Relevanz: Strategische Entscheidungsfindung | Innovationsmanagement | Führungskräfteentwicklung | Organisationsdesign
Komplexität
von PD Dr. Julia Burbulla
Executive Summary
Komplexität ist mehr als ein Schlagwort. Sie steht für einen tiefgreifenden Wandel in der Art, wie Probleme erkannt, durchdacht und gelöst werden. Der Übergang von der zweiten zur dritten industriellen Revolution in den 1970er-Jahren markierte nicht nur einen technologischen, sondern auch einen kognitiven Wendepunkt.
Heute ist die Welt stärker vernetzt denn je: Technologien, Umwelt und Gesellschaft wirken in Echtzeit zusammen. Diese Dynamik erzeugt Herausforderungen, die sich mit linearen Denkmodellen nicht mehr bewältigen lassen. Für Unternehmen bedeutet das: Strategien und Prozesse reichen allein nicht aus – auch die zugrunde liegenden Denkweisen müssen sich ändern.
Nur wer seine mentalen Modelle anpasst, kann in komplexen Systemen tragfähige Lösungen entwickeln.
1972/73: Die Wende
Die Jahre 1972 und 1973 markieren eine oft unterschätzte Zäsur in der Management- und Wirtschaftsgeschichte. Mehrere globale Krisen trafen gleichzeitig aufeinander: die erste Ölkrise, der Bericht des Club of Rome zur ökologischen Belastungsgrenze des Planeten, der Zusammenbruch des Bretton-Woods-Systems sowie der technologische Aufbruch durch die Automatisierung 2.0 – der Beginn der dritten industriellen Revolution.
Diese Gleichzeitigkeit systemischer Erschütterungen veränderte nicht nur die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen, sondern auch das Denken über Problemlagen und deren Lösung. Der Soziologe Daniel Bell erkannte diesen Wandel früh: In seinem Werk Die nachindustrielle Gesellschaft (1973) beschreibt er den Aufstieg von Wissenschaftlern, Ingenieuren und Technokraten zu zentralen Akteuren der Wertschöpfung. Sie sahen sich mit Aufgaben konfrontiert, die nicht mehr allein durch traditionelle Ausbildung und lineares Managementdenken lösbar waren – und daher neue Kompetenzen verlangten.
Von einfachen zu verzwickten Problemen
Mit dem Wandel ökonomischer und gesellschaftlicher Rahmenbedingungen änderte sich auch die Art der Herausforderungen grundlegend. Während industrielle Gesellschaften primär mit klar umrissenen, „einfachen“ Problemen befasst waren, stehen Organisationen heute zunehmend vor sogenannten wicked problems – einem Begriff, den Rittel und Webber bereits 1973 prägten.
Diese verzwickten Probleme lassen sich weder eindeutig beschreiben noch mit einer klaren Lösung beantworten. Jede Intervention verändert das Problem selbst. Es fehlen objektive Bewertungskriterien – und was gestern galt, kann morgen überholt sein.
Klassische Ansätze, die zwischen wohlstrukturierten und unstrukturierten Problemen unterscheiden, greifen hier zu kurz. Gefragt sind neue Denk- und Arbeitsweisen: iterativ, inter- und transdisziplinär, offen für Unsicherheit und bereit zur gemeinsamen Gestaltung.
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Warum lineare Denkmodelle scheitern
Lineares Denken stößt dort an seine Grenzen, wo Rückkopplung, Emergenz und nichtlineare Dynamiken das Geschehen bestimmen – also in komplexen Systemen.
Ein prägnantes Beispiel liefert die Finanzkrise von 2008. In seinem Buch Range (2019) beschreibt David Epstein, wie hochspezialisierte Expertenteams zentrale systemische Risiken übersahen. Weil jede Disziplin nur ihren eigenen Ausschnitt betrachtete, blieben entscheidende Wechselwirkungen unerkannt. Das Ergebnis: kollektives Versagen trotz individueller Exzellenz.
Diese Einsicht ist nicht neu. Schon 1972 forderte der Schweizer Ingenieur Ernst Basler in Strategien des Fortschritts eine Öffnung technischer Ausbildung hin zu geistes- und sozialwissenschaftlichen Perspektiven. Nur so, argumentierte er, ließen sich die systemischen Herausforderungen der Moderne erfassen – ein inter- und transdisziplinärer Denkansatz, der heute aktueller ist denn je.
Drei zentrale Barrieren für komplexes Denken
Unser Gehirn ist darauf programmiert, einfache Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu erkennen. In komplexen Systemen wird diese Stärke jedoch zur Schwäche. Der Psychologe Dietrich Dörner zeigte in seinen Experimenten zur Steuerung komplexer Systeme: Selbst hochintelligente Menschen tendieren dazu, zirkuläre Zusammenhänge zu linearisieren – und übersehen dadurch zentrale Dynamiken und Rückkopplungen.
