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Künstliche Intelligenz in öffentlichen Verwaltungen

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Künstliche Intelligenz in öffentlichen Verwaltungen

Grundlagen, Chancen, Herausforderungen und Einsatzszenarien

Springer Gabler,

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Fluch oder Segen? Der Weg zur „Bürger-KI“.

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Bewertung der Redaktion

8

Qualitäten

  • Umfassend
  • Überblick

Rezension

Die künstliche Intelligenz ist nicht nur in der freien Wirtschaft auf dem Vormarsch. Auch in der öffentlichen Verwaltung kommen immer mehr KI-Tools zum Einsatz. Doch was sind sinnvolle Anwendungsgebiete in diesem Sektor? Wo stößt die KI an ihre Grenzen und wie sollte das Zusammenspiel mit dem Menschen aussehen? Diese und viele weitere Fragen beantworten die Autoren in diesem kurzweiligen Buch. Insbesondere für KI-Einsteiger ein absoluter Lesetipp – unabhängig davon, ob sie im öffentlichen Sektor tätig sind oder nicht.

Zusammenfassung

KI-Systeme basieren auf der Verarbeitung von Daten, die verschiedene Merkmale und Qualitätsgrade aufweisen können.

Auch in der öffentlichen Verwaltung kommt man am Thema künstliche Intelligenz nicht vorbei. Klassische Einsatzgebiete sind Chatbots, Sprachassistenten sowie die automatische Klassifizierung von Dokumenten. Um KI-Systeme zu trainieren, sind Daten unabdingbar. Daten unterscheiden sich voneinander hinsichtlich mehrerer Merkmale, zum Beispiel nach Struktur, Syntax oder Datentyp:

  • Struktur: Haben die Daten eine vorgegebene Länge und ein festes Format, spricht man von strukturierten Daten. Unstrukturierte Daten weisen keine feste Struktur auf. Semi-strukturierte Daten bewegen sich irgendwo dazwischen.
  • Syntax: Daten können entweder ausschließlich aus Zahlen bestehen, dann sind es numerische Daten, oder aus Buchstaben, dann sind es alphabetische Daten. Alphanumerische Daten enthalten beides.
  • Datentyp: Computer können Datensätze nur interpretieren, wenn für sie ein bestimmter Datentyp definiert ist. Zum Beispiel DATE für Datumswerte, CHAR für Zeichenketten oder INTEGER für ganze Zahlen...

Über die Autoren

Moreen Heine ist Professorin für E-Government und Open Data Ecosystems an der Universität zu Lübeck. Anna-Katharina Dhungel, Tim Schrills und Daniel Wessel sind dort als wissenschaftliche Mitarbeitende tätig. 

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