KI-gestützt, datenschutzsicher, universell — Projektskizze für den 4. Förderaufruf, Modellvorhaben Zukunftsplattform Sachsen
Das Problem
Überall dort, wo regelmäßig Zustände erfasst, Entwicklungen dokumentiert und Wirkungen nachgewiesen werden müssen, scheitert es an der gleichen Stelle: Die Erfassung ist zu aufwändig, die Daten sind unstrukturiert, und am Ende lassen sie sich weder vergleichen noch auswerten.
Das gilt für die Evaluierung von Gefährdern in der Präventionsarbeit genauso wie für die Zustandserfassung des Löschfahrzeugs der freiwilligen Feuerwehr nach jedem Einsatz.
Bestehende Lösungen zwingen Organisationen in starre Systeme oder erzeugen Datenfriedhöfe aus Freitextfeldern. KI-Systeme versprechen Abhilfe — aber sensible Daten in Cloud-Dienste zu geben ist für viele Bereiche keine Option.
Die Idee
Beliebige Erfassungs- und Bewertungsaufgaben in strukturierte, quantifizierbare Dimensionen übersetzen — und das Ergebnis in jeden bestehenden Workflow einbetten.
Der Kerngedanke: Egal ob es um menschliche Entwicklungsprozesse, Gerätezustände oder Projektfortschritte geht — die Aufgabe ist immer dieselbe: Eine überschaubare Menge relevanter Dimensionen definieren, regelmäßig bewerten, über die Zeit verfolgen.
Das Datenformat passt sich dem Workflow an, nicht umgekehrt:
Papiertabelle zum Ausdrucken — mit QR-Code zur Einordnung und einfachen Digitalisierung
Interaktives HTML-Dokument mit Visualisierung — selbstdokumentierend, ohne Server
Excel-Import direkt am Ende der Schicht
Ein funktionierender Prototyp aus der Distanzierungsarbeit existiert bereits und zeigt: 31 Dimensionen, Bewertung auf einer Likert-Skala, vollständige Historie über die Zeit — komplett ohne Server, ohne Datenbank, ohne personenbezogene Daten im System.
Skizze — Architekturübersicht
KI-Konfigurator Dialog → Modell
Dimensionsmodell-Standard JSON-Definition
PDF / Papier + QR-Code
HTML interaktiv
Excel Vorlage
CSV/JSON API
Strukturierte Daten quantifiziert, anonymisiert
KI-Analyse Trends, Muster, Korrelation
Berichte Fachkraft / Team / Geldgeber
Bestehende Fachsoftware
Akten / E-Mail / Dateisystem
Alle Komponenten sind eigenständige Open-Source-Werkzeuge — verbunden durch ein gemeinsames Datenformat, nicht durch eine zentrale Plattform
Was wir bauen wollen
Ein modulares Open-Source-Toolkit — kein zentrales System, sondern unabhängige Werkzeuge, die jede Organisation einzeln nutzen oder frei kombinieren kann:
1. Dimensionsmodell-Standard
Ein offenes Datenformat zur Beschreibung von Erfassungsmodellen: Welche Dimensionen gibt es, wie sind sie gruppiert, welche Skala wird verwendet, welche Hilfetexte und Kriterien gehören dazu. Dieses Format ist die gemeinsame Sprache aller Werkzeuge.
Skizze — Dimensionsmodell-Standard (Beispiel)
Einsatzbericht Freiwillige Feuerwehr
Version 1.0 | Skala: 1 (mangelhaft) – 5 (sehr gut)
Dasselbe Modell — menschenlesbar als Tabelle oder maschinenlesbar als JSON. Per Hand erstellbar oder vom KI-Konfigurator generiert.
2. KI-Konfigurator
Ein LLM-gestützter Dialog, der aus einer natürlichsprachlichen Beschreibung eines Arbeitsfeldes ein fertiges Dimensionsmodell generiert — und daraus maßgeschneiderte Werkzeuge und Analysen ableitet.
