Vom Piloten zur Praxis Wie agentische KI tragfähig wird

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Verwaltungen sollen effizienter, transparenter und bürgerfreundlicher werden. Gleichzeitig steigen Aufgaben und Fachzahlen. Agentische KI kann hier entlasten, sofern sie als Teil belastbarer Verwaltungsprozesse eingeführt wird.

Verwaltungen stehen unter wachsendem Druck: steigende Aufgaben und Fallzahlen treffen auf knappe personelle Ressourcen und höhere Erwartungen an Service, Transparenz und Bearbeitungstempo. Die vertrauten Stellschrauben – neue Gesetze, zusätzliche Hausregeln, Anpassungen in der Aufbauorganisation oder mehr Stellen – reichen dafür immer seltener aus.

Deshalb richtet sich der Blick zunehmend auf die Abläufe selbst: Wo entstehen Reibungsverluste, Doppelarbeiten und Medienbrüche, und wie lassen sich Prozesse so weiterentwickeln, dass sie Mitarbeitende entlasten und Ergebnisse für Bürgerinnen und Bürger spürbar besser werden?

Agentic AI Hub

Deutschland startet Pilotprojekte für KI-Agenten in der Verwaltung

An diesem Punkt kommt agentische KI ins Spiel. Gemeint sind damit nicht nur klassische Chatbots oder Textassistenten, sondern Systeme, die Informationen kontextbezogen verarbeiten, Aufgaben vorbereiten, nächste Schritte ableiten und einzelne Prozessschritte wirksam unterstützen können. Zugleich ist ihr Einsatz an besondere Bedingungen geknüpft: Rechtsstaatlichkeit, Nachvollziehbarkeit, Datenschutz und fachliche Verantwortung setzen enge Leitplanken. Ob agentische KI in Behörden tragfähig wird, steht und fällt deshalb nicht mit der Modellleistung, sondern mit ihrer organisatorischen Einbettung.

Vier Faktoren sind dabei besonders wichtig. Sie entscheiden darüber, ob aus einem technologischen Test ein belastbarer Bestandteil des Verwaltungshandelns wird:

• ein klares Zielbild,

• Umsetzungsfähigkeit,

• verbindliche Governance und

• ein tragfähiges technisches Fundament.

Führung & Vision: Ohne klares Signal von oben geht es nicht

Wie und für was soll agentische KI in der Verwaltung überhaupt eingesetzt werden, und welche Use Cases stiften tatsächlich Mehrwert? Behörden, die erfolgreich sind, geben darauf eine klare Antwort. Sie definieren explizite Ziele – etwa bessere Servicequalität für Bürgerinnen und Bürger, kürzere Durchlaufzeiten, mehr Transparenz oder die Entlastung der Mitarbeitenden. Erst wenn der gewünschte Mehrwert fachlich definiert ist, lassen sich geeignete Anwendungsfälle identifizieren.

Dafür braucht es ein sichtbares Signal von der politischen und administrativen Führung. Wenn Haus- und Amtsleitungen hinter dem Thema stehen, Prioritäten benennen und Leitplanken formulieren, entsteht Orientierung. Fehlt diese Rahmensetzung, bleibt KI oft in Pilotprojekten stecken. Dann entstehen Insellösungen, die zwar Aufmerksamkeit erzeugen, aber keinen stabilen Beitrag zum Verwaltungsalltag leisten.

Gerade in der Verwaltung ist diese strategische Klarheit entscheidend. Denn hier geht es nicht nur um technische Innovation, sondern um die Frage, wie digitale Systeme in bestehende Verfahren, Zuständigkeiten und rechtliche Anforderungen eingebettet werden können.

Lieferfähigkeit: Von Ideen zu belastbaren Lösungen

Ideen für KI-Use-Cases gibt es in fast jeder Behörde: ein Chatbot für Standardfragen, ein Assistent für die Bescheiderstellung oder eine automatische Dokumentenklassifikation. Entscheidend ist aber, ob diese Ideen tatsächlich umgesetzt werden. Dazu braucht es interdisziplinäre Teams, in denen Fachleute aus den Bereichen Recht, Datenschutz, IT und Organisation mit den späteren Nutzerinnen und Nutzern zusammenarbeiten. Statt monatelang im stillen Kämmerlein zu planen, werden Prototypen gebaut, mit realen Daten getestet und Schritt für Schritt verbessert.

Organisation, Governance und Kompetenz: Klarheit statt Bauchgefühl

Je tiefer agentische KI in die Abläufe eingreift, desto wichtiger wird die organisatorische Verankerung. Behörden, die das Thema strukturiert angehen, definieren klare Verantwortlichkeiten. Sie legen fest, wer einen Use Case fachlich verantwortet, wer über Freigaben und Roll-outs entscheidet und wer im Zweifel auch die Verantwortung dafür trägt, eine Anwendung zu stoppen.

Mit der Technik wächst ein Rollenmodell, das über klassische IT-Funktionen hinausgeht. DevOps- und ML-Ops-Teams kümmern sich um Betrieb und Modellpflege, Spezialist:innen für Datenschutz und Recht bewerten Risiken und Rahmenbedingungen, Fach-Product-Owner in den Abteilungen übersetzen die Bedürfnisse der Praxis in Anforderungen an die KI-Systeme, und ein Monitoring-Team beobachtet Qualität, Risiken und Auffälligkeiten im laufenden Betrieb.

Auf der Governance-Ebene reicht es nicht, Verwaltungsvorschriften, Dienstanweisungen oder ein verbindliches Regelwerk zu formulieren. Entscheidend sind konkrete Verfahrensanweisungen für spezifische Anwendungsfälle. Behörden legen fest, ab welchem Punkt menschliche Aufsicht, definierte Eskalationsstufen oder das Vier-Augen-Prinzip greifen, welche Schritte dokumentiert und protokolliert werden müssen und wie Transparenz- und Kennzeichnungspflicht bezüglich des KI-Einsatzes gehandhabt werden soll. Die Governance reift dabei mit den Anwendungen: Am Anfang stehen Grundsätze und ein Lenkungsausschuss oder eine dezidierte Projektgruppe (PG). Später kommen ein systematisches Risikomanagement, die Integration in bestehende Compliance-Prozesse, Pilotprojekte mit begleitender Evaluation sowie regelmäßige Erfolgskontrolle, begleitende Kontrolle und Revision hinzu.

Parallel dazu müssen Kompetenzen durch Schulungen aufgebaut werden. Mitarbeitende brauchen ein Grundverständnis dafür, was agentische KI leisten kann und wo ihre Grenzen liegen. Sie sollten typische Fehler erkennen, Vorschläge der KI einordnen und dokumentieren können, wie sie zu einer Entscheidung gelangt sind.

Daten, Sicherheit und Infrastruktur: Das technische Fundament

Ohne verlässliche Daten und eine sichere Umgebung ist der Einsatz von KI in der Verwaltung weder erfolgreich noch verantwortbar. Fachlich bedeutet das vor allem: Es muss klar sein, welche Register, Fachverfahren, Dokumentensammlungen und Richtlinien für einen Anwendungsfall maßgeblich sind, wie aktuell diese Daten sind und wer ihre Pflege verantwortet. Ebenso braucht es abgestimmte Regeln zu Datenschutz, Informationssicherheit und Protokollierung – einschließlich der Frage, wer im Zweifel eine Anwendung stoppen darf.

Auf dieser Grundlage kann die IT die passende technische Architektur gestalten. Wichtig ist weniger, welche einzelnen Komponenten im Detail eingesetzt werden, sondern dass sie drei Anforderungen erfüllen:

• 1. Sie stützen sich auf geprüfte, aktuelle Verwaltungsdokumente und Rechtsgrundlagen,

• 2. sie bieten Schutzmechanismen für Daten und Zugriffe und

• 3. sie lassen sich schrittweise ausbauen, wenn weitere KI-Anwendungen hinzukommen.

Drei Stufen auf dem Weg zur agentischen Verwaltung

In der Praxis zeigt sich, dass agentische KI in Behörden meist in Stufen wächst. Jede Stufe bringt neuen Nutzen – und stellt zugleich höhere Anforderungen an Organisation, Daten und Governance.

Ein typischer Einstieg in agentische KI ist der Aufbau interner Wissensassistenten. So haben wir beispielsweise für eine kommunale Organisation in Deutschland ein internes KI-System eingeführt, das Unternehmenswikis, Web-Datenbanken und weitere Wissensquellen bündelt. Mitarbeitende können dort Fragen stellen und erhalten datenschutzkonforme, zentral geprüfte Antworten. Das entlastet Fachabteilungen, reduziert Suchzeiten und stärkt gleichzeitig die digitalen Kompetenzen der Beschäftigten.

