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Der wirkliche Maßstab

Die Leitfrage für öffentliche Einrichtungen sollte deshalb nicht lauten: Wo können wir möglichst viel automatisieren? Sie sollte lauten: Unter welchen Bedingungen verbessert KI tatsächlich die Qualität öffentlichen Handelns?

Die Antwort ist weniger spektakulär als viele Tech-Erzählungen aus dem Silicon Valley – dafür aber belastbarer. KI nützt der Verwaltung dann, wenn ihre Einführung psychologisch klug gestaltet wird, Organisation und Fachpraxis zusammengedacht werden, wenn Beschäftigte nicht als Restgröße behandelt werden, Zielkonflikte offen benannt werden und wenn demokratische Legitimität nicht erst am Ende als Prüfpunkt auftaucht, sondern von Anfang an die Architektur mitbestimmt. Das ist keine Bremser-Position. Es ist die erwachsene Form von Modernisierung. Gute Verwaltungs-KI startet nicht dort, wo möglichst viel verschwindet, was Menschen tun. Sie beginnt dort, wo Technologie Beschäftigte sinnvoll unterstützt und das Vertrauen in staatliches Handeln stärkt. Dann wird aus bloßer digitaler Möglichkeit nachhaltiger Fortschritt für Belegschaften und Bürger.

Literatur zur Vertiefung

1. Personalmanagement im öffentlichen Sektor
Worum es hier geht: Passung, Engagement und Abwanderungsneigung sind die „Basisvariablen“, an die sich Recruiting, Führung und digitale Veränderungen anschließen.

Wightman, G. B., & Christensen, R. K. (2025). A systematic review of person-environment fit in the public sector: Theorizing a multidimensional model. Public Administration Review, 85(2), 386–401. https://doi.org/10.1111/puar.13843
Kurzbeschreibung: Systematisches Review zur Forschung hinsichtlich des sog. Person-Environment-Fit im öffentlichen Sektor. Der Beitrag ordnet Passung (Fit) facettenreich ein (z. B. Werte-, Bedürfnis-, Anforderungen/Skill-Fit), zeigt Dominanzen und Lücken in Konzeptualisierung/ Messung und entwickelt ein multidimensionales Modell als Orientierungsrahmen für Forschung und HR-Praxis.

Santosa, I. S., Purwanto, E. A., Sumaryono, S., & Utomo, P. P. (2025). Understanding work engagement in public administration: A comprehensive bibliometric and systematic review of the past decade. Social Sciences & Humanities Open, 11, 101479. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2025.101479
Kurzbeschreibung: Bibliometrisches und systematisches Review zu Work Engagement im öffentlichen Sektor. Kartiert zentrale Antezedenzien (individuell, job-, organisations-, leadership-bezogen) und Konsequenzen (Wohlbefinden, Leistung etc.). Betont Forschungslücken u. a. zu digitaler Transformation und Generationen.

Hur, H., & Abner, G. (2024). What makes public employees want to leave their job? A meta-analysis of turnover intention predictors among public sector employees. Public Administration Review, 84(1), 115–142. https://doi.org/10.1111/puar.13601
Kurzbeschreibung: Meta-Analyse zu Prädiktoren der Kündigungsabsicht im öffentlichen Sektor. Identifiziert besonders bedeutsame Prädiktoren (u. a. Erschöpfung, Zufriedenheit, Commitment, Rollenunklarheit, Beteiligung). Leitet prioritäre HR-Hebel ab: Rolle/Erwartungen klären, Belastungsfaktoren managen, Partizipation stärken.

2: Recruiting & Employer Branding im öffentlichen Sektor
Worum es hier geht: Wie öffentliche Arbeitgeber wirksam (und messbar) kommunizieren – in Job Ads und Social Media – und welche Botschaften tatsächlich mit Rekrutierungserfolg zusammenhängen.

