Gkc26-Session: Berufseinstieg im KI-Zeitalter: Sind PWM-Skills jetzt überschätzt oder wichtiger denn je?

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Diese Seite ist KI-generiert. Sowohl die Zusammenfassung als auch das zugrundeliegende Transkript der Videoaufzeichnung wurden mithilfe von KI erstellt.

Berufseinstieg im KI-Zeitalter: Sind PWM-Skills jetzt überschätzt oder wichtiger denn je?
Art	Barcamp-Session
KnowledgeCamp	KnowledgeCamp 2026
Sessiongebende	Jonathan D. Geiger, Gerald Galka, David Lohner, Nicola Gude
Datum	09.10.2026
Zeit	11:00 bis 11:45 Uhr
Raum	Karlsruhe (2.OG)
Sprache	Deutsch
Aufzeichnung	YouTube
Im Programm	Pretalx
KI-Unterstützung	Whisper large-v3 (Transkription), gpt-6.1-sol (Redaktion)

Aus dem Veranstaltungsprogramm:

Persönliches Wissensmanagement (PWM) kann Studierende dabei unterstützen, Wissen und Informationen systematisch zu organisieren, zu nutzen und weiterzuentwickeln – und damit zu einem erfolgreichen Studium beitragen. Die Fachgruppe "Wissens- und Innovationsmanagement in der Wissenschaft" der Gesellschaft für Wissensmanagement (GfWM) e. V. hat deshalb eine Handreichung mit relevanten Wissensmanagement-Kompetenzen, -Methoden und -Werkzeugen für das Studium veröffentlicht (https://doi.org/10.5281/zenodo.17770645). Viele dieser Kompetenzen sind für Wissensarbeitende auch im Berufsleben relevant. Mit dem Einstieg in die Arbeitswelt verändern sich jedoch die Rahmenbedingungen und Anforderungen. Welche Kompetenzen des PWMs sollten Studierende daher bereits für den Jobeinstieg mitbringen? Und welche Rolle spielt dabei generative KI – macht sie bestimmte Skills überflüssig oder werden diese gerade dadurch wichtiger denn je?
In der geplanten gkc-Session wollen wir diese Fragen gemeinsam insbesondere mit Berufseinsteiger*innen, Arbeitgeber*innen, Recruiter*innenn, HR-Verantwortlichen und Akteur*innen aus dem Bereich Corporate Learning diskutieren, um auch die Perspektive von "der anderen Seite" einzufangen. Im Mittelpunkt stehen die Fragen: "Welche PWM-Skills sind wünschenswert für den Jobeinstieg?" und "Wie verändert sich dies im KI-Zeitalter?". Die gesammelten Erfahrungen und Anforderungen sollen anschließend in die Weiterentwicklung der Handreichung einfließen und als praxisnahes "Insider-Wissen" auch Studierenden zugänglich gemacht werden.

Zusammenfassung

Die Barcamp-Session „Berufseinstieg im KI-Zeitalter: Sind PWM-Skills jetzt überschätzt oder wichtiger denn je?“ mit Nicola Gude, Jonathan D. Geiger, David Lohner und Gerald Galka untersuchte, welche Kompetenzen des persönlichen Wissensmanagements (PWM) beim Übergang vom Studium in den Beruf gebraucht werden und wie generative KI diese Anforderungen verändert.

Ausgangspunkt war eine Handreichung der Fachgruppe „Wissensmanagement in Wissenschaft“, die Studierende insbesondere im Promotionsstudium unterstützen soll. Die Diskussion sollte Erfahrungen aus der beruflichen Praxis ergänzen und Anregungen für eine Weiterentwicklung liefern. Im Mittelpunkt standen zunächst Fragenstellen, Selbstorganisation, Selbstreflexion und nachvollziehbare Dokumentation. Anschließend ging es um mögliche Folgen der KI-Nutzung für Lernen, Netzwerkbildung und fachliche Urteilsfähigkeit.

Die Beiträge stellten persönliches Wissensmanagement überwiegend nicht als durch KI überflüssig dar. Vielmehr wurden kritisches Denken, Fachwissen und soziale Fähigkeiten als weiterhin bedeutsam hervorgehoben. Zugleich wurde diskutiert, wie KI Lernprozesse unterstützen könnte, statt lediglich fertige Ergebnisse bereitzustellen. Eine zentrale Spannung blieb bestehen: Wenn KI typische Einstiegsaufgaben übernimmt, können damit auch Gelegenheiten verloren gehen, an denen Berufseinsteigende bislang eigene Kompetenz entwickelt haben.

