Komplizierte und komplexe Probleme sind zwei verschiedene Arten von Herausforderungen, die unterschiedliche Ansätze zur Lösung erfordern. Das Cynefin-Framework, entwickelt von Dave Snowden im Jahr 1999, bietet eine hilfreiche Struktur, um diese Probleme zu verstehen und effektiv zu bewältigen.
Was sind komplizierte Probleme?
Komplizierte Probleme sind solche, bei denen die meisten Variablen und ihre Interaktionen bekannt sind. Sie erfordern Expertenwissen und eine gründliche Analyse, um Lösungen zu finden. Bei komplizierten Problemen weiß man, was man erreichen möchte, aber nicht unbedingt, wie man es am besten erreicht. Ein Beispiel für ein kompliziertes Problem ist die Verbesserung eines bestehenden Produkts. Alle Variablen sind bekannt, aber es ist nicht klar, wie sie kosteneffektiv verbessert werden können.
Wie löst man komplizierte Probleme?
Um komplizierte Probleme zu lösen, sollte man:
Sinnieren: Alles Notwendige auflisten.
Analysieren: Überlegen, wie man die Ergebnisse maximieren kann.
Reagieren: Die Ergebnisse überprüfen und darauf reagieren, um die bestmögliche Lösung zu finden.
Was sind komplexe Probleme?
Komplexe Probleme sind von vielen unsicheren Faktoren und Variablen geprägt, die es sehr schwierig machen, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Bei komplexen Problemen ist die Beziehung zwischen Ursache und Wirkung oft nur im Nachhinein erkennbar. Beispiele für komplexe Probleme sind Wettervorhersagen und der Börsenhandel, bei denen viele unbekannte Faktoren eine Rolle spielen.
Wie löst man komplexe Probleme?
Um komplexe Probleme zu lösen, sollte man:
Sondieren: Überprüfen, was in ähnlichen Situationen in der Vergangenheit funktioniert hat.
Sinnieren: Die Ergebnisse bewerten.
Reagieren: Auf die Ergebnisse reagieren und entscheiden, ob weitere Untersuchungen notwendig sind.
Was ist das Cynefin-Framework?
Das Cynefin-Framework ist ein Werkzeug, das Führungskräften bei Entscheidungen hilft, indem es den Kontext analysiert, in dem Entscheidungen getroffen werden. Es teilt Situationen in vier Domänen ein: Chaotisch, Komplex, Kompliziert und Klar, und bietet für jede Domäne unterschiedliche Strategien.
Wie kann das Cynefin-Framework in der Praxis angewendet werden?
Das Cynefin-Framework kann in verschiedenen Branchen und Kontexten angewendet werden, um die Art des vorliegenden Problems zu verstehen und die am besten geeignete Lösungsstrategie zu wählen. Zum Beispiel kann es in der Aeronautikindustrie verwendet werden, um die Entwicklung der Branche von ihren Anfängen bis heute zu verstehen und zu analysieren.
Für das Verständnis der Unterschiede zwischen komplizierten und komplexen Problemen hilft auch zu verstehen, wo der Unterschied zwischen komplizierten und komplexen Systemen liegt. Wenn uns das bewusst ist, kann die Anwendung des Cynefin-Frameworks dazu beitragen, effektivere Lösungsstrategien zu entwickeln und bessere Entscheidungen zu treffen. Es ist wichtig, die Natur des Problems zu verstehen, die häufig eine systemische ist. So kann die geeignetste Herangehensweise zu wählen und erfolgreiche Lösungen zu finden.
Beispiel: Kompliziertes System vs. komplexes System
1. Kompliziertes System
Ein kompliziertes System ist ein System, das aus vielen Teilen besteht, die in einer bestimmten, gut definierten Weise miteinander interagieren. Beispielsweise ein Flugzeug.
Ein Ingenieur kann jedes Bauteil untersuchen und genau vorhersagen, wie es sich auf das Gesamtsystem auswirkt. Zeigten wir einer Ingenieurin ein beliebiges Bauteil, welches wir dem Flugzeug entnommen haben, könnte diese uns nach einer Analyse recht präzise sagen, was ohne dieses Bausteil am Gesamtsystem Flugzeug nicht funktionieren würde.
2. Komplexes System
Im Gegensatz dazu ist ein komplexes System, ein System das häufig aus vielen verschiedenen biologischen Prozessen besteht, die auf nichtlineare und schwer vorhersagbare Weise miteinander interagieren. Nehmen wir eine Kuh. Wäre eine Kuh ein kompliziertes System, so könnten wir ihr einzelne Teile entnehmen und sie in ihrer Einzelfunktion eigenständig zu ihrem für uns nützlich erscheinenden Zweck betreiben. Z.B. das Euter. Wir könnten es uns in den Kühlschrank hängen und hätten imm frische Milch. Das ist etwas überspitzt dargestellt, aber so ähnlich begreifen wir aber komplexe Ökosysteme in der Landwirtschaft. Tatsächlich würde eine Kuh einfach sterben und das Euter könnte keine Milch ohne die Kuh produzieren.
Der Komplexitätsforscher Prof. Dr. Peter Kruse erklärt sehr gut, welche Auswirkungen Interventionen auf komplizierte bzw. komplexe Systeme haben:
Ein kompliziertes System können wir durch Vereinfachung verbessern. Ein komplexes System aber zerstören wir, wenn wir versuchen es zu vereinfachen!
Kommen wir zurück zu den verschiedenen Problemen:
Das Cynefin-Framework von Dave Snowden hilft dabei, verschiedene Problemkategorien zu identifizieren und passende Lösungsstrategien zu entwickeln:
1. Einfache Probleme:
Einfache Probleme sind leicht verständlich und lösbar. Die beste Strategie besteht darin, bewährte Methoden und Best Practices anzuwenden. Ein Beispiel dafür ist das Erstellen einer Einkaufsliste.
2. Komplizierte Probleme:
Komplizierte Probleme erfordern Expertenwissen und analytische Fähigkeiten, um die richtige Lösung zu finden. Die beste Strategie ist es, Experten zu Rate zu ziehen und eine systematische Analyse durchzuführen. Ein Beispiel dafür ist die Wartung eines Autos.
3. Komplexe Probleme:
Komplexe Probleme sind von Natur aus unvorhersehbar und nichtlinear. Die beste Strategie ist es, Experimente durchzuführen, aus Fehlern zu lernen und sich iterativ an die beste Lösung heranzutasten. Ein Beispiel dafür ist das Managen eines Ökosystems.
4. Chaotische Probleme:
Chaotische Probleme sind von Natur aus unkontrollierbar und es gibt keine klare Ursache-Wirkungs-Beziehung. Die beste Strategie ist es, schnell zu handeln, um Stabilität zu schaffen und anschließend zu einer geeigneteren Kategorie im Cynefin-Framework zu wechseln. Ein Beispiel dafür ist der Umgang mit einer Naturkatastrophe.
Oder tiefer gehend einige konkrete Anwendungsbeispiele für jede der Domänen des Cynefin-Frameworks:
Anwendungsbeispiele des Cynefin-Frameworks
Das Cynefin-Framework bietet nicht nur eine klare Struktur zur Identifikation und Lösung von Problemen, sondern auch eine Vielzahl von Anwendungsbeispielen, die seine Vielseitigkeit und Relevanz in verschiedenen Kontexten unterstreichen. Hier sind einige konkrete Beispiele für jede der Domänen des Cynefin-Frameworks:
Wie manifestieren sich chaotische Domänen in der Realität?
In chaotischen Domänen ist die Unsicherheit extrem hoch, und es gibt keine klaren Muster oder Strukturen, die man verfolgen könnte. Hier sind einige Beispiele:
Neue innovative Produkte: Bei der Einführung neuer Produkte ist es nahezu unmöglich vorherzusagen, ob sie bei den Verbrauchern Anklang finden werden.
Schockierende neue Ereignisse: Krisen oder revolutionäre Ereignisse sind oft unvorhersehbar und erfordern schnelle und adaptive Reaktionen.
Kampfsituationen: Militärische Operationen müssen oft in Echtzeit an unerwartete und sich schnell ändernde Umstände angepasst werden.
Wie sehen komplexe Domänen aus?
Komplexe Domänen sind geprägt von vielen unbekannten und unsicheren Faktoren, die präzise Vorhersagen erschweren.
Wettervorhersagen: Die Vielzahl der unbekannten und sich ständig ändernden Variablen macht präzise Vorhersagen extrem schwierig.
Börsenhandel: Auch hier spielen viele unbekannte Faktoren eine Rolle, und ein gewisses Maß an Glück ist erforderlich, um erfolgreich zu sein.
Epidemiekontrolle: Die Kontrolle von Krankheitsausbrüchen erfordert ein Verständnis für viele unbekannte und oft sich ändernde Variablen.
Wie werden komplizierte Domänen in der Praxis gehandhabt?
Komplizierte Domänen erfordern Expertenwissen und eine sorgfältige Analyse, um optimale Lösungen zu finden.
Verbesserung eines bestehenden Produkts: Hier sind die Variablen bekannt, aber ihre optimale Anpassung erfordert spezialisiertes Wissen und Erfahrung.
Coaching eines Teams: Jedes Team ist einzigartig, und die Anpassung von Coaching-Methoden an die spezifischen Bedürfnisse eines Teams erfordert ein tiefes Verständnis und eine flexible Herangehensweise.
Einstellung von Mitarbeitern: Die Auswahl der richtigen Kandidaten ist oft eine Herausforderung, da viele Faktoren berücksichtigt werden müssen, und es gibt keine Garantie für den Erfolg.
Wie wird mit klaren Domänen umgegangen?
Klare Domänen sind durch klare und bekannte Variablen und eine hohe Vorhersehbarkeit gekennzeichnet.
Massenproduktion: Bei der Produktion desselben Produkts sind alle erforderlichen Schritte und Geräte bekannt.
Kochen: Wenn man ein Rezept genau befolgt, ist der Erfolg garantiert.
Bekannte wissenschaftliche Probleme: Wenn man die Berechnungen korrekt durchführt, erhält man die richtige Antwort.
Diese Beispiele illustrieren, wie das Cynefin-Framework in verschiedenen Kontexten und Situationen angewendet werden kann, um bessere Entscheidungen zu treffen und effektivere Lösungen zu entwickeln. Es zeigt auch, wie vielseitig und relevant dieses Framework in der heutigen komplexen und sich ständig verändernden Welt ist.
Quellen:
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