Wissensmanagement bzw. Knowledge Intelligence soll durch die KI-Lösungen von eEight deutlich effizienter werden. Damit möchte das HR-Startup die große Lücke schließen, die heute in Unternehmen herrscht, um Wissen für die Zukunft zu sichern und vor allem schnell prozessual nutzbar zu machen. Co-Founder Jan Foelsing im Startup-Interview mit mir.
Was bietet eEight?
Hallo Jan, magst Du Dich und eEight bitte kurz vorstellen?
Na, aber gerne. Ich bin Jan Foelsing, Mitgründer von eEight sowie dem New Learning Lab. Mein Hintergrund liegt in der Schnittstelle von Lernen, Organisationsentwicklung und Technologie. Seit Jahren beschäftige ich mich mit der Frage, wie Organisationen ihr wichtigstes Wissen systematisch erweitern, sichern und nutzen können.
eEight hat mit Siara KI eine Plattform entwickelt, die sich darauf konzentriert, das undokumentierte Wissen von Mitarbeitenden zu erfassen, zu analysieren und organisationsweit verfügbar zu machen. Der Kern: KI-geführte Audio-Interviews mit Expertinnen, die in 10 Minuten pro Woche das externalisieren, was sonst nur in einzelnen Köpfen existiert. Daraus entsteht ein Knowledge Graph, der Beziehungen zwischen Personen, Themen und Prozessen sichtbar macht, plus KI-Assistenten, die Kolleginnen auf Basis dieses Wissens in Sekunden Antworten liefern.
Momentan ist unser Ansatz besonders im Kontext der Beschleunigung von Onboarding, der Reduzierung von Suchzeiten im Fluss der Arbeit und dem Offboarding von Mitarbeitenden beliebt.
Was dadurch aber entsteht, ist wesentlich wertvoller. Siara KI ermöglicht das Aufzeigen von Entwicklungsmöglichkeiten und Problemen auf individueller, Team- und Organisationsebene und bildet die Basis für datengestützte Entscheidungsfindung. Das ist bisher einzigartig.
Knowledge Intelligence
Was verstehst Du unter „Knowledge Intelligence“ und welche Rolle spielt diese im Unternehmenskontext heute?
Knowledge Intelligence beschreibt für uns die Fähigkeit einer Organisation, ihr verteiltes Wissen systematisch zu erfassen, zu analysieren und für Performance Support und Entscheidungen nutzbar zu machen. Und dies ganzheitlich.
Der entscheidende Punkt: Rund 70 Prozent des Unternehmenswissens ist undokumentiert. Es existiert als Erfahrungswissen in den Köpfen einzelner Experten. Dieses implizite Wissen, das „Warum und Wie“ hinter Prozessen, die Ausnahmeregeln, das Bauchgefühl aus 20 Jahren Erfahrung, welches in keinem Wiki und keiner SOP auftaucht. Klassisches Wissensmanagement adressiert explizites Wissen: Dokumente, Handbücher, Datenbanken. Knowledge Intelligence geht einen Schritt weiter und macht zum einen das greifbar, was bisher nur mündlich weitergegeben wurde.
Und zum anderen, lassen sich aus diesen Daten auch Muster erkennen, wo Probleme in Prozessen liegen, wo Wissenslücken das Wachstum hemmen, warum es in einem spezifischen Markt nicht weitergeht, wo die Hemmnisse liegen… Fürs Management ermöglicht dies einen tiefen und aktuellen Einblick in die eigene Organisation. In dynamischen Kontexten ist dies ein Wettbewerbsvorteil.
Im Kontext der KI-Transformation kommt noch eine weitere Ebene hinzu. KI-Systeme wie ChatGPT, meinGPT, Langdock oder Copilot sind in vielen Unternehmen angekommen. Aber KI ohne organisationales Wissen ist wie ein Motor mit schlechtem Treibstoff. Der Output ist dürftig. Die Qualität jeder KI-Anwendung steht und fällt mit der Qualität des Wissens, auf das sie zugreifen kann. Wer sein Erfahrungswissen nicht strukturiert erfasst hat, kann auch keine intelligenten Assistenten oder Agenten darauf aufbauen lassen. Knowledge Intelligence beinhaltet somit auch Context Intelligence. Das Wissen über den eigenen Unternehmenskontext ist für uns die systematische Basis, welche allen weiteren KI-Systemen dabei hilft, ihre Arbeit bestmöglich zu verrichten.
Sauberes Offboarding und besseres Onboarding
Gerade in wirtschaftlich schwierigen Zeiten, bei denen Mitarbeitende mitsamt ihres Wissens- und Erfahrungsschatzes entlassen werden, gewinnt das Thema Wissensmanagement völlig neu an Bedeutung. Wie kann eine Lösung wie eEight dabei unterstützen?
Die ehrliche Antwort: Wenn jemand bereits gekündigt wurde, ist der Zeitpunkt für Wissenstransfer in den meisten Fällen vorbei. Entlassene Mitarbeitende teilen selten bereitwillig ihr Wissen. Das ist menschlich nachvollziehbar.
Die eigentliche Lektion aus Restrukturierungen und Stellenabbau ist für uns eine andere: Wissen sichern muss ein kontinuierlicher Prozess sein, kein Notfallprogramm. Wer erst beim Offboarding anfängt, über Wissenssicherung nachzudenken, hat den kritischen Moment bereits lange verpasst.
Siara KI setzt deshalb auf eine laufende Wissenserfassung, solange Expertinnen noch im Unternehmen sind und ihr Wissen bereitwilliger teilen. Falls es dann einmal zu betrieblichen oder persönlichen Veränderungen kommt, ob durch Restrukturierung, Ruhestand oder Fluktuation, ist das Erfahrungswissen bereits im System erfasst. Das verbessert gleichzeitig das Onboarding massiv: Neue Mitarbeitende haben vom ersten Tag an Zugang zu echtem Organisationswissen per KI-Assistent, statt monatelang auf die richtigen Ansprechpartner angewiesen zu sein.
Organisationen verlieren zurzeit, teilweise unbewusst, Wissen auf drei Seiten. Durch aktiven Abbau, weniger Einstellung junger Mitarbeitender und durch den demografischen Wandel. Wer diesen Trippel-Verlust nicht einfach passieren lassen will, benötigt ein System, das Wissenstransfer zur Routine macht, bevor der Ernstfall eintritt. Genau hier kann Siara KI unterstützen.
Konstante Wissenserfassung
Bei eEight wird Wissen über einen sehr langen Zeitraum abgefragt und nutzbar gemacht. Wie können wir uns das konkret vorstellen?
Mitarbeitende investieren etwa 10 Minuten pro Woche in ein strukturiertes Interview. Die KI stellt gezielte Fragen zu ihrem Fachgebiet, ihren Erfahrungen, zu Prozesswissen, Ausnahmeregeln und Lessons Learned. Das passiert per Audio, ergänzt durch Screenrecordings, wenn es um Systemexpertise geht. Wie etwa in SAP-, CRM-Systemen oder Spezialtools.
Das Wissen wird nicht als Textdokument abgelegt, sondern in einen Knowledge Graph überführt. Dieser Graph bildet ab, wer was weiß, wie Themen zusammenhängen, wo Lücken oder Widersprüche existieren. Über Wochen und Monate entsteht so ein wachsendes Wissensnetz, das die Realität in der Organisation immer genauer abbildet.
Der Aufwand pro Person ist bewusst niedrig gehalten. Wissenserfassung, die aufwendig ist, wird nicht durchgehalten. 10 Minuten pro Woche. Das ist realistisch und nachhaltig. Die KI übernimmt die Strukturierung, Analyse und Verknüpfung. Expertinnen müssen nur reden, nicht dokumentieren. Sie haben dabei natürlich auch Zugriff auf ihre Daten und können diese jederzeit einsehen, bearbeiten und löschen.
