KI im Berichtswesen

Das Sozialwesen hinkt hinsichtlich KI-Lösungen anderen Branchen hinterher. Das hat vielfältige Gründe. Die Ausgangslage ist in diesem Bereich besonders herausfordernd. KI hat zwar die Büros sozialer und behördlicher Institutionen erreicht, dennoch bleibt die Situation von Verunsicherung geprägt. Im Folgenden erkläre ich die Ausgangslage für die potenziellen Einsatzbereiche von KI im Sozialwesen sowie die technischen und rechtlichen Rahmenbedingungen und bespreche konkrete KI-Applikationen, insbesondere unseren Berichte-Assistenten.

Das Sozialwesen umfasst zahlreiche unterschiedliche Institutionen, von Verwaltungen und Behörden über privatwirtschaftliche KMU bis hin zu Stiftungen. Sie bieten Unterstützung für Menschen in Schieflagen, bspw. durch Arbeitsintegrationsmassnahmen, sozialpädagogische Familienbegleitung, Betreuung von kognitiv beeinträchtigten Personen oder Wiedereingliederungsprogramme während und nach dem Massnahmenvollzug.

Die Digitalisierung in diesem Bereich umfasst im Allgemeinen den Einsatz von Fallführungssoftware, über die Betreuungs- und Beratungsprogramme verwaltet werden. Diese Softwareprogramme, wie Socialweb, Redline, KLIB, Tocco und viele mehr, setzen für gewöhnlich nicht auf KI-Technologien. Daraus ergibt sich die Frage, ob und wie KI-Technologien gewinnbringend eingesetzt werden können.

Das Sozialwesen wünscht sich den Einsatz von generativer KI für die Erstellung von Berichten, weil diese ressourcenintensiv ist. Bei der Erstellung von Berichten geht es darum, vielfältige Informationen aus dem Fallführungsalltag in Textform abzubilden. Diese Texte müssen hohen Anforderungen genügen: Sie müssen vollständig, wahr, verständlich und objektiv sein. Sie werden von Fachkräften wie Berufsbeiständen, Sozialpädagogen, Jobcoaches und Agogen individuell verfasst.

Das Schreiben von Berichten fordert die Fachkräfte heraus, denn die meisten von ihnen haben keine konkrete Schulung dazu erhalten. Zudem ist die Vielfalt der Berichte enorm und reicht von Journaleinträgen über Eintritts-, Zwischen- und Abschlussberichte bis hin zu Abklärungsberichten oder IBB-Anträgen. Auch gesellschaftliche Entwicklungen, die Sprache laufend verändern, erschweren die Schreibarbeit.

Diese Ausgangslage erhöht die Anzahl an Entscheidungen, die eine Fachkraft während des Schreibens treffen muss: Was genau gehört in den Bericht, und wie lässt es sich korrekt ausformulieren? Klare Antworten oder hilfreiche Leitfäden fehlen oft. Das erschwert die Entwicklung einheitlicher technischer Lösungen.

Zusätzlich zu diesen personellen und formalen Herausforderungen führt auch die Datensicherheit zu Verunsicherung. Viele Institutionen wissen, dass allgemein einsetzbare Chat-Lösungen Risiken bergen, ohne diese konkret benennen oder einschätzen zu können.

Die Ausgangslage im Sozialwesen ist somit von breiter Verunsicherung geprägt. Die Ressourcen, die für Berichte benötigt werden, führen zum Wunsch nach automatisierter Berichterstellung mittels KI. In vielen Institutionen hat sich nun ein unregulierter Einsatz von KI verbreitet, sogenannte Schatten-KI, bei dem Fachkräfte auf eigene Faust handeln.

Fachkräfte sollten mit dieser Unsicherheit nicht allein gelassen werden. Es braucht ein Konzept, das – auch wenn zunächst nur provisorisch – festlegt, was erlaubt ist und unter welchen Bedingungen KI eingesetzt werden darf.

Doch was ist mit «KI» gemeint, fernab vom Silicon Valley? Der kommerziell getriebene und wenig transparente Markt erschwert die Orientierung.

Der Begriff «KI» wird von Laien häufig als Sammelbegriff für eine Vielzahl unterschiedlicher Tools verwendet, die den Alltag erleichtern sollen. Diese basieren auf unterschiedlichen Technologien. Im Sozialwesen steht für viele Anwender nicht die analytische KI im Fokus, sondern die generative KI. Generative KI erstellt Inhalte wie Text, Audioformate oder Bilder. Texte werden mit Large-Language-Models (LLM) generiert, deren Algorithmen basierend auf sprachlichen Regeln und statistischen Wahrscheinlichkeiten Text erzeugen können.

Diese LLM unterscheiden sich nicht nur in ihrer Leistungsfähigkeit, sondern auch in der Art der Datenverarbeitung. Closed-Source-Modelle sind nur für interne Entwickler zugänglich und hinter geschlossenen Schnittstellen nutzbar. Open-Source-Modelle hingegen sind in Entwicklung und Datenverarbeitung öffentlich einsehbar und können angepasst werden.

