KI in der Bürgerbeteiligung bezeichnet den Einsatz von Sprachmodellen, um unstrukturierten Text automatisiert zu klassifizieren, zu gruppieren oder in neue Texte wie Umfrageentwürfe zu übersetzen. Anders als klassische Auswertungsverfahren arbeitet sie nicht mit festen Formeln, sondern mit gelernten Sprachmustern. Drei Einsatzfelder sind dabei in der Praxis besonders relevant:

• Freitextauswertung: Kernaussagen aus Beiträgen erkennen und thematisch gruppieren

• Umfrageunterstützung: Entwürfe aus Textbeschreibung oder Dokument generieren

• Digitalisierung: gedruckte und teils handschriftliche Beiträge automatisiert erfassen

Wo Berechnung reicht und KI gar nicht nötig ist

Ein großer Teil der Auswertung eines Beteiligungsverfahrens kommt ohne KI aus. Häufigkeitsverteilungen, etwa wie oft eine bestimmte Antwort gegeben wurde, beruhen auf deskriptiver Statistik. Einfache Ortsbezüge bei Kartenbeiträgen, etwa Distanz- oder Überschneidungsanalysen, lassen sich mit klassischen Geoverfahren berechnen. Für die Bewertung eines Systems ist deshalb entscheidend, ob eine Funktion tatsächlich ein Sprachmodell benötigt oder mit nachvollziehbaren statistischen Verfahren arbeitet. Räumliche Mustererkennung kann im Einzelfall zwar auch maschinelles Lernen nutzen, die genannten Grundauswertungen kommen in der Praxis aber meist ohne aus.

Freitextanalyse: Wie KI aus Beiträgen Kernaussagen macht

KI kommt dort ins Spiel, wo Berechnung allein nicht weiterhilft, insbesondere bei der Auswertung von Freitextbeiträgen. Eine mögliche Verarbeitungskette besteht aus mehreren Schritten:

1. Beiträge erfassen und bereinigen

2. Kernaussagen aus dem Text extrahieren

3. Aussagen als Vektoren darstellen (Embedding)

4. Ähnliche Aussagen anhand ihrer Vektor-Distanz gruppieren

5. Cluster benennen und bei Bedarf weiter verfeinern

6. Zuordnungen durch Fachleute prüfen

Die Abstände zwischen den Vektoren liefern einen Anhaltspunkt dafür, welche Aussagen semantisch ähnlich sind. Auf dieser Grundlage schlägt das System Themencluster vor, etwa wenn sich ein zunächst grobes Cluster zu Radverkehr in Forderungen nach neuen Radwegen und Anliegen zur Verkehrssicherheit auftrennen lässt. Fachleute prüfen anschließend, ob diese Zuordnungen inhaltlich nachvollziehbar sind. Wie zuverlässig Kernaussagen und Cluster im Einzelfall sind, hängt vom verwendeten Modell, der Datenaufbereitung und den gewählten Schwellenwerten ab und lässt sich nicht pauschal beziffern.

Ergänzend bietet CrowdInsights eine Sentiment-Analyse an, die Hinweise auf sprachlich positive, negative oder neutrale Formulierungen liefert. Wegen Mehrdeutigkeit, Ironie und Kontextabhängigkeit ersetzt das keine fachliche Prüfung, sondern liefert einen zusätzlichen Anhaltspunkt. CrowdInsights entwickelt außerdem eine Klassifikation, die Aussagen zusätzlich als Wunsch, Problem, Qualitäts- oder Zustandsbeschreibung kennzeichnen soll. Diese Funktion befindet sich in der Entwicklung und ist noch nicht flächendeckend verfügbar.

Umfragen mit KI-Unterstützung erstellen

Ein zweites Einsatzfeld liegt am Anfang eines Beteiligungsprozesses: bei der Erstellung von Umfragen. Bei CrowdInsights kann eine kurze Textbeschreibung oder ein hochgeladenes Dokument, etwa ein Projektkonzept, als Grundlage für einen Umfrageentwurf dienen. Der Entwurf wird anschließend fachlich geprüft und verfeinert, er ersetzt nicht die inhaltliche Freigabe. Das kann Kommunen und Planungsbüros Zeit sparen, wenn Fragen und Antwortoptionen bereits in Konzepten oder Befragungsunterlagen vorliegen.

