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18 September 2026
Wissensmanagement in drei Ebenen: Wo neues Wissen hingehört
Im ersten Teil dieser Artikelserie ging es um den Altbestand: Friere den alten Fileshare als Archiv ein, statt ihn zu migrieren, und baue die Wissensbasis pro Anwendungsfall neu auf. Damit ist geklärt, was mit dreißig Jahren Dateien passiert. Offen bleibt die Frage, die kaum jemand stellt, nämlich wo eigentlich das Wissen landet, das ab morgen dazukommt.
Die verbreitete Antwort darauf ist ein neues Intranet. Unternehmen erkennen, dass ihr altes Wissensmanagement nicht funktioniert hat, und bauen als Antwort dasselbe noch mal. Neues Intranet, neue Wiki-Struktur, neue Vorlagen, nur diesmal richtig, versprochen. Dieser Artikel wird unbequem, das kündige ich vorher an.
Warum die eine große Wissensablage nie funktioniert hat
Jahrzehntelang haben wir es versucht, mit SharePoint, Confluence, Intranets, Wikis. Und fast überall ist es am selben Punkt gescheitert, nämlich an den Informationen, die niemand abgelegt hat. Der Wissensträger ging in Rente, und mit ihm ging das Wissen, denn im SharePoint lag nichts. Oder schlimmer, es lag etwas dort, aber von 2017, und niemand traute sich zu sagen, ob es noch stimmt.
Dahinter steckt ein strukturelles Muster und keine Anekdote aus meinen Projekten. Ikujiro Nonaka hat es 1991 im Harvard Business Review beschrieben: Das wertvolle Wissen eines Unternehmens steckt in der Erfahrung und der Intuition der Mitarbeiter, und es lässt sich nur schwer in dokumentierte Form bringen. Nonaka setzt dafür auf weiche Mittel wie Metaphern und gemeinsame Erfahrung, während Formulare und Vorlagen in seiner Rechnung kaum etwas beitragen [1]. Daran ändert ein Wiki nichts, weil das Grundproblem bei der Pflege liegt. Dokumentieren ist Zusatzarbeit ohne unmittelbaren eigenen Nutzen, und deshalb geben Menschen Wikis irgendwann auf, weil die Wartungslast schneller wächst als der Wert.
Wir sind da keine Ausnahme. Eine Menge darüber, wie dieses Unternehmen arbeitet, steckt bei uns in den Köpfen, und wir wollten das in ein Wissensmanagementsystem einpflegen. Entschieden haben wir uns dagegen, und zwar aus einem einzigen Grund: Wir wussten, dass wir es nicht aktuell halten würden. Zu viel Arbeit. Wenn ein Unternehmen, das genau dazu berät, zu diesem Schluss kommt, dann sei skeptisch, sobald dir jemand erzählt, sein Werkzeug löse das Pflegeproblem.
Deshalb hilft es auch nicht, auf die leeren oder veralteten Wikis jetzt eine KI zu setzen. Auch mit KI bleibt ein leeres Wiki leer. Ein veraltetes Wiki bekommt durch sie einen sehr überzeugenden Lügner dazu.
Der Leser hat sich geändert
Aber angenommen, das neue Wiki würde diesmal wirklich gepflegt. Selbst dann bliebe die Frage, für wen eigentlich, weil niemand mehr Dokumentationsseiten liest. Mit einem konkreten Problem kommen Menschen an, überfliegen, nehmen mit, was sie brauchen, und gehen wieder. Und zunehmend überspringen sie die Doku komplett und fragen direkt eine KI.
Hier drehen sich die Anforderungen um. Zwei Jahrzehnte lang haben wir Wissensablagen für menschliche Leser optimiert, mit Navigation, Startseiten, Kacheln und Corporate Design im Intranet. All das ist Aufwand für eine Zielgruppe, die es nicht mehr nutzt. Wer heute ein Intranet-Projekt aufsetzt, um Wissen in Wiki-Seiten zu sammeln, baut also eine Benutzeroberfläche für einen Benutzer, der nicht mehr kommt. Das Budget fließt damit in die falsche Schicht.
Der neue primäre Leser deines Unternehmenswissens ist die KI: Der Mensch fragt, während die KI liest und antwortet. Laura Tacho, CTO der Developer-Productivity-Plattform DX, hat das bereits im Sommer 2025 klar formuliert: Unternehmen sollten ihre interne Dokumentation für LLM-Konsum umschreiben. Weg von Screenshot-Sammlungen, Slide-Decks und aufgezeichneten Webinaren, hin zu strukturiertem Text, den ein Sprachmodell direkt verarbeiten kann. „AI-first“-Firmen hätten damit bereits begonnen [2].
