Mit Chancen und Risiken

Als Ende des Jahres 2025 die Architekten der Künstlichen Intelligenz (KI), vom „Time Magazine“ zur Person des Jahres gekürt wurden, markierte dies einen weiteren Meilenstein in der Entwicklung der KI. In der Begründung hieß es unter anderem, „weil sie das Zeitalter denkender Maschinen herbeiführen, die Menschheit begeistern und zur Sorge treiben, die Gegenwart verändern und das Mögliche überwinden“.¹https://time.com/7339621/person-of-the-year-2025-ai-architects-choice/ (22.01.2026).

KI im Beteiligungsmanagement

KI kann seine Stärken besonders gut im Kontakt mit großen, unübersichtlichen Datenmengen ausspielen. Genau diese Eigenschaften lassen den Einsatz von KI im Beteiligungsmanagement überaus attraktiv erscheinen. So verfügt beispielsweise der Bund über 117 unmittelbare und 376 mittelbare Beteiligungen und die Stadt Darmstadt über 115 unmittelbare und mittelbare Beteiligungen. Zunehmende Berichtsanforderungen an Unternehmen, zu nennen sind beispielsweise jene hinsichtlich der Nachhaltigkeit (ESG), lassen neben der reinen Anzahl der Beteiligungen den Einsatz von KI überaus sinnvoll erscheinen und eröffnen neue Perspektiven hinsichtlich der Koordination. Dabei bieten verschiedene Formen der KI unterschiedliche Möglichkeiten.

Von der deskriptiven zur agentischen KI

Die verschiedenen Formen der KI lassen sich am Beispiel der Erstellung eines Beteiligungsberichts veranschaulichen und abgrenzen. Deskriptive KI kann vor allem dort das Beteiligungsmanagement unterstützen, wo aus vielen Quellen ein verlässliches Lagebild entstehen soll. Sie kann Kennzahlen und Aussagen aus gelieferten Berichten systematisch erfassen, Zeitreihen vergleichen, Abweichungen markieren und Hinweise auf mögliche Risiken oder Auffälligkeiten sichtbar machen. Damit wird aus einer Sammlung von Dokumenten eine strukturierte Grundlage für Steuerung und Aufsicht: Wo entwickeln sich Ergebnis, Verschuldung oder Investitionen ungewöhnlich? Welche Beteiligung weicht vom Erwartungskorridor ab? Welche Themen sollten vertieft werden? Deshalb lässt sich deskriptive KI auch schon heute sehr gut beispielsweise bei Soll-Ist-Abgleichen und Routinearbeiten einsetzen. Ein potenzielles Einsatzfeld für das Beteiligungsmanagement stellt der Vergleich zwischen Gesellschaftsverträgen hinsichtlich der Übereinstimmung mit Mustervorgaben dar. Dies kann zu der Identifikation von bislang unerkannten Chancen und Risiken führen.

Darauf aufbauend entfaltet generative KI (GenAI) ihre Stärke in der sprachlichen Aufbereitung. Sie kann aus geprüften Daten und Befunden konsistente Textbausteine entwerfen – etwa Management Summaries, standardisierte Unternehmensporträts oder Erläuterungen zu Kennzahlenveränderungen – und dabei Stil, Länge und Zielgruppe variieren (Verwaltungsvorlage, Gremienunterlage, öffentliche Kurzfassung). Der Mehrwert liegt dabei weniger im „Erfinden“ neuer Inhalte, sondern in der effizienten, einheitlichen und verständlichen Darstellung dessen, was bereits vorliegt. Dies ermöglicht die automatisierte Erstellung von Sitzungsagenden oder die Verschriftlichung von Sitzungsprotokollen. Darüber hinaus kann generative KI ihre Stärken sehr gut auch bei der Informationsbereitstellung ausspielen. Dies bedeutet in diesem Kontext beispielsweise, dass sich die Protokolle zurückliegender Sitzungen hinsichtlich spezifischer Sachverhalte auswerten lassen.

