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Status quo: KI-geeignete Daten in der kommunalen Verwaltung 

Neue Erkenntnisse von britischen lokalen Behörden zur Entwicklung öffentlicher Daten, um intelligente Suchfunktionen, maschinelles Lernen und generative KI zielführend einzusetzen.

Service

Strategie und Transformation

Branche

Public Sector

Die Kommunen, die ihre Daten auf den neuesten Stand bringen, modernisieren auch ihre Dienstleistungen am schnellsten. In ganz Großbritannien erkennen die lokalen Behörden, dass Daten nicht länger ein Nebenprodukt der Bürokratie sind, sondern der Rohstoff für Automatisierung. Wenn sie für die Suche, für Prognosen und für die Kommunikation ausgelegt sind, senken sie Kosten, verbessern politische Maßnahmen und bringen den Bürgerservice voran. 

Die Datensätze der Verwaltung dienen nicht mehr nur der Kontrolle, sondern werden zunehmend zum Motor der Automatisierung. 

Daten und KI: Wenn aus Buzzwords Mehrwert wird

Zehn Fallstudien – von Haushaltsprognosen in Dorset bis zu Brandrisikomodellen in London – machen sowohl Fortschritte als auch Fragmentierung in Großbritanniens Kommunen deutlich. Denn obwohl die meisten von ihnen alle Informationen rund um ihre Projekte veröffentlichen, werden sie von den wenigsten wirklich genutzt. Und Metadaten, die von Maschinen lesbar sind, sind immer noch selten sowie voller uneinheitlicher Standards.

In Feldern, wo sich die Kommunen jedoch decken – zum Beispiel bei der Verwaltung von Adressen oder Patientendaten – liefern KI-Tools schnelle Erkenntnisse, genaue Prognosen und messbare Einsparungen.

Die Lage ist klar: Bei KI-geeigneten Daten geht es nicht um Umfang oder Budget, sondern darum, dass Kommunen Standards und Governance diszipliniert einhalten.

KI ist kein alleinstehendes Tool, sondern ein Konstrukt aus unzähligen Features. Und jedes davon hat seine eigenen Anforderungen an die Datenbasis.

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Unterschiedliche KI,
unterschiedliche Datenanforderungen

Saubere Daten zur KI-Nutzung werden zu oft einfach nur als To-Do auf einer Checkliste betrachtet, das es abzuhaken gilt. Doch die Realität ist komplexer: Welche Daten für KI geeignet sind, hängt vom jeweiligen Zweck ab. Datensätze, die einen Chatbot steuern, sind für Prognosen oft ungeeignet. Und was für die Suche funktioniert, kann an prädiktiver Analytik gnadenlos scheitern. Damit sie fundiert investieren können, ist es für Kommunen entscheidend, diese Unterschiede zu erkennen.

Efficiency and democracy are not competing goals 

Efficiency and democracy reinforce one another.

The white paper argues that operational performance, state capacity and public trust, core measures of efficiency, depend on the same values that sustain democracy: transparency, accountability and pluralism.

Centralized systems may deliver quick wins but often weaken resilience and trust. Federated, modular designs take longer yet build adaptability, sustainability and sovereignty. 

Echte Daten erfüllen einen Zweck

Das Open-Data-Institut (ODI) und Nortal haben ein Framework entwickelt, das „AI Readiness“ als Toolkit betrachtet:

  • Durchsuchbarkeit: Saubere, gekennzeichnete und standardisierte Daten für eine bessere Transparenz
  • Machine Learning: Strukturierte, auf Verzerrungen geprüfte Datensätze mit nachvollziehbarer Quelle für Analysen und Prognosen
  • Generative Modelle: Kontextreiche Daten, die über APIs zugänglich sind und einen dialogorientierten Bürgerservice ermöglichen

Jedes dieser drei Elemente erfordert eigene Standards, Governance und Infrastruktur. Aber gemeinsam bieten sie den Kommunen flexible Wege, ihre Services zu modernisieren und so mehr Vertrauen unter den Bürger*innen zu schaffen.

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Ihre Entscheidungen sorgen für KI-geeignete Daten – oder für das Gegenteil

Jedes Datenset refkletiert  eine Entscheidung. Über Struktur, Standards, Governance – oder Vernachlässigung. Diese Entscheidungen bestimmen, ob Verwaltungen Krisen früh erkennen oder nur dokumentieren können.
Unser Report zeigt, wie Daten zu echten Kompetenzen werden.

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