알림 목록

Analysegebiet: Metropolregion Busan

Kerngebiet: Stadtverwaltung Busan, 16 Bezirke und Landkreise sowie angeschlossene öffentliche Einrichtungen

Agenda: Überprüfung, ob KI und Daten über die administrative Unterstützung hinausgegangen sind und tatsächlich politische Alternativen, Budgets, Umsetzung und Leistungsbewertungen verändert haben.

Goldener Zeittyp: Erweiterung der administrativen KI + Entscheidungsnachweislücke

Bezugsdatum: 28.08.2026

Version: Regional AX Golden Time Intelligence v3.2 Enhancement Standard
 

Ende 2025 führte die Stadt Busan als erste lokale Regierung generative KI-Verwaltungsdienste auf Basis kleiner Sprachmodelle und Sucherweiterungen ein. Bis Anfang 2026 hatte sie bereits 22 verschiedene Dienste – darunter Frage-Antwort-Systeme, Dokumentenerstellung und die Suche in Verwaltungsdaten – in allen Abteilungen implementiert. Der Anwendungsbereich von KI in der Verwaltung hat sich von der Nutzung externer generativer KI durch einzelne Mitarbeiter hin zu organisationsweiten Diensten verlagert, die interne Verwaltungsdaten mit Sicherheitssystemen verknüpfen. Allerdings wurden öffentliche Entscheidungsprotokolle, die belegen, dass die Nutzung dieser Dienste zu Alternativenvergleichen in der Politik, Budgetänderungen, Projektstopps, Anpassungen der Zielbereiche oder Änderungen der Implementierungsmethoden geführt hat, nicht verifiziert. Sollte der Dreijahresplan zur Weiterentwicklung von 2026 bis 2028 primär auf Nutzungsvolumen und der Anzahl generierter Dokumente basieren, wird die administrative KI auf eine bloße Verbesserung der Arbeitsgeschwindigkeit beschränkt bleiben. Obwohl die KI-Verwaltung in Busan mittlerweile abteilungsübergreifend eingesetzt wird, fehlen Belege dafür, dass sie die Entscheidungsprozesse grundlegend verändert hat.

Konkrete politische Fragestellungen, wie etwa Umsatzveränderungen nach der Umstellung der obligatorischen Schließtage von Hypermärkten auf Wochentage, Kreditkartenumsätze vor und nach dem Projekt „15-Minuten-Stadt“, Besucherzahlen und Umsätze in Geschäftsvierteln sowie Parkplatzmangel in Yeongdo-gu, wurden im Rahmen der „Big Data Wave“ in Busan als Analyseaufgaben erfasst. Die Datennutzung verlagert sich von statistischen Untersuchungen hin zur Überprüfung der Ergebnisse vor und nach der Umsetzung politischer Maßnahmen. Allerdings sind öffentlich zugängliche Folgedokumentationen darüber, welche Alternativen ausgeschlossen und welche Entscheidungen, Budgets oder Umsetzungen geändert wurden, begrenzt. Bleiben Analyseanfragen und politische Entscheidungen in den nächsten zwei bis drei Jahren in einem getrennten System, mag das Analysevolumen zwar steigen, die Auswirkungen der Entscheidungsfindung lassen sich jedoch nicht messen. In  Busans datengetriebener Verwaltung sind zwar die Erstellung von Fragestellungen und die Durchführung von Analysen bestätigt, die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungsänderungen gilt jedoch als unzureichend.

Der KI-Verwaltungsförderungsplan 2026 sah die flächendeckende Einführung von KI in der gesamten Verwaltung vor. Der Arbeitsplan für den Datensektor umfasste erweiterte Analysen, Mitarbeiterschulungen und die Nutzung pseudonymisierter Informationen zur Bewältigung kommunaler Herausforderungen. Die Digitalisierung der Verwaltung hat sich von partiellen Pilotprojekten zu einem Plan für die flächendeckende Einführung in allen Sektoren entwickelt. Allerdings fehlt es an einer öffentlichen Grundlage, die die Datenqualität der einzelnen Abteilungen, die Genauigkeit der KI-Antworten, das Verifizierungsverhalten der Nutzer, das Auftreten von Fehlern und die Auswirkungen auf die Bürger in einem einheitlichen Leistungsrahmen verknüpft. Bei einer raschen Ausweitung der Dienstleistungen zwischen 2026 und 2028 werden minderwertige Rohdaten und nicht verifizierte Antworten wiederholt in die Arbeitsabläufe einfließen.  Das zeitkritische Risiko für die KI-Verwaltung in Busan liegt darin, dass die Geschwindigkeit der KI-Einführung die Verbesserung der Datenqualität und den Aufbau von Rechenschaftssystemen übersteigt.

In verschiedenen Sektoren laufen Projekte zur Entscheidungsunterstützung, beispielsweise Simulationen von Wasserversorgungsnetzen, Smart Ocean Villages und KI-gestützte Auditverwaltung. Der Einsatz von KI weitet sich von der einfachen Dokumentenbearbeitung auf Expertenbewertungen in den Bereichen Wasserversorgung, Meeresumwelt, Auditierung und Sicherheit aus. Allerdings liegen keine öffentlich zugänglichen Vergleichsdaten vor, die bestätigen, inwieweit prädiktive Warnungen die tatsächlichen Inspektionsprioritäten, Budgetzuweisungen sowie behördliche und prüferische Entscheidungen verändert haben oder ob sich die Ergebnisse verbessert haben. Sollten sektorspezifische Systeme in den nächsten zwei bis drei Jahren unabhängig voneinander weiterentwickelt werden, wird Busan City, selbst bei Nutzung mehrerer KI-Dienste, kein einheitliches administratives Lernsystem besitzen.  Derzeit wird die „Goldene Zeit“ nicht als Zeitraum für die Ausweitung von KI-Diensten, sondern als die zwei bis drei Jahre bis zum ersten Nachweis eines Zusammenhangs zwischen KI-gestützten Entscheidungen und deren Auswirkungen betrachtet.

These der goldenen Zeit – Die Bewertungseinheit für Busan Administrative AX ist nicht die Anzahl der KI-Dienste oder die Anzahl der generierten Dokumente. Die Bewertungseinheit ist die Entscheidungslaufzeit, die sich darauf erstreckt, ob KI und Daten eine von bestehenden Entscheidungen abweichende Wahlmöglichkeit geschaffen haben und ob diese Wahl die Ergebnisse für Bürger, Unternehmen und die Region verbessert hat.

Die Stadtverwaltung von Busan steuert Verkehr, Soziales, Sicherheit, Industrie, Umwelt, Tourismus und Stadtplanung über die Hauptverwaltung, Geschäftsstellen, 16 Bezirke und Landkreise sowie öffentliche Unternehmen, Behörden und beteiligte oder geförderte Institutionen. Die Verwaltungsdaten sind dezentralisiert und werden von verschiedenen Organisationen und beauftragten Stellen generiert, nicht von einer einzelnen Instanz. Inwieweit dieselben Bürger, Unternehmen, Orte oder Projekte von verschiedenen Abteilungen mit unterschiedlichen IDs und Aktualisierungszyklen verwaltet werden, lässt sich anhand öffentlich verfügbarer Daten nicht vollständig nachvollziehen. Mit dem Ausbau der KI-Dienste der einzelnen Abteilungen auf Basis dieser verteilten Daten zwischen 2026 und 2028 können sich unterschiedliche Reaktionen und Risikobewertungen zu denselben Sachverhalten ergeben.  Das Skalenrisiko der Stadtverwaltung von Busan wird durch die Vielzahl an Datensätzen zum selben Verwaltungsgegenstand und nicht durch einen Mangel an Daten bestimmt.

Big-DataWave bietet öffentliche und private Daten, Statistiken, Analyseberatung und Fallstudien zur Datennutzung. Die Datenbasis der Stadtverwaltung von Busan hat sich von periodischen Statistiken hin zu politischen Analysen erweitert, die Kreditkartenumsätze, Telekommunikationsdaten, Bevölkerungsmobilität, räumliche Raster und Umfragen einbeziehen. Allerdings sind keine öffentlich zugänglichen Kennzahlen verfügbar, die die Gesamtzahl der registrierten Analyseanfragen, die durchschnittliche Bearbeitungszeit, die Umsetzungsrate in politischen Maßnahmen und die Wiederverwendungsrate miteinander verknüpfen. Während sich Wartezeiten und Duplikate einzelner Analysen mit steigendem Anfragevolumen über zwei bis drei Jahre hinweg häufen, bleibt die Gesamtkapazität der Analyseabteilung unbewertet. Obwohl  die Datenverwaltung von Busan über eine Analyseinfrastruktur verfügt, ist deren Verarbeitungskapazität im Verhältnis zur Nachfrage nicht messbar.

Die KI-gestützten Verwaltungsdienste in Busan bieten allen Abteilungen 22 Funktionen, darunter Frage-Antwort-Systeme, Datensuche und Dokumentenerstellung. Der Einsatzbereich der KI hat sich von Trainings- und Pilotprojekten hin zu Standarddiensten im Arbeitsalltag erweitert. Allerdings wurden die Anzahl der aktiven Nutzer pro Abteilung, die Nutzungshäufigkeit, die Zeitersparnis, die Fehlerkorrekturzeiten sowie die Annahme-/Ablehnungsraten von Antworten nicht veröffentlicht. Sollte sich lediglich die Anzahl der Funktionen zwischen 2026 und 2028 erhöhen, bleiben Dienste mit geringer tatsächlicher Nutzung und geringer Arbeitsverbesserung als Implementierungserfolge verbucht.  Obwohl der Umfang der KI-Anwendungen in Busan anhand der Funktionen bestätigt ist, gilt der tatsächliche Nutzungsumfang als unbestätigt.

Entscheidungsunterstützung mithilfe von Sensoren, Modellen und KI wird in den Bereichen Wasserversorgungsnetze, Meeresumwelt, Auditierung und Sicherheit vorangetrieben. Die administrative KI hat sich zu einer mehrschichtigen Struktur entwickelt, in der allgemeine Sprachmodelle und branchenspezifische Vorhersage- und Erkennungsmodelle parallel arbeiten. Allerdings fehlen öffentlich verfügbare Daten, die ein gemeinsames Modellregister, die Datenherkunft, die Genauigkeit, Fehlerfälle und die operative Verantwortlichkeit stadtweit vergleichen. Da die Anzahl spezialisierter Modelle in den nächsten zwei bis drei Jahren zunehmen wird, steigen die Kosten für das integrierte Management modellspezifischer Risiken rasant.  Während sich die administrative KI in Busan in einer Phase der branchenübergreifenden Expansion befindet, ist eine stadtweite Modellsteuerung noch nicht etabliert.

Die 22 Arten generativer KI-Dienste, die Big-Data-Welle und branchenspezifische Smart-Plattformen belegen, dass Busan über umfangreiche KI- und Datenressourcen verfügt. Administrative digitale Ressourcen haben sich zu einer Struktur entwickelt, in der allgemeine KI und spezialisierte Analysesysteme in einem einzigen Statistikportal koexistieren. Allerdings konnte noch keine gemeinsame Laufzeitumgebung etabliert werden, in der Analyseergebnisse plattformübergreifend mit denselben politischen Sitzungen, Genehmigungen, Budgets und Leistungsbewertungen verknüpft sind. Mit der steigenden Anzahl an Systemen zwischen 2026 und 2028 mag der Informationsabruf zwar schneller werden, doch könnten sich die Beurteilungsunterschiede zwischen Organisationen vergrößern.  Bisher wurde lediglich die Anhäufung von KI- und Datentools bestätigt, nicht aber die Integration des Entscheidungsökosystems.

Anfragen zur Analyse von Kartenverkäufen vor und nach dem Projekt „15-Minuten-Stadt“, von Umsätzen auf traditionellen Märkten und in kleinen Geschäften nach der Aufhebung der obligatorischen Ladenschließungen großer Supermärkte sowie von Fußgängerverkehr und Kartenverkäufen vor und nach Festivals zielen auf Ergebnisse statt auf Input ab. Die administrativen Anfragen konzentrieren sich nicht mehr darauf, ob ein Projekt umgesetzt wurde, sondern darauf, ob die Maßnahme die lokale Wirtschaft tatsächlich verändert hat. Es finden sich jedoch keine öffentlichen Aufzeichnungen, die Analyseergebnisse mit Fällen verknüpfen, in denen bestehende Maßnahmen beibehalten, modifiziert oder eingestellt wurden. Wenn Analysen lediglich zwei bis drei Jahre lang als retrospektives Referenzmaterial dienen, führt die Ausweitung der Fragestellungen auf die Ergebnisse nicht zu veränderten Entscheidungsprozessen.  Obwohl in Busan ein Bedarf an Ergebnisanalysen besteht, gilt ein System für eine ergebnisorientierte Politikkoordinierung als nicht etabliert.

Die praxisorientierte KI-Schulung 2025 umfasste strategische Planung und technische Anwendung für das Rathaus, die Bezirke, Landkreise und angeschlossene Organisationen. Die Ausweitung von KI-Dienstleistungen auf alle Sektoren wurde für den Zeitraum 2026–2028 prognostiziert. Die Struktur der Talententwicklung erweitert sich von der einfachen Werkzeugnutzung hin zu Kompetenzen in der Dienstleistungsplanung. Im Rahmen der Verwaltungsprüfung des Stadtrats von Busan im Jahr 2025 wurde jedoch festgestellt, dass über 80 % einiger KI-Schulungen nur ein grundlegendes Niveau erreichten. Sollte die Verbreitung von Dienstleistungen in den nächsten zwei bis drei Jahren die Planungs- und Überprüfungskapazitäten übersteigen, werden die Mitarbeitenden zwar KI-Ergebnisse nutzen, aber nicht in der Lage sein, die Grenzen und Fehler der Modelle zu erkennen.  Es wird festgestellt, dass im KI-gestützten Verwaltungs-Talentökosystem von Busan eine Lücke zwischen der wachsenden Zahl der Nutzer und den fortgeschrittenen Überprüfungskapazitäten besteht.

Smart Ocean Village verfolgt das Ziel, die Meeresumwelt zu überwachen und KI-gestützte Entscheidungshilfen einzusetzen, während die Wasserversorgungsbranche Big Data und KI-basierte Simulationen von Rohrleitungsnetzen implementiert. Die Verwaltung in diesen Sektoren verlagert ihren Fokus von der Bearbeitung von Beschwerden und Inspektionen nach Vorfällen hin zur proaktiven Erkennung und Vorhersage. Allerdings sind öffentlich zugängliche Daten, die die Übereinstimmungsrate zwischen Vorhersagen und tatsächlichen Ereignissen, die Reaktionszeiten nach Warnmeldungen und die Unfallreduzierung vergleichen, begrenzt. Selbst wenn das System zwischen 2026 und 2028 betriebsbereit ist, wird die Plattform als reine Überwachungsplattform stagnieren, wenn die Vorhersagegenauigkeit nicht mit Maßnahmen vor Ort verknüpft wird. Obwohl  branchenspezifische KI Vorhersagefähigkeiten ermöglicht, fehlen Belege dafür, dass die Vorhersagen das Verwaltungsverhalten tatsächlich verändert haben.

Generative KI senkt die Kosten der Informationsbeschaffung, indem sie administrative Datenrecherchen und Dokumentenentwürfe in Sekundenschnelle verarbeitet. Der Engpass in der Verwaltung verlagert sich von der Datensuche hin zur Bewertung vertrauenswürdiger Belege und der Auswahl geeigneter Alternativen. Busans KI-Dienste bieten zwar Such- und Entwurfsfunktionen, jedoch fehlen in öffentlich verfügbaren Daten Entscheidungsfindungsfunktionen, die Effektivität, Kosten und Risiken verschiedener Alternativen vergleichen. Steigt allein die Suchgeschwindigkeit zwischen 2026 und 2028, könnte eine Struktur entstehen, die bestehende politische Logik schneller reproduzieren kann. Obwohl sich der Strukturwandel in der administrativen Informationstechnologie von der Dokumentenerstellung hin zu Beurteilung und Verifizierung verlagert hat, wird Busans aktuelle Funktion eher der ersteren zugeordnet.

RAG-basierte Verwaltungsdienste stärken die Grundlage von Antworten durch die Suche in internen Verwaltungsdaten. Diese Struktur stellt eine Verlagerung der generativen KI von öffentlich zugänglichen Internetinformationen hin zu Daten der Stadt Busan dar. Ein öffentlicher Prüfpfad – der den in der Antwort referenzierten Originaltext, das Bezugsdatum, widersprüchliche Dokumente, verworfene Richtlinien, Konfidenzstufen und die abschließenden Prüfer erfasst – ist jedoch nicht verfügbar. Da sich Verwaltungsdaten über zwei bis drei Jahre ansammeln, steigt das Risiko, aktuelle, historische und widersprüchliche Informationen fälschlicherweise zu vermischen.  Die strukturelle Lücke der generativen KI nach Busan-Vorbild zeigt sich eher in der Bestimmung der Beweisgültigkeit als in der Generierung von Antworten.

Private Karten-, Telekommunikations- und Geodaten ermöglichen schnellere Einblicke in Veränderungen von Gewerbe-, Mobilitäts- und Wohngebieten als administrative Statistiken. Die politische Entscheidungsfindung hat sich von jährlichen Statistiken hin zu Echtzeitdaten auf täglicher, stündlicher und 50-Meter-Ebene verlagert. Bislang existiert jedoch kein Offenlegungssystem, das Verzerrungen in der Stichprobe, Wechsel von Dienstleistern, Formeländerungen, Kosten und die Reproduzierbarkeit privater Daten im Kontext politischer Entscheidungsdokumente berücksichtigt. Sollte die Nutzung privater Daten zwischen 2026 und 2028 zunehmen, könnten Änderungen in Lieferverträgen die politische Grundlage gefährden. Obwohl  die Datenverwaltung in Busan eine hohe Geschwindigkeit gewährleistet, gelten ihre langfristige Vergleichbarkeit und Reproduzierbarkeit als ungeklärt.

Die KI-gestützte Auditverwaltung erweitert den Umfang der Auditzielauswahl und Risikoerkennung von Stichprobenprüfungen hin zu datengestützten Vollrecherchen. Die Auditstruktur verschiebt sich von der nachträglichen Erkennung hin zur Früherkennung von Anomalien. Die Sammlung öffentlicher Daten zur Überprüfung der vom Modell ausgewählten Auditziele, nicht ausgewählter Ziele, tatsächlicher Verstöße, falsch-positiver Ergebnisse und Verzerrungen befindet sich jedoch noch in der Anfangsphase. Werden KI-Empfehlungen zwischen 2026 und 2028 in die Auditprioritäten integriert, führen unerklärte falsch-positive Ergebnisse zu administrativem Aufwand und Reputationsrisiken. Audit  AX weist somit gleichzeitig einen erweiterten Erkennungsbereich und eine Lücke in der Verfahrenshaftung auf.

Der KI-Verwaltungsförderungsplan 2026 gab die Richtung für die systematische Verbreitung von KI in der gesamten Verwaltung vor. Pilotprojekte einzelner Abteilungen wurden in ein stadtweites Portfolio überführt. Ein KI-Projektregister, das projektspezifische Baselines, Zielvorgaben, zuständige Abteilungen, Modellrisikostufen und Abbruchkriterien in einem einheitlichen Format offenlegt, existiert jedoch noch nicht. Sollte die Ausweitung auf alle Sektoren zunächst zwischen 2026 und 2028 erfolgen, wird es schwierig sein, anhand derselben Kriterien zwischen leistungsschwachen und risikoreichen Projekten zu unterscheiden.  Busans KI-Strategie befindet sich derzeit in der Phase der Portfoliobildung, während die Phase des Portfolio-Performance-Managements noch nicht abgeschlossen ist.

Anfang 2026 wurden KI-gestützte Verwaltungsdienste in allen Abteilungen eingeführt, und ein Zeitplan für die Weiterentwicklung und den Ausbau in den folgenden drei Jahren wurde vorgestellt. Der Einsatz von KI hat sich von begrenzten Nutzertests hin zur gemeinsamen Arbeitsumgebung für alle Mitarbeitenden ausgeweitet. Allerdings fehlen noch öffentlich zugängliche Vergleichsdaten zu Arbeitszeiten, Genauigkeit der Beschwerdebearbeitung, Korrekturquoten, Nacharbeiten und Sicherheitsvorfällen vor und nach der Einführung. Sobald die Nutzung in den nächsten zwei bis drei Jahren in die grundlegenden Arbeitsabläufe integriert ist, wird es schwierig, die Auswirkungen mit dem Zeitraum vor der KI-Einführung zu vergleichen.  Derzeit ist zwar der dreijährige Ausbauplan klar, die Struktur zur Messung der Kausalzusammenhänge gilt jedoch als unbestätigt.

Der Datenarbeitsplan für 2026 umfasst die Ausweitung der Analysen zur Lösung kommunaler Probleme, Mitarbeiterschulungen und die Nutzung pseudonymisierter Informationen. Der Umfang der Datennutzung wird von öffentlichen Statistiken auf kombinierte Analysen ausgeweitet, die personenbezogene Daten schützen. Bislang wurden jedoch keine Daten gefunden, die umfassend politische Ergebnisse, Re-Identifizierungsrisiken, Fehlschläge bei der Kombinationsanalyse, Beratungszeiten oder tatsächliche politische Änderungen im Zusammenhang mit pseudonymisierten Kombinationsanalysen offenlegen. Werden Nutzung und Schutz als separate Leistungsindikatoren für den Zeitraum 2026–2028 betrachtet, lässt sich das Risiko zwischen erweiterter Analyse und öffentlichem Vertrauen nur schwer bewerten.  Busans Umgang mit pseudonymisierten Informationen befindet sich derzeit in der Phase der Ausweitung der Nutzungsbasis und noch nicht in der Phase der integrierten Ergebnis- und Vertrauensbewertung.

Praktische KI- und Datenschulungen haben ihren Anwendungsbereich auf zentrale Behörden, Bezirke, Landkreise und öffentliche Einrichtungen ausgeweitet. Die Kompetenzpolitik hat sich von der Förderung einer kleinen Anzahl von Datenexperten hin zum Einsatz von KI im allgemeinen Verwaltungspersonal verlagert. Die tatsächliche Analyseleistung vor und nach den Schulungen, Änderungen in der strategischen Planung, Fehlerraten und Anwendungsquoten in der Praxis werden jedoch nicht offengelegt. Betrachtet man lediglich die Anzahl der Schulungsteilnehmer über zwei bis drei Jahre, lässt sich nicht zwischen der Ausweitung der Schulungen und der Verbesserung der Entscheidungsqualität unterscheiden. Obwohl  die Resonanz auf die Schulungen hinsichtlich des Teilnehmerkreises zugenommen hat, gelten die Arbeitsergebnisse als nicht verifiziert.

Busan gab bekannt, dass es als erste Kommunalverwaltung sLLM- und RAG-basierte generative KI-Verwaltungsdienste in allen Abteilungen eingeführt hat. Der frühe Einsatz einer gemeinsamen KI-Arbeitsumgebung wird durch Vergleiche mit anderen Kommunalverwaltungen im Inland bestätigt. Allerdings werden keine Vergleiche der Nutzungsraten, der Zeitersparnis, der Genauigkeit und der Änderungsraten von Richtlinien anhand derselben Standards wie bei anderen führenden Städten veröffentlicht. Wird die Bezeichnung „erste Einführung“ im Zeitraum 2026–2028 anstelle eines Leistungsvergleichs herangezogen, wird der Unterschied zwischen technologischer Führungsrolle und administrativer Leistungsfähigkeit verschleiert. Obwohl  Busan zum Zeitpunkt der Einführung wegweisende Signale sendet, ist es hinsichtlich der Entscheidungsergebnisse nicht vergleichbar.

Die KI-Governance im internationalen öffentlichen Sektor konzentriert sich auf die Verwaltung der Datenherkunft, menschliche Überprüfung, Erklärbarkeit, Folgenabschätzung, Einspruchsbearbeitung und Modellüberwachung. Busans generative KI-Dienste basierten auf der Nutzung von Sicherheitssystemen und internen Daten. Allerdings fehlen Belege für die Offenlegung von Risikostufenfreigaben, Bürgerfolgenabschätzungen, Fehlerberichten und der Modelländerungshistorie auf Ebene der Stadtverwaltung. Da KI in den nächsten zwei bis drei Jahren in den Bereichen Bürgerbeteiligung, Auditierung und Sicherheit an Bedeutung gewinnen wird, wird die Wettbewerbsfähigkeit eher durch verfahrenstechnische Verantwortlichkeit als durch operative Bequemlichkeit bestimmt. Obwohl  Busans Bereitschaft zur Technologieeinführung hoch ist, gilt die Bereitschaft im Bereich der öffentlichen Verwaltung als unbestätigt.

Große Kommunalverwaltungen wie Seoul und Gyeonggi betreiben Datenanalyseorganisationen, öffentliche Daten, digitale Zwillinge und KI-Dienste auf mehreren Ebenen. Auch Busan verringert die Lücke bei den verfügbaren Tools durch die Etablierung einer Big-Data-Initiative und branchenspezifischer KI-Plattformen. Vergleichbare Kennzahlen für den Prozess von Analyse über Entscheidungsänderung bis hin zu Ergebnis sind jedoch national nicht standardisiert. Ein Vergleich der Anzahl der Plattformen und der Budgets für 2026–2028 allein erlaubt keine Bewertung der tatsächlichen Verwaltungsproduktivität Busans und ihrer Auswirkungen auf die Bevölkerung.  Busan liegt hinsichtlich der Tool-Nutzung im oberen Mittelfeld, weist aber – wie viele andere Städte – eine Datenlücke in der Entscheidungsfindung auf.

Die Analyse von Busans „15-Minuten-Stadt“, seinen Festivals, Geschäftsvierteln, dem Verkehrswesen und der Meeresumwelt geht auf lokale Probleme ein, indem sie diese mit Daten aus dem Privatsektor verknüpft. Dies stellt eine fortschrittlichere Struktur dar als die bisherige Vorgehensweise, bei der lediglich strukturierte Verwaltungsstatistiken verwendet werden. Andererseits ist die Evidenz, die nach einheitlichen Standards hinsichtlich Reproduzierbarkeit der Analysen, Kontrollgruppen, Vorher- und Nachher-Vergleichen verwaltet wird, begrenzt. Selbst wenn die Anzahl der Analysefälle über zwei bis drei Jahre zunimmt, fließen die Ergebnisse nicht in die Gesamterkenntnisse der Stadt ein, wenn die Vergleichsdesigns unterschiedlich sind.  Busans relative Stärke liegt in der Realitätsnähe seiner Analysethemen, seine Schwäche hingegen in der Standardisierung der Analyseergebnisse für politische Experimente.

Die Verknüpfung der 22 Arten generativer KI-Dienste mit ihren abteilungsübergreifenden Anwendungen bestätigt deren Funktionalität und Einsatzumfang. Da jedoch Daten zu aktiven Nutzern, Abfrageanzahl, Akzeptanzraten, Änderungsraten, Zeitersparnissen und Richtlinienänderungsraten nicht offengelegt werden, lässt sich die Benutzerfreundlichkeit nicht berechnen. Die Multiplikation der Anzahl der Dienste mit der Anzahl der Abteilungen verdeutlicht zwar den Verbreitungsgrad, spiegelt aber nicht die administrative Leistungsfähigkeit wider. Steigt die Anzahl der Funktionen zwischen 2026 und 2028, könnten die Erfolgsindikatoren ohne Bezugsgröße entsprechend höher ausfallen.  Die aktuellen Zahlen für die generative KI in Busan repräsentieren den Implementierungsgrad, während die Produktivität der Entscheidungsfindung durch die Datenlücke bestimmt wird.

Die Analyseanfragen an Big-DataWave umfassen konkrete politische Fragestellungen wie das Konzept der „15-Minuten-Stadt“, die Anordnung von Ladenschließungen für Supermärkte, Festivals, Parkraumbewirtschaftung, Fußgängerverkehr und Verbraucherumsätze. Die Anzahl der Anfragen und die Quote abgeschlossener Analysen belegen die Funktionsfähigkeit des Analyseangebots. Informationen zum weiteren Vorgehen – von der abgeschlossenen Analyse über die Genehmigung bis hin zu Projektanpassungen und Ergebnisänderungen – werden jedoch nicht veröffentlicht. Über einen Zeitraum von zwei bis drei Jahren kann die Leistungsfähigkeit der Analysebearbeitung und die Umsetzung politischer Maßnahmen als identisch wahrgenommen werden.  Die Abschlussquote der Analysen wird daher als Kennzahl für administrative Dienstleistungen und nicht als Indikator für die Wirksamkeit politischer Maßnahmen betrachtet.

Die Analyse der Kartenverkäufe vor und nach dem Projekt „15-Minuten-Stadt“ wurde in Auftrag gegeben, um die Veränderungen in den Jahren 2023 und 2024, insbesondere vor und nach dessen Fertigstellung, zu vergleichen. Obwohl die Struktur eines zeitlichen Vergleichs gegeben ist, lässt sich anhand der angeforderten Informationen allein nicht bestätigen, ob Kontrollregionen, externe Wirtschaftsbedingungen, Preise und saisonale Faktoren separat berücksichtigt wurden. Einfache Zu- und Abnahmen vor und nach dem Projekt vermischen politische Effekte mit gleichzeitigen externen Veränderungen. Werden ähnliche Analysen zwischen 2026 und 2028 wiederholt, könnten sich fehlerhafte Kausalzusammenhänge anhäufen, die zu Budgeterhöhungen oder -kürzungen führen.  Die numerische Lücke in der Busan-Datenanalyse liegt zwischen der Messung von Veränderungen und der Bestimmung von Kausalzusammenhängen.

Die Analyse der Verlagerung der obligatorischen Ladenschließungen für Hypermärkte auf Wochentage ist eine politische Fragestellung, die die Umsätze von Hypermärkten, traditionellen Märkten und Kleinunternehmern vergleicht. Sie bestätigt einen Strukturwandel, der darauf abzielt, die Verteilung der Vorteile unter den verschiedenen Interessengruppen zu untersuchen, anstatt die Umsätze einer einzelnen Branche zu betrachten. Offene Ergebnisse, die Verbrauchervorteile, Arbeitsbedingungen, die Verlagerung des Konsums ins Internet und langfristige Auswirkungen miteinander verbinden, werden jedoch nicht identifiziert. Wenn Schlussfolgerungen ausschließlich auf kurzfristigen Kreditkartenumsätzen über einen Zeitraum von zwei bis drei Jahren basieren, beschränken sich die Kosten und Vorteile der Maßnahme auf bestimmte Gruppen. Obwohl  Busans datenbasiertes Urteil auf Vergleiche zwischen mehreren Gruppen ausgeweitet wurde, wurde festgestellt, dass es die gesamten gesellschaftlichen Auswirkungen nicht erfasst hat.

Die Anzahl der Teilnehmenden und Kurse im Bereich KI-Weiterbildung belegt zwar den vorhandenen Kompetenzzuwachs, doch eine Prüfung durch den Stadtrat ergab, dass über 80 % einiger Kurse nur auf einem grundlegenden Niveau angeboten werden. Dies zeigt, dass ein höheres Schulungsvolumen nicht zwangsläufig zu fortgeschrittenen Kompetenzen führt. Schulungen konnten bisher nicht mit der Qualität von Analysen im Arbeitsalltag, der Modellvalidierung oder politischen Änderungen in Verbindung gebracht werden. Sollte die auf die Grundlagenbildung fokussierte Expansion von 2026 bis 2028 fortgesetzt werden, bleibt eine Struktur bestehen, in der zwar die Anzahl der KI-Anwender steigt, es aber an nachweislich qualifizierten Entscheidungsträgern mangelt.  Die Anzahl der Schulungen deutet zwar auf eine Expansion hin, die Urteilsfähigkeit der Organisation bleibt jedoch unbewertet.

Die erste Lücke besteht im Fehlen eines Entscheidungsprotokolls . Analyseanfragen, KI-Antworten, Verwaltungsdokumente, Genehmigungen, Budgets und Ausführungsergebnisse liegen zwar einzeln vor, jedoch fehlen öffentliche Aufzeichnungen, die mit derselben Richtlinien-ID verknüpft sind und somit Aufschluss darüber geben, welche Beweise bestehende Alternativen verworfen und die endgültige Entscheidung beeinflusst haben. Mit zunehmender Verbreitung von KI zwischen 2026 und 2028 wird es noch schwieriger, die tatsächlichen Auswirkungen von KI auf den Entscheidungsprozess nachzuverfolgen.  Die größte Lücke im administrativen Entscheidungsmanagementsystem von Busan liegt demnach in der Nachvollziehbarkeit von Entscheidungsänderungen, nicht in den analytischen Fähigkeiten.

Die zweite Lücke besteht im Fehlen einer Ergebnis-Baseline . Zwar stellen die 22 Arten von generativen KI-Diensten ihre Funktionalitäten vor, doch wurden keine gemeinsamen Baseline-Werte für Arbeitsstunden vor der Implementierung, Fehlerraten, Beschwerdequalität und Bearbeitungszeiten für Richtlinien offengelegt. Diese Struktur bietet selbst bei Änderungen nach der Implementierung nur schwache Vergleichsstandards. Sollte sich KI innerhalb von zwei bis drei Jahren als Standardarbeitsumgebung etablieren, wird ein Vergleich des Zustands vor der Implementierung mit einer Kontrollgruppe ohne KI-Nutzung praktisch unmöglich.  Die generative KI in Busan weist eine geringere Bereitschaft zur Überprüfung der Effektivität als zur Implementierung auf.

Die dritte Lücke liegt in der ungesicherten Verwaltung der Datenherkunft und der Bezugsdaten . Obwohl RAG interne Daten nutzt, enthalten Verwaltungsdokumente Richtlinien vor der Überarbeitung, doppelte Dokumente und widersprüchliche Statistiken. Es gibt keine bestätigte Struktur, um öffentlich nachzuverfolgen, welche Daten und Bezugsdaten von KI-Antworten verwendet wurden. Da das Dokumentenvolumen zwischen 2026 und 2028 zunimmt, steigt das Risiko, dass Fehler bezüglich der Aktualität in Form korrekter Sätze wiederholt werden.  Die Lücke in der evidenzbasierten Verwaltung liegt nicht im Datenzugriff, sondern in der Fähigkeit, die Gültigkeit der Daten zu bestimmen.

Die vierte Lücke besteht in der fehlenden Verbindung zwischen Analyse und Budget . Selbst wenn die Datenanalyse die Wirksamkeit der Maßnahmen bestätigt, sind die öffentlichen Aufzeichnungen, die diese mit Erhöhungen, Kürzungen oder Streichungen im Folgejahrbudget verknüpfen, begrenzt. Die Struktur ist so beschaffen, dass die Analyse als Referenzmaterial dient, während das Budget als separates Prüfmaterial behandelt wird. Werden leistungsschwache Projekte unabhängig von den Analyseergebnissen zwei bis drei Jahre lang wiederholt ins Budget aufgenommen, gehen die finanziellen Vorteile einer datengestützten Verwaltung verloren.  Busans Entscheidungsbereitschaft wird daher eher durch Budgetumverteilung als durch politische Analysen als unbestätigt beurteilt.

Die fünfte Lücke besteht im fehlenden organisatorischen Lernen im Umgang mit KI-Fehlern . Generative KI und prädiktive Modelle können falsche Antworten, Auslassungen, Verzerrungen und Fehlalarme erzeugen. Für die Stadt Busan existiert kein Register, das Fehlerfälle, Korrekturzeiten, Wiederholungsraten und Versionsänderungen pro Modell integriert und öffentlich zugänglich macht. Da die Anzahl der Dienstleistungen zwischen 2026 und 2028 zunimmt, könnten sich dieselben Fehler auf Dokumente und Entscheidungen in verschiedenen Abteilungen ausbreiten.  Das Risiko für die KI-Verwaltung in Busan liegt daher nicht im Vorhandensein von Fehlern selbst, sondern in einer Struktur, in der Fehler nicht im organisatorischen Gedächtnis gespeichert werden.

Die Verwaltungsdienste „Big Data Wave“ und „Generative AI“ stellen analytische Daten bzw. eine Infrastruktur zur Geschäftsunterstützung bereit. Die Stadt Busan verfügt derzeit über Datenabfrage- und Analysefunktionen sowie über KI-gestützte Dokumenten- und Suchfunktionen. Bislang gibt es jedoch keine öffentlich zugänglichen Belege, die die beiden Infrastrukturen mit derselben Aufgaben-ID verknüpfen. Sollten die separaten Aktualisierungen von 2026 bis 2028 fortgesetzt werden, spiegeln sich die Ergebnisse der Datenanalyse möglicherweise nicht in den Antworten der generativen KI wider, oder die Referenzdaten können sich ändern.  Es wurde festgestellt, dass mehrere technische Infrastrukturen vorhanden sind, die Interoperabilität auf Richtlinienebene ist jedoch noch nicht bestätigt.

Für die Zentrale, die Bezirke, die Landkreise und die angeschlossenen Organisationen wurden Schulungen zu KI und Daten durchgeführt sowie praktische Planungsschulungen. Die Zielgruppe der Schulungen wurde von ausgewählten IT-Mitarbeitern auf alle Mitarbeiter der Politikabteilung ausgeweitet. Andererseits wurde im Rahmen der Verwaltungsprüfung 2025 auf fehlende fortgeschrittene Anwendungs- und Konvergenzfähigkeiten hingewiesen. Sollte sich KI in den nächsten zwei bis drei Jahren flächendeckend in allen Abteilungen verbreiten, könnte ein Engpass entstehen, wenn eine einzelne Prüfkraft Fehler mehrerer Nutzer bearbeiten muss.  Die Personalinfrastruktur befindet sich derzeit in der Phase der Nutzererweiterung, während ein Mangel an qualifizierten Prüfkräften festgestellt wird.

Die Nutzungsinfrastruktur für Kartenverkäufe, Telekommunikationsflüsse, räumliche Raster, Verwaltungsstatistiken und pseudonymisierte Informationen ermöglicht die Beobachtung politischer Phänomene aus verschiedenen Perspektiven. Die Dateninfrastruktur hat sich von strukturierten öffentlichen Daten hin zu einer Integration öffentlicher und privater Daten erweitert. Allerdings fehlen Daten, die die Auswirkungen von Stichprobenverzerrungen, Formeländerungen, fehlenden Werten und dem Abbruch der Datenerhebung auf die Analyseergebnisse umfassend berücksichtigen. Mit zunehmender Nutzung privater Daten zwischen 2026 und 2028 werden Vertrags- und Formeländerungen die Zeitreihen politischer Ergebnisse beeinträchtigen. Obwohl die  Datenverfügbarkeit an Umfang zugenommen hat, gelten Qualität und Kontinuität als unsicher.

Der KI-Verwaltungsplan der Stadt Busan und das System zur Förderung personenbezogener Daten und Sicherheit bilden die institutionelle Grundlage für den KI-Einsatz. Die Einführung von KI hat sich von der autonomen Nutzung durch Mitarbeiter hin zum formalen Verwaltungssystem verlagert. Bislang existiert jedoch kein integriertes System, das menschliche Endurteile bei risikoreichen Entscheidungen, Bürgerbenachrichtigungen, Einspruchsbearbeitung, Bereiche, in denen Automatisierung verboten ist, und Kriterien für die Abschaltung von Modellen öffentlich zugänglich macht. Sollte die Anwendung in den nächsten zwei bis drei Jahren auf die Bereiche Bürgerbeschwerden, Sozialwesen, Rechnungsprüfung und Sicherheit ausgeweitet werden, könnten Verfahrenslücken zu Risiken für die Bürgerrechte führen.  Obwohl das System die Genehmigung zur Einführung erhalten hat, ist die Haftung für mögliche Auswirkungen noch nicht geklärt.

Generative KI-gestützte Verwaltungsdienste zielen darauf ab, die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter und die Reaktionszeiten der Bürger zu reduzieren, indem sie die Suche nach Verwaltungsdaten und die Erstellung von Antworten auf Bürgerbeschwerden unterstützen. Die Struktur umfasst interne Betriebstechnologien, die sich bis zur Qualität der Antworten beim direkten Kontakt mit den Bürgern erstrecken. Vergleiche der Bearbeitungszeiten für Bürgerbeschwerden, der Rückfragequoten, der Fehlerraten und der Bürgerzufriedenheit vor und nach der Implementierung wurden jedoch nicht veröffentlicht. Selbst wenn die Nutzung durch die Mitarbeiter zwischen 2026 und 2028 zunimmt, bleibt die KI-gestützte Verwaltung lediglich eine interne Effizienzmaßnahme, wenn sich die von den Bürgern erlebte Geschwindigkeit und Genauigkeit nicht verbessern. Obwohl  die Akzeptanz durch die Bürger als erwarteter Effekt dargestellt wurde, gelten die tatsächlichen Ergebnisse als unbestätigt.

Die Datenanalyse zu obligatorischen Ladenschließungen großer Supermärkte, der Initiative „15-Minuten-Stadt“, Festivals und Gewerbegebieten zielt auf Maßnahmen ab, die das Leben von Kleinunternehmern und Anwohnern unmittelbar betreffen. Die Datenverwaltung verlagert sich von der Erstellung interner Berichte hin zur Analyse regionaler Wirtschaftsentwicklungen. Allerdings gibt es nur wenige Belege dafür, dass die Analyseergebnisse tatsächlich Veränderungen im Geschäftsumfeld, bei der Gestaltung von Einrichtungen, Budgets und Veranstaltungskonzepten bewirkt haben. Wird eine Analyse erst nach zwei bis drei Jahren abgeschlossen, bleiben lokale Unternehmen lediglich Empfänger von Daten und profitieren nicht von den politischen Veränderungen.  Obwohl die Analysen für Unternehmen und Anwohner ausgeweitet wurden, ist der konkrete Einfluss der getroffenen Entscheidungen noch nicht bestätigt.

Öffentliche Daten und die Big-Data-Welle ermöglichen kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) sowie Bürgern den Zugang zu Daten. Der Anwendungsbereich von Daten hat sich von der internen Verwaltung auf die Nutzung im Privatsektor ausgeweitet. Allerdings werden regelmäßige Daten, die den Nutzen offener Daten – und damit verbundene Auswirkungen auf Unternehmensprodukte, Dienstleistungen, Umsätze und Beschäftigung – mit Fragen der Datenqualität verknüpfen, nicht überprüft. Steigt lediglich die Anzahl der Datensätze zwischen 2026 und 2028, bleiben Daten mit geringem tatsächlichem Nutzen ein vermeintlicher Erfolg der Offenheit. Zwar  ist die Verbreitung im Privatsektor hinsichtlich der Zugänglichkeit bestätigt, ihre praktischen Auswirkungen sind jedoch noch nicht belegt.

KI-basierte Systeme für Audits, Sicherheit, Wasserversorgung und Meeresumwelt zielen auf eine Struktur ab, die Schäden für die Bevölkerung durch die frühzeitige Erkennung von Unfällen, Korruption und Leckagen reduziert. Die positiven Auswirkungen auf die Anwohner zeigen sich nicht in der Systemimplementierung selbst, sondern in der Reduzierung von Unfällen, der kürzeren Wiederherstellungszeit, der verbesserten Wasserqualität und der erhöhten Sicherheit. Veränderungen bei den Schäden für die Bevölkerung und den Kosten durch Fehlalarme vor und nach der Einführung dieser Systeme sind anhand öffentlich zugänglicher Daten nur unzureichend belegt. Steigt lediglich die Anzahl der Warnmeldungen und Bildschirmanzeigen über zwei bis drei Jahre, werden die Vorteile für die Anwohner durch die bisherige Erfahrung mit der Implementierung administrativer Technologien verschleiert.  Die Verbreitung von KI in den einzelnen Sektoren ist hinsichtlich der Erkennungsfähigkeiten bestätigt, während die tatsächliche Schadensreduzierung als unbestätigt gilt.

Während das Rathaus von Busan über gemeinsame Dienste für generative KI und spezialisierte Datenabteilungen verfügt, sind die Datenressourcen, Budgets und Analyseerfahrungen der einzelnen Bezirke und Landkreise nicht einheitlich. Obwohl Administrative AX eine Ausweitung auf alle Abteilungen und Bezirke anstrebt, können die tatsächlichen Implementierungsmöglichkeiten je nach Organisationsgröße variieren. Vergleichsdaten zu Nutzungsraten, Analyseanfragen, internen Analysen und der Umsetzung von Richtlinien nach Bezirken und Landkreisen liegen nicht vor. Sollten sich diese Fähigkeitslücken zwischen 2026 und 2028 verschärfen, könnte die Genauigkeit datenbasierter Richtlinien selbst für die Einwohner Busans, abhängig von ihrem Wohnort, unterschiedlich sein. Es  wurde festgestellt, dass innerhalb von Busans Administrative AX das Gleichgewicht des Servicezugangs nicht mit dem Gleichgewicht der Nutzungskapazitäten übereinstimmt.

Die Analyseanfragen im Rahmen von Big Data Wave umfassen regionsspezifische Themen wie Fußgängerverkehr in Dong-gu, Parken in Yeongdo-gu, Geschäftsviertel in Busanjin-gu und das Gwangalli-Festival. Obwohl in ganz Busan Datenbedarf besteht, variieren die Art der Probleme und die Schwierigkeit der Datenbeschaffung. Wird die Analyseunterstützung anfragebasiert bereitgestellt, erhalten Organisationen mit ausgeprägten Anwendungs- und Projektmanagementfähigkeiten eher Unterstützung. Wird diese Struktur zwei bis drei Jahre lang beibehalten, werden Regionen, die keine überzeugenden Analyseanfragen formuliert haben, vor Regionen mit Datenmangel ausgeschlossen.  Es wird angenommen, dass räumliche Disparitäten eher auf die Fähigkeit zur Formulierung administrativer Fragestellungen als auf den Datenbesitz zurückzuführen sind.

Die Erfassung von Fußgängerverkehr und Kartenzahlungen im 50-Meter-Raster erfasst Lifestyle-Veränderungen auf Nachbarschaftsebene und darunter. Die administrative Analyseeinheit verschiebt sich von Bezirks- und Landkreisdurchschnittswerten hin zu Mikro-Wohngebieten. Es ist jedoch nicht belegt, dass dieselbe räumliche Auflösung und der gleiche Aktualisierungszyklus für alle Politikfelder gelten. Werden zwischen 2026 und 2028 nur bestimmte Gebiete präzise erfasst, könnten nicht erfasste Gebiete fälschlicherweise als nicht nachfragefähig eingestuft werden.  Obwohl die räumliche Datenerfassung in Busan verbessert wurde, gilt die Einheitlichkeit der Datenerfassung in der gesamten Region als nicht bestätigt.

Die ursprüngliche Innenstadt, West-Busan und Ost-Busan unterscheiden sich hinsichtlich Bevölkerungsdichte, Industrie, Verkehrsinfrastruktur und Gewerbestruktur. Selbst bei Anwendung desselben KI-Modells in der gesamten Stadt variieren die Vorhersagefehler je nach Region, wenn sich die regionale Zusammensetzung der Trainingsdaten unterscheidet. Es liegen keine öffentlich zugänglichen Daten vor, die die Modellleistung nach Bezirk, Landkreis, Alter, Einkommen oder Unternehmensgröße vergleichen. Wird lediglich die durchschnittliche Genauigkeit über zwei bis drei Jahre betrachtet, wird die geringe Genauigkeit in gefährdeten Gebieten durch den Gesamtdurchschnitt verschleiert.  Das räumliche Risiko der administrativen KI in Busan wird eher durch die fehlende Transparenz regionaler Fehlerraten als durch die tatsächliche Bereitstellung von Diensten bestimmt.

Anfang 2026 wurden in allen Abteilungen generative KI-gestützte Verwaltungsdienste nach Busan-Vorbild eingeführt und werden in den drei Jahren von 2026 bis 2028 weiter ausgebaut und verbessert. In den darauffolgenden zwei bis drei Jahren werden sich die anfänglichen Funktionen, Daten und Nutzungsmuster als Standardprozesse etablieren. Der Ausgangszustand vor der Einführung und die Ergebnisse der KI-Auswirkungsanalyse wurden noch nicht veröffentlicht. Sobald sich die grundlegenden Prozesse etabliert haben, ist ein Vergleich mit der Arbeit ohne KI schwierig, und fehlerhafte Nutzungspraktiken werden sich als organisatorische Normen durchsetzen.  Derzeit wird der entscheidende Zeitpunkt nicht vor der Einführung der KI, sondern in der Zeit vor der Verfestigung der ersten drei Jahre der Betriebsstandards gesehen.

Künstliche Intelligenz und Datenanalyse dringen rasant in Bereiche wie die 15-Minuten-Stadt, Geschäftsviertel, Festivals, Transportwesen, Schifffahrt, Wasserversorgung und Wirtschaftsprüfung vor. Der Anwendungsbereich hat sich von allgemeinen Aufgaben hin zu Expertenurteilen verlagert, die die Rechte und die Sicherheit der Bürger betreffen. Bislang existiert jedoch kein System zur Offenlegung öffentlicher Informationen, das das Management von Risikostufen, Fehlern, Einsprüchen und Aussetzungskriterien integriert. Sollte die Automatisierung zwischen 2026 und 2028 auf Hochrisikosektoren ausgeweitet werden, wird es schwierig sein, bereits getroffene Entscheidungen und Beschwerden nachträglich durch regulatorische Ergänzungen zu ergänzen. Die entscheidende Phase für eine effektive Steuerung von Regierungsführung liegt vor der Etablierung von Hochrisikomaßnahmen im täglichen Betrieb.

Die Nutzung privater Kreditkarten- und Telekommunikationsdaten sowie pseudonymisierter Informationen ermöglicht es, politische Trends schneller zu erkennen als administrative Statistiken. Die Geschwindigkeit der Datenauswertung in Busan beschleunigt sich von jährlichen Statistiken hin zu monatlichen, täglichen und stündlichen Einheiten. Allerdings ist das System zur Offenlegung von Änderungen bei privaten Datenformeln, Stichproben und Verträgen sowie für Langzeitvergleiche begrenzt. Wenn sich auf dieselben Daten basierende politische Maßnahmen über zwei bis drei Jahre ansammeln, geht die Reproduzierbarkeit früherer Auswertungen nach einem Anbieterwechsel verloren.  Der entscheidende Zeitpunkt für die Datenauswertung liegt daher nicht in der Ausweitung des Datenvolumens, sondern in der Zeit vor dem Abbruch der Kontinuität der Datenbasis.

Obwohl die Mitarbeiterschulungen ausgeweitet wurden, wies die Verwaltungsprüfung von 2025 auf eine zu starke Fokussierung auf Grundlagenkurse hin. Dies belegt, dass sich KI-Dienste langsamer verbreiten als das Personal im Bereich Planung und Überprüfung. Daten zur Messung fortgeschrittener Fähigkeiten und zur tatsächlichen Fehlererkennung liegen noch nicht vor. Da die Nutzung von KI zwischen 2026 und 2028 für alle Mitarbeiter zur Routine wird, wird es für wenige Experten zunehmend schwierig, alle Modelle, Daten und Antworten zu überprüfen. Der  optimale Zeitpunkt für die Entwicklung von Talenten liegt vor dem Zeitpunkt, an dem die Anzahl der Nutzer die Anzahl der Prüfer strukturell übersteigt.

12-1. Anwendungsfall der Goldenen Zeit in den lokalen Basisverwaltungen ① — Busanjin-gu

Big-Data Wave wurde um eine Analyse der Veränderungen im Kartenverkauf vor und nach dem Projekt „15-Minuten-Stadt“ gebeten, das die Wohngebiete Dangam und Gaegeum umfasst. Die Bewertung der Maßnahmen des Bezirks Busanjin-gu für Wohngebiete hat sich von der Fertigstellung der Einrichtungen hin zu den tatsächlichen Verkaufsergebnissen der umliegenden Geschäftsviertel verlagert. Bislang liegen jedoch keine öffentlich zugänglichen Analyseergebnisse vor, die die Auswirkungen von Preisen, Saisonalität, wirtschaftlicher Lage und Vergleichsgebieten auf die Veränderungen vor und nach der Fertigstellung sowie auf nachfolgende politische Änderungen differenziert betrachten. Sollte das Projekt „15-Minuten-Stadt“ zwischen 2026 und 2028 mit derselben Methode ausgeweitet werden, könnten Fehler bei der anfänglichen Kausalanalyse auf andere Wohngebiete übertragen werden.  Obwohl in Busanjin-gu datenbasierte Fragestellungen zu den Ergebnissen aufgeworfen wurden, hat sich gezeigt, dass die Region noch nicht das Stadium erreicht hat, in dem die Auswirkungen der Maßnahmen bestätigt werden konnten.

