UEN-Kolumne mit Professor Markus Launer: Künstliche Intelligenz in der Sozialarbeit des ländlichen Raums – Ein Ökosystemansatz für die soziale Daseinsvorsorge am Beispiel des Landkreises Uelzen und der Ukraine

Ein Beitrag von Prof. Dr. Daria Suprun, Doktorin der Erziehungswissenschaften und Professorin an der Nationalen Pädagogischen Dragomanow-Universität in Kiew (Ukraine), sowie Prof. Dr. Markus Launer vom CoSiM Forschungsinstitut in Suderburg (Deutschland). Die wissenschaftliche Zusammenarbeit begann während der COVID-19-Pandemie im Rahmen der internationalen Forschungskooperationen des Instituts für gemeinnützige Dienstleistungen mit ukrainischen Hochschulen. Prof. Suprun nahm 2023 und 2024 an den CoSiM-Konferenzen in Uelzen teil. Im Jahr 2026 wurde Prof. Launer in die Editorial Boards von vier ukrainischen Fachzeitschriften berufen. Beide Autoren präsentieren ihre Forschung zu KI-Agentensystemen im Laufe des Jahres 2026 auf mehreren wissenschaftlichen Konferenzen in der Ukraine. Der Ansatz basieert auf dem neuen Analysekonzept von Prof. Launer für den ländlichen Raum D-RAIEF. Veröffentlicht im CoSiM Journal Nr. 6 https://zenodo.org/records/21442041

Uelzen als Ausgangspunkt eines neuen sozialen KI-Ökosystems

Die soziale Daseinsvorsorge steht vor einem tiefgreifenden Umbruch. Was die Industrialisierung für die Produktion und die Digitalisierung für die Verwaltung waren, könnte Künstliche Intelligenz für Sozialarbeit, Pflege und Gesundheitsversorgung werden. Dieser Wandel hat bereits begonnen. KI Systeme dokumentieren Gespräche, analysieren große Informationsmengen, übersetzen in Echtzeit, unterstützen Fallbesprechungen, erkennen Risiken und koordinieren zunehmend komplexe Arbeitsabläufe. Gleichzeitig entstehen neue Formen der Robotik, digitale Assistenzsysteme und spezialisierte KI Agenten. Damit verändert sich nicht nur die Technik. Es verändert sich die gesamte Organisation sozialer Versorgung.

Für Sozialarbeiterinnen und Sozialarbeiter, Pflegekräfte, ältere Menschen, Angehörige und ehrenamtlich Tätige ist diese Entwicklung von unmittelbarer Bedeutung. Werden Fachkräfte künftig entlastet oder stärker kontrolliert. Werden ältere Menschen besser versorgt oder digital isoliert. Helfen intelligente Systeme dabei, Krisen früher zu erkennen oder entstehen neue Fehler, Abhängigkeiten und Formen der Überwachung. Wer trägt Verantwortung, wenn eine KI eine problematische Empfehlung gibt. Wer entscheidet, welche Daten gespeichert werden. Und wie wird verhindert, dass falsche Einschätzungen über Jahre in digitalen Akten fortgeschrieben werden.

Diese Fragen betreffen nicht nur die Zukunft. Sie betreffen bereits die Gegenwart. Sozialarbeit und Pflege stehen unter wachsendem Druck. Die Zahl älterer und unterstützungsbedürftiger Menschen steigt. Fachkräfte fehlen. Dokumentationspflichten nehmen zu. Beratungsfälle werden komplexer. Gleichzeitig sind viele Hilfsangebote voneinander getrennt. Informationen liegen in unterschiedlichen Organisationen, Zuständigkeiten sind verteilt und Menschen müssen ihre Situation häufig mehrfach erklären. Gerade im ländlichen Raum verschärfen große Entfernungen, begrenzte Spezialisierung und fehlende Vertretungsmöglichkeiten diese Probleme.

Internationale Best Practice Beispiele zeigen jedoch, dass Künstliche Intelligenz bereits heute konkrete Verbesserungen ermöglichen kann. Kommunen im Vereinigten Königreich erproben KI gestützte Gesprächsdokumentation, damit Fachkräfte weniger Zeit am Bildschirm und mehr Zeit mit den Menschen verbringen. Im Gesundheitswesen werden digitale Systeme eingesetzt, um psychische Belastungen früher zu erkennen und den Zugang zu Beratung zu verbessern. Japan nutzt Assistenzrobotik in der Altenpflege, um Mobilität, Kommunikation und Alltagsunterstützung zu fördern. Australien arbeitet an integrierten digitalen Versorgungsmodellen für weitläufige Regionen. In mehreren Ländern entstehen mehrsprachige Beratungsangebote, digitale Fallmanagementsysteme und regionale Wissensplattformen. Diese Beispiele zeigen zugleich, dass Technik allein nicht genügt. Erfolgreich sind vor allem jene Modelle, die Fachkräfte beteiligen, Datenschutz sichern und menschliche Entscheidungen erhalten.

Der Landkreis Uelzen verfügt über gute Voraussetzungen, solche Ansätze weiterzuentwickeln. Verwaltung, Gesundheitswesen, Wohlfahrtsverbände, Pflegeeinrichtungen, Beratungsstellen und ehrenamtliche Organisationen sind bereits regional vernetzt. Gleichzeitig zeigen sich hier die typischen Herausforderungen vieler ländlicher Räume. Genau deshalb kann Uelzen zu einer Modellregion werden. Nicht weil hier alle Probleme bereits gelöst sind, sondern weil die Region überschaubar genug für enge Zusammenarbeit und zugleich vielfältig genug für übertragbare Lösungen ist.

Der Beitrag schlägt dafür nicht nur einzelne Anwendungen, sondern ein zusammenhängendes neues System vor. Das Dynamic Rural Artificial Intelligence Ecosystem Framework beschreibt, wie eine ländliche Region gemeinsame KI Kompetenzen, Datenstrukturen, Governance und externe Partnerschaften aufbauen kann. Multi Agent Social Care Systems verbinden mehrere spezialisierte KI Assistenten, die etwa rechtliche, psychologische, pflegerische und organisatorische Perspektiven in einer Fallanalyse zusammenführen. Therapeutic Memory Governance regelt, wie langfristige digitale Erinnerungen gespeichert, überprüft, korrigiert und gelöscht werden können. Das AI Augmented Social Work Ecosystem beschreibt eine neue Arbeitsteilung, in der KI Informationsarbeit übernimmt, während Fachkräfte Verantwortung, Beziehungsgestaltung und schwierige Entscheidungen behalten. Preventive AI Social Care erweitert die Versorgung schließlich um kontinuierliche Prävention. Risiken sollen nicht erst erkannt werden, wenn eine Krise bereits eingetreten ist, sondern möglichst früher und mit klarer menschlicher Kontrolle.

Ein weiteres Lernfeld bietet die Ukraine. Der Krieg hat soziale Versorgungssysteme unter extremen Druck gesetzt. Zerstörte Infrastruktur, Flucht, psychische Belastungen und personelle Engpässe erzwingen dort dezentrale und flexible Lösungen. Mobile Teams, digitale Plattformen, lokale Resilienzzentren und die enge Zusammenarbeit zwischen Verwaltung, Gesundheitswesen, Zivilgesellschaft und internationalen Partnern zeigen, wie Versorgung auch unter Krisenbedingungen aufrechterhalten werden kann. Für Uelzen bedeutet dies nicht, Kriegsbedingungen zu übertragen. Es bedeutet, aus der Ukraine zu lernen, wie Systeme widerstandsfähiger, dezentraler und schneller handlungsfähig werden können.

