2026/3 | Titelthema | Erfahrungswissen

Der stille Wissensverlust: Kann GenAI implizites Know-how sichern?

von Robert Menge

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Viele Organisationen stehen vor einer strategischen Herausforderung, die häufig unterschätzt wird: Mit dem altersbedingten Ausscheiden erfahrener Mitarbeitender geht nicht nur Arbeitskraft verloren, sondern vor allem organisationsspezifisches Erfahrungswissen. Dieses Wissen ist selten dokumentiert. Es steckt in Routinen, situativen Entscheidungen, impliziten Heuristiken und über Jahre entwickelten Problemlösungsstrategien. Klassische Wissensmanagement-Systeme erfassen vor allem explizite Inhalte. Implizites Erfahrungswissen - also das "Wissen, wie es tatsächlich funktioniert" - bleibt häufig an einzelne Personen gebunden. Hinzu kommt: Wissenssicherung erfolgt oft anlassbezogen statt systematisch. Zeitdruck, fehlende Prozessintegration und mangelnde Akzeptanz verhindern eine Skalierung. Generative KI eröffnet hier neue Möglichkeiten. Large Language Models (LLMs) können dialogisch arbeiten, Rückfragen stellen, Inhalte strukturieren und Aussagen verdichten. Richtig eingesetzt werden sie zu einer strukturierenden Assistenz im Externalisierungsprozess - nicht als Ersatz menschlicher Expertise, sondern als Verstärker reflektierter Wissensarbeit.

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