Ausgangspunkt und Verlauf

Fachgruppe und Handreichung

Jonathan D. Geiger stellte die Fachgruppe als Brücke zwischen Wissenschaft und Wissensmanagement-Community vor. Einerseits wolle sie Bedarfe aus dem akademischen Bereich vermitteln, andererseits Methoden, Werkzeuge und Erfahrungswissen des Wissensmanagements in wissenschaftliche Arbeitszusammenhänge tragen.

Die vorgestellte Handreichung war aus der Beschäftigung mit Wissensmanagement im Studium entstanden. Sie umfasst etwa 60 Seiten und behandelt relevante Kompetenzen, Werkzeuge und Methoden. Als Beispiele wurden Obsidian zur Notizverwaltung und After-Action-Reviews zur Reflexion von Arbeitsprozessen genannt. Nach Angaben der Organisierenden war die Handreichung im Vorjahr veröffentlicht worden und hatte knapp 3.000 Downloads erreicht.

Für ihre Weiterentwicklung interessierte besonders die Perspektive von Arbeitgeberinnen und Arbeitgebern, Personalverantwortlichen und Menschen mit Erfahrung in der Begleitung von Berufseinsteigenden. Als Unterschied zwischen Studium und Beruf wurde herausgestellt: Während studentische Projektaufgaben häufig bei null beginnen, treffen neue Beschäftigte gewöhnlich auf vorhandene Arbeitsergebnisse, technische Systeme und personelle Strukturen. Sie müssen verstehen, was bereits existiert und warum bestimmte Vorgehensweisen etabliert sind.

Gemeinsames Verständnis von persönlichem Wissensmanagement

David Lohner beschrieb persönliches Wissensmanagement als Organisation der eigenen Wissensprozesse. Dazu gehören unter anderem strategische Lernorganisation, Literaturverwaltung und der Einsatz von Kreativitätsmethoden zur Ideen- und Lösungsfindung. Gerade in der Promotion gehe es neben wissenschaftlicher Erkenntnis wesentlich darum, selbst Neues zu lernen.

Als Herausforderungen benannte er die Informationsfülle, den raschen Wandel wissenschaftlichen Wissens und die Aufgabe, bereits erworbenes Wissen nutzbar zu halten. Persönliches Wissensmanagement solle dafür Struktur und Orientierung schaffen. Solche Systeme seien zugleich individuell geprägt: Schon bei gemeinsamen Ordnerstrukturen zeige sich, wie unterschiedlich die mentalen Modelle einzelner Menschen sein können. Zusammenarbeit erfordere deshalb Verständigung über gemeinsame Strukturen.

Die anschließende Diskussion wurde mehrfach durch Tonprobleme zwischen dem Raum und den online zugeschalteten Personen unterbrochen. Beiträge aus dem Chat wurden teilweise vorgelesen. Inhaltlich führte die Moderation von allgemeinen Einstiegskompetenzen über Veränderungen durch KI zur Frage nach einer KI-gestützten Fachkraft.

Welche PWM-Kompetenzen beim Berufseinstieg wichtig sind

Fragenstellen und bestehende Zusammenhänge verstehen

Ein Erfahrungsbericht betonte das Fragenstellen als besonders hilfreiche Praxis beim eigenen Berufseinstieg. Zunächst müsse verstanden werden, wie und weshalb Dinge in einer Organisation auf bestimmte Weise gemacht werden. Das bedeute nicht, bestehende Abläufe grundsätzlich unangetastet zu lassen, sondern Veränderungen auf ein nachvollzogenes Verständnis zu stützen.

Beschrieben wurde ein Vorgehen aus Nachfragen, eigenen Notizen und dem anschließenden Abgleich mit anderen: Ist das eigene Verständnis richtig? Welche Gründe sprechen für die bisherige Lösung? Was würde gegen einen anderen Weg sprechen?

Die Moderation verband damit mehrere Kompetenzbereiche:

kommunikative Fähigkeiten, um Fragen verständlich zu formulieren;
soziale Fähigkeiten, um passende Ansprechpersonen und Situationen zu erkennen;
Wissensorganisation, um Antworten und Zusammenhänge für sich festzuhalten.

Ergänzend wurden im Chat das Unterscheiden von Wichtigem und Unwichtigem, Zuhören, Diskutieren und Weiterentwickeln genannt. Lean Coffee wurde als mögliche Methode eingebracht.

Selbstreflexion und Organisation neuer Erfahrungen

Ein weiterer Beitrag erweiterte den Blick von externen Informationen auf das Wissen über die eigene Person. Beim Verlassen der Universität sei es hilfreich, die eigenen Stärken, belastenden Tätigkeiten und energiefördernden Arbeitssituationen zu kennen. Auch Kontakte und frühere Gesprächsinhalte könnten Bestandteil eines persönlichen Wissensmanagementsystems sein.

