John Stepper (@johnstepper) beschreibt in Amerika mit WOL = Working Out Loud eine Bewegung die über Transparenz und ein gemeinschaftliches Verhalten unsere Arbeitswelt verändert. Parallel gibt es in Deutschland (@wol_de) eine wachsende Initiative – gestartet von Jochen Adler (@jochenadler), die sich mit der „Übersetzung“ von WOL beschäftigt.
WOL by Bryce Williams: Working Out Loud = Observable Work + Narrating Your Work
WOL by John Stepper:
- Making your work visible
- Making work better
- Leading with generosity
- Building a social network
- Making it all purposeful
Warum es mich so begeistert und möchte ich hier erklären:
1997 während meiner USA Zeit konnte ich erste Erfahrungen mit dem Aufbau eines kleinen Firmen-Intranet’s machen – die Erlebnisse im privaten Umfeld mit z.B. ICQ-Chat und der Möglichkeit per Zufall ausgewählte Menschen weltweit zu einem Gespräch einzuladen, machten mich nicht nur neugierig auf andere Kulturen sondern wie diese Technologien unser Verhalten, unser Lernen und damit unsere Arbeitswelt verändern würden. Damals beschäftigte ich mich viel mit Qualität und Prozess-Optimierung … ein Erfolgsrezept war damals schon hohe Vernetzung (um an relevante Informationen zu kommen) und die Möglichkeit Abläufe von verschiedenen Bereichen zu vergleichen – mit dem Ziel bestmögliche Abläufe zu finden.
Später konnte ich mich immer mehr um Wissensmanagement und Informationssysteme und die Vereinfachung von Berechtigungskonzepten kümmern, um möglichst vielen Kollegen den Zugang zu Daten und unserem „Wissen“ bestmöglich zu erleichtern. Natürlich wollte ich mit gutem Beispiel vorangehen und stellte mein „Wissen“ fast vollständig zur Verfügung – über die sehr transparente Dokumentation meiner Arbeit, den Abläufen und letztlich auch den Ergebnissen.
Eine der für mich prägenden Befürchtungen vieler Kollegen war:
Wenn Du weiterhin alles was Du weißt
niederschreibst und zugänglich machst –
hast Du bald keinen Job mehr
Das beschreibt für mich ziemlich gut eine nach wie vor große Angst in vielen Firmen: „Unseren Wert bestimmt unser Wissen“ (bzw. unsere Kompetenz).
Anfangs fokussierte ich mich auch sehr stark auf Software und schlanke, einfache Prozesse, um Wissen darzustellen – in der Hoffnung, wenn Information nur einfach und schnell genug zugänglich ist, wird alles besser 😉
Je mehr ich mich aber mit den Kollegen beschäftigte, um so mehr rückten die Werkzeuge in den Hintergrund. Mein Fokus veränderte sich daher mehr auf die viel spannenderen „Kollegen“. Parallel wurden Rechner immer leistungsstärker, Wikipedia immer umfänglicher, Brockhaus und Co immer staubiger. Nur „Wissen“ sammeln, strukturieren/ablegen und Tools konnten also langfristig keine Zukunft für uns sein.
Ein Blick heute auf digitale Assistenten – egal ob Siri, Watson oder Google – uns sollte klar werden, das uns die Technologie längst bei Weitem überholt hat, was die Speicherung, Sortierung, Auswertung und sogar Darstellung von Wissen angeht. Ob es Sprachein- oder Ausgabe, BigData, Metasuchen, Aggregations-Layer oder schlicht Datenbank-gekoppelte Sensorik (Wearables, SmartPhones, Kameras…) ist – kein Mensch ist mehr in der Lage hier schneller, sorgfältiger oder auch nur annähernd vollständiger Wissen anzuhäufen.
Warum hole ich so weit aus?
Wenn uns klar wird, dass es nicht (nur) unser Wissen ist, das uns wertvoll macht – können wir anfangen „los zu lassen“ – wir müssen unser Wissen nicht mehr „schützen“ sondern anfangen, es zu präsentieren, zu teilen … und vielleicht sogar manchmal in Frage stellen. Und genau an dieser Stelle fängt eine neue Ära des „lebendigen Wissens“ an. (natürlich gibt es hier auch Grenzen!)
Trauen wir uns im nächsten Schritt – nicht nur unsere Ergebnisse zu teilen – sondern auch den (manchmal steinigen) Weg dorthin – werden wir Optimierung, Authentizität, Verbundenheit und deutlichen Zuwachs an Kompetenz erleben.
Warum ist es so wichtig über Fehler zu sprechen?
Es gibt den schönen Satz: „Kein Anfänger hat je so viele Fehler gemacht, wie ein Meister“ Sehen wir nur den Meister (oder ein „fertiges“ Produkt) an, fehlt uns der gesamte Entstehungs-Weg. Haben wir die Möglichkeit nicht nur den Entstehungsprozess, sondern auch die Rückschläge, Umwege, Fremdeinflüsse und Erkenntnismomente zu sehen oder zu erleben – fangen wir in der Regel schnell an Vergleiche zu ziehen – wie hätte ich das gemacht? wäre mir das auch passiert? wie hätte ich reagiert?
All diese Fragen, die wir uns damit stellen können – erzeugen eine persönliche Relevanz, was für mich eine wichtige Grundlage für Lernprozesse ist. Passiert das dann noch in „Echt-Zeit“ – also nicht erst in einem netten (geschönten) Buch – sondern während die Entwicklung passiert, können wir nicht nur lernen und diskutieren, sondern uns beteiligen, eingreifen, Tips geben, einen Übertrag auf eigene Projekte machen – und damit letztlich in kürzester Zeit erfolgreicher, schneller und qualitativ hochwertigere Ergebnisse erzielen.
Working Out Loud hat etwas von „Schreien“
In vielen Diskussionen wurde bereits versucht, den Begriff Working Out Loud zu übersetzen – richtig glücklich wurde man noch nicht. Mein Vorschlag es mit „Über die Schulter blicken“ zumindest teilweise erklärbar zu machen, hat für mich den Vorteil, eine bekannte und durchaus positiv belegte Rede-Wendung auf unsere virtuelle Welt anzuwenden.
Im Sinne von WOL geht es nicht darum sich selbst darzustellen – sondern vielmehr die täglichen Abläufe transparent zu machen und sie gemeinsam zu verbessern.
Die große Angst, durch zeigen von Fehlern benachteiligt zu werden, weicht schnell dem absolut befriedigendem Gefühl „Ich bin nicht alleine“ – je mehr Menschen ihre Prozesse sichtbar machen, um so „menschlicher“ werden wir wieder – das setzt natürlich „gesunde“ Werte und eine positive Unternehmenskultur voraus.
Deutlich sollte man sagen,
dass es hier nicht um „Fehler-Toleranz“ geht –
sondern vielmehr die Wertschätzung derer,
die den Mut haben,
sich über die Schulter sehen zu lassen.
Mehr erfahren:
- John Stepper WOL definition
- workingoutloud.com
- workingoutloud.de
- workoutloud.co.uk/blog
- Developing a Method for Measuring „Working Out Loud“ – Dennis E. Pearce (Thesis)
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