Was ist informelles und implizites Wissen?

Um den Wert dieses Schatzes zu verstehen, ist es wichtig, die Begriffe klar zu definieren und ihre Bedeutung für Organisationen zu erfassen.

Die unsichtbare Macht in Ihrem Unternehmen

Informelles Wissen bezieht sich auf das Wissen, das außerhalb formaler Lern- und Bildungsprozesse erworben wird. Es entsteht im Alltag, durch Erfahrung, Beobachtung, Interaktion und Problemlösung. Es ist oft nicht bewusst strukturiert oder dokumentiert und wird häufig als „Learning on the Job“ bezeichnet [1]. Beispiele hierfür sind bewährte Vorgehensweisen, die sich im Laufe der Zeit etabliert haben, aber nie offiziell niedergeschrieben wurden, oder das Verständnis für die Dynamik eines Teams.

Informelles vs. explizites Wissen: Eine Abgrenzung

Eng verwandt, aber nicht identisch, ist das implizite Wissen (auch als „stilles Wissen“ oder „tacit knowledge“ bekannt). Der Philosoph Michael Polanyi prägte den berühmten Satz: „Wir wissen mehr, als wir sagen können“ [2]. Implizites Wissen ist persönlich, kontextspezifisch und schwer zu formalisieren oder verbal zu kommunizieren. Es ist das „Können, ohne sagen zu können, wie“ – wie beispielsweise das Fahren eines Fahrrads oder die intuitive Einschätzung einer komplexen Situation durch einen erfahrenen Experten [3].

Beide Formen sind jedoch entscheidend für das Handlungswissen und die Problemlösungskompetenz in einem Unternehmen. Der entscheidende Punkt ist, dass ein Großteil dieses Wissens, obwohl es in den Köpfen der Mitarbeiter verbleibt, durch moderne Technologien extrahierbar und nutzbar gemacht werden kann.

Der enorme Anteil informellen Wissens in Organisationen

Studien und Analysen von führenden Beratungsunternehmen und Forschungsinstituten unterstreichen, dass der Löwenanteil des Wissens in Organisationen informeller Natur ist:

Das 70:20:10 Modell, ein weit verbreitetes Framework für Lernen und Entwicklung, besagt, dass ungefähr 70% des Lernens durch praktische Erfahrungen am Arbeitsplatz stattfindet, 20% durch soziale Interaktionen und 10% durch formale Trainings [4]. Dies verdeutlicht, dass der Großteil des Wissens, das Mitarbeiter erwerben und anwenden, direkt aus ihrer täglichen Arbeit und Interaktion entsteht – also informelles Wissen ist. Weitere Untersuchungen bekräftigen diesen hohen Anteil:

Einige Studien, wie eine von Sugarwork zitierte, gehen davon aus, dass bis zu 80% des Wissens von Mitarbeitern implizit ist und nicht in formalen Systemen erfasst wird [5].

Eine Studie aus dem Jahr 2007, erwähnt von Forbes, behauptete, dass 90% des Wissens in Organisationen in den Köpfen der Mitarbeiter steckt und nicht in irgendeinem formalen System [6]. Eine weitere Quelle aus dem Jahr 2001 (E.A. Smith) spricht ebenfalls von 90% [7].

Diese Zahlen zeigen eindrücklich: Informelles Wissen ist nicht nur ein kleiner Teil, den man einfach ignorieren kann, sondern der dominante Wissensschatz in jedem Unternehmen. Es ist das Wissen, was wirklich in der Organisation passiert, wo die Probleme liegen und wo Entscheidungen getroffen werden sollten.

Informelles Wissen als Basis für datengestützte Geschäftsentscheidungen und Problemlösung

Die Fähigkeit, dieses umfangreiche informelle Wissen zu erschließen, ist entscheidend für die Qualität datengestützter Geschäftsentscheidungen und die effektive Realisierung der strategischen Ziele. Es liefert den entscheidenden Kontext und die Nuancen, die reinen Daten oft fehlen:

1. Kontextualisierung von Daten

Informelles Wissen hilft, Rohdaten zu interpretieren und in einen relevanten Geschäftskontext zu setzen. Es erklärt das "Warum" hinter den Zahlen und ermöglicht fundiertere Entscheidungen. Ein McKinsey-Bericht betont beispielsweise die Bedeutung informeller Netzwerke und des Wissensaustauschs für die Wertschöpfung und Entscheidungsfindung in Unternehmen [8]. Ohne das Verständnis der informellen Prozesse und Erfahrungen, die zu bestimmten Daten geführt haben, bleiben viele Analysen oberflächlich.

2. Erkennung von Mustern und Anomalien

Erfahrene Mitarbeiter können aufgrund ihres impliziten Wissens Muster und Anomalien in Daten erkennen, die für Algorithmen oder weniger erfahrene Personen nicht offensichtlich sind. Dieses "Bauchgefühl" basiert auf jahrelanger Erfahrung und der Fähigkeit, subtile Hinweise zu deuten. Dies ist besonders wichtig in komplexen Branchen wie Banken, Versicherungen und Pharma, wo kleine Abweichungen große Auswirkungen haben können.

3. Beschleunigung von Innovation und Problemlösung

Viele innovative Lösungen und effektive Problemlösungsstrategien entstehen aus informellem Austausch und dem Erfahrungswissen von Mitarbeiterinnen. Dieses Wissen ist oft der Schlüssel zur Überwindung unerwarteter, oftmals akuter Herausforderungen und zur Entwicklung neuer Produkte oder Prozesse. Wenn dieses Wissen leicht zugänglich ist, können Teams schneller iterieren und bessere Ergebnisse erzielen.

4. Risikomanagement und Compliance

In sensiblen Branchen wie Banken und Pharma kann informelles Wissen über potenzielle Risiken, Schwachstellen in Prozessen oder Compliance-Grauzonen von entscheidender Bedeutung sein, um größere Probleme zu vermeiden. Das Wissen über "wie Dinge wirklich funktionieren" kann Lücken in formalen Richtlinien schließen und die Einhaltung von Vorschriften in der Praxis sicherstellen.

Wie Sie das ungenutzte Potenzial heben können

Die Herausforderung besteht nicht darin, dass informelles Wissen nicht existiert oder nicht wertvoll ist, sondern darin, es systematisch zu identifizieren, zu erfassen und für die gesamte Organisation nutzbar zu machen. Hier kommen moderne Technologien ins Spiel, insbesondere KI-gestütztes Wissensmanagement.

Systeme wie eEight.io sind darauf spezialisiert, informelles Wissen aus verschiedenen Quellen – wie Befragungen, E-Mails, Projektnotizen oder Meeting-Protokollen – zu extrahieren, zu strukturieren und in einen zugänglichen Wissensschatz zu verwandeln. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Knowledge Graphen, RAG-Systemen, Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning können diese Systeme Muster erkennen, Kontexte verstehen und Informationen proaktiv bereitstellen, die sonst sicher unentdeckt geblieben wären. Schenll Muster in großen Datenmengen zu finden, ist eine Spezialität neuer KI-Technologien. Sie ermöglichen es, das "ungeschriebene Laborbuch" in der Pharma, die "Deal-Erfahrung" im Investment Banking oder die "Schadenregulierungstricks" in der Versicherungswirtschaft zu digitalisieren und zu demokratisieren.

Ein Mehrwert nicht nur fürs Management, sondern durch darauf aufbauende KI-gestützte Performance-Support-Assistenten auch für alle Mitarbeitenden.