Projekt

Lernende Systeme in der Beratung

Projektbeschreibung

“Lernende Systeme in der Beratung” ist ein Pilotprojekt, in dem Künstliche Intelligenz gemeinwohlorientiert zur Unterstützung der Sozialberatung in der Caritas untersucht und entwickelt wird. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ) im Rahmen der KI-Strategie des Bundes/KI-Zukunftsfonds und der Agenda für Smarte Gesellschaftspolitik gefördert. Im zweiten von drei Modulen wurde ein Prototyp mit dem Namen “CariFIX” entwickelt, der mit Beratenden aus der Caritas getestet und analysiert wurde. CariFIX ist eine webbasierte Plattform, über die Beratende in der Caritas sich zu konkreten Fragen aus dem Arbeitsalltag vernetzen und austauschen können – und das deutschlandweit. Und so könnte das aussehen:

 Projektziele

  • Primärziel des Projekts Lernende Systeme in der Beratung ist eine praktische Erprobung von Datenanalyse und automatisierten Verfahren, um deren Möglichkeiten und Vorteile für die Beratungsarbeit erfahrbar zu machen und Herausforderungen „entlang des Weges“ zu konkretisieren.

  • Sekundär verfolgt der Caritasverband damit den Aufbau von Kompetenzen zur Datenanalyse und eine Wandlung der Verbandslandschaft hin zu mehr und gemeinsamer Daten-Nutzung. Perspektivisch wird das in einer Datenstrategie beschrieben werden.

Programm-Logo: Smarte Gesellschaftspolitik

Projektaufbau

Das gesamte Projekt gliedert sich in aufeinander aufbauende Module: 

  • Modul 1 diente der Vorbereitung und dem Erkenntnisgewinn: wo kann technische Unterstützung (wie ein Lernendes System) ansetzen, wo nützt sie Beratenden am meisten? Welche Voraussetzung müssen wir dafür erfüllen (z.B. Daten-Umfang oder -Qualität)? Neben Erkenntnisgewinn sollte das Ziel mit einem ersten Demonstrator sichtbar/begreifbar werden.
  • Modul 2 ist die tatsächliche Umsetzung: die Anforderungen aus Modul 1 sollen in einem Prototypen technisch umgesetzt werden, das Wissen dazu auf dem Weg weiter aufgebaut werden. Organisatorisch werden „Pilotverbände“ beteiligt sein, die aktuell gesucht werden. Thematisch womöglich immer noch auf Migrationsberatung beschränkt.
  • Modul 3 Skalierung / Verbreiterung: Ausdehnung auf mehr Verbände und/oder mehr Themenfelder
Das Bild zeigt die vier Arbeitspakete des KI Projektes: Projektbegleitung und Kommunikation, Kompetenzaufbau, Datenstruktur und Proof of Concept, um die Umsetzung des CariFIX Systems vorbzubereiten, mit dem schnell Expertise gefunden werden kann.

Im aktuellen Projekt Modul 2a wird die Umsetzbarkeit eines gemeinsamen Lernenden Systems im Wissensmanagement der Caritas geprüft. Dafür suchen wir Mitstreiter_innen!

Lernerfahrungen im Überblick

Bei der Entwicklung von CariFIX im Projekt „Lernende Systeme in der Beratung“ haben wir viel gelernt – zum Beispiel zur Arbeit mit Daten, zur Herangehensweise und zum Ablauf in KI- und Datenprojekten, zum Nutzen der Ontologie für die Caritas und wie man einen Prototypen in der Breite testen kann. 

Einige wichtige Aspekte möchten wir hier teilen:

  • Unser technischer „proof of concept“ (Testen der Durchführbarkeit, hier die Erstellung des Prototypen für CariFIX) hat gezeigt:
    • Es ist technisch möglich, aus den vorhandenen Daten in der Caritas gute Expertiseprofile der Beratenden zu erstellen.
    • Es ist technisch möglich, Expertise von Beratenden mit zugehörigen Fragestellungen von anderen Beratenden zu matchen.
  • Das wichtigste Merkmal von CariFix ist die bundesweite Vernetzung – dieser Aspekt ist durch Automatisierung und KI auch technisch machbar! Neue Kolleg:innen profitieren besonders stark, da sie noch kein persönliches Netzwerk nutzen können.
  • Das Prinzip der Datensparsamkeit führt zu passenden und schlanken Lösungen. Die Abwägung zwischen möglichst präzisen Analysen und der Wahrung von Datensparksamkeit fällt klar in Richtung Sparsamkeit aus, da Erhebung von Daten und Operationalisierung von datengetriebenen Lösungen erheblich vereinfacht werden und die Qualität des Ergebnisses nur unwesentlich beeinträchtigt wird.
  • Die „Data Readiness“ der Caritas braucht eine gesamtverbandliche Herangehensweise. Die Organisationen in der Caritas sammeln, speichern und nutzen Daten in sehr heterogener Art und Weise – mehr Austausch untereinander und mit externen Stakeholdern kann diesen Umgang erleichtern und verbessern. Der übergeordnete Nutzen und Vorteil von der Arbeit mit Daten ist noch nicht in der Breite der Caritas-Mitgliedsorganisationen verankert. Das erschwert ein zeitgemäßes und einheitliches Datenmanagement, da der jeweilige individuelle Nutzen gering ist. Erste Expertisezentren existieren und Initiativen (wie dieses Projekt) zeigen in die „richtige“ Richtung. Sie machen sich auf den Weg und können als Leuchttürme für Entscheider:innen fungieren, müssen dafür aber früh die Geschäftsmodelle hinter ihren Lösungen mitdenken.
  • Es hat sich bestätigt, dass die Ontologie eine hilfreiche Technologie für die Anwendungsfälle sein kann, in denen Begrifflichkeiten und Konzepte aus der sozialen Beratung verarbeitet werden, z.B. im Wissensmanagement, in der vergleichenden Datenauswertung und in der Textanalayse.
  • Die technische Infrastruktur zur Datenerhebung in der Beratungsarbeit sowie zur Zusammenführung der heterogenen Daten in der Caritas bietet noch keine gute Voraussetzung für übergreifende Datenprojekte in der Caritas und ist zudem im Hinblick auf IT-Sicherheit, Effizienz und Weiterentwicklung problematisch. Das CariNet hat sich jedoch als guter erster Andockpunkt erwiesen.
  • Gleichzeitig experimentell und strategisch zu agieren muss kein Widerspruch sein: Die Auswahl und Durchführung von Prototypen muss strategisch abgestimmt sein, die Erkenntnisse bei der Erstellung von Prototypen müssen in die Strategie zurückfließen.
  • Zum Ende des Moduls und zur Weiterentwicklung des Projekts stellen sich Fragen zur Technik, Governance, Finanzierungsmöglichkeiten, rechtliche Aspekte und der Motivation von einer größeren Nutzendenbasis im Verband – diese Aspekte sollten in dieser Art von Datenprojekten früh genug angedacht und beleuchtet werden.

Mehr Details finden Sie in der Dokumentation von Modul 2 unter “Materialien” und in unseren Blogartikeln weiter unten.

Gleich ausprobieren: Zugang zum Prototypen

Die erste Version des Lernenden Systems CariFIX ist als Protoyp bereits online. Das bedeutet, dass die basalen Funktionen bereits eingerichtet sind, um für Fragen passende Ansprechpersonen zu finden. In einem Testlauf von Juli – Septmeber 2022 wurde das technische Konzept geprüft. Bis das System aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse weiterentwickelt werden kann, steht Ihnen der Protoyp weiter zur Verwendung und zum Ausprobieren zur verfügung. Gehen Sie dazu auf https://carifix.carinet.de/ und loggen Sie sich mit Ihrem CariNet Account ein.

 

Optimiert ist CariFIX bislang für Beratende mit einem CariNet Account, die in crea-client dokumentieren oder ihr Expertise-Profil selbst ausfüllen, sowie für Fragen, die sich mit Themen rund um Migration beschäftigen. Aber auch andere Fachbereiche sind willkommen! Nach und nach soll der Funktionsumfang erweitert werden.

Die Idee verstehen: Der Demonstrator

Um die Idee von CariFix selbst in vollen Deign zu erleben, können Sie das geplante System auch in einem Demonstrator durchklicken und uns Ihre Meinung dazu mitteilen. Dazu ist kein Account erforderlich.
Klicken Sie dazu bitte auf das Caritas KI-Element:

Tagung: Wie gemeinwohlorientierte KI gestalten?

Die Tagung “Wie gemeinwohlorientierte KI gestalten?” im Oktober 2022 brachte Gelerntes aus dem Projekt und Akteur:innen im Feld ins Gespräch, um Praxiserfahrungen und Positionen zur Datenanalyse in sozialen Arbeitsfeldern zu verbreiten und zu eigenen Initiativen zu inspirieren. Zu diesem Zweck können gern auch die folgenden Videomitschnitte und Materialien verwendet und weitergegeben werden:

Zusammenfassung und Rückblick: https://youtu.be/odkyB_zbHQ8

Keynote von Loreena Jaume-Palasí zu gesellschaftlichen Herausforderungen mit KI: https://youtu.be/lCS3hTcj980

Podiumsdiskussion mit Vertreter:innen aus Politik, Wirtschaft, Wohlfahrt und Wissenschaft: https://youtu.be/jbFjm3339Lc

Materialien zur Weiterverwendung

Hier finden Sie das Projektematerial, das sie gern weitergeben und bei Bedarf auch für Ihre Arbeit und Ihr Projekt nutzen können. Bei Fragen wenden Sie sich gerne an lernende_systeme@caritas.de.

Neuigkeiten aus dem Projekt

Wie funktioniert der Expertise-Finder?

CariFIX soll in alltäglichen Beratungssituationen unterstützen, in denen Beratende eine konkrete Frage haben, zu der sie Expertise benötigen. Das System verknüpft genau jene miteinander, die die Expertise suchen und jene, die sie bieten – ohne zu großen Mehraufwand...

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CariFIX – von der Idee auf dem Weg zum lernenden System

Das lernende System CariFIX soll Beratende über Verbandsgrenzen hinweg verbinden. Im Alltag von Beratenden kommt es vor, dass Beratungsfälle sehr komplex werden. Um bei vertrackten Problemen angemessen weiterhelfen zu können, benötigen Einzelne Zugriff auf die gesamte Expertise in der Caritas.

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Daten in der Caritas

Best Practice: Argumentieren mit Daten

In der Blogkategorie “Best Practice” zeigen wir Beispiele aus der Caritas-Welt, in denen Daten aus der täglichen Arbeit sinnvoll eingesetzt werden konnten, um weiterführende Ziele zu erreichen. Diesmal konnten wir Martina Schlebusch und Merhawit Desta...

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Ihr Kontakt zum Projekt: lernende_systeme@caritas.de
Mehr Informationen gibt es für Nutzer_innen des CariNet in der Arbeitsgruppe “Lernende Systeme und Robotik”

Lernende Systeme in der Beratung ist ein Projekt des Deutschen Caritasverbands e.V. und seiner Mitgliedsorganisationen.
Unter lernende_systeme@caritas.de erreichen Sie direkt Projektkoordinatorin Angela Berger und den Koordinator Digitale Agenda Johannes Landstorfer.

Modul 1 des Projektes lief von November 2020 bis Juni 2021.
Modul 2 lief von August 2021 bis Dezember 2022.
Aktuell wird eine Anschlussfinanzierung zur Weiterentwicklung des Produktes CariFix gesucht.

Das Projekt wird vom Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ) im Rahmen der KI-Strategie des Bundes/KI-Zukunftsfonds und der Agenda für Smarte Gesellschaftspolitik gefördert.