Wissensmanagement (Knowledge-Management)

Was ist Wissensmanagement (Knowledge Management, KM)?

Wissensmanagement ist der Prozess, mit dem ein Unternehmen sein Wissen systematisch sammelt, organisiert, weitergibt, analysiert und nutzbar macht, sodass es für Mitarbeiter leicht zugänglich und anwendbar ist. Dieses Wissen kann technische Ressourcen, häufig gestellte Fragen, Schulungsunterlagen, Projektdokumentationen oder andere relevante Informationen umfassen.

Wissensmanagement nutzt heute zunehmend Methoden aus den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), semantische Analyse und automatisches Tagging, um Informationen zu strukturieren und bereitzustellen. Ein Wissensmanagementplan umfasst dabei sowohl eine Bestandsaufnahme der Unternehmensziele als auch eine Bewertung der Werkzeuge – traditioneller und technischer Art –, die die Anforderungen einer Organisation erfüllen sollen.

Die Herausforderung besteht darin, Systeme zu entwickeln oder auszuwählen, die zum Gesamtplan des Unternehmens passen, von den Mitarbeitenden akzeptiert werden und den Wissensaustausch fördern, anstatt Wissen in Silos zu halten.

Wozu wird Wissensmanagement eingesetzt?

Die Hauptziele des Wissensmanagements sind die Verbesserung der organisatorischen Effizienz, die Förderung von Innovation und die Sicherstellung, dass Wissen in einer leicht zugänglichen und wiederverwendbaren Form gespeichert wird.

Wissensmanagement soll den Benutzern die richtigen Informationen zur richtigen Zeit und im richtigen Kontext bereitstellen.

Dies geschieht durch folgende Maßnahmen:

• Erfassung und Organisation von Wissen in einem Wissensmanagementsystem, um bestimmte Geschäftsaufgaben und Projekte zu bewältigen.
• Weitergabe von Wissen an andere, die davon profitieren können.
• Verbesserung von Prozessen und Technologien, um den Zugang zu Wissen zu erleichtern.
• Förderung der Generierung neuen Wissens für kontinuierliches Lernen und Innovation.

Wissensmanagement hilft Unternehmen, Silos aufzubrechen, indem Informationen zentral und transparent gespeichert werden. Es ermöglicht Mitarbeitenden, ihr im Laufe der Zeit erworbenes Wissen abzulegen und zu teilen, sodass Unternehmen dieses Know-how nicht verlieren, wenn Mitarbeiter ausscheiden oder Rollen wechseln.

Arten von Wissen

Wissen ist das Verständnis und die Nutzung von Informationen, die eine Organisation oder eine Person durch Ausbildung, Erfahrung und Praxis erworben hat. Daten sind dabei die Rohform – Fakten und Zahlen – die erst durch Kontext und Interpretation zu Informationen und schließlich zu Wissen werden.

Im Wissensmanagement werden in der Regel vier Arten von Wissen unterschieden:

1. Explizites Wissen

Diese Art von Wissen ist kodifiziert – sie findet sich in Dokumenten, Datenbanken, Handbüchern, Checklisten, Richtlinien oder Schulungsvideos. Sie ist strukturiert, leicht zu speichern, zu teilen und zu verarbeiten und bildet den Kern vieler Wissensmanagementsysteme.

2. Tacit (stillschweigendes) Wissen

Dieses Wissen basiert auf persönlicher Erfahrung, Intuition und Praxis. Es ist schwer zu formalisieren oder in Worte zu fassen. Beispiele sind Führungsqualitäten, Verhandlungsgeschick oder das Gespür für den richtigen Zeitpunkt in einer Entscheidungssituation. Tacit Knowledge wird oft über Mentoring, Shadowing oder Communities of Practice weitergegeben.

3. Implizites Wissen

Implizites Wissen liegt zwischen explizitem und tacitem Wissen. Es beschreibt Wissen, das zwar formalisiert werden könnte, aber noch nicht dokumentiert ist. Zum Beispiel: Jemand weiß, wie ein Prozess funktioniert, hat es aber nie schriftlich festgehalten. Die Aufgabe des Wissensmanagements besteht hier darin, implizites Wissen zu identifizieren und zu explizitem Wissen zu machen.

