Ki In Der Öffentlichen Verwaltung

Transcript

Einspieler

Torsten:
[0:35] Ja hallo und herzlich willkommen beim E-Government Podcast. Ich bin Thorsten Frenzel und mein Co-Moderator Dirk Ahrendt ist auch mit an Bord und wir haben uns heute noch zwei Gäste eingeladen und wollen über,
Die KI in der öffentlichen Verwaltung sprechen, erstmal hallo Dirk.

Dirk:
[0:52] Hallo Thorsten. Hallo liebe Gäste. Ich? Ja, ganz gut. Homeoffice, ne?

Torsten:
[0:59] Homeoffice, genau. Da haben wir, haben wir alle. Dann äh möchte ich als erstes mal anfangen mit Tabea, hallo Tabea, wer wer bist du.

Tabea:
[1:06] Hallo Torsten. Ja äh erstmal danke für die Einladung bei mir zu sein bei euch.
Ich bin Wirtschaftsinformatikerin, hab meine Masterarbeit über digitales Transformation der öffentlichen Verwaltung geschrieben,
arbeite in der Großstadt ja entwickle dort Ideen zur Verwaltungsreform und momentan habe ich gerade eine Weiterbildung zur Cheese Digital Officer.

Torsten:
[1:30] Oh, da hat man auch schon ein gutes Thema drüber zu Cityo. Ja, schön, dass du da bist, Tabea, aber du bist nicht alleine gekommen, du hast Christian mitgebracht. Hallo Christian. Christian, stell dich doch mal kurz vor.

Christian:
[1:41] Ja hallo in die Runde. Ähm ich bin Christian und ich bin tatsächlich seit mittlerweile zwanzig Jahren kommunaler Praktiker,
kommunaler Ebene und äh betreue verschiedene Prozessoptimierungsprojekte, versuche den Leuten näher zu bringen, wie sie strukturiert arbeiten
können. Und wie sie natürlich auch systematisch quasi künstliche Technologien einsetzen
Gewinn bringt, dann mehr Outfit aus ihren Leistungen zu bringen. Und ich darf als zweiten Hut auch noch eine Professur im Fernstudium begleiten zum Public Management, wo wir auch verschiedene Themen zu smarten Städten und so,
künstlichen, neuartigen Technologien mit Verwaltungstalk begleiten.

Torsten:
[2:19] Ja, hallo Christian, schön, dass du da bist. Kurze Disclaime noch, Christian und ich, wir kennen uns schon seit ein paar Jährchen aus dem beruflichen Umfeld. Nur, dass es um das hier noch kurz einzuordnen.
Ja, wir wollen heute über KI in der öffentlichen Verwaltung sprechen und äh da seid ihr beiden eigentlich genau die Richtigen, weil ihr habt da so ein Büchlein geschrieben.
Unter anderem.

Christian:
[2:42] Ich muss dazu einträumen, die Tabea hat's geschrieben, ich durfte einen kleinen Beitrag dazu leisten, aus kommunaler Sicht, ja, weil die Kommunen ja äh auch sich etwas zurückhalten immer bei diesem Thema, deswegen war es mir wichtig, da auch einen kleinen Beitrag zu liefern, aber,
Dieter Bea hat mit ihrem Chorautor, das ist natürlich verfasst.

Torsten:
[2:58] Immerhin stehst du auf dem Cover, also so wenig kannst du dich beigetragen haben. Aber Tabea, vielleicht magst du was erzählen, das heißt künstliche Intelligenz in der Smart City und für die Smart City, Entschuldigung.

Tabea:
[3:07] Ja, genau, also,
Ich habe mir gerade Folgen dann zusammen das Buch geschrieben und wir haben die Gastausordnung ganz gerne beteiligt, unter anderem Christian, ähm um Praxisbeiträge zu liefern zu unserem Buch, wo wir unser Buch an sich eigentlich schon ziemlich praktisch äh angelegt ist,
Also äh alles für die Kommune, für den Einstieg in die künstliche Intelligenz sozusagen bewusst ähm ja auf dem Basisniveau gehalten, sodass es jeder verstehen soll, hoffentlich etwas aufbau.

Torsten:
[3:36] Fangen wir doch einfach mal mit der allereinfachsten Frage an, KI und öffentliche Verwaltung funktioniert das.

Tabea:
[3:42] Kann, funktioniert ja teilweise schon.

Dirk:
[3:45] Vielleicht mal einen Schritt zurück, vielleicht mal einen Schritt zurück, sag doch mal, was ist denn eigentlich dieses dieses KI.

Tabea:
[3:52] Dieses Kaida. Na ja, KI haben wir ja schon überall um uns rum, ne? Werden wir jetzt mal von der öffentlichen Verwaltung absehen, haben wir es überall.

Dirk:
[4:01] Deswegen heißt unser Podcast ja Podcast und äh wir versuchen hier neue Themen an die Verwaltung heranzubringen. Könnt ihr dieses KI so ein bisschen bisschen erklären.

Tabea:
[4:13] Also künstliche Intelligenz an sich ähm.
Braucht man glaube ich so nicht erklären. Ich bin künstlich intelligent für die Verwaltung ganz interessant, also welchen Mehrwert zubringen kann, ähm oder bist du jetzt willst du künstliche Intelligenz wirklich erklärt bekommen.

Dirk:
[4:29] Nein. Aber so versuch genau dieses Spiel, was du ihm hattest, KI in der Verwaltung klingt ja so ein bisschen, als wenn sie sich eigentlich beißt, aber da habt ihr mehr Erfahrung.

Tabea:
[4:39] Also meinst, wir haben so viele natürliche Intelligenz, wir brauchen keine künstlichen.

Torsten:
[4:43] Jetzt auch, das auch.
Aber äh künstliche Intelligenz, wenn ich da dran denke, denke ich als allererstes mal da dran, ich habe Riesendatenbestände und ähm
ich spreche mit Siri und Siri ist für mich eine äh künstliche Intelligenz oder Alexa oder Google, wie auch immer. Ähm daran denke ich als allererstes, wenn ich an an KI denke.
Wie kriegt man denn das in Zusammenhang mit der öffentlichen Verwaltung, weil Verwaltung ist ja.
Walten, also konservieren von Dingen.

Tabea:
[5:14] Zu warten. Wenn wir jetzt schon gerade von digitalen Assistenten anfängst, ich meine, Chatbots gibt's ja schon auf einigen Webseiten von Kommunen,
Also das wären ja mal so das adäquate ähm äh Pordeau, ähm für den Anfänger. Ja, Basisversion sozusagen.
Chatbots benutzen, ja die meisten jedenfalls auch schon KI,
Also das ist ja schon mal so ein Anfang. Und das haben wir ja in unserem Buch auch in den Märktenkampf zu verstricken, wie man woran gehen kann an so ein Chefboard zum Beispiel.

[5:45] Und dann kannst du natürlich also in der Bilderkennung zum Beispiel ergeben sich relativ viele Möglichkeiten. Also wir sehen ja jetzt, ne? Digital Twin,
die Gesamtaufnahme der der Stadt oder sogar auch von den ganzen Regionen.
Die dann dazu führen können, dass man eben weniger Bewegungen machen muss, was da jetzt gerade in der Zeit der Familie relativ günstig ist.
Wenn man nicht wie in jeder Sache rausgehen muss und irgendwas nachvollziehen, sondern man schaut halt am PC und schaut sich in Digital drinnen an und sieht gleich, ja, da kann's keine Parkbruchs geben oder,
ist der Bulli Deckel irgendwie, den können wir dahin versetzen unter solchen Sachen und in der Bilder kennen, glaube ich, jetzt relativ viele Möglichkeiten, die man da schon umsetzen kann.
Es gibt eine neue App, in der kann man zum Beispiel Schilder verschieben.
Mit so einer ganz kleinen KI-Komponente dabei und äh wenn zum Beispiel umzieht, ne, musst du ja Schilder beantragen, so, ne, Heideverbot und so.
Da kannst du ganz bequem lädst du dir die App runter und mit dem Finger verschiebst du die Schilder auf die richtige Position. Das wird direkt an die Stadtverwaltung weitergeleitet und der Sachverarbeiter kann gleich damit arbeiten.

Torsten:
[6:54] Das ist ja erstmal per se keine KI, das ist ja quasi nur eine andere anderes Eingabemedium oder andere anderes äh Adri.

Tabea:
[7:03] Es ist ein Stück weit, es ist schon Karriere. Es ist in dem Fall KI, indem du diese.
Abgebildet bekommst als also du hast ein Lebchen.
Dass mit Augmented Reality quasi äh die Schilder auf die äh auf deine Straße rauf projiziert und du kannst hier mit zwei Fingern verschieben.

Torsten:
[7:24] Mhm. Also ich habe äh weil du gerade schon Bilderkennung äh sprichst. Ähm ihr habt ja im Buch auch diese eine App behandelt, äh die äh Schlaglöcher erkennt.
Also ich habe die.
Ja, ich habe die Live in der Vorführung gesehen, also da ist ja in einem Auto vorne äh nur ein Smartphone eingebaut und die Smartphonekamera nimmt die Straße auf und erkennt quasi live.
Wo da Schlaglöcher sind, also der macht halt über Mustererkennung, finde der,
Ja, die Schlaglöcher und äh gratugrafiert die quasi. Also man muss nicht die Straße abfilmen,
Und hinterher sitzt noch einer am Rechner und äh macht dann entsprechende Vermerke, sondern äh diese Vermerke werden direkt äh geolokalisiert äh direkt über äh die App, die da mitgeliefert wird ähm.
Gespeichert, also das heißt äh den Bauerhof kann ich dadurch äh wesentlich günstiger oder wesentlich einfacher koordinieren.

Tabea:
[8:20] Ja, du kannst halt auch verschieden, also du kannst nicht nur erkennen, da ist jetzt zum Beispiel ein Riss und du kannst halt auch erkennen, wie groß ist der Riss oder gibt es jetzt Informationen von Rissen oder wie tief sind die durchaus ungefähr zumindest,
Du kannst erkennen, wo Gulli Deckel sind, äh es ist auch Datenschutz ist auch gewährleistet, also Personen werden gleich äh beschwert und Fahrzeuge zum Beispiel auch, also das ist schon ganz gut gemacht.

Torsten:
[8:46] Wo könnte man sich denn noch äh KI äh vorstellen in der öffentlichen Verwaltung? Ihr habt das schon in Chatbot angesprochen. Das ist ja eher so der Kontakt äh zwischen äh Bürgerinnen und ähm und Verwaltung.
Ähm da kann ich mir das auch sehr, sehr gut vorstellen, weil viele Fragen sind halt standardisiert, die kann ich wunderbar mit einem mit einem Chatbot äh abfrühstücken und wenn äh die Frage etwas spezieller wird, kann ich es immer noch telefonisch weitervermitteln an den Sachbearbeiter. Ähm.
Wo wo kannst du dich noch was vorstellen.

Tabea:
[9:17] Ja, ja, man kann auch, ich find's auch in der internen Benutzung mal ganz interessant. Also mir denkt, zum Beispiel, denkt man an den Posteinnahmen, ne, den du fast komplett automatisieren kannst, bis hin zur ähm ein Vorschlag, äh, Antworten auf Standardanfragen.
Aber zum Beispiel habt ihr jetzt letztens gesehen eine App, die mit der man Sitzungsprotokolle erstellen kann. Ich meine, wie viele Sitzungsprotokolle werden in der Öffnungsverwaltung gemacht? Ja, also.
Kann ja echt eine Entlastung sein und da nimmst du auf, du nimmst zwei Handys, ähm legst sie ein Stück weit entfernt, ähm damit du so eine Sprechererkennung, also eine Unterscheidung hast.
Dann zeigt dir die App schon den kompletten Text an und unterscheidet zwischen den Sprechern und dann kannst du anklicken und dann kriegst du ein Protokoll zusammengestellt.
Also das zählt auf jeden Fall schon mal weiter. Ich mein klar muss man das nochmal durchsehen aber es ist schon 'ne große Entlastung finde ich.

Dirk:
[10:06] Tabias klingt so so ganz da bisschen gelangweilt, wenn du so redest. Ja, das ist so, da kommt jemand uns dreht und tolle Begeisterung darüber. Ja, so Schlaglöcher und so.
Was sind denn äh vielleicht an euch beide, um Christian nochmal mit einzubeziehen? Was sind denn so die die Szenarien, wo ihr sagt, hey, wow, da da geht richtig die Post ab. Verwaltung. Was sind so die Prozesse oder die, die.
Ja, die Fachverfahren, wo wo richtig Möglichkeiten sind.

Christian:
[10:29] Also für mich ist tatsächlich ja KI etwas, wo wir typischerweise als vordefinierten Funktionen, aus großen Datenmengen, ja, also Unterscheidung
Data tatsächlich, äh wo es tatsächlich ein autonomes System gibt, das mir Entscheidungsvorschläge beispielsweise macht.
Also ich kann mir vorstellen, dass gerade im Bereich zum Beispiel beim Vertragswesen, ja, welche Möglichkeiten
von Klausel in welche äh auf ein gewisses Szenario, wo ich einen Vertrag schließe als Kommune oder zum Beispiel auch im Einkauf von großen äh Beschaffungsvorgängen komplexe ähm sozusagen Teilgewerke im Baubereich zum Beispie,
die KI zum Beispiel vorschlagen, welche Arten von Lastenpflichtenheft sozusagen würde es mir empfehlen, ja? Das heißt aufgrund von vergangenen
die zum Beispiel die Juristen bisher sozusagen in der Kommune zum Beispiel voran empfohlen haben, kann's natürlich aus der Vergangenheit her verschiedene Dokumente filtern, scannen, sozusagen, Entscheidungen ableiten und die für die Zukunft prognostizieren.

[11:32] Das ist ganz bei komplizierten Fahrfahnen sozusagen auch als Prozesskette äh wirklich von verschiedenen Vorgängen, die autonom zum Beispie.
Die doch eine Karriereanlage ähm sozusagen gewährleistet wird. Äh jetzt ist immer die Frage natürlich auch traurig,
automatisch generierten Empfehlungen oder sollte nicht auch der Mensch noch eine Endabnahmemöglichkeit haben.
Das ist für mich sehr spannend, aber äh dementsprechend kann's natürlich auch zu sein, zum Beispiel Sitzungsvorlagen selbst autonom zu erstellen, ja. Also aus verschiedenen vorgegebenen Tagesordnungsp.
Kann vielleicht auch schon Empfehlung entsprechend politische Haltungen entstehen, weil der Bott weiß, wie in der Vergangenheit her zum Beispiel welche äh Fraktion wie abgestimmt hat, ja? Da kann's vorbeiisieren, wie zum Beispiel ein Beschluss aussehen könnte,
dann geht's da drum zu schauen, dass sind da alle Aspekte berücksichtigt, ja oder nein,
sind für mich so spannende Sachen, die im Alltag auch wirklich sehr viel entlasten würden, um da eben so eine Art rote Linie ranzubekommen. Eben muss da sozusagen erkennen zu lassen aus den verschieden,
Historischen.

Torsten:
[12:30] Ist da nicht die Gefahr, dass man sich dann zu sehr auf genau solche Vorschläge einlässt, dass man die quasi dann als
gesetzt oder oder gesagt benutzt, also ich könnte mir das schon vorstellen, also ähm ich habe,
lass eine KI, die verschiedenste Sitzungsprotokolle durchgehen und es kommt ein ähnliches Thema auf, gerade äh bei Stadt und Gemeinderäten passiert so sehr öfter und dann weiß ich schon, welche Fraktionen wir abstimmt. Ähm.
Und dann hält sich die Fraktion dran, weil haben sie ja schon immer so gemacht? Bringt uns das nicht irgendwie,
Und nimmt uns das nicht Vielfalt, nimmt uns nicht, dass nicht die Möglichkeit, äh dass die Fraktion jetzt dann doch mal äh anders abstimmen, weil.
Der Baum an der Stelle, wo er gefällt werden sollte. Eigentlich stehen bleiben sollte. Was schöner ist.

Christian:
[13:22] Ja definitiv. Also den politischen Meinungsbildungsprozess zu ersetzen durch eine künstliche Maschine würde ich auch äh aus demokratischen Gründen schwierig empfinden an der Stelle. Aber nichtsdestotrotz ist es ja auch so, dass wir häufig vier Augenprinzipien hier haben, ja.
Würde das jetzt nicht absetzen, weil die KI alleine sozusagen den Vorschlag macht, dass ich keine keine zweite Person mehr sozusagen diese Ergebnisse evaluiere, aber ich muss natürlich schon klar haben, dass sehr viele komplexe Informationen ja manchmal zu einer Entscheidung bin,
und dass die quasi natürlich auch transparent und nachvollziehbar durch die KI offen gelegt werden können, ja? Wie komme ich zu dieser Entscheidung,
sich der Mensch manchmal schwierig tut, warum treffe ich jetzt diese Entscheidung, ja,
Bauchentscheidungen sind öfters mal schwierig nachzuvollziehen oder weil's Erfahrung ist oder so, ja. Und die KI sammelt halt schön transparent, wie sie auch zum Beispiel zu einer gewissen Entscheidung kommt. Das kann man ja offenlegen, wie die,
Parometer sozusagen quasi zu dieser Entscheidung gemündet haben,
Das finde ich schon mehr wert, dass ich dann weiß, strukturiert aufgrund von verschiedensten Unterlagen, von verschiedenen ähm Zusammenkünften. Wäre eigentlich das analogische Folge, wie's antrainiert wurde.

[14:26] Da dahin zum Thema, ich kann natürlich auch das antrainieren von Maschinen manipulieren oder einseitig äh sozusagen äh bespielen, weil natürlich der Bot
nur so
gut ist, äh, wie derjenige, der ihn trainiert oder der ihn Vorlagen liefert und der verschiedene Erkennungsmuster auch quasi als gültig erkennt, ja? Dass auch 'ne menschliche Komponente
in jeder Trainingsphase von von der Maschine dabei muss man wissen und das ist auch spannend, dass da natürlich Beeinflussname auch denkbar ist, ne? Das sollte man immer bedenken.

