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.
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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. 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))
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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
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Literaturhinweis
Re‐Skilling in the Age of Skill Shortage: Adult Education Rather Than Active Labor Market Policy: Special Issue: Bringing the Ecological and the Social Together in the Green Transition: A Multilevel Analysis (2026)
Zitatform
Bonoli, Giuliano, Patrick Emmenegger & Alina Felder-Stindt (2026): Re‐Skilling in the Age of Skill Shortage: Adult Education Rather Than Active Labor Market Policy. Special Issue: Bringing the Ecological and the Social Together in the Green Transition: A Multilevel Analysis. In: Regulation and governance, Jg. 20, H. 2, S. 482-494. DOI:10.1111/rego.70065
Abstract
"European economies face the task of providing the necessary skills for the “twin transition ” in a period of skill shortage. As a result, we may expect countries to reorient their labor market policy towards re-skilling. We look for evidence of a reorientation in two relevant policy fields: active labor market policy (ALMP) and adult education (AE). We explore general trends in both fields based on quantitative indicators and compare recent policy developments in four countries with strong ALMP and AE sectors: Denmark, France, Germany, and Sweden. We do not observe clear evidence of a general movement away from activation and towards re-skilling in ALMP. However, in AE, we identify several re-skilling initiatives that address skill shortages. Relying on insights from queuing theories of hiring and training, we argue that due to changes in the population targeted by ALMP, the locus of re-skilling policy is increasingly moving towards AE." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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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))
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Measuring Task-Based Advanced Automation Technologies & Digital Assistance Systems in the National Educational Panel Study (2026)
Zitatform
Dicks, Alexander, Martin Ehlert, Insa Grüttgen, Benjamin Schulz & Basha Vicari (2026): Measuring Task-Based Advanced Automation Technologies & Digital Assistance Systems in the National Educational Panel Study. (NEPS Survey Papers 128), Bamberg, 31 S. DOI:10.5157/NEPS:SP128:1.0
Abstract
"Wir stellen ein neues taskbasiertes Instrument zur Messung der Automatisierung am Arbeitsplatz vor. Dabei bezeichnen wir die Automatisierungstechnologien als „digitale Assistenzsysteme“, die wir als fortschrittliche Automatisierungssysteme definieren, wie beispielsweise Software und Geräte, die Aufgaben automatisch ausführen, um die Arbeitnehmer zu unterstützen. Dazu gehören Chatbots mit künstlicher Intelligenz, Algorithmen zur Bild- und Videoerstellung, Tools für vorausschauende Wartung und Analyse, digitale Anleitungssysteme sowie Wearables und kollaborative Roboter. Aufbauend auf dem taskbasierten Ansatz und unter Berücksichtigung der jüngsten technologischen Fortschritte haben wir für das Nationale Bildungspanel (NEPS) sieben Items entwickelt, die verschiedene Arten von digitalen Assistenzsystemen erfassen. Ergebnisse auf Grundlage von Daten der NEPS-Startkohorten 4 und 6 zeigen, dass die Nutzung der digitalen Assistenzsysteme je nach Alter und Bildungsniveau variiert und mit komplementären beruflichen Aufgaben sowie Indikatoren für die Digitalisierung am Arbeitsplatz korreliert. Das neue Instrument ergänzt bestehende NEPS-Items zur Digitalisierung am Arbeitsplatz und bietet Potenzial für eine Längsschnittanalyse des technologischen Wandels am Arbeitsplatz und dessen Auswirkungen auf Qualifikationsanforderungen, Ungleichheit und lebenslanges Lernen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Retirement decisions in the age of COVID-19 pandemic: are older employees in digital occupations working longer? (2026)
Zitatform
Gallo, Giovanni & Amparo Nagore García (2026): Retirement decisions in the age of COVID-19 pandemic: are older employees in digital occupations working longer? In: Review of Economics of the Household, S. 1-34. DOI:10.1007/s11150-025-09827-9
Abstract
"This paper investigates the retirement response to the pandemic and to the resulting acceleration in the adoption of new technologies. Using the European Union Statistics of Income and Living Conditions datasets and leveraging the natural experiment of many workers being forced to work from home in Europe during the lockdown, we compare the retirement response of older workers in digital occupations (i.e. more exposed to the accelerated adoption of new technologies) versus non-digital occupations to detect any differences in retirement behaviour, which we interpret as digitalization effects. In addition, we analyze changes in retirement decisions by gender and geographic area. We find that retirement rates increased during COVID-19 in Europe, especially in Mediterranean countries and among women. This trend may be linked to gender occupational segregation. In Mediterranean countries, digitalization increases female retirement, likely due to challenges in balancing digital work and family responsibilities while working from home. In Eastern countries, and to a lesser extent in Northern countries, digitalization leads to postponing retirement among women, likely due to greater gender equality in unpaid work. In contrast, the retirement age for men is less affected by the pandemic with no significant differences between digital and non-digital occupations. This may exacerbate the existing gender gap in labor force participation and pension outcomes." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))
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Literaturhinweis
Generative AI and Career Choices (2026)
Zitatform
Gschwendt, Christian, Martina Viarengo & Thea S. Zoellner (2026): Generative AI and Career Choices. (Working paper / Swiss Leading House 251), Zürich, 52 S.
Abstract
"The economic impact of technological change will critically depend on how future workers invest in their human capital. Yet, little is known about how future workers themselves evaluate and choose their educational and occupational paths in light of emerging technologies. This paper examines how adolescents currently at the school-to-work transition stage value working with generative artificial intelligence (GenAI) in their future occupations, and how automation risk and opportunities for continuing education shape these preferences. We field a discrete-choice experiment among a nationally representative sample of over 7,000 Swiss adolescents aged around 15. We find that adolescents generally exhibit an aversion to collaborating with GenAI at work, with females consistently more averse than males. However, preferences are nuanced: adolescents welcome greater GenAI collaboration, provided that GenAI usage levels remain moderate and that it is not accompanied by increases in job-automation risk. Finally, continuing education opportunities in occupations improve attitudes towards working with GenAI across genders. Our results challenge simple narratives of technology acceptance or rejection, revealing that adolescents' willingness to work with GenAI depends on how it is implemented - its intensity, associated displacement risks, and accompanying skill development - rather than the technology itself. Our findings suggest that the way future workers value GenAI collaboration in their career choices critically depends on its intensity and on the interplay with automation risk and AI-related educational opportunities." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Tabellenanhang zur Studie "Digital Gender Gap. Schwerpunkt 2026: Künstliche Intelligenz" (2026)
Zitatform
Jahn, Sandy, Carola Burkert, Katharina Diener & Britta Matthes (2026): Tabellenanhang zur Studie "Digital Gender Gap. Schwerpunkt 2026: Künstliche Intelligenz". Berlin, 10 S.
