Soll die KI Regeln anwenden oder verändern?

Kurzfassung: Ein KI-System kann Anträge nach geltenden Vorgaben bearbeiten oder vorschlagen, diese Vorgaben zu ändern. Das sind unterschiedliche Aufträge. Korrekte Fallbearbeitung lässt sich an Regeln und Referenzfällen prüfen; bessere Politik verlangt zusätzlich eine Untersuchung der Wirkungen. Für die Beschaffung entscheidet diese Trennung darüber, welche Leistung bezahlt wird und welche Befugnisse das System erhält.

Ein Gedankenbeispiel: Eine Verwaltung möchte ein Förderprogramm mit KI verbessern. Der erste mögliche Auftrag lautet: Unterlagen schneller prüfen, Ansprüche richtig berechnen und Bescheide vorbereiten. Ein zweiter wäre: andere Fördergrenzen empfehlen, Mittel neu verteilen und dadurch mehr Investitionen auslösen. Beide Vorhaben nutzen möglicherweise dieselben Antragsdaten. Sie beantworten dennoch verschiedene Fragen — und ein erfolgreicher Test des ersten beantwortet die zweite nicht.

Die Leistung ändert sich mit der Frage

Diese Unterscheidung ist für KI-Management konkreter als die Aussicht auf eine automatisierte Wirtschaftssteuerung. Das im Mai 2026 aktualisierte britische Magenta Book trennt die Untersuchung der Umsetzung einer Maßnahme von der Bewertung ihrer zurechenbaren Wirkungen. Auf KI übertragen heißt das: Die richtige Anwendung einer Vorschrift und die Empfehlung einer besseren Vorschrift sind getrennt zu beauftragen.

Bei der Fallbearbeitung steht die geltende Regel zunächst fest. Ein System soll erkennen, welche Unterlagen fehlen, welche Berechnung anzuwenden ist und wann ein Sonderfall fachliche Prüfung erfordert. Für die Abnahme eignen sich rechtlich und fachlich geprüfte Referenzfälle. Entscheidend sind beispielsweise richtige Beträge, vollständige Begründungen und Fehler bei ungewöhnlichen Konstellationen.

Das ist anspruchsvoll genug. Rechtsauslegung ist nicht immer eindeutig; Ermessen lässt sich nicht durch eine Berechnungsformel ersetzen. Trotzdem bleibt die Aufgabe auf die Anwendung eines vorhandenen Rahmens gerichtet. Ein Beschaffungsvertrag legt idealerweise präzise fest, welche Bearbeitungsschritte unterstützt werden und welche Entscheidungen außerhalb des Auftrags liegen.

Sobald das System andere Fördergrenzen empfiehlt, verschiebt sich der Gegenstand. Nun lautet die Frage nicht mehr, ob ein Antrag nach den Vorgaben richtig behandelt wurde. Sie lautet, ob eine geänderte Vorgabe das gewünschte Ziel besser erreicht. Mehr bewilligte Anträge könnten zusätzliche Investitionen bedeuten. Sie könnten aber auch Vorhaben finanzieren, die ohnehin stattgefunden hätten. Die Zahl korrekter Bewilligungen unterscheidet diese Möglichkeiten nicht.

Damit verändert sich auch die Arbeitsteilung: Aus einer Hilfe für Sachbearbeitung wird ein Werkzeug für Programmgestaltung und Evaluation. Fachliche Regelkenntnis bleibt wichtig, reicht zur Bewertung der neuen Leistung aber nicht aus.

Mehr Beobachtung beantwortet noch keine Eingriffsfrage

Laufende Transaktionsdaten könnten ein zeitnäheres Bild wirtschaftlicher Aktivität liefern. Daraus folgt jedoch nicht automatisch, welche Änderung an Steuern, Förderbedingungen oder Zinsen eine gewünschte Entwicklung verursachen würde. Ein Modell kann Ausgaben gut vorhersagen und die Wirkung eines Eingriffs trotzdem falsch einschätzen.

Im gedachten Förderbeispiel investieren erfolgreiche Antragsteller später mehr als abgelehnte Unternehmen. Vielleicht wirkt die Förderung. Vielleicht hatten die erfolgreichen Unternehmen schon zuvor bessere Finanzierungsmöglichkeiten, höhere Nachfrage oder tragfähigere Projekte. Wer diese Unterschiede nicht berücksichtigt, kann aus einer richtigen Beobachtung eine unzutreffende Empfehlung ableiten.

