19.07.2024 — Online-Redaktion Verlag Dashöfer. Quelle: McKinsey & Company.
Denn durch GenAI eröffnen sich neue und weitergehende Möglichkeiten der Automatisierung: Während bislang nur rund 20% der Aufgaben bei Tätigkeiten, die die Anwendung komplexen Fachwissens erfordern, Automatisierungspotenzial aufwiesen, können mittels GenAI nunmehr bis zu 55% dieser Aufgaben automatisiert erledigt werden. Dies geht aus einer aktuellen Studie der Unternehmensberatung McKinsey & Company hervor.
Das Potenzial von generativer KI ist für den öffentlichen Dienst enorm. Mutig und mit Augenmaß eingesetzt, eröffnet GenAI der Verwaltung neue Möglichkeiten, den Fachkräftemangel abzufedern und den Beschäftigten die Aufgabenerledigung spürbar zu erleichtern. Generative KI kann erheblich dazu beitragen, die Handlungsfähigkeit des Staates auch in Zukunft sicherzustellen sowie Verwaltungsleistungen effizienter und nutzerfreundlicher zu gestalten.
Björn Münstermann, Senior Partner und Leiter der Beratung des Öffentlichen Sektors bei McKinsey sowie einer der Autoren der Studie
Zur Berechnung des durch GenAI realisierbaren Produktivitätspotenzials wurden für die Studie rund 2.100 unterschiedliche Arbeitstätigkeiten sowie die dafür erforderlichen Fähigkeiten analysiert. Davon ausgehend ließen sich die Automatisierungs- und Produktivitätspotenziale für rund 850 Berufe ermitteln. In der öffentlichen Verwaltung können etwa besonders die Steuer- und Kommunalverwaltungen vom Einsatz von GenAI profitieren, da es in diesen Bereichen einerseits bereits heute große Fachkräftelücken gibt und andererseits besonders große Automatisierungspotenziale vorhanden sind. Bereiche mit nur geringem Unterstützungspotenzial durch GenAI sind dagegen beispielsweise der Polizeivollzugsdienst sowie Schulen und Kitas.
Durch die Automatisierung von Aufgaben und Tätigkeiten mittels GenAI lässt sich nicht nur der Bedarf an zusätzlichen Fachkräften verringern, sondern Beschäftigte können frei gewordene Arbeitszeit verstärkt den anspruchsvolleren Aufgaben wie der Beurteilung von Ermessensentscheidungen oder dem Bürgerdialog widmen. Um GenAI in der öffentlichen Verwaltung erfolgreich zu implementieren, braucht es einen strategischen Ansatz. Dieser umfasst die Identifikation geeigneter Anwendungsfälle, den Aufbau erforderlicher GenAI-Fähigkeiten bei den Beschäftigten sowie die Berücksichtigung von GenAI-Risiken und Datenschutz.
Julia Klier, Senior Partnerin bei McKinsey und Co-Autorin der Studie
Die Anwendungsbereiche von GenAI im öffentlichen Dienst sind vielfältig. Bislang wird die Technologie etwa für bürgerorientierte Kommunikation durch Chatbots eingesetzt, die in ersten Fällen rund die Hälfte der Anfragen übernehmen konnten, die bislang von einem Callcenter bearbeitet werden mussten. Weitere Anwendungsgebiete sind zum Beispiel das Erstellen von Zusammenfassungen, die Automatisierung von Änderungsanträgen, die bisher manuell bearbeitet wurden, die Generierung neuer Inhalte wie Broschüren sowie die Softwareentwicklung.
Eine noch größere Rolle als bei privaten Unternehmen spielt bei GenAI in der Verwaltung das Thema Sicherheit. Denn vertrauliche Behördendaten könnten an die Öffentlichkeit gelangen oder gestohlen werden, wenn Verwaltungsmitarbeitende diese versehentlich über Eingabeaufforderungen in KI-Modelle eingeben. Ein weiteres Risiko resultiert aus Ergebnissen, die veraltete, unvollständige oder ungenaue Informationen, sogenannte Halluzinationen, enthalten, die das Vertrauen der Öffentlichkeit in staatliche Dienstleistungen gefährden könnten.
Bei der Einführung von GenAI-Anwendungen muss immer auch das Thema Risikominimierung mitgedacht werden. Das gilt nicht nur für rechtliche und technologische Risiken, sondern auch die Stärkung von Risikobewusstsein bei den Beschäftigten. Grundsätzlich ist GenAI ein vielversprechendes Werkzeug, um die Fachkräftelücke im öffentlichen Dienst in Deutschland zu verkleinern. Dies ist umso wichtiger, da ein starker öffentlicher Sektor ein echter Standortvorteil im internationalen Wettbewerb ist.
Julian Kirchherr, Partner bei McKinsey und ebenfalls Co-Autor der Studie
Bild: geralt (Pixabay, Pixabay License)
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