Wie Du wirksame KI-Leitlinien in Teams und Organisationen der Sozialwirtschaft erarbeiten kannst

Irgendwo in einer Wohngruppe für junge Erwachsene tippt eine Fachkraft spät abends einen Vorfall in ChatGPT auf ihrem privaten Handy ein. Zwei Minuten später hat sie eine strukturierte Fallnotiz erstellt. Ihre Kollegin lässt sich Argumente für das nächste Gespräch mit dem Kostenträger vorschlagen. Die Teamleitung weiß – zumindest offiziell – von beidem nichts. Es gibt keine Regelung, keine Orientierung und auch keine KI-Leitlinien in der Organisation. Das ist Alltag in Teams und Organisationen der Sozialwirtschaft. Kurz: Die Frage, ob KI genutzt wird, stellt sich de facto nicht mehr. Sie wird genutzt – mit oder ohne offizielle Erlaubnis, mit oder ohne Regelwerk. KI-Nutzungsverbote, die immer noch anzutreffen sind, lösen das Problem nicht, sondern treiben die Nutzung tiefer in den informalen Graubereich. Ungeklärt ist jedoch oftmals die Frage, wie der Umgang mit KI in Teams und Organisationen der Sozialwirtschaft so gestaltet werden kann, dass er dem Auftrag der Organisation dient, die Rechte von Klient:innen schützt und die Fachlichkeit der Mitarbeitenden stärkt. Neben den technischen Rahmenbedingungen für eine brauchbare und damit vor allem datenschutzkonforme KI-Nutzung ist (nicht nur) aus meiner Perspektive vor allem die Erarbeitung brauchbarer KI-Leitlinien relevant, die von der Organisation und den Mitarbeitenden getragen werden.

Mit diesem Beitrag möchte ich aufzeigen, wie Du wirksame KI-Leitlinien in Teams und Organisationen der Sozialwirtschaft erarbeiten kannst. Es geht dabei um die Gestaltung des organisationalen Rahmens für die KI-Nutzung, um Strukturen, Prozesse und Regeln sowie Entscheidungswege, die klarmachen, wozu KI eingesetzt werden darf und wozu nicht, wer Verantwortung trägt und wie das überprüft werden kann.

Zunächst wird der aktuelle Stand der KI-Nutzung in der Sozialwirtschaft skizziert und die damit verbundenen Chancen und Risiken aufgezeigt. Darauf aufbauend wird geklärt, was KI-Leitlinien sind und wie sie sich von Verboten, Gesetzen und Ethik-Kodizes unterscheiden, um daran anschließend den Prozess zu gemeinsamen KI-Leitlinien zu erörtern, wobei die folgenden Fragen im Mittelpunkt stehen. Abschließend werden mögliche Stolpersteine beleuchtet und ein Ausblick auf die nächsten Schritte gegeben. Im Beitrag finden sich Downloads für Muster-Leitlinien sowie ein „Quick-Start-Guide“, um mit der Erarbeitung von KI-Leitlinien direkt anfangen zu können.

Aktuelle Nutzung von KI in Teams und Organisationen der Sozialwirtschaft – eine Skizze

Wer Fachkräfte in der Sozialwirtschaft fragt, ob sie KI nutzen, erhält oft eine zögerliche Antwort. Offiziell: eher wenig (vgl. Kreidenweis/Diepold 2024:8, hier herunterladen). Die die Nutzung von Schatten-KI, verstanden als die Nutzung privater KI-Tools im Job außerhalb der Formalstruktur (vgl. Linnemann/Löhe/Rottkemper 2026:16) ist hingegen weit verbreitet. Die Lücke zwischen formaler Zurückhaltung und informaler Praxis ist kein Zufall, da Verantwortliche in Organisationen der Sozialwirtschaft erst langsam damit beginnen, sich dem “neuen” Thema KI organisational zu widmen. Auch werden erst in wenigen Bereichen spezialisierte Anwendungen wie bspw. KI-gestützte Risikoeinschätzungen bei Kindeswohlgefährdungen, Chatbots für die Erstberatung oder algorithmische Unterstützung in der Sozialraumanalyse, genutzt. Und gleichzeitig erleben die Fachkräfte unmittelbare Entlastung und Erfolgserlebnisse, wenn sie KI-Tools nutzen – bspw. bei oftmals als Belastung erlebten Dokumentationspflichten.

