wissensmanagement - Oktober/November 2026

Editorial

Wenn Potenzial auf Arbeitsalltag trifft: KI im Realitätscheck

von Nicole Lehnert

Erstmals nutzt laut Bitkom mit 57 Prozent die Mehrheit der deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz. Noch vor einem Jahr waren es gerade einmal 36 Prozent. Die Entwicklung ist rasant - und gleichzeitig von großer Unsicherheit begleitet. So befürchten nach Angaben einer aktuellen GoTo-Studie 83 Prozent der Beschäftigten, dass Fehler beim KI-Einsatz für sie persönlich Konsequenzen haben könnten - bis hin zum Verlust des Arbeitsplatzes. Genau an diesem Punkt setzt unser aktuelles Titelthema "KI im Wissensmanagement: Wo sie echten Mehrwert schafft - und wo ihre Grenzen liegen" an. Denn die entscheidende Frage lautet längst nicht mehr, ob KI grundsätzlich leistungsfähig genug ist. Viel wichtiger wird, auf welches Wissen sie zugreift, wie verlässlich dieses Wissen ist und unter welchen Rahmenbedingungen sie eingesetzt wird.

Praxis Wissensmanagement

Digitalisierung | Ursachen statt Symptome behandeln: Transformationen erfordern Lösungen 2. Ordnung

von Dr. Georg Kraus

Aufgrund der sich rasch verändernden wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen stehen viele Unternehmen vor der Notwendigkeit einer tiefgreifenden Transformation. Entsprechend viele Changeprojekte finden in ihnen statt, doch deren Erfolg bleibt oft hinter den Erwartungen zurück: Neue Systeme werden eingeführt, doch nicht genutzt. Strategien werden verabschiedet, doch nicht gelebt. Strukturen werden angepasst, ohne dass sich die Zusammenarbeit und die Ergebnisse spürbar verbessern. Die Gründe hierfür liegen selten in handwerklichen Fehlern bei der Projektplanung. Sie wurzeln vielmehr in der Natur der Organisationen, denn diese sind keine mechanischen Systeme, die sich linear steuern lassen, sondern soziale Gefüge. Sie bestehen aus Menschen mit individuellen Erfahrungen, Interessen, Ängsten, Routinen, Überzeugungen usw. Deshalb kann auch eine rational überzeugende Strategie nicht anschlussfähig sein.

Best Practice | GenAI in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie: Wie KI Beschäftigte unterstützt

von Yannick Haec

Generative KI erreicht zunehmend auch die Werkshallen. Gerade in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie kann sie dazu beitragen, Wissen leichter zugänglich zu machen, Arbeitsanweisungen schneller bereitzustellen und Sprachbarrieren zu überwinden. Damit wird GenAI zu einem wichtigen Produktivitätswerkzeug für Beschäftigte in der Produktion.

Titelthema

Künstliche Intelligenz | Die wahren Grenzen von KI: Nicht Performance und Komplexität limitieren KI-Projekte

von Oliver Köth

Höher, schneller, weiter: Innerhalb weniger Jahre ist Künstliche Intelligenz von einer Zukunftsvision zu einer Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation avanciert. Doch mit ihrer zunehmenden Verbreitung verschiebt sich die entscheidende Frage. Es geht längst nicht mehr nur darum, ob KI leistungsfähig genug ist, sondern wie sich sensible Daten schützen, regulatorische Anforderungen einhalten und KI nachhaltig in bestehende Prozesse und IT-Landschaften integrieren lässt. Der Erfolg von KI-Projekten entscheidet sich damit zunehmend weniger an der Technologie selbst als an den Rahmenbedingungen ihres Einsatzes.

Advertorial | Wenn KI versteht, wie Experten entscheiden

von Dr. Jessica Nagel

Unternehmen investieren viel in Wissensmanagement: Prozesse werden dokumentiert, Informationen zentral abgelegt und moderne KI-Systeme erleichtern den Zugriff auf Daten. Dennoch bleibt häufig das Gefühl, dass genau das entscheidende Wissen fehlt. Denn die wertvollsten Erkenntnisse stehen selten in Dokumentationen.

Künstliche Intelligenz | Der blinde Fleck der KI: Was in Dokumenten verborgen bleibt

von Malte Diekelmann

KI hat in kurzer Zeit ihren Weg in den Arbeitsalltag gefunden. Sie beantwortet Fragen, fasst Inhalte zusammen und unterstützt bei Routineaufgaben. Gleichzeitig wachsen die Erwartungen: Unternehmen wollen Prozesse beschleunigen, fundiertere Entscheidungen treffen und vorhandenes Wissen besser nutzen. In vielen Projekten zeigt sich jedoch, dass leistungsfähige Sprachmodelle allein dafür nicht ausreichen. Dabei verfügen die meisten Unternehmen längst über den wichtigsten Rohstoff für produktive KI: ihr eigenes Wissen. Es ist über Jahre entstanden und steckt in Verträgen, Projektunterlagen, E-Mails, technischen Dokumentationen, Berichten oder Richtlinien. Dieses Wissen muss also nicht erst erzeugt werden. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, es zugänglich und für KI nutzbar zu machen.

