Veränderungen der Arbeitswelt durch Künstliche Intelligenz
Anwendungsmöglichkeiten und Auswirkungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz auf den Arbeitsmarkt werden breit diskutiert. Welche Folgen für Beschäftigung, Löhne und Qualifikationsanforderungen sind zu erwarten? Birgt die Nutzung automatisierter Entscheidungssysteme (z.B. für die Personalauswahl) ein Diskriminierungsrisiko? Wie wirkt sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz auf die Arbeitsqualität aus?
Dieses Themendossier stellt Literatur zum Stand der Forschung zusammen.
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Artificial intelligence in work design: unlocking inclusion and overcoming barriers (2025)
Adolph, Lars; Kirchhoff, Britta Marleen; Hamideh Kerdar, Sara;Zitatform
Adolph, Lars, Britta Marleen Kirchhoff & Sara Hamideh Kerdar (2025): Artificial intelligence in work design: unlocking inclusion and overcoming barriers. In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, Jg. 79, H. 2, S. 197-205. DOI:10.1007/s41449-025-00467-4
Abstract
"This article examines the protection goal of “exclusion prevention” and the design requirement of “design for inclusion and accessibility”, which are part of the initial considerations for a roadmap on artificial intelligence (AI) in occupational science research. The proposed roadmap systematically breaks down framework conditions, design requirements, instrumental goals and protection goals. The concept presented provides guidance for future research and can also serve as a basis for scientific policy advice. The in-depth examination of inclusion and AI takes place against the background that, on the one hand these aspects are underrepresented in occupational science research, and technological development can lead to a surge of change, particularly in the area of inclusive work design, on the other. Two expert workshops were held to answer the research question of what opportunities and risks AI technologies offer for the professional integration of people with disabilities, and what research and development needs to exist. The results show that some useful systems already exist, but that they can also have negative effects and that there is a need for further development. Practical relevance: The presented aspects of the roadmap on artificial intelligence (AI) from the perspective of occupational science research is relevant for both companies and policy actors who want to gain a systematic overview of AI in the world of work. A particular focus is on the issue of inclusive work design. In an expert workshop, it became clear that an optimistic view of the use of artificial intelligence for inclusive work design prevails both in companies or workshops employing people with disabilities and in the field of consulting. At the same time, however, development needs and potential risks were identified. The results provide an overview of the current potential uses of AI and are also of interest to companies that do not yet employ people with disabilities but are planning to do so." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Zentrale Befunde zu aktuellen Arbeitsmarktthemen 2025 (2025)
Anger, Silke ; Wolter, Stefanie ; Lietzmann, Torsten ; Lehmer, Florian ; Jahn, Elke; Leber, Ute; Wolff, Joachim; Artmann, Elisabeth; Wenzig, Claudia; Lang, Julia ; Wanger, Susanne ; Kuhn, Sarah; Vom Berge, Philipp ; Kubis, Alexander; Walwei, Ulrich ; Trenkle, Simon ; Braun, Wolfgang; Brücker, Herbert ; Stops, Michael ; Kosyakova, Yuliya ; Stepanok, Ignat ; Janssen, Simon; Roth, Duncan ; Janser, Markus ; Rauch, Angela ; Jahn, Elke J. ; Popp, Martin ; Hohmeyer, Katrin ; Müller, Dana ; Hohendanner, Christian ; Mense, Andreas ; Hiesinger, Karolin ; Zika, Gerd ; Heß, Pascal ; Weber, Enzo ; Hellwagner, Timon ; Bruckmeier, Kerstin ; Haas, Anette; Seibert, Holger; Gürtzgen, Nicole ; Ramos Lobato, Philipp; Gläser, Nina; Müller, Christoph ; Gherbaoui, Samia; Arntz, Melanie ; Gellermann, Jan; Stephan, Gesine ; Fitzenberger, Bernd ; Oberfichtner, Michael ; Dietz, Martin; Bächmann, Ann-Christin ; Dauth, Wolfgang ; Matthes, Britta ; Collischon, Matthias ; Reims, Nancy ; Christoph, Bernhard ;Zitatform
Anger, Silke, Melanie Arntz, Elisabeth Artmann, Ann-Christin Bächmann, Wolfgang Braun, Kerstin Bruckmeier, Herbert Brücker, Bernhard Christoph, Matthias Collischon, Wolfgang Dauth, Martin Dietz, Bernd Fitzenberger, Jan Gellermann, Samia Gherbaoui, Nina Gläser, Nicole Gürtzgen, Anette Haas, Timon Hellwagner, Pascal Heß, Karolin Hiesinger, Christian Hohendanner, Katrin Hohmeyer, Elke J. Jahn, Markus Janser, Simon Janssen, Stefanie Wolter, Torsten Lietzmann, Florian Lehmer, Ute Leber, Joachim Wolff, Claudia Wenzig, Julia Lang, Susanne Wanger, Sarah Kuhn, Philipp Vom Berge, Alexander Kubis, Ulrich Walwei, Simon Trenkle, Michael Stops, Yuliya Kosyakova, Ignat Stepanok, Duncan Roth, Angela Rauch, Martin Popp, Dana Müller, Andreas Mense, Gerd Zika, Enzo Weber, Holger Seibert, Philipp Ramos Lobato, Christoph Müller, Gesine Stephan, Michael Oberfichtner, Britta Matthes & Nancy Reims (2025): Zentrale Befunde zu aktuellen Arbeitsmarktthemen 2025. Nürnberg, 21 S. DOI:10.48720/IAB.GP.2505.1
Abstract
"Digitalisierung und Künstliche Intelligenz, Dekarbonisierung und demografischer Wandel werden den Arbeitsmarkt in den kommenden Jahren erheblich verändern. Gleichzeitig wird eine Deindustrialisierung Deutschlands befürchtet. Handlungsbedarf besteht beispielsweise bei der Sicherung des Arbeitskräftebedarfs – und damit verbunden bei den Themen Aus- und Weiterbildung –, bei der Reduzierung der Arbeitslosigkeit und insbesondere der Langzeitarbeitslosigkeit sowie bei der sozialen Absicherung von Solo-Selbständigen Zu all diesen und zahlreichen weiteren wichtigen Themen fasst die IAB-Broschüre „Zentrale Befunde zu aktuellen Arbeitsmarkt-Themen 2025“ die zentralen wissenschaftlichen Befunde kompakt zusammen. Sie bietet zudem Handlungsempfehlungen für die Arbeitsmarktpolitik, die aus den wissenschaftlichen Befunden abgeleitet wurden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Anger, Silke ; Wolter, Stefanie ; Lietzmann, Torsten ; Lehmer, Florian ; Leber, Ute; Wolff, Joachim; Artmann, Elisabeth; Wenzig, Claudia; Lang, Julia ; Wanger, Susanne ; Kuhn, Sarah; Vom Berge, Philipp ; Kubis, Alexander; Walwei, Ulrich ; Trenkle, Simon ; Braun, Wolfgang; Brücker, Herbert ; Stops, Michael ; Kosyakova, Yuliya ; Stepanok, Ignat ; Janssen, Simon; Roth, Duncan ; Janser, Markus ; Rauch, Angela ; Jahn, Elke J. ; Popp, Martin ; Hohmeyer, Katrin ; Müller, Dana ; Hohendanner, Christian ; Mense, Andreas ; Hiesinger, Karolin ; Zika, Gerd ; Heß, Pascal ; Weber, Enzo ; Hellwagner, Timon ; Bruckmeier, Kerstin ; Haas, Anette; Seibert, Holger; Gürtzgen, Nicole ; Ramos Lobato, Philipp; Gläser, Nina; Müller, Christoph ; Arntz, Melanie ; Gellermann, Jan; Stephan, Gesine ; Fitzenberger, Bernd ; Oberfichtner, Michael ; Dietz, Martin; Bächmann, Ann-Christin ; Dauth, Wolfgang ; Matthes, Britta ; Collischon, Matthias ; Reims, Nancy ; Christoph, Bernhard ; -
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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; Wischniewski, Sascha ; Matthes, Britta ; Meyer, Sophie-Charlotte; Hartwig, Matthias; Schlenker, Oliver; Dorau, Ralf; Brüll, Eduard ; 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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The Impact of Aging and AI on Japan's Labor Market: Challenges and Opportunities (2025)
Asao, Kohei; Seitani, Haruki; Stepanyan, Ara; Xu, TengTeng;Zitatform
Asao, Kohei, Haruki Seitani, Ara Stepanyan & TengTeng Xu (2025): The Impact of Aging and AI on Japan's Labor Market: Challenges and Opportunities. (IMF working papers / International Monetary Fund 2025,184), Washington, DC, 17 S.
Abstract
"This paper explores the complex roles of demographic changes and technological innovation in shaping Japan's labor market. We use regression analysis to assess the impact of population aging on labor productivity and shortages. Our findings indicate that the aging workforce contributes to labor shortages and potentially weighs on labor productivity. We also investigate occupational level data to identify the complementarity and substitutability of AI in occupational tasks as well as skill transferability. Our research reveals that Japanese workers face lower exposure to AI compared to their counterparts in other advanced economies, thereby constraining AI's potential to mitigate labor shortages. Furthermore, the disparities in skill requirements across occupations with different AI exposures highlight the importance of facilitating labor mobility from displaced jobs to those in demand." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Notes on a World with Generative AI (2025)
Askitas, Nikolaos;Zitatform
Askitas, Nikolaos (2025): Notes on a World with Generative AI. (CESifo working paper 12070), München, 27 S.
Abstract
"Generative AI (GenAI) and Large Language Models (LLMs) are moving into domains once seen as uniquely human—reasoning, synthesis, abstraction, and rhetoric. Addressed to labor economists and informed readers, this paper clarifies what is truly new about LLMs, what is not, and why it matters. Using an analogy to autoregressive models from economics, we explain their stochastic nature, whose fluency is often mistaken for agency. We situate LLMs in the longer history of human–machine outsourcing, from digestion to cognition, and examine disruptive effects on white-collar labor, institutions, and epistemic norms. Risks emerge when synthetic content becomes both product and input, creating feedback loops that erode originality and reliability. Grounding the discussion in conceptual clarity over hype, we argue that while GenAI may substitute for some labor, statistical limits will preserve a key role for human judgment. The question is not only how these tools are used, but which tasks we relinquish and how we reallocate expertise in a new division of cognitive labor." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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On automation, labor reallocation and welfare (2025)
Zitatform
Auray, Stéphane & Aurélien Eyquem (2025): On automation, labor reallocation and welfare. In: Journal of Economic Dynamics and Control, Jg. 177. DOI:10.1016/j.jedc.2025.105129
Abstract
"We develop an open-economy model of endogenous automation with heterogeneous firms and labor-market reallocation to quantify the contribution of various trends to the adoption of robots in the U.S. economy. The decline in the relative price of robots is the major trend leading to automation, but interacts with other trends that either hinder (rising entry costs, rising markups) or slightly foster (rising labor productivity, declining trade costs) the adoption of robots. Taken alone, the decline in the relative price of robots produces moderate welfare gains in the long run, but less than labor productivity growth. We then exploit our model to show that a decline in the relative price of robots (i) generates small positive cross-country automation spillovers and (ii) produces inefficient labor-market reallocation since a small subsidy on robots combined with a training subsidy can generate small welfare gains. Our main conclusion is that automation can not be simply modeled as an exogenous decline in the price of robots, and must be analyzed in a broader framework taking into account trends affecting firms, such as the decline in business dynamism and the rise in markups." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author(s). Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Systematic literature review on the digital transformation of the personnel selection process (2025)
Zitatform
Baranyi, Virág (2025): Systematic literature review on the digital transformation of the personnel selection process. In: German Journal of Human Resource Management, S. 1-32. DOI:10.1177/23970022251363012
Abstract