Die sich durch Nutzung von „Schatten-KI“ übergreifend ergebenden Herausforderungen sind erheblich. Zu nennen sind unter anderem…

• …ethische Herausforderungen (KI-Systeme selektieren und produzieren Verzerrungen),
• …datenschutzrechtliche Herausforderungen (hochsensible Klient:innendaten werden ohne Einwilligung und ohne Konzept in kommerzielle Anwendungen eingegeben) und
• …organisationale Herausforderungen (bspw. schätzen mehr als die Hälfte der Führungskräfte in der Sozialwirtschaft den eigenen KI-Wissensstand nur als mittelmäßig ein, wodurch strategische Weichenstellungen häufig ausbleiben).

Gleichzeitig erleben die Fachkräfte, dass durch die Nutzung von „Schatten-KI“ unter anderem und sehr unmittelbar die Dokumentation erleichtert, Daten strukturiert oder präventive Planungen unterstützt werden. Dadurch wird die Zeit für unbeliebte Aufgaben reduziert. Diese Zeit kann für das, was nicht delegierbar ist und gleichzeitig den professionellen Kern Sozialer Arbeit ausmacht, genutzt werden: Beziehungsarbeit, professionelles Ermessen und Verantwortungsübernahme.

Aber nicht nur den Mitarbeitenden „an der Basis“, sondern auch Führungskräften wird das Leben durch die Nutzung von Schatten-KI erleichtert. Beispielsweise werden aus einer Vielzahl möglicher Handlungsalternativen Entscheidungsvorschläge für komplexe Entscheidungen vorselektiert und relevante Wahlmöglichkeiten präsentiert (vgl. Epe, 2026).

Daraus wird ersichtlich, dass es aus professionell-fachlicher ebenso wie aus Perspektive der Führung relevant ist, sich mit der KI-Nutzung in Organisationen der Sozialwirtschaft zu befassen. Wenn dann noch hinzugenommen wird, dass die durch generative KI-Systeme erzeugten Ergebnisse auf Wahrscheinlichkeiten beruhen, die nicht korrekt sein und entsprechend evaluiert bzw. kontrolliert werden müssen, wird deutlich, dass KI kein klassisches Werkzeug – ähnlich wie ein Textverarbeitungsprogramm – ist. Ob die KI-Nutzung fachlich professionelles Handeln oder auch die Erfüllung von Aufgaben der Führungskräfte in Organisationen der Sozialwirtschaft sinnvoll stärken kann oder jedoch untergräbt, hängt davon ab, ob und wie Teams und Organisationen bewusst mit KI umgehen.

Was sind KI-Leitlinien – und warum eigentlich?

Bereits im letzten Absatz wurde die Relevanz eines bewussten Umgangs mit generativen KI-Systemen in Teams und Organisationen der Sozialwirtschaft deutlich. Ein solcher Umgang kann unterschiedlich gestaltet sein. So kann auch ein KI-Nutzungsverbot als bewusster Umgang verstanden werden. Da Schatten-KI jedoch ohnehin genutzt wird, sind Verbote wenig brauchbar.

Als brauchbarer wird hier die Erarbeitung von KI-Leitlinien erachtet. Doch was genau sind KI-Leitlinien und warum ist ihre Erarbeitung – zumindest in einem ersten Schritt – relevant?

Leitplanken, oder: Was ist unter KI-Leitlinien zu verstehen?

KI-Leitlinien sind kein Gesetz und kein Ethik-Kodex. Sie ersetzen weder die DSGVO noch die EU-KI-Verordnung, sondern übersetzen unter anderem diese Vorgaben in den konkreten, immer individuellen Kontext der eigenen Organisation. Sie sind auch kein starres Regelwerk, das von oben verordnet wird.

