🧪 Draft V2 — Tonlage „Volle Milos-Energie“. Gleiche Substanz wie V1, aber in Milos' gesprochener Stimme: persönlicher Auslöser-Opener, Punch-Sätze, Denglish, „Ihr“-Ansprache, dosierte Emojis. Belege bewusst ausgedünnt (Haltung > Fussnoten). Zahlen vor Publikation prüfen.
Letzte Woche, Winterthur. Und plötzlich macht es Klick. 💡
Swiss MarTech Summit, ich sitze im Publikum. Accenture auf der Bühne, Folie um Folie über die Neuerfindung des Marketings mit KI. Und dann kommt diese eine Zahl, die mich seither nicht loslässt: 20 zu 80.
Dazu gleich mehr. Erst ein Satz, der über sechzig Jahre alt ist – und aktueller denn je:
«We know more than we can tell.»
Michael Polanyi, 1966. Wir wissen mehr, als wir sagen können. Klingt nach Philosophie-Seminar. Ist aber das ehrlichste Risiko-Statement für jede #AI-Initiative, das ich kenne.
Alle reden über Modelle. Kaum jemand über das Fundament.
Schauen wir ehrlich hin. Was machen wir gerade alle? Wir optimieren die Verarbeitungsebene. RAG hier, Fine-Tuning da, noch ein MCP-Server dran… Wir basteln daran, wie die KI mit Kontext umgeht.
Und das Fundament darunter? Fragmentiert. Zerstückelt. Halb dokumentiert.
Eine Zahl aus der AI-Engineering-Szene bringt's auf den Punkt: Unternehmenswissen ist typischerweise «40% tribal, 20% veraltet, 20% unzuverlässig, 10% dupliziert». Und dann setzen wir hochmoderne Agents obendrauf – und wundern uns.
Kein noch so grosser Stapel an RAGs repariert ein kaputtes Fundament. Fakt.
Der Engpass ist nicht das Modell. Der Engpass ist das Substrat. Wir nennen das im Team «Business Brain».
Und jetzt zu den 20 zu 80.
Zurück nach Winterthur. Jonathan Fearns von Accenture zeigt, wie sie für Lavazza einen «Digital Brand Brain» gebaut haben – die Marke, kodifiziert für die Maschine. Und dann diese Aufteilung:
- 20% explizit. Brand Kits, Design-Systeme, Briefings, Guidelines. Der Teil, der aufgeschrieben ist.
- 80% implizit. Jahrzehnte an Creative-Director-Bauchgefühl, Agentur-Calls, Asset-Freigaben. Das «das macht man bei uns so» – das nie in einer Guideline stand.
Fearns' Satz hätte von Polanyi sein können: Brand Guidelines sind ein winziger Bruchteil dessen, was eine Marke wirklich ausmacht.
Da war mein Klick. 💡 Das ist es. Genau das.
Und das Schönste: Accenture packt diesen Brand Brain in ihren «Digital Core» – die Schicht, auf der alles andere steht. Substrat. Nicht Feature. Die Lavazza-Kampagne? In den USA live gegangen, vorher von synthetischen Personas geprüft. Das ist keine Theorie mehr. Das läuft.
Und Brand ist nur eine Domäne. Strategie, Sales, Service, Product – dieselbe Logik. Überall.
Warum diese 80% so schwer zu fassen sind
Weil es genau das Wissen ist, das sich am schlechtesten in Worte fassen lässt. Die erfahrensten Köpfe tragen am meisten davon – und merken es selbst am wenigsten. Es lebt in Slack-Threads, die vorbeiscrollen. In Meeting-Notizen, die keiner liest. In den Köpfen der Leute, die vielleicht bald gehen.
Solange diese «eine» Person bleibt, ist das ein theoretisches Problem. Wenn sie geht, nicht mehr.
Nonaka und Takeuchi haben das übrigens schon 1995 beschrieben (SECI-Modell, für die Neugierigen). Zwei der vier Wissens-Modi waren immer dokumentenbasiert. Die anderen zwei? Rein menschlich – und bis vor Kurzem technisch schlicht nicht greifbar. Jetzt erstmals schon. Wenn die Architektur es vorsieht.
Was so ein Business Brain ausmacht (in drei Punkten)
Kein zweites Confluence. Bitte nicht. 🙏 Eine eigene Schicht, unter den Agents. Drei Dinge machen sie anders:
1. Provenienz. Jede Aussage weiss, woher sie kommt, wann, wie sicher. Sonst vermischen sich Vermutung und Fakt – und die Agents reden Unsinn mit voller Überzeugung.
2. Widersprüche bleiben stehen. Wenn fünf Stakeholder uneinig sind, ist genau diese Uneinigkeit die wertvolle Info. Nicht der Mittelwert. Wir wollen die Landkarte des Streits, nicht den höflichen Durchschnitt.
3. Glauben ≠ Wahrheit. Was Leute über ihr Marketing glauben, wird gegen echte Ergebnisse geprüft. Selbstwahrnehmung ist eine Quelle – kein Ground Truth.
Was wir bei uns im Team machen
Seit Monaten bauen wir genau daran. Die Basis: ein versionierter Markdown-Vault – Brand, Offerings, Strategie, Use-Case-Historien – neben echten Implicit-Knowledge-Schichten. Git statt Confluence, ganz bewusst: Versionierung, Herkunft, Widerspruch sind eingebaut, nicht nachträglich draufgeschraubt.
Und ein eigener Layer aus Interview-Agents, der das implizite Wissen systematisch rausholt und in Form bringt. Genau den Modus, der vorher nicht skalierte.
Klingt nach viel? Ist es auch. Ehrlich: grösser, als wir am Anfang dachten. Aber genau deshalb richtig.
Zwei unbequeme Konsequenzen
Architektonisch: Ein Business Brain ist eine Investition ins Fundament – unter vielen Use Cases. Wer sie überspringt, poliert weiter an Modellen und Prompts, während der eigentliche Engpass eine Etage tiefer unberührt bleibt. Das ist die Wahrheit hinter den vielen gescheiterten KI-Projekten: nicht zu wenig Intelligenz. Ein inkohärentes Fundament.
Budgetär: Wenn bei euch niemand verantwortlich ist, dieses Fundament zu bauen, generiert jeder Agent brav aus der dokumentierten Mini-Teilmenge eurer Realität. Und das Fieseste: Es sieht kompetent genug aus. Die Lücke fällt erst auf, wenn ein Mitbewerber sie geschlossen hat.
Also, ganz direkt an Euch:
Auf welchem Substrat denken eure Agents eigentlich? Und wie weit reicht es in das Wissen, das jenseits eurer Dokumente liegt – in die 80%?
Ich bin gespannt auf eure Antworten. 👇
Quellen / weiterführend (Auswahl)
- Michael Polanyi, The Tacit Dimension (1966)
- Nonaka & Takeuchi, The Knowledge-Creating Company (1995) — SECI-Modell
- Accenture / Lavazza — „Digital Brand Brain" (20% explizit / 80% implizit), Swiss MarTech Summit 2026, Winterthur, 28. Mai (Keynote: Jonathan Fearns)
- Diverse Stimmen aus der AI-Engineering-Community (Anthropic, Nate B. Jones, AI Engineer Talks u.a.) zu Context Engineering, RAG-Grenzen und Agent-Memory