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Die Datenlandschaft in Deutschland ist stark föderal fragmentiert. Über 11.000 Kommunen und Landkreise verwalten ihre Daten unabhängig voneinander – oft in proprietären Ratsinformationssystemen, auf uneinheitlichen und wenig gepflegten Webseiten oder so versteckt, das Daten nur für Hartnäckige auffindbar sind. Ein überregionaler, einheitlich genutzter Datenstandard existiert in der Praxis nicht. Für gemeinwohlorientierte Initiativen, die diese Informationen für ihre Anliegen brauchen, um sie z.B. aufbereitet der Öffentlichkeit bereitzustellen, bedeutet dies einen enormen manuellen Aufwand, der mit kleinen Teams und wenig Ressourcen kaum zu bewältigen ist. Dabei geht es nicht um Komfort – fehlende Datenzugänge sind ein demokratisches Problem.
Beim Demokratie-Wegweiser wollen wir genau diese Frage beantworten: Wer ist für dich gewählt? Wir bauen eine Karte, auf der jeder sehen kann, wer sie oder ihn politisch vertritt, vom Stadtrat bis zum Europaparlament. Klingt simpel. Ist es nicht. Denn dafür braucht es Daten – und die sind ein Problem. Darüber hatten wir in diesem früheren Blogbeitrag schon ausführlicher berichtet.
Beim Demokratie-Wegweiser lösen wir dieses Problem pragmatisch. Wir warten auf eine politische Lösung – aber wir überbrücken die Wartezeit mit Tools und künstlicher Intelligenz. Wir bauen temporäre Lösungen, digitale „Pflaster“, die für uns Daten der öffentlichen Hand verfügbar machen.
Dabei zeigt sich in der täglichen Praxis ein wesentlicher Aspekt von Large Language Models (LLMs): LLMs sind keine tiefen Denker – aber sie haben verdammt viel Geduld für stupide Routinearbeit. Das nutzen wir: mit Skripten und Browser-Plugins, die Daten direkt übernehmen, mit Wenn-Dann-Workflows, die Tools verketten, und mit Agenten, die unstrukturierte Quellen selbstständig durchsuchen. Das Ergebnis: Ein kleines Team schafft Datenmengen, für die sonst ein Vielfaches an Leuten und Ressourcen gebraucht würde. Diese Kapazitäten können von der Datenbeschaffung zur Qualitätskontrolle verschoben werden. Insgesamt verschwinden ganz einfach die technische Hürden, die zivilgesellschaftliche Initiativen zuvor oft blockiert haben. Wir können mehr Qualität und bessere inhaltliche Arbeit machen.
Das funktioniert. Aber es kaschiert das eigentliche Problem: Die Nutzung von Sprachmodellen zur Überwindung von Zugangs- und Formatbarrieren ist eine funktionierende Brücke für den Status quo, sie macht das Fehlen verbindlicher Vorgaben jedoch nur umso deutlicher.
Dabei dreht KI ein altes Argument der Verwaltungsseite um. Lange war die Angst vor Kontrollverlust das Hauptargument gegen offene Daten: Wer Daten freigibt, verliert die Kontrolle darüber, was damit passiert. Heute stimmt das Gegenteil. Wer Daten versteckt, macht sie nicht unsichtbar – er macht sie zum Ziel. KI-Agenten finden, was nicht strukturiert zugänglich ist, und zwar unkontrolliert. Ein offener Standard wäre kein Kontrollverlust, sondern das einzige Mittel, das noch Kontrolle ermöglicht: Man bestimmt den Zugangspunkt, statt dass andere ihn sich suchen.
Das Pflaster hält. Aber Pflaster sind keine Architektur. Solange verbindliche Standards fehlen, werden KI-Agenten die Lücken füllen – ob Verwaltungen das wollen oder nicht.
Diese Inhalte waren zuerst ein Talk bei der re:publica 2026. Den ganzen Talk könnt Ihr hier im Video der re:publica nachschauen. Mehr Informationen zum Demokratie Wegweiser findet Ihr auf der Website demokratie-wegweiser.de.
Demokratie Wegweiser klas@demokratie-wegweiser.de