Generative KI im öffentlichen Sektor – Chancen und Herausforderungen

Die digitale Transformation verändert grundlegend die Art und Weise, wie öffentliche Organisationen arbeiten und Dienstleistungen erbringen. Eine der vielversprechendsten Technologien in diesem Kontext ist die generative künstliche Intelligenz (GenAI). Der Einsatz von generativer KI könnte bis 2030 einen erheblichen wirtschaftlichen Mehrwert für die Schweiz schaffen: Prognosen zufolge könnte dies zu einem zusätzlichen Wachstum von 92 Milliarden Franken führen. Die Integration von KI-Technologien verspricht nicht nur erhebliche wirtschaftliche Vorteile, sondern birgt auch das Potenzial für eine tiefgreifende und nachhaltige Verbesserung der öffentlichen Dienstleistungen.

Strategische Überlegungen und Implementierung

Vor der Implementierung von generativer KI müssen öffentliche Organisationen zentrale Aspekte prüfen: die Priorisierung von Anwendungsfällen, die gewünschte Nutzererfahrung sowie Vorgaben zu Sicherheit, Compliance und Datenschutz. Auch die Kriterien für die Modellauswahl und die Flexibilität für zukünftige Technologien sind entscheidend.

Im Datenmanagement ist die Qualität erfolgskritisch. Die Daten müssen von Voreingenommenheit und toxischen Inhalten bereinigt, personenbezogene Informationen geschützt und Duplikate entfernt werden. Strenge Zugriffskontrollen und kontinuierliche Überwachung der Sicherheitsstandards sind unerlässlich.

Bei der Modellauswahl werden verschiedene Optionen für spezifische Anwendungsfälle unter Berücksichtigung von Kosten, Leistung und Systemintegration evaluiert.

Qualitätssicherung und Verantwortung

Die Implementierung von KI-Systemen erfordert eine kontinuierliche Überwachung. Dazu gehören die Erkennung von Ungenauigkeiten, die Identifizierung von Voreingenommenheit und die Überwachung toxischer Muster in den Ausgaben. Die Bewertung der Modellleistung ist ebenfalls ein wichtiger Bestandteil des Qualitätsmanagements.

Bei der Evaluierung von KI-Modellen sind verschiedene Kriterien zu berücksichtigen. Die Authentizität der Modelle muss ein angemessenes Mass an faktischer Korrektheit und Genauigkeit für die jeweilige Aufgabe gewährleisten. Die Effizienz spielt ebenfalls eine wichtige Rolle, da einige Anwendungsfälle schnellere Modellantworten erfordern als andere. Dies hat auch Auswirkungen auf die Kosten, da oft ein Kompromiss zwischen Modellkomplexität und Ausgabequalität gefunden werden muss.

Besonders wichtig ist das Verständnis des Kontexts. Wenn Benutzer die Modelle konsultieren, müssen diese Antworten liefern, die auf den spezifischen Kontext der Frage zugeschnitten sind. Die Grösse des Kontextfensters eines Modells bestimmt dabei, wie viele Informationen es gleichzeitig verarbeiten kann.

Modellverhalten und Anpassung

Das Verhalten eines Modells mit den eigenen Daten oder dem spezifischen Anwendungsfall ist ein kritischer Aspekt der Evaluierung. Wie die Ausgaben eines Modells durch Prompting gesteuert werden können und welche Optionen zur weiteren Anpassung zur Verfügung stehen, sind oft wichtige Auswahlkriterien. Dies gilt besonders für Aufgaben, die sensible Daten oder kritische Entscheidungsunterstützung beinhalten.

Die Anpassung der Modelle kann durch verschiedene Techniken erfolgen. Das Prompt Engineering beinhaltet die Auswahl geeigneter Formulierungen und Kontexte, um die gewünschte Antwort zu erhalten. Dies ist oft ein iterativer Prozess, und die optimalen Prompts können sich von Modell zu Modell unterscheiden.

Eine weitere Technik ist die Retrieval Augmented Generation (RAG), bei der externe Datenquellen in den Generierungsprozess einbezogen werden. Dies verbessert die Antwortqualität, indem das Modell auf aktuelle und verlässliche Fakten zurückgreifen kann. Zudem ermöglicht es die Überprüfung der Quellen und erhöht damit die Vertrauenswürdigkeit der Ausgaben.

