Skill Management

Durch den sozialen Dschungel 
zu den entscheidenden Skills

Experten und Skills in einer Organisation auffinden oder eine professionelle Bewirtschaftung sozialer Netzwerke – wie einfach geht das? Auf den folgenden Seiten geben wir Einblicke in verschiedene geeignete Möglichkeiten und Methoden. Zunächst stellen wir die «Soziale Netzwerkanalyse» vor, die wie die anderen Ansätze etwa verborgenes Wissen und Fähigkeiten in einer Firma auffindet.

Experten und vorhandene Fertigkeiten in einem Unternehmen aufzufinden ist eine Herausforderung, nicht nur für das HR-Management, sondern oft auch für den  so genannten normalen Mitarbeiter. Kann ein Kollege ein Problem, das während der Arbeit auftritt, nicht alleine lösen, muss ein kompetenter Ansprechpartner her. Oft ist das genau die Challenge: Je grösser eine Organisation, desto wahrscheinlicher existiert bereits ein geeigneter Mitarbeiter – doch desto schwieriger wird es, diesen aufzufinden. Hier helfen «Expertise Recommender Systeme» (ERS), welche Kompetenz-Informationen erheben und bereitstellen, um entsprechende Ansprechpartner (Experten) adressierbar zu machen. In diesem Sinne kann zu den ERS auch das Instrument «Soziale Netzwerkanalyse» (kurz SNA) gezählt werden, denn sie kann neben den Vernetzungen von Personen auch deren jeweilige Skills aufzeigen.

In der Geschäftswelt ist es an sich elementar, ein eventuell intuitiv, also aus eigenem Wissen heraus betriebenes Management sozialer Netze zu professionalisieren: sprich, Effizienz hineinzubringen und den Nutzen zu erhöhen. Die SNA beschäftigt sich, im Kontext dieses Artikels, zunächst mit den Beziehungen zwischen Akteuren (Personen wie auch Organisationen) und den Strukturen oder Beziehungsmustern, welche durch diese Beziehungen entstehen. SNA funktioniert aber auch auf aggregierter Ebene (Familien, Cliquen, Teams, Abteilungen, Standorte oder ganze Firmen). Die Basis von Beziehungen sind primär soziale Interaktionen, also die aktive Wechselwirkung zwischen zwei oder mehreren Akteuren. Ob via direktem Gespräch oder per E-Mail, im Grunde meint dies jede Form technologiegestützter oder direkter zwischenmenschlicher, auch nonverbaler Kommunikation. Beziehungsnetze sind nicht primär geschäftlicher Natur, die Pflege privater sozialer Netzwerke à la Facebook wird wiederum immer mehr Bestandteil des täglichen Büroalltags – umstrittenerweise.

Via Drehkreuze und Vermittler 
verbunden

Wer sich fragt, welche Personen für ein Netzwerk, sprich für für  Struktur und Zusammenhalt, wichtig sind, dem hilft die Netzwerktheorie weiter. Herausragende Akteure lassen sich anhand ihrer Vernetzung einteilen. «Hubs» (engl.: Drehkreuze) sind jene Personen, welche viele Beziehungen zu anderen Personen in sich vereinen. Hubs sind etwa Prominente, die stark von der Öffentlichkeit und meist in gewissen Rollen wahrgenommen werden, wie etwa Vertrauensperson, Meinungsmacher oder Vorbild.

Während bei einem Hub (Abbildung 1) viele Beziehungen zusammenlaufen  und er damit eine essenzielle Position im Netzwerk besitzt, kann ein «Broker» weniger Beziehungen haben, im Extremfall nur zwei. Dennoch ist er für ein Netzwerk wesentlich. Im einfachen Netzwerk (Abbildung 2) kommen beim Broker nur drei Beziehungen zusammen, er würde also als Hub schlechter abschneiden als Akteur A. Bei der Struktur des Netzwerks fällt jedoch auf, dass A die Akteure B, C, D und E nur über den Broker erreicht. Der Broker übernimmt also die Rolle eines Vermittlers und spielt somit eine wichtige Rolle für die Integrität von Netzwerken. Die bedeutende Position beinhaltet aber auch ein gewisses Risiko. Im Beispiel-Netzwerk ist der Broker der «Single Point of Failure». Fällt er weg, brechen die beiden Netzwerke auseinander. Eine Kommunikation zwischen den Personen A und B, C, D und E wäre nicht mehr möglich.

Praktizierte 
Netzwerktheorie

Die Netzwerktheorie ist ein Forschungsgebiet, das mittels mathematischer und statistischer Methoden Netzwerke vielfältiger untersucht. Praktische Anwendung findet die Theorie beispielsweise bei der Definition der Wichtigkeit einer Website («Webometrie»: Suchmaschinen wie 
Google arbeiten auf Basis dieser Prinzipien), in der Ausbreitungsdynamik von Krankheiten (Epidemiologie), der Systembiologie oder eben sozialen Netzwerken.

Die Intuition kleinerer Netzwerke versagt im Grossen

Das Beziehungsnetz eines durchschnittlich sozialen Menschen umfasst schnell mehrere Hundert Personen. Die Pfadanalyse, wo jeder Pfad zwischen einzelnen Beziehungen eine gewisse Länge oder ausgeprägte Stärke besitzt, hilft dabei, den Pfad zur Zielperson zu finden. Ist die Beziehung zu einer Person auf dem Weg zum Ziel stark, haben wir also eine gute Beziehung zur nächsten Person im Netzwerk, so ist die Wahrscheinlichkeit gross, dass uns diese Person der nächsten vorstellen wird und uns gar persönlich unterstützt. Während man das in kleinen Netzwerken intuitiv machen kann, ist das bei grösseren Netzwerken kaum mehr möglich. SNA bietet hier Berechnungsmethoden, welche den oder die optimalen Pfade durch ein Netzwerk aufzeigen.

