KI und Wissensarbeit: Warum Verstehen vor Implementieren kommt

Es ist ein Paradoxon, das viele Unternehmen kennen: Die Dokumentation wächst, die Wissensdatenbanken quellen über, Confluence-Seiten stapeln sich virtuell zu beeindruckenden Türmen – und dennoch finden Mitarbeitende nicht, was sie suchen. Wissensarbeit bleibt ein Engpass, obwohl die Menge an dokumentiertem Wissen exponentiell steigt. Künstliche Intelligenz wird häufig als Heilsbringer präsentiert, der dieses Problem lösen soll. Doch die Realität ist komplexer, als Marketingversprechen suggerieren.

Bevor Unternehmen in KI-Tools investieren, lohnt sich ein Schritt zurück: Was sind eigentlich Wissensprozesse? Wo kann KI tatsächlich unterstützen – und wo erzeugt sie neue Probleme? Diese Fragen klingen banal, werden aber erstaunlich selten gestellt. Dabei entscheidet die Antwort darüber, ob eine KI-Initiative zum Erfolg wird oder in der Bedeutungslosigkeit verschwindet.

Wissen als strategische Ressource neu denken

In der betriebswirtschaftlichen Theorie gilt Wissen seit Jahrzehnten als vierter Produktionsfaktor neben Arbeit, Kapital und Boden. In der Praxis behandeln viele Unternehmen Wissen jedoch wie eine Nebensache – etwas, das irgendwie da ist und funktioniert, solange niemand genauer hinschaut. Diese Haltung rächt sich spätestens dann, wenn erfahrene Mitarbeitende das Unternehmen verlassen oder wenn schnelle Reaktionen auf Kundenanfragen erforderlich sind.

Die Digitalisierung hat das Problem nicht gelöst, sondern verschärft. Wo früher ein Ordner im Regal stand, existieren heute hunderte Dateien auf verschiedenen Laufwerken, in unterschiedlichen Systemen, mit divergierenden Versionsständen. Die Suche nach der richtigen Information wird zur Detektivarbeit, die wertvolle Arbeitszeit verschlingt.

Der verborgene Kostenfaktor

Studien beziffern den Zeitaufwand für die Informationssuche im Arbeitsalltag auf zwei bis drei Stunden täglich – bei wissensintensiven Tätigkeiten kann dieser Wert noch höher liegen. Multipliziert mit der Anzahl der Mitarbeitenden und ihren Stundensätzen ergibt sich ein Kostenfaktor, der in kaum einer Bilanz auftaucht. Er versteckt sich in ineffizienten Prozessen, in redundant erstellten Dokumenten, in Fehlentscheidungen aufgrund unvollständiger Informationen.

Was Wissensprozesse von Aufgaben unterscheidet

Hier beginnt das Missverständnis, das viele KI-Projekte scheitern lässt: Wissensprozesse sind keine Aufgaben im klassischen Sinne. Eine Aufgabe hat einen definierten Anfang, ein klares Ende und einen messbaren Output. Ein Wissensprozess dagegen ist fließend, kontextabhängig und selten linear.

Wenn eine Mitarbeiterin im Kundenservice eine Anfrage bearbeitet, führt sie eine Aufgabe aus. Wenn sie dabei auf ihr Erfahrungswissen zurückgreift, Zusammenhänge erkennt, die nicht dokumentiert sind, und eine Einschätzung abgibt, die über das Handbuch hinausgeht – dann nutzt sie Wissensprozesse. Der Unterschied liegt in der Art der Informationsverarbeitung: Aufgaben lassen sich standardisieren, Wissensprozesse nur bedingt.

Implizites und explizites Wissen

Die Unterscheidung zwischen implizitem und explizitem Wissen stammt aus der Wissensmanagement-Theorie, hat aber höchst praktische Konsequenzen für den KI-Einsatz. Explizites Wissen lässt sich dokumentieren, durchsuchen und prinzipiell auch von Maschinen verarbeiten. Es steht in Handbüchern, Prozessbeschreibungen, FAQ-Listen. Implizites Wissen hingegen steckt in den Köpfen der Mitarbeitenden – es ist das Gespür für die richtige Lösung, das Erkennen von Mustern, die Jahre an Erfahrung, die sich nicht in Wenn-Dann-Regeln pressen lassen.

Künstliche Intelligenz kann nur mit explizitem Wissen arbeiten. Was nicht dokumentiert ist, existiert für sie nicht. Diese Einschränkung wird in der Begeisterung über neue Technologien häufig übersehen.

Wo KI Wissensprozesse tatsächlich unterstützt

Trotz aller Einschränkungen bietet KI durchaus Potenzial für die Wissensarbeit – allerdings an anderen Stellen, als viele erwarten. Die realistische Einschätzung beginnt mit einer klaren Unterscheidung zwischen zwei grundverschiedenen Funktionen: der Wissenssuche und der Wissensantwort.

Wissenssuche versus Wissensantwort

Die klassische Unternehmenssuche funktioniert nach dem Prinzip der Wissenssuche: Ein System durchforstet Dokumente nach Stichworten und liefert eine Liste von Treffern. Die Verantwortung, aus diesen Treffern die relevante Information zu extrahieren und zu bewerten, liegt beim Menschen. Dieses Modell hat Grenzen, aber es hat auch einen entscheidenden Vorteil: Die Quelle bleibt transparent, der Mensch behält die Kontrolle über die Interpretation.

Moderne KI-Systeme versprechen mehr – sie liefern nicht nur Treffer, sondern direkte Antworten. Die KI formuliert auf Basis der verfügbaren Dokumente eine Aussage, die wie eine verlässliche Information wirkt. Das ist bequem, birgt aber Risiken. Denn die KI trifft Entscheidungen, die der Nutzer nicht nachvollziehen kann: Welche Quellen wurden herangezogen? Wie wurden widersprüchliche Informationen gewichtet? Wurden relevante Dokumente übersehen?

Die Halluzinationsproblematik

Sprachmodelle, die hinter vielen KI-Assistenten stehen, neigen zu einem Phänomen, das in der Fachsprache als Halluzination bezeichnet wird: Sie generieren Aussagen, die plausibel klingen, aber faktisch falsch sind. In einem Unternehmenskontext kann das fatale Folgen haben – etwa wenn ein Kundenservice-Mitarbeiter auf Basis einer falschen KI-Antwort eine Zusage macht, die das Unternehmen nicht halten kann.

Die Herausforderung besteht darin, diese Eigenschaft der Technologie zu verstehen, ohne sie pauschal abzulehnen. Halluzinationen sind kein Bug, der irgendwann behoben wird, sondern ein inhärentes Merkmal probabilistischer Sprachmodelle. Der angemessene Umgang damit ist keine technische, sondern eine organisatorische Frage.

Grenzen und Risiken realistisch einschätzen

Die Debatte über KI im Unternehmen leidet unter einer Polarisierung: Auf der einen Seite stehen euphorische Prognosen über Produktivitätssteigerungen, auf der anderen Seite pauschale Ablehnung aus Angst vor Kontrollverlust. Beide Positionen verfehlen das Wesentliche.

Qualitätssicherung als offene Frage

Wenn KI Wissensantworten generiert, stellt sich unmittelbar die Frage nach der Qualitätssicherung. Wer prüft, ob die Antwort korrekt ist? In traditionellen Prozessen gibt es Instanzen der Qualitätskontrolle – Freigaben, Vier-Augen-Prinzipien, definierte Verantwortlichkeiten. KI-generierte Antworten unterlaufen diese Strukturen, weil sie spontan und individuell entstehen.

Die naive Lösung – jede KI-Antwort manuell zu prüfen – konterkariert den erhofften Effizienzgewinn. Die anspruchsvollere Lösung erfordert ein Umdenken: Nicht die einzelne Antwort wird geprüft, sondern das System als Ganzes. Das setzt jedoch voraus, dass die Organisation versteht, wie das System funktioniert und wo seine Schwachstellen liegen.

Verantwortung und Vertrauen

Wer trägt die Verantwortung, wenn eine KI-gestützte Wissensprozess-Entscheidung schiefgeht? Diese scheinbar juristische Frage hat praktische Konsequenzen für den Arbeitsalltag. Wenn Mitarbeitende befürchten, für Fehler verantwortlich gemacht zu werden, die auf KI-Aussagen basieren, werden sie die Systeme entweder meiden oder sich hinter ihnen verstecken – beides ist nicht im Sinne einer produktiven Nutzung.

Vertrauen in KI-gestützte Wissensprozesse entsteht nicht durch Technikbegeisterung, sondern durch Transparenz über Funktionsweise und Grenzen. Mitarbeitende müssen verstehen, was die KI kann und was nicht, um sie sinnvoll einzusetzen.

Eine gemeinsame Sprache entwickeln

Eines der unterschätzten Probleme bei der Einführung von KI in Wissensprozesse ist die fehlende gemeinsame Sprache. IT-Abteilungen sprechen über Modelle, Embeddings und Vektordatenbanken. Fachabteilungen sprechen über Prozesse, Kunden und Compliance. Zwischen beiden Welten klafft eine Kommunikationslücke, die sich nicht durch technische Schulungen schließen lässt.

