Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet ein Teilgebiet der Informatik, das Systeme und Verfahren entwickelt, die kognitive Leistungen erbringen können, welche typischerweise menschlicher Intelligenz zugeschrieben werden – darunter Mustererkennung, Sprachverarbeitung, Entscheidungsfindung und das Lernen aus Daten.

Überblick

1. 1 Zusammenfassung
2. 2 Begriffsbestimmung
3. 3 Anwendungsfelder und Potenziale von KI in der Sozialen Arbeit
   1. 3.1 Mitarbeitendenebene
   2. 3.2 Leistungsebene
   3. 3.3 Organisationsebene
4. 4 Risiken und Herausforderungen
5. 5 Quellenangaben
6. 6 Literaturhinweise

1 Zusammenfassung

KI-Anwendungen werden im Sozial‑ und Gesundheitswesen zunehmend eingesetzt und eröffnen der Sozialen Arbeit vielfältige Chancen: KI kann bei Routineaufgaben entlasten, Dienstleistungen verbessern und Management‑ sowie Steuerungsprozesse effizienter gestalten. Zugleich erfordert ihr Einsatz einen verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Daten, rechtliche Absicherung sowie kontinuierliche Qualifizierung von Mitarbeitenden und Führungskräften.

Soziale Organisationen sollten klare Strukturen und KI-Leitlinien, regelmäßige Reflexionsprozesse und ein konsequentes Monitoring etablieren, um Risiken im Kontext von KI zu minimieren und die Qualität ihrer Arbeit nachhaltig zu sichern.

2 Begriffsbestimmung

Der Begriff Künstliche Intelligenz beschreibt Technologien, die aus großen Datenmengen lernen, Muster erkennen, Sprache verstehen, Inhalte erzeugen und Menschen bei Analyse-, Entscheidungs-, Kommunikations‑ und Arbeitsprozessen unterstützen können.

„Artificial Intelligence (A.I.) is defined as the ability of a machine to perform cognitive functions that we associate with human minds, such as perceiving, reasoning, learning, interacting with the environment, problem solving, decision-making, and even demonstrating creativity“ (Rai et al. 2019, S. 5).

KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Systemen und Algorithmen beschäftigt, die Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Dazu zählen beispielsweise das Erkennen von Mustern, das Lernen aus Daten, das Verstehen von Sprache, das Treffen von Entscheidungen oder das Lösen komplexer Probleme.

KI basiert häufig auf Verfahren des Maschinellen Lernens (Machine Learning), bei denen Computer aus großen Datenmengen eigenständig Zusammenhänge ableiten und ihre Leistungen mit zunehmender Erfahrung verbessern.

Die rasante Entwicklung im Bereich der KI, insbesondere seit Anfang der 2020er-Jahre, ist auf drei zentrale Faktoren zurückzuführen (Initiative Intelligente Vernetzung 2019, S. 5 f.):

1. erhebliche Fortschritte im Maschinellen Lernen
2. stark gestiegene Rechenleistung von Computern
3. die Verfügbarkeit großer digitaler Datenmengen (Big Data), die zum Training von KI-Systemen genutzt werden können.

In der wissenschaftlichen Diskussion wird häufig zwischen schwacher KI (Narrow AI) und starker KI (Artificial General Intelligence, AGI) unterschieden. Schwache KI ist auf spezifische Aufgaben spezialisiert, etwa in der Spracherkennung, Bilderkennung oder Datenanalyse. Starke KI würde über eine allgemeine, menschenähnliche Intelligenz verfügen und flexibel in unterschiedlichen Kontexten lernen und handeln können; sie ist bislang nur Gegenstand theoretischer Forschung und noch nicht realisiert (zur Begriffsbestimmung u.a. Lenzen 2020, S. 10 ff.; Lackes und Siepermann 2018).

3 Anwendungsfelder und Potenziale von KI in der Sozialen Arbeit

Künstliche Intelligenz (KI) kann die Soziale Arbeit auf vielfältige Weise unterstützen. Im Folgenden werden drei sich ergänzende und teilweise überschneidende Bereiche mit jeweils exemplarischen Anwendungsmöglichkeiten dargestellt:

1. Arbeitsalltag von Mitarbeitenden (Mitarbeitendenebene)
2. Unterstützung von Klient:innen (Leistungsebene)
3. Organisationale Ebene sozialer Einrichtungen (Organisationsebene)

3.1 Mitarbeitendenebene

KI-Systeme können Mitarbeitende bei administrativen und organisatorischen Tätigkeiten entlasten.

So lassen sich beispielsweise Sprachaufzeichnungen – etwa aus Beratungsgesprächen oder Teamsitzungen – automatisch transkribieren, wodurch Dokumentationen und Protokolle deutlich schneller erstellt werden können.

Auch die Terminplanung und Koordination lassen sich durch KI optimieren: Termine (mit Klient:innen) können effizient miteinander abgestimmt und bestmöglich verknüpft werden.

Darüber hinaus können standardisierte Dokumente wie Berichte, Förderanträge oder Informationszusammenstellungen mithilfe künstlicher Intelligenz vorbereitet werden.

Administrative und organisatorische Aufgaben beanspruchen im Arbeitsalltag häufig viel Zeit. Mit KI-Unterstützung gewinnen Mitarbeitende zusätzliche Kapazitäten für die direkte Arbeit mit Klient:innen und die Bearbeitung fachlicher Kernaufgaben. Gleichzeitig vereinfacht KI Abläufe, reduziert die Arbeitsbelastung und verbessert die Arbeitsbedingungen. Gerade angesichts des Fachkräftemangels in vielen Bereichen des sozialen Sektors ergibt sich dadurch die Möglichkeit, personelle Ressourcen gezielter einzusetzen und die Attraktivität der Organisation als Arbeitgeber zu steigern.

3.2 Leistungsebene

Ein zweiter Bereich betrifft die fachliche Arbeit mit Klient:innen sowie Beratungs‑ und Unterstützungsangebote.

Chatbots können zum Beispiel erste Orientierung bieten, indem sie grundlegende Fragen beantworten, über bestehende Angebote informieren und Ratsuchende gezielt an passende Stellen weiterleiten. Dadurch entstehen niedrigschwellige Informationsangebote, die rund um die Uhr verfügbar sind.

Zudem können KI-Systeme große Datenmengen bündeln und Muster erkennen, um Hinweise auf Entwicklungen bei bestimmten Zielgruppen zu liefern. Dies lässt sich beispielsweise in der Präventionsarbeit im Kinderschutz nutzen: Verfahren des Predictive Risk Modelling (PRM) ermöglichen es, potenziell gefährdete Kinder und Familien zu identifizieren und geeignete Unterstützungsmaßnahmen einzuleiten, bevor sich Problemlagen verschärfen.

Auch in der Unterstützung älterer oder pflegebedürftiger Menschen eröffnen sich neue Möglichkeiten. Im Bereich des Ambient Assisted Living (AAL) können beispielsweise intelligente Sensorsysteme Stürze oder ungewöhnliche Bewegungsmuster erkennen und Pflegekräfte automatisch informieren. Ebenso können KI-gestützte Sehhilfen visuelle Informationen in gesprochene Sprache umwandeln und damit die Selbstständigkeit der Betroffenen im Alltag fördern.

Darüber hinaus kann KI den Zugang zu Informationen erleichtern und die Kommunikation zwischen Mitarbeitenden und Klient:innen verbessern. So können beispielsweise Texte für Klient:innen in der Eingliederungshilfe in einfacher Sprache bereitgestellt werden. In der Integrations‑ und Migrationsberatung können KI-gestützte Übersetzungstools Gespräche in Echtzeit übersetzen und damit Sprachbarrieren reduzieren.

3.3 Organisationsebene

KI bietet auch Potenziale für das Management und die organisatorische Steuerung sozialer Einrichtungen, insbesondere durch die aufbereitete Darstellung komplexer Daten. KI-Systeme können Informationen so zusammenführen und visualisieren, dass Führungskräfte Entwicklungen erkennen, Handlungsbedarfe ableiten und zielgerichtete Entscheidungen treffen können.

Ein zentrales Anwendungsfeld auf Organisationsebene liegt in der strategischen Planung und Bedarfsanalyse. Datenbasierte Analysen ermöglichen es, Nutzungsmuster sozialer Angebote, regionale Bedarfsentwicklungen oder mögliche Versorgungslücken sichtbar zu machen. Auf dieser Grundlage lassen sich Angebote gezielter planen, Ressourcen effizienter einsetzen und Leistungen stärker an den tatsächlichen Bedarfen der Zielgruppen ausrichten.

Auch im Personalmanagement eröffnet KI neue Möglichkeiten. Im Rahmen von People Analytics (u.a. Krings und Heister 2023) können Personaldaten systematisch ausgewertet werden, um Belastungsindikatoren zu erkennen, Fluktuationsrisiken einzuschätzen oder Mitarbeitende gezielt nach ihren Fähigkeiten einzusetzen. So können Organisationen den Personaleinsatz besser steuern und Aufgaben sowie Kompetenzen effizienter aufeinander abstimmen.

Darüber hinaus kann KI das Wissensmanagement innerhalb sozialer Organisationen unterstützen. Digitale Assistenzsysteme erleichtern einen schnellen Zugang zu internen Dokumenten, Leitlinien oder rechtlichen Informationen und vereinfachen die Suche nach relevanten Inhalten. Gleichzeitig können Informationen mithilfe von KI zielgruppengerecht und personalisiert aufbereitet werden, etwa indem Fachinformationen oder interne Richtlinien an die jeweiligen Aufgabenbereiche der Mitarbeitenden angepasst und umfangreiche Dokumente kompakt zusammengefasst werden. Dies kann dazu beitragen, den Wissenstransfer innerhalb der Organisation zu verbessern und Mitarbeitende im Arbeitsalltag effizient zu unterstützen.

4 Risiken und Herausforderungen

Neben den zahlreichen Potenzialen bringt die Anwendung künstlicher Intelligenz aber auch spezifische Risiken und Herausforderungen mit sich. Diese betreffen insbesondere die

1. Qualität der Daten
2. Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen
3. Kompetenz von Mitarbeitenden und Führungskräften im Umgang mit KI sowie den
4. Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen.

a) Datenqualität und Verzerrungen

Die Qualität der Daten bestimmt maßgeblich die Ergebnisse von KI-Systemen. Unvollständige oder einseitige Datensätze können zu fehlerhaften oder verzerrten Ergebnissen führen und Entscheidungen negativ beeinflussen. So kann ein KI-System, das beispielsweise zur Einschätzung von Kindeswohlgefährdungen eingesetzt wird, bei unzureichender Datenqualität bestimmte Familiengruppen fälschlicherweise als besonders gefährdet einstufen – mit der Folge einer übermäßigen Überwachung oder unnötiger Interventionen.

b) Transparenz und Nachvollziehbarkeit

KI-Systeme treffen Entscheidungen häufig auf Grundlage komplexer Algorithmen, deren Logiken nur schwer nachvollziehbar sind. Wird KI beispielsweise für die Zuteilung von Förderangeboten, die Priorisierung von Beratungsterminen oder die Auswahl von Teilnehmenden für Projekte eingesetzt, erschwert die „Black-Box-Natur“ der Algorithmen die Einschätzung, ob Maßnahmen tatsächlich bedarfsorientiert und fair sind.

Für soziale Organisationen stellt sich hier die Herausforderung, fachliche Verantwortung und professionelle Urteilsfähigkeit aufrechtzuerhalten, auch wenn Entscheidungsgrundlagen nicht vollständig transparent sind.

c) Kompetenz und Qualifizierung

Der verantwortungsvolle Einsatz von KI in der Sozialen Arbeit setzt bei Mitarbeitenden und Führungskräften fundiertes Wissen im Umgang mit den Systemen voraus. Ohne entsprechende Schulungen können Mitarbeitende KI-basierte Empfehlungen in der Fall‑ oder Ressourcenplanung falsch interpretieren, sodass Unterstützungsmaßnahmen nicht bedarfsgerecht verteilt werden, und Führungskräfte – bei People Analytics – falsche Schlüsse über Belastungen oder den Personaleinsatz ziehen, mit gegebenenfalls negativer Auswirkung auf die Organisationseffizienz und die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeitenden.

d) Datenschutz und rechtliche Unsicherheiten

In der Sozialen Arbeit werden häufig besonders sensible Daten verarbeitet, etwa zu gesundheitlichen Situationen, familiären Beziehungen oder sozialen Problemlagen. KI-Systeme, die auf umfangreiche Datenbestände zugreifen oder diese analysieren, werfen daher datenschutzrechtliche Fragen auf. Unzureichend gesicherte Systeme oder unklare Datenverarbeitungsprozesse können die informationelle Selbstbestimmung von Klient:innen oder – beispielsweise beim Einsatz von People Analytics – den Schutz personenbezogener Daten von Mitarbeitenden gefährden.

Gleichzeitig ist der rechtliche Rahmen für KI-Anwendungen in vielen Bereichen noch nicht geklärt. Offene Fragen bestehen beispielsweise hinsichtlich der Haftung bei fehlerhaften KI-gestützten Empfehlungen oder im Umgang mit KI-generierten Inhalten.

Ein verantwortungsvoller und erfolgreicher Einsatz von KI setzt voraus, dass sich soziale Organisationen der genannten Risiken und Herausforderungen bewusst sind und diese gezielt adressieren.

In der Praxis umfasst dies die sorgfältige Auswahl der eingesetzten KI-Anwendungen – idealerweise in Zusammenarbeit mit Anbietenden, die Standards nach der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten, transparente Algorithmen bereitstellen und hohe Qualitätsrichtlinien für Trainingsdaten einhalten. Ergänzend sollten vertragliche Regelungen Datenschutz, Haftung und Einsatzbereiche klar definieren, um Risiken zuverlässig abzusichern.