Beispielsweise möchte Akteur B im Netz der Abbildung 3 die Person F als Mitarbeiter gewinnen. Die Pfadanalyse zeigt als beste Möglichkeit den Pfad über die Akteure G und A (rote, dicke Linien). Während Person G die einzige Möglichkeit ist, ins Zielnetzwerk zu gelangen, gibt es von ihr aus zwar einen weiteren Weg zum Ziel. Derjenige, der die stärkeren Einzelbeziehungen einbezieht, ist aber derjenige über Person A. Naheliegend ist also, mit G ins Gespräch zu kommen, mit der Bitte, Person A vorgestellt zu werden. Entsteht mit G ein gutes Verhältnis, wird diese gerne Person A vorstellen und so weiter.

In Unternehmen mit einem grossen Anteil von Knowledge Workers also Mitarbeitern, welche ihren Wert ineiner Firma primär über ihr Wissen in einem spezifischen Kontext realisieren, hat ab einer gewissen Anzahl von Kontakten (Studien sprechen von 200-250) eine einzelne Person keine Möglichkeit mehr, alle Leute persönlich in gleicher Tiefe zu kennen. Geschweige denn zu überblicken, wer welches Wissen oder Skills hat.

Betrachten wir einen Global Player der Konsumgüterbranche. Das Unternehmen hat über 3000 weltweit verteilte Knowledge Worker, welche in diversen Funktionen an neuen Produkten arbeiten, sei dies als Product Manager, Chemiker, Biologe, Produktionsplaner oder Designer. Wird ein neues Produkt lanciert, müssen Teams aus einem Pool von Experten immer wieder neu für die zu lösende Aufgabe gebildet werden. Es stellen sich die Fragen: Wie finde ich weltweit die am besten geeigneten Personen für das Projekt? Und wie verbessere ich die Interaktion und den interdisziplinären Austausch zwischen den Wissensarbeitern?

Mitarbeiter managen Netzwerke mit sich selbst im Mittelpunkt

Für beide Fragen bietet SNA Lösungsansätze. Im unserem Beispiel managen die Mitarbeiter ihre eigenen Netzwerke mit sich selbst im Mittelpunkt. Sie vernetzen sich mit den Kollegen, die sie kennen, und vergeben sich selbst in einer SNA-Applikation oder einem Collaboration Tool Schlüsselworte zu ihren Fachkenntnissen. Ein Manager, der ein neues Team bilden muss, kann in den verfügbaren, analysierbaren Netzwerken nach den benötigten Talenten suchen und sieht sogleich, beispielsweise über ein Matching von Skill-Tags respektive der Visualisierung der Beziehung in der SNA-Software, ob diese bereits einmal Kontakt hatten. Nach erfolgter Zusammenarbeit wird jeder im Team sein Netzwerk ergänzen.

Verfügbar wird ganz nebenbei eine Art Erfolgskontrolle in Sachen interdisziplinärer Austausch: Über diverse Visualisierungsoptionen in einem SNA-Tool wie CONNECT von shiftTHINK ist zu sehen, welche Personen oder Fachabteilungen wechselwirken und welche nicht. Denn dies hat fundamentalen Einfluss auf die Effizienz von 3000 Mitarbeitern: Nur über Interaktion findet auch ein Wissensaustausch statt. Über Analyse und Visualisierung wird ersichtlich, welche Fähigkeiten wem zur Verfügung stehen, wie sich die Dichte der Netzwerkbeziehung über die Zeit verändert und so lassen sich schliesslich Experten und Skills innerhalb des Unternehmens zur richtigen Zeit und am richtigen Ort nutzbar machen.

C³ ExpertFinder 
 erstellt automatische 
Kompetenzprofile

Dass Expertise Recommender Systeme (ERS) bislang noch nicht flächendeckend eingesetzt werden, liegt in der problematischen Natur menschlichen Wissens, das per Definition personengebunden ist und sich oftmals nur schwer einem ERS zuführen lässt. Bisherige ERS-Ansätze scheitern folglich häufig aufgrund veralteter, 
unpräziser oder unvollständiger Kompetenz-Profile oder an allzu intrusiven Erhebungsmethoden, die mit den Daten- und Persönlichkeitsschutzbedürfnissen der Akteure kollidieren.

Einen neuartigen Ansatz unternimmt das Expertise Recommender System C³ ExpertFinder. Entwickelt wird es durch C³ Networking Solutions, ein Spin-Off der Universität Siegen, D. Das System setzt jüngste Forschungsarbeiten um, die in Kooperation mit dem Industrieverband VDMA als Anwender erreicht wurden. Aufgrund der Verwendung vorhandener Arbeitsdokumente der Mitarbeiter erstellt (und aktualisiert) das System automatisiert Kompetenz-Profile. Gleichzeitig erreicht es einen effektiven Daten- und Persönlichkeitsschutz, indem es Benutzern volle Einsicht und Kontrolle über ihre Profile gibt. Das System lässt sich gleichermassen als Mitarbeiter-Suchmaschine und als Werkzeug für eine strategische Personalplanung einsetzen, da es sowohl Kompetenzen wie auch Kompetenzlücken aufzeigt.

 

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Dr. Michael Böni ist Mitgründer der shiftTHINK GmbH und seither Geschäftsführer. Er studierte Wirtschaft und Informatik an der Universität Zürich sowie Technische Informatik und Robotik an der ETH in Zürich.

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Dr. Tim Reichling ist Mitbegründer und 
einer der beiden Geschäftsführer der C³ networking solutions GmbH (i.Gr.).

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Tom Sperlich ist freier Journalist.

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