Agentische KI geht einen Schritt weiter und eröffnet neue Möglichkeiten der Prozessanalyse und -gestaltung. Damit agiert sie quasi wie ein selbständiger Mitarbeitender im Beteiligungsmanagement. Sie adressiert den Bericht nicht nur als Textprodukt, sondern kann den Workflow rund um den Beteiligungsbericht unterstützen, fehlende Angaben identifizieren, Rückfragen an Beteiligungen vorbereiten, Fristen und Zuständigkeiten nachhalten, Bearbeitungsstände und Versionen abgleichen sowie Prüfschritte orchestrieren. Hierfür müssen jeweils Regeln definiert sowie Freigaben und Verantwortlichkeiten zugewiesen werden. So entsteht eine Art „Beteiligungsbericht-Pipeline“, die Transparenz über den Bearbeitungsstand schafft und Routinearbeit reduziert. Ein weiteres emblematisches Tätigkeitsfeld von agentischer KI liegt deshalb auch in der Kommunikation. So ist es möglich, eingehende Anfragen zu kategorisieren und bestimmte Anliegen direkt und ohne weitere menschliche Einflussnahme zu beantworten oder an die betreffenden Stellen in der Organisation weiterzuleiten. Dazu können Agenten auch zur Erkennung und Hebung bislang unerkannter Potenziale der Zusammenarbeit verschiedener Beteiligungen eingesetzt werden und die passenden Mitarbeitenden zusammenbringen und damit ein agileres Arbeiten außerhalb fest gefügter Silos ermöglichen.²Vgl. Hughes et al. (2025): AI Agents and Agentic Systems: A Multi-Expert Analysis, in: Journal of Computer Information Systems, 65 (4), S. 489–517. 2026 könnte das Jahr sein, in dem diese Technologie in den Mittelpunkt rückt und das nicht nur als experimentelles Werkzeug, sondern als eigenständiger Kollaborateur, der Geschäftsfunktionen neugestaltet.³https://www.forbes.com/sites/larryenglish/2026/01/13/agentic-ai-in-2026-four-predictions-for-business-leaders/ (22.01.2026).

Risiken des Einsatzes von KI

2025 dürfte neben der einleitend erwähnten Auszeichnung auch das Jahr gewesen sein, in dem KI im Leben nahezu jedes Menschen alleine schon dadurch ankam, indem Google seit Oktober den KI-Modus bei seiner Suchfunktion automatisch aktiviert. Seither wird bei nahezu jeder Suche eine mit Hilfe von KI erzeugte Übersicht angezeigt. Diese Funktion wirft gleichsam auch ein Schlaglicht auf potenzielle Risiken des Einsatzes von KI. Unmittelbar nachdem die KI-Suchfunktion eingeführt wurde, hat die Europäische Kommission eine förmliche kartellrechtliche Untersuchung eingeleitet. Dabei soll geprüft werden, ob Google bei der neuen KI-Funktion Inhalte von Web-Publishern genutzt haben könnte, ohne den Urhebern einen angemessenen Ausgleich gewährt zu haben oder die Nutzung der Inhalte zu verweigern.⁴https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/de/ip_25_2964 (22.01.2026). Denn eine KI muss immer trainiert werden, damit sie sodann den vorgesehenen Zweck erfüllen kann. Dies ist besonders relevant vor dem Hintergrund des Einsatzes von generativer KI, die auf das Trainieren mit möglichst vielen Daten angewiesen ist. Dabei müssen für den Einsatz die Leitplanken so gesetzt werden, dass das geistige Eigentum von Trainingsdaten und die Datensicherheit sensibler und vertraulicher Informationen sorgfältig und fachkundig überprüft werden. Darüber hinaus bedarf auch die Genauigkeit sowie Nachvollziehbarkeit von Ergebnissen einer Überprüfung; uneingeschränktes Vertrauen sollte vermieden werden.⁵Vgl. Walther, Axel (2025): Künstliche Intelligenz in der Public Corporate Governance: Effizienzhebel für das Beteiligungsmanagement, Geschäftsführung und Aufsichtsräte, in: Morner, Michèle (Hrsg.):  12. Speyerer Tagung zu Public Corporate Governance 31. März bis 01. April 2025. Zukunftsfähiges Beteiligungsmanagement. Chancen für Städte und Kommunen sowie Bund und Länder, S. 63 – 66. Zu beachten sind hierbei die Vorgaben der KI-Verordnung der Europäischen Union. Größtenteils angewendet wird die Verordnung ab dem 02. August 2026. Mit dieser Verordnung wird das Ziel verfolgt, KI-Systeme sicherer, ethischer und vertrauenswürdiger zu machen. Hierfür wird ein risikobasierter Ansatz verwendet und vier Risikostufen definiert: Unannehmbares Risiko (z. B. Social Scoring), hohes Risiko (z. B. KI-gestützte Bewerbungsverfahren), begrenztes Risiko (z. B. KI-generierte Inhalte) und minimales Risiko (z. B. KI-gestützte Schreibassistenten). Damit verbunden sind auch entsprechende Compliance-Pflichten. So muss der Einsatz von Hochrisiko-KI detailliert dokumentiert und Risiken bewertet werden.⁶Vgl. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (22.01.2026).

