KI-Grundlagen für die Verwaltung

Lernziele

Nach diesem Modul können Sie:

• KI-Begriffe in eigenen Worten erklären können (z. B. „maschinelles Lernen" und „generative KI")
• Die drei KI-Arten auseinanderhalten und jeweils ein Beispiel nennen können
• Zwei konkrete KI-Anwendungen aus der Verwaltung beschreiben können
• Die wichtigsten Risiken von KI benennen und erklären können (z. B. falsche Antworten, veraltetes Wissen)

1. Was ist KI? Definition & Arten

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt Systeme, die Aufgaben erledigen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre. Das reicht von einfacher Mustererkennung bis hin zu komplexen Entscheidungen.

Maschinelles Lernen (ML) ist die wichtigste Methode hinter moderner KI: Statt starrer Regeln lernt das System aus Beispieldaten. Ein Spamfilter lernt aus tausenden klassifizierten E-Mails, was Spam ist – ohne dass ein Mensch jede Regel einzeln einprogrammiert. Generative KI (wie ChatGPT) ist eine Unterform: Sie erzeugt eigenständig neue Texte, Bilder oder Code auf Basis gelernter Muster.

Arten von KI:

• Schwache KI (Narrow AI): Optimiert für eine spezifische Aufgabe (z.B. Spamfilter, Sprachassistenten, Bilderkennung). Das ist die überwiegende Mehrheit aller KI-Systeme, die wir heute nutzen.
• Starke KI (General AI): Ein theoretisches Konzept einer KI, die jede intellektuelle Aufgabe eines Menschen lösen könnte. Existiert derzeit nicht.
• Superintelligenz: Ein hypothetisches Szenario. Thema der Science-Fiction, nicht der Praxis.

Art	Kurzbeschreibung	Beispiel aus der Verwaltung
Schwache KI (Narrow AI)	Eine Aufgabe, z. B. Sortieren oder Erkennen	Anträge automatisch nach Antragsart sortieren
Starke KI (General AI)	Jede intellektuelle Aufgabe – theoretisch	Existiert noch nicht. Wäre ein „digitaler Sachbearbeiter“ mit menschenähnlichem Verständnis.
Superintelligenz	Übersteigt menschliche Intelligenz in allen Bereichen	Hypothetisches Szenario. Thema der Science-Fiction, nicht der Verwaltungspraxis.

Wichtig für die Verwaltung: Alle KI-Systeme, die wir aktuell einsetzen (oder einsetzen könnten), fallen unter die schwache KI. Sie sind hochspezialisiert und keineswegs allwissend.

2. Wo begegnet uns KI heute in der Verwaltung?

KI ist längst nicht mehr Zukunftsmusik – sie ist schon heute in vielen Verwaltungsprozessen präsent:

• Automatische Dokumentenklassifikation: Eingehende Anträge (z.B. SGB II, SGB XII) werden von KI-Systemen vorsortiert und an die zuständigen Fachbereiche weitergeleitet.
• Chatbots für Bürgeranfragen: Erste Anlaufstelle für häufige Fragen zu Öffnungszeiten, Formularen oder Antragsstatus – rund um die Uhr verfügbar.
• Sprachassistenten für interne Prozesse: Diktieren von Vermerken, Protokollen oder E-Mails durch Spracherkennung.
• Prüfung von Antragsunterlagen: KI überprüft, ob alle notwendigen Dokumente vorliegen, bevor ein Mensch den Antrag prüft.

Aber: Bei all diesen Anwendungen entscheidet letztlich ein Mensch. Die KI gibt Vorschläge, sortiert vor oder beantwortet Standardfragen – sie trifft aber keine rechtsverbindlichen Entscheidungen.

3. Grenzen und Risiken von KI

Halluzinationen: Generative KI (wie ChatGPT) kann überzeugend klingende, aber völlig falsche Informationen produzieren. Ein Chatbot könnte einen fiktiven Paragraphen erfinden oder eine falsche Frist nennen – und es würde glaubwürdig klingen.

Wissensstand – früher und heute: Lange galt: KI kennt nur das, was in ihren Trainingsdaten steht. Was bis zum Trainings-Stichtag (z. B. 2023) in den Daten stand, war für die KI „der Stand des Wissens". Das hat sich geändert:

• Integrierte Websuche: Moderne Chatbots (ChatGPT, Gemini, Copilot) können in Echtzeit im Internet recherchieren. Sie liefern aktuelle Gesetzesänderungen mit Quellenangaben.
• Große Kontextfenster: KI kann ganze Gesetzestexte und Dokumente direkt im Chat-Verlauf verarbeiten. Sie arbeitet dann mit dem aktuellen Wissen, das Sie bereitstellen.

Aber: Diese Fähigkeiten gelten nur für Online-Systeme. Offline-Modelle oder spezialisierte Systeme ohne Internetzugang bleiben auf dem Stand ihrer Trainingsdaten. Und wenn die Websuche keine eindeutigen Ergebnisse liefert, greift die KI auf alte Muster zurück – ohne das transparent mitzuteilen.

Diskriminierung durch Daten: Wenn die Trainingsdaten bereits Vorurteile enthalten, reproduziert die KI diese. Beispiel aus einem Verwaltungsalltag: Ein KI-System zur automatisierten Vorsortierung von Anträgen wird mit historischen Daten trainiert. In den alten Daten wurden Anträge aus bestimmten Stadtbezirken systematisch später bearbeitet. Die KI „lernt": Diese Bezirke haben niedrigere Priorität. Oder: Ein System zur Stellenbesetzung schlägt auf Basis historischer Daten überwiegend männliche Kandidaten vor, weil früher mehr Männer eingestellt wurden. Die KI kopiert Unfairness, ohne es zu merken.