Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im organisationalen Wissensmanagement kann in mehreren strategischen und operativen Handlungsfeldern erfolgen:

Hinweis: Da sich die KI-Tools sehr dynamisch entwickeln und wir mit dem freien Kursbuch neutral bleiben wollen, nennen wir keine Tool-Beispiele. Aber sicher kennst du bereits zahlreiche KI-Anwendungen.

Wissensidentifikation
Die Analyse von Kommunikationsdaten (z. B. E-Mails, Chats), die automatisierte Erkennung von Expertennetzwerken oder Skill-Mapping durch semantische Analyse von Lebensläufen oder Projektberichten, kann dabei helfen zu erkennen, wo im Unternehmen Wissen vorhanden ist oder fehlt.

Wissenserschließung und -extraktion
Mittels Natural Language Processing (NLP) kann relevantes Wissen aus unstrukturierten Daten gewonnen werden. Außerdem kann generative KI Dokumente automatisch zusammenfassen. Und schließlich kann KI die Klassifikation und Verschlagwortung von Inhalten automatisieren, z. B. um diese Inhalte dann in einem Wiki oder einer Datenbank korrekt abzulegen.

Wissensdokumentation
KI kann dabei unterstützen Wissen systematisch zu erfassen und verfügbar zu machen, z. B. durch die Transkription von Audio, das Erstellen von Texten. So muss bei einem Meeting eigentlich keiner mehr protokollieren.

Wissensverteilung
Über beispielsweise personalisierte Empfehlungssysteme für Inhalte oder interne Chatbots für den interaktiven Wissenszugang wird der schnelle Zugriff auf wichtige Informationen unterstützt.

Wissensnutzung
Ziel ist es Wissen effektiv in Entscheidungen und Prozessen anzuwenden. Dazu können Entscheidungsunterstützung durch KI-gestützte Analysen, die Automatisierung von Routineaufgaben mit Wissensbezug oder die Integration von KI in Workflows beitragen

Wissensbewahrung
KI kann zum Einsatz kommen bei der Identifikation von Wissensverlust-Risiken (z. B. bei Personalabgängen), ebenso wie bei der Unterstützung bei der Nachfolgeplanung und schließlich bei der konkreten Wissenssicherung z. B. indem ein Story Telling einer ausscheidenden Expertin durch KI transkribiert, strukturiert und zusammengefasst, verschlagwortet und schließlich im Wiki an den passenden Stellen einsortiert wird.

Wissensbewertung und -weiterentwicklung
Schließlich kann KI dabei helfen, veraltete Informationen zu erkennen und Vorschläge zur Aktualisierung oder Ergänzung machen.

Nicht zu vergessen: KI unterstützt im Sinne eines persönlichen Wissensmanagement jedes einzelne Organisationsmitglied und bereichert auch dadurch das organisationale Wissensmanagement.

Die oben aufgeführten Handlungsfelder haben durch eine KI in eine Visualisierung transformieren lassen:

Herausforderungen bei der Nutzung von KI im organisationalen Wissensmanagement:

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) im organisationalen Wissensmanagement bietet große Chancen – etwa bei der Automatisierung von Wissensprozessen, der intelligenten Suche oder der Generierung von Inhalten. Gleichzeitig birgt sie jedoch auch vielschichtige Herausforderungen neben den allgemeinen Risiken:

• Datenqualität und Datenverfügbarkeit
  KI-Systeme benötigen große Mengen qualitativ hochwertiger Daten. In vielen Unternehmen – insbesondere in KMU – sind relevante Wissensdaten jedoch nicht strukturiert, nicht zentral verfügbar oder nicht ausreichend gepflegt.
• Technologische Komplexität
  Die Integration von KI in bestehende Wissensmanagementsysteme erfordert oft tiefgreifende technische Anpassungen. Semantische KI-Anwendungen (z. B. intelligente Suchsysteme) sind komplex und benötigen eine sorgfältige Modellierung.
• Mangel an Fachwissen und Ressourcen
  Viele Unternehmen verfügen (noch) nicht über das nötige Know-how, um komplexe KI-Systeme sinnvoll zu implementieren und zu betreiben.
• Rechtliche und ethische Fragen
  Der Einsatz von KI wirft Fragen auf zu:
  – Datenschutz (DSGVO),
  – Urheberrecht bei generierten Inhalten,
  – Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen
• Vertrauen und Akzeptanz
  Mitarbeitende müssen Vertrauen in KI-Systeme entwickeln. Studien zeigen, dass Unsicherheit und Skepsis gegenüber KI häufig sind – insbesondere, wenn die Systeme Entscheidungen treffen oder Inhalte generieren.
• Fehlende strategische Einbettung
  KI wird oft als isoliertes Tool eingeführt, ohne klare Einbettung in die Wissensstrategie des Unternehmens. Das führt zu ineffizienter Nutzung und fehlender Skalierbarkeit.

Fazit: Der Einsatz von KI im Wissensmanagement erfordert, neben den technischen Voraussetzungen:

• eine klare Strategie mit Antworten auf rechtliche und ethische Fragestellungen
• gezielte Qualifizierung der Belegschaft und begleitendes Change Management

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Die oben genannten Punkte sind eine Zusammenfassung mehrerer Studien:
KIWise: Einsatz- und Akzeptanzanalyse von KI-basierten Wissenszugängen in KMU, Universität Bayreuth & Frankfurt UAS
WIK-Kurzstudie im Rahmen von Mittelstand-Digital
Fraunhofer IAO – Status quo KI in Unternehmen
KI in Unternehmen – Strategien, Trends & Herausforderungen, HS Koblenz

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Weiterführende Informationen: