Ein neuer Support-Mitarbeiter folgt dem Eskalationsdokument Schritt für Schritt und schickt ein Ticket trotzdem an das falsche Team. Ein erfahrener Kollege hätte das Problem sofort erkannt, weil diese Art von Fehler meist auf ein Abrechnungsproblem hindeutet. Die Regel wurde nie aufgeschrieben, weil niemand auf die Idee gekommen war, danach zu fragen.
Dieselbe Lücke betrifft jetzt auch KI.
Ein KI-Agent, der aus dem Eskalationsdokument antwortet, nennt mit voller Überzeugung den falschen Weg, und er hat keinen Kollegen, bei dem er nachfragen könnte.
Ein Teil dessen, was Ihre Experten wissen, ist implizites Wissen, also die Art von Wissen, die sie nicht vollständig in Worte fassen können.
Ein anderer Teil ist nur eine Frage davon entfernt, ein Dokument zu werden. Implizites Wissen lässt sich nur weitergeben, indem man jemandem die Arbeit zeigt oder ihn durch eigenes Tun lernen lässt, während für den Rest nur jemand fragen muss. Ein KI-Agent kann beides erst lesen, wenn es aufgeschrieben ist.
Das Wichtigste in Kürze
- Implizites Wissen ist Know-how, das Menschen nutzen, aber nicht vollständig in Worte fassen können, etwa Urteilsvermögen und Timing.
- Für unausgesprochenes Wissen muss nur jemand fragen, während implizites Wissen Beobachtung, Übung und Fragen zu konkreten Entscheidungen erfordert.
- Implizites Wissen bremst die KI-Einführung: Agenten arbeiten nur mit dem, was aufgeschrieben ist, deshalb fehlt Expertise, die in den Köpfen bleibt, in jeder ihrer Antworten.
Was ist implizites Wissen?
Implizites Wissen (englisch: tacit knowledge) ist das Know-how, das Menschen in ihrer Arbeit nutzen, ohne es vollständig erklären zu können, etwa Urteilsvermögen oder ein Gespür dafür, wenn etwas nicht stimmt. Es wird durch Erfahrung erworben und weitergegeben, indem man mit jemandem zusammenarbeitet, statt ein Dokument zu lesen.
Der Philosoph Michael Polanyi, der den Begriff geprägt hat, brachte es so auf den Punkt: „Wir wissen mehr, als wir zu sagen wissen.“
Implizites Wissen ist persönlich, weil es in der Erfahrung eines einzelnen Menschen steckt. Es wird durch Tun gelernt. Und es ist schwer in Worte zu fassen, selbst wenn die Person es versucht.
Es ist eine von mehreren Wissensarten, neben prozeduralem und deklarativem Wissen.
Was ist der Unterschied zwischen implizitem, unausgesprochenem und explizitem Wissen?
Explizites Wissen steht in Dokumenten und Richtlinien. Unausgesprochenes Wissen könnte aufgeschrieben werden, aber niemand hat bisher danach gefragt. Implizites Wissen sträubt sich grundsätzlich dagegen, aufgeschrieben zu werden, weil die Person, die es besitzt, es nicht vollständig erklären kann. Der eigentliche Unterschied liegt darin, wie viel von jeder Art sich erfassen lässt.
Ein Teil des impliziten Wissens ließe sich mitteilen, wenn sich jemand die Mühe machte, und diesen Teil nennt dieser Artikel unausgesprochenes Wissen (im Englischen „implicit knowledge“). Der Rest lässt sich überhaupt nicht mitteilen.
Vieles von dem, was Teams als Tribal Knowledge (informelles Teamwissen) bezeichnen, ist unausgesprochen: die Standardantworten und Workarounds, die ein ganzes Team teilt, aber nie aufgeschrieben hat.
| Explizit | Unausgesprochen | Implizit | |
|---|---|---|---|
| Wie es aussieht | Dokumente, SOPs, Richtlinien, Spezifikationen | Workarounds, ungeschriebene Regeln, der Grund hinter einer Entscheidung | Urteilsvermögen, Timing, Intuition |
| Lässt es sich aufschreiben? | Bereits aufgeschrieben | Ja, wenn jemand fragt | Nur teilweise |
| Wie es zwischen Menschen weitergegeben wird | Lesen und Suche | Die Person fragen, die es weiß | Shadowing, Übung und Feedback |
| Was ein KI-Agent sieht | Alles, und er behandelt es als Fakt | Nichts, außer es wurde in einer Quelle gesagt, die der Agent lesen kann | Nichts |
Das SECI-Modell von Nonaka und Takeuchi beschreibt, wie Wissen zwischen impliziter und expliziter Form umgewandelt wird, und es ist eines von mehreren Frameworks für das Wissensmanagement, mit denen Teams diese Arbeit planen.
Beispiele für implizites Wissen am Arbeitsplatz
Beispiele für implizites Wissen am Arbeitsplatz sind: zu wissen, wann ein Deal ins Stocken gerät, zu spüren, welches Support-Ticket eskalieren wird, einzuschätzen, welchen Teil einer Codebasis man nur vorsichtig ändern sollte, und zu erkennen, wann ein Team zu ausgelastet ist, um weiteres Risiko einzugehen. Jedes davon wird im Arbeitsalltag gelernt und ist schwer Schritt für Schritt zu erklären.
Jedes Team hält alle drei Arten gleichzeitig. Wenn man jedes Beispiel nach Typ einordnet, zeigt sich, was nötig wäre, um es zu erfassen.
| Team | Explizit | Unausgesprochen | Implizit |
|---|---|---|---|
| Vertrieb | Preisseite, Verlustgründe im CRM | Der wahre Grund, warum ein Deal gescheitert ist, in einem Call gesagt und nie dokumentiert | Am Ablauf eines Meetings spüren, welcher Stakeholder das Veto hat |
| Support | Makros, Help-Center-Artikel | „Diese Art von Fehlercode bedeutet immer ein Abrechnungsproblem“ | Einen verärgerten Kunden beruhigen, wissen, wann man eskalieren muss |
| Engineering | Runbooks, Architekturdokumente | Warum ein Service eine ungewöhnliche Retry-Einstellung hat, aus einem Vorfall, den niemand aufgeschrieben hat | An der Form eines Diffs spüren, dass ein Deploy riskant ist |
| Ops und HR | Handbuch, SOPs | Richtlinien, die in einem Meeting vereinbart, aber nie aufgeschrieben wurden | Wissen, wann man für eine Person eine Regel beugen sollte |
Die Spalte mit dem unausgesprochenen Wissen ist meist die größte und am leichtesten zu übersehen. Wir haben erlebt, wie ein Sales-Enablement-Team die Lücke erst bemerkte, als ein neuer Vertriebsmitarbeiter anfing und fragte, ob das Onboarding-Dokument aktuell sei. Die Verbesserungen ihrer besten BDR-Führungskraft waren nie aufgeschrieben worden.
So erfassen Sie implizites und unausgesprochenes Wissen
Passen Sie die Erfassungsmethode an die Art des Wissens an. Die Bitte „Bitte dokumentiere das“ funktioniert bei unausgesprochenem Wissen, aber implizites Wissen braucht Methoden, die nicht davon abhängen, dass der Experte alles erklärt.
Beides funktioniert am besten als Teil einer umfassenderen Wissensmanagement-Strategie, in der jedes erfasste Dokument einen Verantwortlichen hat.
Um die Methode zu wählen, stellen Sie drei Fragen in dieser Reihenfolge.
- Ist es bereits irgendwo aufgeschrieben?
- Könnte die Person es aufschreiben, wenn Sie darum bitten?
- Oder kann sie es Ihnen nur zeigen?
Unausgesprochenes Wissen: fragen und aufschreiben
Unausgesprochenes Wissen zeigt sich als Frage, die in Slack immer wieder auftaucht und jedes Mal von derselben Person beantwortet wird. Die Lösung ist ein kurzes Gespräch mit dieser Person über einen Prozess, das direkt danach als Dokument festgehalten wird.
Erfassen Sie es bald nach einer Entscheidung, solange die besprochene Begründung noch klar ist. Wochen später erinnern sich die Leute meist daran, was entschieden wurde, aber nicht, warum.
Dasselbe gilt, wenn jemand das Unternehmen verlässt. Ein Austrittsgespräch über ungeschriebene Regeln und offene Entscheidungen gehört zu jedem Plan für den Wissenstransfer.
Implizites Wissen: beobachten, üben und Entscheidungen hinterfragen
Implizites Wissen zeigt sich, wenn der Experte sagt „kommt drauf an“ oder „das weiß man einfach“ oder verstummt, wenn er die Schritte aufschreiben soll. Hartnäckigeres Nachfragen hilft nicht, also muss die Methode funktionieren, ohne dass der Experte alles erklärt.
Diese Techniken funktionieren am besten:
- Shadowing und Anlernen: eine neuere Person schaut bei der Arbeit zu und probiert es dann mit Feedback selbst.
- Think-aloud-Sitzungen: der Experte kommentiert eine Aufgabe laut, während er sie erledigt, was Überlegungen festhält, die in einer nachträglich geschriebenen Zusammenfassung verloren gehen.
- After-Action-Reviews: eine kurze Nachbesprechung direkt nach der Arbeit. Nachbesprechungen verbessern die Teamleistung im Schnitt um etwa 20 bis 25 %.
- Entscheidungen hinterfragen: fragen Sie statt „Wie machst du das?“ nach einer konkreten früheren Entscheidung, danach, was der Experte bemerkt und was er abgewogen hat. Forscher nennen das die Critical Decision Method, und sie bringt Hinweise ans Licht, die ein Experte von sich aus nicht nennen würde.
Die Begründung hinter einer Entscheidung ist am schwersten zu erfassen. Das haben wir bei Slite gelernt, als wir eine Funktion für Entscheidungsprotokolle gebaut haben, und das Schwierigste war, die Leute dazu zu bringen, sich darauf zu einigen, was eigentlich entschieden worden war.
Warum KI-Agenten implizites Wissen nicht sehen können
KI-Agenten antworten aus dem, was sie lesen können, etwa Dokumenten und Nachrichten. Implizites Wissen steckt in der Erfahrung von Menschen und erreicht diese Quellen nie, und anders als ein neuer Mitarbeiter kann ein Agent keinen Kollegen fragen, um die Lücke zu schließen.
Dieses Wissen aufzuschreiben war früher vor allem für das Onboarding neuer Mitarbeiter wichtig. Jetzt, da KI-Agenten Fragen beantworten und einen Teil der Arbeit übernehmen, fehlt alles, was ungeschrieben bleibt, in jeder ihrer Antworten.
Kleine Teams kamen früher ohne gute Dokumentation aus, weil die Leute sich einfach gegenseitig fragten.
Adrien, der gestaltet, wie die Agenten von Slite mit Unternehmenswissen arbeiten, formuliert es so: Agenten „kann man nicht auf die Schulter tippen“.
Ohne Kontext dazu, wie eine Organisation arbeitet, halluzinieren KI-Agenten deutlich häufiger und liefern unzuverlässige Ergebnisse. Implizites und unausgesprochenes Wissen machen einen großen Teil dieses Kontexts aus, und kein Connector kann sie einbeziehen, bevor ein Mensch sie aufschreibt.
Die praktische Lösung ist eine Wissensdatenbank für KI-Agenten, die aus kurzen Interviews mit den Menschen gespeist wird, die dieses Wissen besitzen.
