Effizienzgewinn durch KI : Agentische KI in der Verwaltung braucht ein Kontext-Modell

Der Siegeszug von KI-Assistenten wie Kipitz und LLMoin zeigt, wie wertvoll KI-Assistenzsysteme für Sachbearbeiter, Referentinnen und Führungskräfte in der öffentlichen Verwaltung sein können. Kaum eine deutsche Amtsstube, in der inzwischen keine Texte gepromptet werden. Ein großer Fortschritt.

Doch die erhofften Effizienzgewinne und schnelleren Verwaltungsprozesse in Bund, Ländern und Kommunen bleiben bislang aus. Genehmigungsverfahren, Asylentscheidungen oder auch öffentliche Beschaffungen dauern weiterhin deutlich zu lange. In der Wirtschaft ist das nicht anders: 95 Prozent der KI-Projekte bringen laut einer Studie des MIT keinen wirklichen Effizienzgewinn.

Kein Effizienzgewinn ohne Transparenz

Warum ist das so? Weil KI zwar einzelne Tätigkeiten erleichtert, aber die zugrunde liegenden Prozesse häufig unverändert bleiben, und ihr zudem meist wichtige prozessrelevante Informationen fehlen, die für eine valide Entscheidungsfindung erforderlich wären. Wer nicht weiß, wo Zeit verloren geht, warum Fälle liegenbleiben, welche Schleifen entstehen und welche Regeln oder Systemgrenzen unnötige Arbeit verursachen, kann diese Probleme auch mit KI nicht lösen.

Bislang gelingt es nicht, KI wirklich in die Abläufe und Fachverfahren der öffentlichen Verwaltung zu integrieren. Deshalb bleiben die eingesetzten KI-Systeme oberflächliche Generalisten. Sie können kluge Textbausteine für Reden entwerfen, aber sie kennen den konkreten Vorgang aus der E-Akte, den spezifischen Fall aus dem Fachverfahren oder die genaue Liegezeit des Antrags nicht.

Damit KI-Modelle wirklich einen Unterschied für mehr Effizienz und Geschwindigkeit machen, brauchen sie den ganz spezifischen Kontext aus dem Maschinenraum der Verwaltung – Vorschriften, Fachverfahren, Altsysteme und Excel-Tabellen. Nur wenn sie diesen haben, gelingt der nächste Schritt: der Übergang zu agentischer KI in der öffentlichen Verwaltung. Die öffentliche Verwaltung braucht Systeme, die nicht nur Vorschläge machen, sondern Bürgeranliegen tatsächlich vorantreiben und beschleunigen.

Der entscheidende Schritt dorthin ist jedoch Transparenz. Und Transparenz ist nicht immer angenehm. Sie zeigt nicht nur, dass ein Verfahren lange dauert, sondern auch, wo es lange dauert, wie oft ein Vorgang zurückspringt, welche Organisationseinheit zum Engpass wird und wo Regeln, Schnittstellen oder gewachsene Routinen unnötige Arbeit verursachen. Genau deshalb ist Transparenz so wichtig: Was nicht sichtbar wird, wird nicht verändert.

Kontext-Modell macht sichtbar, was tatsächlich passiert

Die technologische Grundlage dafür ist ein digitaler Zwilling der Verwaltungsprozesse, ermöglicht durch ein sogenanntes Kontext-Modell. Es liest die unterschiedlichen Fachverfahren und Systeme, unabhängig vom Format, Hersteller oder der Eigenentwicklung, über Konnektoren aus und verknüpft sie in einem einheitlichen, semantischen Datenmodell – dem Kontext-Modell. Prozesse werden dabei auf Basis von Log-Daten aus den Quellsystemen rekonstruiert. Zusätzlich dazu werden Dienstanweisungen, passende Vorlagen und frühere Entscheidungen berücksichtigt.

So lässt sich auf einmal ein Antragsprozess über System- und Fachverfahrensgrenzen hinweg Ende-zu-Ende verfolgen: vom Eingangsstempel bis zum finalen Bescheid, inklusive Kennzahlen wie Liegedauern, Engpassanalyse und Automatisierungsquote. Damit entsteht nicht nur die gewünschte Darstellung eines Prozesses, sondern ein datenbasiertes Bild dessen, was tatsächlich passiert. Das kann unbequem sein. Aber genau diese Unbequemlichkeit erzeugt den notwendigen Handlungsdruck und liefert den perfekten Kontext für KI-Modelle der Verwaltung.

Die Ergebnisse im Agentic AI Hub des Bundesdigitalministeriums (BMDS) der Städte Nürnberg und München mit Celonis zeigen, wie entscheidend dieser Kontext aus Fachverfahren für den erfolgreichen Einsatz von KI-Agenten sein kann. Verwaltungen im Ausland, etwa das IND, das Asylministerium in den Niederlanden oder der Bundesstaat Oklahoma in den USA, nutzen digitale Zwillinge schon heute, um kritische Prozesse wie die Sozialleistungsauszahlung oder die öffentliche Beschaffung KI-getrieben zu optimieren. In Oklahoma konnte so etwa die Beschaffungsdauer um mehr als zwei Monate reduziert werden.

Wurzeln liegen in Europa

Das Kontext-Modell ist eine Technologie mit europäischen Wurzeln und kann ein Differenzierungsfaktor für den Standort Deutschland mit seinen industriellen Datensätzen sein. Die technologischen Grundlagen dafür, unter anderem das Process Mining und Process Intelligence, wurden an europäischen Universitäten entwickelt. Viele Pioniere und Weltmarktführer im Bereich Kontext für KI sitzen bis heute in Europa. Auch die deutsche Verwaltung sollte mit ihren komplexen Prozessen und Verfahren auf diese Technologie setzen.

Ein Kontext-Modell als digitaler Zwilling von Verwaltungsprozessen bringt zudem weitere Vorteile in der KI-Welt: Die Abhängigkeit von einzelnen Sprachmodellen sinkt, die Wechselfähigkeit zwischen Modellen und Quellsystemen steigt, Token-Kosten sinken teils drastisch, weil Anfragen viel spezifischer geroutet werden können. Und teure Neuentwicklungen von Fachverfahren werden durch das Datenmodell und den darauf aufbauenden Einsatz von KI bis zu einem gewissen Grad überflüssig.

Technologisch braucht es dafür dreierlei:

• Unterschiedliche Konnektoren, um in die unterschiedlichen Fachverfahren hineinzuschauen,
• ein leistungsstarkes Kontext-Modell, um die gewonnenen Informationen sinnvoll anzureichern, zu strukturieren und durch KI bewerten zu lassen,
• und, am wichtigsten für die agentische Komponente, die Fähigkeit, die Ergebnisse auch wieder in die Fachverfahren zurückzuschreiben und so Verfahren wirklich voranzutreiben und zu beschleunigen.

Das Kontext-Modell verbindet Informationen und schafft Transparenz; Transparenz erzwingt Verbesserung; und derselbe digitale Zwilling liefert anschließend den Kontext für agentische KI. Kulturell braucht es mehr: den Willen zur Analyse, Optimierung und Orchestrierung über Ressort-, Ebenen- und Systemgrenzen. Und es braucht den Willen zur Wirkungsmessung über Prozesse hinweg: Erst dann können wir sehen, ob agentische KI wirklich eine Verbesserung in Geschwindigkeit, Mitteleinsatz und Qualität der Verwaltungsprozesse bringt.

Für die deutsche Verwaltung ist mehr Kontext der Schlüssel, um aus KI-Assistenten wirklich agentische Systeme zu machen. Eine große Chance für schnellere und effizientere Prozesse in Deutschland.

Wil van der Aalst ist Professor an der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule (RWTH) Aachen, wo er die Process and Data Science Group leitet. Zudem ist er Chief Scientist beim Process-Mining-Anbieter Celonis.

Julius Ibel ist Head of Public Sector Germany bei Celonis.