1. Inhaltsverzeichnis

    Inhaltsverzeichnis. II

    1     Definition & Abgrenzung. 3

    2     Hauptkategorien von KI in der Verwaltung. 4

    2.1      Sprachmodelle & Chatbots. 4

    2.2      Automationswerkzeuge. 4

    2.3      Generative KI 5

    3     Einsatzmöglichkeiten von KI & Chatbots in Verwaltungsprozessen. 7

    4     Priorisierung nach Nutzen: Wo KI zuerst ansetzen sollte. 8

    4.1      Prio 1:  Entlastung der Mitarbeitenden. 10

    4.2      Prio 2: Stärkung der Bürgernähe. 11

    4.3      Prio 3: Hohe Automatisierungspotenziale. 13

    5     Kostenersparnis & Effizienzsteigerung durch KI 15

    6     Datenschutz & rechtliche Rahmenbedingungen. 16

    7     Grenzen & Risiken von KI in der Verwaltung. 18

    8     Quick-Wins & Umsetzungsschritte. 20

    9     Grenzen der KI 22

    10       Literaturverzeichnis: 24

    1      Definition & Abgrenzung

    Eine allgemein gültige Definition von Künstlicher Intelligenz (KI) existiert nicht – der Begriff wird unterschiedlich ausgelegt und teils sogar als zu unscharf abgelehnt ([13]). Grundsätzlich bezeichnet KI ein Teilgebiet der Informatik, das darauf abzielt, menschenähnliche kognitive Fähigkeiten in Computersystemen nachzubilden ([13]). So definiert etwa das Europäische Parlament KI als „die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren“ ([14]). In der Praxis versteht man darunter Programme und Maschinen, die Aufgaben ausführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist – sei es Mustererkennung, Problemlösung oder Sprachverstehen.

    Der Begriff „KI“ führt jedoch oft zu Missverständnissen. Viele denken an Science-Fiction-Bilder von denkenden Maschinen oder Robotern, was Skepsis und falsche Erwartungen weckt ([15]). Tatsächlich handelt es sich bei heutiger KI um spezialisierte Software, keine empfindungsfähigen „Maschinengehirne“. Heutige KI ist schwach – das heißt, sie ist auf eng umrissene Aufgabenfelder beschränkt und kann ihre Fähigkeiten nicht beliebig auf neue Bereiche übertragen ([15]). Einige Experten halten die Bezeichnung Intelligenz hier sogar für irreführend, da selbst fortgeschrittene Algorithmen kein eigenes Verständnis oder allgemeine Problemlösungsfähigkeit besitzen ([16]). KI-Systeme simulieren intelligent wirkendes Verhalten durch Datenverarbeitung und statistische Mustererkennung, ohne dabei die Welt so zu begreifen wie ein Mensch.

    Unter dem Schlagwort KI werden heute sehr unterschiedliche Technologien zusammengefasst ([17]). Wichtige Teilbereiche sind unter anderem:

    • Maschinelles Lernen (ML): Selbstlernende Algorithmen, die aus Beispieldaten allgemeine Muster ableiten. Dazu zählt insbesondere Deep Learning mittels künstlicher neuronaler Netze, das in den letzten Jahren für Durchbrüche bei Bild- und Spracherkennung sorgte.
    • Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Verfahren zur automatischen Verarbeitung und Erzeugung von Sprache, z. B. Spracherkennung, maschinelle Übersetzung und Textgenerierung. Sprachassistenten und Chatbots basieren auf NLP.
    • Computer Vision: Systeme zur Bild- und Videoanalyse, etwa zur Objekterkennung in Fotos oder zur automatischen Auswertung von Videomaterial (z. B. Kennzeichenerkennung, medizinische Bilddiagnose).
    • Robotik und autonome Systeme: Physische Roboter oder Software-Agenten, die mittels Sensoren und KI-Algorithmen autonom agieren (z. B. selbstfahrende Fahrzeuge, Liefer- oder Service-Roboter).
    • Wissensbasierte Systeme: Auch regelbasierte KI oder Expertensysteme genannt; sie nutzen von Experten definierte Regeln oder Logiken, um Schlussfolgerungen zu ziehen (heute oft kombiniert mit ML-Verfahren).

    Diese Aufzählung zeigt, dass KI kein einzelnes Programm, sondern ein breites Bündel von Methoden ist. Entsprechend wichtig ist es, den Begriff im jeweiligen Kontext präzise einzuordnen, um Über- oder Fehlinterpretationen zu vermeiden.

    2      Hauptkategorien von KI in der Verwaltung

    Im Verwaltungsbereich lassen sich KI-Anwendungen grob in drei Hauptkategorien einteilen: (1) Sprachmodelle & Chatbots, (2) Automationswerkzeuge und (3) Generative KI. Diese Kategorien überschneiden sich teilweise, decken aber die häufigsten aktuellen Einsatzfelder ab.

    2.1     Sprachmodelle & Chatbots

    Sprachmodelle wie moderne Dialog-KIs und darauf basierende Chatbots kommen verstärkt in der öffentlichen Verwaltung zum Einsatz, vor allem für die Bürgerkommunikation. Sie ermöglichen es, häufige Anfragen automatisiert zu beantworten, Auskünfte zu erteilen oder einfache Dienstleistungen im Dialog abzuwickeln. Solche Chatbots können z. B. rund um die Uhr wiederkehrende Bürgerfragen beantworten und dadurch Mitarbeiter entlasten ([18]). Typische Anwendungsszenarien sind virtuelle Auskunftssysteme auf Websites (etwa für Öffnungszeiten, Zuständigkeiten oder Verfahrensstand), Terminvereinbarungen per Chat sowie die Weiterleitung von Anliegen an die richtigen Stellen. Tatsächlich können gut trainierte Chatbots heute schon dialogbasierte Routineaufgaben wie Terminbuchungen, Datenerfassungen oder Bestellvorgänge weitgehend automatisieren ([18]). Sie verstehen Benutzereingaben in natürlicher Sprache und generieren passende Antworten, meist auf Basis einer definierten Wissensdatenbank oder mittels KI-Sprachmodell. Dies steigert die Effizienz im Bürgerservice, da einfache Anliegen sofort geklärt werden, während kompliziertere Fälle an Menschen weitergereicht werden.

    In Deutschland gibt es bereits mehrere praktische Beispiele: In der Stadt Osnabrück hilft der Chatbot „Toni“ in der Bürgerkommunikation und beantwortet Fragen von Einwohnern online ([3]). Die Stadt Hannover sowie weitere Kommunen in Niedersachsen haben ähnliche Assistenzprogramme eingeführt oder in Planung ([3]). In Berlin wurde der Prototyp „Parla“ entwickelt, der parlamentarische Daten verständlich aufbereitet und per Chat zur Verfügung stellt ([19]). Auch Heidelberg setzt mit „Lumi“ einen KI-Chatbot ein, der Fragen zu städtischen Dienstleistungen und Informationen beantwortet ([19]). Diese Assistenten können mehrsprachig agieren und stehen 24/7 bereit, was den Bürgerservice niederschwelliger und verfügbarer macht. Wichtig ist dabei, dass bei komplexen oder sensiblen Anliegen weiterhin eine Übergabe an menschliche Sachbearbeiter erfolgt – der Chatbot dient als erste Anlaufstelle und Filter für Routinefragen. Insgesamt zeigen Sprachmodelle und Chatbots großes Potenzial, die Kommunikation zwischen Verwaltung und Bürgern zu verbessern, indem sie schnell, automatisiert und konsistent Auskunft geben, ohne menschliche Mitarbeiter für Standardanfragen binden zu müssen.

    2.2     Automationswerkzeuge

    Eine zweite große Kategorie sind KI-gestützte Automationswerkzeuge für interne Verwaltungsprozesse. Darunter fallen Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), intelligente Dokumentenanalyse und Entscheidungsassistenzsysteme. Ziel ist es, repetitive, regelbasierte Abläufe zu automatisieren und so die Sachbearbeitung zu beschleunigen. RPA-Bots können z. B. in bestehenden IT-Systemen wiederkehrende Eingaben und Datenübertragungen durchführen, ohne dass Programmcode angepasst werden muss – dadurch werden Vorgänge erheblich beschleunigt und Mitarbeiter von Routine entlastet ([18]). Die frei werdende Zeit kann für wertschöpfende Aufgaben genutzt werden, etwa für schwierige Fälle oder persönliche Bürgerbetreuung ([18]). KI-Systeme können außerdem große Datenmengen analysieren und so Entscheidungen vorbereiten, die ein Mensch allein in vernünftiger Zeit kaum treffen könnte ([18]). Beispielsweise lassen sich mit Machine-Learning-Algorithmen Datensätze nach Mustern durchsuchen, Prognosen erstellen (etwa für Bevölkerungsentwicklungen oder Haushaltstrends) oder Anomalien entdecken, die auf Probleme hinweisen. In der Dokumentenverwaltung kommen KI-Tools zum Einsatz, um eingehende Schriftstücke zu klassifizieren, Informationen aus Formularen auszulesen oder Vorgänge automatisch an die zuständigen Stellen zu leiten. All dies trägt dazu bei, Verwaltungsabläufe effizienter zu gestalten und Durchlaufzeiten zu verkürzen.

    Konkrete Anwendungsbeispiele zeigen den Nutzen solcher Automationen: So wurden in einigen Kommunen Software-Roboter eingerichtet, die bei der Antragsbearbeitung helfen. Diese Bots können etwa eingehende Anträge automatisch vorsortieren und mit vorhandenen Daten abgleichen, damit ein Bürger dieselben Angaben nicht mehrfach machen muss ([18]). Infolgedessen müssen Sachbearbeiter Routineeingaben nicht immer wieder neu erfassen und können sich stärker auf inhaltliche Prüfungen konzentrieren ([18]). In der Stadt Braunschweig unterstützen zwei KI-basierte Assistenzsysteme testweise die Beschäftigten, indem sie bei der Recherche und Zusammenfassung von Texten helfen ([3]). Dadurch lassen sich z. B. lange Dokumente oder Gesetzestexte schneller auswerten, was die Vorbereitung von Entscheidungen beschleunigt. In Oldenburg wird gemeinsam mit einem Forschungsinstitut an einem digitalen Antragsassistenten gearbeitet, der Bürgern das Ausfüllen von Formularen erleichtern soll ([3]) – hier übernimmt KI die Rolle eines interaktiven Ausfüllhelfers, der Eingaben prüft und Hinweise gibt. Ein weiteres Feld ist die automatisierte Bildauswertung: In Lüneburg etwa wird KI genutzt, um den Straßenzustand zu überwachen. Mitarbeiter fotografieren per Smartphone Straßenschäden, und ein Algorithmus analysiert die Bilder und markiert reparaturbedürftige Stellen automatisch ([3]). Auch die Stadt Goslar setzt eine solche Software ein ([3]). Dieses Beispiel zeigt, wie KI Routinetätigkeiten (hier die Sichtprüfung von Infrastruktur) schneller und objektiver durchführen kann. Generell gilt: Überall dort, wo strukturierte Daten oder regelbasierte Abläufe vorliegen, können Automationswerkzeuge mit KI-Unterstützung die Verwaltung entlasten und Prozesse beschleunigen.

