Bibliotheken und KI:

KI verändert die Art und Weise, wie die Welt funktioniert – und mittendrin in diesen Veränderungen sind Bibliotheken. Als vertrauenswürdige Lernzentren können Bibliotheken KI jetzt nicht mehr nur nutzen, um Schritt zu halten, sondern auch, um eine führende Rolle zu übernehmen.

KI kann zur Optimierung von Abläufen und zur Verbesserung der menschlichen Informationssuche beitragen. Außerdem verschafft sie Mitarbeiter*innen mehr Zeit, in der sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können – den Kontakt zu ihren Communitys. Doch wie bei jeder neuen Technologie kommt es auch bei KI darauf an, wie wir sie nutzen. Das bedeutet, dass wir unseren Werten des Respekts, der geistigen Freiheit und des Datenschutzes treu bleiben.

Im Laufe der letzten 20 Jahre haben sich Bibliotheken zu dynamischen, technisch fortschrittlichen Orten der Discovery und des lebenslangen Lernens weiterentwickelt. KI kann diesen Wandel durch intelligentere Katalogisierungssysteme, bessere Suchtools und stärker personalisierte Services unterstützen. In diesem Dokument werden wir praktische Anwendungsmöglichkeiten von KI in Bibliotheken untersuchen und herausfinden, wie wir gemeinsam verantwortungsvoll vorankommen können.

 

KI-Tools, die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen (ML) einsetzen, erleichtern Nutzer*innen die Suche nach dem, was sie benötigen – über Sprachen, Formate und Systeme hinweg.

Ein sehr gutes Beispiel hierfür sind die KI-generierten Buchempfehlungen von OCLC. OCLC hat KI-generierte Buchempfehlungen in WorldCat.org und WorldCat Find eingeführt. Diese Funktion nutzt künstliche Intelligenz, um auf Grundlage der Nutzersuchen verwandte Titel vorzuschlagen und so das Discovery-Erlebnis zu verbessern, ohne sich auf personenbezogene Daten stützen zu müssen. Leitfäden zur Bibliothekstechnologie

KI kann die Erstellung von Metadaten automatisieren, die Klassifizierung verbessern und Links zwischen Beständen aufzeigen, wodurch Mitarbeiter*innen Zeit einsparen und die Discovery verbessert wird.

Im August 2023 implementierte OCLC die WorldCat-Deduplizierung, ein Modell für maschinelles Lernen, das doppelte bibliografische Datensätze in WorldCat erkennt und zusammenführt. Diese Initiative hat dazu geführt, dass etwa 5,4 Millionen Duplikate entfernt wurden, sodass sich die Datenqualität und -konsistenz im gesamten Katalog verbessert hat. DLTJ. Beim Modell 2023 lag der Schwerpunkt auf englischsprachigen Aufzeichnungen und Monografien. Die aus diesem Modell gewonnenen Erkenntnisse flossen in das aktuelle Modell von OCLC ein und wurden aktualisiert. Dieses kann auch auf nicht-englische und nicht-monografische Datensätze angewendet werden.

Durch die Analyse von Nutzungsdaten kann KI Bibliotheken dabei helfen, Bedürfnisse von Nutzer*innen vorherzusehen, Empfehlungen anzupassen und unterversorgte Gruppen zu erreichen.

Die Bibliotheken der Wayne State University haben mithilfe von TensorFlow eine KI-Anwendung entwickelt, um die Wahrscheinlichkeit der Ausleihe von Medien anhand ihrer Library of Congress-Klassifizierungsnummern und früherer Ausleihdaten vorherzusagen. Dieses Tool unterstützt Sie bei der Entwicklung von Beständen und bei Managemententscheidungen. OCLC

Chatbots und KI-gestützte Assistenten können rund um die Uhr Routinefragen beantworten und geben Mitarbeiter*innen so mehr Zeit, sich intensiver um die Bedürfnisse von Nutzer*innen zu kümmern.

Die Bibliothek der University of Calgary hat einen KI-gestützten Referenz-Chatbot implementiert, um Nutzer*innen mit Echtzeitantworten auf Referenzfragen zu unterstützen. Der auf einem Microsoft Azure-Framework basierende Bot ist in LibAnswers integriert und anhand von FAQs trainiert, um einen reaktionsschnellen und skalierbaren Support für Nutzer*innen zu ermöglichen. Hanging Together Blog, 2024

KI-Modelle können die Beschaffung steuern, die Regalaufteilung optimieren und den digitalen Speicher auf der Grundlage von Nutzungsmustern optimieren – und so Bibliotheken dabei helfen, aus ihren begrenzten Ressourcen das Beste herauszuholen.

