Diplomacy & Defense Think Tank News

Zusammenfassung:

8. Mai 2026 – In der rentenpolitischen Debatte gewinnt ein aktueller Vorschlag viel Zuspruch: das Renteneintrittsalter an die Zahl der geleisteten Beitragsjahre zu koppeln. Als Kriterium für den Renteneintritt werden in der Regel 45 Beitragsjahre genannt. Die Idee dahinter ist intuitiv einleuchtend: Wer früh berufstätig war und lange eingezahlt hat, soll auch früher in Rente gehen dürfen. Doch so plausibel diese Logik auf den ersten Blick erscheint, so komplex sind die Fragen, die sich für eine Umsetzung ergeben würden. Entscheidend ist, welche Zeiten überhaupt als anrechenbare Wartezeiten gelten. Denn Versicherungsbiografien verlaufen selten geradlinig. Für viele Versicherte wechseln sich Erwerbsphasen mit Zeiten der Arbeitslosigkeit, Krankheit, Kindererziehung oder Pflege ab. Um diese Vielfalt näher zu beleuchten, betrachtet diese Kurzstudie empirische Versicherungszeiten nach verschiedenen rentenrechtlichen Definitionen für die Geburtskohorte 1957. Die Analyse der Versicherungsdaten zeigt, dass unter der aktuellen Definition der Wartezeit von 45 Jahren nur 40 Prozent der Versicherten dieses Jahrgangs die 45-Jahres-Schwelle bis zum Renteneintritt erreicht hatten. Würde man diese Schwelle für alle Versicherten verbindlich einführen, würden vor allem zwei Gruppen erst später als bisher in Rente gehen können: einerseits Akademiker*innen, die später ins Erwerbsleben eintreten, andererseits Personen mit unterbrochenen Erwerbsbiografien. Zu letzteren zählen insbesondere Frauen mit Kindern und Personen mit Phasen längerer Arbeitslosigkeit.

As environmental challenges, including climate change and biodiversity loss, increasingly shape global policy discussions, the integration of environmental concerns into regional trade agreements (RTAs) has gained significant importance. A novel database on environment-related provisions for agriculture, fisheries, and forestry (Ag-ERPs) in RTAs allows us to analyse their effects on trade and environmental outcomes. Putting the spotlight on sustainable agricultural practices, these provisions aim to ensure that trade liberalization does not come at the cost of environmental degradation. Agriculture-related environmental provisions can most directly contribute to positive environmental outcomes by altering the trade flows of partner countries within the respective RTAs. The purpose of this study is therefore to explore how Ag-ERPs influence agricultural trade flows between partner countries, with specific emphasis on the composition of trade and the environmental outcomes these provisions might foster. The study analyses the impact of Ag-ERPs on agricultural trade flows using bilateral trade data, which allows for a detailed examination of product-level trade patterns. It looks at both economic and environmental effects.

As environmental challenges, including climate change and biodiversity loss, increasingly shape global policy discussions, the integration of environmental concerns into regional trade agreements (RTAs) has gained significant importance. A novel database on environment-related provisions for agriculture, fisheries, and forestry (Ag-ERPs) in RTAs allows us to analyse their effects on trade and environmental outcomes. Putting the spotlight on sustainable agricultural practices, these provisions aim to ensure that trade liberalization does not come at the cost of environmental degradation. Agriculture-related environmental provisions can most directly contribute to positive environmental outcomes by altering the trade flows of partner countries within the respective RTAs. The purpose of this study is therefore to explore how Ag-ERPs influence agricultural trade flows between partner countries, with specific emphasis on the composition of trade and the environmental outcomes these provisions might foster. The study analyses the impact of Ag-ERPs on agricultural trade flows using bilateral trade data, which allows for a detailed examination of product-level trade patterns. It looks at both economic and environmental effects.

As environmental challenges, including climate change and biodiversity loss, increasingly shape global policy discussions, the integration of environmental concerns into regional trade agreements (RTAs) has gained significant importance. A novel database on environment-related provisions for agriculture, fisheries, and forestry (Ag-ERPs) in RTAs allows us to analyse their effects on trade and environmental outcomes. Putting the spotlight on sustainable agricultural practices, these provisions aim to ensure that trade liberalization does not come at the cost of environmental degradation. Agriculture-related environmental provisions can most directly contribute to positive environmental outcomes by altering the trade flows of partner countries within the respective RTAs. The purpose of this study is therefore to explore how Ag-ERPs influence agricultural trade flows between partner countries, with specific emphasis on the composition of trade and the environmental outcomes these provisions might foster. The study analyses the impact of Ag-ERPs on agricultural trade flows using bilateral trade data, which allows for a detailed examination of product-level trade patterns. It looks at both economic and environmental effects.

Der neuesten Steuerschätzung zufolge dürfte der Gesamtstaat bis 2030 jedes Jahr fast 18 Milliarden Euro weniger als noch im Oktober erwartet zur Verfügung haben. Auf Bundesebene fehlen im Vergleich zum vergangene Woche präsentierten Finanzplan des Bundesfinanzministers im kommenden Jahr voraussichtlich vier Milliarden Euro und 2028 und 2029 jeweils zwei Milliarden Euro. Dazu eine Einschätzung von Teresa Schildmann, Wissenschaftlerin in der Abteilung Makroökonomie im Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung (DIW Berlin) und Mitglied des Arbeitskreises Steuerschätzung:

Die aktuelle Steuerschätzung ist ein Warnsignal für die Finanzpolitik der Bundesregierung. Der finanzielle Spielraum des Bundes wird wieder enger – nicht nur aufgrund der wirtschaftlichen Folgen des Iran-Kriegs, sondern auch wegen zusätzlicher steuerlicher Entlastungsmaßnahmen der vergangenen Monate. Das dürfte die Haushaltsaufstellung für die kommenden Jahre weiter erschweren.  

Zwar profitiert der Staat kurzfristig teilweise von höheren Preisen vor allem bei Energie, da diese die Einnahmen etwa bei der Umsatzsteuer erhöhen. Gleichzeitig überwiegen jedoch die negativen Effekte: Die hohe Unsicherheit belastet Konsum und Investitionen, die wirtschaftliche Dynamik schwächt sich ab und insbesondere bei gewinnabhängigen Steuern fallen die Einnahmen geringer aus. Hinzu kommen neue steuerpolitische Maßnahmen wie die dauerhafte Umsatzsteuersenkung in der Gastronomie, die dauerhafte Senkung der Stromsteuer für das produzierende Gewerbe oder der Tankrabatt, also die temporäre Absenkung der Energiesteuer auf Kraftstoffe, die die öffentlichen Haushalte zusätzlich belasten.  

Die Bundesregierung steht damit zunehmend vor einem Zielkonflikt: Einerseits besteht weiterhin der politische Wunsch nach Entlastungen für Bürger*innen sowie Unternehmen. Andererseits werden die Spielräume für zusätzliche Ausgaben kleiner. Zusätzliche Einnahmen durch höhere Verbrauchsteuern etwa auf Tabakprodukte und zuckerhaltige Getränke können dabei nur begrenzt helfen.  

Es spricht daher vieles dafür, dass die Politik künftig stärker auf die Ausgabenseite schauen muss. Dazu gehören eine konsequentere Prüfung und gegebenenfalls der Abbau von Subventionen, eine effizientere Verwaltung und langfristig auch Reformen bei den Sozialversicherungssystemen. Entscheidend wird sein, die öffentlichen Finanzen nachhaltig zu stabilisieren, ohne die wirtschaftliche Erholung zusätzlich zu belasten.

