Implizites Wissen

Ausführliche Erklärung

Implizites Wissen ist in den Handlungen und Fähigkeiten einer Person verankert, ohne dass diese ihr Können verbal beschreiben könnte. Es basiert auf Erfahrungen, Intuition, Gewöhnung und individuellen Wertesystemen. Der Begriff geht auf den Philosophen Michael Polanyi zurück, der mit seinem Konzept des „tacit knowing" betonte, dass theoretisches Wissen das praktische Können niemals vollständig einholen kann. Ein klassisches Beispiel ist das Fahrradfahren: Wer es beherrscht, wendet komplexe physikalische Regeln an, kann diese aber nicht bewusst erklären.

Im Unternehmenskontext stellt implizites Wissen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil dar, da es oft den Unterschied zwischen durchschnittlicher und herausragender Leistung ausmacht. Gerade in KMU ist erfolgskritisches Prozesswissen häufig auf wenige Schlüsselpersonen verteilt. Verlassen diese Mitarbeitenden das Unternehmen, geht wertvolles Know-how verloren. Im Gegensatz zu explizitem Wissen, das sich klar in Handbüchern, Datenbanken oder Schulungsunterlagen dokumentieren lässt, erfordert die Weitergabe impliziten Wissens andere Ansätze.

Für KMU bedeutet dies: Implizites Wissen kann nicht einfach „aufgeschrieben" werden. Stattdessen sind Methoden wie Mentoring-Programme, Jobrotation, Shadowing oder gezielte Workshops erforderlich, bei denen erfahrene Mitarbeitende ihr Können durch praktische Zusammenarbeit an andere weitergeben. Diese Form des Wissenstransfers ist zeitaufwendig, aber unverzichtbar, um die Kontinuität kritischer Geschäftsprozesse zu sichern.

Im Kontext von KI und maschinellem Lernen spielt implizites Wissen eine interessante Rolle: Während symbolische KI-Systeme mit expliziten Regeln arbeiten, extrahieren moderne Machine-Learning-Modelle implizites Wissen aus Daten, ohne dieses Wissen explizit zu formulieren. Die Herausforderung bleibt jedoch, dass auch KI-Systeme Schwierigkeiten haben, menschliches Erfahrungswissen vollständig zu erfassen und zu reproduzieren.