<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<export-example>
  <doc>
    <id>7947</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>128</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>workingpaper</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace>Regensburg</publisherPlace>
    <creatingCorporation>Ostbayerische Technische Hochschule (OTH) Regensburg / Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST)</creatingCorporation>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 4. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: In-depth-Interviews</title>
    <abstract language="deu">Vor dem Hintergrund der wachsenden Bedeutung Künstlicher Intelligenz (KI) in unterschiedlichen gesellschaftlichen Kontexten untersucht dieses Arbeitspapier aus dem Projekt KINiro den Einsatz, die Bedarfe sowie die Akzeptanz von KI in Nichtregierungsorganisationen (NROs). Im Rahmen des Projekts „KINiro – Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten“ wurden zehn vertiefende Expert*innen-Interviews mit Vertreter*innen verschiedener NROs geführt. Ziel war es, ein differenziertes und vertiefendes Verständnis von Wissen, benötigten und vorhandenen Ressourcen, organisatorischen Strukturen, Umsetzungsmöglichkeiten und das Erheben von Akzeptanz und die Gründe für Nicht-Akzeptanz zu erheben. Das Arbeitspapier ist das vierte in dem Projekt und baut auf den Erkenntnissen des Scoping Reviews, der ersten qualitativen Studie und der großen quantitativen Studie auf. Die Ergebnisse zeigen, dass das Interesse an KI in NROs stark zugenommen hat, insbesondere nach der breiten Verfügbarkeit von KI-Anwendungen wie ChatGPT. Die befragten Organisationen experimentieren aktuell mit KI vorwiegend in den Bereichen Textproduktion, Datenanalyse, Wissensmanagement und Prozessoptimierung. Es werden auch spezielle KI-Anwendungen für die Bedarfe der NROs entwickelt und eingesetzt. Zugleich bestehen jedoch große Herausforderungen, insbesondere begrenzte finanzielle und personelle Ressourcen, fehlendes Know-how und der Mangel an Digitalisierung. Datenschutz und ethische Fragestellungen sowie mögliche Verzerrungen (Bias) sind zentrale Bedenken. Dennoch lassen sich erste erfolgreiche Umsetzungsstrategien erkennen, etwa die Bildung interner Arbeitsgruppen, die Unterstützung durch Führungskräfte, auch gezielte Schulungen sowie die Entwicklung von Leitlinien werden positiv bewertet. Diese Ansätze tragen dazu bei, Vorbehalte abzubauen und Akzeptanz zu fördern. Das Arbeitspapier zeigt damit, wie die vorherigen Arbeitspapiere, dass KI im gemeinwohlorientierten Sektor grundsätzlich auf Offenheit trifft, zugleich aber ein breites Spektrum an Voraussetzungen wie Ressourcen, Know-how, rechtliche Rahmenbedingungen und nutzbare Anwendungen benötigt werden, um das volle Potenzial von KI verantwortungsvoll auszunutzen.</abstract>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.25460.46720</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-79471</identifier>
    <enrichment key="Kostentraeger">BMFSFJ, RCHST</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell -  Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Maximilian Schultz</author>
    <author>Franziska Hauer</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>KI</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Nichtregierungsorganisationen</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Qualitative Befragung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>NGO</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST)</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik (LaTe)</collection>
    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/7947/KINiro_WorkingPaper_4_indepth-Interviews.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>7311</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>35</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>workingpaper</type>
    <publisherName>OTH Regensburg</publisherName>
    <publisherPlace>Regensburg</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2024-06-13</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 2. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Explorative Studie in einem neuen Forschungsfeld</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund und Fragestellung &#13;
Nichtregierungsorganisationen (NRO) sind ein wichtiger Bestandteil der Zivilgesellschaft und interagieren auch mit Regierungen, Unternehmen und anderen gesellschaftlichen Akteuren. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint Künstliche Intelligenz (KI) Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Jedoch ist wenig über die Arbeit von NROs mit KI bekannt. &#13;
&#13;
Methodik &#13;
Es wurden fünf explorative Interviews mit Vertreter*innen von Nichtregierungsorganisationen (NROs) zum Thema Wissen, Akzeptanz, Bedarfe und Risikoeinschätzungen geführt und ausgewertet. Dabei sind NROs aus verschiedenen Handlungsfeldern und Größe interviewt. Es wurden informelle Vorgespräche geführt, um eine erste Orientierung im Forschungsfeld zu generieren. Aus den Erkenntnissen der Vorgespräche &#13;
und den Ergebnissen des Scoping Reviews ist ein Leitfaden erstellt worden, der zur Orientierung für die Expert*inneninterviews dient. Im Anschluss wurden dann fünf explorative leitfadengestützte Expert*inneninterviews durchgeführt und qualitativ ausgewertet.&#13;
&#13;
Ergebnisse &#13;
Ein zentraler Befund ist, dass das Thema KI gerade in den NROs ankommt und es noch keine gefestigten Strukturen und Vorstellungen zum Einsatz von KI gibt. KI wird in einzelnen spezifischen Projekten eingesetzt, ohne dass diese umfassend in Arbeitsabläufe integriert ist. Die Akzeptanz von KI ist generell positiv; die Technologie wird als potenzielle Lösung für strukturelle Herausforderungen und Unterstützung im Alltag gesehen. Die Nutzung von KI-Anwendungen beschränkt sich jedoch mit Ausnahme von Large Language Models auf Pilotprojekte. Mit jüngerem Alter und Techni� kaffinität ist eine höhere Akzeptanz verbunden. Besonders kritisch werden Anwendungen von KI im Sozial- oder Gesundheitsbereich als Ersatz für menschliche Interaktionen gesehen. Betont werden auch ethische Bedenken und eine hohe Bedeutsamkeit von Datenschutz.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen ist ein aufkommendes und sich entwickelndes Forschungsthema. Die Interviews unterstreichen den Bedarf an mehr Wissen, ethischen Richtlinien und finanziellen Ressourcen für eine effektive Nutzung von KI in NROs. Ein umfassendes Verständnis von KI und eine tiefergehende, systematische Integration in Arbeitsabläufe in diesen Organisationen müssen noch entwickelt werden.</abstract>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.10671.75685/1</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73118</identifier>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell -  Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Maximilian Schultz</author>
    <author>Anna Scharf</author>
    <author>Franziska Hauer</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Nichtregierungsorganisationen</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>explorative Interviews</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>KI</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>NRO</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik (LaTe)</collection>
    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/7311/KINiroOTHWorkingpaper220Schultzetal2024.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>7309</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2023</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>24</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>workingpaper</type>
    <publisherName>OTH Regensburg</publisherName>
    <publisherPlace>Regensburg</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2024-06-13</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 1. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Ein Scoping Review über ein junges Forschungsfeld</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund und Fragestellung&#13;
Nichtregierungsorganisationen (NRO) sind ein wichtiger Bestandteil der Zivilgesellschaft und interagieren auch mit Regierungen, Unternehmen und anderen gesellschaftlichen Akteuren. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint Künstliche Intelligenz (KI) Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Jedoch ist wenig über die Arbeit von NROs mit KI bekannt. Daher beschäftigt sich das Projekt KINiro in diesem ersten Working Paper mit der Frage, welche (nicht-)wissenschaftlichen Erkenntnisse zum Themenkomplex NROs und KI bereits vorliegen.&#13;
&#13;
Methodik&#13;
Es wurde ein Scoping Review zur Erfassung (nicht-)wissenschaftlicher Texte zu NROs und KI durchgeführt. Die systematische Literaturrecherche wurde in den Datenbanken Web of Science, Science Gate und WISO durchgeführt. In den Review wurden schließlich 14 Titel eingeschlossen und qualitativ analysiert.&#13;
&#13;
Ergebnisse&#13;
Die Mehrheit der gefundenen Treffer sind Pressemitteilungen. Unter den Treffern befinden sich lediglich zwei (wissenschaftliche) Studien. Die NROs setzen sich auf verschiedenen Ebenen mit der Thematik von KI auseinander, wobei sich zwei Herangehensweisen unterscheiden lassen. Einige NROs nehmen am gesellschaftlichen Diskurs über den Einsatz von KI teil und treiben diesen in theoretischer Hinsicht voran, ohne die Technik dabei selbst zu nutzen. Andere NROs integrieren die KI-Systeme praktisch in ihre Arbeitsabläufe oder führen Projekte zum Zweck der NRO mit KI-Unterstützung durch. Für die Entwicklung von KI-Anwendungen wird mit For-Profit-Unternehmen kooperiert und die Expertise der Unternehmen mit Daten der NROs kombiniert. Durch den Einsatz von KI erhoffen sich NROs einen gezielteren Einsatz von Ressourcen. Hierbei zeigt sich, dass für die Nutzung in KI-Systemen ein interdisziplinärer Konsens über Standards in Datenerhebung und Speicherung als notwendig angesehen wird.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung&#13;