Torsten:
[14:55] Wisst ihr, wo ich mir KI in der öffentlichen Verwaltung sehr, sehr gut vorstellen kann? In der Ausbildung und zwar in der Ausbildung der äh neuen Sachbearbeiter.
Also wenn ich äh Christian, vielleicht hast du da tatsächlich Erfahrung, bekommst du einen neuen in neuen Bereich ähm
kriegst da mehrere verschiedene Anträge auf den Tisch und die sollst du bearbeiten, ja, die kann man alle wunderbar bearbeiten. Äh es gibt ja Gesetze für, aber es gibt immer Handlungsspielräume,
fast immer Hauthandlungsspielräume. Und ähm wenn ich hier eine KI quasi dem Lernenden zur Seite stelle,
natürlich aus dem aus dem Wissen und den Erfahrungen der der früheren Entscheidungen profitiert, der kriegt dann vielleicht einen Vorschlag gemacht, guck mal äh
Die letzten fünfzig wurden so entschieden, die letzten äh neunzig wurden so entschieden, äh Tendenz geht eher in in diese Richtung,
Da kann ich mir KI ziemlich gut vorstellen.

Tabea:
[15:52] Ja, wir haben demnächst ähm.
Wir haben den nächsten Artikel in der Kommune einundzwanzig über das Thema ähm äh digitale Assistenz, ne? Die kannst du natürlich, die kannst du zum einen in der Ausbildung benutzen, kannst du aber auch zum Beispiel zur Einarbeitung von Mitarbeitern dann Gruppe nutzen, ne, so wie als,
Zusätzlicher Mensch, der quasi hinter dir steht und äh den du Hilfe fragen kannst, ne? So, ich habe jetzt das und das Problem. Hast du schon mal was vorrätig sozusagen, ja? Dafür ist es sicher gut geeignet, aber kannst halt einen Wolf machen.

Christian:
[16:21] Ja, ich wollte kurz die Unterscheidung machen. Also äh ich brauche eigentlich keine KI, wenn ich eine gebundene Entscheidung habe, ja. Also ich habe ja sehr häufig zum Beispiel im Bereich Öffentliche Sicherheit und O.
Straßenverkehrswesen oder so, da habe ich ja Zwingen gebunden, Entscheidungen, wo ich sage, da gibt's nur eine logische Schlussfolgerung. Ja, Tatbestand wird festgestellt, Rechtsfolge ist automatisch sozusagen da. Da ist eigentlich das Thema RPA interessant, ja.
Process Ottimation, indem ich sage, ich kann voreingestellte Entscheidungsszenarien quasi schon antrainieren
in dem Bereich. Da kann ich auch tatsächlich sagen, ähm da kann mir twenty four seven ja ein elektronischer Sachbearbeiter auch verschiedene äh Bescheide erstellen, in virtuelle Postkörbe ablegen, äh in verschiedene Basiskonten und so weiter,
automatisch quasi weitere Fälle auch vor Ort, die ihr gemeldet bekommt, zum Beispiel von vor Ort Besichtigungen weiterverarbeiten und wieder scheiter ummünzen, ja. Da brauchen wir eigentlich faktisch keinen Sachbearbeiter an der Stelle mehr, das ist heutzutage schon automatisierbar.
KI sprechen, dann sind wir, wenn wir im Bereich, wo er komplexe Themenstellungen haben, du sprichst das Ermessen an, ja? Wir messen's äh Ausübung sozusagen, muss ja auch immer im Rahmen der gesetzlichen Möglichkeiten sein, da es immer quasi,
Heranziehung von unterschiedlichen Fällen einzuordnen. Da brauche ich immer etwas, was ich antrainieren kann, wo ich dann sage, ähm.

[17:38] Ich muss die Fallsituation individuell abklären. Und das ist was, was glaube ich in der Ausbildung sehr wichtig ist, dass man entscheiden kann,
bin ich jetzt im Rahmen des Ermessens unterwegs, ja, überschreite ich meine Messen, nutze ich's nicht aus, ja? Also sage ich da,
das ist für mich eine gebundene Entscheidung, aber es ist eigentlich ein Ermessen da, an ganzer Stelle und dieses dieses Falls Szenario, das ist eigentlich das Gold der öffentlichen Verwaltung
Und da lässt sich schon unterscheiden, ähm sozusagen bin ich dann derjenige, der es noch überprüfen kann
Maschine, das muss ich gelernt haben. Da muss ich dafür ausgebildet sein, muss in gewisses Grund äh juristisches Verständnis haben. Oder ist es etwas quasi, wo ich sage,
das will ich vielleicht auch an Bot gar nicht äh zumuten quasi, weil das einfach äh sehr schwere Thematiken sind, die mit unterschiedlichsten Szenario nicht wiederkehrend sind. Weil ich habe immer Einzelfallentscheidungen. In manchen Rechtsgebieten.
Kann ich nicht auf vorhandenes antrainiertes Wissen zurückgreifen und das macht's auch so schwierig in gerade komplexen rechtlichen Situationen, dass sich immer wieder neu.
Parameter vorfinde, die ich so gar nicht ein zweites Mal wiederfinde. Da brauche ich definitiv den Menschen, der mir dann kreative Lösungen äh herleiten kann und.
Äh Fallurteilsschilderungen sozusagen produziert.

Dirk:
[18:52] Zum Beispiel dafür, wo jetzt das was dem aufgezählt ist, wo, wo ich nicht auf äh vorhandene Fälle zurückgreifen kann, wo ich eine Einzelfallentscheidung brauche, was wäre das.

Christian:
[19:03] Ähm zum Beispiel äh Lizenzkauf von 5G-Lizenzen zum Beispiel, ja. An der ganzen Stelle, ja, das sind so viele Parameter äh Geschichten, wo ich dann sage, hm, also werde ich nicht auf vorhandenes Wissen äh zurückgreifen können an der ganzen Stelle, ja.

Torsten:
[19:16] Ja auch im sozialen Bereich.

Christian:
[19:18] Sozial, ja sozial gut ähm je Fallsituation, aber es gibt schon ein Verwaltungsgerichtliche Entscheidungen, wo ich zum Beispiel sagen muss, ich muss vor Ort ähm äh eine Kindswohlgefährdung ja im Jugendbereich zum Beispiel feststellen,
Da muss ich quasi verschiedene äh ja, wie soll ich sagen, das löst man ja typischerweise über super Visions äh Lösungen zwischen Fachexperten, im pädagogischen Bereich. Da kann ich mir jetzt eine
KI schwer vorstellen, die quasi die verschiedenen äh Emotionstatbestände zum Beispiel zusammenführt und dann eine sinnvolle Empfehlung,
die Falschrate einfach zu hoch sein, ja? Wobei man auch wissen muss, aktuelle KI-Systeme haben wir bis zu sechzig, siebzig Prozent Fehlerquote auch noch,
Aktuell ist es ja nicht, dass jetzt der KI-Bot hundert Prozent viel Erfolg arbeiten würde. Und dieses Risiko, was das rechtlich bedeutet, muss man auch ins Ende der Währung ziehen, ja? Also.

Tabea:
[20:10] Wir müssen da glaube ich jetzt einfach mal vielleicht auch einen halben Schritt zurückgehen und mal kurz äh unterscheiden zwischen den Supermarkts und auch Supermarkts oder Engeln so,
Filme, du hast es ja schon gesagt, Christian, es gibt manche Bereiche, in denen eben der eine Fall in einem von zehntausend mal auftritt, ja? Und den habe ich dann vielleicht, wenn ich Supermeister mache und äh.
Quasi jedem Fall in jedem Fall ein Label zuweise, dann habe ich dieses Merkmal da vielleicht gar nicht und dann ähm kein IK natürlich auch nicht richtig entscheiden, weil,
der Fall vorher nicht gelernt wurde. Mhm,
da kann ich mich auf Dieterin natürlich nicht beziehen und so. Für mich war es die KI vor allen Dingen Bedeutung bei bei großen Datenmengen quasi zum vorsortieren für den Menschen, ja?
Also ich bin nicht so dafür, dass die letzte Entscheidung von der KI getroffen wird, selbst wenn das Recht nicht in manchen Fällen möglich ist,
Es ist, äh, da kann ich mich nicht so ganz mit anfreunden. Ich könnte immer noch mein Mensch drüber schauen und der Mensch sollte die letzte Entscheidung treffen,
das hast du Christian vorhin auch schon so ein bisschen angesprochen,
Daten war jetzt vielleicht auch oder also irgendwelche Verzerrungen in Datenmengen, ja? Also in sagt man immer mal was vorkommt, ne? Also das man kann das nicht hundertprozentig ausschließen, auch wenn man das gerne möchte, ne,
Der kann in den Daten liegen, der kann im Algorithmus liegen, der der kann im Labeling der Daten liegen oder in ganz unterschiedlichen Längen und.

