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
KI-Bedarfe der Wirtschaft am Standort Deutschland: Eine Analyse von Stellenanzeigen für KI-Berufe : Eine Studie im Rahmen des Projekts „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland“ im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (2021)
Büchel, Jan; Mertens, Armin;Zitatform
Büchel, Jan & Armin Mertens (2021): KI-Bedarfe der Wirtschaft am Standort Deutschland. Eine Analyse von Stellenanzeigen für KI-Berufe : Eine Studie im Rahmen des Projekts „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland“ im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie. Berlin, 26 S.
Abstract
"Künstliche Intelligenz wird schon heute immer häufiger im Arbeitsumfeld eingesetzt. Dafür sind meist neue oder veränderte Kompetenzen notwendig. Welche Kompetenzen Unternehmen hier derzeit nachfragen, zeigt eine neue Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft im BMWi-Projekt „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland”." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
KI-Monitor 2021: Status quo der Künstlichen Intelligenz in Deutschland : Gutachten (2021)
Büchel, Jan; Wendt, Jan; Koppel, Oliver; Kohlisch, Enno; Scheufen, Marc; Demary, Vera; Goecke, Henry; Mertens, Armin; Rusche, Christian;Zitatform
Büchel, Jan, Vera Demary, Henry Goecke, Enno Kohlisch, Oliver Koppel, Armin Mertens, Christian Rusche, Marc Scheufen & Jan Wendt (2021): KI-Monitor 2021. Status quo der Künstlichen Intelligenz in Deutschland : Gutachten. Berlin, 62 S.
Abstract
"Bei der Künstlichen Intelligenz (KI) handelt es sich um eine Schlüsseltechnologie, die nahezu in allen Bereichen der Gesellschaft sowie der Wirtschaft Anwendung finden kann. Sie bietet neben ökonomischen Potenzialen und innovativen Anwendungen für Konsumentinnen und Konsumenten auch Unterstützung bei der Lösung sogenannter Menschheitsaufgaben – wie zum Beispiel Pandemien mittels Früherkennung, dem Klimawandel durch Klimamodelle und ressourceneffiziente Produktion, oder dem demografischen Wandel durch Assistenzsysteme. Unter anderem aufgrund der Vielfältigkeit der Einsatzmöglichkeiten und der KI-Anwendungen (beispielsweise Maschinelles Lernen, Spracherkennung oder autonomes Fahren) hat sich kein einheitliches Verständnis von KI herausgebildet. Im vorliegenden KI-Monitor 2021 wird als Grundlage weiterhin die Definition aus dem KI-Monitor 2020 verwendet, die unter KI „die Schaffung von (quasi) intelligenten Programmen und Maschinen, welche Entscheidungen selbstständig treffen und basierend auf diesen Handlungen ausführen können“ versteht. Dadurch wird ein einheitliches Verständnis ermöglicht und die Grundlage für vergleichende Analysen gelegt. Da es sich bereits um die zweite Auflage des KI-Monitors handelt, der anhand von aussagekräftigen Indikatoren die Entwicklung von KI in Deutschland empiriebasiert untersucht, kann neben der Erhebung des Status quo der Künstlichen Intelligenz auch deren Entwicklung bis auf Indikatorebene nachgezeichnet und analysiert werden. Die einzelnen Indikatoren wurden zu den drei gleichwertigen Kategorien Rahmenbedingungen, Wirtschaft und Gesellschaft zusammengefasst. Durch den Aufbau des KI-Monitors wird es auch möglich, die Auswirkungen der Corona-Pandemie auf die Entwicklung von KI zu evaluieren. Dabei kann festgestellt werden, dass zwar negative Auswirkungen der Pandemie auf einzelne Indikatoren zu beobachten sind; im Aggregat konnte der KI-Index jedoch sehr deutlich zulegen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Labour and technology at the time of Covid-19. Can artificial intelligence mitigate the need for proximity? (2021)
Zitatform
Carbonero, Francesco & Sergio Scicchitano (2021): Labour and technology at the time of Covid-19. Can artificial intelligence mitigate the need for proximity? (GLO discussion paper / Global Labor Organization 765), Essen, 25 S.
Abstract
"Social distancing has become worldwide the key public policy to be implemented during the COVID-19 epidemic and reducing the degree of proximity among workers turned out to be an important dimension. An emerging literature looks at the role of automation in supporting the work of humans but the potential of Artificial Intelligence (AI) to influence the need for physical proximity on the workplace has been left largely unexplored. By using a unique and innovative dataset that combines data on advancements of AI at the occupational level with information on the required proximity in the job-place and administrative employer-employee data on job flows, our results show that AI and proximity stand in an inverse U-shape relationship at the sectoral level, with high advancements in AI that are negatively associated with proximity. We detect this pattern among sectors that were closed due to the lockdown measures as well as among sectors that remained open. We argue that, apart from the expected gains in productivity and competitiveness, preserving jobs and economic activities in a situation of high contagion may be the additional benefits of a policy favouring digitization." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
May AI Revolution Be Labour-Friendly? Some Micro Evidence from the Supply Side (2021)
Zitatform
Damioli, Giacomo, Vincent Van Roy, Daniel Vertesy & Marco Vivarelli (2021): May AI Revolution Be Labour-Friendly? Some Micro Evidence from the Supply Side. (IZA discussion paper 14309), Bonn, 25 S.
Abstract
"This study investigates the possible job-creation impact of AI technologies, focusing on the supply side, namely the providers of the new knowledge base. The empirical analysis is based on a worldwide longitudinal dataset of 3,500 front-runner companies that patented the relevant technologies over the period 2000-2016. Obtained from GMM-SYS estimates, our results show a positive and significant impact of AI patent families on employment, supporting the labour-friendly nature of product innovation in the AI supply industries. However, this effect is small in magnitude and limited to service sectors and younger firms, which are the leading actors of the AI revolution. Finally, some evidence of increasing returns seems to emerge; indeed, the innovative companies which are more focused on AI technologies are those obtaining the larger impacts in terms of job creation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Wie KMU Künstliche Intelligenz nutzen (2021)
Demary, Vera; Goecke, Henry;Zitatform
Demary, Vera & Henry Goecke (2021): Wie KMU Künstliche Intelligenz nutzen. (IW-Kurzberichte / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2021,81), Köln, 3 S.
Abstract
"Die Implementierung von Zukunftstechnologien in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) ist entscheidend für deren zukünftige Wettbewerbsfähigkeit. Im Bereich der Künstlichen Intelligenz gibt es hier große Fortschritte." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Automatisierung in Deutschland: Was treibt die vermehrte Roboternutzung? (2021)
Zitatform
Deng, Liuchun, Verena Plümpe & Jens Stegmaier (2021): Automatisierung in Deutschland: Was treibt die vermehrte Roboternutzung? In: Ökonomenstimme H. 03.05.2021, o. Sz., 2021-04-08.
Abstract
"Neue Erkenntnisse auf Basis von Betriebsdaten beleuchten den Stand, die jüngste Entwicklung und die potenziellen Determinanten des zunehmenden Robotereinsatzes in Deutschland. In den letzten zehn Jahren haben rasante Fortschritte der Automatisierungstechnologien eine große Diskussion über die Zukunft der Arbeit und der Gesellschaft im Allgemeinen ausgelöst. Im Mittelpunkt dieser Diskussion steht der Aufstieg von Industrie- und Servicerobotern (Baldwin 2019, Graetz & Michaels 2018). Im Gegensatz zu anderen hochentwickelten Maschinen, sind moderne Roboter programmierbar, vielseitig einsetzbar und zunehmend in der Lage, eine flexible Reihe von Aufgaben ohne menschliches Zutun auszuführen. In Verbindung mit künstlicher Intelligenz werden Roboter eine bedeutende Rolle in der Arbeitswelt spielen, die über den traditionellen Fabrikeinsatz hinausgeht. Um den Aufstieg von Robotern besser zu verstehen, untersuchen wir einen neu erhobenen Datensatz auf Betriebsebene zum Robotereinsatz in Deutschland (Deng, Plümpe & Stegmaier 2020). Nach unserem Wissen ist dies die erste empirische Studie, die auf mikroökonomischer Ebene die Robotisierung in Deutschland untersucht, einem Land, in dem auch die Produktion und Innovation im Bereich der Roboter eine große Rolle spielt.[ 1 ] Im Folgenden beschreiben wir unsere Daten, stellen fünf stilisierte Fakten zur jüngsten Robotisierung in Deutschland vor und weisen auf mögliche Determinanten der Robotereinführung hin." (Textauszug, IAB-Doku), IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
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Using Artificial Intelligence to classify Jobseekers: The Accuracy-Equity Trade-off (2021)
Zitatform
Desiere, Sam & Ludo Struyven (2021): Using Artificial Intelligence to classify Jobseekers: The Accuracy-Equity Trade-off. In: Journal of Social Policy, Jg. 50, H. 2, S. 367-385. DOI:10.1017/S0047279420000203
Abstract
"Artificial intelligence (AI) is increasingly popular in the public sector to improve the cost-efficiency of service delivery. One example is AI-based profiling models in public employment services (PES), which predict a jobseeker's probability of finding work and are used to segment jobseekers in groups. Profiling models hold the potential to improve identification of jobseekers at-risk of becoming long-term unemployed, but also induce discrimination. Using a recently developed AI-based profiling model of the Flemish PES, we assess to what extent AI-based profiling 'discriminates' against jobseekers of foreign origin compared to traditional rule-based profiling approaches. At a maximum level of accuracy, jobseekers of foreign origin who ultimately find a job are 2.6 times more likely to be misclassified as 'high-risk' jobseekers. We argue that it is critical that policymakers and caseworkers understand the inherent trade-offs of profiling models, and consider the limitations when integrating these models in daily operations. We develop a graphical tool to visualize the accuracy-equity trade-off in order to facilitate policy discussions." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Anxiety about the speed of technological development: Effects on job insecurity, time estimation, and automation level preference (2021)
Zitatform
Erebak, Serkan & Tülay Turgut (2021): Anxiety about the speed of technological development: Effects on job insecurity, time estimation, and automation level preference. In: The Journal of High Technology Management Research, Jg. 32, H. 2. DOI:10.1016/j.hitech.2021.100419
Abstract
"Technology is developing rapidly. Every year, new products and services are produced that may affect the way employees work in organizations. Following and adapting to technological developments may be an individual challenge. People may experience anxiety in this process. Also, automation technologies may lead to a perception that individuals may lose their jobs soon. This may affect employees' choices in the possible human-robot collaboration process. In this study, we reached out to employees from various sectors via internet survey. The statistical analyses showed that concerns about the speed of technology affects employees' job insecurity caused by robots and the perception of job insecurity related to their work affects the level of automation they prefer in robots. New studies on this subject may contribute to the efficiency of human-robot cooperation which is expected to happen soon. Also, it may contribute to highlighting the anxiety experienced by employees during the development of technology." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Adoption of digital technologies: Insights from a global survey initiative (2021)
Fudurich, James; Suchanek, Lena; Pichette, Lise;Zitatform
Fudurich, James, Lena Suchanek & Lise Pichette (2021): Adoption of digital technologies. Insights from a global survey initiative. (Staff discussion paper / Bank of Canada 2021-7), Ottawa, 44 S.
Abstract
"The Bank of Canada, together with a global network of central banks, recently surveyed more than 6,000 firms from around the world. Using the survey data, this paper assesses the effects of digitalization on firms’ pricing and employment decisions. Specifically, we examine firms’ expectations about how their adoption of digital technologies—such as e-commerce, cloud computing, big data, 3-D printing, the Internet of Things, robotics and artificial intelligence— will affect their prices and hiring plans. Digital technologies influence firms’ operations in several ways that can often offset each other. This makes it difficult to pin down the overall impact on prices. Survey results for Canada suggest that some firms expect some downward pressure on prices from (1) efficiency gains, for example from automation, made possible by digital technology and (2) increased online competition and cost compression in the supply chain. Other firms expect that the value added to their products from adopting digital technologies will allow them to charge higher prices. In addition, some firms anticipate that they will have to pass on the costs of adoption to customers. Firms also expect a marginal negative effect on their employment over the next three years as a result of technology-induced automation or productivity gains. This negative effect will largely be offset by more hiring of digital talent or to accommodate stronger sales. Using matching techniques to control for differences in sample size and composition as well as survey frames, we find that, compared with small and medium-sized firms, large firms are more likely to adopt digital technologies and more likely to expect negative effects on both employment and prices" (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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German Workforce Adaption to Digitalization (2021)
Zitatform
Genz, Sabrina (2021): German Workforce Adaption to Digitalization. Erlangen, 92 S.
Abstract
"Die vorliegende Dissertation untersucht aus verschiedenen Blickwinkeln in vier Aufsätzen der empirischen Arbeitsökonomie das Thema der Anpassung der Beschäftigten in Deutschland an die Digitalisierung. Digitalisierung umfasst Technologien, wie zum Beispiel künstliche Intelligenz, die Menschen, Maschinen und Produkte miteinander verbinden und komplexe Aktivitäten wie Problemlösungen ohne menschliches Zutun ausführen. Der erste Aufsatz betrachtet die Diffusion digitaler Technologien in deutschen Unternehmen und untersucht, inwieweit Arbeitnehmer die Implementierung mitgestalten können. Der zweite Aufsatz beleuchtet die individuelle Reaktion der Beschäftigten auf die erstmalige Einführung von Digitalisierung in Betrieben. Mit dem Fokus auf Unterschiede zwischen Investitionen in 3.0-Technologien, wie beispielsweise Industrierobotern, und 4.0-Technologien, wie beispielsweise künstliche Intelligenz, legt der dritte Aufsatz das Augenmerk auf die Lohn- und Beschäftigungsreaktion von Individuen auf unterschiedliche neue Technologien. Der vierte Aufsatz legt den Fokus auf Veränderungen in der aggregierten Berufsstruktur und untersucht die Rolle der Digitalisierung für die berufliche Spezialisierung innerhalb von Betrieben. Die Erstellung neuartiger disaggregierter Daten und die empirische Untersuchung der Arbeitsmarkterfahrung von Individuen bieten neue Erkenntnisse über die Anpassung der Beschäftigten in Deutschland an die Digitalisierung. Die vorliegende Dissertation trägt somit zur Versachlichung der Debatte über die Zukunft der Arbeit bei." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
How Do Workers Adjust When Firms Adopt New Technologies? (2021)
Zitatform
Genz, Sabrina, Terry Gregory, Markus Janser, Florian Lehmer & Britta Matthes (2021): How Do Workers Adjust When Firms Adopt New Technologies? (IZA discussion paper 14626), Bonn, 56 S.
Abstract
"We investigate how workers adjust to firms' investments into new digital technologies, including artificial intelligence, augmented reality, or 3D printing. For this, we collected novel data that links survey information on firms' technology adoption to administrative social security data. We then compare individual outcomes between workers employed at technology adopters relative to non-adopters. Depending on the type of technology, we find evidence for improved employment stability, higher wage growth, and increased cumulative earnings in response to digital technology adoption. These beneficial adjustments seem to be driven by technologies used by service providers rather than manufacturers. However, the adjustments do not occur equally across worker groups: IT-related expert jobs with non-routine analytic tasks benefit most from technological upgrading, coinciding with highly complex job requirements, but not necessarily with more academic skills." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Artificial intelligence and employment: New cross-country evidence (2021)
Georgieff, Alexandre; Hyee, Raphaela;Zitatform
Georgieff, Alexandre & Raphaela Hyee (2021): Artificial intelligence and employment: New cross-country evidence. (OECD social, employment and migration working papers 265), Paris, 60 S. DOI:10.1787/c2c1d276-en
Abstract
"Recent years have seen impressive advances in artificial intelligence (AI) and this has stoked renewed concern about the impact of technological progress on the labour market, including on worker displacement. This paper looks at the possible links between AI and employment in a cross-country context. It adapts the AI occupational impact measure developed by Felten, Raj and Seamans (2018[1]; 2019[2]) – an indicator measuring the degree to which occupations rely on abilities in which AI has made the most progress – and extends it to 23 OECD countries. The indicator, which allows for variations in AI exposure across occupations, as well as within occupations and across countries, is then matched to Labour Force Surveys, to analyse the relationship with employment. Over the period 2012-2019, employment grew in nearly all occupations analysed. Overall, there appears to be no clear relationship between AI exposure and employment growth. However, in occupations where computer use is high, greater exposure to AI is linked to higher employment growth. The paper also finds suggestive evidence of a negative relationship between AI exposure and growth in average hours worked among occupations where computer use is low. While further research is needed to identify the exact mechanisms driving these results, one possible explanation is that partial automation by AI increases productivity directly as well as by shifting the task composition of occupations towards higher value-added tasks. This increase in labour productivity and output counteracts the direct displacement effect of automation through AI for workers with good digital skills, who may find it easier to use AI effectively and shift to non-automatable, higher-value added tasks within their occupations. The opposite could be true for workers with poor digital skills, who may not be able to interact efficiently with AI and thus reap all potential benefits of the technology." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz: Forschungstand, Konzepte und empirische Zusammenhänge zu Autonomie (2021)
Zitatform
Giering, Oliver & Stefan Kirchner (2021): Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz. Forschungstand, Konzepte und empirische Zusammenhänge zu Autonomie. In: Soziale Welt, Jg. 72, H. 4, S. 551-588. DOI:10.5771/0038-6073-2021-4-551
Abstract
"In der aktuellen Debatte um Künstliche Intelligenz (KI) wird oft ein radikaler Wandel der Arbeitswelt erwartet, der auch die Arbeitsqualität betrifft. Dabei stehen bisher vielen weitreichenden Annahmen sehr wenige empirische Fakten gegenüber. Zudem wird oftmals nicht berücksichtigt, dass die KI-Nutzung am Arbeitsplatz bestimmte digitale Arbeitsmittel voraussetzt, die wiederum selbst Kernaspekte der Arbeitsqualität, wie Autonomie, mitbeeinflussen können. Dieser Beitrag führt in den Stand der Forschung ein und betrachtet Überlegungen zu möglichen Zusammenhängen zwischen KI und Autonomie als zentrale Dimension der Arbeitsqualität. Wir prüfen diese Zusammenhänge mit dem SOEP-IS-Datensatz 2019, anhand von Variablen für Autonomie, für digitale Arbeitsmittel und für KI-Nutzung. Unsere empirischen Ergebnisse zeigen nur einen oberflächlichen positiven Zusammenhang zwischen KI-Nutzung und Autonomie. Die Analysen bestätigen zudem, dass die KI-Nutzung systematisch mit spezifischen digitalen Arbeitsmitteln einhergeht, die zum Teil einen deutlich stärkeren Zusammenhang mit Autonomie aufweisen. Der Beitrag liefert damit empirische Befunde, welche Bedeutung KI am Arbeitsplatz derzeit für Autonomie hat, ohne dass sich Anzeichen für radikale Unterschiede am Arbeitsplatz finden lassen. Für zukünftige Forschung diskutieren wir abschließend, wie Empirie und Theorien vorangetrieben werden können," (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Künstliche Intelligenz in Deutschland: Erwerbstätige wissen oft nicht, dass sie mit KI-basierten Systemen arbeiten (2021)
Zitatform
Giering, Oliver, Alexandra Fedorets, Jule Adriaans & Stefan Kirchner (2021): Künstliche Intelligenz in Deutschland: Erwerbstätige wissen oft nicht, dass sie mit KI-basierten Systemen arbeiten. In: DIW-Wochenbericht, Jg. 88, H. 48, S. 783-789. DOI:10.18723/diw_wb:2021-48-1
Abstract
"Der Begriff der Künstlichen Intelligenz (KI) bleibt im Arbeitsalltag für Erwerbstätige oftmals undurchschaubar. Das zeigt eine Auswertung der Verbreitung von KI in der Arbeitswelt in Deutschland mithilfe des neuen Datenmoduls des SOEP-IS zum Thema Digitalisierung. Fragt man die Erwerbstätigen direkt nach der Nutzung von digitalen Systemen mit „Künstlicher Intelligenz“, geben rund 20 Prozent an, solche Systeme zu nutzen. Erfragt man die Nutzung dagegen indirekt, also ohne Nennung des Begriffs KI, geben fast doppelt so viele Personen an, täglich eine oder mehrere digitale Systeme mit entsprechenden Funktionen zu nutzen. Viele arbeiten demnach schon mit KI-basierten Systemen, ohne dies zu wissen. Das legt nahe, dass die aktuelle Debatte um befürchtete Arbeitsplatzverluste durch KI (Substitution) um Perspektiven der Zusammenarbeit (Kollaboration) zwischen Menschen und Maschinen erweitert werden muss. Tatsächlich erledigen derzeit viele Erwerbstätige bestimmte Tätigkeiten noch selbst, werden dabei aber (auch) von KI-basierten Systemen unterstützt. Damit möglichst viele Menschen vom technologischen Fortschritt in Deutschland profitieren und diesen mitgestalten können, sollten Weiterbildungen angeboten werden, die Wissen über KI vermitteln und nötige Fähigkeiten stärken." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Künstliche Intelligenz: Die Zukunft der Arbeit anhand von Erkenntnissen aus der Unternehmenspraxis gestalten (2021)
Graus, Evie; Steens, Sanne; Özgül, Pelin;Zitatform
Graus, Evie, Pelin Özgül & Sanne Steens (2021): Künstliche Intelligenz: Die Zukunft der Arbeit anhand von Erkenntnissen aus der Unternehmenspraxis gestalten. (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) ai:conomics Kurzdossier November 2021), Maastricht, 8 S.
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) verfügt über ein erhebliches Potential, um unsere Gesellschaft, Wirtschaft und Arbeitsmärkte tiefgreifend zu verändern. Trotzdem ist nur wenig über die genauen Konsequenzen der KI für die Zukunft der Arbeit und der Arbeitskräfte selbst bekannt. Während frühere Schätzungen der Automatisierungsrisiken von Berufen tendenziell zwischen 9 % (Arntz, Gregory und Zierahn, 2016) und 47 % (Frey und Osborne, 2017) schwanken, sind die quantifizierbaren Auswirkungen der KI-Verbreitung auf Arbeitskräfte und ihre Jobs noch nicht ermittelt worden. Mit der steigenden Jobpolarisierung und einer wachsenden Angst vor Automatisierungsrisiken (Frank, Autor, Bessen, Brynjolfsson, Cebrian, Deming, Feldman, Groh, Lobo, Moro, Wang, Youn und Rahwan 2019) sollte es Ziel der Forschung sein, zu untersuchen, wie KI die Zukunft der Arbeit und der betroffenen Arbeitskräfte beeinflusst." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Arbeit: Die digitale Transformation in den (sozialen) Medien (2021)
Gür-Şeker, Derya;Zitatform
Gür-Şeker, Derya (2021): Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Arbeit. Die digitale Transformation in den (sozialen) Medien. (OBS-Arbeitspapier / Otto Brenner Stiftung 50), Frankfurt am Main, 76 S.
Abstract
"Die Transformation der Arbeitswelt durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ist ein Dauerthema in der öffentlichen Diskussion. Unsere Studie untersucht, wie in den Jahren 2018-2020 in (Online-) Zeitungsartikeln, Kommentarspalten und auf den Social-Media-Plattformen über den digitalen Wandel berichtet und diskutiert wurde. Ergebnis: Mit Künstlicher Intelligenz werden zugleich Ängste vor Jobverlust und Hoffnungen auf bessere Arbeitsbedingungen verbunden. Insbesondere auf den Social-Media-Plattformen wird aktiv über die zukünftige Gestaltung des Arbeitsplatzes diskutiert. Auffallend ist, dass Künstliche Intelligenz zumeist mit menschenähnlichen Robotern bebildert wird, Arbeitnehmer*innen in der Produktion jedoch stark unterrepräsentiert sind. Die Studie untersucht wiederkehrende Argumentationsmuster und Metaphern und formuliert Vorschläge, wie leichter und verständlicher über Künstliche Intelligenz berichtet werden kann." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Beschäftigteninteressen und Regulierungserfordernisse bei KI-Anwendungen (2021)
Hoppe, Markus; Hermes, Adrian;Zitatform
Hoppe, Markus & Adrian Hermes (2021): Beschäftigteninteressen und Regulierungserfordernisse bei KI-Anwendungen. (Reihe "Automatisierung und Unterstützung in der Sachbearbeitung mit Künstlicher Intelligenz" 7), Stuttgart: Fraunhofer Verlag, 90 Seiten.
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Zukunftstechnologie, die auch die Sachbearbeitung nachhaltig prägen wird. Doch welche Anforderungen stellen Beschäftigte an KI, damit der Technikeinsatz zur Verbesserung von Arbeitsergebnissen und Arbeitsbedingungen beitragen kann? Und welche besonderen Herausforderungen sind mit KI für die Arbeit betrieblicher Interessenvertretungen verbunden? Die hier vorliegende Studie nimmt die Beschäftigtenperspektive auf KI in der Sachbearbeitung in den Blick. Dazu werden zunächst die Wünsche und Bedürfnisse von Beschäftigten bei der KI-Nutzung vorgestellt. Darauf aufbauend werden die Anforderungen an Betriebs- und Personalräte im Kontext der KI-Nutzung diskutiert und Handlungsmöglichkeiten im Rahmen der »prozessorientierten Mitbestimmung« aufgezeigt. Schließlich werden Aktivitäten sowie Beratungs- und Unterstützungsleistungen der Gewerkschaften dargestellt, die den KI-geprägten Wandel der Sachbearbeitung unterstützen. Der vorliegende Band 7 ist ein Teil der Studienreihe »Automatisierung und Unterstützung in der Sachbearbeitung mit Künstlicher Intelligenz« des BMBF-Verbundprojektes "SmartAIwork - Zukunft der Betriebsabläufe"." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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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)
Weiterführende Informationen
Inhaltsverzeichnis -
Literaturhinweis
Facilitating the Implementation of AI-Based Assistive Technologies for Persons with Disabilities in Vocational Rehabilitation: A Practical Design Thinking Approach (2021)
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))