328 unsere jugend, 76. Jg., S. 328 - 337 (2024) DOI 10.2378/ uj2024.art42d © Ernst Reinhardt Verlag Künstliche Intelligenz als Chance für Soziale Arbeit Ein Werkstattbericht der Diakonie Rosenheim zu transformativen Ansätzen und Anwendungen Künstliche Intelligenz (KI) hält Einzug in alle Bereiche der Gesellschaft und des Arbeitslebens. Auch die Soziale Arbeit wird mit dieser Entwicklung Schritt halten müssen und sollte Regeln und Anwendungen entwickeln, bevor sie ihr external übergestülpt werden. Die Diakonie Rosenheim experimentiert seit 2019 zum Thema KI und Soziale Arbeit. Daraus sind Ideen und konkrete Produkte entstanden, die für die Arbeit mit Kindern (KIKI-Fotobox, KI-Kiste) oder für die Unterstützung der Fachkräfte in der stationären Jugendhilfe (Falldokumentation und -planung) geeignet sind. von Marc Rothballer Jg. 1986; Soziale Arbeit (B. A.), European Studies (M. A.), Dr. phil., Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Diakonie Rosenheim KI und Soziale Arbeit Künstliche Intelligenz (KI) ist ein kulturgeschichtlicher Einschnitt. Es dürfte bereits heute mit gutem Grund nicht zu hoch gegriffen sein, sie in eine Reihe mit dem Buchdruck, der Dampfmaschine und dem Computer zu stellen. Sie hat innerhalb kürzester Zeit die Transformation beinahe der gesamten Arbeitswelt eingeleitet. Auch die Soziale Arbeit wird von KI betroffen sein und - das ist unserer Auffassung nach das Entscheidende - von ihr profitieren können. Mit ihrem Versprechen, Routineaufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und individualisierte Unterstützung zu leisten, kommt KI ein enormes Einsatzpotenzial im Feld Sozialer Arbeit zu (siehe auch Görder 2023). Eine Untersuchung im Vereinigten Königreich mit Blick auf KI-gestützte, prädiktive Technologie in der Fallanalyse legt aber den Schluss nahe, dass derzeit noch viele Sozialarbeitende dem skeptisch gegenüber eingestellt sind. 34 % der Befragten waren der Ansicht, dass solche Technologie unter keinen Umständen (! ) eingesetzt werden sollte (vgl. Clayton et al. 2020, 24). Maximilian Zeiträg Jg. 1990; Sozialwissenschaften (B. A.), Angewandte Forschung in der Sozialen Arbeit (M. A.), Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Diakonie Rosenheim 329 uj 7+8 | 2024 Künstliche Intelligenz als Chance für Soziale Arbeit KI kann bzw. wird bald dazu in der Lage sein, die Entscheidungsfindung von SozialarbeiterInnen zu verbessern. KI-Algorithmen können auf Basis von Datenanalysen Muster erkennen und so Vorhersagen treffen, die z. B. die Risikoeinschätzung bei Suchtkranken oder die Früherkennung von Kindeswohlgefährdung unterstützen. Google hat eine KI entwickelt, die bereits jetzt im Zusammenspiel mit ÄrztInnen gute Diagnosen stellt, interessanterweise jedoch die höchste diagnostische Genauigkeit erreicht, wenn KlinikerInnen nicht beteiligt waren (vgl. Karthikesalingam/ Natarajan 2024). Durch die neue Technologie können die Effizienz von Arbeitsprozessen gesteigert und wertvolle Freiräume für die Kernaufgaben der Sozialen Arbeit geschaffen werden: Statt repetitiver und als zeitaufwendig, teils lästig empfundener Aufgaben wie Datenerfassung, Berichterstellung und Terminplanung also mehr Zeit für Beziehungsarbeit, Begleitung in herausfordernden Lebenssituationen und Entwicklung von Hilfeplänen? KI könnte die Dokumentation der Arbeit von Sozialarbeitenden verbessern, bei der Erarbeitung von individualisierteren Hilfeplänen unterstützen, auf der Grundlage einer Vielzahl anamnestischer Daten für passgenaue(re) Unterstützungsangebote sorgen und Prozesse transparenter gestalten. Sie hat zudem das Potenzial, die Kommunikation zwischen Sozialarbeitenden und ihren KlientInnen zu verbessern, z. B. durch KI-gestützte Übersetzung, die Transkription von Gesprächen, chatbotbasierte Beratungsangebote und niedrigschwellige, ebenfalls chatbotbasierte Leitsysteme durch das Dickicht sozialstaatlicher und wohlfahrtlicher Hilfeleistungen. Eine schöne neue Welt also, die nur auf Umsetzung wartet? Gewiss: Der Einsatz von KI birgt auch Herausforderungen und Risiken. Ethische Bedenken hinsichtlich Diskriminierung durch Bias und solche hinsichtlich der „Entkernung“ sozialprofessioneller Unterstützungsleistungen (vgl. Lob-Hüdepohl 2023, 387) müssen ernst genommen werden. Sie bedürfen einer gesellschaftlichen Aushandlung und Soziale Arbeit muss fachlich-humanistisch fundierte und transparent überprüfbare Kriterien für den Einsatz von KI-Systemen in ihrem Tätigkeitsfeld schaffen. Darüber hinaus müssen Daten sicher und vertraulich behandelt und Datenschutzbestimmungen eingehalten werden. Um die Möglichkeiten von KI für die Soziale Arbeit zu nutzen, bedarf es einer interdisziplinären Zusammenarbeit zwischen Sozialer Arbeit, Informatik und Ethik - zum Wohle des Menschen. Mit Markus Gabriel gesprochen hat der Mensch „moralische Verpflichtungen gegenüber Dingen, die leidensfähig sind, […; gegenüber] Maschinen, Smartphones etc., die zwar ‚intelligenter‘ sind als Tiere oder zumindest höhere Rechenleistung in arithmetischen Fragen haben, hat der Mensch aber keine moralische Verpflichtung“ (Gabriel 2016, 105). Mit der Begeisterung, die Potenziale Künstlicher Intelligenz für die Soziale Arbeit nutzbar zu machen, mit der Verantwortung, sie ethisch und fachlich durchdacht zum Einsatz zu bringen, und der Hoffnung, Soziale Arbeit dadurch zu bereichern, hat sich die Diakonie Rosenheim 2019 auf den Weg gemacht und begonnen, mit KI zu experimentieren. 1 Die Projektpartner In Anbetracht der Vorüberlegungen haben die Diakonie Rosenheim und die Birds on Mars GmbH im Jahr 2019 eine Non-Profit-Partnerschaft ins Leben gerufen. Diese Kooperation vereint die Stärken beider Organisationen, um Ideen zum Einsatz, zur Entwicklung und zur Anwendung von KI-Produkten zu gestalten, diese in einer KI-Werkstatt zu testen und deren Möglichkeiten und Grenzen aufzuzeigen. 1 Wir danken Tabea Glindemann, Karim Hamdi, Claudia Kohnle, Laura Moritz, Anna Pfeffer, Dr. Hartmut Wilke und Sebastian Zimmermann für ihre Beteiligung und Unterstützung - ohne ihr Engagement und ohne ihre Expertise wären die beschriebenen Ideen und Projekte nicht entstanden. 330 uj 7+8 | 2024 Künstliche Intelligenz als Chance für Soziale Arbeit Die Diakonie Rosenheim ist ein kirchlicher Träger, der für werte- und wirkungsorientierte Soziale Arbeit steht. Seine rund 2.600 Mitarbeitenden helfen in ganz Oberbayern und Teilen von Niederbayern Einzelnen, Familien, Gruppen und dem Gemeinwesen, soziale Probleme zu lösen, zu lindern oder gar nicht entstehen zu lassen. Sein Leistungsspektrum reicht von Kindertageseinrichtungen und Ganztagsbetreuung an Schulen, Jugend(sozial)arbeit, Hilfe zur Erziehung, Eingliederungshilfe und (vorläufiger) Inobhutnahme über Angebote in der Alten-, Wohnungs- und Arbeitslosen-, Straffälligen-, Flüchtlings- und Eingliederungshilfe. In die KI-Partnerschaft bringt die Diakonie Rosenheim ihre Erfahrung in der Sozialen Arbeit, ihre professionstheoretischen und methodenbezogenen Kompetenzen und die Bedürfnisse der Praxis Sozialer Arbeit ein. Die Birds on Mars GmbH, gegründet im Jahr 2018, repräsentiert die technische Expertise. Als Spezialist für Data Science und KI verfolgt Birds on Mars das Ziel, die Schnittstellen zwischen menschlicher, organisationaler und künstlicher Intelligenz zu stärken. Dies geschieht durch Unternehmensberatung, aber auch durch die Initiierung von nichtkommerziellen Projekten in den Bereichen Kunst, Kultur und Gesellschaft. Mit dem Anspruch, Ängste abzubauen und ein ausgewogenes Verständnis für die Chancen und Risiken von KI zu fördern, bringt Birds on Mars ein interdisziplinäres Team mit technischer Kompetenz in maschinellem Lernen, Robotik, Data Science sowie Plattform- und Cloudarchitekturen ein. Folgende Rahmenbedingungen wurden für die KI-Werkstatt als grundlegend vereinbart: ➤ KI-Anwendungen müssen sicher, altersgerecht, mobil, erschwinglich und datenschutzkonform sein. ➤ KI-Anwendungen unterstützen Sozialarbeitende und ersetzen sie nicht. ➤ Der Einsatz von KI wird transparent kommuniziert. ➤ KI-Anwendungen für Kinder sind altersgerecht in ein pädagogisches Gesamtkonzept einzubetten, das Kreativität fördert und die Grundlage für Technikkompetenz bildet; Kinder sollen einen angemessenen, sicheren Umgang mit KI erlernen; eigene Erfahrung und Selbstwirksamkeit stehen über theoretisch-abstrakter Erklärung und Belehrung. Nachfolgend werden zwei Projektideen präsentiert, die nicht nur technisch und sozialpädagogisch durchdacht sind, sondern auch die interdisziplinären Anstrengungen der Projektpartner für die technische Weiterentwicklung Sozialer Arbeit im Zeitalter der Digitalisierung widerspiegeln. KIKI - Die KI-Fotobox für Kinder Projektbeschreibung und Technologie KIKI ist ein Projekt, das Kindern durch die Verschmelzung von Kunst und Technologie neue Wege der Kreativität eröffnet. Im Kern ist KIKI eine eigenständige KI-Anwendung, die dazu entworfen wurde, kindliche Kunstwerke in die Stile bekannter Maler wie Picasso, Van Gogh oder Rembrandt zu transformieren und den Kindern so wiederum Inspiration für das Weitermalen zu liefern. Die Transformation erfolgt durch den Einsatz eines vortrainierten, aber auch vor Ort trainierbaren KI-Modells (Fast Style Transfer). Die technisch kostengünstige Ausstattung von KIKI umfasst einen Nvidia Jetson Nano Computer, einen HD-Bildschirm, eine Webcam für die Eingabe der Kinderkunst, einen MIDI-Controller als Eingabegerät und einen Farbdrucker, um die neu geschaffenen Werke auszudrucken. Softwaregrundlage ist ein Linux-basiertes Betriebssystem mit einer speziell entwickelten Benutzungsoberfläche. 331 uj 7+8 | 2024 Künstliche Intelligenz als Chance für Soziale Arbeit Über die Kamera wird das Eingangsvideo in Echtzeit von der KI interpretiert und kann als „Trainingsmaterial“ benutzt werden, d. h. die KI lernt aus dem Input wesentliche Merkmale als „Stil“ zu extrahieren und neue Eingangsbilder in diesem Stil darzustellen. In der Funktionalität wurden einerseits bewusst vorgegebene Stile bekannter KünstlerInnen genutzt, die einen Anschluss an kunstpädagogische Erfahrungen ermöglichen und als Exempel für das Konzept „Stil“ dienen können. Andererseits sollte eine freie Manipulation der KI durch den Input ermöglicht werden. Ziele und Anwendungsbereiche Ziel von KIKI ist es, Kinder im Vorschulalter spielerisch an KI heranzuführen und ihnen zu zeigen, wie ihre eigene Kreativität und Technologie interagieren können. Kinder präsentieren KIKI ihre selbstgemalten Bilder und erhalten im Gegenzug Inspirationen durch die Anwendung verschiedener Malstile. Sie erkennen, dass ihre kreativen Eingaben die Ergebnisse beeinflussen können. Durch diesen interaktiven Prozess lernen sie nicht nur die Grundlagen der KI kennen, sondern entwickeln auch ein tieferes Verständnis für Kunststile und die Möglichkeit, Technologie als Werkzeug für kreatives Schaffen zu nutzen. Die Anwendungsbereiche von KIKI reichen von der Kunstpädagogik über die Förderung der Feinmotorik und Problemlösungsfähigkeiten bis hin zur Stärkung der Selbstwirksamkeit. Darstellung der Ergebnisse Im Oktober 2020 experimentierten Vorschulkinder im Rahmen eines Aktionstages im Bildungshaus Bad Aibling der Diakonie Rosenheim mit KIKI. Der Einsatz wurde pädagogisch vor- und nachbereitet (Aufklärung der Kinder und Eltern, zielgruppen- und altersgerechte medienpädagogische und technologische Wissensvermittlung, Datenschutz) und von Fachkräften begleitet. Eindrücke von KIKI und dem Praxistest im Bildungshaus Bad Aibling finden sich auf YouTube (vgl. https: / / www.youtube.com/ watch? v=3ttgetfB0Sc). Der Aktionstag lieferte aufschlussreiche Erkenntnisse hinsichtlich der Interaktion zwischen Kindern und KI im kreativen Prozess: Technische Durchführung und Anpassung KIKI wurde erfolgreich eingesetzt, um die Kunstwerke der Kinder in Echtzeit zu analysieren und in verschiedenen Malstilen neu zu interpretieren. Die technische Infrastruktur funktionierte stabil und ermöglichte eine nahtlose und für viele Kinder intuitive Interaktion. Besonders hervorzuheben ist die Flexibilität des „Fast Style Transfer“- KI-Modells, das auch durch die Werke der Kinder „lernte“ und angepasst werden konnte. Pädagogische Erkenntnisse Die Kinder zeigten ein hohes Maß an Engagement und Begeisterung bei der Nutzung von KIKI. Die Möglichkeit, ihre eigenen Bilder transformieren zu lassen und so neue Kunststile kennenzulernen, bereitete ihnen sichtbar Freude. Die spielerische Herangehensweise bestärkte sie darin, experimentierfreudiger zu sein und eigene „Stile“ zu entwickeln, was die Selbstwirksamkeit stärken und fördern kann. Feedback von LernbegleiterInnen und Eltern Das Feedback war durchweg positiv. Besonders gewürdigt wurde die intuitive Bedienbarkeit von KIKI, die es den Kindern ermöglichte, ohne umfangreiche Einführung kreativ zu interagieren. Ebenso wurde die Sicherheit der Datenverarbeitung hervorgehoben, da durch die Konzipierung von KIKI keine persönlichen Informationen oder Bilder nach außen dringen können. LernbegleiterInnen sahen in KIKI ein wertvolles Tool, um technische Bildung und kreatives Schaffen zu verbinden und Kindern einen ersten, angstfreien und altersgerechten Kontakt mit KI zu ermöglichen. 332 uj 7+8 | 2024 Künstliche Intelligenz als Chance für Soziale Arbeit Herausforderungen und Grenzen Trotz des überwiegend positiven Feedbacks und der erfreulichen Erkenntnisse wurden auch Herausforderungen identifiziert. Dazu zählte die Notwendigkeit, die technische Robustheit von KIKI weiter zu erhöhen, um Ausfallzeiten zu minimieren. Ebenfalls wurde der Wunsch nach einer noch breiteren Palette an künstlerischen Stilen geäußert, um die Vielfalt kultureller Ausdrucksformen besser abbilden zu können. Dabei ist entscheidend, dass die Kinder nicht das Gefühl bekommen, ihre Kreativität würde durch die Technologie eingeschränkt. Fazit KIKI ist ein spannendes Experiment an der Schnittstelle von Kunst, Pädagogik und Technologie. Das Projekt demonstriert, wie KI eingesetzt werden kann, um Kinder kreativ zu inspirieren und ihren bisherigen künstlerischen Horizont zu erweitern. Die positiven Erfahrungen aus den Tests zeigen, dass KIKI das Potenzial hat, als pädagogisches Werkzeug auch im Alltag der vorschulischen Bildung Einsatz zu finden. Die pädagogische Begleitung und die altersgerechte Vermittlung von Wissensbeständen zu KI und Kunst sind dabei unerlässliche Bausteine - entsprechend muss auch das pädagogische Personal geschult werden. KI-Kiste für Kinder - Gegenstände sprechen lassen Projektbeschreibung und Technologie Das Projekt „KI-Kiste für Kinder - Gegenstände sprechen lassen“ wurde von den Projektpartnern im November 2020 als Wettbewerbsbeitrag im Rahmen der Civic Innovation Platform des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales konzipiert (vgl. CIP 2021). Das Förderprogramm möchte den sozialen und gesellschaftlichen Nutzen von KI erforschen und fördern. So entstand die Idee, eine interaktive Kiste für Kinder zu entwickeln, die Objekte mittels Kamera erkennt und durch Spracheingaben der Kinder mit Geschichten verknüpft. Im Rahmen des Wettbewerbs wurde ein Konzept entwickelt und die Umsetzbarkeit der Idee getestet. Als verwendete Technologie sollten Objekt- und Spracherkennung sowie Sprachausgabe zum Einsatz kommen, um eine dynamische Interaktion zwischen den NutzerInnen und der KI- Kiste zu ermöglichen. Als Hardwarebasis war ein Nvidia Jetson Nano vorgesehen, der zur Steuerung der komplexen KI-Module und lokalen Speicherung der Daten verwendet wird, um den Datenschutz zu gewährleisten. Ziele und Anwendungsbereiche Das Ziel war es, eine einfache und günstige KI- Anwendung für Kinder im Vorschulalter zu konzipieren, die mobil und transportabel ist und die keine (unsichere) Verarbeitung oder Speicherung sensibler Daten vornimmt. Dazu musste die verwendete Technik kindersicher, altersgerecht, lernfördernd und spielerisch gestaltet werden. Die Anwendung musste datenschutzrechtlich unbedenklich sein und nur in pädagogischer Begleitung (Vor- und Nachbereitung mit altersgerechter Wissensvermittlung zum Umgang mit KI) erfolgen. Die KI-Kiste sollte Kindern einen kreativen und interaktiven Zugang zu Technologie bieten und gleichzeitig ihre sprachlichen, kognitiven und sozialen Fähigkeiten fördern. Durch Geschichtenerzählen, eine der ältesten Kulturtechniken der Menschheit, sollten Kinder nicht nur ihre Fantasie und Empathiefähigkeit stärken, sondern auch lernen, mit KI als Werkzeug umzugehen. Die KI-Kiste sollte dabei als Brücke zwischen traditionellem Spielen und der digitalen Welt dienen, indem sie physische Objekte mit digitalen Erzählungen verbindet und so einen neuen, gemeinschaftlich teilbaren kreativen Raum schafft. 333 uj 7+8 | 2024 Künstliche Intelligenz als Chance für Soziale Arbeit Darstellung der Ergebnisse Aufgrund der Rahmenbedingungen des CIP- Wettbewerbs konnte leider nur eine konzeptionelle Überprüfung der Projektidee durchgeführt und ein Mockup (Anschauungsmodell) der KI- Kiste erarbeitet werden. Technisch war zunächst zu klären, ob die KI- Module für Objekt- und Spracherkennung sowie Sprachausgabe auf einem Nvidia Jetson Nano implementiert werden können. Kindliche Sprache mitsamt ihren dialektalen Prägungen, grammatischen Unstimmigkeiten und phonetischen Besonderheiten zu erkennen und in Text umzusetzen ist anspruchsvoller als mit der Sprache von Erwachsenen zu arbeiten. Daher musste vorab untersucht werden, inwieweit bestehende KI-Module mit Kindersprache trainierbar sind oder ob neue Module für diesen Zweck entwickelt werden müssen. Die Trainierbarkeit konnte unter Laborbedingungen mit Audiosamples nachgewiesen werden - eine derart konzipierte KI-Kiste würde sich umsetzen lassen. Zudem mussten Designaspekte und Überlegungen zur kindersicheren und ergonomischen Gestaltung der KI-Kiste bedacht werden: Ein kindgerechtes Produktdesign muss lebensnah und optisch gefällig, aber auch kindersicher gestaltet sein. Stromführende Teile müssen manipulationssicher sein, Ecken und Bauteile dürfen nicht zur Verletzungsquelle werden und schließlich müssen die Komponenten auch den Belastungen des Kita-Alltags genügen. Gestalterisch sollte sich die KI-Kiste an eine Mikrowelle anlehnen - das Gerät und seine Bedienung ist vielen Kindern bekannt und auch baulich lässt sich die Konzeptidee in dieser Form gut umsetzen. Daten sollten in der KI-Kiste ausschließlich lokal gespeichert werden, ihre Bedienung nur unter Anleitung des pädagogischen Personals erfolgen und aufgezeichnete Geschichten erst nach Freigabe durch eine Fachkraft für andere Kinder abrufbar sein. Womöglich verstörende Geschichten können so nicht (weiter-)erzählt werden, diskriminierende oder beleidigende Aspekte finden keinen Eingang in die Erzählung. Aufgrund technischer Einschränkungen konnte bei einer kollaborativen Hardwareentwicklungsveranstaltung (Hackathon) im August 2021 zunächst nur ein Mockup aus Pappe realisiert werden. Trotz dieser Einschränkung ermöglichte der Prototyp eine erste Erprobung der konzipierten Funktionalitäten: Die kindersichere Gestaltung ist möglich, die angedachte Bedienung durch Kinder ist altersgerecht und nutzungsfreundlich. Das Projekt zählte zu den 25 im CIP- Wettbewerb ausgezeichneten Ideen und wurde mit 20.000 Euro prämiert. Herausforderungen und Grenzen Neben den schon beschriebenen Herausforderungen (Erkennung kindlicher Sprache, kindersicheres Design etc.) und der Herstellung eines Prototyps begrenzten der CIP-Wettbewerb und fehlende Anschlussförderungen die weitere Entwicklung der KI-Kiste. Für die Realisierung eines marktfähigen Produkts bedarf es neben der unabdingbaren Anschubfinanzierung auch weiterer Expertise in Produktion, Vertrieb und Marketing. Diese kann durch die Projektpartner allein nicht aufgebracht werden. Fazit Die KI-Kiste stellt einen vielversprechenden Ansatz dar, um Kinder spielerisch an KI heranzuführen. Trotz der Mockup-Umsetzung und den damit verbundenen Einschränkungen hat das Projekt gezeigt, dass eine interaktive Kombination aus Objekt- und Spracherkennung das kreative Storytelling bereichern und soziale Interaktionen grundsätzlich fördern könnte. Für die Zukunft sind weitere Entwicklungen hin zu einem robusten, marktfähigen Produkt notwendig, das auch pädagogische Anforderungen erfüllt. DieÜberwindungdieser Herausforderungen könnte dazu beitragen, die KI-Kiste als innovatives Bildungswerkzeug in Kindertagesstätten, aber auch darüber hinaus zu etablieren. 334 uj 7+8 | 2024 Künstliche Intelligenz als Chance für Soziale Arbeit KI zur Unterstützung von Fachkräften Die Diakonie Rosenheim ist trotz der möglichen Herausforderungen und Risiken davon überzeugt, dass in der modernen (Sozial-)Arbeitswelt kein Weg an KI vorbeiführen wird. Neben der Entwicklung von KI-Anwendungen für Kinder und KlientInnen gab es daher auch Überlegungen, wie KI unterstützend im Alltag von Sozialarbeitenden eingesetzt werden könnte und wie Mitarbeitende zu einem produktiven und reflektierten Umgang mit KI befähigt werden können. Seit Anfang 2023 setzt sich eine Arbeitsgruppe regelmäßig mit KI und dem Umgang mit ihr im Träger auseinander, diskutiert Richtlinien und Einsatzmöglichkeiten. Durch diesen Diskurs- und Beteiligungsprozess hat sich eine Trägerhaltung entwickelt: Der Einsatz von KI soll proaktiv, verantwortungsbewusst und konstruktiv-schöpferisch erfolgen. Führungskräfte erschlossen sich im Rahmen eines Fachtags im Mai 2023 Wissensbestände zu KI und Sozialer Arbeit und diskutierten die fachlichen, ethischen und sozialen Implikationen für den Einsatz von KI in ihren Arbeitsfeldern. Im Intranet der Diakonie Rosenheim wurde eine ChatGPT-Schnittstelle (ChatGPT API) eingerichtet, die von Mitarbeitenden im Alltag genutzt wird. Ferner wurde dort eine Wissensplattform zu KI und verwandten Themen (Anwendung, Sicherheit, Datenschutz etc.) geschaffen. Neben dem Wissens- und Kompetenzerwerb haben kleinere Experimente wie der Audiomitschnitt von internen (datenschutzrechtlich unbedenklichen) Besprechungen und der anschließenden Transkription des Audios durch Whisper bzw. Aiko und der wiederum auf dem Transkript basierenden Erstellung eines Ergebnisprotokolls der Besprechung durch ChatGPT bewiesen, dass sich schon heute einfachere organisatorische Aufgaben KI-gestützt effizienter erledigen lassen. Andere Möglichkeiten, Fachkräfte in ihrem Alltag durch KI zu unterstützen, wurden ab Herbst 2021 von Mitarbeitenden der Diakonie Rosenheim untersucht, dieses Mal für den Bereich der stationären Jugendhilfe und die Fallarbeit. Projektbeschreibung und Technologie Ausgangsidee war der Einsatz von KI, um umfangreiche Fallakten zu analysieren, zu erschließen und die destillierten Erkenntnisse für die weitere Hilfeplanung zu nutzen. Zu Beginn wurde abgewogen, ob eine Datenvisualisierung oder der Einsatz von Natural Language Processing (NLP) - eine Methode des maschinellen Lernens, die Texte automatisch verarbeitet, um darin Muster und Themen zu erkennen - am geeignetsten für das Vorhaben ist. Ein NLP-Ansatz stellte sich hierbei als innovativeres und vielversprechenderes Projekt heraus. Die Idee wurde dahingehend adaptiert, die von den Sozialarbeitenden digital geführte Falldokumentation mittels KI zu analysieren, zu verschlagworten und dies mit den in der Hilfe vereinbarten Zielen in Zusammenhang zu bringen. Dabei sollten sowohl die Zielvereinbarungen als auch die Hilfeplanungen und Zielerreichungen (bei abgeschlossenen Fällen) überprüft werden oder - sofern möglich - mit weiteren Daten kombiniert und analysiert werden. Ziele und Anwendungsbereiche Mittels KI-gestützter Textanalyse wird die digital geführte Verlaufsdokumentation von Fällen der Hilfe zur Erziehung systematisch mit der Hilfeplanung und den vereinbarten Zielen in Verbindung gebracht. Dies ermöglicht den Sozialarbeitenden, schneller und präziser den Stand der Zielerreichung zu erfassen und darauf aufbauend Maßnahmen zu überprüfen oder anzupassen. Langfristig soll dies zu einer effektiveren Hilfeplanung und