Die Zustellung von Briefen war lange Zeit ein staatliches Monopol, wurde jedoch in letzter Zeit schrittweise liberalisiert. Das Volumen postalischer Briefe in Österreich nimmt ab, während die Digitalisierung öffentlicher Dienstleistungen, insbesondere während der COVID-19-Pandemie, an Dynamik gewonnen hat. Obwohl das Zustellgesetz (ZustG/12.11.2023) bereits seit 1998 in Kraft ist, haben jüngste Änderungen und die Einführung des staatlich kontrollierten Authentifizierungssystems „ID Austria“ zur Online-Postfach-Anwendung „Mein Postkorb“ geführt, die derzeit vom österreichischen Finanzministerium betrieben wird. Dieser Dienst bietet eine sichere, authentifizierte und nachvollziehbare digitale Zustellung behördlicher Schreiben an Bürgerinnen und Bürger. Im Mai 2025 gibt es insgesamt rund 1,9 Millionen Nutzer*innen, davon 1,2 Millionen Privatpersonen. Im Jahr 2024 wurden 13,6 Millionen Schreiben versendet (Trauner, 2025).Diese Arbeit untersucht hemmende und fördernde Faktoren, die die Akzeptanz eines Online-Portals zur Briefzustellung beeinflussen. Der Untersuchungsgegenstand ist die österreichische Anwendung „Mein Postkorb“; private Dienste für die digitale Zustellung, etwa im Bank- oder Versicherungsbereich, wurden nicht berücksichtigt. Die Studie kombiniert das weit verbreitete UTAUT-Akzeptanzmodell (Venkatesh et al., 2003) mit der Inhibitor-Theorie (Cenfetelli, 2004). Diese beiden gegensätzlichen Perspektiven wurden um weitere potenzielle Einflussfaktoren ergänzt und in einem gemeinsamen theoretischen Modell zusammengeführt. Dieses Modell diente als Grundlage für einen Interviewleitfaden, der in Expert*inneninterviews zum Einsatz kam. Die Transkripte der insgesamt fünf befragten Expertinnen und Experten wurden mittels quantitativer Inhaltsanalyse nach Mayring (2010) ausgewertet, woraus ein Kategoriensystem entstand. Die zentralen Ergebnisse waren das Auftreten neuer Einflussfaktoren, insbesondere der Eintrittsbarrieren, die die Nutzung eines unbekannten Systems hemmen können. Auf der anderen Seite konnten die Kategorien „Sicherheit“ und „E-Government-Strategie“ als fördernde Faktoren identifiziert werden. Die Zusammenfassung der Ergebnisse führte zu Empfehlungen zur Förderung der Nutzung der elektronischen Zustellung in Österreich. Auf Grundlage dieser Arbeit könnten weiterführende Studien durchgeführt werden, um die neuen Faktoren detaillierter zu untersuchen. Darüber hinaus wäre ein Experiment denkbar, um genauere Einblicke in das Nutzer*innenverhalten bei Registrierung, Anmeldung und Erhalt von Schreiben in der Anwendung „Mein Postkorb“ zu gewinnen.