Ebenso wichtig sind die Schulung und Qualifizierung von Mitarbeitenden und Führungskräften. Fort‑ und Weiterbildungen tragen dazu bei, dass KI-Ergebnisse korrekt interpretiert, kritisch geprüft und sinnvoll in die tägliche Arbeit integriert werden können. Ergänzend sollte ein kontinuierliches Monitoring der KI-Nutzung eingeführt werden: Die Ergebnisse sollten regelmäßig überprüft, Feedbackprozesse im Team etabliert und potenzielle Fehlentscheidungen frühzeitig erkannt werden. Schließlich ist es hilfreich, organisatorische Rahmenbedingungen zu schaffen, indem Prozesse, Zuständigkeiten und Leitlinien klar definiert werden, sodass KI sinnvoll, verantwortungsvoll und effizient in die Arbeitsabläufe eingebunden wird.

KI kann das professionelle Handeln in der Sozialen Arbeit sinnvoll unterstützen und erweitern, ersetzt jedoch nicht die fachliche Verantwortung von Mitarbeitenden und Führungskräften. Urteilsfähigkeit, Reflexion und professionelle Abwägung bleiben zentral.

5 Quellenangaben

Initiative Intelligente Vernetzung, Hrsg., 2019. Künstliche Intelligenz [online]. Impulse zu einem Megatrend. Berlin: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, 13.02.20219 [Zugriff am: 05.06.2026]. Verfügbar unter: https://www.bundeswirtschaftsministerium.de/Redaktion/DE/Publikationen/​Technologie/​kuenstliche-intelligenz-impulse-zu-einem-megatrend.html

Krings, Markus und Werner Heister, 2023. Neue Wege im Personalmanagement. In: Sozialwirtschaft: Zeitschrift für Führungskräfte in sozialen Unternehmungen. 33(3), S. 19–21. ISSN 1613-0707

Lackes, Richard und Markus Siepermann, 2018. Künstliche Intelligenz (KI) [online]. Wiesbaden: Springer Fachmedien [Zugriff am: 17.03.2026]. Verfügbar unter: https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/​kuenstliche-intelligenz-ki-40285/​version-263673

Lenzen, Manuela, 2020. Künstliche Intelligenz: Fakten, Chancen, Risiken. München: C.H. Beck. ISBN 978-3-406-84849-0

Rai, Arun, Panos Constantinides und Saonee Sarker, 2019. Next Generation Digital Platforms: Towards Human-AI Hybrids. In: MIS Quarterly. 43(1), S. 3–8. ISSN 0276-7783

6 Literaturhinweise

Heister, Werner und Markus Krings, 2025. Digitalisierung in der Sozial‑ und Kulturwirtschaft: Eine Einführung (insbesondere Krings, Markus. Künstliche Intelligenz: Die Schlüsseltechnologie, S. 21–36). Wiesbaden: Springer VS. ISBN 978-3-658-45675-7

Kreidenweis, Helmut, 2024. KI in der Sozialwirtschaft: Eine Orientierungshilfe für die Praxis. Baden-Baden: Nomos. ISBN 978-3-7560-1784-3

Linnemann, Gesa, Julian Löhe und Beate Rottkemper, Hrsg., 2025. Künstliche Intelligenz in der Sozialen Arbeit: Grundlagen für Theorie und Praxis. Weinheim: Beltz Juventa. ISBN 978-3-7799-8561-7 [Rezension bei socialnet]

Rai, Arun, Panos Constantinides und Saonee Sarker, 2019. Next Generation Digital Platforms: Towards Human-AI Hybrids. In: MIS Quarterly. 43(1), S. 3–8. ISSN 0276-7783

Verfasst von
Markus Krings
Sozialmanager (M.A.) und Betriebswirt (B.A.)
Seit vielen Jahren in Beratungs- und Leitungsfunktionen der Sozialwirtschaft tätig. Er ist unter anderem IHK-zertifizierter Business-Transformation-, Data-Process- sowie New-Work-Expert und gehört dem Beirat der Zeitschrift Sozialwirtschaft an.
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Prof. Dr. Werner Heister
Prof. Dr. Werner Heister lehrte über zwei Jahrzehnte Betriebswirtschaft im sozialen Sektor an der Hochschule Niederrhein. Seit 2025 ist er emeritiert.
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Es gibt 5 Lexikonartikel von Markus Krings.
Es gibt 1 Lexikonartikel von Werner Heister.