einer gesteigerten Wirksamkeit führen. Anwendung kann das Projekt überall dort finden, wo Sozialarbeitende mit der täglichen Falldokumentation konfrontiert sind. 335 uj 7+8 | 2024 Künstliche Intelligenz als Chance für Soziale Arbeit Darstellung der Ergebnisse Zur Verfolgung der ursprünglichen Projektidee (KI-gestützte Analyse und Aufbereitung einer kompletten Fallakte) wurden zunächst Beispieldaten zusammengestellt: Mehrere „Testakten“, bestehend aus Hilfeplan, Hilfeprozessberichten, Verlaufsdokumentationen, Zeugnissen, medizinischen Berichten und Diagnostikdaten, E-Mail- Verkehr etc., sollten mittels KI analysiert werden. Früh zeigte sich, dass die heterogene Datenqualität (digitale und retrodigitalisierte Dokumente in verschiedenen Qualitätsstufen, Dokumente mit handschriftlichen Notizen, fehlende chronologische Ordnung, Duplikate), die heterogenen Dokumententypen sowie die unterschiedliche Qualität der Struktur dieser Dokumente zu großem Mehraufwand bei der Aufbereitung der Daten und zu Problemen in der weiteren Verarbeitung führen würden. Daher wurde das Projektziel angepasst: Der Fokus sollte auf die Verlaufsdokumentation als gut standardisierten Dokumententypen gelegt werden. Ein nach diesen Kriterien zusammengestelltes Beispiel- Datensample wurde einer ersten Exploration mittels des Jupyter Notebooks unterzogen. Bereits simple Visualisierungen der analysierten Daten zeigten das große Potenzial einer solchen Herangehensweise. Dass der Umfang der Verlaufsdokumentationen im Laufe der Betreuungszeit zunimmt, entspricht den Erwartungen und spiegelt die dynamische Natur Sozialer Arbeit wider (siehe Abb. 1). Zu Beginn der Maßnahme liegt der Fokus auf dem Beziehungsaufbau, mit fortschreitender Zeit verdichten sich die Interaktionen. Dokumentierte Aktivitäten nehmen zu, da sowohl die angestrebten Ziele als auch die erreichten Fortschritte detailliert festgehalten werden. Insbesondere die Phase der Zielverfolgung und die Vorbereitung auf den Abschluss der Maßnahme generieren deutlich 10000 8000 6000 4000 2000 0 2021-09-08 00: 00: 00 2021-03-23 00: 00: 00 2020-11-08 00: 00: 00 2020-06-03 00: 00: 00 2019-12-23 00: 00: 00 2019-07-14 00: 00: 00 Datum laenge Abb. 1: Länge der Texteinträge über den Lauf der Zeit 336 uj 7+8 | 2024 Künstliche Intelligenz als Chance für Soziale Arbeit mehr Dokumentationsmaterial. Diese Entwicklung ist ein natürlicher Teil des Betreuungsprozesses, sie unterstreicht die Bedeutung einer kontinuierlichen und sorgfältigen Dokumentation als Grundlage für die Evaluation und Weiterentwicklung der Hilfeplanung. Eine Sentiment Analysis („Stimmungserkennung“), die unter Zuhilfenahme eines vortrainierten Modells jedem Tageseintrag eine Stimmung zwischen „1“ (gut) und „-1“ (schlecht) zuschreibt, lieferte weitere interessante Erkenntnisse (siehe Abb. 2). Aufgetragen gegen die Zeit kann die Stimmungsanalyse schleichende Veränderungen in der Gemütslage sichtbar machen. Ein Clustering mit k-Means schließlich macht bestimmte Themen der Dokumentation sichtbar. Auf große Mengen an Textmaterial vortrainierte neuronale Netzwerke haben die Eigenschaft, die Bedeutung von Sätzen zu Vektoren zu abstrahieren. Ein Clustering mit einem k-Means- Algorithmus ist eine Methode, die Ähnlichkeit zwischen den Vektoren zu berechnen und diese nach Ähnlichkeit zu Gruppen zu ordnen. Anhand dieser Cluster wird ein Labeling von umfangreichen Textsammlungen möglich („Klient abwesend“; „Familienarbeit“; „physische Gesundheit“ o. Ä.). Mit den so identifizierten Mustern kann mit Blick auf die Zielerreichung und Fallsteuerung weitergearbeitet werden. Herausforderungen und Grenzen Die Umsetzung der entsprechenden KI-Anwendungen scheitert allerdings an mehreren Hürden. Die Untersuchung einer kompletten Fallakte ist aufgrund der heterogenen Datenqualität ausgeschlossen und bedürfte erst der Einführung eines volldigitalen Dokumentenmanagementsystems. Zur Weiterarbeit mit der vorhandenen Verlaufsdokumentation wäre eine Bündelung bestehender Zielkategorien