2026/3 | Fachbeitrag | Advertorial

Wissensmanagement ohne KI ist nur noch Dokumentenablage

Künstliche Intelligenz verändert das Wissensmanagement grundlegend. An die Stelle strukturierter Dokumentenablage treten zunehmend produktive Assistenzsysteme. Nur durch ein solches KI-gestützte Upgrade bleibt das organisationale Wissensmanagement langfristig wettbewerbsfähig. Im Gespräch mit "wissensmanagement - Das Magazin für Digitalisierung, Vernetzung & Collaboration" erklärt Volker Braun, warum KI kein Zusatztool (mehr) ist, sondern einen Paradigmenwechsel im Wissensmanagement einläutet: weg von der Suche nach Informationen, hin zu kontextbezogenen Antworten im Workflow. Volker Braun spricht über Disruption, Governance, implizites Wissen - und darüber, warum Wissensmanagement ohne KI künftig nicht mehr als ein Archiv ist.

wissensmanagement: Herr Braun, viele Unternehmen betreiben seit Jahren Wissensmanagement. Warum sprechen jetzt plötzlich alle von einem Paradigmenwechsel?

Volker Braun: Weil sich gerade etwas Fundamentales verschiebt. Klassisches Wissensmanagement bedeutete lange: Informationen sammeln, strukturieren, ablegen. Doch KI macht Wissen erstmals aktiv nutzbar. Was früher als "Wissensdatenbank" galt, war oft nur ein digitales Archiv. Heute können KI-Systeme Inhalte kontextbezogen analysieren, verknüpfen und personalisiert ausspielen. Wissensmanagement wird damit vom statischen Speicher zum intelligenten Co?Worker.

wm: Ist das wirklich so disruptiv - oder nur ein weiterer Digitalisierungsschritt?

Braun: Es ist disruptiv. Ein CEO hat kürzlich intern formuliert: "KI kommt, um eure Jobs zu übernehmen. Sie kommt auch für meinen." Das ist drastisch formuliert - aber im Kern richtig. Nicht, weil Menschen ersetzt werden. Sondern weil sich Kompetenzanforderungen radikal verschieben. Was früher als "schwierig" galt, wird Standard. Was früher "unmöglich" war, wird machbar. Wissensarbeit verändert sich von Informationssuche zu Entscheidungs- und Kontextkompetenz.


Was früher als "schwierig" galt, wird Standard. 

Was früher "unmöglich" war, wird machbar.


wm: Was ist dabei die wichtigste Verschiebung - technisch und organisatorisch?

Braun: Technisch ist es der Wechsel von Suche nach Dokumenten hin zu Antwort- und Assistenzsystemen, die Inhalte verdichten, vergleichen und in den Arbeitskontext bringen. Organisatorisch heißt das: Wissensmanagement ist keine Nebenaufgabe mehr, sondern ein Produktivitätshebel - wenn Mensch, Technologie und Organisation stimmig zusammenspielen. Genau daran scheitert es oft: an Verantwortlichkeiten, Qualitätssicherung und einer Roadmap.

wm: Viele Unternehmen starten mit einem Chatbot. Ist das schon "KI-Wissensmanagement"?

Braun: Ein Bot ist häufig nur die Oberfläche. Das eigentliche Thema dahinter ist: Welche Quellen sind valide, aktuell und zugriffsberechtigt? Ohne saubere Datenbasis, Metadaten/Strukturen und Governance produziert man im Zweifel schnell wirkende, aber unsichere Antworten. Gerade im Umfeld von KI-Projekten wird oft unterschätzt, wie zentral Daten- und Speicherinfrastruktur für Skalierung, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit ist.

wm: Wo sehen Sie den größten Business-Impact - jenseits von "Wir sparen Zeit"?

Braun: Zeit ist nur der Anfang. Der größere Effekt ist: bessere Entscheidungen und weniger Reibungsverluste - weil relevantes Wissen nicht mehr in Tool-Silos steckt oder in Köpfen einzelner. Studien und Marktbeobachtungen zeigen, dass Unternehmen sich stark auf "besseren Zugriff auf internes Wissen" und "KI-Funktionen im Wissensmanagement" fokussieren. Der Wert entsteht dann, wenn KI nahtlos in tägliche Workflows integriert ist - nicht als Zusatztool.

wm: Was passiert mit "implizitem Wissen" - also Erfahrungswissen, das nie dokumentiert wurde?

Braun: Das ist eine der spannendsten Entwicklungen: KI kann helfen, implizites Wissen systematischer zu erfassen - z. B. über strukturierte Interviews, automatische Auswertung und bessere Durchsuchbarkeit. Damit wird Wissenssicherung bei Offboarding oder Rollenwechsel skalierbarer. Wichtig ist aber: Man braucht klare Spielregeln, Datenschutz und eine saubere Abgrenzung zwischen "Hilft beim Erfassen" und "gilt als freigegebenes Wissen".


KI kann helfen, implizites Wissen systematischer zu erfassen ...

