Digitale Arbeitswelt – Chancen und Herausforderungen für Beschäftigte und Arbeitsmarkt
Der digitale Wandel der Arbeitswelt gilt als eine der großen Herausforderungen für Wirtschaft und Gesellschaft. Wie arbeiten wir in Zukunft? Welche Auswirkungen hat die Digitalisierung und die Nutzung Künstlicher Intelligenz auf Beschäftigung und Arbeitsmarkt? Welche Qualifikationen werden künftig benötigt? Wie verändern sich Tätigkeiten und Berufe? Welche arbeits- und sozialrechtlichen Konsequenzen ergeben sich daraus?
Dieses Themendossier dokumentiert Forschungsergebnisse zum Thema in den verschiedenen Wirtschaftsbereichen und Regionen.
Im Filter „Autorenschaft“ können Sie auf IAB-(Mit-)Autorenschaft eingrenzen.
- Gesamtbetrachtungen/Positionen
- Arbeitsformen, Arbeitszeit und Gesundheit
- Qualifikationsanforderungen und Berufe
- Arbeitsplatz- und Beschäftigungseffekte
- Wirtschaftsbereiche
- Arbeits- und sozialrechtliche Aspekte / digitale soziale Sicherung
- Deutschland
- Andere Länder/ internationaler Vergleich
- Besondere Personengruppen
-
Literaturhinweis
Automation, Learning, and Career Dynamics (2026)
Zitatform
Afrouzi, Hassan, Andres Blanco, Andrés Drenik & Erik Hurst (2026): Automation, Learning, and Career Dynamics. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 35157), Cambridge, Mass, 58 S.
Abstract
"We study how an automating technology affects career dynamics, human capital, and welfare in an economy where workers acquire skill through the tasks they perform. In a continuous-time general equilibrium model, learning-by-doing is determined jointly with the share of tasks automated, the frontier of tasks managers maintain, and the worker-to-manager career transition. Economies with high learning capacity admit pairs of stationary equilibria strictly ranked by the aggregate learning rate. Cheaper technology has opposite effects across the two: in the high-learning equilibrium, it raises welfare through the learning channel itself; in the low-learning equilibrium, it tips the economy into a human-capital trap. The planner's first-best combines a tax on automation profits with a subsidy on frontier-maintenance expenditures at a common rate." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
The end of work feels near. How do people perceive the impact of digital technologies and automation? (2026)
Zitatform
Arntz, Melanie, Sebastian Blesse & Philipp Doerrenberg (2026): The end of work feels near. How do people perceive the impact of digital technologies and automation? In: Labour Economics, Jg. 102, 2026-05-11. DOI:10.1016/j.labeco.2026.102897
Abstract
"Anxieties about technological change in the context of the labor market are a recurring historical phenomenon. Using customized survey data collected in 2019 in the US and Germany, prior to the recent wave of generative AI applications, we study how respondents perceive the impact of the digital (automation) technologies available at the time of the survey on the labor market. We document that a majority views digital technologies and automation as a major threat to overall employment and as a cause of rising inequality, while a quarter is concerned about their own labor market prospects. Providing scientific information on the likely labor market implications of digital technologies in a randomized experiment reduces these concerns. Yet, treatment responses depend on prior beliefs about the future of work, resulting in heterogeneous and opposing treatment effects on policy demand." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2026 Elsevier) ((en))
