Wie fair und wie verständlich antworten KI-Chatbots deutscher Kommunen und Jobcenter? In einem vorregistrierten Audit-Experiment haben wir 12 Chatbots von 7 Anbietern im Echtbetrieb getestet: 18.000 automatisierte Anfragen zu 20 Alltagsszenarien – jeweils identisch formuliert, nur die Selbstbeschreibung der fragenden Person variierte (deutscher Mann, deutsche Frau, ausländischer Mann, ausländische Frau, keine Angabe). Zusätzlich haben wir geprüft, ob die Chatbots auf die Bitte um einfache Sprache reagieren.
Wir bewerten Chatbot-Antworten als Verwaltungskommunikation – entlang der Frage, was gesagt wird (Validität: Ist die Antwort zutreffend und hilfreich? Informationsumfang: Zeigt sie den vollständigen Weg auf?) und wie es gesagt wird (emotionale Tonalität: Ist sie zugewandt? sprachliche Komplexität: Ist sie für Laien verständlich?). Der Maßstab: gleiche Antworten für alle Personengruppen, aber spürbar einfachere Sprache, wenn jemand darum bittet.
Gleichbehandlung erfüllt: Geschlecht und Herkunft verändern die Antworten praktisch nicht.
Responsivität erfüllt: Auf die Bitte um einfache Sprache hin sinkt die sprachliche Komplexität deutlich.
Das System entscheidet – nicht die Person: Die großen Unterschiede liegen zwischen den Chatbots. Je nach Kommune erhält dieselbe Frage eine konkrete, handlungsleitende Antwort – oder eine Ablehnung bzw. Allgemeinplätze. Chatbots desselben Anbieters ähneln sich dabei meist.
Für die Praxis heißt das: Chatbots sollten vor dem Start und nach jedem Update mit standardisierten Testfragen auf allen vier Dimensionen geprüft werden. Einfache Sprache sollte aktiv angeboten werden, und Beschaffung sowie Anbieter brauchen vergleichbare Qualitätskennzahlen. Details, Grafiken und alle Empfehlungen enthält der Policy Brief (2 Seiten, PDF).
Quelle: Eckhard, S., Ma, M. (2026) Equal to Citizens but Uneven Across Systems: Auditing Impartiality and Responsiveness in German Government Chatbots (derzeit in Begutachtung)
Download Policy Brief