Dateneffizienz bei KI-gestützter Teamarbeit

Zwei von drei Beschäftigten in Deutschland arbeiten regelmäßig mit Informationen, die nirgendwo festgehalten sind – dabei benötigen KI-unterstützte Mitarbeitende genau dieses intuitive Wissen. Informelle Routinen transparent zu dokumentieren ist entscheidend, damit das Team und die KI smarter zusammenarbeiten.

Produktivere und kostensparende Arbeitsunterstützung durch Datennutzung, das verspricht sich die Mehrheit von künstlicher Intelligenz. Doch wer davon überzeugt ist, dass es im KI-Zeitalter vor allem darauf ankommt, die im Unternehmen vorhandenen Daten zu sortieren, läuft Gefahr, etwas Entscheidendes zu übersehen: Die erfolgskritischen Informationen stecken nicht nur in virtuellen Datenbanken, sondern zum großen Teil in den Köpfen der Mitarbeitenden. Daher ist der letzte Schritt zur Verwirklichung profitabler KI-Projekte nicht digital, sondern menschlich. Das Übersehen dieses undokumentierten Wissens ist der Hauptgrund dafür, dass KI-Projekte keinen positiven ROI erzielen.

Wissensmanagement als Blindspot moderner KI-Strategien

Künstliche Intelligenz spielt eine zunehmend große Rolle im Arbeitsalltag: Laut AI Readiness Report 2025 von Lucid Software nutzen 68 Prozent der Befragten in Deutschland KI-gestützte Tools zur Zusammenarbeit – gegenüber 2024 eine deutliche Zunahme. Gleichzeitig arbeiten 66 Prozent der Beschäftigten in Deutschland regelmäßig mit informellem Wissen – mit Routinen, persönlichen Erfahrungen und bewährten Vorgehensweisen wie Best-Practice-Beispielen, die nicht verschriftlicht vorliegen. Dieser Wissensschatz bleibt teamübergreifend, insbesondere für neu einsteigende Kolleg:innen, in großen Teilen unsichtbar – und bleibt auch für KI-Anwendungen verborgen. 

Tribal Knowledge ist in bestimmten Arbeitsbereichen ausschlaggebend

Die Befragung gibt auch Aufschluss über die Wissensqualität innerhalb der einzelnen Abteilungen. In Deutschland ist die Nutzung von institutionellem Wissen besonders verbreitet im Kundenservice (35 %), im operativen Geschäft (35 %), in Personalabteilungen (34 %) und im Vertrieb (34 %). Abteilungsübergreifend betrachtet hängt bei 63 Prozent der Befragten sogar mindestens die Hälfte der Arbeitsabläufe von diesen Kenntnissen ab. So macht dieses Wissen zwar einzelne Personen unverzichtbar, doch ist der Nutzen begrenzt, wenn es nicht dokumentiert wird. Auch KI-Anwendungen können unter solchen Bedingungen ihren Mehrwert nicht voll ausspielen. Fehlende Prozessdokumentation und unklare Zuständigkeiten erschweren zudem die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine.

Für Wissenstransparenz ist Expertise gefragt

Selbst wenn Routinen in den Unternehmen verschriftlicht werden, stimmt die Qualität in vielen Fällen noch lange nicht. Etwa ein Drittel bemängelt, dass die Dokumentation unvollständig (31 %), nicht benutzerfreundlich (30 %) oder nicht umfassend genug (29 %) ist. Die Hauptgründe für die unzureichende Erfassung sind Zeitmangel, fehlende Zuständigkeiten und ein Mangel an passenden Tools. Es lohnt sich, die Dokumentationslücke zu schließen, da sie neben der Datenqualität (33 %) als eine der größten Hürden (17 %) für Fortschritte im Bereich KI im Unternehmen gilt. Die mangelhafte Aufbereitung erschwert nicht nur Abstimmungsprozesse und die Weiterentwicklung im Team, sie hemmt auch das Potenzial von KI-Lösungen.

