lösung komplexer, schwer zu spezifizierender Probleme, sollte eine der Kernkompetenzen von Wissensarbeitern sein.

Problemlöser mit Einfühlungsvermögen und breitem Horizont sind weniger austauschbar

Besser wäre es, Kompetenzen auszubilden, die Maschinen nicht mit Leichtigkeit in den nächsten Jahren erwerben können und mit denen sich die Mitarbeiter weniger austauschbar machen. Ganz oben steht hi

er die Fähigkeit zur Lösung komplexer, schwer zu spezifizierender Probleme (Complex Problem Solving). Und davon gibt es im Zuge des digitalen Wandels, der ja für alle Beteiligten Neuland darstellt, immer mehr. Zur effektiven Begleitung der Kunden – die oft selbst nicht mehr in der Lage sind, ihre Anforderungen klar zu umreißen – sind weniger ausgemachte Themenspezialisten als vielmehr Berater mit Einfühlungsvermögen, einem breitgefächerten Erfahrungshintergrund und Problemlösungkompetenz gefragt.

Den meisten Wissensarbeitern und Managern, die im Rahmen der Wissensarbeiterstudie 2017 befragt wurden, ist dies auch bewusst. Die Top 5-Kompetenzen, die Wissensarbeiter dauerhaft erfolgreich machen, sind aus ihrer Sicht: Thematisch über den Tellerrand blicken, Verantwortung übernehmen, die Themen der Kunden verstehen, sich mit anderen Wissensträgern vernetzen und das eigene Wissen verständlich präsentieren – also all jene Fähigkeiten, die für das „Complex Problem Solving“ in einem zunehmend agilen Umfeld essenziell sind.

Trotz besseren Wissens in die Spezialisierungsfalle

Wie aber sieht die Praxis aus? Jörg Dirbach, Competence Unit Manager und Partner bei der Zühlke Technology Group AG sowie Herausgeber des Blogs „der wissensarbeiter“ beschreibt dies in der Studie sehr plastisch: Um die Effizienz in der Wissensarbeit zu steigern, versuchen Unternehmen, die Wissensarbeiter möglichst mit ähnlichen Themenstellungen zu beschäftigen […]. Im Ergebnis sind die Mitarbeiter in ihrem Spezialgebiet hochqualiziert, sehen aber nicht, was sich darüber hinaus in der Entwicklung abspielt – und sind damit künftig auch nur begrenzt einsatzfähig.“

Kurzum: Wenn wir nicht vorbeugen, landen Wissensarbeiter und Unternehmen trotz besseren Wissens in der Spezialisierungsfalle. Und die Verlockung ist groß. Schließlich befinden wir uns in einer Übergangsphase, in der ausgemachte Themenspezialisten noch immer heiß begehrt sind und zugleich der Effizienzdruck auf die Wissensarbeit stetig zunimmt.

Als sei das nicht genug, wird die Ausbildung von Hyperspezialisten noch durch neue Technologien forciert. Laut Stefan Heil (IBM) wächst bereits „eine  intelligentere Generation von Lern-und HR- Systemen“ heran, die Mitarbeiter mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (wie Watson) individuell darin unterstützt, die für sie relevanten Lernthemen und passende Formate herauszufiltern. Auf den ersten Blick faszinierend, doch bei genauerem Hinschauen grotesk: denn was die Welt bestimmt nicht braucht, sind radikal individualistische Lernprogramme, die „Wissen“ vermitteln, welches die Bots ohnehin schon intus haben. Gut, dass Alexander Klier und Siegfried Lautenbacher (Beck et al. Services) in einem kritischen Artikel hier dagegen halten.

Mein Credo:

Der Spezialisierungsfalle entkommen die Wissensarbeiter und Unternehmen nur, wenn sie die Kompetenzentwicklung strategisch angehen und bereit sind, in diese aktiv zu investieren. Klar müssen sich die Unternehmen dem Spezialisierungsdruck stellen. Doch zugleich sollten sie darauf hinwirken, dass die Mitarbeiter auch über den Tellerand hinausblicken und ein breites Kompetenzspektrum aufbauen. Nicht umsonst fordert ein großer Teil der in der Studie befragten Fach-und Führungskräfte eine zeitweise Entsendung von Mitarbeitern in andere Abteilungen. Solche Maßnahmen gehen zwar kurzfristig zu Lasten von Effizienz und Umsatz, dürften sich aber mittel- und langfristig auszahlen.

Die vollständige „Wissensarbeiterstudie 2017“ steht hier kostenlos (und ohne Registrierung) zum Download bereit: https://www.hays.de/personaldienstleistung-aktuell/studie/wissensarbeit-im-wandel-2017

Der Autor

Andreas StiehlerAndreas Stiehler betreut in seiner Rolle als Principal Analyst Digital Enterprise Forschungsaktivitäten zu dem Thema „Digitale Transformation“, mit Fokus auf den Digital Workplace und verwandte Themen. Er ist verantwortlich für das Erstellen und Ausführen dedizierter Forschungs- und Beratungsprojekte in diesem Bereich. Zu seinen weiteren Aufgaben zählt die Weiterentwicklung der Content Marketing Services von PAC.

 

 

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