Wenn ein erfahrener Techniker das Unternehmen verlässt oder ein altgedientes Teammitglied in den Ruhestand geht, bemühen sich die Unternehmen, dessen Wissen zu erfassen“, indem sie SOPs dokumentieren, Schulungssitzungen aufzeichnen und Tipps in einem zentralen Wiki speichern. Es fühlt sich wie ein Sicherheitsnetz an.
Die Realität sieht jedoch so aus, dass das Erfassen von Wissen allein noch nicht bedeutet, den Verlust von Fachwissen zu verhindern.
In vielen Unternehmen ist die Dokumentation verstreut, veraltet oder ungenutzt. Wissen lebt in isolierten Ordnern, die vom Arbeitsfluss abgekoppelt sind. Teams bauen riesige Bibliotheken von Handbüchern, Schulungsunterlagen und Prozessdokumentationen auf – nur um dann festzustellen, dass niemand sie liest oder benutzt, wenn es darauf ankommt.
📉 Eine vergessene Wikiseite ist nicht nützlicher als ein pensionierter Experte.
Wenn Wissen nicht sofort abrufbar, verständlich und anwendbar ist, kann es genauso gut nicht existieren.
Aber das ist noch nicht alles, nur 15-20% des Wissens eines Unternehmens überhaupt dokumentiert – und 80 % des verlorenen Wissens sind qualitative Erkenntnisse, die in den Köpfen der leitenden Angestellten leben.
Wie der Verlust von Fachwissen wirklich aussieht
Beim Verlust von Fachwissen geht es nicht nur um das Ausscheiden von Mitarbeitern, sondern auch um die stille Erosion der Problemlösungsfähigkeit im Laufe der Zeit.
Wenn ein wichtiges System ausfällt und niemand mehr weiß, wie man es repariert…
Wenn eine neu eingestellte Person trotz der verfügbaren Unterlagen Monate braucht, um sich einzuarbeiten…
Wenn Teams die gleichen Fehlerbehebungsschritte wiederholen, weil niemand weiß, dass das Problem schon einmal gelöst wurde…
Das ist der Verlust von Fachwissen in Aktion.
Stillschweigendes Wissen – das aus Erfahrung gewonnene intuitive Know-how – wird selten dokumentiert. Das ist der Unterschied zwischen dem, was im Handbuch steht, und dem , was in der Praxis tatsächlich funktioniert.
Und wenn das nicht der Fall ist, zahlen die Unternehmen den Preis in Form von Verzögerungen, Nacharbeit und eskalierenden Supportanfragen.
Warum die Erfassung von Wissen nur der erste Schritt zur Verhinderung von Know-how-Verlust ist
Eine Wissensdatenbank voller Dokumente ist nicht gleichbedeutend mit dem Erhalt von Fachwissen.
Das ist der Grund, warum die meisten Dokumentationsstrategien nicht greifen:
🔸 Schwer zu navigieren → Mitarbeiter verschwenden Zeit mit der Suche nach Antworten in verschiedenen Tools.
🔸 Kein Kontext → Die Dokumente sagen Ihnen nicht, wann Sie welche Informationen verwenden sollten oder wie sie mit Ihrer aktuellen Situation zusammenhängen.
🔸 Schnell veraltet → Prozesse entwickeln sich schneller weiter, als Teams ihre Dokumentation aktualisieren können.
🔸 Unterrichtet nicht → Lesen ist nicht tun. Es unterstützt nicht die sofortige Entscheidungsfindung.
Aus diesem Grund leiden selbst Unternehmen mit umfangreichen Schulungsbibliotheken immer noch unter dem Verlust von Fachwissen. Erfasst ≠ umsetzbar. In der Tat, 56 % der Manager sagen, dass der Wissensverlust das Onboarding langsamer und weniger effektiv gemacht hat.
Die Umsetzungslücke: Wo die Unternehmen wirklich Know-how verlieren
Das eigentliche Problem ist nicht, dass das Wissen nicht erfasst wird. Es ist, dass sie nicht genutzt wird.
