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LLMoin

LLMoin ist ein KI-basierter Textassistent für Mitarbeitende der Verwaltung. Er unterstützt effizient und datenschutzkonform bei verschiedensten dienstlichen Text- und Informationsaufgaben wie zum Beispiel Zusammenfassungen, der Erstellung von Texten oder Recherchen.

Source checked 22 Jul 2026, 22:39Original MaKI source ↗Data schema ki-verwaltungsradar.internal.v1
MaKI identifierHB20264655389AuthorityAbteilung 4 - Zentrales IT-Management, Digitalisierung öffentlicher DiensteStatusDevelopmentOpen original profile ↗
Evidence-backed dossier

LLMoin

LLMoin ist ein KI-basierter Textassistent für Mitarbeitende der Verwaltung. Er unterstützt effizient und datenschutzkonform bei verschiedensten dienstlichen Text- und Informationsaufgaben wie zum Beispiel Zusammenfassungen, der Erstellung von Texten oder Recherchen.

Development
Open original profile ↗
Authority
Abteilung 4 - Zentrales IT-Management, Digitalisierung öffentlicher Dienste
Administrative level
StateBremen
Ministry
Der Senator für Finanzen der Freien Hansestadt Bremen
Risk classification
Limited riskSelf-reported in the MaKI profile, not an i6eal assessment
AI method
Generative KI
Application area
Themenübergreifend · Öffentliche Verwaltung
Governance matrix

Published, planned or open

The matrix separates published information, planned reviews, non-required information and unknown fields. It deliberately has no composite score.

Risk classificationBegrenztes Risiko
Fundamental-rights reviewNot published
Data-protection statementNot published
Contractor useIntern
Intervention optionsNot published
Project linkNot published
Timeline

Project and publication dates

These dates come from the current MaKI profile. They are not i6eal observation history.

  1. Project start
  2. First published
  3. Last published
MaKI identifierHB20264655389
Evidence basispublished authority profile
Source state22 Jul 2026, 16:11
Observed by i6eal

Observation history

This profile has been observed since 22 Jul 2026. Source-reported project and publication dates remain separate.

First observed
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Useful next steps

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