Agent für die Antragsbearbeitung in der öffentlichen Verwaltung

Kommunale und staatliche Behörden bearbeiten große Mengen an Anträgen auf Leistungen, Genehmigungen und Fördermittel. Viele Anträge gehen unvollständig ein, und Sachbearbeitende verbringen einen Großteil ihrer Zeit damit, Unterlagen nachzufordern und Nachweise zu lesen, statt zu entscheiden. Ein Agent prüft die Vollständigkeit, verfasst die Schreiben an die Bürgerinnen und Bürger, ordnet Nachweise den rechtlichen Kriterien zu und entwirft Entscheidungsvorschlag und Bescheid. Ein menschlicher Sachbearbeiter entscheidet und unterschreibt. In den BMDS-Pilotprojekten verkürzte dieser Ansatz die Bearbeitungszeit deutlich, während der Rechtsrahmen die Entscheidung bei Menschen belässt.

Problem & Nutzen

• Heute: Anträge erreichen die Behörde über OZG-Onlinedienste, E-Mail, Post und Schalter. Beschäftigte prüfen Formulare von Hand, versenden Standardschreiben für fehlende Unterlagen, lesen Gehaltsabrechnungen, Verträge und Bescheinigungen, berechnen Ansprüche im Fachverfahren und schreiben den Bescheid. Rückstau und lange Wartezeiten sind die Folge; Personalmangel in den Kommunen verschärft das.
• Nutzen durch KI: besser vorbereitete Anträge, weniger Runden von Schriftverkehr zu „fehlenden Unterlagen“, Nachweise zusammengefasst mit Seitenverweisen, einheitliche Anwendung derselben Kriterien, Entwürfe statt leerer Seiten.
• Belege (Deutschland): Der BMDS Agentic AI Hub führte 2026 18 bis 20 kommunale Pilotprojekte durch. Im Pilotprojekt Berlin Steglitz-Zehlendorf zur Hilfe zur Pflege (Startup Myosotis, Produkt formfix, mit einem Pflegeanbieter) meldet der Bezirk eine um 45 % kürzere Gesamtdurchlaufzeit und 31 % weniger reine Bearbeitungszeit des Amtes am Dokument [3]. Entscheidung und Freigabe blieben bei den Sachbearbeitenden; der Bericht hält fest, dass Schnittstellen zu E-Akte und Fachverfahren nicht durchgängig verfügbar waren und deshalb Behelfslösungen genutzt wurden [1][2][3]. Dies sind Pilotzahlen einer einzelnen Dienststelle, keine allgemeinen Richtwerte.

Varianten

• Sozialleistungen: Hilfe zur Pflege, Wohngeld, Grundsicherung, Kinderzuschlag.
• Genehmigungen: Baugenehmigungen (zum Regelprüfungsschritt siehe DOC-016), Gewerbe- und Gaststättenerlaubnisse, Park- und Veranstaltungsgenehmigungen.
• Zuschüsse und Fördermittel: Förderprogramme, Forschungs- oder Kulturförderung mit Bewertungskriterien.

So funktioniert es

1. Antragseingang (OZG/EfA-Leistung, BundID, Postscan)
2. Dokumentenanalyse + Klassifikation (DOC-003)
3. Vollständigkeitsprüfung gegen die Verfahrens-Checkliste
4. Agent entwirft Nachforderung fehlender Unterlagen
5. Sachbearbeitung gibt frei
6. Bürgerportal / Brief
7. Nachweisanalyse: Fakten extrahieren, auf Rechtsmerkmale abbilden, mit Seitenbelegen
8. Retrieval über Gesetze, Vorschriften, interne Richtlinien (RAG)
9. Berechnung im Fachverfahren (deterministisch, nicht durch das LLM)
10. Entwurf des Entscheidungsvorschlags + Anhörungsschreiben bei belastender Entscheidung (§ 28 VwVfG)
11. Sachbearbeitung prüft, überarbeitet, entscheidet, unterzeichnet; Bescheid mit Begründung (§ 39 VwVfG)
12. Ablage in der E-Akte + Audit-Log

• Deterministischer Kern: Anspruchsberechnungen und Schwellenwerte laufen in Regelmaschinen oder dem bestehenden Fachverfahren. Das LLM extrahiert Fakten und entwirft Texte; es berechnet nie den Betrag.
• Retrieval: Gesetze, Verordnungen, Verwaltungsvorschriften und die eigenen Präzedenzentscheidungen der Behörde werden mit hybrider Suche und einem Reranker indexiert; jede Aussage im Entwurf nennt eine Quelle.
• Werkzeuge: Der Agent darf die E-Akte lesen, Register abfragen, soweit rechtlich zulässig, und Entwürfe schreiben. Das Versenden von Schreiben, das Erlassen von Entscheidungen und Zahlungen sind Werkzeuge, die hinter einer menschlichen Freigabe liegen.
• Mensch-in-der-Schleife (Human-in-the-Loop): Freigabe ausgehender Schreiben, jede Entscheidung, jede Ermessens- oder wertende Beurteilung und jeder Widerspruch von Bürgerinnen und Bürgern. Die Sachbearbeiterin bzw. der Sachbearbeiter sieht die Nachweismatrix und kann jedes Feld übersteuern.

Datenaufbereitung

Benötigte Daten: eingehende Anträge und Anlagen, Verfahrenscheckliste, Gesetze und interne Richtlinien, frühere Fälle mit Ergebnissen sowie Vorlagen für Schreiben. In Behörden liegt dies in Fachverfahren, dem E-Akte-System (E-Akte/DMS), Dateiablagen, E-Mails und weiterhin viel auf Papier. Typische Lücken: Scans schlechter Qualität, gemischte Formate, doppelte und veraltete Richtlinien, Wissen, das nur in den Köpfen erfahrener Sachbearbeitender steckt, uneinheitliche Fallkategorien sowie strenge Zugriffsrechte je Verfahren und Abteilung.

Konkrete Schritte: verbleibendes Papier scannen und per OCR erfassen ([PREP-006], [DOC-014]), einen maßgeblichen, versionierten Satz von Regeln und Richtlinien aufbauen ([PREP-013], [PREP-014]), die Fallkategorien und die Struktur der Checkliste festlegen ([PREP-019]), Ergebnisse abgeschlossener Fälle als Labels extrahieren ([PREP-020]) und mit den Sachbearbeitenden einen Testdatensatz aufbauen ([PREP-018]). Historische Fälle für Tests pseudonymisieren ([PREP-022]) und die Rechtsgrundlage für die Weiterverwendung prüfen ([PREP-025]). Werkzeuge: Paperless-ngx oder das vorhandene DMS, OCR-/Dokumentparser, ein Vektorspeicher, Tabellenkalkulationen für den Testdatensatz.

Grober Aufwandsanteil: 40 bis 50 Prozent des Projekts. Rechnen Sie damit, dass Regelwerk und Testdatensatz den Engpass bilden, nicht das Modell.

Umsetzungswege

Welcher Weg für wen

• Öffentlicher Sektor: B. Aufbauen auf einer souveränen EU- oder deutschen Cloud mit offenen oder in der EU gehosteten Modellen: Falldaten sind sensibel und Verfahren sind speziell, daher passt kein Produkt von der Stange, doch ein vollständiger Selbstbetrieb lohnt sich selten.
• Unternehmen: B. Große Genehmigungs- oder schadenähnliche Prozesse erfordern die Integration in eigene Fallsysteme und Regeln; Cloud-KI-Dienste in einer EU-Region mit dem AVV des Anbieters sind der pragmatische Weg.
• Entwickler: C. Open-Weight-Modelle sowie Open-Source-Parsing und -RAG laufen auf eigener Infrastruktur, was für Prototypen und Umsetzungsprojekte im öffentlichen Sektor passt.

