Künstliche Intelligenz in der kommunalen Praxis

In Seminaren unterrichtet die Entwicklungsagentur Rheinland-Pfalz ehrenamtliche Kommunalpolitikerinnen und -politiker sowie Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter kommunaler Verwaltungen. Thema ist gutes Prompten: das Formulieren von Regieanweisungen an Sprachmodelle wie ChatGPT.

Themen

• Künstliche Intelligenz
• Digitalisierung
• Kommunen
• Zukunft der Arbeit

Die Entwicklungsagentur setzt ein Projekt zur Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in kommunalen Strukturen um. Ziel ist es, ehrenamtliche Kommunalpolitikerinnen und – politiker sowie kommunale Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in der Nutzung verschiedener KI-Systeme zu schulen, wobei besonders das korrekte Prompten hervorgehoben wird. Ein „Prompt“ ist eine Anweisung an die KI, deren Qualität die Ergebnisse stark beeinflusst.

Zu den verwendeten Systemen gehören ChatGPT, das auf natürliche Sprache reagiert, die Wolf-Schneider-KI für präzise Textüberarbeitung und DeepL Write für erweiterte Texterstellung. Expertenvorträge per Videokonferenz vermitteln das notwendige Wissen, damit kommunale Angestellte effizienter arbeiten und schneller fundierte Entscheidungen treffen können. Das Projekt zielt darauf ab, die Arbeitseffizienz durch den Einsatz präziser KI-Tools signifikant zu verbessern und die Qualität der öffentlichen Verwaltung zu steigern.

Projektleitung

Sören Damnitz

• Telefon: 06131 490 82 33
• Mobil: 0170 705 592 1
• Mail: damnitz@ea-rlp.de

Vollständiger Projekttitel

Künstliche Intelligenz in der kommunalen Praxis: Wie man mit ChatGPT und Co die Arbeit in der Verwaltung erleichtert

Laufzeit

• 2023 fortlaufend

Schlagwörter

Künstliche Intelligenz, Digitalisierung, Kommunen, Verwaltung, Zukunft der Arbeit, ChatGPT, Large Language Model, Schulung, Fortbildung, Seminar

Weitere Informationen

KI-Weiterbildung: Chancen trotz Jobängsten nutzen

Downloads

• Gutes Prompting mit ChatGPT (PDF, zwei Seiten, 0,2 MB, vom Kompetenzzentrum für Innovation in Studium und Lehre, Hochschule Mainz)
• Gute Prompts formulieren (PDF, zwei Seiten, 0,1 MB, von der Universität Zürich)