Cynefin Framework: Die 5 Domänen -- Anleitung und Praxisbeispiel

Die meisten Unternehmen behandeln ihre Innovationsprojekte, als wären sie alle gleich. Eine neue App wird mit derselben Methodik gesteuert wie eine grundlegende Transformation des Geschäftsmodells. Ein Prozessverbesserungsprojekt durchläuft denselben Stage-Gate-Prozess wie ein explorativer Prototyp in einem völlig neuen Markt. Das Ergebnis: Methoden, die für das eine Problem perfekt passen, versagen bei einem anderen — nicht weil die Methode schlecht ist, sondern weil sie im falschen Kontext angewendet wird.

Das Cynefin Framework löst genau dieses Problem. Es ist kein weiteres Projektmanagement-Tool und kein Innovationsprozess. Es ist ein Sense-Making-Framework — ein Werkzeug, das dir hilft, die Natur deines Problems zu erkennen, bevor du entscheidest, welche Methode du einsetzt. Der Wert liegt nicht in der Antwort, die es gibt, sondern in der Frage, die es erzwingt: In welcher Art von Situation befinde ich mich?

Woher kommt Cynefin?

Dave Snowden und der Ursprung bei IBM

Dave Snowden entwickelte das Cynefin Framework Ende der 1990er Jahre im Rahmen seiner Arbeit am IBM Cynefin Centre for Organisational Complexity. Der Name „Cynefin” (ausgesprochen „kuh-NEH-vin”) stammt aus dem Walisischen und bedeutet so viel wie „Lebensraum” oder „der Ort, an dem wir uns zugehörig fühlen” — aber mit der Konnotation, dass wir diesen Ort nicht vollständig beschreiben können, weil er uns auf unbewusste Weise geprägt hat.¹

Die theoretischen Wurzeln sind interdisziplinär: Komplexitätstheorie (Stuart Kauffman, Santa Fe Institute), soziale Systemtheorie, kognitive Wissenschaft und Wissensmanagement. Snowden kombinierte diese Perspektiven zu einem Rahmenwerk, das pragmatisch genug für Manager und theoretisch fundiert genug für Wissenschaftler ist.

2007 veröffentlichten Snowden und Mary Boone den Artikel „A Leader’s Framework for Decision Making” in der Harvard Business Review — der Artikel, der Cynefin in den Management-Mainstream brachte.² Die zentrale These: Die meisten Führungskräfte reagieren auf jede Situation mit denselben Werkzeugen, weil sie den Kontext nicht diagnostizieren. Cynefin bietet eine Diagnostik, die vor der Methodenwahl steht.

Ontologische Grundlage: Warum Cynefin kein Kategorisierungswerkzeug ist

Ein verbreitetes Missverständnis: Cynefin wird als 2x2-Matrix behandelt, in die man Probleme einsortiert. Snowden wehrt sich ausdrücklich dagegen. Cynefin ist ein Sense-Making-Framework, kein Kategorisierungsschema.³ Der Unterschied ist fundamental:

• Kategorisierung: Du definierst zuerst die Kategorien und ordnest dann Phänomene zu. Die Kategorien stehen fest.
• Sense-Making: Du beobachtest zuerst die Eigenschaften der Situation und lässt die Zuordnung emergieren. Die Domänen sind Kontexte mit unterschiedlichen Handlungslogiken.

In der Praxis bedeutet das: Du diagnostizierst nicht einmal „wir sind im Komplizierten” und arbeitest dann drei Monate nach dieser Einschätzung. Du prüfst kontinuierlich, ob sich die Natur der Situation verändert hat — und passt deine Herangehensweise entsprechend an.

Die fünf Domänen im Detail

1. Clear (ehemals Obvious/Simple)

Entscheidungslogik: Sense — Categorize — Respond (Wahrnehmen — Kategorisieren — Reagieren)

In der Clear-Domäne ist die Beziehung zwischen Ursache und Wirkung offensichtlich. Es gibt bekannte Best Practices, die zuverlässig funktionieren. Die richtige Vorgehensweise ist klar, und jeder mit Grundwissen kann sie erkennen.

Merkmale:

• Wiederholbare Prozesse mit klaren Regeln
• Best Practices existieren und sind dokumentiert
• Ursache-Wirkungs-Beziehungen sind für jeden erkennbar
• Die richtige Antwort ist eindeutig

Beispiele: Rechnungsstellung nach festem Schema, Onboarding-Checkliste für neue Mitarbeiter, Standard-Service-Anfragen mit dokumentierter Lösung.

Handlungsempfehlung: Standardisiere, automatisiere, delegiere. Erstelle Prozesshandbücher, trainiere Mitarbeiter auf Best Practices, implementiere Checklisten.

Die Gefahr in der Clear-Domäne: Selbstzufriedenheit. Wenn ein Prozess lange im Clear-Bereich funktioniert, entsteht die Illusion, dass er immer so funktionieren wird. Snowden beschreibt dies als „complacent zone”: Teams hören auf, ihre Annahmen zu hinterfragen, und werden von Veränderungen überrascht, die den Kontext verschieben.² Ein Beispiel: Ein Versicherer hat seit 20 Jahren einen standardisierten Schadenprozess. Er funktioniert — bis ein neuer Wettbewerber mit digitaler Schadenabwicklung die Kundenerwartungen verschiebt. Plötzlich ist der bisher klare Prozess nicht mehr „best practice”, sondern „so haben wir es immer gemacht”.

2. Complicated (Kompliziert)

Entscheidungslogik: Sense — Analyze — Respond (Wahrnehmen — Analysieren — Reagieren)

In der komplizierten Domäne existiert eine klare Ursache-Wirkungs-Beziehung, aber sie ist nicht offensichtlich. Du brauchst Expertise, um sie zu erkennen. Es gibt mehrere richtige Lösungen (Good Practices, nicht Best Practices), und die Wahl zwischen ihnen erfordert Fachkenntnis.

Merkmale:

• Ursache-Wirkungs-Beziehungen existieren, sind aber nicht offensichtlich
• Expertenwissen ist erforderlich
• Analyse und Diagnose führen zur richtigen Lösung
• Mehrere gültige Lösungsansätze (Good Practices)

Beispiele: Architekturentscheidung für eine IT-Plattform, Prozessoptimierung mit Lean-Methoden, Marktanalyse für einen bekannten Markt mit etablierten Wettbewerbern.

Handlungsempfehlung: Hole Experten, analysiere gründlich, evaluiere Optionen. Die Versuchung: Probleme vereinfachen, um sie ohne Expertise lösen zu können. Die Konsequenz: suboptimale Lösungen, die kurzfristig funktionieren und langfristig Kosten produzieren.

Typischer Fehler im DACH-Kontext: DACH-Unternehmen mit starker Ingenieurkultur tendieren dazu, alles als kompliziert zu behandeln. Jedes Problem wird analysiert, jede Lösung durchgerechnet, jede Entscheidung von Experten abgesichert. Das funktioniert für Probleme, die tatsächlich kompliziert sind. Für komplexe Probleme — wo die Ursache-Wirkungs-Beziehungen nicht vorhersagbar sind — produziert dieser Ansatz detaillierte Pläne für eine Welt, die sich nicht an den Plan hält.

3. Complex (Komplex)

Entscheidungslogik: Probe — Sense — Respond (Sondieren — Wahrnehmen — Reagieren)

In der komplexen Domäne sind Ursache-Wirkungs-Beziehungen erst im Nachhinein erkennbar — sie lassen sich nicht vorhersagen. Das System besteht aus vielen interagierenden Elementen, deren Zusammenspiel emergente Muster erzeugt. Was gestern funktioniert hat, funktioniert morgen möglicherweise nicht mehr.

Merkmale:

• Ursache-Wirkungs-Beziehungen sind erst retrospektiv erkennbar
• Das System ist emergent — Muster entstehen durch Interaktion
• Vorhersage ist unmöglich, Verständnis nur rückblickend
• Emergent Practices statt Good oder Best Practices
• Kleine Veränderungen können große Auswirkungen haben (und umgekehrt)

Beispiele: Einführung eines neuen Geschäftsmodells in einem etablierten Unternehmen, Kulturwandel in einer Organisation, Innovation in einem Markt mit unklarer Nachfrage, Service Innovation in einem neuen Kundensegment.

Handlungsempfehlung: Experimentiere. Setze „Safe-to-Fail Probes” — kleine Experimente, die schnell Erkenntnisse liefern. Verstärke, was funktioniert. Dämpfe, was nicht funktioniert. Akzeptiere, dass du den Weg nicht im Voraus kennen kannst.

Warum die meiste Innovation hier lebt: Design Thinking ist eine Methode für die komplexe Domäne. Prototyping, iteratives Testen, „Fail fast” — diese Prinzipien ergeben nur in der komplexen Domäne Sinn. In der komplizierten Domäne wäre „Fail fast” Verschwendung — du könntest die richtige Lösung durch Analyse finden. In der komplexen Domäne ist Scheitern der schnellste Weg zum Lernen, weil die richtige Lösung erst durch Interaktion mit dem System entsteht.

Safe-to-Fail Probes: Das zentrale Instrument in der komplexen Domäne. Eine Safe-to-Fail Probe ist ein kleines Experiment, das:

• Schnell und billig ist
• Bei Scheitern keinen systemischen Schaden anrichtet
• Klare Signale liefert, ob verstärkt oder gedämpft werden soll
• Parallel zu anderen Probes läuft (weil du nicht vorhersagen kannst, welche funktioniert)

Ein DACH-Versicherer, der einen neuen digitalen Schadenservice testet, könnte drei parallele Safe-to-Fail Probes starten: (1) Ein Chatbot für Standardschäden. (2) Ein Video-Call-Service für komplexe Schäden. (3) Ein Self-Service-Portal mit automatischer Schadenerkennung via Foto. Nach sechs Wochen zeigen die Daten, welcher Ansatz bei Kunden Resonanz findet — und der wird verstärkt. Die anderen werden nicht als „Versagen” gewertet, sondern als Informationsgewinn.

4. Chaotic (Chaotisch)

Entscheidungslogik: Act — Sense — Respond (Handeln — Wahrnehmen — Reagieren)

In der chaotischen Domäne gibt es keine erkennbare Beziehung zwischen Ursache und Wirkung. Das System ist instabil. Die Priorität: Stabilität herstellen, nicht die optimale Lösung finden.

Merkmale:

• Keine erkennbare Ordnung
• Sofortiges Handeln erforderlich
• Kein Raum für Analyse oder Experimente
• Ziel: aus dem Chaos in die komplexe oder komplizierte Domäne bewegen
• Novel Practices — neue Ansätze, die noch nie getestet wurden

Beispiele: Cyberangriff auf kritische Infrastruktur, massive Servicestörung mit unbekannter Ursache, plötzlicher Markteinbruch (COVID-19 für Reiseveranstalter), Krisenkommunikation nach einem Skandal.

Handlungsempfehlung: Handle sofort. Kommuniziere klar. Schaffe Stabilität. Analysiere später. In der chaotischen Domäne ist Aktion wichtiger als Perfektion — jede Entscheidung ist besser als keine Entscheidung. Erst wenn Stabilität hergestellt ist, verschiebe die Situation in die komplexe Domäne und beginne mit Sondierung.

Bewusster Eintritt ins Chaos: Snowden beschreibt einen kontraintuitiven Anwendungsfall: Manche Organisationen erzeugen absichtlich kontrolliertes Chaos, um festgefahrene Strukturen aufzubrechen.³ Ein Beispiel: Ein Konzern löst eine Abteilung auf und bildet die Teams komplett neu, um eingefahrene Denkmuster zu durchbrechen. Das ist riskant, aber manchmal der einzige Weg, aus einem System herauszukommen, das in der Clear-Domäne erstarrt ist.

