KI im Ehrenamt: Zwischen Content-Realität und Entlastungs-Traum bei Verwaltungsaufgaben

digital verein(t) ist ein Projekt der Landesarbeitsgemeinschaft der Freiwilligenagenturen in Bayern (lagfa bayern e.V.) in Kooperation mit Deutschland sicher im Netz e.V. und wird gefördert durch das Bayerische Staatsministerium für Digitales. Ziel des Projekts ist, ehrenamtlich engagierten Menschen und Vereinen, die Chancen der Digitalisierung aufzuzeigen und ihnen zu souveränen Entscheidungen in Umgang mit der Digitalisierung zu verhelfen.  Die Auswertung der Umfrage erlaubt nicht nur Einblick in den aktuellen Stand der KI-Nutzung in  Vereinen, sondern bietet auch wertvolle Erkenntnisse dazu, auf was Organisationen wie die lagfa bayern bei eigenen Umfragen achten sollten.

Aktuelle Nutzung von KI im Vereinsalltag

Die Umfrage unter bayerischen Vereinen zeigt ein differenziertes Bild: Etwa ein Drittel (32%) der rund 220 Befragten nutzt aktiv KI-Technologien. Dabei kristallisiert sich die Öffentlichkeitsarbeit (24,5%) als Haupteinsatzgebiet heraus, gefolgt von der Kommunikation (14,4%). Verwaltungsaufgaben spielen hingegen bisher eine untergeordnete Rolle.

Besonders interessant: ChatGPT dominiert als Werkzeug der Wahl (91%). Die überwiegende Mehrheit der KI-Nutzenden setzt auf diese Anwendung, was darauf hindeutet, dass der Fokus aktuell auf der Generierung von Inhalten liegt.

Erwartungen vs. Realität

Ein spannender Kontrast zeigt sich zwischen aktueller Nutzung und eigentlichen Wünschen: Während KI bisher hauptsächlich in der Öffentlichkeitsarbeit zum Einsatz kommt, gibt es bei drei Viertel der Befragten (75%)  einen Anwendungswunsch im Verwaltungsbereich. Diese Diskrepanz deutet auf eine relevante Entwicklungsmöglichkeit hin.

Gespaltene Wahrnehmung

Die Einschätzung von KI zeigt eine interessante Polarisierung. Auf einer Skala von 0 („Hype“) bis 100 („Mehrwert“) liegt der Durchschnitt bei 47 – doch dieser Mittelwert täuscht. Die Verteilung zeigt zwei deutliche Gipfel, was auf eine Spaltung in der Wahrnehmung hindeutet. Dabei fällt auf: Wer KI bereits nutzt, sieht darin eher einen Mehrwert, während Nicht-Nutzende häufiger zum „Hype“-Urteil tendieren.

Chancen und Herausforderungen

Die Vorteile von KI sehen die Befragten vor allem in drei Bereichen: Zeitersparnis, Effizienzsteigerung und Professionalisierung. Interessanterweise treten diese Einschätzungen oft gemeinsam auf – wer einen dieser Vorteile wahrnimmt, sieht meist auch die anderen. Gering weniger wahrscheinlich ist es jedoch, dass die Befragten Transparenz als Chance hoch bewerten.

Bei den Herausforderungen herrscht größere Einigkeit zwischen Nutzenden und Nicht-Nutzenden: Mangelndes Know-how und Datenschutzbedenken werden eingängig als am zutreffendsten angegeben. Auch die Schwierigkeit, die passende KI-Anwendung zu finden, wird häufig genannt – wobei hier die Meinungen stärker auseinandergehen, denn eine größere Menge an Befragten gibt an, dies wiederum nicht als herausfordernd zu bewerten.

Learnings für künftige Umfragen

Die Durchführung und Auswertung der Umfrage lieferte wichtige Erkenntnisse für das Design von zukünftigen Erhebungen:

1. Klare Forschungsfragen definieren: Vor der Umfrage sollten präzise Forschungsfragen formuliert werden. Diese müssen nicht direkt den Umfragefragen entsprechen, sondern können durch die Kombination verschiedener Antworten beantwortet werden.
2. Einsatz von durchdachten Filterfragen: Zentrale Fragen sollten verpflichtend sein, und Filter müssen sicherstellen, dass Teilnehmende nur relevante Fragen sehen. Dies verbessert die Datenqualität.
3. Kontextgerechte Gestaltung: Die Umfrage muss auf die Zielgruppe und den Kontext zugeschnitten sein. Bei der Verknüpfung mit Events (z.B. eines Workshops) sollten verschiedene Versionen für unterschiedliche Teilnehmergruppen erwogen werden.
4. Reihenfolgeeffekte beachten: Die Anordnung der Fragen kann die Antworten beeinflussen. Offene Fragen sollten daher zum Beispiel vor ähnlichen Fragen mit vorgegebenen Optionen gestellt werden, um authentische und unverfälschte Antworten zu erhalten.
5. Antwortmöglichkeiten standardisieren: Wird nach Bewertungen oder Einschätzungen gefragt, ergibt es Sinn, einheitlich wissenschaftlich bewährte Methoden, wie z.B. die Likert-Skala zu verwenden, anstatt kreativ zu werden und das Rad neu zu erfinden.
6. Kontextinformationen erheben: Zusätzliche Angaben wie z.B. Kompetenzniveau oder organisatorische oder demografische Details ermöglichen eine differenziertere Analyse und Interpretation der Ergebnisse.

Fazit

Die Umfrage zeigt: KI wird im Ehrenamt eher wenig und hauptsächlich für Content-Erstellung genutzt, obwohl viele Organisationen sich einen Einsatz besonders im Verwaltungsbereich wünschen. Dies deutet darauf hin, dass Ehrenamtliche offen für sinnvolle KI-Anwendungen sind, die ihnen genau an den Stellen Arbeit abnehmen, wo Automatisierung einen echten Mehrwert bieten kann.

Wir hoffen, dass die Civic Data Lab Community die methodischen Learnings aus diesem Projekt nutzen kann, um die Qualität von künftigen eigenen Umfragen zu verbessern. Alle Ergebnisse und Visualisierungen findet Ihr hier auf der Website von digital verein(t).