Hackathon im Bundeskanzleramt: 25 Teilnehmende mit KI-Lösungen für Verwaltung

In Kooperation mit TU Austria brachte das Bundeskanzleramt am 04. und 05. Mai Nachwuchstalente sowie Expertinnen und Experten zusammen, um funktionsfähige KI-Prototypen für zentrale Herausforderungen der öffentlichen Verwaltung zu entwickeln.

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✨ AI Kontextualisierung

Beim Hackathon im Bundeskanzleramt wurden aus mehr als 200 Bewerbungen 25 Teilnehmende ausgewählt, die in interdisziplinären Teams an fünf konkreten Challenges arbeiteten. Drei Aufgabenstellungen kamen aus dem Bundeskanzleramt, eine aus dem Bundesministerium für Wohnen, Kunst, Kultur, Medien und Sport sowie eine aus der Parlamentsdirektion.

Hackathon mit über 200 Bewerbungen

„Mehr als 200 Bewerbungen innerhalb von fünf Tagen – das zeigt: Der Hunger der Studierenden auf Innovation ist da. Unsere Aufgabe als Staat ist es, dieses Potenzial für die Bevölkerung nutzbar zu machen – und genau das haben wir mit diesem Hackathon getan“, sagt Alexander Pröll, Staatssekretär für Digitalisierung. Das Bundesrechenzentrum begleitete den Hackathon als technischer Partner und unterstützte dabei, die Umsetzbarkeit der Prototypen in der Verwaltungspraxis mitzudenken.

Die Challenges greifen zentrale Fragen einer modernen und zukunftsfitten Verwaltung auf: die bessere Nutzung von Daten auf data.gv.at, die automatisierte Überführung von Förderbeschreibungen und allgemeinen Regelwerken in auswertbare Strukturen, die sichere Erstellung barrierefreier Dokumente sowie eine verbesserte Berichterstattung und Auswertung von Förderprojekten.

„Österreich hat exzellente Talente – genau deshalb haben wir das Kanzleramt für Studierende geöffnet und setzen auf die Innovationskraft der nächsten Generation“, so Pröll weiter. „Der Public-AI-Hackathon ist die ideale Plattform, um gemeinsam an der Modernisierung der Verwaltung zu arbeiten und einen nachhaltigen Beitrag in Österreich zu leisten.“

Die KI-Lösungen

Ein Team etwa entwickelte einen Prototyp, der die Suche nach offenen Verwaltungsdaten auf data.gv.at intelligenter und nutzerfreundlicher machen soll. Statt nur nach einzelnen Schlagworten zu suchen, soll die Lösung den inhaltlichen Kontext von Suchanfragen erkennen und dadurch passendere Ergebnisse liefern. Zusätzlich können beim Hochladen von Datensätzen Beschreibungen und Schlagworte automatisiert vorgeschlagen werden. Das soll die Datenbereitstellung für öffentliche Stellen erleichtern und den Zugang zu staatlichen Informationen für Bürgerinnen und Bürger, Unternehmen, Wissenschaft und Verwaltung verbessern.

Ein weiterer Prototyp unterstützt die strukturierte Auswertung von Förderinformationen. Ziel ist es, Förderbeschreibungen und Projektdaten automatisiert aufzubereiten, vergleichbar und für Berichte besser nutzbar zu machen. Damit sollen Verwaltungsmitarbeitende bei Monitoring, Auswertung und Berichterstattung entlastet werden.

Barrierefreiheit

Ein anderes Team beschäftigte sich mit der KI-gestützten Erstellung und Prüfung barrierefreier PDF-Dokumente. Der Prototyp soll dabei helfen, Dokumente bereits bei der Erstellung auf Barrierefreiheit zu prüfen und Verbesserungen vorzuschlagen. Damit soll ein wichtiger Beitrag geleistet werden, um digitale Verwaltungsinformationen für alle Menschen zugänglich zu machen.

Für den Bund und die Parlamentsdirektion wurde zudem ein Prototyp zur Unterstützung der stenographischen Nachbearbeitung von Sitzungen entwickelt. Die Lösung erkennt typische Ausbesserungspotenziale mithilfe linguistischer Regeln und KI-gestützter Klassifizierung. Dadurch sollen Arbeitsschritte beschleunigt und die Veröffentlichung von Sitzungsprotokollen effizienter unterstützt werden.

Der Prototyp „Law to Code“ hingegen zeigt, wie Förderprogramme in automatisch auswertbare Regeln übersetzt werden können. Auf Basis von mehr als 1.700 Förderprogrammen soll Unternehmen künftig rasch angezeigt werden können, ob sie für bestimmte Förderungen grundsätzlich in Frage kommen – und warum. Was heute oft mit erheblichem manuellem Aufwand verbunden ist, soll damit deutlich schneller, nachvollziehbarer und nutzerfreundlicher erfolgen.

Pitch-Session als Abschluss des Hackathon

Den Abschluss des Hackathons bildete eine Pitch-Session, bei der alle Teams ihre Prototypen vor einer hochkarätigen Jury präsentierten. Jene bewertete die Lösungen nach Innovationsgrad, Anschlussfähigkeit und Umsetzungspotenzial. Ausgewählte Prototypen werden nun weiterentwickelt und auf eine mögliche Überführung in den Echtbetrieb geprüft.

„Bei diesem Hackathon haben wir die Innovationskraft der Studierenden der TU Austria genutzt, um völlig neue Möglichkeiten für Public AI Services aufzuzeigen“, sagt Horst Bischof, Rektor der Technischen Universität Graz und Vorsitzender des KI-Beirats. „Ich bin fest davon überzeugt, dass diese Initiative des Bundeskanzleramts die Zusammenarbeit zwischen Verwaltung und Wissenschaft zu umsetzbaren und zukunftsweisenden Lösungsansätzen führt.“

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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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