KI-Leitlinien lassen sich vielmehr als Richtlinien, Orientierungshilfen oder Leitplanken für die KI-Nutzung in Teams und Organisationen verstehen, die zum einen klare Vorgaben – beispielsweise mit Blick auf Datenschutz, ethische Fragestellungen und Verantwortlichkeiten – machen und zum anderen Möglichkeiten eröffnen, mit KI in der Organisation zu experimentieren, um deren Möglichkeiten zu erkunden. Sie regeln den sicheren, transparenten und verantwortungsvollen Einsatz von KI und definieren den Umgang mit KI-Systemen, um den oben genannten Herausforderungen zu begegnen und die damit einhergehenden Risiken (wie beispielsweise Datenschutzverletzungen, Diskriminierungen oder Fehlinformationen) zu minimieren.

Da die Entwicklungen rund um KI enorm schnell sind, ist es entscheidend, dass Orientierung gegeben wird, ohne die KI-Nutzung zu stark zu formalisieren. Entsprechend ist es wichtig, die erarbeiteten KI-Leitlinien als lebendiges Dokument zu verstehen, das gemeinsam erstellt, regelmäßig überprüft und bei Bedarf angepasst wird. Im Gegensatz zu einer bloßen Dienstanweisung entstehen und entwickeln sich KI-Leitlinien in kontinuierlicher Auseinandersetzung. Dies ist besonders in diesem Bereich relevant, da die technologischen Entwicklungen rund um KI sehr schnell voranschreiten.

Orientierung nach innen und außen, oder: Warum KI-Leitlinien wichtig sind!

“Klar und praxistauglich formulierte Leitlinien helfen bei der Orientierung, geben Sicherheit und schaffen die Voraussetzung für Experimente und eigene Erfahrungen” (Müller 2024). Sie schaffen Orientierung für alltägliche Entscheidungen:

• Welche KI-Tools dürfen für welche Aufgaben genutzt werden?
• Was ist mit Klient:innendaten erlaubt, was nicht?
• Wer trägt Verantwortung, wenn KI-generierte Inhalte in fachliche Entscheidungen einfließen?
• …

KI-Leitlinien minimieren Nutzungsrisiken, indem sie die KI-Nutzung von der informalen in die formale Ebene der Organisation überführen und gleichzeitig notwendige Spielräume lassen. Damit wird nach innen gegenüber Mitarbeitenden, die wissen wollen, was von ihnen erwartet wird, Orientierung und Sicherheit geschaffen. Gleiches gilt für die externen Stakeholder wie Klient:innen, Kostenträger und Aufsichtsbehörden.

Das ist relevant, da Organisationen der Sozialwirtschaft eine ethische Verantwortung tragen, weil sie mit besonders schutzbedürftigen Menschen arbeiten. Die Klient:innen müssen sich darauf verlassen können, dass ihre Daten geschützt sind und Entscheidungen, die sie betreffen, von Menschen mit professionellem Urteilsvermögen getroffen werden und nicht durch Wahrscheinlichkeiten berechnete Ergebnisse einer KI. KI-Leitlinien sind somit auch ein Bekenntnis zu den grundlegenden Werten der eigenen Organisation und ein Instrument, um dieses Bekenntnis in der Praxis sichtbar zu machen.

Es wird deutlich, dass KI-Leitlinien in einigen Aspekten mit Leitbildern von Organisationen vergleichbar sind. Diese sollen – so der Wunsch der Initiator:innen – nach innen und außen orientierend wirken. Dabei werden die mit diesem Anspruch einhergehenden Paradoxien häufig übersehen. Kurz gesagt: Die Vorstellung, dass Leitbilder nach innen orientierend wirken und gleichzeitig nach außen zeigen, wie eine Organisation gerne wahrgenommen werden möchte, führt in der Regel zu Enttäuschungen, sofern die Paradoxien im Prozess der Erarbeitung von KI-Leitlinien (ebenso wie im Prozess der Erarbeitung von Leitbildern, mehr dazu hier) nicht berücksichtigt werden.

