Von Textassistenz bis Steuerbetrug: Die KI-Revolution in Österreichs Ministerien zeigt erste Erfolge – und soll künftig tausende Beamtenstellen ersetzen.
Künstliche Intelligenz hat in den Bundesministerien mittlerweile Einzug in den Arbeitsalltag gehalten. Ein interner Chatbot unterstützt die Mitarbeiter seit 2024 bei der Erstellung von Textzusammenfassungen, bei Übersetzungen und bei der Generierung von Bildern. Im Wirtschaftsministerium greift bereits jeder dritte Mitarbeiter mindestens einmal monatlich auf dieses digitale Werkzeug zurück. Martin Ollrom, Chief Information Officer, vergleicht die Funktionsweise im „Ö1 Journal“: „Er ist quasi wie ein Assistent.“
Erfolge im Finanzministerium
Besonders im Finanzministerium zeigt der KI-Einsatz konkrete Erfolge. Dort dient die Technologie der Betrugsbekämpfung und soll 2024 Steuermehreinnahmen von über 350 Millionen Euro ermöglicht haben. Die Anwendungsbereiche erstrecken sich auch auf Betriebsprüfungen und die Aufdeckung von Zollbetrug. Christian Weinzinger, Leiter der zuständigen Spezialeinheit im Finanzministerium, erklärt das Verfahren: „Wenn eine Steuererklärung hereinkommt, dann wird die einer entsprechenden Überprüfung unterzogen, das heißt man kann dann jene Fälle herausfiltern, die in gewisser Weise unplausibel sind und die es dann wert sind, dass sie sich ein Sachbearbeiter dann näher anschaut.“
Die KI-Systeme ersetzen dabei keine menschlichen Arbeitskräfte, sondern übernehmen vorgelagerte Prüfschritte, damit die Mitarbeiter ihre Aufmerksamkeit gezielter einsetzen können. Obwohl bislang keine Stellenreduktionen erfolgten, verfolgt die Bundesregierung langfristig das Ziel, Personalengpässe durch KI-Unterstützung auszugleichen. Der Plan sieht vor, bis 2030 etwa sechs Prozent der Verwaltungsstellen – rund 2.600 Vollzeitäquivalente – nicht nachzubesetzen.
Zukünftige Anwendungen
Die Ausweitung der KI-Anwendungen auf weitere Bereiche soll bis 2027 erfolgen. Ollrom skizziert als Beispiel den künftigen Einsatz im E-Mail-Programm Outlook, wo der Chatbot etwa 200 ungelesene Nachrichten für den Nutzer zusammenfassen könnte.