Abstract
"Allgemeine Hinweise zu den Daten und Methoden sowie Interpretationshilfen. - Übersicht über die in den Analysen verwendeten Variablen und deren Operationalisierung. - Ergebnisse des Multinomialen Logit-Modells ohne Interaktionen, wenn allein die soziodemopgraphischen Merkmale berücksichtigt werden. - Ergebnisse des Multinomialen Logit-Modells mit Interaktionen, wenn allein die soziodemopgraphischen Merkmale berücksichtigt werden. - Ergebnisse des Multinomialen Logit-Modells ohne Interaktionen, wenn neben den soziodemopgraphischen Merkmale auch Merkmale des Jobs und Betriebs berücksichtigt werden. - Ergebnisse des Multinomialen Logit-Modells mit Interaktionen, wenn neben den soziodemopgraphischen Merkmale auch Merkmale des Jobs und Betriebs berücksichtigt werden. - Ergebnisse des Multinomialen Logit-Modells ohne Interaktionen, wenn neben den soziodemopgraphischen Merkmale auch Merkmale zu Einstellungen und Kompetenzen berücksichtigt werden. - Ergebnisse des Multinomialen Logit-Modells mit Interaktionen, wenn neben den soziodemopgraphischen Merkmale auch Merkmale zu Einstellungen und Kompetenzen berücksichtigt werden." (Textauszug, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Strukturwandel in Mitteldeutschland (2026)
Kropp, Per; Fritzsche, Birgit; Theuer, Stefan;Zitatform
Kropp, Per, Birgit Fritzsche & Stefan Theuer (2026): Strukturwandel in Mitteldeutschland. (IAB-Regional. Berichte und Analysen aus dem Regionalen Forschungsnetz. IAB Sachsen-Anhalt-Thüringen 01/2026), Nürnberg, 44 S. DOI:10.48720/IAB.RESAT.2601
Abstract
"Technologischer Wandel, darunter die Digitalisierung vieler Wirtschaftsbereiche, die Verschiebung von Märkten und nicht zuletzt die demografische Entwicklung prägten den beruflichen Strukturwandel in Mitteldeutschland in der letzten Dekade. Diese Entwicklung abzubilden ist das Ziel der vorliegenden Studie. Dabei liegt der Fokus auf Mitteldeutschland, seine Kreise und Arbeitsmarktregionen; zum Vergleich wurden allerdings häufig die Werte aller 16 Bundesländer herangezogen. Hinzu kommt der Vergleich für die Braunkohlereviere, zu denen das Mitteldeutsche Revier gehört. Für die Analysen wurden Indikatoren entwickelt, welche die Veränderung der Beschäftigungsstruktur in Berufssegmenten und ihre Dynamik abbilden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
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Automation and the risk of labor market exclusion across Europe (2026)
Zitatform
Lamperti, Fabio & Davide Castellani (2026): Automation and the risk of labor market exclusion across Europe. In: Structural Change and Economic Dynamics, Jg. 77, S. 62-76. DOI:10.1016/j.strueco.2025.12.014
Abstract
"Labor market exclusion represents a major concern in several European economies, particularly affecting highly exposed demographic groups. This paper examines the potential effect of automation technologies on the risk of being locked into protracted unemployment or inactivity, using Labour Force Survey data for the European Union 27 countries and the United Kingdom, between 2009 and 2019. Our study employs repeated cross-sections of individual-level data to compute probabilities of exclusion outcomes due to automation adoption, controlling for several individual, macroeconomic, and region-specific characteristics, and for potential selection mechanisms. Findings highlight that, on average, the adoption of new automation technologies is associated with a higher probability of being inactive. This is consistent with the view that automation may exacerbate job insecurity, psychological discouragement, and detachment from job-seeking. This relationship is heterogeneous across demographic groups, with younger individuals being relatively more affected." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Improving the effects of industrial robot adoption on employment, total factor productivity, and real wages in 52 world economies and OECD members (2026)
Zitatform
Matsuki, Takashi (2026): Improving the effects of industrial robot adoption on employment, total factor productivity, and real wages in 52 world economies and OECD members. In: Review of world economics, S. 1-32. DOI:10.1007/s10290-025-00626-z
Abstract
"This study investigates the effects of industrial robot adoption in the production process on unemployment rate, employment ratio in manufacturing, and total factor productivity (TFP) growth in 52 countries, and real wage growth in 31 and 20 OECD member countries for 2007–2019. The operating stock of robots per employee significantly impacts these variables; robot adoption lowers the unemployment rate and raises TFP and real wage growth. However, it reduces the employment ratio in manufacturing. In addition, the slight but significant positive contribution of robot adoption is observed only in the 90-percentile (top 10-percentile) of the real wage distribution. Interestingly, workers in the bottom and top tails (10- and 90-percentiles) of the wage distribution asymmetrically benefit from robotization. The industry ratio of value-added improves the labor market by reducing the unemployment rate and raising the employment ratio in manufacturing, TFP growth, and real wage growth. The information and communication technology (ICT) development also positively contributes to the employment ratio in Asia’s manufacturing, TFP growth, and real wage growth." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Machine learning for labor market matching (2026)
Zitatform
Mühlbauer, Sabrina & Enzo Weber (2026): Machine learning for labor market matching. In: Machine learning with applications, Jg. 23, 2026-02-03. DOI:10.1016/j.mlwa.2026.100861
Abstract
"This paper develops a large-scale machine learning framework to improve labor market matching using rich administrative data. Matching is defined as a job seeker entering employment in a specific occupational field. We exploit comprehensive employment biographies from Germany, covering individual characteristics and job-related information, to estimate employment probabilities across occupations and generate personalized job recommendations. The contribution lies in demonstrating why machine learning methods are particularly well suited for administrative labor market data and outperform traditional statistical approaches. We compare logit, ordinary least squares (OLS), k-nearest neighbors, and random forest (RF). RF consistently achieves the highest predictive performance. Its advantage is rooted in key methodological properties: RF builds an ensemble of decision trees trained on bootstrap samples, introduces random feature selection at each split, and aggregates predictions through majority voting. This enables RF to capture nonlinear relationships and complex interactions, remain robust in high-dimensional settings, and reduce overfitting — features that are particularly relevant for heterogeneous and imbalanced administrative data. Compared to conventional models, RF better exploits the full informational content of employment histories, especially when estimating on all employment spells rather than restricting the sample to unemployment-to-employment transitions. The sample comprises approximately 55 million spells, representing about 6 percent of the German workforce from 2012 to 2018. Our results suggest that ML-based matching, relative to standard statistical approaches, could hypothetically reduce the unemployment rate by up to 0.3 percentage points, highlighting the practical relevance of RF-based decision support for labor market policy." (Author's abstract, IAB-Doku, © Elsevier) ((en))
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How local labour market skill relatedness and size moderate the impacts of automation (2026)
Zitatform
Njekwa Ryberg, Peter (2026): How local labour market skill relatedness and size moderate the impacts of automation. In: Regional Studies, Jg. 60, H. 1. DOI:10.1080/00343404.2025.2598031
Abstract
"This paper examines how local labour market skill relatedness and size moderate the impacts of automation on occupations across Swedish local labour markets. Using administrative data and a spatially explicit risk of automation measure that accounts for regional differences in occupational task contents, it finds a negative association between automation and employment growth and wage income growth for non-metropolitan occupations between 2011 and 2021. Skill relatedness and labour market size mitigate these negative relationships. In contrast, no negative associations are found for metropolitan occupations. Due to their higher shares of non-automatable tasks, they are more resilient to adverse automation effects." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Human-centred digital transitions and skill mismatches in European workplaces (2026)
Zitatform
Pouliakas, Konstantinos & Giulia Santangelo (2026): Human-centred digital transitions and skill mismatches in European workplaces. (CEDEFOP working paper series / European Centre for the Development of Vocational Training 2026,01), Luxembourg, 163 S. DOI:10.2801/9894877
Abstract
"New digital and artificial intelligence technologies are fast reshaping skill requirements in the EU labour market, fostering skill mismatches. There are marked concerns about the potentially adverse consequences of automation and AI on employment, as well as the lagging competitiveness of EU economies as individuals’ upskilling or reskilling is failing to adapt. To deepen understanding of how digitalisation is affecting the nature of work and skill mismatches in EU labour markets, Cedefop carried out the second wave of the European skills and jobs survey in 2021. In this special edition of Cedefop’s working paper series, ten original, short contributions have been drafted in which researchers explore in depth, for the first time, the ESJS2 microdata. The publication presents a wealth of focused and robust empirical analyses, covering a wide range of different issues on how the digital transition is affecting jobs, skills and training in Europe." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Where Have All the (Boomer) Routine Workers Gone? (2026)
Scotese, Carol A.;Zitatform
Scotese, Carol A. (2026): Where Have All the (Boomer) Routine Workers Gone? In: The B.E. Journal of Economic Analysis and Policy, S. 1-44. DOI:10.1515/bejeap-2024-0396
Abstract
"This paper examines the employment outcomes of a cohort of non-college educated individuals who exit employment from occupations most exposed to automation risk. The analysis employs a novel set of granular task measures estimated from the detailed job attributes in the Occupational Information Network (O*NET). The granularity enables a rich characterization of non-routine work and task mobility choices for those without a college degree. The data yield multiple types of interpersonal, decision-making, cognitive, and technical tasks. Employing the granular tasks to analyze the employment outcomes for non-college educated workers who transition out of routine work, this study finds (1) the granular measures detect abstract tasks performed intensively in a range of skill contexts, (2) when exiting routine intensive work, non-college propensity to enter abstract work is just under 65 %, and (3) approximately one-quarter of those entries are into tasks yielding average wage gains for those making that transition." (Author's abstract, IAB-Doku, © De Gruyter) ((en))
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Changing Job Tasks as Risk or Chance for Employees’ Perceived Job Quality? A Longitudinal Analysis (2026)
Zitatform
Zeyer-Gliozzo, Birgit, Carolin Kunz, Jakob Schwerter & Martina Brandt (2026): Changing Job Tasks as Risk or Chance for Employees’ Perceived Job Quality? A Longitudinal Analysis. In: Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, Jg. 78, H. 1, S. 61-86. DOI:10.1007/s11577-025-01043-8
Abstract
"In den letzten Jahrzehnten haben sich Arbeitsaufgaben erheblich verändert, was in erster Linie auf den technologischen Wandel zurückzuführen ist. Einige Tätigkeiten können von Maschinen übernommen werden, während andere an Bedeutung gewinnen. Dies kann sich auf zweierlei Weise auf die Beschäftigten auswirken: Einerseits können veränderte Tätigkeiten die wahrgenommene Arbeitsqualität verringern, beispielsweise durch kognitive Überlastung. Andererseits können Tätigkeitsveränderungen eine Chance sein, beispielsweise durch die Automatisierung unerwünschter Tätigkeiten wie schwerer körperlicher Arbeit. Diese Studie analysiert anhand von Daten des Nationalen Bildungspanels, wie sich Aufgabenänderungen auf individueller Ebene auf die Arbeitszufriedenheit als Maß für die wahrgenommene Arbeitsqualität auswirken. Fixed-Effects-Modelle zeigen, dass weniger manuelle sowie mehr analytische und autonome Tätigkeiten die Arbeitszufriedenheit signifikant verbessern, was auf positive Auswirkungen vergangener Aufgabenänderungen hindeutet. Allerdings beobachten wir auch altersbedingte Unterschiede, wobei ältere Beschäftigte eine geringere Zufriedenheit angeben, wenn sie weniger Routineaufgaben ausführen. Diese Ergebnisse liefern wertvolle Erkenntnisse über die Auswirkungen sich verändernder Arbeitsaufgaben und zeigen Bereiche auf, in denen weitere Forschung und politische Maßnahmen erforderlich sind." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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The OECD AI exposure measure: Mapping the OECD AI Capability Indicators to occupations (2026)
Zitatform
(2026): The OECD AI exposure measure. Mapping the OECD AI Capability Indicators to occupations. (OECD Artificial Intelligence Papers 59), Paris, 59 S. DOI:10.1787/f3da0f0a-en
Abstract
"This paper develops a new OECD measure of occupational AI exposure based on the OECD AI Capability Indicators. The measure addresses the need for a forward-looking, transparent and updateable approach to assessing how AI may affect work, skills and education over the next 5 to 10 years. It does so by mapping AI capabilities across nine cognitive, social and physical domains to occupational requirements and constructing an AI Capability Gap index. Lower gap values indicate that current AI systems are closer to the capability profile required for an occupation, implying higher potential exposure. The results show that current AI capabilities are closest to occupations involving routine information processing, administrative work and codifiable tasks, and furthest from occupations requiring contextual judgement, interpersonal understanding, complex decision making and responsibility. The analysis also shows that exposure is multidimensional: some occupations are most exposed to language and reasoning systems, while others are more exposed to robotics, machine vision and embodied AI. The measure provides a transparent foundation for analysing task-level transformation, changing skill demand and future labour-market effects, while recognising that actual impacts will depend on adoption, regulation, organisational change and social choice." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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New Technology, Older Workers: How Workplace Technology is Associated with Indicators of Job Retention (2025)
Zitatform
Abrams, Leah, Daniel Schneider & Kristen Harknett (2025): New Technology, Older Workers: How Workplace Technology is Associated with Indicators of Job Retention. In: Journal of Aging & Social Policy, S. 1-17. DOI:10.1080/08959420.2025.2523122
Abstract
"Middle-aged and older adults who are employed in precarious, high-strain jobs may face challenges to continued work, risking economic insecurity and poor wellbeing in retirement. Technology in the workplace, an under-studied aspect of work environments, could accommodate aging workers or could add stress to their jobs. This study examines how technology in sales and surveillance at work are related to job satisfaction and planned job exits among approximately 6,000 workers aged 50–69 employed in the low-wage service sector (e.g. retail, pharmacy, grocery, hardware, fast food, casual dining, delivery, and hotel). On-the-job surveillance was related to lower job satisfaction and higher reports of looking for a new job, especially when combined with sanctioning for slow speed of work. However, rewards for speed, and to a lesser extent the use of leaderboards, were associated with higher job satisfaction, demonstrating the potential of technology to enhance the work experience for older employees. The use of sales technologies was not associated with job satisfaction or intentions to look for a new job. These results provide a uniquely detailed portrait of prevailing labor market conditions for aging workers in the service sector and demonstrate how certain kinds of technology matter for older workers ’ employment." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Artificial Intelligence in the European Labour Markets (2025)
Alasalmi, Juho;Zitatform
Alasalmi, Juho (2025): Artificial Intelligence in the European Labour Markets. (DIFIS-Impuls 2026,1), Duisburg ; Bremen, 4 S.
Abstract
"This review surveys the emerging evidence regarding the effects of artificial intelligence technologies in the labour market and on labour market inequality through the lens of the theoretical framework of task-based production and the literature in the field of economics on technological change. The evidence analysed concerns the time period after the early 2010s, with an emphasis on the effects of generative AI after 2022. The focus is on research studying European labour markets. After outlining the context of routine- and skill-biased technological change and job polarisation, the existing evidence regarding AI adoption in production and its effects on productivity and employment is reviewed. The review concludes with a discussion on labour market policy that mediates the effects of AI on the distribution of productivity gains and the direction of technological change and a consideration of the effect of technological change on attitudes toward labour market policy and democracy itself." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Digitalisierung und Wandel der Beschäftigung (DiWaBe 2.0): Eine Datengrundlage für die Erforschung von Künstlicher Intelligenz und anderer Technologien in der Arbeitswelt (2025)
Arntz, Melanie ; Baum, Myriam; Brüll, Eduard ; Wischniewski, Sascha ; Matthes, Britta ; Hartwig, Matthias; Meyer, Sophie-Charlotte ; Dorau, Ralf; Schlenker, Oliver ; Lehmer, Florian ; Tisch, Anita ;Zitatform
Arntz, Melanie, Myriam Baum, Eduard Brüll, Ralf Dorau, Matthias Hartwig, Florian Lehmer, Britta Matthes, Sophie-Charlotte Meyer, Oliver Schlenker, Anita Tisch & Sascha Wischniewski (2025): Digitalisierung und Wandel der Beschäftigung (DiWaBe 2.0): Eine Datengrundlage für die Erforschung von Künstlicher Intelligenz und anderer Technologien in der Arbeitswelt. (baua: Bericht), Dortmund, 48 S. DOI:10.21934/baua:bericht20250225
Abstract
"In Deutschland nutzt bereits mehr als die Hälfte der Beschäftigten Künstliche Intelligenz (KI) am Arbeitsplatz - überwiegend jedoch informell. Dies deutet darauf hin, dass viele Beschäftigte KI als hilfreiche Unterstützung wahrnehmen, zugleich aber die formelle Einführung seitens der Betriebe den Erwartungen der Beschäftigten hinterherhinkt. Der vorliegende Bericht präsentiert die Ergebnisse der DiWaBe 2.0-Befragung, einer repräsentativen Querschnittserhebung von rund 9.800 sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in Deutschland, die im Jahr 2024 durchgeführt wurde. Ziel der Befragung ist es, eine Datengrundlage zu schaffen, um die Auswirkungen des technologischen Wandels - und insbesondere von KI - auf die Arbeitswelt abzuschätzen. Im Fokus stehen dabei vor allem Veränderungen von Tätigkeiten und Anforderungen am Arbeitsplatz, Arbeitsbedingungen und -organisation, Weiterbildungsaktivitäten sowie die Gesundheit der Beschäftigten. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung von KI stark von individuellen und beruflichen Faktoren wie Berufssegment, Bildung, Alter und Geschlecht abhängt. So nutzt nur knapp ein Drittel der Beschäftigten ohne Bildungsabschluss KI, während dieser Anteil bei Beschäftigten mit Hochschul-, Meister-oder Technikerabschluss fast 80 % beträgt. Erste multivariate Analysen zeigen, dass Beschäftigte, die ihre KI-Nutzung in den letzten fünf Jahren intensiviert haben, von komplexeren Tätigkeitsanforderungen berichten, insbesondere in den Bereichen Schreiben, Programmierung und Mathematik. Zudem ist eine intensivierte KI-Nutzung mit einer höheren Arbeitsautonomie, aber auch mit einer höheren Arbeitsintensität verbunden. Es zeigt sich jedoch kein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen der Nutzung von KI und der Gesundheit der Beschäftigten. Zudem unterscheiden sich Beschäftigte mit KI-Nutzung nicht von Nichtnutzenden hinsichtlich ihrer Teilnahme an Weiterbildung." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Computers as Stepping Stones? Technological Change and Equality of Labor Market Opportunities (2025)
Zitatform
Arntz, Melanie, Cäcilia Lipowski, Guido Neidhöfer & Ulrich Zierahn-Weilage (2025): Computers as Stepping Stones? Technological Change and Equality of Labor Market Opportunities. In: Journal of labor economics, Jg. 43, H. 2, S. 503-543., 2023-08-18. DOI:10.1086/727490
Abstract
"This paper analyzes whether technological change improves equality of labor market opportunities by increasing the returns to skills relative to the returns to parental background. We find that in Germany during the 1990s, the introduction of computer technologies improved the access to technology-adopting occupations for workers with low-educated parents, and reduced their wage penalty within these occupations. We also show that this significantly contributed to a decline in the overall wage penalty experienced by workers from disadvantaged parental back-grounds over this time period. Competing mechanisms, such as skill-specific labor supply shocks and skill-upgrading, do not explain these findings." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Low Barriers, High Stakes: Formal and Informal Diffusion of AI in the Workplace (2025)
Arntz, Melanie ; Wischniewski, Sascha ; Dorau, Ralf; Hartwig, Matthias; Tisch, Anita ; Schlenker, Oliver ; Meyer, Sophie-Charlotte ; Brüll, Eduard ; Baum, Myriam; Matthes, Britta ;Zitatform
Arntz, Melanie, Myriam Baum, Eduard Brüll, Ralf Dorau, Matthias Hartwig, Britta Matthes, Sophie-Charlotte Meyer, Oliver Schlenker, Anita Tisch & Sascha Wischniewski (2025): Low Barriers, High Stakes: Formal and Informal Diffusion of AI in the Workplace. (Ifo working papers 422), München, 28 S.
Abstract
"Artificial intelligence (AI) is diffusing rapidly in the workplace, yet aggregate productivity gains remain limited. This paper examines the dual diffusion of AI – through both formal, employer-led and informal, employee-initiated adoption – as potential explanation. Using a representative survey of nearly 10,000 employees in Germany, we document a high extensive but low intensive margin of usage: while 64 percent use AI tools, only 20 percent use them frequently. This diffusion is strongly skill-biased and depends less on establishment and regional characteristics. While formality is associated with more frequent usage, training, AI-based supervision, and higher perceived productivity gains, it does not broaden access. These patterns suggest that widespread informal usage can coexist with limited productivity effects when complementary investments and organizational integration lag behind." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Handel im Umbruch: Transformation, Beschäftigung und Qualifizierung im Bremer Einzelhandel (2025)
Zitatform
Assmus, Josephine (2025): Handel im Umbruch. Transformation, Beschäftigung und Qualifizierung im Bremer Einzelhandel. (Reihe Arbeit und Wirtschaft in Bremen 52), Bremen: Institut Arbeit und Wirtschaft (IAW), Universität Bremen und Arbeitnehmerkammer Bremen, 29 S.
Abstract
"Der Einzelhandel befindet sich in einem umfassenden Strukturwandel, der durch tiefgreifende technologische, demografische und ökonomische Veränderungen geprägt ist. Parallel dazu führen veränderte Konsummuster, zunehmende Marktvolatilität und eine Erosion der Tarifbindung zu erheblichen Anpassungsanforderungen für Beschäftigte und Betriebe. Der Einzelhandel ist dabei durch eine ausgeprägte Heterogenität hinsichtlich Betriebsgrößen, Beschäftigungsformen und Branchensegmenten gekennzeichnet und zugleich durch hohe Teilzeitquoten, einen überdurchschnittlichen Frauenanteil sowie prekäre Arbeitsverhältnisse geprägt. Der vorliegende Branchenbericht untersucht am Beispiel des Landes Bremen die Auswirkungen von Digitalisierung, demografischem Wandel und Fachkräftemangel auf die Beschäftigtenstruktur, Arbeitsprozesse und Qualifikationsanforderungen im Einzelhandel. Die Ergebnisse zeigen, dass digitale Technologien sowohl Substituierungspotenziale als auch neue Belastungsfaktoren erzeugen. Während Automatisierung und digitale Assistenzsysteme Tätigkeitsprofile verändern und physische Arbeit entlasten können, erhöhen sie zugleich den kognitiven und zeitlichen Druck. Für eine sozialverträgliche Gestaltung des Wandels sind daher erweiterte Mitbestimmungsrechte, gezielte Qualifizierungsstrategien und eine Stärkung der Tarifbindung erforderlich. Qualifizierung und Weiterbildung müssen als zentrale Handlungsfelder institutionell verankert und gleichstellungspolitisch flankiert werden, um Beschäftigungsperspektiven und Teilhabechancen - insbesondere für Frauen - im transformierten Einzelhandel langfristig zu sichern." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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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))
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Beliefs about Bots: How Employers Plan for AI in White-Collar Work (2025)
Zitatform
Brull, Eduard, Samuel Maurer & Davud Rostam-Afschar (2025): Beliefs about Bots: How Employers Plan for AI in White-Collar Work. (arXiv papers), 11 S.
Abstract
"We provide experimental evidence on how employers adjust expectations to automation risk in high-skill, white-collar work. Using a randomized information intervention among tax advisors in Germany, we show that firms systematically underestimate automatability. Information provision raises risk perceptions, especially for routine-intensive roles. Yet, it leaves short-run hiring plans unchanged. Instead, updated beliefs increase productivity and financial expectations with minor wage adjustments, implying within-firm inequality like limited rent-sharing. Employers also anticipate new tasks in legal tech, compliance, and AI interaction, and report higher training and adoption intentions." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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KI-Jobs in Deutschland: Stagnation statt Boom: Eine Analyse von Online-Stellenanzeigen (2025)
Büchel, Jan; Engler, Jan Felix; Mertens, Armin;Zitatform
Büchel, Jan, Jan Felix Engler & Armin Mertens (2025): KI-Jobs in Deutschland: Stagnation statt Boom. Eine Analyse von Online-Stellenanzeigen. 22 S. DOI:10.11586/2025025
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) ist eine zentrale Zukunftstechnologie, die mehr Effizienz und Produktivität in Unternehmen ermöglichen kann. Vor dem Hintergrund der angespannten wirtschaftlichen Lage Deutschlands und dem vorliegenden demografiebedingten Fachkräftemangel sollten Unternehmen das Potenzial von KI nutzen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Positiv ist, dass im Jahr 2024 etwa jedes fünfte Unternehmen in Deutschland angibt, KI bereits zu nutzen. Der KI-Einsatz benötigt dabei neue Kompetenzen, beispielsweise wenn Unternehmen KI-Lösungen selbst entwickeln möchten. Auch wenn zugekaufte KI-Lösungen im Unternehmen angewendet werden, entstehen Kompetenzbedarfe. Um die Bedarfe der Unternehmen zu erfassen, hat das Institut der deutschen Wirtschaft im Auftrag der Bertelsmann Stiftung Online-Stellenanzeigen mit Bezug zu KI aus den Jahren 2019 bis 2024 analysiert." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Zusammenfassung der Studie -
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Equalising the effects of automation? The role of task overlap for job finding (2025)
Zitatform
Dabed, Diego, Sabrina Genz & Emilie Rademakers (2025): Equalising the effects of automation? The role of task overlap for job finding. In: Labour Economics, Jg. 96. DOI:10.1016/j.labeco.2025.102766
Abstract
"This paper investigates whether task overlap can equalise the distributional effects of automation for unemployed job seekers displaced from routine jobs. Using a language model, we establish a novel job-to-job task similarity measure. Exploiting the resulting job network to define job markets flexibly, we find that only the most similar jobs affect job finding. Since automation-exposed jobs overlap with other highly exposed jobs, task-based reallocation provides little relief for affected job seekers. We show that this is not true for more recent software exposure, for which task overlap lowers the inequality in job finding." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published byElsevier B.V.) ((en))
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Using Google search data to examine factory automation and its effect on employment (2025)
Zitatform
Diebold, Céline (2025): Using Google search data to examine factory automation and its effect on employment. In: Economic analysis and policy, Jg. 86, S. 1301-1328. DOI:10.1016/j.eap.2025.03.042
Abstract
"This paper revisits the link between robot adoption and employment across more than 100 European regions over a period of five years. A simple model is provided arguing that interest in robots precedes the actual deployment of robots. Thus, a novel instrument is introduced: interest in automation revealed by Google searches. This allows for a tentatively causal interpretation of the results. A small, yet significant positive aggregate effect is identified, along with heterogeneous effects across sex and educational attainment. The local effect on aggregate employment tends to be roughly twice as large as the spillover effect on neighbouring regions." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author(s). Published by Elsevier B.V. on behalf of The Economic Society of Australia (Queensland) Inc.) ((en))
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SME digitalisation in the EU: Trends, policies and impacts (2025)
Eiffe, Franz Ferdinand; Biaggi, Elena; Riso, Sara; Miliadis, Grigorios; Loo, Jasper van;Zitatform
Eiffe, Franz Ferdinand, Sara Riso, Elena Biaggi, Jasper van Loo & Grigorios Miliadis (2025): SME digitalisation in the EU: Trends, policies and impacts. (Eurofound research report / European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions), Luxembourg, 78 S. DOI:10.2806/8684886
Abstract
"This report discusses the digital transformation of small and medium-sized enterprises (SMEs) in the European Union, highlighting its importance for their competitiveness and the EU’s economy. The report explores the degreeof digitalisation in SMEs in the EU, including the adoption of digital technologies, e-commerce and e-business practices. It also examines the impact of the COVID-19 pandemic on SMEs’ digitalisation and identifieskey challenges, including lack of infrastructure, financing and digital skills. In addition, the report reviews policy frameworks and support measures related to digitalisation and the development of digital skills in SMEs. Furthermore, it presents an empirical analysis of how digital technology use is related to job quality at the workplace level." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial intelligence, tasks, skills, and wages: Worker-level evidence from Germany (2025)
Zitatform
Engberg, Erik, Michael Koch, Magnus Lodefalk & Sarah Schroeder (2025): Artificial intelligence, tasks, skills, and wages: Worker-level evidence from Germany. In: Research Policy, Jg. 54, H. 8. DOI:10.1016/j.respol.2025.105285
Abstract
"This paper examines how new technologies are linked to changes in the content of work and individual wages. As a first step, it documents novel facts on task and skill changes within occupations over the past two decades in Germany. We furthermore reveal a distinct relationship between ex-ante occupational work content and ex-post exposure to artificial intelligence (AI) and automation (robots). Workers in occupations with high AI exposure perform different activities and face different skill requirements compared to workers in occupations exposed to robots, suggesting that robots and AI are substitutes for different activities and skills. We also document that changes in the task and skill content of occupations is related to ex-ante exposure to technologies. Finally, the study uses individual labour market biographies to investigate the relationship between AI and wages. By exploring the dynamic influence of AI exposure on individuals over time, the study uncovers positive associations with wages, with nuanced variations across occupational groups, thereby shedding further light on the substitutability and augmentability of AI." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author(s). Published by Elsevier B.V.) ((en))
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frühere (möglicherweise abweichende) Version erschienen als: Ratio working paper, 371Weiterführende Informationen
Data product DOI: 10.5164/IAB.SIAB7519.de.en.v1 -
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Kassensturz. Daten, Fakten und Erfahrungen aus der Arbeitswelt des Berliner Einzelhandels: Branchenbericht (2025)
Engel, Sonja;Zitatform
Engel, Sonja (2025): Kassensturz. Daten, Fakten und Erfahrungen aus der Arbeitswelt des Berliner Einzelhandels. Branchenbericht. Berlin, 45 S.
Abstract
"Dieser Branchenbericht nimmt die Beschäftigung und die Beschäftigten des Berliner Einzelhandels genauer in den Blick. Der Bericht soll Anregung sein für Gespräche – zwischen Kolleg:innen, Arbeitnehmenden, Betriebsräten und Arbeitgebenden, sowie Akteur:innen, die sich in verschiedenen Positionen und in unterschiedlichen (politischen) Institutionen mit dieser Branche befassen. Es werden Daten und Statistiken analysiert, Fakten zusammengetragen und Perspektiven verschiedener Akteur:innen der Branche dargestellt. Er bietet Informationen über die aktuelle Situation und gibt einen Überblick über die Entwicklungen und Trends der vergangenen Jahre, präsentiert Einblicke in die Arbeitsbedingungen der Beschäftigten und die Herausforderungen, mit denen die Branche zu kämpfen hat. Auch der Onlinehandel und die Digitalisierung der Arbeit sowie die Frage des Fachkräftemangels werden genauer betrachtet. Für einen Gastbeitrag konnten wir Sarah Kuhn und Dr. Holger Seibert vom Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) Berlin-Brandenburg gewinnen, die einen Exkurs zum Thema der Ersetzbarkeit von Tätigkeiten im Einzelhandel durch digitale Technologien präsentieren. Diese Publikation beruht dabei auf der Auswertung verschiedener Quellen: Offizielle Statistiken und Analysen, die von der Bundesagentur für Arbeit und weiteren Institutionen erhoben und veröffentlicht werden, sind eben - so betrachtet worden wie Ergebnisse wissenschaftlicher Untersuchungen und Umfrageergebnisse und Einschätzungen der Sozialpartner. Die Vereinte Dienstleistungsgewerkschaft (ver.di) und die von ihr geleisteten Sonderauswertungen der Daten des DGB-Index für Gute Arbeit liefern wichtige Erkenntnisse für das Verständnis des Arbeitsalltags der Arbeitnehmenden. Der Handelsverband Deutschland (HDE) trägt mit seinen Befragungen und Datenaufbereitungen die Perspektive der Unternehmen und Betriebe bei. Darüber hinaus kommen weitere Akteur:innen zu Wort, mit denen Hintergrundgespräche und Interviews geführt wurden, oder die an den Veranstaltungen des Projekts Joboption Berlin – drei Sozialpartnerdialogen und einem Werkstattgespräch teilgenommen haben." (Textauszug, IAB-Doku)
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App-basierte Lieferdienste in Deutschland: Warum Menschen Gig-Work aufnehmen und meist schnell wieder beenden (Serie: „Beschäftigung in der Gig-Ökonomie“) (2025)
Zitatform
Friedrich, Martin, Ines Helm, Ramona Jost, Julia Lang & Christoph Müller (2025): App-basierte Lieferdienste in Deutschland: Warum Menschen Gig-Work aufnehmen und meist schnell wieder beenden (Serie: „Beschäftigung in der Gig-Ökonomie“). In: IAB-Forum H. 16.04.2025. DOI:10.48720/IAB.FOO.20250416.01
Abstract
"App-basierte Lieferdienste haben sich in den letzten Jahren rasant ausgebreitet. Das hat auch die öffentliche Diskussion um schlechte Arbeitsbedingungen der dort beschäftigten Gig-Worker angefacht. Allerdings gibt es bisher wenige gesicherte Erkenntnisse darüber, was Menschen zur Aufnahme von Gig-Jobs bewegt. Über die Gründe zur Beendigung dieser meist kurzen Jobs ist ebenfalls wenig bekannt. Das IAB bringt mit Ergebnissen einer neuen Befragung Licht in dieses Dunkel." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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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))
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A technological construction of society: Comparing GPT-4 and human respondents for occupational evaluation in the UK (2025)
Zitatform
Gmyrek, Pawel, Christoph Lutz & Gemma Newlands (2025): A technological construction of society: Comparing GPT-4 and human respondents for occupational evaluation in the UK. In: BJIR, Jg. 63, H. 1, S. 180-208. DOI:10.1111/bjir.12840
Abstract
"Despite initial research about the biases and perceptions of large language models (LLMs), we lack evidence on how LLMs evaluate occupations, especially in comparison to human evaluators. In this paper, we present a systematic comparison of occupational evaluations by GPT-4 with those from an in-depth, high-quality and recent human respondents survey in the UK. Covering the full ISCO-08 occupational landscape, with 580 occupations and two distinct metrics (prestige and social value), our findings indicate that GPT-4 and human scores are highly correlated across all ISCO-08 major groups. At the same time, GPT-4 substantially under- or overestimates the occupational prestige and social value of many occupations, particularly for emerging digital and stigmatized or illicit occupations. Our analyses show both the potential and risk of using LLM-generated data for sociological and occupational research. We also discuss the policy implications of our findings for the integration of LLM tools into the world of work." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))
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Generative AI and jobs: a refined global index of occupational exposure (2025)
Gmyrek, Pawel ; Troszyński, Marek; Berg, Janine ; Kamiński, Karol; Nafradi, Balint ; Konopczyński, Filip; Rosłaniec, Konrad; Ładna, Agnieszka;Zitatform
Gmyrek, Pawel, Janine Berg, Karol Kamiński, Filip Konopczyński, Agnieszka Ładna, Balint Nafradi, Konrad Rosłaniec & Marek Troszyński (2025): Generative AI and jobs. A refined global index of occupational exposure. (ILO working paper / International Labour Organization 140), Geneva, 72 S. DOI:10.54394/hetp0387
Abstract
"This study updates the ILO’s 2023 Global Index of Occupational Exposure to Generative AI (GenAI), incorporating recent advances in the technology and increasing user familiarity with GenAI tools. Using a representative sample from the 29,753 tasks in the Polish occupational classification system and a survey of 1,640 people employed in each 1-digit ISCO-08 groups, we collect 52,558 data points regarding perceive potential of automation for 2,861 tasks. We then compare this input with a survey and several rounds of Delphi-style discussions among a smaller group of international experts. Based on this process, we create a repository of knowledge about task automation that goes beyond national specificities and use it to develop an AI assistant able to predict scores for tasks in the technical documentation of ISCO-08. Our 2025 scores are presented in a revised framework of four progressively increasing exposure gradients, with a new set of global estimates of employment shares exposed to GenAI. Clerical occupations continue to have the highest exposure levels. Additionally, some strongly digitized occupations have increased exposure, highlighting the expanding abilities of GenAI regarding specialized tasks in professional and technical roles. Globally, one in four workers are in an occupation with some GenAI exposure. 3.3% of global employment falls into the highest exposure category, albeit with significant differences between female (4.7%) and male employment (2.4%). These differences increase with countries’ income (9.6% female vs 3.5% male in Gradient 4in HICs), and so does the overall exposure (11% of total employment in LICs vs 34% in HICs). As most occupations consist of tasks that require human input, transformation of jobs is the most likely impact of GenAI. Linking our refined index with national micro data enables precise projections of such transformations, offering a foundation for social dialogue and targeted policy responses to manage the transition." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Alter(n) im Betrieb: Stereotype Altersbilder, Fachkräftemangel und digitale Transformation (2025)
Zitatform
Heyer, Philipp, Kathrin Weis, Sabine Mohr & Wiebke Schmitz (2025): Alter(n) im Betrieb: Stereotype Altersbilder, Fachkräftemangel und digitale Transformation. (BIBB-Report 2025,05), Leverkusen: Verlag Barbara Budrich, 16 S.
Abstract
"Against the backdrop of demographic change, age-appropriate human resources policies are becoming increasingly important. Nevertheless, negative age stereotypes continue to prevail in many firms, hindering the recruitment and further training of older employees – and thus leaving existing skilled labor potential untapped. Based on current data from the establishment survey “BIBB Establishment Panel on Training andCompetence Development,” this BIBB Report analyzes stereotypical images of age in firms as well as company characteristics that promote the employment of older people. Particular attention is given to the role of digital technologies. The results show that the perceptions of older employees vary depending on the industry, firm size, and use of technology. A positive perception is associated with higher employment rates of older people. However, older employees are less strongly represented in firms with above-average use of digital technologies. Based on these findings, it is recommended to counteract age stereotypes, provide targeted further training for older employees, and actively involve them in digital work processes. An age-appropriate human resources policy not only strengthens the supply of skilled workers, but also diversity and, ultimately, the productivity of firms." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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How can we better measure the demand for AI and other skills on the labour market? (2025)
Janssen, Simon; Wiederhold, Simon ; Nagler, Markus ; Langer, Christina; Stops, Michael ; Rounding, Nicholas;Zitatform
Janssen, Simon, Christina Langer, Markus Nagler, Nicholas Rounding, Michael Stops & Simon Wiederhold (2025): How can we better measure the demand for AI and other skills on the labour market? (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) 2025,10 ai:conomics policybrief), Maastricht, 5 S.
Abstract
"A large body of research literature shows that technological change has a significant impact on labour markets, as modern digital technologies are changing the demand for certain skills. On the one hand, new technologies can replace some human activities. On the other hand, they can create or complement new activities (Acemoglu et al., 2015; Acemoglu & Restrepo, 2018, 2019, 2020). With the proliferation of artificial intelligence (AI) in recent years, certain questions are becoming increasingly important in public debate and research: Is the demand for AI skills also growing on the German labour market? Does the increasing demand for AI skills mean that other skills - among low, medium and highly qualified workers - are less in demand? The aim of this research project is to create a reliable data basis in order to be able to answer such questions in a more informed way in the future. Developments in generative AI, particularly tools such as ChatGPT, have significantly intensified the discussion about the impact of AI on the labour market, both in academia and in public debate and policy. While computers and software have transformed the world of work by performing routine tasks more precisely and efficiently, modern AI systems can now take on complex, non-routine tasks without relying on detailed instructions or repetitive rules (Brynjolfsson et al., 2025). As a result, many are optimistic about the productive potential of this new technology. Others, however, fear that AI could disrupt labour markets. In the course of the intensive scientific and public debate on AI, there is a growing body of literature that deals with the effects of AI on labour markets. These initially focus on specific occupations such as call centre workers (Brynjolfsson et al., 2025, Dijksman et al., 2024), consultants (Dell’ et al., 2023), writers or developers (Peng et al., 2023). However, a major challenge is to measure how the demand for and supply of skills has changed in the wake of the emergence of AI." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Wie lässt sich die Nachfrage nach KI- und anderen Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt besser messen? (2025)
Janssen, Simon; Wiederhold, Simon ; Langer, Christina; Stops, Michael ; Rounding, Nicholas; Nagler, Markus ;Zitatform
Janssen, Simon, Christina Langer, Markus Nagler, Nicholas Rounding, Michael Stops & Simon Wiederhold (2025): Wie lässt sich die Nachfrage nach KI- und anderen Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt besser messen? (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) 2025,10 ai:conomics policybrief), Maastricht, 6 S.
Abstract
"Eine umfangreiche Forschungsliteratur zeigt, dass der technologische Wandel erhebliche Auswirkungen auf die Arbeitsmärkte hat, da moderne digitale Technologien die Nachfrage nach bestimmten Kompetenzen verändern. Zum einen können neue Technologien einige menschliche Tätigkeiten ersetzen. Zum anderen Seite können sie neue Tätigkeiten schaffen oder ergänzen (Acemoglu et al., 2015; Acemoglu & Restrepo, 2018, 2019, 2020). Mit der starken Verbreitung Künstlicher Intelligenz in den letzten Jahren gewinnen bestimmte Fragen in der öffentlichen Diskussion und der Forschung zunehmend an Bedeutung: Wächst die Arbeitsnachfrage nach KI-Kompetenzen auch auf dem deutschen Arbeitsmarkt? Führt die steigende Nachfrage nach KI-Kompetenzen dazu, dass andere Kompetenzen – bei niedrig-, mittel- und hochqualifizierten Arbeitskräften – weniger gefragt sind? Ziel dieses Forschungsprojekts ist es, eine belastbare Datengrundlage zu schaffen, um solche Fragen in Zukunft fundierter beantworten zu können. Die Entwicklungen bei generativer Künstlicher Intelligenz, insbesondere von Tools wie ChatGPT, hat die Diskussion über die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt sowohl in der Wissenschaft als auch in der öffentlichen Debatte und in der Politik deutlich verstärkt. Während Computer und Software die Arbeitswelt durch die präzisere und effizientere Ausführung routinemäßiger Aufgaben verändert haben, können moderne KI-Systeme nun komplexe, nichtroutinemäßige Aufgaben übernehmen, ohne auf detaillierte Anweisungen oder wiederholende Regeln angewiesen zu sein (Brynjolfsson et al., 2025). Infolgedessen sehen viele das produktive Potenzial dieser neuen Technologie optimistisch. Andere hingegen befürchten, dass KI die Arbeitsmärkte disruptiv verändern könnte." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Does AI at Work Increase Stress? Text Mining Social Media About Human–AI Team Processes and AI Control (2025)
Zitatform
Klonek, Florian & Sharon Parker (2025): Does AI at Work Increase Stress? Text Mining Social Media About Human–AI Team Processes and AI Control. In: Journal of organizational behavior, S. 1-15. DOI:10.1002/job.70000
Abstract
"With rising use of artificial intelligence (AI) in organizations, alongside increasing mental health issues, we seek to understand how AI use affects human stress. Drawing on the automation–augmentation perspective, we propose that AI control over decision-making thwarts human autonomy and thus contributes to stress. Drawing on models of teamwork and augmentation, we expect that human–AI team processes (i.e., transition, action, and interpersonal processes) help people meet their goals and reduce stress. Finally, we argue that human–AI team processes provide an important social resource, which buffers the stress-enhancing role of AI control. To test our hypotheses, we analyzed over 2700 tweets. Using a trained large language model, validated against human ratings, we indexed key measures. Results confirm that high AI control was associated with increased stress, whereas human–AI team processes were associated with decreased stress. In support of the moderation hypothesis, two human–AI team processes (action and interpersonal) helped further reduce the stress-enhancing effect of AI control. We discuss implications for work design theory and the importance of regulating levels of AI control to protect workers' mental health." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Automation in shared service centres: Implications for skills and autonomy (2025)
Zitatform
Kowalik, Zuzanna, Piotr Lewandowski, Tomasz Geodecki & Maciej Grodzicki (2025): Automation in shared service centres: Implications for skills and autonomy. In: The Economic and Labour Relations Review, Jg. 36, H. 2, S. 563-581. DOI:10.1017/elr.2025.10026
Abstract
"The offshoring-fueled growth of the Central and Eastern European business services sector gave rise to shared service centers (SSCs) – quasi-autonomous entities providing routine-intensive tasks for the central organization. The advent of technologies such as intelligent process automation, robotic process automation, and artificial intelligence jeopardises SSCs’ employment model, necessitating workers’ skills adaptation. The study challenges the deskilling hypothesis and reveals that automation in the Polish SSCs is conducive to upskilling and worker autonomy. Drawing on 31 in-depth interviews, we highlight the negotiated nature of automation processes shaped by interactions between headquarters, SSCs, and their workers. Workers actively participated in automation processes, eliminating the most mundane tasks. This resulted in upskilling, higher job satisfaction, and empowerment. Yet, this phenomenon heavily depends upon the fact that automation is triggered by labor shortages, which limit the expansion of SSCs. This situation encourages companies to leverage the specific expertise entrenched in their existing workforce. The study underscores the importance of fostering employee-driven automation and upskilling initiatives for overall job satisfaction and quality." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Between control and participation: The politics of algorithmic management (2025)
Zitatform
Krzywdzinski, Martin, Daniel Schneiß & Andrea Sperling (2025): Between control and participation: The politics of algorithmic management. In: New Technology, Work and Employment, Jg. 40, H. 1, S. 60-80. DOI:10.1111/ntwe.12293
Abstract
"Understanding the role of human management is crucial for the debate over algorithmic management—to date limited to studies on the platform economy. This qualitative case study in logistics reconstructs the actor constellations (managers, engineers, data scientists and workers) and negotiation processes in different phases of algorithmic management. It offers two major contributions to the literature: (1) a process model distinguishing three phases: goal formation, data production and data analysis, which is used to analyse (2) the politics of algorithmic management in conventional workplaces, which differ significantly from platform companies. The article goes beyond surveillance to elucidate the role of the regulatory framework, various actors' knowledge contributions to the algorithmic management system, and the power relations resulting therefrom. While the managerial goals in the examined case were not oriented towards a surveillance regime, the outcome was nevertheless a centralisation of knowledge and disempowerment of workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Das Produktionsmodell der deutschen Automobilindustrie auf dem Prüfstand: Arbeitsstrukturen und Arbeitsanforderungen in Montagewerken im Wandel? (2025)
Zitatform
Kuhlmann, Martin, Britta Matthes & Stefan Theuer (2025): Das Produktionsmodell der deutschen Automobilindustrie auf dem Prüfstand. Arbeitsstrukturen und Arbeitsanforderungen in Montagewerken im Wandel? (SOFI-Impulspapier), Göttingen, 6 S.
Abstract
"Das in den 1980er-Jahren etablierte Produktionsmodell der deutschen Automobilhersteller lässt sich beschreiben als innovations- und exportorientierte Produktion qualitativ hochwertiger Produkte auf Basis qualifizierter Arbeit, guter Bezahlung und hoher Beschäftigungssicherheit sowie starken gewerkschaftlichen Interessenvertretungen. Politische Vorgaben, wie die Umstellung auf die Produktion von Elektroautos, veränderte Wettbewerbsbedingungen sowie die weiter voranschreitende Digitalisierung haben dazu geführt, dass dieses Produktionsmodell derzeit auf dem Prüfstand steht. Getrieben durch aufkommende Zweifel an der technologischen Überlegenheit deutscher Automobilhersteller und Nachfrageschwächen beim Übergang auf Elektromobilität ist die Unsicherheit in der Branche gegenwärtig groß. In einem laufenden Forschungsprojekt untersuchen wir, inwiefern sich durch die Produktion von Elektroautos und die fortschreitende Digitalisierung Arbeitsstrukturen und Arbeitsanforderungen in den Endmontagewerken der deutschen Automobilhersteller verändert haben und ob sich arbeitsbezogen ein Wandel des deutschen Produktionsmodells abzeichnet." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Digitalisierung der Arbeitswelt: Durch künstliche Intelligenz sind inzwischen auch viele Expertentätigkeiten ersetzbar (2025)
Zitatform
Kuhn, Sarah & Holger Seibert (2025): Digitalisierung der Arbeitswelt: Durch künstliche Intelligenz sind inzwischen auch viele Expertentätigkeiten ersetzbar. (IAB-Regional. Berichte und Analysen aus dem Regionalen Forschungsnetz. IAB Berlin-Brandenburg 01/2025), 34 S. DOI:10.48720/IAB.REBB.2501
Abstract
"Durch neue digitale Technologien verändert sich der deutsche Arbeitsmarkt. Dies gilt besonders für das Ausmaß, in dem Berufe aktuell potenziell durch den Einsatz von Computern oder computergesteuerten Maschinen ersetzbar sind, dem so genannten Substituierbarkeitspotenzial. Es beschreibt, welcher Anteil an Tätigkeiten in einem Beruf schon heute durch den Einsatz moderner Technologien ersetzt werden könnte. Nach wie vor ist zwar das Substituierbarkeitspotenzial bei den Helfer*innen- und Fachkraftberufen am höchsten. Am stärksten gestiegen ist das Potenzial jedoch bei den Expert*innenberufen (u. a. durch generative Künstliche Intelligenz). Besonders bei den IT- und naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufen sind hohe Zuwachsraten zwischen 2019 und 2022 zu verzeichnen. Der vorliegende Beitrag fokussiert sich auf den Arbeitsmarkt in Brandenburg und Berlin. Wichtig zu betonen ist, dass es hier um Potenziale technischer Ersetzbarkeit geht. Ob und inwiefern die technischen Möglichkeiten auch tatsächlich umgesetzt werden, steht nicht fest. Es kann Gründe geben, die gegen eine tatsächliche Substituierung sprechen, beispielsweise weil eine Umstellung zu komplex wäre oder ethische Bedenken dem entgegenstehen. Unstrittig ist jedoch, dass auf der einen Seite einige Tätigkeiten durch die Digitalisierung wegfallen bzw. automatisiert werden, andererseits aber auch neue Tätigkeiten und Berufe entstehen. Daher kann ein hohes Substituierungspotenzial als Indikator für einen Wandel der Arbeitswelt gesehen werden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Digitalisation of jobs and gender-age segregation in digital tasks: Cross-country evidence based on ESJS2 data (2025)
Leitner, Sebastian; Zilian, Stella Sophie;Zitatform
Leitner, Sebastian & Stella Sophie Zilian (2025): Digitalisation of jobs and gender-age segregation in digital tasks: Cross-country evidence based on ESJS2 data. (WIIW working paper 269), Wien, 37 S.
Abstract
"This paper addresses the disproportional effects of digitalisation across age by investigating (i) within-job age segregation in tasks by digital intensity; (ii) within-job age disparities in digital upskilling; (iii) age inequalities in wage returns to digital job tasks; and (iv) the role of gender in this age segregation and inequalities. The analysis is based on data of Cedefop's second wave of the European Skills and Jobs Survey (ESJS2), conducted in 2021. First results of the analysis show that even when controlling for occupation-industry job pairs apart from using other explanatory variables, age segregation and gender gaps are prevalent in the case of digital skill intensity of tasks performed in the jobs of employees, though not in the case of digital upskilling via training measures. Applying the same appropriate controls, we also find that higher within-job digital skill intensity is associated with higher hourly wages. Gender wage gaps are sizable across all skill intensity categories in addition to widening in older age groups." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Automation, Trade Unions and Atypical Employment (2025)
Zitatform
Lewandowski, Piotr & Wojciech Szymczak (2025): Automation, Trade Unions and Atypical Employment. In: Industrial Relations, S. 1-19. DOI:10.1111/irel.70017
Abstract
"We study the effect of automation technologies—industrial robots, software and databases—on the incidence of involuntary atypical employment in 13 EU countries between 2006 and 2018. Robots do not affect the total employment rate but significantly increase the involuntary atypical employment share, mainly through fixed-term work. Software and databases increase total employment and are neutral for atypical employment. Higher trade union density mitigates the robots' impact on atypical employment, while employment protection legislation plays no role. Using historical decompositions, we attribute 1–2 percentage points of a 15% average atypical employment share in our sample to automation." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))
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Literaturhinweis
Computer Use and Digital Frustration in German Workplaces: Is There a Gendered Part-Time Gap? (2025)
Zitatform
Lott, Yvonne & Andreas Hövermann (2025): Computer Use and Digital Frustration in German Workplaces: Is There a Gendered Part-Time Gap? In: Work, Employment and Society, Jg. 39, H. 6, S. 1440-1462. DOI:10.1177/09500170251351265
Abstract
"The digital transformation may disproportionately disadvantage female part-time workers, as they are affected by the flexibility stigma and career penalties. In this article, we ask: Is there a gendered part-time gap in work-related computer use and digital frustration in Germany? Latent class analysis and multivariate analysis, based on data from Wave 12 (2019/20) of the German National Educational Panel Study (NEPS) Starting Cohort 6 – Adults, showed that women – and part-time working women in particular – were less likely than men to be classified as ‘advanced users’. Furthermore, part-time working women felt least well prepared for using networked digital technologies at work and were thus more at risk of experiencing digital frustration. These findings suggest that the triadic association between technology, power and masculinity postulated by feminist technology theory should be extended to include full-time work." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Rejected by an AI? Comparing job applicants’ fairness perceptions of artificial intelligence and humans in personnel selection (2025)
Zitatform
Malin, Christine, Jürgen Fleiß, Renate Ortlieb & Stefan Thalmann (2025): Rejected by an AI? Comparing job applicants’ fairness perceptions of artificial intelligence and humans in personnel selection. In: Frontiers in artificial intelligence, Jg. 8. DOI:10.3389/frai.2025.1671997
Abstract
"Introduction: Artificial intelligence (AI) transforms personnel selection, but the application of AI raises fairness concerns and aversion towards AI. Although job applicants may perceive the selection process as fairer when they receive an explanation for the decision, scientific knowledge about AI-related fairness perceptions in this setting is limited. This paper investigates how job applicants perceive fairness of an AI-based personnel selection process considering explanations provided. Methods: The hypotheses are based on a theoretical framework about fairness and literature on algorithm aversion. Data were collected through a vignette-style method focusing on four personnel selection scenarios (n = 921). Results: We show that provided explanations increase job applicants ’ perceptions of outcome fairness, process fairness, interpersonal treatment, and recommendation intention, irrespective of the decision being made by an AI or human. Discussion: We provide conclusions for algorithmic decision-making and discuss factors that need to be considered when adopting and designing AI so that AI is perceived as fair." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz allein kann die zukünftigen Fachkräfteengpässe nicht beheben (2025)
Zitatform
Matthes, Britta (2025): Der Einsatz Künstlicher Intelligenz allein kann die zukünftigen Fachkräfteengpässe nicht beheben. (GVG-Perspektive 19), 3 S.
Abstract
"In diesem Beitrag beleuchtet Dr. Britta Matthes, Leiterin der Forschungsgruppe „Berufe in der Transformation“ am IAB, weshalb trotz der Potenziale von Künstlicher Intelligenz Investitionen in die Weiterqualifizierung älterer Beschäftigter unabdingbar bleiben." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Algorithmic management in the workplace: New evidence from an OECD employer survey (2025)
Milanez, Anna; Ruggiu, Carla; Lemmens, Annikka;Zitatform
Milanez, Anna, Annikka Lemmens & Carla Ruggiu (2025): Algorithmic management in the workplace. New evidence from an OECD employer survey. (OECD Artificial Intelligence Papers 31), Paris, 72 S. DOI:10.1787/287c13c4-en
Abstract
"Algorithmisches Management – der Einsatz von Software, die auch künstliche Intelligenz (KI) umfassen kann, zur vollständigen oder teilweisen Automatisierung von Tätigkeiten, die bislang von menschlichen Führungskräften ausgeführt wurden – hat in den letzten Jahren zunehmend Beachtung gefunden. Einerseits kann algorithmisches Management innerhalb von Unternehmen zu Produktivitäts- und Effizienzgewinnen sowie zu konsistenteren und objektiveren Managemententscheidungen führen. Andererseits gibt es aus anderen Studien immer mehr Anzeichen für seine potenziell negativen Auswirkungen auf die Beschäftigten. Während Politikverantwortliche mit der Frage ringen, wie den Herausforderungen des algorithmischen Managements begegnet werden könnte, bedarf es weiterer Evidenz. Um dieses Ziel zu erreichen, stützt sich der vorliegende Bericht auf eine einzigartige Erhebung unter mehr als 6 000 Unternehmen in sechs Ländern: Deutschland, Frankreich, Italien, Japan, Spanien und die Vereinigten Staaten. Er bietet beispiellose Einblicke in die Prävalenz des algorithmischen Managements, seine wahrgenommenen Auswirkungen und die auf Unternehmensebene ergriffenen Maßnahmen zur Steuerung seines Einsatzes. Die Ergebnisse zeigen, dass algorithmische Management-Systeme in der Mehrzahl der untersuchten Länder bereits weit verbreitet sind. In der Wahrnehmung von Führungskräften verbessert algorithmisches Management zwar häufig die Qualität der Entscheidungen und die Zufriedenheit mit der eigenen beruflichen Situation, die Vertrauenswürdigkeit solcher Systeme gibt ihnen jedoch auch Anlass zur Sorge. Als Gründe dafür nennen sie die unklare Verantwortlichkeit, die nicht leicht nachzuvollziehende Logik der Systeme und den unzureichenden Gesundheitsschutz der Beschäftigten. Es ist dringend erforderlich, Politiklücken zu untersuchen, um den vertrauenswürdigen Einsatz algorithmischer Management-Systeme sicherzustellen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Weiterbildungsungleichheit und technologischer Wandel: Nach IT-Investitionen steigt vor allem die Weiterbildungsquote der Höherqualifizierten (2025)
Zitatform
Müller, Christoph (2025): Weiterbildungsungleichheit und technologischer Wandel: Nach IT-Investitionen steigt vor allem die Weiterbildungsquote der Höherqualifizierten. (IAB-Kurzbericht 06/2025), Nürnberg, 8 S. DOI:10.48720/IAB.KB.2506
Abstract
"Betriebliche Weiterbildung soll dazu beitragen, die Fähigkeiten der Beschäftigten an neue Anforderungen anzupassen. Gerade im Zuge der digitalen Transformation der Arbeitswelt sind solche Anpassungen dringend erforderlich. Die vorliegende Analyse des Zusammenhangs zwischen Investitionen in digitale Technologien und innerbetrieblicher Weiterbildung zeigt: In Betrieben mit IT-Investitionen steigen die Weiterbildungsquoten der Beschäftigten mit qualifizierten Tätigkeiten; bei denjenigen mit einfachen Tätigkeiten ist dies im Mittel hingegen nicht der Fall." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
- Nach IT-Investitionen fallen die innerbetrieblichen Weiterbildungsquoten von Beschäftigten mit qualifizierten Tätigkeiten höher aus
- Anteil der Betriebe mit IT-Investitionen und innerbetriebliche Weiterbildungsquoten der Beschäftigten
- Veränderung der innerbetrieblichen Weiterbildungsquoten der Beschäftigten im Zuge von betrieblichen IT-Investitionen
- Betriebliche IT-Investitionen und innerbetriebliche Weiterbildungsquoten der Beschäftigten 2019
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