Der Wandel birgt erhebliche Risiken. KI kann sensible Daten falsch interpretieren, Menschen kategorisieren, Vorurteile verstärken und Verantwortlichkeiten verwischen. Digitale Systeme können neue Abhängigkeiten von großen Technologieunternehmen schaffen. Pflegebedürftige und ältere Menschen dürfen nicht zu Datenobjekten werden. Menschliche Nähe darf nicht durch digitale Effizienz ersetzt werden. Deshalb muss jede technische Entwicklung mit klaren Regeln, unabhängiger Kontrolle, verständlicher Kommunikation und einem Recht auf menschliche Entscheidung verbunden werden.

Die entscheidende Frage lautet daher nicht, ob Künstliche Intelligenz Sozialarbeit und Pflege verändern wird. Die Veränderung findet bereits statt. Entscheidend ist, wer sie gestaltet, nach welchen Regeln sie gestaltet wird und ob sie den Menschen tatsächlich zugutekommt. Dieser Beitrag zeigt, welche Systeme dafür benötigt werden, welche internationalen Erfahrungen bereits vorliegen, welche Risiken vermieden werden müssen und wie Uelzen zu einem sozialen KI Ökosystem werden kann, das Fachkräfte stärkt, ältere Menschen schützt und die Versorgung im ländlichen Raum langfristig sichert.

Detaillierte Analyse: Das Uelzener Modell im Fokus

Analyse des regionalen Angebots und Bedarfs von Uelzen

Die Region Uelzen weist viele der Strukturmerkmale auf, die die internationale Forschung für ländliche Räume beschreibt. Demografischer Wandel, Fachkräftemangel, große Entfernungen sowie steigende Anforderungen an Pflege, Beratung und soziale Teilhabe treffen auf begrenzte personelle und finanzielle Ressourcen. Gleichzeitig erschweren unterschiedliche IT-Systeme und fehlende Datenintegration eine organisationsübergreifende Zusammenarbeit.

Gleichzeitig verfügt die Region über außergewöhnlich gute Voraussetzungen für die Entwicklung eines regionalen KI-Ökosystems. Das soziale Versorgungssystem umfasst nahezu das gesamte Spektrum sozialer Dienstleistungen von Prävention und Familienhilfe über psychische Gesundheit und Behindertenhilfe bis zur Altenpflege, Hospizarbeit und Krisenintervention. Kreisverwaltung, Gesundheitswesen, Wohlfahrtsverbände, freie Träger und zahlreiche ehrenamtliche Organisationen arbeiten bereits heute in vielfältigen Netzwerken zusammen. Der Gesundheits- und Sozialwegweiser schafft zusätzlich Transparenz über die regionalen Angebote und erleichtert den Zugang zu Unterstützungsleistungen.

Eine weitere Besonderheit besteht in der organisatorischen Neuausrichtung der Verwaltung. Mit der Zusammenführung von Sozialamt, Jugendamt, Teilhabeamt und Sozialplanung zum Amt für Jugend und Soziales wurden wichtige Voraussetzungen geschaffen, soziale Dienstleistungen stärker integriert zu steuern. Ergänzt wird dies durch etablierte Kooperationsstrukturen wie den Arbeitskreis Soziales, das Netzwerk Frühe Hilfen, regionale Gesundheitsnetzwerke sowie zahlreiche themenspezifische Arbeitskreise.

Aus Sicht des D RAIEF Frameworks von Prof. Markus Launer besitzt die Region damit bereits eine hohe organisatorische Reife. Die größte Herausforderung liegt weniger im Aufbau neuer Institutionen als in ihrer intelligenten Vernetzung. Künstliche Intelligenz wird bislang vor allem für Dokumentenverarbeitung, Übersetzungen und einzelne Verwaltungsprozesse genutzt. Regionale Datenräume, organisationsübergreifendes Fallmanagement, Multi Agenten Systeme oder gemeinsame KI gestützte Entscheidungsunterstützung befinden sich dagegen noch am Anfang ihrer Entwicklung. Genau hier setzt das in diesem Beitrag entwickelte Konzept eines regionalen KI Ökosystems an.

Die regionale Versorgungsstruktur ist vorbildlich und lässt sich in sieben zentrale Bereiche gliedern:

·      Öffentliche Verwaltung mit Landkreis Uelzen, Hansestadt Uelzen, Jobcenter und Agentur für Arbeit.

·      Wohlfahrtsverbände mit Deutschem Roten Kreuz, Paritätischem Wohlfahrtsverband, Diakonie, Caritas, AWO und CJD.

·      Kinder-, Jugend- und Familienhilfe mit Jugendhilfe e. V., Kinderschutzbund, Familienbildungsstätte sowie Frauen- und Kinderschutzhaus.

·      Psychische Gesundheit mit dem Psychiatrischen Klinikum Uelzen, der Stiftung Die Brücke, dem Sozialpsychiatrischen Dienst sowie den Suchthilfeeinrichtungen.

·      Behindertenhilfe und Teilhabe mit Leben leben, den Stadorfer Hilfen, der Ergänzenden Unabhängigen Teilhabeberatung, dem SoVD und dem VdK.

·      Hilfen in sozialen Notlagen mit der Tafel, Schuldnerberatung, Wohnungslosenhilfe, Interventionsstelle gegen häusliche Gewalt sowie Migrationsberatung.

·      Pflege, Hospizarbeit und Ehrenamt mit Pflegestützpunkt, Hospizdiensten, Selbsthilfekontaktstelle, Freiwilligenagenturen und den Johannitern.

Doch was kommt auf all diese Organisationen nun zu? Wie verändert KI die soziale Daseinsvorsorge? Und was bedeutet das für die Sozialarbeiter/innen und für die Patienten/innen?

Empathie, Vertrauen und Mensch-KI-Beziehungen

Eine der zentralen Fragen der zukünftigen sozialen Daseinsvorsorge lautet: Kann Künstliche Intelligenz empathisch sein? Kann sie soziale Beziehungen unterstützen oder bleibt Empathie eine ausschließlich menschliche Fähigkeit? Lange Zeit schien die Antwort eindeutig. Da KI weder eigene Gefühle noch subjektives Erleben besitzt, wurde ihr echte Empathie grundsätzlich abgesprochen. Die aktuelle Forschung zeichnet jedoch ein wesentlich differenzierteres Bild. Moderne KI entwickelt sich zwar nicht zu einem fühlenden Menschen, wohl aber zu einem leistungsfähigen Kommunikations- und Assistenzsystem. Insbesondere die Erkennung emotionaler Zustände hat in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht. Moderne multimodale KI-Systeme können Sprache, Wortwahl, Stimmlage, Mimik und längere Gesprächsverläufe analysieren und nahezu in Echtzeit darauf reagieren. In Verbindung mit einer kontinuierlichen Verfügbarkeit rund um die Uhr eröffnet dies völlig neue Möglichkeiten für Beratung, Begleitung und Prävention. Gleichzeitig stellt sich die Frage, ob Menschen solche Systeme akzeptieren – insbesondere dann, wenn sie künftig nicht nur als Software, sondern auch in Form sozialer Roboter oder intelligenter Assistenzsysteme auftreten. Für die Sozialarbeit entstehen dadurch große Chancen, zugleich aber auch grundlegende ethische und gesellschaftliche Herausforderungen. Die entscheidende Frage lautet daher nicht mehr, ob KI Empathie zeigen kann, sondern welche Formen von Empathie sie tatsächlich leisten kann, wo ihre Grenzen liegen und wie sie verantwortungsvoll in der sozialen Praxis eingesetzt werden sollte.

