Digitale Verwaltung, die wirkt: Vom Ritual zur Wirkung – mit Workflows, Daten und KI.

Wenn wir über die Digitalisierung von öffentlichen Dienstleistungen und Verwaltungen sprechen, scheitert es selten am Mangel an Tools. Die technologische Landschaft rund um sogenannte GovTech und Smart Cities ist überwältigend. Entscheidend ist die Neuordnung von Arbeit: klare Verfahren, belastbare Daten und eine Führung, die nicht Technik „obenauf“ setzt, sondern Services von den gewünschten Ergebnissen her neu denkt. Künstliche Intelligenz ist in diesem Bild nicht der Ersatz für Menschen, sondern ein Baustein eines Systems, das Routinen skaliert und Expertinnen und Experten auf die Ausnahmen fokussiert.

Der Kontext ist bekannt: Der Wettbewerb um Talente verschärft sich, Erwartungen an Tempo und Qualität steigen, Verfahren sind historisch gewachsen, heterogen und revisionspflichtig. Parallel sinkt in vielen Ländern das Mitarbeiterengagement, Führungskräfte sind besonders betroffen. Hier genügt es nicht, analoge Abläufe zu digitalisieren. Benötigt wird eine Architektur, die drei Ziele zugleich erfüllt: Stabilität (für Akzeptanz und Compliance), Geschwindigkeit (für spürbare Entlastung) und Nachvollziehbarkeit (für Audit, Steuerung und Vertrauen).

Auf diese drei Ziele, sowie wie sie durch die ServiceNow Platform unterstützt werden, gehe ich in diesem Artikel ein.

Von Tätigkeiten zu Systemen: Die Zergliederung professioneller Arbeit

Sinnvolle Verwaltungsarbeit besteht nicht nur aus „Bespoke“-Entscheidungen. Sie umfasst viel Wiederkehrendes: erfassen, prüfen, informieren, genehmigen, dokumentieren. Diese Schichten lassen sich standardisieren, systematisieren und (wo sinnvoll) automatisieren. Was bleibt, sind die atypischen, strittigen, wertgebundenen Fälle. Technologie verschiebt damit nicht den Zweck, sondern die Aufgabenteilung:

Wie erreicht man diesen Zustand? Aus. meiner Sicht, nicht durch einen großen Wurf, der nie landet, und auch nicht durch eine kosmetische Digitalisierung, die nur alte Zettel in neue Masken gießt. Der richtige Ansatz ist problemrückwärts gedacht, schrittweise geliefert, messbar verbessert.

Ein pragmatischer Ansatz

Es muss nicht der Erhalt der Formen angestrebt werden, sondern die Lieferung der Wirkung. Die eigentliche Gefahr ist selten „zu viel Technologie“, sondern zu wenig Ambition für Ergebnisse. Wer pragmatisch vorgeht, setzt diese Ambition um. In Wochen, nicht in Jahren, in nachprüfbaren Schritten, nicht in Versprechen. Genau das schulden öffentliche Dienste den Menschen, denen sie dienen.

Wenn wir durch die Digitalisierung die Herausforderungen der Verwaltungen bei den Beschäftigen und Bediensteten zu meistern versuchen, dann ist es wenig anders als mit Angestellten in der freien Wirtschaft. Ein pragmatischer Ansatz wäre demzufolge wie folgt:

Eine Plattform wie die Now Platform stellt dafür die Bausteine bereit: Workflows, Daten, KI. Dadurch werden die führenden Fachverfahren nicht verdrängt. Aber der Low-Code / No-Code-Ansatz ermöglicht schnelle, nachvollziehbare Lieferungen und Testbarkeit der Ergebnisse.

Referenzarchitektur einer Ergebnisorientierten digitalen Verwaltung

Teiva Systems entwickelte eine Referenzarchitektur, die auf dem oben beschriebenen pragmatischen Ansatz und den aktuellen Technologien basiert. Diese soll öffentliche Einrichtungen dabei unterstützen Dienstleistungen zu erbringen, die schneller, fairer und transparent sind. Sie vereint (i) Forschungsergebnisse und Audits zur Digitalisierung und Mitarbeiterbindung im öffentlichen Sektor, (ii) Erfahrungen bei der Gestaltung durchgängiger HR- und Mitarbeiterservice-Prozesse und (iii) die ServiceNow-Plattformreferenz für Workflows, Datenorchestrierung und KI-gestützte Steuerung (einschl. dem sogenanntan Agentic Workflows oder AI Use Cases, die mehrere Schritte eines Prozesses automatisieren).

Die Prinzipien sind anbieterneutral: ServiceNow veranschaulicht einen Implementierungspfad; die Architektur selbst ist auf alle Aufzeichnungssysteme und Clouds anwendbar.

Unified Entry Point + E2E Journeys • Orchestration over Systems of Record • Human-in-the-loop AI
Bild: Ergebnisorientiertes Rahmenwerk für Beschäftigtenservices mit Unified Entry Point + E2E Journeys, Orchestration over Systems of Record, Human-in-the-loop AI

Workflows: Digitalisierung spürbar machen

Das Employee Center bündelt Services, Informationen und Aufgaben in den Abteilungen IT, Personal, Arbeitsplatz, Recht und mehr. Es fördert Selbstbedienung in diesen Bereichen über intelligente Suche und zielgenaue Kampagnen. Rollenbasierte Funktionen wie der Manager Hub unterstützen Führung, ohne neue Bürokratie zu erzeugen.

Bild: Beispiel eines Self-Service Portals (Quelle: ServiceNow)

Mit Universal Request sowie den vorgefertigten Worklfows in HR Service Desk (HRSD) und Workplace Service Delivery (WSD) wird abteilungsübergreifende Arbeit in einer einheitlichen Umgebung sichtbar – vom ersten Anliegen bis zur Lösung, inklusive Status, Fristen und Zuständigkeiten.

Der Service Catalog im ServiceNow HRSD beinhaltet Prozesse und Anfragen rund um persönliche Informationen und Beschäftigungsdaten, Vergütung und Sozialleistungen, Zeiterfassung und Anwesenheit, Onboarding und Übergänge, Mitarbeiterbeziehungen, Lernen und Entwicklung, Dokumente und Briefe.

Die typischen Prozesse und Services einer Digitalen Verwaltung für die Beschäftigten und Beamten im öffentlichen Dienst sind:

Entgelt & Besoldung (Payroll & Salary)

Antrag auf Besoldungsanpassung (Gehaltsanpassung für Beamte)

Antrag auf Sonderurlaub (Sonderurlaub, z.B. Familie, Bildung, Ehrenamt, politisches Amt)

Antrag auf Beihilfe (Erstattung medizinischer Kosten für Beamte)

Anfrage zur Versetzung (dauerhafte Versetzung in eine andere Abteilung oder an einen anderen Standort)

Personalentwicklung & Weiterbildung

Rente & Ruhestand

Process Automation Designer und Flow Designer, die Teil der App Engine sind, modellieren Genehmigungen, Aufgaben, Eskalationen und Nachweise im Low-/No-Code Ansatz; behördliche Standards bleiben verbindlich: Vier-Augen-Prinzip, Pflichtdokumente, Beteiligung der Personalvertretung.

Bild: Low-Code / No-Code Erstellung eines Workflows im Studio (Quelle: ServiceNow)

Der Effekt: Mitarbeitende erleben den Dienst als verlässliche, vorhersehbare „Reise“, nicht als Abfolge von Abteilungen. Führungskräfte steuern über Prozesse, nicht über E-Mail-Ketten.

Daten: Tragfähigkeit statt Datenschatten

Warum sind Daten so wichtig für Workflows und für die Akzeptanz? Weil ohne Daten digitale Workflows nur Theater sind: schicke Oberflächen, hinter denen alte Unsicherheiten fortleben. Mit Daten werden Workflows zu Instrumenten – stimmbar, prüfbar, lernfähig.

Beginnen wir mit drei einfachen Tests, an denen sich jeder Verwaltungsprozess messen lassen muss: Vorhersagbarkeit, Verantwortbarkeit, Verbesserbarkeit.
Ohne belastbare Daten gibt es von allem zu wenig. Vorhersagbarkeit: Bürgerinnen, Beschäftigte und Führungskräfte wissen nicht, wo ein Vorgang steht oder wann er fertig wird. Verantwortbarkeit: Es fehlt eine prüfbare Spur – wer hat was auf welcher Grundlage entschieden? Verbesserbarkeit: Man kann nicht verbessern, was man nicht messen kann.

Tragfähigkeit

Daten geben Workflows zuerst Tragfähigkeit. Ein Prozess ist mehr als eine Abfolge von Aufgaben; er ist ein Fluss von Zuständen. Zustände brauchen Fakten: Datum des Eingangs, Vollständigkeit der Unterlagen, nächste zuständige Rolle, zugesagte Servicezeiten, Ausnahmen.

Wenn diese Fakten strukturiert vorliegen, werden Genehmigungen, Eskalationen, Vier-Augen-Prüfungen, Nachweise und SLAs nicht nur modelliert, sondern verlässlich ausgeführt – jeder Schritt sichtbar, jeder Übergang überprüfbar. Engpässe werden nicht vermutet, sondern gesehen.