    2.3     Generative KI

    Generative KI ist ein jüngerer Bereich der künstlichen Intelligenz, der derzeit besonders viel Aufmerksamkeit erhält. Anders als KI-Systeme, die „nur“ klassifizieren oder bestehende Daten verarbeiten, können generative Modelle eigenständig neue Inhalte erzeugen, die so nicht ausdrücklich in den Eingangsdaten vorhanden waren ([19]). Prominente Beispiele sind Sprachmodelle wie GPT-3/4 (bekannt durch ChatGPT) oder Bildgeneratoren wie DALL-E und Stable Diffusion. Solche Systeme haben gelernt, aus riesigen Text- bzw. Bilddatensätzen statistische Zusammenhänge abzuleiten, und können auf dieser Basis Texte, Bilder oder sogar Videos synthetisch erstellen. Der Durchbruch kam Ende 2022 mit der breiten Verfügbarkeit von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, was einen weltweiten KI-Hype auslöste ([19]). Plötzlich wurde einem großen Nutzerkreis vor Augen geführt, dass KI nicht nur Fragen beantworten, sondern tatsächlich kreativ wirken kann – indem sie z.B. zu einer Texteingabe einen Aufsatz schreibt oder aus einer schriftlichen Beschreibung ein Bild „malt“. Diese Fähigkeit, Inhalte auf natürlicher Spracheingabe hin zu generieren, markiert einen Wendepunkt und eröffnet auch für Verwaltungen neue Möglichkeiten. Generative KI lässt sich einsetzen, um automatisch Textentwürfe (für Bescheide, Berichte, Pressemitteilungen etc.) zu formulieren, Bilder oder Grafiken (z. B. für Visualisierungen in der Stadtplanung oder Öffentlichkeitsarbeit) zu schaffen oder sogar gesprochene Sprache bzw. Videos zu produzieren (etwa Erklärvideos mit KI-Stimme). Wichtig ist dabei stets zu prüfen, wo dies sinnvoll und zulässig ist – generative KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber kein Selbstzweck.

    In der Verwaltungsrealität wird generative KI vor allem im Textbereich bereits erprobt. So können etwa Chatbots mit generativen Sprachmodellen noch leistungsfähiger gemacht werden. Ein LLM-gestützter Chatbot kann flexibel auf sehr viele Fragen antworten, ohne dass jede Antwort vorher manuell hinterlegt wurde. Beispiele dafür sind der ChatGPT-basierte Bot der Entwicklungsagentur Rheinland-Pfalz sowie „ZüriCityGPT“ für Zürich, die mit öffentlich zugänglichen regionalen Informationen „gefüttert“ wurden, um präzise Auskünfte zu geben ([19]). Auch Heidelbergs bereits erwähnter Chatbot Lumi greift auf ein umfangreiches KI-Modell zurück, um Benutzerfragen zu städtischen Themen in natürlich klingender Sprache zu beantworten ([19]). Generative KI wird ferner genutzt, um Freitext-Beiträge von Bürgern auszuwerten. So kann das Tool govocal Kommentare und Rückmeldungen aus Umfragen oder sozialen Medien automatisch nach Themen clustern und kurze Zusammenfassungen erstellen ([19]). Ähnlich funktioniert Zencity, das Rückmeldungen aus verschiedenen Quellen sammelt und analysiert, um Kommunen datenbasiert bei Entscheidungen zu unterstützen ([19]). Solche Anwendungen helfen Verwaltungen, Stimmungsbilder der Bevölkerung schneller zu erfassen, ohne dass Mitarbeitende jeden einzelnen Beitrag lesen müssen. Darüber hinaus liefert generative KI visuelle Inhalte: Im Projekt DutchCycling wird beispielsweise gezeigt, wie man per KI eine urbane Szenerie umgestalten kann. Gibt man die Adresse einer Straße ein, generiert die KI ein Bild dieser Straße mit begrünten Bereichen und Fahrradwegen – als Vision einer fahrradfreundlicheren Gestaltung ([19]). Planer können so schnell visualisieren, wie bestimmte Maßnahmen aussehen könnten, ohne erst aufwändige Grafiken von Hand zu erstellen. Generative Modelle dienen hier als Kreativwerkzeug zur Ideenfindung.

    ([19])In diesem Beispiel hat eine generative KI im Projekt DutchCycling eine Straße in Bonn virtuell in eine deutlich grünere, fahrradfreundlichere Umgebung verwandelt (rechts), ausgehend vom Originalzustand (links) ([19]). Solche Visualisierungen entstehen in Sekundenbruchteilen und demonstrieren, wie KI zur städtebaulichen Ideenfindung beitragen kann. Dennoch bleiben es Konzeptbilder – die konkrete Planung und Umsetzung muss weiterhin durch menschliche Fachleute erfolgen, die Machbarkeit, Kosten und lokale Gegebenheiten berücksichtigen. Generative KI liefert Anregungen und Entwürfe, ersetzt aber keine fundierte Expertise. Gleiches gilt für generierte Texte: Sie können Entlastung bieten (etwa als erste Entwurfsvorlage), bedürfen aber der kritischen Prüfung durch Verwaltungsmitarbeiter, bevor sie offiziell verwendet werden.

    3      Einsatzmöglichkeiten von KI & Chatbots in Verwaltungsprozessen

    Dank KI-Technologien lassen sich zahlreiche Routineaufgaben in der Verwaltung beschleunigen. Chatbots ermöglichen z.B. eine 24/7-Auskunft für Bürger – ohne Wartezeiten und unabhängig von Öffnungszeiten. Gemeinden wie Großenkneten oder Nordhorn setzen bereits digitale Assistenten auf ihren Websites ein, die häufige Fragen beantworten oder per Link auf die richtigen Informationen verweisen ([1]) ([2]). Dies erleichtert Bürgern den Zugang zu Dienstleistungen und entlastet gleichzeitig Mitarbeitende von repetitiven Auskunftspflichten. Moderne Chatbots können dabei sogar mehrsprachig agieren und so einen inklusiven Service bieten (im Fall Nordhorn in 124 Sprachen verfügbar) ([2]) ([2]). Wichtig ist, dass solche Angebote als Zusatzservice dienen – der persönliche Kontakt (Telefon oder Vor-Ort) bleibt weiterhin gewährleistet ([1]).

    Auch interne Verwaltungsprozesse profitieren von KI-Unterstützung. In vielen Kommunen werden derzeit Pilotprojekte umgesetzt, die zeigen, was möglich ist: So arbeitet die Stadt Oldenburg an einem Antragsassistenten, der Bürgern beim Ausfüllen von Formularen hilft, während Braunschweig zwei KI-Assistenzsysteme testet, die Mitarbeitern bei Recherche und Texterstellung unter die Arme greifen ([3]). Gleichzeitig kommt KI im Infrastruktur-Management zum Einsatz – etwa analysieren Algorithmen auf Basis von Smartphone-Fotos den Straßenzustand, um Schlaglöcher oder Risse automatisch zu erkennen (Pilotprojekte in Lüneburg, Goslar und andernorts) ([3]). Solche Anwendungen beschleunigen Arbeitsabläufe deutlich: Ein Beispiel ist Heilbronn, wo eingehende Papierpost mittels KI automatisch digitalisiert, klassifiziert und an die zuständigen Stellen verteilt wird. Dies verkürzt die Postlaufzeiten von mehreren Tagen auf wenige Sekunden, da Briefe nach dem Scannen per OCR unmittelbar erkannt und elektronisch zugeordnet werden ([4]) ([4]). Insgesamt lässt sich KI überall dort gewinnbringend einsetzen, wo große Informationsmengen verarbeitet oder wiederkehrende Abläufe bearbeitet werden – sei es in der Sachbearbeitung (z.B. Formulareingaben prüfen, Bescheide vorerfassen) oder im Bürgerkontakt (Anfragen beantworten, Termine vereinbaren). Wichtig ist eine genaue Prüfung, welche Prozesse geeignet sind, damit KI echten Mehrwert bringt und keine bloße Spielerei darstellt.