5. Disorder (Unordnung/Verwirrung)

Entscheidungslogik: Keine — das ist das Problem.

Disorder ist der zentrale Bereich des Cynefin-Frameworks. Er beschreibt den Zustand, in dem du nicht weißt, in welcher Domäne du dich befindest. Die natürliche Reaktion: Du greifst auf die Handlungslogik zurück, die dir am vertrautesten ist — und die ist fast immer falsch für den aktuellen Kontext.

Merkmale:

• Unklarheit über die Natur der Situation
• Rückgriff auf bevorzugte Handlungsmuster
• Höchstes Risiko für Fehlentscheidungen

Warum Disorder gefährlich ist: Ein Manager mit Ingenieursausbildung wird ein Problem im Disorder-Zustand instinktiv als „kompliziert” behandeln und eine Analyse starten. Ein Manager mit Startup-Erfahrung wird es als „komplex” behandeln und Experimente starten. Beide können richtig liegen — aber beide können auch fundamental falsch liegen, wenn die Situation tatsächlich chaotisch ist und sofortiges Handeln erfordert.

Handlungsempfehlung: Zerlege die Situation in kleinere Teile und ordne jeden Teil einer Domäne zu. Ein großes Innovationsprojekt hat wahrscheinlich Elemente in allen vier Domänen: Die technische Plattform ist kompliziert. Das Kundenverhalten ist komplex. Der Budgetprozess ist klar. Und die regulatorische Situation könnte chaotisch sein.

Cynefin und Innovation: Warum das Framework für Innovationsmanagement unverzichtbar ist

Das Fundamental-Problem: Einheitsmethodik für verschiedene Kontexte

Die meisten Innovationsmanagement-Frameworks — Stage-Gate, Lean Startup, Design Thinking — sind kontextspezifisch, werden aber kontextuniversell eingesetzt. Stage-Gate funktioniert hervorragend in der komplizierten Domäne (klar definiertes Problem, Expertenwissen verfügbar, vorhersagbare Ursache-Wirkungs-Ketten). In der komplexen Domäne wird Stage-Gate zum Hindernis, weil seine linearen Gates Iteration behindern.

Cynefin löst dieses Problem nicht, indem es eine neue Methode vorschlägt, sondern indem es eine vorgelagerte Diagnostik bietet: Welche Art von Problem hast du — und welche Methode passt dazu?

Domäne	Innovationstyp	Passende Methode	Falsche Methode
Clear	Inkrementelle Verbesserung	Standard-Prozessoptimierung, Lean	Design Thinking (Overkill)
Complicated	Sustaining Innovation	Stage-Gate, Lean Six Sigma, Experten-Reviews	Agile Exploration (unnötig)
Complex	Disruptive Innovation, neue Geschäftsmodelle	Design Thinking, Lean Startup, Safe-to-Fail Probes	Stage-Gate (zu linear), detaillierte Business Cases (nicht validierbar)
Chaotic	Krisenbewältigung, radikale Pivots	Sofortiges Handeln, klare Kommunikation, Taskforce	Partizipative Prozesse, langfristige Planung

Safe-to-Fail im Innovationsportfolio

Ein Innovationsportfolio in einem DACH-Unternehmen enthält typischerweise Projekte in verschiedenen Domänen. Cynefin hilft, jedem Projekt die richtige Steuerungslogik zuzuordnen:

Praxisbeispiel: Innovationsportfolio eines Automobilzulieferers

Ein DACH-Automobilzulieferer hat fünf Innovationsprojekte im Portfolio:

1. Produktionseffizienz steigern → Clear. Best Practice anwenden, standardisieren.
2. Neue Sensorik-Plattform entwickeln → Complicated. Expertenwissen zusammenbringen, analysieren, Good Practice wählen.
3. Mobility-as-a-Service-Geschäftsmodell testen → Complex. Safe-to-Fail Probes starten, mit Kunden experimentieren.
4. Auf Halbleiterengpass reagieren → Chaotic (war es 2021). Sofort handeln, Lieferketten umbauen.
5. Einstieg in Wasserstoff-Technologie evaluieren → Disorder. Noch unklar, ob dies ein kompliziertes (Technologie) oder komplexes (Markt) Problem ist. Erste Diagnostik nötig.

Ohne Cynefin würde der Zulieferer alle fünf Projekte durch denselben Stage-Gate-Prozess schicken. Mit Cynefin: Projekt 1-2 durchlaufen Stage-Gate. Projekt 3 wird mit parallelen Experimenten gemanagt. Projekt 4 bekommt eine Taskforce. Projekt 5 beginnt mit einer Domänen-Diagnostik.

Cynefin vs. Stacey Matrix: Was ist der Unterschied?

Die Stacey Matrix (Ralph Stacey, 1996) wird oft als Alternative oder Ergänzung zu Cynefin genannt. Beide adressieren Komplexität, aber mit unterschiedlichen Ansätzen:⁴

Dimension	Cynefin	Stacey Matrix
Achsen	Keine expliziten Achsen (Kontexte, nicht Dimensionen)	Zwei Achsen: Anforderungsklarheit × Technologiesicherheit
Domänen	5 (Clear, Complicated, Complex, Chaotic, Disorder)	4 Zonen (Simple, Complicated, Complex, Chaos) + „Zone of Agreement/Certainty”
Dynamik	Explizit: Domänen verschieben sich, Grenzen sind durchlässig	Statischer: Position auf der Matrix wird einmal bestimmt
Theoretische Basis	Komplexitätstheorie, Sense-Making, kognitive Wissenschaft	Systemtheorie, Kontingenztheorie
Stärke	Handlungslogik pro Domäne, dynamische Verschiebungen	Intuitive Visualisierung, schnelle Einordnung
Schwäche	Erfordert Übung in der Diagnostik	Suggeriert statische Einordnung, weniger differenziert

Empfehlung: Nutze die Stacey Matrix als schnelle Erstdiagnostik in Workshops (sie ist intuitiver). Nutze Cynefin für die fortlaufende Steuerung, weil es die Dynamik zwischen Domänen besser abbildet und konkrete Handlungslogiken liefert.

Häufige Cynefin-Fehler

Fehler 1: Komplex mit Kompliziert verwechseln

Der häufigste und teuerste Fehler. Ein kompliziertes Problem hat eine richtige Lösung, die du durch Analyse finden kannst. Ein komplexes Problem hat keine vorhersagbare Lösung — sie emergiert durch Interaktion mit dem System. Wenn du ein komplexes Problem als kompliziert behandelst, erstellst du einen detaillierten Plan, der an der Realität scheitert. Wenn du ein kompliziertes Problem als komplex behandelst, experimentierst du unnötig, statt die vorhandene Expertise zu nutzen.

Test: Kann ein Experte dir die Lösung sagen, wenn du ihm genug Informationen gibst? Wenn ja: kompliziert. Wenn kein Experte die Lösung vorhersagen kann, weil sie von Interaktionen abhängt, die noch nicht stattgefunden haben: komplex.

Fehler 2: Cynefin als statische Einordnung nutzen

Situationen bewegen sich zwischen Domänen. Ein Projekt, das letzte Woche komplex war, kann diese Woche in den chaotischen Bereich kippen (z.B. durch eine plötzliche regulatorische Änderung). Ein Problem, das kompliziert begann, kann sich als komplex herausstellen, wenn die Experten sich widersprechen und die Analyse keine eindeutige Lösung liefert.