Legitimität

Zweitens stiften Daten Legitimität. Öffentliche Dienste sind nicht Tech-Startups; sie entscheiden über Rechte, Ansprüche, Pflichten. Deshalb braucht jedes System eine Begründungskette: Welche Information wurde verwendet? Wer durfte sie sehen? Welche Regel hat gegriffen? Das ist nicht optionaler Komfort, sondern demokratische Notwendigkeit.

Orchestrierung

Praktisch heißt das: Orchestrieren statt kopieren. Die Plattform ersetzt keine Personalstammsysteme, sie verbindet sie (Interamt, SAP-HCM/SuccessFactors, AD/IDM, DMS/eAkte, Reisekosten).

Daten werden nach Möglichkeit ohne Duplikate genutzt, versioniert, über Rollen geschützt und mit Audit-Trails nachvollziehbar gemacht. Feldverschlüsselung schützt das, was besonders sensibel ist. So entstehen Entscheidungen, die man erklären und anfechten kann – die zwei Voraussetzungen für Vertrauen.

Bild: Datenmapping ohne Programmierkenntnisse (Quelle: ServiceNow)

Drittens ermöglichen Daten Verbesserung in Echtzeit. Eine performante Datenebene macht Analytik nicht zum Jahresprojekt, sondern zum tägliche(n) Arbeitsmittel: Durchlaufzeiten, „First-Time-Right“, Nachforderungsquote, Variabilität zwischen Teams, automatisierte Engpass-Sichten.

Hinzu kommen die Pulsbefragungen der Beschäftigten: Prozessdaten sagen, was passiert ist; Stimmungsdaten erklären, warum Menschen es so erleben. Zusammen liefern sie das, was Führung wirklich braucht: Steuerung anhand von Outcomes, nicht nur Inputgrößen.

Und die Akzeptanz?

Sie ist weniger Psychologie, als wir gern glauben; sie ist Funktion von Transparenz, Kontrolle und Fairness. Daten liefern beides und mehr. Für Beschäftigte heißt das: „Wo ist mein Vorgang? Wer ist dran? Was fehlt? Wann ist Day-1?“ – sichtbar, ohne Nachfragen.

Für Führungsebene: zielgenaue Priorisierung statt E-Mail-Ketten. Für Personalrat und Datenschutz: nachvollziehbare Zugriffe, dokumentierte Zweckbindung, ein Audit-Protokoll, das nicht erst erzeugt, sondern automatisch entsteht.

Was ist mit der Künstlichen Intelligenz?

Daten sind hier doppelt wichtig.

Erstens begrenzen sie die Reichweite: KI erledigt das Wiederkehrende, wie das Auffinden, Verstehen, Zusammenfassen, Vorbereiten. All das auf Basis der vorhandenen, berechtigten Informationen.

Zweitens begründen sie die Empfehlung: „Zeig deine Herleitung“. Was sind die Quellen, in welchen Feldern stammen die Informationen, und auf welchen Versionen basieren sie? Das macht KI komplementär. In Behörden folgt das dem EU-AI-Act aus gutem Grund: Datensparsamkeit, Rollenrechte, Erklärbarkeit, menschliche Letztverantwortung. Ohne saubere Daten ist KI ein Spielzeug; mit sauberen Daten wird sie ein Werkzeug.

Es lohnt sich, die Architektur aus dieser Logik abzuleiten, denn die Plattform ist ein Orchestrator: Sie führt Workflows Ende-zu-Ende, bindet die führenden Systeme an, verhindert Datenschatten und liefert Metriken nahezu in Echtzeit. Künstliche Intelligenz bzw. Agentic AI, die diese Plattform bereitstellt, ist nicht der Ersatz des Menschen, sondern die zuverlässige Bereitstellung von Urteilskraft entlang des End-zu-Ende-Prozesses und mit “Human-in-the-Loop” Ansatzes.

Am Ende ist die Gleichung schlicht: Ohne Daten versprechen Workflows. Mit Daten liefern sie. Versprechen schaffen Erwartungen und Skepsis. Lieferung schafft Routine und Akzeptanz. Darum sind Daten nicht Beiwerk, sondern die Substanz für Vorhersagbarkeit, Verantwortung und kontinuierliche Verbesserung.

In einer digitalen Verwaltung, die wirken will, sind diese Daten der Unterschied zwischen hübschen Oberflächen und einer Dienstleistung, die hält, was sie verspricht.

KI: Produktivität mit Grenzen und Begründung

Wenn man über KI spricht, dann fängt man nicht mit Technologie an, sondern mit Ergebnissen. Das wären in unserem Kontext der Mitarbeiter Journeys im öffentlichen Dienst: Schnellere Day-1-Readiness, weniger Nachforderungen, nachvollziehbare Entscheidungen.

Dann wird die Arbeit “zerlegt”. Vieles ist wiederkehrend, wie finden, verstehen, zusammenfassen, vorbereiten. Dort hilft KI. Was bleibt, sind Ausnahmen, Abwägungen, Verantwortung. Darum ergänzt KI die Menschen, sie ersetzt sie nicht.

Aus Trendsicht heißt das: Wir produktisieren kleine, eng begrenzte Fähigkeiten („capabilities“), bevor wir große Autonomie wagen. Im Sinne von Jetzt/Next/Future:

Wenn man das E2E-Onboarding für Beschäftigte als konkreten Use Case nimmt, dann bedeutet es ganz konkret aus der Sicht der “zerlegten” Arbeit:

Human in the Loop

Entscheidung & Verantwortung bleiben beim Menschen; jeder KI-Vorschlag kommt mit Quellen und Feldern („Begründungsbeleg“).

Operativ übersetzt: Es werden kleine KI-Agenten aufgebaut, die aber an großen Leitplanken sich ausrichten. Das entspricht unseren bisherigen Erfahrungen in Projekten und AI-Hackathons. Die Vorgaben an KI-Agenten werden zentral durch Gremien, wie “Center of Excellence and Innovation (CoEI)” oder Ähnliches vorgegeben und kontinuierlich überprüft. Dafür stellt ServiceNow das AI Control Tower bereit.

Bild: Ein exemplarischer AI-Agent, der eine kleine Aufgabe übernimmt (z.B. Erstellung von einer Checkliste)

Keine stillen Aktionen. Jeder agentische Schritt ist sichtbar, rücknehmbar, auditierbar. Und ganz wichtig ist Datensparsamkeit by design, d.h. KI-Agenten sehen nur, was ihre Rolle darf und sonst nichts.

Die interessanteste Frage zur KI im öffentlichen Dienst ist nicht: Was kann die Maschine? Sondern: Was darf sie, wer stoppt sie, und wie erklären wir das hinterher? In anderen Worten: Regulierung ist kein Zaun um die Zukunft, sondern die Straße dorthin. Wenn wir das ernst nehmen, wird KI nicht zum Orakel, sondern zur unsichtbaren Infrastruktur, die interne Dienste für Beschäftigte schneller, fairer, nachvollziehbarer macht.

Bild: AI Orchestrator für die Steuerung von mehreren unabhängigen KI-Agenten (Quelle: ServiceNow)

Bevor man über die Autonomie der KI redet, sollte man Nachvollziehbarkeit einbauen und Rechtmäßigkeit, Erklärbarkeit, Anfechtbarkeit vor Effizienz stellen. Übersetzt in Betrieb:

Das klingt nach Bürokratie? Ist es, aber die gute Sorte. Maschinen ohne Papierspur sind Magie. Wir brauchen Handwerk.

Das Nicht-Automatisierbare

Es gibt Domänen, in denen KI nicht entscheiden sollte: strittige, wertgebundene, atypische Fälle – Disziplinäres, heikle Versetzungen, Härtefälle. Hier darf KI Dossiers kuratieren, Optionen aufzeigen, Varianten simulieren, aber die Entscheidung bleibt menschlich.

Außerdem tabu: Daten-Hopping – Agenten, die sich ohne Spur Zugriff verschaffen. Keine Schattenwege, keine stillen Eskalationen.

Akzeptanz ist ein Interface

Akzeptanz ist weniger Workshop, mehr Interface-Design: Vorhersagbarkeit (Status, Frist, Nächster Schritt), Nachvollziehbarkeit (Warum-Panel mit Quellen, Feldern, Versionen) und Kontrolle (sichtbarer „Ich übersteuere“-Pfad). Für Beschäftigte heißt das: weniger Nachfragen, mehr Selbstwirksamkeit. Für Personalrat und Datenschutz: Protokolle, nicht PowerPoints.

Metriken, die zählen (und die man täglich sehen sollte)

Evidenz aus großen Organisationen und aus dem öffentlichen Sektor

Unternehmen wie Mondelēz steigerten Self-Service-Quoten und Day-1-Readiness mit HR Service Delivery; Danone konsolidierte über dreißig Systeme in einem globalen Mitarbeiterportal und integrierte SAP.

