Unsere selbst verschuldete Komplexität

20. September 2013

2. Teil: Eine Welt der Detail-Komplexität

Nur Teilprobleme im Blick

In der AIDS-Forschung sind wir bis zu einem solchen Algorithmus bislang nicht gekommen. Noch ist unklar, was die relevanten Variablen sind, und beim Versuch, Ursache und Wirkung exakt zu verstehen, muss man immer noch viele Feinheiten beachten. Trotzdem haben wir die Phase eines Mysteriums hier längst hinter uns gelassen. Es gibt bereits viele Medikamente, die dabei helfen, dass HIV-infizierte Patienten nicht die vollen AIDS-Symptome ausbilden.

AIDS-Forscher versuchen, Ursache und Wirkung zu identifizieren, weil sie erklären wollen, wie die Welt funktioniert - und so macht es auch jeder andere Wissenschaftler seit den Zeiten von Aristoteles. Sie alle wollen das Wissen bis zu einem klaren Algorithmus wie E=MC² bringen, in dem alle Unklarheiten beseitigt sind.

Die Frage ist: Wie gehen sie dabei vor? Wie eliminieren sie die Unklarheit in Bezug auf Ursache und Wirkung, um Wissensstand in die Nähe eines Algorithmus' zu bringen? Die Antwort: Meistens gehen Wissenschaftler Ursache und Wirkung (also dynamische Komplexität) an, indem sie die Zahl der betrachteten Variablen (also die Detail-Komplexität) verringern.

Meine eigene Profession - die der Ökonomen - neigt besonders in diese Richtung. Auf jeden Wissenschaftler dieser Fachrichtung, der an einem Problem eines allgemeinen Gleichgewichts arbeitet, kommen Tausend, die sich mit partiellen Gleichgewichten beschäftigen. Dabei würde niemand bestreiten, dass Klarheit in Form eines allgemeinen Gleichgewichts das wertvollste Wissen ist, das man bekommen kann. Warum dann die Konzentration auf Teilprobleme? Weil es wirklich schwierig ist, Ursache-Wirkungsbeziehungen für ein allgemeines Gleichgewicht zu spezifizieren.

Stattdessen kümmern sich also die meisten um enge Probleme; unklaren Ursachen und Wirkungen wird dabei mit der berühmten Annahme "alles andere unverändert" begegnet. Jeder enge Wissensbereich entwickelt analytische Werkzeugkästen, die sein enges Wissen vertiefen. Und jeder enge Wissensbereich entwickelt immer stärker algorithmisches Wissen. Wer daran beteiligt ist, ist überzeugt davon, dass er Recht hat, weil er ja so sehr auf sein Fachgebiet spezialisiert ist.

Dieses Vorgehen hat eine dritte Art der Komplexität entstehen lassen: die interfachliche Komplexität. Jedes Gebiet ist unterteilt in mehrere Fachgebiete, jedes davon mit algorithmischem Wissen, spezialisierten Werkzeugen und Experten, die glauben, dass sie absolut richtig liegen. Und das tun sie tatsächlich - solange man die Realität von Detail-Komplexität ignoriert.

Irreführender Eindruck

Die echte Welt jedoch, in der wir leben und immer gelebt haben, ist eine Welt der Detail-Komplexität. Wenn wir also die Detail-Komplexität opfern, um uns auf dynamische Komplexität zu konzentrieren, kommen dabei nicht die Ergebnisse heraus, die wir wirklich wollen. Viele Ökonomen leisten hervorragende Arbeit - aber es ist nicht klar, ob sie damit wirklich Regierungen geholfen haben, die komplexe Aufgabe der Steuerung einer Volkswirtschaft besser zu erledigen. Und trotz erheblicher Fortschritte in engen Fachgebieten des medizinischen Wissens sind Behandlungserfolge schwierig zu erreichen, vor allem wenn hohe Detail-Komplexität im Spiel ist.

Ich glaube, so kommt der allgemeine Eindruck, dass Komplexität zunehmen würde, zu Stande. Ich selbst bin absolut nicht der Ansicht, dass die unklaren Zusammenhänge zwischen Ursachen und Wirkungen in dieser Welt zugenommen haben. Es sind nur die negativen Folgen der weitgehend ignorierten fachübergreifenden Komplexität, die dafür sorgen, dass wir uns von massiver, unbeherrschbarer Komplexität überwältigt fühlen.

Mit anderen Worten: Was uns plagt, ist selbst geschaffene Komplexität. Sie wäre vermeidbar, wird aber stattdessen durch das Streben nach engem Wissen in einer weiten Welt verstärkt.

Um wirkliche Fortschritte bei Problemen im großen Maßstab machen zu können, müssen wir deshalb unbedingt herausfinden, wie der richtige Umgang mit fachübergreifender Komplexität aussieht.

Der obige Artikel ist Teil einer Serie von Beiträgen, die im Vorfeld des Drucker Forums 2013 das Thema "Komplexitäts-Management" von verschiedenen Seiten her beleuchten. Mehr zu den Themen der Konferenz, zum Programm und zur Teilnahme finden Sie auf der Website des Forums.

Die Beiträge des Drucker Forums können Sie auch per Live-Stream mitverfolgen. Dafür müssen Sie sich hier registrieren.
Zur Person
Roger Martin ist Dekan der Rotman School of Management an der University of Toronto.

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