Vom Wissenstransfer zur Wissensbewahrung mit künstlicher Intelligenz

Im Fachkräftemangel kann künstliche Intelligenz helfen, das Wissensmanagement zu optimieren und Wissen im Unternehmen sichtbar, nutzbar und dauerhaft verfügbar zu machen.

Fachkräftemangel und Wissensverlust – eine doppelte Herausforderung

Wissen ist eine zentrale Ressource für Unternehmen und spielt in nahezu jedem Geschäftsprozess eine Rolle. Viele Unternehmen stehen jedoch vor der Herausforderung, dass dieses Wissen verstreut in verschiedenen Systemen und Köpfen liegt, unstrukturiert oder veraltet ist. Durch den sich verschärfenden Fachkräftemangel besteht gleichzeitig die Gefahr, dass wertvolles Fachwissen potenziell verloren geht. Denn: Laut dem Institut der Deutschen Wirtschaft werden bis 2036 alle Babyboomer das gesetzliche Rentenalter erreichen – damit verlassen 19,4 Millionen Arbeitskräfte den Arbeitsmarkt, während nur 12,5 Millionen junge Erwerbstätige nachrücken. 

Wissen im Unternehmen zu bewahren, zu konsolidieren und zugänglich zu machen, wird damit zur strategischen Notwendigkeit – nicht nur, um langfristig Wettbewerbsvorteile zu sichern, sondern auch, um neues Potenziale zu identifizieren, kontinuierliches Lernen zu ermöglichen und sich zukunftsfähig aufzustellen.

KI als wichtiges Werkzeug gegen den Wissensverlust nutzen

Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei unterstützen, dieser Entwicklung aktiv zu begegnen – etwa, indem sie hilft, Wissen nicht nur effizient zu sichern, sondern auch strukturiert und schnell auffindbar zu machen. Dieser KI-gestützte Prozess wird als Knowledge Retrieval bezeichnet. 

Wie groß das Potenzial dieses Ansatzes eingeschätzt wird, zeigt eine aktuelle Umfrage der Harvard Business Review Analytic Services unter Fach- und Führungskräften aus dem Bereich organisatorisches Lernen: 86 Prozent der Befragten glauben, dass KI-Tools die Qualität von Wissenstransfer und -sicherung deutlich verbessern können. Bereits 17 Prozent haben entsprechende Pilotprojekte gestartet, 24 Prozent planen erste Schritte. Drei konkrete Situationen zeigen besonders deutlich, wie wirkungsvoll Knowledge Retrieval sein kann.

Drei Anwendungsszenarien für den KI-Einsatz im Wissenstransfer

1. Wissen sichern beim Ausscheiden von Mitarbeitenden

Wenn erfahrene Fachkräfte das Unternehmen verlassen – sei es in den Ruhestand oder durch einen internen Wechsel – droht oft der Verlust von wertvollem Erfahrungswissen, das nirgendwo dokumentiert ist. KI-gestützte Tools können hier strukturell unterstützen: So ermöglichen digitale Interview- oder Transkriptionslösungen, etwa in Verbindung mit Natural Language Processing (NLP), das automatisierte Erfassen, Verschlagworten und Kategorisieren von Transfergesprächen. 

Ein anderes Beispiel bietet die Deutsche Bahn: Dort wurde ein zentrales Wissensmanagementsystem aufgebaut, das sicherheitsrelevante Informationen systematisch erfasst und barrierefrei zugänglich macht. Durch die Integration von Nutzerfeedback und modernen Technologien gelingt es, Erfahrungswissen gezielt zu sichern und neuen Mitarbeitenden strukturiert bereitzustellen – insbesondere in sicherheitskritischen Bereichen. So wird Wissen nicht nur bewahrt, sondern aktiv weitergegeben, auch wenn erfahrene Fachkräfte das Unternehmen verlassen.

2. Wissenssilos aufbrechen und verteiltes Wissen bündeln

In vielen Unternehmen ist Wissen in unterschiedlichen Abteilungen, Systemen oder Personen isoliert. Das erschwert nicht nur die Zusammenarbeit, sondern auch Innovationsprozesse. KI-gestützte Knowledge-Retrieval-Systeme helfen, diese Silos zu überwinden: Durch eine semantische Suche und zentrale Wissensplattformen können Inhalte unabhängig von Dateiformat oder Speicherort auffindbar gemacht werden. 

