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Fachverfahren Decoded: Daten- und KI-Anwendungen für effiziente öffentliche Verwaltungen

Fachverfahren Decoded: Daten- und KI-Anwendungen für effiziente öffentliche Verwaltungen
Contributors
Benjamin Schürmann
Benjamin Schürmann
Senior Associate im Bereich Research
Sinan Akkurt
Sinan Akkurt
Senior Associate Advisory
Noah Fraenkel
Noah Fraenkel
Associate Advisory
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Fachverfahren - das digitale Nervensystem der öffentlichen Verwaltung

Verwaltungen stehen heute vor einer doppelten Herausforderung: Sie müssen trotz Fachkräftemangel komplexe und zahlreiche gesetzliche Vorgaben erfüllen und gleichzeitig steigenden Erwartungen an Qualität und Nutzerfreundlichkeit gerecht werden. Bereits jetzt unterstützen spezialisierte digitale Lösungen – sogenannte Fachverfahren – Verwaltungsprozesse. Doch oft funktionieren diese Systeme isoliert, unflexibel und schöpfen die Potenziale moderner Technologien - wie etwa künstliche Intelligenz - kaum aus.

Vom Leuchtturmprojekt zum systematischen KI-Einsatz

Wir plädieren deshalb in unserem Bericht, den wir gemeinsam mit der Bundesdruckerei erarbeitet haben, für einen Perspektivwechsel: Statt Verwaltungsprozesse jeweils einzeln durch KI-Technologien zu automatisieren, schlagen wir vor, typische Arbeitsschritte zu identifizieren, die sich über verschiedene Verfahren hinweg gleichen. In einem systematischen „Matching“-Verfahren zeigen wir, wie konkrete KI-Technologien – etwa Robotic Process Automation (RPA) oder Large Language Models (LLMs) – gezielt dort eingesetzt werden können, wo ihre Vorteile besonders deutlich werden. Am Beispiel des digitalen Elterngeldverfahrens demonstrieren wir anschaulich, wie eine solche komponentenbasierte Herangehensweise Prozesse nicht nur effizienter und transparenter, sondern auch deutlich bürgerfreundlicher gestalten könnte.

Der Bericht gliedert sich in fünf zentrale Teile:

  1. KI-Framework: Darstellung und Abgrenzung relevanter KI-Technologien für die öffentliche Verwaltung
  2. Typologie der Verwaltungsprozesse: Identifikation und Definition typischer, wiederkehrender Prozesskomponenten.
  3. Matching von KI-Technologien: Analyse, welche konkreten KI-Anwendungen zu welchen Prozesskomponenten passen.
  4. Fallbeispiel: Digitales Elterngeld: Praxisorientierte Illustration der Potenziale von KI.
  5. Empfehlungen für Entscheider:innen: Konkrete Handlungsschritte, um KI systematisch und nachhaltig in Verwaltungen einzuführen.

Lesen Sie im vollständigen Bericht, wie öffentliche Verwaltungen von einem systematischen, komponentenbasierten KI-Einsatz profitieren können.

Einblick in den Bericht: Das KI-Framework

Das KI-Framework unseres Berichts verschafft eine Übersicht über KI-Technologien, die für öffentliche Verwaltungen besonders relevant sind. Als Orientierungshilfe kann das KI-Framework aus drei Perspektiven gelesen werden – output-, input- und technologie-zentriert.

Output-zentriert:

Wenn bereits feststeht, welches Ergebnis erzielt werden soll, lässt sich ablesen, welche KI-Technologien dafür geeignet sind. Beispiel: Wenn in der öffentlichen Verwaltung eine Großzahl handschriftlicher Dokumente ausgelesen werden müssen, lässt sich dies durch den Einsatz von Optical Character Recognition (OCR) zur Texterkennung automatisieren.

Input-zentriert:

In Abhängigkeit des Datentyps lässt sich ablesen, welche Technologien diese Daten sinnvoll verarbeiten können und welche Outputs möglich sind. Beispiel: Unstrukturierte, sprachbasierte Textdaten können effizient durch Large Language Models (LLMs) analysiert werden, um Bürgeranliegen zu kategorisieren.

Technologie-zentriert:

Wenn eine Behörde eine bestimmte KI-Technologie anwenden möchte, zeigt die Tabelle, welche Anforderungen an Daten bestehen, welche Ergebnisse damit erzeugt werden können und wie rechtliche Risiken aus der KI-VO minimiert werden können. Beispiel: Um Robotic Process Automation (RPA) einzusetzen benötigt eine Behörde Zugang zu strukturierten Daten, erweitert durch historische, verwaltungsinterne Daten.

KI-Framework

Werfen Sie einen Blick auf den Bericht in voller Länge, um zu erfahren, wie die vorgestellten Technologien systematisch zum Einsatz kommen können.

Autoren

Noah Fraenkel, Associate Research, Possible

Sinan Akkurt, Senior Associate Research, Possible

Dr. Benjamin Schürmann, Senior Associate Research, Possible

Keno Canzler, Lösungsmanager AI und Data Analytics, Bundesdruckerei

Olof Leps, Senior Expert Public Sector, Bundesdruckerei

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