5 Wissensmanagement-Trends, die 2026 prägen

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Wie bereiten sich führende Unternehmen auf die nächste Evolution im Wissensmanagement (KM) vor? Die KM-Landschaft durchläuft ihre bedeutendste Transformation seit Jahrzehnten. Unternehmen, die KM einst als IT-Funktion oder Dokumentationsprojekt behandelten, erkennen es nun als strategisches Gebot, das direkt ihre Geschäftsergebnisse, Innovationsfähigkeit und die Fähigkeit, kritisches Fachwissen zu bewahren, beeinflusst.

Die Veränderungen 2026 werden durch Fortschritte in der KI-Technologie, sich entwickelnde Workforce-Dynamiken und neue Anforderungen an Wissensmanagementsysteme (KMS) vorangetrieben. Unternehmen, die sich nicht anpassen, riskieren lukrative Geschäftschancen zu verpassen und kritisches institutionelles Wissen zu verlieren.

Entdecken Sie die fünf Wissensmanagement-Trends, die definieren werden, wie Unternehmen 2026 Wissen erfassen, verwalten und teilen.

1. Wissenssysteme für das KI-Zeitalter vorbereiten

Nach dem anfänglichen Anstieg von KI-Lösungen im Jahr 2024 richten Unternehmen ihre Aufmerksamkeit nun auf den Aufbau robuster Wissensmanagementsysteme, die eine KI-Einführung nachhaltig unterstützen können. Während Unternehmen dieses Jahr weiterhin neue KI-Projekte starten, prognostiziert Gartner, dass Unternehmen bis Ende 2026 60 % der KI-Initiativen aufgrund fehlender KI-bereiter Daten einstellen werden. Studien zeigen auch, dass schlecht strukturierte Wissensgrundlagen hinter stockenden KI-Projekten stehen. Daher besteht eine zentrale Herausforderung darin, bestehende und zukünftige Wissensinhalte so anzupassen, dass KI-Anwendungen auf die Informationen zugreifen und sie verstehen können.

Dies erfordert zunächst standardisierte Terminologie, konsistente Metadaten und Taxonomien sowie einen reicheren semantischen Kontext. Diese Content-Anreicherung ermöglicht es KI-Systemen, Wissen zuverlässig zu interpretieren, verwandte Informationen zu verknüpfen und bei Bedarf relevante Antworten zu liefern. Darüber hinaus kann KI keine Annahmen treffen oder Informationen mit Wissenslücken ausarbeiten. Um dies zu lösen, müssen Wissensteams die KI-Bereitschaft ihrer Inhalte analysieren und ihre Content-Architektur und -Strategie überarbeiten, möglicherweise in Zusammenarbeit mit Information Architects. Zusammen werden diese Content-Verbesserungen die KI-Entscheidungsfindung und operative Effizienz verbessern.

Über die Qualität und Struktur von Inhalten hinaus sind KM-Systeme wichtig, wenn es um KI geht. Ein Teil der bestehenden Inhalte ist ordnungsgemäß in Systemen gespeichert, die zuverlässige, identifizierbare Referenzquellen strukturierter Informationen für KI sind, wie CRMs für Kundeninformationen oder ERPs für Finanzdaten. Die meisten Inhalte bleiben jedoch isoliert und über das gesamte Unternehmens-Wissensökosystem in Dateisystemen verstreut, die für KI kaum nutzbar sind. Um KI eine klare, verlässliche Informationsquelle zu bieten, müssen Wissensteams moderne Lösungen einsetzen, die fragmentierte Inhalte für jede Wissensdomäne vereinheitlichen und unstrukturierte Inhalte für KI-Eignung umstrukturieren. Solche Plattformen entstanden 2025 als intelligente KI-Gateways und werden Unternehmen helfen, die Rendite ihrer KI-Technologieinvestitionen vollständig zu realisieren.