    4      Priorisierung nach Nutzen: Wo KI zuerst ansetzen sollte

    Um den größtmöglichen Nutzen aus KI-Projekten zu ziehen, sollte eine kleine Gemeinde die Einsatzfelder gezielt priorisieren. Besonders lohnend sind Bereiche, in denen hohe Arbeitsbelastung auf geringen Mehrwert einfacher Tätigkeiten trifft – hier kann KI die Mitarbeitenden entlasten und Kapazitäten für wichtigere Aufgaben freisetzen. Im Folgenden die wichtigsten Prioritäten:

    • Entlastung der Mitarbeitenden: Setzen Sie KI dort ein, wo Fachkräfte von Routineaufgaben befreit werden können. Angesichts des Fachkräftemangels im öffentlichen Dienst gewinnen Technologien wie Chatbots an Bedeutung, um z.B. das Telefonaufkommen zu reduzieren ([3]). Mitarbeiter verbringen weniger Zeit mit repetitiven Auskünften und können sich komplexeren Fällen widmen. Ein Beispiel: In Osnabrück übernimmt Chatbot „Toni“ bereits einen Teil der Bürgerkommunikation, sodass Sachbearbeiter sich stärker auf individuelle Anliegen konzentrieren können ([3]). Auch interne Abläufe mit hohem manuellem Aufwand – etwa Posteingang, Dateneingabe oder Aktenrecherche – sollten bevorzugt automatisiert werden, da hier die Entlastung am größten ist. So spart die automatisierte Postverteilung in Heilbronn pro Fachabteilung bis zu zwei Arbeitsstunden täglich ein ([4]) – Zeit, die für Bürgeranliegen oder anspruchsvollere Projekte genutzt werden kann.
    • Stärkung der Bürgernähe: KI sollte dort priorisiert werden, wo sie den Service für Bürgerinnen und Bürger unmittelbar verbessert. Ein virtueller Assistent, der rund um die Uhr ansprechbar ist, erhöht die Bürgerzufriedenheit deutlich – viele Bürger bevorzugen inzwischen sogar einen KI-gestützten Onlineservice, wenn sich dadurch Wartezeiten oder starre Öffnungszeiten vermeiden lassen ([5]). Durch schnelle, jederzeit verfügbare Antworten demonstriert die Verwaltung Bürgerorientierung. Außerdem ermöglicht KI einen barrierearmen Zugang: Mehrsprachige Chatbots oder automatische Übersetzungen senken Sprachhürden und machen Verwaltungsinfos für alle zugänglich ([2]). Wichtig ist hier die Verzahnung mit klassischen Kanälen – digitale Angebote sollten das Serviceportfolio erweitern und bürgerfreundlicher machen, ohne den persönlichen Kontakt komplett zu ersetzen (Prinzip: „digital, wo immer möglich, persönlich, wo erforderlich“ ([6])).
    • Hohe Automatisierungspotenziale: Priorisieren Sie Prozesse, die häufig, standardisiert und datengetrieben sind, denn hier erzielt KI die größte Wirkung. Beispiele sind Meldebescheinigungen, Formularbearbeitungen, Terminvereinbarungen oder die Verarbeitung von Anträgen, bei denen immer wieder gleiche Prüfungen anfallen. Solche Vorgänge lassen sich oft zu einem großen Teil automatisieren, wodurch Bearbeitungszeiten und Fehlerraten sinken. Gleichzeitig sind diese Bereiche skalierbar – eine einmal implementierte KI-Lösung (etwa zur Vorausfüllung von Formularfeldern oder zur Kategorisierung von E-Mails) kann für Hunderte von Vorgängen pro Woche angewendet werden. Dadurch werden auch demografische Herausforderungen abgefedert: Wenn in Zukunft weniger Personal zur Verfügung steht, helfen automatisierte Prozesse dabei, das Service-Level zu halten. Aus Sicht mancher Kommunalvertreter führt an dieser Automatisierung kein Weg vorbei – so betont ein Vertreter der Gemeinde Hude, dass man „nicht drumherum kommen“ wird, KI-Assistenzsysteme einzuführen, um den demografischen Wandel und den steigenden Arbeitsaufwand zu bewältigen ([1]).

    Zusammengefasst: Beginnen Sie mit KI-Projekten dort, wo schnell spürbare Entlastung für Mitarbeiter und direkter Mehrwert für Bürger entstehen. Diese „Low Hanging Fruits“ schaffen Erfolgserlebnisse und Akzeptanz, die den weiteren Digitalisierungsprozess beflügeln.

    4.1     Prio 1:  Entlastung der Mitarbeitenden

    Praxisbeispiele: Die öffentliche Verwaltung steht vor einer massiven Personalnot – bis 2030 könnten rund 18 % der Stellen unbesetzt sein, was bereits zu Effizienzverlusten und sinkender Servicequalität führt​[2]. KI-Projekte zielen daher zuerst darauf ab, Beschäftigte von Routineaufgaben zu entlasten. So hat die Stadt Bad Oeynhausen 2023 einen KI-Chatbot eingeführt, der häufige Bürgeranfragen zu Steuern, Bürgerbüro oder Standesamt automatisch beantwortet. Allein im Steuerbereich reduzierte der Chatbot die Zahl der telefonischen Anfragen um etwa 20 %, was die Sachbearbeiter spürbar entlastete​[3]. Ähnlich setzt der Landkreis Traunstein auf Robotic Process Automation (RPA): Hier werden repetitive Verwaltungsprozesse automatisiert, sodass Mitarbeitende mehr Zeit für anspruchsvollere Aufgaben gewinnen​[2]. Internationale Beispiele unterstreichen diesen Effekt: Die Stadt Kopenhagen hat mit einer Kombination aus unbeaufsichtigten und assistierten Software-Robotern bereits 75 Prozesse automatisiert. In einem Fall (Zusammenstellung von Auskünften für Bürger) konnte ein RPA-„Roboter“ die Bearbeitungszeit halbieren – diese eine Automation spart in einem Fachbereich jährlich rund 8.500 Arbeitsstunden ein​[4]. Die dortigen Verantwortlichen berichten von spürbar höherer Arbeitszufriedenheit bei den Beschäftigten, weil monotone Tätigkeiten wegfallen​[4].

    Geeignete KI-Lösungen und Werkzeuge: Für die Entlastung der Mitarbeiter haben sich RPA-Plattformen bewährt, um regelbasierte Routineprozesse zu übernehmen (z. B. Dateneingaben, Abgleich von Formularfeldern oder Bescheiderstellung). Marktübliche RPA-Tools (wie UiPath, Blue Prism oder Automation Anywhere) können ohne tiefe Programmierkenntnisse genutzt und an Fachverfahren angebunden werden. Ergänzend kommen Dokumentenanalyse-Systeme mit OCR zum Einsatz, etwa um eingehende Post automatisch zu verarbeiten. Beispielsweise scannt die Kreisstadt Bergheim alle Papierdokumente zentral ein und verwendet eine OCR-KI, die anhand von Schlüsselwörtern automatisch die zuständige Fachabteilung erkennt und das Schreiben elektronisch weiterleitet​[5]​[5]. Dadurch entfallen manuelle Sortierarbeiten nahezu vollständig. Auch große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 können intern helfen – etwa beim Vorformulieren von Standard-Schreiben, Übersetzen von Textbausteinen oder schnellen Recherchen in Gesetzestexten –, was Mitarbeitenden viel Zeit spart. Für häufige Bürgerkontakte bieten sich KI-Chatbots an, die einfache Anfragen selbst beantworten. Diese können als virtuelle Assistenz auf der Website oder sogar am Telefon dienen. Erste Kommunen arbeiten hier mit spezialisierten Plattformen, die auf Verwaltungsthemen trainiert sind (z. B. „Leo“ in Leonberg oder „Toni“ in Osnabrück)​[6]. Solche Chatbots lassen sich mittlerweile datenschutzkonform betreiben und über Wissensdatenbanken mit lokalem Verwaltungs-Know-how füttern. Ergänzend können Terminbuchungs-Assistenten eingesetzt werden, die Bürger online oder telefonisch durch die Terminvergabe führen – dies entlastet die Mitarbeiter im Bürgerbüro spürbar und reduziert Wartezeiten. Für E-Mail-Postfächer existieren KI-Werkzeuge, die Anfragen semantisch kategorisieren und zuständigen Personen zuordnen, sodass jede Mail schneller beim richtigen Sachbearbeiter landet. Insgesamt sollte die Auswahl der Tools stets zu den konkreten Prozessen passen: Standardisierte Massenprozesse (etwa Meldebescheinigungen, Antragsübernahmen ins Fachsystem, Rechnungsverarbeitung) sind ideale Kandidaten für RPA, während unstrukturierte schriftliche Anfragen oder Wissensfragen gut durch Chatbots und Sprachmodelle abgedeckt werden können.

    Langfristige strategische Bedeutung: Die Automation entlastet nicht nur akut – sie ist für kleine Kommunen ein Schlüsselfaktor, um trotz Fachkräftemangel handlungsfähig zu bleiben. Indem Routinearbeiten von digitalen Assistenten erledigt werden, können die begrenzten Personalressourcen effektiver eingesetzt werden​[2]. Mitarbeiter verbringen mehr Zeit mit wertschöpfenden Tätigkeiten wie Bürgerberatung, Fallentscheidungen oder Projektarbeit, statt mit Formulare abtippen oder Akten sortieren. Auf lange Sicht erhöht dies auch die Attraktivität der Verwaltung als Arbeitgeber, da sich die Jobs inhaltlich auf anspruchsvollere Aufgaben verlagern. Zudem bleiben wichtige Leistungen für Bürger selbst dann erhalten, wenn Stellen unbesetzt bleiben – die automatisierten Prozesse fangen Kapazitätsengpässe auf. Nicht zuletzt hilft KI-basiertes Wissensmanagement (z. B. automatische Dokumentation von Abläufen) dabei, Know-how zu bewahren, wenn erfahrene Mitarbeitende in Rente gehen​[2]​[2]. Kurzum: Die prioritäre Entlastung der Belegschaft durch KI sichert die Leistungsfähigkeit der Verwaltung und schafft Freiräume für notwendige Modernisierungsschritte. Dies legt ein starkes Fundament, um kommende Herausforderungen des demografischen Wandels besser zu meistern.

    4.2      Prio 2: Stärkung der Bürgernähe

    Praxisbeispiele: KI-Anwendungen, die direkt am Bürgerkontakt ansetzen, können Serviceabläufe niederschwelliger, schneller und bürgerfreundlicher gestalten. Viele Kommunen experimentieren daher mit Chatbots und digitalen Assistenten als erster Ansprechpartner. So bietet etwa die Stadt Erlangen einen KI-Chatbot auf ihrer Website an, der rund um die Uhr Fragen zur Stadtverwaltung beantwortet – und das in mehreren Sprachen für eine barrierearme Kommunikation​[7]. Bürger können beispielsweise zu jeder Tageszeit fragen: „Wie melde ich meinen Wohnsitz um?“ und erhalten sofort eine hilfreiche Antwort mit Verweis auf die richtigen Online-Formulare. Auch kleinere Städte wie Bad Oeynhausen haben positive Erfahrungen gemacht: Dort übernimmt der Chatbot „Colon Sültemeyer“ seit 2023 nicht nur Auskünfte, sondern ermöglicht es Bürgern, bestimmte Vorgänge vollständig online selbst zu erledigen. Ein Beispiel ist die Anmeldung zur Hundesteuer, die über den Chatbot Schritt für Schritt dialogbasiert durchgeführt werden kann​[3]– ohne Formularvordrucke oder Wartezeit am Schalter. Die Resonanz ist zweifach positiv: Zum einen erreichen die Bürger ihr Ziel einfacher und oft schneller, zum anderen berichten Verwaltungen von einer spürbaren Reduktion an Rückfragen und persönlichen Vorsprachen​[3]. In Osnabrück hilft Chatbot „Toni“ in der Bürgerkommunikation; weitere Städte in Niedersachsen (z. B. Hildesheim, Wolfsburg) bereiten ähnliche Assistenten vor​[6]. Darüber hinaus zeigen Pilotprojekte wie in Oldenburg oder Bonn, dass KI Bürgernähe auch beim Ausfüllen von Online-Anträgen verbessern kann: Ein intelligenter Antragsassistent prüft Eingaben in Echtzeit, gibt verständliche Hilfestellung und füllt Felder vorab, was Fehlangaben reduziert und Bürgern lästige Bürokratie vereinfacht. Schließlich setzen einige Kommunen auf KI-gestützte Sprachassistenten am Telefon, um den Bürgerservice außerhalb der Öffnungszeiten zu erweitern. So testet die Stadt Gelsenkirchen mit „EMMA“ eine digitale KI-Assistentin, die Anliegen via Telefon und Chat entgegennimmt und in einfachen Worten Auskünfte erteilt – perspektivisch soll sie Anliegen auch direkt bearbeiten können​[8]. Solche Beispiele verdeutlichen, dass KI-Systeme die Kommunikation auf Augenhöhe erleichtern können: Sie sind immer verfügbar, antworten konsistent und können Informationen in bürgerverständlicher Sprache aufbereiten.

