LONDON (IT BOLTWISE) – Öffentliche Stellen melden einen massiven Sprung bei Anträgen und Beschwerden, der laut Datensichtung zeitlich mit der Verbreitung von ChatGPT-ähnlichen KI-Tools zusammenfällt. Für das Vereinigte Königreich steigen Beschwerden beim Housing Ombudsman von 2.600 (2022) auf knapp 7.000 im letzten Jahr. Auch in den USA vervielfachen sich Beschwerden beim CFPB. Gleichzeitig zeigt die Analyse: Viele Eingaben stammen von realen Antragstellern, deren Aufwand durch KI stark sinkt.
Die Debatte um KI im öffentlichen Sektor bekommt eine neue Schlagseite: Nicht nur Chatbots beantworten Fragen, sondern KI-Agenten helfen inzwischen dabei, Formulare zu füllen, Schreiben zu formulieren und Beschwerden rechtzeitig einzureichen. Dadurch verändern sich die Eingabemengen in Verwaltung, Justiz und Beschwerdestellen spürbar. Eine im Kontext „agentic flooding“ eingeordnete Auswertung beobachtet seit der breiten Diffusion von KI-Assistenzfunktionen eine Entwicklung, bei der Anträge und andere Eingaben in mehreren Ländern deutlich schneller wachsen als noch vor 2022.
Konkrete Zahlen machen das Ausmaß greifbar. Für das Vereinigte Königreich steigt die Zahl der Beschwerden an den Housing Ombudsman von 2.600 im Jahr 2022 auf „just over 7,000“ im letzten Jahr. In den USA berichtet die Auswertung eine etwa fünffache Zunahme von Beschwerden beim Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) über denselben Zeitraum. Vergleichbare Sprünge sieht die Sichtung außerdem in brasilianischen gerichtlichen Eingaben sowie bei deutschen parlamentarischen Petitionen. Wichtig bleibt dabei die Methodik: Die Analyse sagt nicht pauschal, KI habe die Zunahme als direkte Ursache ausgelöst, aber das beobachtete Muster folgt in vielen der 84 untersuchten Fälle einer ähnlichen Dramaturgie – zunächst flach, dann ab 2022 mit zunehmender Geschwindigkeit.
Im Zentrum steht dabei eine Unterscheidung, die in der Praxis darüber entscheidet, ob Verwaltungen vor allem „Spam“ bekämpfen oder Prozesse grundsätzlich umgestalten müssen. Die Auswertung beschreibt zwar auch Fälle mit klar adversarialem Charakter, also Eingaben, die erkennbar auf Ausnutzung oder Störung abzielen. Gleichzeitig deuten die meisten neuen Einreichungen nicht auf automatisierte Spielereien hin, sondern auf legitime Antragsteller, die ihre Rechte tatsächlich geltend machen. Der Hintergrund: Was in der Politik- und Verwaltungswelt häufig als „administrative burden“ bezeichnet wird, kann bislang verhindern, dass Ansprüche überhaupt in der richtigen Form und zum richtigen Zeitpunkt eingereicht werden. Wenn KI den Aufwand senkt, sinkt die Eintrittshürde – und damit steigt die Zahl der Anträge, die inhaltlich begründet sind.
Die Studie ordnet „agentic flooding“ als breiteres Muster ein, das über einzelne Fachbereiche hinausreicht. Genauer betrachtet wurden 84 Fälle potenzieller Flutung in 11 Jurisdiktionen. Die betroffenen Dienste reichen von Welfare-Anträgen bis zu offiziellen juristischen Berufungen. Der gemeinsame Nenner: Sie besitzen Online-Schnittstellen, auf die ein KI-Assistent oder ein agentisch arbeitendes System zugreifen kann, um Text in passende Formulare zu überführen, Nachweise zu strukturieren oder Schreiben so zu verfassen, dass sie für den jeweiligen Prozess „formularfähig“ werden. Besonders relevant ist dabei, dass das Wachstum in den meisten Fällen nicht wieder abflaut – es gibt also aus der Sicht der Auswertung derzeit keine klaren Anzeichen, dass die Welle schon nach kurzer Zeit durchsickert und endet.
Technisch lässt sich die beobachtete Dynamik über typische Fähigkeiten großer Sprachmodelle und die immer niedrigere Hürde zur Nutzung erklären. In der Analyse wird das mit dem Timing der KI-Diffusion verknüpft: Wo früher das präzise Zusammenstellen von Kontext und das exakte Prompting nötig war, reicht nun oft schon „pasting or taking a photo of a letter“ mit einem KI-Tool, um in einem Schritt eine brauchbare Antwort- und Textgrundlage zu erhalten. Genau diese Einfachheit war auch in anderen digitalen Ökosystemen zu sehen: Bug-Bounty-Programme meldeten im vergangenen Jahr eine ähnliche Flut an Berichten niedriger Qualität, die von LLMs generiert wurden. Dort mussten Unternehmen dennoch prüfen, korrigieren und sortieren – selbst wenn die Berichte selten substanzielle Schwachstellen enthielten. Übertragen auf öffentliche Dienste entsteht ein ähnlicher Engpass: Wenn Eingaben fünfmal so häufig eintreffen, müssen sie unter Umständen mit unverändertem Budget dennoch auf Echtheit, Vollständigkeit und Zuständigkeit geprüft werden.
Für den Umgang mit der neuen Realität folgt daraus eine doppelte Strategie: Zum einen braucht es Mechanismen, die echte, berechtigte Anliegen nicht zusätzlich behindern, zum anderen müssen Systeme verhindern, dass adversarial erzeugte oder inhaltlich widersprüchliche Einreichungen die Bearbeitung verstopfen. Die Auswertung argumentiert außerdem, dass ein „Remake“ der sozialen Dienstleistungen für das KI-Zeitalter möglich ist, aber bisher kaum begonnen wurde. Dafür wäre entscheidend, wie der „gute“ Prozess konkret aussieht: Nicht nur Eingaben entgegennehmen, sondern die Antragstellung so gestalten, dass KI-gesteuerte Unterstützung sich im Rahmen klar definierter Muster bewegt, etwa durch bessere Leitfragen, validierende Zwischenschritte oder eine stärker geführte Kommunikation. Der politische und operative Hebel liegt damit weniger im pauschalen Abschalten von KI-Assistenz, sondern im gezielten Design der Arbeitsabläufe – und in der Fähigkeit, KI-Hilfe als Produktivitätsfaktor zu nutzen, statt sie nur als Risiko zu betrachten.
Aus Branchensicht ist „agentic flooding“ damit auch ein Signal für die nächste Phase in der Plattformisierung staatlicher Services: Digitale Prozesse werden zu Schnittstellen, an denen Modelle nicht nur Informationen abrufen, sondern Handlungen vorbereiten und auslösen können. Für Unternehmen, die im Regierungs-Umfeld an Formularsystemen, Verifikationslogik, Dokumenten-Workflows oder Integrationen arbeiten, wächst entsprechend die Nachfrage nach Lösungen, die weniger auf grobes Raten setzen und stärker auf robuste Qualitätsprüfungen, nachvollziehbare Datenflüsse und belastbare Prüfketten. Ob der Effekt auf lange Sicht eher wie eine administrative „Überfüllung“ aussieht oder wie ein Übergang zu faireren, KI-gestützten Antragswegen, hängt nun davon ab, wie schnell öffentliche Stellen technische und organisatorische Schutz- sowie Qualitätsmechanismen nachziehen.
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