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Erfahrungswissen sichern im Mittelstand

Warum KI an implizitem Wissen scheitert

Veröffentlicht am 07. Oktober 2026

In vielen Abteilungen gibt es eine Person, ohne die bestimmte Entscheidungen nicht fallen. Sie weiß, welcher Kunde bei welcher Formulierung eigentlich etwas anderes meint, welche Toleranz auf der Zeichnung steht und welche in der Praxis gilt. Wenn diese Person geht, geht dieses Wissen mit.

Viele Unternehmen setzen auf KI – die Idee ist richtig, die Reihenfolge oft nicht.

Viele Unternehmen setzen an dieser Stelle auf KI. Ein Assistent soll das Wissen bündeln, Fragen beantworten und neue Kolleginnen und Kollegen unterstützen. Die Idee ist richtig, die Reihenfolge oft nicht.

Denn eine KI kann nur auf das zugreifen, was jemand vorher explizit gemacht hat. Sie arbeitet mit Handbüchern, Tickets, Prüfprotokollen und E-Mails. Das, was den Unterschied zwischen einem erfahrenen und einem neuen Mitarbeiter ausmacht, steht dort selten.

Was Erfahrungswissen von Dokumentation unterscheidet

Dokumentation

Beschreibt, wie ein Ablauf gedacht ist. Offiziell, vollständig, normiert.

Erfahrungswissen

Beschreibt, wie er tatsächlich funktioniert – mit Ausnahmen, Abkürzungen und Entscheidungen, die nirgends vorgesehen sind.

Hinzu kommt, dass Erfahrungswissen zum großen Teil implizit ist. Erfahrene Fachleute können oft gar nicht sagen, was sie alles wissen. Sie handeln richtig, ohne die Regel dahinter benennen zu können. Die eigentlichen Entscheidungskriterien zeigen sich erst am konkreten Fall.

Wer an dieser Stelle automatisiert, ohne das Wissen vorher zu erheben, automatisiert Gewohnheit statt Kompetenz.

Wissen am Prozess erheben

Erfahrungswissen lässt sich nicht per Fragebogen einsammeln. Es braucht einen Rahmen, der den Prozess sichtbar macht, und Gespräche, die am echten Fall ansetzen.

01

S – Suppliers (Lieferanten)

Woher kommen die Inputs wirklich?

02

I – Inputs (Eingaben)

Was passiert, wenn ein Input unvollständig ist?

03

P – Process (Prozess)

Welche Entscheidungen fallen – und warum?

04

O – Outputs (Ergebnisse)

Was ist das tatsächliche Ergebnis?

05

C – Customers (Kunden)

Wer entscheidet, und nach welchem Kriterium?

Auf diesem Rahmen setzen strukturierte Gespräche auf. Statt allgemein nach dem Ablauf zu fragen, geht man gemeinsam durch konkrete Vorgänge der letzten Wochen – Schritt für Schritt. So werden die Regeln sichtbar, die bisher nur im Kopf existierten.

Wissen wandert nicht über ein Formular

"Wissen wandert nicht über ein Formular von einem Kopf in den nächsten, sondern über Gespräche, in denen sich die erfahrene Person ernst genommen fühlt."

— Aus über 30 Jahren Erwachsenenbildung

Diese Gespräche sind keine Dokumentationsaufgabe, die man nebenbei vergibt. Sie verlangen jemanden, der merkt, wann eine Antwort noch nicht die ganze Antwort ist, und der weiß, wie Erwachsene ihr Wissen weitergeben, ohne sich ausgefragt zu fühlen.

Die Wissensaufnahme vor der Tool-Auswahl

Wissen identifizieren

Klären, welches Wissen in welchen Köpfen liegt und welche Entscheidungen davon abhängen.

Wissen erheben

Das Wissen am Prozess erheben und so festhalten, dass Menschen es nutzen können.

KI einsetzen

Erst dann stellt sich die Frage, ob und wie eine KI dabei unterstützen soll – etwa als Assistent, der das erhobene Wissen in der täglichen Arbeit verfügbar macht.

Diese Reihenfolge ist Teil der KI-Readiness-Analyse der KI PRAXIS AKADEMIE. Bevor über Werkzeuge gesprochen wird, wird sichtbar gemacht, wo im Prozess Erfahrungswissen trägt, wo es bereits dokumentiert ist und wo es mit einer Person verschwinden würde.

Der Nutzen geht über das KI-Vorhaben hinaus

Weniger Abhängigkeit von Einzelpersonen

Ein Unternehmen, das sein Erfahrungswissen erhoben hat, ist weniger abhängig von einzelnen Personen.

Schnelleres Onboarding

Neue Mitarbeitende werden schneller eingearbeitet.

Prozesse endlich beschreibbar

Prozesse können überhaupt erst verbessert werden, weil sie endlich beschrieben sind.

Eine KI wird nur so gut wie das Wissen, auf das sie zugreifen kann. Wer das Erfahrungswissen seiner besten Leute sichert, bevor sie gehen, schafft die Grundlage für jede spätere Automatisierung.