Warum New Public Management und Digitalisierung an ihre Grenzen stoßen

Seit mehr als drei Jahrzehnten wird der Staat kontinuierlich modernisiert. Mit dem New Public Management wurden betriebswirtschaftliche Instrumente wie Zielvereinbarungen, Controlling, Kennzahlen und die Doppik eingeführt. Die Verwaltung sollte effizienter, transparenter und leistungsorientierter werden. Später folgte die Digitalisierung. Prozesse wurden elektronisch, Register vernetzt und Verwaltungsleistungen online bereitgestellt. Heute verspricht künstliche Intelligenz eine weitere Steigerung staatlicher Leistungsfähigkeit.

Diese Entwicklungen waren notwendig und haben den Staat zweifellos verbessert. Dennoch entsteht ein bemerkenswertes Paradox:

Obwohl der Staat heute über mehr Daten, leistungsfähigere IT-Systeme und bessere Analysewerkzeuge verfügt als je zuvor, scheint seine Fähigkeit, komplexe gesellschaftliche Probleme zu steuern, nicht im gleichen Maße gewachsen zu sein.

Woran liegt das? Die Antwort könnte darin liegen, dass wir den Staat in den vergangenen Jahrzehnten vor allem effizienter gemacht haben – nicht jedoch intelligenter.

Das New Public Management hat die Steuerung öffentlicher Ressourcen verbessert. Digitalisierung hat die Verarbeitung von Informationen beschleunigt. Beide Entwicklungen folgen jedoch einer ähnlichen Logik: Sie optimieren bestehende Prozesse. Sie beantworten aber nicht die grundlegende Frage, wie der Staat unter den Bedingungen zunehmender gesellschaftlicher Komplexität überhaupt zu belastbarem Wissen gelangt.

Optimale politische Entscheidungen entstehen nicht aus Daten, sie entstehen aus dem Verständnis von Zusammenhängen.

Ob Energiewende, Migration, Wohnungsbau, Bildung, Gesundheit oder Klimaanpassung – politische Entscheidungen wirken heute gleichzeitig auf zahlreiche gesellschaftliche Bereiche. Maßnahmen erzeugen Wechselwirkungen, Zielkonflikte und langfristige Folgen, die sich nur schwer innerhalb einzelner Ressorts oder Verwaltungsbereiche erfassen lassen.

Gleichzeitig entstehen die hierfür notwendigen Informationen in einer Vielzahl von Behörden, Fachverfahren und Registern. Sie werden unterschiedlich beschrieben, unterschiedlich bewertet und häufig unabhängig voneinander verarbeitet. Digitalisierung macht diese Informationen zwar schneller verfügbar. Sie schafft daraus jedoch noch kein gemeinsames Verständnis der staatlichen Wirklichkeit.

Auch künstliche Intelligenz wird dieses Problem nicht automatisch lösen.

Sie kann Daten analysieren und Muster erkennen. Doch sie kann nur auf der Grundlage dessen arbeiten, was ihr zur Verfügung steht. Wenn Informationen fragmentiert bleiben, bleiben es auch die daraus gewonnenen Erkenntnisse.

Vielleicht liegt die eigentliche Herausforderung des 21. Jahrhunderts deshalb nicht mehr in der Digitalisierung des Staates. Vielleicht besteht sie vielmehr darin, staatliche Steuerung neu zu denken. Die entscheidende Frage lautet dann nicht mehr, wie Verwaltungsverfahren weiter digitalisiert oder Kennzahlensysteme verfeinert werden können. Die entscheidende Frage lautet vielmehr:

Wie kann der Staat Wissen über die Wirkungen seines Handelns aufbauen, kontinuierlich weiterentwickeln und für demokratische Entscheidungen nutzbar machen?

Die Einführung des Neuen Steuerungsmodells und der Doppik markierte einen Paradigmenwechsel der staatlichen Steuerung. Heute sprechen viele Anzeichen dafür, dass der Staat erneut an einem solchen Wendepunkt steht. Digitalisierung, künstliche Intelligenz und eine zunehmend vernetzte gesellschaftliche Wirklichkeit verändern die Anforderungen an politische Entscheidungen so grundlegend, dass auch die bisherige Steuerungslogik auf den Prüfstand gehört.

Darum soll es in den folgenden Beiträgen gehen. Nicht um die Digitalisierung einzelner Verwaltungsverfahren und auch nicht um neue Softwarelösungen. Sondern um die Frage, welches Betriebssystem ein demokratischer Staat im Zeitalter künstlicher Intelligenz benötigt, um auch künftig handlungs- und entscheidungsfähig zu bleiben.