Deutschen Unternehmen geht in den nächsten 15 Jahren viel Erfahrung verloren. Ein Drittel der Erwerbstätigen verabschiedet sich in die Rente – und nimmt sein Wissen mit. Dennoch sollen Prozesse und Kundenservice weiter reibungslos funktionieren. Wissensmanagement mit KI kann helfen, dieses Wissen zu sichern und langfristig nutzbar zu machen.
Deutschen Unternehmen droht in den kommenden Jahren ein erheblicher Verlust an Erfahrungswissen. Nach Angaben des Statistischen Bundesamtes könnten dem deutschen Arbeitsmarkt bis 2039 rund 13,4 Millionen Erwerbstätige verloren gehen. Schon heute sind 24 Prozent der Beschäftigten älter als 55 Jahre. Damit hat Deutschland die ältesten Erwerbstätigen in der Europäischen Union.
Wenn erfahrene Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter das Unternehmen verlassen, entsteht deshalb nicht nur eine personelle Lücke. Mit ihnen geht häufig auch Wissen verloren, das über Jahre gewachsen ist: gewohnte Abläufe, bewährte Lösungswege, informelle Routinen, Kundenwissen oder das Gespür dafür, wann ein Prozess kritisch wird. Dieses Wissen ist oft nicht vollständig dokumentiert, sondern steckt in Köpfen, E-Mails, Projektunterlagen, Servicetickets oder persönlichen Erfahrungswerten.
Die Folgen zeigen sich im Arbeitsalltag schnell. Dokumente müssen neu erstellt werden, weil frühere Versionen nicht auffindbar sind. Neue Mitarbeitende benötigen länger für die Einarbeitung, weil ihnen Erfahrungswerte fehlen. Geschäftskritische Prozesse geraten ins Stocken, weil langjährige Beschäftigte Probleme oft frühzeitig erkannt hätten. Und Unternehmen verlieren an Wettbewerbsfähigkeit, wenn vorhandenes Wissen nicht systematisch gesichert und für andere nutzbar gemacht wird.
Enterprise-KI kann hier ansetzen, indem sie verstreutes Wissen aus Dokumenten, Anwendungen und Gesprächen erschließt und in ein unternehmensweites Wissensmodell überführt. So entsteht aus individuellem Erfahrungswissen ein digitales Unternehmensgedächtnis, das Mitarbeitende im Alltag unterstützt und zugleich die Grundlage für den sinnvollen Einsatz agentenbasierter KI schafft.
Wissensmanagement mit KI: Aus den Köpfen ins Unternehmens-Gedächtnis
Damit aus individuellem Erfahrungswissen ein nutzbarer Wissensbestand für das gesamte Unternehmen wird, braucht es strukturierte Modelle, die Inhalte erfassen, verknüpfen und auffindbar machen. Squirro stellt drei Wege vor, wie Unternehmen gelebte Praxis, Erinnerung und Erfahrung allen zugänglich machen:
- Daten in einer Single Source of Truth zusammenführen
Viel Wissen ist bereits dokumentiert – es findet nur keiner mehr. Denn es steckt in PDF- und Word-Dateien, liegt in SharePoint-Ordnern oder verbirgt sich in internen Richtlinien. Enterprise-KI-Plattformen führen diese verteilten Datenquellen in einer zentralen, verlässlichen Informationsbasis zusammen. Über ein granulares Berechtigungskonzept lassen sich Inhalte anschließend einem definierten Personenkreis oder dem gesamten Unternehmen zur Verfügung stellen und semantisch durchsuchen. - Informelles Wissen aus Tools extrahieren
Erfahrungswerte aus situativen Entscheidungen finden sich nicht in sorgfältig aufbereiteten Dateien. Sie entstehen im Tagesgeschäft und verbergen sich in E-Mails, Microsoft-Teams-Chats, CRM-Einträgen, Servicemanagement-Tickets oder Projektmanagement-Boards. Hier sind bewährte Workarounds dokumentiert, Entscheidungsgrundlagen festgehalten und über Jahre gelebte informelle Routinen verborgen. Eine Enterprise-KI kann dieses Wissen analysieren, indexieren und Themen logisch miteinander verknüpfen – abrufbar über natürliche Sprache. - Erfahrungswissen zugänglich machen
Das wertvollste Know-how steckt allerdings nicht in Dokumenten oder Apps sondern in den Köpfen erfahrener Mitarbeiter. Verlassen diese das Unternehmen oder gehen in den Ruhestand, geht ihre wertvolle Erfahrung verloren. Durch gezielte Interviews mit den ausscheidenden Mitarbeitenden lässt sich dieser Erfahrungsschatz sicherstellen und implizites Wissen verfügbar machen. Generative KI verarbeitet solche Gespräche automatisch und klassifiziert den Inhalt, ordnet ihn kontextbezogen ein und integriert ihn in ein unternehmensweites Wissensmodell – auch bei großen Datenmengen. So wird Erfahrungswissen strukturiert, auffindbar und langfristig nutzbar.
📌Lesetipp: Business Software im KI-Zeitalter
Wie KI die Rolle moderner Unternehmenssoftware verändert erläutern Dr. Karsten Sontow und Dr. Volker Liestmann in ihrem Beitrag „Business Software im KI-Zeitalter: Wie aus Assistenz operative Handlungsfähigkeit wird.“
Der Fachartikel beschreibt, wie sich Unternehmenssoftware von der Assistenz zur operativen Handlungsfähigkeit entwickelt – und warum KI-Fähigkeit, Governance und Datenqualität künftig zentrale Kriterien bei der Bewertung von Business Software werden.
➡️ Business Software im KI-Zeitalter: Wie aus Assistenz operative Handlungsfähigkeit wird
Vom Datenpunkt zum Wissensmodell
Für jede Methode gilt: Sicherheit steht an erster Stelle und muss tief im Prozess verankert sein. Dazu gehören robuste Schutzmaßnahmen gegen unbefugten Zugriff, die DSGVO-konforme Verarbeitung personenbezogener Daten und der Schutz von geistigem Eigentum. Eine Unternehmens-KI-Plattform muss strikte Zugriffskontrollen durchsetzen und klare Richtlinien für Datenverarbeitung und Inhaltsnutzung etablieren. Nur dann lässt sich sicherstellen, dass sensible Informationen nicht in falsche Hände gelangen und zugleich rechtliche sowie unternehmensinterne Vorgaben eingehalten werden.
Der Aufbau eines Wissensmodells erfolgt in mehreren Schritten. Zunächst definieren die Fachabteilungen eine gemeinsame Taxonomie und Ontologie. Sie legen zentrale Begriffe fest – etwa Produkte, Kundensegmente, Prozesse oder Normen – und bestimmen deren Beziehungen zueinander. Diese Beschreibungen und Beziehungen bildet die Enterprise-KI-Plattform anschließend als Graph ab.
Im nächsten Schritt liest die KI-Plattform unstrukturierte und strukturierte Datenquellen aus. Dabei erkennt sie bereits erfasste Begriffe und Konzepte wieder und ordnet diese korrekt zu. Neue Begriffe schlägt die KI zur fachlichen Prüfung und Aufnahme ins Wissensmodell vor. So entsteht ein semantischer Wissensgraph, der als fundierte Basis für Suche, Analytik und generative KI dient. Und mit jedem neuen Dokument und jedem aufgezeichneten Gespräch wächst das Wissensmodell weiter.
Grundstein für agentenbasierte KI
Unternehmen, die auf Wissensmanagement mit KI setzen und ihr kollektives Wissen systematisch erfassen und zugänglich machen, profitieren doppelt. Neue Mitarbeitende können sich schneller einarbeiten und machen weniger Fehler. Gleichzeitig ist ein gut gepflegtes Wissensmodell die Voraussetzung für den sinnvollen Einsatz agentenbasierter KI-Systeme. Denn ein KI-Agent ist nur so gut wie das Wissen, auf das er zurückgreifen kann. Wer jetzt in die systematische Erfassung seines institutionellen Gedächtnisses investiert, schafft zugleich die Infrastruktur für ein KI-gestütztes Unternehmen.
Der Autor
Jan Overney ist Technical Product Content Manager bei Squirro.
