Implizites Wissen ist der blinde Fleck der KI-Strategie

KI-Tools boomen, doch der Effizienz-Boost bleibt oft aus. Ein leicht übersehener Grund: Wichtiges informelles Wissen ist nicht dokumentiert. Dabei ist genau dieser letzte Schritt entscheidend, um mit KI langfristig Erfolge zu erzielen.

Viele Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz (KI) ein, um ihre Produktivität zu steigern. In Deutschland nutzt fast die Hälfte der Beschäftigten (49 Prozent) täglich KI-Tools, wie aus dem AI Readiness Report von Lucid Software hervorgeht. Doch die Einführung allein reicht nicht aus. KI kann ihr volles Potenzial nicht entfalten, wenn Daten unvollständig und Arbeitsabläufe informell sind.

Lückenhafte Daten und Workflows stören die Produktivität

Diese Wissenslücken verlangsamen die Arbeit fast aller Mitarbeiter. Nur sechs Prozent der Beschäftigten geben an, dass sie unabhängig von institutionellem Wissen und Routinen arbeiten können. Der Rest stützt sich stark auf "Tribal Knowledge" – etablierte Routinen, persönliche Erfahrungen und bewährte Vorgehensweisen. Dennoch geben mehr als zwei Drittel (69 Prozent) an, dass undokumentierte Prozesse sie ausbremsen. Arbeitsabläufe bleiben eng an einzelne Personen gebunden, wenn die Grundlagen fehlen. Fast die Hälfte nennt Zeitmangel als größtes Hindernis für eine bessere Dokumentation (47 Prozent), gefolgt von unklaren Zuständigkeiten (32 Prozent) und dem Fehlen geeigneter Tools (31 Prozent). Doch ohne moderne Workflows und leicht zugängliches Wissen können Teams nicht skalieren.

Smartere Kollaboration durch transparente Workflows

Am häufigsten werden Routinen zum Projektmanagement, Abläufe von Aktualisierungen sowie Grundlagen für die Entscheidungsfindung digital festgehalten. Doch das reicht oft nicht aus. So bemängelt etwa ein Drittel, dass die Dokumentation unvollständig (31 Prozent), nicht benutzerfreundlich (30 Prozent) oder nicht umfassend genug (29 Prozent) ist. Wenn Arbeitsabläufe nicht klar definiert sind, verlangsamt sich die Zusammenarbeit und Teams haben Schwierigkeiten, sich abzustimmen.

Diese Lücken sind umso gravierender, wenn Künstliche Intelligenz eingeführt wird. Denn KI benötigt explizite Step-by-step-Anweisungen, um Aufgaben zuverlässig autonom auszuführen. Bei fragmentierten oder vage definierten Arbeitsabläufen fehlt KI die notwendige Anleitung. Direkt nach der Datenqualität (33 Prozent) schätzen die meisten Befragten die fehlende Dokumentation (17 Prozent) als größte Hürde ein, um mit KI weiterzukommen. Wenn Teams diese Dokumentationslücke schließen, schaffen sie eine solide Basis für bessere Zusammenarbeit und verlässlichere Automatisierung.

Von isoliertem Wissen zur verlässlichen Single Source of Truth

Das Wissensmanagement ist zu einer kritischen Komponente der IT-Architektur geworden. Teams benötigen eine zentrale und zuverlässige Datenbasis, die oft als Single Source of Truth (SSOT) bezeichnet wird und Menschen, Prozesse und Systeme miteinander verbindet. Der Aufbau dieser Datenbasis kann in fünf praktischen Schritten erfolgen:

1. Dokumentation: Workflows und Prozesse klar dokumentieren. Die systematische Erfassung von Unternehmenswissen reduziert Unklarheiten, verbessert Abläufe und stellt sicher, dass Teams verstehen, wie Aufgaben tatsächlich erledigt werden.

2. Konsolidierung: Wichtige Informationen und Workflows zentralisieren, damit alle auf dasselbe Wissen zugreifen können. Das spart Zeit, reduziert Doppelarbeit und sorgt für eine einheitliche Ausrichtung der Teams.

3. Systematisierung: Wichtig ist ein koordinierter, unternehmensweiter Ansatz statt isolierter Experimente. Standardisierte Tools und definierte Arbeitsabläufe bauen Wissenssilos ab und sorgen für Konsistenz zwischen den Teams.

4. Priorisierung: Den Fokus auf wiederkehrende Routinen und implizites Wissen legen. Wer diese informellen Regeln und Prozesse festhält, gibt der KI genau die Orientierung, die sie für echten Mehrwert braucht. Visuelle Tools können Teams dabei helfen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und die Basis für automatisierte administrative Prozesse schaffen.

5. Automatisierung: Sobald die Arbeitsabläufe klar sind, die Dokumentation auf dem neuesten Stand ist und die Teams koordiniert sind, lassen sich automatisierte Prozesse sicher einführen. Dies reduziert Fehler, nimmt den Mitarbeitern Verwaltungsaufgaben ab und gibt ihnen die Freiheit, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren.

Künstliche Intelligenz ist im täglichen Arbeiten bereits fest verankert. Jetzt gilt es, die letzte Meile in Richtung Digitale Transformation in Angriff zu nehmen. Denn wer heute seine operative Basis stärkt, schöpft das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz aus – während die Konkurrenz noch mit der Umsetzung kämpft.

Die Ergebnisse des AI Readiness Reports 2025 wurden von Researchscape zwischen dem 15. und 26. August 2025 in einer Online-Umfrage erhoben. Befragt wurden insgesamt 2.231 Wissensarbeiter, davon 269 aus Deutschland.