Herausforderungen von Digitalprojekten

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Die Digitalisierung bietet viele Chancen für Städte in Deutschland, birgt aber auch Herausforderungen. Innovative digitale Projekte erfordern oft eine umfassende Infrastruktur, die nicht immer vorhanden ist. Zudem müssen Datenschutz und IT-Sicherheit gewährleistet sein, um die Bürgerinnen und Bürger zu schützen. Auch die Finanzierung solcher Projekte kann eine Hürde darstellen. Trotzdem lohnt es sich, diese Herausforderungen anzugehen, um die Lebensqualität in den Städten zu verbessern. Auch wir konnten in Mönchengladbach durch unterschiedliche Herausforderungen für nachfolgende Projekte lernen...

Reden ist doch Gold!

Innovative digitale Projekte stellen für deutsche Städte eine große Herausforderung dar. Eines der größten Probleme ist das unterschiedliche Verständnis von technischen Begriffen zwischen den verschiedenen Beteiligten wie Startups, Techies und Fachanwendern. Dies kann dazu führen, dass Missverständnisse entstehen und die Zusammenarbeit erschwert wird. Wichtig hierbei ist insbesondere genug Zeit in Terminen einzuräumen, um Fragen zu stellen und die Aufgabenstellung von jedem Einzelnen noch einmal nach seinem/ihrem Verständnis zu wiederholen.

Wer macht was bis wann?

Ein weiteres Hindernis ist das unterschiedliche Verständnis darüber, wie viele Ressourcen für die einzelnen Arbeitsschritte benötigt werden. Dies kann zu unvorhergesehenen Verzögerungen oder sogar zum Scheitern des Projekts führen. In diesem Fall sollten nicht nur Arbeitspakete gemeinsam abgeleitet sondern umgehend auch mit Ressourcenaufwand versehen werden. 

Daten, Daten, Daten.

Ein weiterer Faktor ist die Datenbasis, auf der das Projekt aufbaut. Die Daten müssen korrekt und verlässlich sein, damit das Projekt erfolgreich umgesetzt werden kann. Hier besteht oft ein Konflikt zwischen den Datenlieferanten und den Anforderungen der Projektbeteiligten. Insbesondere wurde bei der Ableitung eines Anwendungsfalls innerhalb der ersten KI-Entwicklung der Stadt Mönchengladbach die Datenlage falsch eingeschätzt. Im Laufe des Projektes wurde ein Datenabgleich vorgenommen, sodass das Projektgebiet verlagert und ausgeweitet wurde. Die breitere Datenbasis in diesem Stadtteil ermöglichte ein intensives Lernen der KI zu Flächenbelägen und Vermessungsdaten.

Mehr Informationen zu unserem ersten KI-Anwendungsfall gibt es hier.