Digitale Wissenszwillinge
Digitale Wissenszwillinge übertragen das Prinzip der digitalen Zwillinge auf Wissen und Expertise in Organisationen. Sie erfassen, strukturieren und vernetzen das implizite und explizite Wissen von Mitarbeitenden, Teams oder Fachbereichen und machen es mithilfe von KI dynamisch nutzbar. Das Ziel besteht darin, Wissen nicht nur zu dokumentieren, sondern es auch kontextbezogen verfügbar zu machen, kontinuierlich weiterzuentwickeln und für Entscheidungen, Lernen und Innovation einzusetzen. So unterstützen digitale Wissenszwillinge den nachhaltigen Wissenstransfer, sichern kritisches Know-how und helfen dabei, Wissensverlust in komplexen und sich wandelnden Organisationsstrukturen zu vermeiden.
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Digitale Wissenszwillinge
Digitale Wissenszwillinge sind digitale Abbildungen des Wissens, der Erfahrungen und der Entscheidungslogiken von Personen, Teams oder Organisationen. Sie bündeln implizites und explizites Wissen, verknüpfen es mithilfe von KI und machen es kontextbezogen, aktuell und interaktiv nutzbar, beispielsweise zur Entscheidungsunterstützung, zum Wissenstransfer oder zur Expertensicherung.
Ein digitaler Wissenszwilling ist besonders dann sinnvoll, wenn Unternehmen vom demografischen Wandel betroffen sind und das kritische Wissen erfahrener Mitarbeitender das Unternehmen zu verlassen droht. Gerade implizites Erfahrungs- und Entscheidungswissen, also Wissen, das nicht in Handbüchern, Prozessen oder Anleitungen dokumentiert ist, geht bei Ruhestand, Fluktuation oder Umstrukturierungen häufig verloren.
Digitale Wissenszwillinge ermöglichen es, dieses schwer greifbare Wissen systematisch zu erfassen, zu strukturieren und langfristig verfügbar zu machen. So bleibt wertvolle Expertise im Unternehmen erhalten und kann an nachfolgende Generationen weitergegeben werden. Auch bei knapper werdenden Fachkräften unterstützt dies kontinuierlich Qualität, Effizienz und Entscheidungsfähigkeit.
Bei der Einführung digitaler Wissenszwillinge ist nicht die Technologie, sondern der menschliche Faktor entscheidend. Zentraler Erfolgsfaktor ist es, Mitarbeitende dabei zu unterstützen, ihr Wissen bewusst, strukturiert und kontinuierlich weiterzugeben; insbesondere ihr implizites Erfahrungswissen. Dafür ist eine gezielte psychologische und organisatorische Begleitung notwendig.
Der Weg zum digitalen Wissenszwilling - Mensch im Fokus!
Ein digitaler Wissenszwilling entfaltet seinen Nutzen nur, wenn er gezielt und systematisch aufgebaut wird. Dazu muss relevantes, insbesondere implizites, Wissen identifiziert, strukturiert und KI-fähig erfasst werden. Außerdem müssen klare Prozesse etabliert sein, die eine kontinuierliche Pflege, Nutzung und Weiterentwicklung des Wissenszwillings sicherstellen.
01 Identifikation
02 Strukturierung
03 Verankerung
Ihre Praxisanleitung für KI im Wissensmanagement
Strategisches Wissensmanagement mit KI bedeutet, Wissen gezielt aufzubauen, intelligent zu vernetzen und wirksam nutzbar zu machen. Durch KI-gestützte Analysen, klare Konzepte und praxistaugliche Lösungen, von dynamischen Wissenslandkarten über automatisierte Prozesse zur Wissenssicherung bis hin zu digitalen Wissenszwillingen, wird Wissen kontextbezogen verfügbar, skalierbar und dauerhaft im Unternehmen verankert.