Die aktuelle Forschung unterscheidet vier Dimensionen der Empathie: Emotionen erkennen, empathisch kommunizieren, Emotionen selbst erleben und langfristige vertrauensvolle Beziehungen aufbauen. Genau diese Unterscheidung verändert die Bewertung Künstlicher Intelligenz grundlegend. Wie gut sind heute bestehende KI-Systeme diesbezüglich?

Moderne multimodale KI-Systeme können emotionale Muster aus Sprache, Wortwahl, Satzstruktur, Stimmlage, Gesichtsausdruck und teilweise auch physiologischen Signalen erkennen. In Bereichen wie Depressionen, Angst oder Stress erreichen sie teilweise hohe Genauigkeiten. Ihre eigentliche Stärke liegt jedoch weniger in der Bewertung einzelner Gespräche als in der Analyse langfristiger Gesprächsverläufe. Erstmals können Veränderungen über Wochen oder Monate systematisch sichtbar gemacht werden. Gleichzeitig zeigen Übersichtsarbeiten, dass die Leistungsfähigkeit je nach Datengrundlage und Anwendungsfeld erheblich schwankt.

Noch überraschender sind die Ergebnisse zur empathischen Kommunikation. Mehrere Studien zeigen, dass Menschen standardisierte schriftliche Antworten großer Sprachmodelle häufig als empathischer bewerten als durchschnittliche Antworten menschlicher Fachkräfte. Die bekannte Untersuchung von Ayers und Kollegen bestätigte dieses Ergebnis sogar im medizinischen Bereich. Ursache hierfür sind jedoch nicht Gefühle der KI, sondern strukturierte, ausführliche und sprachlich konsistente Antworten.

Damit beginnt die eigentliche Herausforderung. Gute Kommunikation ist nicht gleichbedeutend mit echter Empathie. Bis heute existieren keine wissenschaftlichen Belege dafür, dass KI-Mitgefühl oder subjektive Emotionen besitzt. Begriffe wie Computational Empathy oder Synthetic Empathy beschreiben daher Systeme, die emotionale Muster erkennen und überzeugend darauf reagieren können, ohne selbst etwas zu empfinden.

Gerade in der Sozialarbeit reicht dies nicht aus. Professionelle Beziehungen entstehen nicht allein durch freundliche Sprache. Sie beruhen auf Vertrauen, biografischem Verständnis, ethischer Verantwortung und der Bereitschaft, Verantwortung für Entscheidungen zu übernehmen. Diese relationale Empathie bleibt eine menschliche Fähigkeit. KI kann Fachkräfte unterstützen, sie aber nicht ersetzen.

KI in der Sozialarbeit – Aktueller Stand der Praxis und internationale Best Practices

Künstliche Intelligenz findet zunehmend Eingang in die sozialarbeiterische Praxis. Während sich die Diskussion zunächst auf allgemeine Chatbots konzentrierte, entstehen heute spezialisierte Anwendungen für Dokumentation, Wissensmanagement, psychische Gesundheit, Fallanalyse, Aus- und Weiterbildung sowie die Koordination sozialer Dienstleistungen. Das Spektrum reicht von Microsoft Copilot, ChatGPT und Claude bis hin zu spezialisierten Systemen wie Magic Notes, Limbic, Woebot, Wysa, Empathy Helper oder dem Allegheny Family Screening Tool.

Der wissenschaftliche Erkenntnisstand entwickelt sich dynamisch, bleibt jedoch noch begrenzt. Eine 2025 veröffentlichte systematische Literaturanalyse zum KI-gestützten Fallmanagement identifizierte unter mehr als 11.000 wissenschaftlichen Veröffentlichungen lediglich acht empirische Studien, von denen sieben positive Ergebnisse berichteten. Untersucht wurden vor allem Entscheidungsunterstützung, Risikoprävention, Klientenidentifikation, Interventionsklassifikation und Fallmonitoring. Damit wächst die Zahl praktischer Pilotprojekte derzeit deutlich schneller als die belastbare wissenschaftliche Evidenz.

Administrative Unterstützung und Dokumentation

Der am besten untersuchte Einsatzbereich betrifft die Entlastung administrativer Tätigkeiten. KI-Systeme transkribieren Gespräche, strukturieren Fallnotizen, erstellen Berichte, fassen Dokumente zusammen und unterstützen Übersetzungen sowie barrierefreie Kommunikation. Pilotprojekte britischer Kommunen mit Beam Magic Notes berichten über Zeitersparnisse zwischen 50 und 63 Prozent bei Begutachtungen, Dokumentationen und Fallnotizen. Gleichzeitig zeigen diese Erfahrungen deutlich, dass KI die fachliche Dokumentation nicht ersetzt. Datenschutz, informierte Einwilligung, menschliche Kontrolle und organisatorische Governance bleiben unverzichtbare Voraussetzungen.

Auch Sozialarbeiterinnen und Sozialarbeiter selbst bewerten diesen Anwendungsbereich besonders positiv. Eine Befragung von Social Work England ergab, dass 83 Prozent der Fachkräfte KI vor allem als Möglichkeit sehen, den administrativen Aufwand zu reduzieren. Deutlich kritischer werden dagegen algorithmische Entscheidungsunterstützung und automatisierte Risikobewertungen beurteilt. Gleichzeitig zeigte die Studie einen erheblichen Qualifizierungsbedarf: Weniger als die Hälfte der Befragten fühlte sich in der Lage, den rechtmäßigen und professionell verantwortbaren Einsatz von KI sicher zu beurteilen.

Wissensmanagement und rechtliche Unterstützung

Ein zweites bedeutendes Einsatzfeld sind organisationsspezifische Wissensassistenten. Sozialarbeiter müssen täglich umfangreiche Sozialgesetzgebung, interne Richtlinien, regionale Unterstützungsangebote und fachliche Standards berücksichtigen. Plattformen wie Microsoft 365 Copilot, Azure AI Foundry, ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise oder Google Gemini ermöglichen den Aufbau organisationsinterner KI-Assistenten, die ausschließlich auf freigegebene Wissensquellen zugreifen. International gilt insbesondere die Retrieval-Augmented Generation (RAG) als Best Practice, da Antworten auf verifizierte Dokumente beschränkt bleiben, Quellen transparent ausgewiesen werden und Halluzinationen deutlich reduziert werden können.

Psychische Gesundheit und digitale Erstberatung

Die stärkste empirische Evidenz liegt derzeit an der Schnittstelle zwischen Sozialarbeit und psychischer Gesundheit vor. Systeme wie Limbic, Woebot, Wysa, Youper oder Tess unterstützen digitale Erstkontakte, Psychoedukation, kognitive Verhaltenstherapie sowie die Begleitung zwischen Beratungsterminen. Eine Praxisstudie mit mehr als 129.000 Personen zeigte, dass das britische System Limbic den Zugang zu psychologischen Versorgungsangeboten insbesondere für bislang unterversorgte Bevölkerungsgruppen deutlich verbessern konnte. Randomisierte Studien zu Woebot und Wysa berichten ebenfalls über Verbesserungen bei depressiven Symptomen und psychischen Belastungen, weisen jedoch zugleich auf kurze Untersuchungszeiträume und fehlende Langzeitnachweise hin. Diese Systeme sind daher als niedrigschwellige Ergänzung professioneller Angebote zu verstehen, nicht als Ersatz menschlicher Fachkräfte.

