Einunddreißig von 36 OECD-Ländern nutzen inzwischen KI für interne Regierungsprozesse, aber nur 13 setzen sie zur Unterstützung der Politikgestaltung ein. Diese rund 50 Prozentpunkte große Lücke zwischen der Nutzung im Verwaltungsalltag und in der Politikarbeit ist das eindeutigste Signal in den KI-Daten des öffentlichen Sektors: Regierungen haben die Technologie dort angenommen, wo die Folgen begrenzt bleiben, und zögern dort, wo Entscheidungen die Bürgerinnen und Bürger betreffen. Zugleich berichtet die OECD (Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung), dass Beschäftigte des öffentlichen Dienstes generative KI schneller übernehmen, als die Aufsichtsmechanismen mithalten können. Die folgenden Zahlen stammen aus dem OECD Digital Government Outlook und verwandter Forschung zur öffentlichen Governance.
TL;DR
- 31 von 36 OECD-Ländern nutzen KI für interne Prozesse, etwa 86% (OECD)
- Das ist ein Anstieg gegenüber 23 von 33, rund 70%, zwei Jahre zuvor (OECD)
- 27 von 36 nutzen KI in öffentlichen Dienstleistungen, etwa 75% (OECD)
- Gegenüber 22 von 33, rund 67% (OECD)
- Nur 13 von 36 nutzen KI zur Unterstützung der Politikgestaltung, etwa 36% (OECD)
- Gegenüber 11 von 33, rund 33% (OECD)
- Die interne Akzeptanz stieg um etwa 16 Prozentpunkte (abgeleitet)
- Die Akzeptanz bei öffentlichen Dienstleistungen stieg um etwa 8 Punkte (abgeleitet)
- Die Akzeptanz bei der Politikgestaltung stieg um etwa 3 Punkte (abgeleitet)
- Die Lücke zwischen interner Nutzung und Politikgestaltung beträgt etwa 50 Punkte (abgeleitet)
- Interne Kompetenzlücken sind das am häufigsten genannte Hindernis (OECD)
- Beschäftigte des öffentlichen Dienstes nutzen generative KI oft ohne formale Aufsicht (OECD)
- Die Länderbasis wuchs zwischen den Runden von 33 auf 36 (OECD)
1. Interne Akzeptanz ist nahezu flächendeckend
Die Zahlen aus dem Verwaltungsalltag zeigen eine Technologie, die ihr erstes Argument bereits für sich entschieden hat. 31 von 36 OECD-Ländern, etwa 86%, nutzen inzwischen KI für interne Prozesse, gegenüber 23 von 33 oder rund 70% in der früheren Messrunde.
Ein Anstieg von 16 Punkten in zwei Jahren bringt die interne KI-Nutzung über den Punkt hinaus, an dem sie noch als experimentell gelten könnte. Nur fünf der erfassten Länder berichten, KI gar nicht zu nutzen. Das Muster ergibt Sinn, wenn man betrachtet, wo das Risiko liegt: Dokumentenverarbeitung, Übersetzung, Terminplanung und interne Suche sind Bereiche, in denen ein Fehler von der Person erkannt wird, die die Ausgabe angefordert hat, und kein Bürger von einem schlechten Ergebnis betroffen ist. Regierungen haben KI genau dort am bereitwilligsten eingeführt, wo sich die Frage der Rechenschaftspflicht gar nicht erst stellt, was eher eine rationale Reihenfolge als eine zaghafte Haltung ist.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Länder, die KI für interne Prozesse nutzen | 31 von 36 | OECD |
| Anteil | ca. 86% | OECD |
| Frühere Runde | 23 von 33 | OECD |
| Früherer Anteil | ca. 70% | OECD |
| Veränderung | Anstieg um ca. 16 Punkte | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Länder ohne interne KI-Nutzung | 5 von 36 | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Anteil ohne Nutzung | ca. 14% | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Status der internen Nutzung | über das experimentelle Stadium hinaus | Abgeleitet |
Quelle: OECD Digital Government Outlook 2026, adopting and governing AI in government.
2. Öffentliche Dienstleistungen hinken hinterher
Der Einsatz in bürgernahen Bereichen liegt deutlich zurück. 27 von 36 Ländern, etwa 75%, nutzen KI in öffentlichen Dienstleistungen, gegenüber 22 von 33 oder rund 67%.
