Behörden des öffentlichen Sektors haben Schwierigkeiten, agil zu sein, da veraltete Daten den Zugriff auf kritische Informationen behindern. Das Indiana Department of Transportation (INDOT) stand vor diesem Problem, als es innerhalb von 30 Tagen einen Bericht zur Effizienz der Regierung erstellen musste. Dieser Bericht musste die gesetzlichen Verantwortlichkeiten den Kernzwecken zuordnen, aber wichtige Informationen waren über verschiedene interne Dokumente verstreut. Eine manuelle Überprüfung wurde auf Hunderte von Stunden geschätzt, was die Frist scheinbar unmöglich machte.INDOT entschied sich für die Entwicklung einer KI-gestützten Lösung unter Verwendung ihrer bestehenden Google Cloud-Umgebung und der Fähigkeiten von Gemini. Ihr Team baute ein agiles, einwöchiges Pilotprogramm unter Verwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf. Dieser Prozess umfasste die Erfassung und Transformation von Daten mithilfe von Python-Skripten und deren Indizierung mit Vertex AI Search, um eine durchsuchbare Wissensdatenbank zu erstellen.Die RAG-Engine in Vertex AI rief effizient relevante Dokumentausschnitte ab, die dann an Gemini für kontextbezogene Antworten weitergegeben wurden. Dadurch wurde sichergestellt, dass die Antworten der KI ausschließlich auf den offiziellen Dokumenten von INDOT basierten, nicht auf externen Internetdaten. Das Pilotprojekt erstellte erfolgreich Entwürfe für neun Abteilungen mit einer Genauigkeit von 98 %, wodurch schätzungsweise 360 Stunden manueller Aufwand eingespart wurden.Dieser KI-gestützte Ansatz ermöglichte es INDOT, die größte staatliche Behörde zu sein, die ihren Effizienzbericht rechtzeitig einreichte. Der KI-generierte Berichtrahmen wurde zur offiziellen Vorlage für 60 weitere staatliche Behörden, was einen verantwortungsvollen Einsatz von KI demonstriert und Vertrauen aufbaut. Das skalierbare und sichere RAG-System von INDOT auf Google Cloud schuf ein wiederverwendbares Modell für zukünftige Innovationen und beschleunigte ihre Mission, Indiana besser zu dienen.