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3 Der Komplexität gerecht werden

Frühjahr 2005 auf dem Campus der Katholischen Universität von Löwen. Ich warte in der Schlange auf den Bus, der die Teilnehmenden einer Zukunftsforscherkonferenz zum Abendessen ins historische Schloss Corroy bringen soll. Der freundliche Finne neben mir fragt mich, wie ich in meinen Prognosemodellen für die Deutsche Bank die Emergenz, die Nicht-Linearitäten und die finalen Ursachen komplexer Systeme berücksichtige. Vergeblich versuchte ich damals zu verstehen, was er mir sagen wollte und warum das für mich irgendeine Relevanz haben könnte. An diesem Abend begann meine wunderbar hilfreiche Lernreise in die Komplexitätstheorie und zu Methoden für mehr Lebensqualität, die der sozialen Komplexität so gut wie möglich gerecht werden. Der freundliche Finne war Mika Aaltonen, studierter Volkswirt und ehemaliger Fußballprofi. Er hat mich seither mit vielen anderen Menschen und Ideen aus der Welt der Komplexität verbunden, die für Zukünftearbeit wichtig sind.

Einfach, kompliziert, komplex oder chaotisch

Meine Reise in die Welt der Komplexitätstheorie setzte sich auf Mikas Anraten fort mit der grundsätzlichen Unterscheidung zwischen einfachen, komplizierten, komplexen und chaotischen Systemen. Ein System besteht aus mehreren Elementen, die in gewissen Beziehungen zueinander stehen. Der walisische Komplexitätsexperte David Snowden hat das in seinem Cynefin-Modell dargestellt. Er betont immer wieder, dass jedes dieser Systeme eine andere Vorgehensweise erfordert.

Einfache Systeme sind – einfach. Jeder versteht sie, es gibt eindeutige Zusammenhänge zwischen Ursache und Wirkung. Eine Tür zu öffnen ist grundsätzlich für jeden Menschen möglich: Klinke runter, Tür bewegen, durchgehen. Viele Prozesse in der Wirtschaft wie Adressänderungen oder die Abfüllung von Flüssigkeiten gehören hier hinein. Für sie gibt es ein bestes Vorgehen („best practice“), klare zentrale Vorgaben und großes Potential für Automatisierung. Ganz ohne Gefahren sind diese Systeme allerdings nicht. Es kann sein, dass die Zentrale einer großen Organisation nur Vorgaben macht und zu wenig mitbekommt, was vor Ort geschieht. So kann sie schlecht auf Veränderungen des Umfelds reagieren. Es braucht einen Weg, auf dem neue, möglicherweise unangenehme, Informationen in die Zentrale gelangen können.

Die Mechanik komplizierter Systeme

Komplizierte Systeme sind etwas für Fachleute. Auch hier gibt es eindeutige Zusammenhänge zwischen Ursache und Wirkungen, die jedoch nur Menschen mit entsprechenden Fachkenntnissen verstehen. Nur Automechaniker können erkennen wo genau das Problem eines kaputten Automotors liegt – und dieses gegebenenfalls beheben. Der Physiker Isaac Newton war der Vordenker dieses linearen Ansatzes. Der Ingenieur Frederick Winslow Taylor hat ihn mit der Fließbandproduktion bei Ford industriell verankert. Selbst in komplizierten Systemen gibt es manchmal verschiedene Wege, um ein Problem zu beheben. Alle diese Wege haben ihre Vor- und Nachteile in Bezug auf Aufwand und Nutzen. Es gibt nicht mehr das eine beste Vorgehen wie in einfachen Systemen, sondern gute Praxis („good practice“).

Auch in komplizierten Systemen lauern Gefahren, zu denen die Analyseparalyse gehört: Die Fachleute analysieren, analysieren und analysieren. Sie beißen sich fest und können sich auf keine Lösung einigen, weil jeder Sieger der Argumentation sein will. Zudem könnte es sein, dass Nicht-Experten mit einem frischen Blick innovative Ideen haben, die die Fachleute nicht berücksichtigen.

Die Relevanz komplexer Systeme

Komplexe Systeme sind für unseren Umgang mit offenen Zukünften besonders relevant. Es sind Systeme mit einer großen Zahl von interagierenden Elementen, die sich gemeinsam, dynamisch, nicht-linear und unvorhersehbar entwickeln und dabei Neues entstehen lassen können. Diese Systeme lassen sich nicht wie ein Automotor in ihre Einzelteile zerlegen und später ohne Verlust wieder zusammenbauen. Das Ganze ist viel mehr als die Summe der Einzelteile. Wälder sind komplexe, adaptive, emergente Systeme. Oder Gehirne. Alle menschlichen Systeme ebenso. Auf wichtige Fragen gibt es keine beste oder auch nur mehrere gute Lösungen. Manchmal kann man Muster erkennen, wobei Fachleute helfen können. Dann sind Experimente sinnvoll, die das System vermutlich einen Schritt voranbringen, die aber auch ohne dramatische Konsequenzen wieder beendet werden können, wenn sie unerwünschte Ergebnisse zeigen.

Im Umgang mit komplexen Systemen ist es wichtig, dass die Diskussionen möglichst weit geöffnet werden, die Vielfalt der Perspektiven erhöht wird, Widerspruch zugelassen wird, Dialog ermöglicht wird. Es soll ein fruchtbares Feld vorbereitet werden, auf dem Gutes entstehen kann – ohne dass man vorab wissen kann, was das genau sein könnte.

Chaotische Systeme sind etwas für starke, entschiedene Führungspersönlichkeiten. Hier ist keine Zeit und kein Platz, um lange zu analysieren, zu hinterfragen oder auszuprobieren. Niemandem ist wirklich klar, welche Ursache zu welcher Wirkung führen kann. Es muss „nur“ schnell entschieden und gehandelt werden. Nach der Krise können sich die Helden feiern lassen, die diese bewältigt haben. Die Gefahr für Führungskräfte besteht darin, dass man später nicht mehr aus dem Krisenmodus und der Heldenrolle des chaotischen Systems herauskommt, und in die passende Führungsrolle für komplexe oder komplizierte Systeme zurückfindet. Zum Glück sind chaotische Systeme oder Zeiten eher selten. Andere Zeiten erfordern eine andere Art der Führung. In vielen Ländern scheint nach wie vor das Denken in komplizierten Systemen zu dominieren. Es werden Expertengutachten beauftragt, externe Berater hinzugezogen, Kommissionen einberufen, Entscheidungen getroffen – und man wundert sich später oft, dass das erhoffte Ergebnis ausbleibt. Woran mag diese Fixierung auf komplizierte Systeme liegen? Möglicherweise sind klassische Ingenieursländer vor allem gut darin, Motoren und Maschinen zu verbessern. Oder die Grenze liegt in der noch immer hierarchischen Gesellschaft, wo man auf die Vorgaben von Vorgesetzten oder Fachleuten wartet.

Zukünftemethoden für komplexe Systeme

Der freundliche Finne vom Anfang dieses Kapitels, Mika Aaltonen, hat eine große Zahl von Methoden der Zukünfteforschung darauf überprüft, ob sie für komplexe gesellschaftliche Systeme stimmig sind. Er suchte nach Methoden, die erstens nicht versuchen klare Regeln für die Kontrolle des Systems zu erarbeiten. Das wäre für einfache Systeme passend. Vielmehr ging es ihm darum Methoden, die Mehrdeutigkeit („Ambiguität“) der Ergebnisse zuzulassen, wo es auf den ersten Blick nicht eindeutig richtige oder falsche Antworten gibt. So wird man der Offenheit der Zukunft gerecht. Zweitens sollten es Methoden sein, die nicht versuchen das System lediglich von außen durch die Expertenbrille zu verstehen, sondern die in der Interaktion mit den Teilen des Systems arbeiten.

Diese Kombination aus „Mehrdeutigkeit und Interaktion mit dem System“ fand er eher selten. Die meisten Zukunftsmethoden sind nach seiner Einschätzung Ingenieursmethoden: Die Analysten blicken von außen auf das System und suchen nach dessen Regelmäßigkeiten, um Empfehlungen für die Entscheider abzuleiten. Horizontbeobachtung, Trendlandkarten und Prognosemodelle zählen für ihn dazu. Viele weitere Methoden lassen zwar Mehrdeutigkeit zu, die Analysten stehen aber ebenfalls außerhalb des Systems. Zu diesen Methoden des systemischen Denkens zählt er Delphis, Prognosemärkte oder die robuste Entscheidungsfindung. Szenarien können je nach Vorgehen sowohl mit als auch ohne Mehrdeutigkeit erstellt werden.

Mikas hohen Anforderungen wurden nur die kausale Mehrebenenanalyse, partizipative Methoden und Visionierungsprozesse gerecht. Ich würde noch Zukunftssuche und Zukünftelabore hinzufügen. Das sind die Methoden, mit denen ich mich in den letzten zehn Jahren beschäftigt habe und die in diesem Buch beleuchtet werden. Sie werden der Komplexität moderner Gesellschaften gerecht und berücksichtigen Emergenz und Nicht- Linearitäten.