notwendig gewesen, im Anschluss wäre ein Training des Machine-Learning-Modells erfolgt, indem Sätzen aus Dokumentationen Label zugewiesen worden wären. Der damit verbundene Zeit- und Kostenaufwand war im gegebenen Rahmen nicht zu leisten. Abb. 2: Sentiment Analysis eines Beispieldatensatzes 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 2019-04-14 2019-10-31 2020-05-18 2020-12-04 2021-06-22 Datum sentiment 337 uj 7+8 | 2024 Künstliche Intelligenz als Chance für Soziale Arbeit Als weitaus schwerwiegender und gewichtiger haben sich allerdings datenschutzrechtliche Bedenken erwiesen: Die Speicherung und Verarbeitung der Daten von LeistungsempfängerInnen im beschriebenen Rahmen ist datenschutzrechtlich nicht unproblematisch. Fallakten enthalten zudem häufig auch Daten Dritter. Die vorherige und wiederum KI-basierte Pseudonymisierung von Daten in Texten wäre grundsätzlich möglich. Doch auch hierbei stellten sich Fragen der technischen und datenschutzrechtlichen Umsetzung sowie des vertretbaren Aufwands aufgrund der hohen Komplexität. Fazit Obwohl bereits diese ersten Versuche das große Potenzial von KI-Ansätzen aufzeigten, wurde von weiterführenden Schritten abgesehen. Gleichwohl bieten die bis dahin gewonnenen Erkenntnisse wichtige Ansatzpunkte für eine weitere Entwicklung zu einem späteren Zeitpunkt. Die Möglichkeit, mithilfe von KI-Analysen pädagogische Prozesse besser nachzuvollziehen und zu unterstützen, verspricht eine effektivere und effizientere Leistungserbringung. Die Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität und Datenschutz erfordern innovative Lösungen und womöglich rechtliche Änderungen, um die technischen Möglichkeiten mit den Anforderungen der Sozialen Arbeit in Einklang zu bringen. Ausblick Die KI-Werkstatt der Diakonie Rosenheim dient als lebendiges Labor, in dem innovative Ideen nicht nur gedacht, sondern auch erprobt, angepasst und zur Reife gebracht werden können. Durch Projekte wie die KIKI-Fotobox, die KI-Kiste und die Unterstützung von Fachkräften in der stationären Jugendhilfe zeigt sich das immense Potenzial von KI für die Soziale Arbeit. Der mögliche Nutzen ist unbestritten groß, doch es bedarf einer sorgfältigen Navigation durch die vielfältigen ethischen, rechtlichen und praktischen Herausforderungen (z. B. Datenschutz, Vermeidung von Bias, Einsatz von KI zur Förderung sozialer Gerechtigkeit). Um klare Richtlinien und ethische Rahmenbedingungen setzen zu können und Ideen zu marktreifen Anwendungen zu bringen, benötigt es neben Entdeckungsdrang auch adäquate Förderungen und Refinanzierungen. Andernfalls wird die Soziale Arbeit diese technischen Innovationen nicht selbstbestimmt zum Einsatz bringen können. Dr. Marc Rothballer und Maximilian Zeiträg Diakonie Rosenheim Breisacher Str. 18 81667 München E-Mail: marc.rothballer@dwro.de maximilian.zeitraeg@dwro.de Literatur CIP - Civic Innovation Platform (2021): Gegenstände sprechen lassen - KI-Kiste für Kinder. In: https: / / www. civic-innovation.de/ wettbewerb/ praemierte-ideen/ runde-1/ gegenstaende-sprechen-lassen-ki-kiste-fuerkinder, 9. 4. 2024 Clayton, V., Sanders, M., Schoenwald, E., Surkis, L., Gibbons, D. (2020): Machine Learning in Children’s Services. Summary Report. September 2020. In: https: / / whatworks-csc.org.uk/ wp-content/ uploads/ WWCSC_machine_learning_in_childrens_services_ does_it_work_Sep_2020_Accessible.pdf, 9. 4. 2024 Gabriel, M. (2016): Der Sinn des Denkens. 3. Aufl. Berlin, Ullstein Görder, B. (2023): Künstliche Intelligenz in der Sozialen Arbeit? Einsatzmöglichkeiten und Reflexionsfelder. jugendhilfe 5 (61), 376 - 382 Karthikesalingam, A., Natarajan, V. (2024): AMIE - A research AI system for diagnostic medial reasoning and conversations. In: https: / / blog.research.google/ 2024/ 01/ amie-research-ai-system-for-diagnostic_12.html, 9. 4. 2024 Lob-Hüdepohl, A. (2023): Künstliche Intelligenz in der Kinder- und Jugendhilfe - Ethische Grundsätze des Deutschen Ethikrates. jugendhilfe 5 (61), 383 - 388