Wissenstransfer mit KI

So bleibt Erfahrung im Unternehmen

Das wichtigste Wissen eines Unternehmens liegt nicht unbedingt auf dem Server. Es sitzt häufig morgens mit am Besprechungstisch, fährt auf die Baustelle und geht abends wieder nach Hause. Bei welchem Bauwerk hat ein bestimmtes Verfahren funktioniert – und wo gerade nicht? Welche Risiken erkennt ein erfahrener Bauleiter schon beim ersten Rundgang? Und wen ruft man an, wenn es bei einer Genehmigung plötzlich kompliziert wird?

Solches Wissen entsteht über Jahre und Jahrzehnte. Wenn erfahrene Beschäftigte oder die Unternehmensleitung ausscheiden, lässt es sich nicht automatisch mit dem Schlüsselbund an die nächste Generation übergeben.

Das Thema ist brisant:

Der Renteneintritt der Babyboomer trifft den deutschen Arbeitsmarkt stärker als bislang befürchtet: Bis 2036 – dann erreicht der letzte Jahrgang der geburtenstarken Generation das Rentenalter – werden nach einer Prognose des Instituts der Deutschen Wirtschaft (IW) im Schnitt rund 1,3 Millionen Menschen pro Jahr das Rentenalter erreichen – nachrücken werden jährlich aber nur etwa 800.000 Arbeitskräfte.

Auch auf der „Chefetage“ sieht es nicht besser aus: Nach aktuellen Schätzungen des Instituts für Mittelstandsforschung Bonn steht allein zwischen 2026 und 2030 bei rund 186.000 Familienunternehmen in Deutschland eine Übergabe an. Dabei geht es nicht nur um Eigentumsanteile, Maschinen oder Kundenverträge. Auch das Wissen des Unternehmens muss mit übergeben werden.

Das Wissen zwischen den Zeilen 

Die Forschung unterscheidet dabei zwischen explizitem und implizitem Wissen.

Explizites Wissen lässt sich vergleichsweise einfach dokumentieren: Arbeitsanweisungen, Kalkulationen, Checklisten, Projektdokumentationen oder Verfahrensbeschreibungen gehören dazu.

Schwieriger wird es beim impliziten Wissen: Erfahrungen, Routinen und Einschätzungen, die sich über Jahre entwickelt haben und häufig gar nicht bewusst ausgesprochen werden.

Gerade dieses Erfahrungswissen ist für Unternehmen wertvoll und daher spielt Wissenstransfer eine wichtige Rolle für Unternehmensnachfolge und Kontinuität. Während dokumentiertes Wissen gut über Wissensmanagementsysteme weitergegeben werden kann, sind für implizites Wissen persönliche Formate wie Mentoring oder Job Shadowing besonders geeignet.

KI ändert an dieser grundsätzlichen Schwierigkeit nichts. Sie bietet aber neue Möglichkeiten, die Lücke zwischen „jemand weiß etwas“ und „das Unternehmen kann auf dieses Wissen zugreifen“ kleiner zu machen.

Erst einmal: erzählen lassen

Der einfachste Ansatz beginnt nicht mit einer großen Datenbank, sondern mit einem Gespräch.

Ein erfahrener Geschäftsführer, Kalkulator, Bauleiter oder Maschinenführer kann beispielsweise regelmäßig zu abgeschlossenen Projekten interviewt werden. Was war ungewöhnlich? Welche Annahme in der Kalkulation hat sich bestätigt? Wo lag man daneben? Welche Entscheidung war im Nachhinein entscheidend?

Moderne KI-basierte Spracherkennung kann solche Gespräche automatisch transkribieren. Sprachmodelle können anschließend längere Gesprächsprotokolle zusammenfassen und unstrukturierte Texte in strukturierte Informationen überführen – beispielsweise in Projektsteckbriefe, Checklisten oder thematisch sortierte Erfahrungsberichte.

Für ein Abbruchunternehmen könnte daraus etwa ein internes Schema entstehen: Bauwerk, Rückbauverfahren, eingesetzte Maschinen, besondere Randbedingungen, Schadstoffe, Logistik, aufgetretene Probleme und daraus gewonnene Erkenntnisse.

Der entscheidende Punkt: Der erfahrene Mitarbeiter muss nicht erst mehrere Seiten Dokumentation schreiben. Er kann erzählen. Die KI übernimmt einen Teil der mühsamen Aufbereitung. Freigeben muss das Ergebnis trotzdem der Mensch, von dem das Wissen stammt.

Aus Projektordnern wird ein Gedächtnis

Der zweite Schritt betrifft Wissen, das längst vorhanden ist – aber verteilt.

Auf Servern liegen alte Angebote, Leistungsverzeichnisse, Baustellenberichte, Protokolle, technische Dokumentationen und Abschlussberichte. Irgendwo darin befindet sich möglicherweise genau die Information, die ein neuer Projektleiter fünf Jahre später benötigt. Nur muss er wissen, wo er suchen soll.

Hier können sogenannte Retrieval-Augmented-Generation-Systeme, kurz RAG, helfen. Vereinfacht gesagt verbindet diese Technik ein Sprachmodell mit einer zuvor festgelegten Dokumentensammlung. Bei einer Frage sucht das System zunächst passende Informationen in diesen Unterlagen und nutzt sie anschließend für seine Antwort.

