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16 hessische kommunale Jobcenter haben gemeinsam untersucht, an welchen Stellen Künstliche Intelligenz in der Verwaltungsarbeit wirklich entlasten kann, und wo andere Schritte zuerst nötig sind. Entstanden ist dabei nicht nur eine priorisierte Potenziallandkarte mit mehr als 60 Ansatzpunkten, sondern eine erprobte Methode, die anderen Kommunen direkt als Vorlage dienen kann.
Kommunale Jobcenter kennen den Druck aus dem Alltag: Fachkräftemangel, steigende Fallzahlen, wachsende Aufgabenkomplexität und der Anspruch, Services digitaler und bürgernäher zu gestalten. Das alles mit Teams, die ohnehin schon voll ausgelastet sind. KIgilt in diesem Kontext oft als naheliegende Antwort. Aber die eigentliche Frage ist: Woher weiß man, wo sie wirklich hilft?
Und wie unterscheidet man Aufgaben, bei denen KI sinnvoll eingesetzt werden kann, von solchen, wo zunächst Prozesse geklärt, Datenqualität verbessert oder schlicht klassisch digitalisiert werden müssen? Genau diese Frage hat „KI_Hub Kommunal" in Arbeitspaket 1 aufgegriffen. Von Oktober 2025 bis April 2026 hat das Projektteam eine strukturierte KI-Potenzialanalyse entwickelt und durchgeführt.
Der entscheidende Ausgangspunk tist eine Umkehrung der üblichen Herangehensweise. Statt zu fragen "Welche KI-Tools gibt es und wozu könnten wir sie nutzen?" beginnt die Analyse beider tatsächlichen Arbeit der Mitarbeitenden: Welche Aufgaben sind gesetzlich notwendig? Wo entsteht täglich Aufwand, der sich wiederholt, ohne echten Mehrwert zu erzeugen? Und wo liegt das Problem vielleicht gar nicht bei der Technologie, sondern bei unklaren Prozessen oder fehlender Datenqualität?
Ausgangspunkt sind die gesetzlichen Aufgaben der Jobcenter im SGB II, ihre konkrete Umsetzung in Geschäftsprozessen und die damit verbundenen Belastungsmuster der Mitarbeitenden. Technologie kommt erst ins Spiel, wenn klar ist, wo ein echter Hebel liegt. Potenziale, die aus der Arbeitsrealität heraus entstehen, sind belastbarer, und sie finden bei Mitarbeitenden und Führungskräften deutlich mehr Akzeptanz als solche, die von außen an die Organisation herangetragen werden.
Die Potenzialanalyse verlief in mehreren aufeinander aufbauenden Schritten, mit je eigenen Methoden und Werkzeugen:
Schritt 1: Prozessregister und Aufgabenkatalog
Als Grundlage hat das Projektteam ein Prozessregister sowie bereichsspezifische Aufgabenkataloge erarbeitet. Diese haben systematisch alle relevanten Aufgaben in den Bereichen Leistung, Vermittlung und Zentralbereich erfasst und die inhaltliche Basis für alle weiteren Analyseschritte gelegt.
Schritt 2: Digitale Aufgabenkritik
In einer strukturierten Zweck-und Vollzugskritik hat das Team alle gesetzlichen SGB-II-Aufgaben systematisch bewertet: Welche sind zwingend notwendig? Welche könnten vereinfacht, standardisiert oder automatisiert werden? Dieser Schritt hat deutlich gemacht, welche Aufgabenbereiche überhaupt als KI-Ansatzpunkte infrage kommen und welche nicht.
Schritt 3: Geschäftsprozessmodellierung
Das Projektteam hat die wichtigsten Kern- und Unterstützungsprozesse in BPMN 2.0 modelliert, mit der Prozessmanagementsoftware „PICTURE / PICTURE nova". Der Fokus lag nicht darauf, wie Prozesse laufen sollen, sondern wie sie tatsächlich laufen: mit allen Reibungsstellen, Wartezeiten, Doppelarbeiten und Medienbrüchen.
Schritt 4: KI-gestützte Schmerzpunkt-Analyse
Über strukturierte Beteiligungsformate hat das Team Rückmeldungen von Mitarbeitenden und Führungskräften gesammelt. Eine KI-gestützte Analyse wertete diese aus und machte übergreifende Muster sichtbar: Wo drückt es im Alltag am stärksten? Eine Low-Code-Plattform half dabei, die Ergebnisse systematisch zu verdichten. Ergänzend lief eine interkommunale Online-Umfrage über „LamaPoll", um standortübergreifende Muster zu erfassen.
Schritt 5: KI-Potenziallandkarte und Use-Case-Canvas
Das Team hat alle identifizierten Ansatzpunkte in einer KI-Potenziallandkarte zusammengeführt und nach mehreren Kriterien bewertet: Entlastungswirkung, Fallzahl, Standardisierbarkeit, Datenlage, rechtliche Sensibilität, Akzeptanz, Umsetzungsaufwand und Übertragbarkeit. Für jeden vielversprechenden Ansatzpunktent stand ein Use-Case Canvas.
Schritt 6: Datenschutz-, IT-Sicherheits-und Governance-Prüfung
Parallel zur inhaltlichen Analyse hat das Projektteam die datenschutzrechtlichen, IT-sicherheitstechnischen und organisatorischen Voraussetzungen für die identifizierten Potenziale geprüft, insbesondere dort, wo personen- oder organisationssensible Daten betroffen sind. Dieser Schritt war kein nachgelagerter Zusatz, sondern integraler Bestandteil der Analyse.
Das Jobcenter „Neue Wege" Kreis Bergstraße übernahm die Rolle des Pilotstandorts: Hier hat das Projektteam die Methoden in der Tiefe entwickelt und erprobt. Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Leistung, Vermittlung und Zentralbereich sowie Expert:innen aus Prozessmanagement, IT/Digitalisierung und Datenschutz haben ihre Arbeitswirklichkeit direkt eingebracht.
Anschließend hat das Projektteamdie Ergebnisse mit 15 weiteren hessischen kommunalen Jobcentern gespiegelt undgemeinsam eingeordnet: Darmstadt-Dieburg, Fulda, Groß-Gerau, Hersfeld-Rotenburg, Hochtaunus, Jobcenter Lahn-Dill, Landkreis Marburg-Biedenkopf, Landeshauptstadt Wiesbaden, KCA im Main-Kinzig-Kreis, Main-Taunus-Kreis, Odenwaldkreis, Pro Arbeit, Rheingau-Taunus-Kreis, Stadt Offenbach am Main und Vogelsbergkreis. Die AG Digitalisierung war das gemeinsame Steuerungs- und Beteiligungsgremium.
Diese Kombination aus lokaler Tiefe und interkommunaler Breite war methodisch entscheidend: Was an mehreren Standorten auftaucht, ist kein lokales Phänomen, sondern ein strukturelles Muster mit Verallgemeinerungspotenzial. Was lokal besonders ist, lässt sich damit gezielter einordnen. Die K4K eG begleitete das Vorhaben mit einem qualifizierten und interdisziplinären Projektteam als kommunale Genossenschaft.
Die KI-Potenziallandkarte umfasst mehr als 60 prozessbezogene Optimierungspotenziale entlang der wichtigsten Prozesse in Leistung, Vermittlung und Zentralbereich. Die größten Entlastungsmöglichkeiten liegen in Bereichen, die viele Verwaltungen aus dem Alltag kennen:
· Dokumentenprüfung und manuelle Datenübertragung
· Textarbeit, Recherche und das Zusammenfassen von Informationen
· Fristenverfolgung und Nachhaltung von Terminen und Rückmeldungen
· Gesprächsdokumentation, Vorstrukturierung und Plausibilisierung von Eingaben
Ein wesentliches Ergebnis ist dabei nicht nur die Liste der KI-Potenziale, sondern die explizite Benennung von Bereichen, in denen KI aktuell nicht das Richtige ist, weil zunächst Prozesse geklärt, Datenqualität verbessert oder Schnittstellen hergestellt werden müssen. Diese Unterscheidung hat bei Führungskräften und Mitarbeitenden besonders Vertrauen geschaffen: Eine ehrliche Analyse, die auch klare Grenzen zieht, wirkt glaubwürdiger als eine, die überall Chancen sieht.