Warum Terminologie mehr ist als Semantik

Wenn die IT-Abteilung von einem Knowledge-Management-System spricht, meint sie möglicherweise etwas anderes als die Fachabteilung, die den Begriff ebenfalls verwendet. Solche terminologischen Unschärfen führen zu Missverständnissen, falschen Erwartungen und letztlich zu gescheiterten Projekten.

Eine gemeinsame Sprache für Wissen, Prozesse und KI ist keine akademische Übung, sondern Voraussetzung für eine erfolgreiche Zusammenarbeit. Sie ermöglicht es, Anforderungen präzise zu formulieren, Grenzen klar zu benennen und Erwartungen realistisch zu halten.

Der Wert von Einordnung

Vor der Frage, welches Tool implementiert werden soll, steht die Frage, welches Problem eigentlich gelöst werden soll. Das klingt selbstverständlich, wird aber in der Praxis häufig übersprungen. Die Begeisterung über technologische Möglichkeiten überlagert die nüchterne Analyse der eigenen Wissensprozesse.

Eine systematische Einordnung hilft, den tatsächlichen Handlungsbedarf zu identifizieren. Manchmal liegt das Problem gar nicht in fehlender KI, sondern in unzureichender Dokumentation, in unklaren Zuständigkeiten oder in mangelnder Pflege bestehender Systeme. KI auf solche Probleme anzuwenden, verschärft sie eher, als sie zu lösen.

Wer profitiert am meisten?

Nicht alle Unternehmensbereiche profitieren gleichermaßen von KI-gestützten Wissensprozessen. Die größten Potenziale liegen dort, wo hohe Wissens- und Dokumentationslasten auf wiederkehrende Anfragen treffen.

Fachabteilungen mit hoher Informationsdichte

Service- und Support-Abteilungen sind klassische Kandidaten für KI-Unterstützung: Sie bearbeiten täglich zahlreiche Anfragen, die auf einen begrenzten, aber umfangreichen Wissensbestand zurückgreifen. Wenn ein Kunde nach den Konditionen einer bestimmten Versicherungspolice fragt, sollte die Antwort nicht von der Erfahrung des einzelnen Mitarbeiters abhängen.

Ähnliches gilt für technische Dokumentation, Compliance-Fragen oder interne Wissensverteilung in großen Organisationen. Überall dort, wo Menschen regelmäßig nach Informationen suchen, die irgendwo dokumentiert sind, kann KI Zeit sparen – vorausgesetzt, die Dokumentation ist aktuell und vollständig.

Multiplikatoren und Key User

Eine besondere Rolle kommt denjenigen zu, die als Multiplikatoren zwischen verschiedenen Abteilungen vermitteln. Sie benötigen ein Verständnis sowohl der fachlichen Anforderungen als auch der technologischen Möglichkeiten und Grenzen. Ihr Wissen entscheidet darüber, ob KI-Projekte im Alltag ankommen oder an der Praxis scheitern.

Der Weg zur fundierten Entscheidung

Die Einführung von KI in Wissensprozesse ist keine rein technische Entscheidung. Sie erfordert ein Verständnis der eigenen Organisation, ihrer Wissensprozesse und ihrer Kultur. Dieses Verständnis lässt sich nicht delegieren – weder an die IT-Abteilung noch an externe Berater.

Wer KI sinnvoll einsetzen will, muss zuerst verstehen, wie Wissen im eigenen Unternehmen entsteht, genutzt und weitergegeben wird. Diese Analyse ist anspruchsvoll, aber unerlässlich. Sie schützt vor falschen Erwartungen, vor Fehlinvestitionen und vor der Frustration, wenn hochgepriesene Systeme die versprochene Wirkung verfehlen.

Die Technologie entwickelt sich weiter, die Grundfragen bleiben: Was ist Wissen in unserem Kontext? Wie sieht ein Wissensprozess aus? Wo kann Unterstützung helfen – und wo schadet sie? Wer diese Fragen beantworten kann, ist für die nächste technologische Welle besser gerüstet als jene, die jedem Trend hinterherlaufen.

Fazit

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Wissensprozesse in Unternehmen zu verbessern – aber nicht automatisch und nicht ohne Voraussetzungen. Der entscheidende erste Schritt ist nicht die Auswahl des richtigen Tools, sondern das Verständnis der eigenen Wissensprozesse und der Wirkungslogik von KI. Wer den Unterschied zwischen Wissenssuche und Wissensantwort versteht, wer die Grenzen und Risiken realistisch einschätzt und wer eine gemeinsame Sprache für die Diskussion entwickelt, schafft die Grundlage für fundierte Entscheidungen. Technologie allein löst keine Organisationsprobleme – aber ein klares Verständnis ermöglicht es, Technologie dort einzusetzen, wo sie tatsächlich Wert schafft. Die Investition in dieses Verständnis zahlt sich aus, bevor auch nur ein Euro in Software fließt.