Die KI hilft auf drei Ebenen:
Strukturierung: Aus unstrukturierten, "menschlichen" Beschreibungen eines Arbeitsfeldes saubere Dimensionsmodelle ableiten — auch wenn die Eingabe vage, widersprüchlich oder unvollständig ist
Werkzeugerstellung: Aus dem Modell automatisch passende Erfassungs-, Ausgabe- und Berichtsformate generieren
Analyse: Auf Wunsch maßgeschneiderte Auswertungen entwickeln, die genau die Fragen beantworten, die für das jeweilige Arbeitsfeld relevant sind
Skizze — KI-Konfigurator: Eingabe & Dialog
Wir sind eine freiwillige Feuerwehr mit 3 Löschfahrzeugen. Nach jedem Einsatz soll der Gruppenführer den Zustand dokumentieren. Bisher machen wir das auf Zuruf oder gar nicht.
Verstanden! Ich schlage folgende Kategorien vor: Fahrzeug & Technik, Ausrüstung, Mannschaft & Einsatzfähigkeit. Für die Bewertung eine 5er-Skala von „mangelhaft" bis „sehr gut". Passt das als Grundstruktur?
Ja, aber wir brauchen auch eine Kategorie für Verbrauchsmaterial — Schaummittel, Kraftstoff, etc.
Guter Punkt! Ich ergänze Verbrauchsmaterial & Betriebsstoffe mit Dimensionen für Kraftstoff, Löschmittel und Erste-Hilfe-Material. Soll die Skala hier auch 1–5 sein, oder eher ein Füllstand in Prozent?
Füllstand in Prozent wäre besser.
Perfekt — ich verwende eine gemischte Skala: Zustandsbewertung 1–5 für Technik und Ausrüstung, Prozent-Angabe für Verbrauchsmaterial. Das Modell hat jetzt 4 Kategorien mit 14 Dimensionen. Soll ich das Erfassungsformular generieren?
Ja, bitte!
Fertig! Ich habe aus dem Modell ein interaktives Erfassungstool, eine druckbare PDF-Tabelle und eine Excel-Vorlage generiert.
Da dasselbe Werkzeug nur eine einzige HTML-Datei ist, kann es überall eingebunden werden, wo ein Arbeitsablauf es verlangt — auf dem Handy am Fahrzeug, per QR-Code nach dem Einsatz, als Link im Dienstchat, als Anhang einer E-Mail oder eingebettet ins Intranet. Wir wissen nicht im Voraus, welcher Weg in welcher Organisation am besten funktioniert — aber jede neue Integration, die eine Organisation baut, steht sofort allen anderen zur Verfügung.
Automatisch aus dem Dimensionsmodell generiert — jedes Arbeitsfeld bekommt sein eigenes, passgenaues Erfassungstool, einbindbar in beliebige Workflows
4. Berichtswerkzeuge
Automatisierte Auswertungen auf drei Ebenen:
Fachkräfte: Wie entwickelt sich mein Fall / mein Gerät / mein Projekt über die Dimensionen?
Teamleitung: Wo brauchen wir Ressourcen? Welche Dimensionen sind systematisch kritisch?
Geldgeber/Politik: Wirkt das Programm? Wie entwickeln sich die Kennzahlen über alle Fälle?
Skizze — Berichtsebenen
Fachkraft-Ansicht: LF 10
Letzte 5 Einsätze
Motor
3
Pumpe
4
Atemschutz
4.5
Kraftstoff ⌀
55%
Team-Ansicht: Alle Fahrzeuge
Aggregiert, aktueller Monat
LF 10
3.6
LF 20
4.3
TLF 16
2.3
⚠ TLF 16: Dimension „Schläuche" seit 3 Einsätzen unter Schwellwert
Geldgeber / Evaluation: Gesamtprogramm
Alle Wehren im Landkreis, 12 Monate
↑ 12% Gesamtzustand ⌀
3 Kritische Fahrzeuge
847 Erfassungen gesamt
Schläuche Häufigstes Problem
Dieselben Daten — drei Perspektiven: Einzelfall, Teamsteuerung, Wirkungsnachweis
5. KI-Analysemodul
Mustererkennung und Trendanalyse auf anonymisierten, aggregierten Daten:
Korrelation zwischen Dimensionen und Ergebnissen
Frühwarnindikatoren: Welche Muster deuten auf Handlungsbedarf?