Wissensmanagement bedeutet nicht überall dasselbe
Hier wird meistens ein Schritt übersprungen. Wenn zwei Leute im Unternehmen „Wissensmanagement“ sagen, meinen sie oft völlig verschiedene Dinge, und deshalb bleiben diese Projekte schon vor dem Start stecken.
Zu unterscheiden sind drei Ebenen, jede mit eigenen Verantwortlichen und eigenen Werkzeugen.
Auf der Ebene des Mitarbeiters liegt das, was deine eigene KI für dich brauchbar macht. Dazu gehört, wie du Zusammenfassungen haben willst und welche Kunden du betreust.
Was dein Team teilt, liegt eine Ebene darüber. Wie das Marketing einen LinkedIn-Post schreibt, welche Freigabeschritte ein Angebot durchläuft.
Ganz oben steht, was alle brauchen und niemand im Alleingang ändern sollte, also was die Firma macht und wie ein Angebot formuliert wird.
Diese Ebenen zu trennen ist mehr als Ordnungsliebe. Die Forschungsgruppe DORA von Google zählt den direkten Zugriff von KI-Werkzeugen auf interne Unternehmensdaten zu den Fähigkeiten, die den Nutzen von KI messbar verstärken, und warnt gleichzeitig davor, das Modell mit irrelevantem Material zu überladen, weil daraus Halluzinationen entstehen [3]. Alles in einer großen Ablage ist genau diese Überladung, obwohl es nach Ordnung aussieht. Niemand im Marketing braucht den Eskalationsweg der Produktion im Kontextfenster.
An dieser Stelle kommt auch der Einwand, wir würden hier nur wieder ein Wiki verkaufen, diesmal mit neuem Namen. Berechtigt. Im Zuschnitt liegt der Unterschied und nicht in der Technik. Zwanzig Jahre lang ist ein zentrales Projekt für alle gescheitert. Drei kleine Ablagen, jede mit jemandem, der sie selbst benutzt, sind etwas anderes, und die KI ist der Grund, warum es sich diesmal lohnt, sie zu füllen: Die Leute bekommen die Antwort, ohne die Seite suchen zu müssen.
Fang bei dir selbst an
Fang hier an, denn das ist die einzige Ebene, die du allein kontrollierst, und sie funktioniert heute, ohne Projekt und ohne Freigabe.
In Copilot erledigen drei Dinge den größten Teil der Arbeit, und du findest sie an derselben Stelle, in den Einstellungen unter Personalisierung.
(1) In den benutzerdefinierten Anweisungen steht, wie deine KI dir antworten soll. Antworte immer auf Deutsch. Fang nicht mit einem Einleitungssatz an. Fasse in Stichpunkten zusammen und nicht in Fließtext. Das schreibst du einmal auf, und es gilt danach in jedem Gespräch. Für den Anfang reichen zwei Sätze, denn welche dir noch fehlen, merkst du innerhalb eines Tages selbst. Daneben liegt das Arbeitsprofil mit deiner Rolle und deinem Zuständigkeitsbereich, das du einmal ausfüllst und danach selten wieder anfasst.
(2) Bei den gespeicherten Erinnerungen kommt zusammen, was nebenbei entsteht. Hier tust du nichts extra, du sagst einen Satz: "Merk dir, dass wir nicht Planner, sondern Asana als Aufgabenmanager in unserer Abteilung nutzen." Copilot bestätigt das, und von da an gilt es für jede Frage nach offenen Aufgaben.
Abkürzungen, die nur du benutzt, funktionieren genauso. "Merk dir, dass st für Summarize and translate to German steht." Danach reicht dir das Kürzel.
Alles, was du auf diesem Weg festhältst, sammelt sich an einer Stelle: unter Personalisierung in den gespeicherten Erinnerungen. Dort liest du nach, was Copilot über dich gespeichert hat, und dort löschst du, was nicht mehr stimmt.
(3) Für den Chatverlauf tust du gar nichts. Ein Schalter, und Copilot zieht aus deinen bisherigen Gesprächen mit, woran du arbeitest. Was bei den ersten beiden Punkten noch ein bewusster Satz war, fällt hier nebenbei an. Genau darin liegt auch die Grenze, denn du entscheidest nicht mit, was übernommen wird, und bekommst es anders als bei den Erinnerungen nicht als Liste zu sehen. Worauf du dich verlassen willst, gehört deshalb in Punkt 2.
