Lutter contre la fuite des connaissances grâce à l'IA et à l'automatisation

Studien besagen, dass seit 2020 jährlich rund eine halbe Million Menschen in ihren – fraglos wohlverdienten – Ruhestand gehen. Was tun, wenn erfahrene Kollegen und Kolleginnen in Rente gehen und ihr wertvolles Wissen mitnehmen? Bedenkt man, dass jeder dritte Angestellte in Deutschland aus den geburtenstarken Jahrgängen der 50er- und 60er-Jahre kommt, braucht es nicht viel Fantasie, um sich die dramatischen Auswirkungen ihres Ausscheidens auf das vorhandene Wissen in den Unternehmen vorzustellen.

„Erfahrung kann man nicht lehren oder kaufen, sondern nur mitbringen“, lautet das allgemein anerkannte Credo in vielen Chefetagen. Diese Erfahrung geht somit unwiederbringlich verloren, wenn das erfahrene Fachpersonal nach 30 Jahren oder mehr das Unternehmen verlässt. Konkret bedeutet das für die Jüngeren, dass es niemanden mehr gibt, den sie bei einem auftretenden Problem fragen können: „Wie hast du das immer gelöst?“ Oder: „Was bedeutet diese Systemmeldung und was muss ich tun?“ 

Wertvolles Wissen

Was also tun, um das wertvolle Wissen, das in den Köpfen dieser hochkompetenten und vor allem erfahrenen Mitarbeiter steckt, für deren Nachfolger – und das Unternehmen insgesamt – nutzbar zu machen, gleichsam zu konservieren? Kann hier vielleicht die moderne Technologie bis hin zur künstlichen Intelligenz helfen?

Szenarios, bei denen sich der Wissensverlust häufig besonders virulent zeigt, finden sich unter anderem im Bereich der IT. Ein typisches Beispiel sind selbst entwickelte Softwarelösungen, die über die Jahre erweitert und an die veränderlichen Bedürfnisse angepasst wurden. Häufig sind diese Lösungen jedoch nur mangelhaft oder im Extremfall gar nicht dokumentiert. Somit stellen sie ein klassisches „Wissenssilo“ dar – eine „Blackbox“, die zwar funktioniert, aber niemand kann sagen, wie genau, geschweige denn, sie weiterentwickeln. Gehen deren Entwickler in den Ruhestand, führt nicht selten der einzig gangbare Weg in diesen Fällen zu Standardlösungen – manche würden vielleicht sogar sagen, zurück zu Standardlösungen. Und tatsächlich berichten viele Softwareanbieter von Kunden, denen praktisch nichts anderes übrigbleibt, als ihre jahrelang gut funktionierenden Systeme durch Standardsysteme zu ersetzen, selbst wenn diese möglicherweise nicht alle Finessen bieten, die sie zu schätzen gelernt haben. Im Beispiel der inhouse entwickelten Software lautet wohl die einfachste Methode: die Entwickler rechtzeitig dazu „verdonnern“, ihre Software ausführlich zu dokumentieren, damit ihre Nachfolger sie weiter nutzen und vor allem pflegen können. Das ist zwar ein möglicher Ansatz, greift aber vermutlich zu kurz. Denn das würde bedeuten, dass die weniger erfahrenen Kollegen und Kolleginnen bei jedem Problem umständlich die Dokumentation wälzen müssten, um zu einer Lösung zu gelangen. Wäre es nicht effizienter, wenn das Wissen in anderer „leicht verdaulicher“ Form konserviert würde? 

Systeme und Software zu dokumentieren ist sicherlich eine Möglichkeit, das Wissen der „altgedienten“ Mitarbeitenden vor dem Verschwinden zu retten. Deutlich sinnvoller wäre es aber, dieses Wissen so aufzubereiten, dass es auch von weniger erfahrenem oder spezialisiertem Personal direkt genutzt werden kann. Das kann zum Beispiel die Erweiterung um passenden Kontext sein, um aussagekräftigere Alarm- oder Statusmeldungen zu erhalten. Die nächste Stufe wären konkrete Anweisungen, die auch technisch weniger geschulten Anwendern vorgeben, was in einem bestimmten Fall zu tun ist. In beiden Fällen kann die künstliche, lernende Intelligenz eine wertvolle Unterstützung darstellen, denn sie ist eben genau in der Lage, Zusammenhänge zu erkennen und entsprechende Handlungsaussagen zu generieren. Sie bildet damit die Verknüpfung von der Erfahrung der älteren Kollegen zur Unterstützung ihrer Nachfolger.

Und wenn ein System in der Lage ist, kontextbasierte Hinweise, Empfehlungen bis hin zu konkreten Handlungsvorgaben auszugeben, ist der Schritt zur Automatisierung nicht mehr weit. Denn diese Anweisungen lassen sich häufig entweder ganz ohne menschliche Interaktion oder nach Überprüfung und Bestätigung durch die Anwender direkt im jeweiligen System ausführen. So könnte die KI beispielsweise selbsttätig unter Berücksichtigung mehrerer Bedingungen entscheiden, ein bedrohtes System abzuschalten oder ein bestimmtes Update durchzuführen.

Standardlösungen

Hier sind die Software- und Systemanbieter gefordert: Benötigt werden zum einen Standardlösungen, um die „selbst gestrickten“ – und zumeist schlecht dokumentierten – Programme vieler Unternehmen zu ersetzen. Doch vor allem werden dringend smarte Lösungen gebraucht: Lösungen, die das vorhandene Wissen in den Unternehmen aufnehmen und abrufen können. Ideal-erweise sollten sie zudem in der Lage sein, das Wissen mittels KI in den richtigen Kontext zu stellen und möglichst viele Prozeduren zu automatisieren. Im IT-Bereich bieten sich hier die sogenannten AIOPs-Plattformen an, also Plattformen, die mittels künstlicher Intelligenz den Betrieb ganzer Systemlandschaften automatisieren und absichern können.

„Die Situation ist da“, sagte einst der erste deutsche Bundeskanzler, Konrad Adenauer. Und genau so stellt es sich auch heute dar: Das wertvolle Wissen langjähriger, erfahrener Mitarbeiter muss jetzt vor dem Verlust gerettet werden. Sieht man von der Option ab, diese Mitarbeiter länger zu halten, bleibt nur die Übertragung dieses Wissensschatzes in intelligente Systeme.

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