Künstliche Intelligenz | Das Co-Brain - Ihr digitaler Doppelgänger

von Gabriele Horcher

Zuckerberg (CEO Meta) tut es. Siemiatkowski (CEO Klarna) tut es. Und auch Khosrowshahi (CEO Uber) tut es. Sie alle lassen mithilfe künstlicher Intelligenz digitale Doppelgänger von sich erstellen. Mitarbeitende oder auch Kunden sollen künftig mit den Doppelgängern von Mark, Sebastian und Dara chatten können. Damit stellen diese CEOs einen neuen, interaktiven Kommunikationskanal zur Verfügung. Doch diese Idee lässt sich auch noch weiter fassen: Wenn das Wissen eines CEOs oder eines Experten in ein Co-Brain überführt wird, kann es nicht nur als Chat- und Sparringspartner oder Mentor dienen - es lässt sich auch als Wissensbasis für agentische KI-Systeme nutzen. Auf diese Weise können die eigenen KI-Agenten kontextbezogene Aufgaben im Stil des CEOs durchführen: konsistent, skalierbar und ganz in deren Sinn.

Künstliche Intelligenz | KI-Governance: Fünf Hebel für mehr Transparenz und Kostenkontrolle

von Marius Dunker

Seit August 2026 gelten zentrale Regeln für Künstliche Intelligenz: Der AI Act der EU verschiebt KI-Governance von einer freiwilligen Maßnahme hin zu einer Compliance-Anforderung. Doch wie lässt sich KI-Nutzung kontrollieren, wenn es vielerorts an Transparenz fehlt? Der Flexera State of ITAM Report 2026 zeigt, wie groß diese Transparenzlücke ist: KI-Ausgaben werden zwar erfasst, häufig jedoch nur als Teil allgemeiner Softwareausgaben. Mehr als die Hälfte der IT-Verantwortlichen - 59 Prozent - berichtet von steigenden "unnötigen" KI-Ausgaben. Und nur knapp ein Drittel, nämlich 31 Prozent, verfügt über einen verlässlichen Einblick in die eingesetzte KI-Software.

Digitalisierung

Künstliche Intelligenz | Wenn die KI im Wiki nachschlägt: Mit strukturierten Wikis eine Wissensbasis für KI-Anwendungen aufbauen

von Bernhard Krabina

Wikis im KI-Zeitalter: Renaissance statt Abschied. Warum die Kombination aus kollaborativer Wissenspflege und semantischen Datenstrukturen die ideale Basis für moderne KI-Assistenten ist.

Enterprise Search | Vom Suchen zum Fragen: Wie KI den Zugang zu Unternehmenswissen verändert

von Klaus Ziegerhofer

In vielen Organisationen ist Wissen längst dokumentiert und abgelegt. Dennoch ist es im Arbeitsalltag häufig schwer zugänglich. Künstliche Intelligenz verändert genau diesen Punkt. Sie schafft neue Wege, um vorhandene Informationen zugänglich und nutzbar zu machen und damit den Zugang zu Wissen grundlegend zu vereinfachen.

Human Resources

Wissenstransfer | Je intelligenter die KI, desto wichtiger die menschliche Erfahrung

von Christine Lutz

Ein Unternehmen, das im vergangenen Jahr Copilot, Claude oder ein internes ChatGPT ausgerollt hat, hat zunächst ein Zugangsproblem gelöst. Das Wissensproblem dagegen nicht – es hat es lediglich sichtbarer gemacht. Denn KI verändert den Wissensstand einer Organisation nicht. Sie zeigt nur schneller, wie er tatsächlich aussieht. Die eigentliche Veränderung reicht aber viel weiter: KI verändert nicht nur den Zugang zu Wissen – sie verändert die Natur des Wissens selbst. Über Jahrhunderte galt Wissen als glaubwürdig, wenn der Weg dorthin nachvollziehbar war: Beobachtung, Erfahrung, Begründung und schließlich Schlussfolgerung. Generative KI stellt dieses Prinzip erstmals infrage. Sie liefert überzeugende Antworten, ohne dass der Mensch ihren Entstehungsweg vollständig nachvollziehen kann. Wir erleben damit eine neue Form des Wissens: Ergebnisse, denen wir vertrauen, obwohl ihre Begründung für uns weitgehend verborgen bleibt. Das verändert nicht nur unseren Umgang mit Informationen. Es verändert auch unser Verhältnis zu Lernen, Erfahrung und Urteilsbildung.

Big Data | Erfahrungswissen: Aus Daten lernen

von Tim Brexendorf

Wenn erfahrene Anlagenfahrer altersbedingt ausscheiden, geht wertvolles Erfahrungswissen verloren – sofern es nicht in historischen Prozessdaten dokumentiert ist. Diese Daten bilden damit das Gedächtnis betrieblicher Systeme. Sie dokumentieren, wie Prozesse in der Vergangenheit funktioniert haben, wo Engpässe auftraten, welche Ressourcen veraltet waren und wie sich äußere Rahmenbedingungen ausgewirkt haben. Aus dieser Vergangenheit lassen sich Muster, Zyklen und Abweichungen ableiten, die als Anker für gegenwärtige Entscheidungen dienen. In einer Zeit, in der digitale Transformation und datengetriebene Steuerung den Takt vorgeben, wird die Fähigkeit, aus historischen Analysen zu lernen, zu einem zentralen Faktor für Stabilität, Effizienz und nachhaltige Leistungsverbesserung.

Trends

Künstliche Intelligenz | Sustainable AI: Wandel nachhaltig gestalten

von Marco Englert

Künstliche Intelligenz entwickelt sich von einer spezialisierten Technologie zu einer grundlegenden Einflussgröße unternehmerischer Wertschöpfung. Generative KI verändert Wissensarbeit und Kommunikation, KI-Agenten übernehmen zunehmend Aufgaben und Prozessschritte. Mit Physical AI verbindet sich künstliche Intelligenz zudem mit Sensorik, Maschinen und Robotik und kann Entscheidungen unmittelbar in der physischen Welt umsetzen.