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03362 Intelligent Swarming

Im (IT-)Servicemanagement spielt das Wissen der Mitarbeitenden eine entscheidende Rolle bei der Erbringung der Services. Bestehendes implizites Wissen explizit und dem gesamten Kollektiv verfügbar zu machen – z. B. in einer Wissensdatenbank – ist gelebte Praxis in vielen Serviceorganisationen. So können wiederkehrende Fragen einfach und schnell beantwortet werden.
Wie sieht es aber bei Fragen zu neuen Themen aus, die noch nicht beantwortet und dokumentiert sind? Da hilft keine Wissensdatenbank, stattdessen braucht es einen Überblick über die im Unternehmen verfügbaren Ressourcen: Wer weiß worüber am besten Bescheid? Wer ist verfügbar? Wer hat schon mehrfach bewiesen, dass er oder sie zu diesem Thema Kundenprobleme hat lösen können?
Diese Fragen beantworten zu können ist das Ziel des „Intelligent Swarming Framework” vom Consortium for Service Innovation [1]. Dieser Beitrag beschreibt den methodischen Ansatz und geht darauf ein, für welche Art von Organisationen er geeignet ist.
von:

1 Die Situation im Service

Aktuell
Viele Service- und Supportorganisationen verwenden eine abgestufte Organisationsstruktur (Level 1, 2, 3), um Anfragen zu bearbeiten. Dies ist eine effiziente Arbeitsweise, wenn die meisten Probleme einfach oder bekannt sind und der erste Ansprechpartner einen Großteil der Probleme lösen kann. Die schwierigeren Themen werden dann an übergeordnete Experten weitergeleitet.
Vorteile
Die Vorteile einer solchen Organisationsform sind zusammengefasst:
Kunden (bzw. Anwendern in internen Organisationen) wird unabhängig von der Art ihres Problems oder ihrer Frage ein einziger Kommunikationskanal zur Supportorganisation eröffnet.
Die für die Arbeit im Level-1- und Level-2-Support erforderlichen fachlichen Fähigkeiten sind auf dem Arbeitsmarkt verhältnismäßig leicht zu finden. Dies macht auch das Outsourcen einer dieser Funktionen oder beider vermeintlich unkompliziert und es wird infolgedessen häufig praktiziert.
Spezielle technische Kenntnisse und Fähigkeiten für die Arbeit im Level 3 sind schwieriger zu rekrutieren und dementsprechend knapp und kostenintensiv. Diese Experten:innen nur mit den Themen zu konfrontieren, die von Level 1 und 2 ausreichend vorqualifiziert sind, erscheint als ökonomisch sinnvolles Vorgehen.
Insgesamt stellt das abgestufte Modell sicher, dass die einfacheren Probleme von durchschnittlich qualifizierten Wissensarbeitenden zu geringeren Kosten gelöst werden. Nur die schwierigeren Probleme gelangen hingegen zu den höher qualifizierten und teureren Arbeitskräften.
Kritische Stimmen
Es gibt jedoch auch Stimmen, die dieses Modell als überkommen und nicht mehr zeitgemäß bezeichnen:
Das abgestufte Modell schafft organisatorische Silos, die nur über Schnittstellen und auf der Grundlage von Eskalationen miteinander verbunden sind. Dabei wird oft die Weitergabe von Informationen eingeschränkt bzw. verzögert. Die Generierung neuen Wissens und das Lernen an sich werden dadurch behindert.
Durch abgestufte Support-Level werden mehrere Warteschlangen (Queues) erstellt. Alle Probleme, die im Level 1 nicht gelöst werden können, werden in eine Queue gestellt und verwandeln eine Echtzeitaktivität in ein Backlog-Element. Das widerspricht dem Lean-Gedanken, der in agilen Konzepten und u. a. DevOps innewohnt.
Der abgestufte Support blockiert den Zugang zu den wahren Wissenden. Das zur Lösung des Problems erforderliche Wissen kann sich über mehrere Teams oder Queues oder sogar bis in die Entwicklungsabteilung oder das Produktmanagement erstrecken. Dies ist besonders problematisch bei produkt- oder herstellerübergreifenden Multivendor-Problemen.
Der abgestufte Support führt zu „Ping-Pong”-Situationen, in denen der Vorgang hin und her geschoben wird. Vielleicht erfordert der Fall mehr Informationen, um fortzufahren, und erzeugt damit Rückfragen. Oder er wird aus Unkenntnis der Problemursachen dem falschen Team zugewiesen. Beides ist zeitaufwendig und für den Kunden sehr frustrierend.
Ein abgestuftes Support-Modell verhindert nicht die Überlastung der höher qualifizierten Wissensarbeitenden. Wenn im Level 1 ein Großteil der Fälle nicht gelöst werden kann, werden sie auf Stufe 2 und Stufe 3 eskaliert. Der ursprüngliche Zweck der Abstufung wird konterkariert.
Trichtermodell
Das Bild, das die Situation in vielen Serviceorganisationen treffend beschreibt, ist das eines Trichters mit darin eingebauten Filtern. Jede Ebene hat die Aufgabe, eine bestimmte Menge des Gesamtvolumens herauszusieben und weniger für die nächste Ebene hindurchzulassen (s.  Abbildung 1).
Abb. 1: Typisches Trichtermodell einer abgestuften Serviceorganisation

1.1 Das Verhältnis von neu und bekannt

New vs. known
In Unternehmen, die bereits nach der Methode des Knowledge-Centered Service [2] arbeiten, weiß man hinlänglich um das Verhältnis von „new vs. known”. Darunter wird die Situation verstanden, dass eine Wissensdatenbank im Idealfall das gesamte, zum aktuellen Zeitpunkt vorhandene kollektive Wissen der Organisation widerspiegelt. Nach der Definition sind damit alle Kundenanfragen gemeint, die bereits gelöst wurden und deren Lösung für die Wissensarbeitenden (im Self-Service auch für die Kunden) auffindbar und zugänglich sind.
Vorhandenes Wissen nutzbar machen
Häufig besteht ein Verhältnis zwischen neuen und bekannten Problemen von 30:70; also 30 % der im Service angefragten Probleme sind neu und 70 % der Fälle sind bereits bekannte Themen. Das Ziel sollte jedoch sein, das Verhältnis stattdessen umzukehren: 70 % der an uns herangetragenen Fälle sind neu und nur 30 % sind bekannte Themen. Eine Umkehr des Verhältnisses setzt voraus, dass die bekannten Themen in einem Self-Service-Portal für Kunden zugänglich und gut dokumentiert sind und dass von diesem Portal entsprechend Gebrauch gemacht wird.
Doppelte Chance
Damit bietet sich eine doppelte Chance: Die Organisation profitiert davon, dass sie ihr rekrutiertes, ausgebildetes und bezahltes Talent für die Bearbeitung von neuen Problemen einsetzt, anstatt bereits bekannte Lösungen reproduzieren zu lassen. Und die meisten Wissensarbeitenden genießen die Herausforderung, neue Probleme zu lösen, anstatt immer wieder die gleichen, wiederkehrenden Fragen zu beantworten.
Es sind zwei wesentliche Faktoren, die das „new vs. known”-Verhältnis beeinflussen:
Effektiver Self-Service
Ursachenforschung und nachhaltige Behebung von Problemen
Mustererkennung
Sobald wir feststellen, dass der angebotene Self-Service von unseren Kunden aktiv genutzt wird, müssen wir eine intensive Analyse der Wiederverwendung von Wissensartikeln anstellen. Wir suchen nach Mustern, um zu erkennen, welche Artikel öfter abgerufen werden als andere, und festzustellen, nach welchen Fragen die Kunden besonders häufig suchen. Das erlaubt Rückschlüsse auf die Qualität und Benutzbarkeit („usability”) unserer Produkte und Services.
An den kritischen Stellen gezielt zu investieren und bekannte Fehler zu beheben bzw. Benutzbarkeit zu verbessern reduziert das Anfragevolumen an sich. Und es verschiebt allmählich das Verhältnis der Anfragen von überwiegend „known” in Richtung überwiegend „new”. Das wiederum lässt die oben erwähnten organisatorischen Defizite eines abgestuften Supportmodells verstärkt zutage treten.
Netzwerk anstatt Trichter
Wenn wir die Serviceorganisation hingegen als ein Netzwerk von Personen und Inhalten statt als Trichtermodell betrachten, ergibt sich eine andere Situation. Dann ist es unser Ziel, das Netzwerk zu optimieren, indem wir Menschen mit relevanten Inhalten (Wissensartikeln) für bekannte Probleme verbinden und Menschen mit Menschen für neue Probleme (s. Abbildung 2). Intelligent Swarming verbessert unsere Fähigkeit, neue Probleme zu lösen, indem Menschen mit Menschen in einem hohen Grad an Relevanz verbunden werden. Es ist eine neue Art, Menschen mit ihrer Arbeit in Einklang zu bringen.
Abb. 2: Der Service als Netzwerk von Menschen

1.2 Mitarbeitermotivation

Der Faktor „Mensch”
Die Einsatzbereitschaft der Belegschaft ist ein kritischer Faktor in jedem Team oder jeder Organisation. Häufig fällt es gerade in größeren Unternehmen schwer, die Mitarbeitenden emotional an die Organisationsziele zu binden. Wir alle kennen die Berichte von Meinungsforschungsunternehmen wie Gallup, die Jahr für Jahr darstellen, dass große Teile der Befragten sich nicht mit ihren Unternehmen identifizieren und „innerlich gekündigt” haben.
Mitarbeiter fordern und fördern
Wenngleich regelmäßige Gehaltszahlungen notwendig sind, weiß die Motivationsforschung schon lange, dass Engagement eher durch Faktoren wie Autonomie, zwischenmenschliche Beziehungen, Anerkennung, Selbstdarstellung, vielversprechende Karrierechancen, persönliches Wachstum, Gemeinschaftsgefühl und andere intrinsische Anreize entsteht [3]. Unternehmen profitieren von engagierten Mitarbeitern, wenn sie ihnen ein Arbeitsumfeld bieten, das mehr als nur die Anforderungen des Stellenprofils abruft. Eine Organisation wird gedeihen, wenn Mitarbeiter ihre Kreativität ausleben können und sich den Zielen, dem Zweck und dem Markenversprechen verpflichtet fühlen.
New Work
In den vergangenen Jahren sind viele Projekte und Initiativen rund um neue Arbeitsformen, die sogenannte „New Work”, entstanden. Es mehren sich die Zeichen, dass die Gesellschaft des 21. Jahrhunderts eine neue Herangehensweise an die Wirtschaft erfordert, die ein verändertes Menschen- und Führungsbild mit sich bringt.

1.2.1 Vorhandene und genutzte Fähigkeiten

T-shaped-Fähigkeiten
In früheren Jahren wurde bei der Mitarbeiterrekrutierung häufig Wert auf ausgesprochen tiefe fachliche Expertise gelegt. Inzwischen gilt als ausgemacht, dass eine global vernetzte und sich ständig verändernde Welt andere Persönlichkeiten erfordert, nämlich Menschen mit sogenannten „T-shaped”-Fähigkeiten. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in mindestens einem Fachgebiet sowie über ein breites Verständnis für das Gesamtbild, den Nutzungskontext. Außerdem weisen sie die Fähigkeit auf, über soziale, kulturelle und wirtschaftliche Grenzen hinweg zu kommunizieren [4] (s. Abbildung 3).
Abb. 3: T-Shaped Professional [5]
Systeme
Die vertikalen Balken des „T” stehen für Spezialisierung in einer oder mehreren Disziplinen und für das tiefe Verständnis eines Systems. Systeme können z. B. die Abläufe in Branchen wie Transport, Energie, Bildung, Lebensmittel und Gesundheitswesen beschreiben. Diese Systeme bestehen aus miteinander verbundenen Komponenten von Personen, Technologie und Diensten. Um ein System zu verstehen und notwendige Änderungen daran vornehmen zu können, muss man wissen, wie es von Grund auf funktioniert.
Generalisten gesucht!
Was eine „T-förmige” Person letztlich ausmacht, zeigt jedoch der waagerechte Balken. Er stellt die Fähigkeit dar, über „den eigenen Tellerrand” hinausschauen und mit verschiedenen benachbarten Disziplinen zusammenarbeiten zu können. In einer Person mit T-förmigen Fähigkeiten wären damit sowohl Spezialist als auch Generalist vereint. Die komplexen Fragestellungen in vielen Unternehmen erfordern eine enge abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Das gilt insbesondere für die Serviceorganisation, die oft verschiedene Gewerke zusammenbringen muss, um Kundenprobleme überhaupt zu verstehen, bevor sie gelöst werden können.
Konzeptual statt linear
Der Buchautor Daniel H. Pink führt dazu aus: „Wir bewegen uns von einer Wirtschaft und einer Gesellschaft, die auf den logischen, linearen, computerähnlichen Fähigkeiten des Informationszeitalters aufgebaut ist, zu einer Wirtschaft und einer Gesellschaft, die auf den erfinderischen, einfühlsamen und umfassenden Fähigkeiten des konzeptuellen Zeitalters aufbaut.” [6].
In den menschlichen Gehirnen lassen sich spezifische Fähigkeiten in bestimmten Regionen verorten. Der linken Hirnhälfte werden analytisches, sequenzielles und textuelles Denken zugeschrieben, während die rechte Hälfte als zuständig für ganzheitliches, intuitives und nichtlineares Denken gesehen wird. Eine Person mit T-förmig ausgeprägten Eigenschaften integriert das Denken sowohl der linken als auch der rechten Gehirnhälfte. Ein Team von T-förmigen Mitarbeitern gibt uns damit viel Flexibilität bei der Nutzung unserer Ressourcen.
Kompetenzen entdecken
Eine ähnliche These vertritt auch Buchautor Marcus Buckingham. Er meint, dass Unternehmen sich bei der Schulung ihrer Mitarbeiter zu sehr auf die Korrektur von Schwächen konzentrieren. Durch die Konzentration auf das analytische Fachwissen der linken Gehirnhälfte blieben die Fähigkeiten der rechten Hirnhälfte ungenutzt. Buckinghams Forschung impliziert, dass Unternehmen nur 40 % der von ihnen beschäftigten (und bezahlten) Fähigkeiten tatsächlich einsetzen [7].
Aktuelle Situation
Zusammenfassend lässt sich die aktuelle Situation in vielen Serviceorganisationen wie folgt beschreiben:
Das abgestufte Modell mag effizient erscheinen, ist in der Realität jedoch eine Verfestigung bestehender Organisationssilos. Es erlaubt uns nicht, den Einsatz unserer Ressourcen zu optimieren, insbesondere wenn es um die Lösung neuer oder komplexer Probleme geht.
Der mit dem Modell einhergehende Eskalationsansatz verhindert das Lernen voneinander und schafft eher eine Kultur der Abgrenzung.
Die Belegschaft wird häufig durch nicht beachtete Hygiene- und Motivationsfaktoren demotiviert und ihre Stärken bleiben ungenutzt.
Unternehmen stehen daher vor der Frage, wie sich eine Umgebung schaffen lässt, in der die Zusammenarbeit gefördert wird, der Einsatz von Ressourcen optimiert wird und vorhandene Fähigkeiten gestärkt werden. Welche Rahmenbedingungen braucht es, damit sich eine Kultur entfalten kann, in der Menschen das Gefühl von Eigenverantwortung, Autonomie, Erfüllung und Mitwirkung empfinden?
Die ersten Anwender von Intelligent Swarming berichten davon, dass ihnen genau das gelungen ist.

