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Künstliche Intelligenz in öffentlichen Verwaltungen

Grundlagen, Chancen, Herausforderungen und Einsatzszenarien

Moreen Heine, Tim Schrills, Daniel Wessel und Anna-Katharina Dhungel

Springer Gabler, 2023

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Bewertung der Redaktion

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Qualitäten

Umfassend
Überblick

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

Rezension

Die künstliche Intelligenz ist nicht nur in der freien Wirtschaft auf dem Vormarsch. Auch in der öffentlichen Verwaltung kommen immer mehr KI-Tools zum Einsatz. Doch was sind sinnvolle Anwendungsgebiete in diesem Sektor? Wo stößt die KI an ihre Grenzen und wie sollte das Zusammenspiel mit dem Menschen aussehen? Diese und viele weitere Fragen beantworten die Autoren in diesem kurzweiligen Buch. Insbesondere für KI-Einsteiger ein absoluter Lesetipp – unabhängig davon, ob sie im öffentlichen Sektor tätig sind oder nicht.

Zusammenfassung

KI-Systeme basieren auf der Verarbeitung von Daten, die verschiedene Merkmale und Qualitätsgrade aufweisen können.

Auch in der öffentlichen Verwaltung kommt man am Thema künstliche Intelligenz nicht vorbei. Klassische Einsatzgebiete sind Chatbots, Sprachassistenten sowie die automatische Klassifizierung von Dokumenten. Um KI-Systeme zu trainieren, sind Daten unabdingbar. Daten unterscheiden sich voneinander hinsichtlich mehrerer Merkmale, zum Beispiel nach Struktur, Syntax oder Datentyp:

Struktur: Haben die Daten eine vorgegebene Länge und ein festes Format, spricht man von strukturierten Daten. Unstrukturierte Daten weisen keine feste Struktur auf. Semi-strukturierte Daten bewegen sich irgendwo dazwischen.
Syntax: Daten können entweder ausschließlich aus Zahlen bestehen, dann sind es numerische Daten, oder aus Buchstaben, dann sind es alphabetische Daten. Alphanumerische Daten enthalten beides.
Datentyp: Computer können Datensätze nur interpretieren, wenn für sie ein bestimmter Datentyp definiert ist. Zum Beispiel DATE für Datumswerte, CHAR für Zeichenketten oder INTEGER für ganze Zahlen...

Über die Autoren

Moreen Heine ist Professorin für E-Government und Open Data Ecosystems an der Universität zu Lübeck. Anna-Katharina Dhungel, Tim Schrills und Daniel Wessel sind dort als wissenschaftliche Mitarbeitende tätig.

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KI-Systeme basieren auf der Verarbeitung von Daten, die verschiedene Merkmale und Qualitätsgrade aufweisen können.

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