-
Literaturhinweis
Technologischer Wandel und Löhne: Die Anpassung der Berufe spielt eine entscheidende Rolle (2026)
Zitatform
Bachmann, Ronald, Gökay Demir, Colin Green & Arne Uhlendorff (2026): Technologischer Wandel und Löhne: Die Anpassung der Berufe spielt eine entscheidende Rolle. (IAB-Kurzbericht 01/2026), Nürnberg, 8 S. DOI:10.48720/IAB.KB.2601
Abstract
"Technischer Fortschritt verändert die Arbeitswelt - besonders in Berufen, in denen viele Tätigkeiten leicht automatisiert werden können. In den letzten Jahrzehnten ist der Anteil an Routinetätigkeiten in vielen Berufen deutlich zurückgegangen - häufig zugunsten nicht routinemäßiger kognitiver Tätigkeiten wie Analysieren, Planen oder Beraten. Dabei verzeichnen Berufe, deren Tätigkeiten sich im Laufe der Zeit stärker an den technologischen Wandel angepasst haben, steigende Löhne. Sie zeichnen sich zudem durch intensivere Weiterbildungsaktivitäten aus. In Berufen, deren Tätigkeitsprofil sich kaum verändert hat, stagnieren die Löhne dagegen häufiger." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
- Vollzeitbeschäftigte westdeutsche Männer in ursprünglich routinelastigen Berufen
- Veränderung von Tätigkeitsschwerpunkten durch technologischen Wandel
- Veränderung im Anteil der Routinetätigkeiten
- Veränderung im Anteil der Routinetätigkeiten im Vergleich zu nicht routinemäßigen (NR) kognitiven Tätigkeiten in exemplarisch ausgewählten, ursprünglich routinelastigen Berufsfeldern
- Anteil Beschäftigter in Weiterbildungskursen nach Tätigkeitsgruppen
- Relatives Lohnwachstum nach Tätigkeitsgruppen
- Vollzeitbeschäftigte westdeutsche Männer nach Tätigkeitsgruppen
-
Literaturhinweis
Der KI-Irrtum: Warum Deutschland auf Zuwanderung angewiesen ist: Leitartikel (2026)
Zitatform
Brücker, Herbert, Yuliya Kosyakova & Enzo Weber (2026): Der KI-Irrtum: Warum Deutschland auf Zuwanderung angewiesen ist. Leitartikel. In: Wirtschaftsdienst, Jg. 106, H. 5, S. 304-305. DOI:10.2478/wd-2026-0074
Abstract
"Sieben Millionen - so viele Arbeitskräfte wird Deutschland in den nächsten 15 Jahren allein aufgrund des demografischen Wandels verlieren. Bereits seit vielen Jahren ist der demografische Effekt negativ, mit mehr als 400.000 Arbeitskräften pro Jahr. Tatsächlich beginnt der deutsche Arbeitsmarkt jedoch erst jetzt zu schrumpfen. Denn bislang konnte dieser Rückgang überkompensiert werden - durch eine steigende Erwerbsbeteiligung von Älteren und Frauen; und vor allem durch Zuwanderung. Doch diese Ausgleichsmechanismen stoßen zunehmend an Grenzen. Europa altert insgesamt, und die Dynamik der Zuwanderung innerhalb Europas nimmt ab. Zugleich sind viele der besonders mobilen, jüngeren Kohorten bereits gewandert. Vor diesem Hintergrund wird Migration schwieriger - und genau hier setzt ein verbreitetes Argument an: Wenn Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend Aufgaben übernimmt, braucht man doch keine zusätzlichen Arbeitskräfte mehr. Diese Folgerung ist ein Trugschluss. Arbeitskräfteknappheit lässt sich gesamtwirtschaftlich nicht einfach wegdigitalisieren." (Autorenreferat, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
Das knappe Gut Arbeit: Automatisierung, Arbeitskräftemangel und sozialer Konflikt (2026)
Zitatform
Butollo, Florian (2026): Das knappe Gut Arbeit. Automatisierung, Arbeitskräftemangel und sozialer Konflikt. (Edition Suhrkamp 2815), Berlin: Suhrkamp Verlag, 254 Seiten.
Abstract
"Angesichts von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz wird allerorten vor massiven Arbeitsplatzverlusten gewarnt. Gleichzeitig reißen die Klagen über Fachkräftemangel nicht ab, zahllose Stellen bleiben unbesetzt, und dem Pflegesektor droht der Kollaps. Florian Butollo geht diesem Paradoxon auf den Grund und analysiert, warum gerade Automatisierung immer mehr Arbeit schafft – und damit zur Keimzelle eines neuen sozialen Konflikts wird: Die anbrechende Ära der Arbeitskräfteknappheit ist geprägt vom Leiden an Überlastung und den Kämpfen dagegen. Zugleich stellt sich die Frage nach der Sinnhaftigkeit von Arbeit neu: Wofür wollen wir angesichts sozialer und ökologischer Krisen künftig unsere Arbeitskraft einsetzen – und welche Tätigkeiten können verschwinden?" (Verlagsangaben, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Inhaltsverzeichnis -
Literaturhinweis
Revisiting the occupational impact of AI in the generative AI era (2026)
Casas, P.; González-Vázquez, I.; Salotti, S.; Martínez-Plumed, F.; Gómez, E.; Fernández-Macías, E.;Zitatform
Casas, P., E. Fernández-Macías, F. Martínez-Plumed, E. Gómez, I. González-Vázquez & S. Salotti (2026): Revisiting the occupational impact of AI in the generative AI era. (JRC working papers series on labour, education and technology 2026,02), Sevilla, 71 S.
Abstract
"Generative AI is reshaping what artificial intelligence can do in the workplace, calling into question pre-GenAI assessments of which workers and tasks are most exposed. In this paper we trace the evolution of AI exposure in the European labour market from 2008 to 2024 by linking 352 AI benchmarks to 14 cognitive abilities, 108 work tasks and 127 ISCO-3 occupations, weighting benchmarks by their research intensity in the AI literature and thus deriving AI exposure by cognitive ability. Bundling work tasks into occupations based on intensity indicators, we explore occupational exposure to AI. We find that the cognitive abilities most exposed to the recent surge of AI research are ideas-related, such as attention and search, comprehension and expression and logical reasoning. Because the associated information processing and problem-solving tasks are the most transversal across occupations, we find an exponential increase in AI exposure across all occupational categories of workers, even though comparatively high-skilled occupations are more exposed than elementary occupations. This points at a substantial and transversal labour market impact of AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Endogenous Task Bundling, Skills and Automation (2026)
Zitatform
Gans, Joshua S. (2026): Endogenous Task Bundling, Skills and Automation. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 35211), Cambridge, Mass, 48 S.
Abstract
"Empirical measures of AI's wage effect typically hold fixed the bundle of activities a worker is paid for at its pre-AI shape. We argue that this assumption hides much of the action. When automation breaks a job apart, firms decide how to recombine the surviving activities; whether they rebundle them into one broad role or split them into specialist roles changes which surviving skills the labour market actually rewards. A skill that played no role in the pre-AI wage can become the dominant component of the post-AI wage, while a skill that anchored the pre-AI wage can disappear from the schedule. We develop an assignment model in which the priced human bundle is endogenous, and we use it to show that a fixed-bundle wage regression can mis-sign the effect of AI exposure. In general, the omitted-redesign bias has no unconditional sign: it is the residual covariance between exposure and role-specific redesign terms. Under explicit sufficient conditions, exposure-correlated unbundling loads specialist comparative-advantage premia onto the exposure coefficient, while exposure-correlated rebundling loads a different, often opposite, omitted term. The sign must therefore be measured from local post-AI partition changes rather than assumed from exposure alone." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Automation, skill and job creation (2026)
Zitatform
Guo, Kaizhao (2026): Automation, skill and job creation. In: Empirical economics, Jg. 70, H. 5. DOI:10.1007/s00181-026-02912-7
Abstract
"This paper explores the heterogeneous effects of automation technologies on employment rate across US regions from different income groups, and investigates mechanisms through proportion of skilled workers. Automation, measured by both robotic penetration and ICT trade volumes, is replacing labour force. Exploiting variations across US commuting zones, this study finds that employment reductions are significant and substantial in low and middle income areas, and rising income levels could cause insignificant employment responses. Leveraging shift-share IV strategies and generalised model specifications, further evidence suggests that a simple net job creation channel can explain these patterns. Specifically, displacement effects outweigh productivity effects in low income CZs with lower proportion of skilled labour, and job losses are larger in middle income CZs with concentration of routine occupations; job creations are complementing job destructions with growing income levels and higher skill shares. These technical changes are particularly significant in manufacturing sectors." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))
-
Literaturhinweis
Digital Gender Gap: Schwerpunkt 2026 Künstliche Intelligenz (2026)
Zitatform
Jahn, Sandy, Carola Burkert, Katharina Diener & Britta Matthes (2026): Digital Gender Gap. Schwerpunkt 2026 Künstliche Intelligenz. Berlin, 20 S. DOI:10.48720/IAB.D21.2026
Abstract
"Künstliche Intelligenz wird immer mehr zur Schlüsselressource. Ihre Nutzung entscheidet zunehmend über Wettbewerbsfähigkeit, Beschäftigungschancen und gesellschaftliche Teilhabe – vergleichbar mit Alphabetisierung oder Internetzugang in früheren Transformationsphasen. Die Studie des IAB und der Initiative D 21 zeigt: Es besteht ein signifikanter Gender AI Gap. Frauen nutzen KI-Anwendungen seltener und weniger intensiv als Männer (rund 16 Prozentpunkte Unterschied in der Ausgangsbetrachtung). Wenn Unterschiede in Alter, Bildung, Einkommen, beruflichem Kontext sowie Kompetenzen und Einstellungen statistisch berücksichtigt werden, verringert sich die Lücke zwar – bleibt aber auch dann bestehen (rund 8 Prozentpunkte)." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Interview mit den Autorinnen im Online-Magazin IAB-Forum -
Literaturhinweis
„Es geht nicht darum, was KI uns wegnehmen könnte, sondern welche Chancen entstehen“ (2026)
Zitatform
Keitel, Christiane; Britta Matthes & Katharina Grienberger (interviewte Person) (2026): „Es geht nicht darum, was KI uns wegnehmen könnte, sondern welche Chancen entstehen“. In: IAB-Forum H. 11.05.2026. DOI:10.48720/IAB.FOO.20260511.01
Abstract
"Der IAB-Job-Futuromat zeigt, welche beruflichen Tätigkeiten durch digitale Technologien und KI potenziell automatisierbar sind – und welche nicht. Im Interview erklären die Forscherinnen Britta Matthes und Katharina Grienberger, wie das Tool funktioniert, welche Berufe besonders betroffen sind und warum es bei der Berufswahl nicht um die Angst vor der Automatisierbarkeit, sondern vielmehr um Chancen gehen sollte." (Autorenreferat, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
Der Gender AI Gap: "KI wird zur Schlüsselressource - aber Männer und Frauen nutzen sie nicht gleich" (2026)
Zitatform
Keitel, Christiane; Katharina Diener, Britta Matthes, Sandy Jahn & Carola Burkert (interviewte Person) (2026): Der Gender AI Gap: "KI wird zur Schlüsselressource - aber Männer und Frauen nutzen sie nicht gleich". In: IAB-Forum H. 23.04.2026. DOI:10.48720/IAB.FOO.20260423.01
Abstract
"Mit der rasanten Verbreitung von Künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt entsteht eine neue Lücke zwischen den Geschlechtern: der Gender AI Gap. Dies zeigt eine aktuelle Studie des IAB, die in Zusammenarbeit mit der Initiative D21 entstanden ist, Deutschlands größtem gemeinnützigen Netzwerk für die digitale Gesellschaft. Der Studie zufolge nutzen Frauen KI deutlich seltener und weniger intensiv nutzen als Männer – selbst bei vergleichbaren Voraussetzungen. Warum das so ist, welche Rolle Netzwerke und Wahrnehmungen spielen, und an welchen Stellschrauben Politik und Betriebe jetzt ansetzen müssen, erläutern die Autorinnen der Studie im Interview." (Autorenreferat, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
