Die Zukunft des Informationsmanagements Wie Sprachmodelle die Beziehung zwischen Bürgern und Behörden verbessern

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Die Einsatzmöglichkeiten von KI-Modellen sind vielfältig und reichen von der Kürzung von Texten bis hin zur Erstellung ganzer Artikel. Dies hat zu einer wahren Dynamik in der digitalen Welt und in der Kundenkommunikation geführt. Wie diese Technologien helfen können, die Kundenkommunikation in Ämtern, Behörden und öffentlichen Verwaltungen zu verbessern.

Behörden und Verwaltungen stehen vor der großen Herausforderung, die Fülle an Informationen für die Bürgerinnen und Bürger so aufzubereiten, dass diese finden, wonach sie suchen. Da ist es verlockend, wenn sowohl in der Kundenkommunikation als auch in der internen Kommunikation die Informationsanfrage so simpel wäre wie bei ChatGPT: einfach das eigene Anliegen oder die Frage in natürlicher Sprache eingeben und eine klare Antwort erhalten – mit allem, was man braucht.

Kein Wunder also, dass ChatGPT in den letzten Monaten viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen hat und seit seiner Einführung lebhaft diskutiert wird. Das Interesse an der Technologie ist enorm, wie eine Studie von Statista zeigt: Innerhalb von nur fünf Tagen erreichte die Nutzerzahl die Millionengrenze.

Barrierefreie Nutzung von GPT

Leistungsfähige Sprachmodelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) haben bereits die Art und Weise verändert, wie Menschen nach Informationen suchen. Diese Entwicklung birgt große Potenziale für Behörden. Mithilfe der Modelle können relevante Informationen leicht zugänglich gemacht werden, sei es für Chatbots oder für die Suche auf Websites. Behörden sollten daher die Möglichkeiten dieser Technologie ausloten und Strategien entwickeln, um Wissen für Mitarbeiter und Bürger so aufzubereiten, dass es von KI-basierten Sprachmodellen verarbeitet werden kann.

Die Sprachmodelle sind jederzeit verfügbar. So können Bürgerinnen und Bürger auch außerhalb der Öffnungszeiten Informationen abrufen. Ein weiterer Vorteil für die Verwaltung: Sprachmodelle können häufig gestellte Fragen präzise und schnell beantworten, sei es auf der Website der Behörde oder über Chatbots. Dies verkürzt Wartezeiten und erleichtert den Zugang zu den gewünschten Informationen. Es gibt aber auch einige Herausforderungen, die berücksichtigt werden müssen:

• KI benötigt immer noch Menschen, um die Kundenerfahrung und die Informationsausgabe zu steuern.

• Large Language Models haben keinen gesunden Menschenverstand und verstehen keine abstrakten Konzepte.

• Sie können aus unvollständigen Informationen keine angemessenen Schlüsse ziehen.

• Sie könnten dazu neigen, aufgrund ihrer Wahrscheinlichkeitsprozesse zu „halluzinieren“.

Die klare Antwort auf die Frage „Kann ich ChatGPT einfach auf meiner Behördenwebsite einsetzen?“ lautet Nein. Die Sprachmodelle verstehen natürliche Sprache nicht in dem Sinne, wie Menschen es tun. Zudem bauen sie keine strukturierten Wissensdatenbanken auf. Stattdessen erstellen sie statistische Modelle auf der Basis von Trainingsdaten. Sie können keine umfassenden Compliance- und Authentifizierungsworkflows für KI entwickeln. Ohne eine klar definierte menschliche Datenquelle können sie nicht die „richtigen“ Antworten liefern und somit keine bewährten Quellen wie einen Knowledge Graph ersetzen.

Für mich sind diese Sprachmodelle Teil der Infrastruktur für die Organisation von Wissen in Behörden. Die Modelle benötigen Daten, die aus verschiedenen Quellen gesammelt und in die Anwendungsstruktur eingespeist werden. Diese werden dann als Suchergebnisse, Texte und Antworten auf Anfragen bereitgestellt. Eine sinnvolle Integration der Sprachmodelle auf der eigenen Website oder für die interne Kommunikation (Intranet) basiert auf einem dreistufigen Ansatz:

1. Datensammlung und -organisation: Grundlage des Informationsmanagements

Um ein effektives Informationsmanagement zu gewährleisten, müssen alle strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten einer Behörde gesammelt, organisiert und gespeichert werden. Dazu gehören interne Dokumente, Handbücher, FAQs, Kundensupport-Tickets und technische Spezifikationen. Ein zentrales Element ist die Erstellung des Knowledge Graph, mit dessen Hilfe die Daten so organisiert und strukturiert werden können, dass sie für Sprachmodelle leicht nutzbar sind.

Die Qualität dieser Daten ist entscheidend für den Erfolg von Sprachmodellen. Denn: Sie sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Der Knowledge Graph kann dabei helfen, Informationen für Sprachsuchen, Chatbots und andere KI-Anwendungen zu optimieren. Dazu werden Beziehungen zwischen realen Objekten genutzt, um Zusammenhänge aufzudecken, die sonst nicht erkennbar wären. Die Inhalte können beispielsweise zur Beantwortung von komplexen Fragen wie „Wie lange dauert es, ein Führungszeugnis zu bekommen?“ oder „Ich brauche einen Antrag für Wohngeld!“ verwendet werden.

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