Fehler 3: Nur das Gesamtproblem einordnen

Die meisten realen Probleme haben Teilaspekte in verschiedenen Domänen. Eine Business Transformation hat klare Elemente (regulatorische Anforderungen), komplizierte Elemente (Technologieauswahl), komplexe Elemente (Kulturwandel) und möglicherweise chaotische Elemente (Marktdisruption). Cynefin auf das Gesamtproblem anzuwenden, ist zu grob. Wende es auf die Teilprobleme an.

Fehler 4: Die Disorder-Domäne ignorieren

In der Praxis befinden sich Führungsteams häufiger in Disorder als sie zugeben. Die natürliche Reaktion — auf die vertraute Handlungslogik zurückgreifen — ist die gefährlichste. Ein Führungsteam, das zugibt „Wir wissen nicht, in welcher Art von Situation wir uns befinden”, ist besser aufgestellt als eines, das instinktiv handelt.

Fehler 5: Cynefin als Ausrede für Passivität nutzen

„Das ist komplex, da kann man nichts planen” ist keine Handlungsstrategie. Cynefin sagt nicht, dass komplexe Situationen unsteuerbar sind. Es sagt, dass sie anders gesteuert werden müssen: durch parallele Experimente, nicht durch detaillierte Pläne. Safe-to-Fail Probes sind aktive Eingriffe, nicht passives Beobachten.

Cynefin in der Praxis: Workshop-Format für Innovationsteams

Domänen-Mapping in 90 Minuten

Ziel: Das Innovationsportfolio nach Cynefin-Domänen diagnostizieren und die Steuerungslogik pro Projekt anpassen.

Schritt 1: Problem-Inventar (20 Min) Jedes Teammitglied schreibt die drei wichtigsten aktuellen Herausforderungen oder Projekte auf Karten.

Schritt 2: Domänen-Diagnostik (30 Min) Für jede Karte: Diskussion entlang der diagnostischen Fragen:

• Gibt es eine bekannte, bewährte Lösung? → Clear
• Gibt es Experten, die die Lösung analysieren können? → Complicated
• Hängt die Lösung von Interaktionen ab, die wir nicht vorhersagen können? → Complex
• Ist die Situation instabil und erfordert sofortiges Handeln? → Chaotic
• Sind wir uns unsicher, in welcher Domäne wir uns befinden? → Disorder

Schritt 3: Methodenzuordnung (20 Min) Für jede Karte: Welche Methode passt zur diagnostizierten Domäne? Wo setzen wir aktuell eine Methode ein, die nicht zum Kontext passt?

Schritt 4: Handlungsplanung (20 Min) Die drei wichtigsten Anpassungen identifizieren und konkrete nächste Schritte definieren.

Häufig gestellte Fragen

Was ist das Cynefin Framework einfach erklärt?

Das Cynefin Framework ist ein Entscheidungsrahmen, der dir hilft zu erkennen, in welcher Art von Situation du dich befindest — und welche Herangehensweise dazu passt. Es unterscheidet fünf Domänen: Clear (bekannte Lösung), Complicated (Expertenlösung), Complex (experimentelle Lösung), Chaotic (sofortiges Handeln) und Disorder (Unklarheit über die Situation). Der Kern: Nicht jedes Problem braucht dieselbe Methode.

Wie spricht man Cynefin aus?

„Kuh-NEH-vin”. Das Wort stammt aus dem Walisischen und bedeutet „Lebensraum” oder „Ort der Zugehörigkeit” — mit der Konnotation, dass der eigene Kontext einen auf unbewusste Weise prägt.

Was ist der Unterschied zwischen kompliziert und komplex?

Kompliziert: Es gibt eine richtige Lösung, die ein Experte durch Analyse finden kann (z.B. eine Brücke bauen). Komplex: Die Lösung ist nicht vorhersagbar und entsteht erst durch Interaktion mit dem System (z.B. einen Kulturwandel einleiten). Komplizierte Probleme löst du durch Expertise. Komplexe Probleme löst du durch Experimente.

Wie hilft Cynefin bei Innovation?