    Geeignete technische Lösungen und Werkzeuge: An vorderster Stelle stehen hier Conversational AI-Lösungen. Dazu zählen Chatbot-Plattformen, die speziell für öffentliche Verwaltungen entwickelt wurden – oft mit integrierten Wissensdatenbanken zu städtischen Dienstleistungen. Diese Bots lassen sich über Websites, Messenger-Dienste oder Terminals im Rathaus bereitstellen. Moderne Systeme (z. B. auf Basis von GPT-4 oder dem deutschen Modell Luminous) ermöglichen es, auch frei formulierte Fragen zu verstehen und kontextgerecht zu beantworten. Wichtig ist eine Anbindung an aktuelle Informationsquellen (Verwaltungshomepage, Satzungen, FAQs), damit der Bot stets korrekte Auskünfte gibt. Für telefonische Anfragen kommen sprachgesteuerte Dialogsysteme zum Einsatz: Diese nutzen Spracherkennung (ASR) und Sprachsynthese, um ein Gespräch zu simulieren. Ein Anrufer könnte etwa per Spracheingabe einen Sperrmüll-Termin vereinbaren, den der Assistent direkt in den Kalender einträgt. Solche Telefon-Bots werden z.B. von Dienstleistern wie Dialogflow CX (Google) oder AWS Lex realisiert und können via Schnittstellen ans kommunale Terminmanagement angebunden werden. Ebenfalls sinnvoll sind KI-gestützte Terminbuchungssysteme für Online-Portale, die Bürgerwünsche (z. B. nächstmöglicher Termin für Personalausweis) interpretieren und automatisch passende Vorschläge zur Buchung anbieten. Ein weiterer wichtiger Baustein ist die Sprachvereinfachung durch KI: Spezialisierte Tools (wie Wortliga Plain oder SUMM AI) analysieren Amtstexte und übersetzen sie in Einfache Sprache, ohne den rechtlichen Gehalt zu verlieren​[9]. Dies erlaubt es, Bescheide oder Informationsschreiben bürgerfreundlicher zu formulieren. Die Effekte sind enorm – vereinfachte Briefe senken nachweislich die Rückfragenquote (in einem Fall um 30 % weniger Nachfragen auf ein Standardschreiben)​[9]. Daher sollten Kommunen solche KI-Dienste nutzen, um Webseiten und Formulare verständlicher zu machen. Ergänzend bieten manche Chatbot-Lösungen einen „Leichte-Sprache“-Modus an, der Antworten in besonders einfacher Ausdrucksweise liefert (wie der Chatbot INA beim Integrationsamt SH seit 2019 zeigt)​[10]​[10]. Alle diese Werkzeuge – von Chatbots über Sprachassistenten bis hin zur automatisierten Textvereinfachung – zielen darauf ab, die Interaktion mit der Verwaltung schneller, zugänglicher und bürgerzentrierter zu gestalten. Wichtig ist eine fortlaufende Erfolgskontrolle: Metriken wie Nutzerzufriedenheit, Antwortqualität, Nutzungsquote und durchschnittliche Bearbeitungszeit von Anliegen helfen, die Systeme iterativ zu verbessern.

    Langfristige strategische Bedeutung: Für kleine Kommunen ist Bürgernähe kein „Nice-to-have“, sondern zentral für Akzeptanz und Vertrauen der Einwohner. KI-Lösungen, die die Kommunikation verbessern, ermöglichen es der Verwaltung, auch bei wachsenden Anforderungen bürgerorientiert zu bleiben. Angesichts des demografischen Wandels müssen Verwaltungen sowohl die immer digitaleren Erwartungen jüngerer Generationen erfüllen, als auch älteren Bürgern den Zugang erleichtern. Ein 24/7-Chatbot oder ein sprachgesteuertes Informationsangebot kann hier Brücken bauen – technisch-affine Bürger schätzen die unmittelbare Verfügbarkeit, während etwa Senioren von klar verständlichen Erklärungen profitieren, ohne sich durch komplizierte Texte kämpfen zu müssen. Zudem hilft die Auswertung von Chatbot-Anfragen der Verwaltung, die Anliegen der Bürger besser zu verstehen: Welche Fragen tauchen häufig auf? Wo gibt es Unklarheiten oder Engpässe? Diese Datenbasis kann strategisch genutzt werden, um Dienstleistungen weiter zu verbessern. Langfristig steigert eine konsequente Bürgerfokussierung auch die Effizienz: Wenn Bürger dank einfacher Online-Dienste selbstständig Anträge stellen oder Informationen finden können, verringert sich der Aufwand pro Fall. Weniger Fehlanträge, weniger Nachfragen und kürzere Bearbeitungszeiten entlasten wiederum die Verwaltung – ein Kreislauf positiver Effekte. Darüber hinaus fördert ein sichtbar guter Bürgerservice die Standortattraktivität der Kommune: Einwohner bleiben der Gemeinde verbunden und äußern höhere Zufriedenheit, während Zuzügler die moderne, serviceorientierte Verwaltung zu schätzen wissen. Insgesamt zahlt die Priorität „Bürgernähe durch KI“ auf die Zukunftsfähigkeit der Kommune ein – sie schafft digitale Angebote auf Augenhöhe, die auch bei knapper Personaldecke hohe Servicequalität gewährleisten und niemanden von der Digitalisierung abhängen lassen.

    4.3     Prio 3: Hohe Automatisierungspotenziale

    Praxisbeispiele: Nicht alle Verwaltungsprozesse eignen sich gleichermaßen für KI – daher sollte man zunächst dort ansetzen, wo hohe Automatisierungspotenziale vorliegen, also Aufgaben mit vielen Standardabläufen und großem Volumen. Zahlreiche Kommunen konnten gerade in solchen Bereichen schnelle Erfolge verbuchen. Ein anschauliches Beispiel ist die Posteingangsverarbeitung: Jeden Tag gehen in Rathäusern Stapel von Anträgen, Briefen und Formularen ein, deren manuelle Verteilung sehr zeitaufwändig ist. Die Stadt Bergheim hat hier einen intelligenten Posteingang etabliert, bei dem sämtliche Papierpost zentral gescannt und elektronisch klassifiziert wird​[5]​[5]. Mustererkennung und KI-Regeln ordnen jedes Schreiben automatisch dem richtigen digitalen Postkorb (z. B. Wohnungsamt, Sozialverwaltung) zu, sodass es direkt von der zuständigen Stelle weiterbearbeitet werden kann. Fehlerhafte Zuordnungen lernt das System schrittweise selbst zu korrigieren. Das Resultat: Eine durchgängige digitale Poststelle, die enorme Zeitgewinne bringt und Fehlerquoten senkt​[5]​[5]. Mitarbeiter, die früher täglich Poststücke sortierten, können nun in der gleichen Zeit deutlich mehr Anfragen sachlich bearbeiten. Ein anderes Feld mit hohem Automatisierungsertrag sind Melde- und Antragsprozesse. In Traunstein wurde z. B. prototypisch untersucht, welche Verwaltungsakte komplett automatisiert erledigt werden könnten – etwa die Übernahme von Formular-Daten in Fachverfahren oder der Abgleich von Antragsangaben mit internen Registern​[11]​[11]. Einige Kommunen erproben KI-Unterstützung sogar bei Fachentscheidungen: Im Kreis Traunstein wird erwogen, Planungsunterlagen künftig teils automatisch prüfen zu lassen und routinemäßige Antragsbescheide per KI-Assistenz zu erstellen​[2]. So sollen Beschäftigte von Massenvorgängen entlastet werden und mehr Zeit für komplizierte Fälle haben. International zeigt etwa die skandinavische Verwaltung, wohin die Reise gehen kann: Stadt Kopenhagen hat im Sozialwesen RPA-Roboter implementiert, die zehntausende Vorgänge (z. B. Bescheiderstellung bei Anwohneranfragen) vollautomatisch abwickeln – hierdurch können Anfragen auch außerhalb der Öffnungszeiten erledigt werden, was den Bürgern schnellere Ergebnisse liefert​[4]. In den Niederlanden gibt es Projekte, die einfache Wohngeld- oder Sozialhilfeanträge automatisiert bewilligen, sofern alle Kriterien erfüllt sind, während kompliziertere Fälle an Mitarbeitende übergeben werden. Diese Praxisbeispiele verdeutlichen: Gerade hoch standardisierte oder datengetriebene Prozesse bieten kurzfristig das größte Nutzenpotenzial durch KI, da hier mit relativ geringem Aufwand spürbare Verbesserungen in Geschwindigkeit und Qualität erzielt werden können.

