Fachlicher Kontext als strategisches Asset Kontext schlägt KI-Modell: Der neue Schatz der Verwaltung

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Sprachmodelle werden zur austauschbaren Ware. Der eigentliche Wert liegt im organisationsspezifischen Kontext. Für Behörden entscheidet die Pflege dieses Schatzes über digitale Souveränität, Handlungsfreiheit und IT-Sicherheit. Wer jetzt nicht handelt, übergibt die Schlüssel der Schatztruhe an Dritte.

Die Debatte um Künstliche Intelligenz in deutschen Behörden dreht sich noch immer überwiegend um Use Cases, Modelle, Plattformen und Hosting-Fragen. Das greift zu kurz. KI-Sprachmodelle haben zwar (ständig wechselnde) Stärken und Schwächen, aber die Grundtendenz ist eine relative Angleichung, sie konvergieren zunehmend.

Auch dadurch werden sie zunehmend zum austauschbaren Standardgut, so wie Strom aus der Steckdose. Und während Open-Source Sprachmodelle wie Llama, Mistral, DeepSeek oder Qwen die zukünftigen Margen der Hyperscaler torpedieren und OPOS-Architekturen (On-Premise-Open-Source) ermöglichen, verschiebt sich der eigentliche Differenzierungsfaktor an eine Stelle, die in Verwaltungen bisher kaum adressiert wird: den Kontext.

Kontext macht aus Daten Wissen

Kontext meint das (behörden-) spezifische Wissen, das einem KI-System für seinen jeweiligen Zweck bereitgestellt wird: Gesetze und Verwaltungsvorschriften, interne Dienstanweisungen, Mustervorlagen, Fachverfahrensdaten, Zuständigkeiten, Fristen und Präzedenzfälle. Dies erfolgt seit einigen Jahren beispielsweise durch RAG-Architekturen (Retrieval Augmented Generation) oder, sehr viel seltener, weil aufwändiger, durch Training/Finetuning von KI-Modellen.

Ohne diesen Kontext erzeugt ein Sprachmodell flüssige Texte, aber keine verwaltungstauglichen Ergebnisse. Mit ihm kann aus einer generischen Textmaschine ein Werkzeug werden, das den Post- und E-Mail-Eingang automatisch und strukturiert in die nachgelagerten Systeme übergibt, Bescheide vorbereitet, Widersprüche einordnet, komplexe Dokumentationen selbst für Nicht-Experten nutzbar macht oder Bürgeranfragen direkt und qualifiziert beantwortet.

Die alte Formel „Daten sind das neue Erdöl“ trifft die Sache nicht mehr. Es sind nicht die Rohdaten, sondern die Kontexte, also die (mit KI) kuratierten Kombinationen aus Daten, Dokumenten, Rollen und Dokumentationen, die den strategischen Schatz der meisten Organisationen darstellen.

International hat sich dafür der Begriff „Context Engineering“ bzw. Kontextmanagement etabliert. Das Marktforschungsinstitut Gartner definiert ihn als das Strukturieren von Daten, Workflows und Umgebungen, damit KI-Systeme Absichten verstehen und verwaltungsgerechte Ergebnisse liefern.

Es ist naheliegend das „Kontextmanagement“, auch durch eine KI, oder gar durch „Agentic-AI“ erledigen oder zumindest unterstützen zu lassen.

Die Mutter aller Vendor-Lock-ins – eine „Elementare Gefährdung“?

Für Behörden hat die Verschiebung eine unangenehme Kehrseite. Kontext, der nicht selbst strukturiert bewirtschaftet wird, verschwindet nicht. Er wird von Dienstleistern erschlossen.

Dadurch entsteht eine qualitativ neue Form von Abhängigkeit. Bei klassischem Vendor-Lock-in geht es um Software, Schnittstellen, Datenformate und Lizenzen. Beim Kontext-Lock-in wird es um die Externalisierung des eigenen institutionellen Wissens gehen.

Wird der Lock-In im BSI IT-Grundschutz derzeit noch als ein Risikofaktor behandelt, kann er im Zuge dieser Entwicklung durchaus als eine neue „Elementare Gefährdung“ angesehen werden.

Wildwest auf Projektebene

Plattformanbieter, KI-Startups und Systemintegratoren stecken aktuell ihre Claims ab, was man ihnen übrigens nicht ankreiden kann. Erst allmählich wird klar, dass der Kontext ein strategisches und schützenswertes Asset ist.

Aber wir sollten uns bewusst sein, dass wenn im Rahmen von ersten KI-Projekten Daten, Dokumente (hoffentlich anonymisierte), Prozessinformationen u.v.m. relativ freigiebig herausgegeben werden, sich der Kontext-Schatz der Allgemeinheit in Privateigentum verwandelt.

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