Wenn KI bei der Steuer hilft

Wer geht in unserer Verwaltung ans Telefon – und tut es überhaupt jemand? Die baden-württembergische Stadt Neckarsulm machte den Test: Die Erreichbarkeitsquote lag ämterübergreifend bei nur etwas mehr als 50 Prozent. Um die Kommunikation der Verwaltung bürgerfreundlicher zu machen, entwickelte die Stadt gemeinsam mit der Hochschule für öffentliche Verwaltung und Finanzen Ludwigsburg und der Uni Zürich ein digitales Training, mit einem KI-Agenten als Lerncoach. Eins von vier Best-Practice-Beispielen auf dem Panel „KI-Anwendungen in der Smart City“.

Begeisterte Mitarbeitende und zufriedene Bürgerinnen und Bürger

Der Vorteil: Autonomes, selbstbestimmtes Lernen statt teurer Präsenzkurse mit Trainerinnen und Trainern, aber dank KI dennoch Simulation von Gesprächen, Feedback und auf den Lernenden zugeschnittene Inhalte. Das Ergebnis laut Birgit Schenk von der Hochschule Ludwigsburg: „Die Mitarbeitenden waren begeistert. Die Erreichbarkeit und der Bürgerservice haben sich deutlich verbessert. Und aus Behördensicht ist es fantastisch, dass Neckarsulm als Team mit einer Zunge gegenüber den Bürgerinnen und Bürgern spricht, im gleichen, freundlichen Stil“ – und das auch, wenn sich der ein oder andere mal wütend Luft macht.

Um Luft, genaugenommen um saubere Luft, kümmert sich auch Robert Heinecke, Gründer von Breeze Technologies. Die Luftverschmutzung mit Hilfe von datenbasierten Maßnahmen und von KI zu bekämpfen, ist das Ziel von Heineckes Unternehmen. Dazu wird die KI mit einem Katalog trainiert, der 3.500 Reinhaltemaßnahmen aus Städten weltweit umfasst. Die KI kann die Maßnahmen dann individuell für einzelne Luftverschmutzungsbereiche und Verkehrsaufkommen anwenden und das optimale Vorgehen ermitteln. Das kann beispielsweise ein adaptives Tempolimit und Dieselfahrverbot sein oder, wie in London, eine City Maut, deren Höhe von der aktuellen Luftqualität abhängt.

Wer prügelt oder tritt, wird schnell rausgefiltert

Die Stadt Hamburg unterstützt mit dem acht Millionen Euro umfassenden InnoTecHH Fonds KI-Vorhaben in der städtischen Verwaltung und in städtischen Einrichtungen. Dabei geht es beispielsweise um die Anonymisierung von Gerichtsurteilen oder um automatisierte E-Mail-Zuweisungen an die zuständigen Sacharbeiterinnen und Sachbearbeiter.

Auch das Projekt von Mathias Homann, Experte für digitale Entwicklung bei der Hamburger Schutzpolizei, wird gefördert. Er testet KI-basierte Videobeobachtung und -auswertung. Anonymisiertes Material aus bestehender Videoinfrastruktur wird mit KI darauf durchsucht, ob jemand tritt, schlägt, eine aggressive Körperhaltung zeigt oder als Opfer am Boden liegt. Gibt es eine dieser Auffälligkeiten, wird geprüft, ob ein polizeiliches Eingreifen nötig ist.

Ich versus Elster: KI und das Einkommenssteuergesetz

Einen Notfall der anderen Art hatte Christoph Mittendorf, Senior Machine Learning Specialist bei Google – seine Steuererklärung. Das Erstellen wollte er vereinfachen, „mit Technologien, die wir bei Google täglich einsetzen. Es war also ich bzw. KI versus Elster“. Large Language Models checkten hunderte Seiten Einkommenssteuergesetz und das Elster-Programm und waren dann in der Lage Fragen zu beantworten und später alles auf Richtigkeit zu prüfen. Vom Finanzamt zurück hat Mittendorf die Steuererklärung allerdings noch nicht.