Zehn bis fünfzehn Vorstösse erhält die Staatskanzlei wöchentlich aus dem Kantonsrat. Sie beurteilt anhand des Inhaltes, welche Direktion zuständig ist. Innerhalb der zuständigen Direktion sorgt sie auch für die inhaltliche Feinverteilung an zuständige Ämter und Fachstellen. Diese beantworten den Vorstoss des Kantonsrats.

Dieser aufwändige, mehrstufige Prozess verbindet die politische Ebene des Parlaments mit der administrativen Ebene der Verwaltung. Mit parlamentarischen Vorstössen kann der Kantonsrat dem Regierungsrat an der Spitze der Verwaltung Aufträge erteilen sowie Auskünfte oder Berichte verlangen. Damit stellt der Kantonsrat sicher, dass die Verwaltung die von ihm beschlossenen Vorlagen umsetzt.

Der Entscheid, wer welchen Vorstoss beantwortet, wird in
der Verwaltung Triage genannt. Sie ist eine verantwortungsvolle und regelmässig wiederkehrende Aufgabe. Ihre Ausführung ist gut dokumentiert. Für die Anwendung von Künstlicher Intelligenz bedeutet dies, dass

• ein Algorithmus nur Vorschläge machen darf, die eine Fachperson prüfen und abnehmen muss
• durch die Dokumentation bisheriger Triagefälle genug Daten vorhanden sind, um den Algorithmus trainieren zu können
• die Unterstützung der Fachpersonen durch Vorschläge, die auf bisher bearbeiteten Vorstössen beruhen, zu einer schnelleren und über die Zeit stabileren Zuteilung führt.

Es geht dabei nicht darum, selbstständig Entscheide zu treffen, sondern nur darum, Personen in ihrer Arbeit zu unterstützen.Mit diesem Pilotprojekt wollten die Staatskanzlei und das Statistische Amt praktische Erfahrung mit dem Einsatz von Machine Learning in der Verwaltung sammeln. Sie stützten sich dabei auf die Leitlinien zum «Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Verwaltung: rechtliche und ethische Fragen» und wendeten diese erstmals an. Die Auswertung des Pilotprojekts hilft der Staatskanzlei, dem Statistischen Amt und allen beteiligten Fachpersonen, Voraussetzungen, Nutzen und Aufwand von KI-Lösungen in der Verwaltung abschätzen zu können.

Das Projekt umfasste neben einer Abklärung der rechtlichen Situation und des Schutzbedarfs auch eine Risikoanalyse. Erst danach begann die Realisierung des Projekts mit Interviews zur Prozesserhebung. Die technische Entwicklung des Systems kombinierte schliesslich zwei verschiedene Ansätze: das Machine Learning-Training, basierend auf Daten vergangener Triagen und ergänzend die Auswertung der semantischen Nähe eines Vorstosses mit einer vorgegebenen Liste von Zuständigkeiten. Angewendet und getestet haben die Staatskanzlei und das Statistische Amt das System in einer einfachen Browseranwendung, die nicht in die Arbeitsumgebung der Verwaltung eingebunden war.

Die erreichten Ergebnisse dieser Triage-Anwendung zeigen, dass der Einsatz von Machine Learning in der Verwaltung möglich ist. Die Kombination der beiden Ansätze generierte Vorschläge, deren Genauigkeit hoch ist. Die involvierten Fachpersonen begrüssten den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Sie erlebten ihn als Entlastung und Qualitätssteigerung in der Verwaltungsarbeit. Ausserdem erkannten sie während des Projektverlaufs weitere potenzielle Einsatzmöglichkeiten.

Im Projekt zeigte sich auch, dass die fehlende Datenkompetenz in den Fachteams die Nutzung von Künstlicher Intelligenz einschränken kann. Wäre das Know-how vorhanden, so wären Teams innerhalb der ganzen Kantonsverwaltung in der Lage, die Nutzung von Daten beispielsweise bei der Beschaffung neuer Systeme wie auch in der Gestaltung von Prozessen mitzudenken. Andererseits könnten Fachteams mit einer hohen Datenkompetenz auch erkennen, welche Aspekte ihrer Arbeit Künstliche Intelligenz übernehmen oder unterstützen könnte.

Alle Erkenntnisse und den daraus abgeleiteten Massnahmenkatalog lesen Sie im ausführlichen Bericht zum Pilotprojekt.