KI in der Sozialwirtschaft: Vom Hype zur praktischen Umsetzung

Interview mit Thomas Schönweitz über konkrete KI-Anwendungen und strategische Entscheidungen

Thomas Schönweitz sprach auf der Geschäftsführendenkonferenz der Diakonie in Bayern über praktische KI-Einsätze in sozialen Organisationen. Im Interview erklärt er, warum die Sozialwirtschaft momentan wie ein Startup agieren muss und welche konkreten KI-Lösungen bereits heute funktionieren.

KI-Realitätscheck: Wo stehen wir wirklich?

Herr Schönweitz, Sie sagten in Ihrem Vortrag provokant "Die Sozialwirtschaft sind momentan alles Startups". Was meinen Sie damit?

Steve Blank, einer der Silicon Valley Startup-Päpste, definiert ein Startup als "temporäre Einheit auf der Suche nach einem nachhaltigen Geschäftsmodell". Genau da steht die Sozialwirtschaft heute: Momentan kämpfen wir ums finanzielle Überleben – das ist Priorität Nummer eins.

Die Kriegsbudgets steigen, die Sozialbudgets sinken. Wir können nicht darauf warten, dass ein Politiker in Berlin sich überlegt, mehr Geld zu bewilligen. Entschuldigen Sie die Direktheit: We're on our own – wir müssen es momentan selbst lösen.

Sie sprechen von zwei großen Bewegungen, die notwendig sind. Welche sind das?

Erstens müssen wir die Mitarbeitenden entlasten, damit sie bleiben, damit neue hinzukommen und damit sie positiv über uns sprechen. Zweitens müssen wir neue Geschäftsmodelle, neue Vertriebswege und neue Umsatzpotenziale entwickeln.

Das Schöne daran ist: Wenn wir extremen Fokus auf den Mehrwert für Mitarbeitende legen, erhalten wir sehr schnell deren Akzeptanz. Sie spielen mit, und alles, was an Transformation damit verbunden ist, wird deutlich einfacher.

Müssen sich Sozialunternehmen zwingend mit KI beschäftigen?

Ja, definitiv. KI ist wie mobil oder Cloud – das ist völlig normal geworden. Sie würden heute keine Webseite mehr bauen, die nicht mobilfähig ist. Genauso werden Sie künftig keine Anwendung mehr haben, die nicht KI implementiert hat.

Gewöhnen Sie sich daran: Sie kommen an KI nicht vorbei. Alles, was Sie entwickeln – ob ein neues Pflege- oder Beratungsangebot – wird KI integriert haben. Wenn nicht heute, dann spätestens in zwölf Monaten.

Investitionsebenen: Wo macht KI-Investment Sinn?

Sie haben vier KI-Investitionsebenen beschrieben. Können Sie diese erklären?

Ebene 1 – Hardware: Hier brauchen Sie mindestens eine Milliarde Euro, um mitzuspielen. Das können wir in der Sozialwirtschaft vergessen.

Ebene 2 – Foundation Models: Das sind die großen Sprachmodelle wie GPT oder Claude. Hier fangen Investitionen bei 100 Millionen Euro an. Auch das macht für uns keinen Sinn.

Ebene 3 – Middleware: Das wird interessant. Perplexity zum Beispiel hat als "Wrapper" um OpenAI angefangen – eine intelligente Hülle mit besserem Interface drumherum. Das kann durchaus sinnvoll sein für sehr spezielle Anwendungen.

Ebene 4 – Anwendungsebene: Hier spielen wir mit. Das umfasst Prompting, Feintuning und vor allem Programmlogik. Das Wichtigste: Die meiste Entlastung entsteht tatsächlich aus der Logik – dass ich Nutzer strukturiert durch Prozesse führe und Daten sauber erfasse.

Warum ist gerade die Anwendungsebene so relevant für uns?

Weil KI wie Strom und Wasser nach Verbrauch abgerechnet wird. Bei zehn Nutzern kostet es zehn Dollar, bei 10.000 Nutzern entsprechend 10.000 Dollar – völlig linear, ohne Ersparnisse durch Skalierung.

Deshalb sollte ich so viel wie möglich über normale Programmlogik lösen und nicht über KI. Unser Partnerunternehmen für Softwareentwicklung sagt immer: "Wir brauchen nur halb so viel KI wie andere, weil wir bereits mit normaler Programmlogik sehr viel erreichen können."

Konkrete Erfolgsbeispiele aus der Praxis

Sie haben mehrere konkrete KI-Projekte vorgestellt. Können Sie Beispiele nennen?

