KI in Politik & Verwaltung

Autor:innen: Johannes Abel, Sabine Gillessen, Marc Groß, Frauke Janßen, Anika Krellmann, John Meister, Sabine Möwes, Sirko Scheffler, Andreas Schreiber

Kommunalpolitik und -verwaltungen stehen vor zahlreichen Herausforderungen:

Die Ansprüche der Bürger:innen an Kommunalpolitik und Verwaltung sind enorm gewachsen. In den Gemeinderäten und Ämtern müssen immer komplexere Entscheidungen getroffen werden, die unmittelbare Auswirkungen auf das Leben der Menschen haben. Durch den demografischen Wandel und den begrenzten finanziellen Spielraum zahlreicher Kommunen bestehen Gefahren für den Erhalt der hierfür notwendigen kommunalen Steuerungsfähigkeit.

Diese Gemengelage stellt ein enormes Risiko dar:  Eine  Kommunalpolitik beziehungsweise -verwaltung, die nicht in der Lage ist, die zentralen Probleme der Bürger:innen zu lösen, verursacht Unzufriedenheit und Zweifel an der Institution Kommune. Neue technologische, kulturelle und gesellschaftliche Trends bieten zahlreiche Chancen, diese Herausforderungen aktiv und gemeinwohlorientiert zu gestalten.

Der digitale Strukturwandel ist ein hervorragendes Gelegenheitsfenster für Kommunen, um innovative Ansätze wie Künstliche Intelligenz (KI) in der Verwaltungspraxis auszuprobieren. Auch die Kommunalpolitik sieht zunehmend innovative Technologien wie KI als politische Chance, um sichtbare Akzente zu setzen. Andere Kommunen wollen KI vorantreiben, um beispielsweise langfristige Effektivitätssteigerungen und sinnvolle Einsparpotenziale zu generieren – etwa, um dem demografischen Wandel oder dem Fachkräftemangel besser zu begegnen. Schwierig ist dagegen noch der Umgang mit dem Datenschutz: Das Verhältnis von KI und Datensparsamkeit erscheint kompliziert.

Bedeutung von KI für Politik & Verwaltung

Der Begriff KI wird schnell mit einer Konkurrenz zu natürlicher Intelligenz gleichgesetzt. Die Menschen haben aber schon immer Hilfestellungen und Werkzeuge erfunden, um Fehler zu verhindern oder die Produktivität zu steigern. Durch den Einsatz moderner Technologien wie KI können die beschriebenen Herausforderungen wirksam angegangen werden. Gerade KI stellt den nächsten konsequenten Schritt des E-Government dar, um die Effekte der Digitalisierung zu potenzieren. Die Effizienz und die Effektivität des Handelns zu erhöhen, steht dabei im Mittelpunkt.

Effizienz des Handelns erhöhen: Prozesse werden beispielsweise einfacher, automatisiert und beschleunigt oder durch Standardisierung werden Fehler reduziert.

Effektivität des Handelns erhöhen: Es können wirksamere Entscheidungen getroffen werden, die somit mehr Gemeinwohl stiften.

KI spielt für das Handeln von Politik und Verwaltung eine zentrale Rolle. Das zeigen auch die Ergebnisse der Befragung, die im Rahmen dieser Initiative durchgeführt wurde. Fast alle Expert:innen stuften das Potenzial von KI in den nächsten zwei bis fünf Jahren als hoch und in den nächsten zehn Jahren als sehr hoch ein. Bei den kurzfristigen Zielen sieht das Bild anders aus. Vergleicht man dieses Bild mit der Vergangenheit, sind Parallelen zu erkennen. 1990er: Internetauftritte; 2000er: E-Government; 2010er: Open Data. Ein solches Herangehen scheint also für Deutschland „normal“ zu sein. Allerdings sollte beim Einsatz von KI nicht wieder der Zug verpasst werden.

