US-Arbeitsministerium: Setzen Sie KI- und Automatisierungstechnologien ein, um den Wert von Daten zu erschließen

Die Regierung ist voller Daten. Um Einblicke in diese Daten zu gewinnen und den Bürgern besser dienen zu können, wenden Behörden Technologien wie Automatisierung, RPA (Robotic Process Automation), ML (maschinelles Lernen) und KI (künstliche Intelligenz) an, um Daten besser zu verwalten und Methoden und Arbeitsabläufe zu verbessern. Das DOL (US-Arbeitsministerium) ist eine dieser Behörden, die einzigartige Möglichkeiten zur Nutzung neuer Technologien in ihren datenreichen Umgebungen entwickeln.

Sanjay Koyani, Chief Technology Officer des US-Arbeitsministeriums, und sein Team arbeiten hart daran, verschiedene innovative Technologien wie verantwortungsvolle KI, RPA und Chatbots zu integrieren, und planen die Schaffung einer Datenplattform auf Unternehmensebene im Arbeitsministerium Arbeit. Bei einer bevorstehenden Veranstaltung „KI in der Regierung“ am 15. September 2022 wird Sanjay die KI-, Automatisierungs- und Datenreise des Sektors erläutern, was getan werden muss, um Überlegungen zum Kulturwandel zu untersuchen, und wie man am besten Probleme und Kundenbedürfnisse erkennt und sie dann weiter entwickelt Lösungen, um diese Probleme wirklich zu erkennen und zu lösen.

In einem Vorschauinterview mit Forbes erzählt Sanjay, wie das Arbeitsministerium KI und ML in datenreichen Umgebungen einsetzt, welche Herausforderungen die Einführung transformativer Technologien im öffentlichen Sektor mit sich bringt und wie das US-Arbeitsministerium vertrauenswürdige und vertrauenswürdige Technologien ansieht Verantwortliche Verantwortungsvolle KI.

Auf welche innovativen Arten nutzen Sie Daten und KI, um das Arbeitsministerium (DOL) zu unterstützen?

Sanjay Koyani: Alle IT-Modernisierungsinitiativen zielen auf unser Ziel ab, die besten IT-Lösungen des Bundes zu sein, was unsere Mission des Arbeitsministeriums unterstützt, den Service für die amerikanische Öffentlichkeit zu verbessern und einen besseren Kundenservice zu bieten, um einen digitaleren Arbeitsplatz zu unterstützen.

Vor etwas mehr als einem Jahr haben wir innerhalb der Abteilung Technologie, Innovation und Ingenieurwesen (TIE) eine neue Abteilung gegründet, die sich auf neue Technologien und die Entwicklung menschenzentrierter Designansätze für die Zukunftstechnologien des Arbeitsministeriums spezialisiert. Die erste neue Technologiefunktion, die wir eingeführt haben und an deren Ausweitung im gesamten Unternehmen wir arbeiten, dreht sich um den Einsatz von Automatisierung – Robotic Process Automation (RPA). Im vergangenen Jahr haben wir fünf RPA-Bots eingeführt – Softwareanwendungen zur Automatisierung sich wiederholender, regelbasierter Verwaltungsaufgaben – und führen derzeit sechs weitere Pilotprojekte durch. Wir entwickeln derzeit mehrere RPAs für den zukünftigen Einsatz und prüfen zusätzliche Möglichkeiten in allen Abteilungen des Arbeitsministeriums. Das übergeordnete Ziel besteht darin, es den Mitarbeitern zu ermöglichen, ihre Fähigkeiten auf geschäftskritische Aufgaben statt auf administrative Aufgaben zu konzentrieren und den Grundstein für andere fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu legen.

In TIE erforschen wir außerdem, wie wir KI als Service verantwortungsvoller nutzen können, um die Leistung zu verbessern und einen Mehrwert zu schaffen. Wir haben mehrere KI-Pilotprojekte im Gange und entwickeln Innovationen in der Cloud, indem wir native KI-Unterstützungsfunktionen nutzen, um Programmanforderungen wie Sprache-zu-Text, Text-zu-Sprache, Übersetzungsdienste sowie die Extraktion von Text und strukturierten Dokumenten für eine schnellere Entscheidungsfindung zu bewerten -Erstellung eines Formularerkennungsdienstes. Gleichzeitig beginnen wir auch damit, Praktiken für die ethische und verantwortungsvolle Gestaltung und Bewertung von KI zu erforschen, damit wir sie mit größerer Sicherheit skalieren können.

Um unsere KI- und Automatisierungsbemühungen voranzutreiben, verbessert unser Team auch unsere Analysefähigkeiten, indem es die Enterprise Data Platform erstellt, um datenbasierte Entscheidungsfindung auf innovative Weise zu unterstützen. Daten sind die Grundlage von KI und maschinellem Lernen, daher investieren wir in Datenmanagement- und Analysetools. Mithilfe der für dieses Programm bereitgestellten Mittel zur Modernisierung der Technologie kann das Arbeitsministerium das Datenmanagement und die erweiterten Analysefunktionen verbessern, den Datenaustausch und die gemeinsame Nutzung zwischen Abteilungen verbessern und schnellere und bessere Entscheidungen treffen. Wir können auch Elemente der Executive Order on Worker Empowerment weiterentwickeln, um Ermittlern und politischen Teams bessere Erkenntnisse sowie qualitativ hochwertige und aktuelle Daten zum Arbeitnehmerschutz zur Verfügung zu stellen und so Arbeitsplätze sicherer zu machen.

