Mehr als eine Technologierevolution
Wie die Beispiele zeigen, bedeutet die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in intelligenten Städten nicht nur eine Technologierevolution. Vielmehr erfordert sie auch eine Kommunikations- und Interaktionsgrundlage für die Bildung von Akzeptanz und Zusammenarbeit. CIOs müssen daher auf die Bildung von digitalen urbanen Plattformen bauen, die einen effizienten und bedeutungsvollen Informationsaustausch zwischen Betriebsgütern und Prozessen in Wirtschaft und Behörden ermöglicht.
Gerade wenn in algorithmischen Modellen unabhängig agierende Autos mit anderen Fahrzeugen, Straßenlaternen oder Gebäudemanagement-Plattformen kommunizieren, werden künftig strenge Anforderungen an ereignisgebundene Daten-Orchestrierung, selbstlernende Prozessangleichung und bürgernahe Programmierschnittstellen gestellt werden.
Anwendungsszenarien für KI in Smart Cities
Gartner sieht folgende Anwendungsszenarien für KI in Smart Cities:
Dynamische Kommune und Gemeinwesen: Bürger und Kommune interaktiv zu verknüpfen und per Crowd Management neue Wege zu gehen, verstärkt das Miteinander in Städten. Spracherkennung und lernende Systeme können ein gesellschaftliches Ungleichgewicht im Technologieverständnis ausgleichen und ein Anwendungsgrundwissen sowie Zugang zu allen wichtigen Informationen in den Wissensstand des Einzelnen übersetzen. Das ermöglicht es, dass sich alle Bürger an der Datenökonomie beteiligen können - und dass alle das gleiche Zugangsrecht zu Daten haben werden.
Effektive Verwaltungsaufgaben: Durch die Anwendung von Chatbots und KI können viele Aufgaben holistischer erledigt werden. Empfängt zum Beispiel ein Sozialhilfeempfänger gleichzeitig andere Sozialleistungen, dann können im Jahresabgleich verschiedene Informationen und Belege auch digital oder zentral abgeglichen werden.
Entwicklung des Wirtschaftsökosystems: KI und intelligente Maschinen sind Grundlage oder Bereicherung für viele wirtschaftliche Wertschöpfungsketten, zum Beispiel in der Industrie 4.0. Diese Wertschöpfung beruht auf der kontextbezogenen Datenanalyse und dem Informationsmanagement, die sich über dynamische Verhandlungen durch KI über Unternehmensgrenzen und Partnerschaften hinweg fortsetzen. Dieses Ökosystem ist dynamisch, in Echtzeit und benötigt Daten-Governance und ein Datenmanifesto der Gesellschaft, um die synergistischen Effekte auszuschöpfen.
KI und lernende Systeme haben schon ihre Anwendung in Einkaufszentren, Banken und in der Industrie gefunden. In Smart Cities werden diese einzelnen Ökosysteme zu einem Verbund, was Anforderungen nicht nur an das Technikverständnis, sondern auch an die gesellschaftlichen Ansprüche der digitalen Ethik und Verantwortung setzt. Diese Ansprüche gilt es in eine industrielle Daten-Governance umzusetzen. Die positiven Chancen der Innovationskraft sind viel zu hoch, um dies nicht zu versuchen. (mb)