Erfolgsgeschichte
Eine intelligente Suche für das Beschaffungsamt des Bundesministeriums des Innern und für Heimat
Nortal hat für das Beschaffungsamt des Bundesministeriums des Inneren eine KI-basierte Lösung als Proof of Concept (PoC) umgesetzt. Der PoC löst operative Herausforderungen im Beschaffungsprozess. Die intelligente Suche, die Teil der Nortal Tark-Lösung ist, zielt darauf ab, Nachhaltigkeitsanfragen schnell und präzise zu beantworten und relevante Dokumente im Beschaffungskontext zu identifizieren. Das Hauptziel bestand darin zu demonstrieren, wie KI die Entscheidungsfindung in einem politischen Umfeld verbessern kann, die Arbeitseffizienz erhöht und dabei auch die Transparenz für die Bürgerschaft fördert. Das Konzept wurde erfolgreich umgesetzt und alle Kundenanforderungen erfüllt. Gleichzeitig wurde die Datenhoheit für das Beschaffungsamt des Bundesministeriums des Innern sichergestellt.
Herausforderung
Die Digitalisierung des Beschaffungswesens stellt die öffentliche Hand in Deutschland vor mehrere Herausforderungen. Dazu gehören komplexe Prozesse, die Verfolgung von Nachhaltigkeit bei Beschaffungen und ein erheblicher Dokumentationsaufwand. Das Beschaffungsamt des Bundesministeriums des Innern erstellt jedes Jahr Hunderte von Leistungsbeschreibungen für Beschaffungen. Allerdings bleiben die darin enthaltenen Informationen weitgehend ungenutzt. Das erschwert die Bewertung der Nachhaltigkeit der Beschaffung und die Nutzung vergangener Beschaffungen für strategische politische Entscheidungen. Für die Beschaffenden ist es von großer Bedeutung, schnell und einfach auf vorhandene Informationen und Dokumente zugreifen zu können, um ihre Arbeitsabläufe effizient zu gestalten. Die Lösung dieser Probleme ist entscheidend für die Verbesserung der Transparenz und Effizienz der öffentlichen Beschaffung in Deutschland.
Lösung
Die Lösung verwendet künstliche Intelligenz, um die Erstellung von Leistungsbeschreibungen in öffentlichen Ausschreibungen zu erleichtern und zu verbessern. Benutzende erhalten Unterstützung durch einen KI-Textassistenten. Dieser nutzt einen maßgeschneiderten Datensatz von Leistungsbeschreibungen, Nachhaltigkeitsdokumenten und -richtlinien.
Der KI-Textassistent bietet zwei Nutzungsstufen. In der ersten Stufe stellen Nutzende eine Anfrage und erhalten relevante Textpassagen mit einer Einschätzung ihrer Relevanz für die gestellte Anfrage. Die zweite Phase umfasst das Generieren von Antworten mit Hilfe des ausgewählten Large Language Modells (LLM). Dieses liefert dann kontextbezogene Antworten in natürlicher Sprache. Die umgesetzte Lösung “Nortal Tark” ist LLM-agnostisch, was bedeutet, dass jedes LLM verwendet werden kann.
Das Design der Benutzeroberfläche konzentriert sich auf Zugänglichkeit, Benutzerbedürfnisse und das Vertrauen in KI-Antworten. Eine minimalistische Oberfläche reduziert Ablenkungen und fördert eine ruhige Benutzererfahrung.
Die Lösung ist erweiterbar und ermöglicht flexible Interaktionen, einschließlich verschiedener Dokumentenformate und der Integration von Anwendungen wie SharePoint oder Confluence. Nortal Tark kann im Frage-Antwort-Modus oder im Chat-Modus umgesetzt werden. Das System gibt immer Auskunft über die Quelle der Antwort und hebt den genauen Ausschnitt hervor, aus dem die Antwort abgeleitet wurde, um Transparenz zu gewährleisten.
Die Lösung bietet auch statistische Informationen zur Nachhaltigkeit von Beschaffungen. Nachhaltigkeitsvermerke enthalten wichtige Informationen zur Nachhaltigkeit. Allerdings war die Zugänglichkeit dieser Daten bisher eine Herausforderung. Der PoC ändert dies und erschließt ein erhebliches Potenzial für umfassende Berichterstattung und datengesteuerte Entscheidungen im Bereich nachhaltiger Beschaffung.
Ergebnis
Es wurde ein innovativer PoC entwickelt, der den operativen Herausforderungen des Beschaffungsamtes des Bundesministeriums des Innern begegnet. Dabei wurde besonderes Augenmerk auf die Datenhoheit der Behörde gelegt. Die Initiative hat ihre Ziele erreicht, indem sie das Potenzial von KI demonstriert, um die strategische Entscheidungsfindung im politischen Kontext zu verbessern und die Transparenz politischer Prozesse zu fördern. Außerdem wurde die Arbeit der Beschaffenden durch eine nutzerorientierte und skalierbare Lösung nachweislich vereinfacht.
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