2. Beweisen, dass Wissen vertrauenswürdig ist

Die Einführung neuer KI-Tools wird Teams zwingen, Fragen und Bedenken rund um Wissens-Governance, Validierung und Herkunft anzugehen. KI-generierte Antworten stellen in Frage, ob Nutzer dem vertrauen können, was die KI als wahr ausgibt. Dies ist besonders wichtig, da laut einer KPMG-Studie von 2025 54 % der Menschen berichten, vorsichtig zu sein, wenn es darum geht, KI-Systemen zu vertrauen.

Um dieses Problem anzugehen, müssen Unternehmen die Herkunft jedes KI-Outputs nachweisen. Das bedeutet, transparente Informationen über das verwendete KI-Modell und seine Outputs bereitzustellen. Es geht auch darum sicherzustellen, dass Wissen von seiner Quelle bis zu seinem Einsatzpunkt geregelt, validiert und rückverfolgbar ist.

• Was ist der Ursprung KI-generierten Wissens? Welche Daten oder Inhalte werden verwendet, um diese Antwort zu konstruieren?
• Was ist die Geschichte der Wissensdokumentation, die in jeder KI-Antwort verwendet wird? Wie hat sich dieses Wissen verändert, vom Quelldokument bis zum endgültigen Output?
• Ist der KI-Output gültig? Wer hat ihn genehmigt?

Darüber hinaus werden Governance-Richtlinien benötigt, um Sichtbarkeit und Rückverfolgbarkeit zu verbessern. Dies bedeutet, Prompts, Kontexteinstellungen, verfügbare Wissensquellen, RAG-Konfigurationen und mehr zu konfigurieren und zu dokumentieren. Es ist entscheidend, dass Mitarbeiter, Kunden und sogar KI-Systeme verstehen, welchen Wissensquellen vertraut werden kann (und warum).

3. Human-in-the-Loop: Ein Muss für KI-Systeme

Auch wenn KI immer ausgefeilter wird, ist sie nicht unfehlbar. Fehler, Verzerrungen und Lücken im KI-Verständnis können zu Fehlinformationen oder fehlerhafter Entscheidungsfindung führen. Deshalb werden Human-in-the-Loop (HITL)-Ansätze zu einer Standardanforderung für jedes KI-Szenario.

KI bewältigt Skalierung, Geschwindigkeit und Mustererkennung; Menschen liefern Urteilsvermögen, Kontext und strategische Ausrichtung. Während die KI-Einführung zunimmt, werden menschliches Denken und Können für das Wissensmanagement wesentlich bleiben. Der Schlüssel liegt darin, die Effizienz der KI mit der menschlichen Fähigkeit zu absichtsvollen, konsistenten und einfühlsamen Interaktionen in Einklang zu bringen.

Aus diesem Grund wird die menschliche Aufsicht weiterhin drei kritische Wissensprozesse regeln:

1) Erstellung von Wissensinhalten

• Verfassen des ursprünglichen Quellmaterials und Überprüfung, dass KI-generierte Inhalte die beabsichtigte Bedeutung genau widerspiegeln.
• Anreicherung formellen Wissens mit implizitem Wissen.

2) Überprüfung der Qualität von KI-Outputs

• Testen KI-erstellter Onboarding-Sequenzen oder Anleitungen, um sicherzustellen, dass sie neue Nutzer tatsächlich unterstützen.
• Überprüfen von KI-Outputs auf Inhaltslücken und Hinzufügen von Kontext bei Bedarf.

3) Validierung von Compliance und Governance mit HITL

• Treffen von Ermessensentscheidungen, Genehmigung finaler Antworten und Festlegung ethischer oder Compliance-Entscheidungen.
• Validierung, dass Wissensdokumentation die Prüfungen von Content-Governance, Markenstandards und regulatorischen Anforderungen besteht, bevor sie veröffentlicht wird.

Darüber hinaus werden Transparenzstandards und Feedback-Mechanismen wichtiger. Beispielsweise müssen Unternehmen den Nutzern klar mitteilen, wann sie mit KI-generiertem vs. menschlich validiertem Wissen interagieren.

Während diese Anforderungen voranschreiten, werden Wissensmanager erweiterte Rollen übernehmen, die die KI-Strategie innerhalb von Wissensoperationen leiten. Über die traditionelle Content-Verwaltung hinaus werden sie Nutzungsrichtlinien definieren, Standards für Struktur und Qualität festlegen, Regeln für menschliche Aufsicht setzen und sicherstellen, dass KI-Systeme im Einklang mit organisatorischen Zielen, Risiko-Frameworks und Compliance-Verpflichtungen arbeiten. Bei einer unternehmensweiten Betrachtung müssen Wissensmanager auch eine organisatorische Wissenskultur aufbauen. Dazu gehört die Förderung des Wissensaustauschs, das Coaching von Teams und das Setzen von Anreizen.

4. Erfassen von implizitem und unbewusstem Wissen

Während das Konzept der Erfassung von implizitem und unbewusstem Wissen nicht neu ist, erhöht KI die Einsätze. KI kann nur explizite Informationen skalieren. Ohne die Erfassung von implizitem und unbewusstem Wissen verstärken KI-Systeme bestehende Wissenslücken, was zu vereinfachten Outputs und falschen Annahmen führt.

Über die Anforderungen von KI-Systemen hinaus wird die Erfassung von implizitem und unbewusstem Wissen das wachsende Risiko des Wissensverlusts dämpfen. Erfahrene Mitarbeiter gehen in den Ruhestand, hybrides Arbeiten reduziert den informellen Wissenstransfer und wettbewerbsintensive Arbeitsmärkte beschleunigen die Mitarbeiterfluktuation. Die Lösung liegt darin, systematisch die wertvollen Erkenntnisse zu erfassen, die in den Köpfen von Experten leben.

Um es zu bewahren, müssen Unternehmen über reine Dokumentation hinausgehen und sich darauf konzentrieren, den Wissensaustausch mit den richtigen Tools und Prozessen zu unterstützen. Erfolgreiche Strategien erfordern sowohl Infrastruktur als auch Handlung:

• Wissensaustausch am Arbeitsplatz: Etablieren Sie Communities of Practice, interne Foren und kollaborative Räume. Dies sind Orte, an denen Menschen aller Erfahrungsstufen zusammenkommen, um Wissen frei zu teilen.
• Wissensnetzwerke: Verbinden Sie interne Teams direkt mit Experten und nicht nur mit Inhalten. Diese Interaktionen erleichtern den Wissenstransfer und provozieren wertvolle Fragen und Diskussionen, die KI dokumentieren kann.
• Technologie-Enablement: Investieren Sie in Tools, die Zusammenarbeit unterstützen. Dazu gehören KI-Wissensdokumentationstools, interne Kommunikationstools wie Slack und Notion sowie Product Knowledge Platforms wie Fluid Topics.
• Kulturelle Transformation: Schaffen Sie eine Arbeitskultur, in der Mitarbeiter Teamarbeit und das Teilen von Erkenntnissen schätzen. Teams können dies in Leistungserwartungen und Belohnungen einbauen, um die Transformation voranzutreiben.

Die Auszahlung ist erheblich. Unternehmen, die institutionelles Wissen erfassen, bevor es verschwindet, werden Wettbewerbsvorteile erlangen, die Schulungszeit für neue Mitarbeiter reduzieren und Resilienz gegen Veränderungen in der Belegschaft aufbauen.

5. ROI des Wissensmanagements messen

Vorbei sind die Zeiten, in denen KM-Erfolg an der Anzahl der Dokumente in Ihrem Repository gemessen wurde. Im Jahr 2026 fordern Unternehmen konkrete Beweise dafür, dass ihre Wissensinitiativen messbaren Geschäftswert liefern. Der Schlüssel liegt darin, Analysen zu wählen, die klar veranschaulichen, wie Wissen zu greifbarem ROI beiträgt und Geschäftsziele beeinflusst. Diese Ziele umfassen Umsatz, Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterbindung und mehr.

