Wenn eine erfahrene Fachkraft geht, geht ihr Wissen mit: Wissenstransfer vor dem Ruhestand

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Zahlen zur Ruhestandswelle: mehr als eine Pressemitteilung

Bis 2040 erreichen laut Destatis rund 13,3 Millionen Erwerbspersonen das gesetzliche Rentenalter, 30,0 Prozent aller Erwerbspersonen des Jahres 2025. Das IfM Bonn zählt für 2026 bis 2030 rund 186.000 anstehende Unternehmensübergaben. Wie viel Erfahrungswissen dabei verlässt, erfasst keine Statistik.

Zwei Bewegungen stecken in diesen Zahlen. Destatis zählt, wer in den kommenden fünfzehn Jahren das Rentenalter erreicht: Jüngere Jahrgänge sind zahlenmäßig kleiner als die geburtenstarken, die jetzt gehen. Das IfM Bonn schätzt Übergaben, weil Inhaberinnen und Inhaber aus persönlichen Gründen ausscheiden. Im Mittelstand fallen beide Bewegungen oft zusammen: Dieselbe Person führt das Unternehmen und trägt das meiste Erfahrungswissen.

Die wichtigste Zahl fehlt in beiden Quellen: wie viel Wissen an einer einzelnen Person hängt. Den größeren Rahmen, den ganzen Lebenszyklus von Wissen im Unternehmen, deckt Wissensmanagement mit KI ab. Hier geht es um den engeren, dafür dringlicheren Fall: den Moment, in dem jemand tatsächlich geht.

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Kein neues Problem, nur neue Werkzeuge

Geändert hat sich nicht das Problem. Geändert hat sich der Preis, ein Gespräch aufzuzeichnen und durchsuchbar zu machen. Vor zehn Jahren war das aufwendig, heute läuft es nebenbei mit, wenn man die Grenzen kennt.

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Was unterscheidet explizites von implizitem Wissen?

Explizites Wissen ist aufgeschrieben oder aufschreibbar: Arbeitsanweisungen, Zeichnungen, Parameterlisten. Implizites Wissen steckt im Können und Urteilen einer Person, etwa im Gehör für eine unrund laufende Maschine oder im Gespür, welcher Kunde anders behandelt werden will. Es lässt sich schwer in Worte fassen und wird deshalb anders erhoben als durch das Sammeln von Dokumenten.

Wer eine Tätigkeit seit Jahrzehnten ausübt, beschreibt auf Nachfrage meist den Normalfall. Die Ausnahmen fallen ihm oft erst ein, wenn sie auftreten. Genau darin liegt die Schwierigkeit jeder Befragung.

Nonakas Modell unterscheidet vier Übergänge: gemeinsames Arbeiten (Sozialisation), Erzählen und Aufschreiben (Externalisierung), Zusammenführen von Dokumenten (Kombination), Anwenden und Üben (Internalisierung). Wer nur Dokumente sammelt, bedient einen einzigen davon und wundert sich später, warum so wenig hängen geblieben ist.

In unseren Projekten sehen wir diesen Fehler oft: Ein Unternehmen sammelt Dokumente, obwohl das Wissen nie in einem Dokument stand, sondern im Kopf einer Person, die noch nie gefragt wurde.

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Welches Wissen sollte ein Unternehmen zuerst sichern?

Zuerst das Wissen, das kritisch für den Betrieb ist, an wenigen Personen hängt und bald nicht mehr verfügbar sein wird. Drei Kriterien, Kritikalität, Exklusivität, Zeitpunkt des Ausscheidens, ergeben eine Rangfolge. Gut dokumentiertes oder breit verteiltes Wissen kann warten.

Angenommen, ein Maschinenbauer mit 150 Beschäftigten (ein erfundenes Beispiel) hat einen Meister, der als Einziger eine Sonderanlage einrichten kann, und eine Buchhalterin, deren Aufgaben eine Kollegin mitträgt. Der Meister steht vorne, auch wenn die Buchhalterin früher geht.

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Fünf Methoden, mit denen sich Erfahrung heben lässt

Bewährt sind fünf Methoden: das strukturierte Experteninterview, das Mitlaufen am Arbeitsplatz, die Nachbetrachtung abgeschlossener Vorhaben (Lessons Learned), die Story-Methode für seltene kritische Ereignisse und die Wissenslandkarte als Überblick. Sie heben unterschiedliche Wissensarten und ergänzen sich. Keine davon ist an KI gebunden. KI verändert vor allem den Aufwand für Mitschrift und Auswertung.

