Gute Technik, kaum User: Wie Münchens KI-Tool erst scheiterte und dann die Verwaltung eroberte
Die Landeshauptstadt München betreibt mit MUCGPT ein eigenes generatives KI-Werkzeug für ihre Mitarbeitenden – entwickelt und betrieben vom Data & AI Center of Excellence im IT-Referat. Heute nutzen über 15.000 Beschäftigte das Tool aktiv. Doch der Weg dorthin war alles andere als geradlinig.
Dieser Vortrag ist ein offener und ehrlicher Erfahrungsbericht über die Tücken der KI-Einführung im öffentlichen Sektor. Er erzählt, wie wir als Team anfangs zu stark in technischer Perfektion feststeckten – und dabei die eigentlichen Nutzerinnen und Nutzer aus dem Blick verloren. Wir beleuchten den entscheidenden Wendepunkt: Die Abkehr vom reinen IT-Projekt hin zu einer nutzerzentrierten Produktentwicklung. Wir zeigen, wie wir mit einem stadtweiten Champion-Netzwerk, demokratischem Feature-Voting und gezielten Schulungsinhalten die Skepsis abbauen und die Akzeptanz rasant steigern konnten. Ein Pflicht-Vortrag für alle, die ein KI-Tool nicht nur bereitstellen, sondern nachhaltig in der Verwaltungskultur verankern wollen.
Ausgangslage: Die "Build it and they will come"-Falle
Als wir MUCGPT als internes, datenschutzkonformes GenAI-Tool an den Start brachten, waren wir als Tech-Team sehr stolz. Die Architektur stand, die Modelle waren leistungsfähig, der konforme Betrieb gewährleistet. Doch die Ernüchterung folgte bald: Trotz guter Technik und initialen Peaks blieben die langfristigen Nutzungszahlen hinter den Erwartungen zurück. Wir mussten schmerzhaft lernen, dass die reine Bereitstellung eines KI-Tools nicht alle Bedarfe befriedigte: Auf der einen Seite verloren wir User, die die Technik nicht verstanden. Auf der anderen Seite nutzen affinere Kolleg:innen externe Tools, weil diese wesentlich schneller Features ausrollen konnten.
Der Wendepunkt: Kultur vor Code
Anstatt sich aufs eine Feature-Development einzuschießen, zogen wir die Reißleine und änderten unseren Fokus radikal. Wir transformierten unsere Arbeitsweise:
Technisch bauten wir die Plattform um, um zu deutlich schnelleren, agileren Release-Zyklen wechseln zu können. Organisatorisch machten wir die echte Interaktion mit den Nutzerinnen und Nutzern zu unserer neuen Kernaufgabe. Begleitet von Change-Management-Experten und erfahrenen Trainern begannen wir, die Brücke zwischen Technologie und Verwaltungspraxis zu bauen.
Unsere Erfolgsfaktoren (Das neue Playbook):
In diesem Vortrag zeigen wir, welche konkreten Hebel unseren Turnaround von "kaum genutzt" zu "15.000+ aktiven Usern" ermöglicht haben:
Das Champion-Netzwerk: Wie wir gezielt KI-Multiplikatoren aus den verschiedensten Fachreferaten rekrutierten und ausbildeten, um KI-Wissen dezentral in die Breite der Verwaltung zu bringen
Demokratisierung der Roadmap (Feature-Voting): Wie wir unsere Community aktiv in die Produktentwicklung von MUCGPT einbinden. Anstatt im Elfenbeinturm zu entscheiden, lassen wir die Nutzer abstimmen, welche Funktionen den größten Mehrwert für ihren Arbeitsalltag bieten.
Befähigung durch Schulung: Der Aufbau von zielgruppengerechten Schulungsformaten, die Ängste nehmen, ethische Leitplanken setzen und konkrete Use-Cases vermitteln.
Transparente Kommunikation: Eine interne Kommunikationsstrategie, die Mitarbeitende abholt, Frustrationen ernst nimmt und Erfolgsgeschichten sichtbar macht.
Was die Zuhörerinnen und Zuhörer mitnehmen:
Technik ist die halbe Miete: Warum ein reiner IT-Fokus bei der KI-Einführung unweigerlich zum Scheitern führt und wie man entscheidend gegensteuert.
Skalierung durch Communities: Praktischer Blueprint für den Aufbau eines Champion-Netzwerks in einer großen öffentlichen Verwaltung.
Nutzerzentrierte Entwicklung: Welche Rolle Feature-Voting und aktives Community-Management für die Produktakzeptanz spielen.
Nachhaltiger Change: Wie gezielte Schulungen und interne Kommunikation die Adoption-Rates von KI-Werkzeugen langfristig steigern.
Fabian Reinold ist Teamleiter für KI-Entwicklung & Services im IT-Referat der Landeshauptstadt München.
Bereits seit knapp zehn Jahren treibt er die Digitalisierung der Stadtverwaltung in verschiedenen technischen Rollen voran – vom Innovationsmanagement über die Tätigkeit als Machine Learning Engineer bis hin zur aktuellen Teamleitung.
Mit einem Master in IT-Sicherheit (Hochschule München) bringt er die optimale Expertise mit, um den Spagat zwischen moderner generativer KI und den strengen Datenschutzanforderungen des öffentlichen Sektors zu meistern.
Gemeinsam mit seinem Team baut er das auf Open Source basierende souveräne KI-Ökosystem der Stadt München auf, um Verwaltungsprozesse zu optimieren und neue digitale Services für die Bürgerinnen und Bürger bereitzustellen.
Michael entwickelt KI-Systeme für die Landeshauptstadt München. Im Team für KI-Entwicklung und -Services (KIES) arbeitet er an der kontinuierlichen Optimierung des zentralen KI-Stacks sowie an vielfältigen Eigenentwicklungen. Dazu gehören unter anderem die KI-gestützte Suche nach städtischen Dienstleistungen für die Bürgerinnen und Bürger sowie die intelligente Recherche im Ratsinformationssystem.
Zudem ist er maßgeblich an der Entwicklung von MUCGPT beteiligt, dem zentralen städtischen KI-Tool, das den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern zur Verfügung steht.
Dass er an der Uni bereits an Sprachmodellen für Proteinfaltungen geforscht hat, hilft ihm heute bei der Entwicklung städtischer KI-Tools