Torsten:
[21:36] Über den Bayern, es wird ja derzeit sehr, sehr viel diskutiert, was äh die KI angeht. Also Beispiele, äh Einstellungsszenario bei, ich glaube, Amazon war das, wo ähm Dunkelhäutige quasi.
Ausgeschlossen worden oder.

Tabea:
[21:54] Frauen, Männer war schon bei den Google oder ich weiß gar nicht, glaube bei.

Torsten:
[21:55] Männer, es wurden mehr Männer eingestellt als Frauen, genau. Weil halt.

Christian:
[21:59] In IT-Berufen zum Beispiel, weil man einfach die Datenmengen gar nicht hatte. Man hat,
gar nicht auf vorhandene Datenbestände zurückgreifen einfach zu wenige Damen bislang in IT-Berufen zum Beispiel eingestellt wurden im Verhältnis zu Männer. Deswegen konnten wir es nicht immer die SM Verhältnis zum Beispiel antrainieren. Manchmal fehlt es auch aufgrund von faktisch empirischen Daten.
Die nicht zur Verfügung stehen, dann kann ich's dem Bot nicht beibringen in gleicher,
Art und Weise, quasi eine Wette immer wieder zu einer Seite auch tendieren, ne? Und das hat auch das ist ein Grund, warum man theoretisch nicht immer völlig äh sozusagen ähm
neutrale Datenstände überhaupt herbekommt. Und in der Modellierung ist das auch manchmal so, dass es ähm sehr schwierig ist, analoge Daten aufzumodellieren und das eigentlich den Effek
gar nicht bringt. Das das heißt ich äh habe viel mehr Aufwand, den Bots zu trainieren, damit er einigermaßen mal eines Tages sozusagen eine eine adäquate Leistung erbringt. Bis dahin habe ich's vielleicht fünf bis zehn Mal schneller sozusagen selber gemacht, ja? Das wird immer so bleiben.
Immer in effektiver bleiben, wie es eigentlich der Mensch macht und da macht's auch keinen Sinn.
KI einzusetzen äh an der ganzen Stelle, wenn ich schon weiß, dass das wird nie äh zu einer zufriedenstellenden oder wirklich neutral bewertbaren äh Leistung kommen.

Dirk:
[23:10] Es hört sich alles ein bisschen an wie äh ganz weite Zukunftsmusik oder gibt es tatsächlich schon Anwendungsszenarien, die ihr kennt.

Christian:
[23:21] Also äh typischerweise würde ich behaupten sind große KI-Anwendungen einfach etwas auch von größeren Städten an der Stelle, ja. Also ähm ich sage jetzt mal, ab
einer Größenklasse von ich sage jetzt mal dreißig bis äh
vielleicht hunderttausend Einwohner, Kommunen bin ich mir zum Beispiel nicht bekannt, dass der KI-Experimente oder Einsatzszenarien überhaupt wären. Das muss man auch wissen,
Das macht schon mal ungefähr vierzig Prozent aller Kommunen aus, ja, wenn wir jetzt gerade im kommunalen Feld unterwegs sind
Sehr häufig geht's dann in diesen Smart Citybereich rein, wo wir KI Anwendungen misst, wo es wirklich um zum Beispiel Sensorgesteuerte ähm Umweltdaten, ja, Feinstaubbelastungen oder um intelligentes Life-Rooting durch die Stadt
zum Beispiel geht ähm
wenn's darum geht um Wartungsteams zum Beispiel an verschiedenen Austrittsstandorten von Kanalleitungen zu führen, ja wo ich live sozusagen Sensordaten verarbeite
der quasi eine automatisch gestützte Entscheidung äh führte oder so, ja,
Das ist eher typischerweise was, was in großen Szenarien ist. Es hat sicher Berechtigung auch im Katastrophenschutz zum Beispiel ähm bei der Feuerwehr ganz verschiedene Einsatzszenarien für KI Entscheidungen geben, wo
lasse ich welches Team sozusagen zum Beispiel raus, wo ist es bei der Sperrmüllabholung, ja, wo sind da äh sozusagen Live,
die ich dann abgreife und dann zum Beispiel äh eine Route zu berechnen quasi von vom.

[24:46] Vom ähm Fahrzeug, dass das Sperrmüll abholt und so weiter. Solche Themen sind da sicher da. Oder eben wie die Tabea schon gesagt hat, so im virtuellen Raum virtuell Augmented Reality,
Bereich, das findet man sicher auch künstliche Entscheidungen, aber ansonsten würde ich behaupten, es sind wir noch sehr stark von Big Data, also von ganz klar, wenn A dann B Entscheidungssystemen sozusagen geprägt.
Kommunalen Umfeld.

Tabea:
[25:11] Ja, ich glaube, es fällt uns auch in manchen Anwendungen gar nicht so auf. Also du hast vorhin auch schon Abwasserkanäle, ne? Angesprochen, also da zum Beispiel für den.
Wird schon benutzt, soweit ich weiß, Berlin hatte, ähm, was im Einsatz, wir haben ja über neuntausend Kilometer Abwasserkanäle.
Also da ist man wahrscheinlich ganz froh, wenn man das nicht alles immer selbst absuchen muss. Ähm also ich kann ein Bild erkennen, habe ja schon gesagt, ne? Also das äh.
Was Thorsten vorhin angesprochen hat, ist eine Produkte, das ist ja schon bei über achtzig Städten im Einsatz. Also ich glaube, in Ansätzen schon,
es ist aber glaube ich auch ein bisschen ein verzerrtes Bild, weil,
EKI, also der KI-Anteil im System eben immer nur in der relativ kleiner ist und ich glaub manchmal bemerken wir das gar nicht so richtig. Also wir machen Digitalisierung und da ist schon so ein so ein kleines Stück KI dabei und das ist so mit Durchhörsch.

Torsten:
[26:03] Aber da wollte ich gleich mal eine Frage stellen. Haben wir denn tatsächlich schon KI,
Einsatz oder basiert das alles auf ähm auf äh Big Data Analyse, überhaupt auf Datenanalyse? Äh eine eine KI, das hetzt ja, wie der Name schon sagt, Intelligenz voraus. Die abstrahieren kann.
Und haben wir sowas denn überhaupt schon?

Tabea:
[26:25] Frage ist Wissen, wie wir jetzt den Begriff künstliche Intelligenz definiert.
Gehst du da jetzt von einer echten kognitiven Leistung aus, die den Menschen gleich ist, ähm dann würde ich sagen, da liegt die Türkei überhaupt noch nicht.
Zumindest nicht umfassend, ähm, in Teilbereichen geht's das vielleicht schon. Hm, dann sprechen wir immer vor Pongo Spielen oder vom Schachtspielen, ja?
Ganz spezielle Bereiche, in denen KI den Menschen zumindest teilweise schon überlegen ist und aber umfassend gibt's das sicher überhaupt noch nicht und demnach auch nicht in der Kommune.

Torsten:
[26:58] Ja, vielleicht mal die die künstliche Intelligenz auch ähm in so verschiedene Stufen einteilen, so wie beim autonomen Fahren.
Autonomes Fahren, äh da gibt's ja fünf verschiedene Stufen, wobei die fünfte Stufe das tatsächliche autonome Fahren ist, wo dann auch KI zum Einsatz kommt.
Die dann tatsächlich von von A nach B ähm.
Fahrzeug bewegen kann. Vielleicht ist das äh was wir jetzt aktuell im Einsatz haben, äh sowas wie eine KI Stufe eins.
Also basierend auf äh Daten, äh die aus Erfahrungen stammen und äh hier.
Einfach Voraussagen machen zu können ähm mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit, so sind die Entscheidungen früher gefallen und äh war in die Wahrscheinlichkeit, dass die Entscheidung so zu gefällen ist, ist äh so und so hoch.

Tabea:
[27:46] Ja, aber wenn du ähm einen guten Chatbot im Einsatz hast, der vielleicht ähm nicht für die eins eins fünf benutzt wird, sondern für einen kleineren Einsatz im Bereich für ein bestimmtes Amt oder so,
Macht's ihm richtig gut, dann hast du da Natural Langrich Processing schon mit dabei und,
hast du wahrscheinlich auch irgendwie entweder symantische Netze oder irgendwie ist da schon Kai drin, also,
das, das ist schon da. Ich denke, es gibt es gibt schon regelbasierte Chatbots, äh ja, kennt man ja meistens dann daran, dass man da so Patches äh,
präsentiert bekommt, also nur einfache Felder und die dann auch als Ausgabefelder wieder bekommt, also ich gebe ein, ich möchte ein Haus bauen und bekommen da zurückgemeldet, ähm,
Dach Garage, Nebengebäude oder so, das ist dann dringend passiert, aber Chatbots gibt's glaube ich schon einige. Auch bei Kommunen, die die dann gut funktionierende Taier.

