Das Arizona Department of Child Safety (DCS) verwaltet komplexe Prozesse als Teil seiner Mission, Kinder zu schützen, Familien zusammenzuführen, sichere Lebensumgebungen zu gewährleisten und unnötige Traumata zu verhindern.

In der Vergangenheit hatte die Abteilung Schwierigkeiten, komplexe Fälle zu verwalten und mit den sich ständig weiterentwickelnden Richtlinien Schritt zu halten. Darüber hinaus verlangsamten manuelle Prozesse die Entscheidungsfindung, was zu Ineffizienzen und Verzögerungen führte.

Die heikle Natur der Arbeit von Arizona DCS erforderte einen durchdachten Ansatz. Um sicherzustellen, dass Prozessänderungen sorgfältig und wohlüberlegt behandelt werden, schloss Arizona DCS eine Partnerschaft mit IBM® Consulting und wendete einen schrittweisen Ansatz unter Verwendung der Funktionen von Microsoft® Azure undMicrosoft gen AI an. Diese Kombination ermöglichte eine strategische, innovative und ergebnisorientierte Transformation, die speziell auf die besonderen Anforderungen der Abläufe bei DCS zugeschnitten war. Die Bereitstellungsteams von IBM Consulting nutzten auch IBM® Consulting Advantage for Cloud Transformation (unterstützt durch IBM® watsonx) für wichtige Programmunterstützungsmaterialien und interne Workflows. Dies verbesserte die Genauigkeit und führte zu schnelleren, fundierteren Entscheidungen.

Die Transformation und Modernisierung von Arizona DCS führte zu einer verbesserten Einordnung im zentralen Register, einer Unterstützung durch einen virtuellen Assistenten für den Fall von Richtlinienänderungen und optimierten Entwicklungsprozessen, die die Workload verringern und die Produktivität steigern. All dies ermöglichte es den DCS-Fachleuten, mehr Zeit mit Familien und Gemeindemitgliedern zu verbringen, anstatt administrative Aufgaben zu erledigen.

„Das Team von IBM Consulting hat uns bei der Implementierung wichtiger generativer KI-Lösungen von Microsoft unterstützt, die die Effizienz der Sachbearbeiter erheblich verbessert haben, sodass sie sich auf das konzentrieren können, was wirklich wichtig ist – die Unterstützung von Familien“, so Frank Sweeney, Chief Information Officer von Arizona DCS.

Arizona DCS sah sich mit der Herausforderung konfrontiert, die Ergebnisse von Anschuldigungen aus der Vergangenheit in seinem zentralen Register, einer Datenbank mit Berichten über Vernachlässigung und Missbrauch von Kindern, einzuordnen. Das aktuelle System beruhte auf der manuellen Verarbeitung von Klartext, was es schwierig machte, die riesigen Datenmengen effizient zu verwalten und zu analysieren. Die manuelle Einordnung führte zu Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung und die fehlende Untereinordnung erschwerte die Ermittlung spezifischer Anschuldigungen und der entsprechenden Schweregrade. Die Einführung von Änderungen in den Definitionen der Untereinordnung durch Gesetze, Gerichtsverfahren, Richtlinien und Verfahren hat die gesamte Einordnung weiter erschwert.

In Phase 1 der Transformation konzentrierte sich das Team aus Mitarbeitern von Arizona DCS und IBM auf eine verbesserte und effiziente Einordnung unter Verwendung der OpenAI-Funktionen von Microsoft, um ein System zur Einordnung von Anschuldigungen in vier Kategorien zu entwickeln.

In Phase 2 arbeitete das Team an der Verbesserung der Einordnung mithilfe von Microsoft Azure OpenAI-Tools, um Unterkategorien für eingeordnete Anschuldigungen auf der Grundlage von Erzählungen und der Definitionen von Untereinordnungen zu generieren. Dieser Erfolg trug dazu bei, die Kategorisierungsfunktionen von Arizona DCS zu verbessern, um sie besser an die Schwere von Straftaten anzupassen. Darüber hinaus trägt diese Automatisierung dazu bei, die menschliche Entscheidungsfindung bei DCS zu unterstützen.

Arizona DCS profitiert in vielerlei Hinsicht von der Klassifizierung und Kategorisierung im zentralen Register:

• Die neue Genauigkeit der DCS-Einordnung trägt dazu bei, die Entscheidungen zu Aufbewahrungsfristen zu verbessern und ermöglicht fundierte Entscheidungen hinsichtlich der Aufbewahrungsfristen im Zentralregister.
  
  
• Die Schwere der Straftaten ist nun ein zusätzlicher bestimmender Faktor bei Entscheidungen zu Aufbewahrungsfristen.
  
  
• Eine verbesserte Kategorisierung ermöglicht eine datengestützte Entscheidungsfindung mit höherer Genauigkeit, die zu besseren Ergebnissen für Kinder und Familien führt.
  