2 Was ist Intelligent Swarming?

2.1 Mensch und Arbeit im Einklang

Intelligent Swarming ist eine gravierend andere Art und Weise, Menschen und deren Arbeit zu organisieren. Der Ansatz stellt die in 30 Jahren geübte Praxis der Struktur und Organisation von Support infrage. Die ersten Anwender dieses Modells haben Verbesserungen bei allen wichtigen operativen Kennzahlen festgestellt. Das umfasst z. B. die durchschnittliche Lösungsdauer, die Einarbeitungszeit der Mitarbeitenden in neue Themen sowie die Mitarbeiter- und Kundenbindung.
Schnittstellen schaffen
Swarming ist nicht für alle Supportumgebungen geeignet, sondern am effektivsten bei der Lösung neuer und komplexer Probleme. Das Ziel von Swarming ist es, für ein von Kunden geschildertes Problem den (oder die) Mitarbeitenden in der Organisation zu finden, der es höchstwahrscheinlich im ersten Kontakt lösen kann. Und sollte diese Person es wider Erwarten nicht allein lösen können, hilft Swarming dabei, weitere zusätzliche Kräfte zu identifizieren: Die richtigen Leute arbeiten so schnell wie möglich gemeinsam an der neuen Fragestellung.
Teamwork statt Hierarchie
Die Zusammenarbeit der richtigen Wissensarbeiter führt damit zu schnelleren und kreativeren Lösungen sowie zu einer schnellen Entwicklung von neuen Fähigkeiten aller Beteiligten. Im herkömmlichen Eskalationsmodell werden Mitarbeitende im Level 1 in der Regel nicht den Lösungsweg mit erarbeiten, nachdem sie einen Fall an die übergeordneten Instanzen eskaliert haben. Sie bekommen nur die fertige Lösung zur Weiterleitung an den Kunden präsentiert. Ein Lernen findet nur eingeschränkt statt.
Prozess- und lösungsorientiert
Beim Swarming hingegen bleiben Mitarbeitende, die den Fall des Kunden initial übernehmen, auch weiterhin bis zur Lösung verantwortlich. Da es keine Eskalation gibt, bleiben sie Eigentümer des Kundenproblems – auch wenn sie Hilfe bei der Lösung benötigen. Auf diese Weise sind sie in die Entwicklung des Lösungswegs für jedes Problem einbezogen, an dem sie arbeiten.

2.2 Was macht den Unterschied aus?

Erfolgsfaktoren des Swarming
Es sind drei maßgebliche Antreiber, die die Auseinandersetzung und damit den Erfolg mit Swarming bestimmen.
1.
Serviceorganisationen verbessern ihre Fähigkeit, kollektives Wissen zu erfassen und wiederzuverwenden.Mit einiger Verzögerung gegenüber dem englischsprachigen Ausland steigt auch in den deutschsprachigen Ländern die Zahl derUnternehmen, die Knowledge Centered Service (KCS) einführen (s. Kap. 03361). KCS ist eine Methode, die sich auf die Erstellung und Pflege von Wissen als Nebenprodukt bei der Lösung von Kundenproblemen konzentriert. Wissensarbeitende finden schnell Antworten auf Fragen und Probleme, die bereits gelöst und dokumentiert wurden. Die Wiederverwendung dieses Wissens erhöht die Geschwindigkeit, mit der Probleme als „bekannt und gelöst” erkannt werden. Infolgedessen sinkt die Notwendigkeit für fachliche Eskalationen, und Kundenanfragen werden schneller erfolgreich bearbeitet. Da die Kunden nun schnelle Antworten gewöhnt sind, steigt der Erwartungsdruck, auch bei den neuen, noch nicht dokumentierten Fällen durch Kollaboration zu schnellen Lösungen zu kommen.
2.
Die Einführung von Self-Service-Portalen ändert das Verhältnis zwischen neuen und bekannten Problemen („new vs. known”), die im Support Center gemeldet werden. Mittels KCS werden Wissensartikel im Kontext des Fragestellers verfasst. Das bedeutet, dass im Artikel nicht nur das Problem und seine Lösung an sich beschrieben werden, sondern auch die Situation des Kunden, in der er das Problem erlebt hat. Die Problembeschreibung erfolgt in der Sprache und Begriffswelt des Anwenders, statt in fachlich zwar korrektem, aber häufig abstraktem „Fachchinesisch”. Die so entstandenen Wissensartikel werden daher von der typischen Zielgruppe der Anwender leichter gefunden und erhöhen den Erfolg mit Self-Service. Im herkömmlichen abgestuften Modell fungierten Support-Level als Filter, wobei jedes Level 70 bis 80 Prozent der erhaltenen Probleme löste. Der ungelöste Rest wurde an das jeweils höhere Level eskaliert.Durch Self-Service haben sich die Verhältnisse umgekehrt. Es gibt dokumentierte Fälle, in denen die Kunden einiger Unternehmen mittlerweile 80 Prozent ihrer Probleme selbst in deren Self-Service-Portalen lösen [8]. Das wiederum führt über die Zeit dazu, dass insgesamt weniger Fälle per Telefon und E-Mail an das Servicecenter geleitet werden („Case Deflection”). Diejenigen Fälle, die noch eröffnet werden, sind überwiegend neuer, unbekannter Natur und erfordern Diagnose und Recherche. Die Wahrscheinlichkeit, dass das Problem fachlich eskaliert werden muss, ist bei diesen Fällen sehr hoch. Das führt zu einer delikaten Situation: Kunden erwarten eine sofortige Antwort, und die Wahrscheinlichkeit, dass das Problem beim ersten Kontakt gelöst werden kann, ist viel geringer als früher. Der gewünschte Erfolg des Self-Service kann zum Boomerang werden und zu mehr Beschwerden über „zu lange” Bearbeitungszeiten führen!
3.
Die Bedeutung von Kundenorientierung hat insgesamt zugenommen. Viele Organisationen richten sich weniger an Vorgaben zu internen Produktivität sondern an einem Maximum an Kundennutzen aus.Dieser Trend ist Teil einer tiefgreifenden Transformation der Wirtschaft in Bezug auf Kundensupport. Die Transformation zeichnet sich durch eine neue Sensibilisierung für Kundennutzen aus und die Art und Weise, wie die Kunden die angebotenen Dienstleistungen erfahren. Beobachtbar ist dieser Trend anhand der Zunahme von Publikationen, Workshops und Seminaren rund um die Themen Customer Effort, Customer Experience, Customer Journey, Service Design Thinking und vieles mehr. Infolge dieser Neuausrichtung streben Unternehmen inzwischen ebenso sehr nach der Produktivität ihrer Kunden wie nach ihrer eigenen. Sie können es sich schlicht nicht mehr erlauben, ihre Produktivität auf Kosten ihrer Kunden zu optimieren. Swarming verbessert das Kundenerlebnis und minimiert deren Aufwand und Mühe („Effort”).

2.3 Wie Swarming funktioniert

Für Menschen, die in Support- und Serviceorganisationen arbeiten, ist Swarming kein neues Konzept. Sie haben schon immer mit Kollegen zusammen an der Problemlösung gearbeitet, und das, obwohl die Prozesse, Strukturen und Kennzahlen im Hinblick auf interne Produktivität dies oft zu vereiteln drohten. Was wäre, wenn wir deren Zusammenarbeit erleichtern würden, statt sie zu behindern?
Teams im Self-Service von Vorteil
Unternehmen mit guten Self-Service-Modellen überdenken daher ihre Prozesse und wechseln von einem eskalationsbasierten Modell zu einem, das auf Kollaboration basiert. Sie lösen ihre Level-Struktur auf und bilden ein einziges Team von Personen, die bei der Lösung von Kundenproblemen zusammenarbeiten. Das Modell mehrerer Teams, die sich Probleme durch Routing, Rückdelegation, Eskalation und Zurückweisung hin und her schieben, wird damit verworfen.
Den richtigen Ansprechpartner finden
Beim Swarming geht es stattdessen um die Frage: Wer in unserer Organisation verfügt höchstwahrscheinlich über das erforderliche Wissen, das Kundenproblem zu lösen, und wie schaffen wir es, dass er oder sie schnellstmöglich mit der Arbeit daran beginnt?
Generalisten vs. Spezialisten
Zwar gibt es in einem Schwarmmodell keine Levels mehr, dennoch unterscheiden wir durchaus in Bezug auf die vorhandenen Fähigkeiten und Erfahrungen der Menschen. Wir bemühen uns, die am besten geeigneten oder relevantesten Fähigkeiten für ein Kundenproblem einzusetzen, basierend auf dem, was wir über das Problem wissen und was wir über den Kunden wissen (manche sind selbst Experten, andere sind Anfänger). Vereinfacht ausgedrückt, denken wir in den Kategorien Generalisten und Spezialisten.
Formulierungshilfe beim Kundenproblem
Einige Kundenprobleme sind schlecht beschrieben und erfordern die Fähigkeit zum Querdenken und mit dem Kunden in seiner Begriffswelt, in seinem Kontext sprechen zu können. Das ist die Stärke der Generalisten: Sie helfen bei der Definition des Problems, wenn der Kunde selbst dazu nicht in der Lage ist. Ein guter Generalist hilft dabei, das Problem so zu definieren, dass wir die erforderlichen Fachkenntnisse identifizieren können. Sobald das Problem jedoch genau definiert ist, können wir leichter die Spezialisten identifizieren, die das Problem am besten lösen können. Die wertvollste Ressource für eine Serviceorganisation sind darum die Wissensarbeitenden, die sowohl Generalist als auch Spezialist sind, also T-förmig ausgeprägt.
Verantwortliche werden Wissensarbeitende
In dem Swarming-Modell behält die Person, die den Vorgang initial übernimmt, diesen so lange, bis das Problem behoben ist. Sie kann andere Kräfte mit in den Prozess der Lösung einbeziehen, bleibt jedoch über den gesamten Verlauf verantwortlich involviert. Diese Art der kollaborativen Vorgehensweise ermöglicht das Lernen und die Aneignung von neuen Fähigkeiten – wir schaffen so Wissensarbeitende, die sowohl Generalisten als auch Spezialisten sind! Im bestehenden abgestuften Organisationsmodell mit seinen harten Grenzen und dem verfestigten Silodenken bestehen solche Entwicklungsmöglichkeiten nicht.
Schwarm statt Strom
Wir können uns die alte, lineare, abgestufte Organisationsform als einen gerichteten Strom und das neue kollaborative Modell als Schwarm vorstellen. Leider entspricht ein solcher kollaborativer Prozess überhaupt nicht der Art und Weise, wie in den meisten Unternehmen über Mitarbeiter oder Prozesse gedacht wird. Im Lauf der Jahre hat sich unter den Levels eine starre Hierarchie herausgebildet, mit einer starken Haltung von „die und wir” und willkürlichen Grenzen, die nur durch Eskalation überschritten werden können. Der Übergang von einem Streamingmodell zu einem Schwarmmodell ist daher nicht einfach. Die soziale Hierarchie von Service und Support auseinanderzunehmen bedeutet einen gravierenden Einschnitt in herkömmliches Denken. Und, ganz ehrlich, der ist überfällig: Die Idee, dass mit dem Wechsel aus dem Level 1 in Level 2 oder 3 der „soziale Aufstieg” und damit das „Recht, nicht mit Kunden sprechen zu müssen”, verbunden ist, war schon immer eine lächerliche Vorstellung. Beim Kundensupport geht es schließlich darum, Kunden zu unterstützen!
Silodenken aufgeben
Swarming erfordert daher, dass wir das stark ausgeprägte Denken in Silos und Abteilungen aufgeben. Zu viele Unternehmen sind so verliebt in ihre internen Prozess- und Service-Levels zwischen den Abteilungen, dass sie die dysfunktionale Praxis der „Ablehnung” eines Vorfalls kultiviert haben. Es hat den Anschein, als wären die Prozesse und ihre Abteilungskennzahlen wichtiger geworden als der ursprüngliche Anlass für den Prozess – nämlich Kunden zu helfen. Das einzige Service Level Agreement, das zählen darf, ist daher das mit dem Kunden. Genau das steht im Fokus des Schwarmmodells: Wir weisen Kundenprobleme nicht zurück, sondern setzen alles daran, sie (wieder) produktiv zu machen.
Grundmuster bei der Einführung
Es gibt große Unterschiede in der Art und Weise, wie die Erstanwender von Swarming ihr jeweiliges Modell implementiert haben. Einige gemeinsame Themen und Muster der erfolgreichen Umsetzung lassen sich jedoch erkennen:
Die Organisation fungiert als ein Team, das bei der Problemlösung zusammenarbeitet (keine Levels oder Supportstufen, keine Eskalation mehr).
Die erste Person, die die Anfrage zur Bearbeitung übernimmt, ist die Person, die sie am wahrscheinlichsten lösen kann (intelligentes Matching auf der Basis von Personenprofilen).
Die Person, die die Anfrage übernimmt, bleibt bis zur abschließenden Lösung dafür verantwortlich.
Mitarbeitende können die besten verfügbaren Personen finden, um zu helfen (Wissensarbeitende können Fähigkeiten und Verfügbarkeit ihrer Kollegen gut einschätzen, da Sie Zugriff auf deren Profile haben).
Mitarbeitende können alle für sie relevanten Arbeiten sehen (basierend auf ihren Fähigkeiten und Interessen).
Mitarbeitende entscheiden sich aktiv dafür, bei Kundenproblemen zu helfen und die für sie relevante Arbeit auszuwählen.
Eine Messung der Wertschöpfung (nicht der Aktivität) erfolgt sowohl bei Einzelpersonen als auch Teams.
Manager sind Moderatoren und Prozessbegleiter im Sinne einer „Servant Leadership” und weder Richter noch Eigentümer von Teams.
Unterschiede in der Organisation
Die nachfolgende Tabelle führt die wesentlichen Unterschiede zwischen der traditionellen Organisationsform und dem Intelligent-Swarming-Ansatz auf.
Tabelle 1: Organisationsunterschiede
abgestuftes Organisationsmodell
Intelligent Swarming
Silos und Hierarchien
Netzwerk
gelenkt, angewiesen
freiwillig, Opt-in
vordefinierter, linearer Prozess
emergente, reflexive Prozesse
Eskalation
Kollaboration
Messung von Aktivitäten
Messung von Kundennutzen

