Agentic AI in der Verwaltung: Was darf KI entscheiden?

Darf eine KI einen Bescheid vorbereiten? Ja. Darf sie ihn auch selbstständig erlassen? Genau dort beginnt die eigentliche Debatte um Agentic AI in der Verwaltung. Denn je autonomer KI-Systeme handeln, desto dringlicher wird die Frage, wo menschliche Kontrolle notwendig bleibt.

Darüber diskutierten Marlon Possard (Sigmund-Freud-Privatuniversität Wien und Berlin), Florian Tursky (Global GovTech Center Berlin), Georg Fuchs (Land Oberösterreich), Daniel Hikes-Wurm (Bundesministerium für Landesverteidigung) und Brigitte Lutz (vormals Stadt Wien) unter der Moderation von Gerhard Friedrich beim LSZ Digital Public Summit Austria am 8. September 2026.

Dabei zeichnet sich ein pragmatischer Weg ab: KI kann in Verwaltungsprozessen deutlich mehr übernehmen als heute, aber nicht jeder Prozess braucht Agentic AI und nicht jede Entscheidung sollte autonom erfolgen.

Agenten können Aufgaben verfolgen, Informationen beschaffen, Prozessschritte anstoßen und Aktionen ausführen. Doch der größte kurzfristige Nutzen liegt möglicherweise gar nicht in der vollautomatisierten Entscheidung. Georg Fuchs, Abteilungsleiter IT beim Land OÖ, sieht erhebliches Potenzial bereits in der Vorbereitung von Verwaltungsprozessen.

„Wir schaffen keinen digitalen Beamten, der künftig die Arbeit unserer Bediensteten übernimmt. Wir schaffen Agents, die zu den besten digitalen Assistenten werden, die sich eine Beamtin oder ein Beamter wünschen kann.“ – Georg Fuchs (Land OÖ)

Beim Land Oberösterreich unterstützt KI bereits die Zuordnung von Posteingängen inklusive der Erfassung von Metadaten. Bei rund zwei Millionen Eingangsstücken pro Jahr ist das ein relevanter Hebel. Potenzial sieht Fuchs etwa beim Zusammentragen, Prüfen und gegebenenfalls Nachfordern von Unterlagen sowie bei der Vorbereitung von Bescheiden – einschließlich der herangezogenen Quellen und relevanten Rechtsgrundlagen. 

Automatisierung muss nicht mit einer autonomen Entscheidung beginnen. Ein großer Teil des Effizienzpotenzials liegt in der Arbeit davor.

Je näher KI an tatsächliche Verwaltungsentscheidungen rückt, desto wichtiger wird die Frage nach Verantwortung. Marlon Possard, Wissenschaftler und Experte für KI-Recht und KI-Ethik, verweist dabei auf die menschliche Aufsicht im europäischen AI Act und warnt vor einem Human in the Loop, der nur auf dem Papier existiert.

„Es darf nicht um die Frage gehen: Hat der Mensch am Ende auf einen Knopf gedrückt? Das wäre verfehlt. Es muss darum gehen, ob der Mensch tatsächlich entschieden oder ob er nur die Entscheidungsfindung des KI-Systems bestätigt hat. Konkret bedeutet das: Der Mensch muss den Prozess tatsächlich beherrschen.“ – Marlon Possard (Leiter des Departments für Ethik der KI an der SFU Wien und Berlin)

Für die österreichische Verwaltung kommt das Legalitätsprinzip hinzu. Possards Leitlinie: Je stärker eine KI-Entscheidung die Rechtsposition eines Menschen berührt, desto stärker muss letztlich die menschliche Kontrolle sein.

Ein automatisch erstellter Bescheidentwurf ist etwas anderes als eine autonome Entscheidung über Geldleistungen oder andere existenziell relevante Angelegenheiten. Hier kommen neben dem AI Act weitere rechtliche Anforderungen ins Spiel, etwa jene der DSGVO zu automatisierten Entscheidungen.

Florian Tursky, Managing Director beim Global GovTech Center Berlin, plädiert deshalb für ein anderes Modell: Human on the Loop. Menschen müssen nicht zwangsläufig jeden einzelnen Prozessschritt freigeben. Sie setzen Regeln, überwachen Systeme und greifen ein, wenn es notwendig wird.

„Wir brauchen einen Human on the Loop, der den Agenten dahingehend beaufsichtigt, dass er den fix vorgegebenen Regeln folgt.“ – Florian Tursky (Global GovTech Center Berlin)

Gerade stark standardisierte Verfahren könnten dafür geeignet sein. Tursky nennt Verkehrsstrafen als Beispiel: Sind Sachverhalt, Daten und Regeln eindeutig, stellt sich die Frage, warum jeder Fall vollständig manuell bearbeitet werden muss.

Gerade die hohe Regelungsdichte der Verwaltung kann Automatisierung erleichtern. Wo wenig Ermessensspielraum besteht, lassen sich Prozesse leichter maschinell abbilden. Mitarbeiter:innen könnten sich stärker jenen Fällen widmen, bei denen tatsächlich Erfahrung, Abwägung und Urteilskraft gefragt sind.

 

Für IT-Verantwortliche ist dabei eine Unterscheidung entscheidend: Automatisierung bedeutet nicht automatisch KI.

Fuchs verweist etwa auf klar geregelte Förderabwicklungen. Sind Regeln eindeutig und Registerdaten verlässlich vorhanden, kann eine klassische regelbasierte Lösung sinnvoller sein. KI spielt ihre Stärken dort aus, wo unstrukturierte Dokumente, Sprache oder Abweichungen verarbeitet werden müssen.

Entscheidend ist daher die Frage: Welchen Prozess wollen wir verbessern und welche Technologie löst diese Aufgabe am einfachsten und verlässlichsten? Das schützt auch vor einer Versuchung, die viele KI-Projekte begleitet: eine neue Technologie einzusetzen, nur weil sie verfügbar ist.

Ob regelbasiert oder KI-gestützt: Die Qualität der Automatisierung hängt von den verfügbaren Daten ab. Brigitte Lutz, vormals Data Governance Koordinatorin bei der Stadt Wien, sieht in Österreich große Datenschätze, allerdings mit sehr unterschiedlichen Reifegraden der Organisationen bei Verfügbarkeit, Beschreibung und Governance.

„Es ist nicht nur eine Toolfrage. Es ist genau die Frage, die Menschen ins Daten- und KI-Management miteinzubeziehen, Verantwortlichkeiten klarzulegen und auch Ausbildungen zu machen.“ – Brigitte Lutz (vormals Stadt Wien)

 

Wer weiß, welche Daten vorhanden sind, woher sie stammen, wer dafür verantwortlich ist und wofür sie verwendet werden dürfen, hat einen erheblichen Vorsprung.

Damit wird Data Excellence zur Voraussetzung für AI Excellence. Ein autonomer Agent braucht nicht einfach möglichst viele Daten, sondern verlässliche, nachvollziehbare und korrekt klassifizierte Informationen.

Österreich kann dabei auf vorhandenen Strukturen aufbauen. Lutz verwies im Panel unter anderem auf das österreichische Open-Government-Data-Portal mit mehr als 70.000 Datensätzen sowie auf europäische Data Spaces als Möglichkeit, Daten in kontrollierten Datenökosystemen bereitzustellen.

Eine weitere Grenze entsteht dort, wo Menschen ein System zwar offiziell kontrollieren, seine Entscheidungen praktisch aber kaum noch hinterfragen können.

Daniel Hikes-Wurm aus der Generaldirektion Verteidigungspolitik des Bundesministeriums für Landesverteidigung bringt dazu die militärische Perspektive ein: Gerade dort können autonome Systeme besonders weitreichende Auswirkungen haben. Soldaten müssten deshalb verstehen, wie die eingesetzten Systeme funktionieren, welche Effekte sie erzeugen können und wo ihre Grenzen liegen. Menschliche Aufsicht ist nur dann wirksam, wenn eine informierte und reflektierte Entscheidung tatsächlich möglich bleibt.

„Mit diesem Grad an Freiheit kommt ja auch ein irrsinnig hohes Maß an Verantwortung auf allen Ebenen.“ – Daniel Hikes-Wurm (Bundesministerium für Landesverteidigung)

Wer Verantwortung trägt, muss deshalb auch verstehen, was ein System tut, welche Auswirkungen sein Handeln haben kann und wann eingegriffen werden muss. Dazu kommen technologische Abhängigkeiten: Werden Modelle oder Infrastruktur außerhalb Europas betrieben, wird digitale Souveränität auch zur Frage der tatsächlichen Kontroll- und Durchsetzungsfähigkeit.

 

Eine pauschale Grenze zwischen Mensch und Maschine wird es kaum geben: Je größer Ermessensspielraum und Konsequenzen für Bürger sind, desto stärker muss menschliche Kontrolle bleiben.

Für Digitalisierungsverantwortliche heißt das: geeignete Prozesse identifizieren, regelbasierte Automatisierung und KI unterscheiden, die Datenbasis klären und menschliche Aufsicht gezielt verankern.

Routineaufgaben wie Dokumentenprüfung oder Informationsbeschaffung können stärker automatisiert werden. Menschen bleiben dort gefragt, wo Ausnahmen, Ermessensspielräume und Urteilskraft ins Spiel kommen. Die Herausforderung liegt darin, diesen Handlungsspielraum mit Rechtssicherheit und klarer Verantwortung zu verbinden.

Save the Date: Der nächste Digital Public Summit Austria findet am 9. September 2027 in Wien statt. Wer sich schon davor mit Digitalisierung, KI und Automatisierung in stark regulierten Branchen auseinandersetzen möchte, trifft die LSZ-Community am 30. September 2026 beim Digitalization Summit Banking und Insurance in Wien.