Christian:
[28:36] Ja, das kann ich auch nochmal bestätigen. Also es gibt ja diese Emotionssensitiven KI Bots, also die K drei sozusagen Stufe drei, wenn du sagst mit Stufe eins. Das kann dann sozusagen erkennen, in welcher Stimmung bist du?
Gegenüber, ja
Also wie sprichst du vom Tonfall her, mit welcher Geschwindigkeit sprichst du, wie es zum Beispiel, wenn du Videochat machst, quasi auch deine Gesichtszüge, ja, die werden dann vermessen sozusagen vom KI-Bot
Und das können wir ganz gut einsetzen, wenn so Eskalationsszenarien zum Beispiel auch im Sozialbereich, ja, Drohnen, ja. Also es gib
Terminvereinbarung, gerade jetzt im virtuellen Bereich zum Beispiel uns äh der Sachbearbeiter wird vom Stark emotional aufgeladenen Hilfeempfänger äh bedroht, ja. An der ganzen Stelle
Das kann ich natürlich theoretisch auch über äh über Eingabe vor Ort machen und da kann ich natürlich sofort Strafanzeige et cetera oder eben auch Zugriff, also manchmal ist es ja vor Ort auch in einem separaten Raum, dass ein Kollege zur Hilfe kommen muss. Da kann man das zum Beispiel einsetzen und ähm ich
Alarmsignale et cetera, sowas zum Beispiel auszulösen an der Stelle.

[29:38] Bereich Bilderkennung kann ich zum Beispiel sagen, da ähm kenne ich eine Kommune, die mit so dem Thema ähm innerstädtisches Waldsterben experimentiert. Das heißt, da gibt's eine Drohnenflugkamera.
Sozusagen Baum, Gipfelkronen, ja. Äh aufgrund von Umweltschäden vermisst und automatisch sozusagen im gesam,
Beats feststellt, autonom äh aufgrund von gewissen Witterungs äh,
sozusagen, wo es wahrscheinlich der die Schäden zum Beispiel für für Grünanlagen am höchsten quasi und empfiehlt Gegenmaßnahmen, um zum Beispiel da ähm Nachhaltigkeitsschäden abzuweisen und so weiter. Ja, das entscheidet autonom, in welchem Ge.
Sozusagen dann äh Vermessungen stattfinden, liefert die Daten auf, sind automatisch prognostiziert, zum Beispiel dann Handlungsempfehlungen für die.

[30:28] Bauämter zum Beispiel oder sowas quasi, was sollten sie machen oder auch Schädlingsbefälle oder sowas an der ganzen Stelle. Also sowas gibt's da schon.
Ne ganze Stille, aber es ist noch nicht die Masse. Und äh für mich ist eher nicht die interessant, die Leuchtturmprojekte, mit was ja toll, was man sich anschaffen könnte, sondern wo ist eigentlich das Effektiv gerade? Also sehr häufig muss ich sehr viel Geld investieren und ich muss ja sehr viel Entwicklungsarbeit leisten, um einen gewissen Effekt zu haben
Aber eigentlich suchen wir Szenario, wo ich gut skalieren kann, also wo ich gut sagen kann, da habe ich mit einem mit einem niedrigen Einsatz quasi sehr viel von vom Bo
an der ganzen Stille. Und und das ist glaube ich sehr wichtig da nochmal gezielt für für Kommunen, die sich da interessieren in dem Feld herauszufiltern, äh was ist etwas, was wir dauerhaft,
viel bringt an der ganzen Stelle als Einsatzszenario. Das würde ich euch gerne mal mitgeben.

Dirk:
[31:18] Ist wichtig, definitiv. Jetzt hast du eben gesagt.
Dieses tolle Beispiel das du genannt hast mit der Drohne und dem Baumbefall Schädlingsbefall, ähm das sind jetzt noch nicht die Masse ein, kann ich mir gut vorstellen,
Wie bekommt ihr denn und vielleicht nochmal so der der Hinweis auch auf euer Buch? Sind das so Anweisungen oder Handlungsempfehlungen im Buch gewesen, dass er auch versucht solche tollen Beispiele dann zu zu vervielfältigen, wie wie,
Kommt der Prozess, ihr seid wahrscheinlich eine kleine Community von Enthusiasten für Kainerverwaltung. Wie wie ist der Austausch? Wie kommt ihr zu Projekten oder wie könnt ihr die Projekte weitertragen.

Tabea:
[31:54] Ja, also ich glaube, die die Community ist noch nicht mal wirklich klein, oder? Also die, die ist überhaupt ganz im Beginn, also ähm äh.
Ich glaube, unser Buch war das erste, was ich jetzt im kommunalen Bereich überhaupt mit dem Thema beschäftigt mache und wir haben äh.
Versucht möglichst viele Beispiele aufzuzeigen, damit Kommunen in die Möglichkeit haben, das aufzugreifen und zwar aufzugreifen in der Art, wie sie's brauchen,
Also eben nach den verschiedenen Arten zu clustern, also der Bilderkennung und,
irgendwie Projektive und solche Sachen ist man das aufgreifen kann, dann kann er sagen OK macht jetzt einer plötzlich das Maintal für sein Abwasserkanal aber ich mach hier was anderes. Kann ich das auch einsetzen um irgendwelche,
Schäden an irgendwas zu finden, ja? Also, um das auch übertragen zu können. Raten im Buch auch davon ab, äh,
sich nach dem Smart City äh Bereichen äh der KI anzunähern,
in diese in die Sphären, dass man das Problem hat, man hat eine gute Lösung gefunden, kann die dann aber nicht richtig übertragen, weil das gehört zu einem ganz anderen Arbeitsbereich.
Also wir merken dazu ist eher von der Technik der KI oder der Digitalisierung, Club der kleinen KI-Komponente zu sehen,
Und dann zu schauen, kann ich das jetzt im Umweltamt gebrauchen, was ich vielleicht auch im Sozialamt gebrauchen kann? Also die Übertragbarkeit äh auf die Übertragbarkeit zu schauen.

Christian:
[33:18] Und definitiv, dass man einfach äh diesen Hype, also solche Worte sind ja jetzt häufig als Buzzwords verwendet, ja, hier Deep Learning, Maschinen, Learning, äh Produc
die wir alle hier bauen müssen und so weiter. Ähm also mir war's sehr wichtig, dass wir mal von diesen Thematiken,
kommt, um das irgendwie so als Statussymbol zu sehen. Ich muss jetzt auch mich irgendwie engagieren und ein KI Projekt anfangen, obwohl ich jetzt überhaupt keinen Bezug
dazu sehe, wie mir das weiterhilft, was mir das konkret jetzt überhaupt für Szenarien bildet und so weiter, sondern ich glaube, es ist wichtig, dass KI etwas ist, dass sich seit den neunzehnsiebziger Jahren einfach,
P entwickelte aus der Mustererkennung kommt und man aber daraus quasi mittlerweile schon die Einsatzszenarien fürs,
äh Arbeiten quasi eben im Alltag dann eben äh für sich selber entscheiden muss und dann mit einem guten Partner umsetzen sollte im Projek.

Torsten:
[34:11] Wir haben jetzt ja ganz speziell im kommunalen Bereich des Phänomen, dass jede Kommune ihr Ding selbst macht.
Und äh gerade bei KI.
Kann uns doch eigentlich helfen wenn so viele Kommunen wie möglich sich zusammentun ihre Daten zusammenwerfen und ähm so eine KI aus noch mehr Daten arbeiten kann oder lernen kann.
Habt ihr da Bestrebungen, äh die Kommunen da entsprechend zusammenzubringen, in Arbeitsgruppen, in.
Ja, in Formellen, Informellen, je nachdem, ähm dann die richtigen Leute miteinander reden lassen, zu vernetzen.

Tabea:
[34:53] Ja, also ich bin schon so ein bisschen am Netzwerken jetzt bei uns in Hessen.
Dass wir in Richtung OZG, Digitalisierungsfabriken, da sind ja viele Kommunen, die sich beteiligen,
dass ich da so ein kleines Forum eröffnen will, die was sind jetzt noch auf einer Plattform, ähm dass man da ein bisschen in Kontakt kommt, ansonsten halte ich Vorträge, versuche mit den Leuten in Kontakt zu kommen.
Also ja, man man muss die Interessierten so ein bisschen einsammeln gehen, ne? Also es kommt nicht von allein zusammen.

Christian:
[35:22] Aus guter Ansatz ja. Also bei uns gibt's auch Entwicklergemeinschaften, OZG-Leistung. Und für mich ist es der nächste Schritt dann. Also wenn ich jetzt mal intelligente Formulassistenten habe, mal die,
überhaupt.
Erheben kann auf virtuelle Art und Weise, dann wird's Sinn machen, quasi Datenpools anzulegen, die interkommunal auch ausgetauscht werden können, weil da ist man eh interkommunal am Arbeiten,
haben an ganzer Stelle und daraus bildet sich dann ein großer Pool, in dem er unterschiedliche Modelle auch entwickelt und,
künftig sicher auch äh gedacht jetzt in äh Beteiligungen zum Beispiel ein Geschäftsmodell draus machen kann
Ja, dass die Kommune sich selbst auch daraus trägt, indem man quasi Gebühren finanzierte äh sozusagen KI-Anwendungen oder sowas in die Richtung tatsächlich auch dann auch ähm sozusagen als ja äh Service äh sozusagen ähm,
Business Model
an sich dann weiterentwickelt. Das ist ja auch ein Thema, wo es immer heißt, ich bin nicht handlungsfähig, aber ich kann ja auch über Betreibermodelle zum Beispiel selbst sozusagen Anbieter von solchen Lösungen werden. Da sind die Potenziale dann da, wenn man's an verschiedenen Standorten gemeinsam im Pools.

Torsten:
[36:28] Habt ihr euch mal mit dem Next-Netzwerk auseinandergesetzt.
Da gibt's ja verschiedenste Communitys, die sich genau um solche Themen kümmern. Also ich kenne jetzt ganz speziell eine Community, die sich mit RPA äh auseinandersetzt. Ähm ist das vielleicht ein Ansatz für euch, um hier noch mehr
Kommunen miteinander zu vernetzen. Wer Interesse hat, da ähm mitzumachen, da quasi so eine so eine Community zu leiten.

Tabea:
[36:53] Ja, die Maschine Learning Community gibt's schon mein.

Christian:
[36:59] Es gibt auch eine es gibt auch Chatbot Community explizit
An der ganzen Stelle zum Beispiel und es gibt was aus nicht zu unterschätzen, ist äh eine Community, sich über so Inhouse Consultant und solche Themen unterhält. Bei Indoors Consulting hat ja eigentlich die Anwendungsfälle für die Technik
an der ganzen Stelle, also wenn ich von der Prozessseite her komme, wie gewisse Abläufe standardisierbar, optimierbar sind, dann generiere ich über die Community eigentlich ja die abstrak
rechtlichen äh Fallszenarien quasi die dann vielleicht mittels der technologischen Komponente dann zusammengeführt werden und das ist dann ganzheitliche Digitalisierung im einen Sinne.

Dirk:
[37:35] Christian, du hast eben gesagt, die ersten Beispiele ist richtig verstanden als ein siebziger Jahren. Ähm kannst du mal sagen, wie wie man da angefangen hat? Und vielleicht tabea da mal so der Ausblick, wo geht das Ganze eigentlich hin? Was sind so die Szenarien, wo ihr sagt.
Haben wir richtig Spaß dann dran. Da kommt richtig Effizienz in die Prozesse.

Christian:
[37:56] Ja, also in den äh in den siebziger Jahren war IBM äh zum Beispiel fiederführend in dem Bereich, wo es darum ging, ähm automatisierte Daten,
Gleiche zu machen, ja? Da da ging's also dadrum quasi,
kenne ich zum Beispiel Fehler in Produktionsanlagen, in großen, maschinellen Produktionsanlagen, wie kann ich den Ausstoß zum Beispiel an nicht verwendbarem äh Material sozusagen dadurch erlindern,
dem ich sozusagen äh verschiedene Datensysteme im Hintergrund erlaufen habe lasse, wieso gibt's da Abweichungen zum Beispiel, ja, dass wenn so Analyseverfahren äh in der ersten Zeit gewesen, diese Mustererkennung kommt auch tatsächlich stark von der.
Bildabgleichsuche, ja. Also wo gibt's zum Beispiel im im Print oder im Druckbereich zum Beispiel Abweichung von Bildpunkte und so weiter,
Also das waren so die ersten ähm Erhebungen, die ich kenne zum Beispiel, ja? Und da äh die Anfänge von von künstlicher Intelligenz zu setzen.

Dirk:
[38:47] Zwischendurch kamen dann die Rasterfahndung, oder?

Christian:
[38:49] Ja
äh natürlich äh quasi ist wahrscheinlich der Bereich am interessantesten natürlich, aber da wissen wir am wenigsten drüber offiziell an der Stelle ja, was alles so Strafverfolgung,
so weiter, mit KI vielleicht auch machen oder wenn's ums Abhören von verschiedenen Personen oder etcetera vielleicht geht, ja. Äh das ist natürlich im Bereich der sehr sensibel ist und da werden wir auch nie die offizielle Wahrheit wahrscheinlich hören, äh wie ich der Meinung
aber nichtsdestotrotz gibt's da verschiedene Entwicklungsfelder auch für die Zukunft quasi, die bisher noch sehr unbekannt sind. Ja, an der Stelle, magst du da was nennen Tabe.

Tabea:
[39:23] Na ja, also ich hoffe, dass es intern dazu kommt. Ich hatte vorhin schon Posteingang gesagt, also ich glaube, da kann's einfach eine große Entlastung äh,
in in diesen Massenverfahren einfach geben, also in dem wir,
gleiche Prozentanleitung, viele äh gleiche Tätigkeiten haben in den, in den, in den selben Prozess einlauf.
Also Krankenpostbearbeitung, wenn ich mir denke, das läuft vielleicht an den wichtigen Sachbearbeiter und er kriegt auch schon seinen Antwortvorschlag, das ist ja schon mal eine große Entlastung, zumindest für eine große Stadtverwaltung,
dann Beschwerdemanagement hatte so Chris ja schon angesprochen mit der Sentimenzanalyse. Ich glaub das kann auch schon mal viel bringen indem man da einfach schon mal vorsortiert also wen muss man jetzt schnell weiterleiten? Wer verkannt vielleicht noch eine Minute in der Marteschlange warten, ne?
Also da hoffe ich, dass es intern zu einer Entlastung kommt.
Was insgesamt die Entwicklung betrifft von KI, denke ich, dass wenn wir zum Beispiel in der Mobilität noch eine große Entwicklung vor uns haben mit dem autonomen Fahren.
In muss ich dann verschiedene Techniken eben zusammensammeln sozusagen, da sind das autonome Auto dann.

[40:28] Der IOT äh von Watson zum Beispiel und den APIs äh äh.
Äh Natural Landwirt Posthessen, wo ich dann mit meinem Auto innen rede und frage,
wenn ich rausgehen möchte, weiß dann schon, dass ich eigentlich nach dem Wetter frage und,
Du brauchst den Schirm, nimm den schon mal mit raus, es regnet in drei Stunden oder so,
Ich denke in der Mobilität wird's dann noch eine große Entwicklung geben. Ansonsten haben andere Branchen uns daher schon sehr viel voraus von denen wir, glaube ich, viel abgucken können einfach. Also,
gibt's da schon sehr viel Entwickeltes und da können wir auch einiges auch schon zurückreiten, obwohl wir ja doch in Unteralterung verwalten, dann immer wieder unsere Spezialitäten haben.

Dirk:
[41:11] Was sind das für Beispiele, die du meinst.

Tabea:
[41:14] Zum Beispiel Banken und Versicherungen sind uns ja schon sehr voraus,
Christian hat vorhin schon gesagt, in der Prüfung von Textunterlagen zum Beispiel, also wenn wir jetzt eine Rechnung bekommen, äh, die von einem Träger kommt, dass wir, wir geben Geld aus, ne? Ähm,
relativ schnell prüfen, ob das das ist, was beantragt wurde, ob das identisch damit ist, ob die nicht ob die Leistungen in Ordnung sind, äh könnte auch nur ganz einfache Sachen schon abgleichen. Da stimmt das mit dem Umsatzsteuergesetz zusammen, also,
solche Dinge, das können wir uns aus anderen Branchen schon holen. Da gibt's schon relativ fertige Lösungen. Durch müssen wir das für uns immer anpassen.

Christian:
[41:56] Ja, also gerade der Dienstleistungssektor, also wie ich äh ist ja immer Signale von den Nutzern deut,
und dann in andere Handlungen um Minze, ja? Also sie ist äh zielgruppenspezifische Handeln, also muss ich jetzt zum Beispiel ja gewisse Leistung viel einfacher, in einfacher Sprache erklären, damit's derjenige versteht oder sowas, ja,
Da kann ich quasi ähm im elektronischen Dienstebereich zum Beispiel automatisch erkennen aufgrund der Fehlerhäufigkeit von Eingaben aufgrund von äh der Formulierung von irgendwelchen Angaben in Anträgen quasi okay,
braucht vielleicht andere Hinweistexte, um äh besser sozusagen uns die Daten liefern zu können oder sowas, das kann er.

[42:35] System dann auch umschalten um zu sagen ich gebe jetzt quasi andere Hinweise damit's quasi die ihr zielgerichtet das bekommen was sie uns brauchen zum Beispiel ja,
Also diese Personasthema und so weiter, zum Beispiel, das äh kann eine Intelligenz erkennen aufgrund von Eingabegeschwindigkeit vieler Häufigkeit zum Beispiel und sowas ähm auch Themen wie im Geodatenbereich zum Beispiel, ja, wenn's um 3D-Stad
Modellierung zum Beispiel in solche Themen geht, da sind wir sicher äh sehr weit hinten dran, was im Bereich zum Beispiel virtueller Tourismus oder so entstehen kann
Also mache ich jetzt Urlaub wirklich in Corona eh schwierig oder mach ich vielleicht im virtuellen Bereich sozusagen 'ne 3D Erkundung durch New York ja,
keine Ahnung live sozusagen und bekomme dann automatisch aufgrund von meinen Interessen geleitet verschiedene Ziele, die ich ansteuere und kann ich vielleicht über.
Systeme mir so wie mir nach Hause schicken lassen, wie es dann wirklich vor Ort gewesen wäre oder so. Da kann's vielleicht auch.

Dirk:
[43:32] Klingt aber bitter Christian, Entschuldigung, ähm ich äh ja ich.

Christian:
[43:35] Schlimm. Hast du da Schmer.

Dirk:
[43:36] Den Urlaubsträumen schon mächtig hinterher und jetzt kommt's noch mit virtuellem Rundgang durch New York und.

Christian:
[43:43] Na ja, ich weiß es ja nicht, also man muss sich langsam einstellen, weil wir wissen ja auch nicht, was nach der,
Welle kommt, die sicher anstehen wird, ja? Also ich meine, äh, man muss ja immer ein bisschen vorbauen und den Markt bedienen und da ist natürlich schon die Geschichte, wir haben ja Geodaten als Kommunen theoretisch, ja. Die wir auch verarbeitbar machen könnten und warum nicht was Sinnvolles damit machen
an der Stelle zum Beispiel, ja.

Tabea:
[44:04] Also ich find's schon auch gut, wenn man das mal so ein bisschen abseits der Kernverwaltung des Fachs ist, ne? Also abseits vom Kunsteingang sozusagen. Und das vielleicht schon noch auf den kulturellen Bereich überträgt, dass auch Museum. Ich finde das schon eine ganz gute Idee, also Tourismusmuseum.
Kulturelle Veranstaltung einfach halt auch als virtuelles Erlebnis anzubieten und das dann auch mit KI zu verbinden. Also ich glaube, dass das schon die Zukunft.

Dirk:
[44:28] Was ist die Verbindung von Kultur mit KI, wie du jetzt angesprochen hast? Oder kulturelle Veranstaltung.

Tabea:
[44:34] Na ja, das fängt auch wieder beim beim Chatboard an, ne? Wir dann über die Augmented Reality Virtual Realität und was Christian schon so ein bisschen aufgezählt hat. Ja und dann gibt's natürlich bestimmt Bereiche, die uns momentan noch gar nicht auffallen, ne? So, dass man irgendwelch.

Christian:
[44:47] Szene zum Beispiel.
Kunst, ja.
Ja, genau. Da brauche ich jetzt keine KI, weil da gibt's da theoretisch auch so Möglichkeiten über virtuelle Brillen, die mir dann als was anderes anzeigen, ja. An der ganzen Stelle, dass ich wirklich sehen würde vor beim Gemälde oder so, ja, da gibt's auch spannende Experimente,
im gesamten Digitalisierungsfeld.

Dirk:
[45:08] Was aber auch schon ein, also ein toller Ausdruck ist, intelligente Kunst, da können wir jetzt auch nochmal eine Stunde drüber signieren, was eigentlich bedeutet, aber ja, ich habe vorhin immer wieder gesagt, so nah, die Kosten und so, was kostet denn so ein Bot heutzutage.
Ungefähr.

Tabea:
[45:24] Ja so.

Dirk:
[45:24] Halbwegs gut trainierter, kann man den.

Tabea:
[45:27] Ja, also ich bin immer, wenn du jetzt schon sagst, so gut trainiert, ne, da bin ich immer so ein bisschen vorsichtig, ne? Man versucht ja so, also die Werbung geht momentan so fünftausend Euro, kriegst du trainiert, einen Chatbot und der ist super, ja, also würde ich schon abhaken. So
Es ist also ein richtig guter Chatbot, würde ich sagen, so äh niedrig, sechsstellig schon passt. Also.
Fünfzigtausend gibt's vielleicht auch schon einen, aber da muss schon bis hunderttausend rechnen, wenn er richtig gut sein soll. Ich würde auch abraten, da vorne zu äh für ein zu großes ähm,
zu benutzen. Also nicht über die komplette Bürgerverwaltung, sondern erstmal mit einem Anfang, der vielleicht.
Bauamt ist oder,
für irgendeinen anderen Anwendungsbereich, bei dem man einfach ähm ja die Worte eingrenzen kann, die Sätze eingrenzen kann und ist ein bisschen spezifischer machen, weil dann hat der Nutzer nämlich auch viel mehr Spaß damit, weil der bekommt dann viel bessere Antworten.
Ja, aber so in dem Bereich wird's also bis hunderttausend kann man schon gut anlegen und auch darüber hinaus sollte nach oben sind, da ja glaube ich, also können auch zwei Platz sein.

Christian:
[46:33] Ja, also ich glaube, es ist äh zu unterscheiden quasi äh wirklich bringt mir das wirklich die hoffen äh Möglichkei,
ich kenne zum Beispiel Möglichkeiten, wo du eigentlich eine monatliche Pauschale, du kannst sowas ja mieten, du musst nicht immer eine Kauflösung haben. An anderer Stell,
Und da kostet dich zum Beispiel für ein niedriges Monatsgehalt eines Sachbearbeiters, also für keine Ahnung, dreitausend Euro monatlich oder so,
kannst du halt vielleicht auch fünf Sachen bearbeiten, auf so RPA-Ebene schon ersetzen, ja? Der mir eine spezifische Funktion macht,
kann jetzt Beispiel zum Beispiel jetzt Corona Impfzentrum nennen, ja? Also weg mit dem Fax hier mit der Zahl Daten, Statistik, Erfassung melden, her mit den äh Scan Lösungen, die sozusagen
Tests sozusagen erfassen, automatisch eine Datenbank anlegen, weiter melden sozusagen ans Gesundheitsamt, äh sozusagen zentral bündeln und Datenerfassung machen und gleichzeitig SMS-Versand. Das Ergeb
an den Kunden zum Beispiel, ja? So was gibt's zum Beispiel für 'n niedriges Monatsgehalt, dass ich mir sozusagen schon anschaffen kann, also wirklich im RPA-Bereich
dazu und das fände ich jetzt viel effizienter, wenig, sage ich, experimentiere jetzt mal in irgendwelchen hunderttausenden Invests, in denen wir wirklich ausgefeilte KI oder so. Ähm also ich glaube,
Also meine Empfehlung wäre niedrigschwellig Anfang.

[47:49] Äh Szenarien sich überlegen quasi und dann einfach einen Partner suchen ähm das haben wir hier in Nordbayern zum Beispiel ja gibt's äh Landratsämter, da gibt's Städte, die haben so ein Modell für Corona, ja. Äh wo quasi ein virtueller, zusätzlicher Sachbearbeiter auch schon
vierundzwanzig Stunden durch ähm Daten erfasst sozusagen Testergebnisse übermittelt und ähm aufbereitet und so weiter, ja.
Da ist es glaube ich viel besser angelegtes Geld als wie ein tollen High-End-Lösungen.

Torsten:
[48:14] Ja, so ein virtueller Sachbearbeiter schafft drei Schichten am Tag.

Christian:
[48:17] Ja, zum Beispiel twenty for seven, der hat auch keine Urlaubsansprüche und der ihn hüstelt auch nicht mal, wenn's sozusagen drum geht an der Stelle. Also.

Dirk:
[48:27] Personalrat gleich mit ins Spiel, ne? Hat der Urlaubsanspruch.

Christian:
[48:31] Ja, also es geht dadrum quasi eher äh wo Leistungskontrolle festgestellt wird, ja, wie viel effizienter ist denn jetzt der Bot im Verhältnis zum Menschen, ja? Leistungskontrolle ist ja immer vom Personalrats sozusagen abzusegnen, solche Erhebungen, aber wenn ich jetzt sage, ähm ich möchte ja dauerhaften
eine Datenmeldung sicherstellen zum Beispiel und so weiter, dann ist es aus meiner Sicht völlig legitim zu sagen, ich möchte ein Ausfallrisiko kaschieren
was passiert, wenn Koronen da Teststationen ausbricht, ja? Unter allen Personal, das ist quasi Kontakt zu allen äh Impf äh Kollegen gehabt hat, das kann der Bott wahrscheinlich weniger äh dieses Risiko ausstrahlen, wie der Mensch unterstü.

Torsten:
[49:08] Um das Ganze vielleicht nochmal mit aufzugreifen. Also es braucht 'ne öffentliche Verwaltung, keine Angst um seinen Job haben. Also.
Es gibt genügend Jobs und ganz im Gegenteil äh.
Eigentlich sollten alle froh sein, wenn's noch mehr Bots und noch mehr KI gibt, weil das äh dann den Job einfach leichter macht. Und für die Beratungsintensiven Aufträge.
Da kann sich dann der Sachbearbeiter dann nicht nur fünfzehn Minuten Zeit nehmen, sondern vielleicht mal dreißig Minuten oder vielleicht sogar einen Vorort Termin machen kann äh in im Altenheim oder im
Ausländerwohnheim oder wo auch immer. Also ich glaube Angst um seinen Job braucht keiner haben und wenn ich mir die die Nachwuchs äh,
den Anschau, wie viel Nachwuchs reinkommt aktuell in die öffentliche Verwaltung, da müssen wir eher Angst haben, dass die Verwaltung ausstirbt.

