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Berufe & Funktionen · KI und IT für konkrete Arbeitsaufgaben

Wirkungsbericht in der sozialen Arbeit erstellen

Stand 10.10.2026 · 5 Min. Lesezeit

Kurz gesagt

Trennen Sie im Bericht strikt zwischen dem, was Sie getan haben (Leistungen), dem, was Sie gemessen haben (Zahlen), und dem, was Sie vermuten (Wirkung). Die KI hilft beim Gliedern, Formulieren und Erklären von Tabellen, rechnet aber nicht und darf keine Wirkungen erfinden. Die Zahlen prüfen Sie selbst, und Daten von Klientinnen bleiben anonym.

Das Problem

Am Jahresende erwarten Geldgebende, Trägerschaft und Öffentlichkeit einen Bericht: Was hat Ihre Organisation erreicht? Wie viele Menschen wurden beraten, welche Veränderungen gab es? Die Daten sind da, in Fallstatistiken, Rückmeldebögen, Berichten und Notizen, aber verstreut und in unterschiedlicher Qualität.

Viele Organisationen stehen vor einer Versuchung: Zahlen so zu formulieren, dass sie nach Wirkung klingen. «Dank unserer Beratung fanden 40 Personen eine Stelle» ist eine starke Aussage. Ob die Beratung den Ausschlag gab, lässt sich oft nicht belegen. Überzogene Behauptungen schaden der Glaubwürdigkeit, wenn sie hinterfragt werden.

KI kann beim Schreiben helfen: Struktur vorschlagen, Tabellen in Sätze übersetzen, Texte vereinfachen. Aber sie neigt dazu, Wirkungen zu betonen und Zusammenhänge zu erfinden. Ein guter Bericht ist ehrlich über das, was er zeigt und was nicht.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

  1. Klären Sie, für wen der Bericht ist. Stiftung, Gemeinde, Trägerschaft, Öffentlichkeit? Jede Gruppe braucht andere Tiefe und Sprache. Prüfen Sie Vorgaben der Geldgebenden.
  1. Sammeln Sie die Daten. Zahlen zu Leistungen (Beratungen, Kurse, Stunden), zu Ergebnissen (z. B. Abschlüsse, Anschlusslösungen) und Rückmeldungen. Notieren Sie Quelle und Zeitraum.
  1. Unterscheiden Sie drei Ebenen. Leistungen: Was haben wir getan? Ergebnisse: Was ist messbar geschehen? Wirkung: Was hat sich dank unserer Arbeit verändert? Für die dritte Ebene brauchen Sie Belege, sonst formulieren Sie vorsichtig.
  1. Bereinigen und prüfen Sie die Zahlen. Doppelzählungen, fehlende Werte, unterschiedliche Definitionen. Rechnen Sie selbst in Excel. Hilfreich: Erfolg messen und Kennzahlen-Vorlage.
  1. Anonymisieren Sie. Keine Namen, keine Kleinstgruppen, die Personen erkennbar machen. Fallbeispiele nur anonymisiert und mit Einverständnis.
  1. Lassen Sie eine Gliederung vorschlagen. Mit der Vorlage unten: Aufbau, Überschriften und Hinweise, wo Zahlen und Erläuterungen hingehören.
  1. Schreiben Sie die Kernaussagen selbst. Die KI kann Entwürfe liefern, aber Sie entscheiden, was Sie sagen wollen und belegen können. Formulieren Sie vorsichtig: «Im Berichtsjahr wurden 120 Personen beraten. Von 45 Personen, die Rückmeldung gaben, ...».
  1. Prüfen Sie jede Aussage. Steht die Zahl in Ihren Daten? Ist die Formulierung nicht stärker als der Beleg? Streichen Sie Behauptungen ohne Grundlage.
  1. Benennen Sie Grenzen. Kleine Stichproben, fehlende Rückmeldungen und andere Einflüsse gehören in den Bericht. Das schafft Vertrauen.

Drei Ebenen im Bericht

EbeneFrageBeispiel für sorgfältige Formulierung
LeistungWas haben wir getan?«Wir führten 480 Beratungsgespräche.»
ErgebnisWas haben wir gemessen?«Von 45 Befragten gaben 31 an, [Ergebnis].»
WirkungWas veränderte sich dank uns?«Die Rückmeldungen deuten darauf hin, dass ...; ein Nachweis ist mit unseren Daten nicht möglich.»