KI – Anwendungsfelder für Politik & Verwaltung

Kommunalverwaltungen nutzen in unteschiedlicher Intensität Informationstechnik (IT) in ihren Prozessen: bei der Antragsbearbeitung, der Schriftgutverwaltung oder bei der Kommunikation mit den Bürger:innen. KI-Anwendungen können mit ihren algorithmischen Methoden darauf aufsetzen. Im Rahmen der Datenauswertung durch KI können Muster und Zusammenhänge erkannt und so aufbereitet werden, dass sowohl Leistungserstellungsprozesse, Steuerungsprozesse und- Stützprozesse sowie die ihnen zugrundeliegenden technischen Prozesse (Systemkonfigurationen) stärker als bisher (teil)-automatisiert werden können. Für die Automatisierung durch KI kommen unterschiedliche Anwendungsbereiche in Betracht. Die Datenanalyse und die Prozessunterstützung werden an dieser Stelle exemplarisch genannt.

Datenanalyse : Die Durchführung komplexer Planungsverfahren stellt für die kommunale Verwaltung oft eine große Herausforderung dar. Zum einen müssen zahlreiche, in unterschiedlichen Formaten und Strukturen vorliegende, Daten ausgewertet werden. Zum anderen müssen die gewonnenen Informationen anschließend in einem Planungsprozess zusammengeführt, aufbereitet und mit zahlreichen Stakeholdern kommuniziert werden. KI-basierte Anwendungen können die Planungsprozesse und somit deren Ergebnisse verbessern, indem sie durch eine automatisierte Datenanalyse und Aufbereitung sowohl den Informationsgehalt der Analyse erhöhen und gleichzeitig die Qualität der Datenintegration durch entsprechende automatisierte Data-Governance-Funktionen absichern. Datenanalysen mit KI können auf diese Weise auch kommunalpolitische Entscheidungsprozesse unterstützen, etwa wenn es darum geht sozialraumbezogene Maßnahmen umzusetzen. Oftmals zahlen viele unterschiedliche Parameter auf die Wirksamkeit unterschiedlicher Maßnahmen ein, so dass KI-basierte Algorithmen hier eine große Hilfestellung bei der Analyse sein können.

Prozessunterstützung: Die Personalsituation in Kommunalverwaltungen ist oft angespannt. Gründe hierfür sind, neben der grundsätzlich großen thematischen Aufgabenvielfalt, Entwicklungen wie der demografische Wandel, der Fachkräftemangel oder die angespannte kommunale Finanzlage. KI-Anwendungen können Kommunalverwaltungen hier entlasten, indem sie durch Steuerungs- und Leistungserstellungsaktivitäten standardisierte, von Wiederholung geprägte Verwaltungsroutinen übernehmen. Darüber hinaus können KI-Applikationen durch komprimierte Datenauswertungen, auch im Rahmen von Workflows durch die automatisierte Erfassung und Verarbeitung von Geschäftsvorfällen Effizienzsteigerungen im Verwaltungsprozess erreichen.

Technische Lösungsansätze

KI-Anwendungen werden bereits heute unterschiedlichen Ausprägungen in Politik und Verwaltung eingesetzt. Die nachfolgende Auflistung führt einige technische Lösungsansätze auf, in denen auch KI eine Rolle spielt.

• Chatbots als virtuelle Assistenten. Einsatzgebiete: beispielsweise Bürgerkommunikation, interne Kommunikation, Antragsassistenz.

• Automatisierte Texterkennung und Textanalyse. Einsatzgebiete: Beispielsweise Digitalisierung von papierbasierten Aktenbeständen und vollständige Automatisierung von Antrags-, Melde- und Zahlungsvorgängen (beispielsweise. durch Dunkelverarbeitung und intelligente Filter).

• Selbstständige Identifizierung und Überwachung. Beispielsweise sogenannte Predictive Maintenance-Anwendungen auf der Basis von Indikatoren und Messwerten. Dies geschieht zum Beispiel auf der Grundlage von IoT-Daten, die es erlauben, wichtige Reparaturbedarfe an öffentlichen Infrastrukturen (beispielsweise Brücken oder Straßen) frühzeitig zu identifizieren und rechtzeitig für Instandhaltung zu sorgen.