Die Verbindung aus Aufgabenkritik und Prozessanalyse hat sich als methodisch besonders wertvoll erwiesen: Aufgabenkritik zeigt, welche Aufgaben grundsätzlich verändert werden sollten. Prozessanalyse zeigt, an welcher konkreten Stelle im Ablauf der Hebel liegt. Beides zusammen ergibt ein deutlich präziseres Bild als jede Einzelmethode.
Gut funktioniert hat auch die frühe und direkte Beteiligung von Mitarbeitenden. Wer von Anfang an versteht, warum ein Potenzial identifiziert wurde und wie es bewertet wurde, ist später eher bereit, entsprechende Lösungen anzunehmen und mitzugestalten. KI-Einführung, die an der Belegschaft vorbei geplant wird, scheitert meist nicht an der Technologie.
Hilfreich war außerdem die Nutzung bestehender Gremien: Die AG Digitalisierung der hessischen kommunalen Jobcenter war als interkommunales Steuerungsgremium bereits etabliert. Dadurch mussten keine neuen Parallelstrukturen aufgebaut werden, sodass die Einbindung von fünfzehn Partnerkommunen verlief deutlich reibungsloser als in Projekten, die von Null anfangen.
Ein interkommunales Projekt mit sechzehn Partnern braucht mehr Vorlaufzeit als erwartet. Die frühzeitige Einbindung von Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern auf der obersten Ebene, klare Governance-Strukturen und gemeinsame Vereinbarungen zu Datenschutz und IT-Sicherheit sind keine Formalitäten, sondern erfolgskritisch und sollten von Beginn an mitgedacht werden, nicht erst wenn konkrete Anwendungen in Sicht sind.
Außerdem: Die Umsetzbarkeit von KI-Anwendungen hängt oft stärker von Datenqualität, bestehenden Fachverfahrenund Schnittstellen ab als von der KI-Lösung selbst. Wer diese Voraussetzungen frühzeitig prüft, spart sich spätere Umwege. KI kurzfristig vor allem als assistierende Unterstützung zu denken und nicht als Vollautomatisierung hat sich als realistischere und akzeptiertere Rahmung erwiesen.
Eines der ermutigendsten Ergebnisse: Die Methode ist nicht an den spezifischen Kontext kommunaler Jobcenter oder an ein bestimmtes Tool gebunden. Die Grundlogik, Potenziale ausder Organisation heraus zu erschließen statt aus dem Technologieangebot abzuleiten, lässt sich auf jede Kommunalverwaltung übertragen, unabhängig von Größe oder Aufgabenfeld.
Kommunen müssen nicht mit einer vollständigen Analyse starten. Ein klar abgegrenzter Prozess, eine Abteilung oder ein konkretes Aufgabenfeld reichen als Einstieg. Das schlanke Mindestvorgehen: Prozess auswählen, Schmerzpunkte erfassen, KI- und Nicht-KI-Hebel unterscheiden, Risiken prüfen, Lösungsansatz formulieren, Quick Wins priorisieren und Ergebnisse dokumentieren.
Wer sich dabei mit anderen Kommunen zusammentut, profitiert doppelt: Datenschutz- und Rechtsprüfungen lassen sich für vergleichbare Anwendungsfälle bündeln, Erfahrungen können verglichen werden, und ein gemeinsames Kompetenznetzwerk entsteht fast von selbst.
Die Ergebnisse aus Arbeitspaket 1 sind im Projekt „KI_Hub Kommunal" der Startpunkt: Im Reallabor (Arbeitspaket 2) werden ausgewählte Use Cases direkt mit den Jobcentern erprobt, in der Schulungskonzeption (Arbeitspaket 3) fließen die identifizierten Potenziale in ein praxisnahes Qualifizierungsangebot ein.
Die ausführliche Best Practice zu unserem Analyse-Vorgehen findetn Sie auf unserer Downloads-Seite: https://ki-hub-kommunal.de/downloads