Eine zweite Hürde ist die zunehmende Fragmentierung des Wissens. Disziplinen entwickeln sich zu „intellektuellen Inselgruppen“ (David Epstein), die kaum noch miteinander kommunizieren. Systemische Effekte bleiben unsichtbar – nicht aus Mangel an Daten, sondern aus Mangel an Verknüpfung.
Die dritte Barriere liegt in den Methoden selbst: Viele Planungs- und Steuerungsinstrumente stammen aus einer Zeit, in der Stabilität die Norm war. Doch in komplexen Umgebungen versagen sie. Frederick Brooks zeigte dies am Beispiel von Softwareprojekten: Klassische Projektpläne bieten dort keine Kontrolle, sondern erzeugen nur eine trügerische Sicherheit.
Die kognitive Landkarte für Entscheider
Komplexität lässt sich nicht mit alten Denkmustern meistern. Gefragt ist ein tiefgreifender Wandel – sowohl kognitiv als auch organisatorisch. Generalisten mit der Fähigkeit zur interdisziplinären Integration werden wichtiger als spezialisierte Einzelperspektiven. Starre Planungslogik weicht iterativen, adaptiven Strategien. Entscheidungen basieren nicht mehr allein auf Analyse, sondern auch auf Intuition und Erfahrung – im Zusammenspiel beider Denkmodi liegt der Schlüssel.
Ein bislang wenig beachteter Faktor ist der Raum, in dem Denken stattfindet. Schon in den 1970er Jahren zeigten Forscher wie Robert McKim (MIT, Stanford), dass komplexes Denken eng mit räumlich-visuellen Prozessen verbunden ist. Die physische Umgebung beeinflusst, welche kognitiven Zugänge aktiviert werden – und damit auch, wie Menschen Probleme wahrnehmen und Lösungen entwickeln.
Für Institutionen und Organisationen bedeutet das: Wer Innovationskraft fördern will, muss auch die Räume dafür neu denken. Räume werden zu Denkwerkzeugen – oder zu Denkbarrieren.
Was jetzt zu tun ist
Die Analyse zeigt klar: Klassische Denk- und Entscheidungsmodelle reichen in einer hochvernetzten, dynamischen Welt nicht mehr aus. Organisationen stehen vor der Aufgabe, ihre kognitiven, strukturellen und räumlichen Grundlagen neu zu definieren. Fünf strategische Konsequenzen:
- Komplexität anerkennen – und aktiv gestalten: Probleme von gestern lassen sich nicht mit Denkmodellen von vorgestern lösen. Institutionen und Organisationen müssen komplexe Systeme als solche anerkennen und geeignete methodische, strukturelle und kulturelle Antworten darauf entwickeln.
- Wissen neu verknüpfen/ Fachgrenzen überwinden: Generalisten, interdisziplinäre Teams und neue Kooperationsformen sind notwendig, um fragmentiertes Wissen wieder systemisch lesbar zu machen.
- Entscheidungsprozesse verändern: Anstelle rein rationaler Analysen braucht es hybride Entscheidungsmodi: analytisch fundiert, intuitiv ergänzt – und immer anschlussfähig für Iteration und Feedback.
- Methoden kritisch prüfen: Viele Managementinstrumente stammen aus der Zeit der Planbarkeit. In komplexen Kontexten müssen sie ersetzt oder transformiert werden – etwa durch Szenarien, Experimente oder systemische Simulationen.
- Räume als strategische Ressource denken: Die physische Umgebung beeinflusst Denkprozesse direkt. Innovationsräume, Denkzonen und visuelle Tools sollten gezielt gestaltet werden – nicht als Deko, sondern als aktive Katalysatoren für Komplexitätsbewältigung.
Fazit: Komplexität ist kein Risiko, das es zu minimieren gilt, sondern ein Potenzial, das es zu nutzen gilt. Dafür braucht es neue mentale Landkarten – und die passenden Räume, in denen diese Orientierung entstehen kann.
Quellen
- Basler, E. (1972). Strategien des Fortschritts. Umweltbelastung, Lebensraumverknappung und Zukunftsforschung. Huber.
- Bell, D. (1973). Die nachindustrielle Gesellschaft. Campus.
- Burbulla, J. (2022). The Innovator's Brain: Warum heute Architektur und Design zu radikalen Innovationen führen. Schwabe Verlag.
- Epstein, J. (2019): Range. Why Generalists Triumph in a Specialized World, Riverhead Books.
- Rittel, H. W. J., & Webber, M. M. (1973). Dilemmas in a General Theory of Planning. Policy Science, 4, 155-169.