4. Eingebettetes Wissen (Embedded Knowledge)

Dieses Wissen ist in systemischen Prozessen, Routinen, Produkten, Strukturen und Organisationskulturen verankert. Es entsteht oft durch wiederholte Anwendung und kann sowohl formell (zum Beispiel in Handbüchern) als auch informell eingebettet sein. Obwohl verankertes Wissen in expliziten Quellen zu finden ist, ist nicht immer sofort ersichtlich, warum es für ein Unternehmen wichtig ist, etwas auf eine bestimmte Art und Weise zu tun. Dies wird oft auch als prozedurales Wissen bezeichnet.

Beispiele für Wissensmanagementsysteme

Ein Wissensmanagementsystem (Knowledge Management System, KMS) ist eine Art Content- oder Knowledge-Hub, der organisatorisches Wissen speichert, aktualisiert und bereitstellt. Hochentwickelte Systeme kombinieren Datenbanken, Kollaborations-Tools und KI-basierte Analysefunktionen.

Typische Inhalte oder Formate sind:

• FAQs und Wissensartikel
• Schulungsprogramme und Webinare
• Fallstudien und Best Practices
• Foren, Wikis und interne Community-Funktionen

Beispiele für aktuelle Wissensmanagementplattformen (Stand Oktober 2025):

• Bloomfire bietet KI-gestützte Such- und Entdeckungs-Tools sowie einen Chat-Assistenten, der Inhalte über natürliche Sprachabfragen zugänglich macht. Bloomfire bietet KM-Tools für verschiedene Branchen, darunter Banken und Finanzen, Fertigung und Versicherungen.
• Document360 ermöglicht öffentliche und interne Wissensdatenbanken mit Versionierung, Sicherheitsrollen und Integrationen mit Tools wie Teams, Zendesk oder Intercom.
• Guru kombiniert ein Unternehmens-Wiki mit KI-gestützter Suche und Intranet-Funktionen, die den Wissensaustausch fördern.
• Zendesk Guide integriert Wissensmanagement in Kundenservice-Prozesse mit Answer Bots, Portalen und Analysefunktionen.
• Notion AI/Confluence Cloud zunehmend im Einsatz für internes Wissensmanagement, da sie kollaboratives Arbeiten, Automatisierung und KI-basierte Inhalte kombinieren.

Der Wissensmanagementprozess

Der Wissensmanagementprozess umfasst typischerweise fünf zentrale Phasen:

1. Wissenssammlung

Erfassen von Daten und Informationen aus verschiedenen Quellen, zum Beispiel Dokumenten, Mitarbeitenden, Systemen oder externen Netzwerken.

2. Wissensbewertung

Überprüfung der Qualität, Aktualität und Relevanz. Redundanzen, Fehler oder Lücken werden identifiziert und bereinigt.

3. Speicherung und Organisation

Strukturierung von Wissen in Datenbanken, Wikis oder Wissensgraphen. Aktuelle Systeme nutzen KI, um Zusammenhänge automatisch zu erkennen und Inhalte zu verlinken.

4. Verbreitung von Wissen

Bereitstellung über benutzerfreundliche Oberflächen wie Portale, Suchfunktionen, Lernplattformen oder Chatbots.

5. Nutzung und Weiterentwicklung von Wissen

Mitarbeitende wenden Wissen an, erweitern es und tragen neues Wissen bei: ein kontinuierlicher Kreislauf von Lernen und Verbesserung.

Vorteile und Herausforderungen des Wissensmanagements

Neben der Senkung der Betriebskosten und der Steigerung der Mitarbeiterproduktivität bietet Wissensmanagement folgende Vorteile:

• Reduktion von Wissenssilos und Doppelarbeit. Individuelles und kollektives Wissen wird nun an einem Ort erfasst und gespeichert, der für die Nutzer leicht zugänglich ist.
• Schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeiter. Neue Mitarbeiter können schneller und gründlicher geschult werden, indem sie Antworten auf Fragen erhalten, die nicht im Schulungsmaterial behandelt werden.
• Verbessert das Einbinden neuer Kunden. Wie bei der Mitarbeiterschulung können neue Kunden schnell Antworten auf Fragen erhalten, die möglicherweise nicht in Einführungspräsentationen behandelt werden.
• Verbesserte Entscheidungsfindung durch leicht zugängliche Informationen. Benutzer müssen nicht mehr mehrere Personen um dieselbe Auskunft bitten, in der Hoffnung, dass diese die Antwort auf ihre Frage kennen.
• Erhalt von kritischem Wissen bei Mitarbeiterfluktuation.
• Standardisierte Prozesse und Qualitätssteigerung.
• Förderung von Innovation durch Wissensaustausch. Da die Nutzer ihr Wissen in einem gemeinsamen Raum austauschen, ist es einfacher, gemeinsam an der Verbesserung von Prozessen zu arbeiten.
• Geringere Fehlerquoten und höhere Effizienz. Wenn Nutzer Informationen austauschen, arbeiten sie die Schwachstellen verschiedener Prozesse heraus und verhindern so, dass derselbe Fehler zweimal gemacht wird.