Empathische Kommunikation

Die aktuelle Forschung stellt die lange verbreitete Annahme infrage, KI könne grundsätzlich keine empathische Kommunikation leisten. Studien zeigen, dass moderne Large Language Models in standardisierten schriftlichen Beratungssituationen häufig als empathischer wahrgenommen werden als durchschnittliche menschliche Antworten. Gleichzeitig wird deutlich, dass die besten Ergebnisse dann entstehen, wenn KI Fachkräfte unterstützt, anstatt sie zu ersetzen. Besonders in Peer-Support-Angeboten verbessert KI nachweislich die Qualität empathischer Kommunikation, während die Verantwortung für die professionelle Beziehung weiterhin beim Menschen verbleibt.

Fallanalyse und algorithmische Entscheidungsunterstützung

Weitaus kontroverser wird der Einsatz von KI bei Entscheidungen mit erheblichen sozialen Folgen diskutiert. In den USA unterstützt das Allegheny Family Screening Tool Jugendämter bei der Priorisierung möglicher Kindeswohlgefährdungen auf Grundlage administrativer Daten. Evaluationen berichten über eine höhere Konsistenz bei der Fallbewertung, weisen gleichzeitig aber auf Risiken algorithmischer Verzerrungen sowie mögliche Benachteiligungen vulnerabler Bevölkerungsgruppen hin. Internationale Best Practices setzen deshalb auf transparente Dokumentation, unabhängige Evaluation und verpflichtende menschliche Kontrolle anstelle autonomer KI-Entscheidungen.

Aus- und Weiterbildung

Neben der praktischen Anwendung verändert KI zunehmend auch die Ausbildung sozialer Berufe. Systeme wie Empathy Helper oder SWITCH simulieren realistische Beratungsgespräche und ermöglichen standardisierte Trainings zu Gesprächsführung, Empathie, Motivational Interviewing und Fallanalyse mit automatisiertem Feedback. Gerade für ländliche Regionen eröffnen diese Technologien hochwertige Aus- und Weiterbildungsangebote unabhängig vom Standort und können dazu beitragen, Unterschiede zwischen städtischen und ländlichen Ausbildungsbedingungen zu verringern.

Wichtige internationale Entwicklungen für die Sozialarbeit im ländlichen Raum

Die internationale Entwicklung von KI in der Sozialarbeit folgt unterschiedlichen strategischen Schwerpunkten, die jeweils durch nationale Wohlfahrtssysteme, politische Zielsetzungen und regulatorische Rahmenbedingungen geprägt werden. Was können ländliche Regionen wie Uelzen davon lernen?

Das Vereinigte Königreich konzentriert sich auf die Entlastung administrativer Prozesse sowie die Verbesserung des Zugangs zu sozialen und psychologischen Unterstützungsangeboten. Anwendungen wie Beam Magic Notes automatisieren Fallnotizen und Berichte; kommunale Pilotprojekte berichten von Zeitersparnissen zwischen 50 und 63 Prozent. Mit Limbic Access setzt der National Health Service KI zur digitalen Erstaufnahme psychisch belasteter Menschen ein. Eine Praxisstudie mit 129.400 Personen zeigte einen Anstieg der Selbstanmeldungen um 15 Prozent, insbesondere bei zuvor unterversorgten Bevölkerungsgruppen. Die fachliche Verantwortung verbleibt dabei vollständig bei den Sozialarbeiterinnen und Sozialarbeitern.

In den USA dominiert ein datenorientierter und entscheidungsunterstützender Ansatz. Neben psychologischen Assistenzsystemen wie Woebot, Youper und Tess, deren positive Wirkungen auf Depressionen, Angst und Stress in randomisierten Studien nachgewiesen wurden, kommt KI auch zur professionellen Entscheidungsunterstützung zum Einsatz. Das Allegheny Family Screening Tool unterstützt Jugendämter bei der Priorisierung möglicher Kindeswohlgefährdungen. Gleichzeitig verweisen Evaluationen auf Risiken durch algorithmische Verzerrungen, Datenschutzprobleme und mögliche Benachteiligungen besonders schutzbedürftiger Bevölkerungsgruppen.

China und Hongkong setzen vor allem auf skalierbare und kulturell angepasste KI-Lösungen. Lokal entwickelte Sprachmodelle und psychosoziale Chatbots konnten in randomisierten Studien Depressionen, Angst und Einsamkeit reduzieren und gleichzeitig hohe Nutzerzufriedenheit erreichen. Die Ergebnisse verdeutlichen die Bedeutung kultureller und sprachlicher Anpassungen für Akzeptanz und Wirksamkeit.

Japan verfolgt einen eigenständigen Schwerpunkt im Bereich sozialer Robotik. Systeme wie PARO werden seit vielen Jahren in der Betreuung älterer Menschen und von Menschen mit Demenz eingesetzt, um soziale Interaktion zu fördern und Einsamkeit zu reduzieren. Einzelne Studien berichten über positive emotionale Effekte, insgesamt bleibt die Evidenz jedoch uneinheitlich.

Australien konzentriert sich auf integrierte Versorgungsprozesse und KI-gestützte Pflegeplanung. KI unterstützt dort Pflegeassessments, identifiziert fehlende Informationen und hilft bei der Erstellung strukturierter Versorgungspläne. Sämtliche Anwendungen unterliegen einer verpflichtenden menschlichen Validierung und strengen Datenschutzanforderungen. Auch hier überwiegen bislang Machbarkeitsstudien gegenüber belastbaren Wirksamkeitsnachweisen.

Deutschland befindet sich weiterhin überwiegend in der Phase des Kompetenzaufbaus und einer verantwortungsvollen Implementierung. Organisationen wie Diakonie, Caritas, Deutsches Rotes Kreuz oder der Paritätische Wohlfahrtsverband entwickeln Leitlinien, Qualifizierungsangebote und erste Pilotprojekte. Praktische Anwendungen konzentrieren sich derzeit auf Dokumentation, Wissensmanagement, Übersetzungen und administrative Unterstützung. Organisationsübergreifende KI-Systeme oder KI-gestütztes Fallmanagement sind bislang selten. Im internationalen Vergleich nimmt Deutschland eine Vorreiterrolle bei Governance, Ethik und AI Literacy ein, während andere Länder bei der praktischen Einführung entsprechender Systeme teilweise bereits weiter fortgeschritten sind.

Was ländliche Regionen von der Ukraine über resiliente soziale Systeme lernen können

Internationale Forschung zu Sicherheit, Klimaanpassung und Public Governance zeigt, dass westliche Gesellschaften künftig zunehmend mit komplexen und sich überlagernden Krisen konfrontiert sein werden. Militärische Konflikte, hybride Bedrohungen, Cyberangriffe, Energie- und Lieferengpässe, Pandemien, großflächige Stromausfälle sowie klimabedingte Extremwetterereignisse zählen zu den wahrscheinlichsten Risiken. Gleichzeitig erhöhen der demografische Wandel, Fachkräftemangel, steigende psychische Belastungen, Migration und soziale Ungleichheit den Druck auf die sozialen Sicherungssysteme. Organisationen wie OECD, WHO, Weltbank, NATO und die Europäische Union gehen übereinstimmend davon aus, dass zukünftige Krisen zunehmend gleichzeitig auftreten und sich gegenseitig verstärken werden. Die Resilienz sozialer Systeme entwickelt sich damit zu einer strategischen Kernaufgabe der öffentlichen Daseinsvorsorge.

