Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Sozialen Arbeit kann in vielfältiger Weise erfolgen. Nicht nur Chatbots beispielsweise für automatisierte Online-Beratungsdienste oder Pflegeroboter, sondern auch die sogenannte Technologie des Predictive Risk Modellings (PRM) werden häufig diskutiert.
Die künstliche Intelligenz (KI) zu englisch: Artificial Intelligence (AI) birgt enorme Potenziale für die Soziale Arbeit. Damit einher gehen jedoch (auch) Herausforderungen, welchen langfristig adäquat begegnet werden sollte, um die KI bedarfsgerecht in den Workflow der einzelnen Bereiche der Sozialen Arbeit einzubetten, sodass die Potenziale langfristig ausgeschöpft werden können. In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die Chancen und Herausforderungen, welche die Anwendung von KI in der Sozialen Arbeit mit sich bringt.
Chancen der KI für die Soziale Arbeit
- Effizienzsteigerung
KI kann repetitive Aufgaben automatisieren, wodurch Fachkräfte der Sozialen Arbeit mehr Zeit für die direkte Betreuung und Unterstützung ihrer Klient:innen haben. Dies ermöglicht eine effiziente(-re) Nutzung der Ressourcen. - Personalisierte Unterstützung
KI kann dazu verwendet werden, individualisierte Betreuungspläne zu entwickeln, die auf den spezifischen Bedürfnissen und Fähigkeiten der Klient:innen basieren. In der Folge gelingt eine gesteigerte Wirksamkeit der Arbeit. - Verbesserte Ressourcenallokation
Durch die Analyse von Daten kann KI zu einem gezielten Einsatz von Ressourcen beitragen. In der Folge gelingt dann durch Bewertung der Daten und Algorithmen beispielsweise die Optimierung des Budgets, sowie die Optimierung von Zeit und Personal. - Früherkennung von Risiken
AI kann dazu beitragen, Risikofaktoren und gefährdete Personen frühzeitig zu identifizieren. Durch die Analyse großer Datenmengen können Trends und Muster erkannt werden, die auf potenzielle Probleme hinweisen. KI kann große Mengen von Daten aus verschiedenen Quellen analysieren und dabei Muster, Trends und Anomalien identifizieren. Dies ermöglicht es Fachkräften, potenzielle Risikofaktoren zu erkennen und bereits präventiv tätig zu werden.
Herausforderungen der KI für die Soziale Arbeit
- Ethik und Datenschutz
Die Verwendung von KI in der Sozialen Arbeit wirft Fragen bezüglich des Datenschutzes und der ethischen Verantwortung auf. Es muss sichergestellt sein, dass Daten sicher und vertraulich behandelt werden und zudem, dass Algorithmen nicht diskriminieren. - Menschliche Interaktion
Soziale Arbeit erfordert Mitgefühl, Empathie und zwischenmenschliche Beziehungen. Die Integration von KI darf nicht dazu führen, dass diese Elemente vernachlässigt werden. - Fehlende soziale Kontextualisierung
KI-Systeme können Schwierigkeiten haben, soziale Kontexte und Nuancen zu verstehen, was zu unangemessenen Empfehlungen führen kann. - Bildung und Schulung
Sozialarbeiter müssen möglicherweise geschult werden, um effektiv mit AI-Systemen zusammenzuarbeiten und deren Ergebnisse zu interpretieren.
Fazit
(Auch) Mit Blick auf die Soziale Arbeit bietet KI das Potenzial, Ressourcen maximal auszuschöpfen und somit die Effizienz zu steigern. Es ist eine spannende Zeit für die Soziale Arbeit als Profession, da sie sich auf den Weg in eine zunehmend digitalisierte Zukunft begibt. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Sozialen Arbeit begründet sich nun nicht mehr in der Frage des „Ob“, sondern vielmehr des „Wie“. Ethische Aspekte, Nachvollziehbarkeit und Transparenz müssen dabei berücksichtigt werden. Sicherzustellen gilt, dass die Vorteile von KI ohne negative Auswirkungen auf die Integrität und Menschlichkeit der Sozialen Arbeit genutzt werden. Es bleibt abzuwarten inwiefern die Bundesregierung bestrebt ist, entsprechende Gesetze zu schaffen, die der Sozialen Arbeit langfristig den Einsatz von KI ermöglichen.
Als weiterführende, vertiefende Literatur empfehlen wir den Beitrag Künstliche Intelligenz in der Sozialen Arbeit von Steiner und Tschopp (vgl. 2022), welcher insbesondere Grundlagen, Entwicklungen und Herausforderungen von KI in der Sozialen Arbeit diskutiert und mögliche Potenziale, Grenzen und Risiken der Technologie darstellt.
