Skaitmenizacija socialiniame darbe: dirbtinio intelekto galimybės ir iššūkiai

Temos aktualumas. Skaitmeninių technologijų plėtra ir dirbtinio intelekto taikymas vis labiau keičia socialinio darbo praktiką. DI siejamas su administracinės naštos mažinimu, darbo procesų optimizavimu ir paslaugų kokybės gerinimu ir naujomis pagalbos organizavimo galimybėmis. Kartu DI taikymas kelia reikšmingų iššūkių, susijusių su duomenų saugumu, profesine atsakomybe, algoritmų šališkumu ir žmogiškojo ryšio išsaugojimu. Lietuvoje DI taikymas socialinio darbo praktikoje vis dar nėra pakankamai išplėtotas, todėl aktualu tirti socialinių darbuotojų patirtis, atskleidžiančias DI taikymo galimybes ir iššūkius socialinio darbo skaitmenizavimo kontekste. Tyrimo tikslas – išanalizuoti DI taikymo galimybes ir iškylančius iššūkius socialinio darbo skaitmenizavimo kontekste. Tyrimo objektas – DI taikymo galimybės ir iššūkiai socialinio darbo skaitmenizavimo kontekste. Metodologija. Darbe taikyta mokslinės literatūros analizė ir kokybinio tyrimo prieiga. Empiriniai duomenys surinkti atliekant pusiau struktūruotus interviu su 8 socialinio darbo specialistais. Tyrimo duomenys analizuoti taikant kokybinę turinio analizę, naudojant „QDA Miner Lite“ programinę įrangą. Pagrindiniai tyrimo rezultatai. Teorinė analizė atskleidė, kad skaitmenizacija socialiniame darbe yra kompleksinis procesas, apimantis ne tik informacijos perkėlimą į skaitmeninę formą, bet ir platesnius organizacinės kultūros, paslaugų teikimo bei profesinės veiklos pokyčius. DI šiame procese gali būti taikomas kaip pagalbinė priemonė, tačiau jo naudojimas turi būti derinamas su profesinėmis vertybėmis, duomenų apsauga ir žmogiškojo ryšio išsaugojimu. Empirinis tyrimas parodė, kad socialinių darbuotojų žinios yra fragmentiškos ir dažniausiai siejamos su konkrečių įrankių žinojimu bei praktiniu jų išbandymu. DI naudojimo patirtys formuojasi individualios iniciatyvos, savarankiško mokymosi ir kasdienės praktikos poreikių pagrindu, nesant sistemingo organizacinio palaikymo. Požiūris į DI išlieka atsargus ir pragmatiškas: socialiniai darbuotojai įžvelgia DI naudą, tačiau kartu abejoja DI patikimumu, duomenų saugumu ir poveikiu profesinei kompetencijai. Tyrime išryškėjo ir tylaus naudojimo fenomenas, kai specialistai linkę slėpti DI pasitelkimą profesinėje veikloje dėl neapibrėžtos baimės, kad bus kvestionuojama jų kompetencija. Nustatyta, kad DI taikymo galimybės pirmiausia siejamos su administracinės naštos mažinimu: duomenų tvarkymu, ataskaitų rengimu, tekstų redagavimu ir informacijos sisteminimu. DI taikymo galimybės siejamos su prevencinių sistemų kūrimu, ankstyvojo įspėjimo sistemomis šeimų krizėms numatyti, ir naujų paslaugų vystymu bei prieinamumo didinimu. Pagrindiniai DI taikymo iššūkiai socialinio darbo praktikoje susiję su informacijos tikslumu, duomenų saugumu, profesine atsakomybe ir žmogiškojo ryšio išsaugojimu. Išskirti psichologiniai iššūkiai siejami su baime prarasti profesinį savarankiškumą. Duomenų saugumo iššūkiai išryškino algoritmų šališkumą ir neaiškias socialinių darbuotojų atsakomybės ribas bei poreikį specializuotiems mokymams.

Relevance of the topic. The development of digital technologies and the application of artificial intelligence are increasingly changing the practice of social work. AI is associated with reducing the administrative burden, optimizing work processes and improving the quality of services, and new opportunities for organizing assistance. At the same time, the application of AI poses significant challenges related to data security, professional responsibility, algorithm bias and preserving human connection. In Lithuania, the application of AI in social work practice is still not sufficiently developed, therefore it is relevant to study the experiences of social workers, revealing the opportunities and challenges of applying AI in the context of digitalization of social work. Research objectives of the study is to analyze the opportunities and challenges of applying AI in the context of digitalization of social work. The object of the study is the possibilities and challenges of applying AI in the context of digitalization of social work. Methodology. The work used an analysis of scientific literature and a qualitative research approach. Empirical data were collected through semi-structured interviews with 8 social work specialists. The research data were analyzed using qualitative content analysis using the QDA Miner Lite software. Main research results. Theoretical analysis revealed that digitalization in social work is a complex process that includes not only the transfer of information into digital form, but also broader changes in organizational culture, service provision and professional activities. AI can be applied as an auxiliary tool in this process, but its use must be combined with professional values, data protection and the preservation of human connection. Empirical research has shown that the knowledge of social workers is fragmented and is most often associated with knowledge of specific tools and their practical testing. Experiences in using AI are formed on the basis of individual initiative, independent learning and daily practice needs, in the absence of systematic organizational support. The approach to AI remains cautious and pragmatic: social workers see the benefits of AI, but at the same time doubt the reliability of AI, data security and the impact on professional competence. The study also highlighted the phenomenon of silent use, when specialists tend to hide the use of AI in professional activities due to an unspecified fear that their competence will be questioned. It was found that the possibilities of AI application are primarily associated with reducing the administrative burden: data processing, report preparation, text editing and information systematization. The possibilities of AI application are associated with the creation of preventive systems, early warning systems to anticipate family crises, and the development and increase of accessibility of new services. The main challenges of AI application in social work practice are related to the accuracy of information, data security, professional responsibility and preservation of human connection. The identified psychological challenges are associated with the fear of losing professional autonomy. Data security challenges highlighted the bias of algorithms and unclear boundaries of social workers' responsibilities and the need for specialized training.