Der Prozess zur Erarbeitung von KI-Leitlinien – und ein Quick-Start-Guide 😉

Der Impuls für die Erarbeitung von KI-Leitlinien muss „von oben“, also von der Führung, kommen. Wenn Vorstände, Geschäftsführungen und Führungskräfte nicht von der Notwendigkeit überzeugt sind, werden Initiativen der Mitarbeitenden (sog. „Graswurzelbewegungen“) im Sand der formal-hierarchischen Realität verlaufen. Führungskräfte geben Orientierung, schaffen Vertrauen und prägen den Umgang mit KI. Und wenn die Führung die Vorteile der KI-Nutzung sichtbar macht, kann es gelingen, den (berechtigten) Ängsten der Mitarbeitenden zu begegnen.

Hier kommt schnell die Versuchung auf, das Thema an eine kleine Arbeitsgruppe zu delegieren, die dann einen Entwurf vorlegt, der anschließend verabschiedet wird. Dieser Versuchung sollte widerstanden werden. Das Ergebnis ist zwar meist ein ordentliches Dokument. Es erleidet jedoch meist das gleiche Schicksal wie aufwendig erarbeitete Leitbilder – und landet in der Schublade (hier mehr dazu). Der “Impuls für die Erarbeitung von KI-Leitlinien” versteht sich entsprechend ausdrücklich als Einladung zum Diskurs. Denn was für Leitbilder gilt, gilt für KI-Leitlinien genauso: „Die Verständigung über einen Wertekatalog zwischen Management und Mitarbeitern erfolgt im Prozess der Erstellung des Leitbildes und nicht im Moment der Präsentation“ (Kühl, 2017:68). M.a.W.: Der Diskurs und der Prozess zur Erarbeitung von KI-Leitlinien ist wichtiger als die Präsentation der KI-Leitlinien auf der Website, in Hochglanzbroschüren oder auf schicken Postern an Wänden.

Bevor irgendein Regelwerk formuliert wird, braucht es eine ehrliche Auseinandersetzung damit, was den professionellen Kern der eigenen Organisation ausmacht. Was wird als “gute (Soziale) Arbeit” in der jeweiligen Organisation bzw. im Team verstanden? Welche Tätigkeiten leben von professionellem Urteilsvermögen, und welche sind tatsächlich an eine KI delegierbar? Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, kann beurteilt werden, wo KI sinnvoll unterstützt und wo sie den Kern der Arbeit gefährdet. Diese Klärung ist ein partizipativer Aushandlungsprozess, der regelmäßig wiederholt werden sollte.

Partizipation bedeutet jedoch nicht, dass alle über alles mitentscheiden müssen, sondern die Perspektiven derer einbezogen werden, die die zu implementierenden KI-Systeme nutzen werden und von der KI-Nutzung betroffen sind. Bewährt hat sich folgendes Vorgehen:

1. In einem ersten Schritt wird in einem breit angelegten Format, etwa einer Großgruppenveranstaltung oder teamweisen Workshops, gesammelt, welche Erfahrungen, Erwartungen und Bedenken bzgl. der KI-Nutzung in der Organisation vorhanden sind.
2. Eine interdisziplinär zusammengesetzte Projektgruppe, überführt die Ergebnisse dann in einen konkreten Entwurf der KI-Leitlinien. Wichtig ist, dass in der Projektgruppe nicht nur Befürworter:innen, sondern auch kritische und wenig technikaffine Stimmen beteiligt sind. Denn gerade in Organisationen der Sozialwirtschaft ist Widerstand gegen digitale Entwicklungen und auch gegen KI häufig fachlich begründet und verdient Gehör (vgl. Epe, 2024).
3. Im dritten Schritt wird dieser Entwurf ernsthaft zur Diskussion gestellt: Mitarbeitende spüren schnell, wenn kritische Einwände folgenlos bleiben und die Beteiligung nur Pseudo-Beteiligung ist.
4. Dann geht es ans Ausprobieren: Idealerweise werden Erfahrungen in der KI-Nutzung anhand konkreter Anwendungsfälle gesammelt und der Nutzen in der Organisation sichtbar gemacht. Gegebenenfalls sind dann organisationsstrukturelle, technische und rechtliche Anpassungen notwendig, die formal verankert werden müssen. Erfahrungsgemäß haben sich Dialogräume als hilfreich erwiesen, in denen Mitarbeitende und Führungskräfte kontinuierlich Unsicherheiten, Ängste und Widerstände, aber auch Erfolgsgeschichten teilen und diskutieren können.
5. Damit eine KI-Leitlinie nicht veraltet, müssen feste Zyklen zur Überprüfung und Anpassung strukturell verankert werden, da sich sowohl die KI-Technologie als auch die rechtlichen Rahmenbedingungen und die Praxis in den Teams dynamisch entwickeln. Eine Leitlinie, die nur alle paar Jahre hervorgekramt wird, verliert ihren Orientierungscharakter. Sinnvoller ist es, KI-Leitlinien als lebendiges Dokument zu behandeln. Sie sollte regelmäßig in Teamsitzungen und Leitungsklausuren thematisiert werden. Bei neuen KI-Tools sollte geprüft werden, ob die Leitlinie noch passt, und Anpassungen sollten bewusst beschlossen werden.