In welchen Bereichen haben Sie Ihre Daten- und kognitiven Technologieprojekte gestartet?

Sanjay Koyani: Wir haben begonnen, Projekte über unseren Innovationsinkubator zu identifizieren, der bei der Bewertung von Proofs of Concept hilft – Risiken aufzeigt und sie anhand bestehender Tools bewertet. Dies ermöglicht es uns, unsere aktuellen Pilotprogramme zu erweitern, um zu sehen, ob sie zusätzliche Probleme angehen und innovative Lösungen erkunden können.

Eine weitere Taktik, die wir in letzter Zeit angewendet haben, ist ein unternehmensweiter Bot-a-Thon, der dabei hilft, Mitarbeiter über den Einsatz von Bots zu informieren und darüber, wie sie Mitarbeitern bei Verwaltungsaufgaben wie Berichten, Ausfüllen von Formularen oder Recherchen helfen können. Die Ergebnisse umfassen die Entwicklung von neun verschiedenen Roboterprozessen ab dem Geschäftsjahr 21, wobei bereits fünf Roboter im Einsatz sind und Tausende von Arbeitsstunden einsparen.

Was sind die einzigartigen Möglichkeiten im öffentlichen Sektor, wenn es um Daten und künstliche Intelligenz geht?

Sanjay Koyani: Wir haben eine größere Sichtbarkeit und konzentrieren uns stärker auf die Bedeutung der Modernisierung der IT in der Regierung und darauf, wie sich die IT auf mehrere Regierungsdienste auswirkt. Die aktuelle Präsidialverwaltung hat die IT-Modernisierung, einschließlich Daten und KI, zu einer Priorität gemacht. Der Kongress setzt seinen Fokus auf IT mit dem Federal IT Acquisition Reform Act (FITARA) fort, der den CIOs von Agenturen die Kontrolle über IT-Investitionen gibt und Agenturen in sieben wichtigen IT-Bereichen bewertet. Verstöße gegen die Cybersicherheit haben die Aufmerksamkeit auch wieder auf die Frage gelenkt, wie KI dem öffentlichen Sektor dabei helfen kann, Bedrohungen einzudämmen und schneller auf potenzielle Risiken zu reagieren.

Welche Anwendungsfälle können Sie nennen, bei denen KI erfolgreich eingesetzt wurde?

Sanjay Koyani: Wir haben eine neue, von Benutzern inspirierte Website für die Employment and Training Administration (ETA) des Arbeitsministeriums entwickelt, die auf kundenorientiertem Design und einem verbesserten Kundenerlebnis durch die Integration von KI basiert. Dadurch trägt KI dazu bei, den Kandidatenzugang/die Zuordnung von Chancen auf Apprenticeship.gov zu verbessern.

Ein weiteres Beispiel ist unser Einsatz von KI-gestützten Formularerkennungsdiensten, um die Ermittlung des Begünstigten zu beschleunigen. Unser Team untersuchte, wie KI-gestützte Cloud-Technologie Schadensprüfern dabei helfen könnte, Leistungsformulare auf Genauigkeit und Betrug zu prüfen, um Entscheidungen schneller treffen zu können. Mithilfe bestehender Cloud-Technologie trainieren wir KI-Modelle, um Daten aus mehreren Anspruchsformularen zu extrahieren und zu organisieren, damit Prüfer schneller umfassende Informationen erhalten. Zuvor verbrachten Prüfer viel Zeit damit, Formulare manuell zu sortieren und zu vergleichen, anstatt sich ausschließlich auf die Unterstützung der Begünstigten und eine schnellere Entscheidungsfindung zu konzentrieren.

Können Sie einige der Herausforderungen nennen, mit denen der öffentliche Sektor im Zusammenhang mit KI und ML konfrontiert ist?

Sanjay Koyani: Ich werde auf einige der Herausforderungen eingehen. Einer davon ist das Datenmanagement, das einen großen Schwerpunkt für das Arbeitsministerium darstellt. Obwohl es eine gute Sache ist, über viele Daten zu verfügen, müssen Sie wissen, welche Informationen verfügbar sind und wie sie verwendet werden. Um KI und ML richtig zu nutzen, müssen Sie verstehen, welche Daten vorhanden sind, sie klassifizieren und die Interessenvertreter der Behörden darüber informieren, wie das Arbeitsministerium die Daten nutzt, um schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen. Dies erfordert kontinuierliche Weiterbildung und Investitionen in unsere Datenstrategie.

