Dieses Buch bietet ein ganzheitliches Konzept und konkrete Praxisempfehlungen, wie die öffentliche Verwaltung in Deutschland Digitalisierungsprojekte erfolgreich umsetzen kann. Dazu schauen die Autor:innen mit einem 360-Grad-Blick auf die Verwaltungsorganisation und geben konkrete Handlungsempfehlungen für Daten- und Prozessmanagement, den Einsatz neuer Technologien, Organisationsstrukturen, Führungskultur und die Qualifizierung von Mitarbeiter:innen.Der technologische Fortschritt schafft die Rahmenbedingungen für die Digitalisierung, doch damit alleine kann die Transformation nicht gelingen. Diese Erfahrung haben viele Organisationen in den letzten Jahren gemacht. Das in diesem Buch dargestellte Digitale Reifegradmodell m² ermöglicht die Ermittlung konkreter Ansatzpunkte für eine digitale Transformation. Es adressiert dabei alle Dimensionen, die auf dem Weg zur digitalen Verwaltung zu berücksichtigen sind, angefangen bei den strategischen Zielen, über die zu ihrer Umsetzung notwendigen Prozesse und Ressourcen, die Organisationsstruktur und -kultur bis hin zur Steuerung. Besonderes Gewicht haben in den Ausführungen die Themen Datenerfassung, -qualität, -schutz und -sicherheit als Kern der gesamten Entwicklung. Neben den Analysen enthält das Buch eine Reihe von Handlungsvorschlägen aus Best-Practice-Projekten aus der Praxis. Diese werden von unseren Gastautor:innen aus Bundes-, Landes- und Kommunaleinrichtungen sowie Universitäten und Unternehmen vorgestellt, die aus der Praxis berichten, wie Hürden bei der Digitalisierung überwunden werden können.
Mit Beiträgen von:Thomas Popp – Staatssekretär für Digitale Verwaltung und Verwaltungsmodernisierung, Sächsische Staatskanzlei
„Die Digitalisierung der Verwaltung als Ausweg aus der „Demografie-Falle“?“Stefan Häberlein – Flughafen München, Leiter Strategie und Nachhaltigkeit
„Strategische Entscheidungen auf der Basis von Daten treffen und Komplexität beherrschen.“Roland Deinzer – Leiter Unternehmensentwicklung und strategisches Controlling – Bundesagentur für Arbeit, Keynote Speaker Arbeiten 4.0„Kontinuierliche Weiterentwicklung des Controllings als Erfolgsfaktor eines gelingenden Wandels zur kundenorientierten, digitalen Behörde“Katrin Leonhardt – Vorstandsvorsitzende Sächsische Aufbaubank
„Die Veränderung erfolgreich gestalten – das Beispiel Sächsische Aufbaubank“Michael Trommer – Abteilungsleitung Personalentwicklung, Stadt Nürnberg„Anforderungsprofil zukünftiger Verwaltungsmitarbeitender in einer Stadtverwaltung“Michael Diener – Senior Consultant, ibi research Universität Regensburg
„Herausforderungen für öffentliche Verwaltungen im Zeitalter der Digitalisierung: ein kritischer Blick auf die Relevanz der Informationssicherheit“Alexander Herzfeldt – Technische Universität München, Fakultät für Informatik
Christoph Ertl – Flughafen München, Servicebereich Technik
Sebastian Floerecke – Universität Passau, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt Informations- und IT-Service-Management
„Ausschreibungen in der öffentlichen Verwaltung – Der Zugang zur besten IT-Lösung“

The amount of freely available systems for automatic speech recognition (ASR) based on neural networks is growing steadily, with equally increasingly reliable predictions. However, the evaluation of trained models is typically exclusively based on statistical metrics such as WER or CER, which do not provide any insight into the nature or impact of the errors produced when predicting transcripts from speech input. This work presents a selection of ASR model architectures that are pretrained on the German language and evaluates them on a benchmark of diverse test datasets. It identifies cross-architectural prediction errors, classifies those into categories and traces the sources of errors per category back into training data as well as other sources. Finally, it discusses solutions in order to create qualitatively better training datasets and more robust ASR systems.

Während wir hierzulande noch über eine etwas diffus als „eGovernance“ umschriebene „Digitalisierung der Verwaltung“ sinnieren, bei der wir auch im europäischen Vergleich gegenüber Ländern wie Estland deutlich hinterherhinken, wird andernorts bereits der Einsatz intelligenter Datenauswertungsverfahren und der Rückgriff auf Algorithmen bei der Findung und Exekutive staatlicher Entscheidungen erprobt. In der internationalen akademischen Diskussion hat sich inzwischen das Forschungsfeld der „Algorithmic Governance“ etabliert, welches sich vor allem mit dem Aspekt der Ergänzung oder des vollständigen Ersatzes menschlicher politischer Entscheidungen durch datenbasierte Technologie, wie vor allem auch KI, befasst.

Autoregressive TTS models are still widely used. Due to their stochastic nature, the output may vary from very good to completely unusable from one inference to another. In this publication, we propose to use the percentage of completely correct transcribed sentences (PCTS) of an ASR system as a new objective quality measure for TTS inferences. PCTS is easy to measure and represents the intelligibility dimension of a typical subjective evaluation with mean opinion score (MOS). We show that PCTS leads to similar results as subjective MOS evaluation. A more detailed, semi-automatic error analysis of the differences between ASR transcripts of TTS speech and the text used for generating the TTS speech can help identifying problems in the TTS training data, that are harder to find with other methods.

Im Zuge von Algorithmic Governance wird zunehmend auf den Einsatz von Algorithmen und KI für Entscheidungen und deren Ausführung in der praktischen Politik zurückgegriffen. Aber wie lassen sich diese Eingriffe demokratisch legitimieren und unter gesellschaftlichen Aspekten rechtfertigen?

Virtual reality (VR) is on the edge of getting a mainstream platform for gaming, education and product design. The feeling of being present in the virtual world is influenced by many factors and even more intriguing a single negative influence can destroy the illusion that was created with a lot of effort by other measures. Therefore, it is crucial to have a balance between the influencing factors, know the importance of the factors and have a good estimation of how much effort it takes to bring each factor to a certain level of fidelity. This paper collects influencing factors discussed in literature, analyses the immersion of current off-the-shelf VR-solutions and presents results from an empirical study on efforts and benefits from certain aspects influencing presence in VR experiences. It turns out, that sometimes delivering high fidelity is easier to achieve than medium fidelity and for other aspects it is worthwhile investing more effort to achieve higher fidelity to improve presence a lot.

Der Rückgriff auf Algorithmen und datenbasierte Entscheidungsmuster sowie zunehmend auch auf KI im Rahmen der „Algorithmic Governance“ verändert die praktische Politik grundlegend. Dabei unterscheiden sich die Einsatzfelder hinsichtlich ihres Autonomiegrades. Das Spektrum reicht von klassischen Analyseleistungen bis hin zu völlig autonomen politischen Entscheidungen durch KI.

Unter dem Begriff der Algorithmic Governance wird verstärkt der Einsatz von Algorithmen als Ergänzung oder auch als vollständiger Ersatz menschlicher politischer Entscheidungen diskutiert. Kommen dabei Methoden des maschinellen Lernens und KI zum Einsatz verändert dies die Rahmenbedingungen des Regierens in der Demokratie grundlegend.