#FOODFORTHOUGHT: Kontextmangel trotz KI

Deine KI hat einen IQ von 250. Und braucht trotzdem ein Praktikum.

English version below

Hier ist ein Gedanke, der mir nach meinem jüngsten SAATKORN-Podcast-Gespräch mit Sebastian Walker, dem CEO und Gründer von Omnora, im Kopf geblieben ist: Stell dir vor, du stellst einen Praktikanten mit einem IQ von 250 ein. Diese Person kann fast alles analysieren, spricht jede Sprache, arbeitet rund um die Uhr und hat so ziemlich alles gelesen, was es zu lesen gibt.

Klingt nach einem Traumkandidaten.

Es gibt nur ein Problem: Am Montagmorgen weiß dieser Super-Praktikant absolut nichts über dein Unternehmen. Und das, glaube ich, beschreibt ziemlich gut, wo wir derzeit mit Enterprise-KI stehen.

Das fehlende Puzzlestück ist der Kontext

Wir verbringen viel Zeit damit, darüber zu diskutieren, welches Modell intelligenter ist, welcher Agent welche Aufgabe erledigen kann und wie schnell sich die KI-Fähigkeiten verbessern. Beeindruckende Sache. Aber die Intelligenz des Modells selbst wird als Unterscheidungsmerkmal zunehmend an Bedeutung verlieren. Denn jeder kann sie kaufen.

Was du nicht kaufen kannst, ist die gesammelte Erfahrung deiner Organisation. Warum ein bestimmter Prozess so funktioniert, wie er funktioniert. Warum dieser eine Kunde anders behandelt werden muss. Warum ein Projekt vor fünf Jahren gescheitert ist. Wer wen kennt. Welche offizielle Regel jeder aus sehr guten Gründen ignoriert.

Jede Organisation hat eine Claudia aus der Finanzabteilung, die weiß, wie die Dinge wirklich laufen. Leider ist Claudia nicht in der Datenbank.

Wir stehen vor einem Kontextmangel

Derzeit treffen zwei Entwicklungen gleichzeitig auf Unternehmen:

1. KI entwickelt sich vom Experimentierstadium hin zur praktischen Anwendung. Der „2025 Work Trend Index“ von Microsoft ergab, dass 82 % der Führungskräfte davon ausgehen, innerhalb der nächsten 12 bis 18 Monate digitale Arbeitskräfte einzusetzen, um ihre Belegschaft zu erweitern.
2. Gleichzeitig verlassen erfahrene Mitarbeiter die Unternehmen, während sich der demografische Wandel beschleunigt. Wir sprechen dabei meist von einem Fachkräftemangel. Aber ich glaube, wir brauchen einen anderen Begriff für das, was gerade passiert: Kontextmangel.

Denn wenn erfahrene Mitarbeiter das Unternehmen verlassen, nehmen sie nicht nur ihre Fähigkeiten mit. Sie nehmen Entscheidungen, Erfahrungen, Beziehungen, Misserfolge, Abkürzungen und ungeschriebene Regeln mit. Genau die Art von Wissen, die ein KI-Agent braucht, wenn wir von ihm erwarten, dass er mehr kann, als nur Dokumente zusammenzufassen und E-Mails zu schreiben.

Das haben Sebastian Walker und ich im Podcast ausführlich besprochen: Organisationswissen ist nicht nur das, was man in SharePoint, Handbüchern oder Prozessdokumentationen findet. Ein riesiger Teil davon steckt in den Köpfen der Menschen. Und sobald diese Köpfe das Gebäude verlassen, viel Glück beim Fragen bei SharePoint.

Das Unternehmen in die KI einbinden

Das verändert mein Verständnis von KI-Reife. Die Installation eines weiteren Copilots, LLMs oder Agenten ist nicht mehr der schwierige Teil. Die interessante Frage ist, ob wir diesen Systemen den organisatorischen Kontext zur Verfügung stellen können, den sie brauchen, um tatsächlich Mehrwert zu schaffen.

Die KI-Studie von McKinsey für 2025 ergab, dass unter den untersuchten organisatorischen Faktoren die Neugestaltung von Arbeitsabläufen den stärksten Zusammenhang mit den Auswirkungen von GenAI auf das EBIT aufwies. Dennoch gaben nur 21 % der Befragten, die GenAI nutzen, an, dass ihre Unternehmen zumindest einige Arbeitsabläufe grundlegend neu gestaltet hätten. Es reicht also nicht aus, alte Strukturen einfach mit leistungsstarker Technologie zu überziehen.

Das Schwierige ist nicht, KI ins Unternehmen zu bringen. Es geht darum, das Unternehmen in die KI zu integrieren.

Und genau hier sollte die Personalabteilung aufpassen. Wenn zukünftige Teams aus Menschen und KI-Agenten bestehen, muss sich jemand Gedanken darüber machen, wie beide Seiten das Wissen erhalten, das sie für ihre Arbeit benötigen. Die IT spielt dabei natürlich eine entscheidende Rolle. Aber das ist kein reines IT-Thema.

Die Personalabteilung kennt sich mit Onboarding, Weiterbildung, Kompetenzen, Nachfolgeplanung und Organisationsentwicklung aus. Und sie sollte wissen, wo sich kritisches Wissen befindet – besonders wenn die Menschen, die dieses Wissen tragen, kurz davor stehen, das Unternehmen zu verlassen.

Das schafft eine viel interessantere Rolle für die Personalabteilung bei der KI-Transformation: nicht nur Menschen auf KI vorzubereiten, sondern das organisatorische Wissen für Menschen und KI aufzubereiten. Viel spannender als das nächste Prompt-Training, wenn du mich fragst.

MEINE MEINUNG

In den letzten zwei Jahren waren wir davon besessen, KI intelligenter zu machen. Verständlich. Aber die Modelle werden langsam intelligent genug. Die eigentliche Frage ist, ob sie unsere Organisationen verstehen.

Deine Konkurrenten können sich Zugang zu denselben KI-Modellen kaufen. Sie können sich aber nicht deine Erfahrung, dein Kundenwissen, deine Entscheidungen, deine Fehlschläge und all das kaufen, was deine Mitarbeiter über Jahrzehnte gelernt haben. Vielleicht ist das einer der echten Wettbewerbsvorteile in der nächsten Phase der KI. Also ja: Gib mir den Praktikanten mit einem IQ von 250.

Aber bitte arbeite den verdammten Praktikanten erst einmal ein, bevor du ihn das Unternehmen leiten lässt. 😉 

HÖRTIPP

Die Idee für diese Kolumne entstand aus meinem jüngsten SAATKORN-Podcast-Gespräch mit Sebastian Walker, CEO und Gründer von Omnora. Wir sprachen darüber, warum traditionelles Wissensmanagement zu kurz greift, wie implizites Wissen erfasst werden kann, was KI-Agenten brauchen, um in Unternehmen nützlich zu werden – und warum die Personalabteilung dabei eine größere Rolle spielt, als viele CHROs derzeit vielleicht denken. Hier anhören:

Your AI has an IQ of 250. And yet it still needs an internship.

Here’s a thought that’s stuck with me after my recent SAATKORN podcast conversation with Sebastian Walker, the CEO and founder of Omnora: Imagine you hire an intern with an IQ of 250. This person can analyze almost anything, speaks every language, works around the clock, and has read just about everything there is to read.

Sounds like a dream candidate.

There’s just one problem: On Monday morning, this super intern knows absolutely nothing about your company. And that, I think, pretty much sums up where we currently stand with enterprise AI.

The missing piece of the puzzle is context

We spend a lot of time discussing which model is smarter, which agent can handle which task, and how quickly AI capabilities are improving. It’s impressive stuff. But the intelligence of the model itself will become less and less of a distinguishing factor. Because anyone can buy it.

What you can’t buy is your organization’s collective experience. Why a particular process works the way it does. Why that one customer needs to be treated differently. Why a project failed five years ago. Who knows whom. Which official rule everyone ignores for very good reasons. Every organization has a Claudia from the finance department who knows how things really work. Unfortunately, Claudia isn’t in the database.

We’re Facing a Context Deficit

Two developments are currently affecting companies simultaneously:

1. AI is evolving from the experimental stage toward practical application. Microsoft’s “2025 Work Trend Index” found that 82% of executives expect to deploy digital workers to expand their workforce within the next 12 to 18 months.
2. At the same time, experienced employees are leaving companies as demographic change accelerates. We usually refer to this as a skills shortage. But I believe we need a different term for what’s happening right now: a lack of context.

Because when experienced employees leave the company, they don’t just take their skills with them. They take their decisions, experiences, relationships, failures, shortcuts, and unwritten rules with them. That’s exactly the kind of knowledge an AI agent needs if we expect it to do more than just summarize documents and write emails.

Sebastian Walker and I discussed this in detail on the podcast: Organizational knowledge isn’t just what you find in SharePoint, manuals, or process documentation. A huge part of it resides in people’s minds. And as soon as those people leave the building, good luck asking SharePoint for help.

Integrating the Company into AI

This changes my understanding of AI maturity. Installing yet another copilot, LLM, or agent is no longer the hard part. The interesting question is whether we can provide these systems with the organizational context they need to actually create value.

McKinsey’s 2025 AI study found that, among the organizational factors examined, the redesign of workflows showed the strongest correlation with the impact of GenAI on EBIT. Nevertheless, only 21% of respondents who use GenAI stated that their companies had fundamentally redesigned at least some workflows. So it’s not enough to simply overlay old structures with powerful technology.

The challenge isn’t bringing AI into the company. It’s about integrating the company into AI.

And this is exactly where HR should pay close attention. If future teams consist of humans and AI agents, someone needs to figure out how both sides will acquire the knowledge they need to do their jobs. IT, of course, plays a crucial role in this. But this isn’t purely an IT issue.

The HR department is well-versed in onboarding, professional development, competencies, succession planning, and organizational development. And it should know where critical knowledge is located—especially when the people who hold that knowledge are about to leave the company.

This creates a much more interesting role for HR in AI transformation: not just preparing people for AI, but preparing organizational knowledge for both people and AI. Much more exciting than the next prompt training session, if you ask me.

MY OPINION

Over the past two years, we’ve been obsessed with making AI smarter. Understandable. But the models are slowly becoming smart enough. The real question is whether they understand our organizations.

Your competitors can buy access to the same AI models. But they can’t buy your experience, your customer knowledge, your decisions, your failures, and everything your employees have learned over decades. Maybe that’s one of the real competitive advantages in the next phase of AI. So yes: Give me the intern with an IQ of 250.

But please train that darn intern first before letting him run the company. 😉

LISTENING TIP

The idea for this column came from my recent SAATKORN podcast conversation with Sebastian Walker, CEO and founder of Omnora. We talked about why traditional knowledge management falls short, how implicit knowledge can be captured, what AI agents need to become useful in companies—and why HR plays a bigger role in this than many CHROs might currently realize. Listen here: