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KI in der Stadtentwicklung Kommunen entdecken KI für Baum, Netz und Bürger

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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Deutsches Institut für Urbanistik GmbH
Fsas Technologies GmbH
INFOMOTION GmbH
BigData-Insider

Eine Studie von Difu, Fraunhofer IESE und bbh zeigt, wie Städte Künstliche Intelligenz (KI) praktisch einsetzen können. Fallbeispiele aus Bamberg, Konstanz und Hamburg sollen zeigen, wie Datenanalysen Bäume schützen, Stromnetze steuern und die Bürgerbeteiligung strukturieren.

Laut Studie kann KI ihre Wirkung nur entfalten, wenn sie in tragfähige Strukturen eingebettet wird.(Bild: KI-generiert)
Laut Studie kann KI ihre Wirkung nur entfalten, wenn sie in tragfähige Strukturen eingebettet wird.
(Bild: KI-generiert)

Das Deutsche Institut für Urbanistik (Difu) hat gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE) und der Kanzlei Becker Büttner Held (bbh) eine praxisnahe Studie „Künstliche Intelligenz in smarten Städten und Regionen“ vorgestellt. Die Studie richtet sich an kommunale Entscheider und zeigt, welche Schritte nötig sind, um KI-Projekte in der Praxis umzusetzen. Auftraggeber ist das Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR).

Von Baumkontrolle bis Netzsteuerung

Die Fallbeispiele sollen verdeutlichen, wie KI in der kommunalen Praxis genutzt werden kann. In Bamberg kommt das System BaKIM zum Einsatz: Es analysiert Luftbilder, klassifiziert den Baumbestand und hilft, Pflegebedarfe frühzeitig zu erkennen. In Konstanz steuert das Projekt AI4GRids lokale Stromnetze, um erneuerbare Energien besser mit den Netzkapazitäten abzugleichen. Hamburg wiederum setzt mit dem Partizipationsportal DIPAS_analytics auf Sprachmodelle, die Bürgerfeedback automatisch auswerten, Themen bündeln und so Planungsprozesse strukturieren.

Mit diesen Beispielen möchte die Studie zeigen, dass sich Künstliche Intelligenz in der kommunalen Praxis bereits bewährt hat – allerdings nur, wenn die Datenqualität stimmt und Schnittstellen definiert sind.

Handlungsempfehlungen für Kommunen

Neben der Bestandsaufnahme formuliert die Studie konkrete Empfehlungen:

  • Datenstrategie Kommunen sollen Datenqualität prüfen, Silos abbauen und maschinenlesbare Formate etablieren.
  • Kooperation Erfahrungsaustausch mit Nachbarkommunen, Forschung und Wirtschaft beschleunigt die Umsetzung.
  • Kompetenzaufbau Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter müssen lernen, KI-Ergebnisse einzuordnen und zu prüfen, um Fehlentscheidungen und Übervertrauen zu vermeiden.

Rechtliche Pflichten aus dem AI Act

Die Studie beleuchtet auch den EU-AI-Act, der seit August 2024 gilt. Kommunen gelten in der Regel als Betreiber von KI-Systemen und müssen bei Hochrisiko-Anwendungen wie der Steuerung kritischer Infrastrukturen eine Grundrechtsfolgenabschätzung durchführen. Bei mittlerem Risiko – etwa Chatbots oder Textgeneratoren – besteht eine Pflicht zur Kennzeichnung.

Risiken und Barrieren

Die Studie verweist auf technische Hürden wie fehlende Interoperabilität, organisatorische Widerstände und knappe Ressourcen. Hinzu kommen ethische Fragen: Der Energieverbrauch von Rechenzentren könne Effizienzgewinne konterkarieren, Überwachungstechnologien könnten missbraucht werden. Auch Rebound-Effekte seien möglich, wenn freiwerdende Kapazitäten zu Mehrarbeit statt Entlastung führen.

Die Studie ist Teil der Fördermaßnahme „Modellprojekte Smart Cities“ (MPSC), die seit 2019 vom Bundesministerium für Wohnen, Stadtentwicklung und Bauwesen (BMWSB) und der KfW begleitet wird.

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