Das Wissensmanagement birgt jedoch auch einige Herausforderungen, darunter die folgenden:

• Kultureller Widerstand. Mitarbeitende müssen aktiv zum Teilen und Dokumentieren motiviert werden.
• Technologische Komplexität. Systeme müssen aktuell, integriert und nutzerfreundlich sein.
• Datensicherheit und Compliance. Zugriffskontrolle und Datenschutz werden immer wichtiger: Benutzerberechtigungen und Sicherheitsstufen müssen festgelegt werden, um sicherzustellen, dass die richtigen Personen die richtigen Informationen sehen.
• Veraltete oder unstrukturierte Informationen. Wissen muss regelmäßig aktualisiert und kuratiert werden.
• Informationsüberflutung. KI-basierte Filter und Relevanzbewertung helfen, Inhalte gezielter bereitzustellen.

Bewährte Verfahren für das Wissensmanagement

Unternehmen können Wissensmanagement auf unterschiedliche Weise angehen, aber die Umsetzung der folgenden Best Practices kann sie auf den Weg zum Erfolg bringen:

• Unternehmenskultur bewerten: Offenheit, Vertrauen und Lernbereitschaft sind entscheidend. Es ist wichtig, die Fähigkeiten und Bedürfnisse der Mitarbeiter zu verstehen, die ein Wissensmanagementsystem nutzen werden, bevor man sich für eines entscheidet. Wenn die Mitarbeiter beispielsweise nur über grundlegende Computerkenntnisse verfügen, sollte ein Unternehmen zweimal überlegen, bevor es ein teures und kompliziertes System anschafft.
• Benutzerzentriertes Design: Informationsarchitektur und Navigation müssen intuitiv sein. Die Navigation und die zugrunde liegende Informationsarchitektur eines Wissensmanagementsystems sind entscheidend für dessen Benutzerfreundlichkeit, Wartungsfreundlichkeit und letztendlichen Erfolg. Eine Organisation sollte diese Aspekte bei der Konzeption berücksichtigen, indem sie vor der Implementierung des Systems Input von möglichst vielen Stakeholdern einholt.
• Schrittweise Einführung: neue Prozesse und Tools sollten behutsam und begleitet eingeführt werden. Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter nicht auf einmal mit neuen Wissensmanagementprozessen und -systemen überhäufen. Sie sollten eine langsame, aber bewusste Einführung planen, mit Schulungen zu jedem Schritt des Prozesses, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter mit dem neuen System vertraut sind und es auch nutzen.
• Anreize schaffen: Wissensaustausch durch Anerkennung, Sichtbarkeit oder Belohnung fördern. Manager sollten Mitarbeiter mit Belohnungen für die Nutzung des neuen Wissensmanagementsystems motivieren. Dies fördert den Wissensaustausch anstelle von Wissenshortung.
• Wissensbesitz definieren: Autoren und Experten sichtbar machen, um Rückfragen zu ermöglichen. Das Verknüpfen von Mitarbeiter-Credits mit Wissensdokumenten und Medien motiviert die Mitarbeiter und bietet anderen Benutzern eine Orientierungshilfe. Wenn sie Klarstellungen oder zusätzliche Informationen zu etwas benötigen, das sie gelesen oder angesehen haben, wissen sie, an wen sie sich wenden können.
• Richtlinien für Wissensaustausch erstellen: vor allem, um Wissen bei Personalwechsel zu sichern. Dies ist besonders wichtig, wenn Mitarbeiter das Unternehmen verlassen. Anstatt dass Informationen mit dem Mitarbeiter verloren gehen, würden diese an andere Mitarbeiter weitergegeben werden, wodurch der Erhalt des Wissens gewährleistet wäre.
• Laufende Erfolgsmessung: Nutzung, Aktualität, Qualität und Wirkung regelmäßig evaluieren. Durch diese Evaluierungen lassen sich Lücken in Prozessen und im Wissensmanagement selbst erkennen.

