Digitale Arbeitswelt – Chancen und Herausforderungen für Beschäftigte und Arbeitsmarkt
Der digitale Wandel der Arbeitswelt gilt als eine der großen Herausforderungen für Wirtschaft und Gesellschaft. Wie arbeiten wir in Zukunft? Welche Auswirkungen hat die Digitalisierung und die Nutzung Künstlicher Intelligenz auf Beschäftigung und Arbeitsmarkt? Welche Qualifikationen werden künftig benötigt? Wie verändern sich Tätigkeiten und Berufe? Welche arbeits- und sozialrechtlichen Konsequenzen ergeben sich daraus?
Dieses Themendossier dokumentiert Forschungsergebnisse zum Thema in den verschiedenen Wirtschaftsbereichen und Regionen.
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-
Literaturhinweis
Zentrale Befunde zu aktuellen Arbeitsmarktthemen 2025 (2025)
Anger, Silke ; Wolter, Stefanie; Lietzmann, Torsten ; Lehmer, Florian ; Jahn, Elke; Leber, Ute; Wolff, Joachim; Artmann, Elisabeth; Wenzig, Claudia; Lang, Julia ; Wanger, Susanne ; Kuhn, Sarah; Vom Berge, Philipp ; Kubis, Alexander; Walwei, Ulrich ; Trenkle, Simon ; Braun, Wolfgang; Brücker, Herbert ; Stops, Michael ; Kosyakova, Yuliya ; Stepanok, Ignat ; Janssen, Simon; Roth, Duncan ; Janser, Markus ; Rauch, Angela ; Jahn, Elke J. ; Popp, Martin ; Hohmeyer, Katrin ; Müller, Dana ; Hohendanner, Christian ; Mense, Andreas ; Hiesinger, Karolin ; Zika, Gerd ; Heß, Pascal ; Weber, Enzo ; Hellwagner, Timon ; Bruckmeier, Kerstin ; Haas, Anette; Seibert, Holger; Gürtzgen, Nicole ; Ramos Lobato, Philipp; Gläser, Nina; Müller, Christoph ; Gherbaoui, Samia; Arntz, Melanie ; Gellermann, Jan; Stephan, Gesine ; Fitzenberger, Bernd ; Oberfichtner, Michael ; Dietz, Martin; Bächmann, Ann-Christin ; Dauth, Wolfgang ; Matthes, Britta ; Collischon, Matthias ; Reims, Nancy ; Christoph, Bernhard ;Zitatform
Anger, Silke, Melanie Arntz, Elisabeth Artmann, Ann-Christin Bächmann, Wolfgang Braun, Kerstin Bruckmeier, Herbert Brücker, Bernhard Christoph, Matthias Collischon, Wolfgang Dauth, Martin Dietz, Bernd Fitzenberger, Jan Gellermann, Samia Gherbaoui, Nina Gläser, Nicole Gürtzgen, Anette Haas, Timon Hellwagner, Pascal Heß, Karolin Hiesinger, Christian Hohendanner, Katrin Hohmeyer, Elke J. Jahn, Markus Janser, Simon Janssen, Stefanie Wolter, Torsten Lietzmann, Florian Lehmer, Ute Leber, Joachim Wolff, Claudia Wenzig, Julia Lang, Susanne Wanger, Sarah Kuhn, Philipp Vom Berge, Alexander Kubis, Ulrich Walwei, Simon Trenkle, Michael Stops, Yuliya Kosyakova, Ignat Stepanok, Duncan Roth, Angela Rauch, Martin Popp, Dana Müller, Andreas Mense, Gerd Zika, Enzo Weber, Holger Seibert, Philipp Ramos Lobato, Christoph Müller, Gesine Stephan, Michael Oberfichtner, Britta Matthes & Nancy Reims (2025): Zentrale Befunde zu aktuellen Arbeitsmarktthemen 2025. Nürnberg, 21 S. DOI:10.48720/IAB.GP.2505.1
Abstract
"Digitalisierung und Künstliche Intelligenz, Dekarbonisierung und demografischer Wandel werden den Arbeitsmarkt in den kommenden Jahren erheblich verändern. Gleichzeitig wird eine Deindustrialisierung Deutschlands befürchtet. Handlungsbedarf besteht beispielsweise bei der Sicherung des Arbeitskräftebedarfs – und damit verbunden bei den Themen Aus- und Weiterbildung –, bei der Reduzierung der Arbeitslosigkeit und insbesondere der Langzeitarbeitslosigkeit sowie bei der sozialen Absicherung von Solo-Selbständigen Zu all diesen und zahlreichen weiteren wichtigen Themen fasst die IAB-Broschüre „Zentrale Befunde zu aktuellen Arbeitsmarkt-Themen 2025“ die zentralen wissenschaftlichen Befunde kompakt zusammen. Sie bietet zudem Handlungsempfehlungen für die Arbeitsmarktpolitik, die aus den wissenschaftlichen Befunden abgeleitet wurden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Anger, Silke ; Wolter, Stefanie; Lietzmann, Torsten ; Lehmer, Florian ; Leber, Ute; Wolff, Joachim; Artmann, Elisabeth; Wenzig, Claudia; Lang, Julia ; Wanger, Susanne ; Kuhn, Sarah; Vom Berge, Philipp ; Kubis, Alexander; Walwei, Ulrich ; Trenkle, Simon ; Braun, Wolfgang; Brücker, Herbert ; Stops, Michael ; Kosyakova, Yuliya ; Stepanok, Ignat ; Janssen, Simon; Roth, Duncan ; Janser, Markus ; Rauch, Angela ; Jahn, Elke J. ; Popp, Martin ; Hohmeyer, Katrin ; Müller, Dana ; Hohendanner, Christian ; Mense, Andreas ; Hiesinger, Karolin ; Zika, Gerd ; Heß, Pascal ; Weber, Enzo ; Hellwagner, Timon ; Bruckmeier, Kerstin ; Haas, Anette; Seibert, Holger; Gürtzgen, Nicole ; Ramos Lobato, Philipp; Gläser, Nina; Müller, Christoph ; Arntz, Melanie ; Gellermann, Jan; Stephan, Gesine ; Fitzenberger, Bernd ; Oberfichtner, Michael ; Dietz, Martin; Bächmann, Ann-Christin ; Dauth, Wolfgang ; Matthes, Britta ; Collischon, Matthias ; Reims, Nancy ; Christoph, Bernhard ; -
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Digitalisierung und Wandel der Beschäftigung (DiWaBe 2.0): Eine Datengrundlage für die Erforschung von Künstlicher Intelligenz und anderer Technologien in der Arbeitswelt (2025)
Arntz, Melanie ; Baum, Myriam; Wischniewski, Sascha ; Matthes, Britta ; Meyer, Sophie-Charlotte; Hartwig, Matthias; Schlenker, Oliver; Dorau, Ralf; Brüll, Eduard ; Lehmer, Florian ; Tisch, Anita ;Zitatform
Arntz, Melanie, Myriam Baum, Eduard Brüll, Ralf Dorau, Matthias Hartwig, Florian Lehmer, Britta Matthes, Sophie-Charlotte Meyer, Oliver Schlenker, Anita Tisch & Sascha Wischniewski (2025): Digitalisierung und Wandel der Beschäftigung (DiWaBe 2.0): Eine Datengrundlage für die Erforschung von Künstlicher Intelligenz und anderer Technologien in der Arbeitswelt. (baua: Bericht), Dortmund, 48 S. DOI:10.21934/baua:bericht20250225
Abstract
"In Deutschland nutzt bereits mehr als die Hälfte der Beschäftigten Künstliche Intelligenz (KI) am Arbeitsplatz - überwiegend jedoch informell. Dies deutet darauf hin, dass viele Beschäftigte KI als hilfreiche Unterstützung wahrnehmen, zugleich aber die formelle Einführung seitens der Betriebe den Erwartungen der Beschäftigten hinterherhinkt. Der vorliegende Bericht präsentiert die Ergebnisse der DiWaBe 2.0-Befragung, einer repräsentativen Querschnittserhebung von rund 9.800 sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in Deutschland, die im Jahr 2024 durchgeführt wurde. Ziel der Befragung ist es, eine Datengrundlage zu schaffen, um die Auswirkungen des technologischen Wandels - und insbesondere von KI - auf die Arbeitswelt abzuschätzen. Im Fokus stehen dabei vor allem Veränderungen von Tätigkeiten und Anforderungen am Arbeitsplatz, Arbeitsbedingungen und -organisation, Weiterbildungsaktivitäten sowie die Gesundheit der Beschäftigten. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung von KI stark von individuellen und beruflichen Faktoren wie Berufssegment, Bildung, Alter und Geschlecht abhängt. So nutzt nur knapp ein Drittel der Beschäftigten ohne Bildungsabschluss KI, während dieser Anteil bei Beschäftigten mit Hochschul-, Meister-oder Technikerabschluss fast 80 % beträgt. Erste multivariate Analysen zeigen, dass Beschäftigte, die ihre KI-Nutzung in den letzten fünf Jahren intensiviert haben, von komplexeren Tätigkeitsanforderungen berichten, insbesondere in den Bereichen Schreiben, Programmierung und Mathematik. Zudem ist eine intensivierte KI-Nutzung mit einer höheren Arbeitsautonomie, aber auch mit einer höheren Arbeitsintensität verbunden. Es zeigt sich jedoch kein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen der Nutzung von KI und der Gesundheit der Beschäftigten. Zudem unterscheiden sich Beschäftigte mit KI-Nutzung nicht von Nichtnutzenden hinsichtlich ihrer Teilnahme an Weiterbildung." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Computers as Stepping Stones? Technological Change and Equality of Labor Market Opportunities (2025)
Zitatform
Arntz, Melanie, Cäcilia Lipowski, Guido Neidhöfer & Ulrich Zierahn-Weilage (2025): Computers as Stepping Stones? Technological Change and Equality of Labor Market Opportunities. In: Journal of labor economics, Jg. 43, H. 2, S. 503-543., 2023-08-18. DOI:10.1086/727490
Abstract
"This paper analyzes whether technological change improves equality of labor market opportunities by increasing the returns to skills relative to the returns to parental background. We find that in Germany during the 1990s, the introduction of computer technologies improved the access to technology-adopting occupations for workers with low-educated parents, and reduced their wage penalty within these occupations. We also show that this significantly contributed to a decline in the overall wage penalty experienced by workers from disadvantaged parental back-grounds over this time period. Competing mechanisms, such as skill-specific labor supply shocks and skill-upgrading, do not explain these findings." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Robotic capital - skill complementarity (2025)
Zitatform
Battisti, Michele, Massimo Del Gatto, Antonio Francesco Gravina & Christopher F. Parmeter (2025): Robotic capital - skill complementarity. In: Macroeconomic Dynamics, Jg. 29, S. e54. DOI:10.1017/s1365100524000567
Abstract
"Relying upon an original (country-sector-year) measure of robotic capital (RK), we investigate the degree of complementarity/substitutability between robots and workers at different skill levels. We employ nonparametric methods to estimate elasticity of substitution patterns between RK and skilled/unskilled labor over the period 1995–2009. We show that: i) on average, RK exhibits less substitutability with skilled workers compared to unskilled workers, indicating a phenomenon of “RK-Skill complementarity”. This pattern holds in a global context characterized by significant heterogeneity; ii) the dynamic of “RK-Skill complementarity” has increased since the early 2000s; iii) the observed strengthening is more prominent in OECD countries, as opposed to non-OECD countries, and in the Manufacturing sector, compared to non-Manufacturing industries." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The dynamics of automation adoption: Firm-level heterogeneity and aggregate employment effects (2025)
Zitatform
Bisio, Laura, Angelo Cuzzola, Marco Grazzi & Daniele Moschella (2025): The dynamics of automation adoption: Firm-level heterogeneity and aggregate employment effects. In: European Economic Review. DOI:10.1016/j.euroecorev.2024.104943
Abstract
"We investigate the impact of investment in automation-related goods on adopting and non-adopting firms in the Italian economy during 2011–2019. We integrate datasets on trade activities, firms’, and workers’ characteristics for the population of Italian importing firms and estimate the effects on adopters ’ outcomes within a difference-in-differences design exploiting import lumpiness in product categories linked to automation technologies (including robots). We find a positive average adoption effect on the adopters’ employment: firms are, on average, around 3% larger in terms of employment after an automation spike. Crucially, the employment effect is heterogeneous across firms: a positive effect is predominant among small firms, which are around 5% larger five years after the spike; on the contrary, a negative displacement effect is predominant among medium and large firms, with an employment contraction at five years of around -4%. This result can shed light on one potential reason behind the mixed results in the literature, i.e. different size distribution of the samples used. We complete the framework with a 5-digit sector-level analysis showing that adopting automation technologies has an overall weak negative effect on aggregate employment, and with an analysis of the competition effects of automation, showing that non-adopters suffer a loss in sales and employment." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Automation and segmentation: Downgrading employment quality among the former “insiders” of Western European labour markets (2025)
Zitatform
Buzzelli, Gregorio (2025): Automation and segmentation: Downgrading employment quality among the former “insiders” of Western European labour markets. In: International Journal of Social Welfare, Jg. 34, H. 2. DOI:10.1111/ijsw.70011
Abstract
"The literature on labor market segmentation traditionally looks at servitisation as the main structural driver behind the rise of employment precariousness, overlooking another crucial engine of the knowledge-economy transition: the Information and Communication Technologies (ICT) revolution. This paper proposes a task-based approach to complement the skill-biased framework usually applied to labor market segmentation, investigating the correlation between occupational exposure to the risk of automation and low-quality employment. The empirical analysis, based on 14 countries sampled from ESS (2002–2018), shows a strong correlation between technological replaceability and low income across all of Western Europe, especially after the Great Recession, while its association with atypical employment is mainly driven by fixed-term contracts in Central and Southern Europe and by part-time arrangements in Anglo-Saxon and Scandinavian countries. Overall, a “recalibrated” dualisation emerges in Western European labor markets, characterized by the diffusion of low labor earnings and atypical contracts among mid-skill routine workers, besides the low-skill service precariat." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Why hours worked decline less after technology shocks? (2025)
Zitatform
Cardi, Olivier & Romain Restout (2025): Why hours worked decline less after technology shocks? In: Journal of International Economics. DOI:10.1016/j.jinteco.2025.104095
Abstract
"The contractionary effect of technology shocks on hours gradually vanishes over time in OECD countries. To rationalize the decline in hours and its disappearance, we use a VAR-based decomposition of technology shocks into symmetric and asymmetric technology improvements. While hours decline dramatically when technology improves at the same rate across sectors, hours significantly increase when technology improvements occur at different rates. Because they are primarily driven by symmetric technology improvements, permanent technology shocks drive down total hours. Such a decline progressively vanishes due to the growing importance of asymmetric technology shocks. To reach these two conclusions, we simulate a two-sector model which can reproduce the contractionary effect on hours once the economy is internationally open and we allow for production factors’ mobility costs, factor-biased technological change, and home bias. To account for the vanishing decline in hours, we have to let the share of asymmetric technology shocks increase over time." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Using Google search data to examine factory automation and its effect on employment (2025)
Zitatform
Diebold, Céline (2025): Using Google search data to examine factory automation and its effect on employment. In: Economic analysis and policy, Jg. 86, S. 1301-1328. DOI:10.1016/j.eap.2025.03.042
Abstract
"This paper revisits the link between robot adoption and employment across more than 100 European regions over a period of five years. A simple model is provided arguing that interest in robots precedes the actual deployment of robots. Thus, a novel instrument is introduced: interest in automation revealed by Google searches. This allows for a tentatively causal interpretation of the results. A small, yet significant positive aggregate effect is identified, along with heterogeneous effects across sex and educational attainment. The local effect on aggregate employment tends to be roughly twice as large as the spillover effect on neighbouring regions." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author(s). Published by Elsevier B.V. on behalf of The Economic Society of Australia (Queensland) Inc.) ((en))
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Artificial intelligence, hiring and employment: job postings evidence from Sweden (2025)
Engberg, Erik; Hellsten, Mark; Sabolová, Radka; Lodefalk, Magnus ; Javed, Farrukh; Schroeder, Sarah ; Tang, Aili;Zitatform
Engberg, Erik, Mark Hellsten, Farrukh Javed, Magnus Lodefalk, Radka Sabolová, Sarah Schroeder & Aili Tang (2025): Artificial intelligence, hiring and employment: job postings evidence from Sweden. In: Applied Economics Letters, S. 1-6. DOI:10.1080/13504851.2025.2497431
Abstract
"This paper investigates the impact of artificial intelligence (AI) on hiring and employment, using the universe of job postings published by the Swedish Public Employment Service from 2014 to 2022 and full-population administrative data for Sweden. We exploit a detailed measure of AI exposure according to occupational content and find that establishments exposed to AI are more likely to hire AI workers. Survey data further indicate that AI exposure aligns with greater use of AI services. Importantly, rather than displacing non-AI workers, AI exposure is positively associated with increased hiring for both AI and non-AI roles. In the absence of substantial productivity gains that might account for this increase, we interpret the positive link between AI exposure and non-AI hiring as evidence that establishments are using AI to augment existing roles and expand task capabilities, rather than to replace non-AI workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Die Arbeit: Wie wir sie mit KI neu erfinden … und was für uns übrig bleibt (2025)
Zitatform
Gerpott, Fabiola H. & Stephan A. Jansen (2025): Die Arbeit. Wie wir sie mit KI neu erfinden … und was für uns übrig bleibt. Hamburg: brand eins books, 124 S.
Abstract
"Wie wird sich die Arbeitswelt im Zeitalter der künstlichen Intis zwischen dem Menschen und seinen neuen Maschinen – für andere Arbeit, andere Arbeitsteilungen, andere Führung und andere Bildung. Neben Studien aus der Wissenschaft bietet das Buch konkrete Handlungsempfehlungen für ein neues «Human Machine Resource Management», das nicht nur das Personalmanagement, sondern jeden von uns zu einer anregenderen und sinnstiftenderen Arbeit nutzen kann. Und es lädt dazu ein, an der Zukunft der Arbeit aktiv mitzuarbeiten. Zentrale Themen sind unter anderem die ethischen Implikationen, wenn Entscheidungen an Maschinen delegiert werden, die Auswirkungen auf die Diversität und Leistungsfähigkeit der Belegschaft sowie die Neugestaltung von Arbeitsräumen und HR-Prozessen." (Verlagsangaben, IAB-Doku)
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The Impact of a New Workplace Technology on Employees (2025)
Zitatform
Giebel, Marek & Alexander Lammers (2025): The Impact of a New Workplace Technology on Employees. In: Oxford Bulletin of Economics and Statistics, S. 1-22. DOI:10.1111/obes.12674
Abstract
"How does the implementation of a new technology affect workers? Using detailed worker-level data for Germany, we analyse the impact of new technologies on non-monetary working conditions such as overtime, training and perceived labor intensity. We show that the strongest effects arise in the first year of their implementation. These effects diminish after the introduction period. We further provide evidence that the impact of technology adoption varies across diverse occupational and industrial contexts. Workers in occupations with a higher task substitution potential show stronger increases in overtime, training measures and labor intensity. Analyzing industry characteristics, we find that employees exposed to a new technology react more strongly in industries with higher business dynamics in terms of organisational capital and R&D investment. Extending these considerations to information and communication technology (ICT) usage, we show that new technologies exert stronger effects in industries with high investment in ICT equipment or low investment in software." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Diverging paths: AI exposure and employment across European regions (2025)
Zitatform
Guarascio, Dario, Jelena Reljic & Roman Stöllinger (2025): Diverging paths: AI exposure and employment across European regions. In: Structural Change and Economic Dynamics, Jg. 73, S. 11-24. DOI:10.1016/j.strueco.2024.12.010
Abstract
"This study explores exposure to artificial intelligence (AI) technologies and employment patterns in Europe. First, we provide a thorough mapping of European regions focusing on the structural factors—such as sectoral specialisation, R&D capacity, productivity and workforce skills—that may shape diffusion as well as economic and employment effects of AI. To capture these differences, we conduct a cluster analysis which group EU regions in four distinct clusters: high-tech service and capital centres, advanced manufacturing core, southern and eastern periphery. We then discuss potential employment implications of AI in these regions, arguing that while regions with strong innovation systems may experience employment gains as AI complements existing capabilities and production systems, others are likely to face structural barriers that could eventually exacerbate regional disparities in the EU, with peripheral areas losing further ground." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 The Author(s). Published by Elsevier B.V.) ((en))
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AI and employment in Europe (2025)
Zitatform
Guarascio, Dario & Jelena Reljic (2025): AI and employment in Europe. In: Economics Letters, Jg. 247. DOI:10.1016/j.econlet.2025.112183
Abstract
"This paper contributes to the growing research on AI's labor market impact by presenting novel evidence on the heterogeneous employment effects of AI across EU countries from 2012 to 2022. While concerns persist about AI's disruptive potential, our findings show that occupations more exposed to AI technologies experience stronger employment growth, all else being equal. However, these effects are not uniform across the EU. Positive employment outcomes are concentrated in Innovation Leaders (Belgium, Denmark, Finland, the Netherlands and Sweden) and Strong Innovators (Austria, Cyprus, France, Germany, Ireland and Luxembourg), emphasizing the context-dependent nature of AI's impact. These findings reflect the uneven distribution of innovation capabilities, with a country's innovation system and ‘absorptive capacity’ playing a crucial role in fully harnessing AI's potential for employment (and economic) growth. Ultimately, this research challenges the notion of AI as universally beneficial or harmful, highlighting its asymmetric effects across countries and occupations." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 Elsevier B.V. All rights are reserved, including those for text and data mining, AI training, and similar technologies.) ((en))
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Robots vs. Workers: Evidence From a Meta‐Analysis (2025)
Zitatform
Guarascio, Dario, Alessandro Piccirillo & Jelena Reljic (2025): Robots vs. Workers: Evidence From a Meta‐Analysis. In: Journal of Economic Surveys, S. 1-18. DOI:10.1111/joes.12699
Abstract
"This study conducts a meta-analysis to assess the effects of robotization on employment and wages, synthesizing the evidence from 33 studies (644 estimates) on employment and a subset of 19 studies (195 estimates) on wages. The results challenge the alarmist narrative about the risk of widespread technological unemployment, suggesting that the overall relationship between robotization and employment or wages is minimal. However, the effects are far from uniform, with adverse outcomes observed in specific contexts, such as the United States, manufacturing sectors, and middle-skilled occupations. The analysis also identifies a publication bias favoring negative wage effects, though correcting for this bias confirms the negligible impact of robotization." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial Intelligence and the Labor Market (2025)
Zitatform
Hampole, Menaka, Dimitris Papanikolaou, Lawrence D. W. Schmidt & Bryan Seegmiller (2025): Artificial Intelligence and the Labor Market. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 33509), Cambridge, Mass, 58 S.
Abstract
"We leverage recent advances in NLP to construct measures of workers' task exposure to AI and machine learning technologies over the 2010 to 2023 period that vary across firms and time. Using a theoretical framework that allows for a labor-saving technology to affect worker productivity both directly and indirectly, we show that the impact on wage earnings and employment can be summarized by two statistics. First, labor demand decreases in the average exposure of workers' tasks to AI technologies; second, holding the average exposure constant, labor demand increases in the dispersion of task exposures to AI, as workers shift effort to tasks that are not displaced by AI. Exploiting exogenous variation in our measures based on pre-existing hiring practices across firms, we find empirical support for these predictions, together with a lower demand for skills affected by AI. Overall, we find muted effects of AI on employment due to offsetting effects: highly-exposed occupations experience relatively lower demand compared to less exposed occupations, but the resulting increase in firm productivity increases overall employment across all occupations." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Generative AI's Impact on Student Achievement and Implications for Worker Productivity (2025)
Zitatform
Hausman, Naomi, Oren Rigbi & Sarit Weisburd (2025): Generative AI's Impact on Student Achievement and Implications for Worker Productivity. (CESifo working paper 11843), München, 39 S.
Abstract
"Student use of Artificial Intelligence (AI) in higher education is reshaping learning and redefining the skills of future workers. Using student-course data from a top Israeli university, we examine the impact of generative AI tools on academic performance. Comparisons across more and less AI-compatible courses before and after ChatGPT's introduction show that AI availability raises grades, especially for lower-performing students, and compresses the grade distribution, eroding the signal value of grades for employers. Evidence suggests gains in AI-specific human capital but possible losses in traditional human capital, highlighting benefits and costs AI may impose on future workforce productivity." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Large Language Models, Small Labor Market Effects (2025)
Zitatform
Humlum, Anders & Emilie Vestergaard (2025): Large Language Models, Small Labor Market Effects. (BFI Working Papers / University of Chicago, Becker Friedman Institute for Research in Economics 2025,56), Chicago, 64 S. DOI:10.2139/ssrn.5219933
Abstract
"We examine the labor market effects of AI chatbots using two large-scale adoption surveys (late 2023 and 2024) covering 11 exposed occupations (25,000 workers, 7,000 workplaces), linked to matched employer-employee data in Denmark. AI chatbots are now widespread —most employers encourage their use, many deploy in-house models, andtraining initiatives are common. These firm-led investments boost adoption, narrow demographic gaps in take-up, enhance workplace utility, and create new job tasks. Yet, despite substantial investments, economic impacts remain minimal. Using difference-in-differences and employer policies as quasi-experimental variation, we estimate precise zeros: AI chatbots have had no significant impact on earnings or recorded hours in any occupation, with confidence intervals ruling out effects larger than 1%. Modest productivity gains (average time savings of 3%), combined with weak wage pass-through, help explain these limited labor market effects. Our findings challenge narratives of imminent labor market transformation due to Generative AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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auch erschienen als: NBER working paper, 33777 -
Literaturhinweis
Wie lässt sich die Nachfrage nach KI- und anderen Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt besser messen? (2025)
Janssen, Simon; Wiederhold, Simon ; Nagler, Markus ; Langer, Christina; Rounding, Nicholas; Stops, Michael ;Zitatform
Janssen, Simon, Christina Langer, Markus Nagler, Nicholas Rounding, Michael Stops & Simon Wiederhold (2025): Wie lässt sich die Nachfrage nach KI- und anderen Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt besser messen? (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) 10 ai:conomics policybrief), Maastricht, 6 S.
Abstract
"Eine umfangreiche Forschungsliteratur zeigt, dass der technologische Wandel erhebliche Auswirkungen auf die Arbeitsmärkte hat, da moderne digitale Technologien die Nachfrage nach bestimmten Kompetenzen verändern. Zum einen können neue Technologien einige menschliche Tätigkeiten ersetzen. Zum anderen Seite können sie neue Tätigkeiten schaffen oder ergänzen (Acemoglu et al., 2015; Acemoglu & Restrepo, 2018, 2019, 2020). Mit der starken Verbreitung Künstlicher Intelligenz in den letzten Jahren gewinnen bestimmte Fragen in der öffentlichen Diskussion und der Forschung zunehmend an Bedeutung: Wächst die Arbeitsnachfrage nach KI-Kompetenzen auch auf dem deutschen Arbeitsmarkt? Führt die steigende Nachfrage nach KI-Kompetenzen dazu, dass andere Kompetenzen – bei niedrig-, mittel- und hochqualifizierten Arbeitskräften – weniger gefragt sind? Ziel dieses Forschungsprojekts ist es, eine belastbare Datengrundlage zu schaffen, um solche Fragen in Zukunft fundierter beantworten zu können. Die Entwicklungen bei generativer Künstlicher Intelligenz, insbesondere von Tools wie ChatGPT, hat die Diskussion über die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt sowohl in der Wissenschaft als auch in der öffentlichen Debatte und in der Politik deutlich verstärkt. Während Computer und Software die Arbeitswelt durch die präzisere und effizientere Ausführung routinemäßiger Aufgaben verändert haben, können moderne KI-Systeme nun komplexe, nichtroutinemäßige Aufgaben übernehmen, ohne auf detaillierte Anweisungen oder wiederholende Regeln angewiesen zu sein (Brynjolfsson et al., 2025). Infolgedessen sehen viele das produktive Potenzial dieser neuen Technologie optimistisch. Andere hingegen befürchten, dass KI die Arbeitsmärkte disruptiv verändern könnte." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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How can we better measure the demand for AI and other skills on the labour market? (2025)
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Janssen, Simon, Christina Langer, Markus Nagler, Nicholas Rounding, Michael Stops & Simon Wiederhold (2025): How can we better measure the demand for AI and other skills on the labour market? (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) 10 ai:conomics policybrief), Maastricht, 5 S.
Abstract
"A large body of research literature shows that technological change has a significant impact on labour markets, as modern digital technologies are changing the demand for certain skills. On the one hand, new technologies can replace some human activities. On the other hand, they can create or complement new activities (Acemoglu et al., 2015; Acemoglu & Restrepo, 2018, 2019, 2020). With the proliferation of artificial intelligence (AI) in recent years, certain questions are becoming increasingly important in public debate and research: Is the demand for AI skills also growing on the German labour market? Does the increasing demand for AI skills mean that other skills - among low, medium and highly qualified workers - are less in demand? The aim of this research project is to create a reliable data basis in order to be able to answer such questions in a more informed way in the future. Developments in generative AI, particularly tools such as ChatGPT, have significantly intensified the discussion about the impact of AI on the labour market, both in academia and in public debate and policy. While computers and software have transformed the world of work by performing routine tasks more precisely and efficiently, modern AI systems can now take on complex, non-routine tasks without relying on detailed instructions or repetitive rules (Brynjolfsson et al., 2025). As a result, many are optimistic about the productive potential of this new technology. Others, however, fear that AI could disrupt labour markets. In the course of the intensive scientific and public debate on AI, there is a growing body of literature that deals with the effects of AI on labour markets. These initially focus on specific occupations such as call centre workers (Brynjolfsson et al., 2025, Dijksman et al., 2024), consultants (Dell’ et al., 2023), writers or developers (Peng et al., 2023). However, a major challenge is to measure how the demand for and supply of skills has changed in the wake of the emergence of AI." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Artificial intelligence in the workplace: insights into the transformation of customer services (2025)
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Koch, Christian & Michael Stops (2025): KI Navigator #10: Wie KI dem Arbeitsmarkt hilft. In: Heise online, 2025-03-14.
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Literaturhinweis
Between control and participation: The politics of algorithmic management (2025)
Zitatform
Krzywdzinski, Martin, Daniel Schneiß & Andrea Sperling (2025): Between control and participation: The politics of algorithmic management. In: New Technology, Work and Employment, Jg. 40, H. 1, S. 60-80. DOI:10.1111/ntwe.12293
Abstract
"Understanding the role of human management is crucial for the debate over algorithmic management—to date limited to studies on the platform economy. This qualitative case study in logistics reconstructs the actor constellations (managers, engineers, data scientists and workers) and negotiation processes in different phases of algorithmic management. It offers two major contributions to the literature: (1) a process model distinguishing three phases: goal formation, data production and data analysis, which is used to analyse (2) the politics of algorithmic management in conventional workplaces, which differ significantly from platform companies. The article goes beyond surveillance to elucidate the role of the regulatory framework, various actors' knowledge contributions to the algorithmic management system, and the power relations resulting therefrom. While the managerial goals in the examined case were not oriented towards a surveillance regime, the outcome was nevertheless a centralisation of knowledge and disempowerment of workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Das Produktionsmodell der deutschen Automobilindustrie auf dem Prüfstand: Arbeitsstrukturen und Arbeitsanforderungen in Montagewerken im Wandel? (2025)
Zitatform
Kuhlmann, Martin, Britta Matthes & Stefan Theuer (2025): Das Produktionsmodell der deutschen Automobilindustrie auf dem Prüfstand. Arbeitsstrukturen und Arbeitsanforderungen in Montagewerken im Wandel? (SOFI-Impulspapier), Göttingen, 6 S.
Abstract
"Das in den 1980er-Jahren etablierte Produktionsmodell der deutschen Automobilhersteller lässt sich beschreiben als innovations- und exportorientierte Produktion qualitativ hochwertiger Produkte auf Basis qualifizierter Arbeit, guter Bezahlung und hoher Beschäftigungssicherheit sowie starken gewerkschaftlichen Interessenvertretungen. Politische Vorgaben, wie die Umstellung auf die Produktion von Elektroautos, veränderte Wettbewerbsbedingungen sowie die weiter voranschreitende Digitalisierung haben dazu geführt, dass dieses Produktionsmodell derzeit auf dem Prüfstand steht. Getrieben durch aufkommende Zweifel an der technologischen Überlegenheit deutscher Automobilhersteller und Nachfrageschwächen beim Übergang auf Elektromobilität ist die Unsicherheit in der Branche gegenwärtig groß. In einem laufenden Forschungsprojekt untersuchen wir, inwiefern sich durch die Produktion von Elektroautos und die fortschreitende Digitalisierung Arbeitsstrukturen und Arbeitsanforderungen in den Endmontagewerken der deutschen Automobilhersteller verändert haben und ob sich arbeitsbezogen ein Wandel des deutschen Produktionsmodells abzeichnet." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Digitalisierung der Arbeitswelt: Durch künstliche Intelligenz sind inzwischen auch viele Expertentätigkeiten ersetzbar (2025)
Kuhn, Sarah; Seibert, Holger;Zitatform
Kuhn, Sarah & Holger Seibert (2025): Digitalisierung der Arbeitswelt: Durch künstliche Intelligenz sind inzwischen auch viele Expertentätigkeiten ersetzbar. (IAB-Regional. Berichte und Analysen aus dem Regionalen Forschungsnetz. IAB Berlin-Brandenburg 01/2025), 34 S. DOI:10.48720/IAB.REBB.2501
Abstract
"Durch neue digitale Technologien verändert sich der deutsche Arbeitsmarkt. Dies gilt besonders für das Ausmaß, in dem Berufe aktuell potenziell durch den Einsatz von Computern oder computergesteuerten Maschinen ersetzbar sind, dem so genannten Substituierbarkeitspotenzial. Es beschreibt, welcher Anteil an Tätigkeiten in einem Beruf schon heute durch den Einsatz moderner Technologien ersetzt werden könnte. Nach wie vor ist zwar das Substituierbarkeitspotenzial bei den Helfer*innen- und Fachkraftberufen am höchsten. Am stärksten gestiegen ist das Potenzial jedoch bei den Expert*innenberufen (u. a. durch generative Künstliche Intelligenz). Besonders bei den IT- und naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufen sind hohe Zuwachsraten zwischen 2019 und 2022 zu verzeichnen. Der vorliegende Beitrag fokussiert sich auf den Arbeitsmarkt in Brandenburg und Berlin. Wichtig zu betonen ist, dass es hier um Potenziale technischer Ersetzbarkeit geht. Ob und inwiefern die technischen Möglichkeiten auch tatsächlich umgesetzt werden, steht nicht fest. Es kann Gründe geben, die gegen eine tatsächliche Substituierung sprechen, beispielsweise weil eine Umstellung zu komplex wäre oder ethische Bedenken dem entgegenstehen. Unstrittig ist jedoch, dass auf der einen Seite einige Tätigkeiten durch die Digitalisierung wegfallen bzw. automatisiert werden, andererseits aber auch neue Tätigkeiten und Berufe entstehen. Daher kann ein hohes Substituierungspotenzial als Indikator für einen Wandel der Arbeitswelt gesehen werden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Do robots decrease humans’ wages? (2025)
Zitatform
Logchies, Thomas, Tom Coupé & W. Robert Reed (2025): Do robots decrease humans’ wages? In: Applied Economics Letters, S. 1-5. DOI:10.1080/13504851.2025.2466748
Abstract
"While there are studies that show a positive or negative impact of robots on wages, a meta-analysis of 2,586 estimates from 52 studies in this paper finds that when one looks at the literature as a whole, there is no clear evidence of a sizable impact of robots on wages." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Bots im Büro: Künstliche Intelligenz und der Wandel von Angestelltenarbeit in der digitalen Transformation (2025)
Zitatform
Lühr, Thomas & Tobias Kämpf (2025): Bots im Büro. Künstliche Intelligenz und der Wandel von Angestelltenarbeit in der digitalen Transformation. (Hans-Böckler-Stiftung. Study 494), Düsseldorf: Hans-Böckler-Stiftung, Düsseldorf, 98 S.
Abstract
"Mit der digitalen Transformation kommt es zu einem Schub in der Automatisierung von Arbeit. Die Einführung von Künstlicher Intelligenz führt zur grundlegenden Restrukturierung der Arbeitsinhalte und -prozesse im Büro. Damit gehen nicht nur Risiken von Funktionsverlusten bis hin zum Verlust des Arbeitsplatzes einher, sondern auch neue Machtpotenziale. Diese prägen das Bewusstsein der Angestellten wesentlich. Künstliche Intelligenz funktioniert nicht ohne Mitbestimmung - mit Mitbestimmung ergeben sich neue Ansatzpunkte für eine arbeitspolitische Vorwärtsstrategie. Die vorliegende Studie nimmt eine empirisch gestützte Analyse der Potenziale vor, die der Automatisierungsschub für die Beschäftigten und ihre Interessenvertretungen tatsächlich bietet." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Incorporating AI impacts in BLS employment projections: occupational case studies (2025)
Machovec, Christine; Rolen, Emily; Rieley, Michael;Zitatform
Machovec, Christine, Michael Rieley & Emily Rolen (2025): Incorporating AI impacts in BLS employment projections: occupational case studies. In: Monthly labor review H. February. DOI:10.21916/mlr.2025.1
Abstract
"In the last few years, artificial intelligence (AI) has advanced rapidly, finding growing applications across industries and occupations. This development has generated interest in how the U.S. Bureau of Labor Statistics assesses and incorporates AI’s potential labor market impacts in its employment projections. In this article, we explain the Bureau’s approach to this type of projections work, illustrating it with several occupational case studies based on research done for the 2023–33 projections cycle. The case studies focus on selected occupations in the computer, legal, business and financial, and architecture and engineering occupational groups." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Occupational Choice, Matching, and Earnings Inequality (2025)
Mak, Eric; Siow, Aloysius;Zitatform
Mak, Eric & Aloysius Siow (2025): Occupational Choice, Matching, and Earnings Inequality. In: Journal of Political Economy, Jg. 133, H. 1, S. 355-383. DOI:10.1086/732530
Abstract
"We combine classic occupational choice (Roy, 1951) and frictionless matching (Sattinger, 1979) to explain earnings by occupation and firm in a way that is consistent with the double assignment. In our model, within-firm inequality is globally non-zero whenever there is asymmetry in the revenue function or the occupational skill distribution across occupations. Occupational earnings overlap each other, and unlike the Roy Model, the distributions of potential earnings are endogenous. In line with recent empirical findings on earning decomposition, skill-biased technical change (SBTC)increases within-firm inequality mostly among high-wage firms and not among low-wagefirms." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Künstliche Intelligenz (KI) im Studienalltag: Einschätzungen von Studierenden zum Einsatz von KI an deutschen Hochschulen (2025)
Zitatform
Marczuk, Anna, Frank Multrus, Thomas Hinz & Susanne Strauss (2025): Künstliche Intelligenz (KI) im Studienalltag: Einschätzungen von Studierenden zum Einsatz von KI an deutschen Hochschulen. (DZHW-Brief 2025,02), Hannover, 15 S. DOI:10.34878/2025.02.dzhw_brief
Abstract
"Die Mehrheit der Studierenden nutzt im Wintersemester 2024/2025 KI im Studium und kennt deren Funktionsweise relativ gut. ChatGPT ist das meistgenutzte KI-Tool, dessen Nutzung seit 2023 deutlich angestiegen ist. Studierende verwenden KI am häufigsten für die Einführung in ein Thema und für Textverarbeitungen, deutlich seltener für Literaturrecherchen oder Datenanalysen. Die Mehrheit der Studierenden gibt an, dass KI die Erledigung von Aufgaben, die keinen Spaß machen oder schwierig sind, beschleunigt oder erleichtert. Seltener sind Studierende der Ansicht, dass KI die Studienleistungen verbessert. Studierende stehen KI auch kritisch gegenüber, insbesondere wegen ihrer Fehleranfälligkeit und des Risikos, von ihr abhängig zu werden. Studierende, die KI häufig nutzen, sind gegenüber KI ähnlich kritisch wie Studierende, die sie seltener nutzen. Der Einsatz von Learning Analytics wird von Studierenden eher befürwortet, wenn sie selbst dadurch unterstützt werden (etwa durch Kurs- und Literaturempfehlungen), weniger zur Unterstützung von Lehrenden (etwa bei der Benotung) oder der Hochschulverwaltung (etwa für die Studienabbruchprävention). Studierende erleben eher selten eine Unterstützung der Hochschulen bei der Nutzung von KI im Studium. An einigen Hochschulen berichten sie von Richtlinien zur Nutzung, seltener sind Schulungsangebote oder eine Integration in die Lehre. Studierende wünschen sich KI-Unterstützung beim Verfassen von Hausarbeiten, während der Einsatz durch Lehrende zur Benotung oder als Ersatz für Lerngruppen (automatisierte Lernbuddys) skeptisch gesehen wird. Eine Teildigitalisierung von Lehrveranstaltungen (Mischung aus Präsenz und online) ist für Studierende attraktiver als reine Präsenz- oder gar reine Onlineveranstaltungen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Inklusion - KI und die Arbeitswelt der Zukunft (2025)
Zitatform
Matthes, Britta (2025): Inklusion - KI und die Arbeitswelt der Zukunft. In: Die Berufliche Rehabilitation, Jg. 39, H. 1, S. 6-15., 2025-04-04.
Abstract
"Es ist absehbar, dass die rasanten technologischen Entwicklungen der letzten Jahre, insbesondere die enorme Steigerung der Rechenleistung und die Entwicklung selbstlernender algorithmischer Systeme, die heute allgemein als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet werden, ihre Spuren auf dem Arbeitsmarkt hinterlassen werden. Welche das genau sein werden, können wir leider aber auch nicht sagen. Denn gerade in solch disruptiven Zeiten, wie wir sie derzeit erleben, wissen wir nicht, wie schnell und in welche Richtung sich bestehende Berufe verändern, welche Berufe verschwinden und welche neu entstehen werden. Zwar können Prognosen etwas darüber sagen, wie sich die Zahl der Berufseinsteiger*innen auf die verschiedenen Berufe und Qualifikationsniveaus verteilen würde, wenn sich die Entwicklung wie in der Vergangenheit fortsetzt. Allerdings scheinen die Potenziale, die sich aus dem Einsatz von KI ergeben, bekannte Zusammenhänge in Frage zu stellen. Hinzu kommt, dass diese Prognosemodelle sehr komplex sind, um daraus sinnvolle Schlussfolgerungen für den Einzelnen zu ziehen. So lässt sich die Frage, inwiefern KI und andere digtale Technolgien auch die Beschäftigungsmöglichkeiten für Menschen mit Behinderungen erweitern könnten, damit kaum beantworten." (Textauszug, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
KI und Beratung (2025)
Zitatform
Matthes, Britta (2025): KI und Beratung. In: Dvb-Forum, Jg. 64, H. 1, 2025-02-14.
Abstract
"Wie KI und andere digitale Technologien den Arbeitsmarkt verändern: Am IAB werden wir immer wieder danach gefragt, welche Berufe angesichts der rasanten technologischen Entwicklungen der letzten Jahre überhaupt noch Zukunft haben. Bislang hat man zur Beantwortung dieser Frage Prognosen zu Rate gezogen. Hier wurde anfangs – unter Berücksichtigung verschiedener relativ stabiler Faktoren wie dem Erwerbspersonenpotenzial, der wirtschaftlichen Entwicklung oder der zu erwartenden Migration – hochgerechnet, wie sich die Zahl der Berufsanfänger auf die verschiedenen Berufe und Qualifikationsniveaus verteilt, wenn die Entwicklung sich wie in der Vergangenheit fortsetzen würde. Schon früh wurde jedoch deutlich, dass diese Faktoren weniger stabil sind als ursprünglich angenommen. Um diese Dynamik zu berücksichtigen, wurde dieser Ansatz erweitert, indem nunmehr Projektionen erstellt werden. Dazu werden Annahmen über die Folgen bestimmter, äußerst wahrscheinlicher Ereignisse oder Verhaltensweisen getroffen, für die sich (noch) keine langfristige Zahlenbasis finden lässt. So gibt die QuBe-Projektion einen langfristigen Überblick über die voraussichtliche Entwicklung des Arbeitskräftebedarfs und -angebotes nach Qualifikationen und Berufen unter einer Reihe von Annahmen über zum Beispiel die Folgen des Klimawandels oder den Ausbau der ökologischen Landwirtschaft. Außerdem werden anhand von Abweichungen zwischen diesem Basismodell und Szenarien die absehbaren Folgen bestimmter Vorhaben oder Ereignisse, wie zum Beispiel der Maßnahmen zur Energie- und -Mobilitätswende abgeschätzt (https://www.bibb.de/de/202333.php). Allerdings sind diese Modelle sehr komplex und es stellt sich die Frage, inwieweit solche Projektionen für die Bildungs- und Berufsberatung einzelner Personen sinnvoll genutzt werden können. Hinzu kommt derzeit, dass die technologische Entwicklung derart schnell voranschreitet, dass verstärkt mit Umwälzungen auf dem Arbeitsmarkt gerechnet werden muss, die auch altbekannte Zusammenhänge in Frage stellen könnten. Für die einzelne Person steht die Frage im Raum, mit welchen Konsequenzen sie selbst rechnen muss, wenn neue Technologien zum Einsatz kommen: Reicht es aus, sich auf den aktuellen Wissensstand im eigenen Beruf zu bringen? Womit sollte man sich konkret beschäftigen, um den Anforderungen des Berufes weiterhin gewachsen zu sein? Ist es zielführender, sich beruflich neu zu orientieren?" (Textauszug, IAB-Doku, © wbv)
Weiterführende Informationen
Keynote für die Fachtagung "Digitalisierung in der Beratung reloaded" Mannheim, 28. November 2024 -
Literaturhinweis
Technological Change and the Upskilling of European Workers (2025)
Zitatform
McGuinness, Seamus, Paul Redmond, Konstantinos Pouliakas, Lorcan Kelly & Luke Brosnan (2025): Technological Change and the Upskilling of European Workers. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 17753), Bonn, 22 S.
Abstract
"Using the second wave of the European Skills and Jobs survey, this paper measures the relationship between technological change that automates or augments workers' job tasks and their participation in work-related training. We find that 58 per cent of European employees experienced no change in the need to learn new technologies in their jobs during the 2020-21 period. Of those exposed to new digital technology, 14 per cent did not experience any change in job tasks, 10 per cent reported that new tasks had been created while 5 per cent only saw some of their tasks being displaced by new technology. The remaining 13 per cent simultaneously experienced both task displacement and task creation. Our analysis shows that employees in jobs impacted by new digital technologies are more likely to have to react to unpredictable situations, thus demonstrating a positive link between technologically driven task disruption and job complexity. We show a strong linear relationship between technologically driven job task disruption and the need for job-related training, with training requirements increasing the greater the impact of new technologies on task content." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Algorithmic management in the workplace: New evidence from an OECD employer survey (2025)
Milanez, Anna; Ruggiu, Carla; Lemmens, Annikka;Zitatform
Milanez, Anna, Annikka Lemmens & Carla Ruggiu (2025): Algorithmic management in the workplace. New evidence from an OECD employer survey. (OECD Artificial Intelligence Papers 31), Paris, 72 S. DOI:10.1787/287c13c4-en
Abstract
"Algorithmisches Management – der Einsatz von Software, die auch künstliche Intelligenz (KI) umfassen kann, zur vollständigen oder teilweisen Automatisierung von Tätigkeiten, die bislang von menschlichen Führungskräften ausgeführt wurden – hat in den letzten Jahren zunehmend Beachtung gefunden. Einerseits kann algorithmisches Management innerhalb von Unternehmen zu Produktivitäts- und Effizienzgewinnen sowie zu konsistenteren und objektiveren Managemententscheidungen führen. Andererseits gibt es aus anderen Studien immer mehr Anzeichen für seine potenziell negativen Auswirkungen auf die Beschäftigten. Während Politikverantwortliche mit der Frage ringen, wie den Herausforderungen des algorithmischen Managements begegnet werden könnte, bedarf es weiterer Evidenz. Um dieses Ziel zu erreichen, stützt sich der vorliegende Bericht auf eine einzigartige Erhebung unter mehr als 6 000 Unternehmen in sechs Ländern: Deutschland, Frankreich, Italien, Japan, Spanien und die Vereinigten Staaten. Er bietet beispiellose Einblicke in die Prävalenz des algorithmischen Managements, seine wahrgenommenen Auswirkungen und die auf Unternehmensebene ergriffenen Maßnahmen zur Steuerung seines Einsatzes. Die Ergebnisse zeigen, dass algorithmische Management-Systeme in der Mehrzahl der untersuchten Länder bereits weit verbreitet sind. In der Wahrnehmung von Führungskräften verbessert algorithmisches Management zwar häufig die Qualität der Entscheidungen und die Zufriedenheit mit der eigenen beruflichen Situation, die Vertrauenswürdigkeit solcher Systeme gibt ihnen jedoch auch Anlass zur Sorge. Als Gründe dafür nennen sie die unklare Verantwortlichkeit, die nicht leicht nachzuvollziehende Logik der Systeme und den unzureichenden Gesundheitsschutz der Beschäftigten. Es ist dringend erforderlich, Politiklücken zu untersuchen, um den vertrauenswürdigen Einsatz algorithmischer Management-Systeme sicherzustellen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
AI innovation and the labor share in European regions (2025)
Zitatform
Minniti, Antonio, Klaus Prettner & Francesco Venturini (2025): AI innovation and the labor share in European regions. In: European Economic Review, Jg. 177. DOI:10.1016/j.euroecorev.2025.105043
Abstract
"This paper examines how the development of Artificial Intelligence (AI) affects the distribution of income between capital and labor, and how these shifts contribute to regional income inequality. To investigate this issue, we analyze data from European regions dating back to 2000. We find that for every doubling of regional AI innovation, the labor share declines by 0.5% to 1.6%, potentially reducing it by 0.09 to 0.31 percentage points from an average of 52%, solely due to AI. This new technology has a particularly negative impact on high- and medium-skill workers, primarily through wage compression, while for low-skill workers, employment expansion induced by AI mildly offsets the associated wage decline. The effect of AI is not driven by other factors influencing regional development in Europe or by the concentration of the AI market." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Literaturhinweis
Weiterbildungsungleichheit und technologischer Wandel: Nach IT-Investitionen steigt vor allem die Weiterbildungsquote der Höherqualifizierten (2025)
Zitatform
Müller, Christoph (2025): Weiterbildungsungleichheit und technologischer Wandel: Nach IT-Investitionen steigt vor allem die Weiterbildungsquote der Höherqualifizierten. (IAB-Kurzbericht 06/2025), Nürnberg: IAB, 8 S. DOI:10.48720/IAB.KB.2506
Abstract
"Betriebliche Weiterbildung soll dazu beitragen, die Fähigkeiten der Beschäftigten an neue Anforderungen anzupassen. Gerade im Zuge der digitalen Transformation der Arbeitswelt sind solche Anpassungen dringend erforderlich. Die vorliegende Analyse des Zusammenhangs zwischen Investitionen in digitale Technologien und innerbetrieblicher Weiterbildung zeigt: In Betrieben mit IT-Investitionen steigen die Weiterbildungsquoten der Beschäftigten mit qualifizierten Tätigkeiten; bei denjenigen mit einfachen Tätigkeiten ist dies im Mittel hingegen nicht der Fall." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
- Nach IT-Investitionen fallen die innerbetrieblichen Weiterbildungsquoten von Beschäftigten mit qualifizierten Tätigkeiten höher aus
- Anteil der Betriebe mit IT-Investitionen und innerbetriebliche Weiterbildungsquoten der Beschäftigten
- Veränderung der innerbetrieblichen Weiterbildungsquoten der Beschäftigten im Zuge von betrieblichen IT-Investitionen
- Betriebliche IT-Investitionen und innerbetriebliche Weiterbildungsquoten der Beschäftigten 2019
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Literaturhinweis
Wie Roboter die betriebliche Beschäftigungsstruktur verändern (2025)
Zitatform
Müller, Steffen & Verena Plümpe (2025): Wie Roboter die betriebliche Beschäftigungsstruktur verändern. In: Wirtschaft im Wandel, Jg. 31, H. 1, S. 10-13. DOI:10.18717/wwfyns-ep75
Abstract
"Der Einsatz von Robotern verändert die Arbeitswelt grundlegend – doch welche spezifischen Effekte hat dies auf die Beschäftigungsstruktur? Unsere Analyse untersucht die Folgen des Robotereinsatzes anhand neuartiger Mikrodaten aus deutschen Industriebetrieben. Diese Daten verknüpfen Informationen zum Robotereinsatz mit Sozialversicherungsdaten und detaillierten Angaben zu Arbeitsaufgaben. Auf Basis eines theoretischen Modells leiten wir insbesondere positive Beschäftigungseffekte für Berufe mit wenig repetitiven, programmierbaren Aufgaben ab, sowie für jüngere Arbeitskräfte, weil diese sich besser an technologische Veränderungen anpassen können. Die empirische, mikroökonomische Analyse des Robotereinsatzes auf Betriebsebene bestätigt diese Vorhersagen: Die Beschäftigung steigt für Techniker, Ingenieure und Manager und junge Beschäftigte, während sie bei geringqualifizierten Routineberufen sowie bei Älteren stagniert. Zudem steigt die Fluktuation bei geringqualifizierten Arbeitskräften signifikant an. Unsere Ergebnisse verdeutlichen, dass der Verdrängungseffekt von Robotern berufsabhängig ist, während junge Arbeitskräfte neue Tätigkeiten übernehmen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Digital transformation, employment change and the adaptation of regions in Germany (2025)
Zitatform
Neumann, Uwe (2025): Digital transformation, employment change and the adaptation of regions in Germany. In: Structural Change and Economic Dynamics, Jg. 73, S. 37-50. DOI:10.1016/j.strueco.2024.12.014
Abstract
"Digital change is often said to lead to large-scale job losses. Using data from administrative sources in Germany, this study examines the extent to which adaptation to digital change has affected regional employment growth and disparities over the past decade. The analysis confirms previous research according to which increases in productivity coincide with regional job growth rather than decline. Incorporating various indicators of digitalisation and automation into a model of industry-specific regional job growth shows that local labour markets with very different characteristics – regions with strong manufacturing clusters on the one hand and large cities on the other – have achieved employment growth despite high automation exposure. While the study highlights regional differentials with respect to the adaptation to technological change, less prosperous regions may face a much greater challenge in realising job creation potentials. The results argue against policy efforts aimed at “protecting” jobs from digitalisation and automation." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author. Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Future-oriented occupations in the EU: main features, employment conditions, and job strain (2025)
Parent-Thirion, Agnes; Wukovits-Votzi, Nora; Muller, Jessye;Zitatform
Parent-Thirion, Agnes, Nora Wukovits-Votzi & Jessye Muller (2025): Future-oriented occupations in the EU. Main features, employment conditions, and job strain. 51 S. DOI:10.2767/2953537
Abstract
"The way we work is changing due to developments associated with the digital and green transition as well as demographic change, as a driver of current and future labour shortages. As these transitions impact job content, tasks and processes, they will change how people work, the skills needed to carry out jobs, employment conditions, and, ultimately, dimensions of their job quality. These transition-related changes in occupations are of high relevance for workers, job applicants, and students training to join these occupations, as well as stakeholders, and policy makers, at the sectoral, national, and European levels. While their impacts are separately treated in this analysis, the green and digital transitions can further exacerbate labour shortages given the skill profiles required by related occupations." (Text excerpt, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Are artificial intelligence skills a reward or a gamble? Deconstructing the AI wage premium in Europe (2025)
Zitatform
Pouliakas, Konstantinos, Giulia Santangelo & Paul Dupire (2025): Are artificial intelligence skills a reward or a gamble? Deconstructing the AI wage premium in Europe. In: Eurasian business review, S. 1-38. DOI:10.1007/s40821-025-00302-0
Abstract
"Understanding the labor market impact of new, autonomous digital technologies, particularly generative or other forms of artificial intelligence (AI), is currently at the top of the research and policy agenda. Many initial studies, though not all, have shown that there is a wage premium to mostly technical AI skills in labor markets. Such evidence tends to draw on data from web-based sources and typically fails to provide insight into the mechanisms underlying the AI wage gap. This paper utilizes representative adult workforce data from 29 European countries, the second European skills and jobs survey, to examine wage differentials of the AI programmer workforce. The latter is uniquely identified as part of the workforce that writes computer programs using AI algorithms. The analysis shows that, on average, AI programmers enjoy a significant wage premium relative to a comparably educated or skilled workforce, such as programmers who do not yet write code using AI at work. Wage decomposition analysis further illustrates that there is a large unexplained component of such wage differential. Part of AI programmers’ larger wage variability can however be attributed to higher job-skill requirements, a propensity for remote work and a greater performance-based component in wage schedules. This indicates differences in the job design and performance management of the AI workforce." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The impact of a decade of digital transformation on employment, wages, and inequality in the EU: a “conveyor belt” hypothesis (2025)
Richiardi, Matteo Guido ; Westhoff, Leonie ; Khabirpour, Neysan; Fenwick, Clare; Pelizzari, Lorenzo; Astarita, Caterina ; Ernst, Ekkehard ;Zitatform
Richiardi, Matteo Guido, Leonie Westhoff, Caterina Astarita, Ekkehard Ernst, Clare Fenwick, Neysan Khabirpour & Lorenzo Pelizzari (2025): The impact of a decade of digital transformation on employment, wages, and inequality in the EU: a “conveyor belt” hypothesis. In: Socio-economic review, S. 1-27. DOI:10.1093/ser/mwaf011
Abstract
"We study the effects of digital transformation in the European Union on individual employment outcomes, wage growth, and income inequality, during the decade 2010–9. Our results allow us to formulate a ‘conveyor-belt’ hypothesis suggesting that employment confers a competitive advantage in navigating the digital transition due to the accumulation of pertinent skills in the workplace. Because digital skills are acquired with the changing demands of the job, their initial endowment matters less for the employed than for the non-employed. Furthermore, the ability of out-of-work individuals with higher digital skills to jump back on the labour market is reduced for those with higher education, suggesting a faster depreciation of their digital skills. A similar effect, although of limited size, is found for earning growth: out-of-work individuals with higher digital skills are not only more likely to find a job, but experience higher earnings growth, compared to their peers with lower digital skills. Our results point to a vulnerability of workers ‘left behind’ from the digital transformation and the labour market. The overall effects on inequality are, however, limited." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Sociotechnical imaginaries of social inequality in the design and use of AI recruitment technology (2025)
Zitatform
Sartori, Laura & Clementine Collett (2025): Sociotechnical imaginaries of social inequality in the design and use of AI recruitment technology. In: European Societies, S. 1-34. DOI:10.1162/euso_a_00035
Abstract
"Through interviewing 12 companies in Italy which either design (vendors) or use (clients) AI recruitment technology systems, we explore how these companies perceive their systems to interact with issues of social inequality and how these perceptions, in practice, carry societal impacts. Three sociotechnical imaginaries (Jasanoff and Kim, 2015) were consistently embedded within these companies’ visions of this intersection: the third eye, the river, and the car bonnet. Through critically analyzing these imaginaries, we find that they exhibit an overriding desire for productivity and talent capture from clients, and a consequential de-prioritization of addressing social inequality and scrutinizing the ways it could be reproduced from both vendors and clients. It demonstrates that the current ‘desired’ futures, shown by the sociotechnical imaginaries which vendors and clients share for AI-tec-tech are really leading us towards an ‘undesirable’ future of hiring which continues to perpetuate social inequality. This study contributes one of the first pieces of empirical work to simultaneously assess the perceptions of AI-rec-tech vendors ’ and clients’ surrounding social inequality, to shed light on the priorities for design and the motivations for usage, and to reflect upon how this impacts society. This is a significant and original contribution to the evolving body of literature on AI-rec-tech in sociology, critical data studies, and communications." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Auswirkungen des Strukturwandels auf die Arbeitsmarktregionen und Bundesländer in der langen Frist – Qualifikations- und Berufsprojektion bis 2040 (2025)
Schneemann, Christian ; Kalinowski, Michael; Bernardt, Florian; Wolter, Marc Ingo; Maier, Tobias ; Zika, Gerd ;Zitatform
Schneemann, Christian, Florian Bernardt, Michael Kalinowski, Tobias Maier, Gerd Zika & Marc Ingo Wolter (2025): Auswirkungen des Strukturwandels auf die Arbeitsmarktregionen und Bundesländer in der langen Frist – Qualifikations- und Berufsprojektion bis 2040. (IAB-Forschungsbericht 03/2025), Nürnberg, 46 S. DOI:10.48720/IAB.FB.2503
Abstract
"Die Bundesländer und die Arbeitsmarktregionen in Deutschland unterscheiden sich in ihrer Bevölkerungs- und Wirtschaftsstruktur, weshalb sie auch unterschiedliche Arbeitskräfteengpässe und -überhänge aufweisen. Aufgrund ihrer verschiedenartigen Entwicklungen werden auch künftig Unterschiede im Arbeitsmarktgeschehen bestehen. Mit Hilfe des sogenannten QuBe-Modellverbundes (8. Welle der QuBe-Basisprojektion) werden langfristige immanente Megatrends wie die demografische Entwicklung, der wirtschaftliche Strukturwandel und die Digitalisierung im Modell selbst erfasst und die Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeitsmarkt sichtbar gemacht. Die Analyse zeigt, dass sich die wirtschaftliche Lage in Deutschland nicht wie in der Vergangenheit durch positive Entwicklungen im Außenhandel erholen wird. Das zukünftige Handeln der USA, China und Russlands ist schwer abzuschätzen und erhöht die Unsicherheit auf dem Weltmarkt. Zudem wird das künftige Arbeitsmarktgeschehen zu einem großen Teil von der demografischen Entwicklung, dem stetigen strukturellen Wandel (z.B. Digitalisierung im Handel) und der schwächeren Nachfrage im Baugewerbe geprägt. So wird das Arbeitskräfteangebot infolge des Bevölkerungsrückgangs in vielen Bundesländern und Arbeitsmarktregionen bis zum Jahr 2040 sinken. Zwar können einige Arbeitsmarktregionen noch Bevölkerung aufbauen, aber die Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter wird in allen abnehmen. Infolgedessen wird auch der Arbeitskräftebedarf fast überall sinken. Insgesamt wird in vielen Bundesländern und Arbeitsmarktregionen die Erwerbslosenquote sinken oder nahezu stabil bleiben, so dass dort trotz der schlechteren konjunkturellen Entwicklung weiterhin mit Engpässen in verschiedenen Wirtschaftsbereichen und Berufen zu rechnen ist. Die Rekrutierung von Arbeitskräften dürfte somit in vielen Wirtschaftsbereichen und Regionen langfristig zunehmend schwieriger werden. Der Bedarf an qualifiziertem Personal im Wirtschaftszweig „Heime und Sozialwesen“ oder im Bereich der IT-Dienstleistungen wächst kontinuierlich. Dies alles geschieht vor dem Hintergrund eines wohl eher noch beschleunigten Strukturwandels, der gerade die Bundesländer und Arbeitsmarktregionen schon jetzt vor große Herausforderungen stellt, in denen das Verarbeitende Gewerbe zum Beispiel die Automobilindustrie nach wie vor überdurchschnittlich. Die fortschreitende Digitalisierung und Dekarbonisierung erfordern eine permanente Modernisierung und Innovationsfähigkeit der deutschen Wirtschaft. Gerade die ökologische Transformation ist stark auf Erwerbstätige im Baugewerbe angewiesen. Eine Qualifizierung in diesem Bereich bleibt deshalb wichtig, weil die Rekrutierungssituation für Unternehmen trotz der langfristig vermutlich zurückgehenden Erwerbstätigkeit im Vergleich zu anderen Berufen auch in Zukunft schwierig sein wird. Die Umsetzung zusätzlich notwendiger Investitionen im Zuge dieser Transformation sollte nicht an fehlenden Fachkräften scheitern." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Lesen Sie dazu ein Interview mit Autoren im Online-Magazin IAB-Forum -
Literaturhinweis
KI-Nähe im Job zahlt sich aus (2025)
Seele, Stefanie; Stettes, Oliver;Zitatform
Seele, Stefanie & Oliver Stettes (2025): KI-Nähe im Job zahlt sich aus. (IW-Kurzberichte / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2025,45), Köln, 3 S.
Abstract
"Beschäftigte, deren Aufgaben eine Nähe zu den Anwendungspotenzialen von Künstlicher Intelligenz (KI) aufweisen, erhalten höhere Tagesentgelte als Beschäftigte in KI-fernen Tätigkeiten. Sie wechseln zudem seltener den Betrieb und haben seltener längere Arbeitslosigkeitsperioden. Die Sorge vor einer zunehmenden Verbreitung von KI im Arbeitsalltag scheint bisher unbegründet." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Data product DOI: 10.5164/IAB.SIAB7521.de.en.v1 -
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Innovation and employment in the era of artificial intelligence: In the face of AI revolution, concerns about possible technological unemployment should be aware of the complex and mixed employment impacts of technological change. (2025)
Zitatform
Vivarelli, Marco & Guillermo Arenas Diaz (2025): Innovation and employment in the era of artificial intelligence. In the face of AI revolution, concerns about possible technological unemployment should be aware of the complex and mixed employment impacts of technological change. (IZA world of labor 154,2), Bonn, o. S. DOI:10.15185/izawol.154.v2
Abstract
"The relationship between technology and employment has always been a source of concern, at least since the first industrial revolution. However, while process innovation can be job-destroying (provided that its direct labor-saving effect is not compensated through market mechanisms), product innovation can imply the emergence of new firms, new sectors, and thus new jobs (provided that its welfare effect dominates the crowding out of old products). Nowadays, the topic is even more relevant because the world economy is undergoing a new technological revolution centred on automation and the diffusion of Artificial Intelligence (AI)." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The Interactions Between Digitalization, Innovation and Employment in European Companies: Insights from a Latent Class Analysis (2025)
Zitatform
Vodă, Adina-Maria, Mihai Ciobotea, Doina Badea, Monica Roman & Marian Stan (2025): The Interactions Between Digitalization, Innovation and Employment in European Companies: Insights from a Latent Class Analysis. In: Economies, Jg. 13, H. 4. DOI:10.3390/economies13040104
Abstract
"There is increasing concern regarding the association between technological change and jobs. This study explores how different patterns of digitalization and innovation relate to job creation in European companies. We use data from the European Company Survey 2019 collected by Eurofound and Cedefop. We apply Latent Class Analysis (LCA) to identify the typologies of companies, mainly based on their level of technology adoption, innovation practices and employment patterns. We showcase four distinct classes of companies: moderate adoption of digital technology and strong international orientation, traditional and local, medium digitalization, process innovative with local focus and digital leaders and innovators, with specific patterns regarding digitalization, innovation and job creation. The digital leaders and innovators class revealed a high level of digitalization and innovation and maintained stable employment levels, with increased investments in staff training and tendency towards automation. Conversely, less-digitalized traditional companies are more susceptible to stagnation or employment decline. In general, the employment outlook is stable, without significant employment growth, signaling the need for balanced investments in innovation and digitalization that stimulate more and better jobs. This is the first study to apply LCA to explore complex relationships between digitalization, innovation, foreign trade, training investments and employment trends and offers fresh insights into company views towards employment in the digital era." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Wenn Ihr Job von KI betroffen ist, kann das eine große Chance sein: Gastbeitrag (2025)
Zitatform
Weber, Enzo (2025): Wenn Ihr Job von KI betroffen ist, kann das eine große Chance sein. Gastbeitrag. In: Frankfurter Allgemeine Zeitung H. 12.02.2025 Frankfurt am Main.
Abstract
"Künstliche Intelligenz ersetzt immer mehr Arbeitsplätze. Sie dringt in mehr und mehr Tätigkeitsbereiche vor. Mittlerweile sind auch viele hoch qualifizierte Jobs betroffen – Ärzte, Rechtsanwältinnen, Journalisten und viele andere. Wir müssen uns diesem Wandel anpassen." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Frankfurter Allgemeine Zeitung)
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Volltext-Zugang über Verlag oder sonstigen Anbieter (möglicherweise kostenpflichtig) -
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Does automation replace experts or augment expertise? The answer is yes (Interview) (2025)
Zitatform
Winters, Jutta & Jonathan P. Latner; David Autor (interviewte Person) (2025): Does automation replace experts or augment expertise? The answer is yes (Interview). In: IAB-Forum H. 09.01.2025. DOI:10.48720/IAB.FOO.20250109.01
Abstract
"David Autor, Professor of economics at the Massachusetts Institute of Technology (MIT), gives a Special Lecture at the IAB on 15 January 2025. In this accompanying interview, he discusses the impact of Artificial Intelligence on wages and employment, outlines the crucial role of expertise and gives insights on policy-approaches for supporting workers in rapidly changing labor markets." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Returns to formal, non-formal, and informal further training for workers at risk of automation (2025)
Zitatform
Zeyer-Gliozzo, Birgit (2025): Returns to formal, non-formal, and informal further training for workers at risk of automation. In: Journal of education and work, Jg. 17. DOI:10.1080/13639080.2024.2447037
Abstract
"The automation of job tasks due to technological change increases the pressure on workers whose jobs consist largely of such activities. In this context, politics and science attach great importance to further training, although the benefits for affected workers have hardly been investigated. Drawing on human capital theory and the task-based approach, this study examines the effect of further training on job tasks and the probability of automation for workers at risk of automation. These are workers who (a) work in routine intense jobs or (b) have a high probability of automation, based on the expert assessment of the automatability of occupations by Frey and Osborne (2017). Using data from the German National Educational Panel Study (NEPS), fixed-effects models are estimated to account for unobserved heterogeneity. The results show that informal further training is most effective in increasing non-routine tasks and reducing routine tasks and the probability of automation. Formal and non-formal training also show returns in some cases, although these are often not significant. The results thus suggest that not all forms of further training are helpful in adapting to new demands in the course of technological change and provide starting points for future research." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Effects of digital innovation on income inequality among different workforces: evidence from Chinese industries (2025)
Zhou, Yongguang; Xie, Weihong; Li, Qun; Li, Jingwu;Zitatform
Zhou, Yongguang, Weihong Xie, Jingwu Li & Qun Li (2025): Effects of digital innovation on income inequality among different workforces: evidence from Chinese industries. In: Applied Economics, Jg. 57, H. 22, S. 2809-2821. DOI:10.1080/00036846.2024.2331424
Abstract
"To understand the impact of digital innovation on the workforce and its role in achieving common prosperity, this paper uses data from Chinese A-share listed companies during 2006–2021 to investigate the effects of digital innovation on income inequality among different industry-level groups. We find that digital innovation significantly reduces income inequality among employees across industries, but it does not significantly impact income inequality within management groups. Through mechanistic analysis, we find that digital innovation decreases income inequality among ordinary employees whose incomes are closely linked to company performance and thereby for the entire workforce by narrowing the income gap across industries. However, as digital innovation does not significantly influence evaluation systems (e.g. educational degrees) for management income, it does not contribute to reducing income inequality among managerial levels. These findings provide valuable insights to develop policies for common prosperity." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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New technology and workers’ perceived impact on job quality: Does labor organization matter? (2025)
Zitatform
ten Berge, Jannes & Fabian Dekker (2025): New technology and workers’ perceived impact on job quality: Does labor organization matter? In: Economic and Industrial Democracy, Jg. 46, H. 2, S. 619-654. DOI:10.1177/0143831x241265911
Abstract
"There is an emerging literature focusing on the impact of technological change on work quality. This study contributes to the literature by examining (1) workers’ expectations regarding the effect of technological change on perceived job insecurity, as well as physical and psychological job demands, and (2) how these expectations are shaped by the degree of labor organization within countries. The article uses cross-national data for 25 OECD countries. It is found that labor organization decreases perceived levels of job insecurity related to technological change, but also lowers workers’ expectations of technology improving the quality of their work. These findings may indicate that in environments where technological change is less strongly moderated by organized labor, workers put greater emphasis on technology as a driver of (short-term) work changes. Alternatively, these findings may signal a lack of ‘worker power’ of organized labor to enforce technologies that improve the quality of employment." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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D21-Digital-Index 2024/2025: Jährliches Lagebild zur Digitalen Gesellschaft (2025)
Zitatform
(2025): D21-Digital-Index 2024/2025. Jährliches Lagebild zur Digitalen Gesellschaft. (D21-Digital-Index), Berlin, 41 S.
Abstract
"Der D21-Digital-Index ist Deutschlands wichtigstes Lagebild zur Digitalisierung der Gesellschaft. Er zeigt, wie tief die digitale Transformation verschiedene Lebensbereiche durchdringt und wie gut Bürger*innen mit den Anforderungen des Wandels umgehen können. Gleichzeitig offenbart er Spaltungen und Herausforderungen: Wer profitiert, wer droht abgehängt zu werden? Der D21-Digital-Index ist mehr als eine Analyse: Er ist Basis für wirkungsvolles Handeln von Politik, Wirtschaft und Gesellschaft, um die Resilienz im digitalen Wandel zu stärken und gemeinsam eine inklusive digitale Zukunft zu gestalten, in der alle von den Chancen der Digitalisierung profitieren. Im Fokus steht in diesem Jahr der digitale Wandel als Treiber für weitere Transformationsprozesse, etwa bei der Wertschöpfung, beim Informations- und Kommunikationsverhalten oder beim ökologischen Wandel. Denn unsere Gesellschaft befindet sich inmitten eines tiefgreifenden Wandels. Der D21-Digital-Index begleitet sie in dieser Transformation seit vielen Jahren. Ein weiterer Schwerpunkt der Studie liegt auf der digitalen Bildung und den Kompetenzen, die für eine souveräne und kritische Nutzung digitaler Technologien erforderlich sind. Zudem wird untersucht, wie die Bevölkerung den Einsatz Künstlicher Intelligenz wahrnimmt: Welche Erwartungen, Chancen und Bedenken gibt es? Welche Faktoren beeinflussen die Akzeptanz neuer KI-Technologien im Alltag? Wie steht es um das Bewusstsein für die Transformationskraft von KI, insbesondere für die Beschäftigungschancen?" (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Erprobung neuer Methoden der Mustererkennung bei der Statistik der BA: Vorhaben im Rahmen des BMAS-Datenlabors (2025)
Zitatform
(2025): Erprobung neuer Methoden der Mustererkennung bei der Statistik der BA. Vorhaben im Rahmen des BMAS-Datenlabors. (Grundlagen: Methodenbericht / Bundesagentur für Arbeit), Nürnberg, 81 S.
Abstract
"Die Statistik der BA betrachtet Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere des Maschinellen Lernens, als sinnvolle Ergänzung ihres Methodenspektrums zur Weiterentwicklung in konkreten Aufgabenbereichen. Einsatzfelder bestehen vor allem dort, wo lernfähige Algorithmen die automatische Verarbeitung großer Datenmengen mit dem Ziel der Mustererkennung ermöglichen. Vielversprechend erscheint der Einsatz dieser Methoden unter anderem in zwei Bereichen: Bei der Unterstützung der bestehenden Validierung von Daten im Zuge der Stichtagsverarbeitung sowie bei der Zuordnung von Beschäftigungsbetrieben zu Wirtschaftszweigen. Machbarkeitsanalysen für beide Anwendungen wurden durch das BMAS-Datenlabor gefördert und aus Mitteln der Europäischen Union „NextGenerationEU“, die im Rahmen des Deutschen Aufbau- und Resilienzplans (DARP) bereitgestellt wurden, finanziert. Das entsprechende Vorhaben der Statistik der BA, das „Datenlabor Statistik“, hatte eine Laufzeit von November 2022 bis Dezember 2024. Die beiden genannten Einsatzfelder bildeten zwei Module eines Gesamtvorhabens. Im Modul „Validierung“ wurden neue Methoden zur Validierung großer Mengen statistischer Daten konzipiert, exemplarisch eingesetzt und bewertet, mit deren Hilfe sich im Vergleich zum aktuellen Verfahren erheblich mehr Daten hinsichtlich auffälliger Konstellationen prüfen lassen. Die als erfolgversprechend bewerteten neuen Ansätze adressieren bisher weniger beachtete Bereiche der Plausibilitätsprüfung: fachstatistikübergreifende Analysen, die Berücksichtigung von Merkmalskombinationen sowie Analysen auf tieferer regionaler Ebene. Ein Ansatz für die beiden erstgenannten Bereiche wurde unmittelbar nach dem Datenlabor in einen testweisen Produktivbetrieb und in weitere Analysen überführt. Die geprüften Ansätze zur Erkennung fehlerhafter schleichender Veränderungen sowie für Einzelfallprüfungen auf tieferen Schichten der Verarbeitung haben sich als weniger aussichtsreich herausgestellt; hier sind weitere Analysen nötig. Im Modul „Wirtschaftszweige“ wurde vor allem ein Lösungsansatz als erfolgversprechend und praktisch umsetzbar bewertet: Die Zuordnung von Beschäftigungsbetrieben zu Wirtschaftszweigen auf Basis eines speziell trainierten großen Sprachmodells, das Freitext-Beschreibungen zu Betriebszwecken verarbeitet. Dieser Ansatz soll nun in der Praxis umgesetzt werden. Wertvolle Erkenntnisse wurden in diesem Modul zudem für Lösungsansätze auf Basis der folgenden Datenquellen gewonnen: Stellenanzeigen, Betriebsbezeichnungen und Informationen zu den Tätigkeiten von Beschäftigten. Zu den übergreifenden Ergebnissen des Datenlabors der Statistik zählen der Wissensgewinn durch methodischen Austausch innerhalb und außerhalb der BA, das Erschließen bisher nicht genutzter technischer Architekturen sowie leistungsfähiger Hardware und Entwicklungswerkzeuge." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Learning from Ricardo and Thompson: Machinery and Labor in the Early Industrial Revolution, and in the Age of AI (2024)
Zitatform
Acemoglu, Daron & Simon Johnson (2024): Learning from Ricardo and Thompson: Machinery and Labor in the Early Industrial Revolution, and in the Age of AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 32416), Cambridge, Mass, 45 S. DOI:10.3386/w32416
Abstract
"David Ricardo initially believed machinery would help workers but revised his opinion, likely based on the impact of automation in the textile industry. Despite cotton textiles becoming one of the largest sectors in the British economy, real wages for cotton weavers did not rise for decades. As E.P. Thompson emphasized, automation forced workers into unhealthy factories with close surveillance and little autonomy. Automation can increase wages, but only when accompanied by new tasks that raise the marginal productivity of labor and/or when there is sufficient additional hiring in complementary sectors. Wages are unlikely to rise when workers cannot push for their share of productivity growth. Today, artificial intelligence may boost average productivity, but it also may replace many workers while degrading job quality for those who remain employed. As in Ricardo's time, the impact of automation on workers today is more complex than an automatic linkage from higher productivity to better wages." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Routine and non-routine sectors, tasks automation and wage polarization (2024)
Zitatform
Afonso, Óscar & Rosa Forte (2024): Routine and non-routine sectors, tasks automation and wage polarization. In: Applied Economics, Jg. 56, H. 55, S. 7262-7285. DOI:10.1080/00036846.2023.2280461
Abstract
"Recent and detailed data point to a polarization of wages with regard to the distribution of skills, particularly in developed countries over the past three decades, requiring the literature to address modelling approaches focused on automating different types of tasks. In the DTC literature, the technological-knowledge bias leads to an increase in the wage of skilled workers relative to unskilled workers. Motivated by this literature, this paper considers three types of workers (skilled, medium-skilled and unskilled) but retain the economic mechanisms that produce the results. Thus, wage inequality continues to result from the technological-knowledge bias, which, in the face of automation dynamics, reveals that medium-skilled workers are the relatively most penalized, generating wage polarization. Furthermore, as in the directed technical change literature, the relative supply of skilled workers continues to affect the skill premium." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The impact of ICT and robots on labour market outcomes of demographic groups in Europe (2024)
Zitatform
Albinowski, Maciej & Piotr Lewandowski (2024): The impact of ICT and robots on labour market outcomes of demographic groups in Europe. In: Labour Economics, Jg. 87. DOI:10.1016/j.labeco.2023.102481
Abstract
"We study the age- and gender-specific labour market effects of two key modern technologies, Information and Communication Technologies (ICT) and robots. Our sample includes 14 European countries between 2010 and 2018. We use the variation in technology adoption between industries and apply the instrumental variables strategy proposed by Acemoglu and Restrepo (2020) to identify the causal effects of technology adoption. We find that exposure to ICT and robots increased the shares of young and prime-aged women in employment and in the wage bills of particular sectors. However, it reduced the shares of older women and prime-aged men. We do not detect significant effects of technology adoption on the relative wages of most demographic groups. Between 2010 and 2018, the growth in ICT capital played a larger role than robot adoption in the changes in the withinsector labor market outcomes of demographic groups." (Author's abstract, IAB-Doku, ©2024 Elsevier) ((en))
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Artificial Intelligence and the health workforce: Perspectives from medical associations on AI in health (2024)
Almyranti, Margarita; Eiszele, Samuel; Sutherland, Eric; Ash, Nachman;Zitatform
Almyranti, Margarita, Eric Sutherland, Nachman Ash & Samuel Eiszele (2024): Artificial Intelligence and the health workforce. Perspectives from medical associations on AI in health. (OECD Artificial Intelligence Papers 28), Paris, 53 S. DOI:10.1787/9a31d8af-en
Abstract
"Healthcare has progressed through advancements in medicine, leading to improved global life expectancy. Nevertheless, the sector grapples with increasing challenges such as heightened demand, soaring costs, and an overburdened workforce. Factors contributing to health workforce strain include ageing populations, increasing burden from non-communicable and chronic diseases, healthcare providers' burnout, and evolving patient expectations. Artificial Intelligence (AI) could potentially transform healthcare by alleviating some of these pressures. But AI in health poses risks to health providers through potential workforce disruption – with changing roles requiring adapted skills with some functions subject to automation. Striking a balance between innovation and safeguards is imperative." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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KI für die Fachkräftesicherung nutzen: Lösungsansätze für Automatisierung, Teilhabe und Wissenstransfer (2024)
André, Elisabeth; Suchy, Oliver; Steil, Jochen; Bittner, Eva; Wilkens, Uta ; Heister, Michael; Bullinger-Hoffmann, Angelika; Huchler, Norbert ; Schmidt, Christoph M.; Peissner, Matthias; Stich, Andrea; Prasuhn, Pierre;Zitatform
André, Elisabeth, Angelika Bullinger-Hoffmann, Eva Bittner, Michael Heister, Norbert Huchler, Matthias Peissner, Pierre Prasuhn, Christoph M. Schmidt, Jochen Steil, Andrea Stich, Oliver Suchy & Uta Wilkens (2024): KI für die Fachkräftesicherung nutzen. Lösungsansätze für Automatisierung, Teilhabe und Wissenstransfer. München, 41 S. DOI:10.48669/pls_2024-2
Abstract
"Ob im Handwerk, Medizin oder der Verwaltung – in fast allen Branchen kommen Fachkräfteengpässe auf uns zu oder sind bereits spürbar. Zunehmend verstärkt durch demografische Entwicklungen wie den bevorstehenden Renteneintritt der Babyboomer. Um die Fachkräftebasis von morgen zu sichern, kann auch Künstliche Intelligenz (KI) als technologischer Baustein – vor allem in den Bereichen Automatisierung und KI-basierte Assistenz – eine bedeutende Rolle spielen. Das Whitepaper gibt einen Überblick, wie KI-Technologien gezielt zur Fachkräftesicherung beitragen können, um die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und Arbeitsplätze in Deutschland zu sichern." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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A Library in the Palm of Your Hand? A Randomized Reading Intervention with Low-Income Children (2024)
Anger, Silke ; Christoph, Bernhard ; Siedler, Thomas ; Galkiewicz, Agata; Margaryan, Shushanik ; Peter, Frauke ; Sandner, Malte ;Zitatform
Anger, Silke, Bernhard Christoph, Agata Galkiewicz, Shushanik Margaryan, Frauke Peter, Malte Sandner & Thomas Siedler (2024): A Library in the Palm of Your Hand? A Randomized Reading Intervention with Low-Income Children. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 17322), Bonn, 61 S.
Abstract
"Reading skills are crucial for academic success and long-term educational attainment. However, children from disadvantaged backgrounds read less than their more privileged peers. This study assesses the impact of a randomized reading intervention conducted in Germany targeting 11–12-year-olds from low-income households. The intervention involved distributing e-book readers, which provided free access to a large digital library of age-appropriate books, directly to the children's homes. Our results show that the intervention led to increased reading engagement among the children, which in turn improved their academic performance, particularly in reading comprehension and math. Additionally, we observe positive effects on their socio-emotional well-being." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Ähnliche Treffer
auch erschienen als: Working Papers, 2024-018 -
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A Library in the Palm of Your Hand? A Randomized Reading Intervention with Low-Income Children (2024)
Anger, Silke ; Galkiewicz, Agata; Christoph, Bernhard ; Siedler, Thomas ; Sandner, Malte ; Peter, Frauke ; Margaryan, Shushanik ;Zitatform
Anger, Silke, Bernhard Christoph, Agata Galkiewicz, Shushanik Margaryan, Frauke Peter, Malte Sandner & Thomas Siedler (2024): A Library in the Palm of Your Hand? A Randomized Reading Intervention with Low-Income Children. (HCEO working paper / Human capital and economic opportunity global working group 2024,018), Chicago, 61 S.
Abstract
"Reading skills are crucial for academic success and long-term educational attainment. However, children from disadvantaged backgrounds read less than their more privileged peers. This study assesses the impact of a randomized reading intervention conducted in Germany targeting 11–12-year-olds from low-income households. The intervention involved distributing e-book readers, which provided free access to a large digital library of age-appropriate books, directly to the children's homes. Our results show that the intervention led to increased reading engagement among the children, which in turn improved their academic performance, particularly in reading comprehension and math. Additionally, we observe positive effects on their socio-emotional well-being." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial Intelligence – Gender-Specific Differences in Perception, Understanding, and Training Interest (2024)
Zitatform
Armutat, Sascha, Malte Wattenberg & Nina Mauritz (2024): Artificial Intelligence – Gender-Specific Differences in Perception, Understanding, and Training Interest. In: C.-P. Marti Ballester (ed.) (2024): Proceedings of the 7th International Conference on Gender Research, S. 36-43. DOI:10.34190/icgr.7.1.2163
Abstract
"In light of the growing importance of Artificial Intelligence (AI) in science, business, and society, broad acceptance is crucial. However, recent studies indicate a significant underrepresentation of women in the emerging AI-driven professions of the future job market. This hampers the innovation potential of technologies due to the lack of diverse perspectives in development. Gender-specific differences also manifest in the perception of AI: Men tend to view AI applications more positively, rate their own AI competencies higher, and have more trust in the technology compared to women. However, both genders agree on the critical importance of the comprehensibility of AI decisions and are equally willing to pursue further education in the field of AI. This study aimed to investigate gender-relevant aspects in the perception and understanding of AI, as well as the need for further education and opportunities for communication and exchange on the topic of AI. To achieve this, focus groups with female students were conducted in May 2023. The analysis of the conversation data and materials used was carried out using an inductive coding method. Overall, women perceive knowledge as the key to generating more interest in AI. However, they also identify obstacles such as discrimination, gender stereotypes, and a lack of gender equality. Additionally, they desire more practical examples, improved communication regarding the advantages and disadvantages of AI, as well as more democratic and transparent decision-making processes. The paper emphasizes that an inclusive educational environment requires awareness and education for women, along with measures against discriminatory barriers and stereotypes. Furthermore, it suggests the early involvement of women in the development of AI applications and the establishment of clear rules to ensure gender equality in the workplace. These study findings provide valuable support to companies in the gender-specific planning of awareness and training processes for introducing AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Firm-Level Technology Adoption in Times of Crisis (2024)
Arntz, Melanie ; Gregory, Terry ; Lehmer, Florian ; Böhm, Michael J. ; Graetz, Georg; Lipowski, Cäcilia ;Zitatform
Arntz, Melanie, Michael J. Böhm, Georg Graetz, Terry Gregory, Florian Lehmer & Cäcilia Lipowski (2024): Firm-Level Technology Adoption in Times of Crisis. (ZEW discussion paper 24-057), Mannheim, 66 S.
Abstract
"This study investigates how crises affect firms’ adoption of frontier technologies using the Covid-19 pandemic as a case study. The analysis tracks the nature, timing, and pandemic-related motivations of investments among German firms, using longitudinal survey data linked with administrative worker–firm records. We find clear evidence for a shift toward remote work technologies that helped firms mitigate negative employment effects. Overall, however, the pandemic slowed down the diffusion of new technologies. This procyclical pattern of technology adoption is particularly striking since the pandemic created strong incentives to experiment with new technologies." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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De-Routinization in the Fourth Industrial Revolution - Firm-Level Evidence (2024)
Zitatform
Arntz, Melanie, Sabrina Genz, Terry Gregory, Florian Lehmer & Ulrich Zierahn-Weilage (2024): De-Routinization in the Fourth Industrial Revolution - Firm-Level Evidence. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 16740), Bonn, 65 S.
Abstract
"This paper examines the extent to which aggregate-level de-routinization can be attributed to firm-level technology adoption during the most recent technological expansion. We use administrative data and a novel firm survey to distinguish frontier technologies from older technologies. We find that adopters of frontier technologies contribute substantially to deroutinization. However, this is driven only by a subset of these firms: large adopters replace routine jobs and less routine-intensive adopters experience faster growth. These scale and composition effects reflect firms' readiness to adopt and implement frontier technologies. Our results suggest that an acceleration of technology adoption would be associated with faster de-routinization and an increase in between-firm heterogeneity." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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auch erschienen als: ZEW DISCUSSION PAPER NR. 24-005 -
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Does Artificial Intelligence Help or Hurt Gender Diversity? Evidence from Two Field Experiments on Recruitment in Tech (2024)
Zitatform
Avery, Mallory, Andreas Leibbrandt & Joseph Vecci (2024): Does Artificial Intelligence Help or Hurt Gender Diversity? Evidence from Two Field Experiments on Recruitment in Tech. (CESifo working paper 10996), München, 70 S.
Abstract
"The use of Artificial Intelligence (AI) in recruitment is rapidly increasing and drastically changing how people apply to jobs and how applications are reviewed. In this paper, we use two field experiments to study how AI recruitment tools can impact gender diversity in the male-dominated technology sector, both overall and separately for labor supply and demand. We find that the use of AI in recruitment changes the gender distribution of potential hires, in some cases more than doubling the fraction of top applicants that are women. This change is generated by better outcomes for women in both supply and demand. On the supply side, we observe that the use of AI reduces the gender gap in application completion rates. Complementary survey evidence suggests that anticipated bias is a driver of increased female application completion when assessed by AI instead of human evaluators. On the demand side, we find that providing evaluators with applicants' AI scores closes the gender gap in assessments that otherwise disadvantage female applicants. Finally, we show that the AI tool would have to be substantially biased against women to result in a lower level of gender diversity than found without AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Ähnliche Treffer
auch erschienen als: Monash Economics Working Papers, 2023-09 -
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The impact of Robots on Labour market transitions in Europe (2024)
Zitatform
Bachmann, Ronald, Myrielle Gonschor, Piotr Lewandowski & Karol Madoń (2024): The impact of Robots on Labour market transitions in Europe. In: Structural Change and Economic Dynamics, Jg. 70, S. 422-441. DOI:10.1016/j.strueco.2024.05.005
Abstract
"Dieses Papier untersucht die Auswirkungen von Robotern auf Arbeitsmarkttransitionen in 16 europäischen Ländern. Generell reduzieren Roboter Übergänge von der Beschäftigung in die Arbeitslosigkeit und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, einen neuen Job zu finden. Arbeitskosten sind eine wichtige Erklärung für die beobachteten Unterschiede zwischen Ländern: In Ländern mit niedrigeren Arbeitskosten zeigt sich ein stärkerer Effekt auf Einstellungen und Trennungen. Diese Auswirkungen sind bei Arbeitskräften in Berufen mit manuellen oder kognitiven Routineaufgaben besonders ausgeprägt, bei Berufen mit nicht-routine kognitiven Aufgaben hingegen vernachlässigbar. Für junge und ältere Arbeitskräfte in Ländern mit niedrigeren Arbeitskosten wirken sich Roboter positiv auf Übergänge aus. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Einführung von Robotern in den meisten europäischen Ländern zu einem Anstieg der Beschäftigung und einem Rückgang der Arbeitslosigkeit geführt hat, vor allem durch einen Rückgang der Übergänge in die Arbeitslosigkeit." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Navigating career stages in the age of artificial intelligence: A systematic interdisciplinary review and agenda for future research (2024)
Bankins, Sarah ; Jooss, Stefan ; Restubog, Simon Lloyd D. ; Ocampo, Anna Carmella ; Shoss, Mindy; Marrone, Mauricio ;Zitatform
Bankins, Sarah, Stefan Jooss, Simon Lloyd D. Restubog, Mauricio Marrone, Anna Carmella Ocampo & Mindy Shoss (2024): Navigating career stages in the age of artificial intelligence: A systematic interdisciplinary review and agenda for future research. In: Journal of vocational behavior, Jg. 153. DOI:10.1016/j.jvb.2024.104011
Abstract
"As artificial intelligence (AI) use expands within organizations, its influence is increasingly permeating careers and vocational domains. However, there is a notable lack of structured insights regarding AI's role in shaping individual career paths across career stages. To address this gap, we undertook a systematic literature review of 104 empirical articles, aiming to synthesize the scholarship on AI in the context of careers. Drawing upon career stage theory, we examine the implications of AI on careers, identify key barriers and enablers of AI use in this area, and reveal how the utilization of AI impacts individuals' career competencies. In doing so, we illustrate how AI actively shapes individuals' career trajectories and we dissect these effects both within and across various career stages to situate AI within the broader context of careers research. Adopting a sustainable career lens, we conclude by outlining a future research agenda that advocates for the design and adoption of AI systems that promote sustainable and equitable careers." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))
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New Technologies, Migration and Labour Market Adjustment: An Intra-European Perspective (2024)
Zitatform
Barišić, Antea, Mahdi Ghodsi, Michael Landesmann, Alireza Sabouniha & Robert Stehrer (2024): New Technologies, Migration and Labour Market Adjustment: An Intra-European Perspective. (WIIW policy notes and reports 77), Wien, 26 S.
Abstract
"In this note, we study the relationship between the use of new technologies (e.g. robots and various ICT assets), labor demand and migration patterns. The adoption of new technologies might change the demand for labor in various ways, which in turn will have an impact on skill composition and wage levels of different types of workers. We report the main results from a study that first analyses the impact of robot adoption on wages by sector and skills. Second, we study the impact of robot adoption in manufacturing industries on the attraction of migrants while controlling for other factors in the labor demand function. This is followed by an analysis of push and pull factors of bilateral migration that focuses on the impact of relative automation gaps across countries. Finally, using the OeNB Euro Survey, we examine determinants of the intention to migrate and the role of income differentials between the countries of origin and destination." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Which Migrant Jobs are Linked with the Adoption of Novel Technologies, Robotization, and Digitalization? (2024)
Zitatform
Barišić, Antea, Mahdi Ghodsi & Robert Stehrer (2024): Which Migrant Jobs are Linked with the Adoption of Novel Technologies, Robotization, and Digitalization? (WIIW working paper 241), Wien, 66 S.
Abstract
"In recent decades, the development of novel technologies has intenzified due to globalization, prompting countries to enhance competitiveness through innovation. These technologies have significantly improved global welfare, particularly in sectors like healthcare, where they have facilitated tasks and boosted productivity, for example playing a crucial role in combating the COVID-19 pandemic. However, certain technologies, such as robots, can negatively impact employment by replacing workers and tasks. Additionally, the emergence of artificial intelligence as digital assets not only replaces specific tasks but also introduces complexities that may displace employees who are unable to adapt. While the existing literature extensively explores the heterogeneous effects of these technologies on labor markets, studies of their impact on migrant workers remain scarce. This paper presents pioneering evidence on the effects of various novel technologies on migrant employment in the European Union. The analysis covers 18 EU member states from 2005 to 2019 focusing on the impact of novel innovations, robot adoption, three types of digital assets, and total factor productivity, on migrant employment. The key findings reveal that innovations measured by the number of granted patents increase both the number and proportion of migrant workers relative to the overall workforce. While robots do replace jobs, their impact on native workers surpasses that of migrant workers, resulting in a higher share of migrant workers following robot adoption. Total factor productivity positively influences migrant workers, while the effects of digital assets are heterogeneous. Moreover, the impacts of these technologies on migrant workers vary significantly across different occupation types and educational levels." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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AI, Automation and Taxation (2024)
Zitatform
Bastani, Spencer & Daniel Waldenström (2024): AI, Automation and Taxation. (IZA policy paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 212), Bonn, 19 S.
Abstract
"This paper examines the implications of Artificial Intelligence (AI) and automation for the taxation of labor and capital in advanced economies. It synthesizes empirical evidence on worker displacement, productivity, and income inequality, as well as theoretical frameworks for optimal taxation. Implications for tax policy are discussed, focusing on the level of capital taxes and the progressivity of labor taxes. While there may be a need to adjust the level of capital taxes and the structure of labor income taxation, there are potential drawbacks of overly progressive taxation and universal basic income schemes that could undermine work incentives, economic growth, and long-term household welfare. Some of the challenges posed by AI and automation may also be better addressed through regulatory measures rather than tax policy." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Robots and firms' labour search: The role of temporary work agencies (2024)
Beneito, Pilar; Wilemme, Guillaume; Vicente-Chirivella, Oscar; Garcia-Vega, Maria;Zitatform
Beneito, Pilar, Maria Garcia-Vega, Oscar Vicente-Chirivella & Guillaume Wilemme (2024): Robots and firms' labour search: The role of temporary work agencies. (Research paper / Nottingham Centre for Research on Globalisation and Economic Policy 2024,02), Nottingham, 55 S.
Abstract
"We study the impact of industrial robots on the use of labor intermediaries or temporary work agencies (TWAs) and firm productivity. We develop a theoretical framework where new technologies increase the need for quality match workers. TWAs help firms to search for workers who better match their technologies. The model predicts that using robots increases TWA use, which increases robots' productivity. We test the model implications with panel data of Spanish firms from 1997 to 2016 with information on robot adoption and TWA use. Using staggered difference-in-difference (DiD) estimations, we estimate the causal effects of robot adoption on TWAs. We find robot adopters increase the probability of TWA use compared to non-adopters. We also find that firms that combine robots with TWAs achieve higher productivity than those who adopt robots without TWAs." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Mirror, Mirror on the Wall: Which Jobs Will AI Replace After All?: A New Index of Occupational Exposure (2024)
Benítez, Miguel; Parrado, Eric;Zitatform
Benítez, Miguel & Eric Parrado (2024): Mirror, Mirror on the Wall: Which Jobs Will AI Replace After All?: A New Index of Occupational Exposure. (Working papers / Inter-American Development Bank 13696), Washington, DC, 33 S. DOI:10.1823
Abstract
"This paper introduces the AI Generated Index of Occupational Exposure (GENOE), a novel measure quantifying the potential impact of artificial intelligence on occupations and their associated tasks. Our methodology employs synthetic AI surveys, leveraging large language models to conduct expert-like assessments. This approach allows for a more comprehensive evaluation of job replacement likelihood, minimizing human bias and reducing assumptions about the mechanisms through which AI innovations could replace job tasks and skills. The index not only considers task automation, but also contextual factors such as social and ethical considerations and regulatory constraints that may affect the likelihood of replacement. Our findings indicate that the average likelihood of job replacement is estimated at 0.28 in the next year, increasing to 0.38 and 0.44 over the next five and ten years, respectively. To validate our methodology, we successfully replicate other measures of occupational exposure that rely on human expert assessments, substituting these with AI-based evaluations. The GENOE index provides valuable insights for policymakers, employers, and workers, offering a data-driven foundation for strategic workforce planning and adaptation in the face of rapid technological change." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Infrastructure required, skill needed: Digital entrepreneurship in rural and urban areas (2024)
Zitatform
Bergholz, Christian, Lena Füner, Moritz Lubczyk, Rolf Sternberg & Johannes Bersch (2024): Infrastructure required, skill needed: Digital entrepreneurship in rural and urban areas. In: Journal of Business Venturing Insights, Jg. 22, 2024-07-31. DOI:10.1016/j.jbvi.2024.e00488
Abstract
"In this paper, we study the spatial implications of digital entrepreneurship. Leveraging detailed micro-data on the universe of new venture formations in Germany between 2011 and 2018, we illustrate regional determinants of digital entrepreneurship. Unlike conventional entrepreneurship, digital entrepreneurship demonstrates sustained growth rates throughout this time period, highlighting the policy importance of understanding the drivers of digital ventures’ location choices. The key insight of our study is that digital entrepreneurship requires both digital infrastructure and highly-skilled human capital. If both are present, digital entrepreneurship can flourish in rural areas, even if digital venture formations generally concentrate in urban centers." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 The Authors. Published by Elsevier Inc.) ((en))
Beteiligte aus dem IAB
Füner, Lena; -
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The Rapid Adoption of Generative AI (2024)
Zitatform
Bick, Alexander, Adam Blandin & David J. Deming (2024): The Rapid Adoption of Generative AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 32966), Cambridge, Mass, 44 S. DOI:10.3386/w32966
Abstract
"Generative Artificial Intelligence (AI) is a potentially important new technology, but its impact on the economy depends on the speed and intensity of adoption. This paper reports results from the first nationally representative U.S. survey of generative AI adoption at work and at home. In August 2024, 39 percent of the U.S. population age 18-64 used generative AI. More than 24 percent of workers used it at least once in the week prior to being surveyed, and nearly one in nine used it every workday. Historical data on usage and mass-market product launches suggest that U.S. adoption of generative AI has been faster than adoption of the personal computer and the internet. Generative AI is a general purpose technology, in the sense that it is used in a wide range of occupations and job tasks at work and at home." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Elektro- und Informationstechnik: VDE „Studium, Beruf und Gesellschaft“ (2024)
Bockelmann, Carsten; Zeller, Niclas; Lehnhoff, Sebastian; Hanuschkin, Alexander; Wübben, Dirk; Klischat, Cosima; Haja, Andreas; Magdowski, Mathias; Van, Hoai My; Matthes, Britta ; Dudek, Damian; Rigoll, Gerhard; Lehnhoff, Sebastian; Schanz, Michael;Zitatform
Bockelmann, Carsten, Damian Dudek, Andreas Haja, Alexander Hanuschkin, Cosima Klischat, Sebastian Lehnhoff, Mathias Magdowski, Britta Matthes, Gerhard Rigoll, Michael Schanz, Hoai My Van, Dirk Wübben & Niclas Zeller (2024): Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Elektro- und Informationstechnik. VDE „Studium, Beruf und Gesellschaft“. 43 S.
Abstract
"Dieses Papier zeigt, wo bereits heute in den verschiedenen Fachgebieten der Elektro- und Informationstechnik die Künstliche Intelligenz eine wichtige und insbesondere selbstverständliche Rolle spielt. Dabei besteht eine wechselseitige Beziehung: KI ist nicht nur Mittel zum Zweck – mächtiges Werkzeug zum Lösen elektrotechnischer Aufgabenstellungen sowie Helferlein im Arbeitsalltag – sondern auch Gegenstand der elektrotechnischen Forschung bzw. wird durch elektrotechnische Verfahren z.B. in der Nachrichtentechnik unterstützt. An vielen Stellen kommt die KI (noch) an ihre Grenzen. Wir zeigen, wo diese liegen und geben Ausblicke. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Auseinandersetzung mit dem Thema „KI in der elektrotechnischen Lehre“ sowie die Nutzung von Large Language Models im Studium und beim wissenschaftlichen Arbeiten. Wir lernen außerdem den Unterschied zwischen Data Scientist und Elektroingenieur in der Nachrichtentechnik kennen. Auch die Frage „Wird die KI Elektroingenieurinnen und Elektroingenieure ersetzen?“ klären wir hier mit Hilfe einer einschlägigen Berufsforscherin auf." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Robot Imports and Firm-Level Outcomes (2024)
Zitatform
Bonfiglioli, Alessandra, Rosario Crinò, Harald Fadinger & Gino Gancia (2024): Robot Imports and Firm-Level Outcomes. In: The Economic Journal, Jg. 134, H. 664, S. 3428-3444. DOI:10.1093/ej/ueae055
Abstract
"We use French data over the 1994-2013 period to study how imports of industrial robots affect firm-level outcomes. Guided by a simple model, we develop a novel empirical strategy to identify the causal effects of robot adoption. Our results suggest that, while demand shocks generate a positive correlation between robot imports and employment at the firm level, exogenous exposure to automation leads to job losses. We also find that robot exposure increases labor productivity and some evidence that it may raise the relative demand for high-skill professions." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The impact of AI on the workforce: Tasks versus jobs? (2024)
Bonney, Kathryn; Foster, Lucia; Haltiwanger, John ; Buffington, Catherine ; Kroff, Zachary; Goldschlag, Nathan ; Breaux, Cory; Dinlersoz, Emin; Savage, Keith;Zitatform
Bonney, Kathryn, Cory Breaux, Catherine Buffington, Emin Dinlersoz, Lucia Foster, Nathan Goldschlag, John Haltiwanger, Zachary Kroff & Keith Savage (2024): The impact of AI on the workforce: Tasks versus jobs? In: Economics Letters, Jg. 244. DOI:10.1016/j.econlet.2024.111971
Abstract
"Will the adoption of AI by businesses substitute for worker tasks or jobs? This is a core question for which relatively scarce evidence exists—especially in the wake of recent advances in generative AI. Using a new large-scale business survey by the U.S. Census Bureau, we find that AI use is having a much greater impact on worker tasks than on employment levels at the firm level. About 27% of firms using AI report replacing worker tasks, but only about 5% experience employment change due to AI use. These rates are expected to increase to nearly 35% and 12%, respectively, in the near future." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))
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The gender gap in attitudes toward workplace technological change (2024)
Zitatform
Borwein, Sophie, Beatrice Magistro, Peter Loewen, Bart Bonikowski & Blake Lee-Whiting (2024): The gender gap in attitudes toward workplace technological change. In: Socio-economic review, Jg. 22, H. 3, S. 993-1017. DOI:10.1093/ser/mwae004
Abstract
"We provide the first systematic analysis of how attitudes toward workplace automation and artificial intelligence (AI) vary by gender, using survey data from ten countries. Our analyses reveal a significant gender gap in the perceived fairness of automation and AI, similar in magnitude to that of job offshoring. Drawing on the literature on economic shocks, we examine four explanations based on gender differences in (a) economic self-interest, (b) technological knowledge, (c) sociotropic concerns and (d) social status perceptions. Including these variables in our models, however, narrows the observed gender gap by only 40%. To better understand the sources of attitudinal variation by gender, we rely on Kitagawa–Oaxaca–Blinder decomposition, which shows that distributional differences in group characteristics, specifically women’s lower levels of technological knowledge and self-reported social status, account for approximately one-third of the gap, while the other two-thirds are explained by differences in how specific variables differentially influence attitudes." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Did robots make wages less responsive to unemployment? (2024)
Zitatform
Brzozowski, Michał & Joanna Siwińska-Gorzelak (2024): Did robots make wages less responsive to unemployment? In: Technological forecasting & social change, Jg. 209. DOI:10.1016/j.techfore.2024.123769
Abstract
"Over recent years, there has been a notable change in the relationship that ties wage dynamics and unemployment, bearing significant implications for the formulation and implementation of monetary policies. Previous studies have identified a range of factors that potentially underlie this phenomenon but neglected the impact of robotisation. This paper seeks to address this gap by using data for 33 advanced economies and presenting compelling and robust empirical evidence of the moderating effect of robotisation on the relationship between unemployment and wage inflation." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))
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Digitalisierung der Arbeitswelt: Mögliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt in Hessen – Aktualisierung 2022 (2024)
Zitatform
Burkert, Carola, Annette Röhrig & Daniel Jahn (2024): Digitalisierung der Arbeitswelt: Mögliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt in Hessen – Aktualisierung 2022. (IAB-Regional. Berichte und Analysen aus dem Regionalen Forschungsnetz. IAB Hessen 02/2024), Nürnberg, 26 S. DOI:10.48720/IAB.REH.2402
Abstract
"Der Einsatz von neuen digitalen Technologien wird die Arbeitswelt verändern, und auch – oder gerade – Hochqualifizierte werden betroffen sein. Das Substituierbarkeitspotenzial gibt an, in welchem Ausmaß Berufe gegenwärtig potenziell durch den Einsatz von Computern oder computergesteuerten Maschinen ersetzbar sind. Es entspricht dem Anteil an Tätigkeiten in einem Beruf, die schon heute durch den Einsatz moderner Technologien ersetzt werden könnten. Die vorliegende Studie zeigt, wie sehr sich die Arbeitswelt bereits verändert hat. Allerdings ist zu betonen, dass die Studie das technisch Mögliche der Ersetzbarkeit des Menschen durch die Maschine untersucht. Ob dies am Ende wirklich so eintrifft, steht nicht fest. Sicher ist aber: Für Unternehmen und Beschäftigte wird vor allem die permanente Weiterqualifizierung bzw. lebenslanges Lernen noch mehr an Gewicht gewinnen. In diesem IAB-Regional präsentieren wir die neuen Werte des Substituierbarkeitspotenzials 2022 für Hessen anhand der Anforderungsniveaus und der Berufssegmente und stellen teilweise auch die Entwicklung von 2013 bis 2022 dar. Weiterhin betrachten wir die Betroffenheit von Auswirkungen des Einsatzes neuer Technologien in Hessen, indem wir die Anteile sozialversicherungspflichtig Beschäftigter in Berufen mit niedrigem, mittlerem und hohem Substituierbarkeitspotenzial analysieren und untersuchen den Zusammenhang zwischen Substituierbarkeitspotenzialen und Beschäftigungsentwicklung." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Datentool 2024 zum Substituierbarkeitspotenzial 2013 bis 2022 für Berufe in Hessen und in den hessischen Kreisen -
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Spatial and Occupational Mobility of Workers Due to Automation (2024)
Zitatform
Burzyński, Michał (2024): Spatial and Occupational Mobility of Workers Due to Automation. (LISER working papers), Esch-sur-Alzette, 52 S.
Abstract
"Automation of labor tasks is one of the most dynamic aspects of recent technological progress. This paper aims at improving our understanding of the way that automation affects labor markets, analyzing the example of European countries. The quantitative theoretical methodology proposed in this paper allows to focus on automation-induced migration of workers, occupation switching and income inequality. The key findings include that automation in the first two decades of the 21st century had a significant impact on job upgrading of native workers and generated gains in many local labor markets. Even though net migration of workers was attenuated due to convergence in incomes across European regions, mobility at occupation levels had a sizeable impact on transmitting welfare effects of automation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Generative KI in Deutschland: Künstliche Intelligenz in Gesellschaft und Unternehmen (2024)
Büchel, Jan; Engler, Jan Felix;Zitatform
Büchel, Jan & Jan Felix Engler (2024): Generative KI in Deutschland. Künstliche Intelligenz in Gesellschaft und Unternehmen. (IW-Report / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2024,23), Köln, 27 S.
Abstract
"Generative KI sorgte in jüngster Vergangenheit für großes Aufsehen. Grund ist, dass generative KI-Anwendungen selbstständig Inhalte wie Texte, Bilder, Programmiercodes oder Videos generieren können, die oft nur schwer von menschlich erstellten Inhalten zu unterscheiden sind. Sinnbildlich für generative KI steht dabei in der öffentlichen Wahrnehmung oft noch die spezifische Anwendung ChatGPT, wie eine Analyse der Internetsuchanfragen und Zeitungsartikel in Deutschland zeigt. Davon profitiert allerdings auch das generelle Interesse an KI nachhaltig. Eine Auswertung von Online-Stellenanzeigen zeigt dagegen, dass Unternehmen nicht nur Interesse an generativer KI zeigen, sondern immer häufiger konkrete Anwendungsfälle in ihren Unternehmen identifizieren und dafür entsprechende Kompetenzen suchen. Dabei nimmt ChatGPT in der ersten Jahreshälfte 2023 ebenfalls eine entscheidende Rolle ein und prägte das Kompetenzprofil vieler Stellenanzeigen. Allerdings lösen sich die Unternehmensbedarfe im zweiten Halbjahr zunehmend von diesem Fokus. Stattdessen nehmen Unternehmen weitere Anwendungen oder Einsatzbereiche sowie die zugrundeliegenden Modelle der generativen KI stärker in den Blick. Sie möchten eigene Anwendungen entwickeln, die auf die jeweiligen Bedarfe und Geschäftsmodelle der Unternehmen abgestimmt sind. Nichtsdestotrotz kommt ChatGPT eine innovationsreibende Wirkung zu, die diese Entwicklung begünstigt hat. Es zeigt sich etwa die Tendenz, dass gerade große Unternehmen personalisierte geschlossene Lösungen entwickeln möchten, in denen Daten das Unternehmensnetzwerk nicht verlassen. Es könnte ein Indiz dafür sein, dass sich Unternehmen in Deutschland verstärkt mit den Chancen und insbesondere auch den Kosten und Risiken beschäftigt haben, die mit generativer KI einhergehen. Denn der Einsatz von generativer KI wirft urheberrechtliche, haftungsrechtliche und datenschutzrechtliche Fragen auf, die teilweise noch nicht abschließend geklärt sind. Ebenso sind die Auswirkungen des kürzlich verabschiedeten AI Acts noch weitestgehend ungeklärt. Regional betrachtet, sind die Unternehmensbedarfe in den südwestlichen Städten Deutschlands sowie in Berlin und dem angrenzenden Umland besonders hoch. Ähnliche Clusterwirkungen sind in den Regionen um München, Stuttgart, Karlsruhe und Heidelberg sowie um Köln und Bonn erkennbar. Gerade Unternehmen aus dem Technologiebereich und Fahrzeugbau sowie Forschungseinrichtungen schreiben dort viele Stellenanzeigen zu generativer KI aus. In Berlin und München treiben ebenfalls viele KI-Start-ups die Bedarfe zu generativer KI." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Ähnliche Treffer
auch erschienen als: IW-Kurzberichte, 2025,38 -
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Künstliche Intelligenz - Bessere Entlohnung durch Produktivitätsbooster? - Institut der deutschen Wirtschaft (IW) (2024)
Büchel, Jan; Monsef, Roschan;Zitatform
Büchel, Jan & Roschan Monsef (2024): Künstliche Intelligenz - Bessere Entlohnung durch Produktivitätsbooster? - Institut der deutschen Wirtschaft (IW). In: IW-Trends, Jg. 51, H. 2, S. 42-63. DOI:10.2373/1864-810X.24-02-03
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits vielfältig von Unternehmen und in der Gesellschaft eingesetzt. Auswirkungen auf die Arbeitswelt werden dabei kontrovers diskutiert: Auf der einen Seite stehen mögliche Produktivitätszuwächse durch KI-Anwendungen, auf der anderen Seite die Sorgen der Beschäftigten, dass KI ihre Arbeitsplätze ersetzen könnte. Deshalb kann gerade die Perspektive der Beschäftigten mehr Klarheit dazu bringen, welche Effekte KI konkret auf ihre Arbeitssituation haben kann. Auswertungen des Sozio-oekonomischen Panels zeigen, dass 37 Prozent der Beschäftigten in Deutschland im Jahr 2020 mit KI-Anwendungen arbeiten. KI-Beschäftigte sind häufig männlich, im Alter von 18 bis 44 Jahren und haben oftmals einen Meister-, Fachhochschul- oder Universitätsabschluss. Sie äußern seltener Sorgen, mit dem technischen Fortschritt nicht mithalten zu können, und mehr Sorgen, dass ihre beruflichen Qualifikationen abgewertet werden könnten. Eine multivariate Analyse zeigt, dass die Bruttostundenlöhne von KI-Beschäftigten durchschnittlich um 4 Prozent höher sind als bei Beschäftigten ohne KI-Nutzung. Dies gilt unabhängig davon, ob Beschäftigte intensiv oder weniger intensiv mit KI-Anwendungen arbeiten. Im Gegensatz zu früheren technologischen Neuerungen, von denen besonders Hochqualifizierte profitieren konnten, zeigt sich der positive Zusammenhang zwischen Lohnhöhe und KI-Nutzung für alle Bildungsgruppen." (Textauszug, IAB-Doku)
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Evidence on the adoption of Artificial Intelligence: The role of skills shortage (2024)
Zitatform
Carioli, Paolo, Dirk Czarnitzki & Gastón P. Fernández (2024): Evidence on the adoption of Artificial Intelligence: The role of skills shortage. (ZEW discussion paper 24-013), Mannheim, 37 S.
Abstract
"Artificial Intelligence (AI) is considered to be the next general-purpose technology, with the potential of performing tasks commonly requiring human capabilities. While it is commonly feared that AI replaces labor and disrupts jobs, we instead investigate the potential of AI for overcoming increasingly alarming skills shortages in firms. We exploit unique German survey data from the Mannheim Innovation Panel on both the adoption of AI and the extent to which firms experience scarcity of skills. We measure skills shortage by the number of job vacancies that could not be filled as planned by firms, distinguishing among different types of skills. To account for the potential endogeneity of skills shortage, we also implement instrumental variable estimators. Overall, we find a positive and significant effect of skills shortage on AI adoption, the breadth of AI methods, and the breadth of areas of application of AI. In addition, we find evidence that scarcity of labor with academic education relates to firms exploring and adopting AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Künstliche Intelligenz und Gender - eine Frage diskursiver (Gegen-)Macht? (2024)
Zitatform
Carstensen, Tanja & Kathrin Ganz (2024): Künstliche Intelligenz und Gender - eine Frage diskursiver (Gegen-)Macht? In: WSI-Mitteilungen, Jg. 77, H. 1, S. 26-33. DOI:10.5771/0342-300X-2024-1-26
Abstract
"Mit der Digitalisierung von Arbeit ist häufig die Frage verbunden, ob sich Geschlechterungleichheiten verändern. Aktuell wird dies vor allem mit Blick auf Künstliche Intelligenz (KI ) kontrovers diskutiert. Im betrieblichen Alltag gewinnt KI zunehmend an Relevanz ; in politischen, medialen und wissenschaftlichen Diskursen wird bereits seit einigen Jahren thematisiert, inwiefern KI aus Geschlechterperspektiven relevant ist. Dieser Beitrag untersucht diese Diskurse und widmet sich der Frage, inwiefern sich durch die Anwendung von KI -Technologien geschlechtliche Machtungleichheiten in der Arbeitswelt verändern und ob sich mit KI Ansatzpunkte für die Entwicklung von Gegenmacht erkennen lassen." (Textauszug, IAB-Doku)
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The impact of artificial intelligence in the early retirement decision (2024)
Zitatform
Casas, Pablo & Concepción Román (2024): The impact of artificial intelligence in the early retirement decision. In: Empirica, Jg. 51, H. 3, S. 583-618. DOI:10.1007/s10663-024-09613-3
Abstract
"This paper examines the impact of Artificial Intelligence (AI) on early retirement (ER) decisions in Europe. For the analysis, we utilize microdata from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe, along with occupation-level data on AI advances and AI exposure. Initially, we investigate the influence of AI advances and AI exposure separately, finding in both instances a significant reduction in ER likelihood, though this only applies to workers with higher education. Subsequently, we explore the interaction between AI advances and AI exposure concerning ER probability. This interaction proves critical in determining AI’s impact on ER transitions. Specifically, we observe a significant reduction in ER probabilities for workers whose occupations exhibit high levels of AI advances and high expectations for further implementation of this technology in the future. Finally, we jointly analyse the interaction between AI advances, AI exposure, and education level. This analysis highlights that workers’ ER probabilities may either increase or decrease in response to the AI revolution, depending on their education level and the characteristics of their occupations in terms of AI advances and AI exposure." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))
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Digital Technologies and Firms' Employment and Training (2024)
Zitatform
Caselli, Mauro, Edwin Fourrier-Nicolai, Andrea Fracasso & Sergio Scicchitano (2024): Digital Technologies and Firms' Employment and Training. (CESifo working paper 11056), München, 63 S.
Abstract
"This study examines the causal influence of digital technologies, specifically operational (ODT) and information digital technologies (IDT), on firms' employment structure using Italian firm-level data. It employs a unique empirical approach, constructing instrumental variables based on predetermined employment composition and global technological progress, proxied by patents. Findings indicate that IDT investment positively affects employment, favoring a skilled, IT-competent workforce, as supported by firms' training and recruitment plans. Conversely, ODT investment does not significantly alter total employment but skews the workforce towards temporary contracts. The study contributes methodologically by distinguishing between ODT and IDT and highlighting nuanced employment dynamics within firms." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Unemployment and the direction of technical change (2024)
Zitatform
Casey, Gregory (2024): Unemployment and the direction of technical change. In: European Economic Review, Jg. 168. DOI:10.1016/j.euroecorev.2024.104802
Abstract
"I construct and analyze a growth model in which technical change can increase unemployment. I first analyze the forces that deliver a constant steady state unemployment rate in this setting. Labor-saving technical change increases unemployment, which lowers wages and creates incentives for future investment in labor-using technologies. In the long run, this interaction generates a balanced growth path that is observationally equivalent to that of the standard neoclassical growth model, except that it also incorporates a positive steady state level of unemployment and a falling relative price of investment. I also study the effects of a permanent increase in the ability of R&D to improve labor-saving technologies. In the long run, this change leads to faster growth in output per worker and wages, but it also yields higher unemployment and a lower labor share of income. In the short run, this change exacerbates existing inefficiencies and slows economic growth." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))
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How Scary Is the Risk of Automation? Evidence from a Large Scale Survey Experiment (2024)
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Cattaneo, Maria Alejandra, Christian Gschwendt & Stefan C. Wolter (2024): How Scary Is the Risk of Automation? Evidence from a Large Scale Survey Experiment. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 17097), Bonn, 36 S.
Abstract
"Advances in technology have always reshaped labor markets. Automating human labor has lead to job losses and creation but most of all, for an increasing demand for highly skilled workers. However, emerging AI innovations like ChatGPT may reduce labor demand in high skilled occupations previously considered "safe" from automation. While initial studies suggest that individuals adjust their educational and career choices to mitigate automation risk, it is unknown what people would be willing to pay for a reduced automation risk. This study quantifies this value by assessing individuals' preferences for occupations in a discrete-choice experiment with almost 6'000 participants. The results show that survey respondents are willing to accept a salary reduction equivalent to almost 20 percent of the median annual gross wage to work in an occupation with a 10 percentage point lower risk of automation. Although the preferences are quite homogeneous, there are still some significant differences in willingness to pay between groups, with men, younger people, those with higher levels of education, and those with a higher risk tolerance showing a lower willingness to pay for lower automation risk." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Intellectualization and substitution elasticity of capital on the labour force in logistics enterprises: evidence from China and the United States (2024)
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Chen, Xi, Xiang Wen Cai, Xu Ding, Le Song & Cheng Chen (2024): Intellectualization and substitution elasticity of capital on the labour force in logistics enterprises: evidence from China and the United States. In: Applied Economics Letters, Jg. 31, H. 5, S. 395-400. DOI:10.1080/13504851.2022.2136615
Abstract
"This paper addresses the substitution elasticity of capital on the labor force in the context of the development of intellectualization. Given the substitution of capital for labor, China's benchmark listed logistics companies are compared with an American company to discuss the evolution of capital - labor substitution. A large-scale intellectualization process began in 2017, and based on a variable elasticity of substitution, this paper creates an econometric model of substitution elasticity between capital and labor and its evolution between 2017 and 2021. The American logistics company UPS maintains a relatively high level of substitution elasticity, and Chinese logistics companies are quickly catching up. The substitution elasticity of capital on labor in Chinese enterprises trends upward year after year. In 2021, the capital - labor substitution elasticity of logistics enterprises in both countries showed considerable growth. The calculation model of substitution elasticity presented in this paper can be extended to different regions and industries to measure intelligent development levels and the relationship between capital and the labor force." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Digital technologies, labor market flows and training: Evidence from Italian employer-employee data (2024)
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Cirillo, Valeria, Andrea Mina & Andrea Ricci (2024): Digital technologies, labor market flows and training: Evidence from Italian employer-employee data. In: Technological forecasting & social change, Jg. 209. DOI:10.1016/j.techfore.2024.123735
Abstract
"New technologies can shape the production process by affecting the way in which inputs are embedded in the organization, their quality, and their use. Using an original employer-employee dataset that merges firm-level data on digital technology adoption and other characteristics of production with employee-level data on worker entry and exit rates from the administrative archive of the Italian Ministry of Labor, this paper explores the effects of new digital technologies on labor flows in the Italian economy. Using a Difference-in-Difference approach, we show that digital technologies lead to an increase in the firm-level hiring rate – particularly for young workers - and reduce the firm-level separation rate. We also find that digital technologies are positively associated with workplace training, proxied by the share of trained employees and the amount of training costs per employee. Furthermore, we explore the heterogeneity of effects related to different technologies (robots, cybersecurity and IoT). Our results are confirmed through several robustness checks." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))
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Who is Replaced by Robots? Robotization and the Risk of Unemployment for Different Types of Workers (2024)
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Damelang, Andreas & Michael Otto (2024): Who is Replaced by Robots? Robotization and the Risk of Unemployment for Different Types of Workers. In: Work and occupations, Jg. 51, H. 2, S. 181-206. DOI:10.1177/07308884231162953
Abstract
"We study the effects of robotization on unemployment risk for different types of workers. We examine the extent to which robotization increases inequality at the skill level and at the occupational level using two theoretical frameworks: skill-biased technological change and task-biased technological change. Empirically, we combine worker-level data with information on actual investments in industrial robots. Zooming in on the German manufacturing industry, our multivariate results show that robotization affects different types of workers differently. We do not observe an increase in unemployment risk for low- and medium-skilled, but we find a considerably lower unemployment risk among high-skilled workers. Moreover, the unemployment risk is significantly higher in occupations with highly substitutable tasks, but only in industries that invest largely in robots." (Author's abstract, IAB-Doku, © SAGE) ((en))
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Labor supply and automation innovation: Evidence from an allocation policy (2024)
Zitatform
Danzer, Alexander M., Carsten Feuerbaum & Fabian Gaessler (2024): Labor supply and automation innovation: Evidence from an allocation policy. In: Journal of Public Economics, Jg. 235. DOI:10.1016/j.jpubeco.2024.105136
Abstract
"Despite a longstanding interest in the potential substitution of labor and capital, limited empirical evidence exists regarding the causal relationship between labor supply and the development of labor-saving technologies. This study examines the impact of exogenous changes in regional labor supply on automation innovation by leveraging a German immigrant allocation policy during the 1990s and 2000s. The findings reveal that an increase in the low-skilled workforce reduces automation innovation, as measured by patents. This reduction is most pronounced for large firms within the manufacturing sector and primarily concerns process-related automation innovations. This suggests that the effect is channeled through changes in internal demand for automation innovation. Consistent with a labor scarcity mechanism, the effect is confined to tight labor markets." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))
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Literaturhinweis
Wie bewältigen Regionen die digitale und ökologische Transformation von Wirtschaft und Arbeitsmarkt? (Podium) (2024)
Dauth, Wolfgang ; Solms, Anna; Grienberger, Katharina; Lehmer, Florian ; Moritz, Michael ; Müller, Steffen ; Fitzenberger, Bernd ; Plümpe, Verena; Falck, Oliver ; Bauer, Anja ; Sonnenburg, Anja; Janser, Markus ; Schneemann, Christian ; Diegmann, André ; Matthes, Britta ; Solms, Anna;Zitatform
Dauth, Wolfgang & Michael Moritz; Katharina Grienberger, Florian Lehmer, Steffen Müller, Bernd Fitzenberger, Verena Plümpe, Oliver Falck, Anja Bauer, Anja Sonnenburg, Markus Janser, Christian Schneemann, André Diegmann, Britta Matthes & Anna Solms (sonst. bet. Pers.) (2024): Wie bewältigen Regionen die digitale und ökologische Transformation von Wirtschaft und Arbeitsmarkt? (Podium). In: IAB-Forum H. 06.05.2024. DOI:10.48720/IAB.FOO.20240506.01
Abstract
"Was bedeuten die absehbaren Transformationsprozesse der kommenden Jahrzehnte auf regionaler Ebene und wie können sie gemeistert werden? Antworten auf diese Fragen gab der IWH/IAB-Workshop zur Arbeitsmarktpolitik, der in diesem Jahr erstmals am IAB in Nürnberg stattfand." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Dauth, Wolfgang ; Grienberger, Katharina; Lehmer, Florian ; Moritz, Michael ; Fitzenberger, Bernd ; Janser, Markus ; Schneemann, Christian ; Diegmann, André ; Matthes, Britta ; -
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Neugestaltung der betrieblichen Weiterbildung in der digitalen Transformation (2024)
Dehnbostel, Peter;Zitatform
Dehnbostel, Peter (2024): Neugestaltung der betrieblichen Weiterbildung in der digitalen Transformation. In: Magazin Erwachsenenbildung.at H. 51, S. 64-73.
Abstract
"Die betriebliche Weiterbildung ist seit den 1980er Jahren stark gewachsen und hat sich zum größten Einzelbereich der beruflichen Weiterbildung entwickelt. Ihre aktuelle Entwicklung erfordert eine grundlegende Neugestaltung, die maßgeblich auf die digitale Transformation von Arbeit und Lernen zurückgeht und nach einem erweiterten Verständnis von beruflicher und betrieblicher Weiterbildung verlangt. Für die betriebliche Weiterbildung stehen nicht mehr die einschlägigen Angebote mit Kursen und Seminaren im Vordergrund, sondern der Kompetenzerwerb im Prozess der Arbeit selbst. Die digitale Transformation von Arbeit und Lernen zeigt sich insbesondere im arbeitsintegrierten Lernen, in neuen betrieblichen Lernkonzepten und Lernformen sowie in der Validierung von Kompetenzen, die Beschäftigte durch informelles und nicht-formales Lernen erwerben. Dies fördert die Durchlässigkeit beruflicher Bildungswege sowie die Gleichwertigkeit beruflicher und hochschulischer Bildung, was entscheidend zur Entwicklung eines eigenständigen und gleichwertigen Gesamtsystems der Berufs- und Weiterbildung beiträgt. Die noch am Anfang stehende Neugestaltung der betrieblichen Weiterbildung stärkt laut Beitrag den Bildungsanspruch im Sinne einer selbstbestimmten und humanen Persönlichkeitsentwicklung." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Who Is AI Replacing? The Impact of Generative AI on Online Freelancing Platforms (2024)
Zitatform
Demirci, Ozge, Jonas Hannane & Xinrong Zhu (2024): Who Is AI Replacing? The Impact of Generative AI on Online Freelancing Platforms. (CESifo working paper 11276), München, 22 S.
Abstract
"This paper studies the impact of Generative AI technologies on the demand for online freelancers using a large dataset from a leading global freelancing platform. We identify the types of jobs that are more affected by Generative AI and quantify the magnitude of the heterogeneous impact. Our findings indicate a 21% decrease in the number of job posts for automation-prone jobs related to writing and coding, compared to jobs requiring manual-intensive skills, within eight months after the introduction of ChatGPT. We show that the reduction in the number of job posts increases competition among freelancers while the remaining automation-prone jobs are of greater complexity and offer higher pay. We also find that the introduction of Image-generating AI technologies led to a 17% decrease in the number of job posts related to image creation. We use Google Trends to show that the more pronounced decline in the demand for freelancers within automation-prone jobs correlates with their higher public awareness of ChatGPT’s substitutability." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Robot Adoption at German Plants (2024)
Zitatform
Deng, Liuchun, Verena Plümpe & Jens Stegmaier (2024): Robot Adoption at German Plants. In: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, Jg. 244, H. 3, S. 201-235., 2023-10-14. DOI:10.1515/jbnst-2022-0073
Abstract
"Using a newly collected dataset at the plant level from 2014 to 2018, we provide the first microscopic portrait of robotization in Germany and study the correlates of robot adoption. Our descriptive analysis uncovers five stylized facts: (1) Robot use is relatively rare. (2) The distribution of robots is highly skewed. (3) New robot adopters contribute substantially to the recent robotization. (4) Robot users are exceptional. (5) Heterogeneity in robot types matters. Our regression results further suggest plant size, high-skilled labor share, exporter status, and labor shortage to be strongly associated with the future probability of robot adoption." (Author's abstract, IAB-Doku, © De Gruyter) ((en))
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Literaturhinweis
Künstliche Intelligenz ändert einiges: „Arbeitsmarkt der Zukunft“: Interview mit der Wirtschaftsgeographin Dr. Anne Otto über den Arbeitsmarkt in der Westpfalz, Automatisierung, künstliche Intelligenz und vieles mehr (2024)
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Dieckvoẞ-Ploch, Miriam; Anne Otto (interviewte Person) (2024): Künstliche Intelligenz ändert einiges. „Arbeitsmarkt der Zukunft“: Interview mit der Wirtschaftsgeographin Dr. Anne Otto über den Arbeitsmarkt in der Westpfalz, Automatisierung, künstliche Intelligenz und vieles mehr. In: Die Rheinpfalz H. 27.09.2024, 2024-09-27.
Abstract
"Weltweit schreitet die Digitalisierung in enormem Tempo voran und verändert die Berufswelt. Auch in der Westpfalz, die sich im Spannungsfeld von traditionellem Handwerk und hochmoderner Technologie befindet. KI-Systeme und Roboter werden immer leistungsfähiger und sind zunehmend in der Lage, Aufgaben selbstständig zu übernehmen. Wirtschaftsgeographin Dr. Anne Otto ist als Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Regionalen Forschungsnetz des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) unter anderem im Bereich regionale Arbeitsmarktforschung tätig und gibt Einblicke in den „Arbeitsmarkt der Zukunft“." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
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Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt: Wie KI-unterstütztes Training die Gespräche im Kundenservice verändert (2024)
Dijksman, Sander; Eijkenboom, Danique; Özgül, Pelin; Montizaan, Raymond ; Stops, Michael ; Levels, Mark ; Rounding, Nicholas; Janssen, Simon; Steens, Sanne; Graus, Evie; Fouarge, Didier ; Fregin, Marie-Christine ;Zitatform
Dijksman, Sander, Danique Eijkenboom, Didier Fouarge, Marie-Christine Fregin, Evie Graus, Simon Janssen, Mark Levels, Raymond Montizaan, Pelin Özgül, Nicholas Rounding, Sanne Steens & Michael Stops (2024): Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt: Wie KI-unterstütztes Training die Gespräche im Kundenservice verändert. In: IAB-Forum H. 08.10.2024, 2024-11-18. DOI:10.48720/IAB.FOO.20241008.01
Abstract
"Wie wirkt sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Weiterbildung auf die Produktivität von Beschäftigten aus? Diese und andere Fragen wurden im Rahmen des Forschungsprojektes „ai:conomics“ anhand von Daten aus verschiedenen europäischen Großunternehmen untersucht. Die ersten Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich KI positiv auf die Produktivität von Beschäftigten auswirken kann. Dies gilt vor allem, wenn diese noch nicht lange im Unternehmen tätig sind." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Artificial intelligence capital and employment prospects (2024)
Zitatform
Drydakis, Nick (2024): Artificial intelligence capital and employment prospects. In: Oxford economic papers, Jg. 76, H. 4, S. 901-919. DOI:10.1093/oep/gpae005
Abstract
"There is limited research assessing how AI knowledge affects employment prospects. The present study defines the term ‘AI capital’ as a vector of knowledge, skills, and capabilities related to AI technologies, which could boost individuals’ productivity, employment, and earnings. Subsequently, the study reports the outcomes of a genuine correspondence test in England. It was found that university graduates with AI capital, obtained through an AI business module, experienced more invitations for job interviews than graduates without AI capital. Moreover, graduates with AI capital were invited to interviews for jobs that offered higher wages than those without AI capital. Furthermore, it was found that large firms exhibited a preference for job applicants with AI capital, resulting in increased interview invitations and opportunities for higher-paying positions. The outcomes hold for both men and women. The study concludes that AI capital might be rewarded in terms of employment prospects, especially in large firms." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Digitale Souveränität: Herausforderungen aus Sicht der Unternehmen (2024)
Erdsiek, Daniel ; Stenzhorn, Eliza; Bertschek, Irene ; Breithaupt, Patrick; Sack, Robin; Schuck, Bettina; Niebel, Thomas;Zitatform
Erdsiek, Daniel, Robin Sack, Irene Bertschek, Patrick Breithaupt, Thomas Niebel, Bettina Schuck & Eliza Stenzhorn (2024): Digitale Souveränität. Herausforderungen aus Sicht der Unternehmen. 51 S.
Abstract
"Für die vorliegende Schwerpunktstudie für das Jahr 2024 wurde im Juni und Juli 2024 eine repräsentative Befragung von rund 1.200 Unternehmen in der Informationswirtschaft und im Verarbeitenden Gewerbe durchgeführt. Durch den Vergleich der aktuellen Ergebnisse mit den Erkenntnissen aus der Vorgängerstudie (Seifried & Bertschek 2021) können Veränderungen in der Wahrnehmung der verschiedenen Dimensionen digitaler Souveränität über die Zeit hinweg aufgezeigt und analysiert werden. Darüber hinaus werden in der aktuellen Untersuchung weitere Aspekte der digitalen Souveränität beleuchtet, die noch nicht Teil der Schwerpunktstudie des Jahres 2021 waren. Auf Basis der Ergebnisse lassen sich Empfehlungen ableiten, welche zum Erhalt und zur Stärkung der digitalen Souveränität der deutschen und der europäischen Wirtschaft beitragen sollen." (Textauszug, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Migrant Women in the UK’s Digital Economy: The Elimination of Labour Market Barriers in the Digital Labour Market (2024)
Erinc Oztas, Miray;Zitatform
Erinc Oztas, Miray (2024): Migrant Women in the UK’s Digital Economy: The Elimination of Labour Market Barriers in the Digital Labour Market. In: Social Sciences, Jg. 13, H. 9. DOI:10.3390/socsci13090494
Abstract
"This research paper delves into the complexities migrant women face within the UK labor market, with a specific focus on the digital economy’s role as both a barrier and a conduit for employment opportunities. Migrant women in the UK encounter dual barriers to labour market entry: systemic challenges rooted in migration and gender biases, and the digital divide that exacerbates access and inclusion issues within the burgeoning digital economy. Through an exploratory descriptive analysis, this study explores how digitalism—defined as the integration of digital technologies into economic and societal practices—circumvents traditional labor market entry barriers such as languages barriers. By setting out the grounds for a potential hypothesis and further research in the era of AI, this paper underlines how through the implementation of AI tools, traditional barriers such as language barriers are eliminated in the digital labour market." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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