Eine Mitarbeiterin im Kundenservice löst nach einigem Aufwand ein Problem, das im Unternehmen immer wieder auftritt. Sie kennt jetzt die Ursache, weiß, wie man das Problem künftig vermeidet, und könnte mit diesem Wissen zahlreichen Kollegen eine Menge Arbeit ersparen. Eigentlich müsste sie diese Erkenntnis nur noch festhalten und dem Unternehmen zugänglich machen.
Die beste technische Lösung hat wenig Wert, wenn ihre Benutzung mehr Aufwand verursacht, als die Menschen im Alltag dafür aufbringen wollen oder können.
Doch genau hier beginnt häufig das nächste Problem. Sie müsste ein zusätzliches System öffnen, den richtigen Ablageort finden, einen Eintrag erstellen und sich Gedanken über dessen Struktur und Zugriffsrechte machen. Vielleicht kennt sie das System kaum oder hat schlicht keine Zeit dafür. Also macht sie mit ihrer eigentlichen Arbeit weiter. Das Wissen bleibt bei ihr, und irgendwann beschäftigt sich der nächste Kollege wieder mit demselben Problem.
Ich glaube, dass wir beim Einsatz von KI in Unternehmen genau diesen Aspekt noch immer unterschätzen: Die beste technische Lösung hat wenig Wert, wenn ihre Benutzung mehr Aufwand verursacht, als die Menschen im Alltag dafür aufbringen wollen oder können.
Was für die IT einfach ist, muss es für andere noch lange nicht sein
In IT-Abteilungen sind wir es gewohnt, komplexe Werkzeuge miteinander zu verbinden, Daten zu strukturieren und technische Abläufe zu automatisieren. Wir können uns in neue Systeme einarbeiten und verstehen meistens auch, warum bestimmte Schritte notwendig sind. Was aus dieser Perspektive elegant und unkompliziert erscheint, kann für jemanden aus dem Vertrieb, der Buchhaltung oder dem Kundenservice jedoch eine erhebliche Hürde darstellen.
Das ist weder ein Problem mangelnder Kompetenz noch fehlender Bereitschaft. Diese Menschen haben andere Aufgaben, andere Prioritäten und in der Regel keinen Anlass, sich intensiv mit der technischen Architektur des unternehmensweiten Wissensmanagements auseinanderzusetzen.
Trotzdem erwarten wir häufig genau das. Wir führen neue Plattformen ein, erklären ihre Möglichkeiten in einer Schulung und wundern uns anschließend, warum sie im Arbeitsalltag kaum genutzt werden.
Dabei ist die entscheidende Frage nicht, wie leistungsfähig ein System ist, sondern wie viel zusätzliche Arbeit es verursacht, bis jemand damit etwas Sinnvolles anfangen kann.
Einfachheit entscheidet darüber, ob Wissen überhaupt entsteht
Gerade bei der zentralen Wissensverwaltung hat diese Frage weitreichende Folgen. Ein Wissensspeicher kann hervorragend organisiert, sicher und technisch ausgereift sein. Wenn es aber zu aufwendig ist, neue Erkenntnisse dort abzulegen, bleibt er zwangsläufig unvollständig. Und eine KI, die auf dieses Wissen zugreifen soll, kann nur mit den Informationen arbeiten, die tatsächlich vorhanden sind.
Wir konzentrieren uns bei KI häufig darauf, wie gut sie Informationen finden und verarbeiten kann. Mindestens ebenso wichtig ist aber, wie diese Informationen überhaupt in das System gelangen. Unternehmenswissen entsteht schließlich nicht in einer Datenbank, sondern jeden Tag in Gesprächen, Entscheidungen und bei der Lösung konkreter Probleme.
Eigentlich müsste es deshalb möglich sein, eine wichtige Erkenntnis genau dort festzuhalten, wo sie entstanden ist: mitten in der täglichen Arbeit. Ohne erst ein weiteres Werkzeug erlernen zu müssen.
Die KI als Zugang zum gemeinsamen Unternehmenswissen
Warum sollte jemand, der ohnehin mit einem KI-Assistenten arbeitet, für die Wissensverwaltung eine völlig andere Bedienung lernen müssen? Die Hintergründe nachvollziehen lernen um das System effektiv einzusetzen? Warum nicht einfach dem Assistenten sagen können, dass eine Erkenntnis für das Unternehmen festgehalten werden soll?
Atrium nutzt genau diesen Ansatz. Der KI-Assistent wird zur vertrauten Oberfläche, während Atrium im Hintergrund das dauerhafte Unternehmenswissen verwaltet. Informationen können bewusst gespeichert, später wiedergefunden und von anderen berechtigten Mitarbeitenden über ihre eigenen KI-Assistenten genutzt werden. Das Wissen bleibt damit unabhängig von einzelnen Chatverläufen und den jeweils verwendeten KI-Systemen.
Dabei bedeutet einfache Bedienung keineswegs, dass alle Inhalte ungeprüft übernommen werden sollten. Im Gegenteil: Gerade wenn viele Menschen Wissen beitragen können, werden klare Zuständigkeiten, Zugriffsrechte, Freigaben und Versionierung umso wichtiger. Diese Anforderungen dürfen aber nicht dazu führen, dass bereits das Festhalten einer einfachen Erkenntnis unnötig kompliziert wird.
Ein gutes System sollte die Komplexität beherrschen, statt sie seinen Anwendern aufzubürden.
KI muss im gesamten Unternehmen funktionieren
Ich halte es für einen grundlegenden Fehler, den Erfolg einer KI-Lösung vor allem aus der Perspektive der Menschen zu beurteilen, die sie entwickelt oder eingeführt haben. Für einen gelungenen Piloten reicht oft eine kleine Gruppe technisch versierter und motivierter Anwender. Für einen nachhaltigen Nutzen im gesamten Unternehmen reicht das nicht.
Die eigentliche Bewährungsprobe beginnt, wenn Menschen mit unterschiedlichen Aufgaben, Erfahrungen und technischen Kenntnissen damit arbeiten sollen. Wenn sie Wissen ganz selbstverständlich beitragen und wiederverwenden können, ohne sich ständig mit dem zugrunde liegenden System beschäftigen zu müssen.
Deshalb ist einfache Bedienung für mich keine nette Zusatzfunktion, die man am Ende noch optimieren kann. Sie gehört zu den wichtigsten Voraussetzungen dafür, dass KI und zentrales Wissensmanagement im Unternehmen überhaupt ihre Wirkung entfalten.
Denn am Ende zählt nicht, wie viel Wissen ein System theoretisch verwalten könnte. Entscheidend ist, wie viel wertvolles Wissen tatsächlich darin ankommt und anderen Menschen zugutekommt.
Genau diesen Ansatz verfolge ich mit Atrium Tablinum: Unternehmenswissen so zugänglich zu machen, dass es nicht nur von IT-Spezialisten genutzt wird, sondern von allen, die etwas dazu beitragen können.
