Entwicklung und Implementierung von Wissensbilanzen

Präsentation zum Thema: "Entwicklung und Implementierung von Wissensbilanzen"—  Präsentation transkript:

1 Entwicklung und Implementierung von Wissensbilanzen
Erfahrungen der Austrian Research Centers Karl-Heinz Leitner, 8. Oktober 2004, Steyr

2 ARC systems research GmbH
Tochter der Austrian Research Centers GmbH (Seibersdorf) Angewandte Systemforschung mit Fokus auf technologischen Wandel und seinen wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und ökologischen Aspekten Geschäftsfelder: Technologiepolitik Technologiemanagement Regionalforschung Umweltplanung Interdisziplinäres Team mit 48 MitarbeiterInnen Eingebettet in internationale und nationale Netzwerke © systems research

3 Wissensbilanz: Allgemeine Definition
Eine Wissensbilanz ist ein Berichtswesen, das immaterielle Investitionen und die damit geschaffenen Werte erfasst, bewertet und kommuniziert. In der Wissensbilanz erfolgt die Gegenüberstellung von „Kosten“ (Aufwendungen, Voraussetzungen) und „Nutzen“ (Wertschöpfung, Kompetenzaufbau, Zielerreichung) der Wissensproduktion. Dabei können nicht-finanzielle wie auch finanzielle Bewertungen vorgenommen werden. Es erfolgt eine Strukturierung „intellektueller Kapitalformen“. Anwendung für Unternehmen, Forschungsorganisationen, Universitäten, Länder Jedoch: Aufbau und Interpretation jeweils vor dem spezifischen Hintergrund (Modell) © systems research

4 Richtlinien für die Erstellung von Intellectual Capital Statements
MERITUM Guidelines for Managing and Reporting on Intangibles Vision of the firm Resources and activities (Human Capital, Structural Capital, Relational Capital) System of Indicators Danish Guidelines for Intellectual Capital Statements Knowledge Narrative Management Challenges Initiatives Indicators DRS 14/Schmalenbachgesellschaft Für jede Kapitalform sollte angegeben werden: Informationen über Strategie, Performancekennzahlen, Beziehungen zwischen Kennzahlen, Allgemeine Anmerkungen über die Ziele und Entwicklung der Kapitalform © systems research

5 Veränderte Umfeldbedingungen für Forschungsorganisationen
Transformation des Wissenschafts- und Innovationssystems Neue Finanzierungsstrukturen, größere Autonomie, erhöhter Wettbewerb Forderung nach Transparenz  Bedarf an Instrumente zur Erfassung und Bewertung von wissensbasierten Prozessen und Leistungen im Allgemeinen und im Besonderen in Forschungsorganisationen © systems research

6 Gesamtkontext Wissensmanagement und Wissensbilanz: ARC
Wert- schöpfungs- Prozesse ARC Active Score Card Wissensbilanz Lernplattform Schlüsselelemente für Wissensmanagement: Wissenstransfer Lernen Vernetzung Interdisziplinarität Innovation © systems research

7 Ziele der Wissensbilanz der ARC (1999)
Transparenz über die Verwendung öffentlicher Mittel ermöglichen Forschungsleistungen und ihren Nutzen für die Stakeholder sichtbar machen Entwicklung der immateriellen Vermögenswerte darstellen Zukunftsschaffende Potenziale dokumentieren und ihren Nutzenverlauf über die Jahre verfolgen © systems research

8 Das ARC-Wissensbilanzmodell
WERTSCHÖPFUNGS- POTENTIALE KERNPROZESSE ERGEBNISSE V ISIONEN Humankapital Auftrags- projekte Finanzielle Ergebnisse Wissens- ziele Strukturkapital Programm- forschung Immaterielle Ergebnisse - Beziehungskapital NTERNEHMENS- ZIELE U © Austrian Research Centers, 2000 © systems research

9 Wissensziel 1: Wir wollen Kompetenzen entwickeln, um das Unternehmensziel des Wissenstransfers in die Wirtschaft, Wissenschaft und öffentlichen Stellen optimal zu unterstützen. Wissensziel 2: Wir wollen die Kompetenzen entwickeln, um in unseren Kernbereichen besonders in der Seed-Phase als Inkubator für Start-ups die erste Adresse in Österreich zu werden. Wissensziel 3: Wir wollen sowohl Kompetenzen als auch Prozesse etablieren, um das um- setzungsorientierte Forschungsmanagement unserer Projekte zu optimieren. Wissensziel 4: Wir wollen durch die Kombination externer und interner Wissensbestände auf gesicherter Theoriebasis anwendungsorientierte Problemstellungen in unseren Kernbereichen behandeln. Wissensziel 5: Wir wollen durch eine verstärkte Kommunikation und Kooperation zwischen externen und internen Akteuren den Grad der Interdisziplinarität und damit der ganzheitlichen Problemlösungsfähigkeit erhöhen. . © systems research

10 Humankapital © systems research

11 Ergebnisse I © systems research

12 Ergebnisse II © systems research

13 Fragen im Rahmen der Entwicklung einer Wissensbilanz
Was ist die Strategie Ihres Unternehmens? Was sind die Wissensziele? Was sind die wichtigsten Wertschöpfungsprozesse der Organisation? Was sind die wichtigsten Elemente des Intellektuellen Kapital? Welche Beziehungen zwischen diesen sind kritisch? Welche validen Indikatoren können gefunden werden, um dies zu messen? Wie lassen sich diese Zusammenhänge zusammenfassen? Wie kann das Intellektuelle Kapital geschützt werden? Welche Ergebnisse (zB. Cash-flow, Innovation, Wachstum, Zufriedenheit etc.) können aus der Nutzung der immateriellen Vermögensbestände generiert werden? © systems research

14 Wissensbilanz ARC: Wirkung und Nutzen
Positives Feedback von Seiten sämtlicher Stakeholder Management-Diskussionen über Unternehmensstrategie Bereitstellung von Informationen für strategisches Controlling, Personalentwicklung, Forschungsmanagement; künftig auch Leistungsvereinbarung mit dem BMVIT „Lesen“ der Wissensbilanz stellt einen Lernprozess dar Wissensbilanz erfüllt sowohl Reporting- wie auch (Wissens-)Managementfunktion © systems research

15 Implementierung: Vorgehensmodell und kritische Momente
Projektphasen Kritische Momente Phase 2: Auswahl und Definition von Kennzahlen Phase 3: Erhebung der Daten Phase 4: Interpretation und Erstellung des Dokuments Phase 5: Kommunikation (intern und extern) Phase 1: Ausgestaltung des Modells inkl. Formulierung v. Zielen & Strategien Koordination mit anderen Projekten Kompetenzen und Team Valide Indikatoren? Ressourcenaufwand? Information über den Zweck Bewertung ist kontextabhängig Gemeinsames Lernen © systems research

16 Potenzielle Gefahren der Implementierung
Überzogene Erwartungen Keine Akzeptanz bei den Mitarbeitern Mangelnde Koordination mit anderen internen Projekten Kaum aussagekräftige oder zu viele Indikatoren Zu komplexes Modell Hoher Aufwand bei der Datenerhebung Wissensbilanz hat reinen Marketingzweck Mangelnde Kommunikation im Rahmen der Interpretation © systems research