Beispiel 1 – Zeiterfassung für Inklusionsunternehmen: Hier haben wir eine extrem simple Lösung entwickelt – Karte hinhalten, einchecken, fertig. Es trennt sauber zwischen Mitarbeitenden im SAP-System und Beschäftigten in einem eigenen System und bietet alle Reporting-Funktionen, die herkömmliche Zeiterfassungssysteme nicht leisten konnten.

Beispiel 2 – Nestfreund: Das ist eine Beratungsplattform für Menschen, die von Wohnungsverlust bedroht sind. Die KI analysiert hochgeladene Dokumente – Mietvertrag, Räumungsklage und weitere Unterlagen – und gibt den Beratern sofort konkrete Handlungsvorschläge. Das spart unendlich viel Zeit, weil die Berater nicht mehr jeden Fall kleinteilig durchlesen müssen.

Beispiel 3 – Wissensmanagement: Wir entwickeln eine Plattform für strukturierte Abgangsinterviews. Statt der üblichen zwei Stunden mit Kuchen und oberflächlichem Gespräch führt das System strukturierte Interviews mit scheidenden Mitarbeitenden und speichert deren Wissen systematisch für die Organisation.

Was war bei diesen Projekten jeweils der kritische Erfolgsfaktor?

Sehr viel Interface-Design, sehr viel durchdachte Logik, sehr viel saubere Datenaufbereitung – und dann ein gut dosiertes, managbares Maß an KI. Ich möchte Ihnen ausdrücklich die Angst vor der Technologie nehmen: Es ist wirklich keine Raketenwissenschaft.

Automatisierung: Von Content bis Social Media

Sie haben einen kompletten Social Media-Prozess automatisiert. Wie funktioniert das konkret?

Das ist tatsächlich mein Lieblingsprojekt, weil es zeigt, was heute schon möglich ist. Wir bilden den kompletten Prozess automatisiert ab: Zunächst definieren wir eine Content-Struktur, dann generiert die KI einen Interview-Leitfaden, anschließend führen wir echte Interviews mit Menschen – damit echte Organik und Authentizität in den Content kommt.

Das aufgezeichnete Interview wird automatisch mit KI-Tools geschnitten und vollständig transkribiert. Aus diesem organischen, menschlichen Transkript generiert die KI dann automatisch: einen ausführlichen Blogpost, einen Newsletter, drei Instagram-Posts, prägnante Zitate für Grafiken sowie Checklisten mit den wichtigsten Tipps als PDF-Download.

Das Geniale an der Sache: Der PDF-Download ist nur gegen Angabe der E-Mail-Adresse verfügbar. So bauen wir kontinuierlich und völlig legal mit Double Opt-In eine wertvolle Kundendatenbank auf. Dann können wir proaktiv kommunizieren und auch mal gezielt nachfragen: "Möchtest du vielleicht etwas spenden?"

Wie viel Zeit sparen Sie dadurch konkret?

Früher benötigten wir 2-3 Stunden für ein komplettes Webinar-Setup. Heute schaffen wir das in 6 Minuten. Ich sage der KI einfach: "Neues Webinar zu folgendem Thema", und sie generiert automatisch mehrere Headline-Vorschläge, erstellt den Zoom-Call, baut die Landingpage, generiert personalisierte E-Mails sowohl per Du als auch per Sie, erstellt LinkedIn-Posts und den Newsletter – alles vollautomatisch.

Ihr wichtigster Tipp für Führungskräfte in diesem Bereich?

Wehren Sie sich konsequent gegen stupide, repetitive Arbeit. Wenn Sie oder Ihre Mitarbeitenden das Gefühl haben, eine Aufgabe ist nervig und stupide – wie beispielsweise 500 Excel-Felder manuell auszufüllen –, dann machen Sie es definitiv falsch. Stoppen Sie sofort, rufen Sie bei der IT an und sagen Sie klar: "Das muss einfacher gehen." Genau dafür haben wir Computer und KI entwickelt.

Technische Grundlagen und Datenschutz

Wie lösen Sie die berechtigten Datenschutz-Bedenken?

Das ist überraschend einfach: Ich nutze die KI-Modelle über Microsoft Azure oder AWS Bedrock mit Servern in Deutschland. Das System läuft in Frankfurt, entspricht vollständig der DSGVO, und die Modelle werden über die API-Schnittstelle nicht für Training verwendet. Das ist heute Industriestandard und lässt sich problemlos von Datenschützern absegnen.

