Was ist KI im öffentlichen Sektor?

Regierungsbehörden weltweit setzen zunehmend auf künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning, um kritische Herausforderungen beim Erbringen öffentlicher Dienstleistungen zu bewältigen und komplexe, zeit- und kostenintensive Prozesse zu vereinfachen. Die Entwicklung und Anwendung von KI als Tool zur Unterstützung der notwendigen Dienstleistungen, um die Bedürfnisse der Öffentlichkeit zu erfüllen – von der Datenverwaltung und -analyse bis hin zum operativen Support –, spielt eine wichtige Rolle bei der Transformation und Modernisierung des öffentlichen Sektors. 

Behörden suchen nach neuen Möglichkeiten, um KI abteilungsübergreifend zu nutzen. Dabei zeichnen sich 2 primäre KI-Anwendungen in Behörden ab: prädiktive KI, die anhand historischer Daten zukünftige Events und Trends vorhersagt, um Risiken zu minimieren, und generative KI, die Inhalte durch Lernen aus umfangreichen Datensätzen erstellt, übersetzt oder modifiziert. Das Ergebnis: Künstliche Intelligenz optimiert und verbessert die Prozessgenauigkeit beim Bearbeiten von Kundenanträgen, hilft beim Aufdecken und Verhindern von Betrug, reduziert manuelle Workloads und ermöglicht eine bessere Datenprognose.

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Fortschritte im Bereich KI können die IT-Erlebnisse der Bürgerinnen und Bürger drastisch verbessern, die Interaktionen mit Behörden verändern und für ein nahtloseres IT-Erlebnis sorgen. Politische Entscheidungstragende und andere Sachbearbeitende des öffentlichen Sektors können effektivere Dienstleistungen erbringen und die staatlichen Ressourcen besser für ihre Bürgerinnen und Bürger einsetzen.

Behörden, die KI nutzen möchten, um die Erbringung öffentlicher Dienstleistungen zu skalieren, profitieren durch die KI-Implementierung in mehrfacher Hinsicht: etwa durch die Datenaggregation aus verschiedenen Quellen, um bestehende Anträge besser zu verwalten, und durch das Erfassen und Verteilen der aktuellsten Informationen, um die Prognose, Identifizierung und Verhinderung von Betrug zu unterstützen. 

Ein verbesserter Datenverteilungsprozess ermöglicht es den Sachbearbeitenden, Anträge effizient zu priorisieren und zu überprüfen, wodurch der gesamte Antragsprozess optimiert wird. Dies trägt dazu bei, die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Informationen zu verbessern, die an Antragstellende, Entscheidungstragende sowie Politikerinnen und Politiker übermittelt werden. Die Datenaggregation in Algorithmen des öffentlichen Sektors kann Behörden zudem dabei unterstützen, die Bedürfnisse ihrer Bürgerinnen und Bürger zu prognostizieren. So können Sachbearbeitende des öffentlichen Sektors die Verfügbarkeit von Dienstleistungen einfacher verwalten und verbessern.

Die wichtigsten Vorteile von KI 

Im Folgenden finden Sie einige wichtige Vorteile der KI-Nutzung im öffentlichen Sektor für Bürgerinnen und Bürger, Sachbearbeitende sowie politische Entscheidungstragende.

Besseres Serviceerlebnis

Datenbasierte Erkenntnisse, die mit KI-Algorithmen und prädiktiven Analysen verarbeitet werden, können die gesamte Servicebereitstellung und das Benutzererlebnis verbessern. Bürgerinnen und Bürger erhalten die benötigten Antworten zum richtigen Zeitpunkt vom richtigen Service, was zu besseren Ergebnissen und weniger Ressourcenverschwendung führt. So nutzte Eusko Jaurlaritzaren Informatika Elkartea (EJIE, die für das IT-Management zuständige Abteilung der baskischen Regierung) die Technologien von Red Hat® zum Bereitstellen von KI-gestützten digitalen Diensten für Bürgerinnen und Bürger. Die baskische Regierung wollte ihre Bürgerinnen und Bürger durch die Servicebereitstellung in der von ihnen gewählten Sprache unterstützen. Unter Verwendung von KI entwickelte das IT-Team im Rahmen des Itzuli-Projekts Sprachtools, die die Übersetzung und Synthese von Text-zu-Sprache aus dem Baskischen ins Spanische, Französische und Englische sowie die Transkription von Sprache-zu-Text in Baskisch und Spanisch ermöglichen.

Verbesserte Antragsbearbeitung

Die Bearbeitung von Leistungsanträgen und -zahlungen kann bei Behörden Tausende von Arbeitsstunden in Anspruch nehmen. Eine manuelle Bearbeitung kann das Risiko menschlicher Fehler erhöhen, was sich sowohl auf die Bürgerinnen und Bürger als auch auf die Effizienz der Behörden negativ auswirkt. Durch die Einführung von KI in Workflows lässt sich die Einreichung von Anträgen automatisieren und es können datengestützte Empfehlungen gegeben werden. Dies beschleunigt die Bearbeitung von Anträgen und verbessert das IT-Erlebnis für Mitarbeitende sowie Bürgerinnen und Bürger.

Eindämmung von Betrug, Verschwendung und Missbrauch

Mit Robotic Process Automation (RPA) werden Dokumente im Vergleich zu manuellen Methoden schnell und präzise analysiert. Das KI-Tool kann betrügerische Aktivitäten und Verschwendung effektiv aufzeigen und so zu einer effizienteren Nutzung von staatlichen Ressourcen und Geldern führen. Durch die kontinuierliche Verbesserung des Algorithmus wird das System beim Aufdecken von Betrug immer intelligenter. So bietet es skalierbaren Schutz sowohl für Bürgerinnen und Bürger als auch für Behörden. 

Erweiterter Zugang zu Angeboten des öffentlichen Sektors

Der Einsatz von KI-gestützten Orientierungshilfen kann die Verfügbarkeit von und den Zugang zu Dienstleistungen für Bürgerinnen und Bürger verbessern. Durch die Verwendung von KI zum Validieren und Bearbeiten von Anträgen können mehr Sachbearbeitende Leistungsanträge bearbeiten, wodurch die Abhängigkeit der Behörden von einer kleinen Anzahl von Fachleuten verringert und eine schnellere Bearbeitung der Anträge ermöglicht wird.

Beschleunigte Richtlinienentwicklung

Die Richtlinienentwicklung erfordert eine Vielzahl von Stakeholdern und eine komplexe Berücksichtigung von Faktoren, die sich auf die Bürgerinnen und Bürger auswirken können. Computergestützte KI-Tools können den Prozess beschleunigen, indem sie Trial-and-Error-Methoden durch effizientere Modelle zur Unterstützung der Richtlinienerstellung und -überprüfung ersetzen. Dadurch werden rechtliche und technische Herausforderungen sowie die Gesamtkosten reduziert.

Aufbau einer produktionsbereiten KI/ML-Umgebung

Trotz der Vorteile von KI im öffentlichen Sektor stellt die Implementierung Behörden vor eine Reihe von Herausforderungen.

Verwaltung der Datenerfassung und -analyse

KI-Lösungen der öffentlichen Verwaltung sind für ein effektives Training auf große Echtzeitdatensätze angewiesen und müssen gleichzeitig personenbezogene Daten schützen. 

Die Workflows im öffentlichen Sektor basieren in der Regel auf manuellen Prozessen und weisen starre Strukturen und Hierarchien auf. Dies stellt viele Behörden vor die Herausforderung, neue Verfahren und Technologien zur Datenerfassung in bestehende Workflows zu integrieren. Hinzu kommt, dass die Daten der Bürgerinnen und Bürger in verschiedenen Netzwerken isoliert und fragmentiert gespeichert sind. In einigen Fällen liegen die Daten sogar noch in Papierform vor, sodass es schwierig ist, sie in einer einzigen Datenbank zu zentralisieren.

