Implizites Wissen

Was ist implizites Wissen?

Implizites Wissen ist Wissen, das eine Person besitzt und anwendet, ohne es vollständig erklären zu können. Der Begriff geht auf den Chemiker und Philosophen Michael Polanyi zurück. Ikujiro Nonaka zitiert ihn in seinem Aufsatz von 1994 mit dem Satz „We can know more than we can tell“: Wir wissen mehr, als wir sagen können.

Nonaka beschreibt implizites Wissen als persönlich und schwer zu formalisieren. Es wurzelt tief im Handeln, im Engagement und im jeweiligen Zusammenhang. Wissen, das sich in Worten und Zahlen ausdrücken lässt, ist nach seinem Bild nur die Spitze des Eisbergs.

Im Betrieb begegnet Ihnen implizites Wissen ständig. Eine erfahrene Einkäuferin spürt, wann ein Lieferant unzuverlässig wird. Ein Schichtleiter hört am Geräusch, dass eine Anlage bald ausfällt. Fragt man beide nach dem Warum, fällt die Antwort oft dünn aus, obwohl ihr Urteil meistens stimmt.

Wie implizites Wissen in das Gesamtbild passt und welche Modelle es gibt, erklärt der Leitfaden Wissensmanagement im Unternehmen.

Was unterscheidet implizites und explizites Wissen?

Explizites Wissen lässt sich nach Nonaka in formaler, systematischer Sprache weitergeben. Nonaka, Toyama und Konno nennen im Jahr 2000 als Formen Daten, wissenschaftliche Formeln, Spezifikationen und Handbücher. Es lässt sich vergleichsweise leicht verarbeiten, übertragen und speichern.

Implizites Wissen umfasst laut Nonaka zwei Bestandteile. Der kognitive Teil sind mentale Modelle, Überzeugungen und Sichtweisen, mit denen Menschen ihre Welt deuten. Der technische Teil ist konkretes Können, Handwerk und Geschick in einem bestimmten Zusammenhang.

Beide Formen gehören zusammen. Explizites Wissen ohne implizites Verständnis verliert nach Nonaka, Toyama und Konno schnell seine Bedeutung. Ein Handbuch zur Instandhaltung hilft nur der Person, die Maschine und Begriffe schon ein Stück weit kennt.

Was zeigt die Wissenstreppe nach North?

Klaus North ordnet in seinem Buch „Wissensorientierte Unternehmensführung“ die Begriffe rund um Wissen als Wissenstreppe. Jede Stufe entsteht aus der vorigen, wenn etwas hinzukommt. Die Schritte unten folgen der Darstellung nach North (2011, S. 37), wie sie eine Bachelorarbeit an der TU Dortmund wiedergibt.

Für das implizite Wissen sind die oberen Stufen entscheidend. Ab Können und Handeln geht es um Anwendung, Wollen und richtiges Handeln in einer bestimmten Lage. Diese Stufen lassen sich kaum in ein Dokument schreiben, sie zeigen sich erst in der Arbeit.

Für ein KI-Projekt ist die Treppe ein nützlicher Spiegel. Eine Suche in Firmendokumenten bewegt sich auf den Stufen Daten und Informationen. Ob daraus im Betrieb Wissen und Können werden, entscheiden die Menschen, die mit den Antworten arbeiten.

1. Zeichen und Daten

   Zeichen wie Buchstaben und Ziffern werden durch eine Syntax, also feste Regeln, zu Daten.

2. Informationen

   Daten werden zu Informationen, wenn sie für den Empfänger eine Bedeutung und etwas Neues haben.

3. Wissen

   Informationen werden zu Wissen, wenn sie mit Erfahrungen, Erwartungen und Zusammenhang vernetzt sind.

4. Können und Handeln

   Wissen wird mit Anwendungsbezug zu Können und mit Motivation zu Handeln.

5. Kompetenz und Wettbewerbsfähigkeit

   Richtiges Handeln in der jeweiligen Lage ist Kompetenz. Was davon einzigartig ist, macht wettbewerbsfähig.

Wie machen Sie implizites Wissen im Unternehmen sichtbar?

Das Fraunhofer IPK betont in seinem Leitfaden „Wissen erfolgreich bewahren“ die Grenzen: Wissen und Erfahrung sind immer personengebunden, und langjährige Expertise lässt sich nicht in einem technokratischen Sinn übertragen. Für Erfahrungen eignen sich vor allem Methoden mit direkter Kommunikation zwischen Menschen.