3 Was man mit Swarming erreichen kann

Erwartungen übertroffen
Als die Mitglieder im Consortium for Service Innovation zum ersten Mal davon träumten, das lineare Eskalationsmodell in Support-Organisationen durch ein reflexives Modell der Zusammenarbeit zu ersetzen, rechneten sie mit Vorteilen für die Unternehmen, die Wissensarbeitenden und vor allem die Kunden. Nachdem dann die ersten Umsetzungen des Schwarmmodells erfolgt waren, mussten die Erwartungen revidiert werden. Die Erfolge der Erstanwender kamen viel schneller als erwartet und waren viel größer, als man sich vorgestellt hatte.
Vorteile des Modells
Zu den Vorteilen von Intelligent Swarming gehören:
Kompetenzentwicklung
verbessert T-förmige Fähigkeiten (Breite und Tiefe)
schnellere Einarbeitungszeit für Wissensarbeitende
Verbesserte Lösungen
schneller
kreativer
effektivere Wege, um komplexe, produkt- und herstellerübergreifende Probleme zu lösen
Engagement der Wissensarbeitenden
größere Arbeitszufriedenheit
mehr Engagement und größere Loyalität der Mitarbeitenden
Verbessertes Kundenerlebnis
weniger Übergaben und Eskalationen, weniger Hin- und Rückdelegationen
häufiger Auflösungen im Erstkontakt
Relevante Faktoren
Was genau Sie in Ihrem Unternehmen erzielen würden, hängt von einer Reihe von Faktoren ab:
inwieweit Wissensarbeitende bereits jetzt problemlos zusammenarbeiten können,
dem Verhältnis von neuen (new) zu bekannten (known) Anfragen,
dem Prozentsatz der Anfragen mit hohem Schweregrad,
dem Prozentsatz hochkomplexer Probleme,
der Art der unterstützten Produkte oder Prozesse,
Branche und Typus der Kunden, die unterstützt werden.
Weitere Einzelheiten zu den Erfahrungen der Mitglieder und zur Quantifizierung des Nutzens finden Sie in den Fallstudien zu Intelligent Swarming [9].

4 Ist Swarming für meine Organisation geeignet?

Verhältnis „Neu-Bekannt” prüfen
Intelligent Swarming ist nicht für jede Organisation gleichermaßen geeignet. In der Regel schafft Swarming den größten Nutzen, wenn die Komplexität oder Schwere der Fälle moderat bis hoch ist. Swarming verbessert die Fähigkeit eines Unternehmens, gerade neue Probleme zu lösen, ganz erheblich. Ein großes Verhältnis von neuen zu bekannten Problemen ist daher ein guter Indikator für die Entscheidung, Swarming einzuführen.
Lösungsdauer
Die Lösungsdauer ist ein weiterer sinnvoller Indikator, sowohl im Hinblick auf die Komplexität als auch auf das „New vs. known”-Verhältnis. Wenn Ihr Servicecenter einen hohen Prozentsatz der Kundenanfragen in drei bis fünf Minuten löst, bedeutet dies, dass die Mehrheit der Fälle bekannt ist und eine geringe Komplexität aufweist. Während ein effektives KCS-Programm Geschwindigkeit und Konsistenz der Antworten in dieser Umgebung durchaus noch verbessern kann, ist Swarming hier normalerweise nicht sinnvoll.
Wenn Ihre durchschnittliche Lösungszeit hingegen mehr als 15 Minuten beträgt, deutet dies auf eine nennenswerte Komplexität der Fälle und möglicherweise einen höheren Anteil neu gemeldeter Probleme hin.
Self-Service-Mechanismen
Im Idealfall möchten wir unsere Mitarbeitenden dafür nutzen, um neue Probleme zu lösen, nicht solche, die wir bereits gelöst haben. Unser Ziel muss es sein, die bekannten Probleme durch Self-Service-Mechanismen an den Kunden zu bringen. Und wenn die Ursachen der bekannten Probleme durch Analyse und Recherche ausfindig gemacht wurden, wollen wir sie mit geeigneten Korrekturmaßnahmen aus unseren Produkten und Services entfernen. Für neue Probleme hingegen möchten wir einen kollaborativen Problemlösungsprozess ermöglichen.
Kriterien zur Entscheidung
Anhand folgender Kriterien können Sie feststellen, ob Intelligent Swarming für Ihre Organisation geeignet ist (s.  Tabelle 2):
Tabelle 2: Entscheidungskriterien für Intelligent Swarming
Kriterium
Swarming ist relevant für Sie, falls ...
Durchschnittliche Lösungsdauer von Fällen (Arbeitszeit)
Ihre durchschnittliche Lösungsdauer länger als 15 Minuten beträgt.
Neu- vs. Bekannt-Verhältnis
der Anteil neuer Fälle mehr als 30 % am Gesamtvolumen beträgt.
Prozentsatz von Schweregrad-1- und -2-Fällen (Severity)
mehr als 20 % Ihrer Fälle in Schweregrad 1 fallen (Severity).
Anteil der gelösten Fälle je Level
der Anteil gelöster Fälle in Level 1 und 2 abnimmt.
Reife und Kultur der Organisation
in Ihrer Organisation ein großes Vertrauensverhältnis zwischen den Abteilungen herrscht und Zusammenarbeit selbstverständlich ist.

4.1 Mischformen aus Swarming und abgestuftem Modell

Es gibt Umstände, in denen die Vielfalt der unterschiedlichen Anfragen es erfordert, nach wie vor eine traditionelle Level-1-Funktion vorzuhalten. Deren Aufgabe ist dann primär, bekannte Probleme schnell zu lösen und die komplexen oder neuen Probleme weiterzuleiten. Diese Probleme würden an eine Gruppe weitergeleitet, die nach dem Swarming-Ansatz zusammengesetzt ist. Dazu gehören dann die Teams der früheren Level 2 und 3 und im Idealfall auch Designer und Entwickler unserer Produkte und Dienstleistungen sowie die verantwortlichen Prozess- und Produktmanager.

5 Von den Pionieren lernen

Erfahrungssammlung
Die Mitglieder im Consortium haben viele Jahre lang über Konzepte für Intelligent Swarming nachgedacht und diese getestet. Die Geschwindigkeit, mit der an einem dieser Modelle gearbeitet wird, hängt von der Bereitschaft und vor allem vom Mut der Mitglieder ab, etwas zu versuchen, was zuvor noch niemand versucht hat. Alles, was in diesem Leitfaden beschrieben wird, basiert auf dieser Erfahrung der Mitglieder bzw. auf relevanter akademischer Forschung, die durch operative Erfahrung validiert wurde.
to be continued ...
Trotzdem liegen noch nicht alle Antworten vor. Teile des Swarming-Frameworks befinden sich noch in der Entdeckungsphase. Darum liegt der Fokus darauf zu beschreiben, was gemeinsam über die Implementierung von Intelligent Swarming gelernt wurde. Manchmal ist es auch hilfreich zu beschreiben, was man besser nicht tut. Die Vorteile von kollektivem Denken und kollektiven Erfahrungen liegen eben auch darin, nicht alle Fehler selbst machen zu müssen.
Im Folgenden sind einige der wichtigsten Lehren aufgeführt, die Erstanwender gezogen haben.

5.1 Tools und Prozesse nicht überfrachten

Kein Big-Bang-Ansatz
Die Wissensarbeitenden sollten diejenigen sein, die den Prozess, die Personenprofile und die funktionalen Anforderungen entwerfen und verantworten.
Der Prozess und die Personenprofile müssen nicht perfekt sein – sie müssen nur gut genug sein, um loszulegen.
Der Prozess und die Profile beginnen möglicherweise größtenteils manuell, aber daraus lernen wir, wie sie optimal sein müssen. Händisch zu beginnen hilft bei der Definition der Funktions- und Integrationsanforderungen.
Es wird keinen Big-Bang-Ansatz geben, erwarten Sie stattdessen viele Iterationen zu Prozess, Profilen und funktionalen Anforderungen.

5.2 Kulturwandel einleiten

Hilfe
Es ist in Ordnung, um Hilfe zu bitten! Unser früherer Fokus auf den individuellen Beitrag des Einzelnen hat das Gefühl geschaffen, dass das Bitten um Hilfe ein Zeichen von Schwäche oder Inkompetenz ist. Es hat dazu geführt, dass wir einen Heldenkult um die wenigen Wissenden geschaffen haben. Wir müssen Wissensarbeitenden und Managern versichern, dass es gut ist, zum richtigen Zeitpunkt um Hilfe zu bitten.
Wertbeitrag
Um den Wertbeitrag messen zu können, braucht es Kennzahlen sowohl für Individuen als auch für Teams. Mit Intelligent Swarming wird das Lösen von Kundenproblemen zu einem Mannschaftssport. Wir gehen davon aus, dass die Kennzahlen in einer reifen Schwarmumgebung ähnlich wie die in einer agilen Entwicklungsumgebung weitgehend teamorientiert sind.
Neue Managerrolle
Linienvorgesetzte müssen ihre Denkweise ändern.
Eine begrenzte Managementmentalität von „meinem Team” und „unserer Arbeit” oder die Schaffung einer Wettbewerbskultur ist der Tod eines Kollaborationsmodells. Um die Leistungsfähigkeit aller Fähigkeiten in der Organisation zu optimieren, müssen wir eine Mentalität der Grenzenlosigkeit annehmen. Sie erlaubt uns die Konzentration auf den Erfolg und die Produktivität der Kunden – oder zumindest auf die übergeordneten Ziele der eigenen Organisation.
Manager sollen Befähiger und Moderatoren sein – keine Arbeitsanweiser oder Aufpasser.

5.3 Konsistenz und Kommunikation

Die Veränderungsrate in Organisationen macht es heute schwierig, alle auf dem Laufenden zu halten. Führungskräfte müssen die Kommunikation verdoppeln und verdreifachen – man kann bei dieser Art Vorhaben nicht zu viel kommunizieren!
Die Führung muss Verantwortung für das Verständnis und die Akzeptanz der betroffenen Belegschaft übernehmen.
Wie bei jedem gravierenden Veränderungsvorhaben (und Intelligent Swarming ist für die meisten Unternehmen eine große Veränderung) sind konsistente Botschaften über das „Warum” von entscheidender Bedeutung. Allen Beteiligten und Betroffenen müssen die persönlichen Folgen der Neuausrichtung bewusst sein. Damit die Nachrichten wirksam sind, müssen sie regelmäßig und aufeinander abgestimmt sein. Überflüssig zu erwähnen, dass das erlebbare Verhalten der Führungskräfte mit den Inhalten dieser Botschaften übereinstimmen muss.
Ein Etikettenschwindel wird rasch auffliegen. Es wird nicht reichen, nur die Begrifflichkeiten zu ändern („Wir eskalieren nicht mehr, wir arbeiten jetzt zusammen!”), es müssen tatsächlich das Verhalten und die Einstellung verändert werden. Wenn sich in der neuen Kultur das „Wir” nicht wiederfindet, sondern es beim „Wir gegen sie” bleibt, ist nichts gewonnen.