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Interessierte und Führungskräfte erhalten einen fundierten Überblick über Chancen, Risiken und typische Fallstricke beim Einsatz von KI. Das Buch hilft, Potenziale gezielt zu heben, die richtigen Fragen zu stellen und Organisationen im Bereich Wissensmanagement zukunftssicher aufzustellen.
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Erfassen von impliziten Wissen - IMPRINTTM Framework
Die Erfassung von implizitem Wissen stellt für viele Unternehmen eine erhebliche Herausforderung dar, insbesondere dann, wenn digitale Tools oder KI-gestützte Systeme im Wissensmanagement eingesetzt werden sollen. Um diese Hürde zu überwinden, haben wir ein Framework entwickelt, das Unternehmen dabei unterstützt, das wertvolle, oft schwer greifbare Erfahrungswissen ihrer Mitarbeitenden systematisch zu erfassen.
IMPRINTTM steht dabei für die Integration impliziten Wissens und symbolisiert den „Abdruck“, den dieses Erfahrungswissen im digitalen Zwilling hinterlässt. Das Framework ermöglicht es, sowohl explizites als auch implizites Wissen strukturiert, wiederholbar und praxisnah nutzbar zu machen und so den Wissensschatz eines Unternehmens nachhaltig zu sichern.
Das Framework folgt 8 Phasen:
- Mandat, Ziele, Stakeholder, Datenschutz, IP-Rechte, KPIs und Governance-Struktur festlegen.
- Projektumfang, Freigabeprozesse und Rollenverteilung (Sponsor, SME, Steward, Facilitator) definieren.
- Überblick schaffen: Welche Domänen, Prozesse und Rollen sind relevant? Wo liegt Wissen bereits vor
- Erstellung einer Knowledge System Map (KSM) mit Systemen, Artefakten und Schlüsselpersonen.
- Ergänzend: Workshops mit relevanten Teams und Schnittstellen, um zu identifizieren, welches Wissen sie von der Expertin/dem Experten benötigen. Ziel ist es, das „Wissens-Ökosystem“ rund um die Person zu verstehen.
- Sammlung, Sichtung und Strukturierung vorhandener Dokumente, Daten, SOPs, Wikis, Reports, etc.
- Bewertung nach Relevanz, Aktualität und Nutzungshäufigkeit.
- Ergänzend: Austausch mit Abteilungen und Personen, die intensiv mit der Zielperson arbeiten, um zu verstehen, welche Dokumente, Entscheidungsgrundlagen oder Routinen tatsächlich genutzt werden.
- Tiefeninterviews, Cognitive Task Analysis, Shadowing, Critical Incidents, Repertory Grid, Laddering, Think-Aloud.
- Ziel: Entscheidungslogiken, Heuristiken, Stolpersteine und Kontextwissen sichtbar machen.
- Validierungs-Workshops mit Kolleg:innen und Teams, um gemeinsam herauszuarbeiten, welches Wissen als besonders kritisch oder wertvoll gilt, und welche impliziten Routinen andere bereits indirekt von der Expertin/dem Experten übernehmen.
- Strukturierung des erhobenen Wissens in standardisierte Wissenseinheiten (Knowledge Units).
- Entwicklung von Ontologien, Entscheidungsbäumen, Heuristik-Sammlungen und Glossaren.
- Festlegung von Begrifflichkeiten und Zusammenhängen für die maschinelle Verarbeitung.
- Überführung in digitale Strukturen: RAG-Korpus, Prompt-Patterns, Tool-Hooks, Szenario-Pipelines.
- Erstellung von Playbooks, Q&A-Modellen, Decision Trees und Simulationen.
- SME-Review, Szenario-Tests, Compliance-Checks und Red-Teaming.
- Gemeinsame Review-Workshops mit Endanwendern und Stakeholdern zur Praxistauglichkeit.
- Etablierung von Pflege- und Update-Routinen.
- Definition von Verantwortlichkeiten, KPIs, Feedbackzyklen und Governance-Prozessen.
- Kontinuierliche Validierung durch Nutzung und Monitoring im Alltag.