• Bedarf-Potenzial-Abhängigkeiten: Zwischen Komplexitätslast und Komplexitätspotenzial bestehen Abhängigkeiten (
1.2.3 Dimensionen der Komplexität
Bei der Komplexität handelt es sich um ein mehrdimensionales Konstrukt (Kirchhof 2003; Allen/ Varga/ Strathern 2010; Nedopil/ Steger/ Ammann 2011; Raynard 2016, S. 312 ff.; Bretzke 2020, S. 45 ff.). Eindimensionale Konzepte, die alternativ entweder Größe (z. B. Anzahl der Stakeholder oder der Iterationen, Massenproduktion) oder Unsicherheit (z. B. Zufälligkeit, Diskontinuität, Turbulenz) fokussieren, sind nicht in der Lage, alle relevanten Komplexitätsaspekte zu erfassen. Ebenso inadäquat ist es, Komplexität lediglich anhand der Zahl der Wissenselemente und der Zahl der Interdependenzen zu messen (Simon 1962). Selbst zweidimensionale Modelle wie die Duncan-Matrix (Komplexität und Dynamik, Duncan 1972), die Stacey-Matrix (Spezifikationsdefizite von Problem und von Problemlösung, Stacey 1997), das Cynefin-Modell (Snowden/ Boone 2007), der Boston Consulting-Ansatz (Diversity und Dynamism), Verknüpfungen von Vielzahl/ Vielfalt und Veränderung/ Eigendynamik (Ulrich/ Probst 1995, S. 249 ff.) sind unterdimensioniert. Selbst dreidimensionale Ansätze wie das Diversität-Ambiguität-Turbulenz-Modell erfassen nicht alle Facetten der Komplexität, weil sie deren dimensionale Metakomplexität unterschätzen.
Als brauchbarer erweisen sich vierdimensionale Modelle wie das sogenannte VUCA- oder VUKA-Weltmodell (Volatilität, Unsicherheit, Komplexität, Ambiguität) oder die vier »Vs of Big Data« (Volume, Variety, Velocity und Veracity) von IBM. Ihnen mangelt es dennoch an Ganzheitlichkeit, weil die Verbundbeziehungen zwischen den einzelnen Dimensionen ungeklärt bleiben. Folglich werden Komplexitätskonstrukte wie Hybridität, Ungewissheit, Diversity, Interdisziplinarität, Agilität sowie einige komplexitätsaffine Anti-Patterns (z. B. Paralyse durch Analyse) als separate Phänomene und nicht als Facetten eines mehrdimensionalen Komplexitätskonstrukts behandelt. Besser geeignet ist das vierdimensionale Modell aus Vielzahl, Vielfalt, Vieldeutigkeit und Veränderlichkeit (Reiss 2020, S. 8 ff.; Reiss 2013, S. 78). Die Beispiele für hohe Komplexität in Abbildung 2 veranschaulichen sowohl die Komplexitätslast (Listen auf den jeweiligen linken Seiten) als auch das Komplexitätspotenzial (Listen auf den rechten Seiten).
Abb. 2: Dimensionen der Komplexität
Zur Konkretisierung und Ergänzung der generisch gehaltenen Auflistungen in Abbildung 2 lässt sich die Mehrdimensionalität von Komplexität anhand einiger markanter Beispiele für hohe bzw. für niedrige Komplexität auf den vier Dimensionen charakterisieren:
Vielzahl: Typische Beispiele für Vielzahl sind Massen (z. B. Massenproduktion, kritische Masse), Mächtigkeit (von Mengen), Mehrheiten, Produkt- und Datenmengen (z. B. Mengengerüst von Kosten, Mengenrabatte, große Datenmengen wie Big Data oder Data Deluge), Häufigkeiten (z. B. Prävalenz und Inzidenz von Krankheitsfällen in einer Population), Dichte (z. B. Zahl existierender zur Zahl möglicher Netzwerkbeziehungen), Lines of Code, Anzahl von Iterationen, Multihoming (ein Rechner wird z. B. sowohl mit einem WLAN als auch einem VPN verbunden), Zeitkomplexität eines Lösungsverfahrens (größte Anzahl der zur Problemlösung benötigten Elementaroperationen), Anzahl von Zwischenstationen (z. B. Router, Umsteigen, Zwischenlandungen, Stopps eines Fahrstuhls, Hop Count) oder die Pfaddistanz in Netzwerken, also die kürzeste Verbindung zwischen zwei Netzwerkknoten. Hinzu kommen Distanzen in Raum und Zeit, z. B. Kreditlaufzeiten, Realzeitkommunikation oder On-Demand-Bereitstellung, d. h. eine kurze Distanz zwischen Bestellzeitpunkt und Produktionszeitpunkt.