5.4 Zusammenarbeit und intelligentes Matching

Nicht alle Probleme erfordern zur Lösung intensive Zusammenarbeit. Eine häufige Fehlinterpretation von Swarming ist, dass viele Menschen an der Lösung jedes Problems beteiligt sind. Das ist nicht der Fall, wenn unsere intelligente Matching-Funktion (manuell oder automatisiert) die Fälle gut an die Person weiterleitet, die das Problem auf Anhieb am besten lösen kann. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit ganz erheblich, dass der initiale Bearbeiter weitere Unterstützung von Kolleg:innen benötigt.
Der erste Schwarm besteht aus dem Anforderer (Kunde) und dem Antwortenden (Mitarbeitenden). Wenn zusätzliche Kräfte zur Behebung des Problems benötigt werden, wird der nächste verfügbare Mitarbeitende hinzugerufen. Mehrere Menschen arbeiten nur dann an der Lösung, wenn die Situation dies erfordert.
Kompetenzhierarchie
Die Bezeichnung von Menschen mit erweiterten Kenntnissen und Fähigkeiten sollte sich nicht nur in „Experten” erschöpfen. Wenn jemand Unterstützung bei der Lösung eines Falls benötigt, sollte diese Anfrage für diejenigen mit der nächsthöheren Fähigkeitsstufe für dieses Thema sichtbar sein – nicht unbedingt nur für die Experten. Dies ist eine wichtige Überlegung bei der Gestaltung der Kompetenzprofile. Eine Kompetenzhierarchie von drei (Anfänger/Interessierte, Befähigte, Experten) ist das absolute Minimum, und eine Kompetenzhierarchie von fünf ergibt mehr Genauigkeit und Vielfalt beim Einsatz eines intelligenten Matching.
Wahlfreiheit fördert Motivation
Wahlfreiheit – ein Gefühl der Kontrolle über meine Aktivitäten und meine Arbeit – ist ein entscheidender Motivationsfaktor für Intelligent Swarming. Wenn intelligentes Matching zu einer Zuweisungsmaschine wird, haben die Wissensarbeitenden ein wichtiges Motivationselement verloren. Die Begeisterung und das Engagement, das jemand für die selbstgewählten Aufgaben entwickelt, unterscheiden sich dramatisch von der Arbeit, die ihm oder ihr stattdessen aufgetragen wurde.
„Opt-in”-Faktor
Es ist dieser „Opt-in”-Faktor, der für eine andauernd erfolgreiche Einführung entscheidend ist. Die typische Reaktion darauf lautet: „Was ist, wenn sich niemand meldet? Sicherlich wird sich niemand der wirklich schwierigen Themen annehmen!”
Möglichen Einwänden begegnen
Auf diesen Einwand gibt es drei Dinge zu sagen:
1.
Wenn wir die richtigen Mitarbeitenden eingestellt und ein kollaboratives Arbeitsklima geschaffen haben, sollten wir dann nicht darauf vertrauen, dass sie die richtigen Entscheidungen treffen?
2.
Besteht in unserer Organisation nur deshalb eine Rosinenpicker-Mentalität, weil wir in der Vergangenheit mit unseren Kennzahlen den Fokus auf Volumen statt auf Kundennutzen gerichtet haben?
3.
Wenn wir diejenigen wertschätzten, die Nutzen schaffen, statt denjenigen, die nur beschäftigt tun, würden wir einen Wandel erleben. Wir würden unsere Wissensarbeitenden dazu ermutigen, die „harten Nüsse” zu knacken. Natürlich müssen wir weiterhin ein Überwachungssystem vorhalten, das uns auf drohende Abweichungen vom vereinbarten Service-Level hinweist. Wird Swarming richtig aufgesetzt, werden Abweichungen jedoch die Ausnahmen bilden.

6 Kooperationskultur als Voraussetzung

Definition Zusammenarbeit
Was ist überhaupt Collaboration, und wie ist Zusammenarbeit definiert? In dem Swarming-Framework wird sie beschrieben als [10]:
Das rekursive Zusammenspiel von Wissen und
gemeinsamem Lernen zwischen zwei oder mehr Personen,
die in einem intellektuellen Bestreben zusammenarbeiten
auf dem Weg zu einem gemeinsamen Ziel,
das typischerweise von kreativer Natur ist.
Kooperation erleichtern
Zusammenarbeit ist etwas, was Menschen ganz natürlich tun, ob wir es planen oder nicht. Das Ziel von Swarming ist es, diese Zusammenarbeit zu erleichtern, indem relevante Verbindungen zwischen den Beteiligten gezeigt werden. Der traditionelle Eskalationsmodus mit seinen Hierarchien und undurchlässigen Silos behindert Zusammenarbeit. Er fördert den Wettbewerb zwischen Teams, belohnt Egos und diejenigen Menschen, die viel Wissen anhäufen, ohne es zu teilen.
Innovationen und kreative Lösungen kommen jedoch anders in die Welt: „Great things in business are never done by one person; they're done by a team of people.” (Steve Jobs).
Drei Mechanismen des „Smart Swarms”
In seinem Buch „The Smart Swarm” stellt Peter Miller drei Mechanismen eines smarten Schwarms vor: dezentrale Steuerung, verteilte Problemlösung und mehrere Interaktionen [11]. Obwohl Millers Schwärme aus der Natur stammen (Ameisen, Bienen, Fische usw.), sehen wir diese Mechanismen auch in einem intelligenten Schwarm: Wissensarbeitende, die zur Lösung von Problemen zusammenarbeiten, die nur durch die Interaktion von verschiedenen Arten von Experten gelingen kann.
Autonomie statt Autorität
Im Intelligent Swarming ist die Zusammenarbeit selbstorganisiert. Es gibt keine übergeordnete Autorität, die die Wissensarbeitenden auffordert zusammenzuarbeiten und vorschreibt, mit wem. Sie arbeiten autonom: Sie können um Hilfe bitten und selbst ihre Hilfe anbieten, falls sie benötigt wird. Führungskräfte in Swarming-Organisationen sollten diese Form selbstorganisierter Zusammenarbeit zulassen und alle Tools bereitstellen, um diesen Prozess zu unterstützen.
Die Zusammenarbeit im Swarming-Prozess kann auf verschiedene Arten erfolgen. Grundsätzlich gibt es folgende Möglichkeiten: um Hilfe bitten (die Hand heben), eine bestimmte Person um Hilfe bitten oder selber Hilfe anbieten.
Vorsicht
Wie bei jeder Einführung einer neuen Methode ist auch bei Swarming Vorsicht geboten. Nicht jede Frage oder jedes Problem erfordert einen kollaborativen Lösungsansatz, und es macht sicherlich keinen Sinn, nur um der Kollaboration willen Kollegen:innen zu einem Schwarm zusammenzurufen. Diese Form der Zusammenarbeit braucht Zeit, da mehr Interaktion (Kommunikation) zwischen den Mitarbeitenden erforderlich ist. Wenn der verantwortliche Wissensarbeiter die Antwort auf eine Frage kennt oder Zugriff auf einen Wissensartikel hat, sollte er das Problem auf die effizienteste Weise lösen.
Kommunikation ist ein wesentlicher Bestandteil der Zusammenarbeit, aber Zusammenarbeit besteht nicht nur daraus. Kommunikation ist erforderlich, um die Teammitglieder an der zu erledigenden Aufgabe und dem beabsichtigten Ergebnis auszurichten. Kommunikation ist auch erforderlich, um das Problem zu verstehen und zu lösen und Wissen auszutauschen. Wenn sich die Mitglieder des Schwarms nicht am selben Ort befinden, sind gute Kommunikations- und Kollaborationswerkzeuge wichtig (siehe Abschnitt 7.5).

6.1 Kollaborative Kultur

Eine kollaborative Kultur ist eine Voraussetzung für die Implementierung von Intelligent Swarming. In einem wettbewerbsorientierten und isolierten Umfeld wird es schwierig (wenn nicht unmöglich) sein, Wissensarbeitende zu bitten, zusammen an Kundenfällen zu arbeiten und ihr Wissen dabei zu teilen.
Unternehmen, in denen KCS erfolgreich eingeführt wurde, haben einige Erfahrung im Aufbau kollaborativer Kulturen. Die KCS-Prinzipien und Kernkonzepte beschreiben die unverhandelbaren Grundlagen einer Umgebung für den Wissensaustausch (s. Kap. 03361). Die gleiche Haltung und der gleiche Geist müssen auch einer Einführung von Swarming innewohnen. Diese Prinzipien sind die Kriterien, anhand deren sich testen lässt, ob Handeln und Tun mit der Philosophie von Swarming übereinstimmen.
Vier KCS-Prinzipien
Die vier Prinzipien sind (s. Abbildung 4):
Abundance:
Überfluss – Je mehr wir teilen, desto mehr lernen wir.
Create Value:
Nutzen stiften – Eigene Aufgaben im Gesamtkontext von Kundennutzen verstehen.
Demand-driven:
Bedarfsorientierung – Es wird nur das Wissen dokumentiert, das in der Interaktion mit dem Kunden und in seinem Kontext entstanden ist.
Trust:
Vertrauen – Die Grundlage für inspirierte Wissensarbeit ist das Vertrauen untereinander.
Abb. 4: KCS-Prinzipien
Das Fehlen von Vertrauen ist eine häufige Ursache für dysfunktionale Teamarbeit. In einer Schwarmsituation bleibt oft wenig Zeit, um organisch Vertrauen aufzubauen. Manchmal müssen Wissensarbeitende mit Kollegen:innen zusammenarbeiten, die sie noch nie zuvor getroffen haben und die sich möglicherweise in einer anderen Organisation, Region oder Zeitzone befinden. Wissensarbeitende zögern vielleicht, jemanden anzusprechen, der erfahrener und in der Unternehmenshierarchie höher angesiedelt ist als sie. Einige dieser Probleme lassen sich bereits mit umfangreichen Personenprofilen und Reputationsmodellen lösen. Erst eine unternehmensweit etablierte Kultur der Zusammenarbeit wird jedoch helfen, die Scheu abzulegen und sich tatsächlich auf die neuen Swarming-Prozesse einzulassen. Der Wissensaustausch innerhalb und zwischen Teams wird verbessert und organisatorische Silos werden aufgebrochen.
Offenheit, Transparenz und Vertrauensbildung
Eine Kultur der Zusammenarbeit basiert auf Offenheit, Transparenz und Vertrauensbildung. Die Menschen in einer solchen Kultur konzentrieren ihre Energie auf die Suche nach Lösungen für Herausforderungen und die Nutzung von Chancen. Schuldzuweisungen zu machen oder nach „dem Schuldigen” zu suchen findet darin keinen Platz. Da gerade in global agierenden Organisationen mehr Teams verteilt arbeiten (häufig ein Hindernis für die Zusammenarbeit), müssen Unternehmen noch mehr Anstrengungen unternehmen, um eine Kultur der Zusammenarbeit zu etablieren.
Führung
Führungskräfte spielen eine wichtige Rolle bei der Schaffung einer kollaborativen Kultur. Untersuchungen über erfolgreiche Teams zeigen, dass Teamarbeit dann wirksam ist, wenn Führungskräfte in die Unterstützung sozialer Beziehungen investieren. Als Vorbilder zeigen sie selbst kooperatives Verhalten und schaffen so eine Kultur der gegenseitigen Anerkennung, in der Mitarbeitende die Interaktionen mit Führungskräften und Kollegen als wertvoll ansehen [12]. Ein Vorgesetzter, der sich fragt, warum Menschen an der Kaffeemaschine miteinander reden, statt zu „arbeiten”, fördert keine Kultur der Zusammenarbeit.

6.2 Was motiviert Wissensarbeitende?

Individualisierung des Arbeitsplatzes
In den letzten Jahren haben wir einen Wandel von einem Massenmarkt hin zu einem hoch individualisierten Markt erlebt: Jeder kann genau das Produkt bekommen, das er will. Produzierende Unternehmen sprechen seitdem häufiger von „Losgröße 1”. Als Individuen entscheiden wir, was wir sehen, lesen, hören wollen, ohne Einschränkungen durch die Sendepläne von Medienunternehmen oder Öffnungszeiten des stationären Handels unterworfen zu sein. An unserem Arbeitsplatz wechseln wir häufiger von Job zu Job, nicht nur wegen des Gehalts, sondern weil wir eine erfüllendere Aufgabe wollen, etwas, das besser zu unseren Werten und unserem Lebensstil passt. Laut aktuellen Analysen werden Menschen, die heute in die Arbeitswelt eintreten, in den ersten fünf Jahren doppelt so häufig ihre Position wechseln wie vor 30 Jahren. Für Unternehmen bedeutet das, dass sie neue Ansätze für Motivation und Engagement benötigen, um Talente anzuziehen und zu halten.
Was Menschen motiviert und zu Handlungen antreibt, wird schon seit langer Zeit erforscht. Seit den 1950er-Jahren wurden viele Forschungsergebnisse dazu veröffentlicht, u. a. die von Frederic Herzberg mit seiner Zwei-Faktor-Theorie zu Hygiene- und Motivationsfaktoren [12]. In jüngerer Zeit ist das Buch „Drive” von Daniel Pink hinzugekommen, in dem er speziell die Motivatoren für Wissensarbeitende untersucht [13].
Treibstoff für Motivation
Die Erkenntnisse sind in all den Jahren weitgehend gleich: Es sind (in abnehmender Wichtigkeit) die folgenden Themen die Wissensarbeitende motivieren.
nach Herzberg:
Achievement
Leistung, etwas erreichen
Recognition
Anerkennung
Work itself
Die Arbeit an sich
Responsibility
Verantwortung
Advancement
Vorankommen, Aufstieg
nach Pink:
Mastery
Meisterschaft, seine Fähigkeiten vervollkommnen
Autonomy
Selbst-/Mitbestimmung
Purpose
Zweck, Vision
Zuckerbrot und Peitsche
Beide stimmen in ihrer Einschätzung überein, dass die in anderen Arbeitsumfeldern „bewährten” Motivatoren der finanziellen Anreize und die Führungsinstrumente „Zuckerbrot und Peitsche” für Wissensarbeitende nicht funktionieren. Wenn jemand jedoch intrinsisch motiviert ist, erledigt er eine Aufgabe, weil er sie gerne macht. Hobbys sind daher per Definition Aktivitäten, bei denen Menschen intrinsisch motiviert sind.
Obwohl die Erkenntnisse über menschliche Motivation seit Langem vorliegen und trotz der großen Summen, die Unternehmen jährlich in das Engagement der Mitarbeiter investieren, lesen wir regelmäßig von den erschreckenden Ergebnissen der Gallup-Umfragen. Sobald wir verstehen, welche Motivatoren für intellektuelle oder kognitive Arbeit wirksam sind, können wir unsere Arbeitsplätze so gestalten, dass die Menschen das notwendige Gefühl von Autonomie und Meisterschaft spüren.
Herausforderung
Die Herausforderung der Führung besteht darin, ein Umfeld zu schaffen, in dem die Hygienefaktoren erfüllt sind und in dem sich die Menschen mit dem Zweck und den Werten der Organisation verbunden fühlen. Nur dann kann deren vorhandenes Potenzial sich entfalten und wertvolle Beiträge liefern. Nur wer sich einbezogen fühlt, wird auch mitwirken wollen. Apathie hingegen ist der Tod einer kollaborativen Kultur – und ein Symptom für schwache Führung.
Eine grundlegende Voraussetzung für Swarming ist die Idee, dass Mitarbeitende sich freiwillig dafür entscheiden zu helfen. Wenn Unternehmen überlegen, Intelligent Swarming einzuführen, fragt das Management oft schnell: „Was ist, wenn niemand mitmacht?”
Begünstigende Faktoren
Dabei spielen drei Faktoren eine Rolle.
Der stärkste Motivator ist das Verstehen und Nutzen der Motivationsfaktoren, die wir in diesem Abschnitt behandelt haben.
Wir müssen sicherstellen, dass unsere Kennzahlen und Anerkennungssysteme auf Wertschöpfung und nicht auf Volumen ausgerichtet sind. Wir werden das bekommen, wofür wir Anreize setzen und was wir messen.
Natürlich brauchen wir einen Mechanismus, der das Verletzen eines Service Level Agreement rechtzeitig erkennt und Eingreifen ermöglicht. Wenn wir jedoch auf die Motivationsfaktoren und unsere Kennzahlen achten, werden Ausnahmen kaum vorkommen.
Die erfolgreiche Einführung des Swarming-Ansatzes erfordert ein Verständnis dafür, was Wissensarbeitende wirklich motiviert. Zuckerbrot und Peitsche, Bonus-Malus-Systeme, Heldentum und Bestenlisten sind keine wirksamen Mittel, um Menschen zur Zusammenarbeit zu motivieren.