Ein Landesamt für Besoldung, das Standardfragen zur Besoldung über einen Chatbot beantwortet und Gehaltsnachweise automatisiert bereitstellt, oder ein kommunaler Bürgerservice, der Statusabfragen und Terminvergabe per Chatbot abwickelt, sind weitere typische Beispiele. Ein AI-Copilot, der Mitarbeitende bei E-Mails und Textbausteinen unterstützt, macht im Alltag schnell spürbar, wie KI entlasten kann.

In der zweiten Stufe rückt die Prozessassistenz in den Mittelpunkt. KI-Systeme füllen Formulare und Akten aus, schlagen Klassifikationen und Priorisierungen vor oder unterstützen im Fallmanagement, indem sie auf fehlende Unterlagen hinweisen. In einer Landesbehörde etwa analysiert die KI eingehende Anträge, ordnet sie Kategorien zu, priorisiert Fälle, befüllt Standardfelder und erzeugt Bescheidentwürfe, die von Sachbearbeitenden geprüft werden.

Die dritte Stufe ist die Automatisierung. Hier übernimmt agentische KI standardisierte Massenvorgänge mit klaren rechtlichen Kriterien weitgehend selbstständig. Das kann etwa bestimmte Wohngeld- oder Familienleistungen betreffen, bei denen kein Ermessensspielraum besteht. Man spricht in solchen Fällen häufig von „Dunkelverarbeitung“ – also von vollständig automatisierten Prozessen, die im Hintergrund ohne menschliches Zutun ablaufen und bei denen alle Entscheidungsschritte nachvollziehbar regelbasiert sind.

Verwaltungstransformation durch Multiagentensysteme

Mit KI-Agenten den nächsten Schritt gehen

Wie sich Standardprozesse weitgehend automatisieren lassen, zeigt ein Projekt zur Erstellung von Personalstatistiken in einer Regionalverwaltung. Quartalsberichte, die zuvor dezentral und manuell in verschiedenen Excel-Dateien erstellt wurden, werden heute zentral aus einem Reporting-System generiert – inklusive historischer Daten, Validierungen und einheitlicher Logiken. Agentische KI kann auf dieser Basis künftig nicht nur Berichte automatisch erzeugen, sondern auch Auffälligkeiten erklären, Szenarien durchspielen und Handlungsempfehlungen für die Verwaltung ableiten.

Tue Gutes und rede darüber

Ebenso wichtig wie die technische Skalierung ist die Kommunikation der Erfolge. Wenn sichtbar wird, wie viel Zeit eine Behörde durch einen Wissensassistenten einspart, wie sehr sich die Erreichbarkeit im Bürgerservice verbessert hat oder wie stark die Fehlerquote in einem Prozess sinkt, wächst das Vertrauen in agentische KI – bei Mitarbeitenden, Führungskräften und nicht zuletzt bei den Bürgerinnen und Bürgern. So entsteht die Grundlage für die nächsten Schritte auf dem Weg zur agentischen Verwaltung. Behörden, die diesen Weg strukturiert gehen, können die Chancen der neuen Systeme nutzen – und zugleich das sichern, was den öffentlichen Dienst ausmacht: Rechtsstaatlichkeit, Verlässlichkeit und Vertrauen.

Die Autoren:

Sina Wiebesiek ist Managerin im Public-Sector-Bereich von valantic. Sie fokussiert sich auf strategische Fragestellungen rund um Digitalisierung und KI, entwickelt mit Behörden Zielbilder und Einsatzszenarien für agentische KI und übersetzt politische und organisatorische Anforderungen in tragfähige Strategien und Roadmaps.

Tiemo von Hinckeldey ist Partner bei valantic und verantwortet seit vielen Jahren Transformationsvorhaben im öffentlichen Sektor. Sein Schwerpunkt liegt auf der Umsetzung konkreter Digital- und KI-Lösungen in der Verwaltung – von der Pilotierung bis zum produktiven Betrieb – mit messbaren Effekten auf Durchlaufzeiten, Qualität und Service.

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