Veränderungen der Arbeitswelt durch Künstliche Intelligenz
Anwendungsmöglichkeiten und Auswirkungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz auf den Arbeitsmarkt werden breit diskutiert. Welche Folgen für Beschäftigung, Löhne und Qualifikationsanforderungen sind zu erwarten? Birgt die Nutzung automatisierter Entscheidungssysteme (z.B. für die Personalauswahl) ein Diskriminierungsrisiko? Wie wirkt sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz auf die Arbeitsqualität aus?
Dieses Themendossier stellt Literatur zum Stand der Forschung zusammen.
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Literaturhinweis
Arbeitswelt und KI 2030: Herausforderungen und Strategien für die Arbeit von morgen (2021)
Knappertsbusch, Inga; Gondlach, Kai;Zitatform
Knappertsbusch, Inga & Kai Gondlach (Hrsg.) (2021): Arbeitswelt und KI 2030. Herausforderungen und Strategien für die Arbeit von morgen. Wiesbaden: Springer Gabler, 410 S.
Abstract
"In zehn Jahren wird die Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz (KI) für uns selbstverständlicher sein als der Einsatz von Mobiltelefonen heute. 78 anerkannte Experten aus Praxis und Forschung gewähren tiefe Ein- und Ausblicke bezüglich des Einflusses von KI auf den Arbeitsalltag im Jahr 2030. Sie erläutern anhand von Praxistipps, wie Sie sich auf diese Entwicklung vorbereiten können. Die 41 prägnanten Beiträge decken ein breites Spektrum in dem jeweils untersuchten Bereich ab. Sie beinhalten dank einer standardisierten Struktur eine Zusammenfassung des Status Quo, konkrete Beispiele, zukünftige Erwartungen, einen Überblick über Herausforderungen und Lösungsansätze sowie praktische Tipps. Der Band beginnt mit gesellschaftlichen und ethischen Aspekten, bevor rechtliche Gesichtspunkte für Arbeitgeber und Personalverantwortliche sowie die Justizverwaltung erörtert werden. Die weiteren Kapitel untersuchen die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt im Jahr 2030 in den Branchen Wirtschaft, Industrie, Mobilität und Logistik, Medizin und Pharmazie sowie in der (Aus-)Bildung." (Autorenreferat, © Springer Nature)
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Facilitating the Implementation of AI-Based Assistive Technologies for Persons with Disabilities in Vocational Rehabilitation: A Practical Design Thinking Approach (2021)
Kähler, Marco; Beudt, Susan; Feichtenbeiner, Rolf;Zitatform
Kähler, Marco, Rolf Feichtenbeiner & Susan Beudt (2021): Facilitating the Implementation of AI-Based Assistive Technologies for Persons with Disabilities in Vocational Rehabilitation: A Practical Design Thinking Approach. In: I. Roll, D. McNamara, S. Sosnovsky, R. Luckin & V. Dimitrova (Hrsg.) (2021): Artificial Intelligence in Education. 22nd International Conference, AIED 2021, Utrecht; Proceedings, Part II, S. 224-228. DOI:10.1007/978-3-030-78270-2_40
Abstract
"Digital and AI-based assistive technologies (AI-AT) are becoming more important for the inclusion of persons with disabilities (PWD). One challenge in providing PWD with AI-AT is to meet their requirements and needs. At the same time, they are often embedded in organizational contexts and thus need to be cost-effective and easy to learn and handle. This short paper introduces a systematic approach to match the individual needs and organizational context with AI-AT that support working and learning of PWD. The approach combines Design Thinking (DT) methods, participatory elements, and online collaboration tools in a cycle of three workshops. The aim is to understand the target group better, identify, evaluate and choose appropriate AI-AT and develop innovation spaces that help introduce and test AI-AT. The approach was developed for a vocational rehabilitation setting but can also be easily adapted for various settings (e.g., educational technology or corporate AI projects)." (Author's abstract, © Springer Nature Switzerland) ((en))
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Literaturhinweis
The impact of Artificial Intelligence on the labour market: What do we know so far? (2021)
Lane, Marguerita; Saint-Martin, Anne;Zitatform
Lane, Marguerita & Anne Saint-Martin (2021): The impact of Artificial Intelligence on the labour market: What do we know so far? (OECD social, employment and migration working papers 256), Paris, 60 S. DOI:10.1787/7c895724-en
Abstract
"This literature review takes stock of what is known about the impact of artificial intelligence on the labour market, including the impact on employment and wages, how AI will transform jobs and skill needs, and the impact on the work environment. The purpose is to identify gaps in the evidence base and inform future OECD research on AI and the labour market." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Gutachten über die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher-Intelligenz-Software in aufsuchenden, digitalen Angeboten der Migrationsberatung: im Rahmen des Projektes "Fem.OS - Aufsuchendes Orientierungs- und Beratungs-System in den sozialen Medien für Migrantinnen" (2021)
Lehmann, Robert ; Widerhold, Jean-Pierre; Bradl, Marion; Stieler, Mara; Burghardt, Jennifer; Domes, Michael; Kiener, Dagmar; Petrlic, Ronald; Zauter, Sigrid; Albrecht, Jens;Zitatform
Lehmann, Robert, Jens Albrecht, Michael Domes, Ronald Petrlic, Marion Bradl, Jennifer Burghardt, Dagmar Kiener, Mara Stieler, Jean-Pierre Widerhold & Sigrid Zauter (2021): Gutachten über die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher-Intelligenz-Software in aufsuchenden, digitalen Angeboten der Migrationsberatung. Im Rahmen des Projektes "Fem.OS - Aufsuchendes Orientierungs- und Beratungs-System in den sozialen Medien für Migrantinnen". Nürnberg, 134 S.
Abstract
"Das vorliegende Gutachten beschäftigt sich mit Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher-IntelligenzSoftware in aufsuchenden, digitalen Angeboten der Migrationsberatung im Rahmen des Projekts "Fem.OS – Aufsuchendes Orientierungs- und Beratungs-System in den sozialen Medien für Migrantinnen“. Das Gutachten soll einen Rahmen bieten, um die Entwicklung und den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Migrationsberatung in Deutschland zu befördern. Um sich der Thematik zu nähern, wurden drei methodische Zugänge gewählt. Neben einer vertieften Literaturrecherche (Kapitel 2 und 3) des aktuellen Forschungsstandes sowie einer qualitativen, explorativen Befragung (Kapitel 4) unter Ratsuchenden, Beratenden und Stakeholder*innen der Migrationsberatung fand auch eine erste Konzeptentwicklung (Kapitel 5) zu Einsatzmöglichkeiten von KI in der digitalen Migrationsberatung statt." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Diskriminierung durch Data Bias: Künstliche Intelligenz kann soziale Ungleichheiten verstärken (2021)
Lopez, Paola;Zitatform
Lopez, Paola (2021): Diskriminierung durch Data Bias. Künstliche Intelligenz kann soziale Ungleichheiten verstärken. In: WZB-Mitteilungen H. 171, S. 26-28.
Abstract
"Künstliche Intelligenz, die auf der Grundlage großer Datenmengen Entscheidungen trifft oder anleitet, kann diskriminierende Effekte erzeugen und vorhandene Ungleichheiten automatisiert verstärken – vor allem dann, wenn sie in gesellschaftlichen Kontexten wie dem Arbeitsmarkt, sozialstaatlichen Verteilungen oder Kreditfragen zur Anwendung kommt. Drei Arten von Bias können unterschieden werden: rein technischer, soziotechnischer oder aber gesellschaftlicher Bias." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
An architecture for detecting infrastructure anomalies at Germany’s Federal Employment Agency (2021)
Ludsteck, Johannes; Chircu, Alina; Herget, Gebhard; Sultanow, Eldar; Seßler, Matthias;Zitatform
Ludsteck, Johannes, Eldar Sultanow, Alina Chircu, Gebhard Herget & Matthias Seßler (2021): An architecture for detecting infrastructure anomalies at Germany’s Federal Employment Agency. (GI-Edition : Lecture Notes in Informatics), Bonn, S. 1283-1301. DOI:10.18420/informatik2021-107
Abstract
"The data centers of Germany’s Federal Employment Agency (FEA) provide an information technology (IT) infrastructure that is critical for both external stakeholders and internal processes. For FEA and many other organizations like it, it is essential that any IT infrastructure anomalies - deviations from normal behavior - are detected and their underlying causes are understood and, if appropriate, addressed. In this paper we develop a solution that can help increase the availability of an IT landscape such as FEA’s that is characterized by increasing technical complexity and increasing relevance of its applications. The solution detects IT service anomalies based on IT service access logs analyzed with time series methods. The solution also provides visualizations to support further analyses." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Beteiligte aus dem IAB
Ludsteck, Johannes; -
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Gerechtigkeitsüberlegungen zur Robotersteuer: Sollen wir die Automatisierung besteuern, um Arbeitsplätze zu erhalten? (2021)
Moser, Elias;Zitatform
Moser, Elias (2021): Gerechtigkeitsüberlegungen zur Robotersteuer: Sollen wir die Automatisierung besteuern, um Arbeitsplätze zu erhalten? In: Momentum Quarterly, Jg. 10, H. 4, S. 208-222. DOI:10.15203/momentumquarterly.vol10.no4.p208-222
Abstract
"Ein aktueller politischer Vorschlag zur Bewältigung des Problems einer möglichen Massenarbeitslosigkeit durch künstliche Intelligenz sieht vor, dass der Staat eine Steuer auf arbeitsersetzende Technologien erhebt. Die Idee ist es, Arbeitsplätze zu erhalten, indem man Anreize gegen die Automatisierung schafft. In diesem Artikel unterziehe ich den Vorschlag einer normativen Analyse. Ich zeige, dass mit Blick auf gängige Konzeptionen der Verteilungsgerechtigkeit unklar ist, ob es gerechtfertigt ist, einen potenziellen Einkommenszuwachs von Konsumentinnen und Konsumenten durch die Automatisierung zu verhindern. Vor allem aber untersuche ich das moralische Ideal, das hinter dem normativen Anspruch steht, Arbeit zu erhalten. Ich argumentiere dafür, dass die Gründe für eine Robotersteuer auf strittigen Überzeugungen über den Wert der Arbeit beruhen, und komme zum Schluss, dass eine moralische Argumentation für die Einführung einer Robotersteuer berechtigten Zweifeln unterliegt." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Disruption der Arbeit?: Zu den Folgen der Digitalisierung im Dienstleistungssektor (2021)
Zitatform
Muckenhuber, Johanna, Martin Griesbacher, Josef Hödl & Laura Zilian (Hrsg.) (2021): Disruption der Arbeit? Zu den Folgen der Digitalisierung im Dienstleistungssektor. Frankfurt: Campus, 260 S.
Abstract
"Wie wirken sich die zunehmende Verbreitung und die verstärkte Abhängigkeit von Produkten und Prozessen der Informations- und Kommunikationstechnik auf die Beschäftigten aus? Welche Rationalisierungs- und Automatisierungspotenziale bieten Digitalisierung und »disruptive Technologien«, etwa mobile Roboter, Big Data und künstliche Intelligenz? Welche ökonomischen und gesundheitlichen Folgen ziehen sie nach sich? Wie verändern sich dadurch die Arbeitsplätze und -bedingungen? Dieser Band verschafft einen interdisziplinären Überblick über die Folgen der Digitalisierung am Arbeitsmarkt im privaten wie öffentlichen Service- und Dienstleistungsbereich." (Autorenreferat, © 2021 - campus Verlag)
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The impact of automation and artificial intelligence on worker well-being (2021)
Zitatform
Nazareno, Luísa & Daniel S. Schiff (2021): The impact of automation and artificial intelligence on worker well-being. In: Technology in Society, Jg. 67. DOI:10.1016/j.techsoc.2021.101679
Abstract
"Discourse surrounding the future of work often treats technological substitution of workers as a cause for concern, but complementarity as a good. However, while automation and artificial intelligence may improve productivity or wages for those who remain employed, they may also have mixed or negative impacts on worker well-being. This study considers five hypothetical channels through which automation may impact worker well-being: influencing worker freedom, sense of meaning, cognitive load, external monitoring, and insecurity. We apply a measure of automation risk to a set of 402 occupations to assess whether automation predicts impacts on worker well-being along the dimensions of job satisfaction, stress, health, and insecurity. Findings based on a 2002–2018 dataset from the General Social Survey reveal that workers facing automation risk appear to experience less stress, but also worse health, and minimal or negative impacts on job satisfaction. These impacts are more concentrated on workers facing the highest levels of automation risk. This article encourages new research directions by revealing important heterogeneous effects of technological complementarity. We recommend that firms, policymakers, and researchers not conceive of technological complementarity as a uniform good, and instead direct more attention to mixed well-being impacts of automation and artificial intelligence on workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie: Mit KI und Daten vom Blechbieger zum Techgiganten (2021)
Nolting, Michael;Zitatform
Nolting, Michael (2021): Künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie. Mit KI und Daten vom Blechbieger zum Techgiganten. (Technik im Fokus), Wiesbaden: Springer Vieweg, 335 S.
Abstract
"Dieses Buch öffnet Ihnen die Augen, wie Künstliche Intelligenz die Automobilindustrie nachhaltig disrumpieren wird. Um diese Disruption zu meistern, müssen Automobilhersteller das volle Potential aus ihren Daten schöpfen, und in der Lage sein, täglich neue Dienste an ihre Kunden auszuspielen. Dieses Buch zeigt die dazu notwendigen Transformationen auf: Vom Aufbau einer tragfähigen Vision bis hin zur technologischen und organisatorischen Umsetzung im Unternehmen. Auf dieser Basis können sich die Automobilhersteller vom Blechbieger zum Techgiganten transformieren. In über 100 Fallbeispielen entlang der automobilen Wertschöpfungskette wird aufgezeigt, wo Künstliche Intelligenz einen Mehrwert liefern kann. Auf das autonome Fahren als wichtiger Enabler wird eingegangen sowie auf die wichtigsten Verfahren der Künstlichen Intelligenz, die für die Automobilindustrie relevant sind. Das Buch richtet sich an Entscheider in der Automobilindustrie, Studierende, Dozenten und alle, die sich ein Bild über eine der vielleicht größten industriellen Transformationen dieses Jahrhunderts machen möchten." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Artificial intelligence and job automation: an EU analysis using online job vacancy data (2021)
Pouliakas, Konstantinos;Zitatform
Pouliakas, Konstantinos (2021): Artificial intelligence and job automation. An EU analysis using online job vacancy data. (CEDEFOP working paper series 2021,06), Thessaloniki, 54 S. DOI:10.2801/305373
Abstract
"Not long before the coronavirus outbreak, fears about artificial intelligence (AI) algorithms and machines resulting in a jobless society were widespread. Concerns have resurfaced in light of the COVID-19 crisis potentially accentuating automation. This study utilises a novel big data set based on online job advertisements – Cedefop’s Skills OVATE – with information on the skills and work activities required by EU employers. The data provide insight into the task profiles of detailed occupations faced with higher automation risk or those relying on alternative digital technologies (robots, computer software, AI). The paper explores suitable machine and deep learning models to test how well a parsimonious set of task indicators can predict occupational automatability. Work activities associated with greater occupational automation risk and robot exposure (e.g. inspecting equipment, performing physical activities), typically concentrated in routine or manual jobs, differ from those prominent in occupations with higher AI exposure (e.g. thinking creatively, evaluating standards)." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Das Ökosystem der KI-Organisation: Wirkungen und Chancen von Algorithmen für Arbeit und Arbeitswelt (2021)
Reinhardt, Kai;Zitatform
Reinhardt, Kai (2021): Das Ökosystem der KI-Organisation: Wirkungen und Chancen von Algorithmen für Arbeit und Arbeitswelt. In: P. Dehnbostel, G. Richter, T. Schröder & A. Tisch (Hrsg.) (2021): Kompetenzentwicklung in der digitalen Arbeitswelt, S. 51-69.
Abstract
"Angesichts rasanter Fortschritte und schneller Verbreitung künstlicher Intelligenz stellt sich für das Management heute die Frage, wie sich dies auf die Ausgestaltung der Arbeitsorganisation auswirkt. Dieser Beitrag liefert eine erste Orientierung, welche Wirkung der verstärkte Einzug künstlicher Intelligenz auf die Organisationsgestaltung in den kommenden Jahren haben wird. Vorgestellt werden drei organisationale Fähigkeitsmuster, die durch das Aufkommen künstlicher Intelligenz im Unternehmen entstehen: die Fähigkeit zur Aufnahme heterogener KI-Systeme (Algorithmen implementieren), der gezielte Aufbau kooperativer Fähigkeitsstrukturen zwischen Personen und KI-Algorithmen (algorithmische Kompetenzstrukturen) sowie die Stärkung des Marktangebotes durch die Entwicklung spezifischer algorithmischer Leistungen (algorithmische Wertschöpfung)." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Digitalisierungskonflikte: Eine empirische Studie zu interessenpolitischen Auseinandersetzungen und Aushandlungen betrieblicher Digitalisierungsprozesse (2021)
Rüb, Stefan; Carls, Kristin; Kuhlmann, Martin; Vogel, Berthold; Winter, Svetlana;Zitatform
Rüb, Stefan, Kristin Carls, Martin Kuhlmann, Berthold Vogel & Svetlana Winter (2021): Digitalisierungskonflikte. Eine empirische Studie zu interessenpolitischen Auseinandersetzungen und Aushandlungen betrieblicher Digitalisierungsprozesse. (Hans-Böckler-Stiftung. Study 464), Düsseldorf, 147 S.
Abstract
"Konflikte sind integrales Moment sozio-technischen Wandels in Betrieb wie Gesellschaft - so auch bei der digitalen Transformation der Arbeitswelt. Die Studie untersucht diese Konflikte in diversen Industrie- und Dienstleistungsbranchen entlang von fünf Aspekten der Digitalisierung: Technisierung, Automatisierung, Datifizierung, Virtualisierung und Agilisierung. Sie zeigt, wie wichtig die aktive Begleitung dieser Prozesse durch Betriebs- und Personalräte ist, mahnt aber zugleich, dass angesichts der Geschwindigkeit, Quantität und Komplexität der Entwicklung deren Ressourcen oft nicht reichen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Künstliche Intelligenz in der beruflichen Bildung: Zukunft der Arbeit und Bildung mit intelligenten Maschinen?! (2021)
Zitatform
Seufert, Sabine, Josef Guggemos, Dirk Ifenthaler, Hubert Ertl & Jürgen Seifried (Hrsg.) (2021): Künstliche Intelligenz in der beruflichen Bildung. Zukunft der Arbeit und Bildung mit intelligenten Maschinen?! (Zeitschrift für Berufs- und Wirtschaftspädagogik. Beihefte 31), Stuttgart: Franz Steiner Verlag, 347 S.
Abstract
"Die Berufsbildung entwickelt sich kontinuierlich: Neue Berufe entstehen und bereits bestehende wandeln sich oder sterben sogar aus. Der technologische Fortschritt verstärkt diese Dynamik: Durch die Digitalisierung und insbesondere die Künstliche Intelligenz (KI) erleben viele Berufsfelder weitreichende Veränderungen. Intelligente Systeme und Maschinen können so unter anderem die Versorgung von Patienten oder die Formulierung von Verträgen unterstützen. Zwar ist die Anwendung von KI häufig noch sehr begrenzt und auf ein enges Umfeld ausgerichtet, ihre Entwicklung aber ist erstaunlich. Um ihren Gefahren und Nachteilen entgegenzuwirken, sollten Mensch-Maschine-Interaktionen in den Vordergrund gestellt werden. Die Autorinnen und Autoren reflektieren kritisch die Auswirkungen der KI auf die berufliche Bildung. In einem ersten Teil untersuchen sie die Implikationen von KI auf gewerblich-technische Berufe, Industrieberufe, IT-Berufe und Pflegeberufe. In einem zweiten Teil widmen sie sich Forschungsrichtungen zur KI in der Berufsbildung – von der Individualisierung durch Hybrid Intelligence über Learning Analytics, Augmented Reality und Virtual Reality bis zur beruflichen Rehabilitation und Lernortkooperation." (Verlagsangaben, IAB-Doku)
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Demand for AI skills in jobs: Evidence from online job postings (2021)
Squicciarini, Mariagrazia; Nachtigall, Heike;Zitatform
Squicciarini, Mariagrazia & Heike Nachtigall (2021): Demand for AI skills in jobs: Evidence from online job postings. (OECD science, technology and industry working papers 2021,3), Paris, 73 S. DOI:10.1787/3ed32d94-en
Abstract
"This report presents new evidence about occupations requiring artificial intelligence (AI)-related competencies, based on online job posting data and previous work on identifying and measuring developments in AI. It finds that the total number of AI-related jobs increased over time in the four countries considered – Canada, Singapore, the United Kingdom and the United States – and that a growing number of jobs require multiple AI-related skills. Skills related to communication, problem solving, creativity and teamwork gained relative importance over time, as did complementary software-related and AI-specific competencies. As expected, many AI-related jobs are posted in categories such as “professionals” and “technicians and associated professionals”, though AI-related skills are in demand, to varying degrees, across almost all sectors of the economy. In all countries considered, the sectors “Information and Communication”, “Financial and Insurance Activities” and “Professional, Scientific and Technical Activities” are the most AI job-intensive." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Making algorithms safe for workers: occupational risks associated with work managed by artificial intelligence (2021)
Todolí-Signes, Adrián;Zitatform
Todolí-Signes, Adrián (2021): Making algorithms safe for workers: occupational risks associated with work managed by artificial intelligence. In: Transfer, Jg. 27, H. 4, S. 433-452. DOI:10.1177/10242589211035040
Abstract
"Immer mehr Unternehmen setzen auf künstliche Intelligenz zur Verbesserung des Arbeitsmanagements. Die vorliegende Studie untersucht, welche Gesundheitsgefahren mit diesen neuen Formen des technologischen Managements verbunden sind. Berufsbedingte Risiken lassen sich verringern, wenn sie bei der Programmierung von Algorithmen bereits berücksichtigt werden. Die Studie bestätigt die Annahme, dass Algorithmen richtig programmiert werden müssen, um diese beruflichen Risiken zu minimieren. Genauso wie Aufsichtspersonen in Risikoprävention geschult werden müssen, damit sie ihre Arbeit ausführen können, muss ein Algorithmus so programmiert werden, dass er berufsbedingte Risiken abwägen kann. Ist der Algorithmus nicht dazu in der Lage, ist dafür zu sorgen, dass er nicht direkt zur Anleitung von Arbeitskräften eingesetzt wird. Der Algorithmus muss alle (bekannten) Faktoren einschätzen können, die für die Arbeitssicherheit und die Gesundheit von Arbeitskräften ein Risiko darstellen können. Es erscheint deshalb erforderlich, bei der Programmierung von Algorithmen eine obligatorische Risikoeinschätzung durch Fachleute vornehmen zu lassen, damit alle bisher festgestellten Risiken berücksichtigt werden können." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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OECD Digital Education Outlook 2021: Pushing the Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots (2021)
Zitatform
OECD (2021): OECD Digital Education Outlook 2021. Pushing the Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots. (OECD digital education outlook 1), Paris, 249 S. DOI:10.1787/589b283f-en
Abstract
"How might digital technology and notably smart technologies based on artificial intelligence (AI), learning analytics, robotics, and others transform education? This book explores such question. It focuses on how smart technologies currently change education in the classroom and the management of educational organisations and systems. The book delves into beneficial uses of smart technologies such as learning personalisation, supporting students with special learning needs, and blockchain diploma credentialing. It also considers challenges and areas for further research. The findings offer pathways for teachers, policy makers, and educational institutions to digitalise education while optimising equity and inclusivity." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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AI and the Future of Skills, Volume 1 : Capabilities and Assessments (2021)
Zitatform
OECD (2021): AI and the Future of Skills, Volume 1 : Capabilities and Assessments. (Educational research and innovation), Paris, 323 S. DOI:10.1787/5ee71f34-en
Abstract
"Artificial intelligence (AI) and robotics are major breakthrough technologies that are transforming the economy and society. The OECD’s Artificial Intelligence and the Future of Skills (AIFS) project is developing a programme to assess the capabilities of AI and robotics, and their impact on education and work. This volume reports on the first step of the project: identifying which capabilities to assess and which tests to use in the assessment. It builds on an online expert workshop that explored this question from the perspectives of both psychology and computer science. The volume consists of expert contributions that review skills taxonomies and tests in different domains of psychology, and efforts in computer science to assess AI and robotics. It provides extensive discussion on the strengths and weaknesses of different approaches, and outlines directions for the project. The report can therefore be a resource for the research community of multiple fields and policy makers who wish to obtain deeper insight into the complexity of machine capabilities." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Arbeitsforschung 2021+: Welche Forschungsfragen bewegen die Arbeitgeber und wie sieht die Arbeitswelt der Zukunft aus? (2021)
Zitatform
(2021): Arbeitsforschung 2021+: Welche Forschungsfragen bewegen die Arbeitgeber und wie sieht die Arbeitswelt der Zukunft aus? In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, Jg. 75, H. 1, S. 127-136. DOI:10.1007/s41449-021-00240-3
Abstract
"Der Arbeitskreis „Arbeitsgestaltung und -forschung“ der Bundesvereinigung der Deutschen Arbeitgeberverbände (BDA) beschreibt aus einer praxisnahen Perspektive verschiedener deutscher Industrie- und Dienstleistungsbranchen heraus wichtige Forschungsbedarfe für die Arbeitswelt der kommenden Jahre (2021+). Ziel ist es, die vielfältigen Facetten und den Wandel der Arbeitswelt zu beschreiben, relevante Positionen und Thesen für die Arbeitsforschung aus Arbeitgebersicht herzuleiten sowie die Diskussion zur Weiterentwicklung der Arbeitswissenschaft anzuregen. Betrachtet werden soziotechnische Aspekte, wie zum Beispiel die Auswirkung der Digitalisierung und Künstlichen Intelligenz auf die Arbeitsgestaltung, Nachhaltigkeit in der Wirtschaft. Verschiedene arbeitsorganisatorische Ausprägungen, wie zum Beispiel mobile Arbeit, agiles Arbeiten, Führungsanforderungen, stehen ebenso im Mittelpunkt der Thesen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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The Digital Transformation of SMEs (2021)
Zitatform
OECD (2021): The Digital Transformation of SMEs. (OECD studies on SMEs and entrepreneurship), Paris, 272 S. DOI:10.1787/bdb9256a-en
Abstract
"Despite potentially tremendous benefits, small and medium-sized enterprises (SMEs) lag in the digital transformation. Emerging technologies, as diverse as they are, offer a range of applications for them to improve performance and overcome the size-related limitations they face in doing business. However, SMEs must be better prepared, and stakes are high. SMEs make the most of the industrial fabric in many countries and regions, they create jobs (most jobs sometimes) and are the cement of inclusive and sustainable societies. The SME digital gap has increased inequalities among people, places and firms, and there are concerns that the benefits of the digital transformation could accrue to early adopters, further broadening these inequalities. Enabling SME digitalisation has become a top policy priority in OECD countries and beyond. The report looks at recent trends in SME digital uptake, including in the context of the COVID-19 crisis. It focuses on issues related to digital security, online platforms, blockchain ecosystems, and artificial intelligence. The report identifies opportunities, risks of not going digital, and barriers to adoption. It looks to concrete policy action taken worldwide to speed the SME transformation and raises a series of considerations to advance the SME digital policy agenda." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))