Vollständiger Rahmen für KI in Behörden: Von Richtlinien bis zur Umsetzung (2026)

1. Politischer Kontext: Vom Aktionsplan zum Grundlagengesetz — drei Jahre bis zur Gesetzgebung

Der KI-Einführungspfad im taiwanischen öffentlichen Sektor durchläuft derzeit einen qualitativen Wandel — von „Ermutigung zum Ausprobieren" hin zu „gesetzlich verankerter Förderung". Diese Transformation wird von drei zentralen politischen Meilensteinen angetrieben:

1.1 Taiwans KI-Aktionsplan 2.0 (2023–2026)

Der Exekutiv-Yuan genehmigte 2023 den „KI-Aktionsplan 2.0 für Taiwan"^[1] — eine vierjährige nationale Strategie mit fünf Schwerpunkten: Talentoptimierung, Technologieentwicklung und Industrieförderung, Verbesserung des Geschäftsumfelds, Stärkung des internationalen Einflusses sowie Berücksichtigung sozialer und humanistischer Aspekte. Das Technologiebudget für 2025 (Haushaltsjahr 114) beträgt 15,748 Milliarden TWD — ein Anstieg von 29,9 % gegenüber dem Vorjahr — bei einer Ausführungsrate von 99,5 % im Jahr 2023^[4].

Für IT-Verantwortliche im öffentlichen Sektor bedeutet dies zweierlei: Erstens ist 2026 das letzte Jahr des Plans, und die Ministerien stehen unter Budgetverwendungsdruck, sodass mit einer Zunahme KI-bezogener Ausschreibungen zu rechnen ist. Zweitens ist die Ausrichtung des Folgeplans ab 2027 noch nicht festgelegt und die aktuelle Ressourcenverteilung könnte sich ändern — jetzt ist der ideale Zeitpunkt, um KI-Projekte voranzutreiben.

1.2 Referenzrichtlinien für generative KI (Oktober 2023)

Am 3. Oktober 2023 veröffentlichte der Exekutiv-Yuan die „Referenzrichtlinien für die Nutzung generativer KI durch den Exekutiv-Yuan und nachgeordnete Behörden"^[2] mit insgesamt 10 Artikeln, die einen Risikomanagement-Rahmen für die Nutzung generativer KI durch Beamte bereitstellen. Die Kernregelungen umfassen:

• Vertrauliche Daten, personenbezogene Daten oder unveröffentlichte Informationen dürfen nicht in generative KI-Tools eingegeben werden
• KI-generierte Inhalte müssen vor der dienstlichen Verwendung einer manuellen Überprüfung unterzogen werden
• Jede Behörde soll Nutzungsrichtlinien und Schulungsmechanismen etablieren
• Die Nutzung soll im Rahmen kontrollierbarer Risiken aktiv erprobt werden; ein generelles Verbot ist nicht angemessen

Die Bedeutung dieser Richtlinien liegt darin, dass sie einen „Erlaubnisraum" für die KI-Nutzung im öffentlichen Sektor geschaffen haben — zuvor hatten die meisten Behörden eine konservative Haltung gegenüber KI eingenommen, aus Sorge über fehlende Regelungen. Die Veröffentlichung der Referenzrichtlinien war im Wesentlichen das Signal des Exekutiv-Yuan an den gesamten öffentlichen Dienst: „Sie können jetzt beginnen, KI auszuprobieren."

1.3 Grundlagengesetz zur Künstlichen Intelligenz (Dezember 2025 verabschiedet)

Von noch größerer Bedeutung ist, dass der Legislativ-Yuan am 23. Dezember 2025 das „Grundlagengesetz zur Künstlichen Intelligenz" in dritter Lesung verabschiedete^[3]. Dieses Gesetz mit 20 Artikeln hebt die KI-Governance von der Ebene administrativer Richtlinien auf die Gesetzesebene:

Zentrale Aufsichtsbehörde: Der Nationale Wissenschafts- und Technologierat (NSTC) wird als zentrale Aufsichtsbehörde festgelegt, Kreis- und Stadtverwaltungen als lokale Aufsichtsbehörden.

Sieben Governance-Grundsätze: Nachhaltige Entwicklung und Gemeinwohl, menschliche Autonomie, Datenschutz und Daten-Governance, IT-Sicherheit und Schutz, Transparenz und Erklärbarkeit, Fairness und Nichtdiskriminierung, Rechenschaftspflicht.

Nationaler KI-Strategieausschuss: Unter Vorsitz des Premierministers, mit Vertretern aus Wissenschaft, Wirtschaft, Behördenleitern und lokalen Regierungschefs.

Pflichten der Regierung: Bereitstellung ausreichender Haushaltsmittel, Einrichtung regulatorischer Sandboxes, Förderung des Talenteaustauschs, Schutz der Arbeitnehmerrechte und berufliche Umschulung.

Für den öffentlichen Sektor sendet die Verabschiedung des Grundlagengesetzes ein klares Signal: Die Regierung „ermutigt" nicht nur die KI-Einführung, sondern verankert sie als nationale Pflicht im Gesetz. IT-Verantwortliche der einzelnen Behörden sollten die KI-Einführung in ihre jährlichen Prioritäten aufnehmen und sie nicht mehr nur als experimentelles Vorhaben betrachten.

2. Internationaler Vergleich: Taiwans Position in der globalen KI-Landschaft der Regierungen

Um die Chancen und Herausforderungen der KI-Einführung im taiwanischen öffentlichen Sektor zu verstehen, ist ein Blick auf die internationale Vergleichsebene notwendig.

2.1 Europäische Union: Regulierung als Governance-Treiber

Der EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689) trat im August 2024 in Kraft und wird ab dem 2. August 2026 vollständig anwendbar sein^[7]. Für den öffentlichen Sektor ist besonders die Klassifizierung als „Hochrisiko-KI" relevant — alle KI-Systeme, die für die Bewertung der Berechtigung zu öffentlichen Leistungen, Kreditbewertung, biometrische Identifikation in der Strafverfolgung oder Einwanderungs- und Grenzkontrollen eingesetzt werden, gelten als Hochrisiko und unterliegen strengen Anforderungen an Transparenz, Sicherheit und menschliche Aufsicht.

Implikationen für Taiwan: Wenn Ihre Behörde mit EU-Bürgern interagiert (z. B. in den Bereichen Einwanderung oder internationaler Handel) oder KI-Systeme mit EU-Daten verwendet, sollten Sie die extraterritoriale Wirkung des EU AI Act beachten.

2.2 Südkorea: Pionier der KI-Gesetzgebung im asiatisch-pazifischen Raum

Südkorea verabschiedete im Januar 2025 das „KI-Rahmengesetz" (AI Framework Act) — das erste umfassende KI-Gesetz im asiatisch-pazifischen Raum, das am 22. Januar 2026 in Kraft trat^[12]. Noch bemerkenswerter ist Südkoreas Investitionsvolumen — das KI-Budget 2026 beträgt 10,1 Billionen KRW (ca. 6,7 Milliarden USD), das Dreifache der 3,3 Billionen KRW von 2025, mit dem Ziel einer KI-Adoptionsrate von 95 % im öffentlichen Sektor bis 2030.

2.3 Singapur: Vom Strategiepapier zur Umsetzung als Vorbild

Singapur veröffentlichte im Dezember 2023 die „National AI Strategy 2.0"^[11] mit 3 Systemen, 10 Treibern und 15 Maßnahmen, ergänzt durch einen KI-Adoptionsfonds in Höhe von 120 Millionen SGD. Singapurs einzigartiger Vorteil liegt darin, dass es gleichzeitig ein „Model AI Governance Framework" (Governance-Rahmenwerk) und „AI Verify" (Testinstrument) bereitstellt, was Behörden einen klaren Compliance-Pfad ermöglicht.

2.4 Taiwans Positionierung und Lücken

Im „Government AI Readiness Index" von Oxford Insights belegte Taiwan 2023 Platz 19 weltweit^[13] — eine insgesamt solide Leistung, die jedoch hinter Singapur (Top 7) und Südkorea (Top 5) zurückbleibt. Der Deloitte-Bericht „Government Trends 2025" enthüllt eine alarmierendere Zahl: Weltweit geben nur 1 % der Führungskräfte in Behörden an, dass mehr als 60 % der Beamten generative KI nutzen können, und das KI-Kompetenzniveau im öffentlichen Sektor liegt deutlich unter dem anderer Branchen^[9].

