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Die Bundesagentur für Arbeit (BA) befindet sich mitten in einem ambitionierten Vorhaben, das sowohl die Zukunft der Behörde als auch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der öffentlichen Verwaltung maßgeblich prägen könnte. Mit einem Rahmenvertrag über vier Jahre, der sich auf bis zu 19 Millionen Euro beläuft, plant die BA, Künstliche Intelligenz von Aleph Alpha einzusetzen, einem vielversprechenden deutschen KI-Start-up aus Heidelberg. Ziel dieser Partnerschaft ist es, die Digitalisierung der Behörde weiter voranzutreiben und gleichzeitig den zu erwartenden Personalmangel abzufedern, der durch den Ruhestand von bis zu 35 Prozent der Belegschaft bis 2032 entstehen könnte.
Die Herausforderung: Personalmangel und steigender Druck
Stefan Latuski, Chief Information Officer (CIO) der BA, hat es klar formuliert: Eine einfache Personalnachbesetzung in den nächsten Jahren ist illusorisch. Hier kommt die Technologie ins Spiel, insbesondere Künstliche Intelligenz, die die Arbeitslast der verbleibenden Mitarbeiter verringern soll. Dabei geht es nicht um die vollständige Übernahme von menschlichen Aufgaben, sondern um die gezielte Unterstützung in administrativen Prozessen und der Kundenberatung. KI wird als Werkzeug verstanden, das die Effizienz steigert und zeitaufwendige Routineaufgaben übernimmt, sodass die Mitarbeiter sich auf komplexere Fragestellungen und die direkte Kundeninteraktion konzentrieren können.
Technologische Grundlage: Aleph Alpha und das Pharia OS
Im Zentrum dieser Bemühungen steht das KI-Betriebssystem Pharia OS, das von Aleph Alpha entwickelt wurde. Pharia OS bietet eine modulare Plattform, die es der BA ermöglicht, sowohl die eigene KI-Infrastruktur zu verwalten als auch verschiedene KI-Modelle, darunter die eigenen Pharia-Sprachmodelle von Aleph Alpha, zu integrieren. Besonders bemerkenswert ist, dass Pharia OS auch KI-Modelle anderer Anbieter, wie beispielsweise das Llama-Modell von Meta, einbetten kann, um so eine flexible und leistungsfähige Lösung zu bieten. Die Stärke von Pharia OS liegt in seiner Fähigkeit, spezifisches behördliches Wissen zu verarbeiten, das in Form und Struktur von den weitgehend offenen Daten des Internets abweicht.
Ein wesentliches Merkmal von Pharia OS ist die Funktion “Pharia Catch“, die es den Mitarbeitern der BA ermöglicht, die KI mit ihrem eigenen Wissen anzureichern. Dies ist ein entscheidender Aspekt, da die KI dadurch maßgeschneiderte Antworten und Lösungen anbieten kann, die spezifisch auf die Prozesse und Anforderungen der BA abgestimmt sind.
KI-Kategorien im Einsatz
Die Technologien und Modelle, die in der Partnerschaft zwischen der BA und Aleph Alpha zum Einsatz kommen, lassen sich in mehrere Kategorien der Künstlichen Intelligenz einteilen:
- NLP (Natural Language Processing): Diese Kategorie bildet das Rückgrat der Pharia-Sprachmodelle. Sprachmodelle wie die von Aleph Alpha sind darauf ausgelegt, natürlichsprachliche Eingaben zu verarbeiten, zu verstehen und darauf basierend präzise Antworten zu generieren. Dabei wird in der BA insbesondere auf behördenspezifische Sprache geachtet, was eine hohe Relevanz für Anträge und Bescheide hat.
- Maschinelles Lernen (ML): Die Fähigkeit der KI, durch den Input der BA-Mitarbeiter zu lernen, ist ein Kernbestandteil des Systems. Über “Pharia Catch” wird das Wissen der Angestellten in das System eingepflegt, wodurch die Modelle kontinuierlich weiterentwickelt und optimiert werden.
- Automatisierung: Die (Teil-)Automatisierung von Prozessen, wie der Bearbeitung von Anträgen und der Erstellung von Bescheiden, gehört zu den primären Anwendungsfeldern der KI in der BA. Hier kommt eine Kombination aus regelbasierten KI-Ansätzen und maschinellem Lernen zum Tragen, um repetitive Aufgaben effizient zu gestalten.
- Erklärbare KI (Explainable AI): Ein entscheidendes Auswahlkriterium für Aleph Alpha war die Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen. Erklärbare KI erlaubt es, die Mechanismen hinter einer Entscheidung transparent darzustellen, was in sensiblen Bereichen wie der Arbeitsvermittlung oder der Verwaltung von Sozialleistungen essenziell ist, um Diskriminierung und Fehlentscheidungen zu vermeiden.
Potenzieller Nutzen der KI für die Arbeitsagentur
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der BA bringt mehrere Vorteile mit sich. Einer der wichtigsten ist die Zeitersparnis, vor allem bei der Bearbeitung von Anträgen und der Formulierung von Bescheiden, bei der Einsparungen von über 30 Prozent erwartet werden. Außerdem ermöglicht KI eine effizientere Beratung und Unterstützung der Mitarbeiter. Diese können sich auf komplexere, weniger standardisierte Aufgaben konzentrieren, während die KI Routinefragen übernimmt. Darüber hinaus bietet das System einen klaren Mehrwert in der Wissensspeicherung und -vermittlung. Wissen, das bislang nicht digitalisiert war, wird durch die KI in zugänglicher und nutzbarer Form aufbereitet, was den Know-how-Verlust durch ausscheidende Mitarbeiter deutlich reduziert.
Fazit: Ein Schritt in die Zukunft der öffentlichen Verwaltung
Die Partnerschaft zwischen der BA und Aleph Alpha markiert einen wichtigen Schritt hin zu einer modernisierten und digitalisierten öffentlichen Verwaltung in Deutschland. KI wird hier als Schlüsseltechnologie eingesetzt, um den bevorstehenden Herausforderungen wie dem demografischen Wandel und der Digitalisierung gerecht zu werden. Durch den Einsatz von NLP, maschinellem Lernen und erklärbarer KI werden Prozesse nicht nur effizienter, sondern auch transparenter und sicherer gestaltet.
Für Leser ohne technisches Vorwissen
Dieser Artikel beschreibt, wie die Bundesagentur für Arbeit in den nächsten Jahren Künstliche Intelligenz nutzen will, um Mitarbeiter zu unterstützen und Verwaltungsprozesse schneller und effizienter zu gestalten. Statt Aufgaben selbst zu übernehmen, hilft die KI den Menschen dabei, schneller Anträge zu bearbeiten oder Fragen zu beantworten. Eine besondere Software des deutschen Start-ups Aleph Alpha soll diese KI-Lösungen in der Behörde möglich machen. So können die Mitarbeiter weiterhin ihren Job machen, aber mit weniger Stress und mehr Unterstützung durch moderne Technik.
Quellen: