In der Softwareentwicklung wird heute immer wieder betont, dass Künstliche Intelligenz der entscheidende Treiber für Effizienz und Innovation sei. Doch während Unternehmen Milliarden in AI-Tools investieren, um Code schneller zu generieren, Tests zu automatisieren oder Architekturen zu optimieren, bleibt ein fundamentales Problem ungelöst: die Verlust von institutionellem Wissen. Die wertvollste Ressource in vielen Unternehmen ist nicht die KI selbst, sondern das, was sie nicht verstehen kann – das implizite, ungeschriebene Wissen, das nur Menschen besitzen. Es gibt diejenigen Entwickler, die seit zehn Jahren im Unternehmen arbeiten, die „lebenden Dokumente“ der Organisation. Sie kennen die unerklärlichen Workarounds in alten Systemen, die Gründe für merkwürdige Entscheidungen aus dem Jahr 2016, oder warum ein bestimmter Service, wenn er angefasst wird, das gesamte System lahmlegt. Dieses Wissen ist nicht dokumentiert, nicht codiert, nicht in Datenbanken gespeichert – es existiert nur in den Köpfen dieser Experten. Und wenn sie gehen, verschwindet ein wesentlicher Teil des Unternehmenswissens – oft ohne Ersatz. Die Hoffnung, dass KI dieses Wissen automatisch aufnehmen und ersetzen könnte, hat sich als trügerisch erwiesen. Moderne LLMs können Code schreiben, Fehler finden und Dokumentationen generieren – aber sie verstehen nicht, warum etwas so ist, wie es ist. Sie können nicht die historischen Entscheidungen hinter einem „falschen“ Authentifizierungsmechanismus nachvollziehen, weil diese Entscheidungen nie in Textform existierten. Sie lernen aus dem, was da ist – nicht aus dem, was war. Das Ergebnis ist eine Form von organisationaler Amnesie: Unternehmen bauen schnell, skalierbar und automatisiert – aber auf einer Grundlage, die immer fragiler wird. Wenn der letzte Experte geht, bleibt nur noch eine Reihe von „Black Box“-Systemen, die niemand mehr vollständig versteht. Fehler häufen sich, Wartung wird teurer, Innovation blockiert. Die Lösung liegt nicht in noch mehr KI, sondern in einer Neuausrichtung der Wissensmanagement-Strategie. Unternehmen müssen systematisch das implizite Wissen erfassen – durch Interviews, „Knowledge Retention“-Programme, Dokumentation durch Experten, und die Schaffung von Kultur, in der Wissen geteilt wird, bevor es verloren geht. KI sollte dabei nicht als Ersatz, sondern als Werkzeug zur Unterstützung und Dokumentation dienen. In der Praxis bedeutet das: Investitionen in Menschen, nicht nur in Algorithmen. Die Zukunft der Softwareentwicklung wird nicht von der Intelligenz der KI bestimmt, sondern von der Fähigkeit, das Wissen der Menschen zu bewahren und zu nutzen. Denn die wahre Intelligenz in einem Unternehmen ist nicht in den Modellen – sie sitzt in den Köpfen, die sie geschaffen haben. Industrieexperten warnen bereits vor einer „KI-Abhängigkeit“, die die Resilienz von Organisationen untergräbt. Unternehmen wie Google, Amazon und Microsoft setzen zunehmend auf Wissensmanagement-Plattformen und interne „Legacy-Communities“, um das Verständnis für alte Systeme zu erhalten. Die besten Teams sind nicht die, die am schnellsten Code generieren, sondern die, die am besten wissen, warum sie etwas tun. In einer Welt, in der KI immer mehr übernimmt, wird dieses menschliche Wissen nicht nur wertvoller – es wird lebenswichtig.