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Warum KI ohne funktionierende IT-Strukturen in der Sozialen Arbeit nicht entlastet. Ein Fachbeitrag zu Digitalisierung, Kompetenzaufbau und digitaler Souveränität.

Gamifizierung nutzt spielerische Elemente, um die Motivation für Aufgaben zu steigern, die im Alltag oft als langweilig, anstrengend oder wenig attraktiv empfunden werden. Durch Belohnungssysteme, interaktive Szenarien oder narrative Strukturen können auch komplexe oder unangenehme Tätigkeiten ansprechender gestaltet werden. Ein ungewöhnliches, aber eindrucksvolles Beispiel ist der Dating-Simulator „Tax Heaven 3000“ des Spielestudios MSCHF. Hier wird die Erstellung einer US-Steuererklärung in ein romantisches Spiel integriert: Ein virtueller Partner stellt im Rahmen einer Liebesgeschichte immer persönlichere Fragen - darunter auch solche zu finanziellen Verhältnissen, die für die Steuererklärung relevant sind. Obwohl das Spiel ein kreatives Paradebeispiel für Gamification (Gamifizierung) ist, steht es in der Kritik, da es klischeehafte und sexualisierte Darstellungen weiblicher Figuren reproduziert und damit problematische Rollenbilder verstärkt.

Die Idee zu Sozial-KI entstand im Sommer 2024 im Rahmen des Studiengangs „Digitalisierung in der Sozialen Arbeit“ an der DHBW CAS in Heilbronn. Während der Vorlesungen wurde zunehmend klar, dass Sprachmodelle das Potenzial haben, das Sozialwesen grundlegend zu verändern. Ein großer Teil der Arbeitszeit in diesem Bereich besteht aus schriftlichen Tätigkeiten - von Falldokumentationen und Berichten bis hin zur Korrespondenz mit Klient:innen und Kooperationspartner:innen. Sprachmodelle können solche Aufgaben teilweise übernehmen und damit Fachkräfte entlasten, sodass mehr Zeit für die direkte Interaktion mit den Klient:innen bleibt. Erste Tests mit anonymisierten Beispielen aus der Praxis bestätigten diese Annahme: KI-Modelle wie ChatGPT eignen sich tatsächlich, um zeitaufwendige Schreibarbeiten vorbereitend zu unterstützen. Allerdings stellten sich schnell zentrale Probleme heraus - der sichere Umgang mit hochsensiblen Sozialdaten sowie die Verarbeitung von tabuisierten Inhalten wie Gewalt und Sexualität. Die gängigen KI-Lösungen großer US-Anbieter kamen aufgrund von Datenschutzbedenken nicht infrage, und bestehende Alternativen boten entweder unzureichenden Schutz oder zu wenig Funktionalität für den produktiven Einsatz. Da keine passende Lösung auf dem Markt verfügbar war, die sowohl den besonderen Anforderungen des Sozialwesens als auch den hohen Standards an Datensouveränität gerecht wurde, beschlossen wir, selbst einen Prototypen zu entwickeln. Dabei flossen von Anfang an ethische und technische Ansätze ein, die Datensicherheit, Unabhängigkeit und die spezifischen Bedürfnisse sozialer Einrichtungen berücksichtigen. Unser Ziel war es, eine Lösung zu schaffen, die nicht nur funktional, sondern auch werteorientiert ist - ganz im Sinne der Prinzipien, die uns im Studium vermittelt wurden .

Eine beispielhafte Erkundung von für soziale Arbeitsfelder relevante KI-Fähigkeiten