Damit Fachkräfte im Sozialwesen LLM für die Berichterstellung einsetzen können, muss dieser Unterschied berücksichtigt werden. Er ist insbesondere für den Datenschutz entscheidend. Für das Berichtswesen kommen daher primär Applikationen in Frage, die auf Open-Source-Modelle gebaut wurden.

Neben allgemeinen technischen Risiken ist der Datenschutz die zentrale Hürde beim Einsatz von KI im Sozialwesen. Hier werden besonders schützenswerte Personendaten verarbeitet, die dem Datenschutz und der Geheimhaltungspflicht unterliegen. Die betroffenen Personen befinden sich häufig in persönlichen oder beruflichen Schieflagen. Datenschutz bedeutet daher immer auch Personenschutz.

Im Sozialwesen werden Personendaten sowie Angaben aus der Fallführung verarbeitet. Jede Institution benötigt eine entsprechende Bewilligung, die entweder auf einem gesetzlichen Auftrag basiert oder explizit eingeholt wird. Werden Daten weitergegeben, muss auch die empfangende Stelle über dieselbe Bewilligung verfügen. Ein Austausch ist daher nur zwischen Institutionen mit gleicher gesetzlicher Grundlage zulässig. Das gilt auch für Anbieter technischer Lösungen.

Eine zentrale Einschränkung betrifft die Datenverarbeitung im Ausland. Hier muss geprüft werden, ob vergleichbare gesetzliche Rahmenbedingungen bestehen. Dies ist in der EU und im EFTA-Raum der Fall, nicht jedoch in Übersee. Die Konferenz der Schweizerischen Datenschutzbeauftragten hat im November 2025 festgehalten, dass «die Auslagerung von besonders schützenswerten […] Personendaten in SaaS-Lösungen von grossen internationalen Anbietern […] in den meisten Fällen unzulässig» ist.

Dieser Entscheid stützt sich auf mehrere Faktoren: fehlende Transparenz in der Datenverarbeitung, den US-Cloud-Act sowie die Möglichkeit einseitiger Vertragsänderungen durch Anbieter. Davon betroffen sind auch die gängigen zahlungspflichtigen Closed-Source-Chat-Lösungen wie CoPilot, ChatGPT, Gemini, Claude oder Perplexity.

Diese Rahmenbedingungen schränken den Einsatz vieler Softwarelösungen im Sozialwesen stark ein. Insbesondere Gratis-Tools erfüllen die Anforderungen an den Datenschutz nicht und sind für die Berichterstellung ungeeignet.

Eine einfache Anonymisierung durch das Entfernen von Namen reicht nicht aus. Berichte enthalten zahlreiche spezifische Informationen, aus denen sich Zusammenhänge rekonstruieren lassen. Gerade darin liegt die Stärke von KI-Systemen. Der Einsatz von Closed-Source-Chat-Lösungen zur Berichtserstellung durch das Hochladen von Daten ist daher strikt zu vermeiden.

Dasselbe gilt für Audio-Aufnahmen und Übersetzungstools.

Zudem erfüllen allgemein einsetzbare Chat-Lösungen die Qualitätsanforderungen an Berichte oft nicht. Ohne vertiefte Prompting-Kenntnisse und umfangreiche Nachbearbeitung werden damit Berichte in ungenügender Qualität erstellt. Der notwendige Aufwand ist hoch, wodurch weder Zeitersparnis noch echte Automatisierung erreicht werden. Die hohe Belastung der Fachkräfte bleibt.

Diese Einschränkungen bedeuten nicht, dass es keine KI-basierten Lösungen für das Sozialwesen gibt. Im Gegenteil: Derzeit entstehen zahlreiche neue Ansätze. Dazu gehören datenschutzkonforme Chat-Lösungen sowie branchenspezifische Softwares, die KI gezielt einsetzen.

Diese Anwendungen decken unterschiedliche Bereiche ab, wie bspw. einzelne Berichtarten, Fallführungssoftware oder Systeme, die die Fallführung inhaltlich mit Vorschlägen und Vorlagen unterstützen, insbesondere in der Arbeitsintegration.

Vor der Einführung einer solchen Lösung muss jedoch klar definiert werden, welchen Zweck sie erfüllen soll: Zeitersparnis, Prozessoptimierung oder Standardisierung. Je nach Ziel eignet sich eine andere Anwendung. Eine universelle Lösung existiert nicht.

Folgende Aspekte sind für eine nachhaltige Einführung entscheidend:

Unsere Software-Lösung ist der Berichte-Assistent. Er unterstützt Fachkräfte, indem er durch gezielte Fragen die Denkarbeit strukturiert und daraus Berichte generiert, die inhaltlich und sprachlich konsistent sind sowie der Struktur und dem Design der Institution entsprechen. So werden Standardisierung und fachliche Qualität miteinander verbunden. Das Modell und die Datenverarbeitung erfolgen in der Schweiz und sind datenschutzkonform.

Automatisierte Berichterstellung ist unter Berücksichtigung der branchenspezifischen Anforderungen also möglich. Wir leisten dazu einen konkreten Beitrag.