Darüber hinaus treten Risiken beim Einsatz von KI-Systemen auf, die mit deren praktischer Nutzung zusammenhängen. Dazu gehören insbesondere Fehleranfälligkeit und im Extremfall sogenannte Halluzinationen: KI kann plausible, aber falsche Aussagen erzeugen oder Zahlen falsch verknüpfen und dennoch dabei so überzeugt darstellen, dass sie nicht hinterfragt werden. Gerade im öffentlichen Beteiligungsmanagement kann das verheerende Auswirkungen haben, weil Berichte als Entscheidungsgrundlage dienen und Fehler unmittelbar Vertrauen, politische Steuerung und öffentliche Kommunikation betreffen können. Deshalb sind Nachvollziehbarkeit, konsequente Quellen- und Faktenprüfung sowie dokumentierte Freigabeprozesse zentral; KI-Ausgaben sollten als Vorschlag, nicht als Wahrheit behandelt werden.

Ein weiteres, oft unterschätztes Risiko im Umgang mit KI ist die sogenannte Prompt Injection. Darunter versteht man den Versuch, KI-Systeme durch eingeschleuste Anweisungen in Dokumenten, E-Mails oder Webseiten zu manipulieren, sodass sie interne Vorgaben missachten oder unerwünschte Ausgaben erzeugen. Für das Beteiligungsmanagement kann dies insbesondere dann relevant werden, wenn KI zugelieferte Unterlagen – etwa Geschäftsberichte, Lageberichte oder Prüfvermerke – automatisiert auswertet und daraus Textentwürfe für Beteiligungsberichte erstellt. Enthalten solche Dokumente (sichtbar oder verborgen) instruktionale Textpassagen, besteht das Risiko, dass eine unzureichend abgesicherte KI falsche Schwerpunkte setzt, Inhalte verzerrt oder im ungünstigen Fall vertrauliche Informationen in Entwürfe übernimmt. Bei agentischen KI-Systemen, die zusätzlich Werkzeuge nutzen und Prozessschritte anstoßen können, gewinnt dieses Risiko weiter an Bedeutung. Daher sind klare Leitplanken erforderlich: eine strikte Trennung zwischen Daten und Anweisungen, minimal notwendige Systemrechte, nachvollziehbare Quellenbezüge sowie menschliche Freigaben vor kritischen Prozessschritten.

Schließlich entstehen auch Governance- und Abhängigkeitsrisiken: Modell-Updates verändern Ergebnisse, Anbieterabhängigkeit und Datenhoheit werden strategisch relevant, und Verantwortlichkeiten müssen eindeutig geregelt sein. Das heißt: Wer prüft, wer haftet, wer genehmigt? Vor diesem Hintergrund gewinnt ein risikobasiertes Vorgehen an Bedeutung, wie es auch die EU-KI-Regulierung vorsieht – inklusive entsprechender Dokumentations-, Transparenz- und Kontrollpflichten je nach Risikoklasse. Bei der Anpassung des Regelungsrahmens, welche Technologien in welchem Umfang in den Beteiligungen eingesetzt werden, kann das Beteiligungsmanagement eine koordinierende Rolle einnehmen.

Die 13. Speyerer Tagung zu Public Corporate Governance – Leitung und Steuerung öffentlicher Unternehmen: Chancen für Städte & Kommunen sowie Bund & Länder

Chancen und Risiken des Einsatzes von KI im Beteiligungsmanagement werden auch bei der 13. Speyerer Tagung zu Public Corporate Governance im Blickpunkt stehen. Die vom 13. bis 14. April 2026 an der Deutschen Universität für Verwaltungswissenschaften Speyer stattfindende Tagung bietet eine ideale Plattform zu der Vernetzung und des Austauschs. Dazu wer-den Prof. Dr. Hermann Hill (em. Deutsche Universität für Verwaltungswissenschaften Speyer) und Marvin Baldauf (Mitglied der Geschäftsleitung des Behördenspiegels) KI im kommunalen Beteiligungsmanagement diskutieren. Darüber hinaus wird Stefan Ramge (Abteilungs-leiter Beteiligungen, Bundesimmobilien und Privatisierungen im Bundesministerium der Finanzen) zu dem Einsatz von KI im Beteiligungsmanagement und in den Beteiligungen des Bun-des referieren. Die Tagung findet wie immer in Präsenz statt. Zusätzlich wird in diesem Jahr erstmals die Möglichkeit geboten, die Beiträge auch online mitzuerleben. Das komplette Programm und Informationen zur Anmeldung finden Sie unter: https://weiterbildung.uni-speyer.de/.