Eine Nachbetrachtung fragt nach einem abgeschlossenen Vorhaben: Was war geplant, was ist geschehen, was machen wir künftig anders? Die Story-Methode bittet statt um Abläufe um Geschichten über konkrete Situationen, darin stecken Warnsignale, die keine Arbeitsanweisung enthält. Die Wissenslandkarte steht meist am Anfang: Sie zeigt, wo sich Aufwand lohnt.

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Das Experteninterview lebt von Fällen, nicht von Abläufen

Ein ergiebiges Experteninterview fragt nach konkreten Fällen statt nach Abläufen, nach Warnsignalen statt nach Regeln und nach Ausnahmen statt nach dem Normalfall. Es wird vorbereitet, aufgezeichnet oder mitgeschrieben, danach verdichtet und vom Wissensträger freigegeben. Die wirksamste Frage lautet oft: Woran merken Sie, dass etwas nicht stimmt, bevor es andere merken?

1. Gebiet eingrenzen

   Ein Gespräch behandelt ein Wissensgebiet, nicht die ganze Berufserfahrung. Vorhandene Dokumente werden vorab gesichtet.

2. Rahmen klären

   Zweck, Verwendung und Speicherort werden offen besprochen. Die Person sieht und korrigiert das Ergebnis vor der Weitergabe.

3. Mit Fällen einsteigen

   „Erzählen Sie vom letzten Mal, als die Anlage Probleme machte“ holt mehr hervor als „Wie wird die Anlage gewartet?“.

4. Nach Signalen und Abwägungen fragen

   Woran erkennen Sie das früh? Was haben Sie verworfen?

5. Artefakte zeigen lassen

   Notizzettel, eigene Tabellen und markierte Zeichnungen verraten, welche Informationen tatsächlich genutzt werden.

6. Verdichten, zurückspiegeln, freigeben

   Aus dem Transkript entsteht eine gegliederte Notiz. Erst die freigegebene Fassung wird mit Gebiet, Verantwortlichem und Stand abgelegt.

• Welche Entscheidung treffen Sie heute ohne nachzudenken, die ein Neuling lange abwägen würde?
• Welcher Fehler ist hier einmal teuer geworden, und was wurde danach geändert?
• Wenn Sie nur drei Dinge an Ihre Nachfolge weitergeben könnten, welche wären es?

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Was ist eine Wissenslandkarte, und wie entsteht sie?

Eine Übersicht: welche Wissensgebiete es gibt, wer sie beherrscht, wer vertreten kann, wie gut sie dokumentiert sind. Sie entsteht im Gespräch mit Führungskraft und Wissensträgern, oft zuerst als einfache Tabelle. Ihr Wert liegt darin, Lücken und Einzelabhängigkeiten sichtbar zu machen, bevor jemand geht.

Wichtig ist der Zuschnitt: Ein Wissensgebiet ist so eng gefasst, dass sich die Frage „Wer kann das außer Person X?“ klar beantworten lässt. „Produktion“ ist zu grob. „Einrichten der Sonderanlage für Kleinserien“ passt.

Die Spalte „Vertretung“ ist die aufschlussreichste. Steht dort „keine“, ist das Gebiet eine Einzelabhängigkeit, egal wann die Person geht. Eine KI kann aus Organigramm und Dokumentenbestand einen ersten Entwurf vorschlagen. Wer ein Gebiet wirklich beherrscht, zeigt dieser Entwurf nicht. Das klärt nur das Gespräch.

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Wo KI im Ablauf tatsächlich etwas beiträgt

KI hilft an drei Stellen: Sie verschriftlicht Gespräche per Spracherkennung, sie gliedert und verdichtet Transkripte zu Entwürfen, und sie macht geprüfte Inhalte über Retrieval-Augmented Generation befragbar, mit Verweis auf die Fundstelle. Der eigentliche Wissensgewinn entsteht weiterhin im Gespräch und in der Prüfung durch den Wissensträger, nicht im Modell.

Transkription. Das Whisper-Paper (Radford und andere, OpenAI, 2022) zeigte, dass ein groß trainiertes Spracherkennungsmodell ohne Nachtraining zuverlässig arbeitet, auch auf eigener Hardware. Eigennamen, Typenbezeichnungen und Zahlen werden trotzdem gelegentlich falsch verstanden und gehören in die Prüfung.