Die besten Antworten werden Teil von KI-Assistenten, die im Fluss der Arbeit helfen, offene Fragen der Mitarbeitenden zu beantworten. Mit Links zu den Screenrecordings. Das spart unglaublich viel Suchzeit! Wenn wir hierdurch nur 3% der wöchentlichen Suchzeit von Mitarbeitenden reduzieren, hat sich die Investition bereits bezahlt gemacht.
Managementsupport-System statt Content
Beim Wissensmanagement geht es Deiner Meinung nach weniger darum, dokumentierten Content zu generieren als ein Managementsupport System zu etablieren. Was genau ist damit gemeint?
Die meisten Wissensmanagement-Ansätze produzieren Content: Wiki-Seiten, Dokumentationen, Lernpfade, Best-Practice-Sammlungen. Mittlerweile KI-gestützt auch sehr einfach und schnell. Das Problem: Kaum jemand pflegt sie stetig, kaum jemand findet zum richtigen Zeitpunkt das, was gesucht wird, und wenn, ist es oft schon wieder veraltet. Eine hohe Investition ohne Mehrwert.
Siara KI verfolgt einen anderen Ansatz. Das Ziel ist kein Dokumentenarchiv, oder ein eLearning oder Wiki-Eintrag, sondern ein System, das aktiv Entscheidungen unterstützt. Das können wir alles einfach per KI-Chatbot oder mittels spezifischer Management-Dashboards anbieten.
Der wirkliche Mehrwert liegt auf mehreren Ebenen verteilt: Auf der individuellen Ebene beantwortet ein KI-Assistent Fragen zum eigenen Wissensstand, hilft, blinde Flecken aufzudecken, oder beantwortet operative Fragen in Sekunden. Auf der Teamebene zeigt ein Dashboard die Wissensabdeckung und identifiziert Lücken. Führungskräfte sehen, wo das Team stark ist und wo Handlungsbedarf besteht. Auf der Organisationsebene macht bspw. eine Wissensrisiko-Heatmap sichtbar, wo Wissensmonopole bei einzelnen Personen liegen, wo Risiken entstehen, wo Prozesse vollkommen anders gelebt werden, als sie dokumentiert sind…
So wird aus passivem Wissen, was sonst für passiven Content genutzt wurde, ein aktives Managementsupport-System. Das konstante Sammeln und Aggregieren zu einer organisationalen Wissensbasis, ermöglicht einen Einblick in die eigene Organisation, der so bisher nicht möglich war. Ich habe in meiner Ausbildung bei Siemens vor über 25 Jahren den Spruch gelernt: „Wenn Siemens wüsste, was es weiß.“ Das ist nun mit Siara KI endlich lösbar.
KI-basierte Performance-Agenten
Welche Rolle spielt dabei künstliche Intelligenz und was sind Performance Assistenten?
KI ist bei Siara kein nachträgliches Feature, sondern die Grundlage. KI ermöglicht uns Dinge, die früher aufgrund mangelnder Skalierbarkeit unmöglich waren. Das hat sich geändert. Wir denken unsere Lösungen AI-native. Wir nutzen KI auf allen drei Ebenen: Erstens führt KI die strukturierten Interviews mit Expertinnen. Zweitens analysieren spezialisierte Agenten die Antworten. Sie erkennen Muster, Lücken und Widersprüche im Wissen. Drittens stellen KI-Assistenten das erfasste Wissen den Mitarbeitenden zur Verfügung. Du musst als wissensteilende Person sehen, dass Dein Aufwand etwas gebracht hat. Du musst den Mehrwert direkt spüren.
