Gartner zu AI und Chatbots in Smart Cities

Bürgernah oder nur daten-smart?

Bettina Tratz-Ryan ist Research Vice President und verantwortlich für Gartners Empfehlungen zu den digitalen Transformationsthemen Intelligente Geschäftsfelder und Smart Cities sowie Industrie 4.0. Frau Tratz-Ryan untersucht unter anderem Wertschöpfungsmodelle und Technologielösungen, die durch das Internet der Dinge sowie die dazugehörigen Dienste und deren Datenanalyse gestützt werden. Des Weiteren steuert Frau Tratz-Ryan den Gartner Research über Aufbau, Positionierung und Implementierung betrieblicher und gesellschaftlicher Ziele, unter Berücksichtigung von Nachhaltigkeitskriterien und dem demografischen Wandel; sie identifiziert Chancen und Forschungsprojekte im ITK-Bereich, die sich auf Themen zur strategischen Nachhaltigkeit beziehen. Hierzu zählen u.a. Smart Microgrids, Urbane Mobilität, intelligentes Transport- und Verkehrswesen sowie innovative Arbeitsplätze, Gebäudetechnik und Städte.
Dem Bürger ist egal, welche Technologie hinter der Smart City steckt: Für ihn zählt nur der von ihm vordefinierte Mehrwert. Das gilt auch für den Einsatz von KI und Chatbots.

Eine Grundthese gleich vorweg: Für den Bürger ist es unerheblich, ob er sich in einer Smart City aufhält, die mit autonomer und Künstlicher Intelligenz unterstützt wird, solange die Rahmenbedingungen für individuelle und nützliche Dienste mit Datenschutz und der Wahrung seiner Privatsphären vereinbar sind.

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) haben die Stadtentwicklung für Smart Cities bereits erreicht.
Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) haben die Stadtentwicklung für Smart Cities bereits erreicht.
Foto: Montri Nipitvittaya - shutterstock.com

Kurzum: Bürger wollen eine für sie persönliche Umgebung, unabhängig davon, welche Technologie dahintersteckt. Entwicklungen wie die Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, autonomes Fahren oder auch Verbundsysteme in intelligenten Gebäuden oder im Smart-Home werden zur reinen Phrase, wenn kein Mehrwert für den Nutzer oder Bürger definiert wird.

Techniken wie Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen haben die Stadtentwicklung für Smart Cities bereits erreicht. Der erste Gedanke gilt dabei oft der Optimierung der Infrastruktur durch lernende Systeme, autonomes Fahren und autarke Aktivitäten wie Umweltdienste oder Parkleitsysteme.

Darüber hinaus können, wie in Banken und Versicherungen schon vorgelebt, Behörden oder Stadtverwaltungen Chatbots für die Kommunikation mit Bürgern und Mitarbeitern einsetzen und so Warteschleifen verkürzen und zielgerechtere oder effizientere Auskünfte erteilen. Künstliche Intelligenz und Analyse können verschiedenartige Datenströme algorithmisch analysieren, um dann auf verschiedenen Ebenen autonome oder wiederverwertbare Aussagen und Muster zu gestalten.

Gerade während dynamischer Ereignisse kann KI ungewöhnliche Gegebenheiten erkennen und sofort die nötigen Gegenmaßnahmen anstoßen oder aufstellen - das reicht bis hin zum Katastrophenschutz. Sachbearbeiter vor Ort können dann auch solche Situationen einschätzen und unterstützen, selbst wenn sie kein Experte sind.

Zusammenarbeit von Mensch und Künstlicher Intelligenz

Trotz all dieser Vorteile stellt der hohe Grad der autonomen Verarbeitung und Analyse von Daten die Künstliche Intelligenz immer wieder in das Licht von Datenschutz, des GDPR, der Cybersicherheit und digitaler Ethik. Die öffentliche Diskussion dreht sich auch häufig darum, wie die Arbeitsleistung einer autonomen Maschine im Wettbewerb mit der Arbeitswelt des Menschen steht.

Auch dazu eine Grundthese: KI wird auf sehr lange Zeit die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine begleiten und erweitern - aber nicht ersetzen. Mitarbeiter brauchen in dieser Zusammenarbeit neue Qualifikationen. Beispielsweise müssen sie Arbeits- und Umgebungsdaten bereitstellen, die von Maschinen in dem Arbeitsablauf nicht erfassbar sind. Neue Zusammenhänge in der Ausführung von Arbeitsschritten erlauben Bürgern, Verwaltungsangestellten und der Industrie, die Ergebnisse dieser Collaboration besser auszunutzen.

Ein digitales Datenmanifesto, das die Leitlinien für die Datenkollaboration festhält, ist eine notwendige Voraussetzung dafür, dass in einer Gesellschaft die Einführung von KI von einer breiten Basis getragen wird. Dabei muss es in einer Smart City möglich sein, die kontextbasierten Zusammenhänge von Umweltbelastung durch Stadtverkehr mit Luftverschmutzung und gesundheitlichen Beeinträchtigungen wie Asthma darzulegen. Diese Art der Kommunikation ist wichtig, um die Sinnhaftigkeit und Wertschätzung solcher Technologien zu demonstrieren.

KI für die digitale Stadtentwicklung

Für die Entwicklung von intelligenten Städten und Gemeinden ist KI überaus wichtig: Sie hilft, die digitale Stadtentwicklung mit dem Nutzen für Bürger und Wirtschaft zu synchronisieren und dies darzustellen. Algorithmen werden den Nutzen in verschiedenen Darstellungsformen wie Portalen, Dashboards oder mobile Kommunikationswege ansprechend und interessant veranschaulichen.

Als Beispiel sieht Gartner die Stadt Auckland in Neuseeland: Die Stadt überträgt Millionen von Verkehrsdaten durch KI in kontextbasierte Nutzerdienste für Chatbots und virtuelle Assistenten wie Cortana, um dem täglichen Pendelverkehr Mobilitätsoptionen darzulegen. Die Auswahl von Optionen kann direkt der städtischen Verkehrszentrale übermittelt werden, die dann das Verkehrsaufkommen und die Parkplatzsituation besser einschätzen kann.

In Wien beantwortet der Wienbot rund 250 Fragen zu Stadtangeboten und Verwaltungsprozessen. In Dubai in den Vereinigten Arabischen Emiraten wurde im Oktober ein Ministerium für Künstliche Intelligenz gegründet.

Inhalt dieses Artikels