---
title: "Akzeptanz von KI und organisationale Rahmenbedingungen in der Sozialen Arbeit – Eine empirische Untersuchung aus der Perspektive von Berufseinsteiger:innen"
authors:
  - A.-L. Schönauer
year: 2025
type: journalArticle
doi: 10.1007/s12054-025-00783-3
url: "https://doi.org/10.1007/s12054-025-00783-3"
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.92
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - KI_Sonstige
  - Soziale_Arbeit
human_decision: Include
human_categories:
  - AI_Literacies
  - Generative_KI
  - KI_Sonstige
  - Soziale_Arbeit
agreement: agree
---

# Akzeptanz von KI und organisationale Rahmenbedingungen in der Sozialen Arbeit – Eine empirische Untersuchung aus der Perspektive von Berufseinsteiger:innen

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, Generative_KI, KI_Sonstige, Soziale_Arbeit, Bias_Ungleichheit, Gender, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 92 |
| Correctness | 98 |
| Category Validation | 88 |
| **Overall Confidence** | **92** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.92)
**Human:** Include

## Key Concepts

- [[AI Literacy in Social Work]]
- [[Algorithmic Fairness in Social Services]]

## Wissensdokument

# Akzeptanz von KI und organisationale Rahmenbedingungen in der Sozialen Arbeit. Eine empirische Untersuchung aus der Perspektive von Berufseinsteiger:innen

## Kernbefund

Während digitale Technologien im administrativen Bereich positiv bewertet werden, zeigt sich bei KI eine kritischere Haltung: Nicht einmal ein Drittel der Befragten bewerten KI-Einsatz positiv. Die Akzeptanz hängt stark von digitalen Kompetenzen und praktischen Erfahrungen ab, wobei hauptsächlich Bedenken bezüglich Datenschutz und der Unersetzbarkeit menschlicher Empathie bestehen.

## Forschungsfrage

Wie bewerten Fachkräfte der Sozialen Arbeit (insbesondere Berufseinsteiger:innen) den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und welche organisationalen Rahmenbedingungen beeinflussen deren Akzeptanz und Nutzung?

## Methodik

Empirisch, quantitativ; Fragebogenerhebung (n=68) unter Sozialarbeiter:innen im Anerkennungsjahr im Februar 2024 an der Hochschule Emden/Leer, ergänzt durch inhaltsanalytische Auswertung offener Fragen
**Datenbasis:** n=68 Befragte (79% weiblich, Durchschnittsalter 26 Jahre, tätig in Jugendhilfe/Hilfe zur Erziehung 43%, Behinderten-/Eingliederungshilfe 16%, Suchtberatung/Sozialpsychiatrie 10%)

## Hauptargumente

- Je näher eine Technologie der direkten Interaktions- und Beziehungsarbeit mit Klient:innen kommt, desto kritischer wird sie bewertet – während administrative Anwendungen akzeptiert werden, entstehen Vorbehalte bei Einsätzen in der Klient:innenarbeit.
- Zwischen Technikeinsatz, Technikakzeptanz und digitalen Kompetenzen besteht ein positiver Wechselverhältnis: Fehlende praktische Erfahrung mit KI im Feld der Sozialen Arbeit führt zu Wissenslücken und weniger Akzeptanz, nicht umgekehrt.
- Organisationale Rahmenbedingungen sind entscheidend für KI-Akzeptanz: Fort- und Weiterbildungsangebote sind ausbaufähig (nur 17% berichten von regelmäßigen Schulungen), und es braucht partizipative Technikgestaltung unter Einbindung von Fachkräften und Klient:innen statt Top-down-Implementierung.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Zentrale Fokussierung auf digitale Kompetenzen und KI-Kompetenzfelder: 'Mandl und Dreisiebner unterscheiden für Künstliche Intelligenz die vier Kompetenzfelder Programmierung, Data Literacy, Machine Learning und KI-Ethik' sowie 'die Akzeptanz von KI und digitalen Technologien hängt von den digitalen Kompetenzen und den Erfahrungen der Fachkräfte beim Einsatz digitaler Technologien im beruflichen Kontext ab'

### Evidenz 2

Explizite Behandlung von Large Language Models: 'LLMs wie ChatGPT, Gemini, Llama oder Copilot sind zunehmend dazu in der Lage auch komplexere Interaktionen durchzuführen'

### Evidenz 3

Breitere KI-Thematisierung algorithmischer Entscheidungssysteme: 'Ethische Dimensionen des Einsatzes von algorithmenbasierten Entscheidungen und Scoring in pädagogischen und sozialpolitischen Kontexten' (Kutscher 2021)