Der Anstieg um 8 Punkte ist nur halb so schnell wie bei der internen Akzeptanz, und die daraus resultierende Lücke von 11 Punkten zwischen den beiden Kategorien hat sich eher vergrößert als verringert. Diese Divergenz ist aufschlussreich. Der Einsatz bei öffentlichen Dienstleistungen bringt rechtliche Risiken, Gleichbehandlungspflichten, Widerspruchsrechte und die praktische Schwierigkeit mit sich, eine automatisierte Entscheidung gegenüber der davon betroffenen Person zu erklären. Neun Länder berichten hier weiterhin von gar keiner Nutzung. Die Lücke zwischen 86% und 75% ist in absoluten Zahlen nicht groß, aber die Tatsache, dass sie gewachsen ist, während beide Kategorien zugelegt haben, deutet darauf hin, dass die Einschränkungen bei bürgernaher Nutzung struktureller Natur sind und nicht einfach nur ein zeitlicher Rückstand der Regierungen.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Länder, die KI in öffentlichen Dienstleistungen nutzen | 27 von 36 | OECD |
| Anteil | ca. 75% | OECD |
| Frühere Runde | 22 von 33 | OECD |
| Früherer Anteil | ca. 67% | OECD |
| Veränderung | Anstieg um ca. 8 Punkte | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Länder ohne KI-Nutzung in öffentlichen Dienstleistungen | 9 von 36 | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Lücke gegenüber interner Nutzung | ca. 11 Punkte | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Richtung dieser Lücke | wachsend | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
Quelle: OECD.AI-Ressourcen zu KI in der Verwaltung.
3. Die Politikgestaltung bewegt sich kaum
Die dritte Kategorie ist jene, in der die Akzeptanz fast vollständig stagniert. Nur 13 von 36 Ländern, etwa 36%, nutzen KI zur Unterstützung der Politikgestaltung, gegenüber 11 von 33 oder rund 33% im selben Zeitraum.
Ein Anstieg um 3 Punkte in zwei Jahren ist nahezu stagnierend, und angesichts einer wachsenden Grundgesamtheit lässt sich argumentieren, dass es sich überhaupt um keine Bewegung handelt. Dreiundzwanzig Länder berichten von keiner solchen Nutzung. Die OECD merkt zudem an, dass die Akzeptanz speziell bei Rechenschaftsaktivitäten begrenzt bleibt. Die Zurückhaltung lässt sich aus sich selbst heraus rechtfertigen, da Politikanalyse umstrittene Werturteile, kausale Behauptungen, die sich einer Überprüfung entziehen, und Ergebnisse umfasst, die legislative und gerichtliche Prüfung überstehen müssen, wofür sich ein System, dessen Argumentation sich nicht vollständig nachvollziehen lässt, denkbar schlecht eignet. Das praktische Ergebnis ist jedoch, dass KI verändert, wie Regierungen verwalten, während sie kaum verändert, wie sie entscheiden.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Länder, die KI in der Politikgestaltung nutzen | 13 von 36 | OECD |
| Anteil | ca. 36% | OECD |
| Frühere Runde | 11 von 33 | OECD |
| Früherer Anteil | ca. 33% | OECD |
| Veränderung | Anstieg um ca. 3 Punkte | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Länder ohne KI-Nutzung in der Politikgestaltung | 23 von 36 | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Lücke gegenüber interner Nutzung | ca. 50 Punkte | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Akzeptanz bei Rechenschaftsaktivitäten | ebenfalls begrenzt | OECD |
Den arbeitsmarktbezogenen Kontext finden Sie in unseren Statistiken zu den Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze. Quelle: OECD Digital Government Outlook 2026.
4. Die Governance-Lücke
Der folgenreichste Befund ist kein Prozentsatz, sondern eine Diskrepanz. Die OECD berichtet, dass Beschäftigte des öffentlichen Dienstes generative KI zunehmend nutzen, oft ohne formale Aufsicht, und beschreibt eine wachsende Lücke zwischen der schnellen, dezentralen Verbreitung und den nachhinkenden Governance-Mechanismen im öffentlichen Sektor.
Umfragen deuten darauf hin, dass ein erheblicher Anteil der Beschäftigten des öffentlichen Dienstes bereits frei zugängliche generative KI-Werkzeuge zur Unterstützung ihrer Arbeit nutzt. Das ist im klassischen Sinne Schatten-Nutzung, ganz nach dem Muster der bekannten Schatten-IT: Mitarbeitende lösen akute Probleme mit dem, was gerade verfügbar ist, noch bevor irgendeine Richtlinie ihnen sagt, ob sie das dürfen. Die konkrete Gefahr, die die OECD benennt, ist der Datenschutz, da die Nutzung externer Werkzeuge auf eine Weise, die im Widerspruch zu organisatorischen Richtlinien steht, dazu führen kann, dass Regierungsdaten kontrollierte Umgebungen verlassen. Was dies schwieriger macht als ein typisches Schatten-IT-Problem, ist, dass die Werkzeuge kostenlos sind, keine Beschaffung erfordern und kaum Spuren hinterlassen, sodass eine Institution eine erhebliche KI-Nutzung aufweisen kann, ohne dass irgendein Nachweis dafür existiert.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Identifiziertes Muster | dezentrale Verbreitung überholt Governance | OECD |
| Formale Aufsicht | häufig nicht vorhanden | OECD |
| Beschäftigte des öffentlichen Dienstes mit frei zugänglicher generativer KI | ein erheblicher Anteil | OECD |
| Hauptsächlich genanntes Risiko | Datenschutz | OECD |
| Mechanismus des Risikos | Widerspruch zu organisatorischen Richtlinien und Vorschriften | OECD |
| Erforderliche Beschaffung | keine bei frei zugänglichen Werkzeugen | Abgeleitet |
| Sichtbarkeit für die Institution | gering | Abgeleitet |
| Richtung der Lücke | wachsend | OECD |
Quelle: OECD-Arbeitspapier zu generative AI experimentation in government.
5. Kompetenzen sind der limitierende Faktor
Wenn Regierungen erklären, was sie zurückhält, dominiert eine Antwort. Interne Kompetenzlücken werden durchgängig als das bedeutendste Hindernis für die KI-Akzeptanz im öffentlichen Sektor genannt, noch vor Zeitdruck, Risikobedenken und begrenzter Innovationskapazität.
Diese Reihenfolge sollte man ernst nehmen, denn sie ist nicht die Antwort, die die meisten externen Kommentare vermuten lassen. Die öffentliche Diskussion neigt dazu, das Hindernis als regulatorische Vorsicht oder Budgetfrage zu framen, doch die Verwaltungen selbst verweisen auf Kompetenz. Die Workforce-Analyse der OECD identifiziert drei unterschiedliche Gruppen innerhalb der öffentlichen Belegschaft, von denen jede einen grundlegend anderen Schulungsansatz benötigt, was die Einheitsprogramme infrage stellt, die viele Institutionen eingesetzt haben. Die praktische Konsequenz ist, dass allgemeine KI-Grundlagenschulungen die Einschränkung wahrscheinlich nicht beheben werden, da die Person, die eine Beschaffung bewerten muss, die Person, die ein Werkzeug sicher nutzen muss, und die Person, die eines entwickeln muss, jeweils eine völlig andere Vorbereitung benötigen.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Am häufigsten genanntes Hindernis | interne Kompetenzlücken | OECD |
| Weitere genannte Hindernisse | Zeitdruck durch konkurrierende Aufgaben | OECD |
| Ebenfalls genannt | Bedenken hinsichtlich der Risiken generativer KI | OECD |
| Ebenfalls genannt | begrenzte Kapazität für innovative Ansätze | OECD |
| Folge | vielversprechende Anwendungen werden nur langsam erkannt und skaliert | OECD |
| Identifizierte unterschiedliche Gruppen in der Belegschaft | 3 | OECD |
| Was jede Gruppe benötigt | einen grundlegend anderen Schulungsansatz | OECD |
| Infrage gestellter Ansatz | Einheitsschulung für alle | OECD |
Parallelen aus dem Bildungssektor finden Sie in unseren Statistiken zu KI im Bildungswesen, und den Kontext zur Modellverfügbarkeit in unseren Open-Source-KI-Statistiken. Quelle: OECD, building an AI-ready public workforce.
6. Was die Nenner verschleiern
Ein methodisches Detail verändert, wie diese Trends zu lesen sind. Die erfasste Länderzahl stieg zwischen den Messrunden von 33 auf 36, was bedeutet, dass jeder Jahresvergleich in Prozentpunkten echtes Akzeptanzwachstum mit einem veränderten Nenner vermischt.
In absoluten Länderzahlen statt in Anteilen stieg die interne Nutzung um 8 Länder, öffentliche Dienstleistungen um 5 und die Politikgestaltung um 2, gegenüber 3 Ländern, die neu in die Erhebung aufgenommen wurden. Je nachdem, ob diese drei bereits bei ihrem Beitritt KI nutzten, spiegelt ein Teil des scheinbaren Anstiegs eher eine breitere Erhebung als tatsächliche neue Akzeptanz wider. Das stellt die zentrale Aussage nicht infrage, da ein Anstieg um 8 Länder nicht durch 3 neue Teilnehmer erklärt werden kann, bedeutet aber, dass die Zahl zur Politikgestaltung von den dreien am wenigsten belastbar ist. Ein Anstieg um 2 Länder gegenüber 3 neuen Teilnehmern ist vollständig damit vereinbar, dass es innerhalb der ursprünglich erfassten Gruppe überhaupt keine zugrunde liegende Veränderung gab.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Erfasste Länder, frühere Runde | 33 | OECD |
| Erfasste Länder, spätere Runde | 36 | OECD |
| Neu hinzugekommene Länder | 3 | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Anstieg bei interner Nutzung, Länderzahl | 8 | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Anstieg bei öffentlichen Dienstleistungen, Länderzahl | 5 | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Anstieg bei der Politikgestaltung, Länderzahl | 2 | Abgeleitet aus OECD-Zahlen |
| Am wenigsten belastbarer Trend | Politikgestaltung | Abgeleitet |
| Erhebungsmethode | Selbstauskunft der nationalen Verwaltungen | OECD |
Quelle: OECD.AI-Publikationen zu KI in der Verwaltung.
Zusammenfassung: KI in der Verwaltung in Zahlen
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Interne Prozesse, spätere Runde | 31 von 36 (ca. 86%) | OECD |
| Interne Prozesse, frühere Runde | 23 von 33 (ca. 70%) | OECD |
| Veränderung | Anstieg um ca. 16 Punkte | Abgeleitet |
| Öffentliche Dienstleistungen, spätere Runde | 27 von 36 (ca. 75%) | OECD |
| Öffentliche Dienstleistungen, frühere Runde | 22 von 33 (ca. 67%) | OECD |
| Veränderung | Anstieg um ca. 8 Punkte | Abgeleitet |
| Politikgestaltung, spätere Runde | 13 von 36 (ca. 36%) | OECD |
| Politikgestaltung, frühere Runde | 11 von 33 (ca. 33%) | OECD |
| Veränderung | Anstieg um ca. 3 Punkte | Abgeleitet |
| Lücke zwischen interner Nutzung und Politikgestaltung | ca. 50 Punkte | Abgeleitet |
| Länder ohne interne KI-Nutzung | 5 von 36 | Abgeleitet |
| Länder ohne KI-Nutzung in öffentlichen Dienstleistungen | 9 von 36 | Abgeleitet |
| Länder ohne KI-Nutzung in der Politikgestaltung | 23 von 36 | Abgeleitet |
| Am häufigsten genanntes Hindernis | interne Kompetenzlücken | OECD |
| Governance-Muster | Verbreitung überholt Aufsicht | OECD |
| Identifizierte unterschiedliche Gruppen in der Belegschaft | 3 | OECD |
| Veränderung der Länderbasis | 33 auf 36 | OECD |
Methodik und Quellen
- Die Akzeptanzzahlen und -anteile für interne Prozesse, öffentliche Dienstleistungen und Politikgestaltung stammen aus dem Kapitel adopting and governing AI in government des OECD Digital Government Outlook, basierend auf dem Digital Government Index (OECD, OECD.AI-Ressourcen, OECD.AI-Publikationen).
- Die Erkenntnisse zur Governance-Lücke und zu den Mustern der generativen-KI-Erprobung stammen aus den OECD Working Papers on Public Governance No. 93 (OECD-Arbeitspapier als PDF, OECD-Publikationsseite).
- Die Erkenntnisse zu Belegschaft und Kompetenzen stammen aus der Analyse der öffentlichen Belegschaft der OECD (vollständiger OECD-Bericht, OECD-Publikationsseite).
- Datenhinweis: Alle Akzeptanzzahlen beruhen auf Selbstauskünften nationaler Verwaltungen im Rahmen einer OECD-Umfrage. Ein Land, das KI-Nutzung angibt, behauptet diese also, anstatt sie nachzuweisen, und die Schwelle für die Einstufung als Nutzer ist zwischen den Befragten nicht einheitlich. Die erfasste Länderbasis stieg zwischen den Runden von 33 auf 36, sodass Prozentvergleiche über die Jahre hinweg nicht streng vergleichbar sind, und der kleinste der drei Trends, die Politikgestaltung, ist mit keiner tatsächlichen Veränderung bei den ursprünglich erfassten Ländern vereinbar. Die hier angegebenen Prozentwerte wurden aus den veröffentlichten Länderzahlen berechnet und gerundet. Mehrere zugrunde liegende OECD-Publikationen unterliegen Zugangsbeschränkungen, weshalb die Rangfolge der Hindernisse qualitativ so wiedergegeben wird, wie die OECD sie beschreibt, statt mit Antwortprozentsätzen. Als abgeleitet gekennzeichnete Zeilen sind Rechenoperationen auf Basis der veröffentlichten Zahlen.
- Stand: 2. August 2026. Wir aktualisieren diese Zusammenstellung vierteljährlich, und die nächste größere Aktualisierung wird erwartet, sobald die OECD eine aktualisierte Runde des Digital Government Index veröffentlicht.