Refine
Document Type
- Working Paper (6)
- Article (1)
- conference proceeding (article) (1)
- Other (1)
Is part of the Bibliography
- no (9)
Keywords
- KI (6)
- Künstliche Intelligenz (6)
- Nichtregierungsorganisationen (4)
- NRO (3)
- NGO (2)
- Artificial Intelligence (1)
- Gesundheit (1)
- Large Language Models (1)
- Mobilität (1)
- Nichtregierungsorganisation (1)
Institute
- Fakultät Informatik und Mathematik (9)
- Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften (9)
- Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST (4)
- Labor Empirische Sozialforschung (3)
- Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik (LaTe) (2)
- Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST) (1)
- Regensburg Center for Artificial Intelligence - RCAI (1)
Begutachtungsstatus
- begutachtet (1)
- peer-reviewed (1)
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.
Hintergrund und Fragestellung
Künstliche Intelligenz (KI) stellt ein wichtiges Thema der Digitalisierung dar und hat
das Potenzial viele Arbeitsfelder grundlegend zu verändern. Mit dem Einsatz von KI
wird die Hoffnung verbunden durch Automatisierung Zeit und Geld zu sparen. Dies
könnte besonders interessant für Organisationen sein, die wenig Ressourcen zur Verfügung
haben, da sie nicht gewinnorientiert oder ehrenamtlich arbeiten. Dazu zählen
Nichtregierungsorganisationen (NRO), die einen wichtigen Bestandteil der Zivilgesellschaft
darstellen. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint KI
Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten.
Über den Einsatz von KI in NROs ist derzeit jedoch wenig bekannt.
Methodik
Es wurde eine quantitative Querschnittstudie deutscher Nichtregierungsorganisationen
(NRO) zum Thema KI durchgeführt. Der Web-Survey baut auf den Erkenntnissen
des Scoping Reviews und der qualitativen Interviews auf und vertieft den Einblick in
die Bereiche aktuelle Nutzung von KI, Wissenstand in den Organisationen sowie vorhandene
und noch benötigte Ressourcen. Dafür wurden 343 NROs verschiedener Größen
und Handlungsfelder befragt und die Ergebnisse quantitativ analysiert.
Ergebnisse
Die meisten NROs sind der Anwendung von KI gegenüber positiv eingestellt und planen
den Einsatz für die Zukunft oder testen ihn bereits. Dafür werden meist schnell
umsetzbare, externe Anwendungen wie Schreibunterstützungen oder Textübersetzung
für Bürotätigkeiten in den Arbeitsablauf eingebaut. Diese Nutzung beschränkt
sich häufig auf erste Versuche und wird durch interessierte Einzelpersonen vorangetrieben.
Für größere Umsetzung fehlen häufig Zeit, Geld und Wissen. Da die NROs
selbst erwarten, dass die Nutzung von KI in den nächsten Jahren zunehmen wird,
werden mehr Wissensaufbau und Austausch in den Organisationen notwendig.
Schlussfolgerung
Das Interesse an der Thematik scheint in der Zielgruppe vorhanden zu sein, wie die
hohe Teilnahmebereitschaft nahelegt. Doch handelt es sich um ein eher neues Thema
für die NROs, sodass der Einsatz noch getestet wird und feste Strukturen, welche die
Anwendung systematisieren und regeln noch aufgebaut werden müssen. Um dies zu
ermöglichen, sind mehr Wissen, Richtlinien und finanzielle Ressourcen notwendig.
Die Umsetzung hat in den NROs jedoch wenig Priorität, da zunächst andere Hürden
überwunden werden müssen.
Hintergrund und Fragestellung
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.
Methodik
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
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.
Ergebnisse
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 Technikaffinität 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.
Schlussfolgerung
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.
Hintergrund und Fragestellung
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.
Methodik
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.
Ergebnisse
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.
Schlussfolgerung
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.
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.
Die Digitalisierung wird in der Gesellschaft seit vielen Jahren thematisiert. Durch Künstliche Intelligenz (KI) hat diese Diskussion einen zusätzlichen Anstoß bekommen. Inbesondere für gemeinwohlorientierte Organisationen bieten sich Potenziale sowie Risiken. Sie könnten zur Entlastung von Fachkräften, zur Verbesserung organisatorischer Abläufe und zur Entwicklung neuer Unterstützungsangebote beitragen. Angesichts chronischer Herausforderungen wie Fachkräftemangel, Ressourcenknappheit und wachsender Komplexität von Arbeitsprozessen erscheint KI daher als möglicher Hebel für eine tiefgreifende Transformation.
