Mit dem demografischen Wandel geht wertvolles Erfahrungswissen verloren. Das Buch „Wissensmanagement mit Künstlicher Intelligenz“ erklärt, wie KI implizites Wissen erfasst – praxisnah, wirksam und mit Fokus auf den Menschen.
Der Verlust von Erfahrungswissen ist keine ferne Zukunft, sondern Realität. In den nächsten zehn Jahren scheidet etwa ein Viertel der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten altersbedingt aus dem Arbeitsmarkt aus. Mit ihnen verschwinden nicht nur Fachkräfte, sondern vor allem implizites Wissen – ungeschrieben, schwer erklärbar, aber entscheidend für Qualität, Effizienz und Wertschöpfung.
Das Buch „Wissensmanagement mit Künstlicher Intelligenz“ schreibt diesen Verlust als strukturelles Risiko, besonders für produzierende Unternehmen mit hoher Variantenvielfalt und manuellen Tätigkeiten. Klassische Methoden wie Mentoring, Einarbeitung „on the job“ und informelle Wissensweitergabe stoßen an Grenzen: Zeitmangel, Arbeitsverdichtung und Fachkräftemangel lassen sie erodieren.
Wissensmanagement: eine betriebswirtschaftliche Notwendigkeit
Gleichzeitig steigen die Anforderungen. Produktindividualisierung erhöht die Prozesskomplexität, multikulturelle Teams erschweren den sprachlichen Wissenstransfer. In vielen Bereichen entscheidet Erfahrungswissen über stabile Abläufe oder Fehlerketten. Das Buch zeigt: Wissensmanagement ist längst keine HR-Aufgabe mehr, sondern betriebswirtschaftlich unverzichtbar.
Hier setzt das Forschungsprojekt „KI_eeper – Know-how to keep“ an, dessen Ergebnisse das Buch prägen. Der zentrale Ansatz: Erfahrungswissen muss nicht vollständig in Worte gefasst werden, um es zu sichern. Es lässt sich direkt im Arbeitsprozess erfassen. KI-gestützte Assistenzsysteme analysieren Handlungen erfahrener Mitarbeitender – Bewegungen, Druckpunkte, Reihenfolgen oder Entscheidungen – und erkennen Muster, die implizites Wissen sichtbar machen.
Die Ergebnisse des Projekts sind im Buch „Wissensmanagement mit Künstlicher Intelligenz“ veröffentlicht, das hier kostenlos heruntergeladen werden kann.
KI-gestützter Wissenstransfer in der Praxis
Die Praxisbeispiele im Buch verdeutlichen den Ansatz. Beim mittelständischen Hersteller Ennepetaler Schneid- und Mähtechnik GmbH wird das manuelle Richten von Flachstahl analysiert. Nur wenige Expert:innen beherrschen diese Tätigkeit: Sie „spüren“ den richtigen Druck, wählen intuitiv geeignete Materialstellen und erkennen minimale Abweichungen. Eine Einarbeitung dauert Monate bis zu einem Jahr. Das Projekt zeigt, wie Sensorik und KI diese Arbeit dokumentieren, Muster erkennen und eine Assistenz entwickeln, die unerfahrene Mitarbeitende unterstützt – ohne das Wissen der Expert:innen explizit abzufragen.
Ein weiteres Beispiel liefert die apra-norm Elektromechanik GmbH. In der Oberflächentechnik entscheiden Aufhängung, Reihenfolge, Farbkombination und Prozessparameter über Qualität, Energieverbrauch und Auslastung. Beschäftigte benötigen zwei bis drei Jahre, um dieses Wissen sicher anzuwenden. Das Buch beschreibt, wie ein KI-gestütztes Assistenzsystem den Aufhängeprozess begleitet, Empfehlungen gibt und Erfahrungswissen systematisch verfügbar macht.
Akzeptanz als Schlüssel zum Erfolg
Die Stärke des Ansatzes liegt nicht nur in der Technik, sondern im soziotechnischen Design. KI ersetzt keine menschliche Kompetenz, sondern bewahrt und verteilt sie. Das Projekt „KI_eeper“ integriert die Systeme in einen strukturierten Change-Prozess: Es wählt geeignete Anwendungsfälle aus, bindet Mitarbeitende frühzeitig ein, kommuniziert transparent und optimiert kontinuierlich. Das Buch betont: Akzeptanz ist keine Nebensache, sondern Voraussetzung für den Erfolg.
Gleichzeitig bleibt der Ansatz realistisch. Die Autor:innen benennen technische Grenzen, Integrationsaufwände und die Notwendigkeit klarer Ziele. KI-basierte Wissenssysteme funktionieren nur mit guter Datenqualität, Prozessverständnis und organisatorischer Verantwortung. Besonders für kleine und mittlere Unternehmen wird deutlich: Der Mehrwert entsteht nicht durch KI allein, sondern durch ihren gezielten Einsatz dort, wo Erfahrungswissen erfolgskritisch ist.
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Wissensverlust aktiv gestalten
„Wissensmanagement mit Künstlicher Intelligenz“ liefert keine Visionen, sondern praxistaugliche Lösungen. Das Buch zeigt, wie Unternehmen Erfahrungswissen sichern können, ohne es zu trivialisieren oder zu formalisieren. Es macht klar: Wer Wissensverlust als individuelles Problem einzelner Mitarbeitender abtut, riskiert strukturelle Verluste. Wer ihn als Gestaltungsaufgabe begreift, kann KI nutzen, um Erfahrung dauerhaft wirksam zu machen – für Menschen und Unternehmen.
