@article{GollandSchroeer2024,
  author    = {Golland, Alexander and Schr{\"o}er, Jan-Erik},
  title     = {Error 404 im Vergabeverfahren: Datenschutz nicht gefunden?},
  series = {VergabeR},
  journal   = {VergabeR},
  number    = {2},
  publisher = {Wolters Kluwer},
  address   = {K{\"o}ln},
  issn      = {2366-2247},
  pages     = {75 -- 92},
  year      = {2024},
  abstract  = {Das Thema Datenschutz wurde bei der {\"o}ffentlichen Auftragsvergabe bislang vor allem in Bezug auf Drittlandtransfers personenbezogener Daten in die USA diskutiert. Jedoch spielt der Datenschutz f{\"u}r das Vergabeverfahren und f{\"u}r die Ausf{\"u}hrung datenschutzrelevanter Leistungen generell eine wesentliche Rolle. Gleichwohl herrschen bislang unter {\"o}ffentlichen Auftraggebern Schwierigkeiten, datenschutzrechtlich relevante Fallkonstellationen zu erkennen, die m{\"o}glichen Risiken daraus abzuleiten und, sofern dies gelingt, diesen Risiken angemessen zu begegnen. Der vorliegende Beitrag befasst sich mit der datenschutzrechtlichen Verantwortlichkeit, ihren Folgen und den daraus resultierenden Konsequenzen f{\"u}r die Gestaltung von Vergabeverfahren und Vergabeunterlagen.},
  language  = {de}
}
@article{GollandSchroeer2024,
  author    = {Golland, Alexander and Schr{\"o}er, Jan-Erik},
  title     = {No risk, no fun? Ber{\"u}cksichtigung datenschutzrechtlicher Risiken im Vergabeverfahren},
  series = {DSB Datenschutz-Berater},
  journal   = {DSB Datenschutz-Berater},
  number    = {5},
  publisher = {DFV Mediengruppe},
  address   = {Frankfurt a.M.},
  isbn      = {0170-7256},
  issn      = {No risk, no fun? Ber{\"u}cksichtigung datenschutzrechtlicher Risiken im Vergabeverfahren},
  pages     = {114 -- 117},
  year      = {2024},
  language  = {de}
}
@article{Golland2024,
  author    = {Golland, Alexander},
  title     = {Datenschutz beim Einsatz k{\"u}nstlicher Intelligenz im Unternehmen},
  series = {NWB},
  journal   = {NWB},
  number    = {6},
  publisher = {NWB},
  address   = {Herne},
  issn      = {0028-3460},
  pages     = {425 -- 432},
  year      = {2024},
  abstract  = {Seit Ende 2022 pr{\"a}gt das Schlagwort „K{\"u}nstliche Intelligenz" (KI) nicht nur den rechtswissenschaftlichen Diskurs. Die allgemeine Verf{\"u}gbarkeit von generativen KI-Modellen, allen voran die großen Sprachmodelle (Large Language Models, kurz: LLM) wie ChatGPT von OpenAI oder Bing AI von Microsoft, erfreuen sich gr{\"o}ßter Beliebtheit: LLM sind in der Lage, auf Grundlage statistischer Methoden - eine entsprechende Schnittstelle (Interface) vorausgesetzt - auch technisch wenig versierten Nutzern verst{\"a}ndliche Antworten auf ihre Fragen zu liefern. Dabei werden nicht nur umfassend Nutzerdaten verarbeitet, sondern auch auf weitere personenbezogene Daten zugegriffen sowie neue Daten erzeugt. Der Beitrag geht der Frage nach, welche spezifischen datenschutzrechtlichen Herausforderungen sich f{\"u}r Unternehmen beim Einsatz solcher LLM stellen.},
  language  = {de}
}
@article{Bung2024,
  author    = {Bung, Daniel Bernhard},
  title     = {Kamerabasierte Fließtiefen- und Geschwindigkeitsmessungen},
  series = {Wasserwirtschaft},
  volume    = {114},
  journal   = {Wasserwirtschaft},
  number    = {4},
  publisher = {Springer Vieweg},
  address   = {Wiesbaden},
  issn      = {0043-0978},
  pages     = {47 -- 53},
  year      = {2024},
  abstract  = {In der wasserbaulichen Forschung werden neben klassischen Messinstrumenten zunehmend kamerabasierte Verfahren genutzt. Diese erlauben neben der Bestimmung von Fließgeschwindigkeiten auch die Detektion der freien Wasseroberfl{\"a}che oder zeitliche Vermessung von Kolken. Durch die hohen r{\"a}umlichen und zeitlichen Aufl{\"o}sungen, welche neueste Kamerasensoren liefern, k{\"o}nnen neue Erkenntnisse in turbulenten, komplexen Str{\"o}mungen gewonnen werden. Auch in der Praxis k{\"o}nnen diese Verfahren mit geringem Aufwand wichtige Daten liefern.},
  language  = {de}
}