Deliverable D2.2 enthält Empfehlungen für die Entwicklung KI-gestützter Tools für aktive Arbeitsmarktpolitiken (ALMP) und Systeme zum Matching von Kompetenzen. Auf Grundlage der WP2-Analyse, der nationalen Communities of Practice und der CoP-Umfrage überträgt der Bericht die Bedürfnisse der Stakeholder und politische Herausforderungen in praktische Leitlinien für zukünftige EU-ALMPO-Tools. Das Deliverable zeigt, wie KI die Politikgestaltung, das Matching, das Monitoring und die Evaluation unterstützen kann, während die menschliche Urteilsfähigkeit im Mittelpunkt bleibt.
Warum es wichtig ist
Dieses Deliverable trägt dazu bei, die Lücke zwischen den Anforderungen der Arbeitsmarktpolitik und der Entwicklung KI-gestützter Tools zu schließen.
Es zeigt, dass KI aktive Arbeitsmarktpolitiken nur dann stärken kann, wenn sie transparent, evidenzbasiert, menschenzentriert und an reale institutionelle Kontexte angepasst ist. Der Bericht bietet praktische Leitlinien für die Entwicklung von Tools, die bessere politische Entscheidungen unterstützen, das Matching von Kompetenzen verbessern und öffentlichen Arbeitsverwaltungen sowie anderen Akteuren helfen, wirksamer auf die Bedürfnisse des Arbeitsmarktes zu reagieren.
Wichtige Informationen
Ziele
- Die analytischen Ergebnisse aus WP2 in operative Empfehlungen für KI-gestützte ALMP- und Kompetenz-Matching-Tools zu überführen.
- Prioritäre KI-Funktionalitäten zu identifizieren, die für die Gestaltung, Umsetzung, das Monitoring und die Evaluation von ALMP relevant sind.
- Die Governance-, ethischen, datenbezogenen und institutionellen Bedingungen zu definieren, die für vertrauenswürdige KI-gestützte Arbeitsmarktsysteme erforderlich sind.
- Die weitere Entwicklung der EU-ALMPO-Tools zu unterstützen, indem die Bedürfnisse der Stakeholder mit den Systemanforderungen verknüpft werden.
- Sicherzustellen, dass KI-gestützte Lösungen evidenzbasiert, menschenzentriert, transparent und kontextsensibel bleiben.
Zielgruppe
- Politische Entscheidungsträger auf EU-, nationaler und regionaler Ebene.
- Öffentliche Arbeitsverwaltungen und Arbeitsmarktinstitutionen.
- Verwaltungsbehörden für ALMP.
- Bildungsanbieter und Akteure des Kompetenzökosystems.
- Sozialpartner und Vertreter des Arbeitsmarktes.
- Arbeitsmarktforscher, Analysten und Evaluatoren.
- Entwickler von KI-gestützten Politik- und Matching-Tools.
Endnutzer
- Politische Entscheidungsträger, die ALMP gestalten und anpassen.
- Fachkräfte und Berater der öffentlichen Arbeitsverwaltungen, die an der Dienstleistungserbringung und am Matching beteiligt sind.
- Arbeitsmarktanalysten, die Daten für Monitoring, Prognosen und Evaluation nutzen.
- Institutionen, die für Systeme zum Matching von Kompetenzen und Arbeitsmarktintelligenz verantwortlich sind. • Technische Partner von EU-ALMPO, die KI-gestützte Tools entwickeln.
- Technische Partner von EU-ALMPO, die KI-gestützte Tools entwickeln.
- Stakeholder, die an inklusiver Arbeitsmarktpolitik und der Unterstützung vulnerabler Gruppen beteiligt sind.
Schlüsselwörter →
Politik
ALMPs | Politikgestaltung | PES | Lebenszyklus der ALMP
Analyse
Matching von Kompetenzen | Arbeitsmarktintelligenz | Evidenzbasierte Politik | Monitoring und Evaluation
KI
KI-gestützte Politikgestaltung | Dateninteroperabilität | KI-Governance | KI mit menschlicher Einbindung
Dieses Deliverable stellt die Empfehlungen von EU-ALMPO für die Entwicklung KI-gestützter Tools vor, die darauf ausgerichtet sind, aktive Arbeitsmarktpolitiken (ALMP) und Systeme zum Matching von Kompetenzen zu verbessern. Es baut direkt auf der analytischen Arbeit auf, die im Rahmen von Work Package 2 durchgeführt wurde, insbesondere auf der vergleichenden Analyse und den im Deliverable 2.1 entwickelten Kontext-Mechanismus-Ergebnis-Konfigurationen (CMO).
Der Bericht basiert auf nationalen Sitzungen der Communities of Practice, die in Griechenland, Deutschland, Italien, Polen und Spanien durchgeführt und durch eine CoP-Umfrage ergänzt wurden. Diese Aktivitäten sammelten strukturierte Beiträge von öffentlichen Arbeitsverwaltungen, Ministerien, regionalen und lokalen Behörden, Bildungsanbietern, Sozialpartnern, Forschern, Arbeitsmarktexperten, Datenspezialisten und anderen Stakeholdern, die an der Gestaltung, Umsetzung, dem Monitoring und der Evaluation von ALMP beteiligt sind.
Das Deliverable identifiziert die wichtigsten institutionellen, operativen, datenbezogenen und Governance-Bedingungen, die die Machbarkeit und den Nutzen KI-gestützter Arbeitsmarkt-Tools beeinflussen. Es hebt hervor, dass KI die menschliche Urteilsfähigkeit oder institutionelle Entscheidungsfindung nicht ersetzen sollte, sondern als unterstützender „Co-Pilot“ fungieren sollte, der die Nutzung von Evidenz, Matching, Monitoring, Prognosen, politisches Lernen und die adaptive Gestaltung von ALMP stärkt.
Der Bericht schlägt einen lebenszyklusbasierten Rahmen für die Entwicklung KI-gestützter ALMP vor, der die Initiierung von Politikmaßnahmen, die Programmgestaltung, Targeting und Profiling, Umsetzung, Monitoring, Evaluation und Feedback umfasst. Zudem formuliert er Empfehlungen zur Dateninteroperabilität, Arbeitsmarktintelligenz, Transparenz, Erklärbarkeit, menschlichen Aufsicht, Minderung von Bias sowie institutionellen Bereitschaft.
Die Ergebnisse liefern strukturierte Grundlagen für die weitere Entwicklung der KI-gestützten Tools von EU-ALMPO, darunter der ALMP Design Wizard, Funktionen zur Arbeitsmarktintelligenz, Empfehlungssysteme und KI-gestützte Matching-Tools. Das Deliverable fungiert daher als Brücke zwischen der empirischen und stakeholderbasierten Analyse in WP2 und den anschließenden technischen Arbeiten im Projekt.