Schon der Prozess der Erarbeitung von KI-Leitlinien lässt sich als Organisationsentwicklungsprozess verstehen, da der Prozess implizite Annahmen explizit macht, die kollektive Reflexionsfähigkeit stärkt und eine gemeinsame Sprache für ein Thema schafft, das bislang meist im Verborgenen geblieben ist. In der Vorlage, die Du hier herunterladen kannst, habe ich das Vorgehen etwas ausführlicher beschrieben.

Und wenn Du direkt starten willst, findest Du hier einen “Quick-Start-Guide”, der erste Schritte ganz konkret darlegt.

Inhalte der KI-Richtlinie

Eine Vorgabe der Inhalte einer KI-Leitlinie macht keinen Sinn. Denn – dem obigen Prozess folgend – sind die Inhalte der KI-Leitlinien individuell und orientiert an den Besonderheiten der Organisation auszuarbeiten. Gleichzeitig lassen sich jedoch grundsätzliche Themenbereiche definieren, die in jeder KI-Leitlinie enthalten sein sollten. So sollte die KI-Leitlinie…

• …die Werte der Organisation (meist niedergelegt im Leitbild) in konkrete Handlungsprinzipien bzgl. des Umgangs mit KI-Systemen übersetzen. Gemeint sind “Spielregeln”, die im organisationalen Alltag tatsächlich angewendet werden.
• …eine Aussage zu den in KI-Leitlinien (ebenso wie in Leitbildern) immer vorhandenen Widersprüchen enthalten (bspw. Wunsch nach Effizienz vs. Anspruch auf individuelle Fachlichkeit). Diese Spannungen sollten nicht verschwiegen, sondern explizit benannt werden. Das Negieren der Dilemmata kostet Glaubwürdigkeit bei den Menschen, die sie nutzen sollen.
• …Aussagen zum Datenfluß integrieren. So reicht es nicht zu fragen, wo KI eingesetzt wird. Relevanter ist die Frage, was mit KI-generierten Inhalten passiert, wenn sie weiterverarbeitet werden? Dazu ein Beispiel: Eine KI-gestützte Tagesdokumentation, die zur Grundlage eines Hilfeplangespräches wird, das wiederum mit KI vorbereitet wurde, erzeugt eine Kette rekursiver Verarbeitung, in der sich Fehlgewichtungen fortschreiben können. Die KI-Leitlinien müssen solche Datenketten sichtbar machen. Das gelingt, indem festgelegt wird, an welchen Punkten menschliche Intervention zwingend erforderlich ist, und zwar früh und mehrfach im Prozess, nicht erst am Ende.

In der o. g. Vorlage findest du auch ein Muster für die Inhalte von KI-Leitlinien (hier herunterladen). Wie bereits erwähnt, ist das nur ein Muster und keine Blaupause. Es kann allerhöchstens als Orientierung dienen, denn jede Organisation ist anders.