Statt sich durch Ordnerstrukturen zu klicken, könnte ein Mitarbeiter also beispielsweise fragen: „Welche Probleme hatten wir bei Projekten mit ähnlich beengter Zufahrt?“ oder „Welche Erfahrungen haben wir beim Rückbau vergleichbarer Hallenkonstruktionen gemacht?“

Das Prinzip wird bereits wissenschaftlich für unternehmensinterne Wissensbestände untersucht. Ein 2025 veröffentlichter Benchmark für Unternehmenswissen zeigt zugleich eine wichtige Grenze: Die Qualität der Antworten hängt stark davon ab, ob tatsächlich die richtigen Dokumente gefunden und dem Sprachmodell zur Verfügung gestellt werden.

Das digitale Gedächtnis funktioniert also nur so gut wie das Wissen, das hineingegeben, gepflegt und aktuell gehalten wird.

Der Nachfolger kann fragen

Genau hier liegt ein möglicher Vorteil gegenüber dem klassischen Übergabeordner. Dokumentiertes Wissen muss nicht nur archiviert, sondern kann über natürliche Sprache zugänglich gemacht werden.

Ein neuer Geschäftsführer könnte sich erklären lassen, wie bestimmte interne Abläufe bisher organisiert wurden. Ein junger Bauleiter könnte nach Erfahrungen aus vergleichbaren Projekten suchen. Neue Mitarbeiter könnten Antworten auf betriebliche Standardfragen erhalten – jeweils auf Grundlage freigegebener Unternehmensunterlagen.

Damit kann aus der Wissenssammlung eine Art internes Nachschlagewerk entstehen, das nicht nur bei einer Unternehmensübergabe nützlich ist. Es kann auch Einarbeitung, Vertretung und den Austausch zwischen erfahrenen und jüngeren Beschäftigten erleichtern. Digitale Dokumentation macht Wissen gerade deshalb wertvoll, weil Informationen dauerhaft zugänglich und durchsuchbar werden können.

Erfahrung lässt sich nicht hochladen

Trotzdem wäre es ein Fehler zu glauben, damit ließe sich jahrzehntelange Berufserfahrung vollständig digitalisieren.

Ein erfahrener Unternehmer erkennt möglicherweise schon während einer Baustellenbesichtigung, dass eine vermeintlich einfache Leistung Schwierigkeiten verursachen wird. Ein Polier merkt an kleinen Veränderungen, dass ein Ablauf nicht so funktioniert wie geplant. Solche Einschätzungen entstehen aus Erfahrung, Kontext und Beobachtung – und ein Teil davon lässt sich nur schwer in Worte fassen.

Deshalb sollte KI persönlichen Wissenstransfer nicht ersetzen. Gerade für implizites Wissen ist der direkte Austausch weiterhin empfehlenswert: gemeinsames Arbeiten, Mentoring, Coaching oder das Begleiten erfahrener Kollegen.

KI kann aber dafür sorgen, dass aus diesen Gesprächen anschließend mehr erhalten bleibt.

Das Firmenwissen gehört nicht in irgendeinen Chatbot

Wer diesen Weg geht, muss außerdem genau überlegen, wo die Informationen landen. Kalkulationsgrundlagen, Kundeninformationen, technische Verfahren und interne Erfahrungen können wirtschaftlich sensibles Wissen oder sogar Geschäftsgeheimnisse darstellen. Die Europäische Kommission empfiehlt Organisationen beim Einsatz generativer KI ausdrücklich, Datenschutz, Vertraulichkeit und geistige Eigentumsrechte zu berücksichtigen und bei sensiblen Daten kontrollierte Systeme einzusetzen (beispielsweise Unternehmens-KI in einer geschützten Cloud-Umgebung).

Ein Wissensprojekt sollte deshalb nicht damit beginnen, jahrzehntelange Unternehmensunterlagen wahllos in ein öffentlich zugängliches KI-Werkzeug zu laden. Es braucht klare Zugriffsrechte, definierte Datenbestände und eine Entscheidung darüber, welche Informationen überhaupt verarbeitet werden dürfen.

Und auch innerhalb eines geschützten Systems bleibt Kontrolle notwendig. Generative KI kann falsche Aussagen erzeugen und diese überzeugend formulieren. Dieses bekannte Problem wird als „Confabulation“ bezeichnet und es empfiehlt sich daher, Quellen und Ausgaben solcher Systeme regelmäßig zu überprüfen.

Für sicherheitsrelevante Verfahren, rechtliche Vorgaben oder technische Entscheidungen darf deshalb niemals allein die KI zur letzten Instanz werden.

Wissen sichern, solange es noch da ist

Vielleicht liegt darin die wichtigste Erkenntnis: KI löst das Problem des Wissenstransfers nicht erst am letzten Arbeitstag des Geschäftsführers oder des Oberbauleiters.

Der richtige Zeitpunkt beginnt Jahre vorher. Nach wichtigen Projekten Erfahrungen festhalten. Entscheidungen dokumentieren. Erfahrene Mitarbeiter erzählen lassen. Fehler genauso sichern wie Erfolge. Unterlagen strukturiert ablegen und regelmäßig aktualisieren.

KI kann diesen Prozess erheblich erleichtern: Sie kann zuhören, transkribieren, sortieren, zusammenfassen und später beim Wiederfinden helfen.

Das Wissen selbst liefert sie allerdings nicht.

Das steckt weiterhin in den Menschen.