AI im Knowledge Management: So erschließen Unternehmen vorhandenes Wissen in vollem Umfang

AI in Knowledge Management

• 10.02.2026
• Florian Deuring

Die Fähigkeit, auf das gesamte kollektive Wissen einer Organisation zuzugreifen, entscheidet zunehmend über Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft. Gerade in wissensintensiven Branchen stellt die schiere Menge an Informationen und deren Verteilung über isolierte Systeme jedoch eine enorme Hürde dar. Mitarbeiter verbringen daher einen beträchtlichen Teil ihrer Arbeitszeit mit der frustrierenden Suche nach relevanten Inhalten. Hier ist es zielführend, AI in das Knowledge Management zu integrieren, um Wissen abrufbar zu machen. Unter Einsatz der geeigneten Technologie ist dies sogar binnen kürzester Zeit und ohne großen Aufwand möglich.

Warum ist direkter Zugang zu Unternehmenswissen wichtig?

Die Herausforderungen des Wissensmanagements sind heute immens. Täglich verschwenden Experten Stunden beim Durchforsten verschiedener Systeme nach relevanten Informationen. Ein weiteres Problem stellt die Mitarbeiterfluktuation dar: 90 Prozent der Organisationen sind abhängig von Wissensträgern, verlieren durch den Weggang von Beschäftigten jedoch kontinuierlich Know-how. Neue Mitarbeiter können außerdem nicht auf das Erfahrungswissen ausgeschiedener Kollegen zugreifen. Bei großen Organisationen gehen jährlich bis zu 2.000 Jahre kumuliertes Wissen verloren, weil es nur in Köpfen existiert, nicht in zugänglichen Systemen.

Viele klassische Knowledge-Management-Systeme lösen die Problematik nicht, sondern funktionieren eher wie Datenfriedhöfe: Informationen werden zwar abgelegt, aber nicht wiedergefunden. An dieser Stelle eröffnet der Einsatz künstlicher Intelligenz mittlerweile große Chancen.

Welche Verbesserungen kann AI im Knowledge Management konkret bewirken?

KI-Agenten können den Zugriff auf Unternehmenswissen deutlich vereinfachen. Das Beispiel TextCortex zeigt, wie dies in der Praxis konkret aussehen kann.

TextCortex kann vereinfacht als virtueller Mitarbeiter bezeichnet werden, der alles über das Unternehmen weiß. Technisch gesehen verbindet die Plattform alle relevanten Datenquellen, organisiert das dort vorhandene Wissen und liefert umgehend Antworten an die Nutzer – damit sich Teams auf die Arbeit konzentrieren können, anstatt zu suchen.

Die Lösung funktioniert direkt in den Tools, in denen Teams ohnehin arbeiten – etwa in Slack, Teams oder Browser-Tabs. Eine aufwendige Migration ist nicht erforderlich. Knowledge Manager können KI-Agenten dank No-Code-Konzept in wenigen Minuten per Drag-and-Drop konfigurieren. Diese greifen dann automatisch auf verteilte Unternehmensdaten zu. Die sogenannte @mention-Funktionalität macht die Wissensabfrage so einfach wie das Fragen eines Kollegen. Das System kann somit ohne Schulungen oder Change-Management-Projekte sofort produktiv verwendet werden.

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Wodurch hebt sich TextCortex von klassischen Knowledge-Management-Tools ab?

TextCortex erreicht eine Nutzung (Aktivierungsrate) von 70 Prozent im ersten Monat, während typische Knowledge-Management-Tools bei 20 Prozent stagnieren. Dies liegt daran, dass die Lösung dort funktioniert, wo Menschen bereits tagtäglich agieren.

Hinzu kommen einige weitere Eigenschaften, die den Ansatz von TextCortex besonders machen:

• Proprietäre RAG-Infrastruktur: verbindet verschiedene Wissensdatenbanken, Dokumente und Systeme ohne komplexe IT-Projekte miteinander
• Model-agnostic-Architektur: Multi-LLM-Unterstützung verhindert einen Vendor-Lock-in
• Zero-Data-Training-Policy: Unternehmenswissen wird nicht für das Training von KI-Modellen verwendet
• Datenschutz: europäische IT-Infrastruktur gewährleistet eine DSGVO-konforme Wissensverarbeitung ohne Datentransfer in die USA

Wo wurde KI im Wissensmanagement bereits erfolgreich eingesetzt?