Die Gebiete Dangam und Gaegeum nutzen tatsächliche Wohnzonen – größer als Dong-Einheiten, aber kleiner als Bezirkseinheiten – als Planungseinheiten. Die räumliche Beurteilung hat sich vom Durchschnitt der Verwaltungs-Dongs hin zu Wohnzonen verlagert, die die Mobilität und den Konsum der Bewohner berücksichtigen. Es gibt jedoch keine gesicherten öffentlichen Belege, die die Wanderbevölkerung, den Kartenverkauf, die Erreichbarkeit von Einrichtungen, die Zufriedenheit der Bewohner und das wirtschaftliche Überleben in einer einzigen Wohnzone über einen bestimmten Zeitraum miteinander verknüpfen. Sollten die repräsentativen Wohnzonenprojekte innerhalb von zwei bis drei Jahren abgeschlossen sein, bleiben möglicherweise nur die einrichtungsbezogenen Leistungsdaten ohne Vergleichswert übrig.  Die entscheidende Phase für Busanjin-gu ist nicht die Durchführung der Wohnzonenanalyse an sich, sondern der Zeitraum, in dem sich nachweisen lässt, ob die Analyse die spätere Standortwahl und Budgetierung von Einrichtungen beeinflusst hat.

12-2. Anwendungsfälle des Programms „Goldene Zeit“ in lokalen Gebietskörperschaften ② — Yeongdo-gu

Nachdem die Analyse der Beschwerden in Saeol bestätigt hatte, dass parkbezogene Beschwerden am häufigsten vorkamen, beantragte der Bezirk Yeongdo-gu eine Datenanalyse zur Parkplatznot. Dies markiert einen Fall, in dem sich die Beschwerden der Anwohner von der bloßen Zusammenfassung wiederkehrender Beschwerden hin zu Fragen für die politische Analyse entwickelten. Es liegen jedoch keine öffentlich zugänglichen Folgedokumente vor, die bestätigen, welche Entscheidungen – wie die Zuteilung von Parkplätzen, die Überwachungszeiten, der öffentliche Nahverkehr oder touristische Routen – aufgrund der Analyseergebnisse geändert wurden. Sollte sich die Parkplatznachfrage zwischen 2026 und 2028 aufgrund von Tourismus, Wohnungsbau und Bevölkerungsalterung verändern, werden die bisherigen Beschwerdeanalysen zu einmaligen Daten mit einem anderen Bezugspunkt.  Obwohl der Fall Yeongdo-gu ein Beispiel dafür ist, dass die Daten ein politisches Problem aufzeigten, bleibt unklar, ob die Daten auch zu einer Änderung der Lösungsalternative geführt haben.

Das Parkplatzproblem in Yeongdo-gu ist komplex, da die stündlichen Bedürfnisse von Anwohnern, Touristen, Händlern und Menschen mit Mobilitätseinschränkungen im selben Raum aufeinandertreffen. Die Anzahl der Beschwerden allein reicht nicht aus, um zu bestimmen, welche Gruppe einen Engpass verursacht oder welcher Zeitraum besonders problematisch ist. Zudem lässt sich kein öffentlicher Zusammenhang zwischen Beschwerden, Parkplatzbelegung, Falschparken, Fußgängersicherheit und Gewerbeeinnahmen herstellen. Würde man Beurteilungen, die primär auf der Anzahl der Beschwerden basieren, zwei bis drei Jahre lang beibehalten, würden sich Gebiete mit vielen Beschwerden und Gebiete mit tatsächlich hohem Risiko vermischen. Die  „Goldene Zeit“ in Yeongdo-gu wird als der Zeitraum definiert, in dem die Ursachen der Beschwerden und die Unterschiede zwischen verschiedenen politischen Alternativen ermittelt werden können – jenseits der bloßen Identifizierung von Beschwerdeschwerpunkten.

Werden Daten zu Nutzung, Fehlern, Korrekturen und Akzeptanz aus der Anfangsphase der KI-Anwendung in allen Abteilungen bis 2026 nicht erfasst, geht die Vergleichsgrundlage für die spätere administrative Leistung verloren. Die KI-gestützte Arbeitsunterstützung ist so strukturiert, dass sie sich über drei Jahre ausweitet, wobei nicht genutzte Aufgaben rasch abnehmen. Derzeit liegen nur wenige Ergebnisse vor und nach der Implementierung vor. Nach 2026–2028 lässt sich nur schwer feststellen, ob KI die Arbeitsprozesse verbessert oder lediglich die gestiegene Arbeitsbelastung aufgefangen hat.  Der erste Verlust wird sich nicht mehr am Technologiebudget, sondern an den Kausalzusammenhängen aus der frühen Phase der KI-Einführung ablesen lassen.

Werden Analyseergebnisse nicht mit Genehmigungen, Budgets und der Umsetzung verknüpft, werden dieselben Sachverhalte abteilungs- und jahresübergreifend wiederholt analysiert. Obwohl die Big-Data-Analyse zahlreiche praxisrelevante Fragestellungen aufdeckt, bleibt die Historie der Wiederverwendung und der daraus resultierenden Entscheidungsänderungen im Dunkeln. Erfolgen Personalversetzungen und Umstrukturierungen innerhalb von zwei bis drei Jahren, gehen die Prämissen, Grenzen und nachfolgenden Entscheidungen der Analyse verloren und werden nicht mehr im organisatorischen Gedächtnis verankert.  Der zweite Verlust entsteht nicht durch Einzelberichte, sondern durch ein administratives Gedächtnis, das Fehlentscheidungen in der Politik nicht wiederholt.

Werden Fehler in KI-Antworten und Vorhersagemodellen nicht in einem Register erfasst, wiederholen sie sich mit denselben Daten, Eingabeaufforderungen und Modellen. Obwohl die Dienste auf alle Abteilungen und Fachgebiete ausgeweitet werden, ist ein stadtweites Fehlerlernsystem noch nicht validiert. Da mehrere Systeme zwischen 2026 und 2028 weiterentwickelt werden, ändern sich Versionen und Verantwortliche, was die Reproduktion vergangener Fehler erschwert.  Der dritte Verlustfaktor wird nicht durch Genauigkeitszahlen, sondern durch die Lernzeit bestimmt, die benötigt wird, um Fehler in nachfolgende Entscheidungen zu integrieren.

Wenn sich Unterschiede im Datenpersonal und in den Fähigkeiten zur Fragestellung zwischen Bezirken und Landkreisen verstärken, konzentriert sich die Unterstützung bei der Datenanalyse möglicherweise eher auf Organisationen mit höherer Anwendungskompetenz als auf Regionen mit hohem Bedarf. Derzeit werden anfragebasierte Analysesysteme und regionale Aufgaben identifiziert, jedoch wird kein ungenutzter Bedarf festgestellt. Verfestigt sich diese Struktur über zwei bis drei Jahre, wandelt sich die administrative Lücke in der Datenanalyse in eine regionale Versorgungslücke.  Der vierte Verlust wird nicht durch technologische Gleichheit, sondern durch Gerechtigkeit bei politischen Entscheidungen bestimmt, die nicht von Adresse oder Organisationskapazität beeinflusst werden.

Busan verfügt bereits über generative KI-Dienste in allen Abteilungen, Big Data Wave, die Nutzung pseudonymisierter Informationen sowie branchenspezifische KI-Plattformen und praktische Schulungen. Die Komponenten von Administrative AX sind nicht gänzlich abwesend, sondern auf verschiedene Stufen verteilt. Die durch Policy-IDs und Entscheidungsprotokolle verknüpften Nachweise wurden jedoch noch nicht verifiziert. Bis zur endgültigen Festlegung der Systemstruktur zwischen 2026 und 2028 besteht noch Zeit, die bestehenden Ressourcen anhand derselben politischen Ergebnisse zu vergleichen.  Aktuell wird die Gelegenheit eher als Phase zur Vernetzung der verteilten Ressourcen im Entscheidungsprozess denn als Einführung eines neuen Systems betrachtet.

Anfragen nach Analysen zur „15-Minuten-Stadt“, zu großen Supermärkten, Festivals und Parkplätzen zeigen, dass die Verwaltung bereits konkrete Fragen zu den Auswirkungen politischer Maßnahmen stellt. Busans Problem liegt nicht im Fehlen von Fragen, sondern im Fehlen von Dokumentationen der darauf folgenden Entscheidungen. Eine transparente Kette von Analyseergebnissen und politischen Änderungen konnte bisher nicht identifiziert werden. Sollten die Analyseanfragen in den nächsten zwei bis drei Jahren weiter zunehmen, wird die Fähigkeit, Folgeentscheidungen miteinander zu verknüpfen, zum Kriterium für die Produktivität der Verwaltung.  Die aktuelle Chance liegt nicht in der Ausweitung des Analyseumfangs, sondern in einer Phase, in der realistische politische Fragestellungen als wiederholbare Entscheidungsgrundlage dokumentiert werden können.

Die auf dem RAG-Modell basierende generative KI nutzt interne Verwaltungsdaten der Stadt Busan. Diese dienen als Grundlage für die Wiederverwendung der bisherigen politischen Begründungen der Organisation und reduzieren gleichzeitig die Suchzeiten. Die Struktur für die Suche nach Datenvalidität, widersprüchlichen Begründungen und Entscheidungsergebnissen wurde jedoch nicht offengelegt. Werden Begründung und Ergebnis nicht verknüpft, bevor die Verwaltungsdaten zwischen 2026 und 2028 zunehmen, kann die KI zwar schnell auf frühere Dokumente zugreifen, aber nicht zwischen Erfolg und Misserfolg vergangener Entscheidungen unterscheiden.  Aktuell wird die Chance darin gesehen, Verwaltungsdokumente als Grundlage für das Lernen der Organisation zu nutzen.

Die Verwaltungsprüfung des Stadtrats von Busan stellt öffentlich den Stand der KI-Ausbildung und die Effektivität von Projekten in Frage. Die Struktur sieht vor, dass die Verwaltung KI-Informationen verbreitet und der Stadtrat diese extern überprüft. Allerdings wird die Verknüpfung der Daten, die die Prüfungsergebnisse, die Stadtverwaltung, Modell-/Bildungsänderungen und die daraus resultierenden Ergebnisse verbinden, nicht überprüft. Wenn die Überprüfung durch den Stadtrat zwei bis drei Jahre lang aus Einzelanfragen besteht, fragmentiert sich die KI-Governance in Budgetprüfungen und Projektberichten.  Aktuell wird die Chance darin gesehen, den internen Betrieb und die externe Überprüfung der KI-Verwaltung in einem einzigen Nachweisrahmen zu verknüpfen.

Administrative AX-Laufzeitumgebung

Politische Frage → Ausgangslage → Daten- und KI-Analyse → Alternativenvergleich → Entscheidungsänderung → Budget → Umsetzung → Bürgerergebnisse → Lücke → Prüfung und Bestätigung durch den Stadtrat → Korrektur → Nächste Entscheidung

Erweiterung der administrativen KI + Lücke bei der Entscheidungsfindung

Die KI- und Datenverwaltung der Stadt Busan hat die Einführungsphase hinter sich gelassen und befindet sich nun in der Expansionsphase über alle Abteilungen hinweg.

Aufgabensuche, Dokumentenerstellung und individuelle Richtlinienanalyse werden bestätigt.

Es besteht kein Zusammenhang zwischen den Veränderungen, die KI und Daten hinsichtlich bestehender Entscheidungen bewirkt haben, und den daraus resultierenden Ergebnisänderungen.

Die aktuelle Gefahr besteht nicht in einer Verwaltung, die keine KI einsetzt, sondern in einer Verwaltung, die zwar KI einsetzt, aber nicht feststellen kann, ob sie bessere Entscheidungen getroffen hat.

Die endgültige Entscheidung lautet: Ausweitung der administrativen KI + Entscheidungsbeweislücke.

1. Aktive Nutzer von generativen KI-Lösungen nach Abteilung
2. Nutzungshäufigkeit von KI pro Mitarbeiter
3. Nutzungsraten nach 22 Dienstleistungsarten
4. Annahme-, Änderungs- und Ablehnungsraten von KI-Antworten
5. Durchschnittliche Korrekturrate von KI-generierten Dokumenten
6. Reduzierung der Suchzeit für administrative Daten
7. Reduzierung des Zeitaufwands für die Ausarbeitung von Zivilklagen
8. Wiederaufnahmequote von Zivilklagen vor und nach dem Einsatz von KI
9. Anzahl der Fehler, Auslassungen und Verzerrungen in den KI-Antworten
10. Zeitspanne von der Fehlerentdeckung bis zur Korrektur
11. Wiederholungsrate desselben Fehlers
12. Empfang, Abschluss und Wartezeit der Analyseanfrage
13. Zustimmungsrate der Analyseergebnisse
14. Änderungsrate der politischen Alternativen nach der Analyse
15. Änderungsrate des Projektziels und der Region nach der Analyse
16. Budgeterhöhungen, -senkungen und Fertigstellungsquoten nach der Analyse
17. Basis-Offenlegungsraten vor der Umsetzung der Richtlinie
18. Analyseverhältnis unter Verwendung der Kontrollregion/Kontrollgruppe
19. Formel für private Daten und Änderungshistorie der Stichprobe
20. Genauigkeit, falsch positive Ergebnisse und übersehene Detektionen nach Modell
21. Lücke bei der KI-Nutzung und interner Analyse nach Bezirk/Landkreis
22. Bewerbungsquote am Arbeitsplatz nach Abschluss der Ausbildung
23. Anzahl der Fachkräfte für fortgeschrittene KI und Datenverifizierung
24. Tatsächliche Korrekturquote aufgrund der vom Rat und der Prüfung aufgeworfenen Probleme
25. Verbesserungsrate der Ergebnisse für Bürger und Unternehmen nach der Politikänderung

Datenlücke: Aus den öffentlich zugänglichen Beweismitteln geht nicht hervor, dass der Entscheidungsprozess der Stadt Busan, der die Schritte politische Anfrage → Daten-/KI-Analyse → Vergleich bestehender Vorschläge und Alternativen → Genehmigung/Budgetänderung → Umsetzung → Auswirkungen auf Bürger/Unternehmen → Prüfung/Ratsverifizierung → Nachträgliche Korrektur unter derselben Richtlinien-ID verbindet, vollständig dokumentiert ist.

Laufzeitkette

Daten → Analyse → Alternativen → Entscheidungsänderung → Budget → Umsetzung → Ergebnis → Fehler/Lücken → Prüfung/Rat → Korrektur → Nächste Entscheidung

Quelle · Überprüfung

• Die Stadt Busan führt den landesweit ersten KI-gestützten Verwaltungsdienst ein
• Busan Metropolitan City, 2026 KI-Verwaltungsimplementierungsplan
• Stadt Busan, 2026 Datenbasierter Verwaltungsplan für Großprojekte
• Busan Big-Data-Welle, Stand der politischen Datenanalyse und Beratung
• Busan Big-Data-Welle, Statistische Erläuterungsmaterialien
• Stadtverwaltung Busan, KI-gestützte Praxisschulung für die zukünftige Verwaltung
• Verwaltungsprüfung der Korea Information Industry Promotion Agency durch den Stadtrat von Busan im Jahr 2025
• Stadt Busan, datenbasierte intelligente Plattform zur Unterstützung des Meeresumweltmanagements
• Die Metropolregion Busan will bis 2026 KI- und Big-Data-basierte Entscheidungsfindung für Wasserversorgungsnetze unterstützen.
• Busan Metropolitan City, KI-gestütztes intelligentes Auditverwaltungssystem

Strukturelle Erkenntnisse, die sich aus dieser Analyse ergeben

Die administrative Entscheidungsfindung behält lediglich den endgültigen, schriftlich festgehaltenen Vorschlag bei und verwirft nicht gewählte Alternativen. Selbst wenn die KI weitere Beweise und Alternativen liefert, lässt sich nicht überprüfen, ob sie ihre Einschätzung geändert hat, solange die Unterschiede zwischen dem ursprünglichen Plan, den Alternativen und dem endgültigen Plan nicht dokumentiert sind. Es handelt sich um eine Struktur, in der die Nutzung erhalten bleibt, die Wirkung jedoch verpufft.

In dieser Struktur wird der Unterschied zwischen guter und schlechter KI nicht allein durch die Genauigkeit bestimmt. Wenn eine präzise Analyse keine Auswirkungen auf Genehmigungen und Budgets hat, ist der administrative Nutzen nahezu null; umgekehrt können selbst kleine Fehler, die durch unvollständige Analysen risikoreiche Entscheidungen beeinflussen, negative Folgen für die Bürger haben. Der administrative Nutzen von KI ergibt sich aus dem Produkt von Modellleistung und Entscheidungsauswirkung.

Daher bietet Busan Administration AX nur einen strukturellen Einblick. KI wird nicht dann zu einer Verwaltungsfunktion, wenn sie Entscheidungen ersetzt, sondern wenn sie dokumentiert, warum Entscheidungen geändert wurden.  Ohne diese Dokumentation kann die Stadt Busan zwar schneller suchen und mehr Dokumente generieren, aber nicht feststellen, ob sie bessere Entscheidungen getroffen hat als in der Vergangenheit.

These zur „Goldenen Zeit“ – Der Zeitraum von 2026 bis 2028 für die administrative AX der Stadt Busan ist nicht die Zeit für die Verbreitung generativer KI, sondern vielmehr die Zeit, in der erstmals der Unterschied zwischen Evidenz → Alternative → Entscheidungsänderung → Ergebnis in den Verwaltungsdaten erfasst wird. Ohne diese Verknüpfung kann KI zwar die Verwaltungsgeschwindigkeit erhöhen, nicht aber die Geschwindigkeit der Erkennung und Korrektur von Politikfehlern.