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Mühlbauer, Sabrina & Enzo Weber (2022): Machine Learning for Labour Market Matching. (IAB-Discussion Paper 03/2022), Nürnberg, 37 S. DOI:10.48720/IAB.DP.2203

Abstract

"Dieses Papier beschäftigt sich mit einer groß angelegten Datenanalyse mit dem Ziel den Matchingprozess auf dem Arbeitsmarkt mit algorithmen- und modellbasierten statistischen Methoden zu verbessern. Wir nutzen einen umfassenden administrativen Datensatz zu Arbeitsmarktbiographien von erwerbstätigen Personen in Deutschland. Der Datensatz beinhaltet sowohl personenbezogene als auch berufsbezogene Informationen. Auf Basis unserer Schätzungen berechnen wir, in welchem Berufsfeld eine arbeitslose Person mit der größten Wahrscheinlichkeit Beschäftigung findet. Wir nutzen für unsere Prognosen übliche statistische Methoden und maschinelles Lernen. Anhand unserer Ergebnisse zeigt sich, dass für die zugrundeliegende Fragestellung Algorithmen des maschinellen Lernens die besten Ergebnisse liefern. Als Gütemaß hierfür nutzen wir den out-of-sample Prognosefehler. Hinsichtlich der Arbeitslosenquote würde die Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens eine Verbesserung von 2,9 - 3,6 Prozentpunkten im Vergleich zu traditionellen Methoden bedeuten." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Ocampo, Sergio (2022): A Task-Based Theory of Occupations with Multidimensional Heterogeneity. (Centre for Human Capital and Productivity (CHCP) working paper series 2022-02), London, Ontario, 64 S.

Abstract

"I develop an assignment model of occupations with multidimensional heterogeneity in production tasks and worker skills. Tasks are distributed continuously in the skill space, whereas workers have a discrete distribution with a finite number of types. Occupations arise endogenously as bundles of tasks optimally assigned to a type of worker. The model allows us to study how occupations respond to changes in the economic environment, making it useful for analyzing the implications of automation, skill-biased technical change, offshoring, and worker training. Using the model, I characterize how wages, the marginal product of workers, the substitutability between worker types, and the labor share depend on the assignment of tasks to workers. I introduce automation as the choice of the optimal size and location of a mass of identical robots in the task space. Automation displaces workers by replacing them in the performance of tasks, generating a cascading effect on other workers as the boundaries of occupations are redrawn." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Overdiek, Markus & Thomas Petersen (2022): Was Deutschland über Algorithmen und Künstliche Intelligenz weiß und denkt. Ergebnisse einer repräsentativen Bevölkerungsumfrage: Update 2022. Gütersloh, 38 S. DOI:10.11586/2022053

Abstract

"Algorithmen und Künstliche Intelligenz sind gekommen, um zu bleiben – und zwar inmitten der Gesellschaft: Die Vergabe von Kita-Plätzen, Gesichtserkennung bei der Videoüberwachung im öffentlichen Raum oder Frühwarnsysteme vor möglichen Naturkatastrophen. Das sind nur einige von mittlerweile vielen sehr alltäglichen Gebieten, in denen algorithmische Systeme zum Einsatz kommen. Doch was wissen und denken Menschen darüber? Diese repräsentative Umfrage ergründet, was die Bevölkerung in Deutschland über Algorithmen und Künstliche Intelligenz weiß und wie sie die digitalen Technologien und ihre Auswirkungen auf unsere Gesellschaft wahrnimmt. Die Studie schließt an frühere Erhebungen der Bertelsmann Stiftung aus den Jahren 2018 (Fischer und Petersen 2018) und 2021 (Gundlach und Petersen 2021) an. Somit ist es nun auch möglich, erste Trends über die Zeit herauszuarbeiten. Neben dem Begriff „Algorithmus“ deckt diese Umfrage erstmalig auch das Stichwort „Künstliche Intelligenz“ (KI) als Untersuchungsgegenstand ab, sodass Wissen und Einstellungen zu den beiden Begriffen verglichen werden können. Die Ergebnisse der Umfrage zeigen erneut, wie wichtig ein breiter Kompetenzaufbau in der Bevölkerung ist. Wir hoffen, mit dieser Studie auch einen medialen Diskurs zu stärken, der die Grautöne gesellschaftlicher Implikationen von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz auszuleuchten vermag. Denn eine solch differenzierte Berichterstattung ist essenziell, um die Auswirkungen digitaler Technologien für alle Menschen greif- und sichtbarer zu machen. Nur auf dieser Grundlage kann es langfristig gelingen, eine wirksame Kontrolle von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz sicherzustellen und gleichzeitig ihre Chancen fürs Gemeinwohl zu nutzen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Pero, Angelica Salvi del, Peter Wyckoff & Ann Vourc'h (2022): Using Artificial Intelligence in the workplace: What are the main ethical risks? (OECD social, employment and migration working papers 273), Paris, 73 S. DOI:10.1787/840a2d9f-en