Weg A — Kaufen (Standardsoftware)

• Spezialisierte GovTech-Startups (DE/EU): Myosotis (formfix, Berlin) sowie Anbieter aus der Kohorte des Agentic AI Hub [1]; kommunale IT-Dienstleister wie Dataport, AKDB, ekom21, KDO, regio iT und ITDZ Berlin bündeln KI-Module und EfA-Dienste.
• Anbieter von E-Akte / Fachverfahren: Fabasoft, d.velop, enaio (OPTIMAL SYSTEMS), Axians eGov und weitere Fachverfahrenshersteller ergänzen ihre Systeme um KI-Assistenten; prüfen Sie zuerst deren Roadmap.
• Souveränes Hosting: openDesk, Delos Cloud, STACKIT, IONOS.
• A wählen, wenn: das Verfahren standardisiert ist und Ihr Fachverfahrenshersteller oder IT-Dienstleister es bereits anbietet.

Weg B — Auf Cloud-KI-Diensten aufbauen

• Modelle: Mistral (EU-Anbieter, z. B. Mistral Large und Mistral OCR), Aleph-Alpha-Stack über PhariaAI für den öffentlichen Sektor oder Frontier-APIs (Claude, Gemini, GPT) in EU-Regionen mit Zero Data Retention und einem Auftragsverarbeitungsvertrag. Eingestufte oder besonders sensible Sozialdaten können Anbieter außerhalb der EU ausschließen.
• Orchestrierung: LangGraph, Microsoft Agent Framework oder n8n mit menschlichen Freigabeschritten; Werkzeugzugriff über MCP-Server, die die APIs von E-Akte und Fachverfahren mit minimalen Rechten kapseln.
• B wählen, wenn: Sie eigene Logik über Ihre Systeme hinweg brauchen und Ihre Rechtsgrundlage einen Auftragsverarbeiter erlaubt.

Weg C — Selbst betreiben (Open Source)

• Modelle: Open-Weight-LLMs wie die Klasse Mistral Small/Medium, Qwen3, Llama 3.x oder gpt-oss, betrieben mit vLLM; Docling oder PaddleOCR zum Parsen; BGE-M3-Embeddings mit Qdrant, pgvector oder OpenSearch.
• Frameworks: LangGraph, Haystack (deepset, Berlin), Camunda oder Flowable für BPMN mit menschlichen Aufgaben.
• Hardware: HW3 für ein Modell mit 30 bis 120 Mrd. Parametern bei mehreren parallel arbeitenden Sachbearbeitenden; HW4 für große kommunale Rechenzentren. Öffentliche Stellen bevorzugen häufig dies oder eine souveräne Cloud (Weg C oder B auf STACKIT/IONOS).

Weg D — Eigenes Training

Nur für hochvolumige, eng gefasste Verfahren: Extraktionsmodelle auf den eigenen eingescannten Formularen der Behörde feintunen oder einen kleinen Klassifikator für das Routing. Erfordert beschriftete historische Fälle mit rechtlicher Datenschutzprüfung. Trainieren Sie kein Modell, das Ergebnisse einzelner Anträge vorhersagt.

Stand der Technik (2026)

• Assistierende Agenten, keine Entscheider: Die Pilotprojekte im Agentic AI Hub konzentrieren sich auf geführte Antragstellung, Vorprüfung und Vorbereitung für Sachbearbeitende statt auf automatisierte Entscheidungen [1][2].
• Reasoning-LLMs ordnen Freitext-Nachweise rechtlichen Kriterien gut zu, wenn die Regeln im Kontext liegen, und quellengestütztes RAG über Gesetze ist das Standarddesign. Schwachstellen: ungewöhnliche Dokumente, widersprüchliche Nachweise, veraltete Regelversionen, lange Fallhistorien und Rechtsauslegung.
• Integration ist der Engpass: Fehlende APIs in E-Akte und Fachverfahren begrenzten die Pilotprojekte; Werkzeug-Wrapper im MCP-Stil und EfA-Dienststandards sind die aktuelle Antwort.
• Grenzen und Fehlerbilder: erfundene Rechtsquellen, Automation Bias (Sachbearbeitende winken Entwürfe durch), Prompt-Injection über hochgeladene Dokumente, uneinheitliche Behandlung ähnlicher Fälle und Benachteiligung von Bürgerinnen und Bürgern mit Unterlagen schlechter Qualität. Gegenmaßnahmen: quellenverlinkte Ausgaben, stichprobenartige Qualitätsprüfung, Bewertungsdatensätze aus entschiedenen Fällen und Injection-Filter für alle hochgeladenen Inhalte.