7 Wie funktioniert Swarming genau?

Intelligent Swarming ist kein linearer Prozess, wie wir ihn vom traditionellen abgestuften Supportmodell gewohnt sind. Nicht jede Anfrage folgt genau dem gleichen Ablauf: Die Reihenfolge der erforderlichen Ereignisse und Ressourcen hängt davon ab, wer die Anfrage stellt und welche Art von Anfrage vorliegt. Was Intelligent Swarming tatsächlich intelligent macht, sind die Personenprofile. Damit sind nicht nur die Profile unserer Mitarbeitenden gemeint, sondern auch die der Anfragenden (Kunden/Anwender). Je mehr wir über die am Prozess beteiligten Personen wissen, desto besser können wir die Arbeit mit den erforderlichen Fachkräften abstimmen.
Bausteine des Prozesses
Hier sind die Bausteine, die zum Entwerfen eines intelligenten Schwarmprozesses erforderlich sind:
1.
Personenprofile
Identität (Wer bin ich, was macht mich aus?)
Präferenzen (Wann und wie bin ich zu erreichen?)
Fähigkeiten (T-förmig, tief und breit)
Interessen (Fähigkeiten, die ich entwickeln möchte)
4.
Reputationsmodell (Belege meiner bisherigen Wertschöpfung)
5.
Prozess (Wie werden wir schwärmen?)
Intelligentes Matching (Personenprofile und Anfragen)
Sichtbarkeit von (für mich) relevanter Arbeit
„Hand heben”, um Hilfe anzufragen
Selbst Hilfe anbieten
Wissen wiederverwenden, verbessern und erfassen (KCS)
Erkennen und Managen von SLA-Verletzungen
6.
Tools & Integration (Wie können wir einen Schwarm aktivieren?)
7.
Erfolgskennzahlen (Wie gut funktioniert unser Schwärmen?)
Vorrausetzungen für das Intelligent Swarming
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Zusammenarbeit zu ermöglichen und zu erleichtern. Intelligent Swarming funktioniert am besten, wenn
die Mitarbeiter engagiert und miteinander abgestimmt sind,
die Verantwortung für Vorgänge/Fälle/Anfragen klar ist,
die Prozesse von den Menschen entworfen werden, die sie später auch nutzen werden,
das Prinzip der kontinuierlichen Verbesserung durch Iterationen in den Prozess integriert ist,
Personenprofile und Reputationen vielfältig und aussagekräftig sind,
Arbeit, Personen und Wissen nach den gleichen Kriterien klassifiziert werden,
die Identifizierung und das Management von Ausnahmen klar geregelt sind,
die Leistungsbewertung sich nicht mehr auf Aktivitäten, sondern auf Kundennutzen bezieht und der Fokus sich von Einzelleistung auf Teamleistung verändert.

7.1 Personenprofile

Wie findet man die richtige Person?
Personenprofile machen Intelligent Swarming intelligent. Nur wenn wir in der Lage sind, die beste Person für die Bearbeitung einer Anfrage zu finden und die beste Person für zusätzliche Unterstützung zu identifizieren, wird unser Support effizienter werden. Heute spielen Menschen die Rolle des Vermittlers im Unternehmen. In jeder Organisation gibt es einen, zu dem man geht, um zu fragen, wer weiterhelfen könnte. Während das in kleinen Teams aufgrund der Überschaubarkeit gut funktioniert, stößt das in größeren Organisationen schnell an Grenzen. Noch schwieriger wird das bei weltweit über Standorte und Zeitzonen verteilten Teams und nahezu unmöglich, wenn die gesuchten Experten sich außerhalb der eigenen Organisation befinden.
Wissensressource Personenprofile
Die Fähigkeiten und Kenntnisse aller Mitarbeitenden sehen und danach suchen zu können erlaubt die jeweils beste verfügbare Person zu finden, um ein Kundenproblem zu lösen. Zudem entlasten wir dadurch die „Experten”, indem wir auch auf Kollegen:innen zugreifen können, die vielleicht (noch) nicht Expertenstatus haben, deren Kenntnisse und Fähigkeiten zum Lösen des Problems jedoch vollkommen ausreichen. Personenprofile sind eine neue Art von Wissensressource, die die Anbahnung der Zusammenarbeit überhaupt erst möglich macht.
Damit stehen uns zwei Arten von Wissensressourcen zur Verfügung:
Wissensartikel
Einmal die Wissensartikel, in denen wir festhalten, was wir aus der Interaktion mit Kunden und der Lösung ihrer Probleme gelernt haben.
Personenprofile
Und zweitens die Personenprofile, die es uns ermöglichen, relevante Verbindungen zwischen Wissensarbeitenden herzustellen.

7.2 Aufbau der Personenprofile

Neben den oben bereits erwähnten Komponenten Identität, Präferenzen, Fähigkeiten, Interessen und Reputation haben sich noch weitere Angaben bewährt.
Weitere Angaben für das Matching
So mag es von zusätzlicher Aussagekraft sein, die Projekte aufzulisten, an denen die Person beteiligt war und welche Rolle sie darin gespielt hat. Eine Übersicht der absolvierten Trainings und Seminare kann ebenso hilfreich sein wie eine Liste der erhaltenen Auszeichnungen und der Feedbacks, die Kunden und Kollegen:innen gegeben haben. Einen Teil dieser Angaben sind wir aus den Business-Netzwerken wie LinkedIn und XING gewohnt, die dort ebenfalls dazu dienen, Fähigkeiten und Expertise auszudrücken.
All diese Angaben werden benötigt, um das Matching zwischen Problemstellung des Kunden und der Auswahl des bestmöglichen Antwortgebers zu optimieren. Wie oben besprochen, möchten wir über möglichst viele T-förmige Menschen in unserer Organisation verfügen. Falls wir derzeit keine T-förmigen Mitarbeitenden haben, ist der Weg der Kollaboration die beste Art und Weise, solche Fähigkeiten aufzubauen.
Komplexe Fragestellungen bedürfen einer Kombination verschiedener Fertigkeiten und Expertisen, die in der Regel nicht in einer Person kombiniert anzutreffen sind. In dem Idealmodell der T-Förmigkeit sind tiefe Expertise in mindestens einer Wissensdomäne gepaart mit breitem Überblickswissen über benachbarte Gebiete. Menschen mit diesem Profil sind ideale Kandidaten:innen für die Bearbeitung komplexer Probleme.
Fähigkeitsniveau festlegen
Für jeden Kompetenzbereich möchten wir daher wissen, auf welchem Fähigkeitsniveau die Mitarbeitenden sich bewegen. Wo es objektive und vergleichbare Kriterien wie Bescheinigungen, Zeugnisse oder Zertifikate gibt, verwenden wir diese. Wenn es kein objektives Maß für den Kenntnisstand gibt, müssen subjektive Maße (z. B. Meister, Experte, Anfänger) definiert werden. Dafür ist es wichtig, dass im Unternehmen das gleiche Verständnis für diese Bezeichnungen in Bezug auf Erfahrung und Fähigkeiten herrscht.
Interessen
Im Abschnitt Interesse des Profils gibt ein Wissensarbeiter die Kompetenzbereiche an, die er entwickeln möchte. Zu den Interessen können neue Produkte, Technologien, Geschäftsprozesse oder die Entwicklung einiger der breiten, übertragbaren Fähigkeiten wie z. B. Projekt- oder Prozessmanagement gehören.
Interessen spielen eine wichtige Rolle im Swarming-Modell, da sie eine Sichtbarkeit der Arbeit ermöglichen, mit der die Wissensarbeitenden ihre Fähigkeiten erweitern, also lernen und wachsen können. Das ist einer der Hauptmotivatoren für Wissensarbeitende, wie wir bereits beschrieben haben. Wenn wir die bestehenden Fähigkeiten nicht mit den Interessen in unserem Matching-Mechanismus abgleichen, werden Wissensarbeitende nur in den Dingen besser, in denen sie jetzt bereits gut sind. Erst die Angabe von Interessen im Profil hilft, Menschen tatsächlich in ihren Fähigkeiten wachsen zu lassen.
Präferenzen
Mit den Präferenzen können die Wissensarbeitenden eine Reihe von Angaben wie z. B. über die bevorzugte Sprache oder Kontaktart machen. Sie können auch festlegen, welche Rolle die betreffende Person im Team hat und welche Art von Anfragen bevorzugt sind und welche nicht.
Herauszufinden, wie viele Details in Personenprofile aufgenommen werden, bedarf einiges Ausprobierens und ist ein iterativer Prozess. Nicht genügend Details im Abschnitt Fähigkeiten bedeuten, dass wir nicht über die erforderliche Granularität verfügen, um relevante Verbindungen herzustellen. Zu viele Details sind jedoch nur schwer zu pflegen, solange wir noch nicht über eine automatisierte Aktualisierung des Skills-Profils verfügen.
Ausgangsfragen
Beim Entwerfen eines Personenprofils sollten wir uns die folgenden Fragen stellen:
Welche (Organisations-/Team-)Ergebnisse beabsichtigen wir?
Welche Verhaltensweisen/Aktivitäten wollen wir fördern?
Welche Fähigkeiten/Kompetenzen sind wichtig, jetzt und in der Zukunft?
Was müssen wir über andere wissen, die uns in der Zusammenarbeit helfen würden?
Wie stellen wir den Verlauf der hilfreichen Unterstützung dar, die die Person in verschiedenen Situationen geleistet hat?
Wissenslandkarte
Wie beim Erfassen von Kundenproblemen ist auch bei der Erstellung von Personenprofilen ein Kontext wichtig, nur sind es dort die Unternehmensziele. Welches Wissen ist für das Unternehmen heute und in Zukunft notwendig? Ein Ausgangspunkt dafür kann eine Wissenslandkarte sein: ein Tool, mit dessen Hilfe ermittelt werden kann, welches Wissen im Supportteam vorhanden ist und wo Lücken für zukünftig benötigtes Wissen bestehen [14].
Erstellen der Profile
Für die Beschreibung der tiefen Expertise (der vertikale Teil des „T”) beginnen die meisten Unternehmen mit der Zuordnung der von ihrer Organisation unterstützten Technologien. Dazu erstellen sie eine Übersicht darüber, welche Mitarbeitenden am meisten über die unterstützten Technologien wissen. Eine andere Möglichkeit besteht darin, sich die Anwender oder Kunden der Organisation anzusehen. Wer hat mit bestimmten Kunden gearbeitet und ist mit deren spezifischen Bedürfnissen und Kontexten vertraut?
Das Erstellen von Personenprofilen kann individuell von den Mitarbeitenden allein, kombiniert mit Ergänzungen der Führungskräfte oder als Teamarbeit durchgeführt werden. Teams wissen oft sehr gut, in welchem Wissensbereich die Teammitglieder Experten oder Anfänger sind. Vorzugsweise werden Profile jedoch automatisch erstellt und aktualisiert, basierend auf den Aktivitäten des einzelnen Mitarbeiters (gelöste Fälle, Projekte, erhaltene Schulungen).
Aktualisieren der Profile
Falls es nicht möglich ist, die Profile automatisch zu aktualisieren, braucht es einen „Plan B”, wie die Profile auf dem neuesten Stand gehalten werden können. Wer macht es? Wie oft wird es gemacht? Es hat sich bewährt, das Profil mindestens vierteljährlich zu aktualisieren; dies hängt jedoch von der Dynamik der Supportarbeit ab. Sollte es so etwas wie Jahresgespräche geben, kann das eine gute Gelegenheit sein, einmal inhaltlich zu sprechen und sich gemeinsam das Profil anzusehen. Einige der Erstanwender haben gute Erfahrungen mit der Adaptierung des Peer-Review-Verfahrens zur Bewertung von wissenschaftlichen Texten durch andere Experten des Gebiets gemacht, um die Einträge in den Profilen im Rahmen von firmenweiten Anerkennungssystemen zu bewerten und aktualisieren.

