Das Projekt wird im Rahmen des ESF-Programms 2021–2027 des Landes Mecklenburg-Vorpommern aus Mitteln des Europäischen Sozialfonds der Europäischen Union gefördert.
Ausgangslage
Das ITZ Rostock gestaltet in den kommenden Jahren aktiv einen Generationswechsel: In einzelnen Schlüsselpositionen werden Aufgaben und Verantwortlichkeiten frühzeitig und planvoll an nachfolgende Mitarbeitende übergeben. Im Mittelpunkt stehen dabei operatives Erfahrungswissen (Prozesse, Kunden- und Lieferantenbeziehungen, Supportroutinen) und strategisches Wissen (Entscheidungslogiken, Unternehmenshistorie).
Mit strukturierten Maßnahmen stellen wir sicher, dass Qualität, Projektkontinuität und die gewohnte Verlässlichkeit gegenüber unseren Kunden jederzeit erhalten bleiben. Das Vorhaben setzt dafür auf einen ganzheitlichen Wissenstransfer mit digitaler Plattform und KI-Unterstützung.
Zielsetzung
Hauptziel: Aufbau einer digitalen, KI-gestützten Wissensarchitektur und einer lernorientierten Unternehmenskultur, um den Generationenwechsel im ITZ reibungslos zu gestalten und Fachkompetenzen dauerhaft zu sichern.
Unterziele:
- Digitaler ITZ-Wissenshub mit KI-gestützter Verschlagwortung und semantischer Suche
- Systematischer Wissenstransfer (Interviews, Shadowing, Dokumentation) je Schlüsselrolle
- Tandems und Mentoring zwischen Senior- und Nachfolgekräften mit strukturierten Lernpfaden
- Standardisierte Nachfolge- und Wissenssicherungsprozesse als Beitrag zur Fachkräftesicherung
Projektinhalt
Verbundpartner
Für die Umsetzung arbeitet das ITZ mit der Overfit UG als Verbundpartner zusammen.
Analyse und Wissenskarten
Ausgangspunkt ist die gezielte Analyse kritischer Wissensdomänen je Schlüsselrolle, dokumentiert in strukturierten Wissenskarten (Critical Knowledge Maps).
Wissenssicherung
Die Wissenssicherung erfolgt durch Experteninterviews, Shadowing und Pair-Working-Formate; die Ergebnisse werden in Text-, Video- und Screencast-Formaten dokumentiert. KI-gestützte Verfahren (Transkription, Auto-Tagging) sorgen für eine hohe Wiederauffindbarkeit.
Digitaler ITZ-Knowledge Hub
Parallel wird mit Unterstützung der Overfit UG ein digitaler ITZ-Knowledge Hub als zentrale Wissensplattform aufgebaut – mit differenziertem Rollen- und Rechtemodell für Datenschutz und Informationssicherheit, semantischer KI-Suche mit Frage-Antwort-Funktion sowie verbindlichen Qualitätsrichtlinien (Versionierung, Review-Workflows), die die Verlässlichkeit der Wissensbasis dauerhaft gewährleisten.
Senior-Junior-Tandems
Für die definierten Schlüsselrollen werden Senior-Junior-Tandems mit strukturierten Lernpfaden, Übergabeprotokollen und begleiteten Praxisphasen etabliert. Ziel sind kürzere Einarbeitungszeiten, mehr Handlungssicherheit für Nachwuchskräfte und eine breite Verankerung von Wissen im gesamten Team.
Lernkultur
Flankierend wird eine nachhaltige Lernkultur etabliert: Kompakte Wissensformate ("ITZ-Wissenshappen"), Workshops und Microlearning fördern kontinuierliche Kompetenzentwicklung und werden fest in die HR- und Onboarding-Prozesse integriert.
Organisationsentwicklung
Ergänzend werden standardisierte Nachfolgeprozesse, eine transparente Rollenlandkarte und Kennzahlen zur Messung des Wissenstransfers etabliert. Ein nachhaltiges Betriebskonzept und ein praxisorientierter Leitfaden sichern die Verstetigung der Maßnahmen über die Projektlaufzeit hinaus.
Nutzen für das ITZ
Das Vorhaben sichert wertvolles Erfahrungswissen langfristig, beschleunigt die Einarbeitung neuer Mitarbeitender, stärkt Projekt- und Kundenkontinuität und erhöht die Arbeitgeberattraktivität. Nachwuchskräfte erhalten strukturierte Lernpfade und einen modernen, digitalen Zugang zu Erfahrungswissen.
Chancengleichheit als Querschnittsziel
Das Querschnittsziel des ESF – Chancengleichheit, Nichtdiskriminierung und Geschlechtergleichstellung – setzen wir aktiv um: Alle Mitarbeitenden haben unabhängig von Geschlecht, Alter, Herkunft, Religion, Behinderung oder sexueller Orientierung gleichberechtigten Zugang zum Projekt. Wir fördern gezielt die Beteiligung von Frauen, insbesondere in technisch orientierten Projektrollen, und achten beim Wissenstransfer auf Fairness und die Vermeidung von Diskriminierungsrisiken.