Taiwans Stärke liegt darin, dass es gleichzeitig über einen „rechtlichen Rahmen" (Grundlagengesetz zur Künstlichen Intelligenz), „politische Ressourcen" (Milliarden-Budget aus dem KI-Aktionsplan 2.0) und eine „technologische Basis" (TAIDE als souveränes Sprachmodell, KI-Anwendungsplattform des Ministeriums für Digitale Angelegenheiten) verfügt. Der Engpass liegt nicht bei den Ressourcen, sondern bei der Umsetzung — wie diese Ressourcen in konkrete KI-Fähigkeiten der einzelnen Behörden umgewandelt werden können.

3. Aktuelle KI-Situation im taiwanischen öffentlichen Sektor: Bisherige Ergebnisse und zentrale Engpässe

3.1 Errungenschaften des Ministeriums für Digitale Angelegenheiten

Das Ministerium für Digitale Angelegenheiten (moda) hat bei der Förderung von KI im öffentlichen Sektor eine erste Grundlage geschaffen^[5][6]:

Government AI Application Hub: Über 20 KI-Dienste der Regierung sind bereits online, darunter Steuer-Kundenservice, Kundenservice des Justiz-Yuan, Markenbildsuche, KI-gestützte Zolltarifklassifizierung und Lebensmittelsicherheits-Assistent in fünf Hauptkategorien^[6].

TAIWAN AI RAP-Plattform: Eine Hochleistungs-KI-Anwendungsentwicklungsplattform speziell für die Regierung, die sichere und kontrollierte Rechenleistung und Modellressourcen bereitstellt.

TryAI-Plattform: Eine KI-Anwendungs-Sandbox der Regierung, die über 10 kommerzielle und Open-Source-Large-Language-Models integriert und es Behörden ermöglicht, KI in einer kontrollierten Umgebung zu erproben.

AI Bot Marketplace: Über 20 wiederverwendbare KI-Bots, die von Behörden direkt übernommen werden können, um redundante Entwicklungskosten zu senken.

Nationale CIO-Konferenz 2025: Im November 2025 vom Ministerium für Digitale Angelegenheiten veranstaltet. Rund 200 IT-Verantwortliche aus Ministerien und Kommunalverwaltungen nahmen teil. Es wurden praktische KI-Anwendungsergebnisse der Regierung vorgestellt, und 12 Anbieter demonstrierten KI-Produkte in den drei Kategorien Dokumentenverarbeitung, Fachanwendungen und intelligenter Kundenservice^[5].

3.2 Vier zentrale Engpässe

Zwischen den politischen Ressourcen und den tatsächlichen KI-Fähigkeiten der einzelnen Behörden besteht jedoch nach wie vor eine erhebliche Lücke:

Engpass 1: Gravierender KI-Fachkräftemangel — Das KI-Fachpersonal im öffentlichen Dienst liegt weit unter dem Niveau der Privatwirtschaft. Laut einer HBR-Umfrage befinden sich bereits 39,1 % der Unternehmen in der „skalierten Produktion" von KI, doch die Verbreitung in Behörden liegt weit unter diesem Niveau^[14]. Die IT-Mitarbeiter der meisten Behörden sind primär mit der Systemwartung befasst und verfügen nicht über die Fähigkeit zur KI-Projektplanung und -verwaltung.

Engpass 2: Strukturelle Einschränkungen des Vergaberechts — Das taiwanische Vergabegesetz ist mit seinen Ausschreibungs-, Prüfungs- und Zuschlagsverfahren auf klar spezifizierte Hardware oder Softwarelizenzen ausgelegt. Die Besonderheiten von KI-Projekten (iterative Entwicklung, unsichere Ergebnisse, kontinuierliche Optimierung) stehen in grundsätzlichem Widerspruch zur traditionellen Logik von „feste Spezifikation + niedrigstes Gebot". Darüber hinaus dürfen gemäß Artikel 34 des Vergabegesetzes (Vertraulichkeit von Ausschreibungsunterlagen) Beamte unveröffentlichte Ausschreibungsdokumente nicht in KI-Tools eingeben — dies schränkt den KI-Einsatz im Beschaffungsprozess selbst ein^[2].

Engpass 3: IT-Sicherheitsbedenken erzeugen eine konservative Kultur — Der öffentliche Sektor verarbeitet Daten, die hochsensible Informationen wie Personendaten, Steuerdaten, Meldedaten und Krankenversicherungsdaten umfassen. Ohne klare KI-spezifische IT-Sicherheitsbewertungsstandards wählen die meisten Behörden die konservative Strategie „Wer nichts tut, macht keine Fehler".

Engpass 4: Schwierigkeiten bei der behördenübergreifenden Integration — Die IT-Systeme der taiwanischen Regierung wurden über lange Zeit von jeder Behörde eigenständig aufgebaut, was zu zahlreichen Datensilos führte. Der Wert von KI entsteht häufig durch systemübergreifende Datenintegration, doch die aktuelle Architektur macht den behördenübergreifenden Datenaustausch äußerst schwierig.

4. Praxisrahmen: Der Fünf-Phasen-Pfad zur KI-Einführung in Behörden

Basierend auf internationalen Best Practices und den besonderen Bedingungen des taiwanischen öffentlichen Sektors empfehlen wir den folgenden fünfphasigen Einführungspfad:

Phase 1: Bedarfsanalyse und Identifikation von Anwendungsfällen (1–2 Monate)

Der erste Schritt bei der KI-Einführung besteht nicht darin, „Technologie auszuwählen", sondern „Schmerzpunkte zu finden". Wir empfehlen den Behörden, Anwendungsfälle anhand der folgenden drei Dimensionen zu filtern:

Quantifizierbare Auswirkungen: Welche Geschäftsprozesse erfordern den größten Personalaufwand? Beispielsweise Dokumentenverarbeitung, Klassifizierung von Bürgereingaben, Erstprüfung von Anträgen — diese hochrepetitiven und volumenstarken Aufgaben eignen sich am besten als Ausgangspunkt für die KI-Einführung.

Datenverfügbarkeit: Verfügt der betreffende Geschäftsprozess bereits über digitalisierte historische Daten? KI-Modelle benötigen Trainings- oder Beispieldaten. Wenn der Prozess noch überwiegend papierbasiert ist, sollte zuerst die Digitalisierung abgeschlossen werden, bevor KI in Betracht gezogen wird.

Risikokontrollierbarkeit: In der Anfangsphase sollten Geschäftsbereiche vermieden werden, in denen Fehler schwerwiegende Folgen haben (z. B. Verwaltungsakte, Steuerbescheide). Beginnen Sie mit Anwendungsfällen für „Entscheidungsunterstützung" statt „Entscheidungsersatz".

Phase 2: IT-Sicherheitsbewertung und regulatorische Compliance (1–2 Monate)

Nach der Auswahl der Anwendungsfälle muss eine IT-Sicherheitsbewertung des KI-Systems durchgeführt werden. Wir empfehlen, sich am NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0)^[8] mit seinen vier Kernfunktionen zu orientieren:

Govern (Governance): Aufbau einer organisatorischen Governance-Struktur für die KI-Nutzung — Wer genehmigt KI-Projekte, wer überwacht die Qualität der KI-Ergebnisse, wie sieht der Eskalationsweg bei Problemen aus.

Map (Abbildung): Identifikation der Rolle des KI-Systems im Geschäftsbetrieb der Behörde — seine Position in der Entscheidungskette, der Umfang der Ein- und Ausgabedaten, die potenziell betroffenen Interessengruppen.

Measure (Messung): Definition von Leistungs- und Risikoindikatoren des KI-Systems — Genauigkeitsrate, Fehlerrate, Bias-Erkennung, Überwachung des Leistungsabfalls.

Manage (Management): Aufbau eines kontinuierlichen Risikomanagement-Mechanismus — regelmäßige Überprüfungen, Modellaktualisierungsstrategie, Verfahren zur Behandlung von Vorfällen.

Gleichzeitig ist die Einhaltung der sieben Governance-Grundsätze des Grundlagengesetzes zur Künstlichen Intelligenz^[3] sowie der 10 Regelungen der Referenzrichtlinien des Exekutiv-Yuan für generative KI^[2] sicherzustellen.

Phase 3: Proof of Concept (PoC) (2–3 Monate)

Überprüfung der Machbarkeit der KI-Lösung in einer kontrollierten Umgebung. Das Ziel des PoC ist nicht, zu „beweisen, dass KI großartig ist", sondern drei Fragen zu beantworten:

Ist es technisch machbar? Erreicht das KI-Modell auf realen Daten den vordefinierten Genauigkeitsstandard (typischerweise ≥85 %)?

Lässt es sich in den Prozess integrieren? Können die KI-Ergebnisse nahtlos in den bestehenden Geschäftsprozess eingebettet werden, anstatt eine zusätzliche Arbeitsbelastung darzustellen?

Wird es von den Nutzern akzeptiert? Sind die Beamten an vorderster Front bereit, es zu nutzen? Können sie die KI-Ergebnisse verstehen? Wie hoch ist ihr Vertrauen in die KI?

Wir empfehlen die Nutzung der TryAI-Plattform des Ministeriums für Digitale Angelegenheiten für die Erstvalidierung, was die Infrastrukturkosten des PoC erheblich senken kann.

Phase 4: Ausschreibungsspezifikation und Beschaffung (2–4 Monate)

Nach erfolgreichem PoC folgt die formelle Beschaffungsphase. Die Spezifikation von KI-Ausschreibungen im öffentlichen Sektor ist der fehleranfälligste Abschnitt des gesamten Prozesses — da sich die Besonderheiten von KI-Projekten grundlegend von traditioneller IT-Beschaffung unterscheiden.

Vermeidung von „fester Spezifikation + niedrigstem Gebot": Die Ergebnisse von KI-Projekten sind mit Unsicherheit behaftet. Es wird empfohlen, das „wirtschaftlichste Angebot" oder ein „Preis-Leistungs-Verfahren" zu wählen, wobei die technische Kompetenz und nicht der Preis als Hauptbewertungskriterium dient.

Aufnahme von Klauseln für iterative Entwicklung: KI-Modelle müssen kontinuierlich angepasst und optimiert werden. Die Ausschreibung sollte eine „gemeinsame Optimierungsphase" von mindestens 3 Monaten vorsehen und keine einmalige Lieferung.

Klare Regelung von Daten- und Modellrechten: KI-Ausschreibungen müssen klar definieren — wem die Trainingsdaten gehören, wem die Modellgewichte gehören und ob der Anbieter die Behördendaten zum Training von Modellen für andere Kunden verwenden darf. Wir empfehlen, dass alle Daten und Modellgewichte des öffentlichen Sektors im Eigentum der Behörde verbleiben.

Anforderung an Erfahrung im öffentlichen Sektor: Die Besonderheiten von KI-Projekten der Regierung (IT-Sicherheitsanforderungen, Datensensibilität, mehrstufige Genehmigungsprozesse) können nicht von allen KI-Anbietern bewältigt werden. In den Bewertungskriterien sollte die „nachgewiesene Erfahrung im öffentlichen Sektor" stärker gewichtet werden.

Phase 5: Produktivbetrieb und kontinuierliche Wartung (fortlaufend)

Die Inbetriebnahme ist nicht das Ende, sondern der Beginn des Lebenszyklus eines KI-Systems:

Leistungsüberwachung: Aufbau eines kontinuierlichen Überwachungsmechanismus für die Qualität der KI-Ergebnisse. Die Modellleistung verschlechtert sich mit der Zeit (Model Drift) und muss regelmäßig neu bewertet und angepasst werden.

Feedback-Schleife: Einrichtung eines einfachen Kanals für Mitarbeiter an der Front, um KI-Fehler zu melden. Die Feedback-Daten werden zur kontinuierlichen Modellverbesserung genutzt.

Skalierungsplanung: Erfolgreiche Anwendungsfälle sollten systematisch auf andere Behörden übertragen werden — der AI Bot Marketplace des Ministeriums für Digitale Angelegenheiten ist genau für diesen Sharing-Mechanismus konzipiert.

5. Internationale Erfolgsbeispiele und Lehren für Taiwan

Der Deloitte-Bericht^[9] liefert mehrere internationale Beispiele, die für Taiwan als Referenz dienen:

US-Finanzministerium: Einsatz von KI zur Verhinderung und Rückforderung unberechtigter Zahlungen — 2024 wurden 4 Milliarden USD zurückgeholt — mehr als das Fünffache des Vorjahres 2023. Dies zeigt das enorme Potenzial von KI bei der staatlichen Finanzaufsicht.