7.3 Reputationsmodell

Den Ruf ermitteln
Reputation ist ein wichtiger Bestandteil des Personenprofils. Wenn wir jemanden für die Zusammenarbeit suchen, dann ist uns nicht nur dessen Fachwissen wichtig, sondern auch der Ruf, der ihm oder ihr in Bezug auf Teamarbeit und die Nützlichkeit von Beiträgen vorauseilt.
Das Reputationsmodell ist noch immer eine Herausforderung. Von den bekannten Swarming-Pionieren ist kein Unternehmen bekannt, das sein Modell für perfekt hält. Die Forschung auf diesem Gebiet ist keinesfalls abgeschlossen.
Viel wurde von bestehenden Reputationsmodellen aus Online-Communities gelernt. Wir alle kennen die Produktbewertungen von Amazon, und viele von uns gründen auch ihre Kaufentscheidungen darauf. Diese Communities verwenden Reputationssysteme, um Beiträge ihrer Mitglieder anzuerkennen. Das WikiTrust von Wikipedia basiert beispielsweise auf einer Analyse der Benutzerbeiträge zu Artikeln. Es berechnet positive oder negative Reputationszuwächse, wenn ein neuer Beitrag geleistet wird.
Funktion
Ein Reputationsmodell hat mehrere Funktionen. Es hilft, Vertrauen aufzubauen. Es hilft uns, diejenigen zu identifizieren und zu erkennen, die Nutzen stiften. Es gibt Aufschluss darüber, wer hilfreiche Beiträge leistet, und kann daher zur Leistungsbewertung herangezogen werden. Wie beim Einkauf bei Amazon kann die Reputation auch dazu dienen auszuwählen, mit wem wir zusammenarbeiten möchten. Auf diese Weise kann ein Reputationsmodell ein Motivator sein und das richtige Verhalten stimulieren.
Explizite Indikatoren
Ein gutes Reputationsmodell zu entwerfen ist nicht einfach. Es gibt viele Faktoren, die in das Modell einfließen sollten. Einfache Methoden zum Bewerten von Beiträgen sind häufig Sternebewertungen, Daumen hoch/Daumen runter-Abstimmungen oder Ähnliches. Dies sind explizite Möglichkeiten, um die Nützlichkeit von Inhalten oder den Wert einer Interaktion anzuzeigen. Explizite Rückmeldungen sind hilfreich, können jedoch leicht manipuliert werden, da explizite Rückmeldungen immer verhandelbar sind.
Implizite Indikatoren
Wir müssen implizite Indikatoren mit einbeziehen, die leistungsfähiger und komplizierter sind. Implizite Indikatoren können aus Mustern und Trends des Verhaltens abgeleitet werden. Dazu gehören zum Beispiel
die Häufigkeit, mit der ich zur Zusammenarbeit eingeladen werde,
die Häufigkeit, mit der ich anderen Hilfe anbiete,
der Erfolg der Schwärme, an denen ich teilnehme.
Muster entstehen
Das Lob und das positive Feedback aus einer Kundenbewertung sollten daher all denjenigen zuteilwerden, die gemeinsam an der Lösungsfindung gearbeitet haben. Im Lauf der Zeit entstehen so Muster, die Aufschluss über den Nutzen geben, den man schafft. Genauso sollte Reputation aus den Wissensartikeln gewonnen werden, an denen man mitgeschrieben hat. Soziologen, die Online-Communities untersucht haben, schlagen für die Bildung eines erfolgreichen Reputationsmodells daher ein Verhältnis von 20 % expliziten Rückmeldungen und 80 % impliziten Indikatoren vor.
Designprinzipien
Für den Einsatz in einem kollaborativen Umfeld haben sich folgende Designprinzipien bewährt:
Abundance (Überfluss)
keine willkürlichen Grenzen
kriterienbasierte Anerkennung (ohne interne Wettbewerbe)
Diverse (Vielfältigkeit)
Anerkennung aller Fähigkeiten
eine Mischung aus implizitem und explizitem Feedback
Dynamic
entwickelt sich iterativ über die Zeit
einzigartig für jeden Einzelnen
Integrity (nicht „manipulierbar”)
Zum Prinzip des Überflusses besteht jedoch eine Ausnahme. Zum expliziten Feedback-Mechanismus könnten „Kudos” (Ein großes Lob) oder „Karma-Punkte” gehören. Die Erfahrung hat gezeigt, dass diese am besten funktionieren, wenn sie auf eine bestimmte Zahl pro Person und Zeitraum begrenzt sind.
Klassifizierung
Das Reputationsmodell sollte dieselbe Klassifizierung wie das Kompetenzprofil verwenden. Der Unterschied besteht darin, dass das Kompetenzprofil Fachgebiete beschreibt, während der Ruf die „Erfolgsgeschichte” der angewendeten Fähigkeiten widerspiegelt. Manche Unternehmen und Organisationen verwenden Abzeichen (badges), um Beiträge in Kompetenzbereichen darzustellen (Beispiel vgl. [15]).
Ausgangsüberlegungen
Beim Entwerfen des Reputationsmodells gelten die folgenden Überlegungen:
1.
Entscheiden Sie, welche Fähigkeiten für den Unternehmenserfolg erforderlich sind.
a)
Tiefe Expertise, technisches Fachwissen
b)
Breite oder übertragbare Fähigkeiten
2.
Wie viele Kompetenzstufen wollen/brauchen wir?
a)
Haupt-, Nebenfähigkeit
b)
Interessiert, befähigt, Meister
c)
1–5 (1 = Anfänger ... 5 = Meister)
3.
Definieren Sie die Kriterien für jede Kompetenzstufe.
Wie schon erwähnt, ist das Reputationsmodell ein Bereich, den die Mitglieder des Consortiums beständig weiterentwickeln und der noch nicht abgeschlossen ist.

7.4 Prozess

Grenzen überschreiten
Gemeinsam an einer Lösung zu arbeiten, ist für Wissensarbeitende die natürlichste Sache der Welt. Das lässt sich regelmäßig in kleinen Unternehmen wie Start-ups beobachten, die noch kein Abteilungsdenken und keine ausufernden Prozess- und Regelwerke entwickelt haben. Indem wir einen Swarming-Prozess designen, versuchen wir diesen Zustand wiederherzustellen und die künstlichen Grenzen zu umgehen, die in Organisationen geschaffen wurden. In dieser ständig komplexer werdenden Welt können wir Probleme nicht mehr immer allein lösen. Wir müssen mit Menschen zusammenarbeiten, die unterschiedliche Perspektiven und Fachkenntnisse haben.
Intelligent Swarming ist ein situativer Ablauf und folgt daher keinem vordefinierten Prozess. Der primäre Prozess sieht einfach aus: das Kundenproblem analysieren und bewerten, miteinander arbeiten, das Problem lösen.
Dieser Schwarmprozess ist jedoch nicht linear, und die Schritte und involvierten Personen können für jede Anfrage unterschiedlich sein. Es ist wichtig zu verstehen, dass in einem effektiven Schwarmmodell die Menschen je nach Situation unterschiedliche Rollen spielen. Während eine Person in diesem Schwarm vielleicht der Hauptansprechpartner des Kunden sein kann, ist sie im nächsten diejenige, die Recherche betreibt oder Wissen dokumentiert.
Individuell anpassen
Die Art und Weise, wie Swarming in dem einen Unternehmen implementiert wird, kann in einem anderen Unternehmen völlig anders aussehen. In allen Fällen beginnt der Prozess mit einem Auslöser (Anfrage, Vorfall, Ticket, Fall, ...) und endet mit der Lösung des Problems. Dazwischen wird vorhandenes Wissen aktualisiert und verbessert oder neues Wissen erfasst und dokumentiert.
Die Schlüsselelemente des Swarming-Prozesses sind das Intelligent Matching und der Kollaborationsprozess.

7.4.1 Intelligent Matching

Basierend auf dem, was wir über den Anfrager und sein Problem wissen, möchten wir die Sichtbarkeit der Anfrage für die Personen ermöglichen, die am besten in der Lage sind, sie zu lösen. Bei Unternehmen, deren Swarming-Implementierung bereits ausgereifter ist, geschieht dies automatisiert. Meistens werden Variablen und Attribute von einer Rules Engine verarbeitet, die dann die Sichtbarkeit der Anfragen für relevante Mitarbeitende ermöglicht, also diejenigen, die aufgrund ihres Profils etwas zur Lösung beitragen können. Die meisten Organisationen beginnen jedoch mit einem manuellen Prozess, bei dem ein kleines, divers besetztes Triage-Team eingesetzt wird. Sie nehmen eine schnelle Einschätzung der Situation vor und wissen, wer in der Organisation was weiß. Das ist nicht ideal – aber es ist gut genug, um loszulegen! In jedem Fall benötigen wir Personenprofile, um die Sichtbarkeit relevanter Arbeiten zu ermöglichen.
Problemmerkmale herausfinden
Eine der Herausforderungen beim Aufbau einer Engine zum intelligenten Matching besteht darin, die Attribute oder Merkmale des Problems herauszufinden. Wenn der Anfragende den Prozess in unserem Self-Service-Portal startet, haben wir eine Reihe von Möglichkeiten, den Kontext zu seiner Absicht zu erfassen. Wenn die Anfragen telefonisch eingehen, haben wir nur sehr wenige Informationen über die Absicht des Anfragenden. Dann sind Workflow-Manager oder eine Triage-Funktion erforderlich, um die Anfrage zu verstehen und an die am besten geeignete Person zu vermitteln.
Freiwillig oder zugewiesen?
Wie im Abschnitt über Motivation dargestellt, ist Autonomie ein wesentlicher Motivationsfaktor für ein gesundes Schwarmmodell. Intelligentes Matching ist idealerweise eine Möglichkeit, die Sichtbarkeit der Arbeit für diejenigen zu ermöglichen, für die die Arbeit relevant oder von Interesse ist. Es liegt in der Verantwortung der Wissensarbeitenden, den Vorgang zu übernehmen. Sie entscheiden sich dafür, die Verantwortung für die Anfrage zu übernehmen oder der verantwortlichen Person ihre Hilfe anzubieten.
Es gibt Situationen, in denen eine Zuweisung der Anfrage angemessen und unumgänglich ist (Probleme mit hohem Schweregrad oder hoher Auswirkung oder ein hochsensibler Kunde). Erfüllt die Anfrage bestimmte Kriterien, wird jedoch erwartet, dass die verfügbaren Wissensarbeitenden mit den besten Fähigkeiten zur Lösung des Problems sich des Problems verantwortlich annehmen.
Automatisiertes Matching
Beim Aufbau einer automatisierten Intelligent-Matching-Funktion sind viele Faktoren zu berücksichtigen. Die drei Schlüsselelemente sind: die Attribute des Problems, die Attribute der Personen (Personenprofile) und die Regeln, die auf diese Attribute angewendet werden. Bei Cisco, dem Mitglied des Consortiums mit der längsten Erfahrung und einem sehr ausgefeilten Swarming-Modell, verwendet man die in Abbildung 5 dargestellten Attribute.
Abb. 5: Attribute im Swarming-Modell von Cisco
Diese Darstellung ist nur ein Beispiel, und jede Organisation muss für ihren Swarming-Ansatz eine eigene Liste der für sie wichtigen Attribute erstellen.
Cisco hat eine Rules Engine mit rund 50 Geschäftsregeln erstellt, die diese Attribute verwendet, um die Sichtbarkeit relevanter Arbeiten für jeden Supporttechniker zu verwalten. Dieselbe Rules Engine wird verwendet, um die beste verfügbare Hilfe zu ermitteln, wenn ein Supporttechniker Unterstützung benötigt.

7.4.2 Die Kollaboration gestalten

Zu berücksichtigende Fragen
Einige Fragen, die wir beim Entwerfen des Intelligent-Swarming-Prozesses berücksichtigen müssen:
1.
Was ist der Umfang der Zusammenarbeit? (alle Wissensarbeitenden aus den bisherigen Levels 1/2/3, das Engineering-Team, Vertrieb, Partner, Community-Mitglieder?)
2.
Wie erhalten wir schon beim Erstkontakt mit dem Anfrager den relevantesten Antwortenden?
3.
Wenn die Wissensarbeitenden Hilfe benötigen, wie finden sie die relevantesten Personen für die Zusammenarbeit?
4.
Wenn jemand helfen könnte, wie ermöglichen wir das?
5.
Wie erfassen wir, was wir lernen? Wie stellen wir sicher, dass wir Wissen nutzen, verbessern und, falls es nicht existiert, neu schaffen?
6.
Woran erkennen wir diejenigen, die gut zusammenarbeiten können?
Szenarien/User Stories
Beim Entwerfen des Kollaborationsprozesses können Szenarien (oder User Stories) hilfreich sein. Im Folgenden werden die sieben grundlegenden Szenarien beschrieben, die als Ausgangspunkt hilfreich sind. Das Team von Wissensarbeitenden, das die Prozesse entwerfen soll, wird fast immer Variationen dieser oder ihrer eigenen Szenarien entwickeln. Damit ist eine wichtige Voraussetzung für deren Akzeptanz quasi im Nebensatz erwähnt: Der Swarming-Prozess wird am besten von den Personen entwickelt, die später zusammenarbeiten werden: den Wissensarbeitenden. Diese Entwicklung wird iterativ verlaufen und neue Erfahrungen ständig mit einbeziehen.
Idealprozess
Immer wieder wird die Frage gestellt, ob man einen Idealprozess entwickeln sollte (implementierungs- und technologieneutral) oder den Prozess basierend auf der zurzeit verfügbaren Plattformfunktionalität entwirft. Das Ziel der Designsitzungen ist es, gerade genug zu definieren, um mit der aktuellen Funktionalität zu beginnen. Die Erfahrung, die durch das Ausprobieren gesammelt wird – auch wenn ein Teil davon manuell ist –, liefert einen fundierten Überblick über den idealen Prozess.
Sieben Prozessszenarien
Die folgenden sieben Prozessszenarien haben sich beim Entwerfen des Kollaborationsprozesses für Swarming als hilfreich erwiesen. Die Aufgabe eines Designteams wird sein, um diese Szenarien herum effektive Kollaborationsprozesse aufzubauen. Hilfreich kann dabei sein, diese in synchrone (ich brauche jetzt Hilfe) und asynchrone (später ist in Ordnung) Prozesse zu unterteilen.
1.
Ich brauche Hilfe (und habe die Wissensdatenbank durchsucht)
Bei einem Live-Anruf
Mit einer bestimmten Frage
Ich weiß, wer darauf antworten könnte
2.
Ich brauche Hilfe
Bei einem Live-Anruf
Mit einer bestimmten Frage
Ich weiß nicht, wer darauf antworten könnte
3.
Ich brauche Hilfe
Bei einem Live-Anruf
Ich habe keine Ahnung, wie ich das Problem lösen soll
4.
Ich brauche Hilfe
Bei der Recherche (offline)
Ich weiß nicht, wer helfen könnte
5.
Ich sehe eine Bitte um Hilfe
Woher weiß ich, dass jemand in einem für mich relevanten Bereich um Hilfe bittet?
Wie antworte ich?
6.
Ich sehe einen Vorfall (für den jemand anderes die Verantwortung übernommen hat), auf den ich die Antwort kenne
Wie finde ich den Vorfall?
Wie biete ich Hilfe an?
Wie finde oder sehe ich offene/verfügbare Anfragen, die für mich relevant sind?

