KI-Kompetenz in der Kommunalverwaltung

Wie ich zum Thema kam

Das IU-Seminar "Current Topics in AI" hat mich das erste Mal konkret vor die Frage gestellt: Wie vermittelt man KI-Kompetenz so, dass sie in der Praxis ankommt und gleichzeitig wissenschaftlichen Erkenntnissen aus der Pädagogik Rechnung trägt? Ich wollte keine rein theoretische Arbeit schreiben, und brauchte ein Praxisfeld.

Mein erster Ansatz war der Bildungsbereich. Ich habe Lehrer angesprochen, ob Interesse an einem KI-Workshop besteht. Meine Anfragen dazu an Schulen blieben jedoch unbeantwortet. In Foren wurde ich dafür sogar angefeindet.

Also habe ich umgedacht: Erwachsenenbildung, konkret der öffentliche Dienst. Dort ist der Hebel am größten. Kommunalverwaltungen erledigen viele Routineaufgaben, die sich mit KI schnell skalieren lassen. Gleichzeitig fehlt Geld für zusätzliches Personal. Wer weiß, wie man KI gezielt einsetzt, spart Arbeitszeit.

Ich habe 10 Gemeinden in meiner Umgebung angeschrieben. 9 haben nicht reagiert. Empfingens Bürgermeister Ferdinand Truffner hat sofort zugesagt.

Warum ChatGPT nicht reicht

Die meisten Leute kennen KI aus der Zeitung und haben ChatGPT ausprobiert. Aber sie stoßen schnell an die Grenzen: Der Web-Wrapper kann vieles nicht, ist bei vielen Aufgaben langsamer als die eigene Arbeit, und ist nicht praxistauglich. Der Aufwand durch Nachbereitung ist zu groß. Die Schlussfolgerung ist dann: KI bringt mir nichts.

An dieser Stelle wird aus meiner Sicht der falsche Vergleich gezogen: Ein LLM, das Code generiert und damit Werkzeuge baut, die die eigene Arbeit skalieren, ist ein anderer Ansatz. In meiner eigenen Arbeit nutze ich Claude Code genau dafür. Diesen Unterschied in einem Workshop beizubringen, das war mein Ziel. Konkrete Probleme im Arbeitsalltag lösen.

Der Workshop in Empfingen

Im Juni 2026 habe ich im Rathaus Empfingen (Baden-Württemberg, ca. 4.400 Einwohner, 10 Mitarbeiter) einen KI-Workshop geleitet. Der überwiegende Teil der Teilnehmer hatte geringes technisches Hintergrundwissen.

Bürgermeister Truffner und ich waren uns einig: Der Workshop kann nur gelingen, wenn wir an einem konkreten Problem arbeiten, das die Verwaltung kennt, und wenn die Lösung niedrigschwellig ist und sich sofort umsetzen lässt. Keine Brücken bauen, wo kein Fluss ist. Der Pain Point, den mir Herr Truffner beschrieben hat: Die Mitarbeiter brauchen viel Zeit dafür, Gebühren für die Miete von Gemeindeeinrichtungen zu berechnen.

Mein Vorschlag: Die Teilnehmer lernen, wie man eine Web-App baut, die diese Gebühren automatisch berechnet. Lokal, ohne Datenleck. Der Ansatz ist niedrigschwellig genug, um sofort Wirkung zu zeigen, und gleichzeitig gut auf andere Problemfelder übertragbar.

Mit einem LLM als Code-Assistent haben die Teilnehmer in einer einzigen Sitzung eine funktionierende HTML/JavaScript-Anwendung gebaut. Das Tool liest die vollständige Gebührenordnung, wendet die korrekten Tarife an und berechnet den Gesamtbetrag automatisch. Es läuft lokal und überträgt keine Daten.

Was die Forschung dazu sagt

Warum hat der Workshop funktioniert? In meiner Hausarbeit lassen sich vier Bedingungen ableiten, gestützt auf Lerntheorien von Knowles, Mezirow, Kolb und Bandura und die Vorgaben von Herrn Truffner:

1. KI muss konkrete Probleme lösen. Training beginnt mit einer Problemanalyse: Welche Aufgaben sind regelbasiert, repetitiv und werden aktuell manuell erledigt? Der Kontext gehört zum Ergebnis. Wer an einem fiktiven Szenario übt, nimmt nichts mit.

2. KI ist ein Werkzeug, das andere Werkzeuge baut. Wer ein LLM zum Zusammenfassen nutzt, hängt am Anbieter und an dessen Datenschutz-Compliance. Wer damit ein lokales Tool baut, kontrolliert das Ergebnis selbst. Der Perspektivwechsel lautet: "Ich kann mit KI etwas bauen."

3. Schulungen brauchen ein Erfolgserlebnis. Jeder Teilnehmer muss mit einem funktionierenden Ergebnis rausgehen. Wer erlebt, dass es funktioniert, glaubt auch, dass es wieder funktionieren wird. Der Trainer vermittelt keine Inhalte. Er sorgt dafür, dass jeder die Ziellinie erreicht.

4. Datenschutz als Gestaltungsprinzip. Der rechtliche Rahmen ist ein Design-Parameter. In Empfingen wurde nur die öffentlich zugängliche Gebührenordnung in das LLM eingegeben, keine Bürgerdaten. Schulungen, die den Datenschutz von Anfang an mitdenken, produzieren realistischere Kompetenz.

Fazit

Über KI Bescheid zu wissen und KI einsetzen zu können sind zwei verschiedene Dinge. Diese Lücke zu schließen ist ein Gestaltungsproblem, kein Informationsproblem. Oder wie es Clausewitz formuliert hat: Wissen muss ein Können werden.