DIW-Wochenbericht zu sozial-ökologischer Transformation beleuchtet Nachhaltigkeit des Konsums und Klimasorgen in Deutschland – Planetare Grenzen bei Konsum dauerhaft überschritten – Besorgnis wegen Klimawandels wächst in allen Altersstufen – Breite gesellschaftliche Basis eröffnet Chancen für ...

Bonn, 7 Mai 2026. Agentische KI hält Einzug in die Entwicklungszusammenarbeit (EZ), noch bevor sie dort gesteuert werden kann. Deutschland sollte bei der technologischen Transformation des Sektors eine Führungsrolle übernehmen.

Agentische KI hält Einzug in die EZ, noch bevor der Sektor die Mittel hat, sie zu steuern. Anders als die bisher genutzten Chatbots handeln agentische Systeme eigenständig: Sie rufen Tools auf und verknüpfen Schritte, um Aufgaben zu lösen. Wenn das OECD-DAC-Governance-Netzwerk diesen Monat über KI berät, stellt sich daher eine schwierige Frage: Wie lässt sich eine derart schnelllebige, zunehmend autonome Technologie einführen und steuern?

Als größter Geber unter den DAC-Ländern sollte Deutschland eine Führungsrolle bei der technologischen Transformation des Entwicklungssektors übernehmen. Das Bundesministerium für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (BMZ) könnte eine technische Einheit aufbauen, die mit KI-Tools experimentiert und Rechenschaftsstandards setzt. Dafür braucht es politischen Willen und einen institutionellen Rahmen, der KI als sich stetig verschiebende technologische Grenze begreift.

Der EZ-Sektor ist noch nicht bereit für agentische KI

Das erste Problem ist das enorme Tempo des Wandels. In nur 18 Monaten hat sich die Technologie deutlich gewandelt: von Chatbots, die Informationen abrufen, hin zu Systemen, die Daten generieren und eigenständig mit mehreren Tools arbeiten. Laut AI Index 2025 der Stanford University sanken die Betriebskosten dieser Modelle im selben Zeitraum um mehr als das 280-Fache. Die Hürden für fortschrittliche KI sinken entsprechend. Bei Innovationszyklen von Wochen kommt die EZ mit ihren langen Beschaffungsfristen und der starren Bürokratie kaum hinterher.

Aus dieser Diskrepanz ergibt sich ein Kapazitätsproblem. Entwicklungsorganisationen gelingt es kaum, KI-Innovationen zu verfolgen, eigene Tools zu entwickeln und zugleich Qualifikationslücken zu schließen. Die absehbare Folge: Einzelne Mitarbeitende experimentieren nebenbei, während kleinere Einheiten auf das jeweils günstigste kommerzielle Modell zurückgreifen.

Diese Kapazitätsengpässe haben zwei Folgen. Erstens wird die Skalierbarkeit beeinträchtigt: Laut einer OECD-Übersicht verbleiben die meisten KI-Pilotprojekte in der explorativen Phase. Zweitens führen ad-hoc eingesetzte KI-Anwendungen zu inkompatiblen Standards und Lücken in der Rechenschaftspflicht.

Die größere Hürde sind jedoch die Daten. KI ist nur so leistungsfähig wie die Informationen, auf denen sie beruht. In fragilen Staaten und Gemeinschaften mit eingeschränktem digitalen Zugang – etwa dort, wo viele unterrepräsentierte afrikanische Sprachen in Trainingsdaten kaum vorkommen – können agentische Systeme irreführende Ergebnisse liefern, mit teils gravierenden Folgen für Entwicklungsprogramme.

Das BMZ sollte eine Führungsrolle übernehmen

Das BMZ hat bereits Vorarbeit für sektorale Reformen geleistet. Das BMZ Data Lab hat Datenpipelines und einen ministeriellen Chatbot (KIEZ) entwickelt. FAIR Forward hat gemeinsam mit sieben Partnerländern an offenen KI-Daten gearbeitet und dabei aufschlussreiche Materialien produziert. Der neue Reformplan des BMZ greift KI ebenfalls an drei Stellen auf, darunter die Einrichtung einer neuen Einheit für strategische Vorausschau. Doch versteht er KI weiterhin als Instrument – und nicht als sich verschiebende Grenze, die kontinuierliche institutionelle Beobachtung erfordert.

Das BMZ könnte ein Team aufstellen, welches sektorweite KI-Kompetenz bereithält. Dies wäre eine agile Einheit aus Ingenieur*innen und Entwicklungspraktiker*innen, die Ressourcen verschiedener Akteure bündelt, Protokolle entwickelt und modernste KI-Tools für Geber und Entwicklungsorganisationen testet – für eine sichere und dennoch schnellere Einführung. Ihr Mandat ginge über die interne Unterstützung des Ministeriums hinaus. Es würde mit kürzeren Vertrags- und Beschaffungszyklen arbeiten als im Sektor üblich, mit Klauseln, die eine kontinuierliche Weiterentwicklung der Tools im Zuge des technologischen Fortschritts erlauben. Kleinere Geber und andere Organisationen könnten über Co-Entwicklung, gemeinsame Schulungen und offenen Zugang zu Tools und Protokollen auf dieselben Ressourcen zugreifen.       

Eine solche Einheit würde zwei Probleme zugleich adressieren. Das BMZ würde zu einem zentralen Knotenpunkt für die Bündelung von Ressourcen und den Aufbau gemeinsamer Kapazitäten im Sektor. Zugleich könnte es sektorspezifische Standards für algorithmische Rechenschaftspflicht entwickeln – etwa verpflichtende Prüfpfade für Entscheidungen in jedem agentischen KI-System. Diese Instrumente wiederum würden das BMZ stärken, indem sie die normativen Debatten über den Einsatz von KI in der EZ weltweit aktiv mitgestalten.

Dieselbe Einheit könnte auch das Datenproblem aufgreifen. Sie könnte Leitlinien für „Datenbereitschaftsbewertungen“ entwickeln – als Standardvoraussetzung für jede KI-gestützte Programmierung (vergleichbar mit Umweltverträglichkeitsprüfungen). Zudem könnte sie dazu beitragen, über Jahrzehnte gewachsenes institutionelles Erfahrungswissen des Sektors in öffentlich zugängliches, KI-gestütztes und handlungsorientiertes Wissen zu überführen (über KIEZ hinaus). Dieses könnte erstens digital benachteiligten Gemeinschaften mehr Sichtbarkeit verschaffen und zweitens Fachkräfte weltweit stärken. Statt eines 100-seitigen, statischen PDF-Toolkits wäre ein interaktives System denkbar, in dem Anwender*innen fragen können: „Was hat in ähnlichen Kontexten wie meinem funktioniert?“ und das daraufhin synthetisierte, quellenbasierte Antworten liefert. 

Deutschland sollte dieses enge Zeitfenster nicht verpassen, um zur führenden Stimme der KI-Transformation in der EZ zu werden.

Bonn, 7 Mai 2026. Agentische KI hält Einzug in die Entwicklungszusammenarbeit (EZ), noch bevor sie dort gesteuert werden kann. Deutschland sollte bei der technologischen Transformation des Sektors eine Führungsrolle übernehmen.