Herausforderungen in der Erarbeitung von KI-Leitlinien – und Lösungsansätze

Selbst gut gestaltete Prozesse zur Erarbeitung von KI-Leitlinien stoßen auf Hindernisse. Das ist völlig normal und sogar ein Zeichen dafür, dass das Thema ernst genommen wird. Wenn keine Hindernisse auftreten, fehlt offenbar die Relevanz. Erfahrungsgemäß gibt es typische Stolpersteine, denen man nicht immer ausweichen kann. Die folgenden Ausführungen sollen dabei helfen, besser mit ihnen umzugehen.

Widerstand in Teams ernst nehmen

Reaktionen auf digitale Entwicklungen und damit auch die auf die Einführung und Nutzung von KI in Organisationen der Sozialwirtschaft ist nicht unmittelbar Begeisterung. Wie hier näher beschrieben beruht die Skepsis und der Widerstand von Mitarbeitenden aber nicht nur darauf, dass manche Mitarbeitende befürchten, durch KI ersetzt zu werden oder einfach keine Lust haben, sich mit einem weiteren digitalen Tool auseinanderzusetzen, während der Alltag ohnehin kaum zu bewältigen ist. Eher basiert der Widerstand darauf, dass – insbesondere dann, wenn die KI aus dem Schatten der brauchbaren Illegalität geholt werden soll – ein weiterer bürokratischer Fremdkörper integriert werden muss, der die eigentliche Arbeit “am Menschen” stört.

Hier hilft es, die schon angesprochenen Dialogräume als Raum für echte Auseinandersetzung zu nutzen, in denen die Möglichkeit besteht, Bedenken zu äußern, ohne dafür als “rückständig” zu gelten. Viel eher ist es so, dass die Gründe hinter der Kritik und dem Widerstand dem Prozess neue, konstruktive Richtungen verleihen und positiv mitprägen. Hier sind insbesondere Führungskräfte gefragt, die als glaubwürdige Begleiter:innen eines gemeinsamen Prozesses agieren sollten, selbst Unsicherheiten zeigen können und trotzdem handlungsfähig bleiben.

Komplexität reduzieren, ohne zu vereinfachen

KI ist ein weites und sich hochdynamisch entwickelndes Feld. Entsprechend besteht die Gefahr, dass KI-Leitlinien ausufern. Wenn versucht wird, jede denkbare Situation zu regeln ist das Ergebnis ein Dokument, das niemand liest und niemand anwenden kann. Die Kunst liegt darin, KI-Leitlinien in Teams und Organisationen der Sozialwirtschaft so zu erarbeiten, dass sie konkret genug sind, um im Alltag zu orientieren, und gleichzeitig offen genug, um nicht bei jeder neuen Entwicklung vollständig neu geschrieben werden zu müssen.

Es gilt, lieber wenige, klar formulierte Prinzipien zu gestalten, die wirklich gelebt werden, als ein umfassendes Regelwerk, das in der Schublade verschwindet. Es kann sinnvoll sein, komplexe Fragen, etwa zur Haftung bei KI-gestützten Entscheidungen oder zur Auswahl neuer KI-Tools, in ergänzenden Prozessbeschreibungen oder Checklisten zu regeln, damit die Leitlinien selbst nicht überfrachtet werden.

Mit der Dynamik der KI-Entwicklung umgehen

KI verändert sich schnell. Was heute State of the Art ist, kann in zwei Jahren überholt sein. Neue Anwendungen kommen auf den Markt, rechtliche Anforderungen werden präzisiert, und die Erfahrungen aus der Praxis werfen Fragen auf, die bei der Erarbeitung der KI-Leitlinien noch gar nicht absehbar waren. Das ist kein Argument dafür, mit der Erarbeitung der KI-Leitlinien zu warten, bis sich alles geklärt hat. Das wird nie der Fall sein.