    Geeignete technische Lösungen und Werkzeuge: Im Zentrum stehen hier Intelligent Automation-Lösungen, also die Kombination klassischer Prozessautomatisierung mit KI-Modulen. Ein bewährtes Werkzeug ist RPA (Robotic Process Automation) für End-to-End-Abläufe: Dabei agieren Software-Roboter wie virtuelle Mitarbeiter, die Benutzeroberflächen bedienen oder Daten zwischen Systemen übertragen. Ergänzt man RPA mit KI, können auch unstrukturierte Inputs verarbeitet werden – etwa mithilfe von Intelligent Document Processing (IDP). Solche IDP-Tools nutzen OCR und Machine Learning, um Inhalte aus Dokumenten auszulesen (z. B. Freitextfelder, eingescannten PDFs) und diese direkt weiterzuverarbeiten. Für den digitalen Posteingang kommen oft ECM-Systeme (Enterprise-Content-Management) mit KI-Modul zum Einsatz, die eingehende Briefe oder E-Mails anhand von Schlüsselbegriffen und Absenderdaten klassifizieren. Beispiel: Eine KI erkennt im Text Begriffe wie „Geburtsurkunde“ oder „Beglaubigung“ und leitet das Dokument automatisch an das Standesamt weiter. Moderne Systeme lernen aus Korrekturen: Wenn ein Schreiben falsch zugeordnet wurde und manuell verschoben wird, passt der Algorithmus seine Regeln an (Stichwort Machine Learning im Posteingang). Des Weiteren lohnt sich der Einsatz von Fachverfahren mit integrierter KI-Entscheidungslogik. Einige Softwarelösungen für Kommunen (z. B. im Sozialbereich oder Bauantragsmanagement) bieten bereits KI-Module, die Anträge gegen hinterlegte Regelwerke prüfen. So kann das System bei eindeutiger Sachlage automatisch einen Bescheidentwurf erstellen, den der Sachbearbeiter nur noch freigeben muss. Für Prozesse mit vielen Medienbrüchen empfiehlt sich auch Process Mining vorab: Damit lassen sich Engpässe identifizieren und Bereiche mit hohem Volumen erkennen, die für Automation priorisiert werden sollten. Chatbots und virtuelle Assistenten spielen ebenfalls eine Rolle – nicht nur im Bürgerservice, sondern auch intern. Ein KI-Assistent kann z. B. Mitarbeiteranfragen an die Personalabteilung automatisiert beantworten (Urlaubsanspruch, Formulardownloads etc.) oder im IT-Support als First-Level-Hilfe dienen, was Personal einspart. Abschließend sind Schnittstellen-Plattformen wichtig, um KI-Lösungen in die kommunale IT-Landschaft zu integrieren. Viele Hersteller bieten sogenannte Low-Code Automatisierungsplattformen an, mit denen sich ohne große Programmierung Workflows orchestrieren lassen – ideal, um zügig Pilotprojekte mit hohem Automatisierungsgrad umzusetzen. Wichtig ist, bei all diesen Tools auf Datenschutz und Nachvollziehbarkeit zu achten: Insbesondere KI-Entscheidungen (z. B. automatische Ablehnung eines Antrags) müssen transparent begründet und jederzeit von einem Menschen überprüfbar sein. Hier helfen Zertifizierungen (wie KI-Prüfsiegel) und klare Leitlinien.

    Langfristige strategische Bedeutung: Die Konzentration auf hoch automatisierbare Prozesse verschafft einer kleinen Kommune schnelle Digitalisierungsgewinne, die in Summe großen strategischen Wert entfalten. Einerseits werden unmittelbar Ressourcen frei, die an anderer Stelle – etwa in der Bürgerbetreuung oder bei komplexen Fällen – dringend gebraucht werden. Andererseits verbessert eine weitgehende Automatisierung standardisierter Abläufe die Servicegeschwindigkeit drastisch, was wiederum den Erwartungen der Bürger nach zügiger Bearbeitung entgegenkommt. Gerade vor dem Hintergrund steigender Fallzahlen (etwa mehr Anträge durch Rechtsansprüche oder sozialstaatliche Leistungen) kann eine Verwaltung mit Automatisierung skalieren, ohne für jede Mehrbelastung zusätzliches Personal vorhalten zu müssen. Langfristig entsteht so ein robuster „digitaler Grundbetrieb“, der selbst bei Personalwechsel oder Krisenzeiten zuverlässig läuft. Das reduziert Abhängigkeiten von Einzelpersonen und macht die Organisation insgesamt resilienter. Zudem sendet die Kommune ein Signal der Innovationsbereitschaft: Wer früh auf Automatisierung setzt, bleibt technologisch am Ball und kann neue Entwicklungen (etwa den Einsatz von KI für Prognosen oder Entscheidungsunterstützung) leichter adaptieren. Nicht zuletzt lassen sich mit den Einsparungen durch Automation (Zeit und Kosten) neue Projekte finanzieren, die wiederum der Bevölkerung zugutekommen – ein wichtiger Aspekt in angespannten kommunalen Haushalten. Natürlich darf der Change-Management-Aspekt nicht vernachlässigt werden: Die Belegschaft muss von Anfang an eingebunden werden, damit Akzeptanz entsteht und das Know-how zur Steuerung der KI-Systeme intern aufgebaut wird. Doch wenn dies gelingt, wird die Automatisierung zum Motor der Verwaltungsmodernisierung: Routineprozesse laufen effizient im Hintergrund, während sich die Verwaltung aktiv den strategischen Zukunftsaufgaben widmen kann. Diese Priorität schafft somit die technische Basis, auf der die anderen Vorhaben (Mitarbeiterentlastung und Bürgerorientierung) nachhaltig aufbauen können.

    5      Kostenersparnis & Effizienzsteigerung durch KI

    Ein zentraler Treiber für den KI-Einsatz ist das Potential, Kosten zu sparen und die Effizienz zu steigern. Durch Automatisierung und intelligente Assistenz können Verwaltungsprozesse schneller und mit weniger personellem Aufwand ablaufen, was sich mittelfristig in erheblichen Einsparungen niederschlägt. Aktuelle Analysen beziffern dieses Potenzial eindrucksvoll: Laut einer Studie von IW Consult könnten routinemäßige KI-Anwendungen in der öffentlichen Verwaltung Produktivitätsgewinne im Gegenwert von bis zu 23,9 Milliarden Euro über zehn Jahre erzielen ([7]). Diese Summe ergibt sich aus der Zeitersparnis, die Mitarbeiter durch KI-Unterstützung bei Routineaufgaben erzielen und anderweitig für produktive Tätigkeiten nutzen könnten. Anders formuliert: Jeder investierte Euro in KI kann ein Vielfaches an Wertschöpfung zurückgeben, indem Arbeitszeit effizienter eingesetzt wird.

    Auch auf kommunaler Ebene zeigen Beispiele, wie konkrete Einsparungen erreicht werden. Die KI-gestützte Posteingangsverarbeitung in Heilbronn spart pro Tag mehrere Stunden manueller Sortierarbeit ein ([4]) – hochgerechnet auf ein Jahr und mehrere Abteilungen bedeutet dies eine spürbare Reduzierung von Personalkosten oder Überstunden in diesem Bereich. Ein weiterer Effekt ist die Vermeidung von Doppelarbeit und Medienbrüchen: Wenn Bürgerdaten einmal digital erfasst und von KI weiterverarbeitet werden, entfallen Kosten für manuelle Übertragung oder Korrektur. Zudem können Fehlerkosten gesenkt werden – eine KI, die Formulare auf Vollständigkeit prüft, verhindert z.B. zeitraubende Rückfragen aufgrund fehlender Angaben.

    Neben der direkten Zeit- und Kostenersparnis bietet KI auch Skaleneffekte bei gemeinsamer Nutzung. So hat das Land Niedersachsen zusammen mit Hamburg den KI-Assistenten „LLMoin“ eingeführt – ein auf GPT-4 basierendes Textassistenzsystem für Verwaltungsmitarbeiter ([8]) ([8]). Dieses Tool wird zentral betrieben und kann von mehreren Ländern und Kommunen nachgenutzt werden. Durch solche Kooperationen entstehen Synergien, die die Entwicklungs- und Betriebskosten pro Teilnehmer senken. „LLMoin“ speichert Eingaben und Dokumente ausschließlich in einem zertifizierten Rechenzentrum des IT-Dienstleisters Dataport und erfüllt damit die hohen Datenschutzanforderungen des öffentlichen Sektors ([8]). Gleichzeitig zeigt es, dass moderne KI-Werkzeuge dank Nachnutzungsmodellen rasch in öffentlichen Verwaltungen ankommen können – ohne dass jedes Rathaus eigene teure Insellösungen entwickeln muss. Für kleine Gemeinden bedeutet dies: Man kann auf bestehende Lösungen zurückgreifen (z.B. KI-Plattformen, die von Land oder Zweckverbänden angeboten werden) und so Kosten und Ressourcen schonen.

    Nicht zuletzt eröffnen KI und Digitalisierung Chancen, Fixkosten in variable Kosten zu verwandeln. Anstatt etwa für Spitzenzeiten zusätzliches Personal vorzuhalten, kann ein Chatbot bei hohem Anfragevolumen einfach mehr Sessions parallel bedienen, ohne zusätzliche Kosten pro Interaktion zu verursachen. Verwaltungsleistungen werden somit skalierbarer und ressourceneffizienter. Wichtig ist allerdings, die Initialkosten von KI-Projekten realistisch zu planen und Fördermöglichkeiten zu nutzen (siehe Abschnitt 6), damit die Kostenersparnis mittelfristig tatsächlich zum Tragen kommt.

    6      Datenschutz & rechtliche Rahmenbedingungen

    Der Einsatz von KI in einer Kommunalverwaltung muss zwingend die geltenden Datenschutz- und Rechtsvorschriften einhalten. Besonders die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) setzt hier enge Leitplanken: Personenbezogene Daten dürfen nur auf rechtmäßiger Grundlage verarbeitet werden, und Prinzipien wie Datenminimierung, Zweckbindung, Transparenz und Integrität der Verarbeitung sind strikt zu beachten ([9]). KI-Systeme arbeiten häufig mit großen Datenmengen – das stellt die Verwaltung vor die Herausforderung sicherzustellen, dass dabei keine sensiblen Informationen unzulässig verwendet oder gespeichert werden ([10]). In der Praxis bedeutet dies: Schon bei der Planung eines KI-Projekts ist der behördliche Datenschutzbeauftragte einzubeziehen, es sollte eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA) geprüft werden und technische Maßnahmen wie Anonymisierung oder Pseudonymisierung sensibler Daten sollten umgesetzt werden, wo immer möglich.