Schwerer als es aussieht wiegen die letzten beiden Punkte. Nonakas Einwand war, dass Erfahrungswissen in dokumentierte Form zu bringen der teuerste Schritt ist, weil sich dafür ein Mensch hinsetzen und formulieren muss. Diesen Schritt macht jetzt die KI, und zwar während du erzählst. Der Befund von 1991 stimmt weiterhin, geändert hat sich der Preis dieses Schritts.
Was deine Abteilung teilt
Hier fängt das Teilen an, sich zu lohnen, und genau hier machen die meisten Unternehmen zu früh zu viel.
Am billigsten funktionieren geteilte Prompts, denn wenn jemand im Team herausgefunden hat, wie ein brauchbarer Angebotsentwurf aus Copilot kommt, gehört dieser Prompt dorthin, wo die anderen ihn erreichen, und nicht in einen privaten Chatverlauf.
Einen Schritt weiter gehen Skills, soweit die Plattform sie unterstützt, für einen Prozess, der jedes Mal gleich ausgeführt und nicht in Prosa beschrieben werden soll.
Am Ende stehen Agenten, für Aufgaben, die sich in derselben Form wiederholen. Ein Tracking-Link, an den immer dieselben Parameter gehängt werden. Ein wöchentlicher Bericht, der immer dieselben Zahlen zieht.
Und dann eine kleine Wissensablage der Abteilung, die in der Microsoft-Welt schlicht ein SharePoint-Ordner ist. Hier bekommt die Formatfrage aus dem ersten Teil ihre Antwort, und sie ist unspektakulärer als die Debatte darum. Wichtig ist, dass die Inhalte maschinenlesbarer Klartext sind, damit Überschriften und Tabellen als Sinneinheiten erhalten bleiben. Deutlich weniger wichtig ist die Plattform. Copilot indiziert SharePoint ohnehin, also leg dein Wissen dorthin, wo die KI bereits hinschaut, bevor du ein neues System einführst.
Warum die Unternehmensebene wartet
Mit der Unternehmensebene fangen alle an, und genau sie sollte zuletzt kommen, weil sie die schwierigste ist.
Zentral und von oben muss sie gepflegt werden. Wissen, das für alle gilt, braucht einen Verantwortlichen und einen Freigabeweg, und sobald alle beitragen dürfen, fühlt sich niemand mehr zuständig. Mit Nachlässigkeit der Mitarbeiter hat das nichts zu tun. Damit stellen sich Fragen, die es auf den anderen beiden Ebenen nicht gibt: In welchem Werkzeug liegt das Wissen, wie wird es an Copilot angebunden, wer gibt eine Änderung frei, und was passiert, wenn die Ablage außerhalb der Microsoft-Welt liegt.
Dafür braucht es einen eigenen Artikel, und er folgt als Teil 3, mit dem Werkzeug, das wir selbst dafür nutzen.
Billiger wird es, kostenlos nicht
Mit KI wird Wissensmanagement billiger. Kostenlos wird es nicht. Wer dir erzählt, das Pflegeproblem sei gelöst, hat entweder noch kein solches System betrieben oder will dir etwas verkaufen.
Geändert hat sich, für wen die Ablage gedacht ist und wie viel davon an einem Ort liegen muss. Der Leser ist jetzt die KI, und das heißt: schlichte und aktuelle Inhalte schlagen ein gut gestaltetes Intranet. Und weil die drei Ebenen verschiedene Verantwortliche haben, brauchst du kein unternehmensweites Projekt, um anzufangen. Du brauchst die Ebene, die du selbst in der Hand hast.
Fang also vorn in diesem Artikel an und nicht hinten. Richte diese Woche deinen eigenen Copilot sauber ein. Schau dann, was sich in deiner Abteilung oft genug wiederholt, dass es sich zu teilen lohnt. Die Unternehmensebene kann warten, und sie ist noch da, wenn Teil 3 erscheint.
Quellen:
[1] Ikujiro Nonaka: The Knowledge-Creating Company, Harvard Business Review, 1991 (Nachdruck Juli 2007)
https://hbr.org/2007/07/the-knowledge-creating-company
[2] Business Insider: CTO says companies are missing out by not writing internal documents that AI can easily read (Laura Tacho, DX), Juli 2025
[3] DORA (Google): Capabilities, AI-accessible internal data
