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KI für das Gemeinwohl auf dem Digital-Gipfel 2024

Wir waren für den zweiten Tag des diesjährigen Digital-Gipfels der Bundesregierung in Frankfurt am Main eingeladen. Ziel des Digital-Gipfels ist es, Menschen aus Politik, Wirtschaft, Forschung und Zivilgesellschaft zusammenzubringen, um Ideen, Lösungen und Herausforderungen in Bezug auf die digitale Transformation in Deutschland zu diskutieren.

Themen des Digital-Gipfels

Angeboten wurden verschiedene Vorträge und Diskussionsformate in Themenbereichen wie Vernetzte und datengetriebene Wirtschaft und Gesellschaft, Lernende Systeme und Kultur und Medien. So konnten wir beispielsweise mehr über die Organisation und Arbeitsweise der Datenlabore der Bundesregierung erfahren, die seit drei Jahren Datenprodukte und -projekte für die Bundesverwaltung umsetzen und damit den Einsatz von Daten und KI dort vorantreiben.

Ein weiteres wichtiges Thema war die Digitalisierungsstrategie der Bundesregierung, die Fortschritte und Herausforderungen aufzeigte, insbesondere hinsichtlich der Ausfinanzierung der sogenannten Leuchtturmprojekte und der Rolle des Beirats. Mehrere dieser Leuchtturmprojekte haben sich in anderen Sessions ebenfalls präsentiert und über ihre Arbeit informiert.

Pitch & Connect: Gemeinwohlorientierte KI-Projekte im Rampenlicht

Das Highlight für uns war das Event Pitch & Connect, bei dem sich 12 gemeinwohlorientierte KI-Projekte, die sich unter anderem mit Teilhabe, Desinformation oder Umwelt- und Wasserschutz befassen, einem engagierten Publikum vorstellen durften. Wir waren dort mit unserem Projekt StaatKlar: Dein digitaler Assistent für die Beantragung staatlicher Unterstützung vertreten.

StaatKlar dient dazu, Wissenslücken zu überbrücken und bürokratische Hürden bei der Beantragung staatlicher Ansprüche durch Bürger:innen abzubauen. Mit dem Talk to your Data-Ansatz, den wir bereits in vielen weiteren Projekten erfolgreich umgesetzt haben, werden für die Anwendung relevante Dokumente wie Informationsbroschüren zu staatlichen Leistungen als Datenbasis verwendet. Ein Large Language Model nutzt diese Datenbasis für die Generierung seiner Antworten.
In der Folge können Bürger:innen in einer intuitiven webbasierten Chat-Anwendung mit dem Modell „sprechen“ und Antworten auf ihre Fragen und Hilfestellung zu ihren Herausforderungen in Bezug auf staatliche Unterstützung bekommen.

Mehr Informationen zu StaatKlar gibt es im 5-minütigen Pitch aus dem aufgezeichneten Livestream des Digital-Gipfels sowie einer kurzen Demo der Anwendung:

Autoren

Alexandra Wörner

Alexandra Wörner, Data Scientist bei scieneers GmbH
alexandra.woerner@scieneers.de

Lena Trautmann

Lena Trautmann, Data Scientist bei scieneers GmbH
lena.trautmann@scieneers.de

House containing multiple shops connected by an information line

LLMs und Cloud-Technologien zur Vernetzung von Onlineshops der Otto-Gruppe

Large Language Models (LLMs) sind wegen ihrer vielfältigen Anwendungen in aller Munde. Auch im E-Commerce Bereich ist diese Technologie sehr nützlich. Zusammen mit der data.works GmbH haben wir sogenannte Embedding-Modelle aus dem LLM-Bereich mit der Vertex AI Matching Engine in der Google Cloud für mehrere Onlineshops der Otto-Gruppe eingesetzt, um kundenspezifische Produktempfehlungen aus einem Shop auf viele andere Shops übertragen zu können. Und das, obwohl sich die Sortimente und Kataloge dieser Shops stark unterscheiden.

Girl standing in front of a big shelf full of books

Moodle Chatbot – KI als persönlicher Uni-Dozent

Zusammen mit der RWTH Aachen haben wir einen Chatbot entwickelt, der einen nahtlosen Zugang zu Vorlesungsinhalten für Studierende und Mitarbeitende direkt in der Lernplattform Moodle ermöglicht. Somit können themenspezifische Fragen mit Inhalten aus einer Vorlesung beantwortet werden. Eine zusätzliche Quellenangabe erlaubt außerdem das schnelle Finden der relevanten Vorlesungsinhalte in den Unterlagen.

Mit scikit-learn Modelle erstellen

Um Einsteiger:innen einen Überblick über die Möglichkeiten von scikit-learn zu geben, haben wir im kürzlichen erschienenen ix-Sonderheft „Künstliche Intelligenz“ einen Artikel zum Thema „Mit scikit-learn Modelle erstellen“ veröffentlicht.