  
• Kostenvermeidung und Produktivitätssteigerung werden durch eine korrekte Einordnung mit minimierten manuellen Eingriffen und manueller Verarbeitung erreicht.

Arizona DCS hatte Probleme, die Sachbearbeiter im Programmrichtlinienportal über die Richtlinienänderungen und Verfahrensaktualisierungen auf dem Laufenden zu halten. Dabei handelt es sich um ein Tool, das Informationen zu Richtlinien bereitstellt und Fragen zu Richtlinien beantwortet. Die Komplexität der Richtliniendokumente und andere Zugangsprobleme führten zu Ineffizienzen bei der Informationsbeschaffung und beim Verständnis, was wiederum zu Produktivitätsverlusten führte und die Einhaltung der Vorschriften erschwerte.

In Zusammenarbeit mit IBM Consulting und unter Einsatz der generativen KI von Microsoft Azure lieferte das Team eine Lösung, um die Herausforderungen zu bewältigen, mit denen die DCS-Fachleute in Arizona konfrontiert waren. Es wurde ein KI-gestützter virtueller Assistent entwickelt, um den Zugriff auf und das Verständnis von Richtliniendokumenten zu vereinfachen.

Zu den neuen Funktionen des virtuellen Assistenten gehört eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es den Experten von Arizona DCS ermöglicht, in komplexen Richtliniendokumenten zu navigieren und eine Zusammenfassung der Richtliniendokumente bereitzustellen. Alle Zusammenfassungen werden nach Konfidenzniveau und Zuverlässigkeit sortiert, um genaue Informationen zu gewährleisten, und enthalten Links zur Informationsquelle. Der virtuelle Assistent spart dem Nutzer Zeit bei der Suche nach Richtlinieninformationen und trägt dazu bei, ein klares Verständnis für die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.

Diese KI-gestützte virtuelle Assistentenlösung ist jetzt verfügbar und bietet folgende Vorteile:

• Die verbesserte Nutzererfahrung über die intuitive Oberfläche bietet DCS-Fachleuten eine nahtlose Navigation und Zugriff auf Richtliniendokumente.
  
  
• Die schnelle Suche und Abfrage ermöglichen eine schnelle, präzise Suche und Abfrage von Richtlinieninformationen als Antwort auf Nutzeranfragen.
  
  
• Eine vereinfachte Formulierung der Richtlinien mit klaren Erklärungen trägt dazu bei, die Wahrscheinlichkeit von Richtlinienverstößen zu minimieren.
  
  
• Höhere Produktivität und weniger Zeitaufwand für die Überprüfung von Richtlinien auf Änderungen

Diese Lösung hat außerdem die Nutzererfahrung verbessert, die Richtliniensprache vereinfacht und das Risiko von Richtlinienverstößen verringert.

Arizona DCS stand vor der Herausforderung, Hindernisse im Prozess zu beseitigen, da Produkteigentümer und Geschäftsanalysten zusätzliche Aufgaben zur Unterstützung der Sachbearbeiter übernehmen mussten, was zu einer geringeren Produktivität führte. Der zeitaufwändige Prozess für Produkteigentümer und Geschäftsanalysten bei der Erstellung von Nutzerstorys und Akzeptanzkriterien verzögerte ebenfalls die Aufgabenentwicklung, wirkte sich auf die Projektzeitpläne aus und verringerte die Produktivität in den Teams.

Nach einer detaillierten Entwurfs- und Planungsphase arbeitete das Team daran, TachionGPT, ein von Neudesic – einem IBM-Unternehmen – bereitgestelltes generatives KI-Tool, mit einem Azure DevOps-Board zu integrieren, um Funktionen, Nutzerstorys, Akzeptanzkriterien und Testfälle zu generieren und zu verfeinern. Das Team verwendete die Gherkin-Syntax für Nutzerstorys und Akzeptanzkriterien, um Konsistenz und Klarheit zu schaffen. Hiermit konnte Arizona DCS eine einheitliche Methode zum Schreiben von Azure DevOps-Arbeitselementen etablieren, Fehler reduzieren und die Produktivität steigern, was letztendlich dazu beitrug, dass sich Produkteigentümer und Geschäftsanalysten auf Aufgaben mit hoher Priorität konzentrieren und ihre Workload reduzieren konnten.

Arizona DCS profitiert unter anderem von Folgendem:

• Produktivitätssteigerungen mit einer Steigerung von 40 % ermöglichen mehr Effizienz.
  
  
• Beschleunigte Entwicklungszeitpläne ermöglichen eine schnellere Bereitstellung von Projekten und Funktionen.
  
  
• Die KI-gestützt Entwicklung unterstützt das Team, ohne dass umfangreiche technische Kenntnisse erforderlich sind, und ermöglicht ein effektives Risikomanagement.
  
  
• Die TachyonGPT-Integration mit Azure DevOps optimiert Entwicklungsprozesse, reduziert die Workload und stellt das Potenzial von KI, die Art und Weise zu verändern, wie Teams zusammenarbeiten und Projekte umsetzen, unter Beweis.