Wie das funktionieren kann, zeigt die Hamburger Sparkasse (HASPA). Für alle Prozesse im Personalbereich ist die GuideCom HR Suite als Software im Einsatz – inklusive eines smarten HR-Assistenten, der den Personalservice entlastet und Mitarbeitenden rund um die Uhr verlässliche Antworten liefert. Dafür greift der digitale Assistent auf interne und externe Datenquellen zu – etwa auf andere Module der HR Suite wie das Urlaubskonto oder interne Wikis der HASPA selbst – und beantwortet Fragen zu Themen wie Elterngeld, Resturlaub oder Jobrad direkt im Chat. Er bündelt damit erstmals im Haus alle für die Antworten relevanten Informationen aus verschiedenen Systemen an einer Stelle. Auf diese Weise wird ein zentraler Zugangspunkt für HR-Wissen geschaffen, der Informationsflüsse beschleunigt, Servicequalität steigert und Wissenssilos konsequent auflöst.

3. Implizites Wissen sichtbar und nutzbar machen

Implizites Wissen, also das Wissen aus Erfahrung, Intuition und täglicher Praxis, ist besonders schwer greifbar – und oft auch besonders wertvoll. KI kann helfen, dieses Wissen zu erschließen: Zum Beispiel durch Aufzeichnung von Meetings, Analyse von Sprachinhalten und Verschlagwortung relevanter Themen.

Das Forschungsprojekt KIproWork hat hierfür beispielsweise gemeinsam mit der Eisenwerk Würth eine KI-gestützte Lösung entwickelt, die prozedurales Wissen automatisch während der Arbeit dokumentiert. Dazu wird das Klickverhalten von Mitarbeitenden bei der Ausführung ihrer Aufgaben erfasst und analysiert. Die daraus entstehenden Prozessdokumentationen werden intelligent aufbereitet und anderen Mitarbeitenden bedarfsgerecht zur Verfügung gestellt.

Qualität, Datenschutz, Verantwortung – KI braucht klare Leitplanken

So vielversprechend der Einsatz von KI im Wissensmanagement auch ist – er bringt auch Herausforderungen mit sich. Eine der größten liegt in der Qualität der gewonnenen Inhalte: Die Verlässlichkeit von KI-generiertem Wissen hängt maßgeblich von der Qualität und Vielfalt der zugrunde liegenden Daten ab. Wenn diese verzerrt, unvollständig oder nicht ausreichend kontextualisiert sind, können Missverständnisse und fehlerhafte Rückschlüsse entstehen. Deshalb braucht es eine sorgfältige Kontrolle – idealerweise durch erfahrene Mitarbeitende, die Inhalte regelmäßig validieren und bei Bedarf korrigieren.

Hinzu kommt der sensible Umgang mit personenbezogenen Daten. Gerade im Rahmen automatisierter Dokumentationen, etwa bei der Aufzeichnung von Meetings oder Wissensgesprächen, ist der Datenschutz ein zentrales Thema. Die Zustimmung aller Beteiligten sowie transparente und sichere Prozesse zur Speicherung und Verarbeitung sind unerlässlich. Nur so kann sichergestellt werden, dass der Einsatz von KI nicht nur effizient, sondern auch verantwortungsvoll erfolgt.

Nutzerfreundlichkeit als Schlüssel zur Akzeptanz

Eine zentrale Rolle für einen erfolgreichen Wissenstransfer spielt zudem die Nutzerfreundlichkeit der ausgewählten Software. Studien zeigen, dass sowohl die Akzeptanz gegenüber Tools zu Wissenssicherung als auch die Motivation zu ihrer Nutzung ansteigt, je besser die User Experience ist und je klarer der Mehrwert für die eigene Arbeit erkennbar ist. Die Umfrage der Harvard Business Review Analytic Services zeigt sogar, dass 41 Prozent der befragten Unternehmen Schwierigkeiten bei der Implementierung eines Tools in diesem Bereich hatten, da es keine ausreichende Nutzerfreundlichkeit gab.

Fazit: Mit klarem Fokus starten – und skalieren, was funktioniert

Der Einsatz von KI im Wissensmanagement bietet enormes Potenzial – vorausgesetzt, er wird strategisch und mit Augenmaß umgesetzt. Statt mit der größtmöglichen Lösung zu starten, empfiehlt es sich, zunächst gezielte Anwendungsbereiche zu identifizieren und erste Pilotprojekte umzusetzen.

Besonders entscheidend sind dabei zwei Faktoren: Benutzerfreundlichkeit und Datenschutz. Nur wenn Mitarbeitende die Tools gerne und sicher nutzen, entfaltet die Technologie ihren vollen Nutzen. Eine übergreifende Lösung für den Personalbereich wie die GuideCom HR Suite, die bei der HASPA im Einsatz ist, kann hierbei von enormem Vorteil sein: Die KI profitiert von konsolidierten Daten und reibungslosen Abläufen, während die Mitarbeitenden sich intuitiv, schnell und einfach in der Lösung zurechtfinden. So schaffen Unternehmen die optimale Grundlage für skalierbares, nachhaltiges Wissensmanagement.