Blogreihe »Das Gedächtnis der Organisation«
Stellen Sie sich vor, Ihr bester Instandhalter geht nächsten Monat in Rente. Vierzig Jahre Berufserfahrung, er kennt jedes Anlagengeräusch, jede Störung hat er schon einmal gesehen. Natürlich haben Sie vorgesorgt: Es gibt ein Übergabedokument, zwanzig Seiten, sauber ausgefüllt. Und trotzdem wissen Sie beide, dass das Entscheidende nicht darinsteht – weil es sich nicht hineinschreiben lässt. »Wir wissen mehr, als wir zu sagen wissen«, hat der Philosoph Michael Polanyi diesen Umstand schon 1966 auf den Punkt gebracht. Genau an diesem Satz ist das Wissensmanagement dreißig Jahre lang gescheitert. Und das muss angesichts der einsetzenden Verrentungswelle anders werden.
Die unbequeme Bilanz: Wir haben Dokumente verwaltet, nie Wissen
Seit den 1990er-Jahren investieren Unternehmen in Wissensdatenbanken, Wikis, Intranets und Dokumentenmanagementsysteme. Die Bilanz ist ernüchternd: Die Systeme sind voll, aber tot. Gepflegt werden sie von wenigen, gelesen von noch wenigeren, und die Suche findet ohnehin nur, was jemand aufgeschrieben hat – nicht, was Menschen wissen.
Bleiben wir bei unserem Instandhalter. In seinem Übergabedokument steht: »Anlage 12 vor dem Anfahren auf Betriebstemperatur bringen.« Was nicht darinsteht: dass er montags zwanzig Minuten früher kommt, weil die Halle übers Wochenende auskühlt. Dass er am Klang des Antriebs hört, ob ein Lager noch drei Wochen hält oder nur noch drei Tage. Nichts davon ist ein Geheimnis – fragen Sie ihn, und er erzählt es Ihnen in zehn Minuten. Aber niemand hat ihn je gefragt, und in kein Formular hätte er es geschrieben.
Die Wissenschaft hat dieses Muster früh beschrieben: Ikujiro Nonaka und Hirotaka Takeuchi unterscheiden in ihrem Klassiker »The Knowledge-Creating Company« zwischen explizitem Wissen, das sich in Worte und Dokumente fassen lässt, und implizitem Wissen – Erfahrung, Intuition, Fingerspitzengefühl. Ihr zentraler Befund: Der Übergang vom impliziten zum expliziten Wissen, die sogenannte Externalisierung, ist der schwierigste und teuerste Schritt der ganzen Wissensspirale. Klassische Systeme haben diesen Schritt schlicht dem Menschen aufgebürdet: Dokumentiere dein Wissen selbst, neben dem Tagesgeschäft, in ein Formular. Dass das nicht funktioniert, ist keine Frage der Disziplin, sondern der Ökonomie: Der Aufwand fällt beim Experten oder der Expertin an, der Nutzen bei anderen, irgendwann später, vielleicht.
Das Organisationale Gedächtnis wird lebendig
Bereits 1991 haben James Walsh und Gerardo Ungson den Begriff des »organizational memory« systematisch untersucht – und festgestellt, dass dieses Gedächtnis vor allem in Menschen, Routinen und Strukturen steckt, kaum aber in den Ablagesystemen. Mit anderen Worten: Wenn Menschen gehen, geht deren Gedächtnis mit. Was bleibt, sind Aktenordner und Laufwerke – die Archäologie einer Organisation, die immer mehr an Wert verliert, je weniger Menschen sie nutzen und entschlüsseln können. Ein Gedächtnis, das diesen Namen verdient, müsste drei Dinge können: sich an Zusammenhänge erinnern statt an Dateien, auf Fragen antworten statt auf Suchbegriffe, und Wissen aufnehmen, ohne dass jemand ein Formular ausfüllt.
Abbildung 1: Explizites und implizites Wissen: Nur die Spitze steht in Handbüchern, Verfahren und Datenbanken – der weitaus größere Teil ist persönlich, erfahrungsbasiert und schwer zu formalisieren. (Quelle: Fraunhofer IAO)
Was passiert, wenn der Instandhalter einfach erzählt
Genau diese drei Fähigkeiten rücken durch große Sprachmodelle (LLMs) in Reichweite. Zum ersten Mal kann eine Maschine natürliche Sprache nicht nur speichern, sondern strukturieren: Aus einem erzählten Erfahrungsbericht werden automatisch Entitäten, Zusammenhänge und Regeln, die sich mit vorhandenen Daten verknüpfen lassen. Der teuerste Schritt der Wissensspirale – die Externalisierung – wird damit erstmals technisch unterstützt, statt dem Experten oder der Expertin allein überlassen zu bleiben.