    Speziell in Niedersachsen hat der Landesdatenschutzbeauftragte betont, dass ein klarer Rechtsrahmen für den KI-Einsatz in der Verwaltung nötig ist ([10]). Aktuell erarbeitet ein Expertenkreis aus Verwaltung, Wissenschaft und Wirtschaft im Auftrag des LfD Niedersachsen Richtlinien für den verantwortungsvollen KI-Einsatz in Verwaltung und Wirtschaft ([9]) ([9]). Diese sollen dem Landtag vorgelegt werden und ggf. in zukünftige Landesregelungen einfließen ([9]). Bis solche spezifischen Regelungen greifen, gilt: Bundesrecht (insb. DSGVO und Bundesdatenschutzgesetz) sowie bestehende Landesgesetze (z.B. Niedersächsisches Datenschutzgesetz und E-Government-Gesetz) müssen konsequent angewendet werden. Dazu gehört auch, die besondere Zweckbindung von Verwaltungsdaten zu respektieren – Daten, die z.B. für einen Bauantrag erhoben wurden, dürfen nicht ohne Weiteres für einen KI-gestützten Bürgerchat zweckentfremdet werden, es sei denn eine gesetzliche Grundlage oder Einwilligung erlaubt dies.

    Ein zentrales Thema ist die Datensicherheit und -souveränität bei KI-Tools. Cloudbasierte KI-Dienste (etwa große Sprachmodelle) dürfen nur genutzt werden, wenn sichergestellt ist, dass die Daten in der EU verbleiben und vertraglich geschützt sind. Ein Best-Practice-Beispiel ist hier der oben erwähnte Dienst LLMoin: Anders als frei zugängliche KI-Services speichert dieser Assistent alle Nutzerdaten ausschließlich in einem behördlich kontrollierten Rechenzentrum und verhindert so, dass vertrauliche Informationen nach außen gelangen ([8]). Für Kommunen bedeutet das, bevorzugt auf DSGVO-konforme KI-Lösungen zu setzen – idealerweise Open-Source- oder in Deutschland gehostete Systeme – oder entsprechende Auftragsverarbeitungsverträge mit Anbietern abzuschließen, die den strengen Anforderungen genügen.

    Neben dem Datenschutz sind weitere rechtliche Aspekte zu beachten: Die Verwaltungsverfahrensgesetze verlangen z.B., dass Bescheide begründet sein müssen – wenn KI bei einer Entscheidung mithilft, muss das Ergebnis nachvollziehbar bleiben. Vollautomatisierte Entscheidungen, die in Rechte der Bürger eingreifen, sind laut DSGVO Artikel 22 nur unter bestimmten Bedingungen zulässig (etwa mit ausdrücklicher Einwilligung oder bei gesetzlicher Erlaubnis). In der Praxis sollte daher immer ein Mensch in der Kontrolle bleiben, insbesondere bei sensiblen Entscheidungen (z.B. Ablehnung eines Antrags). Es ist ratsam, Transparenz gegenüber den Bürgern zu wahren: Wenn ein Chatbot genutzt wird, sollte er sich als solcher zu erkennen geben. Und wenn KI bei der Antragsbearbeitung eingesetzt wird, sollte der Bürger zumindest in allgemeiner Form informiert sein (Stichwort: transparenter Bürgerkontakt).

    Abschließend gilt: Rechtskonformer KI-Einsatz erfordert technische und organisatorische Maßnahmen. Schulen Sie die Mitarbeitenden in Datenschutzfragen, etablieren Sie interne Richtlinien für den Umgang mit KI (etwa welche Daten eingegeben werden dürfen und welche nicht) und beobachten Sie die Weiterentwicklung des Rechtsrahmens. Niedersachsen geht hier mit gutem Beispiel voran, indem es „Menschenzentrierte KI“-Leitlinien entwickelt – diese betonen, dass KI dem Menschen dienen muss und ethisch sowie rechtlich vertretbar eingesetzt werden soll ([9]). Wenn Kommunen diese Prinzipien von Anfang an berücksichtigen, lassen sich Innovation und Datenschutz in Einklang bringen.

    7      Risiken von KI in der Verwaltung

    Trotz aller Chancen stößt KI aktuell an verschiedene Grenzen und birgt Risiken, derer sich eine Kommune bewusst sein muss. Erstens ist KI kein Allheilmittel für jede Aufgabe. Experten warnen davor, zu glauben, dass sich beliebige Verwaltungsprobleme einfach auf KI übertragen lassen – häufig scheitert dies an der Datenlage oder an der Komplexität des Einzelfalls ([11]). KI-Systeme lernen aus vergangenen Datenmustern; liegen für einen sehr speziellen Anwendungsfall (etwa eine seltene Sonderaufgabe im Rathaus) nicht genug Trainingsdaten vor, wird die KI hier keine verlässlichen Ergebnisse liefern ([11]). Ein Praxisbeispiel: Die Gemeinde Mühltal in Hessen nutzt KI, um Straßenschäden zu erkennen, doch ganz ohne Menschen geht es nicht – das System erfasst z.B. keine Gehwege, sodass Mitarbeiter weiterhin vor Ort kontrollieren müssen ([11]). KI kann also derzeit oft unterstützen, aber nicht vollständig ersetzen.

    ([3]) Ein Mitarbeiter der Stadtverwaltung Braunschweig nutzt KI, um den Straßenzustand am Bildschirm zu bewerten ([3]). Fehleranfälligkeit und Intransparenz gehören zu den größten Risiken beim KI-Einsatz. Selbst fortgeschrittene KI-Modelle (z.B. Chatbots auf Basis neuronaler Netze) können gelegentlich falsche oder irreführende Informationen liefern. In einer Gemeinde kann das fatale Folgen haben – man stelle sich vor, ein Bürgerchatbot gibt eine falsche Auskunft zu Fristen oder Gebühren. Genau diese Sorge äußerte etwa die Verwaltung in Hatten: „Wenn falsche Informationen rausgehen, ist das nicht gut.“ ([1]). Solche Fehler können das Vertrauen der Bürger in die digitalen Angebote erschüttern. Hinzu kommt, dass die Entscheidungswege vieler KI („Black Box“) schwer nachvollziehbar sind. Wenn ein Algorithmus eine bestimmte Eingabe unerwartet ablehnt oder kategorisiert, können Verwaltung und Bürger oft nicht ohne Weiteres nachvollziehen, warum. Dieses Problem der mangelnden Erklärbarkeit erschwert es, KI-Ergebnisse im Zweifelsfall zu begründen oder anzufechten. Daher ist es wichtig, KI-Anwendungen so transparent wie möglich zu gestalten – etwa indem Entscheidungsregeln offengelegt werden, sofern es sich um wissensbasierte Systeme handelt, oder zumindest die Kriterien dokumentiert werden, nach denen ein ML-Modell trainiert wurde ([9]).

    Ein weiteres Risiko ist die Übertragung von Verzerrungen und Bias. KI übernimmt Muster aus Daten und kann vorhandene Vorurteile (etwa bei der Sprache oder bei Entscheidungsdaten) ungewollt verstärken. In der Verwaltung könnte dies z.B. bedeuten, dass bestimmte Formulierungen in Anträgen systematisch besser bewertet werden als andere, ohne sachlichen Grund. Hier ist menschliche Aufsicht nötig, um solche Schieflagen früh zu erkennen und gegenzusteuern. Generell zeigt sich: Eine rein automatisierte Verwaltungsentscheidung ohne menschliche Prüfung am Ende wird von der Bevölkerung kritisch gesehen – 61 % der Deutschen haben Angst, dass in Behörden irgendwann KI ohne menschliche Beteiligung Entscheidungen trifft ([5]). Diese Sorge muss ernst genommen werden, indem man transparent macht, dass letztinstanzlich immer ein Mensch Verantwortung trägt.

    Risiken bestehen auch in Bezug auf die Akzeptanz und soziale Wirkung. Nicht alle Bürger – und auch nicht alle Mitarbeiter – werden sofort bereit sein, KI-Lösungen zu nutzen. Einige ältere oder weniger technikaffine Personen bevorzugen weiterhin den persönlichen Service. Wenn die Einführung von KI dazu führt, dass persönliche Kontaktmöglichkeiten abgebaut würden, könnte das zu berechtigter Kritik führen. So hatte etwa die Gemeinde Wardenburg anfänglich Bedenken gegenüber Chatbots, weil man den „persönlichen Kontakt mit den Bürgern behalten“ wollte ([1]). Die Lehre daraus: KI darf den Zugang zur Verwaltung nicht versperren, sondern muss ihn erweitern. Parallelangebote sind wichtig – wer nicht mit dem Chatbot klarkommt, muss weiterhin jemanden telefonisch erreichen können. Außerdem sollte die Einführung intern gut kommuniziert werden, um Ängste bei Mitarbeitern abzubauen (Stichwort Jobverlust oder Überforderung durch neue Technik). Hier hilft es zu betonen, dass KI ein Assistenzwerkzeug ist, das langweilige Routinearbeiten abnimmt, während die anspruchsvollen Tätigkeiten weiterhin den Menschen vorbehalten bleiben.

    Wie lassen sich diese Risiken minimieren? Zum einen durch gründliche Tests und schrittweise Einführung. Bevor ein KI-System „scharf“ geschaltet wird, sollte es intern mit realistischen Daten erprobt und auf Fehlerquellen geprüft werden. Feedbackschleifen sind essenziell: Ein lernender Chatbot wie „Tuter“ in Nordhorn verbessert sich mit jeder Nutzung – die Stadt fordert die Bürger aktiv auf, Feedback im Chatfenster zu geben, um die Servicequalität zu steigern ([2]). Dieses Feedback muss ausgewertet und ins Training zurückgespielt werden. Zum anderen sollten klare Eskalationsmechanismen etabliert werden: Wenn die KI unsicher ist oder der Bürger unzufrieden, muss nahtlos ein Mensch übernehmen können. Schließlich ist auch die rechtliche Absicherung eine Form der Risikominimierung – wenn Prozesse so gestaltet sind, dass formell der menschliche Sachbearbeiter den finalen Bescheid erlässt, bleibt die Haftung und Verantwortung eindeutig, selbst wenn vorher KI-Unterstützung im Spiel war.

    In Summe gilt: Sich der aktuellen Grenzen von KI bewusst zu sein, ist Teil einer verantwortungsvollen Digitalisierungsstrategie. Mit sorgfältiger Planung, Kontrolle und Korrekturmechanismen können viele Risiken beherrscht werden, doch eine kritische Begleitung des KI-Einsatzes bleibt dauerhaft notwendig.

    8      Quick-Wins & Umsetzungsschritte

    Für den erfolgreichen Start mit KI in der Verwaltung empfiehlt es sich, klein anzufangen und schnell lernbare Erfolge (“Quick Wins”) zu erzielen. Folgende Maßnahmen lassen sich kurzfristig realisieren und dienen als Grundstein für eine umfassendere Digitalstrategie:

    • Ist-Analyse und Zielsetzung: Zu Beginn sollte die Gemeinde einen Digitalisierungs-Check durchführen, um den Status quo der Verwaltungsprozesse zu erfassen. Identifizieren Sie dabei Pain Points (z.B. lange Bearbeitungszeiten, hohes Anfrageaufkommen) und prüfen Sie, wo KI oder Automatisierung sofort Abhilfe schaffen könnten. Die Gemeinde Dötlingen etwa plant einen solchen Digital-Check, um den aktuellen Stand und mögliche Verbesserungen auszuloten ([1]). Aus einer klaren Bestandsaufnahme lassen sich konkrete Ziele ableiten – etwa “Wir möchten die Beantwortung von Bürgeranfragen beschleunigen” oder “Wir wollen den Posteingang digitalisieren”.
    • Pilotprojekt(e) auswählen: Suchen Sie sich ein überschaubares erstes KI-Projekt mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit. Ein FAQ-Chatbot auf der Website ist beispielsweise ein typischer Quick-Win – die Technologie ist ausgereift, Implementierungen sind in anderen Kommunen erprobt, und der Nutzen (24/7-Bürgerservice) ist unmittelbar sichtbar. Alternativ könnte ein internes Projekt gewählt werden, z.B. die automatische Dokumentenablage oder ein Terminbuchungs-Assistent für das Einwohnermeldeamt. Wichtig ist, das Pilotprojekt klar zu begrenzen (zeitlich und vom Umfang her) und Erfolge messbar zu machen (z.B. Reduktion der Telefonanfragen um X % in 3 Monaten). Ein erfolgreiches Pilotprojekt schafft Akzeptanz bei Mitarbeitern und Bürgern und generiert politisches Momentum für weitere Digitalisierungsinitiativen.
    • Bestehende Lösungen nutzen (Technologieoffenheit): Technologieoffen bedeutet nicht, alles neu erfinden zu müssen, sondern die passendste verfügbare Lösung einzusetzen. Schauen Sie nach bereits erprobten Tools, idealerweise Open-Source oder von öffentlichen IT-Dienstleistern bereitgestellt. Beispiele: Ein Chatbot muss nicht von Grund auf neu entwickelt werden – Lösungen wie der Nordhorner Chatbot „Tuter“ wurden in Zusammenarbeit mit IT-Firmen erstellt und durch das Förderprogramm Zukunftsräume Niedersachsen unterstützt ([2]). Solche Partnerschaften ermöglichen es auch kleineren Kommunen, schnell von erprobter Technik zu profitieren. Ebenso stellt das Land oder kommunale IT-Dienstleister oft Basisdienste bereit (etwa NLP-Sprachanalyse oder OCR-Module für Scans), die Sie einfach adaptieren können. Nutzen Sie Förderprogramme von Land, Bund oder EU, um finanzielle Hürden zu senken – neben Zukunftsräume gibt es z.B. Bundesmittel für Smart-City-Modellprojekte oder EU-Förderungen für digitale Daseinsvorsorge. Damit kann oft ein Großteil der Projektkosten abgedeckt werden.
    • Mitarbeiter und Bürger einbinden: Die Einführung von KI gelingt am besten, wenn die Betroffenen von Anfang an mitgenommen werden. Schaffen Sie Akzeptanz bei den Mitarbeitenden, indem Sie transparent kommunizieren, welche Aufgaben die KI übernehmen soll und wie sich ihre eigene Arbeit verändern wird. Bieten Sie Schulungen an – z.B. kleine Workshops, um Berührungsängste abzubauen und die Funktionsweise der neuen Tools zu erklären (ein informierter Mitarbeiter wird KI eher als Hilfe denn als Bedrohung sehen). Ebenso wichtig ist die Bürgerbeteiligung: Holen Sie Feedback der Bürger zu digitalen Services ein und zeigen Sie, dass deren Meinung zählt. Großenkneten und Nordhorn haben kreative Wege gefunden, die Bevölkerung einzubinden – Großenkneten rief einen Ideenwettbewerb für das Avatar-Design ihres Chatbots aus ([1]), Nordhorn ließ die Bürger über den Namen „Tuter“ mitentscheiden und knüpfte an eine lokale Tradition an ([2]). Solche Aktionen steigern die Identifikation der Bürger mit dem neuen Service und fördern dessen Nutzung. Generell sollte bei jedem neuen digitalen Angebot gelten: Nutzerfreundlichkeit zuerst – testen Sie mit echten Bürgern, ob z.B. der Chatbot die richtigen Antworten liefert und die Online-Formulare verständlich sind.
    • Schrittweise Ausweitung & Kooperation: Nach den ersten Quick-Wins sollte die Gemeinde einen Fahrplan haben, wie KI sukzessive in weiteren Bereichen zum Einsatz kommen kann. Priorisieren Sie gemäß Punkt 2 (Nutzen) und erstellen Sie ggf. eine Roadmap. Sie müssen dabei nicht alles allein stemmen: Tauschen Sie sich mit anderen Kommunen aus (z.B. im Niedersächsischen Städtetag oder über Digitalkonferenzen wie die Smart Country Convention) und lernen Sie von Best Practices. International kann ein Blick nach Estland oder Lettland hilfreich sein, wo die digitale Verwaltung bereits sehr weit ist und der Grundsatz „digital, wo immer möglich, persönlich, wo erforderlich“ erfolgreich gelebt wird ([6]). Denken Sie auch an Kooperationen im eigenen Landkreis oder der Region – eventuell lässt sich ein KI-Projekt gemeinsam durchführen (z.B. ein gemeinsamer Chatbot für mehrere Samtgemeinden, um Kosten zu teilen). Die Devise lautet: Skalierung und Wissenstransfer. Was woanders schon funktioniert, kann oft adaptiert werden, anstatt das Rad neu zu erfinden ([6]).

    Abschließend sollte die Handlungsempfehlung stets praxisnah bleiben: Setzen Sie auf Lösungen, die zu den technischen und personellen Fähigkeiten Ihrer Verwaltung passen, und behalten Sie die Bedürfnisse Ihrer Bürger im Fokus. Digitalisierung ist kein Selbstzweck – sie muss echten Nutzen stiften ([12]). Wenn Sie dieses Prinzip beherzigen, kann KI zu einem wertvollen Werkzeug werden, um Ihre Verwaltung bürgernäher, effizienter und zukunftsfähiger zu gestalten. Mit kleinen Schritten und klarer Strategie wird Ihre Gemeinde die Chancen der KI nutzen und gleichzeitig deren Risiken im Griff behalten – und damit als modernes Dienstleistungszentrum für Bürger und Mitarbeitende gleichermaßen profitieren.

    Quellen: Die Empfehlungen basieren auf aktuellen Studien, Presseberichten und praktischen Beispielen, u.a. aus Niedersachsen (z.B. NDR ([3]) ([3]), lokale Presse ([1]) ([1])), Branchenanalysen (Bitkom ([5]), IW-Consult ([7])) sowie Erfahrungswerten aus anderen Kommunen.

    9      Grenzen der KI

    Trotz aller Fortschritte ist zu betonen, dass es bislang keine „echte“ KI im Sinne einer allgemeinen, dem Menschen ebenbürtigen Intelligenz gibt. Was wir heute KI nennen, sind spezialisierte (schwache) KI-Systeme, die jeweils für eng definierte Aufgaben entwickelt wurden ([15]). Ein System, das über beliebige Themen hinweg denkt, lernt und handelt wie ein Mensch, existiert derzeit nicht – und wird von vielen Experten auch in absehbarer Zeit nicht erwartet. Aktuelle KI zeigt intelligentes Verhalten nur innerhalb ihres Trainings- und Einsatzbereichs. Es fehlt ein tieferes Verständnis der Inhalte: Selbst fortgeschrittene Modelle wie ChatGPT verfügen nicht über echtes Weltwissen oder Bewusstsein, sondern formen Antworten auf Basis von Wahrscheinlichkeiten aus gelernten Mustern ([16]). Das bedeutet, sie können zwar menschliche Sprache nachahmen oder Probleme lösen, die ihren Daten nach ähnlich gelagert sind, aber sie haben keinen allgemeinen „gesunden Menschenverstand“ und kein eigenständiges Denkvermögen außerhalb der Datenbasis.

    Gerade in der Behördendigitalisierung stößt KI deshalb an verschiedene Grenzen. Viele Verwaltungsaufgaben sind komplex, kontextabhängig und erfordern wertende Entscheidungen – etwas, das starre Algorithmen nur schwer leisten können. Zudem unterliegt der öffentliche Sektor strengen Vorgaben in Bezug auf Rechtssicherheit, Datenschutz und Transparenz, die den Einsatz von KI einschränken. Jede auf KI basierende Verwaltungsentscheidung muss für Bürger und Aufsichtsbehörden nachvollziehbar und überprüfbar bleiben ([18]). Black-Box-Modelle, deren Entscheidungslogik im Verborgenen liegt, sind hier problematisch. Wir müssen stets wissen, woher eine Information kommt und wer sie verantwortet – ganz gleich ob es um einen Wohngeldbescheid oder um die automatisierte Auswertung von Asylanträgen geht ([18]). Hinzu kommt, dass KI-Systeme nur so gut sind wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Verzerrte oder unvollständige Datengrundlagen können zu Fehlentscheidungen führen. So besteht die Gefahr, dass Algorithmen Vorurteile aus historischen Daten übernehmen und bestimmte Gruppen diskriminieren oder falsche Schlüsse ziehen ([13]). Entsprechend hoch sind die Anforderungen an die Datenqualität und -auswahl in der Verwaltung – in vielen Bereichen liegen derzeit noch nicht genug verlässliche, digitalisierte Daten vor, um KI flächendeckend einzusetzen. Schließlich darf der Datenschutz nicht vernachlässigt werden: Der Umgang mit Bürgerdaten ist gesetzlich streng geregelt. Datenschutz mag bisweilen als Hindernis erscheinen, schützt aber wesentliche Grundrechte und darf auch durch KI nicht außer Kraft gesetzt werden ([18]). Personenbezogene Informationen müssen also weiterhin mit größter Sorgfalt behandelt werden, was den Umfang des KI-Einsatzes limitiert (etwa beim Training von Modellen mit sensiblen Verwaltungsdaten). All diese Faktoren zeigen, dass KI in Behörden zwar unterstützend wirken kann, aber keinesfalls alle Prozesse und Entscheidungen übernehmen kann.

    Angesichts dieser Einschränkungen gibt es zahlreiche Aufgaben, die (noch) nicht zuverlässig automatisiert werden können:

    • Zwischenmenschliche Kommunikation und Empathie: KI fehlt die Fähigkeit, echte menschliche Gefühle nachzuempfinden oder auf individuelle Situationen empathisch einzugehen. Zwar können Chatbots einfache Dialoge führen, doch tiefgründige Gespräche mit emotionalen Nuancen bleiben Maschinen verwehrt – sie können weder echte Beziehungen aufbauen noch Mitgefühl zeigen ([20]). In sensiblen Bereichen (z. B. Sozialberatung oder Mitarbeiterführung) stoßen rein virtuelle Agenten deshalb an Grenzen.
    • Kreativität und Innovation: Während KI-Algorithmen Datenmuster analysieren und kombinieren können, fehlt ihnen der schöpferische Funke für wirklich bahnbrechende Ideen. Wirklich originelle Einfälle oder Erfindungen sind nach wie vor ein menschliches Privileg ([20]). KI kann nur auf bereits Gelerntes zurückgreifen; vollkommen Neuartiges (das über eine Rekombination von Bestehendem hinausgeht) zu erschaffen, gelingt ihr nicht. Aufgaben wie Policy-Entwicklung, strategische Planung oder kreative Problemlösung behalten daher eine stark menschliche Domäne.
    • Ethische und juristische Werturteile: In Situationen, die moralisches Urteilsvermögen erfordern, stoßen Algorithmen schnell an Grenzen. KI-Systeme haben kein eigenes Verständnis von Ethik oder Gerechtigkeit – sie folgen strikt ihren Regeln, ohne Bewusstsein für soziale Werte ([20]). Daher können sie schwierige Abwägungen (z. B. in der Rechtsprechung, im Umgang mit Ermessensspielräumen oder beim Abwägen von Grundrechten) nicht zuverlässig treffen. Solche Entscheidungen erfordern Verantwortungsbewusstsein und Kontextkenntnis, die nur Menschen mitbringen.
    • Selbstreflexion und Kontextverständnis: KI kann ihr Verhalten nicht selbst kritisch hinterfragen oder sich aus eigenem Antrieb an geänderte Rahmenbedingungen anpassen. Eigeninitiative oder Selbstkorrektur bleiben aus – jedes Umlernen muss von Menschen angestoßen werden ([20]). Wenn eine Situation außerhalb der gelernten Muster liegt, fällt KI kein „Geistesblitz“ ein, wie sie alternativ vorgehen könnte. Es fehlt ihr schlicht der implizite Menschenverstand für den Kontext. Einfache Veränderungen, die für Menschen selbstverständlich wären, können KI-Systeme daher überfordern ([16]). Beispielsweise tun sich heutige selbstfahrende Autos noch immer schwer mit völlig ungewohnten Verkehrssituationen, die nicht in den Daten vorkamen. Übertragen auf die Verwaltung heißt das: sobald ein Fall besondere Umstände hat oder vom Standard abweicht, muss ein Mensch einschreiten, da die Maschine diesen Kontext nicht vollständig begreift.

    All diese Punkte machen klar, warum menschliche Kontrolle unverzichtbar bleibt. KI ist in der öffentlichen Verwaltung primär als Hilfsmittel zu sehen – die letztendliche Entscheidung trifft ein Mensch ([18]). So lautet auch das Credo vieler Behörden: “KI hilft – Menschen entscheiden.” ([18]). Eine KI soll niemals völlig autonom über Bürgeranliegen befinden. Menschliche Sachbearbeiter müssen die Verantwortung tragen und Ergebnisse prüfen, um Fehler oder Verzerrungen zu erkennen. Die Erfahrung zeigt, dass die besten Resultate erzielt werden, wenn Mensch und KI zusammenwirken: Die KI erledigt Routinen oder liefert Entscheidungshilfen, aber ein Mensch überwacht den Prozess und zieht die Schlussfolgerungen. Entsprechend betont auch die Forschung, dass KI-Systeme trotz aller Leistungsfähigkeit weiterhin auf menschliche Führung und Überwachung angewiesen sind ([20]). Letztlich geht es darum, Vertrauen und Verantwortlichkeit sicherzustellen. Bürger müssen darauf vertrauen können, dass wichtige Entscheidungen nicht blind einem Algorithmus überlassen werden. KI kann die Verwaltung effizienter und moderner machen – doch um verlässliche, gerechte und transparente Ergebnisse zu garantieren, bleibt der Mensch als kontrollierende Instanz unverzichtbar.

    10  Literaturverzeichnis:

    [1] Chatbots: Gemeinde Großenkneten ist Vorreiter im Landkreis Oldenburg. (n.d.). Retrieved from https://www.kreiszeitung.de/lokales/oldenburg/chatbots-gemeinde-grossenkneten-ist-vorreiter-im-landkreis-oldenburg-93565158.html

    [2] Tuter ist da! | Stadt Nordhorn. (n.d.). Retrieved from https://www.nordhorn.de/portal/meldungen/tuter-ist-da-nordhorns-neuer-ki-chatbot-unterstuetzt-buerger-innen-rund-um-die-uhr–900003643-26710.html?rubrik=900000027

    [3] Chatbots in der Verwaltung? Wie Niedersachsens Städte KI nutzen | NDR.de – Nachrichten – Niedersachsen – Studio Hannover. (n.d.). Retrieved from https://www.ndr.de/nachrichten/niedersachsen/hannover_weser-leinegebiet/Chatbots-in-der-Verwaltung-Wie-Niedersachsens-Staedte-KI-nutzen,ki300.html

    [4] Automatisierung des Posteingangs: Stadt Heilbronn lässt Zusendungen mittels KI verarbeiten – semantha. (n.d.). Retrieved from https://www.semantha.de/de/automatisierung-des-posteingangs-stadt-heilbronn-laesst-zusendungen-mittels-ki-verarbeiten/

    [5] Digitalisierung der Verwaltung 2024. (n.d.). Retrieved from https://www.bitkom.org/sites/main/files/2024-10/Bitkom-Charts-Digitale-Verwaltung-Smart-Country-Convention-2024.pdf

    [6] Digitale Verwaltung: Die meisten Menschen wollen ihre Anliegen online erledigen | Presseinformation | Bitkom e. V.. (n.d.). Retrieved from https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Digitale-Verwaltung-Menschen-wollen-Anliegen-online-erledigen

    [7] Potenziale von KI in der Verwaltung – Kommune21 online | Kommune21 – E-Government, Internet und Informationstechnik. (n.d.). Retrieved from https://www.kommune21.de/k21-meldungen/potenziale-von-ki-in-der-verwaltung/

    [8] Dataport ermöglicht schnelle Nachnutzung: KI-Assistent LLMoin startet nun auch in Niedersachsen | Dataport. (n.d.). Retrieved from https://www.dataport.de/pressemitteilung/dataport-ermoeglicht-schnelle-nachnutzung-ki-assistent-llmoin-startet-nun-auch-in-niedersachsen/

    [9] Niedersachsen startet Expertenkreis für KI. (n.d.). Retrieved from https://www.egovernment.de/niedersachsen-startet-expertenkreis-fuer-ki-a-ae4efc571fffea6430f35d9ebd2ba6f6/

    [10] Datenschutzbeauftragter fordert klare Regeln für Einsatz von KI. (n.d.). Retrieved from https://www.egovernment.de/datenschutzbeauftragter-fordert-klare-regeln-fuer-einsatz-von-ki-a-7944f880113120e919563daeb4f81669/

    [11] In Kommunen, Verwaltung und Justiz: KI ist in Hessen angekommen. (n.d.). Retrieved from https://www.egovernment.de/in-kommunen-verwaltung-und-justiz-ki-ist-in-hessen-angekommen-a-551fb48e622bf75ceb80b97638ab8d7c/

    [12] Digitalisierung | Stadt Nordhorn. (n.d.). Retrieved from https://www.nordhorn.de/portal/seiten/digitalisierung-900000850-26710.html

    [13] Künstliche Intelligenz (KI) und Gesellschaft. (n.d.). Retrieved from https://www.politische-medienkompetenz.de/unsere-schwerpunkte/kuenstliche-intelligenz/

    [14] Künstliche Intelligenz – Wikipedia. (n.d.). Retrieved from https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz

    [15] So lassen sich starke & schwache KI abgrenzen – Digital Chiefs. (n.d.). Retrieved from https://www.digital-chiefs.de/starke-schwache-ki/

    [16] Künstliche Intelligenz – einige Missverständnisse ausräumen » Feuerwerk der Neuronen » SciLogs – Wissenschaftsblogs. (n.d.). Retrieved from https://scilogs.spektrum.de/feuerwerk-der-neuronen/kuenstliche-intelligenz-einige-missverstaendnisse-ausraeumen/

    [17] Arten von KI: Starke vs. Schwache KI – Wo stehen wir aktuell?. (n.d.). Retrieved from https://www.d-velop.de/blog/digitaler-wandel/arten-von-ki/

    [18] KI ist die Zukunft der öffentlichen Verwaltung | Dataport. (n.d.). Retrieved from https://www.dataport.de/unsere-themen/kuenstliche-intelligenz/

    [19] Von Chatbots bis zur Stadtplanung: Generative KI in der Verwaltung | Smart City Dialog. (n.d.). Retrieved from https://www.smart-city-dialog.de/blogs/von-chatbots-bis-zur-stadtplanung-generative-ki-der-verwaltung

    [20] Die Grenzen der Künstlichen Intelligenz. (n.d.). Retrieved from https://mauriceneumann.de/die-grenzen-der-kuenstlichen-intelligenz/