Fragen Sie Ihren erfahrensten Mitarbeiter, warum er einen Vorgang so entscheidet und nicht anders, hören Sie irgendwann: „Das sieht man halt." Das ist keine Ausrede, sondern das Kernproblem.
Erfahrung liegt selten als Regel vor. Sie liegt als Muster vor, aufgebaut über Jahre und tausende Einzelfälle, und genau deshalb lässt sie sich so schwer weitergeben. Jeder Betrieb kennt die Person, bei der die schwierigen Fälle landen, weil sie sie eben löst. Aufgeschrieben ist davon meistens nichts.
Ein Beispiel, das ein Beitrag von Leaders of AI beschreibt, bringt es auf den Punkt: Bei einem bekannten Küchenhersteller entscheidet ein einzelner Mitarbeiter, welche Hölzer für die Edelküchen taugen. Kein Regelwerk, kein Prüfbogen, nur sein Urteil. Intern heißt er „Herr Holz", und der Geschäftsführung ist klar, was fehlt, wenn er aufhört.
Was Anthropic mit „Record a Skill" gebaut hat
Die Funktion selbst ist unspektakulär beschrieben und wirkt trotzdem. Sie zeichnen Ihren Bildschirm auf, erledigen eine Aufgabe genau so, wie Sie sie immer erledigen, und sprechen dabei mit, worauf Sie achten. Die KI wertet beides aus: die Abfolge Ihrer Klicks und Ihren gesprochenen Kommentar. Daraus leitet sie ab, an welchen Stellen Sie eine Entscheidung treffen und woran Sie diese festmachen. Danach kann sie den Ablauf übernehmen.
Der Unterschied zur klassischen Anleitung liegt nicht in der Technik, sondern in der Hürde davor. Eine Prozessbeschreibung zu formulieren, die eine KI zuverlässig ausführt, können wenige. Eine Aufgabe vormachen und dabei reden kann praktisch jeder im Betrieb.
Gleich drei Anbieter in kurzer Zeit zeigen dieselbe Richtung: KI soll nicht mehr nur aus Text lernen, sondern beim Zuschauen.
Anthropic ist damit nicht allein. OpenAI hat eine vergleichbare Funktion unter dem Namen „Record and Replay", die in der EU allerdings noch nicht verfügbar ist. Loom arbeitet an einer eigenen Variante. Wenn drei Anbieter unabhängig voneinander in dieselbe Richtung laufen, ist das selten Zufall.
Warum Interviews und Handbücher hier scheitern
Die beiden üblichen Rettungsversuche sind das Übergabegespräch und die schriftliche Dokumentation. Beide greifen zu kurz, und zwar aus verschiedenen Gründen.
Beim Gespräch scheitert es daran, dass erfahrene Leute ihr eigenes Vorgehen nicht vollständig kennen. Sie können sagen, was sie tun, aber nur schwer, warum. Bei der Dokumentation kommen zwei Probleme zusammen: Sie ist praktisch nie aktuell, weil sich Abläufe schneller ändern, als jemand Zeit findet, sie neu zu schreiben. Und im Handbuch landet fast immer nur die Reihenfolge der Schritte, während die eigentliche Abwägung im Zweifelsfall fehlt.
Beim Vormachen und lauten Mitdenken kommt genau dieser Teil mit, fast nebenbei. Das ist der praktische Kern der Sache. Wie sich das beim geplanten Ausscheiden eines Mitarbeiters organisieren lässt, steht ausführlich im Beitrag zum Wissenstransfer bei Mitarbeiterwechsel.
Die eigentliche Grenze liegt nicht beim Modell
Dahinter steckt ein Gedanke, den der Ökonom Friedrich Hayek beschrieben hat: Das Wissen eines Unternehmens liegt nicht an einer zentralen Stelle, sondern verteilt in vielen einzelnen Köpfen. Ethan Mollick von der Wharton School hat das kürzlich zugespitzt und sinngemäß gesagt, Krebs zu heilen sei vermutlich einfacher, als eine große Beratungsfirma wie Accenture vollständig durch KI zu ersetzen.
Das klingt zunächst verkehrt herum, denn Beratung ist reine Kopfarbeit und müsste die naheliegendste Disziplin für KI sein. Der Unterschied liegt in den Daten. Für die Krebsforschung existieren Millionen sauber erfasster Patientenwerte und Studien, mit denen ein Modell rechnen kann. Ein mittelständischer Betrieb ist dagegen keine saubere Datenbank; sein Wissen steckt in tausenden Einzelentscheidungen, die nie jemand zentral gesammelt hat.
Für Sie heißt das etwas sehr Praktisches: Die Grenze für KI in Ihrem Unternehmen liegt nicht bei der Leistungsfähigkeit des Modells. Sie liegt bei dem, was Ihr Betrieb überhaupt sichtbar macht.
Warum der Zeitpunkt drängt
Bis 2040 erreichen laut Statistischem Bundesamt rund 13,3 Millionen Erwerbspersonen das Rentenalter, etwa 30 Prozent aller heute Erwerbstätigen. Betroffen sind zuerst die Dienstältesten, also genau die Kollegen mit dem meisten ungeschriebenen Wissen. Was das für die Personalplanung bedeutet, haben wir im Beitrag Betriebswissen sichern, bevor es in Rente geht ausgeführt.
Was Sie diese Woche testen können
Der Einstieg ist kleiner, als die meisten erwarten. Gehen Sie einmal durch den Betrieb und beantworten Sie zwei Fragen ehrlich: Bei welcher Aufgabe hängt alles an einer einzigen Person? Und wo wird es eng, sobald diese Person krank wird oder in Urlaub geht?
Wo dieselbe Person in beiden Antworten auftaucht, haben Sie Ihren Anfangspunkt. Lassen Sie einen wiederkehrenden Vorgang dieser Person aufzeichnen, mit gesprochenem Kommentar, und schauen Sie sich das Ergebnis an. Das kostet eine halbe Stunde und Sie merken schnell, ob der Ansatz für Ihren Betrieb trägt.
Einen Punkt sollten Sie dabei von Anfang an mitdenken: Aufzeichnen allein löst das Problem nicht. Ein aufgenommener Ablauf muss irgendwo landen, wo ihn ein Jahr später noch jemand findet, sonst verschwindet er im selben Ordner wie die alte Prozessdokumentation. Genau dieser Teil, das Auffindbarmachen von Wissen im eigenen Haus, ist der Grund, warum wir uns mit KI-Wissensmanagement beschäftigen.