Kompetenzen für den Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz in der Verwaltung
Welche Kompetenzen sind für den Einsatz generativer KI notwendig? Dieser Impuls strukturiert die Anforderungen an Wissen, Können und Mindset der betroffenen Entscheider:innen, Techniker:innen und Nutzer:innen. Er bietet schnelle Orientierung, unterstützt die Erstellung von Kompetenzprofilen und hilft, die Einführung generativer KI und den entsprechenden Kompetenzaufbau zusammen zu denken.
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Erfühlbare KI
August 2019: Wenn Maschinen Entscheidungen treffen, ruft dies bei der überwiegenden Mehrheit der Bürger:innen Unbehagen hervor. Sie fühlen sich fremdbestimmt, unsicher oder verloren. KI-Systeme sollten daher vorwiegend unterstützend eingesetzt werden. Zugleich wird der Einsatz von KI in vielen Anwendungsfeldern positiv bewertet. Auch für den Staat, also für die zukünftige Gestaltung von Verwaltungsabläufen, das Verhältnis zwischen Bürgern und Staat und die Verantwortlichkeit für öffentliche Aufgaben werden grundlegende Änderungen erwartet.
Kann eine KI »verstehen« oder: »Wissen wir, wie lange Krokodile leben?«
Dieser Gastbeitrag zeigt, wie KI immer ausgefeilter wird, aber oft an Nuancen menschlichen Denkens und Fühlens scheitert. Was heißt es zu verstehen, und kann eine Maschine jemals echtes Einfühlungsvermögen erlangen? Mit Hilfe von Alltagsbeispielen zeigt der Autor, warum Datenverarbeitung nicht automatisch Verstehen bedeutet und wo die KI an ihre Grenzen stößt.
Auf dem Weg zur evidenzbasierten Politik - Eine Analyse der Datenlabore der Deutschen Bundesregierung
Entsprechend der Empfehlung der Datenstrategie 2021 wurden in allen Bundesressorts Datenlabore eingerichtet mit dem Ziel, die Evidenzbasierung zu stärken und die Datenkompetenz zu erhöhen. Über die Datenlabore, ihre Arbeitsweisen und Aktivitäten ist bislang allerdings wenig bekannt. Die vorliegende Studie von neuland21 und ÖFIT macht es sich zur Aufgabe, basierend auf Expert:inneninterviews mit Leitenden der Datenlabore erste beobachtbare und geplante Wirkungen aufzuzeigen und zu analysieren. Im Zentrum steht hierbei die Frage, auf welche Weise die Datenlabore die oben skizzierten Aufträge zu erfüllen versuchen und wie sie sich in ihrem Vorgehen unterscheiden.