Die Ukraine liefert hierfür ein außergewöhnliches Praxisbeispiel. Obwohl der Krieg einen Extremfall darstellt, zeigen Berichte der OECD, der Weltbank, des Entwicklungsprogramms der Vereinten Nationen (UNDP), UNICEF sowie aktuelle wissenschaftliche Studien, welche organisatorischen Strukturen dazu beitragen, dass soziale Dienstleistungen trotz Vertreibung, zerstörter Infrastruktur, Stromausfällen und stark schwankender Unterstützungsbedarfe funktionsfähig bleiben.

Eine zentrale Erkenntnis ist die Verbindung dezentraler Handlungskompetenzen mit einer starken nationalen Koordination. Die sogenannten Hromadas, deren Zuständigkeiten seit 2014 erheblich erweitert wurden, konnten Notunterkünfte organisieren, Binnenvertriebene registrieren und wesentliche soziale Dienstleistungen aufrechterhalten, selbst wenn zentrale staatliche Strukturen zeitweise beeinträchtigt waren. Gleichzeitig entstanden mit digitalen Plattformen wie Diia, mobilen Serviceeinheiten und lokalen Beratungsstellen mehrere parallele Zugangswege zu öffentlichen Dienstleistungen. Resilienz entsteht somit nicht durch vollständige Digitalisierung allein, sondern durch die intelligente Kombination digitaler, mobiler und persönlicher Leistungsangebote.

Von besonderer Bedeutung sind zudem integrierte Resilienzzentren, die psychosoziale Beratung, Familienunterstützung, Krisenintervention und soziale Hilfen an einem gemeinsamen Standort bündeln und durch mobile Einsatzteams ergänzt werden. Parallel dazu fördert die Weltbank adaptive Systeme der sozialen Sicherung, die Sozialleistungen flexibel an veränderte Krisensituationen anpassen und gleichzeitig Sozialhilfe, Arbeitsmarktintegration und finanzielle Unterstützung enger miteinander verzahnen.

Ein weiterer wesentlicher Erfolgsfaktor ist die enge Zusammenarbeit zwischen öffentlichen Verwaltungen, Wohlfahrtsverbänden, Gesundheitswesen, Zivilgesellschaft und ehrenamtlichen Organisationen. Die Erfahrungen der Ukraine verdeutlichen zugleich, dass Resilienz nicht dauerhaft auf einer Überlastung der Beschäftigten beruhen kann. Supervision, psychosoziale Unterstützung, kontinuierliche Weiterbildung sowie wirksame Vertretungs- und Nachfolgeregelungen sind selbst unverzichtbare Bestandteile widerstandsfähiger sozialer Systeme.

Aus den ukrainischen Erfahrungen lassen sich acht zentrale Organisationsprinzipien ableiten:

1. Dezentrale Handlungskompetenzen auf lokaler Ebene, kombiniert mit gemeinsamen nationalen Standards und einer verlässlichen Finanzierung.
2. Mehrere parallele Zugangswege zu sozialen Dienstleistungen, einschließlich persönlicher Beratung, mobiler Angebote, digitaler Plattformen, telefonischer Unterstützung und aufsuchender Sozialarbeit.
3. Lokale Resilienzzentren als integrierte Anlaufstellen für soziale Unterstützung innerhalb der Gemeinde.
4. Kontinuierlich aktualisierte Register über vulnerable Bevölkerungsgruppen, vorhandene Versorgungskapazitäten und verfügbare Unterstützungsangebote.
5. Flexible Sozialleistungssysteme sowie vereinfachte Verfahren für Krisen- und Notfallsituationen.
6. Institutionalisierte Zusammenarbeit zwischen Verwaltung, Wohlfahrtsverbänden, Gesundheitswesen, Zivilgesellschaft und Ehrenamt.
7. Redundante technische Infrastrukturen mit Cloud-Backups, Notstromversorgung, alternativen Kommunikationswegen und offline nutzbaren Notfallprozessen.
8. Schutz, Supervision und kontinuierliche Qualifizierung der Fachkräfte an der Frontlinie der sozialen Versorgung.

Für den Landkreis Uelzen verdeutlichen diese Erfahrungen, dass resiliente soziale Dienstleistungen lange vor dem Eintritt einer Krise aufgebaut werden müssen. Erforderlich sind gemeinsame Krisen- und Notfallplanungen von Landkreis, Kommunen, Wohlfahrtsverbänden, Gesundheitswesen, Pflegeeinrichtungen und ehrenamtlichen Organisationen. Ergänzt werden sollten diese durch mobile Teams der Sozialarbeit sowie eine kontinuierlich aktualisierte Lageübersicht über vulnerable Bevölkerungsgruppen und verfügbare Versorgungskapazitäten. Digitale Plattformen und Künstliche Intelligenz können diesen Prozess unterstützen, indem sie Informationen integrieren, Unterstützungsbedarfe priorisieren und organisationsübergreifende Maßnahmen koordinieren. Ihre Wirksamkeit entfalten sie jedoch nur dann, wenn sie durch niedrigschwellige persönliche Beratungsangebote, alternative Kommunikationswege und belastbare Notfallstrukturen ergänzt werden.

KI-Technologievorausschau und Innovationsanalyse für für die soziale Daseinsvorsorge

Die technologische Entwicklung Künstlicher Intelligenz verläuft gegenwärtig mit hoher Dynamik und entwickelt sich von einzelnen KI-Anwendungen zu integrierten, organisationsübergreifenden KI-Ökosystemen. Ein Umbruch steht bevor, der die Sozialarbeit grundlegend verändern wird.

Die Grundlage bilden immer leistungsfähigere Foundation Models und Large Language Models wie ChatGPT von OpenAI, Claude von Anthropic, Gemini von Google, Llama von Meta, Phi von Microsoft, Grok von xAI sowie Modelle von Mistral, Qwen, DeepSeek, Cohere und AI21. In Verbindung mit multimodalen Verfahren, die Sprache, Texte, Bilder, Videos und Audiodaten gemeinsam auswerten, können diese Systeme emotionale Veränderungen erkennen, längere Fallverläufe analysieren, regionale Unterstützungsangebote einbeziehen und individuelle Handlungsempfehlungen vorbereiten. Damit verändert sich die Rolle Künstlicher Intelligenz grundlegend. Sie beantwortet nicht mehr nur Fragen, sondern entwickelt sich zu einem kontinuierlichen digitalen Assistenzsystem für Sozialarbeit, Pflege und Beratung. Fachkräfte gewinnen mehr Zeit für den persönlichen Kontakt, während KI administrative Aufgaben übernimmt, Wissen bereitstellt, Risiken frühzeitig erkennt und organisationsübergreifende Zusammenarbeit unterstützt.

Für den professionellen Einsatz entwickeln Unternehmen wie Microsoft, Google, Amazon, IBM, SAP, Oracle, Salesforce und ServiceNow umfassende KI Plattformen, die weit über einzelne Chatbots hinausgehen. Sie verbinden Sprachmodelle, Datenplattformen, Workflow Automatisierung und Multi Agenten Systeme zu einer gemeinsamen Arbeitsumgebung. Für die Sozialarbeit bedeutet dies, dass Beratung, Dokumentation, Fallkoordination, Wissensmanagement und organisationsübergreifende Zusammenarbeit künftig in einer integrierten KI Plattform zusammengeführt werden können. Dadurch gewinnen Fachkräfte mehr Zeit für den direkten Kontakt mit Menschen, während Routineaufgaben zunehmend automatisiert werden.