Abstract

"Artificial Intelligence (AI) systems are changing workplaces. AI systems have the potential to improve workplaces, but ensuring trustworthy use of AI in the workplace means addressing the ethical risks it can raise. This paper reviews possible risks in terms of human rights (privacy, fairness, agency and dignity); transparency and explainability; robustness, safety and security; and accountability. The paper also reviews ongoing policy action to promote trustworthy use of AI in the workplace. Existing legislation to ensure ethical workplaces must be enforced effectively, and serve as the foundation for new policy. Economy- and society-wide initiatives on AI, such as the EU AI Act and standard-setting, can also play a role. New workplace-specific measures and collective agreements can help fill remaining gaps." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Pisanelli, Elena (2022): Your resume is your gatekeeper: Automated resume screening as a strategy to reduce gender gaps in hiring. In: Economics Letters, Jg. 221. DOI:10.1016/j.econlet.2022.110892

Abstract

"Firms increasingly rely on artificial intelligence (AI) algorithms for hiring. The literature prompts concerns about such AI algorithms hindering gender equality in employment outcomes. Using a unique field study, I find human recruiters' gender stereotypes lead to women having 69% lower chances of being interviewed for a gender-neutral job, compared to equally qualified men. Introducing automated resume screening shrinks such a gender gap by 43 percentage points." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2022 Elsevier) ((en))

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Proeger, Till & Lukas Meub (2022): Fortgeschrittene Digitalisierung und Künstliche Intelligenz im Handwerk:. Eine Webscraping-Analyse im Handwerkskammerbezirk Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim. (ifh Forschungsbericht / Volkswirtschaftliches Institut für Mittelstand & Handwerk an der Universität Göttingen 5), Göttingen, 27 S.

Abstract

"Die Webscraping-Analyse erfasst erstmalig den gesamten Kammerbezirk Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim bzgl. Online-Präsenzen der Handwerksbetriebe. Die Websites werden hinsichtlich direkter KI-Nähe, fortgeschrittener Digitalisierung sowie indirekter KI-Betroffenheit analysiert. Dazu wird ein Suchbegriffsraster von 245 Begriffen auf Basis einer Literaturübersicht und Expertengesprächen erstellt, das im Anschluss die Analyse der Webseiten leitet. Es entsteht umfassender Überblick zur Technologienutzung im Kammerbezirk mit einem Schwerpunkt auf künstlicher Intelligenz. Wie aus der Literaturanalyse zu erwarten, ist die direkte Nutzung von KI in Form entsprechender Technologien selten, die Technologien fortgeschrittener Digitalisierung deutlich häufiger und die indirekte KI-Betroffenheit über Software, Plattformen und Soziale Medien hoch. Es zeigt sich somit eine charakteristische Pyramidenstruktur im Hinblick auf die KI-Nutzung, wobei technologisch und digitalisierungsbezogen fortgeschrittene Betriebe in direkte Berührung mit KI kommen und die Mehrzahl der Betriebe eine indirekte Betroffenheit aufweist. Die Größenordnung für den Kammerbezirk ist dabei: rund 180 Betriebe mit direktem KI-Bezug, 1.200 Betriebe mit Kennzeichen fortgeschrittener Digitalisierung, 1.700 Betriebe mit indirekter KI-Betroffenheit und 3.400 Betriebe lediglich mit Website ohne Hinweis auf die drei Kategorien. Im Hinblick auf die Gewerke zeigt sich, dass in absoluten Zahlen die meisten Betriebe mit einem unmittelbaren Bezug zur Künstlichen Intelligenz bei den Elektrotechnikern zu finden sind. KI-Begriffe treten außerdem häufig bei Land- und Baumaschinenmechatronikern, SHK-Betrieben, Feinwerkmechanikern sowie Informationstechnikern auf. Weitere Auffälligkeiten in der Gewerkeverteilung sind die starke Nennung von Internet of Things (IoT) bei den Elektrotechnikern und die relativ häufige Nennung von Big Data und Prognosemodell bei den Land- und Baumaschinenmechatronikern. Indikatoren für fortgeschrittene Digitalisierung finden sich insbesondere bei den Elektrotechnikern, Tischlern, Metallbauern, SHK-Betrieben, Feinwerkmechanikern, Augenoptikern, Informationstechnikern und Hörakustikern. Eine starke indirekte Betroffenheit von KI zeigt sich insbesondere bei den Elektrotechnikern, Tischlern, Maurer/Betonbauern, Maler /Lackierern, Fotografen, Augenoptikern, Fliesenlegern, Bäckern und Schornsteinfegern, wobei vor allem die Nutzung der sozialen Medien über die Zugehörigkeit zu dieser Kategorie entscheidet. In der Betrachtung der regionalen Verteilung wird deutlich, dass für die zentrale Kategorie der KI-Nutzung grundsätzlich eine relativ gleichmäßige Verteilung der betroffenen Betriebe im Raum vorliegt. Regionale Schwerpunkte sind der Osnabrücker Raum, Meppen, Nordhorn und Bramsche. Es besteht kein eindeutiger Schwerpunkt auf dem städtischen Raum, vielmehr sind sowohl städtische als auch ländliche Kreise mit Betrieben vertreten. Dasselbe gilt für die fortgeschrittene Digitalisierung und indirekte Betroffenheit: Auch hier besteht eine gleichmäßige räumliche Verteilung." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Rammer, Christian, Gastón P. Fernández & Dirk Czarnitzki (2022): Artificial intelligence and industrial innovation: Evidence from German firm-level data. In: Research Policy, Jg. 51, H. 7. DOI:10.1016/j.respol.2022.104555

Abstract

"This paper analyses the link between the use of Artificial Intelligence (AI) and innovation performance in firms. Based on firm-level data from the German part of the Community Innovation Survey (CIS) 2018, we examine the role of different AI methods and application areas in innovation. The results show that 5.8% of firms in Germany were actively using AI in their business operations or products and services in 2019. We find that the use of AI is associated with annual sales with world-first product innovations in these firms of about €16 billion (i.e. 18% of total annual sales of world-first innovations). In addition, AI technologies have been used in process innovation that contributed to about 6% of total annual cost savings of the German business sector. Firms that apply AI broadly (using different methods for different applications areas) and that have already several years of experience in using AI obtain significantly higher innovation results. These positive findings on the role of AI for innovation have to be interpreted with caution as they refer to a specific country (Germany) in a situation where AI started to diffuse rapidly." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2023 Elsevier) ((en))

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Rausch-Berhie, Friederike & Dörte Busch (2022): Digitalisierung und digitale Teilhabe von Menschen mit Behinderung. In: Sozialer Fortschritt, Jg. 71, H. 3/4, S. 249-267. DOI:10.3790/sfo.71.3-4.249

Abstract

"Erst in den letzten Jahren haben Forschung und Entwicklung zu neuen, digitalen Technologien für Menschen mit Behinderung an Bedeutung gewonnen. Digitalisierung und algorithmische Systeme, einschließlich künstlicher Intelligenz, eröffnen den Betroffenen sowohl Chancen als auch Risiken. Deutschland hat sich dazu verpflichtet, eine gleichberechtigte, digitale Teilhabe zu ermöglichen und Zugangsbarrieren zu beseitigen (u.a. UN-Behindertenrechtskonvention). Rechtliche Regelungen, z.B. zum diskriminierungsfreien Zugang, sowie der ethische Rahmen für den Einsatz dieser Technologien müssen jedoch noch (weiter)entwickelt werden. Dies führt zu einer Reihe von ethischen und rechtlichen Fragen. Wo liegen beispielsweise die Grenzen für den Einsatz von Robotern bei der Pflege? Erste Ansätze wie der risikoadaptierte Regulierungsansatz für algorithmische Systeme der Datenethikkommission werden im Folgenden vorgestellt. Dabei werden Schädigungspotenzial und Regulierungsauflagen im Rahmen der sogenannten Kritikalitätspyramide unterschieden. Zudem wird auf das White Paper und den Artificial Intelligence Act der Europäischen Kommission eingegangen. Die Diskussion über die Regulierung von KI ist also in Gang gekommen, Menschen mit Behinderung werden dabei jedoch nicht ausreichend berücksichtigt. Dies gefährdet ihre gleichberechtigte digitale und gesellschaftliche Teilhabe. Zu diesem Thema wurden Experteninterviews mit Forschenden aus den Bereichen Ethik und Medizin sowie assistive Technologien als auch mit einer Selbsthilfevereinigung von Menschen mit Behinderung geführt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Riso, Sara, Dragoș Adăscăliței, Laura López Forés, Lucie Lechardoy & Cristiano Codagnone (2022): Ethics in the digital workplace. Anticipating and managing the impact of change. (Eurofound research report / European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions), Luxemburg, 47 S.

Abstract

"Digitisation and automation technologies, including artificial intelligence (AI), can affect working conditions in a variety of ways and their use in the workplace raises a host of new ethical concerns. Recently, the policy debate surrounding these concerns has become more prominent and has increasingly focused on AI. This report maps relevant European and national policy and regulatory initiatives. It explores the positions and views of social partners in the policy debate on the implications of technological change for work and employment. It also reviews a growing body of research on the topic showing that ethical implications go well beyond legal and compliance questions, extending to issues relating to quality of work. The report aims to provide a good understanding of the ethical implications of digitisation and automation, which is grounded in evidence-based research." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Sevindik, Ugur (2022): Verbreitung und Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Deutschland. Auswirkungen auf berufliche Anforderungen und Strukturen. (BIBB discussion paper), Bonn, 116 S.

Abstract

"Aufgrund ihrer für den Menschen nicht erreichbaren Fähigkeiten werden Maschinen und Künstliche Intelligenz (KI) als ein immer größerer Konkurrent des Menschen auf dem Arbeitsmarkt wahrgenommen. Trotz der komparativen Vorteile, die der Mensch gegenüber der Maschine immer noch hat, wird er im Diskurs „Mensch gegen Maschine“ ständig unterschätzt und den Maschinen werden teilweise Fähigkeiten zugeschrieben, die sie zumindest in diesem Umfang noch nicht haben. Sowohl in der Öffentlichkeit, als auch in der Arbeits- und Industriesoziologie verstärkt sich die Diskussion über die Ersetzung menschlichen Arbeitshandelns durch Maschinen bzw. Computer aufgrund des fortschreitenden Einsatz Künstlicher Intelligenz in deutschen Unternehmen. Eng verzahnt mit der Diskussion um die Ersetzungsanfälligkeit von Arbeitsplätzen im Zuge der Digitalisierung, ist die Frage der Kompetenzen und der Kompetenzentwicklung und –veränderung der Beschäftigten in Deutschland. In der Literatur werden vor allem potenzielle Szenarien diskutiert, die sich aus dem Einsatz von KI für die Kompetenzentwicklung der Beschäftigten ergeben könnten. Der vorliegende Beitrag stellt zunächst eine Art Bestandsaufnahme der Verbreitung und des Einsatzes von KI in Deutschland dar und versucht, erste Einschätzungen darüber zu geben, inwieweit der Einsatz und die Verbreitung von KI tatsächlich Auswirkungen auf menschliche Kompetenzen und deren Substituierbarkeit hat. Im Ergebnis zeigt sich, dass die Verbreitung und der Einsatz von KI in Deutschland momentan noch so gering sind, dass weiterhin direkte Gestaltungsmöglichkeiten bestehen und die Bedrohungsszenarien, in denen der Mensch einfach von Maschinen ersetzt wird nicht zwangsweise eintreten müssen. Nichtsdestotrotz bedingt die Verbreitung von Informations- und Kommunikationstechnologien durchaus den vermehrten Einsatz von KI, so dass der Diskurs auch in Zukunft bestehen bleiben wird. Es stellt sich heraus, dass zwar überwiegend, aber nicht ausschließlich hochqualifizierte Beschäftigte mit KI arbeiten. Schon jetzt ist der Umgang mit KI für Beschäftigte mit jeder Qualifikation relevant. Darüber hinaus wird deutlich, dass sich die Relevanz von Kompetenzen in Zukunft verschieben und dass andere Kompetenzen als bisher für die Arbeit der Zukunft wichtig werden. Um die betroffenen Kompetenzen klarer identifizieren zu können, empirische Ergebnisse hierzu zu generieren und Handlungsempfehlungen für den zukünftigen Umgang mit KI auszusprechen, bedarf es in folgenden Forschungsprojekten der Erstellung und Analyse einer einheitlichen Datengrundlage, die sich auf ebenjene Schwerpunkte fokussiert." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Thomsen, Stephan & Insa Weilage (2022): Transformation durch Algorithmen im kaufmännischen Bereich. Substituierbarkeitspotenziale und Handlungsfelder zur Begleitung des Wandels. Hannover ; Berlin, 35 S.

Abstract

"Im ersten Teil wird zunächst ein zusammenfassender Überblick über den aktuellen Forschungsstand zu Substituierbarkeitspotenzialen in kaufmännischen Berufen gegeben. Nach Beantwortung der Frage, welche Aufgaben besonders anfällig für Automatisierung sind, werden die nach Branchen und Berufsfeldern differenzierten Substituierbarkeitspotenziale dargestellt. Im zweiten Teil werden die zu erwartenden Folgen der skizzierten Entwicklungen für Qualifizierung, Berufsbilder und Erwerbsformen aufgezeigt. Wo möglich, werden Handlungsmöglichkeiten und Diskussionspunkte für den innerbetrieblichen Dialog genannt. Ein kurzes Fazit schließt die Ausführungen ab." (Textauszug, IAB-Doku)

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Tomprou, Maria & Min Kyung Lee (2022): Employment relationships in algorithmic management: A psychological contract perspective. In: Computers in Human Behavior, Jg. 126. DOI:10.1016/j.chb.2021.106997

Abstract

"Algorithms increasingly automate or support managerial functions in organizations, with implications for the employee-employer relationship. We explored how algorithmic management affects this relationship with a focus on psychological contracts, or employees' perceptions of their own and their employers' obligations. Through five online experiments, we investigated how organizational agent type—algorithmic versus human—influenced one's psychological contract depending on the organizational inducement type—transactional versus relational. We explored psychological contracts in two stages of employment: during early phases, such as recruiting (Studies 1 and 2) and onboarding (Studies 4 and 5), when the agent explains the inducements to the employee; and during employment, when the agent under-delivers the inducements to varying degrees (Studies 3–5). Our results suggest that agent type did not affect psychological contracts around transactional inducements but did so for relational inducements in the cases of recruiting and low inducement delivery (Studies 1–5). Algorithmic agents signaled reduced employer commitments to relational inducements during recruiting (Study 1). Using human agents resulted in greater perceived breach when delivery of relational inducements was low (Study 5). Regardless of inducement type, turnover intentions were higher when the human agent under-delivered compared to the algorithmic agent (Study 5). Our studies show how algorithmic management may influence one's psychological contract." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Ulfert, Anna-Sophie, Conny H. Antoni & Thomas Ellwart (2022): The role of agent autonomy in using decision support systems at work. In: Computers in Human Behavior, Jg. 126. DOI:10.1016/j.chb.2021.106987

Abstract

"Digitalization of work leads to ever-increasing information processing requirements for employees. Agent-based decision support systems (DSS) can assist employees in information processing tasks and decrease processing requirements. With increasing system capabilities, agency between the user and the system shifts, with high autonomy DSS being able to take over complete information processing tasks. In the present study, we distinguish degrees of DSS autonomy, operationalized by levels of automation (LOA), the delegation of task processing stages, and user control. In two vignette studies, we investigate the effects of DSS autonomy on perceptions of information load reduction, technostress, and user intention as well as the moderating role of technology and job experience. With high DSS autonomy, participants reported higher levels of information load reduction and technostress as well as lower levels of user intention. Job experience was a significant moderator. For high autonomy DSS, participants in the high job experience condition indicated greater information load reducation, lower technostress, and higher user intentions. Results suggest, that while being beneficial for decreasing information load, high DSS autonomy may negatively impact technostress and user intentions. It is suggested that technology and job training may improve user reactions." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Waas, Bernd (2022): Artificial Intelligence and labour law. (HSI-Working Paper / Hugo Sinzheimer Institut für Arbeitsrecht 17), Frankfurt am Main, 245 S.

Abstract

"Today, we encounter artificial intelligence (AI) applications at every turn, albeit often unnoticed. AI research has developed at a rapid pace. What seemed almost unthinkable yesterday may already be an integral part of everyday life tomorrow. AI is also becoming more and more prevalent in companies. AI applications offer firms but also their employees many opportunities; one need only think of workers' health protection. At the same time, however, the development brings considerable risks and challenges. It is these risks and challenges in particular that this study addresses. The core questions are: What does AI mean for the protection of employees? What challenges do individual labour law and co-determination face? The fact that the study’s focus is on the risks and not on the opportunities should not be misunderstood. Since the paradigm of labour law is the protection of the employee – typically the weaker party – it should not be surprising if we focus on the question of whether and to what extent this is affected by AI. The following sections, after a look at the basics (B.), will first look at the use of AI in working life (C.). This is already very advanced, especially in the USA. Initiatives will then be presented that focus in particular on the development of ethical principles for AI, but also in part on the regulation of AI. The analysis begins at the international level (D.), where the activities of the Council of Europe deserve special attention, then moves to the level of the European Union (E.), where the European Commission's proposal for an "AI law" will be discussed, and finally leads to the level of Germany (F.), where – in the form of some regulations of the Betriebsrätemodernisierungsgesetz – the first legislative activities have already been recorded. This is followed by a closer look at individual problem areas in labour law (G.). The study closes with a brief conclusion (H.)." (Text excerpt, IAB-Doku) ((en))

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Warning, Anja, Enzo Weber & Anouk Püffel (2022): On the Impact of Digitalization and Artificial Intelligence on Employers' Flexibility Requirements in Occupations. Empirical Evidence for Germany. In: Frontiers in artificial intelligence, Jg. 5, 2022-01-31. DOI:10.3389/frai.2022.868789

Abstract

"Artificial intelligence (AI) has a high application potential in many areas of the economy, and its use is expected to accelerate strongly in the coming years. This is linked with changes in working conditions that may be substantial and entail serious health risks for employees. With our paper we are the first to conduct an empirical analysis of employers' increasing flexibility requirements in the course of advancing digitalization, based on a representative business survey, the IAB Job Vacancy Survey. We combine establishment-level data from the survey and occupation-specific characteristics from other sources and apply non-linear random effects estimations. According to employers' assessments, office and secretarial occupations are undergoing the largest changes in terms of flexibility requirements, followed by other occupations that are highly relevant in the context of AI: occupations in company organization and strategy, vehicle/aerospace/shipbuilding technicians and occupations in insurance and financial services. The increasing requirements we observe most frequently are those concerning demands on employees' self-organization, although short-term working-time flexibility and workplace flexibility also play an important role. The estimation results show that the occupational characteristics, independently of the individual employer, play a major role for increasing flexibility requirements. For example, occupations with a larger share of routine cognitive activities (which in the literature are usually more closely associated with artificial intelligence than others) reveal a significantly higher probability of increasing flexibility demands, specifically with regard to the employees' self-organization. This supports the argument that AI changes above all work content and work processes. For the average age of the workforce and the unemployment rate in an occupation we find significantly negative effects. At the establishment level the share of female employees plays a significant negative role. Our findings provide clear indications for targeted action in labor market and education policy in order to minimize the risks and to strengthen the chances of an increasing application of AI technologies." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Zuazu-Bermejo, Izaskun (2022): Robots and women in manufacturing employment. (ifso working paper 19), Duisburg: University of Duisburg-Essen, Institute for Socio-Economics (ifso), 51 S.

Abstract

"Automation transforms the combination of tasks performed by machines and humans, and reshapes existing labour markets by replacing jobs and creating new ones. The implications of these transformations are likely to differ by gender as women and men concentrate in different tasks and jobs. This article argues that a gender-biased technological change framework will advance our understanding of the differentiated role of robots in labour market outcomes of women and men. The article empirically analyses the impact of industrial robots in gender segregation and employment levels of women and men using an industry-level disaggregated panel dataset of 11 industries in 14 developed and developing countries during 1993-2015. Within fixed-effects and instrumental variables estimates suggest that robotization increases the share of women in manufacturing employment. However, this impact hinges upon female labour force participation. As female labour participation rate increases, robots are associated with a negative effect of robotization in the female share of manufacturing employment. Results also show that the impact of robotization varies at different levels of economic development. The estimates point to a reducing employment effects of robotization, although the effect for women is larger. The results are robust to a variety of various sensitivity checks." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Abstract

"Wie können KI-Anwendungen verantwortungsvoll, menschenzentriert und diskriminierungsfrei in der öffentlichen Verwaltung eingeführt werden? Wie kann dabei sichergestellt werden, dass Beschäftigte und Bürger*innen davon profitieren? Um diese Fragen zu beantworten, hat das von der Denkfabrik Digitale Arbeitsgesellschaft im BMAS koordinierte Netzwerk KI in der Arbeits- und Sozialverwaltung in einem innovativen und partizipativen Bottom-up-Prozess selbstverpflichtende Leitlinien für den KI-Einsatz in der behördlichen Praxis entwickelt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Abstract

"Der Personalmarkt und das Recruiting befinden sich im Wandel. Fachkräfte werden branchenübergreifend händeringend gesucht – der Arbeitgebermarkt wandelt sich zum Arbeitnehmermarkt. Unternehmen müssen sich verstärkt bei den Fachkräften bewerben und nicht mehr umgekehrt. Dies führt zu besonderen Herausforderungen für die Recruiter sowohl in den Unternehmen als auch in der Personalvermittlungsbranche. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen: Künstliche Intelligenz (KI) kann unterstützend dafür eingesetzt werden, effizienter den perfekt passenden Kandidaten zu finden. Viele Personalvermittler haben auf diesem Gebiet schon einige Erfahrungen sammeln können. Bereits über die Hälfte der befragten Personalvermittlungsunternehmen setzen KI-Tools im Recruiting-Prozess ein. Bei größeren Vermittlungsunternehmen mit über 50 Mitarbeitern liegt der Anteil bereits bei über 60 Prozent. Insgesamt geben über die Hälfte der Vermittler an, dass KI im Recruiting in den nächsten fünf Jahren eine entscheidende Rolle spielen wird." (Textauszug, IAB-Doku)

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Alekseeva, Liudmila, José Azar, Mireia Giné, Sampsa Samila & Bledi Taska (2021): The demand for AI skills in the labor market. In: Labour Economics, Jg. 71. DOI:10.1016/j.labeco.2021.102002

Abstract

"Using detailed data on skill requirements in online vacancies, we estimate the demand for AI specialists across occupations, sectors, and firms. We document a dramatic increase in the demand for AI skills over 2010–2019 in the U.S. economy across most industries and occupations. The demand is highest in IT occupations, followed by architecture and engineering, scientific, and management occupations. Firms with larger market capitalization, higher cash holdings, and higher investments in R&D have a higher demand for AI skills. We also document a wage premium of 11% for job postings that require AI skills within the same firm and 5% within the same job title. Managerial occupations have the highest wage premium for AI skills. Firms demanding AI skills more intensively also offer higher salaries in non-AI jobs." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2021 Elsevier) ((en))

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Bartel, Susanne & Beate Milluks (2021): KI-Assistenzsysteme in der beruflichen Rehabilitation. In: Die Berufliche Rehabilitation, Jg. 35, H. 4, S. 16-25.

Abstract

"Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt stellt Beschäftigte und Arbeitgeber, die Forschungslandschaft und unsere Gesellschaft insgesamt vor viele Fragen. Welche Chancen bieten KI-gestützte Assistenzsysteme für einzelne Beschäftigte? Welchen Risiken bringt ihr Einsatz mit sich? Diese Fragen sind bis heute nur ansatzweise beantwortet. Vor allem mit Blick auf die Zielgruppe der Menschen mit Behinderungen. Können sie von KI-gestützten Assistenzsystemen profitieren oder werden sie durch die Veränderung der Arbeitswelt abgehängt? Mit diesen elementaren und darüberhinausgehenden Fragestellungen haben sich Berufsbildungswerke (BBW), Berufsförderungswerke (BFW) und Werkstätten für behinderte Menschen (WfbM) auseinandergesetzt. Gemeinsam mit dem Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz (DFKI) ist das Verbundprojekt entstanden, das seit Frühjahr 2019 vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) gefördert wird." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Lambertus-Verlag)