KI-Strategie Implizites Wissen ist der blinde Fleck

Künstliche Intelligenz gilt als zentraler Hebel für Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit. Entsprechend stark investieren Unternehmen in KI-Tools, Plattformen und Anwendungen. Doch trotz hoher Erwartungen bleibt der messbare Produktivitätsgewinn häufig hinter den Möglichkeiten zurück. Ein wesentlicher Grund liegt weniger in der Technologie selbst als in einem strukturellen Defizit vieler Organisationen: Ein großer Teil des relevanten Wissens ist implizit, informell und nicht systematisch verfügbar.

Aktuelle Daten unterstreichen dieses Problem. Laut dem AI Readiness Report von Lucid Software nutzen in Deutschland rund 49 Prozent der Beschäftigten täglich KI-Tools. Gleichzeitig zeigt sich, dass der Nutzen begrenzt bleibt, solange Daten, Prozesse und Entscheidungslogiken nicht sauber dokumentiert sind. KI stößt dort an Grenzen, wo sie auf unvollständige oder personenabhängige Wissensbestände trifft.

Warum implizites Wissen für KI unsichtbar bleibt

Produktivitätsverluste durch Wissenslücken

Die Folgen sind messbar. Der Report zeigt, dass nur sechs Prozent der Beschäftigten unabhängig von institutionellem Wissen und etablierten Routinen arbeiten können. Der überwiegende Teil ist auf sogenanntes Tribal Knowledge angewiesen – also auf informelles Wissen, das an Personen gebunden ist.

Mehr als zwei Drittel der Befragten geben an, dass undokumentierte Prozesse ihre Arbeit ausbremsen. Aufgaben dauern länger, Abstimmungen müssen wiederholt werden, und Fehler entstehen dort, wo Wissen nicht verfügbar ist. KI kann diese Lücken nicht schließen, sondern verstärkt sie teilweise, weil automatisierte Systeme auf konsistente Grundlagen angewiesen sind.

Hemmnisse bei der Dokumentation

Implizites Wissen ist der blinde Fleck vieler KI-Strategien. Solange zentrale Abläufe, Routinen und Entscheidungslogiken nicht dokumentiert sind, bleibt der Nutzen von KI begrenzt. Die Technologie verstärkt bestehende Strukturen, sie ersetzt sie nicht."

Warum bleibt dieses Wissen undokumentiert? Die Gründe sind strukturell und organisatorisch bedingt. Besonders häufig genannt werden:

• Zeitmangel als größtes Hindernis
• unklare Zuständigkeiten für Dokumentation
• fehlende geeignete Tools zur Wissensaufbereitung

Diese Faktoren führen dazu, dass Dokumentation als Zusatzaufgabe wahrgenommen wird, nicht als integraler Bestandteil der Wertschöpfung. In der Folge bleiben Arbeitsabläufe eng an einzelne Personen gekoppelt. Skalierung wird erschwert, Wissen geht bei Personalwechseln verloren.

KI verstärkt strukturelle Schwächen

KI macht diese Defizite sichtbar. Wo Prozesse klar definiert sind, kann Automatisierung Effizienzgewinne liefern. Wo Abläufe informell bleiben, stößt KI an harte Grenzen. Der erwartete Produktivitätsschub bleibt aus, obwohl moderne Tools eingesetzt werden.

Das Problem liegt nicht in der Leistungsfähigkeit der KI, sondern in der fehlenden Übersetzungsleistung zwischen menschlicher Erfahrung und maschineller Verwertbarkeit. Ohne explizite Wissensbasis bleibt KI ein unterstützendes Werkzeug, aber kein systemischer Effizienztreiber.

Dokumentation als strategische Vorleistung

Langfristig erfolgreiche KI-Strategien setzen daher früher an. Sie begreifen Dokumentation nicht als bürokratische Pflicht, sondern als strategische Investition. Strukturierte Workflows, klar beschriebene Prozesse und zugängliche Wissensspeicher bilden die Grundlage für Skalierung.

Dazu gehören:

• transparente Prozessbeschreibungen
• einheitliche Begriffsdefinitionen
• zentrale, leicht zugängliche Wissensplattformen

Erst auf dieser Basis kann KI ihr Potenzial entfalten – nicht nur punktuell, sondern dauerhaft.

Implikationen für Organisationen

Unternehmen, die KI strategisch einsetzen wollen, müssen implizites Wissen systematisch sichtbar machen. Das erfordert Zeit, Priorisierung und klare Verantwortlichkeiten. Der Aufwand liegt vor der Automatisierung, nicht danach. Wer diesen Schritt überspringt, wird auch mit fortschrittlichen KI-Systemen nur begrenzte Effekte erzielen.

Die Herausforderung ist dabei weniger technischer als kultureller Natur. Wissensweitergabe muss als Teil der täglichen Arbeit verstanden werden, nicht als Zusatzbelastung.

Fazit

Implizites Wissen ist der blinde Fleck vieler KI-Strategien. Solange zentrale Abläufe, Routinen und Entscheidungslogiken nicht dokumentiert sind, bleibt der Nutzen von KI begrenzt. Die Technologie verstärkt bestehende Strukturen, sie ersetzt sie nicht. Produktivitätsgewinne entstehen dort, wo Unternehmen informelles Wissen systematisch zugänglich machen. KI wird damit nicht zum Ersatz menschlicher Erfahrung, sondern zu ihrem Verstärker – vorausgesetzt, die Grundlagen sind vorhanden.