IT-Modernisierung – schnelle Ergebnisse durch KI-generierte Facharchitektur

Die Digitalisierung der Verwaltung ist eine Aufgabe, die alle Beteiligten vor große Herausforderungen stellt. Komplexe Gesetzestexte, die durch dichte Sprache, je nach Rechtsrahmen unterschiedliche Begrifflichkeiten und vielfältige Interpretationsmöglichkeiten gekennzeichnet sind, müssen in modernen Fachverfahren abgebildet werden. Gleichzeitig ist das über Jahrzehnte etablierte und weiterentwickelte Wissen bestehender Lösungen zu sichern. Ziel ist es, moderne, modular aufgebaute Systemlandschaften schnell und kostengünstig zu erstellen.

Wie diese komplexe Aufgabe durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz erleichtert werden kann, stellte Dirk Stähler, Fachmann für LLM-Anwendungen, den Mitgliedern des AWV-Arbeitskreises 2.5 „Digitale Transformation im Personalwesen“ in einer Webkonferenz eindrucksvoll vor.

Im Mittelpunkt seiner Ausführungen stand die Frage, wie sich End-to-End-Abläufe – etwa aus dem Bereich der Sozialgesetzgebung – mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisiert analysieren und in ein Fachmodell für den Systementwurf übertragen lassen. Konkret wurden fachliche Anforderungen aus Gesetzestexten extrahiert, visualisiert und in ein Graphmodell überführt, das sich bearbeiten und weiterentwickeln lässt. Dirk Stähler betonte, dass KI hierbei kein Selbstzweck sei, sondern Werkzeuge bereitstelle, um vorhandenes Wissen strukturiert nutzbar zu machen – oder, wie er es formulierte: „Mathematik des 19. Jahrhunderts, umgesetzt mit Technik des 21. Jahrhunderts“.

Das Ergebnis einer KI-gestützten Analyse der Gesetze zum Anspruch auf Mutterschaftsgeld: SGB V Graph, extrahierte Geschäftsregeln des SGB V und Informationsfluss aus § 24i

Am Beispiel des Anspruchs auf Mutterschaftsgeld, geregelt im SGB V, lässt sich das KI-gestützte Vorgehen darstellen: Ausgehend vom Gesetzestext werden relevante Prozessgruppen, Prozessziele und Prozessschritte identifiziert, in einfacher Sprache beschrieben und anschließend in einer 3D-Visualisierung als Graph und für die IT-Konzeption als BPMN-Diagramm dargestellt. Im nächsten Schritt wird das Modell durch logische Schlussfolgerungen erweitert. Dafür kommen u.a. „kleine“ LLMs im lokalen Netzwerk zum Einsatz. Die Ergebnisse werden auf Basis unstrukturierter Eingangsinformationen (z.B. aus den verschiedenen SGBs) automatisch ohne manuelle Eingriffe generiert. Weiter steigern lässt sich der Wert der Facharchitektur, wenn zusätzliche Texte, wie zum Beispiel Verordnungen oder Verfahrensanweisungen, das Modell ergänzen. Durch die Nutzung lokaler Large Language Models können auch sensible Daten datenschutzkonform und schnell auf lokalen Rechnern integriert werden. So entsteht eine Grundlage, um komplexe Facharchitekturen transparent, nachvollziehbar, kostengünstig und sicher im eigenen Netzwerk zu erzeugen. 

Weitere Informationen und eine vertiefende Darstellung der Methodik finden sich im Artikel „Law2Logic: Facharchitekturen mit KI erstellen“ unter magaseen.de.