Agentische KI hält Einzug in die EZ, noch bevor der Sektor die Mittel hat, sie zu steuern. Anders als die bisher genutzten Chatbots handeln agentische Systeme eigenständig: Sie rufen Tools auf und verknüpfen Schritte, um Aufgaben zu lösen. Wenn das OECD-DAC-Governance-Netzwerk diesen Monat über KI berät, stellt sich daher eine schwierige Frage: Wie lässt sich eine derart schnelllebige, zunehmend autonome Technologie einführen und steuern?

Als größter Geber unter den DAC-Ländern sollte Deutschland eine Führungsrolle bei der technologischen Transformation des Entwicklungssektors übernehmen. Das Bundesministerium für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (BMZ) könnte eine technische Einheit aufbauen, die mit KI-Tools experimentiert und Rechenschaftsstandards setzt. Dafür braucht es politischen Willen und einen institutionellen Rahmen, der KI als sich stetig verschiebende technologische Grenze begreift.

Der EZ-Sektor ist noch nicht bereit für agentische KI

Das erste Problem ist das enorme Tempo des Wandels. In nur 18 Monaten hat sich die Technologie deutlich gewandelt: von Chatbots, die Informationen abrufen, hin zu Systemen, die Daten generieren und eigenständig mit mehreren Tools arbeiten. Laut AI Index 2025 der Stanford University sanken die Betriebskosten dieser Modelle im selben Zeitraum um mehr als das 280-Fache. Die Hürden für fortschrittliche KI sinken entsprechend. Bei Innovationszyklen von Wochen kommt die EZ mit ihren langen Beschaffungsfristen und der starren Bürokratie kaum hinterher.

Aus dieser Diskrepanz ergibt sich ein Kapazitätsproblem. Entwicklungsorganisationen gelingt es kaum, KI-Innovationen zu verfolgen, eigene Tools zu entwickeln und zugleich Qualifikationslücken zu schließen. Die absehbare Folge: Einzelne Mitarbeitende experimentieren nebenbei, während kleinere Einheiten auf das jeweils günstigste kommerzielle Modell zurückgreifen.

Diese Kapazitätsengpässe haben zwei Folgen. Erstens wird die Skalierbarkeit beeinträchtigt: Laut einer OECD-Übersicht verbleiben die meisten KI-Pilotprojekte in der explorativen Phase. Zweitens führen ad-hoc eingesetzte KI-Anwendungen zu inkompatiblen Standards und Lücken in der Rechenschaftspflicht.

Die größere Hürde sind jedoch die Daten. KI ist nur so leistungsfähig wie die Informationen, auf denen sie beruht. In fragilen Staaten und Gemeinschaften mit eingeschränktem digitalen Zugang – etwa dort, wo viele unterrepräsentierte afrikanische Sprachen in Trainingsdaten kaum vorkommen – können agentische Systeme irreführende Ergebnisse liefern, mit teils gravierenden Folgen für Entwicklungsprogramme.

Das BMZ sollte eine Führungsrolle übernehmen

Das BMZ hat bereits Vorarbeit für sektorale Reformen geleistet. Das BMZ Data Lab hat Datenpipelines und einen ministeriellen Chatbot (KIEZ) entwickelt. FAIR Forward hat gemeinsam mit sieben Partnerländern an offenen KI-Daten gearbeitet und dabei aufschlussreiche Materialien produziert. Der neue Reformplan des BMZ greift KI ebenfalls an drei Stellen auf, darunter die Einrichtung einer neuen Einheit für strategische Vorausschau. Doch versteht er KI weiterhin als Instrument – und nicht als sich verschiebende Grenze, die kontinuierliche institutionelle Beobachtung erfordert.

Das BMZ könnte ein Team aufstellen, welches sektorweite KI-Kompetenz bereithält. Dies wäre eine agile Einheit aus Ingenieur*innen und Entwicklungspraktiker*innen, die Ressourcen verschiedener Akteure bündelt, Protokolle entwickelt und modernste KI-Tools für Geber und Entwicklungsorganisationen testet – für eine sichere und dennoch schnellere Einführung. Ihr Mandat ginge über die interne Unterstützung des Ministeriums hinaus. Es würde mit kürzeren Vertrags- und Beschaffungszyklen arbeiten als im Sektor üblich, mit Klauseln, die eine kontinuierliche Weiterentwicklung der Tools im Zuge des technologischen Fortschritts erlauben. Kleinere Geber und andere Organisationen könnten über Co-Entwicklung, gemeinsame Schulungen und offenen Zugang zu Tools und Protokollen auf dieselben Ressourcen zugreifen.       

Eine solche Einheit würde zwei Probleme zugleich adressieren. Das BMZ würde zu einem zentralen Knotenpunkt für die Bündelung von Ressourcen und den Aufbau gemeinsamer Kapazitäten im Sektor. Zugleich könnte es sektorspezifische Standards für algorithmische Rechenschaftspflicht entwickeln – etwa verpflichtende Prüfpfade für Entscheidungen in jedem agentischen KI-System. Diese Instrumente wiederum würden das BMZ stärken, indem sie die normativen Debatten über den Einsatz von KI in der EZ weltweit aktiv mitgestalten.

Dieselbe Einheit könnte auch das Datenproblem aufgreifen. Sie könnte Leitlinien für „Datenbereitschaftsbewertungen“ entwickeln – als Standardvoraussetzung für jede KI-gestützte Programmierung (vergleichbar mit Umweltverträglichkeitsprüfungen). Zudem könnte sie dazu beitragen, über Jahrzehnte gewachsenes institutionelles Erfahrungswissen des Sektors in öffentlich zugängliches, KI-gestütztes und handlungsorientiertes Wissen zu überführen (über KIEZ hinaus). Dieses könnte erstens digital benachteiligten Gemeinschaften mehr Sichtbarkeit verschaffen und zweitens Fachkräfte weltweit stärken. Statt eines 100-seitigen, statischen PDF-Toolkits wäre ein interaktives System denkbar, in dem Anwender*innen fragen können: „Was hat in ähnlichen Kontexten wie meinem funktioniert?“ und das daraufhin synthetisierte, quellenbasierte Antworten liefert. 

Deutschland sollte dieses enge Zeitfenster nicht verpassen, um zur führenden Stimme der KI-Transformation in der EZ zu werden.

Bonn, 7 Mai 2026. Agentische KI hält Einzug in die Entwicklungszusammenarbeit (EZ), noch bevor sie dort gesteuert werden kann. Deutschland sollte bei der technologischen Transformation des Sektors eine Führungsrolle übernehmen.

Agentische KI hält Einzug in die EZ, noch bevor der Sektor die Mittel hat, sie zu steuern. Anders als die bisher genutzten Chatbots handeln agentische Systeme eigenständig: Sie rufen Tools auf und verknüpfen Schritte, um Aufgaben zu lösen. Wenn das OECD-DAC-Governance-Netzwerk diesen Monat über KI berät, stellt sich daher eine schwierige Frage: Wie lässt sich eine derart schnelllebige, zunehmend autonome Technologie einführen und steuern?

Als größter Geber unter den DAC-Ländern sollte Deutschland eine Führungsrolle bei der technologischen Transformation des Entwicklungssektors übernehmen. Das Bundesministerium für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (BMZ) könnte eine technische Einheit aufbauen, die mit KI-Tools experimentiert und Rechenschaftsstandards setzt. Dafür braucht es politischen Willen und einen institutionellen Rahmen, der KI als sich stetig verschiebende technologische Grenze begreift.