Keppeler, F., & Papenfuß, U. (2021). Employer branding and recruitment: Social media field experiments targeting future public employees. Public Administration Review, 81(4), 763–775. https://doi.org/10.1111/puar.13324
Kurzbeschreibung: Social-Media-Feldexperimente zur Ansprache potenzieller Public-Sector-Bewerber. Testet unterschiedliche Botschaften/Signale und deren Effekte auf Rekrutierungskennzahlen. Zeigt, dass „one size fits all“ nicht trägt und Segmentierung sowie Testing-Logik wichtig sind.

Vogel, D., Döring, M., & Sievert, M. (2024). Motivational signals in public sector job advertisements and how they relate to attracting and hiring candidates. Public Management Review, 26(10), 2868–2900. https://doi.org/10.1080/14719037.2023.2291068
Kurzbeschreibung: Analysiert Stellenanzeigen (Textanalyse) und verknüpft Motivationssignale mit Rekrutierungserfolg. Prosoziale Signale stehen in Zusammenhang mit Qualitätsindikatoren (z. B. Qualität der Bewerbungen), während andere Signaltypen weniger robust sind. Praktische Implikation: Werte/Impact-Kommunikation gezielt und und in realistischen Settings testen.

3: Public-Sector-Leadership als „Integrationsleistung“
Worum es hier geht: Führung im öffentlichen Sektor, inkl. kollaborativer Kontexte, als Scharnier zwischen People-Themen und Transformationsanforderungen.

Dandalt, E. (2024). Public sector leadership in leadership scholarship: A systematic literature review. Journal of Public Affairs, 24(3), e2930. https://doi.org/10.1002/pa.2930
Kurzbeschreibung: Systematisches Review dazu, wie Führung im öffentlichen Sektor in Leadership-Journals verhandelt wird. Identifiziert Schwerpunkte (z. B. administrative/politische Leadership, Reform/Innovation) und zeigt, wo public-spezifische Perspektiven in der Leadership-Forschung unterrepräsentiert bleiben. Formuliert eine Agenda zur stärkeren Verzahnung der Felder.

Parkkinen, J. (2025). Integrative public leadership: A systematic review. International Journal of Public Sector Management, 38(4), 426–447. https://doi.org/10.1108/IJPSM-03-2024-0093
Kurzbeschreibung: Systematisiert „integrative“ Führung in kollaborativen Settings und entwickelt einen Bezugsrahmen weiter. Betont die Verzahnung von Strukturen, Prozessen und Akteursrollen in Netzwerken. Zeigt empirische Lücken (z. B. Kompetenzanforderungen) und leitet Forschungsfragen ab.

4: Digitale Transformation im öffentlichen Sektor
Worum es hier geht: Der „Makro-Rahmen“: digital induzierter Wandel und neue Technologiewellen (Blockchain, Metaverse) – inklusive Forschungsagenda und typischer Risiken der Implementierung.

Haug, N., Dan, S., & Mergel, I. (2024). Digitally-induced change in the public sector: A systematic review and research agenda. Public Management Review, 26(7), 1963–1987. https://doi.org/10.1080/14719037.2023.2234917
Kurzbeschreibung: Überblick zu durch Digitalisierung bedingten Veränderungen im öffentlichen Sektor. Strukturiert Treiber, Prozesse und Outcomes und unterscheidet inkrementelle vs. transformative Veränderungen. Liefert eine Forschungsagenda (mehr akteurszentriert, mehr zu negativen Outcomes, mehr Langzeit-/Längsschnitt-Evidenz).

Fosso Wamba, S., Wamba-Taguimdje, S.-L., Lu, Q., & Queiroz, M. M. (2024). How emerging technologies can solve critical issues in organizational operations: An analysis of blockchain-driven projects in the public sector. Government Information Quarterly, 41(1), 101912. https://doi.org/10.1016/j.giq.2024.101912
Kurzbeschreibung: Analysiert viele Blockchain-Projekte im öffentlichen Sektor und fragt, welche Kernfunktionen und Verwaltungsprozesse damit adressiert werden. Arbeitet Muster/Konfigurationen heraus, unter denen Nutzen (z. B. Governance, Effizienz, Open Government) entsteht.

Kshetri, N., Dwivedi, Y. K., & Janssen, M. (2024). Metaverse for advancing government: Prospects, challenges and a research agenda. Government Information Quarterly, 41(2), 101931. https://doi.org/10.1016/j.giq.2024.101931
Kurzbeschreibung: Diskutiert Potenziale und Risiken eines „Government-Metaverse“ und formuliert eine Forschungsagenda. Betont, dass Nutzen nicht durch „virtuelle Kopie“ entsteht, sondern durch organisatorische Veränderung und Governance-Entscheidungen. Identifiziert zentrale Barrieren und warnt vor überhöhten Erwartungen.

5: KI/Automatisierung im Staat – Governance, Vertrauen, Umsetzung & Nebenfolgen
Worum es hier geht: Überblick zu KI-gestützter Entscheidungsfindung und Automatisierung: von Regulierungslogiken und Anforderungen an Vertrauenswürdigkeit über Organisationsdesign bis zu arbeitspsychologischen und servicebezogenen Nebenwirkungen.

5.1 Regulatorische und normative Orientierung

Weerts, S. (2025). Generative AI in public administration in light of the regulatory awakening in the US and EU. Cambridge Forum on AI: Law and Governance, 1, e3, 1–19. https://doi.org/10.1017/cfl.2024.10
Kurzbeschreibung: Analysiert, wie USA und EU den Einsatz von GenAI in Verwaltungen rahmen (Regulierungslogiken, Leitlinien, Restriktionen). Hebt Unterschiede in Risikobewertung und Handlungsorientierung hervor, aber auch gemeinsame Fokusrisiken (z. B. Diskriminierung, Grundrechte). Zeigt die Lücke zwischen abstrakten Prinzipien und operativem Verwaltungshandeln.

Zuiderwijk, A., Chen, Y.-C., & Salem, F. (2021). Implications of the use of artificial intelligence in public governance: A systematic literature review and a research agenda. Government Information Quarterly, 38(3), Article 101577. https://doi.org/10.1016/j.giq.2021.101577
Kurzbeschreibung: Systematische Übersicht zu KI-Implikationen für Public Governance. Zeigt, dass die Literatur stark explorativ/konzeptionell ist und robuste Erklärungs-/Wirksamkeitsnachweise oft fehlen. Fordert mehr public-spezifische, multidisziplinäre und KI-typ-differenzierende Evidenz.

Karam, H., Cai, M., Palliyil, V., Phatthanachaisuksiri, L., Suhre, N., & Kassens-Noor, E. (2025). Mapping AI’s role in supporting or hindering the achievement of SDGs: A systematic review for AI in government. Open Research Europe, 5, 101. https://doi.org/10.12688/openreseurope.19696.1
Kurzbeschreibung: Überblick zu KI in Regierung/Verwaltung und deren Beitrag zu den SDGs (Sustainable Development Goals). Mappt Literatur danach, ob KI Fortschritte bei SDGs unterstützt oder behindert, und zeigt: KI kann Zielerreichung fördern, aber auch Ungleichheit, Privatsphäre-Risiken und ökologische Belastungen verschärfen. Plädiert für bewusste, an gesellschaftlichen Zielen ausgerichtete KI-Strategien zur Minderung von Disparitäten.

5.2 Trustworthiness-Anforderungen und Wertkonflikte

Agbabiaka, O., Ojo, A., & Connolly, N. (2025). Requirements for trustworthy AI-enabled automated decision-making in the public sector: A systematic review. Technological Forecasting and Social Change, 215, 124076. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2025.124076
Kurzbeschreibung: Review, das Anforderungen an Vertrauenswürdigkeit für KI-gestütztes automatisiertes Entscheiden im öffentlichen Sektor bündelt. Verdichtet Anforderungen zu mehreren Facetten und ordnet sie entlang des OECD AI Lifecycle. Brücke zwischen Vertrauen und praktischer Governance-Umsetzung.

de Fine Licht, K. (2025). Resolving value conflicts in public AI governance: A procedural justice framework. Government Information Quarterly, 42(2), 102033. https://doi.org/10.1016/j.giq.2025.102033
Kurzbeschreibung: Thematisiert Ziel- und Wertkonflikte in vertrauenswürdiger KI (z. B. Effizienz vs. Erklärbarkeit vs. Legalität). Schlägt ein prozedurales Gerechtigkeits-Framework vor, das Konflikte strukturiert und Legitimität über faire Verfahren absichert. Demonstriert Anwendbarkeit anhand eines öffentlichen Fallkontexts.

5.3 Organisationsdesign, Toolkits und Entscheidungsräume

Selten, F., & Klievink, B. (2024). Organizing public sector AI adoption: Navigating between separation and integration. Government Information Quarterly, 41(1), 101885. https://doi.org/10.1016/j.giq.2023.101885
Kurzbeschreibung: Untersucht, wie öffentliche Organisationen KI-Adoption organisieren: zwischen Separation (eigene Data-Science-Einheiten) und Integration (Einbettung in Fachbereiche). Zeigt Trade-offs: Separation stärkt Expertise, Integration stärkt Prozess-Anschlussfähigkeit. Liefert Routinen/Mechanismen, wie Organisationen Barrieren in beiden Modellen bearbeiten.

Fischer-Abaigar, U., Kern, C., Barda, N., & Kreuter, F. (2024). Bridging the gap: Towards an expanded toolkit for AI-driven decision-making in the public sector. Government Information Quarterly, 41(4), 101976. https://doi.org/10.1016/j.giq.2024.101976
Kurzbeschreibung: Plädiert für eine erweiterte „Toolbox“ für KI-gestützte Entscheidungen in der Verwaltung, die technische Methoden mit Praxisanforderungen (Policies, Daten, Stakeholder) verbindet. Adressiert die Lücke zwischen Modellannahmen und Entscheidungsrealitäten. Strukturiert Herausforderungen und ordnet Lösungsstrategien für Entwicklung, Betrieb und Kontrolle zu.

Rizk, A., & Lindgren, I. (2025). Automated decision-making in public administration: Changing the decision space between public officials and citizens. Government Information Quarterly, 42(3), 102061. https://doi.org/10.1016/j.giq.2025.102061
Kurzbeschreibung: Zeigt, wie automatisiertes Entscheiden den „Entscheidungsraum“ zwischen Verwaltung und Bürgern verändert. Fokus auf Verschiebungen von Spielräumen, Verantwortlichkeit und Interaktionslogiken, inkl. Konsequenzen für Anfechtbarkeit/Legitimation. Leitet Implikationen für Design und Governance ab.

5.4 Automatisierung im Betrieb und Nebenfolgen für Beschäftigte

Lindgren, I. (2024). Ironies of automation and their implications for public service automation. Government Information Quarterly, 41(4), 101974. https://doi.org/10.1016/j.giq.2024.101974
Kurzbeschreibung: Überträgt „ironies of automation“ (viel zitierte Arbeit aus 1983) auf öffentliche Service-Automatisierung. Zeigt, wie Automatisierung neue Aufgaben (Monitoring, Instandhaltung, Ausnahmebehandlung) und neue Risiken erzeugt – teils entgegen Effizienz-Versprechen. Leitet Konsequenzen für ROI-Bewertung, Qualitätssteuerung und realistische Governance bei Implementierung ab.

Döring, M., Mikkelsen, K. S., Madsen, J. K., & Haug, K. B. (2024). Creating a workforce of fatigued cynics? A randomized controlled trial of implementing an algorithmic decision-making support tool. Government Information Quarterly, 41(1), 101911. https://doi.org/10.1016/j.giq.2024.101911
Kurzbeschreibung: Studie zur Einführung eines algorithmischen Entscheidungs-Support-Tools und dessen Effekte auf Beschäftigte. Macht sichtbar, welche Folgen eine Implementierung haben kann. Folgen für erfolgreiche Roll-outs werden dargestellt.

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