Christian:
[50:01] Also viele Stützprozesse, wie sie so schön heißen, also unterstützende Routineaufgaben sozusagen, also im RPA-Feld, da sehe ich viel Einsatzmöglichkeiten für autonome Systeme tatsächlich und damit eben, wie du sagst, Serviceverbesserung bei dem wirklichen,
Beratungsintensiven Bereichen oder bei komplexen, neuartigen Szenarien, da wird es weiterhin federführend, meiner Meinung nach, da der Mensch bleiben,
dann haben wir auch diese Ethikthemen draußen mit. Ähm ist der.
Mein Chef zum Beispiel irgendwann ja an der ganzen Stelle gibt er mir die Anweisung und ich muss das ausführen was mir die Maschine sagt an der ganzen Stelle, weil die ist die auf sehr viel mehr Weiß, an an Unterlagen und so weiter. Also in diesen ganzen Themen
vorweg zu greifen, das halte ich für kein Zukunftsszenario, das in irgendeiner Art und Weise berechtigt ist und das anzudenken, an der St.

Dirk:
[50:51] Trainierbaren Bots oder auch bei den Kosten der Bot hat dann schon so viele Trainingsstunden hinter sich. Wer trainiert denn diese Bots? Muss ich mir da irgendwie den.
Kleines weiß nicht indisches Zentrum vorstellen wo die Jungs sitzen und die trainieren oder ist dann wirklich aus der Verwaltung heraus.

Christian:
[51:11] Ja, also der Data Sient ist, wie es so schön heißt, der wird irgendwann mal äh hoffentlich auch in der öffentlichen Verwaltung äh Einzug halten als äh sozusagen Berufsfeldgruppe, ja.
Also Leute, die gute Daten analysieren, aufbereiten können, modellieren und dann eben auch über äh
Learning äh sozusagen als Trainingsszenarios entwickeln können. Das wird etwas sein, was wahrscheinlich äh eine Weiterentwicklung des Verwaltungsinformatikers irgendwann sein wird, weil er eben auch die Ahnung hat,
haben muss, wo ist es ein gültiges Einsatzszenario.
Also das wird eine Art von interner äh Prozessautomatisierung, Optimierung werden, ähm wo ich äh viel mehr als jetzt bewusst halten muss, mit welche Daten habe ich im Zugriff? Wie kriege ich auch die Daten in dem Zyklus aktualisiert
Zum Beispiel, ja, so wie ich, es hilft mir nix einen Kanal aufzumachen, wo ich einmalig Datenbestand zum Beispiel erheben kann,
dann nur mit sehr viel Aufwand äh sozusagen Da,
ähm modellieren und quasi auf den aktuellen Stand bringen muss, sondern ich muss überhaupt die die Struktur der Datenerhebung überlegen und auch die Kompetenz bei mir haben, um Teams intern auszubilden, die sowohl,
Fachliches haben aber auch die Methodik um jetzt sinnvoll mit KI-Board umzugehen und da müssen wir lernen denke ich noch.

Tabea:
[52:28] Daten eben in einer gewissen Qualität, in einer gewissen Menge schon selbst bereitstellen zu können und ich glaube, das ist schon mal so die Einstiegshürde.
Kommunalverwaltung und dann kommt natürlich, also mit diesen Daten trainiere ich dann das Modell und äh.
Wenn ich dann vielleicht nicht gerade den passenden Algorithmus habe, dann muss ich da schon noch einiges probieren. Also.
Ist man noch nicht in dem Bereich, in dem man für bestimmte Anwendungen, bestimmte Standards zur Verfügung stellen kann, also es wird viel herum.
Perimentiert und probiert. Und in dem Fall ist mein Test und ist man dann zu einer ja bestimmten Ergebnis.
Wahrscheinlichkeit kommt. Man muss dann auch immer selbst entscheiden, was reicht mir aus an Vorhersage.
Quasi äh der KI ähm,
Was ist, was ist für mich ausreichend? Also reichen für mich achtundneunzig Prozent äh Wahrscheinlichkeit oder brauche ich um was? Ähm wenn ich jetzt in dem Bereich der Medizin, in indem ich äh mit den Krebs mal genau vorhersagen möchte und möchte auch keine falsch positiven äh
Ergebnisse dabei haben, bin ich in der Verwaltung, geht's um um Leib und Leben oder um welche Bereiche geht's dann? Also da da ist auch nochmal.
Ein Bereich den es zu entscheiden gilt in jedem Fall einzeln aus meiner Sicht.

Dirk:
[53:48] Wenn wir uns jetzt ähm in zehn Jahren in den Podcast Ziviler treffen, dann sind wir wahrscheinlich nicht nur einer der.
Am meist besuchtesten Podcast in Deutschland, ähm, weil die Verwaltungsmodelle so vorangeschritten ist, aber wie, wie würdet ihr dann sagen, wie hat sich das Thema KI in der öffentlichen Verwaltung, in der Kommunalverwaltung durchgesetzt? Wo stehen wir dann da? Was ist so euer Ausblick.

Tabea:
[54:11] Also als erstes würde ich sagen, wir treffen uns wahrscheinlich nicht mehr, das sind dann höchstens noch Avatare von uns irgendwelche geklohnten etwas. Ähm ich denke schon, dass es.

Dirk:
[54:23] Zwilling kommt dann wieder ins Spiel.

Tabea:
[54:25] Ja genau, genau.
Da kommt dann die verschiedenen digitalen Zwillinge von uns, ja, dann können wir unseren eigenen von uns auswählen, ja. Wenn wir hier zum Einsatz bringen für die Diskussion, ne? Ja, als.

Christian:
[54:36] Mir sogar den digitalen Drilling dann. An der Stelle wahrscheinlich.

Tabea:
[54:42] Ja, je nachdem, wen du schickst, Christian, ne? Welche, welche Ausprägungen von dir.

Christian:
[54:48] Ne

Tabea:
[54:50] Zum einen.

Christian:
[54:53] Tatsächlich, so schlimm eine Stille
Ja, ich versuche natürlich auch hier meinen Bot dann anzutrainieren und tatsächlich die äh Dialektik etwas abzumildern, ja.
Ähm also ich würde sagen, wir sind ein Stückchen weiter, aber die Entwicklungszykle in der öffentlichen Verwaltung zeigen, ja, äh man lernt's zwar, aber man lernt langsam. Dementsprechend würde ich jetzt nicht so in diese Zukunftsschiene äh gehen mit äh wir haben komplett autonome Entscheidungssysteme und wir füttern nur noch die,
Ebene, für Leitebenen, sondern ich würde sagen, wir haben einen intelligenten, also im besten Falle,
intelligenten Weg gefunden, um äh sozusagen gezielte Einsatzszenarien für
grundlegende Datenverarbeitung herzubekommen. Wir haben effiziente Kostenstrukturen, wo wir sagen, das ist auch erschwinglich für auch
kleinere Verwaltungen und wir haben was gefunden, wo wir uns interkommunal ausgetauscht haben, Datenpool haben,
verschiedene Musteranwendungen auch gegenseitig uns zur Verfügung stellen an der ganzen Stelle, um dann eben auch die drohenden Personalausfälle kompensieren zu können.
An der Stelle. Das werden wir uns gelingen würde, wäre für mich ein sehr positives Zukunftsszenario.

Torsten:
[56:02] Ich finde das eine sehr schöne Zusammenfassung. Tabea hast du da noch Ergänzungen.

Tabea:
[56:07] Ja, also für mich ist immer so ein bisschen äh äh der Leitspruch die KI als Werkzeug und der Mensch als Entscheidungsträger.

Torsten:
[56:17] Das äh kanalisiert alles auf einen auf einen Punkt.

Dirk:
[56:21] Bild bearbeiten jetzt rein, so um den die Klammer für den Anfang zu bekommen. Das fand ich ein ganz tolles Beispiel, wenn's eine Bär mit der Bildbearbeitung am Anfang.
Aber es war jetzt nur eine rhetorische Frage.

Torsten:
[56:35] Ich möchte mich bei euch allen bedanken.
Ich würde den Podcast gern jetzt hier beschließen. Vielen Dank. Es hat ähm mir einen schönen Einblick gegeben in KI in der öffentlichen Verwaltung und ich hoffe auch äh die Zuhörer haben äh da ein bisschen was mitnehmen können.
Tabea, Christian, vielen Dank, dass ihr da wart. Dirk, danke, dass du wieder mal dabei warst und.

Dirk:
[56:57] Es ging schon wieder nach Rüge, mein Mann, Mann, Mann.
Quartalsen im.
Mir ist mir doch Riesenspaß gemacht. Ich find's echt, ist ein super spannendes Thema ähm und allein die Beispiele sind so plastisch, ich glaube müssen uns öfter austauschen, einfach diese diese Beispiele mehr in die Breite bekommen, dann wird's richtig spannend. Und Christian, da wird dann in zehn Jahren weiter, als du dir vorstellen kannst.
Danke euch.

Einspieler

Tabea:
[57:22] Sagte ihr.

Torsten:
[57:23] Schönen Abend allen.