Erfahrungswissen im Arbeitsprozess sichern – mit dem sprachbasierten KI-Moderator KIMO

Instandhaltung, Inbetriebnahme, Störungsbehebung – aber auch Umrüstung, Qualitätssicherung oder sicherheitsrelevante Eingriffe: In vielen Betrieben hängt die Qualität dieser Aufgaben an wenigen erfahrenen Köpfen. Gleichzeitig verändern Automatisierung und Personalmangel die Arbeit: Mitarbeitende müssen seltene, aber kritische Situationen sicher beherrschen. Wenn erfahrene Fachkräfte gehen, geht oft auch das »Warum«: Warum macht man Schritt 7 genau so und nicht anders? Dieses implizite Wissen steht nicht in Handbüchern und es lässt sich schwer »auf Zuruf« dokumentieren.

Mit KIMO hat das Fraunhofer IFF eine Vorgehensweise entwickelt, die eine Wissensdokumentation direkt während der Arbeit unterstützt. Der KI-Moderator dient als Werkzeug innerhalb eines betrieblichen Wissens- und Assistenzprozesses, das Erfahrungswissen systematisch strukturiert, ausgibt oder ergänzt. KIMO begleitet Fachkräfte per Sprachausgabe und stellt gezielte Rückfragen – wie ein guter Interviewer. Die Fachkraft kann ihr Vorgehen erläutern, Nachfragen stellen oder Rückmeldungen geben. KIMO greift diese Impulse auf und formuliert Inhalte bei Bedarf um – verständlicher, präziser oder aus einer anderen Perspektive. So entstehen nicht nur Schrittfolgen, sondern auch Erklärungen, typische Fehlerbilder, Warnhinweise, Randbedingungen und Erfahrungswerte. Das Ergebnis wird strukturiert abgelegt und kann später über einen Chatbot abgerufen werden, in natürlicher Sprache und passend zur konkreten Situation am Arbeitsplatz.

KIMO ist im Kern eine Assistenz im Arbeitsprozess. Die Wissensdokumentation läuft »nebenbei« mit und wird durch Dialogführung unterstützt. KIMO ersetzt kein Wissensmanagement und keine Qualifizierung, aber es liefert einen fehlenden Aspekt: saubere, wiederverwendbare Wissensbausteine aus der Praxis.

KIMO hilft besonders bei:

• Aufgaben, die von Personen mit unterschiedlichem Erfahrungs- und Kenntnisstand ausgeführt werden
• technischen Problemlöseprozessen (z. B. Instandhaltung, Inbetriebnahme, Störung)
• Situationen, in denen kleine Details große Wirkung haben (Sicherheit, Qualität, Stillstandzeiten)
• Arbeitsplätzen, an denen Dokumentation niedrigschwellig funktionieren muss (ohne Schreibarbeit)

Bewusster Fokus:

• Inhalte müssen betriebsseitig geprüft und freigegeben werden (Qualität/Verantwortung liegt weiterhin bei technischen Fachkräften).
• KIMO ist kein Ersatz für Herstellervorgaben, sondern hilft, betriebsrelevante Erfahrungsaspekte zu ergänzen.

Wissensabruf per Chatbot: Antworten dort, wo sie gebraucht werden

Das strukturierte Wissen kann später über einen Chatbot abgerufen werden – in natürlicher Sprache und passend zur konkreten Situation am Arbeitsplatz.

Implizites Wissen ist schwer zu verbalisieren: Menschen können oft mehr, als sie erklären können. KIMO setzt deshalb auf Dialogformen, die Reflexion und Erzählen auslösen, statt »Bitte dokumentiere mal …«. Im Projekt wurden dafür narrative Methoden und eine didaktische Gesprächslogik genutzt, die sich an Lernzielen orientiert, basierend auf einer etablierten Taxonomie.

Didaktische Prinzipien im Systemdesign (Auswahl):

• Erzählimpulse statt Formularlogik (vom Beispiel zur Regel)
• Gezielte Rückfragen entlang kognitiver Niveaus (z. B. von Begriffen bis zu Begründungen)
• Anschluss an Praxis: konkrete Situationen, echte Randbedingungen
• Transparenz und kritische Nutzung: Inhalte nachvollziehbar machen und zur Plausibilitätsprüfung anregen

Erfahrungswissen entsteht im Handeln und verschwindet oft leise: beim Schichtwechsel, bei Rollenwechseln, spätestens beim Renteneintritt. Gleichzeitig werden Tätigkeiten durch Automatisierung seltener »hands-on« gelernt: Wer überwacht, übt weniger, muss im Fehlerfall aber trotzdem schnell und richtig handeln. Dieses Spannungsfeld ist bekannt als »Ironies of Automation«: Automatisierung reduziert Routine, erhöht aber wiederum die Anforderungen in Ausnahmesituationen.