Der EZ-Sektor ist noch nicht bereit für agentische KI

Das erste Problem ist das enorme Tempo des Wandels. In nur 18 Monaten hat sich die Technologie deutlich gewandelt: von Chatbots, die Informationen abrufen, hin zu Systemen, die Daten generieren und eigenständig mit mehreren Tools arbeiten. Laut AI Index 2025 der Stanford University sanken die Betriebskosten dieser Modelle im selben Zeitraum um mehr als das 280-Fache. Die Hürden für fortschrittliche KI sinken entsprechend. Bei Innovationszyklen von Wochen kommt die EZ mit ihren langen Beschaffungsfristen und der starren Bürokratie kaum hinterher.

Aus dieser Diskrepanz ergibt sich ein Kapazitätsproblem. Entwicklungsorganisationen gelingt es kaum, KI-Innovationen zu verfolgen, eigene Tools zu entwickeln und zugleich Qualifikationslücken zu schließen. Die absehbare Folge: Einzelne Mitarbeitende experimentieren nebenbei, während kleinere Einheiten auf das jeweils günstigste kommerzielle Modell zurückgreifen.

Diese Kapazitätsengpässe haben zwei Folgen. Erstens wird die Skalierbarkeit beeinträchtigt: Laut einer OECD-Übersicht verbleiben die meisten KI-Pilotprojekte in der explorativen Phase. Zweitens führen ad-hoc eingesetzte KI-Anwendungen zu inkompatiblen Standards und Lücken in der Rechenschaftspflicht.

Die größere Hürde sind jedoch die Daten. KI ist nur so leistungsfähig wie die Informationen, auf denen sie beruht. In fragilen Staaten und Gemeinschaften mit eingeschränktem digitalen Zugang – etwa dort, wo viele unterrepräsentierte afrikanische Sprachen in Trainingsdaten kaum vorkommen – können agentische Systeme irreführende Ergebnisse liefern, mit teils gravierenden Folgen für Entwicklungsprogramme.

Das BMZ sollte eine Führungsrolle übernehmen

Das BMZ hat bereits Vorarbeit für sektorale Reformen geleistet. Das BMZ Data Lab hat Datenpipelines und einen ministeriellen Chatbot (KIEZ) entwickelt. FAIR Forward hat gemeinsam mit sieben Partnerländern an offenen KI-Daten gearbeitet und dabei aufschlussreiche Materialien produziert. Der neue Reformplan des BMZ greift KI ebenfalls an drei Stellen auf, darunter die Einrichtung einer neuen Einheit für strategische Vorausschau. Doch versteht er KI weiterhin als Instrument – und nicht als sich verschiebende Grenze, die kontinuierliche institutionelle Beobachtung erfordert.

Das BMZ könnte ein Team aufstellen, welches sektorweite KI-Kompetenz bereithält. Dies wäre eine agile Einheit aus Ingenieur*innen und Entwicklungspraktiker*innen, die Ressourcen verschiedener Akteure bündelt, Protokolle entwickelt und modernste KI-Tools für Geber und Entwicklungsorganisationen testet – für eine sichere und dennoch schnellere Einführung. Ihr Mandat ginge über die interne Unterstützung des Ministeriums hinaus. Es würde mit kürzeren Vertrags- und Beschaffungszyklen arbeiten als im Sektor üblich, mit Klauseln, die eine kontinuierliche Weiterentwicklung der Tools im Zuge des technologischen Fortschritts erlauben. Kleinere Geber und andere Organisationen könnten über Co-Entwicklung, gemeinsame Schulungen und offenen Zugang zu Tools und Protokollen auf dieselben Ressourcen zugreifen.       

Eine solche Einheit würde zwei Probleme zugleich adressieren. Das BMZ würde zu einem zentralen Knotenpunkt für die Bündelung von Ressourcen und den Aufbau gemeinsamer Kapazitäten im Sektor. Zugleich könnte es sektorspezifische Standards für algorithmische Rechenschaftspflicht entwickeln – etwa verpflichtende Prüfpfade für Entscheidungen in jedem agentischen KI-System. Diese Instrumente wiederum würden das BMZ stärken, indem sie die normativen Debatten über den Einsatz von KI in der EZ weltweit aktiv mitgestalten.

Dieselbe Einheit könnte auch das Datenproblem aufgreifen. Sie könnte Leitlinien für „Datenbereitschaftsbewertungen“ entwickeln – als Standardvoraussetzung für jede KI-gestützte Programmierung (vergleichbar mit Umweltverträglichkeitsprüfungen). Zudem könnte sie dazu beitragen, über Jahrzehnte gewachsenes institutionelles Erfahrungswissen des Sektors in öffentlich zugängliches, KI-gestütztes und handlungsorientiertes Wissen zu überführen (über KIEZ hinaus). Dieses könnte erstens digital benachteiligten Gemeinschaften mehr Sichtbarkeit verschaffen und zweitens Fachkräfte weltweit stärken. Statt eines 100-seitigen, statischen PDF-Toolkits wäre ein interaktives System denkbar, in dem Anwender*innen fragen können: „Was hat in ähnlichen Kontexten wie meinem funktioniert?“ und das daraufhin synthetisierte, quellenbasierte Antworten liefert. 

Deutschland sollte dieses enge Zeitfenster nicht verpassen, um zur führenden Stimme der KI-Transformation in der EZ zu werden.

Die Bundesregierung hat Katharina Wrohlich, Leiterin der Forschungsgruppe Gender Economics am DIW Berlin und Professorin für Öffentliche Finanzen, Gender- und Familienökonomie an der Universität Potsdam in den Gender Equality Advisory Council (GEAC) berufen. Dieser Expert*innenrat berät die G7 in ...

The global order is not simply weakening. It is being reshaped. Whether this transformation leads to fragmentation or renewal will depend on how states respond in this critical phase. India is uniquely positioned to play a bridging role between North and South, between competing power centers, and between competing visions of global order. How it chooses to act now will help shape not only its own trajectory, but also the future of international cooperation.

The global order is not simply weakening. It is being reshaped. Whether this transformation leads to fragmentation or renewal will depend on how states respond in this critical phase. India is uniquely positioned to play a bridging role between North and South, between competing power centers, and between competing visions of global order. How it chooses to act now will help shape not only its own trajectory, but also the future of international cooperation.

The global order is not simply weakening. It is being reshaped. Whether this transformation leads to fragmentation or renewal will depend on how states respond in this critical phase. India is uniquely positioned to play a bridging role between North and South, between competing power centers, and between competing visions of global order. How it chooses to act now will help shape not only its own trajectory, but also the future of international cooperation.

Mehr Lohn und sichere Jobs: Mit diesen Forderungen sind Gewerkschaften in der KI-Ära überfordert. Damit sie überleben, muss sich ihr Kerngeschäft radikal ändern.  , Am 1. Mai gehen Millionen Menschen auf die Straße. Das Motto des Deutschen Gewerkschaftsbunds lautet in diesem Jahr: »Erst unsere Jobs, dann eure Profite.« Der Impuls dahinter ist richtig und verständlich. Denn der wirtschaftliche Wandel, den Deutschland und die übrigen westlichen Volkswirtschaften ...