• Selbständiges Erlernen und Anwenden von Bild, Sprach- und Datenmustern. Dies ist Grundlage für intelligente Assistenzsysteme. Beispielsweise bei der Gesichtserkennung oder bei der Prozessoptimierung durch Fehlerreduktion.

• Automatisierte Aufbereitung und Wissensextraktion aus umfangreichen Daten. Dies geschieht durch Big-Data-Analytics, also die Aufbereitung großer, unstrukturierter Datenmengen, auch aus unterschiedlichen Quellen, und Auswertung und Aufbereitung der Daten mit statistischen Methoden als Grundlage zur Ableitung von strategischen Informationen.

• Selbständiges Erlernen und Durchführen von Routineaufgaben. Ziel ist die Verkürzung von Standardaufgaben und Überbrückung von Prozess- und Medienbrüchen (beispielsweise durch Robotic Process Automation kurz RPA, bei der Software-Roboter manuelle Aufgaben, wie das Befüllen von Formularfeldern übernehmen).

Gelebte Praxis in Politik & Verwaltung

In Politik & Verwaltung gibt es unterschiedliche Ansätze, die unter dem Stichwort KI an- gewendet werden, angefangen von komplexen Algorithmen auf Basis manuell gepflegter Schlagwörter/Synonyme (Automation) über die tiefgreifende Analyse von umfangreichen Datenbeständen bis hin zu schwacher KI für die Entscheidungsfindung. Drei Beispiele werden nachfolgend vorgestellt.

Use Case: Intelligenter Posteingang in der Stadt Bergheim – Ein erster Schritt in Richtung KI-Anwendung

Die Papierpost wird in der Poststelle zunächst eingescannt und dann zusammen mit der digitalen Post von einer Software zur Zeichenerkennung erfasst. Dabei greift ein Algorithmus (Regelwerk), der die Dokumente je nach erkanntem Inhalt (beispielsweise: Fachbereichs-, Amts-, Abteilungsbezeichnung, Aufgabeninhalten, Namen) der jeweiligen Organisationseinheit automatisch zuordnet und zustellt. Rechnungen werden unmittelbar dem Rechnungsworkflow zugestellt. Das Regelwerk ist flexibel und wird bei Änderungen/Fehlern angepasst. Bei fehlerhafter Zustellung erhält das System eine Mitteilung und ändert den Algorithmus. In einer weiteren Stufe sollen die erkannten Daten aus dem Posteingang direkt in einer XML-Datei gespeichert werden. Diese wird dann dem eigentlichen Dokument angehängt und kann je nach Art und Ausprägung unmittelbar in das jeweilige Fachverfahren oder in die jeweiligen Fallakte übernommen werden.

Use Case: Intelligenter Zuschnitt der Einschulungsbereiche Tempelhof- Schöneberg

Schulbezirke sollen so zugeschnitten sein, dass Schulen möglichst gleichmäßig ausgelastet und Schulwege für Kinder kurz sind. Gleichzeitig gilt es, eine soziale Durchmischung der Schülerschaft zu erlangen. Um diese Ziele zu erreichen, haben Schulamtsmitarbeitende im Berliner Bezirk Tempelhof-Schöneberg viel Zeit investiert. Straßen mussten einzeln durchgegangen werden, Informationen wurden in Excel-Listen erfasst. Diese Arbeit erledigt nun ein Algorithmus, der auf Grundlage der vorhandenen Daten des statistischen Landesamtes automatisch einen ersten Entwurf des Zuschnitts ausgibt. Eine Eingriffsmöglichkeit der Verwaltung erlaubt es, nach Bedarf einzelne Parameter zu ergänzen und in die Berechnung aufzunehmen. Ein großer Mehrwert liegt zudem in den Visualisierungsmöglichkeiten. Dies erleichtert das obligatorische Beteiligungsverfahren: Veränderungen sind für alle transparent und die Akzeptanz für die Einteilung wird erhöht.