Machen wir es konkret. Statt dem Instandhalter ein Formular hinzulegen, setzt sich jemand mit ihm an die Anlage und lässt ihn erzählen – zwanzig Minuten, in seiner Sprache. Er sagt Sätze wie: »Wenn die Halle übers Wochenende auskühlt, läuft die 12 in den ersten zwei Stunden nicht sauber, dann steigt der Ausschuss.« Ein Sprachmodell macht daraus keine Textdatei, sondern Struktur: Anlage 12, Auslöser Auskühlung, Wirkung erhöhter Ausschuss, Maßnahme frühere Vorwärmung, Randbedingung Wochenendstillstand. Diese Bausteine lassen sich mit dem verknüpfen, was ohnehin im Haus liegt – Wartungshistorie, Störungsmeldungen, Sensordaten.
Damit wird der teuerste Schritt der Wissensspirale erstmals technisch unterstützt, statt allein an Menschen zu hängen: Wissen muss nicht mehr manuell kuratiert werden, um auffindbar zu sein. (In unseren Projekten am Forschungs- und Innovationszentrum KODIS des Fraunhofer IAO sehen wir diesen Effekt in der industriellen Praxis – dazu in Teil 3 dieser Reihe mehr.)
Die tickende Uhr: Demografie als Deadline
Dass diese technologische Verschiebung ausgerechnet jetzt kommt, ist ein Glücksfall – denn die Zeit drängt. In den kommenden zehn Jahren verlassen die geburtenstarken Jahrgänge den Arbeitsmarkt; laut Statistischem Bundesamt scheiden bis Mitte der 2030er-Jahre rund 30 Prozent der heute verfügbaren Fachkräfte aus dem Berufsleben aus. Mit ihnen geht das wohl größte organisationale Gedächtnis der Wirtschaftsgeschichte in den Ruhestand: Jahrzehnte an Erfahrungswissen über Anlagen, Prozesse, Kunden und Sonderfälle, das in keiner Datenbank steht. Jede Organisation, die dieses Wissen erst dokumentieren will, wenn die Kündigung auf dem Tisch liegt, hat bereits verloren.
Wir haben jahrzehntelang Dokumente verwaltet und es Wissensmanagement genannt. Die eigentliche Aufgabe beginnt erst jetzt: das Wissen zu heben, das nie aufgeschrieben wurde – und zwar bevor es das Gebäude verlässt. Mein Rat an alle, die vor einer Verrentungswelle stehen: Fangen Sie nicht mit der Software an, sondern mit einer Liste. Wer geht in den nächsten drei Jahren? Was weiß diese Person, das sonst niemand weiß? Und wo würde es am meisten wehtun, wenn es fehlt?
Wie ein solches Gedächtnis technisch aussieht, zeige ich im nächsten Teil dieser Reihe: warum Dokumentensuche mit KI nur der Anfang ist und was ein Wissensgraph leistet, den eine Volltextsuche nie leisten kann.
Sie möchten wissen, wo in Ihrer Organisation das kritische Erfahrungswissen sitzt? Wir begleiten Unternehmen von der ersten Bestandsaufnahme über Workshops bis zum produktiven System (PoC) – sprechen Sie uns an.
Blogreihe »Das Gedächtnis der Organisation«Wissen sitzt in Köpfen – und verlässt mit ihnen das Unternehmen. Künstliche Intelligenz verändert das gerade grundlegend: Erstmals können Organisationen ein echtes Gedächtnis aufbauen, das Erfahrungswissen nicht nur speichert, sondern versteht, verknüpft und im Dialog verfügbar macht. Unsere Blogreihe zeigt, warum klassisches Wissensmanagement am impliziten Wissen gescheitert ist, wie LLMs, Wissensgraphen, multimodale und kausale KI daraus lernende Systeme machen – und wem ein künstliches Gedächtnis am Ende vertrauen darf.
Leselinks:
Fraunhofer IAO | Mensch-Technik-Interaktion
