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KärntenGPT: Sprachmodell gegen Wissensabfluss – KI-Agent für Förderanträge

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Die Kärntner Landesverwaltung betreibt seit 2024 das Sprachmodell KärntenGPT, primär als Werkzeug gegen den drohenden Wissensabfluss durch die Pensionierungswelle. Seit 1. Jänner 2026 läuft auf derselben Infrastruktur erstmals ein KI-Agent, der Förderanträge automatisiert prüft – beginnend mit der Raus-aus-Öl-Förderung. Was die zwei Schichten der Verwaltungs-KI für Bauträger, Hausverwalter und Energieberater bedeuten.

Die Zahl, die Christian Inzko, Chief Digital Officer und Leiter der Landes-IT Kärnten, am Anfang seiner Vorträge am liebsten platziert, hat nichts mit künstlicher Intelligenz zu tun. Sie heißt 35 bis 40 Prozent. So groß ist der Anteil der Kärntner Landesbediensteten, die in den nächsten fünf bis sechs Jahren in Pension gehen. Bei rund 3.800 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern bedeutet das einen Abgang von 1.300 bis 1.500 Personen. Etwa 300 dieser Stellen sollen laut ORF Kärnten gar nicht mehr nachbesetzt werden.

Mit jeder Pensionierung verlässt nicht nur Arbeitskraft die Verwaltung, sondern Wissen, das in keinem Akt steht. Die strategische Antwort des Landes hat zwei Schichten – und die werden in der öffentlichen Berichterstattung regelmäßig miteinander verwechselt.

Schicht eins: Das Sprachmodell als Wissensspeicher (seit 2024)

KärntenGPT ist seit 2024 im Produktivbetrieb. Die strategische Entscheidung fiel 2023, ein Jahr lang lief eine Testphase mit einer kleineren Pilotgruppe, dann erfolgte der breite Roll-out. 1.300 von 3.800 Bediensteten nutzen das System. Es basiert auf den Open-Source-Modellen Llama (Meta) und Mixtral (Mistral AI) und läuft on-premise im Landesrechenzentrum Klagenfurt – ohne Cloud-Verbindung in die USA. Die Initialinvestition lag bei 85.000 Euro, vergeben an die INTRANET GmbH am Wörthersee.

Inzko begründet die On-Premise-Entscheidung im Office-Talk-Interview pragmatisch: "Wenn wir Systeme verwendet hätten, die in der Cloud laufen, wären schon zig Juristen aufgelaufen und hätten uns erklärt, dass das nicht funktionieren kann." Daten gehen nicht zu OpenAI, nicht zu Anthropic, nicht zu Microsoft.

Der primäre interne Anwendungsfall ist nicht spektakulär, aber strategisch zentral: das HR- und Wissensumfeld. Die Personalabteilung ist der erste Bereich, in dem KärntenGPT als Wissensspeicher konkret produktiv arbeitet. Inzko: "Im Personalumfeld machen wir das schon konkret. Die Idee ist aus der Personalabteilung gekommen, dass man sagt, wichtige Fragen, die die Personalabteilung eigentlich vom ganzen Haus immer wieder bekommt – Karenz, was muss ich da, wie viel früher muss ich das beantragen – die haben wir als erstes in unserem Chatbot abgebildet."

Was kann ein LLM als Wissensspeicher leisten – und was nicht?

Das eigentliche Programm hinter KärntenGPT formuliert Inzko sehr deutlich: "Der Abfluss des Wissens ist eigentlich das Problem, was wir natürlich durch den demografischen Wechsel jetzt haben." Das Wissen scheidender Bediensteter solle "textuell abgebildet" und in die KI eingespeist werden, sodass die nachrückende Generation "zuerst die KI fragt", bevor sie ältere Kollegen befragen muss.

Hier liegt die strategische Schwachstelle. Die Forschung zur Wissensbilanz schätzt den Anteil des stillen Wissens (tacit knowledge) in klassischen Verwaltungsroutinen auf 60 bis 80 Prozent. Das ist jenes Wissen, das nicht in Dienstanweisungen steht: ungeschriebene Auslegungsabsprachen zwischen Sachbearbeiter und Bürgermeister, historische Entscheidungen aus zwölf Jahren, Plausibilitätsmuster aus 25 Dienstjahren.

Genau dieses Wissen lässt sich nur mit hohem Aufwand explizit machen – und meist erst, wenn die Träger es freiwillig dokumentieren wollen. Inzkos Programm setzt darauf, dass scheidende Bedienstete ihr Wissen vor dem Abgang aufschreiben. Ob das gelingt, hängt weniger an der Technik als an drei profanen Fragen: Wer schreibt? Wann? Und mit welchem Anreiz? Bisher gibt es im HR-Chatbot strukturierte FAQ-Inhalte – Karenz, Sonderurlaub, Antragsfristen. Das Erfahrungswissen aus den Fachabteilungen zu konservieren, wäre die nächste, ungleich größere Aufgabe.

Schicht zwei: Der erste KI-Agent für Förderanträge (seit 1. Jänner 2026)

Auf der Infrastruktur von KärntenGPT, aber konzeptionell eine eigenständige Stufe darüber, läuft seit 1. Jänner 2026 der erste produktive KI-Agent. Sein Job: die automatisierte Vorprüfung von Förderanträgen. Inzko grenzt das im Interview präzise ab: "Das Modell läuft seit zwei Jahren, der erste Agent läuft seit 1. Jänner 2026." Während das LLM ein interaktives Werkzeug für Bedienstete ist, übernimmt der Agent eigenständig wiederkehrende Sachbearbeitungs-Tasks.

Erster Use Case: die Raus-aus-Öl-Förderung – das Programm zur Unterstützung beim Heizungstausch weg von fossilen Brennstoffen. Inzko begründet die Wahl mit der Standardisierung: "Die Ölförderung, die ist ja normiert. Da schauen die Unterlagen immer gleich aus, die die Förderwerber hochladen müssen." Im Jänner 2026 wurden rund 200 Anträge vollautomatisch verarbeitet. Die Letztentscheidung verbleibt formal beim Sachbearbeiter, die Vorprüfung – Vollständigkeit, Plausibilität, Förderwürdigkeit – übernimmt der Agent.

Die strategische Skalierungsperspektive ist deutlich größer. Das Land Kärnten bearbeitet jährlich rund 70.000 Förderungen. Inzkos erklärtes Ziel: alle Förderansuchen bis 2027 KI-gestützt abwickeln. Die nächsten Kandidaten sind PV- und Solarspeicherförderung sowie die Wohnbauförderung – alles Materien mit standardisierten Antragsstrukturen und hohem immobilienwirtschaftlichem Bezug.

Was bedeutet die KI-Förderprüfung für Bauträger und Hausverwalter?

Drei operative Konsequenzen sind für die Immobilien- und Bauwirtschaft jetzt schon absehbar.

Erstens: Maschinenlesbarkeit wird zur Pflicht. Was nicht strukturiert eingereicht wird, wird mit hoher Wahrscheinlichkeit als unvollständig zurückgewiesen. Wer regelmäßig Förderanträge für Mandanten oder Bauprojekte stellt, sollte Vorlagen entsprechend standardisieren – PDF-Formulare statt Scans, Excel-Tabellen statt Bildern, einheitliche Dateinamen.

Zweitens: Bearbeitungszeiten sinken – aber nur bei sauberen Anträgen. Die KI-Prüfung schafft den Engpass beim Sachbearbeiter ab. Saubere, vollständige Anträge werden in Tagen statt Wochen freigegeben. Unvollständige Anträge erzeugen automatisierte Mängelaufforderungen – schneller als bisher, aber auch unbarmherziger.

Drittens: Die Haftungsfrage bleibt offen. Wenn ein KI-Agent einen Förderantrag bewilligt und sich später als falsch erweist, wird die Verwaltung die Schwellen verschieben – nicht den Bürger zurückrufen. Beratungsdokumentation und Belegführung gewinnen für Energieberater und Bauträger an Bedeutung.

Welche Governance-Lücken bestehen?

Beide KI-Schichten – das LLM seit 2024 und der Agent seit 2026 – sind technisch reif und kommunikativ erfolgreich. Institutionell sind sie auffällig dünn abgesichert.

  • Keine eigenständige KI-Strategie der Landesregierung – das Thema ist in den IT-Leitlinien 2023–2027 eingebettet.

  • Keine veröffentlichte Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA), obwohl der KI-Agent personenbezogene Förderdaten verarbeitet.

  • Keine Risikoklassifizierung nach EU AI Act, obwohl der Förderagent den Anhang III Nr. 5 lit. a der Verordnung berührt – Zugang zu öffentlichen Leistungen.

  • Kein Kärntner KI-Beirat und keine schriftliche Landtagsanfrage zu KärntenGPT in den vergangenen 24 Monaten.

  • Kein Folgebericht des Landesrechnungshofs zu KärntenGPT.

Im Bundesländervergleich liegt Kärnten bei der Anwendungstiefe vorn, bei der institutionellen Absicherung hinten. Oberösterreich verfügt mit dem Oö. Informationstechnologien-Einsatz-Gesetz 2025 als einziges Bundesland über einen expliziten Rechtsrahmen samt KI-Reallaboren.

