KI-gestützte Beratung für Beratende

auf der Plattform WeCare Remote

WeCare Remote von Sunflower Care gibt Vereinen und Initiativen ein kostenfreies, gemeinsames Werkzeug an die Hand, mit dem ihre Berater*innen insbesondere Geflüchtete aus der Ukraine beim Ankommen in Deutschland begleiten können. Gemeinsam mit dem CDL wurde für WeCare Remote eine Schnittstelle zum KI-Chatbot Lupai entwickelt, der Berater*innen bei der Recherche unterstützt.


  • Abgeschlossen
  • Chatbot
  • Plattformentwicklung

Bürokratie-Dschungel erschwert Zugang zu Information

Menschen, die neu nach Deutschland kommen, stehen vor einem Labyrinth aus Behördengängen, komplexer Fachsprache und schwer zugänglichen Informationen. Mit der digitalen Beratungsplattform WeCare Remote bringt Sunflower Care e.V. Personen, die Unterstützung benötigen, mit Berater*innen zusammen. Diese Berater*innen leisten mit ihrem Fachwissen und ihrer Expertise unverzichtbare Arbeit, stoßen jedoch oft selbst an Grenzen: Informationen sind schwer auffindbar, rechtliche Regelungen ändern sich, Sprachbarrieren erschweren die Kommunikation.

KI-gestützter Chatbot für Migration und Arbeit

Im Datenvorhaben wurde der KI-gestützte Chatbot Lupai in WeCare Remote integriert, um Berater*innen bei der Beratung zu unterstützen.

Verschiedene neue Datenquellen, insb. zu Unterstützungsmöglichkeiten und rechtlichen Rahmenbedingungen für ukrainische Geflüchtete, wurden in Lupai aufgenommen. Das Entwicklungsteam von WeCare Remote entwickelte ein benutzerfreundliches Chat-Interface, mit dem Berater*innen neben der natürsprachlichen Anfrage Lupai zentrale Informationen wie Herkunftsland und Alter der beratenen Person als Kontextinformation mitgeben können.

Das Civic Data Lab begleitete das Projekt durch Beratung und Vernetzung mit Organisationen mit relevanten Datenquellen.

Gemeinwohlorientierte KI in der Migrationsberatung

Die Integration von Lupai in WeCare Remote zeigt, wie KI-Technologie gezielt für gesellschaftliche Herausforderungen eingesetzt werden kann. Berater*innen erhalten schnellen Zugang zu verlässlichen Informationen über Rechte und aktuelle Regelungen, die für ihre Klient*innen relevant sind. Arbeitsaufwand, der durch sich stets wiederholende Arbeiten entsteht, wird mithilfe durchdachter Userflows und durch den Einsatz von KI deutlich reduziert. Perspektivisch soll rund um We Care Remote ein Ökosystem entstehen, das durch langfristige Vernetzung Betroffener und relevanter zivilgesellschaftlicher Akteur*innen, Transparenz, Interoperabilität, Barrierefreiheit und die Verwendung von Open-Source-Werkzeugen die gesellschaftliche Krisenresilienz im digitalen Raum stärkt.

Die im Datenvorhaben bei Lupai geschaffene Infrastruktur ermöglicht die Integration in externe Software. Diese Integration ist nun auch in weitere Anwendungen und Plattformen kostenarm möglich und steht interessierten zivilgesellschaftlichen Organisationen offen.

Übergangswelle

Technologien

KI-Komponenten / Backend Lupai: Retrieval Augmented Generation (RAG) und Model Context Protocol (MCP)-Server, Large Language Model von OpenAI, gehostet in der EU.

Plattform / Frontend: WeCare Remote ist eine mobile Webmessaging-Plattform, die von Sunflower Care e.V. entwickelt wird. WeCare Remote ist umgesetzt mit Angular, RubyOnRails, Python, Docker und Jitsi; gehostet wird bei Azure auf deutschen Servern.

