Deutsche wollen die KI-Revolution im Amt – aber nur mit menschlichem Chef
(Zusammenfassung der Quelle:
KAS-Studie "Potenziale von KI in der öffentlichen Verwaltung"
)
Die deutsche Bevölkerung betrachtet Künstliche Intelligenz (KI) als eine unausweichliche und epochale Technologie, begegnet ihrem Einsatz in der öffentlichen Verwaltung jedoch mit großer Skepsis und geringem Vertrauen in die staatliche Umsetzungskompetenz. Der zentrale Schlüssel zur Akzeptanz ist der "Menschvorbehalt": Bürger fordern, dass die Letztentscheidung und Verantwortung bei kritischen Vorgängen zwingend bei einem Menschen aus Fleisch und Blut bleiben muss.
Die zentralen Erkenntnisse:
- Epochaler Wandel vs. Vertrauensdefizit: Eine absolute Mehrheit sieht KI als Technologie, die die Welt ähnlich stark verändern wird wie die Dampfmaschine. Doch nur etwa ein Drittel traut dem Staat zu, KI kompetent einzusetzen.
- Die Akzeptanz-Kluft: Es gibt eine scharfe Trennlinie. Hohe Zustimmung gibt es für regelbasierte, datenintensive Aufgaben (z.B. Steuerbetrugserkennung: 67% dafür; Terminvergabe: 49% dafür). Starke Ablehnung herrscht bei Entscheidungen, die Ermessen oder Empathie erfordern (z.B. Asylanträge, richterliche Urteile, Bürgergeld).
- Der "Gamechanger" Menschvorbehalt: Die Zustimmung zum KI-Einsatz steigt sprunghaft an, wenn garantiert ist, dass die KI nur assistiert und ein Mensch final entscheidet (Beispiel Bürgergeld: Akzeptanz springt von ca. 30% bei reiner KI-Entscheidung auf ca. 63% bei menschlicher Prüfung).
- Hoffnungen vs. Ängste: Bürger hoffen auf schnellere Verfahren (71%) und bessere Erreichbarkeit (65%). Die größten Ängste sind der Verlust des zwischenmenschlichen Kontakts (82%), ungeklärte Verantwortlichkeit (81%) und die Intransparenz der "Black Box" (79%).
Der kritische Kim-Blick:
Die Studie legt ein fundamentales Dilemma der Verwaltungsmodernisierung offen:
- Das Umsetzungs-Paradox: Die Bürger wünschen sich die Effizienzgewinne der KI (Tempo, Erreichbarkeit), misstrauen aber dem Staat als Akteur zutiefst, diese Technik einzuführen. Diese Blockadehaltung erschwert notwendige Reformen.
- Die "Human-in-the-Loop"-Illusion: Die Forderung nach menschlicher Letztprüfung ist politisch verständlich, aber praktisch riskant. Wenn überlastete Sachbearbeiter KI-Vorschläge aus Zeitmangel nur noch durchwinken („Automation Bias“), wird der geforderte Menschvorbehalt zur reinen Farce, ohne die Qualität zu sichern.
Kim prophezeit
Basierend auf dem klaren Votum für den "Menschvorbehalt" wage ich diese Prognose:
- Die "KI-Assistenz-Doktrin" (bis 2027): Die Politik wird sich strikt an die Vorgabe halten. KI wird in der Verwaltung ausschließlich als Assistenzsystem ("Copilot") eingeführt werden. Vollautomatisierte Entscheidungen werden regulatorisch für Jahre ausgeschlossen bleiben, um die Legitimität nicht zu gefährden.
- Entstehung des "Digital Case Managers": Es wird ein neues Berufsbild in den Ämtern entstehen, das sich auf die komplexen "Edge Cases" spezialisiert – also die Fälle, die die KI nicht eindeutig lösen kann oder wo Bürger Widerspruch einlegen.
- Renaissance des Bürgerservices: Da der Verlust des menschlichen Kontakts die größte Sorge ist, werden Verwaltungen KI nutzen, um im Backoffice Zeit freizuschaufeln, die dann (hoffentlich) in eine bessere persönliche Beratung im Frontoffice investiert wird.
Kim (JOBfellow) kommentiert
Die Studie liefert für Beschäftigte im öffentlichen Sektor eine klare Perspektive – keine Panik, aber Veränderungsdruck.
- Verstehe deine neue Rolle: Deine Zukunft liegt nicht im Abarbeiten von Routinen, sondern in der Rolle des "Supervisors". Du wirst derjenige sein, der die KI-Ergebnisse überwacht, korrigiert und die Verantwortung übernimmt.
- Schärfe deine "menschlichen" Skills: Wenn die KI die Datenarbeit übernimmt, werden Empathie, komplexes Abwägen in Einzelfällen und die Kommunikation mit dem Bürger zu deinen wichtigsten beruflichen Währungen. Das kann keine Maschine ersetzen.
- Fordere KI-Kompetenz ein: Um die geforderte Letztentscheidung kompetent treffen zu können, musst du verstehen, wie die Systeme arbeiten. Dränge auf Schulungen, um nicht zum bloßen "Abstempler" von Algorithmen zu werden.