Use Case: Intelligente Straßenzustands- erfassung in der Stadt Soest

Die Erfassung aller Straßenschäden ist in der Regel mit enormem Kosten-, Zeit- und Personalaufwand verbunden. Außerdem fehlen Daten für die Planung. Die Stadt Soest hat die Aufnahmen von Straßenbefahrungen mit Hilfe von KI ausgewertet und dadurch die Datengrundlage deutlich verbessert. Dafür wurden kommunale Fahrzeuge (beispielsweise Müllabfuhr, Kehrmaschinen) mit einem Smartphone ausgestattet, das bei der regulären Befahrung über die integrierte Kamera Schäden präzise erfasst. Straßen-, Rad- und Gehwegschäden werden von einer KI markiert, analysiert und einzelnen Schadenskategorien wie Schlaglöcher, Risse oder Flickstellen zugeordnet. Die  Ergebnisse fließen in eine Online-Karte ein. Darin wird der Zustand jedes Straßenabschnitts mit einer Schulnote bewertet. Problematische Stellen können schnell inspiziert und dringende Aus- besserungen schneller und effizienter geplant werden. Zusätzlich können gemeldete Mängel im ersten Schritt im Büro begutachtet werden. Das System zeigt auch wie sich die Straßen mit der Zeit verändert haben und die Wirksamkeit einer proaktiven Instandhaltung wird dokumentiert.

Dahin muss die Reise gehen: Entscheidungsunterstützung durch KI am Beispiel des digitalen Bauantrags

Bauherr:innen, Architekt:innen, Ingenieur:innen, Statiker:innen, Bauaufsichtsbehörden, Stadtplaner:innen und weitere Beteiligte arbeiten zukünftig direkt und gemeinsam am Bauantrag und haben direkten digitalen Zugriff auf alle relevanten Informationen.

In einer parallelen, technisch getrennten Cloudlösung werden die digital verfügbaren Informationen eines Baugenehmigungsverfahrens unter Berücksichtigung von datenschutzrelevanten Aspekten in einer bundesweiten föderal strukturierten gemeinsamen Wissensbasis, die alle getroffenen Entscheidungen und Abwägungen im Rahmen einer Bauplanung, – genehmigung und -durchführung enthält, vorgehalten.

In allen Fragen, bei denen bisher große Unklarheit und Intransparenz bezogen auf die getroffenen Abwägungen und Entscheidungsgrundsätze herrschte hat, wird in Form eines transparenten Entscheidungsunterstützungssystems mit Methoden der KI das bundesweit gesammelte Antrags- und Prozesswissen in Kombination mit weiteren Registern verfügbar gemacht. Diese Wissensbasis wird zukünftig allen Beteiligten am Baugenehmigungsverfahren bundesweit über Standardschnittstellen zur Unterstützung beim Antragsprozess zugänglich gemacht.

Der Bauantrag selbst wird hinsichtlich seines Prozesses zunehmend automatisiert und damit beschleunigt, da das Verfahren bereits zum Zeitpunkt der Eingabe die Informationen auf Plausibilität, Vollständigkeit und Gesetzeskonformität prüft und allen Beteiligten sofortige Korrekturen ermöglicht. Auf diese Weise lassen sich zukünftig Entscheidungen zu gestellten Baugenehmigungen schneller und auch im Sinne der Zivilgesellschaft objektiver fällen.

Dabei ersetzt die KI nicht die Personen, die die Entscheidung treffen, sondern bereitet Daten zielgerichtet auf, die sonst so nicht verfügbar wären. Das Ergebnis der von Personen gefällten Entscheidungen, fließt dann ohne Medienbrüche in das zuerst digitalisierte und dann zunehmend automatisierte Baugenehmigungsverfahren ein. Durch diese Technologie kann mehr Gleichbehandlung erreicht werden. Die Entscheidungsbasis wäre in allen Regionen gleich. Perspektivisch liegen Gefahren und Risiken darin, wenn die beiden technisch getrennten Komponenten ohne menschliche Prüfung direkt gekoppelt werden.

