Generative KI Einsatz in Kommunalverwaltungen nimmt Fahrt auf: Städte und Bundesstaaten wechseln von Richtlinien zu Tests mit echtem Nutzen. Das Beeck Center an der Georgetown University bündelt Erfahrungen, identifiziert funktionierende Anwendungen und warnt vor Nebenwirkungen. So lassen sich Chancen heben, Risiken begrenzen und Erfolge schneller teilen.

Einordnung: Vom Abwägen zum Ausprobieren

Viele Verwaltungen stehen an einem Wendepunkt. Nach Jahren mit Richtlinien, Datenschutz- und Bias-Debatten sowie neuen Rollen und Gremien beginnt eine neue Phase: vorsichtige Experimente. Aus der behutsamen Vorbereitung wird die erste Praxis. Diese „Kleinkindphase“ der generativen KI zeigt: Man hat die Umgebung sondiert und will jetzt die ersten Schritte selbst gehen. Das Beeck Center for Social Impact and Innovation an der Georgetown University reagiert auf diese Dynamik. Mit Andrew Merluzzi als AI Innovation and Incubation Fellow will das Zentrum klären, wie Unterstützung am wirkungsvollsten aussieht. Merluzzi denkt dabei nicht nur an heutige Aufgaben, sondern auch an zweite und dritte Ordnungseffekte. Er fragt, welche Folgen erfolgreicher Projekte schwer vorhersehbar sind – und wie man Systeme früh so aufsetzt, dass sie diese Auffächerungen mitdenken. Die Botschaft: Viele Behörden integrieren neue Tools und vermeiden unmittelbare Probleme. Doch wer weiter schaut, erkennt zusätzliche Herausforderungen, die später teuer werden können. Merluzzi sieht deshalb eine echte neue Ära – nicht nur nach drei Jahren öffentlicher LLM-Erfahrung, sondern oft nach fünf bis zehn Jahren interner Vorarbeit in Behörden. Diese Reife führt nun zu „careful experimentation“, also zu vorsichtigen Tests mit klaren Leitplanken.

Status und Praxisbeispiele

Los Angeles, die zweitgrößte Stadt der USA, führt KI-Produktivitätswerkzeuge von Google für Zehntausende Beschäftigte ein. Der städtische IT-Chef Ted Ross will damit die Kommunikation für Fremdsprachengruppen ausbauen und perspektivisch Verkehr und Beleuchtung optimieren. Maryland testet generative KI seit mehr als sechs Monaten für schnellere Website-Entwürfe, Chatbots und das Entwerfen von Vortragspunkten. Diese Beispiele zeigen Tempo – doch der Fortschritt ist ungleich. Mindestens zwei State-CIOs stellen neue KI-Produkte zurück. Ihre Priorität liegt bei jahrzehntealten Systemen und organisatorischen Grundfragen. Und einige Staaten tun sich mit „dem neuesten Ding“ leiser und langsamer schwer.

Vermont: Frühstarter mit Lernbereitschaft

Vermont war möglicherweise der erste Staat mit einer eigenen KI-Spitze. CIO Denise Reilly-Hughes betont erreichte Reife über alle wichtigen Felder: Das Zusammenspiel aus KI- und Daten-Governance habe „bedeutungsvolle Ergebnisse“ für Partner in der Staatsverwaltung ermöglicht. Gleichzeitig wuchs die Reife bei Datenkontrollen und -aufbewahrung. Vermont präsentiert sich als „großes Kind auf dem Spielplatz“, das gelerntes Wissen teilt.

Colorado: Zweiter sein, klüger lernen

Colorado nutzt die „second-mover advantage“. CIO David Edinger will Fehler der frühen Pioniere vermeiden und das Momentum trotzdem nutzen. Gouverneur Jared Polis, selbst Tech-erfahren, gab den Ton vor: „Nicht die Behörden ausbremsen.“ Edinger fasst das als „bullish with guardrails“ zusammen – offensiv, aber mit Leitplanken. Edingers Ansatz erinnert an „fail fast“: viele Ideen anstoßen, schwache zügig beenden, starke verstärken. Politisch ist „Scheitern“ bei Steuergeld schwierig. Doch Edinger argumentiert: Nur so findet man die besten Einsatzfelder. In Colorado funktionierten rund 5 Prozent von 200 Projekten „wirklich gut“. Eine der überraschend stärksten Anwendungen: KI-gestütztes Training von Callcenter-Personal, etwa für Arbeitslosenversicherung oder Notrufe. Neue Mitarbeitende sind „halb so schnell“ voll einsatzfähig; in Teams mit hoher Fluktuation ist das ein klarer Hebel.

Rolle des Beeck Center: Von Piloten zur Verbreitung

Merluzzi skizziert für das Beeck Center ein Zielbild: erfolgreiche Anwendungen identifizieren, Konsens über „was funktioniert“ festigen und dann skalieren – bundesweit. Statt dass jede Verwaltung dieselben Fehler wiederholt, soll ein Lernökosystem entstehen. Die Frage lautet: Wie teilen wir die „Top 5 Prozent“ wirksamer Lösungen so, dass andere sie schneller und besser umsetzen?