Kritisches Know-how für Mensch und Maschine sichtbar machen

Aktuell hat nahezu die Hälfte der Befragten KI-Agenten eingeführt, doch die Zufriedenheit ist ausbaufähig. Eine wesentliche Lücke ist die informelle Expertise – das verborgene Wissen, das nicht durchgängig dokumentiert oder weitergegeben wird. Menschliches Erfahrungswissen ist unerlässlich, um zu bestimmen, welche Prozesse priorisiert werden sollten und wo KI Abläufe am effektivsten unterstützen und beschleunigen kann. 

Agenten können nur mit Step-by-step-Anweisungen ihre Aufgaben zuverlässig erfüllen. Wenn Arbeitsabläufe fragmentiert sind oder Prozesse außerhalb formeller Strukturen stattfinden, bricht diese Grundlage zusammen. Mit einer klaren Infrastruktur und einer teamübergreifenden Dokumentation können Teams ihre Abstimmungsprozesse erheblich vereinfachen, damit KI-Agenten schließlich automatisiert Anpassungen vornehmen können – im Rahmen ihrer zugewiesenen Aufgaben und Grenzen.

Strategischer Roll-out statt technologischer Flickenteppich

Anstatt KI-Tools auf bereits fragmentierte Arbeitsabläufe zu setzen, sollten Unternehmen einen bewussteren Ansatz verfolgen. Die Investition in ein KI-optimiertes Arbeitssystem schafft langfristig weitaus mehr Wert und Effizienz als eine Sammlung von Einzelanwendungen. Im Wesentlichen gilt es, drei Tipps zu beachten, um Erfahrungswissen für die KI nutzbar zu machen:

1. Single Source of Truth (SSOT): Eine zentrale Datenbasis für die effiziente Zusammenarbeit von Mensch und Maschine ist unerlässlich. Ein solcher Hub bündelt Mission, Ziele sowie Prozesse (inklusive der Routinen) und verhindert Produktivitätsverluste, die durch die Suche in fragmentierten Kanälen entstehen.
2. Dynamische Dokumentation: Statt fehleranfälliger statischer Ablagen sollten „lebende Dokumente“ genutzt werden. Diese spiegeln durch Echtzeit-Updates und automatisierte Datenverknüpfungen stets den aktuellen Stand wider und vermeiden doppelten Pflegeaufwand.
3. Priorisierung: Schließlich ist es notwendig, Datenrelevanz und Zuständigkeiten klar zu definieren. Es empfiehlt sich, insbesondere wiederkehrende und oft angefragte Inhalte zu erfassen. Visuelle Tools helfen dem Team dabei, kollaborativ festzulegen, welches wiederkehrende Erfahrungswissen als essenziell erfasst werden muss.

Unterstützung bieten spezielle Lösungen für die visuelle Zusammenarbeit und Prozessoptimierung sowie Software für die Datenarchitektur. Bei einem solchen All-in-one-Ansatz lassen sich darüber hinaus auch administrative Prozesse unterstützen und automatisieren.

KI-gestützte Workflows bergen Zukunftspotenzial

Zukunftsfähigkeit entsteht nicht allein durch die Nutzung vorhandener Technologie. Erst durch das Bewusstsein für neue Arbeitsweisen, strukturierte Prozesse und unterstützende Tools wirkt KI produktiv und nachhaltig. Strukturelle Defizite und Wissensmanagement werden in der IT-Architektur zunehmend hinterfragt, denn noch liegt viel Potenzial in der Nutzung von KI für Workflows, das sich zu entdecken und auszuschöpfen lohnt. 

Über die Studie:

Die Ergebnisse des AI Readiness Reports 2025 wurden von Researchscape zwischen dem 15. und 26. August 2025 in einer Online-Umfrage erhoben. Befragt wurden 2.231 Wissensarbeiter:innen, davon 269 aus Deutschland.