• Zeit zur Problemlösung: Verfolgen Sie, wie schnell Ihre Teams Support-Tickets schließen, Kundenprobleme lösen oder interne Anfragen bearbeiten. Langsamere Lösungszeiten signalisieren oft, dass Mitarbeiter die richtigen Informationen nicht schnell genug finden können oder dass bestehende Dokumentation an Klarheit mangelt. Diese Metrik verknüpft Wissenszugänglichkeit direkt mit Produktivität.
• Wiederholungsrate von Fehlern: Hohe Raten zeigen an, dass die Wissenserfassung nicht effektiv ist, Lösungen nicht klar sind, Dokumentation nicht die Grundursachen adressiert oder Wissen nicht geteilt wird. Diese Metrik identifiziert, wo Prozesse zusammenbrechen und welche Dokumentation oder Schulung Verbesserung benötigt. Verwandte Metrik: Reduzierung operativer Fehler.
• Zeit bis zur Kompetenz (TTP): Dies ist die Zeit, die ein neuer Mitarbeiter benötigt, um seine Rolle selbstständig auszuführen. Verlängerte Onboarding-Zeiträume weisen oft auf Probleme mit der Auffindbarkeit von Inhalten, Suchfunktionalität oder veralteten Informationen hin. Die Reduzierung der Zeit bis zur Kompetenz beschleunigt nicht nur die Produktivität, sondern senkt auch die Schulungskosten erheblich. Verwandte Metrik: Reduzierung der Schulungskosten.
• Bewertungen zur Nützlichkeit von Wissen: Ansichten und Downloads erzählen nicht die ganze Geschichte. Was zählt, ist, ob die Informationen tatsächlich Probleme lösen. Das Sammeln direkten Feedbacks zur Nützlichkeit von Inhalten zusammen mit verwandten Metriken wie Kundenzufriedenheit (CSAT) und Net Promoter Score (NPS) zeigt, ob Ihre Wissensdatenbank tatsächlich ihrem Zweck dient.
• Wissensbewahrung für kritische Rollen: Um implizites Wissen zu verfolgen, sollten Teams den Prozentsatz des identifizierten kritischen Wissens messen, das dokumentiert oder anderweitig übertragbar ist. Dies ist besonders wichtig für unternehmenskritische Prozesse und risikoreiche Entscheidungen.

Bleiben Sie auf dem Laufenden über Wissensmanagement-Trends

Wir erwarten, dass diese fünf Trends dieses Jahr die Schlagzeilen in der Wissensmanagement-Welt dominieren werden, während Unternehmen weiterhin KI-Projekte starten und verfeinern. Die Qualität der KI-Outputs wird durch die Qualität der Inhalte bestimmt, die das Modell speisen, daher sind diese Projekte intrinsisch mit Wissens-Workflows, -Systemen und -Strategien verbunden. Dennoch schaffen es 80 % aller KI-Projekte nicht über Pilotstadien hinaus. Die 20 % erfolgreichen Projekte werden von Unternehmen kommen, die diese Trends annehmen – die KI-bereite Wissensgrundlagen vorbereiten, menschliche Validierungs-Workflows integrieren, Wissenserfassungsprozesse implementieren und vertrauenswürdige KI-Outputs sicherstellen.

Neue Technologien und Tools treiben Veränderungen voran, und Unternehmen müssen mithalten, um ihre Wissenssysteme zu transformieren und zu verstärken. Erfolgreiche Teams werden nicht unbedingt jedes Tool auf einmal einführen. Vielmehr werden sie strategisch bei ihrer Auswahl vorgehen, basierend auf organisatorischen Zielen, Personaltrends und digitaler Bereitschaft.

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