Digitalisierung analoger Beiträge

Viele Beteiligungsprozesse kombinieren Online-Formate mit analogen Formaten wie Workshops, Veranstaltungen oder Papierfragebögen. Gedruckte und teilweise auch handschriftliche Beiträge lassen sich per Texterkennung übertragen, etwa über ein Bild-zu-Text-Modell. Die erkannten Inhalte müssen anschließend kontrolliert werden, da Erkennungsqualität je nach Schriftbild und Vorlage schwankt. Das ersetzt keine inhaltliche Auswertung, spart aber die Zeit, die sonst für das manuelle Abtippen anfällt.

Wo KI an Grenzen stößt und Menschen die Kontrolle behalten

Ein häufiger Einwand gegen KI in der Verwaltung ist der Blackbox-Effekt: Nutzer:innen wissen oft nicht, wie ein Ergebnis zustande gekommen ist. Der Effekt lässt sich verringern, wenn Originalbeitrag, extrahierte Kernaussage, Clusterzuordnung und manuelle Korrekturen getrennt einsehbar bleiben. Bei CrowdInsights ist das so umgesetzt, dass sich jeder dieser Schritte einzeln nachvollziehen lässt.

KI liefert einen strukturierten Vorschlag, keine Entscheidung. Sie kann Beiträge vorsortieren und zusammenfassen, ersetzt aber keine Bewertung von Halluzinationen, Verzerrungen oder Mehrdeutigkeiten. Auch seltene Positionen können fachlich entscheidend sein, unabhängig davon, wie häufig sie in den Daten vorkommen. Gewichtung, fachliche Interpretation und politische Entscheidung bleiben bei den zuständigen Personen in Verwaltung und Politik.

Datenschutz und Nachvollziehbarkeit: Was für Kommunen wichtig ist

Für Kommunen sind bei KI-Einsatz vor allem zwei Rechtsrahmen relevant: die DSGVO und der EU AI Act.

Nach der DSGVO braucht jede Verarbeitung personenbezogener Daten eine Rechtsgrundlage. Wichtige Prüfpunkte sind, wer Verantwortlicher und wer gegebenenfalls Auftragsverarbeiter ist, welche Daten konkret verarbeitet werden, ob eine Datenschutz-Folgenabschätzung erforderlich ist und ob die Grundsätze der Zweckbindung und Datenminimierung eingehalten werden. EU-Hosting und der Ausschluss einer Trainingsnutzung mit Kundendaten sind dabei wichtige Auswahlkriterien, sie beantworten aber nicht automatisch die Frage nach Rechtsgrundlage, Löschfristen oder Zugriffsrechten.

Beim EU AI Act sind zwei Punkte für Kommunen bereits konkret relevant. Seit dem 2. Februar 2025 gilt nach Artikel 4 die Pflicht, dass Anbieter und Betreiber von KI-Systemen für ausreichende KI-Kompetenz bei ihrem Personal sorgen. Ab dem 2. August 2026 gelten zusätzlich die Transparenzpflichten nach Artikel 50: KI-Systeme mit direkter Interaktion mit Personen, etwa Chatbots, müssen erkennbar machen, dass eine Interaktion mit einem KI-System stattfindet. Ein internes Werkzeug zur thematischen Vorsortierung von Beiträgen ohne direkte Interaktion mit Bürger:innen ist rechtlich anders zu beurteilen als ein System, das unmittelbar mit Personen kommuniziert oder Entscheidungen über Personen vorbereitet. Welche Einstufung im Einzelfall zutrifft, hängt vom konkreten Einsatzzweck ab und sollte dokumentiert werden.

Wer prüfen möchte, welche dieser Funktionen für die eigene Kommune infrage kommen, kann ein unverbindliches Gespräch mit uns vereinbaren.

Quellen