Stadtverwaltung Buenos Aires: Einsatz eines KI-Chatbots, der bis Ende 2022 58 Millionen Interaktionen verarbeitet hat und die Bürgerserviceschalter erheblich entlastet.

Australische Bundesregierung: In einem Pilotprogramm sparten Beamte durch KI-Tools durchschnittlich 1 Stunde pro Tag an Verwaltungsarbeit.

US-Bundesstaat New Jersey: Nach der KI-Einführung beschleunigte sich die Bürger-Rücklaufquote um 35 % und die Lösungsrate von Kundenservicefällen stieg um 50 %.

McKinseys Schätzung bietet eine noch umfassendere Perspektive: Generative KI kann der Weltwirtschaft jährlich einen Wert von 2,6 bis 4,4 Billionen USD schaffen, wobei theoretisch 60–70 % der Arbeitsaktivitäten automatisiert werden könnten^[10]. Für den öffentlichen Sektor liegt der größte Wert nicht darin, „Beamte zu ersetzen", sondern darin, „die Zeit der Beamten freizusetzen, damit sie sich auf höherwertige Beurteilungen und Dienstleistungen konzentrieren können".

6. Auswahl von KI-Dienstleistern für den öffentlichen Sektor

Die Bewertungskriterien des öffentlichen Sektors bei der Auswahl von KI-Anbietern unterscheiden sich erheblich von denen der Privatwirtschaft:

IT-Sicherheits- und Compliance-Fähigkeiten: Verfügt der Anbieter über ISO 27001/27701-Zertifizierungen? Erfüllt er die IT-Sicherheitsanforderungen für den Umgang mit Regierungsdaten? Kann eine On-Premise-Bereitstellung gewährleistet werden, um Datenabfluss zu verhindern?

Nachgewiesene Erfahrung im öffentlichen Sektor: Gibt es Referenzprojekte bei anderen Behörden? Versteht der Anbieter den öffentlichen Beschaffungsprozess, mehrstufige Genehmigungsverfahren und die Besonderheiten der Projektabrechnung?

Technologische Unabhängigkeit: Kann das KI-Modell in der behördeneigenen Umgebung betrieben werden? Besteht eine Abhängigkeit von einer bestimmten Cloud-Plattform? Kann die Behörde den Betrieb selbstständig fortführen, wenn der Anbieter den Service einstellt? In Anlehnung an die Ausrichtung des Ministeriums für Digitale Angelegenheiten auf das souveräne Sprachmodell TAIDE sollten Anbieter bevorzugt werden, die Open-Source-Modelle und On-Premise-Bereitstellung unterstützen.

Kontinuierliche Servicefähigkeit: Ein KI-System ist nicht mit der einmaligen Lieferung abgeschlossen. Verfügt der Anbieter über die Fähigkeit zur kontinuierlichen Modellanpassung, Leistungsüberwachung und technischen Unterstützung?

Unterstützung bei der Personalentwicklung: Hervorragende Anbieter liefern nicht nur Systeme, sondern helfen Behörden auch beim Aufbau interner KI-Kompetenzen — einschließlich Nutzerschulungen, Technologietransfer und Wissensdokumentation.

7. Fazit: Der rechtliche Rahmen steht — jetzt ist die Zeit zum Handeln

Das Umfeld für die KI-Einführung im taiwanischen öffentlichen Sektor im Jahr 2026 bietet beispiellos günstige Bedingungen: Das Grundlagengesetz zur Künstlichen Intelligenz bietet den rechtlichen Rahmen^[3]; der KI-Aktionsplan 2.0 stellt die politischen Ressourcen bereit^[1]; die Referenzrichtlinien für generative KI liefern die operativen Vorgaben^[2]; die KI-Anwendungsplattformen des Ministeriums für Digitale Angelegenheiten stellen die technische Infrastruktur bereit^[6].

Im internationalen Vergleich treibt Südkorea mit dreifachem Budgetwachstum die Entwicklung voran und strebt bis 2030 eine KI-Adoptionsrate von 95 % im öffentlichen Sektor an^[12]; Singapur ist mit seinem Governance-Rahmenwerk in Kombination mit Testinstrumenten führend^[11]; der EU AI Act wird im August 2026 vollständig anwendbar sein^[7]. Taiwan kann dieser globalen Transformationswelle im öffentlichen Sektor nicht länger mit einer „abwartenden" Haltung begegnen.

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