Datenschutz und Sicherheit

Im öffentlichen Sektor ist der Schutz sensibler Daten von höchster Bedeutung. Dies umfasst nicht nur personenbezogene Informationen, sondern auch andere schützenswerte Daten wie Gesundheitsinformationen oder Verwaltungsdokumente. Die Systeme müssen so gestaltet sein, dass sie den hohen Sicherheitsanforderungen des öffentlichen Sektors gerecht werden.

Die Verantwortlichkeiten für Sicherheit und Datenschutz müssen klar definiert sein. Dies betrifft sowohl die technische Infrastruktur als auch die organisatorischen Massnahmen. Regelmässige Sicherheitsüberprüfungen und Aktualisierungen sind unerlässlich, um auf neue Bedrohungen reagieren zu können.

Ausbildung und Kompetenzentwicklung

Der Aufbau von KI-Kompetenzen in der Organisation erfordert gezielte Schulungen und kontinuierliche Weiterbildung. Mitarbeitende müssen verstehen, wie sie KI-Systeme sinnvoll in ihre Arbeit integrieren können. Dies umfasst nicht nur technische Fähigkeiten, sondern auch das Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie.

Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams ist dabei von entscheidender Bedeutung. Data Scientists, Entwickler und DevOps-Teams müssen eng mit Fachabteilungen, Sicherheitsexperten und Rechtsabteilungen zusammenarbeiten. Nur so können KI-Systeme entwickelt werden, die sowohl technisch ausgereift als auch rechtlich und ethisch konform sind.

Zukunftsperspektiven und Anpassungsfähigkeit

Die KI-Landschaft entwickelt sich ständig weiter, insbesondere im Open-Source-Bereich. Veränderungen sollten während der gesamten KI-Reise einer Organisation eingeplant werden. Es ist wichtig, Systeme so zu entwickeln, dass sie sich anpassen können.

Organisationen sollten eine gemeinsame Bibliothek nutzen oder eigene Abstraktionen aufbauen, damit Teams ihre Anwendungen weiterentwickeln können, um neue Modelle und andere Technologien zu übernehmen, die neue und verbesserte Fähigkeiten bringen. Die Entwicklung von KI-gestützten Diensten und Werkzeugen bringt sowohl anfängliche Entwicklungskosten als auch laufende Supportanforderungen mit sich.

Die Technologie entwickelt sich rasant weiter, und öffentliche Organisationen müssen einen ausgewogenen Weg zwischen Innovation und Verantwortung finden. Der Fokus sollte dabei stets auf dem Nutzen für die Gesellschaft und der verantwortungsvollen Implementierung liegen.

Potenziale für den öffentlichen Sektor

Generative KI kann öffentliche Organisationen in vier Kernbereichen unterstützen:

1. Entscheidungsfindung durch bessere Datennutzung:
Behörden können grosse Datenmengen wie Gesundheitsdaten, Wirtschaftsindikatoren und Kriminalstatistiken analysieren, um Muster und Trends zu erkennen. Dies ermöglicht eine proaktivere Ausführung ihrer Aufgaben und eine effizientere Ressourcennutzung. Die Analyse dieser Daten ermöglicht einen umfassenden Überblick über bestimmte Themen und unterstützt fundierte Entscheidungsprozesse.

2. Schnellere Forschung:
Die Technologie kann Forschern helfen, Informationen schneller zu finden und neue experimentelle Designs zu entwickeln. Komplexe Analysen, die traditionell Tage, Monate oder Jahre dauern würden, können beschleunigt werden. Die KI kann auch als Ideengenerator dienen und übersehene Verbindungen aufzeigen, die Forschenden helfen, mehr Alternativen in Betracht zu ziehen.

3. Personalisierte Dienstleistungen:
Bürger erwarten heute den gleichen technologischen Standard von Behörden wie von digitalen Diensten im privaten Sektor. Generative KI kann helfen, Dienstleistungen über verschiedene Plattformen hinweg individuell auf die Bedürfnisse einzelner Bürger zuzuschneiden. Dies führt zu einer verbesserten Bürgererfahrung und effizienteren Verwaltungsprozessen.

4. Verbesserte Produktivität:
Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Verringerung der Abhängigkeit von manueller Arbeit werden nicht nur menschliche Ressourcen für wichtigere Aufgaben freigesetzt, sondern auch erhebliche Kosteneinsparungen erzielt.