Das KI-Framework für die Verwaltung: Welche Technologie für welche Aufgabe?
Warum ist ein KI-Framework wichtig für die Verwaltung?
Die öffentliche Verwaltung steht vor großen Herausforderungen: Steigende Erwartungen an Effizienz, Transparenz und Servicequalität treffen auf Fachkräftemangel und komplexe Verfahren. Digitalisierung ist daher unverzichtbar. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei helfen, Abläufe zu vereinfachen, Ressourcen zu entlasten und die Servicequalität zu erhöhen.
Damit das gelingt, muss KI gezielt eingesetzt werden. Entscheidend ist, die passende Technologie für die jeweilige Aufgabe zu wählen und sie sinnvoll in bestehende Prozesse zu integrieren. Dieser Beitrag zeigt, wie das gelingt und welche KI-Technologien sich besonders für den Verwaltungsalltag eignen.
Was ist ein KI-Framework für die öffentliche Verwaltung?
Ein KI-Framework ist ein methodischer Ordnungsrahmen, der hilft, verschiedene KI-Technologien systematisch den passenden Verwaltungsaufgaben zuzuordnen, etwa bei Antragstellung, Vorprüfung oder Auswertung.
Vor welchen Herausforderungen steht die öffentliche Verwaltung?
Die öffentlichen Verwaltungen in Deutschland und weltweit sehen sich einer Vielzahl von Herausforderungen gegenüber, die den Bedarf an effizienteren und bürgerfreundlicheren Lösungen verstärken.
Der Lösungsansatz: KI-Technologien gezielt nutzen
Die Integration von KI in die Verwaltung bietet enorme Potenziale, um Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten. Die Herausforderung liegt in der gezielten Auswahl und Zuordnung der passenden KI-Technologie zu den jeweiligen Aufgaben und Prozessen.
KI-Technologien in der Verwaltung
Im Wesentlichen lassen sich KI-Technologien dazu nutzen, Prozesse zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Kommunikation mit Bürgern und Bürgerinnen zu verbessern. Besonders vielversprechend sind dabei:
Robotic Process Automation (RPA)
Automatisiert wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben und eignet sich ideal für formale Prüfungen oder die automatische Weiterleitung von Anträgen.
Large Language Models (LLMs)
Verstehen und erzeugen natürliche Sprache – etwa für virtuelle Assistenten, Textanalysen oder die Erstellung von Entscheidungsvorlagen.
Maschinelles Lernen (ML)
Analysiert große Datenmengen, erkennt Muster und erstellt Prognosen – zum Beispiel zur Bearbeitungsdauer oder zur Erkennung von Unregelmäßigkeiten.
Der Erfolg von KI in der Verwaltung hängt entscheidend davon ab, wie gut die Technologie den jeweiligen Anforderungen angepasst wird. Eine grundlegende Frage dabei ist: Welche Aufgabe soll die KI übernehmen und welche Technologie ist dafür am besten geeignet? So lassen sich KI-Anwendungen gezielt auf die Prozesse anwenden, die einen klar definierten Output und eine strukturierte Datenbasis bieten.
Basis für das KI-Framework: modulare Sichtweise
Ein zentraler Erfolgsfaktor für den erfolgreichen Einsatz von KI in der Verwaltung ist die Modularität. Statt isolierte Gesamtlösungen für ganze Verfahren zu entwickeln, sollten Verwaltungsprozesse in wiederkehrende Komponenten zerlegt werden, etwa Antragstellung, Vorprüfung oder fachliche Bewertung.
Diese Bausteine lassen sich gezielt mit unterschiedlichen KI-Technologien unterstützen: Large Language Models (LLMs) erleichtern die Antragsassistenz und Kommunikation, während Robotic Process Automation (RPA) regelbasierte Prüfschritte automatisiert. So entsteht ein skalierbares und übertragbares System, das Effizienzgewinne über Fachgrenzen hinweg ermöglicht und Verwaltungsverfahren langfristig modernisiert.
Das KI-Framework: Systematisierung der Technologien
In der öffentlichen Verwaltung wird überwiegend mit sogenannter schwacher KI gearbeitet. Das sind Systeme, die auf klar umrissene Aufgaben spezialisiert sind, etwa Texterkennung, Datenanalyse oder Prognosemodellierung. Ihr Ziel ist nicht die Nachbildung menschlicher Intelligenz, sondern die Unterstützung konkreter Arbeitsschritte.
Zentral ist dabei die systematische Einordnung von KI-Anwendungen nach ihrem funktionalen Zweck. Das KI-Framework unterscheidet vier Aufgabentypen, die sich nach dem Grad menschlicher Beteiligung und dem gewünschten Ergebnis voneinander abgrenzen.
- Informieren: KI bereitet Informationen auf, fasst Inhalte zusammen oder stellt relevante Daten kontextbezogen bereit, etwa für Berichte oder Wissensdatenbanken.
- Interpretieren: KI analysiert Daten, erkennt Muster oder prüft Zusammenhänge, etwa bei der Plausibilitätsprüfung von Anträgen oder der Erkennung von Auffälligkeiten.
- Beraten: KI unterstützt Entscheidungsprozesse, indem sie Handlungsempfehlungen ableitet, etwa bei der Priorisierung von Fällen oder der Auswahl passender Verfahren.
