impliZ – unser wissenschaftlicher Ansatz
Vom impliziten Wissen zur nachhaltigen Organisationsentwicklung.
impliZ verbindet ein wissenschaftlich entwickeltes Erkenntnisverfahren mit einem Organisationsentwicklungsmodell. Zunächst wird das implizite Wissen von Organisationen und Märkten rekonstruiert und sichtbar gemacht. Darauf aufbauend begleitet das Z-Modell Veränderungen durch regelmäßige Evaluationen und unterstützt Organisationen dabei, sich aus ihrem eigenen Wissen heraus kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Implizites Wissen
Die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit implizitem Wissen reicht bis in die 1960er-Jahre zurück. Der Philosoph und Chemiker Michael Polanyi prägte den Begriff mit der Erkenntnis, dass Menschen einen wesentlichen Teil ihres Wissens anwenden können, ohne ihn vollständig sprachlich ausdrücken zu können.
„Wir wissen mehr, als wir sagen können.“
Michael Polanyi
Diese Erkenntnis wurde seither in Psychologie, Organisationswissenschaft, Wissensmanagement, Entscheidungsforschung und den Kognitionswissenschaften kontinuierlich weiterentwickelt. Heute gilt implizites Wissen als eine wesentliche Grundlage dafür, wie Menschen Situationen bewerten, Entscheidungen treffen, zusammenarbeiten und Veränderungen gestalten.
Für Organisationen und Märkte bedeutet das: Der Erfolg von Strategien, Transformationen, Innovationen und Investitionen hängt nicht allein von Daten, Prozessen oder Strukturen ab, sondern ebenso von den gemeinsamen Denk-, Entscheidungs- und Handlungsmustern der Menschen.
Die entscheidende Frage ist daher nicht, ob eine Organisation oder ein Markt über implizites Wissen verfügt – sondern wie dieses Wissen wissenschaftlich rekonstruiert und für fundierte Entscheidungen nutzbar gemacht werden kann. Genau hier setzt das Erkenntnisverfahren von impliZ an.
Entwicklerin des Z-Modells für implizites Wissen
Marktforschung → DeepFinding → CoreFinding → impliZ → Z-Modell
Aus einem Familienunternehmen stammend, beschäftigt sich Gabriela Pesch seit Beginn ihrer beruflichen Tätigkeit mit der Frage: Was wirkt wirklich?
Seit 28 Jahren entwickelt sie, gemeinsam mit Wissenschaftlern aus Mathematik, Informatik, Psychologie und Betriebswirtschaft, fundierte Methoden, um in der Marktforschung zu unbewussten Kaufentscheidungen und Kaufhinderungsgründen vorzudringen und sichtbar, aussprechbar und erfassbar zu machen, was Menschen selbst zunächst nicht bewusst ist.
2012 entstand DeepFinding und wickelte Marktforschungeprojekte ab, später wurde die methodische Arbeit unter CoreFinding für die Organisationsentwicklung weiterentwickelt.
Aus 28 Jahren Forschung und praktischer Erfahrung entstand 2026 impliZ mit dem Z-Modell – ein eigenständiges Organisationsentwicklungskonzept für das KI-Zeitalter, das künstliche Intelligenz um das ergänzt, was sie nicht erfassen kann: das implizite Wissen einer Organisation. Es unterstützt Organisationen dabei, sich aus sich selbst heraus weiterzuentwickeln und Veränderungen kontinuierlich zu evaluieren. Es hilft nicht nur Beratungskosten zureduzieren es senkt auch die hohen Kosten für scheiternde Projekte und Transformationen.Damit lassen sich nicht nur Beratungskosten reduzieren, sondern vor allem die hohen Kosten vermeiden, die durch Fehlentscheidungen, gescheiterte Projekte und misslingende Transformationen entstehen.
Als systemisch ausgebildete Organisationsentwicklerin richtet sie ihren Blick auf das Unsichtbare und Ungesagte und wie daraus fundierte Entscheidungsgrundlage für CEOs und Geschäftsführer entstehen.
Auszeichnungen für die Methode
Nominierung zum Constantinus Wirtschaftskammer Wien
HR Award 2019 - Bronze Hofburg Wien mit dem Projekt Vetmeduni Vienna
Nominierung zum Innovationspreis 2020 mit dem Projekt Mainova AG Frankfurt
Das Z-Modell
Unser Z-Modell besteht aus einem Erkenntnisprozess in dem das implizite Wissen entsteht, danach überführt die gewonnenen Erkenntnisse (Findings) in eine mentale Landkarte, die in einen kontinuierlichen Organisationsentwicklungsprozess einfließen können.
Durch regelmäßige Evaluationen wird sichtbar, wo die Organisation im Veränderungsprozess oder in einem Projekt steht, welche Maßnahmen Wirkung zeigen und wo nachjustiert werden sollte.
Es bildet sich ein lernendes System, das Organisationen befähigt, ihre Entwicklung zunehmend aus dem eigenen Wissen heraus selbst zu steuern und nachhaltig weiterzuentwickeln.
Erkenntnisverfahren
Implizites Wissen lässt sich nicht direkt erfragen. Wer Menschen nach den Gründen ihres Handelns fragt, erhält in erster Linie bewusstes Wissen – Meinungen, Bewertungen und nachträgliche Erklärungen. Die eigentlichen Denk-, Entscheidungs- und Handlungsmuster bleiben dabei meist verborgen.
Auch klassische Organisationsdiagnosen und die Marktforschung arbeiten überwiegend mit Fragen, Interviews oder standardisierten Befragungen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse beruhen vor allem auf bewusst zugänglichem Wissen.
Das Erkenntnisverfahren von impliZ verfolgt deshalb einen anderen wissenschaftlichen Ansatz. Es schafft zunächst einen Erkenntnisraum, in dem implizites Wissen überhaupt bewusst und sprachlich zugänglich werden kann. Durch gezielte Unterscheidungsprozesse werden persönliche Bedeutungen, Erfahrungen und Orientierungsmuster rekonstruiert und zu einem wissenschaftlich fundierten Gesamtbild der Organisation oder des Marktes verdichtet.
Erst dadurch wird implizites Wissen operationalisierbar. Es kann strukturiert dokumentiert, wissenschaftlich ausgewertet und mit Daten, Kennzahlen und Analysen in Beziehung gesetzt werden. So entsteht eine zusätzliche Entscheidungsgrundlage, die Organisationen und Märkte ganzheitlicher verstehbar macht.
Künstliche Intelligenz kann implizites Wissen weder selbst hervorbringen noch unmittelbar erkennen. Wird es jedoch mit dem Erkenntnisverfahren von impliZ rekonstruiert und strukturiert aufbereitet, kann es in Daten überführt, mit anderen Informationen verknüpft und von KI-Systemen in Analysen und Entscheidungsprozessen berücksichtigt werden.
Mentale Landkarte
Die mentale Landkarte macht das implizite Wissen einer Organisation oder eines Marktes sichtbar. Sie zeigt Handlungsfelder, Handlungsoptionen, Ressourcen, Hindernisse, Widerstände und gemeinsame Zukunftsbilder – nicht in der Sprache externer Berater oder Marktforscher, sondern in den Bedeutungen und der Sprache der Menschen, die die Organisation oder den Markt täglich gestalten.
Dadurch entsteht eine wissenschaftlich fundierte Entscheidungsgrundlage, die nicht von außen interpretiert, sondern unmittelbar aus dem kollektiven Wissen der Organisation oder des Marktes entwickelt wird.
Aus den rekonstruierten Bedeutungen entstehen zunächst individuelle Bedeutungsskalen. Ein eigens entwickelter mathematisch-statistischer Algorithmus verdichtet diese zu einem kollektiven Gesamtbild. Dabei entsteht weder eine Durchschnittsmeinung noch eine bloße Zusammenfassung einzelner Aussagen, sondern eine wissenschaftliche Rekonstruktion der gemeinsamen Denk-, Entscheidungs- und Handlungsmuster einer Organisation oder eines Marktes.
Die mentale Landkarte visualisiert diese Findings in verdichteter Form. Sie macht Zusammenhänge, Orientierungsmuster und Bedeutungsstrukturen auf einen Blick sichtbar und schafft damit eine Grundlage für fundierte Entscheidungen, gezielte Interventionen und die kontinuierliche Organisationsentwicklung.
Die strukturierte Aufbereitung macht implizites Wissen erstmals operationalisierbar. Es kann mit Kennzahlen, Unternehmensdaten und weiteren Informationsquellen verknüpft sowie in datenbasierten Analysen und KI-gestützten Entscheidungsprozessen berücksichtigt werden. Dadurch entsteht eine zusätzliche Wissensebene, die klassische Datenanalysen sinnvoll ergänzt.
Wissenschaftliche Fundierung
Das Erkenntnisverfahren von impliZ basiert auf einem interdisziplinären wissenschaftlichen Ansatz und verbindet Erkenntnisse aus Psychologie, Psychometrie, Organisationswissenschaft, Wissensmanagement, Konsumentenforschung, Informatik und Mathematik.
Wissenschaftliche Grundlagen bilden unter anderem die Arbeiten von Michael Polanyi (Implizites Wissen), George A. Kelly (Persönliche Konstrukttheorie), Gregory Bateson (Systemdenken und Mustererkennung), Niklas Luhmann (Systemtheorie), Karl E. Weick (Sensemaking und organisationale Wirklichkeitskonstruktion), Ikujiro Nonaka & Hirotaka Takeuchi (Wissensmanagement), Kurt Lewin (Veränderungsprozesse), Peter Senge (Lernende Organisation) sowie David Bohm (Dialog als Erkenntnisprozess).
Die mathematisch-statistische Methodik wurde gemeinsam mit Wissenschaftlern aus Psychologie, Mathematik und Informatik entwickelt und wird im Rahmen der wissenschaftlichen Qualitätssicherung kontinuierlich begleitet.
Die Entwicklung und wissenschaftliche Begleitung erfolgt unter anderem durch Univ. Prof. Dr. Christian Stary, Leiter des Instituts für Wirtschaftsinformatik der Johannes Kepler Universität Linz, sowie Dr. Otto B. Walter, Psychometriker, Münster sowie durch Gabriela Pesch, Expertin für Erkenntnisprozess der Erhebung und Organisationsentwicklung (HR-Award Hofburg Wien mit Projekt Mainova AG).
Die Anwendbarkeit des Erkenntnisverfahrens auf Fragestellungen der Organisationsentwicklung, der psychologischen Marktforschung und des Konsumentenverhaltens wird zudem durch wissenschaftliche Einschätzungen von Prof. Dr. Sabine Gröppel-Klein, einer international anerkannten Wissenschaftlerin auf dem Gebiet des Konsumentenverhaltens und der Markenforschung, gestützt (Nominierung zum Innovationspreis).
Ausgewählte wissenschaftliche Grundlagen
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Bateson, G. (1972). Steps to an Ecology of Mind. University of Chicago Press.
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Bohm, D. (1996). On Dialogue. Routledge.
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Kelly, G. A. (1955). The Psychology of Personal Constructs. W. W. Norton.
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Lewin, K. (1947). Frontiers in Group Dynamics. Human Relations, 1(1), 5–41.
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Luhmann, N. (1984). Soziale Systeme. Grundriß einer allgemeinen Theorie. Suhrkamp.
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Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company. Oxford University Press.
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Polanyi, M. (1966). The Tacit Dimension. Routledge & Kegan Paul.
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Senge, P. M. (1990). The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization. Doubleday.
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Weick, K. E. (1995). Sensemaking in Organizations. Sage Publications.