Datengetriebene Entscheidungsfindung in der Sozialberatung
Die Entwicklung des KI-Systems basiert auf der systematischen Analyse von Nutzerverhalten und Beratungsanfragen. „Unsere Erfahrungen zeigen uns, dass Betroffene oft mit sehr spezifischen, individuellen Fragen zu uns kommen, die sich nicht durch standardisierte FAQ-Systeme beantworten lassen“, erklärt Michaela Hofmann, Armutsexpertin beim Diözesancaritasverband Köln. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen direkt in die KI-Entwicklung ein, um maßgeschneiderte Antworten zu ermöglichen.
KI-Architektur und technische Implementation
Der innovative Ansatz des Systems beruht auf einer ausgeklügelten technischen Architektur: Im Kern arbeitet ein Natural Language Processing System, das komplexe Nutzeranfragen präzise analysiert und versteht. Dieses wird ergänzt durch ein dynamisches Wissensmanagementsystem, welches kontinuierlich aktualisierte Informationen zu Sozialleistungen verarbeitet und bereithält. Intelligente Weiterleitungsalgorithmen sorgen dabei für eine nahtlose Vernetzung mit persönlichen Beratungsangeboten, wenn weitergehende Unterstützung erforderlich ist.
Die technische Umsetzung erfolgt durch die Scieneers GmbH, die bereits beim Civic Coding Innovationcamp mit ihrer KI-Expertise überzeugte. Besonderes Augenmerk liegt auf dem Datenschutz und der regelmäßigen Aktualisierung der Informationsbasis.
Datengestützte Qualitätssicherung
Die Qualität der KI-Beratung wird durch ein mehrstufiges Sicherungssystem gewährleistet. Im Zentrum steht die kontinuierliche Analyse der Nutzer*innen-Interaktionen, die eine stetige Optimierung der Antwortgenauigkeit ermöglicht. Ergänzt wird dies durch die systematische Integration von Expertenüberprüfungen in den KI-Lernprozess, wodurch die fachliche Korrektheit der Antworten sichergestellt wird. Bei Gesetzesänderungen erfolgen zudem automatische Updates der Wissensdatenbank, um die Aktualität der Beratung zu garantieren.
„Die agile Zusammenarbeit ermöglicht es uns, die KI kontinuierlich an die Bedürfnisse der Nutzer*innen anzupassen“, betont Hofmann. Das interdisziplinäre Team aus Sozialexpert*innen, Datenwissenschaftler*innen und Caritas-Digitalisierungsspezialist*innen gewährleistet dabei die Balance zwischen technischer Innovation und sozialer Kompetenz.
Zukunftsaussichten: Big Data in der Sozialberatung?
Das Projekt könnte wegweisend für die digitale Transformation der Sozialberatung in Deutschland sein. Die gesammelten Daten und Erfahrungen werden in ein verbandliches Konsortium einfließen, das die Weiterentwicklung des Systems steuert. „Unsere zahlreichen und intensiven User Tests liefern uns nicht nur technische Verbesserungspotenziale, sondern vor allem wertvolle Einblicke in die Bedürfnisse der Hilfesuchenden und Beratenden – das ist entscheidend für die Weiterentwicklung unserer digitalen Angebote“, erläutert Johanna Kötter von caritas.next, die als UX-Spezialistin und Referentin für User Research an Bord ist.
Der Launch des KI-Chatbots erfolgt am Anfang April auf www.das-steht-dir-zu.de. Interessierte Caritasverbände können sich unter next@caritas.de über Beteiligungsmöglichkeiten informieren.
Best Practices für datengetriebene Innovationen im Sozialsektor
Für ähnliche KI-Projekte im Sozialbereich hat das Entwicklungsteam zentrale Erfolgsfaktoren identifiziert, die für zukünftige Innovationen als Richtschnur gelten könnten: Besonders wichtig ist die frühzeitige Integration von Datenexpert*innen bereits in der Konzeptionsphase, um von Beginn an die richtigen Weichen für eine erfolgreiche Implementation zu stellen. Parallel dazu muss eine robuste Dateninfrastruktur aufgebaut werden, die ein kontinuierliches Learning des Systems ermöglicht. Elementar für den nachhaltigen Erfolg ist zudem die Etablierung agiler Feedback-Schleifen zwischen technischer Entwicklung und Sozialexpertise, wodurch eine kontinuierliche Verbesserung des Systems gewährleistet wird.
Die erfolgreiche Implementierung des KI-Chatbots demonstriert, wie datengestützte Technologien die Sozialberatung verbessern können – ohne dabei den beraterischen Aspekt aus den Augen zu verlieren.