Fazit für die Immobilienwirtschaft

KärntenGPT ist ein Frühindikator – auf zwei Ebenen. Das Sprachmodell zeigt, dass Verwaltungs-KI im DACH-Raum nicht in den großen Bürgerportalen beginnt, sondern im stillen HR-Backoffice, wo Wissen vor dem Pensionsantritt eingefangen wird. Der KI-Agent zeigt, wie aus diesem Werkzeug eine Substitutionsmaschine wird, sobald die Förderrichtlinien standardisiert genug sind.

Wer in Kärnten baut, fördert oder saniert, sollte zwei Dinge auseinanderhalten: Mit dem Sachbearbeiter chattet weiterhin ein Mensch (gestützt durch KärntenGPT). Den Förderantrag prüft – zumindest in der Vorstufe – ein Algorithmus. Die zentrale Frage in den nächsten Jahren wird weniger sein, ob das funktioniert. Es funktioniert. Sie wird sein, ob die Verwaltung das Erfahrungswissen ihrer scheidenden Generation rechtzeitig kodifiziert, bevor es endgültig in den Ruhestand geht. Wer das versäumt, hat 2031 ein hochmodernes Sprachmodell – aber kein Verwaltungsgedächtnis mehr, mit dem es sich speisen ließe.

Transkript

0:09 Christian Inzko, IT-Leiter des Landes Kärnten und auch in Doppelfunktion als CDO für die Digitalisierung verantwortlich. Das Land Kärnten hat eigene KI-Lösungen. Warum, wenn das Bundesrechenzentrum eh so viel anbietet? Wir waren ein bisschen früher mit der Strategie so weit, dass wir 2023 gesagt haben, wir führen einmal ein lokales KI-Modell ein. Warum lokal und warum nicht die arrivierten Modelle? Der Hauptgrund war einfach die Datenschutzthematik. Wenn wir ein System verwendet hätten, das in der Cloud läuft, wären schon zig Juristen aufgelaufen und hätten uns erklärt, dass das nicht funktionieren

0:49 kann. Und deswegen haben wir ein lokales LLM eingeführt, haben uns ein Jahr lang Zeit gelassen mit einer Testgruppe und haben dann dieses System 2024 auf die Mitarbeiterschaft losgelassen. Und wie gesagt, dieses lokale LLM wird von 3.800 Arbeitsplätzen circa von 1.300 Mitarbeitern täglich verwendet. Das heißt, das Ganze ist schon voll im KI-Betrieb. Das Ganze ist schon seit gut zwei Jahren jetzt im Vollbetrieb. Wir sind aber einen Schritt weitergegangen und haben jetzt das System auch mit Agentic AI verbunden. Aber wie gesagt, wohlgemerkt unser lokales System. Weil wenn wir automatisiert Daten von Bürgerinnen und

Vollständiges Transkript anzeigen

1:28 Bürgern verarbeiten wollen, dann ist es dort auch wiederum wichtig, dass wir das nicht zu ChatGPT oder Anthropic oder wo auch immer hin hochladen und dort die Analysen bekommen, sondern eben wiederum in unser lokales Modell, das wir selbst mittels der RAG-Methode mit individuellen Informationen aus dem Land Kärnten angereichert haben und eben von dort aus, wie gesagt, die Tasks erledigen lassen, die wir für unsere Agenten verwenden. Das heißt, wenn ich es jetzt richtig verstanden habe, das Ganze läuft schon seit zwei Jahren, dann ist es ... Das LLM für das Chatten der Mitarbeiter mit dem KI-Modell läuft seit zwei

2:07 Jahren. Der erste Agent läuft seit 1. Jänner 2026. Ist es dann schon einmal evaluiert worden, wie viel es euch bringt, wie viel Nutzen ihr daraus zieht? Beim Agenten haben wir ja, der KI-Agent, die Strategie ist ja klar: Wir wollen die Förderungen automatisieren. Das heißt, das Land Kärnten hat ungefähr 70.000 Förderungen im Jahr. Wenn man jetzt einmal alle Förderungen so grob hernimmt, dann ist das sehr viel Arbeit und wir sind jetzt einmal hergegangen, um zu schauen, ob man mit einem einfachen Förderungsprogramm, das ist nämlich die Raus-aus-Öl-Förderung, die ist ja normiert. Da schauen die Unterlagen immer gleich aus, die die Förderwerber hochladen müssen.