Die britische Ergänzung zur Qualität von Wirkungsevaluationen erläutert deshalb den Vergleich mit einem plausiblen Verlauf ohne die Maßnahme. Geeignete Vergleichsgruppen, zufällige Zuteilung oder andere tragfähige Untersuchungsansätze können die Zuschreibung stärken. Welche Methode passt, hängt von der Frage und den Bedingungen ab. Eine gesamtwirtschaftliche Maßnahme lässt sich beispielsweise nicht beliebig auf zufällig ausgewählte Regionen begrenzen. Wo kein belastbarer Vergleich möglich ist, müssen Annahmen und verbleibende Unsicherheit erkennbar bleiben.

Ein reichhaltiger Datenbestand ersetzt dieses Untersuchungsdesign nicht. Ebenso wenig schafft sein technischer Zugriff eine Befugnis, personenbezogene Finanzdaten beliebig auszuwerten. Datenzugang, rechtlich zulässiger Verwendungszweck und Aussagekraft sind drei verschiedene Fragen.

Aufsichtsanalyse ist ein engerer, prüfbarer Auftrag

Einen begrenzten institutionellen Ansatz verfolgt Project AISE der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich. Die Projektbeschreibung bezeichnet es als technischen Machbarkeitsversuch für KI-gestützte Aufsichtsanalyse. Es verwendet durchgehend synthetische Daten und orientiert sich an Anwendungsfällen der Aufsicht über Massenzahlungen.

Verglichen werden unterschiedliche analytische Ansätze unter gleichen Bedingungen, darunter maschinenlesbare Meldungen, Wissensgraphen, deterministische Analysen und begrenzte modellgestützte Zusammenfassungen. Das Ziel ist, nützliche Grundlagen von vermeidbarer Komplexität zu unterscheiden. Die Beschreibung belegt weder einen produktiven Einsatz mit echten Aufsichtsdaten noch eine autonom bessere Wirtschaftspolitik.

Gerade dieser Zuschnitt ist aufschlussreich. Eine Institution untersucht hier, ob KI Informationen besser ordnet und Analysen nachvollziehbarer macht, ohne damit bereits die Änderung politischer Ziele oder Regeln zu automatisieren. Fortschritt bei dieser engeren Aufgabe hat einen eigenen Wert. Er muss nicht mit einem weitergehenden Steuerungsversprechen begründet werden.

Zwei Aufträge statt eines offenen Optimierungsversprechens

Für die Beschaffung folgt daraus eine praktische Trennung. Beim ersten Auftrag wird die Bearbeitung innerhalb des bestehenden Regelwerks bewertet: fachliche Richtigkeit, Bearbeitungsaufwand, Umgang mit Ausnahmen und Qualität der Ergebnisse. Beim zweiten wird untersucht, ob eine vorgeschlagene Regeländerung ein benanntes Ziel verbessert, für welche Gruppen und mit welchen Nebenwirkungen. Geschwindigkeit gehört auch hier zur Wirtschaftlichkeit, ersetzt aber die Wirkungsfrage nicht.

Dieselbe Unterscheidung hilft in Unternehmen. Eine KI kann eine geltende Rabattregel zuverlässig anwenden. Ob eine andere Rabattregel profitabler wäre, verlangt dagegen Informationen über zusätzliche Nachfrage, entgangene Marge und Kunden, die auch ohne Nachlass gekauft hätten. Korrekt berechnete Angebote beantworten diese Frage allein nicht. Das ist eine organisatorische Übertragung, kein im BIZ-Projekt untersuchtes Unternehmensbeispiel.

In der nächsten Investitionsvorlage sollte deshalb ausdrücklich stehen, ob das System Regeln ausführt oder Änderungen empfiehlt. Für beide Leistungen werden eigene Erfolgskriterien und Grenzen vereinbart. So lässt sich ein nützliches Bearbeitungssystem einführen, ohne ihm unbeabsichtigt ein Mandat zur Neugestaltung des Programms zu geben. Und eine ambitionierte Empfehlung zur Regeländerung erhält die Untersuchung, die eine Beurteilung ihres wirtschaftlichen Versprechens ermöglicht.