### Evidenz 4

Kernfokus auf Soziale Arbeit als Praxisfeld und Berufsgruppe: 'eine empirische quantitative Erhebung unter Berufseinsteiger:innen der Sozialen Arbeit betrachten, wie sie den Einsatz von KI in der Sozialen Arbeit bewerten' sowie differenzierte Analyse der Tätigkeitsbereiche (Jugendhilfe, Behindertenhilfe, Beratung)

### Evidenz 5

Thematisierung von Benachteiligung und strukturellen Unterschieden: 'Mögliche Diskriminierung durch algorithmische Entscheidungssysteme' (Kolleck & Orwat 2020) sowie Befund zu 38% überforderten Kolleg:innen und ungleiche Kompetenzenverteilung

### Evidenz 6

Genderausgewogene Stichprobenbeschreibung (79% weiblich) und implizit genderrelevante Reflexionen zu Care-Arbeit und Beziehungsarbeit als weiblich kodierte Tätigkeitsfelder, sowie gendersensible Sprache mit Geschlechterinklusion (Fachkräfte, Berufseinsteiger:innen)

### Evidenz 7

Berücksichtigung unterschiedlicher Arbeitsfelder und Zielgruppen (Jugendhilfe, Behindertenhilfe, Suchtberatung, Sozialpsychiatrie) sowie Heterogenität der Fachkräfte in Alter und Geschlecht, mit Aufmerksamkeit für unterschiedliche Kompetenzniveaus

### Evidenz 8

Reflexion von fairnessrelevanten Aspekten bei algorithmischen Systemen in der Sozialen Arbeit: 'ethische Bedenken beim Einsatz von KI' sowie Forderung nach 'Minimierung von Risiken' und partizipative Gestaltung: 'Technik an die Praxis anpassen muss' statt umgekehrt

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Hochgradig relevant für die Schnittstelle KI und Soziale Arbeit: Das Paper adressiert empirisch-fundiert die zentrale Frage, wie ein Berufsfeld mit KI-Technologien umgeht, welche Kompetenzen und organisationalen Bedingungen notwendig sind, und reflektiert dabei auch genderaspekte und Fragen von Fairness und Ungleichheit.

**Unique Contribution:** Das Paper bietet eine seltene empirische Perspektive von Berufseinsteiger:innen (statt nur Expert:innen oder Führungskräften) auf KI-Akzeptanz in der Sozialen Arbeit und verbindet dabei personale Kompetenzen mit organisationalen Rahmenbedingungen in einem Erklärungsmodell.

**Limitations:** Limitierte Stichprobengröße (n=68) an einer einzelnen Hochschule ohne Kontrollgruppe; fehlende longitudinale Daten zur Kausalität des postulierten Wechselverhältnisses; keine Integration von Klient:innenperspektiven; begrenzte theoretische Tiefe zur Geschlechterdimension trotz Erwähnung des hohen Frauenanteils.

**Target Group:** Sozialarbeitende und Berufseinsteiger:innen, Organisationsleitungen und Führungskräfte in der Sozialwirtschaft, KI-Entwickler:innen und Designer:innen von Sozialsoftware, Hochschullehrende in Sozialer Arbeit und verwandten Disziplinen, Policymaker im Sozial- und Digitalsektor

## Schlüsselreferenzen

- [[Kutscher_N_et_al_2020]] - Handbuch Soziale Arbeit und Digitalisierung
- [[Schein_E_H_Schein_P_2018]] - Organisationskultur und Leadership
- [[Mandl_T_Dreisiebner_S_2022]] - Ethische Kompetenzen für den digitalen Wandel
- [[Kolleck_A_Orwat_C_2020]] - Mögliche Diskriminierung durch algorithmische Entscheidungssysteme und maschinelles Lernen
- [[Kreidenweis_H_Wolff_D_2024]] - IT-Report für die Sozialwirtschaft 2024
- [[Seelmeyer_U_Kutscher_N_2021]] - Zum Digitalisierungsdiskurs in der Sozialen Arbeit
- [[Jones_C_R_Bergen_B_K_2024]] - People cannot distinguish GPT-4 from a human in a Turing test
- [[Kopp_R_Wienzek_T_2023]] - Der Kompass Digitalisierung. Eine soziotechnische Gestaltungshilfe
- [[Waag_P_2023]] - Rationalisierung durch Digitalisierung? Eine soziologische Perspektive auf den Einsatz digitaler Technologien in der Sozialen Arbeit
- [[Linnemann_G_A_Löhe_J_Rottkemper_B_2023]] - Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in der Sozialen Arbeit