Bonn, 4. Mai 2026. Unter bestimmten Voraussetzungen können Entwicklungsorganisationen Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um zu lernenden Organisationen zu werden. Aufschlussreich sind in diesem Zusammenhang die Erfahrungen von USAID.

KI ist für die Entwicklungszusammenarbeit (EZ) sowohl Herausforderung als auch Chance. In dieser Kolumne geht es um die Frage, wie Entwicklungsorganisationen KI nutzen können, um lernende Organisationen zu werden. Ob dies gelingt, hängt davon ab, wie KI-gestützte Analyse- und Lernprozesse in Organisationen verankert sind. Aus den Erfahrungen der 2025 geschlossenen US-Entwicklungsagentur USAID lassen sich Lehren für den Einsatz von KI in der EZ ziehen – und wo dieser an Grenzen stößt.

USAIDs vorzeitig beendete KI-Lerninitiative

Nach vielen Jahren als Mitarbeiterin verließ die Ko-Autorin USAID im Jahr 2021, um zu untersuchen, wie Entwicklungsorganisationen systematischer aus ihren eigenen Erfahrungen lernen können. Dies führte zur Entwicklung des Development Evidence Large Language Model (DELLM), eines speziell für die EZ entwickelten KI-Systems. USAID wurde einer der ersten Kunden. Um DELLM zu trainieren, annotierten und labelten Expert*innen zunächst manuell Textsegmente aus rund 100.000 USAID-Evaluierungsberichten aus über 60 Jahren. In einem zunehmend automatisierten aber von Expert*innen überwachten Prozess lernte das Modell, diese Berichte zu „lesen“ und zwischen Sektoren, Kooperationsansätzen, Ergebnissen sowie positiven und negativen Lehren zu unterscheiden.

Nach Abschluss des Trainings konnten die USAID-Mitarbeitenden das institutionelle Wissen der Organisation erstmals systematisch nutzen. DELLM konnte sowohl für die operative Planung als auch für das organisationale Lernen eingesetzt werden. Im Hinblick auf die operative Planung waren die Mitarbeiter*innen nun in der Lage, innerhalb weniger Minuten auf themenspezifische und regionale Erkenntnisse aus über sechs Jahrzehnten zuzugreifen. Zuvor hätte jede dieser Abfragen lange Recherchen erfordert und hohe Kosten verursacht. Aufgrund der plötzlichen Schließung von USAID konnte das Modell jedoch nicht mehr für das organisationale Lernen eingesetzt werden. Solange die Evaluierungsberichte noch intern zugänglich waren, wurde DELLM stattdessen genutzt, um zentrale Erkenntnisse zu sichern. Diese Auswertung der übergreifenden Erfolgsfaktoren von USAID-Maßnahmen liefert für sich genommen bereits aufschlussreiche Ergebnisse. Zugleich verdeutlichen sie, warum KI-gestützte Erkenntnisse nicht automatisch zu organisationalem Lernen führen.

Erfolgsfaktoren der Entwicklungszusammenarbeit

Die Suche nach den übergeordneten Erfolgsfaktoren der Entwicklungsmaßnahmen von USAID brachte folgende Erkenntnisse: (1) Entscheidungen sollten möglichst dezentral dort getroffen werden, wo die Umsetzung erfolgt, um rasches Feedback aus der Praxis zu erhalten und Kurskorrekturen vornehmen zu können. (2) Reformen sollten praxisorientiert sein, das heißt auf bestehenden Systemen aufbauen und darauf abzielen, diese weiterzuentwickeln. (3) Wirksame Lösungen sollten rasch vor Ort verankert werden, damit sie auch nach Auslaufen der Finanzierung fortwirken. (4) Reformprozesse sollten von lokalen Akteuren geleitet werden, anstatt diese lediglich beratend einzubinden. Schließlich ist (5) die Zusammenarbeit mit der mittleren Ebene entscheidend – also mit Partnern, die für die praktische Umsetzung der Maßnahmen verantwortlich sind. Welche Schlüsse lassen sich aus diesen Erkenntnissen über das Potenzial und die Grenzen von KI-gestütztem organisationalem Lernen in der EZ ziehen?

Für Entwicklungsexpert*innen sind diese Erfolgsfaktoren nicht neu. Dennoch werden darauf basierende, neue Ansätze der EZ, wie etwa Ansätze adaptiver EZ, nur selten genutzt. Obwohl sie auch in der deutschen EZ bereits erfolgreich umgesetzt wurden, bleiben sie Ausnahmen. Mangelndes organisationales Lernen hat neben der Orientierung der EZ an nationalen Interessen mit einem starken Fokus auf systemimmanente Rechenschaftsbeziehungen zu tun. Es wird aber auch durch die Strukturen und Anreize innerhalb von Entwicklungsorganisationen gebremst. Organisationales Lernen kann erst gelingen, wenn evidenzbasiertes Arbeiten gefördert wird, generalistische Karrierewege durch Fachlaufbahnen ergänzt werden, Ziele und Defizite offen diskutiert werden und die Organisationskultur all dies unterstützt.

Verankerung KI-gestützten Lernens für Entwicklung

KI hat das Potenzial, einen umfassenden, intuitiven und bedarfsgerechten Zugang zum institutionellen Wissen von Organisationen zu ermöglichen. Dies ist insbesondere für die operative Planung von großem Nutzen. Im Hinblick auf organisationales Lernen und entsprechende Reformen sollten jedoch die Besonderheiten von KI sowie die notwendigen Rahmenbedingungen berücksichtigt werden. Erstens gilt, wie bei allen KI-Tools, dass die Qualität ihrer Ergebnisse nur so gut ist wie die Qualität der zugrunde liegenden Daten und des Trainings. Zweitens müssen Erkenntnisse, um in organisationales Lernen überführt zu werden, in eine offene, selbstkritische und evidenzbasierte Organisationskultur eingebettet sein. Drittens gilt: Auch wenn KI-gestützte Erkenntnisse nicht vollständig neu sind, können sie in Verbindung mit anderen Wissensquellen, etwa der Entwicklungsforschung, dazu dienen, bestehendes Wissen zu überprüfen und zu ergänzen. In einem solchen förderlichen organisationalen Umfeld kann KI somit ein wichtiges Instrument unter anderen sein, um lernende Entwicklungsorganisationen hervorzubringen und die Effektivität und Effizienz der EZ zu steigern.

Dr. Michael Roll ist Soziologe und wissenschaftlicher Mitarbeiterin der Abteilung “Transformation of Political (Dis-) Order” des German Institute of Development and Sustainability (IDOS) in Bonn.

Lindsey Moore ist Geschäftsführerin und Gründerin von DevelopMetrics sowie außerordentliche Professorin für KI und Politik an der Georgetown University. Ihre Arbeit konzentriert sich auf verantwortungsvolle künstliche Intelligenz, Evidenzsynthese und Wissensmanagement im Bereich der internationalen Entwicklung.

Bonn, 4. Mai 2026. Unter bestimmten Voraussetzungen können Entwicklungsorganisationen Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um zu lernenden Organisationen zu werden. Aufschlussreich sind in diesem Zusammenhang die Erfahrungen von USAID.

KI ist für die Entwicklungszusammenarbeit (EZ) sowohl Herausforderung als auch Chance. In dieser Kolumne geht es um die Frage, wie Entwicklungsorganisationen KI nutzen können, um lernende Organisationen zu werden. Ob dies gelingt, hängt davon ab, wie KI-gestützte Analyse- und Lernprozesse in Organisationen verankert sind. Aus den Erfahrungen der 2025 geschlossenen US-Entwicklungsagentur USAID lassen sich Lehren für den Einsatz von KI in der EZ ziehen – und wo dieser an Grenzen stößt.