Was sollten Kommunen tun, um KI in Zukunft wirksam nutzen zu können?

Dass KI auch in Politik & Verwaltung Einzug halten wird, sollte uns allen klar sein. Einige Vorboten sind bereits da, die erkennen lassen, wie sich unsere Arbeit in Zukunft verändern wird. Vor diesem Hintergrund sollten sich Kommunalverwaltungen intensiv damit auseinandersetzen. Wir empfehlen unter anderem die nachfolgenden Bausteine.

1. Politische Richtungsentscheidungen im Kontext von KI treffen, ethische Fragestellungen rechtzeitig adressieren und debattieren: KI-Strategie / KI-Policy

2. Vertrauen der Bürger:innen und Mitarbeiter:innen gewinnen und KI erklären

3. Potenzielle Anwendungsgebiete identifizieren und priorisieren, z.B. mit Hilfe einer strukturierten Prozessanalyse

4. Experimentierräume (“Labs”) schaffen – in der Verwaltung und für die örtliche Gemeinschaft

5. Ein professionelles Datenmanagement aufbauen

6. Kompetenzen in der örtlichen Gemeinschaft und in der Verwaltung fördern

7. Mögliche interkommunale und intersektorale Kooperationsfelder identifizieren und einen urbanen beziehungsweise ländlichen Datenraum aufbauen

Potenzielle Anwendungsbereiche identifizieren und priorisieren

KI kann zur Verbesserung verschiedener Prozesse genutzt werden. Nachfolgende haben wir einige Kriterien aufgeführt, die dabei helfen sich den Prozessen systematisch zu nähern, die im Kontext von KI den größten Erfolg versprechen. Als Grundgerüst und “einfacher” Einstieg kann dazu beispielsweise der Prozesskatalog der KGSt genutzt werden. Er steht allen Interessierten als Excel-Datei frei zur Nutzung zur Verfügung. Nachfolgende Kriterien können in diesem ZUsammenhang genutzt werden, um die Prozesse, mit dem größten KI-Potenzial herauszufiltern.

1. Kontextualisierung: Liegen die Daten in unterschiedlichen Formaten und Strukturen vor? Ist beispielsweise eine Kontextualisierung von Bild, Text und Ton erforderlich? Dies trifft beispielsweise auf die o.a. Planungsprozesse oder das kommunale Beschwerdemanagement zu.

2. Komplexität der Entscheidungsfindung: Wie viele Prozessvarianten weist ein Prozess auf?

3. Lange Bearbeitungszeiten und / oder hohe Fehlerquote: Worin sind diese begründet? Werden etwa umfangreiche, unstrukturierte Daten betrachtet? Gibt es langwierige Erfassungsarbeiten oder Zuordnungen etc.?

4. Hohe Fallzahl und / oder Anzahl der Anwender: Ist allein an die Fallzahl schon ein hohes Datenaufkommen geknüpft?

5. Wenig komplexe Beratungsintensität, wenig Interaktion und Kommunikation: Sind kaum oder wenig komplexe Beratungsleistungen, die eine persönliche Interaktion erfordern, notwendig?

6. Geringer / kein Ermessensspielraum: Handelt es sich um “Wenn-Dann-Entscheidungen”, die auch durch regelbasierte Algorithmen abgebildet werden könnten? Ist ein “Machine Learning” als Entscheidungsassistenz im Rahmen des Ermessensspielraums möglich, rechtlich gestattet und ethisch vertretbar?

7. Repetitive Tätigkeiten: Je repetitiver einer Tätigkeit, desto größer ist ihr Potenzial, sie zu automatisieren – beziehungsweise für das Thema KI. Dabei muss aber gegebenenfalls das Umfeld noch betrachtet werden.

8. Fluktuationsquote: Macht es aufgrund einer hohen Fluktuation und/oder Personalmangel Sinn, eine Automatisierung mit oder ohne KI prioritär zu prüfen?