Und das liegt daran, dass die meisten Systeme bei der Abfrage aufhören und nicht bei der Ausführung.
Supportmitarbeiter müssen zwischen Tickets, SharePoint-Ordnern und Handbüchern wechseln. Techniker im Außendienst verlassen sich auf Stammeswissen oder rufen einen Kollegen an, weil die Dokumentation im Moment nicht zugänglich oder relevant ist. Bis sie das richtige Dokument gefunden haben, haben sie bereits wertvolle Zeit verloren.
Dies ist die Umsetzungslücke – der Raum zwischen dem Wissen und der Fähigkeit, es zu nutzen, wenn es darauf ankommt.
Was gebraucht wird: Zugängliches, umsetzbares, eingebettetes Wissen
Um einen echten Know-how-Verlust zu verhindern, brauchen Unternehmen mehr als ein besseres Wiki. Sie brauchen:
✅ Ständig aktualisiertes Wissen
✅ In Echtzeit-Workflows eingebettete Anleitungen
✅ Systeme, die aus tatsächlichen Unterstützungsfällen lernen
✅ KI, die Erkenntnisse in die Tat umsetzt
🔍 Stellen Sie sich Folgendes vor:
- Ein Techniker bittet per Sprache oder Chat um Hilfe, und die KI führt ihn sofort Schritt für Schritt – basierend auf aktuellen Gerätedaten, früheren Fällen und aktualisierter Dokumentation.
- Ein Serviceteam erhält Vorschläge für die nächstbeste Aktion, während es eine E-Mail an einen Kunden schreibt – mit KI, die strukturierte Daten automatisch ausfüllt.
- Ein Nachwuchskraft stößt auf einen unbekannten Fall und erhält, anstatt zu suchen, Unterstützung in Echtzeit mit dynamischen Checklisten und Prozessausführung.
So sieht Wissen aus, wenn es nicht nur gespeichert, sondern auch aktiviert wird.
Hören Sie auf, Wissen zu archivieren. Aktivieren Sie es.
Zu viele Unternehmen behandeln Wissensmanagement wie Archivierung: Man schreibt es auf und hofft, dass es gelesen wird.
Aber in schnelllebigen, technischen Umgebungen funktioniert diese Denkweise nicht mehr. Wir brauchen KI-gestützte Wissenssysteme, die:
💡 Erfassen Sie Erkenntnisse passiv aus Tickets, Anrufen, Chats und Workflows
💡 Aus realen Interaktionen lernen und sich automatisch weiterentwickeln
💡 Fachwissen verfügbar machen – nicht in einem Ordner, sondern in dem Moment, in dem es gebraucht wird
Denn Fachwissen zu bewahren, bedeutet nicht, das zu speichern, was die Menschen wissen. Es bedeutet, sie nutzbar, zugänglich und ausführbar zu machen – auch wenn der Experte nicht mehr da ist.
Schlussfolgerung: Erfassen Sie nicht nur Wissen. Machen Sie es möglich.
Das Erfassen von Wissen ist notwendig – aber es ist nur der erste Schritt.
Um den Verlust von Fachwissen wirklich zu verhindern, müssen Unternehmen die Kluft zwischen Wissen und Handeln überbrücken. Angesichts der Tatsache, dass schätzungsweise 30 % der Arbeitskräfte bis 2030 in den Ruhestand gehen werden, verlieren Unternehmen, die heute nicht handeln, jeden Tag wichtiges Fachwissen und letztendlich ihren Wettbewerbsvorteil.
Das ist es, was AI Workforce Augmentation leisten soll:
Erfassen, Strukturieren und Ausführen von Expertenwissen – wo und wann es am wichtigsten ist.
🚀 Das nächste Thema: „AI Workforce Augmentation – Über KI-Assistenten hinaus zu intelligenter Ausführung“
📢 Welche Strategien haben Sie angewandt, um Fachwissen in Ihrem Unternehmen besser nutzbar zu machen?