USAIDs vorzeitig beendete KI-Lerninitiative

Nach vielen Jahren als Mitarbeiterin verließ die Ko-Autorin USAID im Jahr 2021, um zu untersuchen, wie Entwicklungsorganisationen systematischer aus ihren eigenen Erfahrungen lernen können. Dies führte zur Entwicklung des Development Evidence Large Language Model (DELLM), eines speziell für die EZ entwickelten KI-Systems. USAID wurde einer der ersten Kunden. Um DELLM zu trainieren, annotierten und labelten Expert*innen zunächst manuell Textsegmente aus rund 100.000 USAID-Evaluierungsberichten aus über 60 Jahren. In einem zunehmend automatisierten aber von Expert*innen überwachten Prozess lernte das Modell, diese Berichte zu „lesen“ und zwischen Sektoren, Kooperationsansätzen, Ergebnissen sowie positiven und negativen Lehren zu unterscheiden.

Nach Abschluss des Trainings konnten die USAID-Mitarbeitenden das institutionelle Wissen der Organisation erstmals systematisch nutzen. DELLM konnte sowohl für die operative Planung als auch für das organisationale Lernen eingesetzt werden. Im Hinblick auf die operative Planung waren die Mitarbeiter*innen nun in der Lage, innerhalb weniger Minuten auf themenspezifische und regionale Erkenntnisse aus über sechs Jahrzehnten zuzugreifen. Zuvor hätte jede dieser Abfragen lange Recherchen erfordert und hohe Kosten verursacht. Aufgrund der plötzlichen Schließung von USAID konnte das Modell jedoch nicht mehr für das organisationale Lernen eingesetzt werden. Solange die Evaluierungsberichte noch intern zugänglich waren, wurde DELLM stattdessen genutzt, um zentrale Erkenntnisse zu sichern. Diese Auswertung der übergreifenden Erfolgsfaktoren von USAID-Maßnahmen liefert für sich genommen bereits aufschlussreiche Ergebnisse. Zugleich verdeutlichen sie, warum KI-gestützte Erkenntnisse nicht automatisch zu organisationalem Lernen führen.

Erfolgsfaktoren der Entwicklungszusammenarbeit

Die Suche nach den übergeordneten Erfolgsfaktoren der Entwicklungsmaßnahmen von USAID brachte folgende Erkenntnisse: (1) Entscheidungen sollten möglichst dezentral dort getroffen werden, wo die Umsetzung erfolgt, um rasches Feedback aus der Praxis zu erhalten und Kurskorrekturen vornehmen zu können. (2) Reformen sollten praxisorientiert sein, das heißt auf bestehenden Systemen aufbauen und darauf abzielen, diese weiterzuentwickeln. (3) Wirksame Lösungen sollten rasch vor Ort verankert werden, damit sie auch nach Auslaufen der Finanzierung fortwirken. (4) Reformprozesse sollten von lokalen Akteuren geleitet werden, anstatt diese lediglich beratend einzubinden. Schließlich ist (5) die Zusammenarbeit mit der mittleren Ebene entscheidend – also mit Partnern, die für die praktische Umsetzung der Maßnahmen verantwortlich sind. Welche Schlüsse lassen sich aus diesen Erkenntnissen über das Potenzial und die Grenzen von KI-gestütztem organisationalem Lernen in der EZ ziehen?

Für Entwicklungsexpert*innen sind diese Erfolgsfaktoren nicht neu. Dennoch werden darauf basierende, neue Ansätze der EZ, wie etwa Ansätze adaptiver EZ, nur selten genutzt. Obwohl sie auch in der deutschen EZ bereits erfolgreich umgesetzt wurden, bleiben sie Ausnahmen. Mangelndes organisationales Lernen hat neben der Orientierung der EZ an nationalen Interessen mit einem starken Fokus auf systemimmanente Rechenschaftsbeziehungen zu tun. Es wird aber auch durch die Strukturen und Anreize innerhalb von Entwicklungsorganisationen gebremst. Organisationales Lernen kann erst gelingen, wenn evidenzbasiertes Arbeiten gefördert wird, generalistische Karrierewege durch Fachlaufbahnen ergänzt werden, Ziele und Defizite offen diskutiert werden und die Organisationskultur all dies unterstützt.

Verankerung KI-gestützten Lernens für Entwicklung

KI hat das Potenzial, einen umfassenden, intuitiven und bedarfsgerechten Zugang zum institutionellen Wissen von Organisationen zu ermöglichen. Dies ist insbesondere für die operative Planung von großem Nutzen. Im Hinblick auf organisationales Lernen und entsprechende Reformen sollten jedoch die Besonderheiten von KI sowie die notwendigen Rahmenbedingungen berücksichtigt werden. Erstens gilt, wie bei allen KI-Tools, dass die Qualität ihrer Ergebnisse nur so gut ist wie die Qualität der zugrunde liegenden Daten und des Trainings. Zweitens müssen Erkenntnisse, um in organisationales Lernen überführt zu werden, in eine offene, selbstkritische und evidenzbasierte Organisationskultur eingebettet sein. Drittens gilt: Auch wenn KI-gestützte Erkenntnisse nicht vollständig neu sind, können sie in Verbindung mit anderen Wissensquellen, etwa der Entwicklungsforschung, dazu dienen, bestehendes Wissen zu überprüfen und zu ergänzen. In einem solchen förderlichen organisationalen Umfeld kann KI somit ein wichtiges Instrument unter anderen sein, um lernende Entwicklungsorganisationen hervorzubringen und die Effektivität und Effizienz der EZ zu steigern.

Dr. Michael Roll ist Soziologe und wissenschaftlicher Mitarbeiterin der Abteilung “Transformation of Political (Dis-) Order” des German Institute of Development and Sustainability (IDOS) in Bonn.

Lindsey Moore ist Geschäftsführerin und Gründerin von DevelopMetrics sowie außerordentliche Professorin für KI und Politik an der Georgetown University. Ihre Arbeit konzentriert sich auf verantwortungsvolle künstliche Intelligenz, Evidenzsynthese und Wissensmanagement im Bereich der internationalen Entwicklung.

Bonn, 4. Mai 2026. Unter bestimmten Voraussetzungen können Entwicklungsorganisationen Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um zu lernenden Organisationen zu werden. Aufschlussreich sind in diesem Zusammenhang die Erfahrungen von USAID.

KI ist für die Entwicklungszusammenarbeit (EZ) sowohl Herausforderung als auch Chance. In dieser Kolumne geht es um die Frage, wie Entwicklungsorganisationen KI nutzen können, um lernende Organisationen zu werden. Ob dies gelingt, hängt davon ab, wie KI-gestützte Analyse- und Lernprozesse in Organisationen verankert sind. Aus den Erfahrungen der 2025 geschlossenen US-Entwicklungsagentur USAID lassen sich Lehren für den Einsatz von KI in der EZ ziehen – und wo dieser an Grenzen stößt.

USAIDs vorzeitig beendete KI-Lerninitiative

Nach vielen Jahren als Mitarbeiterin verließ die Ko-Autorin USAID im Jahr 2021, um zu untersuchen, wie Entwicklungsorganisationen systematischer aus ihren eigenen Erfahrungen lernen können. Dies führte zur Entwicklung des Development Evidence Large Language Model (DELLM), eines speziell für die EZ entwickelten KI-Systems. USAID wurde einer der ersten Kunden. Um DELLM zu trainieren, annotierten und labelten Expert*innen zunächst manuell Textsegmente aus rund 100.000 USAID-Evaluierungsberichten aus über 60 Jahren. In einem zunehmend automatisierten aber von Expert*innen überwachten Prozess lernte das Modell, diese Berichte zu „lesen“ und zwischen Sektoren, Kooperationsansätzen, Ergebnissen sowie positiven und negativen Lehren zu unterscheiden.

Nach Abschluss des Trainings konnten die USAID-Mitarbeitenden das institutionelle Wissen der Organisation erstmals systematisch nutzen. DELLM konnte sowohl für die operative Planung als auch für das organisationale Lernen eingesetzt werden. Im Hinblick auf die operative Planung waren die Mitarbeiter*innen nun in der Lage, innerhalb weniger Minuten auf themenspezifische und regionale Erkenntnisse aus über sechs Jahrzehnten zuzugreifen. Zuvor hätte jede dieser Abfragen lange Recherchen erfordert und hohe Kosten verursacht. Aufgrund der plötzlichen Schließung von USAID konnte das Modell jedoch nicht mehr für das organisationale Lernen eingesetzt werden. Solange die Evaluierungsberichte noch intern zugänglich waren, wurde DELLM stattdessen genutzt, um zentrale Erkenntnisse zu sichern. Diese Auswertung der übergreifenden Erfolgsfaktoren von USAID-Maßnahmen liefert für sich genommen bereits aufschlussreiche Ergebnisse. Zugleich verdeutlichen sie, warum KI-gestützte Erkenntnisse nicht automatisch zu organisationalem Lernen führen.

Erfolgsfaktoren der Entwicklungszusammenarbeit

Die Suche nach den übergeordneten Erfolgsfaktoren der Entwicklungsmaßnahmen von USAID brachte folgende Erkenntnisse: (1) Entscheidungen sollten möglichst dezentral dort getroffen werden, wo die Umsetzung erfolgt, um rasches Feedback aus der Praxis zu erhalten und Kurskorrekturen vornehmen zu können. (2) Reformen sollten praxisorientiert sein, das heißt auf bestehenden Systemen aufbauen und darauf abzielen, diese weiterzuentwickeln. (3) Wirksame Lösungen sollten rasch vor Ort verankert werden, damit sie auch nach Auslaufen der Finanzierung fortwirken. (4) Reformprozesse sollten von lokalen Akteuren geleitet werden, anstatt diese lediglich beratend einzubinden. Schließlich ist (5) die Zusammenarbeit mit der mittleren Ebene entscheidend – also mit Partnern, die für die praktische Umsetzung der Maßnahmen verantwortlich sind. Welche Schlüsse lassen sich aus diesen Erkenntnissen über das Potenzial und die Grenzen von KI-gestütztem organisationalem Lernen in der EZ ziehen?

Für Entwicklungsexpert*innen sind diese Erfolgsfaktoren nicht neu. Dennoch werden darauf basierende, neue Ansätze der EZ, wie etwa Ansätze adaptiver EZ, nur selten genutzt. Obwohl sie auch in der deutschen EZ bereits erfolgreich umgesetzt wurden, bleiben sie Ausnahmen. Mangelndes organisationales Lernen hat neben der Orientierung der EZ an nationalen Interessen mit einem starken Fokus auf systemimmanente Rechenschaftsbeziehungen zu tun. Es wird aber auch durch die Strukturen und Anreize innerhalb von Entwicklungsorganisationen gebremst. Organisationales Lernen kann erst gelingen, wenn evidenzbasiertes Arbeiten gefördert wird, generalistische Karrierewege durch Fachlaufbahnen ergänzt werden, Ziele und Defizite offen diskutiert werden und die Organisationskultur all dies unterstützt.

Verankerung KI-gestützten Lernens für Entwicklung

KI hat das Potenzial, einen umfassenden, intuitiven und bedarfsgerechten Zugang zum institutionellen Wissen von Organisationen zu ermöglichen. Dies ist insbesondere für die operative Planung von großem Nutzen. Im Hinblick auf organisationales Lernen und entsprechende Reformen sollten jedoch die Besonderheiten von KI sowie die notwendigen Rahmenbedingungen berücksichtigt werden. Erstens gilt, wie bei allen KI-Tools, dass die Qualität ihrer Ergebnisse nur so gut ist wie die Qualität der zugrunde liegenden Daten und des Trainings. Zweitens müssen Erkenntnisse, um in organisationales Lernen überführt zu werden, in eine offene, selbstkritische und evidenzbasierte Organisationskultur eingebettet sein. Drittens gilt: Auch wenn KI-gestützte Erkenntnisse nicht vollständig neu sind, können sie in Verbindung mit anderen Wissensquellen, etwa der Entwicklungsforschung, dazu dienen, bestehendes Wissen zu überprüfen und zu ergänzen. In einem solchen förderlichen organisationalen Umfeld kann KI somit ein wichtiges Instrument unter anderen sein, um lernende Entwicklungsorganisationen hervorzubringen und die Effektivität und Effizienz der EZ zu steigern.

Dr. Michael Roll ist Soziologe und wissenschaftlicher Mitarbeiterin der Abteilung “Transformation of Political (Dis-) Order” des German Institute of Development and Sustainability (IDOS) in Bonn.

Lindsey Moore ist Geschäftsführerin und Gründerin von DevelopMetrics sowie außerordentliche Professorin für KI und Politik an der Georgetown University. Ihre Arbeit konzentriert sich auf verantwortungsvolle künstliche Intelligenz, Evidenzsynthese und Wissensmanagement im Bereich der internationalen Entwicklung.

Developments and Implications for Political Arrangements

Key Takeaways

April’s developments point to a growing disconnect between diplomatic frameworks and realities on the ground. The Gaza track remains stalled at a critical juncture, as the breakdown of the disarmament sequencing reveals the limits of a security-first approach that postpones governance and reconstruction. In parallel, accelerated settlement expansion and Palestinian displacement are consolidating a process of de facto annexation in the West Bank, progressively eroding the territorial basis of separation-based solutions. At the regional level, fragile ceasefires in Iran and Lebanon create only temporary stabilization while leaving the Palestine file largely untouched. Yet emerging trends in US political attitudes may signal shifts in unconditional support for Israel. Taken together, these dynamics underscore the need to reassess both the sequencing and the underlying assumptions of future political arrangements.

Main Developments

● Hamas rejected the “Board of Peace” disarmament proposal, while engaging in parallel negotiations with Fatah over the future of its weapons. Hamas’s rejection reflects a core dispute over the modality of disarmament and criticism over the absence of a political horizon. Parallel talks with Fatah mark the most consequential intra-Palestinian alignment since 2017 (Al Manassa; FDD; Haaretz; Al Jazeera).

● Humanitarian assessments gave the Gaza ceasefire a failing grade at the six-month mark. Over 780 Palestinians have been killed since the ceasefire began; no reconstruction has started; and the volume of goods entering Gaza in the first two weeks of March was down by about 80% compared to prewar levels (Oxfam; Save the Children; Refugees International).