Sachsen-Anhalt im Strukturwandel: Digitalisierung. Mit einer Neuschätzung der Substituierbarkeitspotenziale (2026)
Kropp, Per; Fritzsche, Birgit; Theuer, Stefan;Zitatform
Kropp, Per, Stefan Theuer & Birgit Fritzsche (2026): Sachsen-Anhalt im Strukturwandel: Digitalisierung. Mit einer Neuschätzung der Substituierbarkeitspotenziale. (IAB-Regional. Berichte und Analysen aus dem Regionalen Forschungsnetz. IAB Sachsen-Anhalt-Thüringen 03/2026), Nürnberg, 40 S. DOI:10.48720/IAB.RESAT.2603
Abstract
"Die Arbeitswelt verändert sich rasant. Technische Entwicklungen bei Software, Computer oder computergesteuerten Maschinen schaffen immer neue Anwendungsmöglichkeiten. Bislang waren insbesondere Routinetätigkeiten z. B. bei Helfertätigkeiten automatisierbar. Nun sind durch produktiv nutzbare KI-Technologie auch zunehmend Nicht-Routine-Tätigkeiten von Spezialisten und Experten betroffen. Im Vergleich zu Deutschland hat Sachsen-Anhalt mehr Berufe mit einem hohen Substituierbarkeitspotenzial. Das durchschnittliche Substituierbarkeitspotenzial über alle Berufe stieg bis 2016 rasant an, seitdem jedoch in geringerem Ausmaß. Sicherheitsberufe hatten 2022 mit rund 21 Prozentpunkten einen sehr hohen Anstieg, so wie zuletzt die IT- und naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufe mit rund 20 Prozentpunkten. Für diese Veränderungen konnten drei Ursachen identifiziert werden: die Veränderung der Substituierbarkeitspotenziale einzelner Tätigkeiten in den Berufen, innerberufliche Veränderungen in der Bedeutung von (Kern-)Tätigkeiten und der berufliche Strukturwandel. Für Männer und Frauen sind die Substituierbarkeitspotenziale seit 2013 ähnlich gestiegen, bei Männern allerdings ausgehend von einem höheren Niveau. Künstliche Intelligenz als dominanter Aspekt der jüngsten Entwicklung macht aber eher Tätigkeiten ersetzbar, die mehrheitlich von Frauen erledigt werden. Zwischen den verschiedenen Alterskohorten gibt es insgesamt kaum Unterschiede. Lediglich in zwei Berufssegmenten haben jüngere Beschäftigte ein höheres Substitutionspotenzial – bei Verkehrs- und Logistikberufen sowie bei den IT- und naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufen. Auch wenn sich einige Berufe durch Digitalisierung stark verändern führt das kaum zu Beschäftigungsverlusten. Für solche Berufe und für Regionen, in denen sie vermehrt vorkommen, können jedoch höhere Weiterbildungsbedarfe vermutet werden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Online-Anhänge zu Substituierbarkeitspotenzialen in Sachsen-Anhalt (nicht barrierefrei) -
Literaturhinweis
Strukturwandel in Thüringen: Digitalisierung. Mit einer Neuschätzung der Substituierbarkeitspotenziale (2026)
Kropp, Per; Fritzsche, Birgit; Theuer, Stefan;Zitatform
Kropp, Per, Stefan Theuer & Birgit Fritzsche (2026): Strukturwandel in Thüringen: Digitalisierung. Mit einer Neuschätzung der Substituierbarkeitspotenziale. (IAB-Regional. Berichte und Analysen aus dem Regionalen Forschungsnetz. IAB Sachsen-Anhalt-Thüringen 02/2026), Nürnberg, 42 S. DOI:10.48720/IAB.RESAT.2602
Abstract
"Die Arbeitswelt verändert sich in rasant. Technische Entwicklungen bei Software, Computer oder computergesteuerten Maschinen schaffen immer neue Anwendungsmöglichkeiten. Bislang waren insbesondere Routinetätigkeiten z. B. bei Helfertätigkeiten automatisierbar. Nun sind durch produktiv nutzbare KI-Technologie auch zunehmend nicht-routine-Tätigkeiten von Spezialisten und Experten betroffen. Im Vergleich zu Deutschland hatte Thüringen häufiger Berufe mit einem hohen Substituierbarkeitspotenzial. Das durchschnittliche Substituierbarkeitspotenzial über alle Berufe stieg bis 2016 rasant an, seitdem jedoch im geringeren Ausmaß. Sicherheitsberufe hatten 2019 mit rund 21 Prozentpunkten einen sehr hohen Anstieg, so wie zuletzt die IT- und naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufe mit rund 20 Prozentpunkten. Für diese Veränderungen konnten drei Faktoren identifiziert werden: die Veränderung der Substituierbarkeitspotenziale