Menschenzentriertes Design ist auch der Schlüssel zu KI/ML. Daher müssen Sie sicherstellen, dass Sie mit allen relevanten Stakeholdern kommunizieren, um den Prozess und die Art und Weise, wie sie die Technologie nutzen werden, zu verstehen. Dies ist ein wichtiger Moment, um zu entscheiden, ob KI/ML das Problem lösen kann. Nicht alle Probleme können mit Technologie gelöst werden.

Eine weitere zentrale Herausforderung ist die kulturelle Akzeptanz. Ein Kulturwandel kann schwierig sein. Stellen Sie daher sicher, dass Sie die Vorteile am Arbeitsplatz demonstrieren, wie Sie neue Technologien verantwortungsvoll nutzen und wie sie im gesamten Unternehmen eingesetzt werden können.

Letztendlich ist für das Arbeitsministerium die abteilungsweite Skalierbarkeit das langfristige Ziel. Wir berücksichtigen also kulturelle und technische Aspekte, bewerten die Wirksamkeit und bauen dann auf unseren Erfolgen auf.

Wie gehen Sie mit den Datenschutz-, Vertrauens- und Sicherheitsproblemen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz um?

Sanjay Koyani: Wir nutzen das Responsible AI Framework, um sicherzustellen, dass KI vertrauenswürdig eingesetzt wird. Das Arbeitsministerium arbeitet mit Praktikern gemeinnütziger Organisationen und Fachexperten der Regierung zusammen, um Voreingenommenheit bei der Entwicklung von KI-Algorithmen zu beseitigen und uns bei der Bewältigung der komplexen Landschaft der Schaffung sicherer KI zu helfen.

Darüber hinaus verfügen wir derzeit über eine Reihe von Richtlinien und Verfahren, die bei der Lösung von Sicherheitsproblemen helfen. Dazu gehören solide Governance-Richtlinien und eine Gesamtstrategie, die die Sicherheit von Anfang an berücksichtigt.

In der „Executive Order on Responsible AI“ (Executive Order on Responsible AI) hat OSTP (White House Office of Science and Technology Policy) 10 Prinzipien für die verantwortungsvolle Umsetzung von KI-Systemen dargelegt. Darüber hinaus ist der Datenschutz ein wichtiger Gesichtspunkt, wenn der Einsatz von KI-Systemen in Betracht gezogen wird. Wir möchten nicht nur sicherstellen, dass wir keine Voreingenommenheit hervorrufen, sondern auch sicherstellen, dass die Privatsphäre derjenigen geschützt wird, deren Informationen in den Daten enthalten sind. Wir halten uns an die Bundesvorschriften und führen diesbezüglich spezielle Datenschutzbewertungen durch.

Wie bildet man technische Talente im Bereich der künstlichen Intelligenz aus?

Sanjay Koyani: Wir bauen Unternehmensarchitekturen und IT-Governance-Prozesse auf, um den Einsatz aller neuen Technologielösungen zu unterstützen. Dies wird dazu beitragen, die Konsistenz der Tools zur Unterstützung der Geschäftsanforderungen und standardisierten Prozesse des Unternehmens sicherzustellen. Eine weitere Möglichkeit, KI-technische Talente zu fördern, ist die Bildung, Schulung und Einstellung von Fachexperten. Beispielsweise haben wir vor Kurzem einen Presidential Innovation Fellow (PIF) beauftragt, unsere Pilotanwendungsfälle für vertrauenswürdige KI zu evaluieren, die die Executive Order der Regierung zur Förderung des Einsatzes vertrauenswürdiger KI in der Bundesregierung unterstützen. Unser PIF ermöglicht es uns, mit Agenturexperten zusammenzuarbeiten, um neue Modelle zu entwerfen und zu testen, um zu bewerten, wie wir KI verantwortungsvoller entwerfen, entwickeln und einsetzen können, was dazu beiträgt, die Transparenz zu erhöhen und den Menschen Vertrauen in die KI-Skalierung zu geben.

Auf welche Technologien der künstlichen Intelligenz freuen Sie sich in den nächsten Jahren am meisten?

Sanjay Koyani: Ich freue mich auf verantwortungsvollere KI-Testinitiativen, die dazu beitragen werden, die Lücken zu schließen, während wir veraltete IT-Systeme modernisieren und mehr Automatisierung nutzen, um die Transformation zu ermöglichen. Jede Initiative wird es uns ermöglichen, unsere Unternehmensarchitektur weiterzuentwickeln und neue Technologien zu nutzen.

Ein weiterer Bereich, in dem ich mich freue, die Unterstützung von KI zu sehen, ist die Cybersicherheit. Angesichts des sich verändernden Umfelds und des anhaltenden Drucks auf Ressourcen zum Schutz von Systemen und Netzwerklösungen denke ich, dass es mehr Lösungen geben wird, die dabei helfen, Reaktionen auf Cyber-Bedrohungen zu automatisieren und das Risiko für Unternehmen zu reduzieren.

In seinem kommenden Vortrag im September 2022 wird Sanjay einige der oben besprochenen Themen vertiefen und Höhepunkte der Arbeit seines Teams bei der Integration innovativer Technologien wie verantwortungsvolle KI, RPA und Chatbots vorstellen.

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