● The Israel–Hizballah truce remains under strain amid mutual claims of violations. The ceasefire was part of the broader US–Iran truce, reinforcing the interconnectedness of regional fronts. In parallel, direct talks between Israel and Lebanon in Washington, the first since the early 1980s, have generated cautious hope. Meanwhile, Israel established a 10-kilometer military “Yellow Line” inside southern Lebanon, barring residents from returning to dozens of towns. (Al Jazeera; NPR; Washington Post).

● The Israeli government reportedly approved 34 settlements across the West Bank. The approvals include 10 existing outposts that would be legalized and 24 entirely new settlements, all in Area C. These add to another 68 new settlements authorized since the establishment of the current government, marking an 80% increase in the overall number of official settlements (CNN; Times of Israel; Democracy Now!, PeaceNow).

● Over 2,500 Palestinians were forcibly displaced in Area C of the West Bank and East Jerusalem since the start of 2026, the majority due to state-backed settler violence. At least nine Palestinians have been killed and approximately 360 injured by Israeli settlers since January. Settler violence accounted for 75% of all recorded displacement. The remainder of displacements were due to demolitions and evictions by Israeli authorities citing lack of building permits or ownership title (OCHA; OHCHR; Save the Children).

● A large majority of US Senate Democrats backed resolutions to block arms sales to Israel in a historic vote signaling a deepening political shift. Though the bills were ultimately rejected, this vote echoes a survey showing 60% of US adults hold an unfavorable view of Israel, up 7 percentage points from last year and nearly 20 since 2022 (The Intercept; Al Jazeera; Pew Research Center).

Structural Dynamics

The disarmament impasse and the collapse of the sequencing logic: The Gaza peace plan rested on a clear sequence (ceasefire, disarmament, transitional governance, reconstruction, and political handover), but Hamas’s formal rejection of the disarmament framework breaks this sequence at a critical juncture. So far, the international community has not provided the resources to disarm Hamas by force, and without disarmament Israel will not permit reconstruction to start. A Hamas–Fatah understanding on the weapons file and governance in Gaza may offer an alternative pathway based on Palestinian consensus rather than external imposition, but its adoption remains uncertain. The current deadlock highlights a central lesson for peace prospects: sequencing cannot substitute for a credible and agreed upon political horizon, and disarmament is unlikely to be sustainable without it.

Acceleration in the violent transformation of the West Bank’s geographic and demographic reality: The rapid expansion of settlements, alongside the gradual erosion of Palestinian presence in Area C and parts of East Jerusalem, reflects a cumulative process of territorial restructuring. Combined with ongoing land registration, infrastructure development, and the transfer of administrative authority from military to civilian hands, recent developments are further entrenching the de facto annexation of large swathes of the West Bank.

Ceasefire fragility and the limits of regional de-escalation: The Iran and Lebanon ceasefires are significant diplomatic achievements, but their relevance to the Palestine file should not be overstated. Both agreements remain fragile and contested. Crucially, the Palestine question was not part of these frameworks, with no political or diplomatic linkage that would translate regional calm into progress on the ground. These fragile ceasefires risk diverting international attention away from the Palestinian issue while enabling Israel to reallocate resources toward the West Bank and Gaza in ways that may further undermine stabilization efforts.

Shifting US political constraints and potential openings: The strong Democratic support in the United States Senate for restricting military aid to Israel, even if ultimately unsuccessful, reflects a deeper reconfiguration in US domestic politics. Coupled with a marked deterioration in public opinion, these trends point to a gradual erosion of the bipartisan consensus regarding unconditional US support for Israel. While this shift remains partial and contested, it introduces new political constraints on current and future administrations and expands the range of policy options in Washington. This could include greater US willingness to condition support or apply pressure, including by linking security assistance to Israel to political progress. In such a scenario, Israel may face more assertive US demands for meaningful negotiations with the Palestinians, reopening diplomatic pathways that have been largely dormant.

Recommendations

The Board of Peace, in coordination with regional and international actors, should:

1. Reframe the disarmament–governance relationship: The current sequencing of disarmament first, governance and reconstruction second has been rejected and is unlikely to succeed through pressure alone. Instead, disarmament should be embedded within a framework of mutual and parallel progress contingent on credible governance, permitting the National Committee for the Administration of Gaza (NCAG) to enter and operate in Gaza, initiating visible reconstruction, and establishing security arrangements that give all parties a stake in compliance.

2. Respond to settlement approvals and state-backed settler violence with concrete consequences, beyond routine expressions of concern: The United States, as the principal broker of the Gaza peace plan and Israel’s main ally, has a particular responsibility to ensure that Israeli actions do not undermine peace prospects.

3. Use the regional ceasefire window to re-anchor the Palestine file in diplomatic frameworks: The coming weeks offer a narrow opportunity to re-engage key actors, including Türkiye, Egypt, Saudi Arabia, and European partners, on the Palestine dimension of regional stability. Linking regional de-escalation to concrete steps on the governance of Gaza, restraints on West Bank settlements, and humanitarian access would signal that the Palestine question is not a residual issue but a central condition of sustainable regional order.

Indicators to Watch

• Board of Peace’s response to Hamas’s disarmament rejection: whether the framework is revised, abandoned, or enforced through alternative mechanisms.
• Durability of the extended Iran ceasefire and outcome of the London military planning conference on Hormuz.
• International response to settlement approvals: whether it triggers concrete diplomatic consequences or is absorbed into routine statements.
• NCAG access to Gaza: any movement toward permitting committee members to enter and begin operations.
• Palestinian local election outcomes on April 25: turnout, factional participation, and impact on the credibility of reforms to the PA.
• Humanitarian access trends in Gaza: crossing operations, NGO registration dispute status, and whether the aid delivery decline is reversed.

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This document was prepared by IPI Consultant Jaser Abu Mousa with editorial support from IPI. The statements made and views expressed are solely the responsibility of the author and do not represent those of IPI.

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Peacekeeping missions today operate in increasingly complex and volatile environments often characterized by fragile political processes, asymmetric warfare by non-state armed groups, transnational criminal networks, rapid technological changes, and the growing impacts of climate-related vulnerability. These evolving dynamics have heightened the risks faced by both civilians and peacekeepers, reinforcing the central importance of protection of civilians (POC) and the safety and security of personnel.

In this context, IPI convened T/PCCs for the first in a series of informal discussions on the future of peace operations on April 30th. This initial meeting explored T/PCCs’ perspectives on emerging threats to civilians and peacekeepers, as well as the measures, processes, and capabilities required to enable peacekeepers to deliver on their mandates. Drawing on the operational experience of T/PCCs, the discussion generated practical insights into how peacekeepers’ capabilities can be better aligned with evolving conditions on the ground and changing political and financial contexts to ensure their safety and security. It also considered the policy responses required from the UN.

Welcoming Remarks
Jenna Russo, IPI Director of Research and Head of the Brian Urquhart Center for Peace Operations and Peacebuilding
Lieutenant-Colonel Royal Marines Jonas van Hooren, Permanent Mission of  the Kingdom of the Netherlands to the UN

Opening Remarks
Lieutenant-General Mohan Subramanian, Director of the Office for Peacekeeping Strategic Partnership, DPO

Moderator
Bitania Tadesse, Policy Specialist for Africa, IPI

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Am Donnerstagmittag kam es in Vivo Morcote TI zu einem schlimmen Unglück. Ein Kleinkind wurde in einen Swimmingpool gefunden und starb später im Spital.