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Gebhard, Patrick (2019): Simulierte Bewerbungsgespräche mit dem virtuellen Agenten. Realitätsnahe Trainings zum Umgang mit eigenen Emotionen und zur Performance-Steigerung. In: Berufsbildung in Wissenschaft und Praxis, Jg. 48, H. 3, S. 23-26.

Abstract

"Sich in Bewerbungsgesprächen erfolgreich zu präsentieren, ist vor allem für unerfahrene Bewerber/-innen eine schwierige Situation. Der Umgang mit eigenen Emotionen ist dabei ein zentraler Aspekt. Um dies zu trainieren, erforschen das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Universität Augsburg seit 2011 den Einsatz von sozialen Agenten in simulierten Bewerbungsgesprächen. Eine Herausforderung ist dabei, das Verhalten dieser Agenten möglichst realitätsnah zu gestalten und kommunizierte Emotionen durch Computersysteme zu deuten. Der Beitrag gibt Einblicke in diese Forschungsarbeiten, beleuchtet Potenziale virtueller Bewerbungstrainings und benennt abschließend Perspektiven für die weitere Forschung und Entwicklung." (Autorenreferat)

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Helmrich, Robert & Michael Tiemann (2019): Auf dem Weg zu einer KI-Welt von morgen. Soziale, ökonomische und technologische Entwicklungen. In: Berufsbildung in Wissenschaft und Praxis, Jg. 48, H. 3, S. 19-22.

Abstract

"Strukturen und Prozesse in Wirtschaft und Gesellschaft sind ständigen technologischen Veränderungen und Entwicklungen unterworfen. Allerdings ist nicht klar, wo genau die Ursachen für diese Veränderungen liegen und wer sie antreibt. Auch auf die Frage, welche langfristigen Wirkungen zu erwarten sind, gibt es keine eindeutige Antwort. In Interviews mit zwölf internationalen Theoretikerinnen und Theoretikern unterschiedlicher Denkrichtungen über die Verknüpfungen von technologischer und gesellschaftlicher Entwicklung soll eine Debatte zur Beantwortung dieser Fragen eröffnet werden." (Autorenreferat)

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Hermeier, Burghard (2019): Arbeitswelten der Zukunft. Wie die Digitalisierung unsere Arbeitsplätze und Arbeitsweisen verändert. (FOM-Edition / FOM-Hochschule für Oekonomie & Management), Wiesbaden: Springer, 539 S. DOI:10.1007/978-3-658-23397-6

Abstract

"Dieses Buch beschäftigt sich damit, wie sich die Arbeitswelt in Zukunft verändern wird, wie diese Veränderungen gestaltet werden können und welche Auswirkungen auf Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft zu erwarten sind. Die Digitale Transformation führt durch technologische Entwicklungen wie Big Data, Internet der Dinge, Robotik und Autonomik nicht nur zu einem Paradigmenwechsel in der industriellen Fertigung, sondern auch zu einer elementaren Veränderung der gesamten Arbeitswelt. Durch die Digitalisierung der einzelnen Prozesse werden alle betrieblichen Leistungsbereiche miteinander verknüpft.
Die hier vorgestellten Forschungsergebnisse und Handlungsimplikationen spannen den Bogen ausgehend von einer makroperspektivischen Betrachtung hin zu den - auch virtuellen - Arbeitsplätzen der Zukunft, bspw. in Dienstleistung, Gesundheit und HR bis zum Generationsmanagement und zur erforderlichen Organisation und Diversität von Arbeitswelten." (Verlagsangaben, © Springer)

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Hirsch-Kreinsen, Hartmut (2019): Entwicklungsperspektiven digitaler Arbeit. In: H. Hanau & W. Matiaske (Hrsg.) (2019): Entgrenzung von Arbeitsverhältnissen : Arbeitsrechtliche und sozialwissenschaftliche Perspektiven, S. 133-150. DOI:10.5771/9783845296159-133

Abstract

"Die gegenwärtige Debatte um die sich ständig erweiternden Anwendungsmöglichkeiten von Systemen, die auf den Prinzipien der Künstlichen Intelligenz basieren und die daher zunehmend kontextspezifisch lernfähig seien, verbinde sich die Möglichkeit, 'Polanyi's Paradox' maschinell in absehbarer Zeit vollständig beherrschbar zu machen. Damit werden die jetzt noch vorhandenen Barrieren der Anwendung digitaler Technologien weit hinausgeschoben und die autonomen Handlungsmöglichkeiten der smarten Technologie steigen stetig.
In Hinblick auf die Zukunft von Arbeit werden damit neue Fragen nach dem Substitutionspotential menschlicher Arbeit und einer zukünftig denkbaren Arbeitsteilung zwischen intelligenten Maschinen und menschlichem Handeln aufgeworfen. Unmittelbar verknüpft damit ist vor allem auch die normative Frage, unter welchen Bedingungen beim Einsatz lernfähiger und 'kontextsensitiver' Maschinensystem menschliche Handlungsverantwortung überhaupt noch gesichert werden kann. Allerdings sind diese Entwicklungsperspektiven und ihre sozialen Konsequenzen bislang keineswegs ausgelotet. Selbst wenn sich aber diese technologischen Perspektiven als realisierbar und unter industriellen Bedingungen als nutzbar erweisen sollten, dürften sich kaum generelle und eindeutig prognostizierbare Trends des Wandels von Arbeit abzeichnen." (Textauszug, IAB-Doku)

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(2019): Autonome Systeme und Arbeit. Perspektiven, Herausforderungen und Grenzen der Künstlichen Intelligenz in der Arbeitswelt. Bielefeld: Transcript, 301 S. DOI:10.14361/9783839443958

Abstract

"Intelligente Planungssysteme und smarte Roboter: In Zukunft werden Autonome Systeme, die auf den Prinzipien der Künstlichen Intelligenz basieren, Einzug auch in die Arbeitswelt halten. Dies wirft nicht nur erneut Fragen nach den Konsequenzen für Jobs und Qualifikationen auf - ungeklärt sind weiterhin die tatsächlichen Anwendungsmöglichkeiten dieser Systeme sowie die daraus folgenden arbeitspolitischen und ethischen Probleme.
Dieser Band leistet einen interdisziplinären Beitrag zum laufenden Diskurs." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Inhalt:
Hartmut Hirsch-Kreinsen, Anemari Karacic: Einleitung (9-24);
Thomas Kuhn, Peter Liggesmeyer: Autonome Systeme. Potenziale und Herausforderungen (27-45);
Milo┐ Kravcík, Carsten Ullrich, Christoph Igel: Künstliche Intelligenz in Bildungs- und Arbeitsräumen. Internet der Dinge, Big Data, Personalisierung und adaptives Lernen (47-68);
Peter Brödner: Grenzen und Widersprüche der Entwicklung und Anwendung 'Autonomer Systeme' (69-97);
Detlef Gerst: Autonome Systeme und Künstliche Intelligenz. Herausforderungen für die Arbeitssystemgestaltung (101-317);
Nobert Huchler: Assimilierende versus komplementäre Adaptivität. Grenzen (teil-)autonomer Systeme (139-179);
Ingo Schulz-Schaeffer: Die Autonomie instrumentell genutzter Technik. Eine handlungstheoretische Analyse (181-205);
Thomas Herrmann, Jan Nierhoff: Herausforderungen der sozio-technischen Evaluation der Arbeit mit Autonomen Systemen (207-243);
Martina Heßler: Technik und Autonomie. Kulturhistorische Bemerkungen zu einem komplexen Verhältnis (247-274);
Christoph Hubig: Haben autonome Maschinen Verantwortung? (275-298).

