Besser mit Beteiligung

Es ist eine Erfahrung, die Unternehmen und andere Organisationen zunehmend machen: Viele der Themen und Aufgaben, mit denen sie sich beschäftigen, erfordern immenses Wissen. Und zwar nicht einmal, sondern ständig, da sich dieses Wissen in schnellen Zyklen ändert und erweitert. Hinzu kommt, dass neue Themen oft die Zusammenarbeit vieler Experten aus unterschiedlichen Bereichen erfordern, die alle auf einen Stand gebracht werden müssen. Das führt zu der fatalen Situation, dass es immer wichtiger und zugleich immer schwieriger wird, das ganze nötige Wissen zu erfassen und zu vermitteln bzw. zu erlernen. Herkömmlich erstellte Lernangebote kommen dabei an ihre Grenzen, schon weil ihre Produktion mit der Entwicklung kaum Schritt halten kann.

Bei Fraunhofer ist das Problem wohlbekannt, und vielleicht ausgeprägter als anderswo. Die größte Forschungsorganisation Europas hat mit vielen sehr komplexen Themen zu tun, die jeweils nur von wenigen Fachexperten überblickt werden. Was das fürs Erlernen bzw. Vermitteln von Wissen bedeutet, zeigt beispielhaft das Entwicklungsfeld Data Science (s. Kasten). Das Wissen über die Analyse, Aufbereitung und Nutzung von Daten und Algorithmen, etwa für Datenbanken oder KI-Anwendungen, wird von vielen Unternehmen als absolut kritisch angesehen. Gleichzeitig ist es sehr schwer, dieses Wissen zu erwerben oder weiterzugeben – nicht zuletzt, weil es kaum „festes“ Fachbuchwissen dazu gibt, allenfalls ein „fluides“ Erfahrungswissen, das als solches nur in den Köpfen der Experten vorhanden ist.

Für Fraunhofer stellt sich daher zunehmend die Frage, wie dieses fluide Wissen anzuzapfen und für die Weiterbildung der übrigen Stakeholder – also für alle beteiligten Forscher, für die Partner an Unis und anderen Forschungseinrichtungen sowie für die Anwender-Unternehmen – nutzbar zu machen ist. Und wie dabei das Dilemma aufzulösen ist, dass einerseits nur Fachexperten die nötige Expertise haben, sie aber zu ausgelastet sind, um die Rolle von Trainern einzunehmen.

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