Der Wechsel von einer Cloud in den USA zu einer Cloud in Deutschland bedeutet lediglich, eine URL zu ändern und einen anderen Schlüssel einzugeben. Eine Datenschutz-Folgenabschätzung dazu ist in einer halben Stunde erledigt.

Was bedeutet das für die Auswahl der IT-Systeme?

Achten Sie unbedingt darauf, dass Ihre Systeme über APIs verfügen. Wenn Ihre Software-Anbieter keine APIs bereitstellen, dann treten Sie ihnen auf die Füße und fordern Sie: "Ich will Zugang zu meinen Daten!"

APIs sind die Schnittstellen, über die verschiedene Software-Systeme miteinander kommunizieren können. Je detaillierter und strukturierter die Daten vorliegen, umso besser funktioniert alles. Ein Beispiel: Eine Adresse in einem einzigen Feld ist in Ordnung, aber Straße, Hausnummer, Postleitzahl und Ort in vier separaten Feldern ist deutlich besser. Daten zusammenzusetzen ist immer möglich, aber das nachträgliche Zerlegen ist mühsam und fehleranfällig.

Strategische Empfehlungen und nächste Schritte

Wie sollten Führungskräfte konkret mit KI anfangen?

Erstens: Identifizieren Sie die Menschen in Ihrem Unternehmen, die bereits ungeduldig mit den Hufen scharren. Diese technikaffinen, experimentierfreudigen Mitarbeitenden gibt es in jeder Organisation. Räumen Sie ihnen konsequent die Steine aus dem Weg und lassen Sie sie einfach machen.

Zweitens: Investieren Sie 50 Euro pro Monat in die verschiedenen Abonnements – ChatGPT, Claude und Perplexity gleichzeitig, damit man sie miteinander vergleichen und gegeneinander laufen lassen kann. Wir nutzen bevorzugt Claude, weil die Texte natürlicher und weniger amerikanisch klingen. OpenAI-Texte sind oft zu lang und klingen zu sehr nach Marketing.

Drittens: Testen Sie bewusst verschiedene Modelle. Bei gleichem Prompt erhalten Sie unterschiedliche Ergebnisse – genau wie bei Menschen auch. Finden Sie heraus, welches Modell für welche Aufgabe am besten geeignet ist.

Viertens: Dokumentieren und skalieren Sie das gewonnene Wissen systematisch. Lassen Sie nicht nur darüber reden, sondern sorgen Sie dafür, dass Erkenntnisse aufgeschrieben und an andere weitergegeben werden.

Wie können Organisationen diese KI-Investitionen finanzieren?

Es gibt grundsätzlich zwei Wege: Einsparungen oder neue Geschäftsmodelle. Interessant war, dass auf dem Marktplatz der Möglichkeiten gestern alle Teilnehmer gesagt haben: "Wir sparen uns soundso viele Vollzeitstellen ein." Aktuell läuft die Finanzierung tatsächlich hauptsächlich über Einsparungen.

Aber ich persönlich glaube, wir müssen deutlich proaktiver werden: Systematisch Kundendatenbanken aufbauen, kontinuierlich und zielgerichtet kommunizieren, aktiv neue Umsatzströme entwickeln. Wir dürfen nicht passiv darauf warten, bis die Menschen zu uns kommen.

Ihre wichtigste Botschaft an Geschäftsführerinnen und Geschäftsführer?

80 Prozent der Digitalisierung haben nichts mit Technik zu tun. Es geht primär um optimierte Prozesse, um das Mitnehmen der Menschen und um die richtige organisatorische Transformation.

Und ganz konkret: Räumen Sie den experimentierfreudigen Menschen in Ihrer Organisation die Hindernisse aus dem Weg. Diese Menschen werden Ihre Organisation entscheidend voranbringen. Geben Sie ihnen ausreichend Budget, genügend Zeit und den notwendigen Freiraum – das ist die beste KI-Strategie, die Sie überhaupt haben können.

Thomas Schönweitz unterstützt soziale Organisationen dabei, KI-Projekte erfolgreich umzusetzen. In seiner Projektwerkstatt begleitet er Organisationen sechs Monate lang für unter 5.000 Euro – mit nachweisbar deutlich weniger Projektabbrüchen.

Kostenlose Ressourcen: whitespring.de/ressourcen | KI-Leitlinien, Fördermittelratgeber mit 200 Einträgen, regelmäßige kostenlose Webinare