Studie: Bedarf und Wachstumspotenziale von KI in der Verwaltung noch größer als im Privatsektor
Eine neue Studie zeigt das Potenzial generativer Künstlicher Intelligenz (KI) für die öffentliche Verwaltung in Deutschland auf. Sie geht davon aus, dass durch KI zahlreiche Routineaufgaben, wie die Bearbeitung von Formularen oder die Beantwortung von Bürgeranfragen, automatisiert werden könnten, wodurch den Beschäftigten mehr Zeit für „produktivere“ Aufgaben und Tätigkeiten bleibt. 82 Prozent der Beschäftigten im öffentlichen Dienst würden laut Studie vom Einsatz generativer KI in ihren Tätigkeitsbereichen unmittelbar profitieren. Damit liege der öffentliche Dienst deutlich vor anderen Branchen wie etwa dem Handel (61 Prozent) oder dem verarbeitenden Gewerbe (59 Prozent). Insgesamt könnte durch einen umfassenden KI-Einsatz die Wertschöpfung im öffentlichen Sektor um rund 24 Milliarden Euro gesteigert werden.
Studie basiert auf Schätzungen
Durchgeführt wurde die vom Internetgiganten Google beauftragte Studie von IW Consult, einem Tochterunternehmen des Instituts der Deutschen Wirtschaft (IW). Die „Wie Deutschland von intelligenten Technologien profitiert. Potenziale künstlicher Intelligenz in der öffentlichen Verwaltung“ betitelte Forschungsarbeit basiert allerdings allein auf Schätzungen, die wiederum auf bestimmten Annahmen. beruhen. Die Forscher von IW Consult gehen nämlich davon aus, dass mindestens die Hälfte aller Verwaltungsträger in Deutschland in den kommenden zehn Jahren generative KI nutzen wird und dass die zur Ausübung bisheriger, weniger produktiven (Routine-) Dienstleistungen gesparten Zeit konsequent für andere, aus Sicht der Forscher produktivere Tätigkeiten eingesetzt wird.
Potenziale für KI-Einsatz
KI könne, vorausgesetzt diese Annahmen werden Realität, dazu beitragen, die Fachkräftelücke von aktuell fast 900.000 Personen zu schließen, indem sie Routineaufgaben übernimmt und die Beschäftigten damit entscheidend entlastet. Die Potenziale des KI-Einsatzes für die Verwaltungen zeigen die Studienmacher anhand direkter Vergleiche der bisherigen Verbreitung von KI-Anwendungen in bestimmten Tätigkeitsfeldern der Verwaltungen mit denen im Privatsektor auf. Dabei ergeben sich unter anderem folgenden Unterschiede beim KI-Einsatz zwischen Verwaltungen (erste Zahl) und Privatsektor (zweite Zahl):
- Unterstützung bei der Internetrecherche: 58% zu 66%
- Übersetzung von Dokumenten oder Informationen: 57% zu 71%
- Datenanalyse: 54% zu 67%
- Verfassen von Dokumenten oder Berichten: 53% zu 71%
KI als „Demokratieverstärker”
Die Studie schließt, dass sich die Vorteile des KI-Einsatzes in Verwaltungen nicht nur auf arbeitsorganisatorische Faktoren beschränken. So meint Michael Hüther, Direktor des IW: „Online-Verwaltungsdienste sparen Zeit und Ressourcen, beschleunigen Genehmigungsverfahren und minimieren Routinetätigkeiten in der Verwaltung. Insgesamt kann durch solche Angebote das Vertrauen in die Leistungsfähigkeit und Kompetenz des Staates wiederhergestellt werden. Der Einsatz von digitaler Technologie und KI führt so nicht nur zu mehr Effizienz, sondern wirkt geradezu als Demokratieverstärker.“ Diese Meinung wird übrigens unterstützt von den Ergebnissen einer aktuellen Umfrage, die anlässlich der Smart Country Convention 2024 in Berlin vorgestellt wurde. Demnach wünschen sich 90 Prozent der befragten Deutschen, dass ihre Stadt- oder Gemeindeverwaltung das Thema Digitalisierung mit mehr Nachdruck verfolgt. Vor fünf Jahren lag der Anteil erst bei 69 Prozent.
Beispiel KI-Einsatz: Straßenschäden-Erkennung in Wiesbaden Eine dauerhafte Herausforderung der Stadtverwaltung Wiesbaden ist die Überwachung des Straßenzustands, um Straßenschäden frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Vor-Ort-Kontrollen sind dabei zeitaufwendig und binden personelle Ressourcen, die auch bei der tatsächlichen Sanierung der Straßen fehlen. Gemeinsam mit dem lokal ansässigen IT-Dienstleister SVA und Google Cloud entwickelte das Referat Smart City Wiesbaden eine KI-basierte Cloud-Anwendung, die Videoaufnahmen von Straßen und Gehwegen automatisch analysiert. Mit Hilfe der Machine-Learning-Technologie AutoML von Google Cloud wurde das KI-Modell mit erstem Videomaterial trainiert und kann in der gleichen Umgebung für die Analyse neuer Videoaufnahmen genutzt werden. Damit können Maßnahmen zur Reparatur oder Instandhaltung gezielt und priorisiert in Auftrag gegeben werden. Die Vorbereitungen für die betriebliche Einführung laufen derzeit, in den bisherigen Test gab es eine Trefferquote von 95% erkannter Straßenschäden. |
Hier können Sie die Studie herunterladen.
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