Wenn die Babyboomer in Pension gehen, verlässt mehr als nur Personal das Unternehmen. Eine neue Studie der Universität Zürich untersucht, wie sich Erfahrungswissen sichern lässt — bevor es unwiederbringlich verschwindet.
Eine Rechnung, die aufgeht — und eine, die nicht aufgeht
Die Anekdote ist berühmt: Henry Ford soll den Ingenieur Charles Proteus Steinmetz gebeten haben, einen defekten Generator zu untersuchen. Steinmetz prüfte die Maschine kurz, setzte eine Kreidemarkierung — die Reparatur dauerte wenige Minuten. Auf der Rechnung standen 10’000 Dollar. Als Ford nachfragte, schlüsselte Steinmetz auf: ein Dollar für die Markierung, 9’999 Dollar für das Wissen, wo sie zu setzen war.
Genau dieses Wissen — jahrelang verdichtet, in einem Moment abrufbar — steht in Schweizer Organisationen derzeit auf dem Spiel. Nur geht es nicht um einen Generator, sondern um Hunderttausende von Berufsbiografien.
Laut einer Schätzung des KOF Swiss Economic Institute der ETH Zürich vom März 2026, gestützt auf eine SNB-Studie, verlassen in den nächsten zehn Jahren rund 400’000 Menschen mehr den Schweizer Arbeitsmarkt, als junge Menschen nachrücken. Die Schätzung berücksichtigt keine Zuwanderung und geht von einer unveränderten Beschäftigungsquote aus. Sie beschreibt keine ferne Zukunft, sondern eine bereits laufende Bewegung.
Das Problem, das keine Datenbank löst
Der Zeitpunkt ist heikel, weil er mit der KI-Transformation zusammenfällt. Künstliche Intelligenz kann nur mit Wissen arbeiten, das zugänglich ist — dokumentiert, strukturiert, auffindbar. Ein grosser Teil des entscheidenden Know-hows liegt aber weder in Systemen noch in Dokumenten.
Es liegt bei erfahrenen Fachpersonen: in Routinen, in Kundenwissen, in Urteilskraft. Vor allem im Umgang mit Ausnahmen, wenn Standardprozesse nicht mehr ausreichen. Wer weiss, an welcher Stelle ein Prozess in der Praxis bricht, welche Abkürzung gefährlich ist und welche Entscheidung Erfahrung braucht, hat dieses Wissen selten aufgeschrieben. Oft ist es ihm oder ihr nicht einmal als Wissen bewusst.
Für eine Volkswirtschaft, die über Expertise und nicht über Grösse konkurriert, wird Wissenssicherung damit zur strategischen Aufgabe — nicht zum HR-Thema.
Die Silver AI Studie
Hier setzt die Silver AI Studie an, getragen von der Universität Zürich, der Digital Society Initiative (DSI) und dem KI-Netzwerk UZH.ai. Ihr Leitmotiv: Knowledge-to-Data. Also die Frage, wie Erfahrungswissen so erfasst werden kann, dass Menschen, Teams und KI-Systeme damit weiterarbeiten können.
Die Studie beginnt bewusst bei Experten 55+. In dieser Gruppe kommt besonders viel verdichtetes Erfahrungswissen zusammen — und gegen Ende des Berufslebens kann die Bereitschaft steigen, es weiterzugeben. Die Gruppe ist Ausgangspunkt, nicht Endpunkt: Die Ergebnisse sollen Hinweise darauf geben, was Menschen generell dazu bewegt, kritisches Wissen zu teilen.
Vier Leitfragen strukturieren das Vorhaben:
Wann sind erfahrene Mitarbeitende bereit, kritisches Wissen zu teilen?
Welche Hürden verhindern Wissenstransfer in Organisationen?
Welche Rolle kann KI spielen, um Wissenssicherung einfacher zu machen?
Wie können Organisationen Expertise sichern, bevor sie verloren geht?
Methodisch kombiniert das Team Interviews mit erfahrenen Fachpersonen, Befragungen in Schweizer Organisationen und eine Analyse von Motiven, Anreizen und Vertrauen. Daraus sollen praktische Ansätze für die Wissenssicherung entstehen.
Denn das eigentliche Problem ist selten technischer Natur. Dass Erfahrungswissen verloren geht, wissen die meisten Organisationen. Weniger klar ist, wie man es systematisch sichert, ohne Misstrauen zu erzeugen — und ohne zusätzlichen Aufwand, der im Alltag ohnehin nicht geleistet wird. Wer das Gefühl hat, sich selbst wegzurationalisieren, teilt nichts.
Wer dahintersteht
Die Studienleitung liegt bei Prof. Dr. Markus Christen von der Digital Society Initiative der UZH. Als Lead Researcher wirkt Alessandro Tacconelli (ETH Zürich), unterstützt von den Forschern Joël Donzé (Rechtswissenschaftliche Fakultät, UZH) und Janmejay Singh (UZH), Gründer von AILAS. Die Industrieperspektive bringt Marc Hauser von der StraTac AG ein.
Als Partner beteiligt sind neben DSI und UZH.ai die Umsetzungspartner AILAS und StraTac AG sowie die Non-Profit-Initiative Team Human, die den gesellschaftlichen Blick auf Wissen, Arbeit und technologischen Wandel einbringt.
Wie Unternehmen mitmachen können
Gesucht werden Schweizer Unternehmen, öffentliche Institutionen und Organisationen, die sich mit KI-Transformation, demografischem Wandel, Nachfolgeplanung oder Wissenstransfer beschäftigen — von Kleinbetrieben mit 10 Mitarbeitenden bis zu Konzernen mit über 5’000.
Die Teilnahme läuft über die Organisation: Es braucht eine interne Kontaktperson, die den Studienlink weitergibt. Befragt werden Mitarbeitende in späten Karrierephasen, typischerweise zwischen 55 und 65 Jahren, aus allen Hierarchieebenen — überall dort, wo Praxiswissen existiert, das nicht vollständig dokumentiert ist.
Der Aufwand ist bewusst tief gehalten: 15 Minuten pro Person. Die Befragung arbeitet nach dem Prinzip Privacy by Design mit kurzen hypothetischen Arbeitsszenarien. Vertrauliche, arbeitgeberspezifische oder reale Unternehmensinformationen sind nicht erforderlich, die Auswertung erfolgt ausschliesslich aggregiert und anonymisiert.
Ein Fenster, das sich schliesst
Wissen, das mit einer Person geht, kommt nicht zurück. Das macht die Silver AI Studie zu mehr als einem Forschungsprojekt: Sie ist ein Versuch, ein Zeitfenster zu nutzen, solange die Trägerinnen und Träger dieses Wissens noch im Betrieb sind.
Die Frage ist nicht, ob Organisationen Erfahrungswissen verlieren. Sie verlieren es bereits. Die Frage ist, was sie davon vorher gesichert haben.
