Research Note 005 · Impact50

Von organisationalem Wissen zu menschlicher Erkenntnis

Eine Forschungsposition von Impact50 – mit einer gesonderten Einordnung für die berufliche Entwicklung 45+.

Originaltext · unverändert

Impact50 Research Note 005 Von organisationalem Wissen zu menschlicher Erkenntnis Die Grenze zwischen Human-AI Knowledge Spaces und Knowledge Continuity Arbeitsfassung 0.1 ⸻ Abstract Die zunehmende Zusammenarbeit zwischen Menschen und Künstlicher Intelligenz verändert die Anforderungen an organisationales Wissen grundlegend. Während Wissensmanagement traditionell den Zugang zu Informationen organisiert, stellt sich heute eine weitergehende Frage: Wie muss Wissen beschaffen sein, damit Menschen und KI gemeinsam sinnvoll damit arbeiten können? Aktuelle Forschungsarbeiten – unter anderem der ETH Zürich – untersuchen genau diese Herausforderung. Diese Research Note entwickelt die Hypothese, dass dieser Forschungsansatz eine notwendige, aber möglicherweise nicht hinreichende Voraussetzung beschreibt. Impact50 untersucht eine vorgelagerte Frage: Was muss mit menschlicher Erkenntnis geschehen, bevor überhaupt ein solcher Wissensraum entstehen kann? ⸻ 1. Ein Paradigmenwechsel Über Jahrzehnte beschäftigte sich Wissensmanagement hauptsächlich mit Menschen. Dokumente wurden erstellt, Prozesse beschrieben, Erfahrungen weitergegeben. Mit dem Aufkommen leistungsfähiger KI-Systeme verschiebt sich diese Perspektive. Organisationen benötigen künftig Wissensräume, die gleichzeitig für Menschen verständlich, für KI interpretierbar, und für beide gemeinsam nutzbar sind. Damit verändert sich die Forschungsfrage grundlegend. ⸻ 2. Die Perspektive der ETH Zürich Das aktuelle Positionspapier der ETH Zürich beginnt mit einer Beobachtung, die inzwischen viele Organisationen teilen. Organisationales Wissen ist fragmentiert. Es verteilt sich auf Software, Dokumente, Prozesse, Köpfe, Erfahrungen, implizites Expertenwissen. Die Autoren fragen deshalb, wie dieses Wissen künftig organisiert werden muss, damit sowohl Menschen als auch intelligente Systeme damit arbeiten können. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf Wissensrepräsentation, Governance, Explainability, Human-AI Collaboration, organisationaler Verantwortung. ⸻ 3. Ein bemerkenswerter Resonanzpunkt Während der Analyse entstand eine überraschende Beobachtung. ETH interessiert sich nicht nur für Wissen. Sondern ausdrücklich für die Begründung von Entscheidungen. Damit rückt erstmals nicht nur das Ergebnis, sondern der zugrunde liegende Entscheidungsprozess in den Mittelpunkt. Gerade dieser Gedanke besitzt eine hohe Resonanz mit Impact50. ⸻ 4. Eine andere Ausgangsfrage Trotz dieser großen Nähe scheint eine Grenze sichtbar zu werden. ETH untersucht, wie organisationales Wissen gestaltet werden muss, damit Mensch und KI darauf zugreifen können. Impact50 formuliert derzeit eine andere Arbeitshypothese. Nicht: Wie organisieren wir Wissen? Sondern: Wie entsteht überhaupt das, was später als Wissen organisiert werden soll? Damit verschiebt sich der Fokus von der Wissensrepräsentation zur Erkenntnisentstehung. ⸻ 5. Erkenntnis vor Wissen Unsere bisherigen Arbeiten legen folgende Hypothese nahe. Zwischen Beobachtung und organisationalem Wissen liegen mehrere Ebenen. Zum Beispiel: Beobachtung Interpretation Hypothese Evidenz Schlussfolgerung Erfahrung Erkenntnis Wissen Organisationale Wissensräume arbeiten überwiegend mit den späteren Ebenen. Impact50 untersucht, welche Struktur bereits die früheren Ebenen besitzen. ⸻ 6. Warum diese Unterscheidung wichtig sein könnte Ein Wissensraum kann hervorragend organisiert sein. Trotzdem bleibt eine Frage offen. Woher