Gemeinsame Bausteine & Kombinationen

• Gleicher Stack: DOC-003 (Formulare), DOC-016 (Regelprüfung von Genehmigungen), DOC-014 (RAG über Rechtstexte), ein VLM- und LLM-Server für alle.
• Frontend: CONV-011 (Bürger-Chatbot und geführte Antragstellung) übergibt vollständige Fälle an diesen Agenten.
• Steuerung: AGENT-025 (Agenten-Beobachtbarkeit, Bewertung, Audit), AGENT-013 (Multi-Agenten-Orchestrierung).

Aufwand, Kosten & Kennzahlen

• Weg A: Monate für Beschaffung, Vergaberecht und Integration; Lizenz pro Verfahren oder Nutzer.
• Weg B: 6 bis 12 Monate für ein Verfahren einschließlich rechtlicher Bewertung, Datenschutz-Folgenabschätzung und Integration.
• Weg C: 9 bis 18 Monate, plus ein GPU-Server und ein kleines Plattformteam.
• Kennzahlen: Zeit bis zur Entscheidung, Anzahl der Runden von Unterlagenanforderungen je Fall, Anteil vollständiger Anträge bei der Ersteinreichung, Quote, mit der Sachbearbeitende Entwürfe überstimmen, Fehlerquote in Stichprobenprüfungen, Widerspruchs- und Klagequote, Zufriedenheit der Bürgerinnen und Bürger.

Menschen & Veränderung

Beziehen Sie die Fachbereichsleitung und die Sachbearbeitenden von Anfang an ein: Sie verantworten das Verfahren, legen die Checklisten fest und prüfen später jeden Vorschlag. Binden Sie die IT und die bzw. den Informationssicherheitsbeauftragten für die Integration mit dem Fachverfahren und das Hosting ein; die Datenschutzbeauftragte bzw. den Datenschutzbeauftragten für eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) (besondere Kategorien und schutzbedürftige Personen sind wahrscheinlich) und den AVV mit jedem Auftragsverarbeiter (GUIDE-005). Recht/Compliance deckt das Verwaltungsverfahrensrecht und die Hochrisiko-Pflichten ab dem 2. Dez. 2027 für Anwendungen nach Anhang III ab (GUIDE-014).

Personalrat: ja. Werkzeuge zur Fallbearbeitung protokollieren Handlungen der Sachbearbeitenden und können den Durchsatz messen, daher greift die Mitbestimmung nach BPersVG oder Landesrecht, analog zu § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG; informieren Sie frühzeitig, am besten mit einer schriftlichen Vereinbarung, dass keine individuelle Leistungsbewertung erfolgt (GUIDE-004). In privaten Unternehmen mit Betriebsrat gelten § 90 Abs. 1 Nr. 3 und § 80 Abs. 3.

Starten Sie einen Pilot mit einem Verfahren und einem kleinen Team von Freiwilligen (GUIDE-009), benennen Sie KI-Botschafter und stellen Sie offen klar, dass der Agent Entwürfe erstellt, die Sachbearbeiterin bzw. der Sachbearbeiter aber entscheidet und unterschreibt. Typische Bedenken: Arbeitsplatzverlust (stellen Sie es als Entlastung von Routineprüfungen dar), Haftung (die Entscheidung bleibt beim Menschen), Vertrauen der Bürgerinnen und Bürger (transparenter Hinweis). KI-Kompetenz: Fördern Sie die Fähigkeiten der Beschäftigten durch Schulungen zu Grenzen und Automation Bias (GUIDE-006, GUIDE-008).