Dass das Prinzip im öffentlichen Bereich trägt, zeigt u. a. der Parlamentsdienst Neuseelands: Vorher verteilte E-Mail-Postfächer, heute gebündelte Services auf der Now Platform, schnellere Hilfe für Abgeordnete, ein Employee Center Pro mit Service- und Wissensartikeln (inkl. Wissensdatenbank zu Anweisungen des Parlamentspräsidenten), sowie Employee Journey Management für personalisierte On- und Offboarding-Prozesse. Dashboards unterstützen die Steuerung in Echtzeit.

Positive Erfahrungen gibt es auch in Deutschland – etwa bei der Bundesagentur für Arbeit und dem ITZBund.

Drei Etappen zur Einführung für die digitale Verwaltung

Um ausreichend Tempo bei der Umsetzung zu bieten, ohne Nachvollziehbarkeit und Kontrolle zu riskieren, haben sich drei Phasen gut etabliert. Sie liefern früh Wirkung, schaffen tragfähige Standards und machen das System mess- und steuerbar. Genau das, was eine ergebnisorientierte Einführung in der öffentlichen Verwaltung braucht.

  1. Ausrichten und starten
    • Zielbild und Leitplanken mit Rechts-, Datenschutz- und Personalvertretung festlegen.
    • Portal mit kuratiertem Grundangebot live schalten.
    • Pre-boarding modellieren und bereitstellen.
    • Schulungen und Trainingsmaterial über Grundlagen etablieren.
  2. Skalieren und integrieren
    • Ende-zu-Ende-Prozesse für Onboarding bis Day-1, interne Mobilität, Lernpfade und Mitarbeitergespräche ausrollen.
    • Kernintegrationen produktiv schalten.
    • Erweiterte Lerninhalte und Austauscht-Gruppen bilden.
  3. Vervollständigen und steuern
    • Kontinuierliche Erweiterung und Anpassung an Änderungen.
    • Rotationen, Elternzeit, Versetzungen, Trennungen und konsolidierte KPI-Cockpits ergänzen.
    • Jede Stufe liefert sichtbare Ergebnisse, reduziert manuellen Aufwand und erhöht Verlässlichkeit.

Risiken beherrschen, Akzeptanz gewinnen

Risiken werden durch versionierte Prozessbausteine, Pflichtdokumente, Protokollierung und klare Freigabeschleifen adressiert. Ressourcendruck sinkt über wiederverwendbare Katalogservices („einmal gut, vielfach genutzt“).

Eine strukturierte Risikominimierung ist eine solide Grundlage für mehr Akzeptanz. Diese wächst dann noch weiter, wenn Beschäftigte verlässliche Antworten finden, Transparenz über Status und Fristen haben und Anliegen ohne Medienbrüche erledigen.

KI bleibt legitim, wenn Datengrundlagen offenliegen und nachvollziehbar sind, Ergebnisse begründet sind und menschliche Entscheidungen den Abschluss bilden.

Vom Fachverfahren zur Wirkung – eine Verschiebung des „Deals“

Der Grundgedanke für die öffentlichen Dienste: Der „Deal“ zwischen Institution und Gesellschaft verschiebt sich von Exklusivität und Prozessritualen hin zu Zugang und Wirkung.

Verwaltungsdigitalisierung, die diesem Anspruch gerecht wird, macht sinnvolle Arbeit sichtbar und unnötige Arbeit unsichtbar. Das gelingt, wenn Workflows Ende-zu-Ende gestaltet, Daten verantwortungsvoll verknüpft und KI mit Leitplanken eingesetzt werden.

So entsteht eine digitale Verwaltung, die nicht nur so aussieht, sondern liefert. Schneller, gerechter, nachvollziehbarer.

Kostya Bazanov, Managing Director, Sep 03, 2025

Eager to take the next step? Contact us today!

* Required fields

Latest Articles

teiva image

ServiceNow ITOM Overview: Visibility, AIOps, Cloud & Automation Roadmap

ServiceNow IT operations management (ITOM) - a set of tools and services that allows predicting issues, eliminating user impact, automating resolutions, data connection, and modern DevOps. How can you gain full control over the resources using its solutions? Find out in this ServiceNow ITOM overview. 

read more
teiva image

ServiceNow ITSM Overview: Modules, Implementation & AI-Driven Automation

AI-powered ServiceNow ITSM is a powerful assistant that helps businesses to align IT with their goals and deliver better IT services to everyone! It’s time to take a closer look at ServiceNow ITSM and discover what makes it outstanding!

read more
teiva image

Critical ServiceNow Applications and How AI Transformed Them in 2025

All ServiceNow modules are currently going through the transformation intended to push ServiceNow AI & Automation in apps to a brand-new level. The goal of this transformation is to put AI to work for people and businesses with new streamlined workflows and enhance productivity.

read more