Strategisch statt spontan: Was der vediso Fachtag über KI in der Sozialwirtschaft gezeigt hat

Rund 70 Fachleute aus der Sozialwirtschaft kamen am 19. März 2026 im futurum – dem Zukunftszentrum der Diakonie Württemberg in Stuttgart – zusammen. Die Frage des Tages: Wie führen wir KI so ein, dass sie unseren Organisationen tatsächlich nutzt? Ein Rückblick, der zeigt, warum die wichtigsten Antworten nicht technischer Natur waren.

Der Elefant im Raum heißt nicht „KI“

Wer erwartet hatte, beim vediso Fachtag „Strategisch statt spontan: KI bewusst einführen und nutzen“ vor allem über Tools und Technologien zu sprechen, wurde schnell eines Besseren belehrt. Ja, es ging um Künstliche Intelligenz. Aber die zentrale Erkenntnis des Tages war eine andere: Die größte Herausforderung bei der KI-Einführung in der Sozialwirtschaft ist nicht technologischer Natur. Sie ist organisatorisch, kulturell und – vor allem – strategisch.

Das wurde bereits im Impulsvortrag von Prof. Dr. Jan Appel deutlich, der unter dem Titel „Digitale Verantwortung statt digitaler Reflex“ den inhaltlichen Rahmen für den Tag setzte. Appel – mit dem ich seit Jahren im fachlichen Austausch stehe und bei dem ich als Gastdozent zum Thema Digitalisierung in der Sozialwirtschaft lehren durfte – brachte einen Begriff mit, der den Nerv des Raumes traf: den „digitalen Reflex“.

Gemeint ist die Neigung, auf den Druck der Technologieentwicklung mit hektischem Aktionismus zu reagieren. Ein neues Tool hier, ein Pilotprojekt dort, eine KI-Schulung für interessierte Mitarbeitende – aber kein strategischer Rahmen, der das Ganze zusammenhält.

Haltung vor Werkzeug

Appels Kernthese lässt sich in einem Satz zusammenfassen: Wer KI einführen will, muss zuerst über Organisationskultur sprechen, nicht über Software. Das klingt auf den ersten Blick wie ein Allgemeinplatz. In der Praxis ist es das genaue Gegenteil – denn die meisten Organisationen starten genau andersherum.

Was Appel forderte, deckt sich mit dem, was wir bei whitespring in der Begleitung von Digitalisierungsprojekten immer wieder beobachten: KI-Einführung scheitert selten an der Technologie. Sie scheitert an fehlender psychologischer Sicherheit, an nicht vorhandener Fehlerkultur, an Führungskräften, die „Innovation“ einfordern, aber keine Räume dafür schaffen. Die Anforderungen, die eine sinnvolle KI-Nutzung an eine Organisation stellt, sind dieselben wie bei New Leadership oder agiler Transformation: Lernbereitschaft, Transparenz und die Fähigkeit, Unsicherheit auszuhalten.

Besonders eindrücklich war Appels Verweis auf gescheiterte KI-Projekte aus seiner Beratungspraxis. Ein Beispiel: Eine psychiatrische Einrichtung, die über eine Million Euro in eine Schnittstelle investierte, die letztlich nur Terminstandards zwischen zwei Systemen hin- und herschob. Die Lektion daraus? Leuchtturmprojekte sind legitim, aber sie ersetzen keinen strukturellen Ansatz.

KI ist kein Instrument, das man einfach einführt. Sie ist systemisch – sie zieht sich in alle sozioökonomischen Prozesse einer Organisation hinein. Die Vorstellung, KI würde Abläufe einfach automatisieren, verfehlt ihre Funktionsweise. KI funktioniert nur als Teil gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Kreisläufe, und genau deshalb braucht sie einen kulturellen Rahmen, der über das Technische hinausgeht.

Das ungelöste Grundproblem: Daten

Wer den Fachtag besucht hat, konnte ein Thema nicht übersehen, das sich wie ein roter Faden durch alle Workshops und Spotlight-Sessions zog: die Datenqualität.

Im Workshop „Mit Daten starten“ der Gesellschaft für Informatik wurde das Ausmaß des Problems greifbar. Nora Perseke und ihr Team arbeiten seit zweieinhalb Jahren daran, Organisationen der Sozialwirtschaft bei einem besseren Umgang mit ihren Daten zu unterstützen – gefördert durch BMBF und BMFSFJ, in Kooperation mit dem Deutschen Caritasverband und Correlate.

Die Praxisbeispiele aus dem Workshop sprachen eine deutliche Sprache: CRM-Systeme mit 3.000 Kontakten, von denen nach einer Bereinigung nur 1.400 belastbar waren. Klientendaten ohne Rechtsgrundlage in Altsystemen, die niemand anfasst, weil niemand die Verantwortung übernehmen will. Qualitätsmanagement-Daten, die in Abteilungssilos verschwinden, ohne dass jemand den Überblick hat.

Besonders wertvoll war das Datenlebenszyklus-Framework, das die GI für den sozialen Sektor entwickelt hat – bewusst nicht akademisch, sondern praxisnah und mit einem interaktiven Web-Tool zugänglich. Das Ziel ist nicht, Organisationen zu Data-Science-Experten zu machen, sondern sie zu befähigen, beim nächsten Datenproblem selbst eine informierte Entscheidung treffen zu können.

In der Diskussion fiel ein pragmatischer Hinweis, der vielen Teilnehmenden neu war: Unstrukturierte Daten – PDFs, Bilder, abfotografierte Dokumente – lassen sich mit KI-Werkzeugen inzwischen direkt auswerten. Das heißt: Nicht alles muss erst in strukturierte Datenbanken überführt werden, um nutzbar zu sein. Aber es braucht ein Verständnis dafür, welche Daten wo liegen und in welchem Zustand sie sich befinden.

Governance vor Tool-Auswahl

Der Workshop „Das richtige KI-Tool finden“ – durchgeführt von Stefanie Trenz (digatus.care) und Fabian Brandenburger (Althammer & Kill) – bildete das Spannungsfeld des Tages besonders gut ab. Zwei Teile, die eng miteinander verzahnt waren: eine systematische Methode zur Tool-Bewertung und ein Governance-Rahmen für den organisationsweiten KI-Einsatz.

Systematische Tool-Bewertung

Digatus.care stellte einen Bewertungsrahmen vor, der auf drei Dimensionen basiert: Machbarkeit, Wirksamkeit und Risiko. Die meisten Organisationen kommen nach einem Fachkongress mit 20 Ideen zurück, haben aber keinen Entscheidungsrahmen, um die richtigen davon auszuwählen. Der methodische Ansatz: Erst das Anwendungsfeld definieren, dann die Use Cases gegen die drei Dimensionen bewerten, dann priorisieren – und mit den tiefhängenden Früchten beginnen.

Ein Praxisbeispiel verdeutlichte die Herangehensweise: KI-gestützte Rechnungsprozesse, bei denen Fehler automatisch erkannt und in einem menschlich überwachten Dashboard zur manuellen Korrektur am Folgetag aufbereitet werden. Kein vollautomatischer Prozess, sondern ein assistierter – genau das, was in der Sozialwirtschaft oft der realistische Einstieg ist.

Governance als Voraussetzung

Fabian Brandenburger drehte im zweiten Teil eine verbreitete Perspektive um: Governance ist kein Innovationsverhinderer, sondern die Voraussetzung dafür, dass Innovation nachhaltig funktioniert.

Konkret: Organisationen brauchen eine KI-Richtlinie, die Mitarbeitenden Orientierung gibt, bevor die ersten Tools ausgerollt werden. Wer zehn Tools verbietet, aber keine sichere Alternative bereitstellt, erzeugt genau das, was er verhindern will: Schatten-IT. Viele Mitarbeitende nutzen bereits die kostenlose Version von ChatGPT, ohne sich bewusst zu sein, dass laut AGB die eingegebenen Daten für das Modelltraining genutzt werden können.

Der Verweis auf den EU AI Act war pragmatisch, nicht alarmistisch: Die stufenweise Inkraftsetzung und die Klassifizierung nach Risikoklassen geben Organisationen einen klaren Rahmen. Und ein wichtiger Hinweis: Wenn ein System nicht unter die KI-Verordnung fällt, spart man erhebliche regulatorische Anforderungen. Es lohnt sich, diese Einordnung frühzeitig vorzunehmen.

KI zum Anfassen: Der TruDi-Truck

Ein Format, das den Fachtag von vielen ähnlichen Veranstaltungen unterschied, war der TruDi – der „Truck der Digitalisierung“ der Diakonie Baden und des Zukunftszentrums pulsnetz MuTiG. Im TruDi konnten Teilnehmende KI-Anwendungen für die Sozialwirtschaft tatsächlich anfassen und ausprobieren.

Die Bandbreite war beeindruckend: Ein Sensor-Cockpit visualisierte Gesundheitsdaten in Echtzeit – Sauerstoffsättigung, Herzfrequenz, Zielwerte. Verschiedene Robotik-Demonstrationen zeigten den Stand sozialer Robotik. Und dann war da das „Waldraust“: ein KI-gestütztes Kissen zur Angstreduktion und Aktivierung, das bereits in der Eingliederungshilfe eingesetzt wird, sensorbasiert, rund drei Kilogramm schwer und beruhigend ähnlich wie ein Gewichtsdecker.

Was diese Demos besonders wertvoll machte: Sie zeigten nicht die Zukunft, sondern die Gegenwart. Diese Technologien existieren, sie werden eingesetzt, und manche davon sind für unter 50 Euro erhältlich. Die Frage ist nicht „ob“, sondern „wie“ – und genau dafür brauchte es die anderen Workshops.

Kompetenzaufbau als Daueraufgabe

Die Spotlight-Session „KI-gestütztes Lernen“ von Relias und gyde widmete sich einem Thema, das leicht unterschätzt wird: Wie baut man KI-Kompetenz in einer Organisation systematisch auf?

Zwei Erkenntnisse blieben besonders hängen: Erstens, dass 80 Prozent des in Präsenzschulungen Gelernten danach wieder verloren gehen. Zweitens, dass Präsenzschulungen trotzdem einen enormen Wert haben – aber nicht primär wegen des Wissenstransfers, sondern wegen des Vernetzungseffekts. Mitarbeitende erfahren, dass sie mit ihren Fragen und Unsicherheiten nicht allein sind. Diesen sozialen Aspekt des Lernens kann kein Online-Kurs ersetzen.

Gleichzeitig zeigte die Session, wie KI-gestützte Lernplattformen individuelle Lernpfade gestalten können: Mitarbeitende werden nicht mit Inhalten geschult, die sie bereits beherrschen, Onboarding-Materialien werden so reduziert, dass neue Kolleginnen und Kollegen nicht überfordert werden, und Lernfrequenz sowie -intensität werden individuell angepasst.

Ein Praxisbeispiel: Eine Organisation hatte einen Online-Kurs mit vier bis sechs Stunden Lernzeit erstellt und bekam durchgängig das Feedback „zu lang“. Die Lösung war nicht, den Kurs zu kürzen, sondern ihn so zu personalisieren, dass jeder nur die Inhalte bearbeitet, die für die eigene Rolle tatsächlich relevant sind.

Die vediso-KI-Vision: Haltung als gemeinsamer Nenner

Am Ende des Tages wurden die Ergebnisse aus drei Workshop-Runden zu einer gemeinsamen vediso-Netzwerk-KI-Vision verdichtet. Als Mitglied des vediso-Aufsichtsrats erlebe ich die strategische Arbeit des Netzwerks seit Längerem aus der Nähe – und diese gemeinsame Verdichtung war ein bemerkenswerter Moment.