Vergleich über Organisationen und Arbeitsfelder hinweg (wo gewünscht)
Grundlage für evidenzbasierte Weiterentwicklung von Methoden
Skizze — KI-gestützte Analyse (Beispiel)
Welche Dimensionen korrelieren am stärksten mit der Gesamtbewertung der Einsatzbereitschaft?
Basierend auf 847 Erfassungen aus 12 Monaten:
Stärkste Korrelation:
1. Atemschutzgeräte (r=0.82) — wenn hier Mängel auftreten, sinkt die Gesamtbewertung überproportional
2. Pumpenanlage (r=0.74)
3. Löschmittelvorrat (r=0.71)
Auffällig: Beleuchtung hat kaum Einfluss auf die Gesamtbewertung (r=0.23), wird aber häufig als „mangelhaft" gemeldet. Möglicher Wartungsstau, der die Einsatzfähigkeit noch nicht beeinträchtigt.
Hinweis: Diese Analyse basiert ausschließlich auf aggregierten, anonymisierten Bewertungsdaten.
KI analysiert Muster in anonymen Zahlen — nie Einzelfälle, nie personenbezogene Daten
KI — wo sie hilft, wo sie draußen bleibt
KI-Einsatz (sicher)
Kein KI-Einsatz
Erfassungsmodelle im Dialog entwickeln
Einzelfallbewertungen vornehmen
Unstrukturierte Eingaben strukturieren
Zugang zu personenbezogenen Daten
Ausgabeformate und Berichte generieren
Entscheidungen über Menschen treffen
Aggregierte Trends und Muster erkennen
Dokumentation sensibler Gespräche
Maßgeschneiderte Analysen erstellen
Prognosen über Individuen erstellen
Workflows und Vorlagen vorschlagen
Prinzip: KI als Werkzeugbauer und Strukturhelfer — sie hilft, aus unordentlichen menschlichen Beschreibungen saubere Modelle, passende Werkzeuge und aussagekräftige Analysen zu machen. Aber sie füllt keine Formulare aus und trifft keine Entscheidungen.
Warum das funktioniert
Universell: Dasselbe Prinzip funktioniert für Sozialarbeit, Feuerwehr, Vereine, Verwaltung
Workflow-neutral: Papier, HTML, Excel, API — die Daten passen sich dem Alltag an
Datenschutz by Design: Weitgehende Anonymisierung durch Quantifizierung und Aggregation — keine Freitexte, keine Namen, nur strukturierte Zahlenwerte
Schrittweise adoptierbar: Eine einzelne Papiertabelle ist schon nützlich — alles weitere ist optional
Open Source: Kein Vendor Lock-in, jede Organisation behält volle Kontrolle
Kumulativer Wert: Je mehr strukturierte Daten entstehen, desto wertvoller werden Auswertung, Korrelation und Analyse — ohne dass der Einstieg komplex sein muss
Trägerverbund
Kern: [Bestehender Träger aus der Distanzierungsarbeit] — bringt den funktionsfähigen Prototyp und die technische Expertise ein.
Partner: Ein Träger aus einem kontrastierenden Arbeitsfeld (z.B. Altenhilfe, Eingliederungshilfe, Integrationsarbeit, kommunale Dienste) — demonstriert die Übertragbarkeit auf grundlegend andere Erfassungsaufgaben.
Offen für: Weitere Partner, wo der Freistaat Sachsen eine Erprobung als sinnvoll erachtet. Die modulare Architektur erlaubt es, jederzeit weitere Arbeitsfelder und Anwendungsbereiche einzubinden.
Zeitplan (24 Monate)
Phase
Zeitraum
Inhalt
1. Grundlagen
Monat 1–4
Anforderungsanalyse mit Partnern, Dimensionsmodell für zweites Arbeitsfeld, Definition des offenen Datenstandards
2. Kernwerkzeuge
Monat 5–10
KI-Konfigurator, Ausgabeformat-Generator, erste Berichtswerkzeuge
3. Praxistest
Monat 11–16
Einsatz bei Partnern im Alltag, Iteration basierend auf Praxisfeedback
4. Auswertung & Transfer
Monat 17–24
KI-Analyse auf gesammelten Daten, Dokumentation, Transferkonzept, Veröffentlichung
Skizze — Zeitlicher Ablauf
1Grundlagen
2Kernwerkzeuge
3Praxistest
4Transfer
Monat 15101624
Budget-Rahmen
Trägerverbund: bis zu 400.000 EUR (95% Förderquote)
Geringe Sachkosten (Open Source, keine Lizenzgebühren, minimale Infrastruktur)
Erfolgskriterien, KPIs & SMART-Ziele
Wir verpflichten uns auf messbare, zeitgebundene Ergebnisse — damit Fortschritt und Wirkung des Vorhabens jederzeit nachvollziehbar sind.
SMART-Ziele
Spezifisch: Bis Projektende existiert ein offener Datenstandard und ein KI-Konfigurator, der aus natürlichsprachlichen Beschreibungen einsatzfähige Erfassungswerkzeuge generiert.
Messbar: Mindestens 2 Arbeitsfelder produktiv im Echtbetrieb, ≥ 3 Ausgabeformate (HTML, Excel, Papier), ≥ 1 feldübergreifende Analyse auf aggregierten Daten.
Attraktiv: Der Einstieg bleibt niedrigschwellig (eine einzelne HTML-Datei, keine Serverinfrastruktur nötig) — attraktiv für Träger ohne IT-Abteilung.
Realistisch: Aufbauend auf einem bereits funktionierenden Prototyp, nicht aus dem Nichts.
Terminiert: 24 Monate, mit klaren Meilensteinen (siehe Zeitplan).
Key Performance Indicators (KPIs)
Dimension
KPI
Zielwert (Monat 24)
Adoption
Anzahl produktiv eingesetzter Dimensionsmodelle
≥ 2 Arbeitsfelder, ≥ 4 Organisationen
Output
Generierte Erfassungstools (HTML-Module)
≥ 5 unterschiedliche Werkzeuge
Datenqualität
Anteil vollständig ausgefüllter Erfassungen
≥ 80 %
Time-to-Value
Zeit von Beschreibung bis fertigem Tool (KI-Konfigurator)
Stakeholder-Buy-in: Fachkräfte erleben die Werkzeuge als Entlastung, nicht als zusätzlichen Dokumentationsaufwand.
Skalierbarkeit & Nachhaltigkeit: Das Vorhaben ist so angelegt, dass jede neue Organisation ohne zusätzliches Projektbudget anschlussfähig ist (Community-driven Growth).
Impact over Output: Entscheidend ist nicht die Zahl der Formulare, sondern ob Teams, Leitungen und Geldgeber bessere Entscheidungen treffen können.
Compliance & Governance: DSGVO-konform by design, vollständige Datensouveränität bei den Trägern.
Zusammenfassung
Wir machen strukturiertes, quantitatives Reporting so einfach, dass es in jeden Workflow passt — ob auf Papier, als interaktives Dokument oder in Excel. KI hilft beim Erstellen der Werkzeuge und beim Erkennen von Mustern in anonymen Daten, bleibt aber konsequent fern von sensiblen Informationen. Jede Organisation behält die volle Kontrolle über ihre Daten und ihre Werkzeuge. Open Source, modular, niedrigschwellig — vom Einzelformular bis zur feldübergreifenden Wirkungsanalyse.
Ansprechpartner: [Name, Organisation, Kontakt] Frist Projektvorschlag: 7. Mai 2026