Agentische KI für Verwaltungen: Vom Prozess zur Technologie

Kaum haben sich große Sprachmodelle und KI-Assistenten in der täglichen Arbeit etabliert, ist schon die nächste Entwicklungsstufe in aller Munde: Agentische KI. Der größte Unterschied liegt im Grad der Autonomie. Während KI-Assistenten auf Basis von Frage und Antwort arbeiten, können KI-Agenten Aufgaben auf ein vorgegebenes Ziel proaktiv erledigen. Im Angesicht von Ressourcenmangel und Aufgabendichte ist das Potenzial für die öffentliche Verwaltung erheblich. Im ganzen Hype oft vergessen: Eine erfolgreiche Implementierung beginnt mit gezielter Prozessanalyse.

Die wichtigste Frage betrifft also nicht die technische Umsetzung, sondern welcher Prozess sich eignet und warum. Denn gute Prozesse sind die Grundlage für jede erfolgreiche Automatisierung – ob mit KI-Agenten, KI-Assistenten oder klassischen Prozessautomatisierung. Verwaltungen, die ihren Weg zu agentischer KI mit einer gründlichen Prozessanalyse beginnen, gewinnen mehrfach. Ganz nebenbei enthüllt die Prozessanalyse mögliche Optimierungen oder organisatorische Hürden. Am Ende wird vor allem klar, wo im Prozess die besten Einsatzmöglichkeiten für KI-Agenten liegen. Richtig platziert und integriert, entfalten diese ihre volle Wirkung und erledigen kontextbasiert und selbstständig konkrete Aufgaben – etwa Dokumente auf Vollständigkeit prüfen, fehlende Unterlagen nachfordern, Informationen aus Drittsystemen abfragen, formale Prüfungen vorbereiten usw.

Bevor Sie KI-Agenten in Verwaltungsprozesse integrieren, nutzen Sie am Anfang gerne unser simples Starter-Framework aus drei Leitfragen:

Agentische KI funktioniert dann gut, wenn Entscheidungen nach nachvollziehbaren Regeln formalisierbar sind. Das heißt, Entscheidungskriterien lassen sich in Wenn-Dann-Regeln ausdrücken und sind nicht von Intuition oder Erfahrung abhängig. Sehen wir uns beispielsweise einen Schritt in der Gewerbeanmeldung an: Wenn es ein erlaubnispflichtiges Gewerbe ist, dann wird ein Qualifikationsnachweis benötigt. Fehlt dieser, folgt als nächster logischer Schritt die Nachforderung an den Antragsteller.

Als Merksatz gilt: Wenn Sie die Entscheidungslogik einem neuen Mitarbeiter in einem – evtl. komplexen – Regelwerk erklären könnten, dann ist der Entscheidungsprozess formalisierbar.

Als extremes Gegenbeispiel nehmen wir einmal die komplexe Frage, ob ein begutachtetes familiäres Umfeld eine gesunde Kindesentwicklung ermöglicht. Diese Entscheidung wird nicht allein auf formalen Regeln getroffen, sondern muss mit Erfahrungswerten und menschlich intuitiven Einschätzungen abgeglichen werden.

Nicht jeder zeitintensive Prozess braucht agentische KI. Um herauszufinden, ob und welche KI helfen kann, müssen Sie zunächst potenzielle Engpässe identifizieren.

Liegt der Engpass am hohen Volumen gleichartiger Vorgänge? Dann könnten KI-Agenten repetitive Aufgaben übernehmen.
Oder liegt die Behinderung in der Koordination zwischen vielen beteiligten Stellen? Hier könnten KI-Agenten die Orchestrierung übernehmen.
Geht es um Informationsbeschaffung aus vielen Quellen? Dann wiederum könnten KI-Assistenten Informationen aufbereiten.
Oder liegt die Herausforderung in fachlich anspruchsvollen Einzelfallbewertungen? Hier helfen wieder eher KI-Assistenten zur Entscheidungsvorbereitung.

Im bereits genannten Beispiel der Gewerbeanmeldung liegt der Engpass sowohl im hohen Volumen der Anträge als auch in der Koordination zwischen Gewerbeaufsicht, Finanzamt und IHK – insofern bieten sich KI-Agenten an.

Diese Frage definiert die „Roten Linien“ der KI-Unterstützung in ihrem System. Berücksichtigen Sie rechtliche Anforderungen, die menschliches Eingreifen per Gesetz vorschreiben. Bedenken Sie die bereits erwähnten Ermessensspielräume, die nicht vollständig formalisiert werden können. Wägen Sie die Konsequenzen ab: Wie gravierend sind die Auswirkungen einer Fehlentscheidung für Betroffene?

Als Merksatz gilt: Definieren Sie klar die Entscheidungspunkte, an denen Menschen zwingend eingebunden werden müssen. 

Im Falle der Gewerbeanmeldung sind die finale Bewilligungs- oder Ablehnungsentscheidung sicher von einem Menschen zu treffen. Die vorbereitenden Schritte wie Datenerfassung, Vollständigkeitsprüfung und Weiterleitung sind dagegen automatisierbar.

Konkretes Fallbeispiel: Gewerbeanmeldung KI-gestützt automatisieren

Zerlegen wir nun einmal beispielhaft diesen Verwaltungsprozess. Die Gewerbeanmeldung durchläuft typischerweise fünf Hauptschritte:

Antrag erfassen,
sachlich prüfen,
fachlich-rechtlich prüfen,
Bescheid formulieren und versenden – und zum Schluss
archivieren.

Starter-Framework-Check: Die Gewerbeanmeldung ist auf alle drei Kriterien prüfbar. Die Entscheidungslogik folgt der Gewerbeordnung und ist formalisierbar, der identifizierbare Engpass liegt in Volumen und Koordination und die menschliche Entscheidung ist klar bei der finalen Bewilligung bzw. Ablehnung platziert. Das Ergebnis zeigt, dass dieser Prozess KI-Unterstützung nutzen kann.

Fachlich-rechtliche Prüfung als Prozesskern

Geprüft wird, ob alle fachlichen und gesetzlichen Voraussetzungen für die Gewerbeausübung erfüllt sind, ob das Gewerbe erlaubnispflichtig ist oder die erforderlichen Nachweise vorliegen. Weitere zu klärende Fragen sind: Liegen gesetzliche Versagungsgründe vor? Müssen weitere Stellen wie die Gewerbeaufsicht einbezogen werden? Zusammengenommen hat der fachlich-rechtliche Prüfschritt eine hohe Komplexität, erfordert Rechtskenntnis und teilweise Ermessen. Der Koordinationsaufwand zwischen mehreren beteiligten Stellen ist erheblich. Dieser Prozessschritt zeigt damit eindeutig, dass hier eine Kombination aus Agent, Assistent und Mensch – also eine Hybridlösung – am besten funktioniert.

Eine einfache Entscheidungsmatrix hilft, die Prozessschritte sauber zu kategorisieren und die richtige KI-Unterstützung zu finden, hier am Beispiel einer Gewerbeanmeldung:

Prozessschritt	Komplexität	Koordination	Ermessen	Empfehlung
Antrag erfassen	Niedrig	Niedrig	Nein	Agent
Sachlich prüfen	Mittel	Niedrig	Teilweise	Assistent
Fachlich-rechtlich prüfen	Hoch	Hoch	Ja	Agent + Assistent + Mensch
Bescheid formulieren	Mittel	Mittel	Teilweise	Assistent
Versenden & archivieren	Niedrig	Niedrig	Nein	Agent

Die zentrale Erkenntnis: Nicht jeder Prozessschritt braucht dieselbe Art von KI-Unterstützung. Die Hybridlösung hilft an den richtigen Stellen, indem etwa ein KI-Assistent die Antragsdaten mit gesetzlichen Anforderungen abgleicht. Dafür recherchiert er in Gesetzestexten und Wissensdatenbanken und erstellt eine strukturierte Prüfübersicht mit begründeter Empfehlung. Bei den sachlichen Prüfungen oder Multi-Stakeholder-Prozessen andererseits übernimmt ein KI-Agent, bei der Koordinationsaufgabe identifiziert er z. B. erforderliche Prüfstellen, leitet automatisch weiter, monitort den Fortschritt und konsolidiert die Rückmeldungen. Klar ist, dass die Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeiter die aufbereiteten Informationen prüfen, bei Grenzfällen die Ermessensentscheidung treffen und den Antrag final bewerten. Die rechtlich relevante Entscheidung trifft somit immer ein Mensch.

Vom Einzelprozess zum Multi-Agenten-System

Die wahre Stärke von agentischer KI-Unterstützung entfaltet sich, wenn Sie über den einzelnen Prozess hinausdenken. Statt eines kompletten „Gewerbeanmeldungs-Agenten“ entwickeln Sie auf die jeweilige Fähigkeit spezialisierte Agenten:

Ein Dokumenten-Agent für Erfassung und OCR,
ein Validierungs-Agent für Vollständigkeitsprüfung,
ein Koordinations-Agent für die Orchestrierung zwischen Prüfstellen,
ein Monitoring-Agent für Fristen, ein Kommunikations-Agent für standardisierte Nachrichten und
ein Archivierungs-Agent für Ablage und Meldungen.

Die Vorteile: Die Agenten arbeiten effizienter und zielgerichteter durch ihre Spezialisierung. Neben einer hohen Robustheit sind Änderungen zudem leichter durchzuführen, da die Agenten einzeln wartbar sind. Schließlich ermöglichen sie mit ihren speziellen Fähigkeiten Wiederverwendbarkeit über verschiedene Verwaltungsverfahren hinweg und damit schnelle Skalierbarkeit.

Drei klare Empfehlungen für den agentischen KI-Einsatz

1. Prozess-Reife vor KI-Einsatz

Dokumentieren und standardisieren Sie Ihre Prozesse, bevor Sie über KI nachdenken. Selbst agentische KI kann einen schlechten Prozess nur verschlimmern, wenn keine Prozessklarheit besteht.

2. Hybridlösungen statt Hype

Die Kombination aus Agenten, Assistenten und menschlichem Ermessen ist fast immer effektiver als reine Einzellösungen. Vermeiden Sie die Extreme: Zu wenig Automatisierung bei Routineaufgaben verschenkt Potenzial, zu viel Automatisierung bei Ermessensentscheidungen schafft rechtliche und ethische Probleme. 

3. Multi-Agenten-Systeme als strategisches Zielbild

Denken Sie von Anfang an in wiederverwendbaren, spezialisierten Komponenten. Das ermöglicht schrittweisen Aufbau, Lernen aus Erfahrungen und Skalierung über Prozesse hinweg.