Berücksichtigung der Bedürfnisse der Stakeholder

Die Abstimmung zwischen den verschiedenen Stakeholdern ist für eine erfolgreiche Implementierung und Einführung von KI/ML von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören Bürgerinnen und Bürger, Data Scientists, IT-Abteilungen, Operations-Teams, Sachbearbeitende des öffentlichen Sektors, politische Entscheidungstragende sowie Anbieter, darunter unabhängige Softwareanbieter (ISVs). Das Schaffen von Konsens zwischen sämtlichen Stakeholdern reduziert Reibungspunkte und erleichtert organisatorische Entscheidungen in Bezug auf die Einführung und den Einsatz von KI/ML. Viele Unternehmen des privaten Sektors und der Telekommunikationsbranche haben KI-Kompetenzzentren eingerichtet, um KI-Arbeitsabläufe zu optimieren.

Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes

Daten sind für viele Unternehmen ein wichtiges Gut. Für ein effektives Training von KI-Tools der öffentlichen Verwaltung mit großen Datensätzen, insbesondere solchen, die personenbezogene Daten enthalten, müssen Behörden die Compliance-Vorschriften der DSGVO und die KI-Verordnung der EU einhalten, die die Datenschutzrechte der Bürgerinnen und Bürger unter der DSGVO stärken. Zugang zu den Daten wird nur auf gesetzlicher Basis oder auf Antrag gewährt. 

Umgang mit regionalpolitischen Herausforderungen

Traditionell verfolgt Europa im Vergleich zu den Vereinigten Staaten und China einen eher vorsichtigen Ansatz beim Einsatz von KI und verfügt über ein strengeres regulatorisches Umfeld. Die EU-Gesetze bestehen in der Regel aus einer Reihe von Richtlinien wie der DSGVO, der KI-Verordnung, dem Datenschutzgesetz, dem Gesetz über digitale Dienste (GdD) und dem Gesetz über digitale Märkte. Die 27 EU-Mitgliedsstaaten verfügen darüber hinaus über eigene Richtlinien. Dies stellt Nicht-EU-Länder, die grenzüberschreitende Geschäfte tätigen, vor Herausforderungen in Bezug auf die Compliance. 

Maximale Optimierung und Effizienz

Leistungsstarke Cloud Computing-Umgebungen können den Behörden die nötige Flexibilität bieten, um die besonderen Herausforderungen zu bewältigen, denen sie gegenüberstehen. Sie erfordern jedoch eine robuste IT-Infrastruktur und eine Infrastruktur des öffentlichen Sektors. Regierungsbehörden benötigen kosteneffiziente Lösungen, die Abläufe am Netzwerkrand optimieren und Daten auf Endgeräten analysieren.

Die Übertragung von Netzwerk-Erfassungspunkten erfordert eine erhebliche Bandbreite. Auch die Datenerfassung im öffentlichen Sektor treibt die rasche Ausweitung des Storage voran, insbesondere für Systeme wie Geospatial Imaging (GIS) und grenzüberschreitende Systeme.

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Die Open Source-IT-Software für Unternehmen von Red Hat wird in Zusammenarbeit mit Unternehmen und Behörden entwickelt – auch mit Sachkundigen und Fachleuten aus dem öffentlichen Sektor. 

Mit der offenen und modularen KI/ML-Lösung von Red Hat können Kunden KI/ML-Projekte schnell operationalisieren und so für mehr Personalisierung, Kontrolle durch Stakeholder und Transparenz sorgen:

• Schutz aktueller IT-Investitionen bei gleichzeitiger Wertschöpfung: Red Hat beschleunigt und vereinfacht das Deployment von KI/ML-Projekten und das Lifecycle Management durch Partnerschaften und Integrationen.
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• Skalierung von Plattformfunktionen mit flexiblen Komponenten, die für Reproduzierbarkeit von Prozessen und Sicherheit für schnelle Innovationen sorgen.
• Ermöglichung einer präskriptiven und dennoch flexiblen CI/CD-Architektur (Continuous Integration/Continuous Delivery), um MLOps (Machine Learning Operations), den Übergang von ML-Modellierung und -Training zum Deployment sowie zur kontinuierlichen Verbesserung zu optimieren.

Die Zukunft der KI-Nutzung im öffentlichen Sektor zeigt sich vielversprechend. Mit Lösungen wie Red Hat OpenShift® AI und Red Hat Enterprise Linux® AI können Behörden manuelle, arbeitsintensive Prozesse optimieren und automatisieren und sich so darauf konzentrieren, die besten Dienstleistungen für ihre Bürgerinnen und Bürger zu erbringen.