7.4.3 Lernen, Wissen erfassen und teilen

Wissensdatenbank nutzen
Wie bereits erwähnt, spielt Wissen in jedem der aufgeführten Szenarien eine wichtige Rolle. Es ist Aufgabe des Design-Teams, die Punkte im Prozess zu identifizieren, in denen Wissenspraktiken eine Rolle spielen. Wann sollten wir Wissen suchen und wiederverwenden, vorhandenes Wissen aktualisieren und, falls es nicht vorhanden ist, neue Wissensartikel erstellen? Die Prozesslandkarte für einen Wissensarbeiter, der Hilfe anfordert, sollte das Durchsuchen der Wissensdatenbank vorsehen, bevor der Hilferuf gestartet wird. Es ist wichtig, dass wir Wissen im Moment der Entstehung erfassen, also während der Interaktion mit dem Kunden. Meistens fehlt im späteren Verlauf der Bearbeitung sowohl die Zeit als auch die Motivation, die Wissensdatenbank nachträglich zu aktualisieren.
Die Zusammenarbeit des Schwarms endet mit einer Lösung, die das Problem des Anfragenden beseitigt. Falls die Organisation, die Intelligent Swarming einführt, bereits nach KCS arbeitet, ist es ein natürlicher Schritt, im Rahmen dieses Prozesses einen Wissensartikel zu aktualisieren oder zu erstellen (vgl. Kap. 03361). Falls KCS noch nicht eingeführt wurde, erfordert dieser spezifische Teil des Kollaborationsprozesses besondere Aufmerksamkeit.
Nachträgliche Überprüfung einleiten
Wie im agilen Umfeld üblich, kann für ein außergewöhnlich komplexes oder kritisches Problem eine nachträgliche Überprüfung (Retrospektive) durchgeführt werden. Diese Bewertung erfolgt, kurz nachdem der Schwarm das Problem gelöst hat und bevor er aufgelöst wird. Die Retrospektive wird oft von jemandem außerhalb des Teams moderiert und befasst sich mit dem Prozess der Zusammenarbeit und dem Ergebnis. Wie ist es gelaufen? Was können wir für die nächsten oder ähnliche Situationen lernen? Haben wir zu spät, zu früh zusammengearbeitet? Haben wir die besten verfügbaren Ressourcen zu diesem Zeitpunkt eingesetzt? Müssen wir den Kollaborationsprozess oder die Tools verbessern? Die Retrospektive soll nicht die Schuld zuweisen, sondern Lernen und Verbessern ermöglichen.

7.5 Tools und Integration

Alle Funktionen zur Unterstützung von Intelligent Swarming sind heute verfügbar. Leider sind sie nicht in eine einzelne Plattform integriert. Bei bisherigen Einführungen von Intelligent Swarming wurde eine ganze Reihe von verschiedenen Tools kombiniert, um bestimmte Funktionen zu erfüllen. Dazu musste die Integration dieser Tools entweder selbst betrieben werden oder es wurde bewusst darauf verzichtet, sie zu integrieren.
Transparenz schaffen
Die Erfahrung zeigt, dass ein Anfangserfolg von Swarming sich dann einstellt, wenn die Einführung mit Fokus auf die Menschen erfolgt: ihnen ein Verständnis zu vermitteln, warum wir dies tun, ihre Zustimmung zu Konzept und Prozess einzuholen und vor allem ihr Verhalten hinsichtlich Lernens und Teilens zu ändern. Langfristiger Erfolg entsteht dann durch kontinuierliche Verbesserung der Funktionalität, durch Automatisierung und Integration der verschiedenen Tools.
Wichtig!
Es ist wichtig, dass wir zunächst Erfahrungen mit dem Prozess sammeln, auch wenn er manuell sein sollte, bevor wir nach Technologie suchen. „Struktur folgt Strategie” und auch im Swarming-Kontext gilt, dass die Beschaffung von technologischen Lösungen erst dann erfolgen sollte, wenn alle Anforderungen bekannt sind.
Insofern sind die folgenden Informationen nur als Ausgangspunkt für eine Marktrecherche zu verstehen. Jede Organisation hat spezifische Anforderungen und muss die Bewertung von Technologieoptionen mit der für sie erforderlichen Sorgfalt durchführen. Und jede Organisation muss in die Integration der verschiedenen Funktionen investieren, die für den Erfolg erforderlich sind.
Funktionale Anforderungen
Die folgenden funktionalen Anforderungen sind typische Ergebnisse einer Intelligent Swarming Design Session:
Personenprofile
meine Identität, Fähigkeiten/Kompetenzen, Interessen, Vorlieben, Reputation
automatisiertes Kompetenzprofil, das aus den Inhalten abgeleitet und verwaltet wird, an denen ich beteiligt bin (Anfragen, Wissensartikel, Dokumentation)
Möglichkeit, alle für mich relevanten Anfragen/Arbeiten anzuzeigen (basierend auf meinem Profil)
aus jeder „Queue”
bereits zugewiesen/noch nicht zugewiesen (verfügbar)
Möglichkeit, um Hilfe zu bitten/meine Hand zu heben
Möglichkeit, einer bestimmten Person oder einer kleinen Gruppe von Personen eine Frage zu stellen
Möglichkeit, Gruppen beizutreten
Möglichkeit, für mich relevante Hilfeanfragen zu sehen und zu beantworten
Möglichkeit, unaufgefordert Hilfe zu Themen/Aufgaben anzubieten, die für mich relevant sind
Möglichkeit, die Verfügbarkeit und den Status anderer zu sehen
Möglichkeit, offene Hilfeanfragen und ältere Hilfeanfragen anzuzeigen
nach Teams konfigurierbar
Optionen für die Interaktion/Kontaktaufnahme
Möglichkeit, einen „Kollaborationsbereich” für zwei oder mehr Personen zu erstellen, um an einem Problem zu arbeiten und Dokumentation zu sammeln/zu speichern (einschließlich des Anfragenden)
Kennzahlen ermöglichen:
Zeit: Eröffnung des Vorfalls bis zur Anforderung von Hilfe
Häufigkeit der Hilfeanforderung
Häufigkeit des Angebots von Hilfe: unaufgefordert und angefordert
Häufigkeit, mit der angefordert wird (mit Namen)
Alter der unbeantworteten Anfragen
Anzahl der unbeantworteten Anfragen
Feedback des Anfragers zur erhaltenen Hilfe
Feedback des Antwortenden zum Anfrager
Wer interagiert mit wem und wie oft
Die oben genannten Funktionen sind wichtig, aber ebenso wichtig ist die Integration dieser Funktionen in die primäre Benutzeroberfläche für die Wissensarbeitenden. Die Zusammenarbeit den Wissensarbeitenden leicht zu machen, ihnen keine Steine hinsichtlich der Bedienbarkeit der Tools in den Weg zu legen, ist ein wichtiger Aspekt für den langfristigen Erfolg von Swarming.
Digitale Automatisierung
Die neu entstehenden technischen Möglichkeiten zur digitalen Automatisierung bieten große Chancen, auch einige der Swarming-Funktionen erfolgreich zu automatisieren. Dazu gehören u. a. automatisierte Klassifizierung von Daten, Empfehlungen, Vorhersage und Optimierung. Um diese Fähigkeiten zu nutzen, braucht es eine neue Rolle von Mitarbeitenden mit speziellen Kenntnissen. Data Scientists verstehen die Werkzeuge, Modelle und Techniken, die ausgefeilte Textanalysen, maschinelles Lernen, neuronale Netze und künstliche Intelligenz ermöglichen. Das wiederum erfordert Daten von hoher Qualität. In puncto Wissensartikel im Serviceumfeld wird immer wieder die KCS-Methodik erwähnt, die den Bezug zwischen Vorgängen und relevantem Wissen herstellt. Damit wird hohe Datenqualität erzeugt, die erfolgreiches Anlernen der entsprechenden Algorithmen erst ermöglicht.
Kategorisierung von Werkzeugen
Notwendige und hilfreiche Werkzeuge lassen sich wie folgt kategorisieren:
Kommunikation: Eins-zu-eins- oder Eins-zu-viele-Nachrichten, entweder asynchron oder synchron
E-Mail
Voicemail
Instant Messaging, Chat
Videokonferenzen
Beispiele: Slack, Skype, Yammer
Koordination: Effizientere Zusammenarbeit
Onlinekalender
Zeiterfassung
Dokumentenmanagement
Projektmanagement
Dateiaustausch
Expertenfinder (gelbe Seiten)
Beispiele: Dropbox, Google
Kollaboration (Groupware): lässt Menschen gemeinsam Arbeit erledigen
Community-Plattform
Wiki
Echtzeitbearbeitung von Dateien
Mindmapping
Abstimmungssysteme
Beispiele: Microsoft Teams, Confluence, Google Do
Reputation: Tools, die Vertrauensbildung unterstützen
Beispiele: Jive, Khoros (die meisten Community-Plattformen)

8 Den Erfolg von Swarming messen

Balanced Scorecards
Sinnvolle Leistungskennzahlen zu definieren und zu messen ist immer eine Herausforderung, selbst für ein Unternehmen, das wir vollständig verstehen. Das gilt umso mehr für ein völlig neues Geschäftsmodell. Intelligent Swarming ändert nichts an den übergeordneten Zielen einer Organisation. Wir sind weiterhin daran interessiert, den Kundenaufwand zu reduzieren und den Kundenerfolg, ihre Produktivität und Loyalität zu steigern. Dazu müssen wir die Geschwindigkeit, Konsistenz und Genauigkeit unserer Antworten auf Kundenanfragen halten und sogar noch ausbauen. Wie schon bei KCS haben deren Erfinder auch bei Swarming die grundlegende Idee von Kaplans und Nortons „Balanced Scorecard” als Kennzahlensystem zugrunde gelegt. Das Konzept hilft dabei, Kennzahlen aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten. Insbesondere die kritische Unterscheidung von Kennzahlen, die Aktivitäten messen, von denen, die Ergebnisse messen, fällt sofort ins Auge.
Framework
Für Intelligent Swarming ergibt sich damit das folgende Framework:
Kunde
Effort/Aufwand der Zusammenarbeit
Net Promotor Score
Loyalität
Beschwerden/Eskalationen zum Management
Geschäftskennzahlen
Umsatz
Ertrag
Marktanteil
Einhaltung von Markenversprechen
Betriebskennzahlen
Erstlösungsquote
Durchschnittliche Lösungszeit
Produktivität, Servicekapazität
Anzahl der Queue-Wechsel, Rückrufe
Mitarbeiter
Engagement (Verständnis und Akzeptanz)
Effort/Aufwand und Anstrengung
Loyalität/Fluktuation
Arbeitszufriedenheit
Lernende Organisation
Einarbeitungszeit
T-förmige Fähigkeiten
KPIs aus einer Organizational Network Analysis (ONA)
Indikatoren für funktionierende Zusammenarbeit
Auf Frühindikatoren achten
Intelligent Swarming verändert die Art und Weise, wie wir das Funktionieren von Teams und deren Wertbeitrag messen. Um den Zustand des Swarming-Modells zu beurteilen, gibt es eine Reihe von Frühindikatoren oder Aktivitäten, deren Entwicklung man im Blick behalten sollte. Ein erkennbarer Trend kann ein Frühindikator für das gewünschte Verhalten sein. Darum ist es umso wichtiger, auf diese Kennzahlen keine Individual- oder Teamziele zu legen. Falsche Anreize erzeugen falsches Verhalten: Do not put goals on activities!
Häufigkeit der Nutzung des Fachwissens anderer (wie oft gehen wir zu einer Person?)
Wie lange wird gewartet, bevor man um Hilfe bittet (Zeit vom Stellen der Kundenanfrage bis zum Heben der Hand)?
Zu lang? Zu schnell?
Häufigkeit der Hilfeanfragen einer Person im Vergleich zum Durchschnitt des Teams
Antwortzeit: Wie lange dauert es, bis eine Person antwortet?
Häufigkeit der Bitte um Hilfe von einer bestimmten Person
Häufigkeit der Antworten je Person
Unbeantwortete Anfragen
Feedback des Anforderers der Hilfestellung zum Antwortenden
Feedback des Antwortenden zum Anforderer
Häufigkeit von (ungefragten) Initiativ-Hilfsangeboten
Anzahl Wissensartikel, die durch Zusammenarbeit verlinkt, verbessert oder erstellt wurden
Aktualisieren oder Verlinken mit agilen Storys
Teilnahme am Daily Stand-up, gute Fragen zu stellen und Hilfe anzubieten
Wie bewertet man den Wert von Beiträgen?
Die Beiträge von Mitarbeitenden nach ihrem Nutzen zu bewerten, ist innerhalb des Swarming-Ansatzes nach wie vor ein noch nicht zu Ende bestelltes Feld. Das liegt daran, dass der kollaborative Arbeitsansatz zum einen eben neu und ungewohnt ist und zum anderen auch eine hohe Dynamik aufweist. Die bisherigen Organisationsformen im Service und die dazu gehörigen transaktionsbasierten Kennzahlensysteme haben sich auf Zahlen fokussiert, nicht unbedingt auf das Stiften von Nutzen. Unser (neues) Ziel ist es zu beurteilen, wer Wert schafft und nicht, wer beschäftigt ist. Nutzen ist oft abstrakt und daher nicht immer einfach zählbar.
Beispiel
Stellen Sie sich das folgende Szenario vor:Zwei Wissensarbeitende arbeiten gemeinsam an einer Kundenanfrage. Sie haben die letzten zwei Stunden damit verbracht, das Problem zu verstehen und Analysen und Nachforschungen anzustellen. Ein Kollege hört das Gespräch mit (oder hat in einem Swarming-Umfeld Sichtbarkeit auf den offenen Fall und bringt Erfahrung in dem betreffenden Fachgebiet mit) und macht einen Vorschlag für einen Aspekt, den die beiden bislang nicht untersucht haben. Auf Empfehlung ihres Kollegen lösen die beiden Wissensarbeitenden das Problem in den nächsten zehn Minuten.
Wie bewerten wir in einem solchen Szenario den individuellen Beitrag? Es kann nicht auf verwendete Arbeitszeit hinauslaufen oder auf die Zahl der Arbeitsschritte. Haben die beiden Wissensarbeitenden zu lange damit gewartet, nach Hilfe zu fragen? Hat die Vorarbeit, die sie bei der Analyse geleistet haben, es ihrem Kollegen erst ermöglicht, seinen hilfreichen Vorschlag zu machen? Wie viel Wert liegt in der Problembestimmung und wie viel in seiner Lösung?
Individuelle Bewertung der Mitarbeitenden
Zahlreiche Diskussionen innerhalb des Consortiums haben zu der Überzeugung geführt, dass der Schlüssel in einem Reputationsmodell liegt, das die Geschichte erfolgreicher Wertschöpfung des Einzelnen widerspiegelt. Gespeist wird das Modell von denjenigen, die Nutznießer der Lösungen und Inhalte sind. Die Kombination aus deren Feedback (explizit) und ihrem Verhalten (implizit) spiegelt im Lauf der Zeit den geschaffenen Wert wider. Dieses Vorgehen stellt bekannte Führungsansätze komplett auf den Kopf. Das neue Konzept lautet: Der Wert sollte von denjenigen bewertet werden, die ihn realisieren, nicht von einem Dritten (dem Manager), der nicht Teil der Wertschöpfungskette ist.
Neue Art der Führung erforderlich
Das nimmt den Manager aus der Rolle des „Jurors” heraus und versetzt ihn in die Rolle einer „dienenden Führungskraft” (vgl. Kap. 05445), die ihren Mitarbeitenden durch Begleitung und Reflexion das Lernen und persönliche Wachsen ermöglicht. Führung ist dann verantwortlich für die Schaffung und den Ausbau der Wertschöpfungsmechanismen in diesem Umfeld. Das Management muss dazu seine Zahlenfixierung aufgeben und sich auf das Verhalten der Mitarbeitenden und deren Fähigkeit konzentrieren, gute Entscheidungen zu treffen. Wenn das beobachtbare Verhalten der Menschen sich am gewünschten Ergebnis ausrichtet, werden sich die Zahlen von allein in die richtige Richtung bewegen. Wenn Wissensarbeitende über alle benötigten Informationen verfügen, den Gesamtkontext des Unternehmens (warum tun wir dies alles) kennen und verstehen und ein klares Verständnis für die Ergebnisse haben, werden sie auf der Grundlage der Situation gute Entscheidungen treffen. Das heißt nicht, dass wir die aktivitätsbasierten Zahlen ignorieren. Der Mensch muss jedoch an erster Stelle stehen.
Vertrauen als Schlüssel
Wenn wir den Wissensarbeitenden nicht vertrauen können, dass sie gute Entscheidungen treffen, liegt der Fehler eventuell bei uns. Vielleicht haben wir ihnen nicht die Perspektive und Informationen eingeräumt, die sie benötigen. Oder vielleicht haben wir nicht die richtigen Leute eingestellt. Beides liegt in der Verantwortung der Führung.
Reputationsmodell richtig umsetzen
Zwei gute Referenzen für die Realisierbarkeit eines solchen Modells sind die im agilen Umfeld verwendeten Kennzahlen und das bereits erwähnte Reputationsmodell von Stack Overflow [15]. Im Consortiums-Umfeld wird weiterhin an diesem Thema gearbeitet. Zwei wichtige und interessante Lektionen sind bisher:
1.
Anerkennung ist wirksamer als Belohnung. Die Kombination von monetären Incentives mit dem Reputationsmodell ändert das Verhalten der Mitarbeitenden nicht in wünschenswerter Weise. Belohnungen sind kein Motivator für kognitive, intellektuelle Arbeit; nachzulesen bei Daniel Pink [13].
2.
Rang- oder Bestenlisten schaffen eine Wettbewerbsatmosphäre, die in einem kollaborativen Umfeld nichts verloren hat. Wer Anreize für individuelles Heldentum setzt, wird keine lernende Organisation schaffen.

