Wissensmanagement mit KI: Von individuellem Personenwissen zur gemeinsamen Wissensbasis

Warum Wissen heute schwerer zugänglich ist

Wissensarbeit durchläuft einen grundlegenden Wandel: weg von linearen Informationsprozessen hin zu einer digital vernetzten Wissensökonomie. Unternehmen verfügen zwar über reichlich Wissen, doch es liegt über zahlreiche Systeme verteilt und ist im entscheidenden Moment schwer zugänglich. Mitarbeitende verlieren dadurch im Schnitt rund 1,8 Stunden pro Tag* allein mit der Suche nach Informationen – faktisch arbeitet damit eine von fünf Personen permanent am Suchen. Die steigende Geschwindigkeit und Komplexität der Arbeitswelt verschärfen dieses Problem zusätzlich.

Parallel dazu geht mit der Pensionierungswelle der Babyboomer ein enormes Mass an Erfahrungswissen verloren, das oft nie dokumentiert wurde. Viele Führungskräfte sehen diesen drohenden Wissensexodus als ernsthaftes Risiko. Genau hier kann KI unterstützen: Sie macht verteiltes Wissen zugänglich, hilft implizites Know-how zu sichern und verbessert den Zugang zu relevanten Informationen nachhaltig.

*Quelle: https://cottrillresearch.com/various-survey-statistics-workers-spend-too-much-time-searching-for-information/#:~:text=,Source%3A%20Time%20Searching%20for%20Information 

Warum KI unverzichtbar wird

Künstliche Intelligenz (KI) wird zum Schlüssel, um Wissen im Unternehmen effizient zu erfassen, zu strukturieren und im richtigen Moment verfügbar zu machen. Moderne KI-Technologien wie semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder Chatbots können verstreute Informationen in Echtzeit nutzbar machen. Anders als klassische Stichwortsuchen verstehen semantische Ansätze den Inhalt einer Frage und liefern relevante Informationen auch ohne exakte Keywords.

RAG-Systeme verbinden grosse Sprachmodelle mit dem spezifischen Wissen eines Unternehmens. Sie greifen gezielt auf interne Daten zu und liefern kontextbezogene Antworten – inklusive Quellenangabe. Mitarbeitende erhalten so präzise Informationen, ohne lange recherchieren zu müssen.

Doch Technik allein reicht nicht. Die Erfahrungen früherer Digitalisierungsschritte zeigen, dass Unternehmen Prozesse anpassen und Mitarbeitende weiterqualifizieren müssen, damit KI ihr volles Potenzial entfalten kann. KI sollte daher als fester Bestandteil der Knowledge-Management-Architektur geplant werden – nicht als Experiment am Rand. Nur dann wird aus einem wachsenden Wissensproblem eine skalierbare Lösung.

Welche Wissensarten in Unternehmen eine Rolle spielen

Für ein wirksames KI-basiertes Wissensmanagement lohnt sich ein Blick auf die unterschiedlichen Wissensarten im Unternehmen. Grundsätzlich unterscheidet man zwischen explizitem, implizitem und stillschweigendem Wissen.

Wie KI mit diesen Wissensarten umgeht

KI-Systeme können vor allem auf explizites Wissen gut zugreifen. Alles, was digital vorliegt – von Textdokumenten über Wikis bis zu Manuals oder Datenbanken – lässt sich mithilfe von Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning analysieren, indexieren und verknüpfen. Fortschritte in der KI erleichtern es auch, dieses Wissen effizienter nutzbar zu machen: Routinefragen lassen sich über Chatbots beantworten, Dokumente automatisch verschlagworten oder Berichte generieren.

Doch dieses strukturierte Wissen bildet nur die Spitze des Eisbergs. Die große Herausforderung liegt darin, implizites und vor allem stillschweigendes Wissen der Mitarbeitenden sichtbar und nutzbar zu machen. Genau hier stößt klassisches Wissensmanagement an seine Grenzen – und ein systematischer KI-Ansatz wird unverzichtbar. Der demografische Wandel verschärft den Handlungsdruck zusätzlich: Mit jedem erfahrenen Mitarbeitenden, der in den Ruhestand geht, droht wertvolles Erfahrungswissen zu verschwinden. Viele Führungskräfte sehen diesen drohenden Wissensexodus als ein ernsthaftes Risiko und geben zu, dass das Wissen ausscheidender Expertinnen und Experten nur selten konsequent erfasst wird.

Was Organisationen brauchen, damit KI Wirkung entfalten kann

Bevor KI im Wissensmanagement Wirkung entfalten kann, braucht es ein solides Fundament. Dazu gehört vor allem eine klare Wissenslandkarte des Unternehmens: Welche Wissensgebiete existieren? Wo liegen relevante Dokumente und wer verfügt über welches Expertenwissen? Eine solche Wissenslandkarte – grafisch oder als zentraler Katalog – schafft Transparenz über vorhandenes Wissen und macht Lücken sichtbar.

Wie Unternehmen Erfahrungswissen sichtbar machen

Der wohl kritischste Schritt im Wissensmanagement ist die Erfassung des impliziten Wissens, das bisher nur in den Köpfen erfahrener Mitarbeitender steckt. Damit dieses Erfahrungswissen überhaupt zugänglich wird, braucht es eine Kombination aus methodischem Vorgehen und digitaler Unterstützung.

Digitale und KI-gestützte Tools können diesen Prozess wirkungsvoll ergänzen – etwa indem sie Gespräche oder Chats automatisch aufzeichnen, Inhalte analysieren und relevantes Wissen extrahieren. Auch Process-Mining-Tools können Abläufe auswerten und Optimierungswissen sichtbar machen. KI hilft also vor allem dabei, vorhandene Informationen zu strukturieren, Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu dokumentieren.

Damit dieses Wissen jedoch vollständig, kontextreich und nutzbar wird, braucht es zusätzlich bewährte methodische Ansätze. Dazu gehören unter anderem:

Angesichts der anstehenden Pensionierungswelle besteht akuter Handlungsbedarf

Unternehmen sollten identifizieren, welche Expertinnen und Experten in den nächsten Jahren ausscheiden und welches kritische Wissen sie tragen. Ohne gezielten Wissenstransfer drohen wertvolle Erfahrungswerte verloren zu gehen. Die gute Nachricht: Durch die Kombination aus bewährten Methoden und KI-Unterstützung lässt sich implizites Wissen systematisch erfassen und in explizites überführen – und aus einzelnen Wissensträgern entsteht Schritt für Schritt ein skalierbares Wissenssystem.

Vom individuellen Know-how zum skalierbaren Wissenssystem

Damit wird deutlich: Wissensmanagement entwickelt sich vom reinen Informationsverwalten hin zu einem strategischen Bestandteil der Organisationsentwicklung. KI ermöglicht nicht nur, verteiltes Wissen schneller zugänglich zu machen, sondern schafft auch die Grundlage, Erfahrungswissen dauerhaft zu sichern und für Teams nutzbar zu machen. Unternehmen, die diesen Wandel aktiv gestalten, stärken ihre Entscheidungsfähigkeit und schaffen die Basis für eine Organisation, die kontinuierlich lernt und Wissen als echten Wettbewerbsvorteil nutzt.

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