Vorlage zum Kopieren

Du bist Assistent für Berichtswesen einer Schweizer sozialen
Organisation.
Ich gebe dir anonymisierte Kennzahlen des Jahres [Jahr] (Tabelle)
und Stichworte zu unseren Aktivitäten.
Erstelle: 1. eine Gliederung für einen Wirkungsbericht für
[Zielgruppe, z. B. Stiftung], 2. für jede Kennzahl einen Satz in
einfacher Sprache, der die Zahl wiedergibt (Zahl, Bezug, Zeitraum),
3. eine Liste von Aussagen, die wir NICHT machen sollten, weil sie
mit den Daten nicht belegbar sind, 4. fünf Fragen, die Lesende
stellen könnten.
Regeln: Verwende nur meine Zahlen und rechne nichts neu. Trenne
Leistungen, Ergebnisse und Wirkung. Formuliere Wirkungen nur als
Hinweise oder Vermutungen, wenn die Daten sie nicht belegen. Erfinde
keine Fallbeispiele, Zitate oder Vergleichszahlen.
Kennzahlen: [Tabelle einfügen]

Passen Sie Zielgruppe und Jahr an. Die Liste der nicht belegbaren Aussagen ist besonders nützlich, um Übertreibungen zu vermeiden.

Worauf Sie achten müssen

  • Wirkung nicht erfinden: Eine KI neigt dazu, Erfolge zu betonen. Prüfen Sie jede Wirkungsaussage an Ihren Daten.
  • Rechnen selbst: Prozentwerte und Summen berechnen Sie in Excel, nicht per Sprachmodell.
  • Datenschutz: Daten von Klientinnen und Klienten sind besonders schützenswert. Verwenden Sie nur aggregierte, anonymisierte Zahlen, und achten Sie bei kleinen Gruppen darauf, dass niemand erkennbar wird.
  • Fallbeispiele: Nur mit ausdrücklichem Einverständnis und so verändert, dass die Person nicht erkennbar ist. Erfundene Beispiele sind als solche zu kennzeichnen.
  • Vorgaben der Geldgebenden: Halten Sie Formate, Fristen und Definitionen ein. Klären Sie Unklarheiten mit der Stelle.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Verein für Jugendberatung in der Region Zürcher Oberland schreibt jedes Jahr einen Bericht an seine Stiftungen. Der Vorstand möchte betonen, dass «80 Prozent der Jugendlichen nach der Beratung eine Lehrstelle fanden».

Die Geschäftsleiterin sammelt die Daten und lässt die KI Gliederung und Sätze entwerfen. Die Liste der nicht belegbaren Aussagen weist darauf hin, dass nur 30 von 60 Jugendlichen Rückmeldung gaben und dass eine Lehrstelle nicht allein der Beratung zuzuschreiben ist. Sie formuliert: «Von 30 Jugendlichen, die rückmeldeten, hatten 24 beim Abschluss der Beratung eine Anschlusslösung.»

Eine Stiftung lobt die Transparenz des Berichts, und der Verein beschliesst, Rückmeldungen künftig systematischer einzuholen.

So hilft Ihnen Alpasana

Absofort bietet Kurse zu konkreten Arbeitsaufgaben, darunter Excel, Datenverständnis und Dashboards sowie Projektmanagement. Sie üben dort den verantwortungsvollen Einsatz von KI, mit Praxisaufgaben, KI-Lerncoach und verifizierbarem Abschluss.

Wirkungsmessung im sozialen Bereich ist nicht Teil des belegten Angebots. Die Grundsätze, Zahlen selbst zu prüfen und Aussagen zu belegen, gelten aber überall.

Häufige Fragen

Wie viel Wirkung darf ich behaupten?

So viel, wie Ihre Daten tragen. Beschreiben Sie, was Sie gemessen haben, und nennen Sie Wirkungen als Hinweise, wenn kein Nachweis möglich ist. Fachleute für Wirkungsmessung können bei grösseren Projekten beraten.

Kann die KI die Daten auswerten?

Einfache Zusammenfassungen ja, aber Rechenfehler sind möglich. Nutzen Sie Excel für Zahlen und die KI für Sprache. Ein verwandtes Thema: Projektanträge mit KI.

Wie gehe ich mit negativen Ergebnissen um?

Nennen Sie sie sachlich und leiten Sie Lehren ab. Das zeigt Professionalität und hilft, die Arbeit zu verbessern.

Darf ich Zitate von Klientinnen verwenden?

Nur mit deren Einverständnis und anonymisiert. Erfundene Zitate sind nicht zulässig.

Erstellt mit KI-Unterstützung, redaktionell verantwortet von der Alpasana GmbH · 10.10.2026. So arbeitet die Redaktion · Fehler entdeckt? Melden Sie es uns.

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