Die meiste Innovation findet in der komplexen Domäne statt — dort, wo die Lösung nicht vorhersagbar ist. Cynefin hilft dir, zwischen Projekten zu unterscheiden, die Analyse brauchen (Complicated) und solchen, die Experimente brauchen (Complex). Das verhindert den häufigsten Fehler: ein komplexes Innovationsprojekt mit der Methodik eines komplizierten Projekts zu steuern.

Was sind Safe-to-Fail Probes?

Kleine, schnelle, billige Experimente, die parallel laufen und Erkenntnisse über ein komplexes System liefern. Wenn ein Experiment funktioniert, wird es verstärkt. Wenn es nicht funktioniert, wird es gedämpft — ohne systemischen Schaden. Safe-to-Fail Probes sind das zentrale Handlungsinstrument in der komplexen Domäne.

Wann ist ein Problem chaotisch statt komplex?

In der komplexen Domäne hast du Zeit für Experimente — die Situation ist dynamisch, aber nicht instabil. In der chaotischen Domäne hast du keine Zeit: Die Situation erfordert sofortiges Handeln, weil das System instabil ist. Typische chaotische Situationen: Cyberangriff, plötzlicher Markteinbruch, akute Krise.

Methodik & Quellen

Dieser Artikel basiert auf 10 akademischen und Praxisquellen, darunter die Grundlagenwerke von Snowden (1999, 2007, 2020), die Komplexitätstheorie (Kauffman, Santa Fe Institute), die Stacey Matrix (1996) sowie Praxisanwendungen im Innovationsmanagement.

SERP-Befund: Die deutschsprachigen Top-10-Ergebnisse für „Cynefin Framework” sind oberflächliche Einführungen (Definition + 4/5 Domänen-Beschreibung). Kein Ergebnis verbindet Cynefin systematisch mit Innovationsmanagement, erklärt Safe-to-Fail Probes mit einem konkreten DACH-Beispiel, bietet einen strukturierten Vergleich mit der Stacey Matrix oder warnt vor dem häufigsten Fehler (Komplex mit Kompliziert verwechseln). Dieser Artikel schließt diese vier Lücken.

Limitationen: Cynefin ist primär ein qualitatives Sense-Making-Framework. Empirische Studien zur Wirksamkeit in Unternehmenskontexten sind begrenzt. Die Domänenzuordnung ist subjektiv und erfordert Übung — verschiedene Teams können dieselbe Situation unterschiedlichen Domänen zuordnen.

Offenlegung: SI Labs begleitet Unternehmen bei der Entwicklung von Service-Innovationsfähigkeiten. Cynefin ist eines der Diagnose-Frameworks, die wir nutzen, um den richtigen Methodenmix für Innovationsprojekte zu bestimmen — kein eigenständiges Beratungsprodukt.

Quellenverzeichnis

Footnotes

1. Snowden, Dave. „Complex Acts of Knowing: Paradox and Descriptive Self-Awareness.” Journal of Knowledge Management 6, Nr. 2 (2002): 100—111. Erste akademische Beschreibung des Cynefin-Frameworks mit Herleitung des Namens. ↩

2. Snowden, David J. und Mary E. Boone. „A Leader’s Framework for Decision Making.” Harvard Business Review 85, Nr. 11 (November 2007): 68—76. Der Artikel, der Cynefin im Management-Mainstream etablierte. Beschreibt die vier ursprünglichen Domänen (Simple, Complicated, Complex, Chaotic) plus Disorder. ↩ ↩²

3. Snowden, Dave, Zhen Goh und Sue Borchardt. Cynefin — Weaving Sense-Making into the Fabric of Our World. Cognitive Edge / The Cynefin Company, 2020. Aktualisierung des Frameworks: Umbenennung von „Simple” zu „Clear”, erweiterte Darstellung der Domänen-Dynamiken. ↩ ↩²

4. Stacey, Ralph D. Strategic Management and Organisational Dynamics: The Challenge of Complexity. Pitman Publishing, 1996. Die Stacey Matrix als Vorläufer und Parallele zu Cynefin. ↩