Den digitale fremtid: Seks signaturprojekters erfaringer med kunstig intelligens i den offentlige sektor: Seks signaturprojekters erfaringer med kunstig intelligens i den offentlige sektor
Oversat titel
The Digital Future: Knowledge of Public-Sector AI Gathered from Six Signature Projects: Knowledge of Public-Sector AI Gathered from Six Signature Projects
Forfattere
Ravn, Lasse ; Nielsen, Henrik Pløger Stougaard ; Finnlaugsson, Andreas ; Søndergaard, Fie Amalie ; Christensen, Mads Trudslev
Semester
4. semester
Uddannelse
Udgivelsesår
2022
Afleveret
2022-05-31
Antal sider
69
Resumé
I mere end tyve år har Danmark været førende i digitaliseringen af den offentlige sektor. Kunstig intelligens (AI) ses nu som en måde at skabe yderligere fremskridt på områder som velfærd, klima og offentlig administration. I den sammenhæng lancerede Digitaliseringsstyrelsen initiativet Signature Projects—AI-pilotprojekter, der skal indsamle praktisk viden om brugen af AI i offentlige sammenhænge. Dette eksplorative casestudie undersøger Signature Projects som redskaber til offentlig innovation og samler de mange erfaringer, projekterne har givet. Studiet bygger på en grounded analysis-tilgang, hvor resultaterne udledes af data frem for faste hypoteser, og analyserer seks indlejrede cases, dvs. seks konkrete kommunale og regionale AI-projekter inden for programmet. Hovedfundet er, at den nuværende proces for videndeling på tværs af projekterne er ineffektiv. På den baggrund fremsætter rapporten fire konkrete anbefalinger til at forbedre videndelingen. Studiet bidrager også til den teoretiske forståelse af offentlige pilotprojekter ved at definere, hvilke typer erfaringer sådanne pilotprojekter skaber.
For more than twenty years, Denmark has led the digital transformation of its public sector. Artificial Intelligence (AI) is now viewed as a way to drive further progress in areas such as welfare services, climate action, and government administration. In this context, the Danish Agency of Digital Government launched the Signature Projects—AI pilot projects designed to collect practical knowledge about using AI in the public sector. This exploratory case study examines the Signature Projects as tools for public-sector innovation and brings together the many experiences these projects have generated. Using a grounded analysis approach—building conclusions from data rather than fixed hypotheses—the study analyzes six embedded cases, meaning six specific municipal and regional AI projects within the program. The main finding is that the current process for sharing knowledge across projects is ineffective. In response, the report offers four concrete recommendations to improve knowledge sharing. The study also contributes to the theoretical understanding of public pilot projects by defining the types of experiences such pilots produce.
[Dette resumé er omskrevet med hjælp fra AI baseret på projektets originale resumé]
Emneord