Unsere Performance-Assistenten sind der sichtbare Nutzen im Arbeitsalltag. Eine Kollegin hat eine Frage zu einem Prozess, zu einer Ausnahmeregel, zu einem System. Statt den einen, passenden Experten zu suchen, der gerade im Meeting sitzt, fragt sie unseren Assistenten. Die Antwort kommt in Sekunden, falls gewünscht, inklusive Verweisen auf die Original-Interviews und Screencasts als Quellen. Und zwar multimodal: Text, Audio-Clips, Bildschirmaufnahmen. Diese Antwortqualität liefert kein Wiki und kein generischer Chatbot.
Der eigentliche Hebel liegt aber tiefer: Durch die Entlastung von Routinefragen bekommen Expertinnen ihre Zeit zurück. In vielen Organisationen beantworten zwei, drei Schlüsselpersonen täglich dutzende Rückfragen. Der Performance-Assistent übernimmt diesen Teil und gibt ihnen Raum für die Arbeit, für die den Unterschied macht.
Weiterentwicklung von eEight
Wie sehen Eure mittel- und langfristigen Ziele mit Eurem Tool aus?
Kurzfristig geht es um Marktdurchdringung in der DACH-Region. Unser Fokus liegt initial mehr auf wissensintensiven Branchen: Versicherungen, Finanzdienstleistungen, Legal, Pharma, Consulting. Unternehmen mit 200 bis 15.000 Mitarbeitenden, bei denen der demografische Wandel und regulatorische Anforderungen wie DORA oder GxP das Thema Wissenssicherung auf die Agenda setzen.
All unsere KI-Systeme laufen ausschließlich in Deutschland. Frankfurt, um genau zu sein. Keine Daten verlassen dieses Rechenzentrum. Wir nutzen keine KI-Services von Microsoft (Azure AI Services). Unsere Kunden haben höchste Datenschutzanforderungen, denen wir gerne nachkommen. Die KI-Assistenten sind bereits in über 100 Banken im Einsatz. Wir entwickeln sogar bereits KI-Lösungen, die beim IT-Dienstleister der Genossenschaftsbanken, Atruvia, im Einsatz sind. Alles technisch auf höchstem Sicherheitsniveau.
Mittelfristig entwickeln wir Siara in Richtung spezifischer Erweiterungen weiter. Bspw. Project Intelligence. Wöchentliche KI-Interviews mit Projektleiterinnen, daraus automatische Status-Reports, Risiko-Frühwarnung und ein Abhängigkeits-Graph über Projekte hinweg.
Langfristig wird Knowledge Intelligence aus unserer Sicht ein zentraler Standard-Layer in jeder Organisation, vergleichbar mit ERP oder CRM. Organisationen verstehen, dass ihr Wissen ihr wertvollstes Asset ist und es ein System benötigt, das dieses Wissen aktiv erfasst und nutzbar macht. Besonders in Kontexten, in denen sich das Wissen immer schneller verändert, muss man sich explizit darum kümmern, da es einen Wettbewerbsvorteil ermöglicht. Wir bauen dieses System und expandieren damit nach Europa und global. Dafür brauchen wir starke Partner.
Ihr habt Lust, dieses spannende Feld mit fast unendlichem Potenzial mit uns gemeinsam zu erschließen? Dann meldet Euch bei uns. Wir sind bereit zu expandieren. In der DACH-Region und international.
Vielen Dank für Deine Antworten, Jan. Für eEight wünsche ich weiterhin viel Erfolg.
Jan Foelsing ist Gründer von eEight.io (the Knowledge Intelligence Company), dem New Learning Lab (Community für Learning Professionals) und dem LearningDevelopment.institute. Als Co-Autor des Buchs „New Work braucht New Learning“ und durch Keynotes, Beratungsprojekte, seinen YouTube-Kanal @jansnet und seinen Podcast zu KI in der Personalentwicklung (AI4LnD.de) erreicht er ein breites Fachpublikum im DACH-Raum.
>> LinkedIn Profil von Jan Foelsin
Mein Name ist Stefan Scheller. In meiner Rolle als Persoblogger und Top HR-Influencer betreibe ich diese Website und das gleichnamige 
Newsletter