Warum KI in Firmen noch nicht zündet
Die Modelle sind stark genug, um Unternehmen wirklich voranzubringen. Dass viele KI-Projekte trotzdem stocken, liegt fast nie an der Technik, sondern daran, dass die KI nicht ans Firmenwissen kommt.
Es ist ein vertrautes Bild: Ein KI-Pilot startet mit grossen Erwartungen, beeindruckt in der Demo und versandet dann im Alltag. Sehr vielen Unternehmen geht es so.
Die Erklärung ist unbequem, weil sie im eigenen Haus liegt: Die KI kommt an das Wissen der Firma nicht heran, weil dieses Wissen überall und nirgends zugleich liegt.
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Der Pilot, der versandet
Die Demo gelingt, weil sie mit sauberen, ausgewählten Daten läuft. Der Alltag sieht anders aus: Informationen liegen verstreut über Dutzende Systeme, in unterschiedlichen Formaten, mit widersprüchlichen Ständen.
Die Ursache ist meist organisatorisch. Die KI bekommt das, was leicht anzubinden war, und nicht das, was sie bräuchte. Mit halbem Bild liefert auch das beste Modell halbe Antworten.
02
Wissen, das niemand findet
Frag in einer grossen Firma, wo das Wissen liegt, und du bekommst eine lange Liste: Confluence, SharePoint, Slack, E-Mail, geteilte Laufwerke. Verteilt auf all das ist das Wichtige schwer zu greifen.
Und der wertvollste Teil steht nirgends: das stille Erfahrungswissen in den Köpfen. Welche Option man verworfen hat und warum, woran man eine Ausnahme erkennt, wann der Standardfall nicht mehr gilt. Dieses Wissen hat selten jemand aufgeschrieben.
Eine KI kann nur mit dem Wissen arbeiten, das sie auch erreichen kann.
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Die Kosten der Zersplitterung
Diese Zersplitterung hat einen Preis, der sich aufsummiert. Jede ungeschriebene Entscheidung, jede doppelte Doku, jeder Kollege, der mit seinem Wissen die Firma verlässt, vergrössert die Lücke.
Wenn die Vertriebssicht der Supportsicht widerspricht und beide dem widersprechen, was die Technik gebaut hat, dann fehlt der KI eine verlässliche Grundlage. Was bei ihr ankommt, ist Lärm.
Verstreutes Firmenwissen erreicht die KI als Lärm.
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Eine Schicht für das Firmenwissen
Die Lösung beginnt damit, das verstreute Wissen zu ordnen und der KI zugänglich zu machen, an einer Stelle, mit klarer Herkunft. Genau in diese Richtung arbeiten wir bei Thinkery.
Eine gemeinsame Wissensschicht legt sich über die vielen Quellen und macht das Richtige für die KI erreichbar, mit nachvollziehbarem Ursprung. Eine solche Schicht entsteht nicht über Nacht, sondern Schritt für Schritt, vom ersten Hinschauen bis zum verlässlichen Betrieb.
Bevor KI im Unternehmen trägt, muss das Wissen des Unternehmens erreichbar sein.
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Wohin das führt
Die Firmen, bei denen KI wirklich greift, lösen zuerst das Wissensproblem. Sie behandeln ihren Kontext als gemeinsame Infrastruktur: gepflegt, zugänglich, mit klarer Herkunft.
Dann wird aus dem Pilotprojekt verlässlicher Betrieb. Und die KI hört auf, eine kluge Fremde zu sein, und wird zu einer Kollegin, die weiss, wie das Haus arbeitet.
KI gelingt im Unternehmen erst, wenn das Wissen des Unternehmens sie erreicht.