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Digitalisierung vs. Digitalisieren – Lieber Durchbrüche bei der Digitalisierung als Durchdrucke digitalisieren

Gemeinsam mit der Sächsischen Jugendstiftung widmen wir uns der Frage, wie die Akzeptanz für digitale Prozesse gestärkt und damit eine gute Basis für die Nutzung von Daten geschaffen werden kann. Gleichzeitig wollen wir ausloten, ab wann es sich lohnt, komplexe technische Lösungen einzuführen, die analoges und digitales Arbeiten gleichzeitig ermöglichen, z.B. durch die Digitalisierung von Handschriften.


29. 08. 2025

Die Sächsische Jugendstiftung hat sich zum Ziel gesetzt, gesellschaftliches Engagement junger Menschen zu fördern. Dafür organisieren sie unter anderem den jährlichen Aktionstag genialsozial, an dem viele tausend Schüler*innen die Schulbank gegen einen Arbeitsplatz eintauschen und den erarbeiteten Lohn an ein soziales Projekt spenden. Die steigenden Anmeldezahlen sind zwar sehr erfreulich, verursachen aber mittlerweile einen enormen Verwaltungsaufwand, den das Team hinter dem Projekt nur noch schwer stemmen kann. Dabei geht es vor allem um die Erstellung von Arbeitsvereinbarungen – ein Prozess, der früher vor allem analog ablief, inzwischen aber digital abgebildet ist. Da diese Möglichkeit bisher aber wenig genutzt wurde, kam das Team der Sächsischen Jugendstiftung auf uns zu.

Wir entschieden uns für ein zweigeteiltes Vorgehen:

  • Zum einen sind wir mit unterschiedlichen Organisationen, die dieser Frage in ihrer Arbeit ebenso begegnen, in den Dialog gegangen und haben Erfahrungen ausgetauscht, um daraus eine Strategie für die Sächsische Jugendstiftung zu formulieren.
  • Darüber hinaus haben wir im Rahmen eines internen Datenvorhabens mithilfe von OCR-Technologien versucht, eine digitale Alternative bzw. Unterstützung zu testen. (Anmerkung: OCR steht für Optical Character Recognition, was soviel bedeutet wie „optische Zeichenerkennung“.)

Stärkung der Datenkultur

Eine umfassende Digitalisierung von Prozessen schafft die Grundlage für eine bessere Erhebung und die professionelle und umfangreiche Nutzung von Daten. Doch immer wieder stellen wir fest, dass Organisationen bei der Einführung digitaler Prozesse auf Hürden stoßen, die oft darin begründet sind, dass die Akzeptanz für den Digitalisierungsschritt in der eigenen Organisation oder bei Kooperationspartner*innen sehr gering ist. Die mangelnde Akzeptanz führt in einigen Fällen dazu, dass Prozesse und Daten weiterhin mühsam manuell bearbeitet werden und in anderen Fällen, dass komplexe technische Lösungen entwickelt werden, die diese Akzeptanzlücke schließen sollen, indem bspw. analoge Daten digitalisiert werden. Auch die Sächsische Jugendstiftung steht vor diesem Dilemma. Deshalb haben wir gemeinsam mit Organisationen aus unserer Community die folgenden Fragen erörtert:

  • Wie kann die Akzeptanz digitaler Prozesse gestärkt werden, ohne dabei Kooperationspartner*innen zu verlieren?
  • Wie kann Datenkultur in der eigenen Organisation und im Netzwerk etabliert und gestärkt werden?
  • Ab wann lohnt es sich, komplexe technische Lösungen einzuführen, die analoge und digitale Arbeitsweisen zugleich erlauben, z.B. indem Handschriftliches oder Mündliches digitalisiert wird?

Aus der Diskussion ergab sich schnell, dass es langfristig nicht vermieden werden kann, an der Etablierung und Stärkung der Datenkultur in der eigenen Organisation bzw. im Organisationsnetzwerk zu arbeiten. Auch wenn diese Aufgabe zunächst sehr mühsam und herausfordernd erscheint, so herrschte Einigkeit, dass dies langfristig die besten Chancen auf Erfolg hat.