Die technische Architektur entwickelt sich gleichzeitig von einzelnen Chatbots hin zu agentischen KI-Systemen, in denen spezialisierte KI-Agenten gemeinsam Aufgaben bearbeiten. Frameworks wie Lang Chain, Lang Graph, Microsoft Auto Gen, CrewAI, Semantic Kernel, Llama Index, Open AI die Responses API sowie das Model Context Protocol (MCP) unterstützen die Orchestrierung verteilter Multi-Agenten-Systeme und die standardisierte Anbindung externer Werkzeuge und Datenquellen.

Moderne KI benötigt nicht nur leistungsfähige Sprachmodelle, sondern vor allem einen sicheren Zugang zu aktuellem Wissen. An die Stelle isolierter Chatbots treten deshalb intelligente Wissensplattformen, die regionale Dokumente, Gesetze, Leitlinien und Organisationswissen in Echtzeit einbeziehen. Technologien wie Retrieval Augmented Generation und GraphRAG verbinden Large Language Models mit Wissensgraphen, Embedding-Technologien und Vektordatenbanken wie Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma oder pgvector. Dadurch können Sozialarbeiterinnen und Sozialarbeiter jederzeit auf aktuelle Informationen zu Sozialleistungen, regionalen Angeboten, Zuständigkeiten oder Beratungsverfahren zugreifen, anstatt sich ausschließlich auf das Trainingswissen eines Sprachmodells zu verlassen.

Gleichzeitig entwickeln sich regionale Datenräume zu einer zentralen Infrastruktur der sozialen Daseinsvorsorge. Datenplattformen wie Microsoft Fabric, Snowflake, Databricks oder SAP Datasphere ermöglichen die Zusammenführung verteilter Informationen aus Verwaltung, Gesundheitswesen und Wohlfahrtsverbänden, während moderne Architekturen wie Data Lakes, Lakehouses und Data Meshes organisationsübergreifende Zusammenarbeit unterstützen. Datenschutztechnologien wie Federated Learning, Confidential Computing, Differential Privacy oder Homomorphic Encryption sorgen dafür, dass sensible Informationen verarbeitet werden können, ohne die Datensouveränität der beteiligten Organisationen aufzugeben.

Die technische Grundlage bilden skalierbare Cloud-Plattformen von Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud, Oracle Cloud oder IBM Cloud, die zusammen mit Containertechnologien wie Docker und Kubernetes sowie modernen GPU-Plattformen von NVIDIA, AMD und Intel den Betrieb komplexer KI-Systeme ermöglichen. Auf dieser Infrastruktur entstehen zunehmend Multi-Agenten-Systeme, in denen spezialisierte KI-Agenten gemeinsam mit Robotik, Computer Vision, Sensorik und digitalen Zwillingen zusammenarbeiten. Aus einem einzelnen Chatbot entwickelt sich dadurch eine intelligente regionale Wissens-, Assistenz- und Kooperationsplattform, die Beratung, Dokumentation, Fallkoordination und organisationsübergreifende Entscheidungsunterstützung miteinander verbindet.

Parallel erweitert sich das Spektrum intelligenter Assistenzsysteme erheblich. Moderne Speech-to-Text-, Text-to-Speech- und Speech-to-Speech-Systeme wie Whisper, Azure AI Speech, Google Speech AI, Deepgram oder ElevenLabs ermöglichen natürliche sprachbasierte Mensch-KI-Interaktionen. Voice Agents und intelligente Contact-Center-Plattformen wie LiveKit, Twilio oder Vapi automatisieren telefonische Beratungs- und Serviceprozesse. Übersetzungssysteme wie DeepL, Azure Translator, Google Translate oder Meta NLLB unterstützen mehrsprachige Kommunikation und erleichtern insbesondere die Beratung von Menschen mit Migrationshintergrund.

Gleichzeitig entwickelt sich Künstliche Intelligenz über rein textbasierte Anwendungen hinaus zu physischen Assistenzsystemen. Soziale Roboter wie PARO, Pepper, NAO oder Temi, mobile Serviceroboter, humanoide Robotik von Figure AI oder Boston Dynamics, Smart-Home-Systeme, Ambient Assisted Living, Internet-of-Things-Plattformen, Wearables, Vitalparameterüberwachung, Sturzsensorik, Computer Vision mit OpenCV, YOLO oder Segment Anything sowie digitale Zwillinge verbinden die physische und digitale Welt zu integrierten Assistenzsystemen. Im Gesundheits- und Sozialwesen ergänzen spezialisierte Dokumentationslösungen wie Dragon Copilot, Abridge AI, Nabla, Heidi Health oder Suki AI diese Infrastruktur durch automatisierte Gesprächsdokumentation und klinisches Wissensmanagement.

Die Entwicklung moderner KI wird darüber hinaus durch Open-Source-Ökosysteme wie Hugging Face, Ollama und vLLM beschleunigt, welche die Bereitstellung eigener Modelle innerhalb von Behörden und Organisationen ermöglichen. Gleichzeitig schaffen regulatorische und infrastrukturelle Initiativen wie der europäische AI Act, Gaia-X, der European Health Data Space (EHDS), EuroHPC, OpenEuroLLM sowie Interoperabilitätsstandards wie HL7 FHIR, FIWARE und NGSI-LD die Voraussetzungen für vertrauenswürdige, interoperable und souveräne KI-Ökosysteme in Europa.

Therapeutic Memory Governance – Langfristiges Gedächtnis als neue Herausforderung für KI in der Sozialarbeit

Eine der bedeutendsten Entwicklungen moderner KI-Systeme ist der Übergang zu langfristig lernenden Assistenzsystemen. Neue Memory-Architekturen, persistente Langzeitspeicher, semantische Wissensgraphen und kontinuierlich aktualisierte Gedächtnissysteme ermöglichen es KI erstmals, Informationen über Monate oder Jahre hinweg zu speichern, zu verknüpfen und in späteren Interaktionen wieder einzubeziehen. Damit entwickelt sich KI von einem dialogorientierten Kurzfrist-Werkzeug zu einem kontinuierlich lernenden Begleiter. Für die Sozialarbeit eröffnet dies neue Möglichkeiten einer langfristigen Fallbegleitung, personalisierten Beratung und frühzeitigen Prävention.

Gleichzeitig entsteht jedoch eine neue Herausforderung. Professionelle Sozialarbeit arbeitet nicht mit statischen Fakten, sondern mit sich entwickelnden Lebenssituationen. Aussagen von Klientinnen und Klienten verändern sich, Einschätzungen werden angepasst, Diagnosen weiterentwickelt und Hilfeverläufe regelmäßig neu bewertet. Ein KI-Gedächtnis darf deshalb Informationen nicht unverändert sammeln und dauerhaft reproduzieren. Andernfalls besteht die Gefahr, dass vorläufige Annahmen, Fehlinterpretationen oder überholte Informationen langfristig fortgeschrieben werden.

Vor diesem Hintergrund schlagen die Autoren ein Konzept der Therapeutic Memory Governance (TMG) vor. TMG versteht das Gedächtnis einer KI nicht als passiven Informationsspeicher, sondern als professionell gesteuertes, dynamisches Wissenssystem. Gespeicherte Informationen werden nach ihrer Herkunft, ihrem Vertrauensgrad und ihrem fachlichen Status unterschieden. Objektive Fakten, Aussagen der Klientinnen und Klienten, Beobachtungen der Fachkräfte, Arbeitshypothesen und KI-generierte Schlussfolgerungen werden getrennt verwaltet und kontinuierlich überprüft, aktualisiert oder verworfen. Jede Information besitzt einen nachvollziehbaren Lebenszyklus mit Quelle, Zeitstempel, Validierungsstatus und Änderungsverlauf.