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Jäger, Wolfgang & Ingolf Teetz (2019): Status quo und Entwicklungen von KI im Recruiting. Der ganz große Ansatz ist noch nicht in Sicht. In: Personalführung, Jg. 52, H. 6, S. 16-22.

Abstract

"Das Thema KI im Recruiting ist extrem wissensintensiv. Eine komplexe Interessenlage von Dienstleistern, Beratern und Wissenschaftlern, die sich zu KI äußern, erschwert es zudem Recruitern, den Überblick zu behalten. So sind etwa rein elektronische oder regelbasierte Softwaretools von solchen zu unterscheiden, die KI enthalten. Professor Wolfgang Jäger und Ingo Teetz, die selbst Forschende und Anbieter zugleich sind, zeigen in ihrem Beitrag auf, wo KI derzeit im Recruiting eingesetzt werden kann. Sie plädieren dafür, die Akzeptanz von KI seitens der Bewerber und Recruiter nicht zu ignorieren." (Autorenreferat, © Bertelsmann Verlag)

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Keveloh, Kristin (2019): LinkedIn entwickelt eine digitale Weltkarte des Arbeitsmarktes - den Economic Graph. Gastbeitrag. In: IAB-Forum H. 18.04.2019, o. Sz., 2019-04-10.

Abstract

"Nicht einmal jede fünfte Fachkraft im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) ist in Deutschland weiblich. Damit schneidet Deutschland im internationalen Vergleich schlecht ab und belegt gemeinsam mit Ländern wie Brasilien und Mexiko einen der hinteren Plätze weltweit. Dabei ist Deutschland insgesamt durchaus nicht schlecht aufgestellt, was KI-Kompetenzen angeht. Dies sind die Ergebnisse einer Untersuchung des beruflichen Netzwerks LinkedIn. Mit dem Economic Graph baut das Unternehmen eine digitale Weltkarte des Arbeitsmarktes auf, die wichtige Trends und Entwicklungen aufzeigt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Knobloch, Tobias & Carla Hustedt (2019): Der maschinelle Weg zum passenden Personal. Berlin, 30 S. DOI:10.11586/2019027

Abstract

"Algorithmische Systeme werden Rekrutierungsprozesse, den gesamten Personalsektor und das Berufsbild der Personaler:innen stark verändern. Die Bedeutung klassischer Ausschreibungen und Einstellungsverfahren, wie wir sie seit langer Zeit kennen, wird abnehmen. Bereits heute ist das Softwareangebot in diesem Bereich groß und vielfältig. Es reicht von Software zur Analyse des Arbeitsmarktes und seiner Entwicklung über Tools, die die Wechselwilligkeit von potenziellen Mitarbeiter:innen berechnen, bis hin zu automatisierten Lösungen, die Bewerbungen filtern oder gar Auswahlgespräche führen. Für Arbeitgeber:innen bieten Algorithmen die Chance, passendere Mitarbeiter:innen zu finden, Bewerbungsprozesse fairer zu gestalten und Personaler:innen wertvolle Zeit zu verschaffen, sich auf die persönliche Interaktion mit Kandidat:innen zu konzentrieren.
Für Unternehmen ist kaum etwas so kostspielig wie die Einstellung unpassender, schnell wieder ausscheidender Mitarbeiter:innen. Das Thema Passung (Matching) ist daher eine zentrale Herausforderung für Personaler:innen und Fokus dieses Arbeitspapiers. 'Wie finde ich potenziell geeignete Mitarbeiter:innen? Wie prüfe ich ihre Eignung in mehreren Dimensionen?' Daran schließen sich weitere Fragen an, die nicht mehr zur Passung im engeren Sinne gehören, aber ebenfalls durch algorithmische Systeme unterstützt werden können: 'Wie beurteile ich die Wechselwilligkeit von Kandidaten? Und wie überzeuge ich sie schließlich von meinem Unternehmen?'" (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Knobloch, Ulrike & Gesine Stephan (2019): Bericht von der 17. efas-Fachtagung "Gestalten oder gestaltet werden? Perspektiven feministischer Ökonomie auf Digitalisierung". Berlin, o. Sz.

Abstract

"Am 6. Dezember 2019 diskutierten die 80 Teilnehmerinnen und Teilnehmer der 17. efas-Fachtagung an der Hochschule für Technik und Wirtschaft (HTW) Berlin zum Tagungsthema 'Gestalten oder gestaltet werden? Perspektiven feministischer Ökonomie auf Digitalisierung'" (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Korinek, Anton & Joseph E. Stiglitz (2019): Artificial intelligence and its implications for income distribution and unemployment. In: A. K. Agrawal, J. Gans & A. Goldfarb (Hrsg.) (2019): The economics of artificial intelligence: An agenda.

Abstract

"Inequality is one of the main challenges posed by the proliferation of artificial intelligence (AI) and other forms of worker-replacing technological progress. This paper provides a taxonomy of the associated economic issues: First, we discuss the general conditions under which new technologies such as AI may lead to a Pareto improvement. Secondly, we delineate the two main channels through which inequality is affected - the surplus arising to innovators and redistributions arising from factor price changes. Third, we provide several simple economic models to describe how policy can counter these effects, even in the case of a 'singularity' where machines come to dominate human labor. Under plausible conditions, non-distortionary taxation can be levied to compensate those who otherwise might lose. Fourth, we describe the two main channels through which technological progress may lead to technological unemployment - via efficiency wage effects and as a transitional phenomenon. Lastly, we speculate on how technologies to create super-human levels of intelligence may affect inequality and on how to save humanity from the Malthusian destiny that may ensue." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Korinek, Anton (2019): Integrating ethical values and economic value to steer progress in Artificial Intelligence. (NBER working paper 26130), Cambrige, Mass., 20 S. DOI:10.3386/w26130

Abstract

"Economics and ethics both offer important perspectives on our society, but they do so from two different viewpoints - the central focus of economics is how the price system in our economy values resources; the central focus of ethics is the moral evaluation of actions in our society. The rise of Artificial Intelligence (AI) forces humanity to confront new areas in which ethical values and economic value conflict, raising the question of what direction of technological progress is ultimately desirable for society. One crucial area are the effects of AI and related forms of automation on labor markets, which may lead to substantial increases in inequality unless mitigating policy actions are taken or progress is actively steered in a direction that complements human labor. Additional areas of conflict arise when AI systems optimize narrow market value but disregard broader ethical values and thus impose externalities on society, for example when AI systems engage in bias and discrimination, hack the human brain, and increasingly reduce human autonomy. Market incentives to create ever more intelligent systems lead to the ultimate ethical question: whether we should aim to create AI systems that surpass humans in general intelligence, and how to ensure that humanity is not left behind." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Krämer, Hagen (2019): Digitalisierung, Monopolbildung und wirtschaftliche Ungleichheit. In: Wirtschaftsdienst, Jg. 99, H. 1, S. 47-52. DOI:10.1007/s10273-019-2394-z

Abstract

"Die voranschreitende Digitalisierung bringt zahlreiche neue Chancen mit sich. Gleichzeitig ergeben sich auch neue Herausforderungen für Wirtschaft und Gesellschaft. Dieser Beitrag beschäftigt sich mit zwei zentralen Problemen, die in letzter Zeit intensiv diskutiert werden. Zum einen geht es um die Tendenzen zur Monopolbildung, die sich auf Märkten für digitale Güter beobachten lassen. Zum anderen um die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt durch Roboterisierung und künstliche Intelligenz. Hier stehen die Sorge vor Arbeitsplatzverlusten und einer weiter zunehmenden Einkommens- und Vermögensungleichheit an erster Stelle." (Autorenreferat, © Springer-Verlag)

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Lücking, Stefan (2019): Arbeiten in der Plattformökonomie. Über digitale Tagelöhner, algorithmisches Management und die Folgen für die Arbeitswelt. (Hans-Böckler-Stiftung. Forschungsförderung Report 05), Düsseldorf, 26 S.

Abstract

"Plattformarbeit steht als 'digitales Tagelöhnertum' in der Diskussion. Dieser Report gibt einen Überblick über die aktuelle Forschung. Er beschränkt sich nicht nur auf die Frage, wie sich die negativen Entwicklungen eingrenzen lassen, sondern fragt auch danach, wie die neuen technischen Möglichkeiten für bessere Formen der Arbeit und des Lebens, für mehr Autonomie und Mitbestimmung in der Arbeit genutzt werden können." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Madgavkar, Anu, James Manyika, Mekala Krishnan, Kweilin Ellingrud, Lareina Yee, Jonathan Woetzel, Michael Chui, Vivian Hunt & Sruti Balakrishnan (2019): The future of women at work. Transitions in the age of automation. Washington, DC, 155 S.

Abstract

"The age of automation, and on the near horizon, artificial intelligence (AI) technologies offer new job opportunities and avenues for economic advancement, but women face new challenges overlaid on long-established ones. Between 40 million and 160 million women globally may need to transition between occupations by 2030, often into higher-skilled roles. To weather this disruption, women (and men) need to be skilled, mobile, and tech-savvy, but women face pervasive barriers on each, and will need targeted support to move forward in the world of work.
A new McKinsey Global Institute (MGI) report, The future of women at work: Transitions in the age of automation, finds that if women make these transitions, they could be on the path to more productive, better-paid work. If they cannot, they could face a growing wage gap or be left further behind when progress toward gender parity in work is already slow. This new research explores potential patterns in 'jobs lost' (jobs displaced by automation), 'jobs gained' (job creation driven by economic growth, investment, demographic changes, and technological innovation), and 'jobs changed' (jobs whose activities and skill requirements change from partial automation) for women by exploring several scenarios of how automation adoption and job creation trends could play out by 2030 for men and women given current gender patterns in the global workforce.
These scenarios are not meant to predict the future; rather, they serve as a tool to understand a range of possible outcomes and identify interventions needed. We use the term jobs as shorthand for full-time-equivalent workers.
The research examines six mature economies (Canada, France, Germany, Japan, the United Kingdom, and the United States) and four emerging economies (China, India, Mexico, and South Africa), which together account for around half of the world's population and about 60 percent of global GDP." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Menzel, Christoph & Christian Winkler (2019): Zur Diskussion der Effekte Künstlicher Intelligenz in der wirtschaftswissenschaftlichen Literatur. (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Diskussionspapier 08), Berlin, 12 S.

Abstract

"In der wirtschaftswissenschaftlichen Literatur sind Künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen zunehmend Gegenstand der Debatte. Aufgrund (noch) fehlender Daten und des jungen Forschungsstands ist die Diskussion jedoch arm an empirischer Evidenz und reich an kontroversen Einschätzungen.
Die Literaturübersicht zeigt, dass KI und mit dieser verknüpfte Technologien das Potenzial haben, wirtschaftliche Strukturen wesentlich zu verändern. Negative Effekte auf bestimmte, auch kognitive Tätigkeiten können durch KI-basierte Wachstums- und Beschäftigungsimpulse in anderen Bereichen (über)kompensiert werden. Neben den Auswirkungen auf Beschäftigung und Produktivität bzw. Wirtschaftswachstum stehen auch Effekte auf Marktstruktur, Einkommensverteilung und Innovation im Fokus der wissenschaftlichen Diskussion. Eine Mehrheit der Wissenschaftler warnt dabei vor negativen Auswirkungen auf die Einkommens- und Vermögensverteilung sowie den Wettbewerb. Die Forschung rät dazu, potenziellen negativen Auswirkungen durch wirtschaftspolitische Maßnahmen frühzeitig zu begegnen, ohne jedoch dabei die Entwicklung Künstlicher Intelligenz und darauf basierender Anwendungen zu behindern." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Muro, Mark, Jacob Whiton & Robert Maxim (2019): What jobs are affected by AI? Better-paid, better-educated workers face the most exposure. Washington, D.C., 45 S.

Abstract

"Artificial intelligence (AI) has generated increasing interest in 'future of work' discussions in recent years as the technology has achieved superhuman performance in a range of valuable tasks, ranging from manufacturing to radiology to legal contracts. With that said, though, it has been difficult to get a specific read on AI's implications on the labor market. In part because the technologies have not yet been widely adopted, previous analyses have had to rely either on case studies or subjective assessments by experts to determine which occupations might be susceptible to a takeover by AI algorithms. What's more, most research has concentrated on an undifferentiated array of 'automation' technologies including robotics, software, and AI all at once. The result has been a lot of discussion -- but not a lot of clarity -- about AI, with prognostications that range from the utopian to the apocalyptic. Given that, the analysis presented here demonstrates a new way to identify the kinds of tasks and occupations likely to be affected by AI's machine learning capabilities, rather than automation's robotics and software impacts on the economy. By employing a novel technique developed by Stanford University Ph.D. candidate Michael Webb, the new report establishes job exposure levels by analyzing the overlap between AI-related patents and job descriptions. In this way, the following paper homes in on the impacts of AI specifically and does it by studying empirical statistical associations as opposed to expert forecasting." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Naudé, Wim (2019): The race against the robots and the fallacy of the giant cheesecake. Immediate and imagined impacts of artificial intelligence. (IZA discussion paper 12218), Bonn, 29 S.

Abstract

"After a number of AI-winters, AI is back with a boom. There are concerns that it will disrupt society. The immediate concern is whether labor can win a 'race against the robots' and the longer-term concern is whether an artificial general intelligence (super-intelligence) can be controlled. This paper describes the nature and context of these concerns, reviews the current state of the empirical and theoretical literature in economics on the impact of AI on jobs and inequality, and discusses the challenge of AI arms races. It is concluded that despite the media hype neither massive jobs losses nor a 'Singularity' are imminent. In part, this is because current AI, based on deep learning, is expensive and difficult for (especially small) businesses to adopt, can create new jobs, and is an unlikely route to the invention of a super-intelligence. Even though AI is unlikely to have either utopian or apocalyptic impacts, it will challenge economists in coming years. The challenges include regulation of data and algorithms; the (mis-) measurement of value added; market failures, anticompetitive behaviour and abuse of market power; surveillance, censorship, cybercrime; labor market discrimination, declining job quality; and AI in emerging economies." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Papsdorf, Christian (2019): Digitale Arbeit. Eine soziologische Einführung. Frankfurt: Campus-Verl., 198 S.

Abstract

"Dem Ziel folgend, das komplexe Feld in ein handhabbares Format zu überführen, liegt dem Buch eine zweifache Strukturierung zugrunde. Erstens werden vier Perspektiven auf die Digitalisierung der Arbeit unterschieden. Aus den drei zentralen Elementen digitaler Arbeit, den Individuen, den Organisationen und der Technik, werden drei spezifisch soziologische Perspektiven entwickelt, die jeweils zwei der Elemente miteinander verbinden. Ergänzt werden diese Blickwinkel durch eine vierte Perspektive, die gesamtgesellschaftliche Entwicklungen im Kontext digitaler Arbeit fokussiert. Zweitens werden bei der digitalen Arbeit als solcher fünf Formen voneinander differenziert. So lässt sich digitale Arbeit ohne das Internet von digitaler Arbeit am Internet, digitaler Arbeit mit dem Internet, digitaler Arbeit im Internet und digitaler Arbeit durch das Internet unterscheiden. Auf der Basis dieser doppelten Strukturierung kann eine differenzierte Analyse der Digitalisierung der Arbeitswelt erfolgen, indem die fünf Varianten digitaler Arbeit jeweils aus vier Perspektiven untersucht werden." (Textauszug, IAB-Doku)

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Peissner, Matthias, Falko Kötter & Helmut Zaiser (2019): Künstliche Intelligenz - Anwendungsperspektiven für Arbeit und Qualifizierung. In: Berufsbildung in Wissenschaft und Praxis, Jg. 48, H. 3, S. 9-13.

Abstract

"Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) bewirken tiefgreifende Veränderungen der Arbeit und damit auch der Berufsbildung. Anhand ausgewählter Projekte des Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation zeigt der Beitrag, vor welchen Herausforderungen die Arbeitsgestaltung und Berufsbildung stehen. Besonders möchten wir die positiven Potenziale der KI-Nutzung hervorheben. KI kann zur Gestaltung von Arbeit mit menschengerechten - fordernden, aber nicht überfordernden - Tätigkeitsprofilen beitragen und neue Möglichkeiten der berufsbegleitenden Qualifizierung eröffnen." (Autorenreferat)

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Pettersen, Lene (2019): Why artificial intelligence will not outsmart complex knowledge work. In: Work, employment and society, Jg. 33, H. 6, S. 1058-1067. DOI:10.1177/0950017018817489

Abstract

"The potential role of artificial intelligence in improving organisations' performance and productivity has been promoted regularly and vociferously since the 1960s. Artificial intelligence is today reborn out of big business, similar to the occurrences surrounding big data in the 1990s, and expectations are high regarding AI's potential role in businesses. This article discusses different aspects of knowledge work that tend to be ignored in the debate about whether or not artificial intelligence systems are a threat to jobs. A great deal of knowledge work concerns highly complex problem solving and must be understood in contextual, social and relational terms. These aspects have no generic nor universal rules and solutions and, thus, cannot be easily replaced by artificial intelligence or programmed into computer systems, nor are they constructed based on models of the rational brain. In this respect, this article draws on philosopher Herbert Dreyfus' thesis regarding artificial intelligence." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Prietl, Bianca (2019): Algorithmische Entscheidungssysteme revisited. Wie Maschinen gesellschaftliche Herrschaftsverhältnisse reproduzieren können. In: Feministische Studien, Jg. 37, H. 2, S. 303-319. DOI:10.1515/fs-2019-0029

Abstract

"Der vorliegende Beitrag unternimmt eine konzeptionelle Analyse des Zusammenspiels von algorithmischen Entscheidungssystemen mit gesellschaftlichen Herrschaftsverhältnissen aus der Perspektive feministischer Technik- und Rationalitätskritik. Hierzu fasst er diese automatisierten Entscheidungstechnologien als herrschaftsförmige Erkenntnistechnologien, die spezifische Weltzugänge, Erkenntnismöglichkeiten und (politische) Gestaltungsoptionen begründen, und verfolgt die These, dass letztere ein Schlüssel sind um zu verstehen, wie algorithmische Entscheidungssysteme gesellschaftliche Herrschaftsverhältnisse reproduzieren. Konkret rekonstruiert er (1) die Ein- und Ausschlusseffekte eines datenfundamentalistischen Zugriffs auf Welt, (2) die ungleichheitskonservierende Tendenz eines post-explanativen Erkenntnispragmatismus und (3) die Politics von Data Science." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Schwab, Klaus & Nicholas Davis (2019): Die Zukunft der Vierten Industriellen Revolution. Wie wir den digitalen Wandel gestalten. München: Deutsche Verlags-Anstalt, 397 S.