einzelner Berufe, innerberufliche Veränderungen wie bei den Kerntätigkeiten und der berufliche Strukturwandel. Für Männer und Frauen sind die Substituierbarkeitspotenziale seit 2013 ähnlich gestiegen, bei Männern allerdings von einem höheren Anfangsniveau. KI ersetzt dabei eher Tätigkeiten, die mehrheitlich von Frauen erledigt werden. Zwischen den verschiedenen Alterskohorten gibt es insgesamt kaum Unterschiede. Lediglich in zwei Berufssegmenten haben jüngere Beschäftigte ein höheres Substitutionspotenzial – bei Verkehrs- und Logistikberufen sowie bei den IT- und naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufen. Auch wenn sich einige Berufe durch Digitalisierung stark verändern führt das kaum zu Beschäftigungsverlusten. Für solche Berufe und für Regionen, in denen sie vermehrt vorkommen, können jedoch höhere Weiterbildungsbedarfe vermutet werden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Online-Anhänge zu Substituierbarkeitspotenzialen in Thüringen (nicht barrierefrei) -
Literaturhinweis
From Efficiency to Illness: Do Highly Automatable Jobs Take a Toll on Health in Germany? (2026)
Zitatform
Vasiakina, Mariia & Christian Dudel (2026): From Efficiency to Illness: Do Highly Automatable Jobs Take a Toll on Health in Germany? In: Industrial relations journal, Jg. 57, H. 4, S. 297-308. DOI:10.1111/irj.70034
Abstract
"Automation transforms work at a rapid pace, with gradually increasing shares of the workforce at risk of being replaced by machines. However, little is known about how this risk is affecting workers. In this study, we examine the relationship between exposure to high automation risk at work and both subjective (self-reported health, anxiety, and health satisfaction) and objective (healthcare use and sickness absence) health outcomes of workers in Germany. We base our analysis on survey data from the German Socio-Economic Panel (SOEP) and administrative data from the Occupational Panel for Germany (2013–2022). Employing panel regression, we demonstrate that for workers, exposure to high automation risk at the occupational level is associated with lower self-reported health and health satisfaction, as well as increased sickness absence. No significant effects are observed for anxiety and healthcare use. Our heterogeneity analysis reveals only minor variations in the effects across several demographic and occupational characteristics. We also conduct multiple robustness checks (i.e., alternative model specifications and risk measures with different thresholds), with the results remaining largely consistent with our main findings." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Expertise (2025)
Autor, David; Thompson, Neil;Zitatform
Autor, David & Neil Thompson (2025): Expertise. In: Journal of the European Economic Association, Jg. 23, H. 4, S. 1203-1271. DOI:10.1093/jeea/jvaf023
Abstract
"When job tasks are automated, does this augment or diminish the value of labor in the tasks that remain? We argue the answer depends on whether removing tasks raises or reduces the expertise required for remaining non-automated tasks. Since the same task may be relatively expert in one occupation and inexpert in another, automation can simultaneously replace experts in some occupations while augmenting expertise in others. We propose a conceptual model of occupational task bundling that predicts that changing occupational expertise requirements have countervailing wage and employment effects: automation that decreases expertise requirements reduces wages but permits the entry of less expert workers; automation that raises requirements raises wages but reduces the set of qualified workers. We develop a novel, content-agnostic method for measuring job task expertise, and we use it to quantify changes in occupational expertise demands over four decades attributable to job task removal and addition. We document that automation has raised wages and reduced employment in occupations where it eliminated inexpert tasks, but lowered wages and increased employment in occupations where it eliminated expert tasks. These effects are distinct from—and in the case of employment,opposite to—the effects of changing task quantities. The expertise framework resolves the puzzle of why routine task automation has lowered employment but often raised wages in routine task-intensive occupations. It provides a general tool for analyzing how task automation and new task creation reshape the scarcity value of human expertise within and across occupations." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Robotic capital - skill complementarity (2025)
