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Detailergebnis zu DOK-Nr. 82288

Grundlagen schaffen: Organisatorisches Informationsmanagement als Basis für KI im öffentlichen Straßenbau

Autoren	A. Rehman K. Körkemeyer
Sachgebiete	0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 1.0 Allgemeines

Straße und Autobahn 76 (2025) Nr. 10, S. 750-759, 3 B, 2 T, zahlr. Q

Der Beitrag untersucht die Einführung künstlicher Intelligenz im öffentlichen Straßenwesen und argumentiert, dass ein strategisches, organisationsumfassendes Informationsmanagement die zentrale Voraussetzung für wirksame und rechtskonforme Anwendungen ist. Ausgangspunkt ist eine breite, aber heterogene Nutzung von KI, während der öffentliche Sektor aufgrund struktureller Hemmnisse und "Schatteneinsatz“ besondere Risiken trägt. Der AI Act stellt hierfür einen ersten risikobasierten Ordnungsrahmen bereit. Die Einstufung einzelner Systeme hängt jedoch vom konkreten Zweck und Einsatzkontext ab, wobei sicherheitsrelevante Komponenten im Straßenverkehr typischerweise als Hochrisiko gelten. Zur operativen Einordnung wird eine anwendungsorientierte Taxonomie vorgeschlagen, die deskriptive, prädiktive, präskriptive und generative Anwendungen mit Prozessphasen A bis G entlang des Infrastruktur-Lebenszyklus' verknüpft. Eine stichprobenartige Bestandsaufnahme aktueller Projekte zeigt vielversprechende, aber häufig inselartige Lösungen ohne durchgängige organisatorische Verankerung. Für Hochrisikosysteme resultieren substanzielle Pflichten (u. a. Risikomanagement, Dokumentation, Protokollierung, menschliche Aufsicht, Daten-Governance), die Kapazitäten und klare Zuständigkeiten innerhalb der Organisation erfordern. Der Beitrag begründet, warum diese Anforderungen nur mit einer konsistenten Daten- und Informationsführung erfüllbar sind, die Rollen, Schnittstellen, Qualitätsprüfungen und Nachweise verbindlich regelt. Als wirkungsvoller Hebel erweist sich die BIM-Methodik mit Common Data Environment, Auftraggeber-Informationsanforderungen und BIM-Abwicklungsplan, da sie strukturierte, freigegebene und nachvollziehbare Daten bereitstellt und Nachweispflichten nach dem AI Act unterstützt. So entstehen qualitätsgesicherte Trainings- und Realdaten, die Bias-Risiken, Datenlücken und Versionskonflikte frühzeitig sichtbar machen. Empfohlen wird ein gestuftes Vorgehen: KI-Anwendungsfälle inventarisieren, risikobasiert klassifizieren, CDE-Workflows standardisieren, AIA/BAP als Muster verankern und Kompetenz- sowie Aufsichtsrollen institutionalisieren. Besondere Aufmerksamkeit gilt kommunalen und Landesorganisationen, deren Kapazitäten unter Umständen den Anforderungen an KI-Systeme im AI Act nicht gerecht werden. Gelingt der Schulterschluss aus regulatorischer Sorgfalt, Informationsmanagement und BIM-gestützter Datenerzeugung, kann KI vom Pilotstatus in ein integriertes Instrument übergehen, das Planung, Bau, Betrieb und Erhaltung messbar verbessert. Die BIM-Methodik kann insbesondere dort, wo auf kommunaler oder Landesebene ein organisationsübergreifendes Informationsmanagement fehlt, einen synergetischen Ansatz bieten, um ein solches aufzubauen.