Dahinter stand die Überlegung, solche Beobachtungen frühzeitig festzuhalten. Wenn sie nur beiläufig im Gedächtnis blieben, werde es später mühsam, die eigenen Fähigkeiten und Bedürfnisse zu rekonstruieren. Selbstreflexion wurde damit nicht als getrennte Zusatzaufgabe, sondern als Teil des persönlichen Wissensmanagements vorgeschlagen.

Aus der Erfahrung mit Praktikantinnen, Praktikanten und neuen Beschäftigten wurde außerdem betont, wie wichtig die Strukturierung der vielen ersten Eindrücke sei. Neue Informationen ließen sich anfangs oft noch nicht richtig einordnen. Auch frühe Ideen zur Verbesserung könnten zunächst notiert werden, bevor sie unmittelbar als Vorschlag eingebracht werden.

Lösungswege dokumentieren und Wissen teilbar machen

Ein Erfahrungsbericht aus der Zusammenarbeit mit Praktikantinnen, Praktikanten und Werkstudierenden beschrieb Arbeitsergebnisse, bei denen Quellen, Überlegungen und Lösungswege nicht erkennbar waren. Festgehalten worden sei nur das Resultat, während der Entstehungsprozess im Kopf geblieben sei. Dadurch werde es für andere schwierig, die Arbeit nachzuvollziehen oder zu wiederholen.

David Lohner griff diesen Punkt auf und verband ihn mit wissenschaftsorientierten Arbeitsweisen. Quellen zu benennen, Methoden zu beschreiben und Schlussfolgerungen offenzulegen sei auch außerhalb der Wissenschaft relevant. Erst der nachvollziehbare Weg ermögliche eine angemessene Beurteilung des Ergebnisses.

Daraus leitete er einen Bedarf an gegenseitiger Wertschätzung zwischen Hochschule und Berufspraxis ab: Berufliche Zusammenhänge sollten die Bedeutung solcher Prozesse anerkennen; Hochschulen sollten verdeutlichen, dass wissenschaftlich eingeübte Nachvollziehbarkeit auch außerhalb ihres eigenen Systems gebraucht wird.

In der Diskussion wurde zudem darauf hingewiesen, dass Berufseinstieg nicht ausschließlich Hochschulabsolventinnen und Hochschulabsolventen betrifft. Auszubildende sollten ebenfalls berücksichtigt werden. Die Moderation erläuterte den gewählten Studienschwerpunkt mit der bestehenden Handreichung, nahm die Erweiterung aber als berechtigten Hinweis auf.

Was sich durch KI verändern könnte

Persönlicher Austausch und Netzwerkpflege

Ein Diskussionsbeitrag schilderte die Sorge, dass die unmittelbare Verfügbarkeit von KI persönliche Rückfragen verdrängen könne. Wer Kolleginnen und Kollegen frage, erhalte nicht nur eine Antwort, sondern lerne zugleich, wer für welches Thema Expertise besitzt. Daraus entstünden Beziehungen und ein Netzwerk für spätere Fragen.

Als problematisch wurde die Haltung beschrieben, eine KI-Antwort bereits als ausreichend anzusehen oder aus einer ausbleibenden Antwort zu schließen, dass es keine Lösung gebe. Nach diesem Erfahrungsbericht betrifft der mögliche Verlust zwischenmenschlichen Austauschs nicht nur Berufseinsteigende.

Ob Netzwerke im Beruf wichtiger seien als im Studium, blieb offen. Ein weiterer Beitrag betonte ihre Bedeutung in beiden Zusammenhängen: Netzwerke veränderten sich und müssten fortlaufend angepasst werden. Bewusste Netzwerkpflege wurde deshalb als dauerhafte Aufgabe des persönlichen Wissensmanagements benannt. Im Chat wurde außerdem das Vermitteln eigenen Wissens an Kolleginnen und Kollegen hervorgehoben und Reverse Mentoring als Ansatz genannt.

Fertige Antworten und verlorene Lerngelegenheiten

Mehrere Beiträge unterschieden zwischen dem schnellen Konsum einer Antwort und einem eigenen Lernprozess. Lernen wurde als aktive Auseinandersetzung beschrieben: Informationen sammeln, auswählen, mit vorhandenem Wissen verbinden und mit anderen diskutieren. Die Sorge lautete, dass diese Schritte durch die regelmäßige Übernahme fertiger KI-Antworten zu kurz kommen könnten.