Der Kern der Vision: Entscheidungen bleiben bei Menschen – transparent, werteorientiert und im Dienst einer gerechten, qualitativ hochwertigen sozialen Versorgung. Es geht um Haltung, um Verantwortung und um die Frage, wie Organisationen der Sozialwirtschaft zukunftsfähig sein wollen.

Das ist kein Lippenbekenntnis. Es ist ein Arbeitsauftrag. Und er unterscheidet die Sozialwirtschaft von vielen anderen Branchen: Hier geht es nicht um Effizienzmaximierung um jeden Preis, sondern um die Frage, wie Technologie im Dienst von Menschen eingesetzt werden kann, die auf Unterstützung angewiesen sind.

Dass diese Haltung auch wissenschaftlich-publizistisch untermauert wird, zeigen zwei aktuelle Beiträge aus dem vediso-Umfeld: Lea Bergmann, Verbandsreferentin bei vediso, hat sowohl im Fachmagazin Sozialwirtschaft (Heft 4/2025) als auch im Magazin sheconomy die Chancen und Grenzen von KI für Pflege und Sozialwirtschaft beleuchtet – und dabei den Werteansatz in den Mittelpunkt gestellt.

Appel schloss seinen Vortrag mit einem Verweis auf Markus Gabriels Buch „Ethische Intelligenz“ und der Einladung, die Gestaltung der KI-Wirkungssphäre aktiv voranzutreiben. Die Teilnehmenden schrieben sich am Ende des Tages einen Brief an sich selbst – mit ihrer persönlichen KI-Vision und konkreten Vorhaben. Er wird ihnen zu einem selbst gewählten Zeitpunkt zugeschickt.

Was bleibt: Fünf Erkenntnisse für die Praxis

Der vediso Fachtag hat in einem Tag mehr Klarheit geschaffen als manches Strategiepapier.

Erstens: Strategie geht vor Tool. Die Versuchung, mit einem konkreten KI-Projekt zu starten, bevor ein strategischer Rahmen steht, ist groß. Widerstehen Sie ihr. Der „digitale Reflex“ führt zu Insellösungen, die niemand wartet und niemand weiterentwickelt.

Zweitens: Daten sind die Grundvoraussetzung. Bevor Sie über KI-Anwendungen nachdenken, klären Sie den Zustand Ihrer Daten. Das ist unglamourös, aber unvermeidlich. Nutzen Sie kostenfreie Angebote wie die Datensprechstunde der Gesellschaft für Informatik.

Drittens: Governance ist kein Hindernis, sondern ein Qualitätsmerkmal. Eine KI-Richtlinie, ein Lizenzmanagement und eine Risikoeinschätzung sind keine bürokratischen Hürden. Sie sind das, was seriöse KI-Nutzung von blindem Experimentieren unterscheidet.

Viertens: Kompetenzaufbau ist eine Daueraufgabe, kein Projekt. Eine einzelne Schulung reicht nicht. Personalisierte Lernpfade, kollegiale Vernetzung und ein realistisches Verständnis davon, wie Menschen tatsächlich lernen, sind die Grundlage.

Fünftens: Die Sozialwirtschaft hat eine einzigartige Position. Ethik und Werteorientierung sind keine Schwäche im KI-Zeitalter – sie sind eine Stärke. Die Sozialwirtschaft hat die Chance, zu zeigen, wie wertebasierte KI-Nutzung aussehen kann. Diese Chance sollte sie nicht verschenken.

Manchmal sind es die analogen Methoden, die am nachhaltigsten wirken.

Der vediso Fachtag „Strategisch statt spontan: KI bewusst einführen und nutzen“ fand am 19. März 2026 im futurum in Stuttgart statt. vediso – der Verband für Digitalisierung in der Sozialwirtschaft – vernetzt Organisationen der freien Wohlfahrtspflege und unterstützt sie bei der digitalen Transformation.