Komplexes wird reduziert zu einem komplizierten System
Der Übergang von einem komplexen Zustand in einen komplizierten Zustand ist für ein Unternehmen ein entscheidender Schritt, um ein stabiles Umfeld zu schaffen.
Wichtig ist dabei zu beachten, dass Teile des Unternehmens, wie Marketing & Vertrieb in einem komplexen Umfeld operieren und auch dort zu belassen sind. Während es für den operativen Bereich, wie Produktion oder Einkauf entscheidend ist in einem geordneten Umfeld zu arbeiten. Dafür muss eine klare Schnittstelle geschaffen werden, der das Komplexe in Komplizierte Strukturen umsetzt. Ansonsten entsteht ein hoher Koordinations- und Organisationsaufwand und damit hohe Reibungsverluste in der Organisation

Die Überführung eines komplexen Systems in ein kompliziertes System bedeutet, aus einem Umfeld mit hoher Ungewissheit, vielen Wechselwirkungen und emergenten Mustern eines zu machen, in dem Zusammenhänge analysierbar, planbar und durch Experten lösbar sind.
Im Cynefin-Kontext:
Komplex → Kompliziert = Von „probe – sense – respond“ zu „sense – analyze – respond“
Ziele der Überführung
- Unsicherheit reduzieren
- stabile, wiederholbare Muster nutzen
- Prozesse standardisieren oder optimieren
- Expertise und Wissen explizit machen
- von iterativer Entwicklung zu planbarer Umsetzung übergehen
Typische Anlässe in der Organisationsentwicklung
- Ein komplexes Problem wurde durch Experimente und Lernen ausreichend verstanden
- Skalierung erfolgreicher Prototypen (z. B. aus Innovationsprojekten)
- Prozessoptimierung nach agiler Entwicklung
- Übergang vom „Startup-Modus“ zu geregeltem Betrieb
1. Muster konsolidieren & stabilisieren
Methoden:
- Retrospektiven auswerten: Was hat über viele Experimente hinweg funktioniert?
- Lessons Learned Sessions: kollektive Reflexion, z. B. aus mehreren Teams
- Systematische Musteranalyse: Auswerten von Daten, Feedback-Loops, qualitative & quantitative Signale
Werkzeuge:
- SenseMaker-Clusterung, Heatmaps, qualitative Auswertung
- Miro / Mural für gemeinsame Musterkartierung
- Affinity Mapping: Clusterbildung aus Rückmeldungen
2. Wissen explizit machen & standardisieren
Methoden:
- Wissensmanagement aufbauen:
- Best Practices dokumentieren
- Experten identifizieren
- Standard Operating Procedures (SOPs) erstellen
- Working Agreements & Checklisten einführen
Werkzeuge:
- Confluence, Notion o. ä. für lebendige Wissensdokumentation
- Process Mining Tools (z. B. Celonis)
- BPMN (Business Process Model and Notation) zur Visualisierung
3. Expertensysteme & Analysemodelle einführen
Methoden:
- Entscheidungsbäume, Regelbasierte Systeme
- Fachliche Reviews & Peer-Consulting
- Szenarienanalyse, Root Cause Analysis
Werkzeuge:
- SWOT, Fishbone, 5-Why, FMEA
- Expert Debriefing / Cognitive Task Analysis
- Wissensbasierte AI-Systeme (z. B. Expertensysteme)
4. Governance & Rollen klären
Methoden:
- RACI-Matrix (Responsible – Accountable – Consulted – Informed)
- Organisationshandbuch entwickeln
- Verantwortung & Eskalationsprozesse sauber definieren
Werkzeuge:
- ARIS, Signavio (für Prozessdesign & Governance)
- OKR oder Balanced Scorecard für Ausrichtung & Steuerung
Zusammenfassung: Prozess von Komplex → Kompliziert
Phase Ziel Methoden / Werkzeuge
Muster erkennen Was funktioniert wiederholbar? SenseMaker, Retros, Pattern Mining
Wissen explizit machen Expertenwissen systematisieren SOPs, Wissensdatenbanken, Doku-Workshops
Prozesse gestalten Reproduzierbarkeit schaffen BPMN, RACI, Process Mining
Steuerung einführen Planbarkeit & Kontrolle OKRs, KPIs, Governance-Strukturen
Wenn Sie noch Fragen haben, Unterstützung brauchen oder einfach tiefer in die Materie eindringen wollen, dann nehmen Sie Kontakt mit uns auf:
benno.besler@become.earth