Es ist vielmehr ein Argument dafür, die Leitlinien von Anfang an als vorläufige, anpassungsfähige Dokumente zu verstehen und die Überprüfungszyklen (s.o.) im Sinne des Prinzips “good enough for now and safe enough to try” konsequent zu nutzen. Teams und Organisationen, die das verinnerlichen, sind nicht trotz der Dynamik handlungsfähig, sondern wegen ihrer Fähigkeit, mit der durch die Dynamik entstehenden Ungewissheit produktiv umzugehen.

Wenn Ressourcen fehlen

Viele Organisationen der Sozialwirtschaft arbeiten unter erheblichem Ressourcendruck an der Grenze der Belastungsfähigkeit. Die Zeit für einen partizipativen Prozess (siehe oben) ist knapp, externe Beratung ist teuer, und KI-Expertise im Haus ist oft (noch) nicht vorhanden. Das ist real und darf nicht kleingeredet werden. Gleichzeitig gilt:

Der Aufwand für eine fehlende KI-Leitlinie und die Gefahr, die mit der Nutzung von Schatten-KI einhergeht, ist langfristig höher als der Aufwand für ihre Erarbeitung. Datenschutzverstöße, fachliche Fehlentscheidungen auf Basis unkritisch übernommener KI-Ausgaben oder Vertrauensverluste bei externen Stakeholdern wie Klient:innen und Kostenträgern sind die sehr wahrscheinliche Konsequenz eines ungeregelten KI-Einsatzes. Deswegen: Ein schlanker, schrittweise erarbeiteter Prozess ist besser als gar kein Prozess. Und erste Ergebnisse, etwa ein gemeinsam verabschiedetes Grundsatzpapier, das später zur vollständigen Leitlinie weiterentwickelt wird, sind besser als das Warten auf die perfekte Lösung.

Fazit und Ausblick

Zusammenfassend ist zu wiederholen, dass KI in Teams und Organisationen der Sozialwirtschaft als gelebte Realität angekommen ist. Die KI-Nutzung erfolgt jedoch meist informal, auf eigenen Geräten der Mitarbeitenden und ohne Regelwerk. Das ist der Ausgangspunkt, von dem aus gehandelt werden muss.

Wirksame KI-Leitlinien als Ergebnis eines organisationalen Aushandlungsprozesses können in dieser Situation hilfreich sein. Wichtig ist, dass sie nicht im stillen Kämmerlein erarbeitet werden. Wichtig ist auch, dass sie nicht nur durch die Veröffentlichung wirksam werden. Es geht vielmehr um echte Beteiligung, ehrliche Auseinandersetzung mit Widersprüchen und die Bereitschaft, KI als Mittel zu betrachten, das dem Auftrag der Organisation dienen muss oder es eben nicht tut.

Die Kernbotschaften lassen sich kurz benennen: Verbote funktionieren nicht. Der Prozess ist wichtiger als das Dokument. Werte brauchen Prinzipien, die im Alltag angewendet werden können. Und Leitlinien, die nicht regelmäßig überprüft und angepasst werden, verlieren ihren Orientierungscharakter schneller als der nächste Prompt eingetippt ist.

Führungskräfte, die jetzt einen ersten Schritt machen wollen, sollten mit dem Gespräch anfangen und das Thema KI-Nutzung in die nächste Teamsitzung und die nächste Leitungsklausur einbringen: Was wird bereits genutzt, was wird gewünscht, wo entstehen Ängste und Widersprüche? Erst, wenn offiziell über die KI-Nutzung kommuniziert wird, kann wirkam gestaltet werden.

Und wie geht’s weiter? Der Blick in die Glaskugel ist wie immer anspruchsvoll. Klar ist aber, dass die Entwicklung rund um KI-Technologie nicht langsamer werden wird. Sprachmodelle werden leistungsfähiger, Anwendungen spezialisierter, und der Druck, KI – bspw. zur Bewältigung des Fachkräftemangels, zur Effizienzsteigerung oder auch zur Wirkungsmessung – einzusetzen, wird zunehmen. Gleichzeitig werden rechtliche Anforderungen – bspw. durch die schrittweise Umsetzung der EU-KI-Verordnung – konkreter und verbindlicher. Organisationen der Sozialwirtschaft, die jetzt einen reflektierten Umgang mit KI entwickeln, sind dafür besser gerüstet als solche, die das Thema weiter vertagen.