Damit wird Wissenssicherung bei Offboarding oder Rollenwechsel skalierbarer. 


wm: Welche Kompetenzen brauchen Mitarbeitende im KI-getriebenen Wissensmanagement?

Braun: Zwei Ebenen: Erstens Arbeitsmethodik - richtig fragen, prüfen, iterieren, Ergebnisse einordnen. Zweitens Verantwortungskompetenz - Quellenbewusstsein, Risikoabschätzung, Compliance. Führung hat hier eine neue Aufgabe: Transparenz schaffen, Experimente ermöglichen, Ängste ernst nehmen und die Organisation befähigen.

wm: Was sind aus Ihrer Sicht die größten Risiken - fachlich und kulturell?

Braun: Fachlich: Halluzinationen, veraltete Inhalte, fehlende Berechtigungen, Schatten-KI. Kulturell: Entweder übertriebene Angst ("KI nimmt alles weg") oder naive Tool-Euphorie ("Bot rein, Problem gelöst"). Beides verhindert Lernen. Erfolgreich wird, wer KI als System aus Daten, Prozessen, Rollen und Qualitätsmechanismen aufsetzt - nicht als Gimmick.

wm: Ihre provokante Schlussbotschaft an Entscheider?

Braun: Wenn Wissensmanagement nicht in der Lage ist, Arbeit schneller und besser zu machen, ist es kein Wissensmanagement - sondern ein Archiv. KI macht den Unterschied sichtbar: Entweder Wissen wird operationalisiert (im Prozess wirksam) oder es bleibt "nice to have". Und "nice to have" wird sich kaum ein Unternehmen leisten.



Der Interviewpartner:

Volker Braun ist Geschäftsführer und KI-Experte. Er begleitet Unternehmen bei der strategischen KI-Transformation – von KI-Business Development über Trainings bis zur Umsetzung innovativer KI-Produkte.

Web: www.bluetomato.tech

Mail: volker.braun@bluetomato.tech

Diese Artikel könnten Sie auch interessieren

Hat Wissensmanagement ein Führungsproblem?

WISSENplus
Wir alle kennen die typischen Symptome unzureichenden Wissensmanagements in Organisationen: An Prozess- und Teamschnittstellen gehen Informationen verloren, Entscheidungen sind im Nachhinein nicht mehr nachvollziehbar, Schulungen stehen losgelöst vom konkreten Arbeitskontext, neuen Mitarbeitenden fällt die Einarbeitung schwer, Wissen wird eher individuell genutzt als kollektiv geteilt und Fehler zwa...

Weiterlesen

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

WISSENplus
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 ...

Weiterlesen

AI, Big Data und Cloud – das ABC der Digitalisierung

WISSENplus
In zahlreichen Digitalisierungsprojekten zeigt sich immer wieder dieselbe Frage: Was bedeutet Digitalisierung in Unternehmen eigentlich konkret? Die Antworten reichen von SAP-Migration über Automatisierung und den Aufbau von Cloud-Plattformen bis hin zu datengetriebenen Geschäftsmodellen und aktuell verstärkt zu Agentic AI. Jede dieser Antworten ist für sich richtig und beschreibt doch nur einen Te...

Weiterlesen

Humanoide Roboter, KI & Co.: Die digitale Transformation der Industrie geht in die nächste Runde

Automatisierte Produktionsabläufe mit Künstlicher Intelligenz, schnellere Fertigung durch 3D-Druck oder humanoide Roboter, die gefährliche Schweißarbeiten übernehmen - Deutschlands Fabriken werden digitaler. Die deutsche Industrie bewertet den Einsatz digitaler Technologien in der Produktion weit überwiegend positiv: 81 Prozent der deutschen Industrieunternehmen sehen Industrie 4.0 als Chance, nu...

Weiterlesen

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 z...

Weiterlesen

Experience Gap: Wissen ohne Wirkung?

In den vergangenen Jahren hat sich Customer Experience stark professionalisiert: Wir haben gelernt, Kundensignale systematisch zu erfassen und diese über Dashboards, automatisierte Reports und NPS‑Tracking im Unternehmen verfügbar zu machen. Diese Grundlagenarbeit war wichtig - und sie war eine echte Stärke moderner CX‑Teams. Noch nie wussten Unternehmen so viel über ihre Kunden wie heute. Und doch ...

Weiterlesen

Wenn KI den Code schreibt: Wo KI-gestütztes Programmieren an Grenzen stößt

WISSENplus
Python gehört seit Jahren zu den bekanntesten Programmiersprachen der IT-Welt - zuletzt insbesondere im Umfeld von KI-Anwendungen und datengetriebenen Systemen. Im Vergleich zu Programmiersprachen wie Java oder C++ gilt Python als vergleichsweise niedrigschwelliger Einstieg ins Coding. Mit Selbstdisziplin und kontinuierlichem Lernen lassen sich auch ohne Informatikstudium erste Anwendungen entwickeln....

Weiterlesen