Von Martin Luckmann
Ausgangslage: Das Bermuda-Dreieck des Wissensmanagements
In vielen Organisationen existiert ein grundlegendes Defizit im Umgang mit Wissen – insbesondere dort, wo Erfahrungswissen von Einzelpersonen die Grundlage für operative und strategische Entscheidungen bildet. Drei zentrale Elemente eines ganzheitlichen Wissensmanagements sind dabei oft unzureichend ausgebaut oder fehlen vollständig:
1. Wissensgewinnung – Know-how, das sogenannte implizite Wissen verbleibt in Köpfen erfahrener Mitarbeitender und wird selten systematisch abgefragt, geschweige denn dokumentiert.
2. Wissensspeicherung – selbst wenn Wissen erhoben wird, wird es häufig unstrukturiert, unvollständig oder unzugänglich dokumentiert.
3. Wissensnutzung – vorhandenes Wissen wird in konkreten Anwendungsfällen nicht gefunden, nicht verstanden oder nicht genutzt.
Die Folgen sind gravierend: kostspieliger Wissensverlust beim Personalwechsel, ineffiziente Projektarbeit, wiederholte Fehler und eine geringe Lernfähigkeit der Organisation.
Die Lösung: KI-Integriertes Wissensmanagement
Die Community of Ki hat mit dem Konzept des KI-integrierten Wissensmanagements einen Lösungsansatz entwickelt, der diese drei Schwächen gezielt löst – durch den intelligenten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in allen Phasen des Wissensmanagements.
Wissensgewinnung mit KI: Die KI übernimmt die Durchführung strukturierter, empathischer Interviews mit Wissensträger:innen. Sie folgt dabei vordefinierten Taxonomien, erkennt thematische Lücken und stellt gezielte Rückfragen. Implizites Wissen wird so systematisch explizit gemacht – auch in dialogischen, mehrstufigen Gesprächsformaten.
Wissensspeicherung mit KI: Die Aussagen aus Interviews werden von der KI automatisch strukturiert, in wiederverwendbare Wissensbausteine (Chunks) zerlegt und mit Metadaten versehen. Dabei wird auf Verständlichkeit, Konsistenz und Vollständigkeit geachtet. Inhalte können in verschiedenen Formaten gespeichert werden – von Textmodulen über Q&A-Elemente bis hin zu Lessons Learned.
Wissensnutzung mit KI: Über eine semantische Suchfunktion, kontextbasierte Empfehlungen und intelligente Fragenbeantwortung wird das gesicherte Wissen für andere Mitarbeitende direkt zugänglich gemacht – beispielsweise beim Onboarding, bei Projektstarts oder im technischen Support. So wird Wissen dort nutzbar, wo es tatsächlich gebraucht wird.
Technische Umsetzung und organisatorische Einbettung
Technisch basiert die Lösung auf leistungsfähigen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT, Ollama oder Claude, die durch kontrolliertes Prompting, Taxonomie-Anbindung und Rückkopplungsschleifen gezielt gesteuert werden. Ergänzend können interne Dokumente über Retrieval-Augmented Generation (RAG) eingebunden werden, um die Antwortqualität weiter zu erhöhen. Das Ganze kann auch in Agenten oder Copiloten eingebunden werden.
Das System kann cloudbasiert oder on-premise betrieben werden und erfüllt dabei hohe Anforderungen an Datenschutz, Zugriffssicherheit und Nachvollziehbarkeit. Die Organisation entscheidet selbst über Schnittstellen, Rollenmodelle und Integrationen mit bestehenden Wissensplattformen.
Die organisatorische Einbettung erfolgt über klar definierte Rollen wie zum Beispiel Wissensarchitek:in, KI-Architekt:in, Schulungen und einen etablierten Prozess zur Freigabe und Validierung der Inhalte. Die Interviews und Inhalte werden nicht nur technisch, sondern auch kulturell und methodisch verankert – durch Transparenz, Feedbackmechanismen und schrittweise Einführung.
Praxisbeispiele: Von der Ingenieurfirma bis zur NGO
Eine mittelständische deutsche Ingenieurfirma nutzt das KI-gestützte Interviewverfahren, um das Projektwissen ausscheidender Senior-Ingenieure zu sichern. Vor Projektabschluss oder vor dem Ruhestand führt die KI strukturierte Interviews durch. Die dabei entstehenden Inhalte werden in einem internen Wissensportal automatisch verfügbar gemacht und können als Checklisten, technische Einschätzungen oder Risikoanalysen für Folgeprojekte ausgegeben werden.
Eine internationale Naturschutzorganisation wiederum setzt die Lösung ein, um Feldwissen aus Biodiversitätsprojekten zu sichern, das oft stark kontextgebunden und schwer dokumentierbar ist. Lokale Expert:innen aus Afrika, Asien und Lateinamerika werden per KI-basiertem Interview begleitet. Die gesammelten Erfahrungen werden standardisiert, mehrsprachig gespeichert und global verfügbar gemacht – für Training, Projektplanung und politische Kommunikation.
Kontext: Organisational Embedded AI
Das Konzept des KI-integrierten Wissensmanagements ist ein Baustein der weiter gefassten Strategie der Organisational Embedded AI, wie sie durch die Community of Ki entwickelt wurde.
Organisational Embedded AI bedeutet, dass KI nicht als externes Tool, sondern als strukturierter, rollenintegrierter Akteur innerhalb der Organisation wirkt. Die KI ist nicht nur Datenanalystin oder Assistentin, sondern übernimmt aktiv Aufgaben in Wissensarbeit, Kommunikation, Entscheidungsfindung oder Qualitätssicherung – immer entlang klar definierter Prozesse und mit überprüfbaren Standards.
Das KI-Integrierte Wissensmanagement zeigt beispielhaft, wie diese neue Form der eingebetteten KI in Organisationen konkret aussehen kann: dialogisch, steuerbar, verantwortungsvoll – und mit messbarem Mehrwert.