Passende Aufgaben: Muster erkennen, Texte verdichten

Besonders geeignet sind Tätigkeiten, in denen KI Muster erkennt oder große Textmengen zusammenfasst. Ein Beispiel liefert das Regulation, Evaluation and Governance Lab (Reg Lab) der Stanford University mit San Francisco: LLMs helfen, umfangreiche Vorschriften und Berichtspflichten zu durchforsten, redundante Regeln zu identifizieren und Bürokratie zu entschlacken. Der City Attorney David Chiu berichtet von „unzähligen gesparten Arbeitsstunden“. Ein zweites Feld: Lokale Verwaltungen nutzen LLMs, um rassistische Grundstücksklauseln in Grundbucheinträgen zu finden und zu entfernen, wie es Landesgesetze verlangen. Manche Dokumentversionen behalten die Passagen als historischen Nachweis. Solche Einsätze sparen Ressourcen – teils Millionen – und passen zur Zusage vieler Verantwortlicher, KI als Helfer neben Menschen zu nutzen, nicht als Ersatz. Merluzzi vermutet weitere „High-Impact, Low-Risk“-Felder, die die Arbeit in Behörden spürbar verbessern.

Mensch und Maschine: Bias nicht unterschätzen

Bei aller Aufbruchsstimmung bleibt die Interaktion zwischen Mensch und Maschine ein kritischer Punkt. Oft heißt es: „Der Mensch trifft die letzte Entscheidung.“ Das beruhigt, greift aber zu kurz. Das Prinzip der Automation Bias besagt, dass Menschen automatisch erzeugte Ergebnisse bevorzugen – selbst wenn Fehler erkennbar sind. Ein „Human in the Loop“ reicht nicht, wenn Erfahrung fehlt oder der Arbeitsalltag von KI-Ausgaben dominiert wird. Besonders heikel wird es, wenn neue Mitarbeitende schnell angelernt werden und das System bereits KI-gestützt läuft. Dann kann „dem System zu vertrauen“ vom ersten Tag an Normalfall sein. Das Risiko: Entscheidungen werden unkritisch abgenickt. Hier helfen klare Leitplanken, transparente Prozesse und gezielte Schulungen – so, wie es Colorado als Haltung zusammenfasst: „Bullish with guardrails.“

Unerwartete Folgen antizipieren

Merluzzi lenkt den Blick auf „knock-on effects“, also Nebenwirkungen, die erst später sichtbar werden. Ein Impuls dafür war die Debatte um DeepSeek: Als das Unternehmen mit hoher Leistung bei geringen Entwicklungskosten überraschte, erinnerte die Community an das Jevons-Paradoxon. Es besagt: Effizienz führt oft nicht zu weniger, sondern zu mehr Nutzung – historisch beim Kohleverbrauch, heute bei Technik und Software. Übertragen auf Behörden kann Effizienz neue Bedarfe erzeugen. Wenn KI die Beantragung von Gewerbegenehmigungen vereinfacht, steigen Einnahmen und Innovation – aber womöglich auch der Bedarf an mehr Kontrollen, Reinigung oder Instandhaltung. Frühzeitiges Planen in der „Kleinkindphase“ ist klüger, als erst in der „Pubertät“ des Einsatzes zu reagieren. Wer diese Dynamik mitdenkt, vermeidet spätere Engpässe.

So gelingt der Generative KI Einsatz in Kommunalverwaltungen

Aus den Beispielen und Signalen zeichnen sich klare Handlungsprinzipien ab. Sie sind pragmatisch, wiederholbar und anschlussfähig:

• Vorsichtig, aber entschlossen starten: Erste Projekte klein halten, schnelle Lernzyklen, klare Leitplanken. So lassen sich Erfolge sichtbar machen und Irrtümer früh beenden.
• Auf Stärken der Technik setzen: LLMs eignen sich für Mustererkennung und Textverdichtung. Dort entstehen messbare Entlastungen, wie die Beispiele aus San Francisco und der Arbeit an Grundbucheinträgen zeigen.
• Erfolgsrate realistisch sehen: Nicht jedes Vorhaben zündet. Colorados Erfahrungswert (etwa 5 Prozent wirken „richtig gut“) schafft Erwartungsklarheit und schützt vor Enttäuschungen.
• Skalieren, was funktioniert: Die „Top 5 Prozent“ identifizieren, dokumentieren und teilen – genau hier setzt das Beeck Center an. So müssen Städte und Staaten nicht dieselben Piloten wiederholen.
• Automation Bias adressieren: Menschliche Entscheidungshoheit reicht nur mit kritischer Distanz. Training, Transparenz und robuste Prozesse unterstützen das Ziel, KI als Helfer einzusetzen – nicht als Entscheider.
• Nebenwirkungen mitdenken: Effizienz kann Nachfrage treiben. Früh prüfen, welche zusätzlichen Kapazitäten (z. B. Inspektionen, Service) bei Erfolg nötig werden.