Am Beispiel der Sächsischen Jugendstiftung haben wir gemeinsam die folgenden Ansätze zusammengetragen:

  • positive Anreize schaffen:
  • Verlosung zwischen den Schulen veranstalten, die den digitalen Weg nutzen.
  • Klar aufzeigen / kommunizieren, welche Einsparungen / Vorteile für die Schulen, Lehrkräfte und Schüler*innen durch den digitalen Prozess entstehen. Z.B.: “Jedes digital eingereichte Formular ermöglicht uns […]”
  • “Success Stories” unter den Schulen teilen, um Orientierung zu geben und die Motivation zu stärken.
  • negative Anreize punktuell einsetzen:
  • Portokosten für die Zusendung an die Schulen auslagern.
  • Vermittlung des Aufwands und der Kosten hinter dem analogen Prozess (in adäquater Weise): z.B. Bild mit den Papierbergen teilen, um eine Vorstellung des Ausmaßes zu kreieren.
  • Aversionen im Gespräch abbauen, indem auf diese eingegangen wird.
  • Analoge Formulare nicht mehr so präsent teilen, insbesondere wenn neue Kooperationen aufgebaut werden. Im Rahmen neuer Kooperationen nur den digitalen Prozess anbieten.
  • Gesprächsangebote schaffen, um Schulen bei der Umstellung zu begleiten:
  • Offene Sprechstunden bspw. am Anfang des Schuljahres anbieten (als 1-1 oder im Rahmen verschiedener Events).
  • Schulen nicht “alleine lassen”: Änderungen und den dadurch ggf. entstehenden Aufwand anerkennen.
  • Pilot: Sprechstunde zunächst mit ein paar Schulen testen.
  • Auf Fragen und Bedenken eingehen, z.B.:
  • “Sind meine Daten sicher?“ → Klare Kommunikation darüber, dass der Prozess offiziell bleibt, trotz dessen, dass er digitalisiert wurde. Die Daten sind sicher, etc.
  • kognitiver Load, einen neuen Prozess zu lernen: Es ist einfacher, gewohnte Prozesse beizubehalten. → Motivation stärken: digitaler Prozess kann (langfristig) Zeit sparen

Wichtige Aspekte, die im Prozess mit bedacht werden müssen:

  • Halten die Server einen größeren Andrang als bisher aus? → Bei einem Zusammenbruch der Server könnte man Einbußen bei der Akzeptanz provozieren. Deshalb sollte die Robustheit vorab sichergestellt werden. Eine solche Überprüfung lässt sich gut auslagern.
  • Keine Stellvertreter Aussagen treffen. → Über die genauen Bedarfe, Ängste, etc., die die direkt betroffenen Personen haben, sollten keine Annahmen getroffen werden. Stattdessen sollte man das Gespräch suchen, um Entwicklungen und Unterstützungsangebote bedarfsgerecht zu gestalten.

Vorteil des digitalen Prozesses – abgesehen von der Tatsache, dass keine manuellen Arbeitsschritte notwendig sind, um die Formulare zu digitalisieren – ist, dass die erhobenen Daten direkt in einer Datenbank abgespeichert werden. D.h. es geht nicht nur darum, die Formulare digital vorliegen zu haben, sondern auch darum, den gesamten Prozess digital abzubilden – von Erstellen der Arbeitsvereinbarung bis hin zur Gehaltsüberweisung

OCR-Ansatz als technische Stütze

Im Gegensatz dazu bestand unsere Empfehlung für eine technische Zwischenlösung darin, bei der Datenverarbeitung sparsam vorzugehen. Ein konkreter Bedarf der sächsischen Jugendstiftung ist die Kontrolle der eingegangenen Lohnzahlungen. Für einen automatisierten Abgleich zwischen allen Arbeitsvereinbarungen und den tatsächlich eingegangenen Gehaltszahlungen ist prinzipiell nur die Digitalisierung der Referenznummer und des Lohnbetrags erforderlich. Unsere OCR-Bemühungen konzentrierten sich daher auf diese beiden Informationen. Der Vorteil dieser Vorgehensweise liegt darin, dass durch die gezielte Verwendung der beschriebenen Ausschnitte – aus denen keine personenbezogene Zuordnung möglich ist – der Aufwand für Datenschutzbelange deutlich reduziert werden kann. Bei fehlenden Zahlungen muss jedoch eine manuelle Kontrolle und Erinnerung erfolgen.

Bei der Referenznummer handelt es sich um eine gedruckte Zahlenfolge, die sich zuverlässig auch mit Open-Source-Software wie Tesseract erkennen lässt. Die Erkennung des handgeschriebenen Lohnbetrags hingegen ist eine deutlich komplexere Aufgabe. Hier zogen wir auch das Training spezialisierter Modelle in Betracht. Dagegen sprach jedoch, dass die Formulare aus dem Vorjahr, auf denen ein solches Modell hätte trainiert werden können, noch einzelne Felder für jede Ziffer aufwiesen, während das aktuelle Format nur noch ein gemeinsames Feld für den gesamten Betrag enthält. Dieser strukturelle Unterschied in den Daten sorgt dafür, dass ein Training auf den alten Formularen nicht sinnvoll auf die neuen übertragbar wäre.

Hinzu kamen mehrere Herausforderungen hinsichtlich der Datenqualität, die die Entwicklung einer technischen Lösung zusätzlich erschwerten, darunter:

  • Handgeschriebene Ziffern befinden sich häufig nicht innerhalb der vorgesehenen Felder (möglicherweise, weil sich die Seiten der Durchdrucke verschoben haben).
  • Manche Personen ergänzten handschriftlich Anmerkungen wie „pro Stunde“.
  • Es wurden unterschiedliche Seiten der Durchdrucke verwendet, was zu abweichenden Farben von Schrift und Hintergrund führt.
  • Es gab nachträgliche handschriftliche Korrekturen (oft in anderen Schriftfarben)

Vor diesem Hintergrund erschien uns der Einsatz multimodaler LLMs als die vielversprechendste Lösung. Diese Modelle sind bereits vortrainiert, sind weniger anfällig für die Probleme mit der Datenqualität und Evaluationsergebnisse können besser auf neue Daten übertragen werden.

Wir schlossen fünf ausgewählte Beispiele in einen Prompt mit ein und verbesserten die konkreten Anweisungen manuell in mehreren Iterationen. Als Metrik verwendeten wir Accuracy, also den Anteil korrekt erkannter Lohnbeträge an allen erfassten Lohnbeträgen. Die Accuracy wurde anhand einer Zufallsstichprobe gemessen, die 20 % der Gesamtheit entsprach (n = 1311).

Zum Vergleich wurde außerdem die Performance unserer Lösung mit einer bereits von der Sächsischen Jugendstiftung getesteten Lösung – Azure Document Intelligence – gegenübergestellt. Die folgenden Accuracy-Werte zeigen eine Verbesserung von bis zu 25 %:

  • Google Gemini 2.5 Flash: 92 %
  • Meta LLaMA 4 Maverick: 87 %
  • Mistral Small 3.1 (24B Instruct): 72 %
  • Azure Document Intelligence: 66 %

Fazit / Wie geht es nun weiter?

Im Rahmen des technischen Ansatzes haben sich verschiedene Hürden gezeigt, die wir teilweise lösen konnten, sodass wir ganz gute Ergebnisse erzielen konnten. Dass entsprechendes Know-how benötigt wird, um einen solchen Ansatz zu verfolgen, sowie die Frage nach dem Ressourcenverbrauch bleiben allerdings bestehen. Allerdings muss die Entscheidung nicht „schwarz-weiß“ ausfallen. Genauso wie in diesem Fall kann die technische Lösung unterstützend herangezogen werden. Dennoch lohnt es sich, langfristig an der Stärkung der Datenkultur zu arbeiten. Dass Daten“kultur“ neben der Ausarbeitung technischer Lösungen eine sehr entscheidende Rolle spielt, verdeutlicht auch dieser Artikel sehr anschaulich.

Im Rahmen des Datenvorhabens mit der Sächsischen Jugendstiftung werden wir diesen Ansatz weiter begleiten und haben die folgen Fragen ausformuliert:

  • Gemeinsam auf den Status Quo schauen? -> Welche Schulen nutzen den digitalen Prozess schon? Welche „Success Stories“ lassen sich daraus für die Kommunikation ableiten?
  • Was gibt es schon an (Begleit-)Material? Was fehlt noch? Wie könnte dies (möglichst ressourcenschonend) ausgearbeitet werden?
  • Welche Kommunikations(kanäle) gibt es mit den Schulen bereits? Welche funktionieren, wie gut?
  • Welche Schulen nutzen den digitalen Prozess nicht? Gab es Austausch dazu? / Wissen sie davon? / Lehnen sie es bewusst ab? / (Wie) Kann man am besten das Gespräch suchen?
  • Gibt es Veranstaltungen, die sich eignen, um viele Schulen zu erreichen? Wann finden diese statt?
  • Gibt es Kommunikation zum Aktionstag im Anschluss an den Eventtag? Könnte man bereits in diesem Rahmen die Kommunikation für das kommende Jahr aufsetzen?
  • Planung eines umfassenden Kommunikationszeitplans

Was es im nächsten Schritt braucht, ist vor allem gute und transparente Kommunikation, die die Kooperationspartner – in diesem Fall die Schulen – bei der Umstellung begleitet. Dafür braucht es Angebote, die alle – oder zumindest einen Großteil – der beteiligten Schulen mitnehmen, ihnen den Zugang zum digitalen Prozess erleichtern und ihnen die Notwendigkeit der Umstellung nahebringen.

Nach dem Aktionstag ist vor dem Aktionstag – in Sachsen startet das neue Schuljahr bereits und so geht die Kommunikation schon in die nächste Runde. Die Sächsische Jugendstiftung hat bereits einige, der Punkte umgesetzt und arbeitet daran, die Akzeptanz ihrer digitalen Lösung weiter zu stärken. Im Herbst werden wir berichten, wie es ihnen ergangen ist. – Stay stuned!


Autorin

Nevena Nikolajević

Nevena Nikolajević (sie/ihr)

Datenvorhaben Kontakt in HumHub


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