Der neue Atlassian AI Collaboration Report 2025 ist da. Und er liefert uns die Zahlen zu einem Bauchgefühl, das ich schon lange habe.

79 % der Wissensarbeiter weltweit sagen, sie würden KI deutlich mehr nutzen, wenn das Tool Zugriff auf die richtigen Daten hätte. In Deutschland fühlen sich 74 % aktiv ausgebremst, weil ihre KI blind für interne Informationen ist.

Das ist ein Weckruf. Dreiviertel deiner Leute wollen produktiver sein, können aber nicht, weil wir KI oft noch als isoliertes Chat-Fenster behandeln statt als vernetztes System.

Wir schauen heute auf die unterste, aber tragende Ebene unseres DECAID Business-KI-Frameworks: Wissen & Kontext.

Die Realität in den meisten Unternehmen sieht so aus: Wir kaufen teure Lizenzen, wir schulen Mitarbeiter im Prompting, wir träumen von autonomen Agenten. Aber wir ignorieren das Fundament. Wir versuchen, einen Formel-1-Wagen (die KI) mit gepantschtem Benzin (schlechten Daten) zu betanken und wundern uns, warum er stottert.

Die brutale Wahrheit ist: Ohne eine hochwertige, eigene Datenbasis bleibt jede KI generisch und ihr Wert für dein Unternehmen limitiert.

Lass uns tief in diese Ebene eintauchen und anschauen, was du tun musst, um vom »KI-Theater« zur echten Wertschöpfung zu kommen.

Warum Wissen & Kontext so oft unterschätzt werden

Das Thema Datenmanagement löst selten Begeisterungsstürme aus. Es leidet unter einem massiven Image-Problem im Vergleich zu den »sexy« neuen Modellen wie Gemini 3 Pro oder GPT-5.1.

1. Unsichtbarkeit: Eine neue Benutzeroberfläche sieht man sofort. Eine aufgeräumte Datenstruktur im Hintergrund ist unsichtbar. Bis sie fehlt.
2. Die »Müllhalde« der Vergangenheit: Die Angst, den historisch gewachsenen Berg an unstrukturierten Daten der letzten 10 Jahre anzufassen, lähmt viele Organisationen.
3. Verzögerte Belohnung: Daten zu bereinigen kostet jetzt Zeit. Der Nutzen (die perfekte Antwort der KI) kommt erst später. Unser Gehirn bevorzugt aber sofortige Belohnung.
4. Die Compliance-Hürde: »Dürfen wir das hochladen?« ist oft der Endgegner jeder Initiative. Datenschutz wird häufig als Schild genutzt, um sich nicht mit der Komplexität befassen zu müssen.

Aber wer diese Hürden nicht nimmt, wird abgehängt. Hier sind die vier entscheidenden Handlungsfelder dieser Ebene, die du angehen musst.

1. Identifiziere deine proprietären Datenschätze

Jede KI da draußen hat Zugriff auf das gleiche Internet-Wissen. Wenn du ChatGPT nur mit diesem Allgemeinwissen nutzt, bekommst du Ergebnisse, die auch dein Wettbewerber bekommt.

Dein einziger echter Wettbewerbsvorteil (Moat) sind deine proprietären Daten.

• Was wisst nur ihr?
• Wo liegen eure tiefen Kunden-Insights?
• Wo sind die Projektdokumentationen der letzten 10 Jahre?

Deine Aufgabe: Mach eine Inventur. Identifiziere die Daten, die deinen USP ausmachen, und priorisiere sie für die KI-Anbindung.

2. Erschließe das implizite Expertenwissen

Das größte Drama in Unternehmen: Das wertvollste Wissen steht in keinem Handbuch. Es steckt in den Köpfen deiner erfahrendsten Mitarbeiter. Wenn sie gehen, geht das Wissen. Eine KI kann nur nutzen, was digitalisiert ist.

Der Hebel: Wir müssen Methoden entwickeln, um dieses Erfahrungswissen systematisch zu erfassen.

• Der »Meeting-Hack« (Unsere #1 Low Hanging Fruit): Bei DECAID transkribieren wir mittlerweile 99 % unserer Meetings – intern wie extern. Das ist für mich der größte, einfachste Hebel überhaupt. Statt mühsam Protokolle zu schreiben, nutzen wir das rohe Transkript direkt als Kontext-Datei. Viele unserer Workflows basieren heute auf diesen Transkripten, weil sie Nuancen und Details enthalten, die in keiner Zusammenfassung stehen.
• Nutzt Transkripte als Futter: Wenn ein Senior einem Junior etwas erklärt, nehmt es auf. Das Transkript dieses Gesprächs ist das perfekte Trainingsmaterial für die KI.
• Strukturierte Interviews: Führt kurze Interviews zu Kernthemen und lasst die KI daraus Guidelines destillieren.

3. Etabliere eine »Single Source of Truth«

Nichts verwirrt eine KI (und Mitarbeiter) mehr als drei Versionen derselben »finalen« Strategie in drei verschiedenen Ordnern.

Für eine leistungsstarke KI brauchst du einen zentralen, kuratierten Wissens-Hub. Einen Ort, auf den sich die KI primär stützt, um Konsistenz zu gewährleisten.

Das bedeutet:

• Weg von verstreuten Word-Dokumenten auf lokalen Desktops.
• Hin zu lebenden Dokumenten in einer vernetzten Umgebung (SharePoint, OneDrive, Google Drive oder Confluence).
• Sorge dafür, dass diese Orte die einzige Wahrheit beinhalten.

Praxis-Tipp zur Umsetzung:Wie in Newsletter #68 beschrieben, ist die Art der Anbindung entscheidend. Plattformen wie Langdock ermöglichen es dir mittlerweile, ganze Cloud-Ordner (z.B. aus Google Drive oder SharePoint) live zu synchronisieren.Das ist der Gamechanger: Wenn du eine Datei im Drive änderst, weiß dein KI-Assistent das sofort. Das Wissen bleibt nicht statisch, sondern entwickelt sich mit deinem Unternehmen mit.

4. Kläre Data-Ownership und Qualität

Daten verrotten schneller als Obst, wenn sich niemand kümmert. Eine KI, die auf veralteten Preislisten oder Prozessen von 2019 trainiert ist, halluziniert nicht. Sie ist einfach nur falsch informiert.

Wir brauchen neue Verantwortlichkeiten:

• Wer ist der »Owner« dieses Datensatzes?
• Wer stellt sicher, dass die Informationen aktuell sind?
• Haben wir Prozesse zur kontinuierlichen Qualitätssicherung?

Fazit: Die unsexy Arbeit ist dein größter Hebel

Ich weiß, es macht mehr Spaß, den neuesten Bild-Generator zu testen, als die Ordnerstruktur im SharePoint aufzuräumen.

Aber Kontext schlägt rohe Intelligenz. Immer.

Wenn du willst, dass deine KI nicht nur schlau redet, sondern deine Probleme mit deinem Wissen löst, dann musst du jetzt die Ärmel hochkrempeln. Bau das Fundament. Kläre den Datenschutz pragmatisch (nicht verhindernd). Modernisiere deinen Tech-Stack.

Die Unternehmen, die diese »unsexy« Hausaufgaben jetzt machen, werden in 12 Monaten uneinholbar sein.

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