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Einleitung
In unserem ersten Beitrag zum Thema Komplexität haben wir uns mit den Voraussetzungen für die Entstehung eines komplexen Systems auseinandergesetzt. Darin wurde deutlich, dass es einen entscheidenden Unterschied zwischen komplizierten und komplexen Systemen gibt. Beide Systeme setzen sich zunächst aus diversen Entitäten (Einheiten) zusammen, die in einer interdependenten (wechselseitige Abhängigkeit) Verbindung zueinanderstehen. Ein komplexes System entsteht jedoch erst, wenn die einzelnen Entitäten die Fähigkeit zu Adaption aufweisen.
Ausgehend von unserem ersten Beitrag, möchten wir heute eine Visualisierung von Scott E. Page vorstellen, die sehr gut deutlich macht, dass bei der Lösungsfindung auch immer der Blick in die Umwelt entscheidend ist. Scott E. Page vergleicht diese Umweltbedingungen, in denen eine Lösung für ein Problem gefunden werden soll, mit Landschaften. Dabei stellt die Erreichung des höchsten Punktes der jeweiligen Landschaft, die bestmögliche Lösung für das Problem dar. Bei den einzelnen Landschaften unterscheidet er in „simple landscape“, „rugged landscape“ und „dancing landscape“. Die aufgeführten Grafiken zeigen die Charakteristika der Landschaften.
Stacey-Matrix
Auch die Stacey-Matrix unterscheidet in vier unterschiedliche „Umweltbedingungen“ und zeigt auf wie sich Systeme mit steigender Unklarheit, bei dem „WAS“ das Problem/die Anforderung ist und dem „WIE“ die Lösung/das Vorgehen aussehen könnte, von „Einfach“ zu „Chaos“ entwickeln. Komplizierte und komplexe Umgebungen befinden sich also irgendwo zwischen völliger „Klarheit“ und völliger „Unklarheit“.
Simple landscape
Die in der Stacey-Matrix als „Einfach“ dargestellten „Umweltbedingungen“ beschreibt Scott E. Page als „simple landscape“ und zieht den Mount Fuji als Vergleich heran. Wenn man den japanischen Vulkan vor Augen hat, weiß man, dass die Spitze des Vulkans (bestmögliche Lösung) gut einsehbar ist und der Weg dorthin geradlinig und übersichtlich ist. Man muss „lediglich“ die richtige Ausrüstung mitnehmen und sich nach und nach der bestmöglichen Lösung (Vulkanspitze) nähern.
Rugged landscape
Ein kompliziertes Umfeld bezeichnet Scott E. Page als „rugged landscape“ und vergleicht die Umweltbedingungen mit einem Gebirge, wo mehrere Bergspitzen (bestmögliche Lösung) vorhanden sind – z.B. die Alpen. In einem solchen Umfeld gibt es meist mehrere gute Lösungen und es erfordert eine intensivere Auseinandersetzung mit den Lösungsmöglichkeiten. Das Gebirge bleibt jedoch starr und ist keinen Bewegungen ausgesetzt.
Dancing landscape
Wenn wir uns in einem komplexen Umfeld bewegen, weisen die „Umweltbedingungen“ im Vergleich zu einem komplizierten Umfeld, dem „rugged landscape“, einen entscheidenden Unterschied auf: Die bereits erwähnte Adaptionsfähigkeit der einzelnen Entitäten. Diesen Umstand visualisiert Scott E. Page sehr zutreffend als „dancing landscape“. Was heute noch die beste Lösung dargestellt hat (höchster Punkt) kann sich morgen als schlechtere Lösung herauskristallisieren, da das „Gebirge“ um uns herum in Bewegung ist und die einzelnen Entitäten adaptieren. Wir befinden uns in einem dynamischen Umfeld, in dem das Gebirge „tanzt“ – wir befinden uns in einem komplexen System.
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