Therapeutic Memory Governance erweitert damit die klassische KI-Governance um eine bislang fehlende Dimension: die professionelle Steuerung des Langzeitgedächtnisses. Nicht die möglichst vollständige Speicherung aller Informationen steht im Mittelpunkt, sondern deren fachliche Qualität, Aktualität und Korrigierbarkeit. Fachkräfte und Klientinnen bzw. Klienten müssen gespeicherte Informationen jederzeit ergänzen, korrigieren, archivieren oder löschen können.

Multi-Agent Social Care Systems – Eine neue Architektur für die Sozialarbeit

Die Forschung entwickelt sich zunehmend von einzelnen Chatbots hin zu agentischen Multi-Agenten-Systemen. Spezialisierte KI-Agenten übernehmen klar definierte Aufgaben und koordinieren ihre Ergebnisse. Während sich dieser Ansatz in Medizin, Robotik und Softwareentwicklung bereits etabliert, existieren vergleichbare Systemarchitekturen für die Sozialarbeit bislang kaum. Es ist aber davon auszugehen, dass sich schon bald ein Multi-Agent Social Care System (MASCS) entwickelt und die diese Forschungslücke schließt.

MASCS beschreibt eine neue Systemarchitektur für die soziale Daseinsvorsorge, in der spezialisierte KI-Agenten organisationsübergreifend zusammenarbeiten und komplexe Fallarbeit gemeinsam unterstützen. Anstelle eines universellen Chatbots übernehmen spezialisierte Agenten beispielsweise Aufgaben in den Bereichen Sozialrecht, Pflege, psychische Gesundheit, Kinder- und Jugendhilfe, Migration, Dokumentation oder regionale Angebotsnavigation. Da sich jeder Agent auf ein Fachgebiet konzentriert, können Gesetze, Leitlinien, regionale Angebote und wissenschaftliche Erkenntnisse kontinuierlich aktualisiert werden, ohne das Gesamtsystem verändern zu müssen.

Ein Beispiel verdeutlicht den Ansatz: Nach einem Krankenhausaufenthalt aktiviert MASCS automatisch den Pflegeagenten, den Sozialrechtsagenten und den regionalen Versorgungsagenten. Gemeinsam erstellen sie eine strukturierte Fallanalyse mit passenden Leistungen und regionalen Unterstützungsangeboten. Die Sozialarbeiterin oder der Sozialarbeiter bewertet die Vorschläge und trifft die abschließende Entscheidung

MASCS basiert technisch auf einer vierstufigen Architektur. Die erste Ebene bilden leistungsfähige Foundation Models als allgemeine KI-Grundlage. Die zweite Ebene besteht aus modernen Agenten-Frameworks wie LangGraph, Microsoft AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel oder dem OpenAI Agents SDK, welche die Entwicklung spezialisierter KI-Agenten ermöglichen. Die dritte Ebene bildet eine gemeinsame Wissens- und Datenebene mit regionalen Wissensdatenbanken, organisationsspezifischem Fachwissen und sicheren Datenräumen. Über Standards wie das Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent-Kommunikation (A2A) und Tool Calling greifen alle Agenten auf denselben aktuellen Wissensstand zu. Die vierte Ebene umfasst die fachlichen Spezialagenten sowie einen Orchestrierungsagenten, der die Zusammenarbeit steuert, Analysen zusammenführt und Unsicherheiten transparent macht.

Damit entsteht nicht nur ein neues KI-System, sondern eine neue digitale Infrastruktur der sozialen Daseinsvorsorge. MASCS verbindet spezialisiertes Fachwissen, regionale Ressourcen und organisationsübergreifende Zusammenarbeit zu einer gemeinsamen Assistenzarchitektur. Künstliche Intelligenz unterstützt komplexe Entscheidungen, ersetzt jedoch weder die professionelle Verantwortung noch die zwischenmenschliche Beziehung der Sozialarbeit.

Preventive AI Social Care (PASC): Ein neues Paradigma für eine präventive soziale Daseinsvorsorge

Die heutige Sozialarbeit folgt überwiegend einem reaktiven Versorgungsmodell. Professionelle Interventionen beginnen meist erst dann, wenn soziale Problemlagen bereits sichtbar geworden sind – beispielsweise bei finanziellen Notlagen, familiären Krisen, gesundheitlichen Einschränkungen, sozialer Isolation, Arbeitslosigkeit oder psychischen Belastungen. Dadurch werden erhebliche personelle und finanzielle Ressourcen für die Bewältigung bestehender Krisen eingesetzt, während präventive Maßnahmen häufig zu spät erfolgen. Gleichzeitig erhöhen der demografische Wandel, Fachkräftemangel und steigende Unterstützungsbedarfe den Druck auf die sozialen Sicherungssysteme und stellen die langfristige Tragfähigkeit dieses reaktiven Modells zunehmend infrage.

Das vorgeschlagene Konzept Preventive AI Social Care (PASC) versteht soziale Daseinsvorsorge daher als ein präventives, kontinuierlich lernendes und adaptives Unterstützungssystem. Künstliche Intelligenz ermöglicht es, Risiken frühzeitig zu erkennen, vulnerable Bevölkerungsgruppen kontinuierlich zu beobachten und präventive Maßnahmen rechtzeitig einzuleiten. Sozialarbeit entwickelt sich dadurch von einer überwiegend reaktiven Krisenintervention hin zu einer proaktiven, präventiven und resilienzorientierten Versorgung.

Hierzu integriert PASC Informationen aus unterschiedlichen Quellen, beispielsweise aus der elektronischen Patientenakte, elektronischen Sozial- und Pflegeakten, Dokumentationssystemen sozialer Einrichtungen, kommunalen Verwaltungsdaten, regionalen Versorgungsangeboten, demografischen Informationen sowie weiteren verfügbaren Datenquellen. KI-gestützte Analysen identifizieren kontinuierlich Veränderungen individueller und regionaler Risikoprofile unter Einhaltung datenschutzrechtlicher und ethischer Anforderungen. Ziel ist nicht die Automatisierung sozialarbeiterischer Entscheidungen, sondern die frühzeitige Bereitstellung von Handlungshinweisen zur Unterstützung professioneller Fachkräfte.

Das Modell umfasst vier aufeinander aufbauende Prozessstufen. Zunächst werden Informationen aus bislang voneinander getrennten Organisationen in einer gemeinsamen regionalen Wissensbasis zusammengeführt. Anschließend identifizieren KI-Systeme potenzielle soziale Risiken, beispielsweise zunehmende Pflegebedürftigkeit, soziale Isolation, finanzielle Belastungen, gesundheitliche Verschlechterungen oder den Abbruch bestehender Unterstützungsangebote. Darauf aufbauend priorisieren intelligente Assistenzsysteme Unterstützungsbedarfe, schlagen geeignete präventive Maßnahmen vor und koordinieren die Zusammenarbeit der beteiligten Organisationen. Abschließend erfolgt eine kontinuierliche Evaluation der eingeleiteten Maßnahmen, sodass Unterstützungsangebote dynamisch an veränderte Lebenssituationen und regionale Entwicklungen angepasst werden können.

Die erfolgreiche Umsetzung von Preventive AI Social Care erfordert jedoch weit mehr als den Einsatz moderner KI-Technologien. Voraussetzung sind interoperable Dateninfrastrukturen, organisationsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Sozialwesen, Gesundheitsversorgung, Pflege, Kommunen, Bildungseinrichtungen und zivilgesellschaftlichen Organisationen sowie klare Governance-Strukturen für Datenschutz, Transparenz, Verantwortlichkeit und menschliche Kontrolle. Künstliche Intelligenz unterstützt die Prävention, ersetzt jedoch weder die professionelle Verantwortung noch die soziale Beziehung zwischen Fachkraft und hilfesuchender Person.