Integration Backend & Frontend: mithilfe von Websockets und API

Daten: Informationen zu Migration und Arbeitsrecht aus verschiedenen Quellen, z.T. neu erschlossen

Kommunikation & Projektmanagement: Email, Slack, NextCloud, Meetings alle 4-8 Wochen

Übergangswelle

Erkenntnisse

Technische Erkenntnisse

  • Die Mitgabe von Daten wie Alter, Aufenthaltsstatus und –dauer der geflüchten Person in strukturierter Form hilft dabei, die Qualität und Präzision der LLM-Antworten zu verbessern. Hier  lohnt sich die Integration von Dropdown-Elementen ins natursprachliche Chatbot-Interface. So können Berater*innen Basisinformationen strukturiert bereitstellen und sich in der Formulierung ihres Prompts auf andere Aspekte konzentrieren.  Zudem passen regelbasierte UI-Elemente gut zur regelbasierten Logik des Sozialsystems und erleichtern dadurch die Abbildung rechtlicher Rahmenbedingungen.

 

Erkenntnisse zur Zusammenarbeit und zur Organisation des Datenvorhabens

  • Einen Chatbot auf der eigenen Seite zu integrieren, muss nicht immer bedeuten, ihn selbst zu entwickeln. Aus dieser Kooperation konnten beide Seiten profitieren: Das Team von WeCare Remote konnte Zeit und Kosten sparen, da die Entwicklung nicht von vornherein neu aufgezogen werden musste. Stattdessen konnte ein sorgfältig entwickeltes und gut erprobtes Tool integriert und auf die eigenen Bedarfe angepasst werden. Der Chatbot Lupai wurde in diesem Zusammenhang noch um weitere Daten erweitert, von denen alle Nutzer*innen profitieren. Zudem wurde die Nutzendenbasis erweitert und neues Verständnis für Nutzungsszenarien geschaffen.
  • Die Integration von Systemen dauert und ist nicht trivial – daher sollte früh über Schnittstellen gesprochen und Anforderungen explizit sowie transparent formuliert werden. Ein niedrigschwelliger Kommunikationskanal (z.B. Slack) ermöglicht die asynchrone Klärung offener Fragen. Darüber hinaus ist der direkte Austausch zwischen Entwickler*innen essenziell und effektiv.
  • Als überraschend stellte sich im Projektverlauf der hohe Aufwand für die nötigen Anpassungen des Nutzendeninterfaces auf der WeCare Remote Plattform heraus, da die speziellen Anforderungen eines „mobility first“ Designs bisher noch nicht auf Lupai angewandt worden sind. Auch wenn Lupai durch die geschaffene Infrastruktur und verbesserte Dokumentation nun leichter als Backend integriert werden kann, sind Anpassungen und Investitionen in das eigene User Interface nötig.

Beteiligte

  • In Konzeption

Sunflower Care

Sunflower Care entwickelt WeCare Remote. Im Datenvorhaben entwickelte das Team von WeCare Remote das UX-Design für die Einbindung des Chatbots und schuf die Bedingungen, um Daten von Lupai empfangen zu können.

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  • In Konzeption

aureka

aureka hat Lupai gemeinsam mit zivilgesellschaftlichen Partner*innen entwickelt und in diesem Projekt eine Schnittstelle gebaut, die die Integration ermöglicht.

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Civic Data Lab
  • In Konzeption

Civic Data Lab Team

Vom CDL Team waren Leo und Angela beteiligt. Sie haben den Prozess begleitet und Aufgaben im Projektmanagement übernommen.


Aus dem Projektverlauf:

  • Kickoff Februar 2025
  • Februar-April 2025: Integration von neuen Datenquellen, vorbereitende Entwicklungsarbeiten bei WeCare Remote
  • Mai 2025 – Juli 2025: Integration des Conversational AI Backends bei WeCare Remote
Übergangswelle

Kontakt zum Umsetzungs-Team

Dr. Cecilia Maas (sie/ihr)

aureka CEO & Projektmanagerin Kontakt in HumHub

Leo Preu (er/ihm)

CDL Team Kontakt in HumHub

Frank Gerhardt

Projektleiter WeCare Remote Kontakt in HumHub