Kooperationen und Netzwerke nutzen

Mehrere Initiativen unterstützen Verwaltungen mit Austausch und Ressourcen:

• Government AI Coalition: Von der Stadt San Jose initiiert, mit Fokus auf „AI for social good“.
• City AI Connect: Ein Projekt von Bloomberg Philanthropies an der Johns Hopkins University, mit Vorhaben in 100 Städten.
• Humanity AI: Eine Initiative, die KI „weder als Gift noch als Allheilmittel“ sieht und eine halbe Milliarde Dollar für eine menschenzentrierte Entwicklung bereitstellt.

Solche Plattformen beschleunigen das Lernen über Verwaltungsgrenzen hinweg. Sie ergänzen die Arbeit des Beeck Center, das erfolgreiche Anwendungsfälle identifiziert und verbreitet.

Praxisbilder: Was heute schon trägt

Die aktuellen Beispiele machen Mut und zeigen Bandbreite:

• Produktivität und Kommunikation: Los Angeles rollt KI-Tools an Zehntausende Mitarbeitende aus. Ziel ist unter anderem bessere Kommunikation mit Menschen, die andere Sprachen sprechen, sowie eine spätere Optimierung von Verkehr und Beleuchtung.
• Schnellere Inhalte und Services: Maryland nutzt generative KI für Website-Entwürfe, Chatbots und Vortragsunterstützung – ein direkter Hebel für Alltagsarbeit.
• Qualifizierung in halber Zeit: Colorado beschleunigt das Training in Callcentern deutlich. Das hilft dort, wo Personal häufig wechselt.
• Regeln schlanker machen: Das Reg Lab arbeitet mit San Francisco daran, redundante Vorschriften zu finden und Aufwand zu reduzieren – mit vielen gesparten Stunden.
• Historische Lasten aufarbeiten: LLMs helfen, rassistische Klauseln in Grundbucheinträgen zu finden und zu entfernen, wo es Gesetze verlangen.

Diese Anwendungen sind greifbar, liefern spürbaren Nutzen und halten die Zusage ein, KI als Assistenz einzusetzen. So entsteht Vertrauen – intern und in der Öffentlichkeit.

Wie sich das Lernen beschleunigen lässt

Damit sich Fortschritte verbreiten, braucht es Struktur. Drei Bausteine bieten sich an – und spiegeln die Impulse aus den genannten Beispielen:

1. Gemeinsame Kriterien für „funktioniert wirklich“

Wenn Staaten und Städte ihre Bewertung schärfen, wächst die Vergleichbarkeit. Eine einfache, wiederkehrende Frage hilft: Spart der Einsatz eindeutig Zeit, Geld oder Aufwand – und bleibt das Risiko niedrig? Genau diese „High-Impact, Low-Risk“-Fälle lassen sich gut teilen.

2. Öffentlicher Wissensaustausch

Wenn Verwaltungen ihre Lehren offen zugänglich machen, entstehen Abkürzungen. Das Beeck Center will diese Dynamik stärken: Was bei den 5 Prozent Gewinnern überzeugt, sollte sauber beschrieben und für andere direkt nutzbar sein.

3. Politischer Rückenwind mit Guardrails

Technologiekompetenz an der Spitze, wie in Colorado, schafft Tempo und Schutz zugleich. Der Grundsatz „bullish with guardrails“ setzt klare Leitplanken und verhindert Blindflüge.

Ausblick: Reife durch kluges Tempo

Die Beispiele aus Los Angeles, Maryland, Vermont und Colorado zeigen ein breites Spektrum. Manche Orte setzen früh groß auf KI-Tools, andere starten bewusst später, lernen aber schnell. Stanford-Projekte wie in San Francisco oder bei Grundbucheinträgen belegen, dass generative KI dort stark ist, wo viele Dokumente und Muster ins Spiel kommen. Philanthropische Netzwerke und das Beeck Center helfen, Erfolge zu bündeln und zu multiplizieren. Gleichzeitig mahnt Merluzzi, die Beziehung zwischen Mensch und Maschine ernst zu nehmen. Ein Mensch am Ende der Prozesskette ist kein Allheilmittel, wenn Systeme zu stark das Denken vorstrukturieren. Und Effizienzgewinne können Folgewirkungen auslösen, die Kapazitäten an anderer Stelle binden. Wer das früh einplant, macht die nächste Phase stabil. Am Ende geht es um Pragmatismus und Lernfähigkeit. Schnelle, sichere Piloten, ehrliche Messung, zügiges Beenden von Fehlschlägen und konsequente Verbreitung der Gewinner – so wächst aus der „Kleinkindphase“ echte Reife. In diesem Sinn ist der Generative KI Einsatz in Kommunalverwaltungen eine Chance, die öffentliche Leistung sichtbarer, verständlicher und wirksamer zu machen – mit offenem Blick für Nutzen, Risiken und die überraschenden Effekte dazwischen.

(Source: https://statescoop.com/state-local-government-ai-beeck-center/)

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