Erstellen und Implementieren eines Wissensmanagement-Rahmenwerks

Vor der Implementierung eines Wissensmanagement-Frameworks muss ein Plan erstellt werden. Unternehmen können die folgenden Schritte unternehmen, um eine reibungslose Einführung sicherzustellen:

1. Programmziele festlegen. Welche Probleme oder Prozesse sollen langfristig wie kurzfristig verbessert werden?

2. Mitarbeitende einbeziehen. Beispielsweise über Knowledge Champions oder interne Botschafter. Die Mitarbeiter müssen den neuen Prozess erlernen und die Art und Weise, wie sie Wissen weitergeben, überdenken. Unternehmen sollten Wissensmanagement-Beauftragte ernennen, die diesen Wandel unterstützen, andere zum Wissensaustausch motivieren und dem Umsetzungsteam Feedback geben. Es könnte auch sinnvoll sein, ausgewählte Kunden und Klienten zu konsultieren und deren Meinung einzuholen.

3. Prozesse und Verantwortlichkeiten definieren. Wie Wissen erfasst, geprüft, freigegeben und gepflegt wird. Hier werden auch Best Practises festgelegt.

4. Technologiebedarf ermitteln. Bestehende Tools prüfen und geeignete Systeme auswählen. Unternehmen können ihren Bedarf anhand ihrer Programmziele ermitteln. Sie müssen auch verstehen, welche Technologien ihre Mitarbeiter derzeit verwenden, was funktioniert und was nicht und warum. Unternehmen sollten sicherstellen, dass die vorhandene Technologie nicht bereits den Geschäftsanforderungen entspricht.

5. Fahrplan und Budget planen. Pilotprojekte durchführen, Erfolg messen, skalieren. Bevor die technologischen Anforderungen angegangen werden, sollte das Unternehmen die Unterstützung der Unternehmensleitung für dieses Vorhaben sowie die Finanzierung des Programms sicherstellen. Diese Roadmap kann sich über Monate oder sogar Jahre erstrecken.

6. Programm implementieren und Kultur anpassen. Schulungen, Change Management, Kommunikation. Sobald die Prozesse und Technologien eingerichtet sind und das Unternehmen seine Unternehmenskultur angepasst hat, ist es an der Zeit, das Programm zu starten.

7. Erfolg messen und verbessern. Mit KPIs wie Zugriffszahlen, Beitragshäufigkeit, Fehlerreduktion oder Time-to-Resolve. Wenn ein Wissensmanagementprogramm live ist, bedeutet das nicht, dass die Arbeit getan ist. Unternehmen müssen den Erfolg ihres Programms messen und kontinuierliche Verbesserungen vornehmen, um eine optimale Effizienz zu erreichen. Sie sollten auch Scorecards erstellen, die Leistung, Qualität, Compliance und Wert berücksichtigen. Die Vorteile sind vielleicht nicht sofort offensichtlich, aber das Unternehmen wird im Laufe der Zeit Ergebnisse sehen.

Was macht ein Wissensmanager?

Typische Rollen im Bereich Wissensmanagement umfassen die folgenden Positionen mit den jeweiligen Verantwortlichkeiten:

• Wissensmanager/Knowledge Manager: steuert Strategien für das Wissensmanagement, Tools und Prozesse im Unternehmen.
• Engagement Manager: pflegt Kundenbeziehungen und stellt relevante Wissensressourcen bereit.
• Spezialist für Wissensmanagement-Technologie: betreut Plattformen, Automatisierungen und Integrationen.
• Content Manager: organisiert, prüft und kuratiert Inhalte in Wissensdatenbanken.
• Datenmanager: verantwortet Datenqualität, Strukturierung und Zugriff im gesamten Unternehmen.

Wissensmanagement ist heute ein strategischer Erfolgsfaktor und zunehmend auch Teil von Rollen im Bereich künstliche Intelligenz, Data Governance und Learning & Development. Die Nachfrage nach Fachkräften mit Kompetenz in diesem Bereich wächst, insbesondere in wissensintensiven Branchen wie IT, Beratung, Life Sciences und Verwaltung.