Ein Beispiel dafür, welche Verbesserungen AI im Knowledge Management bewirken kann, liefert Kemény Boehme Consultants (KBC). Das Münchner Beratungsunternehmen stand vor der Herausforderung, dass der interne Wissens- und Datentransfer, der oft informell via E-Mail oder Telefon erfolgte, zeit- und energieintensiv war. Traditionelle, manuell gepflegte Wissensdatenbanken erwiesen sich als unzureichend. KBC suchte nach einer sicheren, unternehmensweiten Wissensmanagementlösung, die auf dem bestehenden Tooling aufbaut und minimalen Schulungsbedarf erfordert.

TextCortex konnte die Anforderungen des Beratungsdienstleisters erfüllen. Die Implementierung umfasste folgende Kernfähigkeiten:

1. Zentralisierung von Wissen: Die Plattform verbindet und kontextualisiert Informationen aus unterschiedlichen Wissensquellen wie SharePoint, Meeting-Transkripten und spezifischen Internetquellen.
2. Rasche Ausarbeitung von Vorschlägen: TextCortex ermöglicht die schnelle Erstellung von Vorschlagskonzepten auf der Grundlage von internem Wissen sowie effizientere Markt- und Wettbewerbsanalysen.
3. Schnelle Anwendungsentwicklung: Technisch versierte Mitarbeiter können mit der Lösung spezielle Workflows und Tools erstellen. Umgesetzt wurden etwa der unternehmensweite KBC-KI-Assistent „Schorsch“ und ein Onboarding-Assistent für neue Berater.

Die Ergebnisse sind beeindruckend: Die Zeit für die Suche nach internem Fachwissen reduzierte sich von Minuten auf Sekunden. Die Angebotserstellung wurde um zehn bis zwölf Prozent effizienter. Mehr als 75 Prozent der KBC-Mitarbeiter nutzen TextCortex wöchentlich aktiv. Das Vertrauen der Mitarbeiter in die KI-Zusammenarbeit stieg von 8/10 auf 10/10. Felix Feuerbach, CEO von KBC, bestätigt: „TextCortex ist eine riesige Hilfe, um in diesem Prozess Zeit einzusparen, umfassendere Suchen zu gestalten und Informationen schneller zu finden und effektiv aufzubereiten.“

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  Warum ist der Zugang zu kollektivem Wissen in Unternehmen so wichtig?

  Der Zugang zu kollektivem Wissen steigert die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft, da Mitarbeiter weniger Zeit mit der Suche nach Informationen verbringen und so effizienter arbeiten können.

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  Welche Herausforderungen bestehen im traditionellen Knowledge Management?

  Traditionelle Systeme speichern Wissen oft isoliert und erschweren den Zugriff, was zu Datenfriedhöfen führt. Zudem verlieren Unternehmen Wissen durch Mitarbeiterfluktuation, da das Wissen oft in Köpfen statt in Systemen gespeichert ist.

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  Wie verbessert AI das Knowledge Management?

  AI erleichtert den Zugriff auf Wissen, indem sie relevante Datenquellen vernetzt und schnell zugänglich macht. Lösungen wie TextCortex ermöglichen es, Informationen in den genutzten Tools ohne komplexe Migrationen abzurufen.

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  Was macht TextCortex besonders im Vergleich zu klassischen Tools?

  TextCortex erreicht eine hohe Nutzungsrate von 70 Prozent dank seiner Integration in bestehende Arbeitsumgebungen. Es bietet eine proprietäre RAG-Infrastruktur und eine Model-agnostic-Architektur, die einen Vendor-Lock-in verhindert.

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  Welche Vorteile hat die Nutzung von AI für Unternehmen konkret?

  AI steigert die Produktivität, indem Zugang zu relevanten Informationen sofort verfügbar ist, was jährlich erhebliche Kosteneinsparungen bewirken kann. Beispielsweise sparen Beschäftigte fünf bis zehn Stunden pro Woche für die Informationsbeschaffung.