- Handeln: KI führt klar definierte, regelbasierte Schritte eigenständig aus, etwa die formale Vorprüfung oder automatisierte Datenübernahme.
Diese Einteilung ermöglicht eine zielgerichtete Zuordnung von Technologien zu Aufgaben, unabhängig von konkreten Produkten oder Systemen. Sie bildet die Grundlage dafür, Verwaltungsverfahren methodisch zu analysieren und passende KI-Lösungen effizient und rechtssicher zu integrieren.
Das Matching: Welche Technologie für welche Aufgabe?
Damit KI-Anwendungen in der Verwaltung Wirkung entfalten, müssen sie fachlich sinnvoll und technisch umsetzbar sein. Entscheidend ist das richtige Matching zwischen der jeweiligen Verwaltungsaufgabe und der eingesetzten Technologie.
Zwei Kriterien sind dabei zentral:
Ziel der Komponente = Ergebnis der KI-Technologie.
Die gewählte Technologie muss das gewünschte Arbeitsergebnis tatsächlich unterstützen – etwa eine strukturierte Antragserfassung oder eine zuverlässige Prognose zur Bearbeitungsdauer.
Verfügbare Daten = benötigte Daten.
KI kann nur so gut arbeiten, wie die vorhandenen Daten es zulassen. Qualität, Struktur und Zugriffsmöglichkeiten sind daher entscheidend für den Erfolg.
Dieses Prinzip macht deutlich: Nicht jede Technologie passt zu jeder Aufgabe und umgekehrt. KI bringt dort den größten Mehrwert, wo klar definierte Prozesse und ausreichend Daten vorhanden sind.
Ein Beispiel dafür ist das Elterngeldverfahren: Es vereint typische Verwaltungskomponenten wie Antragstellung, Vorprüfung und Auszahlung – und zeigt exemplarisch, wie unterschiedliche KI-Technologien gemeinsam zu einem durchgängig digitalen Prozess führen können.
Zukunftsbild: KI in der Praxis – das Beispiel Elterngeld
Ein besonders anschauliches Beispiel für den künftigen Einsatz von KI in der Verwaltung ist das Elterngeldverfahren. Es vereint nahezu alle typischen Komponenten eines Verwaltungsprozesses, von der Antragstellung über die Vorprüfung bis hin zur Auszahlung. Gerade deshalb eignet es sich hervorragend, um den möglichen Mehrwert verschiedener KI-Technologien im Zusammenspiel zu verdeutlichen.
Heute ist das Verfahren in vielen Bundesländern zwar digital zugänglich, praktisch aber noch von Medienbrüchen, manueller Dateneingabe und langen Bearbeitungszeiten geprägt. KI kann hier helfen, die Abläufe zu vereinfachen, die Datenqualität zu erhöhen und Mitarbeitende spürbar zu entlasten.
Wie ein solches Verfahren künftig aussehen könnte:
In Kombination entsteht so ein End-to-End-digitalisierter Prozess, der Bürger und Bürgerinnen eine deutlich einfachere Antragstellung ermöglicht und die Verwaltung zu einem proaktiven datenbasierten Dienstleister weiterentwickelt.
Häufige Fragen zu KI-Frameworks für die Verwaltung
Weil nicht jede KI-Technologie für jede Aufgabe geeignet ist. Das Framework hilft, Potenziale und Grenzen zu erkennen, und sorgt dafür, dass KI gezielt, effizient und rechtssicher eingesetzt wird.
Wesentliche Technologien sind Robotic Process Automation (RPA), Large Language Models (LLMs) und Machine Learning (ML). Sie automatisieren, strukturieren oder analysieren Verwaltungsprozesse.
Es schafft eine einheitliche Grundlage, um KI-Projekte planbar, skalierbar und vergleichbar umzusetzen, von Pilotprojekten bis zu übergreifenden Anwendungen.
Eine ausreichende Datenbasis, standardisierte Schnittstellen, klare Verantwortlichkeiten und geschulte Mitarbeitende sind die Voraussetzung für den KI-Einsatz. Zudem müssen Datenschutz, IT-Sicherheit und Nachvollziehbarkeit gewährleistet sein.
Die Auswahl erfolgt anhand zweier Kriterien:
- Ziel der Komponente = Ergebnis der KI-Technologie
- Verfügbare Daten = benötigte Daten
So wird sichergestellt, dass KI-Lösungen fachlich und technisch passen.
In standardisierten, datenbasierten Prozessen wie Antragstellung, formaler Vorprüfung oder Berichtserstellung lässt sich die Effizienz schnell sichtbar erhöhen.
Er erlaubt es, Verfahren in wiederkehrende Bausteine zu zerlegen und gezielt mit passenden Technologien zu ergänzen. Das erhöht Skalierbarkeit und Wiederverwendbarkeit.
Es zeigt, wie verschiedene KI-Technologien – LLMs, RPA und ML – über mehrere Prozessschritte hinweg zusammenspielen können, um einen vollständigen digitalen Ablauf zu schaffen.
Durch Transparenz, menschliche Kontrolle („human in the loop“), klare Dokumentation der Entscheidungslogik sowie die Beachtung rechtlicher Vorgaben, etwa des EU AI Act.
