Viele Städte haben an der erfolgreichen URBAN.KI-Innovationsinitiative 2024 teilgenommen; danach haben knapp 100 Kommunen in etlichen Arbeitssitzungen Skizzen ihrer möglichen ersten KI-Use Cases mit den Expert:inn:en der Westfälischen Hochschule, der Fraunhofer FOKUS und Fraunhofer IAIS, dem DFKI und der PROSOZ erarbeitet und erstes KI-Wissen aufgebaut. Nun sind die KI-Prototypen fertig und können in die Einführungsphase starten. Für viele Kommunen stellt sich die Frage „Wie beginnen wir erfolgreiche KI-Projekte?“ und welche Faktoren sind dabei entscheidend.
Die in der ersten Projektzeit von URBAN.KI gewonnenen Erkenntnisse wurden im KI-FIT für die KI-affinen und nachnutzenden Kommunen als erster Leitfaden gebündelt. Ziel des KI-FIT ist es, die Kommunen bei den ersten Schritten der Konzeption eigener erster Anwendungsfälle strukturiert zu unterstützen und die Planung für KI-Prototypen systematisch anzuleiten. Der KI-FIT versteht sich als Potentialcheck für Projektleiter:in oder Fachbereichsleiter:in, um Projekte frühzeitig zielgerecht zu gestalten.
Der Potential-Check ist in vier Kapitel eingeteilt, die Sie in der Projektierung von KI-Use Cases als Checkliste der wichtigsten Punkte unterstützen soll. Ein einleitender Teil erläutert grundlegende Arten von KI und grenzt diese von klassischen algorithmischen Programmen ab. Aufbauend darauf unterstützt die Checkliste bei der Konkretisierung erster KI-Ideen entlang der Kapitel: „Klarheit schaffen: KI-Positions- und Zielbestimmung“, „Anforderungen prüfen: Funktionen und Qualität skizzieren“, „Vertrauen und Recht beachten“ sowie „Ressourcencheck“ und finale Bewertung bzw. Fazit ziehen.
Das erste Kapitel „Klarheit schaffen: KI-Positionsbestimmung und Zielsetzung“ leitet durch strategische Fragestellungen, etwa welche Ziele mit der anvisierten KI-Lösung für welche Zielgruppen erreichen werden sollen. Dazu zählen effizientere Verwaltungsprozesse, Minimierung des Zeit- und Arbeitsaufwands in Prozessen, qualitativ bessere und schnellere Informationen für Bürger:innen oder Vorbeugung von Gefahrenlagen. An dieser Stelle wird der mögliche Nutzen oder Effizienz- oder Kostenbeitrag klar: KI-Lösungen können kein Selbstzweck sein, sondern müssen einen bestimmten Nutzen erbringen, beispielsweise für Effizienz- und Umweltziele, schnellere Bürgerinformation oder Katastrophenvorsorge. Die Definition der Zielgruppe ist dabei zentral, da Mitarbeitende oder Bürger:innen häufig in Tests, Qualitätssicherung und Kompetenzaufbau einbezogen werden sollten.
Die Betrachtung von Zielen und Output in KI-Use Cases soll helfen, die Datenlage und die Output-Qualität wie auch das Handling der späteren KI-gestützten Prozesse zu fokussieren. Bei der Einführung beispielsweise von bürgerorientierten Systemen kann eine menschliche Endkontrolle und Begleitung des KI-Systems sinnvoll sein.
Die Identifikation der Projektbeteiligten und die klare Zuordnung von Verantwortlichkeiten sind entscheidend für den Projekterfolg. Ebenso sollten zu Projektbeginn die notwendigen technischen und personellen Ressourcen für die Entwicklung und die spätere Einführung berücksichtigt werden.
Im zweiten Kapitel „Anforderungen prüfen: Inhalte und Qualität skizzieren“ geht es um die konkretere Beschreibung der anvisierten Lösungen, ihren erforderlichen Funktionen, der Abgrenzung zu algorithmischen Systemen und insbesondere um die Datenlage, die für das Gelingen der KI-Lösung entscheidend ist. KI-Lösungen arbeiten auf digitalen, möglichst genauen und korrekten Daten, die auch sinnvolle Aussagen im Hinblick auf die gewünschte Lösung möglich machen. Kommunen sind angehalten, ihre Datenbestände und deren Qualität kritisch zu prüfen. Auch die rechtlichen Grundlagen wie Fachrecht, DSGVO, EU AI Act wollen überlegt werden. Die Suche nach ähnlichen KI-Lösungen und bereits für ähnliche Zwecke genutzten KI-Modellen kann Entwicklungszeiten verkürzen und Kosten reduzieren; auch technische Kompatibilitäten und Betriebsanforderungen spielen hier eine wichtige Rolle.
Das dritte Kapitel,„Vertrauen und Recht“ behandelt Aspekte wie Transparenz, Vertrauen, Erklärbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Kontrolle von KI-Systemen. Mitarbeitende der Verwaltung, Bürger:innen und Führungskräfte müssen Wissen, Kompetenzen und Vertrauen im Umgang mit KI entwickeln und die Möglichkeiten sowie Limitationen einschätzen lernen; auch Workarounds im Fehlerfalle sollten überlegt werden. Das Kapitel stößt die Reflektion einiger grundlegenden rechtlichen Rahmenbedingungen an, auch mit Fragestellungen zur digitalen Souveränität bzw. der Abhängigkeit von der Datenpolitik internationaler Hersteller.
Das vierte Kapitel „Ressourcen im Blick“ betrachtet die notwendigen Ressourcen – sowohl für Entwicklung als auch für Betrieb, Wartung und Weiterentwicklung. Neben Kosten für Fachpersonal, Hardware, Software, Datenstrukturierung und Modelltraining ist insbesondere der Wissens- und Kompetenzaufbau entscheidend. AI Literacy ist hier das entscheidende Thema für eine höhere Akzeptanz und Produktivität, im täglichen Arbeiten sowie in der Entwicklung von Prototypen.
Schon ab Phase 4 muss für die Einführungs-, Betriebs- und Weiterentwicklungsphase die Kommunikation an die Beschäftigten und notwendige Änderungen in Organisationsstrukturen mit bedacht werden. Ein frühzeitig aufgesetztes Changemanagement und ein strategisches Kommunikationsmanagement, einschließlich einer strategischen Adressatenanalyse, unterstützen den Abbau von Berührungs- und Nutzungsängsten.
Der KI-FIT dient als schrittweiser Check für kommunale KI-Projekte und schließt mit einem Fazit zur Bewertung des Use Cases ab, bei dem die entwickelnden Kolleg:innen unterstützen. Neben der technischen Projektierung ist der Kompetenzaufbau in den Kommunen ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die Einführung und Nutzung von KI.
Der Check-Bogen „Startklar für KI: KI-Potenzial-Check für Kommunen“ steht ab sofort für Sie zum Download zur Verfügung: