Kollektives Wissen ist im Zeitalter von KI entscheidend

Viele Unternehmen unterschätzen noch immer das strategische Potenzial ihres internen Wissens. Informationen sitzen über eine Vielzahl an Tools hinweg in Silos fest, verschwinden in E-Mail-Postfächern oder sind in Systemen gespeichert, die nie für eine effektive Zusammenarbeit konzipiert wurden. In einer weniger schnelllebigen Arbeitswelt war diese Ineffizienz zwar ärgerlich, aber tolerierbar. Heute stellt sie jedoch ein kritisches Problem dar. Denn der Wettbewerbsdruck wird größer und Unternehmen müssen ihre Arbeitsabläufe effizienter gestalten, um mitzuhalten.

Büroangestellten stehen heute mehr KI-Tools und -Agenten zur Verfügung als je zuvor. Für einen effektiven Einsatz ist es jedoch notwendig, dass diese Tools auf den gesamten Unternehmenskontext zugreifen können und verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden, wie Arbeitsabläufe aussehen und warum Aufgaben auf eine bestimmte Art und Weise erledigt werden. Dieser Kontext ist, was man als das “kollektive Gedächtnis” einer Organisation bezeichnen kann - Informationen über das Zusammenspiel von Menschen, Prozessen und Entscheidungen und wie sie sich fortlaufend entwickeln.

Warum generische KI nicht ausreicht

Generische KI ist schnell und ausdrucksstark, kennt jedoch nicht die spezifischen Abläufe eines Unternehmens. Ohne ein gemeinsames Verständnis, wie Entscheidungen entstehen und wie Arbeit zwischen Teams organisiert wird, kann sie Mitarbeitende nicht zuverlässig auf dasselbe Ziel ausrichten.

Diese Einschränkung ist im Arbeitsalltag spürbar: Laut einer Atlassian-Studie* verbringen Führungskräfte und Teams weltweit etwa ein Viertel ihrer wöchentlichen Arbeitszeit damit, nach Informationen zu suchen. In Deutschland geben 61 Prozent der Büroangestellten an, dass sie die benötigten Informationen nur durch direkte Nachfrage erhalten, oder, wenn sie ein Meeting dafür einstellen.

Teams benötigen heute nicht einfach nur mehr Informationen, sie benötigen die richtigen Informationen, zugeschnitten auf ihre Rolle, ihre Prioritäten und die Entscheidungen, die zu einem bestimmten Moment geführt haben. Fehlt dieser Kontext, kann es leicht passieren, dass selbst die besten KI-Antworten zu individuellem Mehraufwand führen, weil Teams Inhalte validieren, neu interpretieren oder Lücken selbst schließen müssen.

Warum Orchestrierung wichtiger ist als Automatisierung

Immer mehr Teams experimentieren heute mit einer Vielzahl an KI-Agenten von verschiedenen Anbietern, um ihre Produktivität zu steigern. Wird jedoch jeder Agent von einzelnen Personen auf eigene Faust eingesetzt, kann das dazu führen, dass Arbeit weiter fragmentiert und somit ausgebremst wird. So geben laut Atlassian-Studie 38 Prozent der deutschen Büroangestellten an, dass Teams in ihrer Organisation häufig unbewusst an denselben Aufgaben arbeiten. Für Unternehmen entsteht so ein neues Siloproblem – und dieses betrifft nicht Daten, sondern Aktivitäten. Arbeit wird zwar erledigt, doch der Überblick über das „Wie“ und „Warum“ geht verloren.

Automatisierung ohne System reicht also nicht aus - es braucht auch die richtige Orchestrierung. Sowohl Mensch als auch KI müssen koordiniert werden und auf gemeinsame Ziele, Prioritäten und ein einheitliches Verständnis dafür, wann Aufgaben als erledigt gelten, ausgerichtet werden. Ohne ein System, das Arbeit und Entscheidungen teamübergreifend verbindet, optimieren Agenten nur lokale Aufgaben, während das Unternehmen die Gesamtausrichtung verliert.

Von passiven Antworten zu aktiver Beteiligung

Die Rolle von KI ist längst nicht mehr nur passiv: Statt sie nur für das reine Abrufen von Informationen („Reads“) zu nutzen, setzen Teams die Technologie so ein, dass sie aktiv mitarbeitet - etwa, um Daten zu erstellen oder zu aktualisieren („Writes“). Interne Analysen der Nutzung des Model Context Protocol (MCP) bei Atlassian zeigen, dass fast jede dritte Aktivität auf „Writes“ fällt.

Damit KI solche aktiven Aufgaben zuverlässig übernehmen kann, benötigt sie jedoch ein tiefes Verständnis des organisatorischen Zusammenhangs, in dem diese Arbeit stattfindet. Dieser Kontext bildet das sogenannte Enterprise Brain - ein sich laufend aktualisierendes Netzwerk aus internem Wissen, das Menschen, Arbeit und Entscheidungen über Zeit miteinander verbindet. Dabei geht es nicht nur um Dokumente oder Daten, sondern um die Verbindung von Zielen, Prioritäten, Projekten, Tickets, Richtlinien und Entscheidungen, die erklären, warum Arbeit passiert und wen sie betrifft.

Die richtige Kultur leben

Der Aufbau eines Enterprise Brains ist nicht nur eine rein technische Aufgabe. Entscheidend ist vor allem ein kultureller Wandel: Wissen muss als gemeinsame strategische Ressource verstanden und teamübergreifend genutzt werden. Unternehmen sollten in Systeme investieren, die Informationen vernetzen und in ihrem Kontext abbilden, damit Arbeit und Entscheidungen nachvollziehbar bleiben. Gleichzeitig sollten bestehende Governance-Strukturen auf KI erweitert werden, damit sowohl Aktionen als auch Daten transparent und sicher bleiben.

Kontext wird so zu einem strategischen Erfolgsfaktor: Er bestimmt, wie KI sinnvoll eingesetzt wird und ob sie zu relevanten Geschäftsergebnissen beiträgt. Unternehmen, die diesen Zusammenhang erkennen, machen ihr kollektives Wissen und die Steuerung von KI-Handlungen zu einem festen Bestandteil ihrer Kultur und Arbeitsprozesse.

Fazit

Der Einsatz von KI-Agenten verändert die Art und Weise, wie Arbeit organisiert und ausgeführt wird. Entscheidend für den Erfolg ist jedoch nicht die Menge an eingesetzter Technologie, sondern der zugrunde liegende Kontext, der Wissen, Arbeit und Entscheidungen miteinander verbindet. Unternehmen, die diesen Kontext systematisch aufbauen, pflegen und steuern, schaffen die Grundlage für einen wirksamen, verantwortungsvollen und nachhaltigen Einsatz von KI.

*Methodik
Atlassian hat im Zeitraum von Dezember 2024 bis Januar 2025 weltweit insgesamt 12.000 Büroangestellte aus den USA, Australien, Frankreich, Deutschland, Indien und Großbritannien sowie 200 Führungskräfte aus Fortune-1000-Unternehmen zu ihrem Umgang mit Informationen am Arbeitsplatz und der damit verbundenen Produktivität befragt.

Bild: Atlassian