The transition to sustainable mobility requires detailed knowledge of actual mobility behavior. Recording mobility behavior through conventional, aggregated, or retrospective survey methods (e.g., counting stations, travel diaries) may yield incomplete insights. In addition, these methods are often expensive, prone to error, or not scalable. The aim of this literature review is to provide a systematic overview of the current state of the literature on recording and analysis of individual mobility data and, based on this, to identify possible research gaps and potential. The exploratory literature review includes social science surveys on multi- and intermodal mobility behavior, as well as an overview of possible ways to analyze travel data. The focus of the latter is on identifying relevant data sources and methodological approaches
for segmentation, identification of transport mode, and trip purpose determination.
Results from recent studies show that sensor-based data collection alone is not sufficient to fully and accurately map mobility behavior. One possible solution is a “best-of-both-worlds” approach that combines passive, automatic mobility data collection via smartphone sensors with targeted user corrections and additions (“human-in-the-loop”) within an app. The literature review shows that this approach yields the best data quality. Combining mobility surveys with passive collection of mobility data provides a comprehensive, accurate, and complete overview of mobility behavior.
Künstliche Intelligenz (KI) stellt ein wichtiges Thema der Digitalisierung dar und hat das Potenzial viele Arbeitsfelder grundlegend zu verändern. Mit dem Einsatz von KI wird die Hoffnung verbunden durch Automatisierung Zeit und Geld zu sparen. Dies könnte besonders interessant für Organisationen sein, die wenig Ressourcen zur Verfügung haben, da sie nicht gewinnorientiert oder ehrenamtlich arbeiten. Dazu zählen Nichtregierungsorganisationen (NRO), die einen wichtigen Bestandteil der Zivilgesellschaft darstellen. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint KI Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Über den Einsatz von KI in NROs ist derzeit jedoch wenig bekannt. Es wurde eine quantitative Querschnittstudie deutscher Nichtregierungsorganisationen (NRO) zum Thema KI durchgeführt. Der Web-Survey baut auf den Erkenntnissen des Scoping Reviews und der qualitativen Interviews auf und vertieft den Einblick in die Bereiche aktuelle Nutzung von KI, Wissenstand in den Organisationen sowie vorhandene und noch benötigte Ressourcen. Dafür wurden 343 NROs verschiedener Größen und Handlungsfelder befragt und die Ergebnisse quantitativ analysiert.
Die Transformation zu nachhaltiger Mobilität erfordert eine detaillierte Erfassung des tatsächlichen Mobilitätsverhaltens, was durch herkömmliche, aggregierte oder retrospektive Erhebungsmethoden (z.B. Zählstellen, Wegetagebücher) nicht vollständig gelingt. Zudem sind diese Methoden oft teuer, fehleranfällig oder nicht nachhaltig skalierbar. Ziel dieser Literaturübersicht ist es, einen systematischen Überblick über den aktuellen Forschungsstand zur Erhebung und Analyse individueller Mobilitätsdaten zu geben und darauf aufbauend mögliche Forschungslücken sowie Potentiale zu identifizieren. Die explorative Literaturrecherche umfasst sozialwissenschaftliche Erhebungen zu multi- und intermodalem Mobilitätsverhalten, sowie einen Überblick über Analysemöglichkeiten von Wegedaten. Der Fokus liegt auf der Identifikation
relevanter Datenquellen und methodischer Ansätze zur Segmentierung, Verkehrsmittelerkennung und Wegezweckbestimmung. Ergebnisse aus aktuellen Studien verdeutlichen, dass ausschließlich sensorgestützte Datenerhebungen bisher nicht ausreichen, um Mobilitätsverhalten vollumfänglich und präzise abzubilden. Eine mögliche Lösung ist ein "Best-of-both-worlds-Ansatz, der die passive, automatische Mobilitätsdatenerfassung via Smartphone-Sensorik mit gezielten Nutzerkorrekturen und Ergänzungen ("Human-in-the-Loop") innerhalb einer App kombiniert. Die Literaturauswertung zeigt, dass auf diesem Weg die beste Datenqualität gewonnen
werden kann. Durch die Kombination von Mobilitätsbefragung mit passiver Erhebung
von Mobilitätsdaten kann ein umfassender, möglichst vollständiger und korrekter Überblick über das Mobilitätsverhalten gewonnen werden.