Der theoretische Beitrag von Preventive AI Social Care besteht darin, soziale Daseinsvorsorge grundlegend neu zu konzeptualisieren. Im Mittelpunkt steht nicht länger die Bewältigung bereits eingetretener Krisen, sondern die kontinuierliche Prävention sozialer Risiken durch ein regional vernetztes KI-Ökosystem. Künstliche Intelligenz fungiert dabei nicht primär als Entscheidungsinstrument, sondern als koordinierende Infrastruktur, welche Informationen integriert, Risiken frühzeitig sichtbar macht, organisationsübergreifende Zusammenarbeit unterstützt und dadurch die Resilienz sozialer Versorgungssysteme nachhaltig stärkt. Innerhalb des D-RAIEF bildet Preventive AI Social Care somit den operativen Mechanismus, mit dem regionale KI-Ökosysteme langfristig soziale Stabilität fördern und gleichzeitig den Menschen konsequent in den Mittelpunkt aller Entscheidungen stellen.

KI-gestütztes Sozialarbeits-Ökosystem: Ein neues Paradigma für die Sozialarbeit (AI-Augmented Social Work Ecosystem)

Künstlicher Intelligenz verändert die professionelle Logik der Sozialarbeit aber auch grundlegend. Moderne KI-Systeme unterstützen nicht nur zunehmend die Informationsrecherche, Dokumentation, Übersetzung, Fallvorbereitung, kontinuierliche Fallbeobachtung sowie die interdisziplinäre Koordination. Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einem integralen Bestandteil professioneller sozialer Dienstleistungen, das Aufgaben selbständig vernetzt und vollumfänglich analysiert und umsetzt.

Diese Entwicklung verändert zugleich die Rolle der Sozialarbeiterinnen und Sozialarbeiter. Traditionell war Sozialarbeit in hohem Maße informationsorientiert. Ein erheblicher Teil der Arbeitszeit entfiel auf die Recherche gesetzlicher Grundlagen, die Dokumentation von Fällen, die Koordination verschiedener Unterstützungsangebote, die Identifikation regionaler Hilfsstrukturen sowie die Erstellung administrativer Berichte. Moderne KI-Systeme automatisieren zunehmend diese wissensintensiven Routinetätigkeiten und schaffen dadurch Freiräume für Aufgaben, die auch künftig dem Menschen vorbehalten bleiben. Hierzu zählen insbesondere Beziehungsarbeit, ethische Urteilsbildung, Motivation, Verhandlung, Krisenintervention sowie die langfristige Begleitung und Unterstützung hilfebedürftiger Menschen.

Der Schwerpunkt professioneller Sozialarbeit verlagert sich dadurch von der Informationsverarbeitung hin zur Interpretation, Koordination und Gestaltung menschlicher Beziehungen. Sozialarbeiterinnen und Sozialarbeiter werden zunehmend zu Supervisoren intelligenter sozio-technischer Systeme, anstatt primär administrative Informationen zu verarbeiten. Ihre Verantwortung besteht künftig verstärkt darin, KI-generierte Handlungsempfehlungen kritisch zu bewerten, Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen, widersprüchliche Einschätzungen aufzulösen, ethische Standards sicherzustellen und die letztendliche Verantwortung für professionelle Entscheidungen zu übernehmen.

Diese Transformation führt gleichzeitig zur Entstehung neuer beruflicher Kompetenzen. Neben rechtlichem, psychologischem und sozialpädagogischem Fachwissen wird KI-Wissen (AI Literacy) zu einer zentralen Schlüsselqualifikation. Künftige Fachkräfte benötigen Kompetenzen in den Bereichen KI-Supervision, KI-Qualitätssicherung, KI-gestützte Fallanalyse (AI Case Review), Prompt Engineering, Datenmanagement, Erkennung algorithmischer Verzerrungen, Datenschutz, Mensch-KI-Kollaboration sowie KI-Ethik und Governance. Die Sozialarbeit der Zukunft erfordert somit technologische Kompetenzen, ohne ihre traditionelle menschenzentrierte Identität aufzugeben.

Ein KI-gestützte Sozialarbeits-Ökosystem (AI-Augmented Social Work Ecosystem, AASWE) versteht diese Entwicklung nicht als Einführung einzelner Technologien, sondern als Transformation eines gesamten Ökosystems. KI unterstützt Dokumentationsassistenten, regionale Wissensplattformen, Entscheidungsunterstützungssysteme, Übersetzungsdienste, Spracherkennung, elektronische Patienten-, Pflege- und Sozialakten, Multi-Agenten-Systeme, regionale Datenräume sowie die kontinuierliche Begleitung sozialer Fälle. Erst das Zusammenwirken dieser Technologien schafft eine integrierte sozio-technische Infrastruktur, welche die professionellen Fähigkeiten der Fachkräfte erweitert, anstatt sie zu ersetzen.

Grenzen und Risiken von KI in der Sozialarbeit

Künstliche Intelligenz bietet der Sozialarbeit erhebliche Potenziale, insbesondere bei Dokumentation, Wissensmanagement, Fallvorbereitung und psychosozialer Unterstützung. Gleichzeitig entstehen fachliche, rechtliche und ethische Herausforderungen. Dies gilt insbesondere für sensible Bereiche wie Kinderschutz, Jugendhilfe, psychische Gesundheit und die Gewährung sozialer Leistungen.

Eine zentrale Begrenzung liegt in der bislang noch schwachen empirischen Evidenz. Weltweit entstehen zwar immer mehr Pilotprojekte, doch nur wenige belastbare Langzeitstudien zeigen, dass KI tatsächlich dauerhaft zu besseren fachlichen Entscheidungen oder besseren sozialen Ergebnissen führt. Die meisten Evaluationen konzentrieren sich auf Zeitersparnis, Produktivität oder Nutzerzufriedenheit. Ob sich dadurch die Lebenssituation der Klientinnen und Klienten messbar verbessert, wird deutlich seltener untersucht.

Weitere Risiken ergeben sich aus der Technologie selbst. Large Language Models können falsche oder halluzinierte Informationen erzeugen und Verzerrungen aus Trainings- oder Verwaltungsdaten übernehmen. Dadurch können besonders vulnerable Gruppen benachteiligt werden, etwa Menschen mit Migrationsgeschichte, Behinderungen, psychischen Erkrankungen oder geringem Einkommen. Bei Entscheidungen mit erheblichen Folgen darf KI deshalb ausschließlich unterstützend eingesetzt werden.

Eine weitere Herausforderung betrifft Transparenz und Verantwortlichkeit. Selbst wenn moderne Systeme Quellen angeben, bleibt häufig unklar, wie einzelne Informationen gewichtet wurden und wie eine Empfehlung zustande gekommen ist. Neben Explainable AI gewinnt daher das Prinzip der Contestability an Bedeutung. Fachkräfte müssen KI-generierte Empfehlungen jederzeit prüfen, infrage stellen, korrigieren und übersteuern können.

Auch der Datenschutz ist von grundlegender Bedeutung. Sozialarbeit verarbeitet regelmäßig hochsensible Informationen über Gesundheit, Familie, Armut, Gewalt, Migration und psychische Belastungen. Professionelle KI-Anwendungen benötigen daher besonders geschützte Systemumgebungen, klar definierte Verarbeitungszwecke, rollenbasierte Zugriffsrechte sowie transparente Einwilligungs-, Korrektur- und Löschverfahren.

Foto: privat