Unternehmenssuche und Produktivität: Was schlechte Informationssuche Unternehmen kostet

Viele Unternehmen besitzen mehr Informationen als je zuvor.

Verträge liegen im Dokumentenmanagement. Projektwissen befindet sich in SharePoint. Kundendaten stehen im CRM. Anleitungen liegen als PDF vor. Zusätzlich gibt es E Mails, Wikis, Tickets und Fachanwendungen.

Das Problem ist häufig nicht fehlendes Wissen. Das Problem ist der Zugang dazu.

Für Geschäftsführungen wird daraus eine wirtschaftliche Frage: Wie viel Arbeitszeit wird dafür verwendet, vorhandene Informationen erneut zu suchen, Kollegen zu fragen oder Inhalte doppelt zu erstellen?

Ein Viertel der Zeit für die Suche nach Antworten

Atlassian befragte für seinen State of Teams Report 2025 12.000 Wissensarbeiter und 200 Führungskräfte. Nach Angaben des Unternehmens verbringen Teams und Führungskräfte 25 Prozent ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach Antworten.¹

Das bedeutet nicht, dass sich diese 25 Prozent durch eine neue Suchmaschine vollständig einsparen lassen.

Der Wert zeigt aber die Größenordnung des Problems.

Wenn Wissen über zahlreiche Systeme verteilt ist, entsteht im Alltag Reibung. Mitarbeitende öffnen mehrere Anwendungen, suchen mit unterschiedlichen Begriffen oder fragen Kollegen, die wissen könnten, wo eine bestimmte Information gespeichert ist.

Jeder einzelne Vorgang wirkt klein. Über eine gesamte Organisation summiert sich der Aufwand.

Gleichzeitig steigt der Produktivitätsdruck

Diese Situation trifft auf einen Arbeitsalltag, in dem Zeit ohnehin knapp ist.

Im Microsoft Work Trend Index 2025 gaben 53 Prozent der befragten Führungskräfte an, dass die Produktivität steigen müsse. Gleichzeitig sagten 80 Prozent der weltweiten Belegschaft, ihnen fehle die Zeit oder Energie, um ihre Arbeit zu erledigen. Der Report basiert unter anderem auf einer internationalen Befragung sowie aggregierten Microsoft 365 Nutzungssignalen.²

Die Frage lautet deshalb nicht nur, wie Mitarbeitende mehr erledigen können.

Interessanter ist, welche unnötigen Arbeitsschritte reduziert werden können.

Die Suche nach bereits vorhandenem Wissen gehört dazu.

Warum KI allein das Problem nicht löst

Viele Unternehmen reagieren auf diesen Produktivitätsdruck mit generativer KI. Das ist nachvollziehbar. KI kann Informationen zusammenfassen, Texte erstellen und Fragen beantworten. Die Wirkung hängt jedoch davon ab, auf welche Informationen das System zugreifen kann.

Ein Chatbot kennt nicht automatisch die aktuelle interne Reiserichtlinie, die technische Dokumentation eines Produkts oder den letzten Stand eines Kundenprojekts. Damit KI für Unternehmenswissen nützlich wird, benötigt sie eine zuverlässige Verbindung zu den vorhandenen Datenquellen. Genau hier treffen AI Search und generative KI zusammen.

Die Suche findet relevante und erlaubte Informationen. Die KI kann daraus anschließend eine verständliche Antwort formulieren.

Vom Dokument zur direkten Antwort

Der Unterschied lässt sich an einer typischen Frage zeigen:

„Welche Freigabe brauche ich für eine Bestellung über 15.000 Euro?“

Bei einer klassischen Suche erhält der Mitarbeiter möglicherweise mehrere Richtlinien, Prozessbeschreibungen und PDFs. Eine intelligente Wissenssuche kann zunächst relevante Inhalte aus den vorgesehenen Quellen suchen und anschließend die benötigte Information direkt bereitstellen. Die Originalquelle bleibt dabei sichtbar.

Damit verschiebt sich die Aufgabe des Mitarbeiters. Er muss nicht mehr herausfinden, wo das Wissen gespeichert ist. Er kann sich auf die eigentliche Entscheidung konzentrieren.

Wie groß kann der Effekt sein?

Aktuelle Unternehmensdaten zeigen zumindest das Potenzial KI gestützter Wissensarbeit.

Im State of Enterprise AI Report 2025 von OpenAI berichteten befragte ChatGPT Enterprise Nutzer im Durchschnitt von 40 bis 60 Minuten Zeitersparnis pro aktivem Nutzungstag. Je nach Funktion lagen die selbst berichteten Werte teilweise höher.³ Der interessante Punkt für Geschäftsführungen liegt weniger in einer einzelnen Minutenangabe. Entscheidend ist, ob KI in bestehende Prozesse und Wissensbestände integriert wird.

Drei Bereiche, in denen sich bessere Suche besonders bemerkbar macht

Mitarbeiterservice: Fragen zu IT, HR, Richtlinien und internen Prozessen können schneller beantwortet werden.

Vertrieb und Kundenservice: Produktinformationen, Kundendokumente und Lösungswissen werden einfacher zugänglich.

Technische Bereiche: Handbücher, Dokumentationen und frühere Servicefälle können zentral durchsucht werden.

In allen drei Fällen ist das Grundproblem ähnlich: Die Information existiert bereits, ist im entscheidenden Moment aber schwer erreichbar.

Der Business Case beginnt deshalb nicht bei der KI

Für Führungskräfte ist es verlockend, zuerst über Modelle, Agenten und neue KI Funktionen zu sprechen. Für einen belastbaren Business Case ist eine andere Reihenfolge häufig sinnvoller.

• Welche Informationen suchen Mitarbeiter besonders häufig?
• Wie lange dauert die Suche heute?
• Welche Systeme müssen dafür geöffnet werden?
• Welche Fragen werden immer wieder an dieselben Experten gestellt?
• Wo entstehen Fehler, weil veraltete Informationen verwendet werden?

Aus diesen Fragen lassen sich konkrete Anwendungsfälle und später auch messbare Ziele ableiten.

Fazit: Wissenszugang ist Infrastruktur

Unternehmenswissen besitzt nur dann wirtschaftlichen Wert, wenn es im richtigen Moment nutzbar ist.

Eine moderne Unternehmenssuche kann deshalb mehr sein als eine technische Komfortfunktion. Sie kann Mitarbeitenden helfen, vorhandenes Wissen schneller zu finden und generativer KI eine kontrollierte Informationsbasis bereitstellen.

Für CEOs und Führungskräfte sollte die zentrale Frage deshalb nicht lauten:

„Brauchen wir eine KI Suche?“

Sondern:

„Wie viel Zeit und Potenzial verlieren wir heute, weil vorhandenes Wissen nicht schnell genug verfügbar ist?“

Genau diese Frage lässt sich anschließend anhand realer Suchanfragen, Prozesse und Nutzungsdaten untersuchen.