Obwohl sich viele Frauen für technische Studiengänge und Berufe begeistern und diese auch wählen, bleibt der Frauenanteil seit Jahren nahezu konstant. Strukturelle Ungleichheiten, mangelnde Netzwerke und stereotypisches Denken tragen dazu bei, dass Frauen die Branche frühzeitig verlassen. Gleichzeitig gewinnt Leadership mehr an Bedeutung, da Führungskräfte den Erfolg als auch die Arbeitszufriedenheit beeinflussen. Diese Arbeit untersucht, welchen Einfluss das Führungsverhalten auf die Karrierewege von Frauen in der österreichischen IT-Branche hat und inwiefern Führungskräfte als unterstützend oder hindernd wahrgenommen werden. Die theoretische Grundlage umfasst die Geschlechterverteilung in der IT-Branche, Erwartungen an Arbeitgeber sowie Herausforderungen und Barrieren für Frauen. Zudem werden unterschiedliche Führungstheorien und deren Auswirkungen auf Mitarbeiter*innen betrachtet. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde eine qualitative Studie durchgeführt. Mittels semi-strukturierter Interviews mit 15 Frauen aus der österreichischen IT-Branche wurden individuelle Wahrnehmungen und Erfahrungen erfasst. Die Ergebnisse zeigen, dass Führungskräfte eine zentrale Rolle für den beruflichen Werdegang sowie die langfristige Mitarbeiterbindung spielen. Positives Führungsverhalten äußert sich in Form von Unterstützung, konstruktivem Feedback und aktiver Förderung. Negative Führungserfahrungen führten hingegen zu Demotivation oder einem Wechsel des Arbeitgebers. Zudem zeigt die Studie, dass sich die Anforderungen an Führung je nach Karrierephase unterscheiden. In frühen Karrierejahren sind Kommunikation und Unterstützung besonders relevant, gewinnen im späteren Verlauf Empathie und gezielte Förderung an Bedeutung. Auf Basis dieser Erkenntnisse wurden Maßnahmen für Unternehmen abgeleitet, darunter Schulungen zur Sensibilisierung für destruktives Führungsverhalten, Mentoring- und Coachingprogramme sowie die Einführung strukturierter Auswahlprozesse für Führungskräfte. Zukünftige Forschung könnte eine gezieltere Differenzierung nach spezifischen Berufsfeldern anwenden, um gezieltere Ergebnisse zu erhalten. Zudem könnte ein Anforderungsprofil für Unternehmen zur Auswahl von Führungskräften entwickelt werden, um gezielt Führungskompetenzen zu fördern und Fehlbesetzungen zu vermeiden.

Die Technologie Künstliche Intelligenz (KI) gilt als die bedeutendste Technologie der letzten Jahre und umfasst alle Bereiche der Arbeitswelt. Das Know-How und Einsatz dieser Technologie kann enorme Wettbewerbsvorteile für das eigene Unternehmen sichern und die Bedeutung dieser Technologie hat in den letzten Jahren rapide zugenommen (Pfeiffer, 2020). Datenschutz und Compliance sind essenzielle Aspekte, da Unternehmen, die personenbezogene Daten verarbeiten oder über deren Verarbeitung entscheiden, gesetzlich verpflichtet sind, umfassende Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Diese Verpflichtungen betreffen alle Unternehmen unabhängig von ihrer Größe und sind durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU geregelt. Verstöße gegen diese Regelungen können zu erheblichen rechtlichen und finanziellen Konsequenzen führen (Datenschutz, o. J.). Durch öffentliche LLMs stellen Anbieter unkomplizierte und preiswerte Lösungen zur Verfügung, weisen aber ein höheres Risiko für Datenlecks und Datenschutzverletzungen auf. Im Gegensatz dazu ermöglichen selbstgehostete LLMs eine verbesserte Datenkontrolle und-sicherung, erfordern aber zusätzliche Investitionen und technisches Know-how. Daher ist es sehr wichtig, das Thema auszuforschen, um im Unternehmen über die potenziellen Risiken und Konsequenzen von Datenschutzverletzungen aufzuklären (Reinking & Becker, 2023).Verstöße gegen Datenschutzrichtlinien können erhebliche rechtliche und finanzielle Folgen nach sich ziehen, einschließlich hoher Geldstrafen und eines erheblichen Imageschadens. Unternehmen riskieren den Verlust des Vertrauens ihrer Kunden und Geschäftspartner, was zu langfristigen geschäftlichen Nachteilen führen kann. Insbesondere die unbewusste oder fahrlässige Verletzung von Datenschutzvorschriften durch Mitarbeitende kann schwerwiegende Auswirkungen haben und muss daher durch um-fassende Schulungen und klare Richtlinien verhindert werden (FAQ zum Thema KI und Datenschutz, o. J.). Ziel dieser Arbeit ist es, die Datenschutz- und Compliance-Herausforderungen bei der Nutzung von selbstgehosteten und öffentlich gehosteten großen Sprachmodellen (LLMs) im Unternehmenskontext zu erforschen. Im Zuge dessen soll untersucht werden, ob und welche Nutzungsrisiken durch die Verwendung von Chatbots entstehen.

Ziel dieser Masterarbeit war es, die Auswirkungen und Benefits durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) auf die Softwareentwicklungsbranche zu beurteilen. Die Beurteilung wurde von der steirischen Softwareentwicklungsbranche durchgeführt. Um Hypothesen aufstellen zu können, wurden aktuelle Literaturquellen analysiert. Der Theorieteil umfasst die Beschreibung einiger KI-Tools, die für die Softwareentwicklung eingesetzt werden können. Die Einsatzmöglichkeiten von KI für Softwareentwicklungstätigkeiten werden anhand aktueller Studien diskutiert. Einige ethische Aspekte sowie Einflüsse auf die Arbeitsweise und Risiken, die der Einsatz von KI mit sich bringt, werden beschrieben. Mit einem Online-Fragebogen wurde die Beurteilung und Meinung der steirischen Softwareentwicklungsbrancheerhoben. Der Fragebogen umfasst Überlegungen, wie beispielsweise die Anpassung der Ausbildungsprogramme, die mögliche Ablöse der Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler durch KI-Tools, das Potenzial einer Effizienzsteigerung sowie die Risiken durch die Verwendung von KI-generiertem Code. Basierend auf den Ergebnissen der Umfrage und den Literaturquellen wird die Beurteilung aktueller sowie zukünftiger Auswirkungen und Benefits abgeleitet, um die Forschungsfrage zu beantworten. Im Großen und Ganzen wird die Codegenerierung von KI-Tools als gut beurteilt. Es kann eine Effizienzsteigerung erzielt werden und wenig erfahrene Personen können durch den Einsatz von KI profitieren. Die Möglichkeit eines geringeren Personalbedarfs wird gelassen beurteilt und als nicht realistisch angesehen. Nur wenige haben in den Ausbildungsprogrammen etwas über KI gelernt, die meisten können KI-Tools trotzdem gut in den Arbeitsalltag integrieren. Bedenken hinsichtlich Lizenzverletzungen liegen kaum vor. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Beurteilungen, der in dieser Masterarbeit behandelten Auswirkungen und Benefits, durch die steirische Softwareentwicklungsbranche zum Großteil mit dem aktuellen Stand der Literatur übereinstimmt.

Understanding user behaviors and preferences is crucial in today’s digital landscape, driving the need for automated persona generation. This thesis explores the potential of topic modeling and sentiment analysis to enhance data-driven persona creation. Analyzing a corpus of 676,000 tweets from 6,760 Twitter users (now x.com1), the study applies BERTopic for topic modeling and VADER for sentiment analysis to identify distinct themes and emotional tendencies in usergenerated content. A key finding is the significant impact of pre-processing, which improves topic coherence andinterpretability, contradicting claims that BERTopic performs equally well on raw data. The results indicate that bots predominantly generate neutral, task-oriented content, while humanusers – particularly female users – express more varied and emotionally rich sentiment.Integrating topic modeling and sentiment analysis enables multidimensional persona creationby combining thematic interests with emotional characteristics, emphasizing the value of author profiling in data-driven persona generation.This thesis highlights the potential of text mining techniques in persona creation while acknowledging challenges such as sentiment misclassification and the differentiation between bots and humans. Moreover, the findings highlight the need for structured datasets to enhance large language model-based persona descriptions, ensuring greater accuracy and coherence.Future research should explore alternative machine learning models, refine clustering methods, and assess cross-platform applicability. The combination of topic modeling and sentiment analysis offers promising opportunities for automating persona generation, enhancing e.g.,targeted marketing, and improving social media analysis.