Eine weitere Überlegung betraf typische Einstiegsaufgaben. Das Zusammentragen von Informationen aus unterschiedlichen Quellen könne mühsam sein, vermittle aber zugleich fachliches Verständnis und Urteilsfähigkeit. Wenn KI solche Tätigkeiten aus Effizienzgründen übernehme, entfielen möglicherweise Lerngelegenheiten.

Dabei entstand eine Abgrenzungsfrage: Liegt die Verantwortung für den Erhalt solcher Gelegenheiten bei Berufseinsteigenden oder beim Management? In der Diskussion wurde darauf hingewiesen, dass entsprechende Arbeitsbedingungen wesentlich auf Leitungsebene gestaltet werden müssten. Die Moderation lenkte anschließend auf die Kompetenzen zurück, die Einzelne im Umgang mit KI benötigen.

KI reflektiert nutzen statt Denken auslagern

Kritisches Denken und Fachwissen

Als individuelle Kompetenz wurde besonders das bewusste Hinterfragen von KI-Ausgaben hervorgehoben. Eine Antwort solle nicht allein deshalb übernommen werden, weil sie schnell verfügbar sei. Erneutes Prüfen und Weiterdenken könne kurzfristig zusätzlichen Aufwand verursachen, sei aber für die Entwicklung eigener Expertise bedeutsam.

Ergänzend wurde betont, dass allgemeines kritisches Denken allein nicht ausreiche. Um an den richtigen Stellen misstrauisch zu werden, brauche es fachliche Kenntnisse. Die Fähigkeit, mögliche Fehler zu erkennen, entwickle sich demnach auf Grundlage von Fachwissen. Damit verband die Diskussion die Forderung nach Überprüfung mit der Frage, wie die dafür erforderliche Kompetenz überhaupt aufgebaut werden kann.

KI als Tutor und Unterstützung der Selbststeuerung

Als konstruktive Alternative zur bloßen Ergebnislieferung wurde eine tutorielle Nutzung vorgeschlagen. Ein entsprechend gestaltetes System könnte zunächst nach eigenen Überlegungen fragen und beim Erarbeiten eines Lösungswegs helfen. KI würde dann nicht nur Antworten liefern, sondern Reflexion und Lernschritte anregen. Dieser Ansatz wurde als mögliche Ergänzung, nicht als vollständiger Ersatz für zwischenmenschliches Lernen beschrieben.

Unter dem eingebrachten Leitbild eines „AI-Augmented Professional“, einer KI-gestützten Fachkraft, diskutierte die Runde außerdem die Bedeutung von Selbsterkenntnis. Wer die eigenen Arbeitsmuster kenne, könne KI gezielter zur Unterstützung einsetzen:

Wer vorschnell mit der ersten Lösung zufrieden sei, könnte durch Rückfragen zum Weiterdenken angeregt werden.
Wer sich leicht in zusätzlichen Möglichkeiten verliere, könnte Unterstützung beim Fokussieren erhalten.

Dabei wurde auf unterschiedliche soziale, intellektuelle und emotionale Voraussetzungen neuer Beschäftigter und Auszubildender hingewiesen. Eine solche Unterstützung wurde als wünschenswerte Möglichkeit formuliert, nicht als bereits gesicherte Leistung von KI-Systemen.

Abschluss und wichtigste Erkenntnisse

Zum Abschluss bündelte die Moderation die Beiträge als Bestätigung und Erweiterung bereits behandelter PWM-Kompetenzen: Methodenkompetenz, eigene Wissensorganisation, kritisches Denken, Teamarbeit, Kommunikation und soziale Fähigkeiten. Hinzu kämen technische Fähigkeiten für den Umgang mit KI.

Die Diskussion lieferte keine abschließende Rangliste. Erkennbar wurde jedoch eine gemeinsame Richtung: Persönliches Wissensmanagement umfasst mehr als die Verwaltung von Informationen. Es betrifft auch Selbstverständnis, Beziehungen, nachvollziehbare Arbeitsprozesse und die Fähigkeit, das eigene Lernen aktiv zu gestalten. KI wurde dabei sowohl als mögliches Hilfsmittel als auch als Anlass gesehen, Lernwege und fachliche Eigenständigkeit bewusster zu schützen.

Die Organisierenden kündigten an, die Anregungen für die Weiterentwicklung ihrer Handreichung zu berücksichtigen, und luden zur Mitarbeit in der Fachgruppe ein. Der zunächst versehentlich als wöchentlich genannte Treffenrhythmus wurde am Ende auf einmal im Monat korrigiert.