So erfassen Sie implizites Wissen in Slite und halten es aktuell
Slite hilft Ihnen, das Wissen zu finden, nach dem Ihr Team immer wieder fragt, die Antworten Ihrer Experten in Dokumente zu verwandeln und diese Dokumente für Menschen und KI-Agenten aktuell zu halten.
Gemeldete Antworten listet die Fragen auf, die Slite Agent nicht beantworten konnte, und die Antworten, die Nutzer als falsch markiert haben. Jede davon verweist auf unausgesprochenes Wissen, das jemand in Ihrem Team besitzt, und Sie können sie dieser Person zur Beantwortung zuweisen.
Die Vorlage Experteninterview und die Vorlage Austrittsgespräch mit Wissensübergabe geben diesem Gespräch eine Struktur. Slite Agent kann anschließend aus den Antworten oder aus einem Gesprächstranskript ein Dokument entwerfen.
Slite Agent liest auch verbundene Tools wie Slack und Google Drive, sodass unausgesprochenes Wissen, das einmal in einem Thread gesagt wurde, gefunden und in ein Dokument verwandelt werden kann.
Mit der Verifizierung bekommt jedes Dokument einen Verantwortlichen und einen Verifizierungsstatus, und veraltete Dokumente werden aus den Antworten von Slite Agent ausgeschlossen.
Sobald Wissen aufgeschrieben ist, kann Slite Agent die von Ihnen gewählten Quellen beobachten, melden, wenn ein Dokument nicht mehr zu ihnen passt, und die Korrektur entwerfen. Ein Mensch genehmigt jede Änderung, bevor sie übernommen wird, und so bleibt eine sich selbst pflegende Wissensdatenbank vertrauenswürdig.
Über das Slite MCP lesen Tools wie Claude und Cursor dieselben verifizierten Dokumente, mit denselben Berechtigungen wie die Person, die sie nutzt.
Wenn Sie sehen möchten, wie das mit Ihren eigenen Dokumenten funktioniert, probieren Sie Slite Agent aus.
Fazit
Implizites, unausgesprochenes und explizites Wissen unterscheiden sich darin, wie viel davon sich erfassen lässt, und KI-Agenten lesen immer nur den erfassten Teil. Deshalb ist die unausgesprochene Mitte der wertvollste Ort für Ihre nächste Stunde Dokumentationsarbeit.
Jede Frage, die ein Teammitglied oder ein Agent nicht beantworten kann, verweist auf etwas, das jemand in Ihrem Team aufschreiben könnte.
FAQ
Welche drei Arten von implizitem Wissen gibt es?
Harry Collins unterteilt implizites Wissen in relationales, somatisches und kollektives Wissen. Relationales Wissen ließe sich mit etwas Mühe erklären, was dem nahekommt, was dieser Artikel unausgesprochenes Wissen nennt. Somatisches Wissen steckt im Körper, wie eine handwerkliche Fertigkeit, und kollektives Wissen gehört einer Gruppe, wie die ungeschriebenen Normen eines Berufsstands.
Ist Tribal Knowledge dasselbe wie implizites Wissen?
Tribal Knowledge ist das ungeschriebene Know-how, das ein Team gemeinsam besitzt, und vieles davon ist unausgesprochen: Standardantworten und Workarounds, die sich meist aufschreiben ließen. Implizites Wissen ist der engere Teil, den selbst der Experte nicht vollständig erklären kann.
Kann KI implizites Wissen lernen?
Teilweise. Ein KI-Agent kann einen Teil des Wissens aus rohen Slack-Threads und Gesprächstranskripten rekonstruieren, aber nur das, was jemals laut ausgesprochen wurde, und das kostet weit mehr Zeit und Rechenleistung als das Lesen eines einzigen verifizierten Dokuments. Urteilsvermögen, das nie in Worte gefasst wurde, bleibt unerreichbar.