Decision-Making: AI-Human Interaction & Transformation in the Public Sector - Entscheidungsfindung: KI-Mensch-Interaktion & Transformation im öffentlichen Sektor

Description

Das Seminar „Entscheidungsfindung: KI-Mensch-Interaktion & Transformation im öffentlichen Sektor“ untersucht den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der öffentlichen Verwaltung mit Schwerpunkt auf die Funktionsweise der hinter der KI stehenden Technologie und ihrer praktischen Anwendung in Entscheidungsprozessen.

Im ersten Teil („How LLMs work“) werden die technischen und ethischen Grundlagen von LLMs behandelt, einschließlich Fragen von Bias, Fairness und Erklärbarkeit. Darauf aufbauend werden verschiedene Anwendungsfelder unterschieden:

• Front Office (Bürgerinteraktionen, Chatbots, Serviceportale),
• Back Office (Personalwesen, Antragsbearbeitung, Wissensmanagement) und
• Field Operations (z. B. kriminalitätsbezogene Vorhersagen, Entscheidungsunterstützung bei Außeneinsätzen).

Im zweiten Teil entwickeln die Teilnehmenden eigene Fallstudien zu KI-Anwendungen, entweder aus ihrer eigenen Organisation oder einem anderen institutionellen Kontext. Sie analysieren Chancen, Risiken und Steuerungsmechanismen von KI-Systemen im öffentlichen Sektor, gerade mit Blick auf KI-Mensch Interaktionen, und reflektieren deren gesellschaftliche Implikationen.

Die Lehrveranstaltung kombiniert theoretische Inputs mit praktischen Übungen, Diskussionen und interaktiven Präsentationsformaten.

Learning objectives

Nach Abschluss des Seminars sollen die Studierenden:

• die Funktionsweise und Potenziale von Large Language Models (LLMs) im öffentlichen Sektor verstehen;
• Biases, ethische Fragen und Governance-Herausforderungen bei KI-gestützter Entscheidungsfindung kritisch reflektieren;
• die Anwendungsbereiche von KI in Front-, Back- und Field-Operations differenzieren und bewerten können;
• eigenständig Fallstudien zu KI-Anwendungen im öffentlichen oder Non-Profit-Sektor entwickeln und analysieren;
• interaktive und partizipative Präsentationsformate zur Vermittlung komplexer KI-Themen gestalten.

E-learning

Ja

Comment

Literatur (Auswahl):

• Margetts, H., & Dorobantu, C. (2019). Rethink Government with AI. Nature, 568(7751), 163–165.
• Alkhatib, A. (2021). To Live in Their Utopia: Why Algorithmic Systems Create Structural Problems. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 5(CSCW2), 1–23.
• Bovens, M., & Zouridis, S. (2002). From Street-Level to System-Level Bureaucracies: How Information and Communication Technology is Transforming Administrative Discretion and Constitutional Control. Public Administration Review, 62(2), 174–184.
• Eubanks, V. (2018). Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. St. Martin’s Press.
• Mehr, H. (2017). Artificial Intelligence for Citizen Services and Government. Harvard Ash Center for Democratic Governance and Innovation.

Detailed information about the examinations

Die Prüfungsleistung besteht aus zwei Komponenten (jew. 50% der Gesamtnote):

Hausarbeit (ca. 15 Seiten)

• eigenständige Analyse einer konkreten KI-Anwendung im öffentlichen Sektor (z. B. Chatbot, Entscheidungsunterstützungssystem, Prognosemodell);
• Reflexion der technologischen Funktionsweise, Governance-Strukturen, ethischen Aspekte und organisationalen Auswirkungen;

Präsentation (30 Minuten)

• Vorstellung der eigenen Fallstudie im zweiten Kursteil;
• Aktiven Einbindung des Publikums (z. B. über Kahoot, Mentimeter oder andere interaktive Formate).

Second additional field

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Deutsch