Risiken, Regulierung & Compliance

• KI-Verordnung (AI Act) (Hochrisiko): Anhang III Nr. 5 Buchst. a erfasst KI, die von oder für Behörden genutzt wird, um die Anspruchsberechtigung auf grundlegende öffentliche Leistungen und Dienste zu bewerten und diese zu gewähren, zu kürzen, zu widerrufen oder zurückzufordern. Art. 6 Abs. 3 erlaubt eine Ausnahme für enge verfahrensbezogene oder vorbereitende Aufgaben, die das Ergebnis nicht wesentlich beeinflussen, doch Systeme, die Personen profilieren, bleiben hochriskant. Ein Vollständigkeitsprüfer kann unter die Ausnahme fallen; ein Belegauswerter mit Entscheidungsvorschlag in der Regel nicht. Dokumentieren Sie die Bewertung [5][6]. Betreiber, die öffentliche Stellen sind, müssen zudem eine Grundrechte-Folgenabschätzung durchführen (Art. 27). Zeitplan: Nach dem Digital-Omnibus zur KI (Verordnung (EU) 2026/1744) gelten die Pflichten nach Anhang III ab dem 2. Dez. 2027.
• Verbote (Art. 5): Social Scoring von Bürgerinnen und Bürgern und Risikoprofilierung zur Betrugserkennung allein auf Grundlage von Profiling sind verboten oder stark eingeschränkt. Ergänzen Sie diesen Agenten nicht um ein Scoring zur Erkennung von Leistungsbetrug.
• Verwaltungsrecht: § 35a VwVfG erlaubt vollautomatisierte Verwaltungsakte nur, wenn eine Rechtsvorschrift sie zulässt und weder Ermessen noch Beurteilungsspielraum besteht [4]. Ermessens- und wertende Fälle erfordern eine menschliche Entscheidung. Ferner § 24 (Untersuchungsgrundsatz), § 28 (Anhörung), § 39 (Begründung) und das Verbot rein automatisierter Entscheidungen nach Art. 22 DSGVO.
• DSGVO: Sozial- und Gesundheitsdaten sind besondere Kategorien (Art. 9) oder durch SGB X und das Sozialgeheimnis (§ 35 SGB I) geschützt; Rechtsgrundlage im Recht der öffentlichen Aufgaben, DSFA, kein Training der Anbieter mit Bürgerdaten, Verarbeitung in der EU.
• Gegenmaßnahmen: Freigabeschranken, Begründungsprotokolle, regelmäßige Prüfungen auf Verzerrung und Fehler, Vereinbarung mit dem Personalrat/Betriebsrat, Information der Bürgerinnen und Bürger.

Erste Schritte

1. Ein regelbasiertes Verfahren mit hohem Volumen und vielen unvollständigen Anträgen auswählen; als BPMN abbilden.
2. Zuerst die Bewertung nach KI-Verordnung und DSGVO durchführen (Anhang III Nr. 5 Buchst. a, Art. 6 Abs. 3, DSFA, § 35a VwVfG).
3. Einen Bewertungsdatensatz aus 100 bis 300 früheren Fällen mit den endgültigen Entscheidungen aufbauen.
4. Die Vorbereitungsschritte (Vollständigkeit, Anforderungen, Belegzusammenfassung) pilotieren, bevor ein Entscheidungsvorschlag erfolgt.
5. Überstimmungsquote und Zeitersparnis gemeinsam mit den Sachbearbeitenden messen; erst ausweiten, wenn die Schnittstellen zur E-Akte stabil sind.

Quellen

1. BMDS — Agentic AI Hub — https://bmds.bund.de/themen/kuenstliche-intelligenz/agentic-ai-hub
2. BMDS — Ergebnisbericht der 1. Pilotierung des Agentic AI Hub — https://bmds.bund.de/fileadmin/BMDS/Dokumente/48-Anlage-Ergebnisbericht_Agentic_AI-Hub_.pdf
3. Bezirksamt Steglitz-Zehlendorf — Pilotprojekt formfix erfolgreich abgeschlossen — https://www.berlin.de/ba-steglitz-zehlendorf/aktuelles/pressemitteilungen/2026/pressemitteilung.1689443.php
4. § 35a VwVfG — https://www.gesetze-im-internet.de/vwvfg/__35a.html
5. Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act), Annex III — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
6. Bundesnetzagentur — High-risk AI systems — https://www.bundesnetzagentur.de/EN/Areas/Digitalisation/AI/09_HighRisk/start.html