Darüber hinaus zeichnen sich Fragen ab, die die Sozialwirtschaft in den nächsten Jahren intensiv beschäftigen werden: Wie verändert KI das Berufsbild der Sozialen Arbeit langfristig? Welche Kompetenzen brauchen insbesondere junge Fachkräfte, die zunehmend mit KI-Systemen zusammenarbeiten und deren Ergebnisse bewerten müssen? Wie können Klient:innen in Entscheidungen einbezogen werden, die KI-gestützt vorbereitet wurden? Und wie verhindert die Branche, dass der Einsatz von KI zur schleichenden Deprofessionalisierung beiträgt, statt zur Stärkung von Fachlichkeit?

All das wird sich nur beantworten lassen, wenn auch kleine und mittelgroße Organisationen den Mut aufbringen, sie gemeinsam zu stellen. Die Erarbeitung einer KI-Leitlinie kann dafür ein guter Anfang sein.

Quellen und weiterführende Informationen

• Textsammlung “Künstliche Intelligenz in der Sozialen Arbeit” Version 2.0 des Paritätischen Wohlfahrtsverbands. Download hier.
• Civic Data Lab (2024). KI in der Sozialwirtschaft – Analyse der Studie Kreidenweis/Diepold. URL: https://civic-data.de/blog/ki-sozialwirtschaft/
• Deutscher Bildungsserver (2025). Dossier: KI und Digitalisierung in der Sozialen Arbeit. URL: https://www.bildungsserver.de/sozialpaedagogik/kuenstliche-intelligenz-ki-in-der-sozialen-arbeit-13030-de.html
• Junge, J. (2026): Leitlinien für die Nutzung von KI in Vereinen (inkl. Vorlage). Download hier.
• Kreidenweis, H. & Wolff, D. (2024). IT-Report für die Sozialwirtschaft 2024. Arbeitsstelle Sozialinformatik, KU Eichstätt-Ingolstadt. URL: www.sozialinformatik.de
• Kreidenweis, H. & Diepold, M. (2024). Studie: KI in der Sozialwirtschaft – Potenziale nutzen, Risiken erkennen. KU Eichstätt-Ingolstadt / Althammer & Kill. URL: www.althammer-kill.de/ki-studie-sozialwirtschaft
• Linnemann, G., Löhe, J., Rottkemper, B. (Hrsg. 2025): Künstliche Intelligenz in der Sozialen Arbeit: Grundlagen für Theorie und Praxis. Weinheim: Beltz Juventa. URL: https://www.beltz.de/fachmedien/sozialpaedagogik_soziale_arbeit/produkte/details/57311-kuenstliche-intelligenz-in-der-sozialen-arbeit-grundlagen-fuer-theorie-und-praxis.html
• Müller, Chr. (2024): KI Leitlinien des EWDE: Sicherheit bieten, Erfahrung ermöglichen. Download hier.
• Müller, Chr. (2026): Generative KI für Soziale Arbeit – Empfehlungen für Expert*innen und Informationsquellen. Download hier.
• Schumacher, Th. (2026): Künstliche Intelligenz – Technikverständnis und Führungsfolgen. In: Schumacher, Th. (Hrsg.): Wir haben (k)ein Umsetzungsproblem!: Gesellschaft und Organisationen zwischen struktureller Überforderung und systemischer Verantwortung. Carl Auer Verlag: Heidelberg. Kindle-Version.
• Stieler, M., Domes, M., Burghardt, J. & Lehmann, R. (2024). KI: Innovation oder alter Wein in neuen Schläuchen? Herausforderungen und (An-)Fragen an die Soziale Arbeit als Beziehungsprofession. Sozialwissenschaftliche Literatur Rundschau, 89, S. 101–112.
• Sozial Extra (2025). Akzeptanz von KI und organisationale Rahmenbedingungen in der Sozialen Arbeit. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s12054-025-00783-3