Typische Folgen im Betrieb:

• Lange Einarbeitung, weil Wissen im Team verteilt und kaum auffindbar ist
• Wiederholte Rückfragen an einzelne Expert:innen (»Kannst du mal kurz …?«)
• Fehler an kniffligen Stellen, weil Handbücher zu lang, zu abstrakt oder nicht kontextpassend sind
• Unklare Begründungen: Das »Wie« steht irgendwo, aber das »Warum« fehlt
• Fehlendes Verständnis: Abläufe werden ausgeführt, weil sie »schon immer so gemacht wurden«. Das »Wie« ist dokumentiert, doch das »Warum« und das zugrunde liegende Verständnis bleiben oft unklar.

So funktioniert KIMO: Dokumente als Ausgangspunkt, KI-Moderation im Dialog, Wissen systematisch erweitern

KIMO baut auf bestehenden Dokumenten, wie Arbeitsanweisungen, Herstellervorgaben oder Prozessbeschreibungen auf und ist als sprachbasierte Lösung umgesetzt. Das System leitet die erfahrene Fachkraft durch eine Tätigkeit, stellt gezielte Rückfragen und identifiziert Stellen, an denen Erfahrungswissen ergänzt werden sollte und lenkt auf das »Warum«. Ein ergonomisches Headset unterstützt die Aufnahme auch in realen Arbeitsumgebungen.

Ablauf im Überblick:

1. Bestehende Dokumente bilden die erste Datenbasis.
2. KIMO assistiert bei einer Arbeitstätigkeit.
3. Die Fachkraft ergänzt und präzisiert das Wissen im Dialog mit KIMO.
4. Das KI-System legt die erweiterten Inhalte strukturiert ab: Schritte, Bedingungen, Risiken, typische Fehler, Begründungen
5. Abruf per Chatbot: Weniger erfahrene Mitarbeitende erhalten die aktualisierten Informationen bei der nächsten Benutzung von KIMO in natürlicher Sprache.

Worauf KIMO im Dialog achtet:

• Schritte und Reihenfolge (Was passiert wann?)
• Kontextbedingungen (Wann gilt das? Unter welchen Voraussetzungen?)
• Fehlerbilder und knifflige Stellen (Was geht oft schief?)
• Begründungen (Warum so, was passiert sonst?)

Im Projekt wurde KIMO in einem konkreten Demonstrator erprobt: Bedienung eines Krans als Beispiel für einen wissensintensiven, sicherheitsrelevanten Prozess. Das Beispiel zeigt typische Herausforderungen: Herstellerdokumentation ist umfangreich, kritische Stellen werden in der Praxis trotzdem falsch gemacht, und die konkrete Einbausituation weicht vom Standard ab.

Wichtig: Das System ist nicht auf Krane begrenzt. Übertragbar ist vor allem das Muster:

• Prozessschritte und betriebsindividuelle Randbedingungen
• »Tricks« und Heuristiken aus Erfahrung
• Sicherheits- und Verantwortungsaspekte im Ablauf
• Assistenz bei seltenen, aber kritischen Situationen

Sie möchten Erfahrungswissen in Ihrem Unternehmen sichern und Mitarbeitende im Arbeitsprozess unterstützen? Sprechen Sie mit uns über Ihren branchenübergreifenden Anwendungsfall.
 

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Falls sich kein Mailprogramm öffnet: pia.stuerzebecher@iff.fraunhofer.de

Fachlich verantwortlich:

Pia Stürzebecher – Bildungswissenschaftlerin für qualitative Forschungsmethoden sowie digitalen und KI-gestützten Erfahrungstransfer

Ronny Franke – Wissenschaftler für menschzentrierte Arbeitssysteme

Prof. Tina Haase – Wissenschaftlerin für digitale Lern- und Assistenzsysteme, Lernen im Prozess der Arbeit und digital gestützten Erfahrungstransfer (zum Expertinnenprofil)

Seite zuletzt fachlich geprüft: 03.2026