Der Leitfaden unterscheidet zwei Arten von Erfahrung. Manches lernt die Nachfolge am besten „on the job“ durch Zusehen und Nachahmen. Anderes, etwa Erwartungshaltungen und ungeschriebene Regeln, lässt sich besser im Gespräch vermitteln. Weil den Befragten viele Erkenntnisse nicht bewusst sind, braucht es eine geübte Gesprächsführung, gern mit externer Moderation.

Bewährt sind das Triadengespräch, bei dem der Experte erzählt, eine Moderation nachfragt und die Nachfolge zuhört, und die Wissens- und Aufgabenlandkarte als Mindmap. Wie Sie eine solche Karte anlegen, zeigt der Leitfaden zur Wissenslandkarte. Nach Projekten hilft ein kurzes Debriefing, Erfahrungen festzuhalten, solange sie frisch sind.

Nonaka, Toyama und Konno nennen für diesen Schritt, den das SECI-Modell Externalisierung nennt, Metapher, Analogie und Modell als Hilfen. Ein Beispiel zur Orientierung: Ein Monteur sagt, eine Pumpe „klingt heiser“, bevor sie ausfällt. Aus dieser Metapher wird im Gespräch ein prüfbares Merkmal, etwa ein bestimmtes Geräusch bei Volllast, und daraus ein Eintrag in der Störungsliste.

• Erfahrene Beschäftigte erzählen lassen, am besten an echten Fällen aus dem Alltag.
• Bei der Arbeit beobachten und Schritte nachfragen, die wie selbstverständlich wirken.
• Bilder und Vergleiche aufgreifen und in prüfbare Merkmale übersetzen.
• Ergebnisse gegenlesen lassen, bevor sie in eine Ablage oder Wissensdatenbank gehen.

Was kann KI mit implizitem Wissen anfangen?

Eine KI kann implizites Wissen nicht direkt erfassen. Sie arbeitet mit Text, Bild und Ton, also mit dem, was bereits explizit geworden ist. Im KI-Wissensmanagement liegt ihr Nutzen deshalb rund um die Externalisierung: Sie hilft beim Festhalten und beim Wiederfinden.

Beim Festhalten schreibt ein Sprachmodell aus einem Gesprächsmitschnitt einen ersten Entwurf mit Stichworten, den die erfahrene Person korrigiert. Für Audiomitschnitte verlangt der Fraunhofer-Leitfaden die Einwilligung der Befragten. Beim Wiederfinden sucht ein System mit Retrieval Augmented Generation passende Textstellen in Firmendokumenten und formuliert daraus eine Antwort.

Das BSI beschreibt in seinem Papier zu generativen KI-Modellen einen Vorteil dieses Verfahrens: Weil die Antwort zeigen kann, auf welchen Textauszügen sie beruht, lassen sich die Auswirkungen von Halluzinationen mildern. Die Nachfolge sieht also, ob eine Auskunft aus dem Gespräch mit dem Vorgänger stammt oder aus einem alten Handbuch.

KI ersetzt das Gespräch mit der erfahrenen Person nicht. Sie findet nur, was vorher ausgesprochen und aufgeschrieben wurde.

Wo liegen die Grenzen?

Fehlt Erfahrungswissen in den Dokumenten, antwortet eine KI im besten Fall gar nicht und im schlechtesten plausibel, aber falsch. Das BSI nennt Halluzinationen bei Sprachmodellen ein großes Problem, weil die Ausgaben meist glaubhaft wirken. Mehr dazu erklärt der Beitrag zu KI-Halluzinationen.

Auch in der Forschung ist umstritten, wie weit sich implizites Wissen überhaupt in explizites umwandeln lässt. Stephen Gourlay hält Nonakas Modell 2006 entgegen, dass es Wissen außer Acht lässt, das seiner Natur nach implizit bleibt. Wer das Gespür einer Fachkraft sichern will, braucht deshalb immer auch gemeinsame Arbeit, also Einarbeitung, Mitlaufen und Austausch in Communities of Practice.

Planen Sie Abgänge, beginnen Sie früh. Wie Sie Erfahrungswissen bei Ruhestand und Kündigung strukturiert übergeben, beschreibt der Leitfaden Wissenstransfer. Wenn Sie klären wollen, welches Wissen in Ihrem Haus gefährdet ist und wo KI helfen kann: Wissensmanagement für Ihr Unternehmen besprechen.

Häufige Fragen