Vom Abruf zur Ausführung: Die Zukunft des Wissens in Aktion

Wissensdatenbanken, Chatbots und Suchwerkzeuge für Unternehmen sind in digitalen Arbeitsumgebungen zur Norm geworden. Sie sollen den Mitarbeitern helfen, „schneller Antworten zu finden“.

Damit sind aber nur die ersten 10 % des Problems angesprochen.

Was geschieht, nachdem die Antwort abgerufen wurde?

• Der Support-Mitarbeiter muss noch drei weitere Tools öffnen, um die Antwort anzuwenden.

• Der Techniker muss sie noch in einen Schritt zur Fehlersuche umsetzen.

• Der neue Mitarbeiter muss noch herausfinden, welches Dokument für seine Situation relevant ist.

Das ist die Ausführungslücke – dieDiskrepanz zwischen dem Abrufen von Informationen und ihrer tatsächlichen Nutzung zur Lösung von Problemen, zum Ergreifen von Maßnahmen oder zur Automatisierung eines Prozesses.

Schauen wir uns an, was sich ändert:

• 🧓 30 % der Arbeitskräfte gehen in den nächsten zehn Jahren in den Ruhestand und nehmen jahrzehntelanges implizites Wissen mit.

• 🔄 Die Prozesse entwickeln sich aufgrund von Automatisierung, Einhaltung von Vorschriften und neuen Tools ständig weiter.

• ⚙️ Techniker und Serviceteams verbringen bis zu 40 % ihrer Zeit mit der Beantwortung interner Fragen oder der Lösung von Problemen.

• 📈 Die Datenflut ist real – mehrDashboards, mehr Dokumente, mehr Komplexität.

Dies führt zu:

• Langsameres Onboarding

• Wiederholte Fehler

• Rückstände bei der Unterstützung

• Entscheidungsmüdigkeit

• Nicht ausreichend genutzte Instrumente und Wissenssysteme

Es ist kein Werkzeugproblem, sondern ein Aktivierungsproblem.

Die Zukunft der Wissensarbeit liegt nicht in einer intelligenteren Suche, sondern in einer schnelleren Ausführung.

Wir brauchen Systeme, die Wissen erfassen, verstehen und nutzen – undes nichtnur abrufen.

Dieses neue Modell umfasst:

✅ Kontextabhängige Führung
Anstelle von „Lesen Sie dieses Dokument“ sagt das System: „Das brauchen Sie, und hier ist, was Sie als Nächstes tun müssen“.

✅ Prozessintegrierte KI-Assistenten
Sie sind in den Tools verfügbar, die Teams bereits nutzen (E-Mail, Chat, Ticketing, CRM), und leiten zum Handeln an, anstatt nur Antworten zu verknüpfen.

✅ Ausführung von Aufgaben, nicht nur Nachschlagen
Von der Aktualisierung von Systemen bis hin zur Auslösung von Arbeitsabläufen kann die KI nun Aufgaben auf der Grundlage des abgerufenen Wissens ausführen.

✅ Sich selbst aktualisierendes Wissen
Systeme lernen aus der realen Nutzung – sie verfeinern und verbessern Wissensbestände im Laufe der Zeit automatisch.

🔧 Ein Techniker ist dabei, ein komplexes System zu konfigurieren und stößt auf ein Problem.

• Traditionelle Werkzeuge? → Suchen Sie im Wiki, fragen Sie einen Kollegen, rufen Sie den Support an.

• Neues Modell? → Der KI-Assistent (per Chat oder Sprache) erkennt das Fehlermuster, zieht die relevante Historie heran, führt durch eine Korrektur und speichert die neue Variante für das nächste Mal im System.

Kein Schaltkontext. Keine Verzögerung. Kein verlorenes Fachwissen.

Selbst moderne Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Modelle, LLM-gestützte Chatbots und KI-Tools für Unternehmen tappen in dieselbe Falle:

• ❌ Gut im Zusammenfassen, schwach im Handeln

• ❌ Das Wissen ist immer noch von den Aufzeichnungssystemen getrennt

• ❌ Erfordert manuelle Interpretation und Ausführung der nächsten Schritte

Wir brauchen eine neue Kategorie von Lösungen, die sich auf die Ausführung der Arbeit konzentrieren, nicht nur auf die Intelligenz.

Unternehmen investieren viel Geld in Tools – aber viele sehen immer noch nicht das erwartete Ergebnis.

Hier ist der Grund dafür:

• Chatbots liefern Antworten, keine Aktionen. Sie werden nicht aufgelöst oder ausgeführt.
• Wikis und Wissensdatenbanken müssen ständig manuell aktualisiert werden – und die Benutzer tragen oft nicht dazu bei.
• Die RAG-basierte Unternehmenssuche hilft Ihnen, Dinge zu finden, aber nicht, Dinge zu tun.
• Die Dokumentation ist zu statisch für sich schnell ändernde Prozesse.

👉 Wir haben uns mit diesen Einschränkungen eingehend beschäftigt:

• Die Grenzen von Chatbots und traditionellem Wissensmanagement
• Warum Wissensdatenbanken scheitern
• Vorbeugung von Know-how-Verlust: Warum es nicht ausreicht, Wissen zu erfassen

Wissen ist nicht mehr die Herausforderung. Die Ausführung ist es.

AI Workforce Augmentation ist der Übergang von Informationswerkzeugen zu Ausführungssystemen. Sie bringt Wissen in den Arbeitsablauf ein und macht es nutzbar, kontextbezogen und automatisierbar.

Es geht nicht nur darum, Informationen schneller zu finden. Es geht um:

• Mit weniger Experten mehr erreichen

• Automatisierung von sich wiederholenden Wissensaufgaben

• Erfassen und Anwenden von Stammeswissen

• Richtungsweisende Entscheidungen am Rande der Komplexität

Denn die wahre Macht des Wissens liegt nicht nur im Wissen.

Es geht um Schauspielerei.

Wenn Sie nur in eine bessere Suche, intelligentere Wikis oder hübschere Chatbots investieren, lösen Sie ein Problem von gestern.

Die Unternehmen von morgen werden sich daran messen lassen müssen, wie gut sie ihr Wissen umsetzen.

Und das beginnt mit der Schließung der Ausführungslücke.

🧠 Nächstes Thema: AI Workforce Augmentation – Was es ist und wie es funktioniert

📢 Welche Lücken haben Sie zwischen der Suche nach Antworten und der Erledigung der Arbeit in Ihrem Team festgestellt?