2:48 Die haben wir jetzt als erster mit einem Agenten versehen und seit 1. Jänner waren circa 200 solcher Anträge, die eigentlich vollautomatisch von der KI verarbeitet worden sind. Jetzt kommt ja mit dem Einführen von KI-Systemen auch ein bisschen Änderung an Prozessen. Sprich, die Mitarbeiter müssen anders arbeiten. Das ist in Unternehmen aller Couleur nicht immer ganz einfach. Was war denn für dich persönlich der Erfolgsfaktor, dass du sagst: „Ja, das funktioniert jetzt im Umgang mit den Mitarbeitern"? Na ja, das ist im Land Kärnten eine spannende Frage, weil die Skepsis war natürlich am Anfang sehr hoch und viele Mitarbeiter haben

3:29 sich eigentlich durch ihre Arbeitsweise definiert in den einzelnen Bereichen. Und das heißt, die Prozesse haben eine gewisse Komplexität. Das heißt, wir haben zuerst die Mitarbeiter auf die Seite ziehen müssen, indem wir ihnen erklärt haben, was es für einen Mehrwert bringt, wenn man mal den Prozess vereinfacht, weil nur die KI als Pflaster drüber zu kleben, das wäre zu wenig. Das heißt, wir haben bei den Prozessen angefangen und nachdem der Mitarbeiter gesehen hat, wie er seinen Arbeitsalltag noch einfacher absolvieren kann, war dann auch der Widerstand gegen solche Technologien relativ schnell weg

4:05 und der Mehrwert war dann klar ersichtlich, weil er einfach gesehen hat, diese lästigen Arbeiten, diese täglichen wiederkehrenden Prüfungen, die er jeden Tag zu zig Mal machen muss, die sind dann einfach weggefallen und die haben einfach seine Arbeit ungemein erleichtert. Mitarbeiter bleiben wir gleich dabei. In den nächsten Jahren gehen 40 % eurer Bediensteten in Pension. Circa ja, 38 bis 40 %. Da wandert nicht nur viel Manpower ab, da wandert ja auch ganz viel Wissen ab, weil wenn ich in Pension gehe, bin ich meistens ein langgedienter Mitarbeiter. Gibt es in dem Bereich von euch auch Programme, dieses Wissen zu konservieren und

4:40 vielleicht über die KI dann wieder verfügbar zu machen? Das ist ein ganz wichtiger Punkt. An dem arbeiten wir eigentlich tatsächlich intensiv, dass wir schauen, dass dieses Wissen der Mitarbeiter textuell einmal abgebildet wird, damit wir es dann in die KI reinbringen, dass dann die nachfolgende Mitarbeiterschaft, wenn sie dann Fragen haben, einmal zuerst die KI fragt: „Okay, wie kann ich den gegenständlichen Fall jetzt lösen?" Was sie früher halt eben mit älteren Kollegen gemacht hätten. Und so gesehen ist das ein ganz wichtiger Punkt, weil der Abfluss des Wissens ist das eigentliche Problem,

5:15 was wir natürlich durch diesen demografischen Wechsel jetzt haben. Das heißt, ich kann dann statt den älteren Kollegen zu fragen, euer internes LLM fragen. Genau. Also im Personalumfeld machen wir das schon konkret. Das heißt, die Idee ist aus der Personalabteilung gekommen, dass man sagt, okay, wichtige Fragen, die die Personalabteilung eigentlich vom ganzen Haus immer wieder bekommt, die haben wir als erster in unserem Chatbot abgebildet, damit die Mitarbeiter fragen können: „Okay, ich möchte auf ein Servetical gehen. Kann ich das noch? Wie viel früher muss ich das beantragen?" Und so weiter.

5:45 Also das sind schon zum Teil auch recht komplexe Fragen und die sind dann halt in dem LLM abgebildet. Fühlst du dich oder fühlt ihr euch in Kärnten als Vorbild auch für andere Bundesländer, so wie ihr es gelöst habt? Oder was gibst du an, wenn du mit Vertretern anderer Bundesländer sprichst, weiter? Was empfiehlst du? Wir waren da schon relativ früh. Also im Vergleich zu den anderen Bundesländern, die jetzt natürlich alle aufgeholt haben und einen ähnlichen Status quo haben wie Kärnten, waren wir vielleicht das eine oder das andere Jahr schneller. Es war einfach ein strategischer Zug, den wir gemacht haben und ist auch

6:19 wahrscheinlich dem geschuldet, dass ich selber noch nicht so lange im Amt bin. Also ich habe das vor drei Jahren übernommen und komme aus der Privatwirtschaft. Der Martin Zelgrad hat es eh gesagt. Also ich war ja stark in der Industriedigitalisierung mittels KI beschäftigt und deswegen habe ich da schon einen anderen Zugang gehabt als meine anderen Kollegen in den Ländern, die da vielleicht ein bisschen mehr abgewartet haben und in Kärnten sind wir ein bisschen einen progressiveren Ansatz gefahren.

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