Aus der geringen Anzahl an gefundenen Texten, insbesondere (wissenschaftlichen) Studien, und dem Veröffentlichungszeitraum, der in den vergangenen sieben Jahren liegt, lässt sich schließen, dass es sich um einen jungen Forschungsbereich handelt. Die ausgeschlossenen Titel zeigen auf, dass NROs aktuell noch häufiger mit der Digitalisierunge allgemein beschäftigt sind und die Auseinandersetzung mit KI erst noch am Anfang steht.</abstract>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.21668.69765</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73090</identifier>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell -  Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International</licence>
    <author>Anna Scharf</author>
    <author>Franziska Hauer</author>
    <author>Maximilian Schultz</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Nichtregierungsorganisationen</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Scoping Review</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>KI</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>NRO</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/7309/KINiro_OTH_Workingpaper-1_2.0_Scharfetal_2023.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>8061</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2025</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst>123</pageFirst>
    <pageLast>128</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>conferenceobject</type>
    <publisherName>IOS Press</publisherName>
    <publisherPlace>Wien</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2025-04-30</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Acceptance and Usage of AI Applications in Health-Focused NGOs</title>
    <abstract language="eng">Background: AI applications promise to be a valuable tool for healthfocused NGOs. While often operating with limited resources, these organizations recognize the potential of AI to streamline processes and support workflows through automation. However, challenges such as data privacy concerns—especially regarding personal medical data—and the low prioritization of implementation hinder progress. Objectives: This study examines the extent to which German health-focused NGOs can currently benefit from the application of AI. It evaluates demands, available resources, and use cases. Methods: A health-focused subset of data from project KINiro was analyzed. This research utilized a mixed-methods approach, combining two rounds of qualitative interviews with a quantitative survey. Results: The study revealed that while health-focused NGOs are in the early stages of AI implementation, there are hurdles such as ethical concerns and a lack of resources. Conclusion: AI has the potential to support health-focused NGOs in their work, if the challenges like resources, ethics, and data privacy are effectively addressed.</abstract>
    <parentTitle language="eng">dHealth 2025, Proceedings of the 19th Health Informatics Meets Digital Health Conference</parentTitle>
    <identifier type="isbn">978-1-64368-592-2</identifier>
    <identifier type="doi">10.3233/SHTI250172</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-80613</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="Kostentraeger">KINiro - Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen</enrichment>
    <enrichment key="OtherSeries">Studies in Health Technology and Informatics</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Franziska Hauer</author>
    <author>Maximilian Schultz</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Nichtregierungsorganisationen</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Gesundheit</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Large Language Models</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>qualitative Research</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Artificial Intelligence</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Non-Governmental Organizations</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Gold Open Access- Erstveröffentlichung in einem/als Open-Access-Medium</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
    <collection role="institutes" number="RCAI">Regensburg Center for Artificial Intelligence - RCAI</collection>
    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="2">Geistes- und Sozialwissenschaften</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/8061/KINiro-dHealth.pdf</file>
  </doc>
</export-example>