9 Swarming richtig einführen

Die Einführung von Intelligent Swarming verläuft typischerweise wellenartig. Organisationen, die bereits mit KCS vertraut sind, werden den Ablauf einer initialen Bewertung, Planungs- und Designsessions und Einführung in mehreren Phasen sofort wiedererkennen.
Swarming einzuführen ist nicht nur ein neuer Prozess – es ist eine völlig neue Arbeitsweise und die erfordert eine andere Kultur. Der Übergang zu einer Kultur der Zusammenarbeit kann schwierig sein, insbesondere wenn die aktuelle Unternehmenskultur sehr wettbewerbsorientiert ist und man in „Silos” denkt und arbeitet. Ein erprobtes Modell für organisatorisches Veränderungsmanagement kann hilfreich dabei sein, Änderungen und neue Arbeitsweisen zu erleichtern.
Executive Sponsor aussuchen
Vor Beginn einer Einführung muss ein Executive Sponsor gefunden werden, der die Initiative unterstützt. Ein „Guerilla”-Ansatz einer Einführung „bottom-up” wird keinen Erfolg haben. Wirksames Swarming erfordert, verschiedene Abteilungen in die Zusammenarbeit einzubeziehen. Diese stehen in der Regel nicht unter der Verantwortung derselben Führungskraft, daher braucht es einen Sponsor mit organisationsweitem Einfluss. Wie im klassischen Projektmanagement auch gehören zu dessen Aufgaben: Unterstützung durch Zuweisung von Budget und Ressourcen, Übernahme der Verantwortung für die Ergebnisse und „Patenschaft” für die Swarming-Idee innerhalb der Organisation. Der Executive Sponsor ist nicht in der täglichen Projektarbeit beteiligt, sondern wird regelmäßig auf den neuesten Stand gebracht und konsultiert.
Fünf Phasen der Einführung
Typische Phasen einer Einführung von Intelligent Swarming umfassen:
1.
Erstqualifikation
2.
Organisationsanalyse
3.
Einführungsplanung und -design
4.
Pilot
5.
Organisationsweiter Roll-out und fortlaufende Unterstützung

9.1 Die Phasen der Einführung

Phase 1 – Erstqualifikation
In dieser Phase wird untersucht, ob das Konzept des Intelligent Swarming kompatibel und sinnvoll für die Organisation ist (s. a. Abschnitt 4). Dazu werden Daten und Informationen gesammelt, um einen Eindruck von der Natur der Organisation zu gewinnen.
Phase 2 – Organisationsanalyse
Wenn das Ergebnis aus Phase 1 und die Entscheidung vorliegen, die Swarming-Idee zu verfolgen, wird eine detailliertere Organisationsanalyse durchgeführt. Deren Ergebnisse liefern die Grundlage für Planung und Design in Phase 3. Durch strukturierte Interviews werden Informationen über die Organisationsstruktur, die Kultur der Zusammenarbeit, Prozesse und Tools gesammelt. Sie geben Aufschluss darüber, welche Kollaborationsgruppen an Prozessdesign und Pilotprojekt teilnehmen sollen. Die Interviews werden sowohl mit Managern und Wissensarbeitenden als auch mit Mitgliedern anderer Gruppen durchgeführt, die ins Swarming einbezogen werden sollen/möchten.
Wichtig sind die Aussagen zur Zusammenarbeit. Wie kooperativ ist die aktuelle Kultur? Wie offen sind Mitarbeiter? Sind sie bereit, Wissen zu teilen und sich gegenseitig zu helfen? In einer Kultur des Wettbewerbs herrscht Misstrauen, werden Informationen eher gehortet und Schuldzuweisung sind normal. Eine Organisationsnetzwerkanalyse (ONA) kann Teil dieser Untersuchung sein. Sie gibt Aufschluss darüber, wer zurzeit mit wem zusammenarbeitet.
Schließlich werden Messdaten für die Bestimmung einer Baseline gesammelt, um in späteren Phasen den Erfolg der neuen Initiative bewerten zu können.
Phase 3 – Planung und Design
Das in Phase 2 bestimmte Designteam wird nun Entwürfe für den Swarming-Prozess und die Personenprofile erstellen und prüfen, welche Optionen für die Zusammenarbeit in den derzeit verfügbaren Tools bestehen. Darum ist es wichtig, die richtigen Personen in die Planung und das Design einzubeziehen. Es sollten alle Beteiligten vertreten sein: das Supportteam, das Management und zusätzliche in der Zusammenarbeit vorgesehene Gruppen. Schon jetzt ist Reputation wichtig: Die beteiligten Personen sollten einen gewissen Einfluss auf ihr eigenes Team haben, um als Fürsprecher für den neuen Prozess auftreten zu können.
Ein solcher Planungs- und Designworkshop dauert üblicherweise vier bis fünf Tage und gliedert sich in einen Einführungs- und Übersichtsteil (ein Tag), an den sich die Erarbeitung der benötigten Prozesse, Vorlagen, Kennzahlen- und Reputationssysteme anschließen. Ausführliche Details zur Gestaltung des Workshops finden sich im Intelligent Swarming Framework [16].
Phase 4 – Pilot
Das Ziel des Piloten ist es, den Schwarmprozess, die Personenprofile, Messungen und Berichte zu testen. Dazu muss eine Vielzahl von Funktionen und Standorten am Piloten beteiligt sein. In einer Supportorganisation würden beispielsweise die Level 1, 2 und 3 am Pilotprojekt teilnehmen. Im Idealfall würde die Entwicklung auch am Pilotprojekt teilnehmen, doch nicht immer lässt sich das einrichten. Die Pilotphase dauert typischerweise zwölf Wochen.
Bevor der Pilot starten kann, müssen alle Pilotteilnehmer in der neuen Arbeitsweise geschult werden, insbesondere diejenigen, die nicht an Planung und Design teilgenommen haben. Außerdem müssen alle Personenprofile angelegt und aktualisiert sein. Für den in Phase 3 erstellten Kennzahlenrahmen werden während des Piloten Daten gesammelt, um den Fortschritt zu messen.
Dass der typische Pilot ungefähr zwölf Wochen dauert, heißt aber nicht, dass er zwölf Wochen dauern muss. Vielmehr sollen genügend Aktivitäten vorhanden sein, um den Prozess der Kollaboration und die Personenprofile wirklich zu testen. Wenn genügend Erfahrung mit genügend beteiligten Personen gesammelt wurde, sollte das Designteam ein Review bzw. eine Retrospektive durchführen, um Verbesserungspotenzial zu ermitteln. Erst dann werden Anforderungen an Funktionalität und die Integration von Tools festgeschrieben.
Tatsächlich „endet” der Pilot nicht: Die beteiligten Personen hören nicht auf zusammenzuarbeiten. Es ist jedoch wichtig, die gemachten Erfahrungen zu reflektieren und das Potenzial für mehr Automatisierung zu ermitteln, um schließlich unternehmensweit zu skalieren.
Phase 5 – Roll-out
Nach erfolgreichem Abschluss des Piloten kann Intelligent Swarming auf den Rest der Supportorganisation ausgeweitet werden. Zu diesem Zeitpunkt wird die in Planung und Design erstellte Roadmap überprüft. Sind die dort geplanten Wellen immer noch sinnvoll? Nun bietet sich auch die Ausweitung auf andere Teams an. Insbesondere bei bislang eher siloartig arbeitenden Einheiten sollte ein Managementtraining der betreffenden Führungskräfte eingeplant werden.
Der Schwarmprozess, die Technologie, die Personenprofile und das Reputationsmodell müssen je nach Bedarf aktualisiert werden. Werden Personenprofile nicht automatisch erstellt, muss ein manuelles Verfahren dazu entwickelt werden.
Swarming und Kollaboration gehen weit über die Supportorganisation hinaus und betreffen das ganze Unternehmen. Als kritische Erfolgsfaktoren haben sich erwiesen:
Schaffung einer kollaborativen Kultur mit dem Prinzip der Augenhöhe
Ausrichtung des Unternehmens auf eine einende Vision, die Mission und übereinstimmende Werte
Neue Indikatoren für den Grad der Zusammenarbeit und die Ausrichtung auf Kundennutzen
Transformation der Managerrolle zu „dienenden Führungskräften” (vgl. Kap. 05445)

10 Beziehungen zu anderen Organisationsmodellen

Das Modell des Intelligent Swarming hat inhaltliche und methodische Nähe zu einer ganzen Reihe von Modellen und Frameworks. Weitere Details dazu finden sich im Swarming Framework [16].
KCS (Knowledge-Centered Service)
Agile Softwareentwicklung
DevOps
Cynefin
Soziokratie 3.0 und Holacracy

Quellen

1
Knowledge-Centered Service® und Intelligent Swarmingsm sind Servicemarken des Consortium for Service Innovation.
3
Frederick Herzberg, One More Time: How Do You Motivate Employees? Harvard Business Review 01/2003. www.hbr.org/2003/01/one-more-time-how-do-you-motivate-employees
4
Prof. Dr. Elisabeth Heinemann, Die Vorteile von Spezialist und Generalist vereint. www.business-wissen.de/artikel/t-shaped-professional-die-vorteile-von-spezialist-und-generalist-vereint/
6
Daniel H. Pink, A Whole New Mind, Riverhead Books, 2006
7
Marcus Buckingham, „Now, Discover Your Strengths”, Simon & Schuster UK Press, 2005
8
Case Studies der KCS Academy, www.thekcsacademy.net/kcs/kcs-resources/
9
Case Studies des Consortium for Service Innovation www.serviceinnovation.org/intelligent-swarming/
11
Peter Miller, The Smart Swarm, Avery, 2011
12
Frederick Herzberg, One More Time: How Do You Motivate Employees?, Harvard Business Review Classics, 2008
13
Daniel H. Pink, Drive: The Surprising Truth About What Motivates Us, Riverhead Books, 2011
 

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