Strukturierung. Ein Sprachmodell macht aus einem langen Transkript eine gegliederte Notiz: Kernaussagen, Kriterien, Warnsignale, offene Fragen. Die offenen Fragen bereiten das nächste Gespräch vor. Der Entwurf bleibt ein Entwurf, bis der Wissensträger ihn gelesen hat.

Befragen. Retrieval-Augmented Generation (Lewis und andere, 2020) sucht passende Textstellen und lässt das Sprachmodell daraus antworten. Die Pipeline erklärt Retrieval-Augmented Generation erklärt, für gescannte Altunterlagen Dokumente mit KI verstehen.

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Wo stößt KI beim Sichern von Erfahrungswissen an Grenzen?

KI kann nur verarbeiten, was erhoben wurde. Sie erkennt nicht, welche Ausnahme im Gespräch fehlte, sie kann plausibel klingende, aber falsche Inhalte erzeugen, und sie zitiert veraltete Dokumente genauso überzeugend wie gültige. Urteilsvermögen, das nur im Tun sichtbar wird, lässt sich auch mit KI nicht aus Texten gewinnen.

Wir haben in Projekten wiederholt festgestellt: Ein KI-Entwurf ohne Freigabe des Wissensträgers wirkt überzeugend und ist trotzdem manchmal falsch. Das kostet mehr Vertrauen, als die schnellere Erstellung an Zeit spart.

Hinzu kommt eine organisatorische Grenze. Ein Retrieval-System unterscheidet nicht von selbst zwischen gültiger und überholter Fassung. Jedes abgelegte Stück Wissen braucht deshalb einen Verantwortlichen und einen sichtbaren Stand.

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Die Übergabe ist ein Plan, keine Aktenablage

Eine strukturierte Übergabe verbindet Wissenslandkarte, Erhebung und begleitete Praxis zu einem Plan je Wissensgebiet. Sie endet damit, dass die Nachfolge typische und seltene Aufgaben unter Begleitung selbst erledigt hat, nicht mit abgelegten Dokumenten.

Am Ende zählt nicht der Ordner. Es zählt, ob jemand anderes die Arbeit übernehmen kann, ohne anzurufen.

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Wie nutzen neue Mitarbeitende das gesicherte Wissen beim Onboarding?

In drei Schichten: geführte Einarbeitung mit Ansprechperson, eine Sammlung geprüfter Inhalte zum Nachlesen, ein Assistent, der Fragen mit Quellenverweis beantwortet. Die KI-Schicht senkt die Hemmschwelle für Rückfragen, ersetzt aber nicht die Person, die Zusammenhänge erklärt.

Das Onboarding ist der Test, ob der Transfer funktioniert hat. Angenommen, eine neue Servicetechnikerin (ein erfundenes Beispiel) fragt einen internen Assistenten, warum eine Baureihe anders geprüft wird, und erhält keine belegte Antwort. Kein Versagen. Ein Hinweis auf eine Lücke, die an den Verantwortlichen des Wissensgebiets gehört.

• Geführte Einarbeitung: Ansprechperson, Plan nach Wissensgebieten, begleitete Aufgaben in wachsender Schwierigkeit.
• Geprüfte Inhalte: freigegebene Notizen, Anleitungen und Fallbeschreibungen mit Verantwortlichem und Stand.
• Befragbare Wissensbasis: Antworten mit Quellenverweis, damit Neue lernen, wo Wissen liegt.
• Rückkanal: unbeantwortete Fragen landen bei der zuständigen Person.

Vertrauen entsteht an zwei Stellen: Der Assistent zeigt nur, was die fragende Person sehen darf (siehe Berechtigungen in KI-Wissenssystemen), und er macht erkennbar, auf welche Quelle sich eine Antwort stützt oder dass keine gefunden wurde.

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Rollen, die eine Übergabe braucht, und wer sie danach pflegt

Fünf Rollen mindestens: Wissensträger, Nachfolge, Moderation, eine fachlich verantwortliche Person je Wissensgebiet, eine Führungskraft, die Zeit dafür einplant. Mit KI kommen Betrieb und Datenschutz hinzu. Ohne benannte Verantwortliche für die Pflege veraltet das gesicherte Wissen, bevor es gebraucht wird.

Für den Dauerbetrieb bietet ISO 30401:2018 einen Rahmen (siehe Zeitleiste weiter oben), für eine einzelne Übergabe braucht es sie nicht. Den Zusammenhang mit dem ganzen Wissenslebenszyklus beschreibt Wissensmanagement mit KI, die Umsetzung eines Wissensassistenten KI-Wissensmanagement.