Abstract

"Wir stecken mitten in der Vierten Industriellen Revolution, und sie wird alles verändern: wie unsere Wirtschaft funktioniert, wie wir miteinander umgehen, was es bedeutet, Mensch zu sein. In seinem neuen Buch skizziert der Vorsitzende des Weltwirtschaftsforums Klaus Schwab die wichtigsten Trends der neuen Technologien, die die Vierte Industrielle Revolution ausmachen und entscheidend für die Zukunft der Menschheit sein werden. Er legt dar, wie wir die daraus entstehenden Chancen bestmöglich für uns nutzen können und wie Bürger, Organisationen und Regierungen konkret handeln sollten, damit eine nachhaltige und auf die Teilhabe aller ausgerichtete Zukunft gelingen kann. (Verlagsangaben, IAB-Doku)"

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Seamans, Robert & Manav Raj (2019): AI, labor, productivity and the need for firm-level data. In: A. K. Agrawal, J. Gans & A. Goldfarb (Hrsg.) (2019): The economics of artificial intelligence: An agenda.

Abstract

"We summarize existing empirical findings regarding the adoption of robotics and AI and its effects on aggregated labor and productivity, and argue for more systematic collection of the use of these technologies at the firm level. Existing empirical work primarily examines robotics rather than AI, and uses statistics aggregated by industry or country, which precludes in-depth studies regarding the conditions under which these technologies complement or substitute for labor. Further, firm-level data would also allow for studies of effects on firms of different sizes, the role of market structure in technology adoption, the impact on entrepreneurs and innovators, and the effect on regional economies amongst others. We highlight several ways that such firm-level data could be collected and used by academics, policymakers and other researchers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Servoz, Michel (2019): AI, the future of work? Work of the future! On how artificial intelligence, robotics and automation are transforming jobs and the economy in Europe. AI report. Brüssel, 155 S. DOI:10.2872/913422

Abstract

"We are used to thinking about artificial intelligence (AI) in the future tense, speculating how technological developments in this area will affect us. But if we spend too much time trying to figure out what to expect in the future, we risk not seeing that AI and robotisation have already started transforming our daily lives.
While historical evidence suggests that previous waves of automation have been overwhelmingly positive for the economy and society, AI is in a different league, with the potential to be much more disruptive. It builds upon other digital technologies but also brings about and amplifies major socioeconomic changes of its own.
What do recent technological developments in AI and robotisation mean for the economy, businesses and jobs? Should we be worried or excited? Which jobs will be destroyed and which new ones created? What should education systems, businesses, governments and social partners do to manage the coming transition successfully?" (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Simbeck, Katharina, Finn Folkerts & Shirin Riazy (2019): Automatisierte Textanalyse bei der Personalauswahl. Potenziale und Grenzen. In: Berufsbildung in Wissenschaft und Praxis, Jg. 48, H. 3, S. 27-29.

Abstract

"Unternehmen können heute mithilfe von Algorithmen eine Vorauswahl aus eingegangenen Bewerbungen treffen. Dabei setzen sie auch automatisierte Verfahren der Textanalyse durch künstliche Intelligenz ein. Die dahinterliegenden Routinen sind jedoch nicht nachvollziehbar und können unerwünscht diskriminierend wirken. Im Beitrag werden Ergebnisse eines Projekts vorgestellt, in dem die Voreingenommenheit deutschsprachiger Analysesysteme untersucht wurde." (Autorenreferat)

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Spath, Dieter & Friedrich Hubert Esser (2019): Digitalisierung und künstliche Intelligenz - die Zukunft von Arbeit und Bildung. Acatech-Präsident Prof. Dr. Dieter Spath im Gespräch mit BIBB-Präsident Prof. Dr. Friedrich Hubert Esser. In: Berufsbildung in Wissenschaft und Praxis, Jg. 48, H. 3, S. 6-8.

Abstract

"Gefördert durch Bund und Länder berät die Deutsche Akademie der Technikwissenschaften (acatech) Politik und Gesellschaft in wissenschaftlichen und politischen Zukunftsfragen. Dabei bündelt sie die Expertise aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen und technologieorientierten Unternehmen. Auf Einladung des BIBB tauschten sich die beiden Präsidenten Ende März zu den Folgen der digitalen Transformation in Arbeit und Bildung aus." (Autorenreferat)

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Spielkamp, Matthias, Sarah Fischer & Ralph Müller-Eiselt (2019): Automating society. Taking stock of automated decision-making in the EU. Berlin, 146 S.

Abstract

"Imagine you're looking for a job. The company you are applying to says you can have a much easier application process if you provide them with your username and password for your personal email account. They can then just scan all your emails and develop a personality profile based on the result. No need to waste time filling out a boring questionnaire and, because it's much harder to manipulate all your past emails than to try to give the 'correct' answers to a questionnaire, the results of the email scan will be much more accurate and truthful than any conventional personality profiling. Wouldn't that be great? Everyone wins -- the company looking for new personnel, because they can recruit people on the basis of more accurate profiles, you, because you save time and effort and don't end up in a job you don't like, and the company offering the profiling service because they have a cool new business model.
When our colleagues in Finland told us that such a service actually exists, our jaws dropped. We didn't want to believe it, and it wasn't reassuring at all to hear the company claimed that basically no candidate ever declined to comply with such a request. And, of course, it is all perfectly legal because job-seekers give their informed consent to open up their email to analysis -- if you believe the company, that is. When we asked the Finnish Data Protection Ombudsman about it, he wasn't so sure. He informed us that his lawyers were still assessing the case, but that it would take a couple of weeks before he could give his opinion. Since this came to light just before we had to go to press with this publication, please go to our website to discover what his final assessment is." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Steil, Jochen & Sebastian Wrede (2019): Maschinelles Lernen und lernende Assistenzsysteme. Neue Tätigkeiten, Rollen und Anforderungen für Beschäftigte? In: Berufsbildung in Wissenschaft und Praxis, Jg. 48, H. 3, S. 14-18.

Abstract

"Technische Assistenzsysteme begleiten uns zunehmend im Alltag und am Arbeitsplatz und greifen immer stärker auf Methoden des maschinellen Lernens zurück. Neuartige Mensch-Maschine-Schnittstellen sollen dabei einen intuitiven Umgang mit der Technik ermöglichen. Der Beitrag beleuchtet die Praxis solcher Systeme, die möglichen Veränderungen in Tätigkeiten, Rollen und Hierarchien sowie die Frage, ob neue Anforderungen an Beschäftigte zu identifizieren sind. Es zeigt sich, dass vielfältige Risiken und Chancen nicht nur Möglichkeiten zur Gestaltung bieten, sondern auch sorgfältige Abwägung erfordern." (Autorenreferat)

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Terstegen, Sebastian (2019): Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt. In: Leistung und Entgelt H. 2, S. 1-45.

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Webb, Michael (2019): The Impact of Artificial Intelligence on the Labor Market. (SSRN papers), Rochester, NY, 60 S. DOI:10.2139/ssrn.3482150

Abstract

"I develop a new method to predict the impacts of a technology on occupations. I use the overlap between the text of job task descriptions and the text of patents to construct a measure of the exposure of tasks to automation. I first apply the method to historical cases such as software and industrial robots. I establish that occupations I measure as highly exposed to previous automation technologies saw declines in employment and wages over the relevant periods. I use the fitted parameters from the case studies to predict the impacts of artificial intelligence. I find that, in contrast to software and robots, AI is directed at high-skilled tasks. Under the assumption that the historical pattern of long-run substitution will continue, I estimate that AI will reduce 90:10 wage inequality, but will not affect the top 1%." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Wirtz, Bernd W. & Jan C. Weyerer (2019): Ein integratives KI-Leitlinienmodell für die öffentliche Verwaltung. In: Verwaltung & Management, Jg. 25, H. 2, S. 90-95. DOI:10.5771/0947-9856-2019-2-90

Abstract

"Künstliche Intelligenz (KI) bietet für die öffentliche Verwaltung erhebliche Chancenpotenziale und gewinnt im Rahmen der Erfüllung öffentlicher Aufgaben zunehmend an Bedeutung. Die Einführung und Nutzung von KI-Anwendungen ist jedoch gleichzeitig mit großen Risiken und Herausforderungen für die öffentliche Verwaltung und Gesellschaft verbunden, die eine sichere und erfolgreiche Anwendung von KI in der Verwaltungspraxis gefährden. Die Bewältigung dieser Risiken und Herausforderungen stellt eine komplexe Aufgabe für die öffentliche Verwaltung dar, die klare Handlungsrichtlinien für die Steuerung von KI erfordert. Vor diesem Hintergrund wird in dieser Studie ein integratives KI-Leitlinienmodell für die öffentliche Verwaltung entwickelt, das als umfassender konzeptioneller und zielorientierter Bezugspunkt bei der Einführung und Nutzung von KI-Anwendungen in der Verwaltungspraxis dienen soll." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Abstract

"This report documents how the ongoing digital transformation is affecting people's lives across the 11 key dimensions that make up the How's Life? Well-being Framework (Income and wealth, Jobs and earnings, Housing, Health status, Education and skills, Work-life balance, Civic engagement and governance, Social connections, Environmental quality, Personal security, and Subjective well-being). A summary of existing studies highlights 39 key impacts of the digital transformation on people's well-being. The review shows that these impacts can be positive as digital technologies expand the boundaries of information availability and enhance human productivity, but can also imply risks for people's well-being, ranging from cyber-bullying to the emergence of disinformation or cyber-hacking. In sum, making digitalisation work for people's well-being would require building equal digital opportunities, widespread digital literacy and strong digital security. Continued research and efforts in improving statistical frameworks will be needed to expand our knowledge on the many topics covered in this report." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Abstract

"Künstliche Intelligenz wird unsere Kommunikation, Arbeit, Forschung, Verkehrsführung und viele weitere Lebensbereiche revolutionieren. Was fehlt, sind Regeln, die garantieren, dass künstliche Intelligenz demokratischen Werten folgt und nicht Ungerechtigkeiten aus der analogen Welt auf digitale Entscheidungen überträgt.
Die neue OECD-Studie 'Artificial Intelligence in Society' vermittelt Einblicke in die Entwicklungsgeschichte künstlicher Intelligenz und gibt Empfehlungen für weltweit gültige Verhaltensregeln, die Ethik und Fairness im Umgang mit künstlicher Intelligenz garantieren." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Bundesministerium für Arbeit und Soziales (2019): Einsatz von automatisierten Entscheidungssystemen und Künstlicher Intelligenz in der Personalauswahl, Personalverwaltung und Personalentwicklung. Antwort der Bundesregierung auf die Kleine Anfrage der Abgeordneten und der Fraktion DIE LINKE (Drucksache 19/12439). (Verhandlungen des Deutschen Bundestages. Drucksachen 19/13210 (13.09.2019)), 10 S.

Abstract

Die Bundesregierung antwortet auf die Anfrage der Fraktion DIE LINKE zum Einsatz von automatisierten Entscheidungssystemen und Künstlicher Intelligenz in der Personalauswahl, Personalverwaltung und Personalentwicklung. (IAB)

Abstract

"Algorithmen und vor allem algorithmisch geprägte Entscheidungen prägen mehr und mehr den Alltag – ob es um die Eröffnung von Konten geht, um zielgerichtete Werbung im Internet oder um Entscheidungsprozesse bei der Bewerbendenauswahl. Wo liegen hier Chancen, wo Gefahren? Im Rahmen des Fachgesprächs „Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen – Interventionsmöglichkeiten, Schutzlücken sowie die Rolle von Antidiskriminierungsstellen“ wurde die von der Antidiskriminierungsstelle geförderte und von Dr. Carsten Orwat erstellte Studie „Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen“ vorgestellt. Dabei werden beispielweise Algorithmen des Risikomanagements thematisiert, welche das Kreditausfallrisiko, die Leistungsfähigkeit von Bewerbenden, das Mietausfallrisiko oder das Rückfallrisiko von Straftatbegehenden ermitteln und so zur Differenzierung von Personen verwendet werden. Aber auch Algorithmen zur zielgerichteten Werbung, der individuellen Entgeltgestaltung, der Kundenpflege oder beim so genannten „De-Marketing“ können, wie die in der Studie vorgestellten Beispiele zeigen, Diskriminierungsrisiken beinhalten. Die Studie nimmt sowohl die Ursachen algorithmenbasierter Diskriminierung in den Blick als auch Handlungsoptionen zum Schutz vor selbiger. Dabei wird insbesondere auf die Möglichkeiten, die Antidiskriminierungsstellen hierbei habeneingegangen. Beim Fachgespräch, an dem Vertreter_innen aus Bundes- und Landesbehörden, der Bundesbeauftragte für Datenschutz, zivilgesellschaftliche Organisationen und der Wissenschaft teilnahmen, wurden die Ergebnisse der Studie vorgestellt, kommentiert und anschließend mit allen Teilnehmenden Lücken im bestehenden Diskriminierungsschutz diskutiert sowie konkrete Maßnahmen zum Vorgehen gegen Diskriminierungsrisiken durch Algorithmen identifiziert." (Textauszug, IAB-Doku) ((en))

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Acemoglu, Daron & Pascual Restrepo (2018): Artificial intelligence, automation and work. (NBER working paper 24196), Cambrige, Mass., 41 S. DOI:10.3386/w24196

Abstract

"We summarize a framework for the study of the implications of automation and AI on the demand for labor, wages, and employment. Our task-based framework emphasizes the displacement effect that automation creates as machines and AI replace labor in tasks that it used to perform. This displacement effect tends to reduce the demand for labor and wages. But it is counteracted by a productivity effect, resulting from the cost savings generated by automation, which increase the demand for labor in non-automated tasks. The productivity effect is complemented by additional capital accumulation and the deepening of automation (improvements of existing machinery), both of which further increase the demand for labor. These countervailing effects are incomplete. Even when they are strong, automation in- creases output per worker more than wages and reduce the share of labor in national income. The more powerful countervailing force against automation is the creation of new labor-intensive tasks, which reinstates labor in new activities and tends to increase the labor share to counterbalance the impact of automation. Our framework also highlights the constraints and imperfections that slow down the adjustment of the economy and the labor market to automation and weaken the resulting productivity gains from this transformation: a mismatch between the skill requirements of new technologies, and the possibility that automation is being introduced at an excessive rate, possibly at the expense of other productivity-enhancing technologies." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Agrawal, Ajay, Joshua Gans & Avi Goldfarb (2018): Prediction machines. The simple economics of artificial intelligence. Boston: Harvard Business Review Press, 250 S.

Abstract

"Artificial intelligence does the seemingly impossible, magically bringing machines to life-driving cars, trading stocks, and teaching children. But facing the sea change that AI will bring can be paralyzing. How should companies set strategies, governments design policies, and people plan their lives for a world so different from what we know? In the face of such uncertainty, many analysts either cower in fear or predict an impossibly sunny future. But in 'Prediction Machines', three eminent economists recast the rise of AI as a drop in the cost of prediction. With this single, masterful stroke, they lift the curtain on the AI-is-magic hype and show how basic tools from economics provide clarity about the AI revolution and a basis for action by CEOs, managers, policy makers, investors, and entrepreneurs. When AI is framed as cheap prediction, its extraordinary potential becomes clear: Prediction is at the heart of making decisions under uncertainty. Our businesses and personal lives are riddled with such decisions. Prediction tools increase productivity - operating machines, handling documents, communicating with customers. Uncertainty constrains strategy. Better prediction creates opportunities for new business structures and strategies to compete. Penetrating, fun, and always insightful and practical, 'Prediction Machines' follows its inescapable logic to explain how to navigate the changes on the horizon. The impact of AI will be profound, but the economic framework for understanding it is surprisingly simple." (Publisher information, IAB-Doku) ((en))

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Agrawal, Ajay, Joshua S. Gans & Avi Goldfarb (2018): Exploring the impact of Artificial Intelligence. Prediction versus judgment. (NBER working paper 24626), Cambrige, Mass., 17 S. DOI:10.3386/w24626

Abstract

"Based on recent developments in the field of artificial intelligence (AI), we examine what type of human labor will be a substitute versus a complement to emerging technologies. We argue that these recent developments reduce the costs of providing a particular set of tasks - prediction tasks. Prediction about uncertain states of the world is an input into decision-making. We show that prediction allows riskier decisions to be taken and this is its impact on observed productivity although it could also increase the variance of outcomes as well. We consider the role of human judgment in decision-making as prediction technology improves. Judgment is exercised when the objective function for a particular set of decisions cannot be described (i.e., coded). However, we demonstrate that better prediction impacts the returns to different types of judgment in opposite ways. Hence, not all human judgment will be a complement to AI. Finally, we show that humans will delegate some decisions to machines even when the decision would be superior with human input." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Agrawal, Ajay K., Joshua S. Gans & Avi Goldfarb (2018): Economic policy for artificial intelligence. (NBER working paper 24690), Cambrige, Mass., 25 S. DOI:10.3386/w24690

Abstract

"Recent progress in artificial intelligence (AI) - a general purpose technology affecting many industries - has been focused on advances in machine learning, which we recast as a quality-adjusted drop in the price of prediction. How will this sharp drop in price impact society? Policy will influence the impact on two key dimensions: diffusion and consequences. First, in addition to subsidies and IP policy that will influence the diffusion of AI in ways similar to their effect on other technologies, three policy categories - privacy, trade, and liability - may be uniquely salient in their influence on the diffusion patterns of AI. Second, labor and antitrust policies will influence the consequences of AI in terms of employment, inequality, and competition." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Bessen, James (2018): AI and Jobs: the role of demand. (NBER working paper 24235), Cambrige, Mass., 26 S. DOI:10.3386/w24235

Abstract

"Artificial intelligence (AI) technologies will automate many jobs, but the effect on employment is not obvious. In manufacturing, technology has sharply reduced jobs in recent decades. But before that, for over a century, employment grew, even in industries experiencing rapid technological change. What changed? Demand was highly elastic at first and then became inelastic. The effect of artificial intelligence on jobs will similarly depend critically on the nature of demand. This paper presents a simple model of demand that accurately predicts the rise and fall of employment in the textile, steel and automotive industries. This model provides a useful framework for exploring how AI is likely to affect jobs over the next 10 or 20 years." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Campolo, Alex, Madelyn Sanfilippo, Meredith Whittaker & Kate Crawford (2018): AI Now 2017 report. New York, NY, 36 S.

Abstract

"Building on the inaugural 2016 report, the AI Now 2017 Report addresses the most recent scholarly literature in order to raise critical social questions that will shape our present and near future. This report focuses on new developments in four areas: labor and automation, bias and inclusion, rights and liberties, and ethics and governance. We identify emerging challenges in each of these areas and make recommendations to ensure that the benefits of AI will be shared broadly, and that risks can be identified and mitigated." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Cernavin, Oleg (2018): Ansätze für eine lernförderliche Arbeitsgestaltung 4.0. In: Arbeit. Zeitschrift für Arbeitsforschung, Arbeitsgestaltung und Arbeitspolitik, Jg. 27, H. 4, S. 295-315. DOI:10.1515/arbeit-2018-0023

Abstract

"Autonome technische Systeme werden die Bedingungen für eine lernförderliche Arbeitsgestaltung verändern. Erstmals in der Technikgeschichte können autonome technische Systeme Handlungsträgerschaft übernehmen und damit auch das Lernen im Arbeitsprozess erheblich beeinflussen. Die mit dieser Entwicklung verbundenen Ambivalenzen eröffnen Gestaltungsmöglichkeiten für ein lernförderliches Arbeiten. Die neuen Technologien können aber sowohl zu neuen autoritären Strukturen als auch zu einer produktiven, humanen und partizipativen Förderung der reflexiven Handlungsfähigkeit und der beruflichen Handlungskompetenz führen. Um die Gestaltungspotenziale zu nutzen, sollte größere Klarheit bei den in diesen Entwicklungen genutzten Begriffen hergestellt werden." (Autorenreferat, © De Gruyter)

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Daugherty, Paul R. & H. James Wilson (2018): Human + Machine. Reimagining work in the age of AI. Boston: Harvard Business Review Press, 249 S.

Abstract

"AI is radically transforming business. Are you ready? Look around you. Artificial intelligence is no longer just a futuristic notion. It's here right now - in software that senses what we need, supply chains that 'think' in real time, and robots that respond to changes in their environment. Twenty-first-century pioneer companies are already using AI to innovate and grow fast. The bottom line is this: Businesses that understand how to harness AI can surge ahead. Those that neglect it will fall behind. Which side are you on? In 'Human + Machine,' Accenture leaders Paul R. Daugherty and H. James (Jim) Wilson show that the essence of the AI paradigm shift is the transformation of all business processes within an organization - whether related to breakthrough innovation, everyday customer service, or personal productivity habits. As humans and smart machines collaborate ever more closely, work processes become more fluid and adaptive, enabling companies to change them on the fly - or to completely reimagine them. AI is changing all the rules of how companies operate. Based on the authors' experience and research with 1,500 organizations, the book reveals how companies are using the new rules of AI to leap ahead on innovation and profitability, as well as what you can do to achieve similar results. It describes six entirely new types of hybrid human + machine roles that every company must develop, and it includes a 'leader's guide' with the five crucial principles required to become an AI-fueled business. 'Human + Machine' provides the missing and much-needed management playbook for success in our new age of AI." (Publisher information, IAB-Doku) ((en))

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Djeffal, Christian (2018): Künstliche Intelligenz in der öffentlichen Verwaltung. (Berichte des NEGZ 03), Berlin, 30 S.

Abstract

"Bereits auf dem heutigen Entwicklungsstand haben die Technologien der künstlichen Intelligenz das Potential, die öffentliche Verwaltung grundlegend zu verändern. Die Chancen dafür liegen immer in der Gestaltung der Technik. Das sind Ergebnisse der vom Nationalen E-Government Kompetenzzentrum geförderten Kurzstudie zum Einsatz von künstlicher Intelligenz in der öffentlichen Verwaltung." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Felten, Edward W., Manav Raj & Robert Seamans (2018): A method to link advances in artificial intelligence to occupational abilities. In: AEA papers and proceedings, Jg. 108, S. 54-57. DOI:10.1257/pandp.20181021

Abstract

"Prior episodes of automation have led to economic growth and also to many changes in the workplace. We expect the same from artificial intelligence (AI). The link between AI and labor is complex, however. To assist researchers and policymakers, we provide a method that links advances in AI to occupational abilities, and then aggregates from these abilities to the occupation level. We demonstrate the method by estimating which occupational descriptions have changed the most due to advances in AI between 2010 and 2015, and check our estimates using the Bureau of Labor Statistics scheduled update to occupational descriptions in 2016." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Frey, Katja & Harriet Florence Werther (2018): Künstliche Intelligenz und Robotic Process Automation - die HR-Abteilung holt auf. Spannende Einsatzmöglichkeiten im Recruiting. In: Personalführung, Jg. 51, H. 2, S. 52-57.

Abstract

"Automatisierungstechnologien und künstlich intelligente Systeme verändern Privat- und Arbeitswelt. Auch im Personalbereich haben diese Systeme das Potenzial, eine Vielzahl von Prozessen zu beschleunigen, ihre Qualität zu verbessern und die Mitarbeiter zu entlasten. Ein großes Einsatzgebiet ist zum Beispiel das Recruiting." (Textauszug, © Bertelsmann Verlag)

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Furman, Jason & Robert Seamans (2018): AI and the economy. (NBER working paper 24689), Cambrige, Mass., 33 S. DOI:10.3386/w24689

Abstract

"We review the evidence that artificial intelligence (AI) is having a large effect on the economy. Across a variety of statistics - including robotics shipments, AI startups, and patent counts - there is evidence of a large increase in AI-related activity. We also review recent research in this area which suggests that AI and robotics have the potential to increase productivity growth but may have mixed effects on labor, particularly in the short run. In particular, some occupations and industries may do well while others experience labor market upheaval. We then consider current and potential policies around AI that may help to boost productivity growth while also mitigating any labor market downsides including evaluating the pros and cons of an AI specific regulator, expanded antitrust enforcement, and alternative strategies for dealing with the labor-market impacts of AI, including universal basic income and guaranteed employment." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Goolsbee, Austan (2018): Public policy in an AI economy. (NBER working paper 24653), Cambrige, Mass., 11 S. DOI:10.3386/w24653

Abstract

"This paper considers the role of policy in an AI-intensive economy (interpreting AI broadly). It emphasizes the speed of adoption of the technology for the impact on the job market and the implications for inequality across people and across places. It also discusses the challenges of enacting a Universal Basic Income as a response to widespread AI adoption, discuss pricing, privacy and competition policy the question of whether AI could improve policy making itself." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Gries, Thomas & Wim Naudé (2018): Artificial intelligence, jobs, inequality and productivity: Does aggregate demand matter? (IZA discussion paper 12005), Bonn, 36 S.

Abstract

"Rapid technological progress in artificial intelligence (AI) has been predicted to lead to mass unemployment, rising inequality, and higher productivity growth through automation. In this paper we critically re-assess these predictions by (i) surveying the recent literature and (ii) incorporating AI-facilitated automation into a product variety-model, frequently used in endogenous growth theory, but modified to allow for demand-side constraints. This is a novel approach, given that endogenous growth models, and including most recent work on AI in economic growth, are largely supply-driven. Our contribution is motivated by two reasons. One is that there are still only very few theoretical models of economic growth that incorporate AI, and moreover an absence of growth models with AI that takes into consideration growth constraints due to insufficient aggregate demand. A second is that the predictions of AI causing massive job losses and faster growth in productivity and GDP are at odds with reality so far: if anything, unemployment in many advanced economies is historically low. However, wage growth and productivity is stagnating and inequality is rising. Our paper provides a theoretical explanation of this in the context of rapid progress in AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Levy, Frank (2018): Computers and populism. Artificial intelligence, jobs, and politics in the near term. In: Oxford review of economic policy, Jg. 34, H. 3, S. 393-417. DOI:10.1093/oxrep/gry004

Abstract

"I project the near-term future of work to ask whether job losses induced by artificial intelligence will increase the appeal of populist politics. The paper first explains how computers and machine learning automate workplace tasks. Automated tasks help to both create and eliminate jobs and I show why job elimination centres in blue-collar and clerical work - impacts similar to those of manufactured imports and offshored services. I sketch the near-term evolution of three technologies aimed at blue-collar and clerical occupations: autonomous long-distance trucks, automated customer service responses, and industrial robotics. I estimate that in the next 5-7 years, the jobs lost to each of these technologies will be modest but visible. I then outline the structure of populist politics. Populist surges are rare but a populist candidate who pits 'the people' (truck drivers, call centre operators, factory operatives) against 'the elite' (software developers, etc.) will be mining many of the US regional and education fault lines that were part of the 2016 presidential election." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))