Best Practices für KI im öffentlichen Sektor

Künstliche Intelligenz (KI) und Datenmanagement werden auch im öffentlichen Sektor immer wichtiger.

Die Digitalisierung von Verwaltungsprozessen konzentrierte sich lange darauf, Schnittstellen, Effektivität, Effizienz und Skalierungsfähigkeit zu optimieren. Nun eröffnen intelligente Anwendungen, KI und Datenanalysen neue Handlungsspielräume – und tragen unter anderem dazu bei, dem Fachkräftemangel nachhaltig entgegenzuwirken.

KI braucht klare Regeln

Große Herausforderungen sind allerdings bestimmte Eigenschaften von KI-Modellen sowie die hohe Abhängigkeit von der Datenbasis, die Compliance und der hohe Ressourcenbedarf. Um sie zu bewältigen, sollten Datenwissenschaftler:innen, KI-Expert:innen, Fachexpert:innen, Jurist:innen und Endnutzer:innen stärker zusammenarbeiten. Klare Grundsätze und Richtlinien für die KI-Entwicklung und -Nutzung können helfen, die Technologie ethisch verantwortungsvoll einzusetzen. Die Richtlinien sollten auch ein hohes Maß an Standardisierung und Automatisierung in Form von ausgereiften Prozessen innerhalb des KI-Lebenszyklus beinhalten.

MLOps für Compliance-konforme, effiziente operative Lösungen

Solche Richtlinien selbst zu erstellen, ist jedoch für viele Behörden schwierig. Das liegt an der Komplexität ihrer Organisation und daran, dass ihnen häufig noch KI-Erfahrung fehlt. Oft misslingt ihnen der Schritt von einem ersten Proof of Concept hin zu einer effizienten, operativen Lösung, die auch Compliance-Aspekte berücksichtigt. Deshalb braucht es einen anwendungs- und domänenspezifischen Ansatz, der auf allgemeinen Best Practices für die Entwicklung und Operationalisierung KI-basierter Lösungen beruht: Machine Learning Operations (MLOps).

MLOps konzentriert sich auf den operativen Teil einer KI-basierten Lösung mit dem Ziel, einen Prozess für den Einsatz, die Verwaltung und die Aktualisierung von Modellen für maschinelles Lernen zu schaffen – von der Versionskontrolle über die kontinuierliche Integration und Bereitstellung bis hin zur Überwachung und Leistungsoptimierung.

Ansprechpartner:

Henrik Reese

 

Zu weiteren PwC Blogs