Künstliche Intelligenz gilt zunehmend als Teil der Antwort. GenAI hat neues Interesse daran geweckt, dokumentenlastige Fallbearbeitung zu automatisieren und Entscheidungen besser zu unterstützen.
Doch der Schritt vom Experiment zur operativen Fähigkeit erweist sich als schwierig.
Laut der Studie The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 von MIT NANDA erzielen nur rund 5 Prozent der GenAI-Pilotprojekte in Unternehmen eine messbare Wirkung im großen Maßstab. Die überwiegende Mehrheit bleibt stecken, bevor sie nachhaltigen operativen Nutzen liefert.
Für Verantwortliche in der Verwaltung stellt sich damit eine praktische Frage: Was unterscheidet die wenigen KI-Initiativen, die es zur Skalierung schaffen, von denen, die Pilotprojekt bleiben? Und was braucht es, damit sich KI sicher und verantwortungsvoll in nachvollziehbare, prüfbare Workflows der Fallbearbeitung einbetten lässt – im Einklang mit etablierten Standards wie dem Service Manual, dem Data and AI Ethics Framework, den NCSC-Leitlinien und dem Artificial Intelligence Playbook?
Aus sicheren werden wahrscheinliche Antworten
Die öffentliche Verwaltung setzte über Jahrzehnte hinweg auf deterministische Logik: Wer strukturierte Daten eingibt, bekommt vorhersehbare Ergebnisse. Jedes Feld folgt einem festen Format. Jede Regel verhält sich immer gleich.
Moderne KI-Systeme funktionieren anders.
Sie verarbeiten unstrukturierte, menschenfreundliche Informationen wie Fallunterlagen, Korrespondenz, Freitext und Bilder in großem Umfang. Doch ihre Ergebnisse sind probabilistisch: Sie liefern die wahrscheinlichste Interpretation oder Empfehlung – keine garantierte Antwort.
In regulierten Umgebungen wiegt das schwer: Governance-Modelle und Prüfprozesse müssen mit der Technologie mitwachsen. Man kann KI nicht einfach in bestehende Systeme einfügen und erwarten, dass sie sich wie klassische Software verhält.
In der Zusammenarbeit mit der britischen Regierung sehen wir immer wieder: Genau an diesem Wandel im Denken entscheidet sich, ob ein Programm reift oder ins Stocken gerät. Die Technologie selbst mag leistungsfähig sein, doch organisatorische Strukturen und Governance-Ansätze haben sich den neuen Bedingungen noch nicht angepasst.
Warum KI-Pilotprojekte ins Stocken geraten
In Behörden und Regulierungsstellen zeigen KI-Initiativen oft früh vielversprechende Ergebnisse: Dokumente lassen sich zusammenfassen, Klassifizierungsmodelle liefern gute Treffer, die Suche wird spürbar besser. Doch sobald es vom Proof of Concept in den echten Betrieb geht, verlangsamt sich der Fortschritt oft.
Wir sehen immer wieder dasselbe Muster: KI wird an einzelnen Stellen eingeführt, ohne dass jemand den gesamten Workflow neu durchdenkt. Die Verantwortung verteilt sich auf mehrere Bereiche. Man behandelt die Initiativen als Experiment, nicht als Produkt, das man entwickelt.
Gleichzeitig ist es nachvollziehbar, dass man probabilistischen Ergebnissen mit Vorsicht begegnet, wenn Rechenschaftspflicht und Prüfbarkeit an oberster Stelle stehen. Das Ergebnis: immer mehr Pilotprojekte, aber kaum spürbare Veränderungen im echten Betrieb.
Das Problem ist nicht die Leistungsfähigkeit der Technologie, sondern ihre Verankerung in den Strukturen und Prozessen.
Was die fünf Prozent anders machen
Rund fünf Prozent der Initiativen kommen über das Pilotstadium hinaus. Die wenigen Behörden und Regulierungsstellen, denen dieser Sprung gelingt, haben etwas gemeinsam: Sie gehen Workflows, Governance und Erfolgsmessung von Anfang an anders an.
Statt KI in einzelnen, isolierten Bereichen einzusetzen, schauen sie sich an, wo im Ablauf Verzögerungen oder Doppelarbeit entstehen. Dort kommt KI gezielt zum Einsatz und verbessert den Ablauf spürbar.
Sie behandeln KI-Initiativen wie Produkte, nicht wie Experimente: mit klarer Verantwortung, festen Zielen und Fokus auf strategische Prioritäten. Ob es funktioniert, zeigen ihnen Kennzahlen wie Durchsatz, Entscheidungsdauer und Abbau von Rückständen.
Sie wissen auch: Probabilistische Systeme müssen laufend nachjustiert werden. Prompts entwickeln sich weiter, Aufgaben werden in kleinere Schritte zerlegt – so wird die Leistung nicht auf einen Schlag, sondern über die Zeit besser.
Ein praxistaugliches Modell
Mit „Agentic AI" verbindet man meist hochautonome Systeme, die komplexe Aufgaben eigenständig koordinieren. Sie stecken zwar schon in vielen KI-Produkten, aber sie für einen eigenen Anwendungsfall aufzubauen, ist ein großes Unterfangen.
Die meisten behördlichen Anwendungsfälle brauchen diese Komplexität gar nicht – und dürfen oft auch gar nicht so sehr automatisiert werden.
Praktikabler und leichter zu kontrollieren ist es, wenn mehrere spezialisierte KI-Agenten jeweils einen Schritt im Workflow übernehmen: Dokumente automatisch erfassen, sensible Informationen schwärzen, klassifizieren und taggen, Fallunterlagen zusammenfassen, mögliche Risiken erkennen. Für jede dieser Aufgaben gibt es einen eigenen Agenten, der genau dafür gebaut ist.
Innerhalb bestehender Strukturen werden Behörden so schrittweise moderner, ohne Transparenz und Kontrolle zu verlieren. KI ersetzt die Beschäftigten nicht, sie entlastet sie: weniger manuelle Arbeit, mehr Raum für Beurteilung, Aufsicht und Ausnahmefälle.
Der Mensch als letzte Instanz
Im öffentlichen Sektor ist menschliche Kontrolle das A und O.
An klar definierten Stellen müssen Menschen prüfen und eingreifen können. Sie stoßen Prozesse an, validieren KI-Ergebnisse, kümmern sich um Ausnahmefälle oder entscheiden in komplexen Situationen nach eigenem Ermessen.
So bleiben Entscheidungen nachvollziehbar und im Einklang mit den Standards des öffentlichen Sektors.
Entscheidend ist, dass sich die Künstliche Intelligenz in etablierte Prüf- und Sicherheitsprozesse einfügen muss – im Einklang beispielsweise mit ethischen Richtlinien. Wer dabei erfolgreich sein möchte, muss sie deshalb nicht nur technisch integrieren, sondern in die Funktionsweise der Verwaltung selbst einbetten.
In der Praxis wächst erfahrungsgemäß das Vertrauen, sobald Teams verstehen, wie KI im Workflow funktioniert. Dann fragt man nicht mehr, ob man der Technologie trauen, sondern wie man sie weiter verbessern kann. Der Blick richtet sich auf Kennzahlen, Qualitätssicherung und kontinuierliche Verbesserung.
So wird KI vom Experiment zum festen Bestandteil des Betriebs.
Vom Pilotprojekt zur operativen Fähigkeit
KI im öffentlichen Sektor wird zur festen operativen Disziplin.
Für Behörden mit hohen Fallzahlen liegt die Chance darin, Workflows neu zu gestalten – mit KI als kontrolliertem Baustein, nicht als isoliertem Add-on.
Modernisierungsprogramme in der Zentralregierung zeigen: Wer KI bewusst verankert, sorgfältig misst und wirksam beaufsichtigt, verbessert damit spürbar Durchsatz, Qualität und operative Resilienz.
Der Unterschied zwischen den 95 Prozent und den 5 Prozent liegt nicht am Zugang zur Technologie, sondern an der Disziplin, mit der sie angewendet wird.
Behörden, die KI-gestützte Fallbearbeitung als operative Transformation begreifen statt als technisches Pilotprojekt, schaffen mit deutlich höherer Wahrscheinlichkeit den Sprung vom Experiment zur nachhaltigen Fähigkeit.
KI im öffentlichen Sektor entwickelt sich zu einer operativen Disziplin.
Für Behörden mit komplexen Fallzahlen liegt die Chance darin, Workflows neu zu gestalten – mit KI als kontrolliertem Baustein, nicht als isoliertem Add-on.
Erfahrungen aus Modernisierungsprogrammen für Fallbearbeitung und Services in der Zentralregierung zeigen: Wird KI bewusst verankert, sorgfältig gemessen und wirksam beaufsichtigt, kann sie Durchsatz, Qualität und operative Resilienz spürbar verbessern.
Der Unterschied zwischen den 95 Prozent und den 5 Prozent liegt nicht im Zugang zur Technologie. Er liegt in der Disziplin, mit der sie angewendet wird.
Behörden, die KI-gestützte Fallbearbeitung als operative Transformation begreifen und nicht als technisches Pilotprojekt, schaffen mit deutlich höherer Wahrscheinlichkeit den Sprung vom Experiment zur nachhaltigen Fähigkeit.
Ihr nächster Schritt
Für ein praxisnahes Gespräch darüber, wie Sie KI-gestützte Fallbearbeitung in Ihrer Behörde pilotieren, steuern oder skalieren können, wenden Sie sich an:
Sam Parker
Client Partner, UK Public Sector
sam.parker@valtech.com
