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:
- 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.
- 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: