Wissen verlagern: warum Auslagerungen an Wissen scheitern, nicht an Kosten
Rückblick auf 2006: ein Buch über Standortverlagerungen — und ein Befund, der zwanzig Jahre später exakt auf die KI passt.
„Wissen verlagern“ (2006), mein zweites Buch bei Gabler, untersucht Standortverlagerungen aus einer ungewöhnlichen Perspektive: nicht der Kosten, sondern des Wissens. Der Kernbefund: Unternehmen entscheiden fast nur über finanzielle und strukturelle Modelle und bewerten die lokale Wissensbasis kaum — „zu befürchten ist, dass zu schnell und zu viel verlagert wird“. Das zentrale Instrument, der Wissensstandort-Monitor (in der Fachpresse auch „Intellektuelles Standortmonitoring", ISM), ordnet jede Entscheidung danach, ob sie Wissen aufbaut, erhält oder zerstört. Der härteste Befund: Rückverlagerungen scheitern nicht an Kosten, sondern an Wissen — an fehlender Qualität und Verfügbarkeit von Personal. Genau dieselbe Frage stellt sich heute, wenn Arbeit an KI „verlagert“ wird. Damit ist das Buch der 20-Jahre-Bogen meiner Arbeit: von der Standortverlagerung zur KI-Verlagerung.
2006 erschien mein zweites Buch bei Gabler — „Wissen verlagern“, gemeinsam mit Sibylle Peters und Holger Seidel, entstanden aus einem Forschungsprojekt der Hans-Böckler-Stiftung. Mitten in der Offshoring-Welle der 2000er stellten wir der rein betriebswirtschaftlichen Debatte eine andere Frage gegenüber: Was passiert eigentlich mit dem Wissen, wenn Arbeit den Standort wechselt?
Was ist der Wissensstandort-Monitor?
Das zentrale Instrument des Buches ordnet jede Standortentscheidung auf zwei Achsen: die Art der Entscheidung (Verbleib, Auslandsverlagerung, Rückverlagerung) und ihre Wirkung auf die lokale Wissensbasis (Aufbau, Erhalt, Verlust). Daraus entstehen neun Typen — und damit wird sichtbar, ob eine Verlagerung die organisationale Wissensbasis stärkt, neutral lässt oder zerstört. Das war eines meiner frühesten Frameworks.
Scheitern Verlagerungen an Kosten — oder an Wissen?
Der härteste Befund war der zur Rückverlagerung: Auf jeden Heimkehrer kamen fünf bis sechs Verlagerer, und die Rückkehrer kamen nicht wegen der Kosten zurück, sondern wegen des Wissens — mangelnde Qualität und Verfügbarkeit qualifizierten Personals, Koordinations- und Kommunikationsprobleme. Daraus wurde These 4 des Buches, die ich bis heute vertrete.
Die Zahlen waren eindeutig: Auf jeden Rückkehrer kamen fünf bis sechs Verlagerer — bei Kleinbetrieben sogar zehn. Wer klein ist und einmal verlagert, kommt fast nie zurück.
Erfolgreiche Unternehmen zerstören kein Wissen.
Zwei Fälle: John Deere und BMW
Wie eng Wissen an einen Ort gebunden ist, zeigt der Standortverbleib der John Deere Werke Mannheim — Deutschlands größtem Traktorenbauer, aus dem über die Hälfte aller in Deutschland gefertigten Traktoren kommt, mit Wurzeln in der 1921 gegründeten Heinrich Lanz AG. Über drei zentrale Determinanten untersucht, führte der Fall zu der Erkenntnis, die das ganze Buch trägt: der Einzigartigkeit des Standorts. Jeder Standort zeichnet sich durch eine standortspezifische, milieugebundene Einmaligkeit der Ressource Wissen aus — Wissen lässt sich nicht beliebig verschieben.
Den Gegenfall liefert die Standortwahl von BMW für das neue 1er-Werk: Ab Mitte 2000 prüfte BMW 250 Standorte, von denen fünf — Schwerin, Leipzig, Augsburg, Arras und Kolín — in die engere Wahl kamen. Entschieden wurde nicht über die Kosten allein, sondern über sieben Kriterien. 2001 erhielt Leipzig den Zuschlag — wegen qualifizierten Personals, der Nähe zu Zulieferern und der Infrastruktur. Osteuropa war deutlich billiger, doch die wissensnahen Faktoren gaben den Ausschlag.
Was lehrt das über die KI von heute?
Die Mechanik ist eins zu eins übertragbar. 2006 wurde Arbeit geografisch verlagert und das personengebundene Wissen dabei unterschätzt. Heute wird Arbeit erst remote entkoppelt und dann an KI-Systeme „verlagert“ — und die Fragen bleiben identisch: Was passiert mit der Wissensbasis beim Menschen, wenn Aufgaben abwandern? Wann ist Verlagerung Wissensaufbau, wann Wissensverlust? Selbst der Rückverlagerungs-Befund gilt: Auch bei KI kehrt ein Teil der ausgelagerten Arbeit wegen Qualitätsproblemen zurück.
Häufige Fragen
Warum scheitern Standortverlagerungen? Häufig nicht an den Kosten, sondern am Wissen: fehlende Qualität und Verfügbarkeit qualifizierten Personals sowie Koordinationsprobleme führen zu Rückverlagerungen. Erfolgreiche Unternehmen zerstören kein Wissen.
Was ist der Wissensstandort-Monitor? Ein Analyseraster, das jede Standortentscheidung danach bewertet, ob sie die lokale Wissensbasis aufbaut, erhält oder zerstört.
Was hat Wissen verlagern (2006) mit KI zu tun? Dieselbe Frage: Wenn Arbeit an KI verlagert wird, entscheidet sich, ob im Team Kompetenz aufgebaut, erhalten oder zerstört wird — inklusive des Effekts, dass ein Teil der Arbeit wegen Qualitätsmängeln zurückkehrt.