stammt die Erkenntnis, die darin enthalten ist? Welche Beobachtungen führten dazu? Welche Alternativen wurden verworfen? Welche Unsicherheiten bestanden? Welche Evidenz sprach dafür? Welche Erfahrung beeinflusste die Interpretation? Ohne diese Zusammenhänge bleibt Wissen rekonstruierbar, aber möglicherweise nicht vollständig nachvollziehbar. ⸻ 7. Knowledge Continuity Hier entsteht die zentrale Arbeitshypothese dieser Note. Knowledge Continuity beginnt möglicherweise nicht beim Wissensraum. Sondern bereits während der Entstehung menschlicher Erkenntnis. Die Aufgabe zukünftiger Wissenssysteme besteht daher möglicherweise nicht nur darin, Wissen zugänglich zu machen. Sondern den Erkenntnisprozess so zu bewahren, dass spätere Menschen und intelligente Systeme darauf weiterdenken können. ⸻ 8. Zwei komplementäre Forschungsrichtungen Die Analyse legt derzeit folgende Interpretation nahe. ETH untersucht schwerpunktmäßig: Wie muss organisationales Wissen organisiert werden, damit Menschen und KI damit arbeiten können? Impact50 untersucht: Welche Struktur menschlicher Erkenntnis muss erhalten bleiben, damit überhaupt ein solcher Wissensraum entstehen kann? Diese beiden Forschungsfragen widersprechen sich nicht. Sie könnten aufeinander aufbauen. ⸻ 9. Eine mögliche Architektur Unter dieser Perspektive entsteht eine mehrstufige Sicht. Menschliche Beobachtung ↓ Interpretation ↓ Erkenntnis ↓ Evidence Acquisition ↓ Knowledge Continuity ↓ Organisationaler Wissensraum ↓ Human-AI Collaboration Diese Reihenfolge stellt derzeit eine Arbeitshypothese dar. Sie beschreibt keine etablierte Theorie, sondern einen möglichen Forschungsrahmen, der im weiteren Verlauf überprüft werden muss. ⸻ Offene Forschungsfragen Diese Analyse führt unmittelbar zu weiteren Fragen. Wo beginnt organisationales Wissen überhaupt? Welche Bestandteile menschlicher Erkenntnis müssen erhalten bleiben? Welche können später rekonstruiert werden? Welche Rolle spielt Unsicherheit? Wie verändert KI den Erkenntnisprozess selbst? Kann eine KI neue Erkenntnisse erzeugen, ohne die ursprüngliche Evidenz zu verlieren? Wie lässt sich Knowledge Continuity empirisch untersuchen? ⸻ Vorläufiges Fazit Die Forschung zu Human-AI Knowledge Spaces markiert einen wichtigen Schritt. Sie erweitert Wissensmanagement um die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI. Impact50 sieht darin jedoch möglicherweise nicht den Ausgangspunkt, sondern den nächsten Schritt. Die gegenwärtige Arbeitshypothese lautet: Bevor Wissen für Menschen und KI gemeinsam nutzbar werden kann, muss zunächst verstanden werden, welche Struktur menschliche Erkenntnis besitzt und wie diese Struktur langfristig erhalten werden kann. Sollte sich diese Hypothese bestätigen, ergänzt Impact50 die bestehende Forschung nicht durch eine alternative Antwort, sondern durch eine vorgelagerte Forschungsfrage. Gerade darin könnte der wissenschaftliche Beitrag von Impact50 liegen.

Ergänzende, freigegebene Einordnung

Bedeutung für die berufliche Entwicklung 45+

Mit dem zunehmenden Einsatz künstlicher Intelligenz stellt sich auch für erfahrene Berufstätige eine neue Frage: Wie kann ihre über Jahrzehnte entwickelte Expertise für Menschen und KI nachvollziehbar und nutzbar werden? Dafür genügt es möglicherweise nicht, berufliche Informationen in digitale Systeme zu übertragen. Entscheidend könnte sein, auch die Beobachtungen, Erfahrungen und Begründungen zu erhalten, aus denen Erkenntnisse entstanden sind. Für die berufliche Entwicklung ab 45 eröffnet diese Forschungsfrage eine Perspektive, in der menschliche Erfahrung nicht durch KI ersetzt, sondern als eigenständiger Beitrag zur Zusammenarbeit mit KI sichtbar wird.