Zitatform
Battisti, Michele, Massimo Del Gatto, Antonio Francesco Gravina & Christopher F. Parmeter (2025): Robotic capital - skill complementarity. In: Macroeconomic Dynamics, Jg. 29, S. e54. DOI:10.1017/s1365100524000567
Abstract
"Relying upon an original (country-sector-year) measure of robotic capital (RK), we investigate the degree of complementarity/substitutability between robots and workers at different skill levels. We employ nonparametric methods to estimate elasticity of substitution patterns between RK and skilled/unskilled labor over the period 1995–2009. We show that: i) on average, RK exhibits less substitutability with skilled workers compared to unskilled workers, indicating a phenomenon of “RK-Skill complementarity”. This pattern holds in a global context characterized by significant heterogeneity; ii) the dynamic of “RK-Skill complementarity” has increased since the early 2000s; iii) the observed strengthening is more prominent in OECD countries, as opposed to non-OECD countries, and in the Manufacturing sector, compared to non-Manufacturing industries." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Automation and segmentation: Downgrading employment quality among the former “insiders” of Western European labour markets (2025)
Zitatform
Buzzelli, Gregorio (2025): Automation and segmentation: Downgrading employment quality among the former “insiders” of Western European labour markets. In: International Journal of Social Welfare, Jg. 34, H. 2. DOI:10.1111/ijsw.70011
Abstract
"The literature on labor market segmentation traditionally looks at servitisation as the main structural driver behind the rise of employment precariousness, overlooking another crucial engine of the knowledge-economy transition: the Information and Communication Technologies (ICT) revolution. This paper proposes a task-based approach to complement the skill-biased framework usually applied to labor market segmentation, investigating the correlation between occupational exposure to the risk of automation and low-quality employment. The empirical analysis, based on 14 countries sampled from ESS (2002–2018), shows a strong correlation between technological replaceability and low income across all of Western Europe, especially after the Great Recession, while its association with atypical employment is mainly driven by fixed-term contracts in Central and Southern Europe and by part-time arrangements in Anglo-Saxon and Scandinavian countries. Overall, a “recalibrated” dualisation emerges in Western European labor markets, characterized by the diffusion of low labor earnings and atypical contracts among mid-skill routine workers, besides the low-skill service precariat." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
The Iceberg Index: Measuring Workforce Exposure Across the AI Economy (2025)
Chopra, Ayush; Bhattacharya, Santanu; Schwarze, Alice C.; Ahmad, Feroz; Balaprakash, Prasanna; Garg, Aditi; Salvador, DeAndrea; Wright, Teddy; Raskar, Ramesh; Paul, Ayan;Zitatform
Chopra, Ayush, Santanu Bhattacharya, DeAndrea Salvador, Ayan Paul, Teddy Wright, Aditi Garg, Feroz Ahmad, Alice C. Schwarze, Ramesh Raskar & Prasanna Balaprakash (2025): The Iceberg Index: Measuring Workforce Exposure Across the AI Economy. (arXiv papers), 21 S. DOI:10.48550/arXiv.2510.25137
Abstract
"Artificial Intelligence is reshaping America’s over $9.4 trillion labor market, with cascading effects that extend far beyond visible technology sectors. When AI automates quality control in automotive plants, consequences spread through logistics networks, supply chains, and local service economies. Yet traditional workforce metrics cannot capture these ripple effects: they measure employment outcomes after disruption occurs, not where AI capabilities overlap with human skills before adoption crystallizes. Project Iceberg addresses this gap using Large Population Models to simulate the human–AI labor market, representing 151 million workers as autonomous agents executing over 32,000 skills across 3,000 counties and interacting with thousands of AI tools. It introduces the Iceberg Index, a skills-centered metric that measures the wage value of skills AI systems can perform within each occupation. The Index captures technical exposure, where AI can perform occupational tasks, not displacement outcomes or adoption timelines. Analysis shows that visible AI adoption concentrated in computing and technology (2.2% of wage value, approximately $211 billion) represents only the tip of the iceberg. Technical capability extends far below the surface through cognitive automation spanning administrative, financial, and professional services (11.7%, approximately $1.2 trillion). This exposure is fivefold larger and geographically distributed across all states rather than confined to coastal hubs. Traditional indicators such as GDP, income, and unemployment explain less than 5% of this skills-based variation, underscoring why new indices are needed to capture exposure in the AI economy. By simulating how capabilities may spread under alternative scenarios, Project Iceberg enables policymakers and business leaders to identify exposure hotspots, prioritize training and infrastructure investments, and test interventions before committing billions to implementation. Iceberg is built with the AgentTorch framework." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
How do structural trends affect labour market shortages and mismatch? (2025)
Zitatform
Dorville, Yann, Francesco Filippucci & Luca Marcolin (2025): How do structural trends affect labour market shortages and mismatch? (OECD productivity working papers 38), Paris, 63 S. DOI:10.1787/acfb5c31-en
Abstract
"This paper examines how AI and digital technology diffusion, the green transition, globalisation and population ageing jointly affect labour market tightness across 26 OECD countries and 34 sectors. It finds that digitalisation and decarbonisation increase tightness, while ageing does so only over time. Import competition and labour-substituting AI diffusion, conversely, reduce shortages." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
The Impact of a New Workplace Technology on Employees (2025)
Zitatform
Giebel, Marek & Alexander Lammers (2025): The Impact of a New Workplace Technology on Employees. In: Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Jg. 87, H. 5, S. 1003-1024. DOI:10.1111/obes.12674
Abstract
"How does the implementation of a new technology affect workers? Using detailed worker-level data for Germany, we analyse the impact of new technologies on non-monetary working conditions such as overtime, training and perceived labor intensity. We show that the strongest effects arise in the first year of their implementation. These effects diminish after the introduction period. We further provide evidence that the impact of technology adoption varies across diverse occupational and industrial contexts. Workers in occupations with a higher task substitution potential show stronger increases in overtime, training measures and labor intensity. Analyzing industry characteristics, we find that employees exposed to a new technology react more strongly in industries with higher business dynamics in terms of organisational capital and R&D investment. Extending these considerations to information and communication technology (ICT) usage, we show that new technologies exert stronger effects in industries with high investment in ICT equipment or low investment in software." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Aspekt auswählen:
Aspekt zurücksetzen
- Gesamtbetrachtungen/Positionen
- Arbeitsformen, Arbeitszeit und Gesundheit
- Qualifikationsanforderungen und Berufe
- Arbeitsplatz- und Beschäftigungseffekte
- Wirtschaftsbereiche
- Arbeits- und sozialrechtliche Aspekte / digitale soziale Sicherung
- Deutschland
- Andere Länder/ internationaler Vergleich
- Besondere Personengruppen