Vielfalt: Sie erfasst das gleichzeitige Vorkommen von Elementen mit unterschiedlich ausgeprägten Merkmalen in einer Domäne. Vielfalt tritt beispielsweise auf in Form von Arbeitsteilung, Dezentralisation, Delegation und Machtteilung, z. B. der Gewaltenteilung zwischen Legislative, Exekutive und Jurisdiktion. Eine schwach ausgeprägte Vielfalt kennzeichnet beispielsweise den Konformismus, die Monokulturen in der Landwirtschaft oder die reduzierte Artenvielfalt durch Artensterben in der Natur. Komplexe Dual-Konzepte erfassen nicht primär die Vielzahl, sondern die Diversität. Dies belegen beispielsweise das duale Bildungssystem, die duale Einkommenssteuer oder die doppelte Buchführung von Geschäftsvorgängen im Journal (zeitliche Ordnung) und im Hauptbuch (sachliche Ordnung). Vielfalt definiert ferner Zweiliniensysteme (z. B. genderdiverse Doppelspitzen, gewählte Schwerbehindertenvertretung und bestellter Inklusionsbeauftragter) oder Prinzipien wie »Ein Land, zwei Systeme«. Hinzu kommen die Multi-Konzepte, etwa multimodale Logistik, multimediale Produkte, multikulturelle Belegschaften, Multi-Rating-Systeme (z. B. 360 Grad-Feedback), multiple Auditierung nach generischen ISO-Normen sowie nach spezifischen Abnehmernormen, Multi-Jobber, Multifunktionsgeräte (wie z. B. Schweizer Armeemesser, Allwetterreifen, All-in-One-Geräte, etwa Tuner & CD-Player oder Drucker-Scanner-Kopierer sowie multifunktionale Geldautomaten), Multi Clouds, sogenannte Mehrarmige Banditen-Beispiele sowie Multi-Sportarten, etwa Triathlon oder Aquathlon. Ferner zählen hierzu die Multiplexität, sprich die Überlagerung unterschiedlicher Arten von Beziehungen zwischen denselben Akteuren: Man denke z. B. an formelle Kommunikationswege (Dienstweg) und informelle Kommunikationswege (»kleiner Dienstweg«, »Flurfunk«) oder Arbeitsbeziehungen und Familienbande in einem Familienunternehmen. Bei Third Country Nationals, etwa einem spanischen Chef der japanischen Beteiligungsgesellschaft eines französischen Konzerns, handelt es sich um eine keinesfalls exotische Kategorie von Managern und Mitarbeitern: Hier stimmen das Geburtsland, das Stammland ihres Arbeitgebers und das Gastland ihres Arbeitsplatzes nicht überein.
Abweichungen als eine meist quantifizierte Erscheinungsform von Vielfalt treten in mehreren Varianten auf. Einerseits geht es um Abweichungen von einer Norm, z. B. Soll-Ist-Abweichungen in Gestalt von Fehlern, Fehlmengen, ungeplanten Terminüberschreitungen oder falschen Aussagen. Hinzu kommen die Ungleichbehandlung, also Diskriminierung in Arbeitsverhältnissen oder Wettbewerbsverzerrungen durch Subventionspolitik, der sogenannte Mittelstandsbauch (schnell steigender Grenzsteuersatz bei den geringen und mittleren Einkommen) oder die Immunität von Mandatsträgern, aber auch das Imparitätsprinzip, d. h. die ungleiche Behandlung nicht realisierter Gewinne und Verluste. Die Palette der Abweichungen enthält ferner mannigfache Erscheinungsformen von abweichendem Verhalten, z. B. ziviler Ungehorsam, Non-Compliance oder Falschfahrer auf Autobahnen, einschließlich illegalem Verhalten, etwa Betrug, Steuerhinterziehung, CEO Fraud, Ransom-Software als Geschäftsmodell oder Insidergeschäfte. Abweichungen zu vermeiden ist das Ziel von Simulationen, Emulationen, Approximationen sowie homomorphen und isomorphen Nachbildungen, etwa digitale Zwillinge, d. h. die weitgehende Übereinstimmung eines Realobjekts und dessen digitaler Repräsentanz.
Hinzu kommen andererseits Abweichungen zwischen zwei Ist-Größen. Beispiele sind die Abweichung von einer Benchmark, von einem Durchschnittswert, z. B. vom Dax, von der zehnjährigen Durchschnittstemperatur sowie vom Vorjahreswert. Abweichungen prägen zudem einige »Alternativ-Konzepte«, etwa »alternative Arbeitszeitmodelle« (Abweichungen vom Normalarbeitsverhältnis), Alternative Dispute Resolution-Verfahren (Konfliktbehebung ohne Gerichtsverfahren), Gleichverteilungen als Abweichung von der Normalverteilung oder