Smart Fulfillment von OCLC verwendet Echtzeitdaten, um Fernleihanfragen an den schnellsten Verleiher weiterzuleiten, wodurch die Bearbeitungszeiten verbessert werden und der Arbeitsaufwand verringert wird. Zum Beispiel hat sich die Big Ten Academic Alliance (BTAA) mit OCLC zusammengetan, um Smart Fulfillment in all ihren Mitgliedsbibliotheken zu implementieren. Dies führte zu deutlich kürzeren Lieferzeiten und mehr Kundenzufriedenheit. OCLC

 

KI muss verantwortungsvoll eingesetzt werden. Transparenz, Fairness und Verantwortlichkeit sind absolut unerlässlich, ebenso wie Nachhaltigkeit.

Ein verantwortungsbewusster Einsatz bedeutet, dass nicht nur überlegt werden sollte, was KI tun kann, sondern auch, ob sie etwas tun sollte. Jede Implementierung sollte auf echten Bedürfnissen und nicht nur auf Neuheit basieren. Benötigt die Lösung wirklich KI oder könnte ein anderer Ansatz mit geringerer Komplexität oder geringeren Umweltkosten genauso effektiv sein?

KI-Systeme, insbesondere große Modelle, können einen erheblichen Energieverbrauch bedeuten. Bibliotheken und ihre Partnerinnen und Partner sollten neben den Kosten, dem Personalaufwand und dem Nutzen für die Community auch die Umweltauswirkungen berücksichtigen. Durch das Abwägen dieser Faktoren wird sichergestellt, dass KI-Projekte die langfristige Aufgabe unterstützen, den Menschen rücksichtsvoll und gerecht zu dienen.

Bibliotheken müssen ihre starke Tradition des Schutzes von Nutzerdaten mit klaren, ethisch einwandfreien Richtlinien zur KI-Nutzung aufrechterhalten.

Bei der Entwicklung der KI-generierten Buchempfehlungen von OCLC stand der Schutz von Nutzerdaten im Vordergrund, der durch einen obligatorischen Opt-in-Mechanismus und das Verbot der Verwendung persönlicher Suchverläufe oder Daten berücksichtigt wurde. Dies steht im Einklang mit der Verpflichtung der Bibliotheken zum Schutz von Nutzerinformationen. Datenschutzerklärung von OCLC, 2023

KI verändert Workflows. Mitarbeiter*innen benötigen Unterstützung, Schulungen und Zeit, um den Übergang zu neuen Rollen in den Bereichen Kuratierung, digitales Engagement und ethische Aufsicht zu vollziehen.

WebJunction bietet eine Lernreihe zum Thema KI an, die Bibliotheksmitarbeiter*innen dabei hilft, die sich weiterentwickelnde KI-Landschaft in Bibliotheksdiensten zu verstehen und sich daran anzupassen. So ist sichergestellt, dass sie für die effektive Verwaltung neuer Technologien gerüstet sind. WebJunction AI Panel

 

Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein Werkzeug – sie ist ein Wendepunkt. Sie bietet Bibliotheken die Chance, die Art und Weise, wie sie ihren Communitys dienen, mit ihnen kommunizieren und mit ihnen wachsen, neu zu überdenken. In den Bereichen Discovery, Abläufe, Zugang und Interaktion hat KI bereits einen großen Einfluss. Doch wenn wir ihr Potenzial nutzen, müssen wir dies bewusst und zielgerichtet tun.

Bibliotheken waren schon immer Vorreiter im Bereich verantwortungsbewusste Innovationen. Diese Vorreiterrolle ist heute wichtiger denn je. Indem wir den Einsatz von KI an den Grundwerten von Bibliotheken ausrichten und sowohl Mitarbeiter*innen als auch Nutzer*innen durch Schulungen unterstützen, können wir sicherstellen, dass KI unsere Aufgabe nicht verändert, sondern vorantreibt.

Dieser Weg kann für jede Bibliothek anders aussehen. Er erfordert Experimente, Überlegungen und branchenübergreifende Zusammenarbeit. Doch mit umsichtiger Planung, vertrauensvollen Partnerschaften und einem Fokus auf den Menschen können Bibliotheken eine Zukunft gestalten, in der die Technologie unseren Einfluss verstärkt – nicht nur digital, sondern auch zwischenmenschlich.

Die KI ist im Alltag angekommen. Sorgen wir dafür, dass sie funktioniert – für uns alle.

 

Empfohlene Zitierung: OCLC. 2025. „Bibliotheken und KI: Veränderungen bewältigen, Zugang verbessern.“ Dublin, OH: OCLC. https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17https://doi.org/10.25333/shzv-kk17.

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