2026/3 | Fachbeitrag | Künstliche Intelligenz / Robotic
Wissen in Zeiten von KI-Agenten: Warum Wissensmanagement zur strategischen Infrastruktur wird
Generative KI verändert, wie Unternehmen arbeiten - und sie schafft eine neue Anforderung: Wissen muss nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Assistenten und KI-Agenten zuverlässig nutzbar sein. Denn Agenten erledigen Aufgaben nicht „im Chat“, sondern greifen auf Informationen zu, folgen Regeln und Prozessen und liefern Ergebnisse - idealerweise mit Quellen und Nachvollziehbarkeit.
Der Alltag zeigt jedoch: Wissen ist vorhanden, aber verteilt. Dateien liegen in M365, auf Fileservern, in Confluence, Jira, DMS, CRM-Notizen oder E-Mails. Und obwohl Teams längst digital arbeiten, gehen weiterhin Stunden pro Woche verloren, weil Informationen gesucht oder doppelt erstellt werden. (APQC beziffert diesen Aufwand im Schnitt auf mehrere Stunden pro Woche je Wissensarbeiter.)
Wissensmanagement: Vom „Nice to have“ zur strategischen Notwendigkeit
Wissensmanagement war lange wichtig, aber selten strategisch. Mit KI ändert sich das: Je mehr KI in Entscheidungen, Kundenkontakt oder operative Abläufe rückt, desto mehr wird Wissen zur kritischen Infrastruktur. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten und Inhalte, auf die sie zugreifen dürfen.
Es geht dabei nicht um „mehr Dokumentation“, sondern um ein solides Fundament:
- Auffindbarkeit über Systemgrenzen hinweg
- Aktualität und Versionierung
- Eindeutigkeit (Begriffe, Zuständigkeiten, Quellen)
- Zugriffskontrolle (berechtigungsbasiert, wie in den Originalsystemen)
Der Paradigmenwechsel: Wissen für Menschen - und für Maschinen
KI-Agenten bringen eine zweite Zielgruppe hinzu: „Maschinen“, die Wissen aktiv in Prozesse einbauen. Drei realistische Beispiele - immer Hand in Hand mit dem Menschen:
- Einkauf & Beschaffung: Eine Fachabteilung braucht drei Angebote für eine Maschine. Ein Agent zieht Anforderungen aus Lastenheft, Rahmenvertrag und Compliance-Vorgaben, erstellt eine Anfrage, recherchiert Anbieter und bereitet einen Vergleich vor. Der Mensch entscheidet - schneller, sauber dokumentiert.
- Kundenservice: Ein Agent findet passende Lösungsbausteine aus Wissensdatenbank, Handbüchern und früheren Fällen, schlägt Antworten vor und verlinkt die relevanten Stellen. Der Support prüft und versendet - mit konsistenter Qualität und weniger Suchaufwand.
- Wartung & Betrieb: Bei einer Störung bündelt ein Agent Wartungsprotokolle, Handbücher und interne Notizen, schlägt Prüfschritte vor und erstellt eine kurze Einsatz-Checkliste. Techniker sind schneller im Thema - Erfahrungswissen bleibt im Unternehmen.
Allen Beispielen gemeinsam: Ohne gute Wissensbasis produzieren Agenten Risiko statt Nutzen.
Herausforderungen und Chancen im Wissensmanagement
Die größten Hürden liegen meist in drei Bereichen:
- Datensilos: Fragmentierte Quellen erschweren einen zentralen Zugriff.
- Inhaltsqualität: Inkonsistente oder veraltete Inhalte wirken direkt auf Entscheidungen.
- Integration & Rechte: Systeme müssen angebunden werden - Berechtigungen müssen sauber übernommen werden.
Die Chance: Unternehmen, die jetzt in Wissensinfrastruktur investieren, schaffen die Grundlage für messbar effizientere Abläufe - und für KI-Funktionen, die über „Text generieren“ hinausgehen.
amber: Wissensmanagement als KI-fähige Infrastruktur
amber unterstützt Unternehmen dabei, Wissen aus bestehenden Systemen nutzbar zu machen - für Menschen, KI-Assistenten und KI-Agenten. Der Ansatz basiert auf drei Bausteinen:
- Integration statt Silos: Quellen wie M365, Fileserver, Confluence oder Jira werden über Konnektoren angebunden, ohne dass Teams ihre Arbeitsweise komplett ändern müssen. Im Kern steht eine moderne Unternehmenssuche (Enterprise Search), die Informationen systemübergreifend auffindbar macht.
- Sicherheit, Compliance & Datenhoheit: Berechtigungen werden konsequent berücksichtigt; sensible Inhalte bleiben geschützt. Das ist die Voraussetzung, damit KI im Unternehmen dauerhaft akzeptiert und skalierbar wird.
- Qualität in Suche und Antworten: Statt „Halluzinationen“ zu riskieren, setzt amber auf belastbare Suche als Fundament und liefert Antworten mit Kontext und Verweisen auf Quellen. So bleibt klar, woher Aussagen stammen - und Mitarbeitende behalten die Kontrolle.
Die Produktfamilie
- • amberSearch: die KI-Suche für Deine internen Daten
- • amberAI: der KI-Assistent für Deine Mitarbeitenden
- • amberAgents: die KI-Agenten für wiederkehrende Aufgaben
Weitere Hintergründe zu Wissensmanagement mit KI: https://ambersearch.de/wissensmanagement-mit-ki/
Eine amber Case Study (anonymisiert)
Ausgangslage
Ein mittelständischer Softwareanbieter (ca. 1.000 MA) betreibt Support-Portale und eine Wissensdatenbank in Microsoft 365 und Confluence.
Die Herausforderungen
- Hohe Ticketlast bei wiederkehrenden Fragen (geringe Self-Service-Quote).
- Wissenssilos zwischen Produkt-, Support- und Dokumentationsteams.
- Uneinheitliche Qualität und Zuständigkeit von Artikeln.
Die Ergebnisse nach 12 Wochen mit amber
- - 35 % mittlere Suchzeit in Support-Teams.
- + 18 % Erstlösungsquote (First Contact Resolution) durch qualifizierte Artikelvorschläge.
- - 22 % Ticketvolumen bei repetitiven Anliegen durch bessere Self-Service-Nutzung.
- 100 % der priorisierten Wissensartikel mit klarer Ownership und Aktualitätsdatum.
Hinweis: Werte basieren auf Projektmessungen des Kunden; übertragbar je nach Ausgangslage.
Der Mehrwert durch amber
- Flexibler Start: Integration in bestehende Systeme ohne Großprojekt.
- Hohe Akzeptanz: Intuitive Oberfläche für Recherche, Erstellung und Zusammenarbeit.
- Zukunftssicherheit: Kontinuierliche Weiterentwicklung und transparente Roadma
Ein realistischer Einführungsplan: In 4 Phasen vom Piloten zur Wertschöpfung
Phase 1 – Zielbild & Anwendungsfälle (1–2 Wochen): 3 - 5 priorisierte Anwendungsfälle definieren, Erfolgskennzahlen festlegen, Quellen identifizieren.
Phase 2 – Anbindung & Berechtigungen (2–6 Wochen, je nach Systemlandschaft): Kernsysteme anbinden, Rechte übernehmen (SSO/AD-Logik), Such- und Antwortqualität testen.
Phase 3 – Pilotbetrieb mit Schlüsselanwendern (4–8 Wochen): Schlüsselanwender testen im Alltag, Feedback fließt strukturiert ein (fehlende Inhalte, Begriffe, Regeln).
Phase 4 – Ausweitung & Verstetigung: Weitere Quellen und Teams anbinden, Verantwortlichkeiten etablieren (Review-Zyklen, Schulungen) und Agenten-Funktionen für ausgewählte Prozesse ergänzen.
Fazit: KI-Agenten brauchen ein Wissens-Fundament
KI-Agenten sind eine Modernisierung für die Art, wie Unternehmen Wissen nutzen - aber nur, wenn die Wissensinfrastruktur stimmt. Wer jetzt auf KI-fähige Unternehmenssuche, saubere Berechtigungen und nachvollziehbare Antworten setzt, schafft die Grundlage für produktive KI im Alltag - sicher, skalierbar und messbar.
Quellen:
- 1| APQC (Zeitaufwand für Suchen/Wiederfinden):
https://www.apqc.org/blog/km-makes-knowledge-workers-more-productive-and-less-stressed-out - 2 | McKinsey (MGI, Potenzial generativer KI):
https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
Der Autor:
Bastian Maiworm, Co-Founder und Chief Revenue Officer (CRO) von amber, beschäftigt sich seit mehreren Jahren mit den Themen Wissensmanagement, KI und digitale Transformation. Als Experte für innovative Technologien und Lösungen unterstützt er Unternehmen dabei, ihre Wissensinfrastruktur zukunftssicher zu gestalten. Mit seiner Expertise treibt er bei amber die Entwicklung von KI-fähigem Wissensmanagement voran und berät Unternehmen bei der erfolgreichen Implementierung von KI-Agenten.
amber ist Europas führendes Unternehmen im Bereich KI-fähiger Enterprise-Lösungen mit über 50 Mitarbeitenden und mehr als 70 Systemintegrationen, das sich darauf spezialisiert hat, die Wissensmanagement-Herausforderungen moderner Unternehmen zu lösen.