"Digital Transformation technologies (DT technologies) are reshaping work processes, including personnel selection, an area traditionally viewed as inherently human-centric. While prior studies have examined various digital technologies in personnel selection, they have not provided sufficient evidence on the different levels of digitalization in selection processes and the factors influencing organizations’ adoption decisions. To address these gaps, this study systematically reviews 94 Scopus-indexed studies to analyze how DT technologies are applied across selection stages, categorizing practices into Manual, Digitalized, and Digitally Transformed approaches. By further distinguishing between Digital Technologies and AI Enhancements, this study offers a structured framework for understanding how organizations integrate digital technologies into selection and what drives or hinders their adoption. The findings highlight both the benefits (efficiency gains, potential bias reduction, improved candidate experience) and challenges (ethical concerns, algorithmic bias, technical and cultural barriers, and candidate perceptions) associated with these technologies, providing insights for both academic research and HR practice." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Ethical Integration in Public Sector AI. The Case of Algorithmic Systems in the Public Employment Service in Germany (2025)
Bauer, Bernhard ; Ziethmann, Paula Franziska ; Mühlbauer, Sabrina; Weber, Enzo ; Schlögl-Flierl, Kerstin ;Zitatform
Bauer, Bernhard, Sabrina Mühlbauer, Kerstin Schlögl-Flierl, Enzo Weber & Paula Franziska Ziethmann (2025): Ethical Integration in Public Sector AI. The Case of Algorithmic Systems in the Public Employment Service in Germany. (IAB-Discussion Paper 12/2025), Nürnberg, 32 S. DOI:10.48720/IAB.DP.2512
Abstract
"Dieser Artikel befasst sich mit der ethischen Gestaltung von Künstlicher Intelligenz (KI) im öffentlichen Sektor, wobei der Fokus auf den öffentlichen Arbeitsverwaltungen liegt. Während KI zunehmend zur effizienteren Gestaltung von Verwaltungsprozessen und zur Verbesserung der Dienstleistungserbringung eingesetzt wird, wirft ihre Anwendung in der Arbeitsvermittlung grundlegende Fragen hinsichtlich Fairness, Rechenschaftspflicht und demokratischer Legitimität auf. Das EU-Gesetz zur Künstlichen Intelligenz (EU AI Act) unterstreicht die Dringlichkeit der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem es KI-Systeme, die die Arbeitsvermittlung betreffen, als risikoreich einstuft und damit strenge Schutzmaßnahmen vorschreibt, um Diskriminierung zu verhindern und Transparenz zu gewährleisten. Das zentrale Ziel dieser Studie ist es zu untersuchen, wie ethische und soziale Überlegungen systematisch in die Entwicklung und Umsetzung von KI im öffentlichen Sektor eingebunden werden können. Anhand der deutschen öffentlichen Arbeitsverwaltung als Fallstudie stellen wir den Ansatz „Embedded Ethics and Social Sciences” (EE) vor. Dieser Ansatz integriert ethische Überlegungen und den Bezug zur Praxis bereits in die Entwicklung des Modells. Qualitative Erkenntnisse aus Interviews mit Vermittlungsfachkräften verdeutlichen die soziotechnischen Herausforderungen der Umsetzung, insbesondere die Notwendigkeit, Effizienz mit dem Vertrauen der Bürger:innen in Einklang zu bringen. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse geben wir Empfehlungen für die Gestaltung von KI-Systemen, welche sich aus der Integration ethischer und sozialer Überlegungen in die Systementwicklung ergeben. In diesem Zusammenhang diskutieren wir Fragen der Datenethik und Bias, der Fairness und der Rolle erklärbarer KI (XAI). Unsere Analyse zeigt, dass der EE-Ansatz nicht nur die Einhaltung neuer regulatorischer Anforderungen unterstützt, sondern auch die menschliche Aufsicht, die Handlungsfähigkeit und gemeinsame Entscheidungsfindung stärken kann. So deuten die Ergebnisse darauf hin, dass ein ethisch fundiertes Design Fairness, Transparenz und Legitimität in verschiedenen Bereichen der öffentlichen Verwaltung erhöhen kann und somit zu einer verantwortungsvolleren und bürgernahen Umsetzung im digitalen Zeitalter beiträgt." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence (2025)
Zitatform
Brynjolfsson, Erik, Bharat Chandar & Ruyu Chen (2025): Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. (Working Papers / Stanford Digital Economy Lab), Stanford, 57 S.
Abstract
"This paper examines changes in the labor market for occupations exposed to generative artificial intelligence using high-frequency administrative data from the largest payroll software provider in the United States. We present six facts that characterize these shifts. We find that since the widespread adoption of generative AI, early-career workers (ages 22-25) in the most AI-exposed occupations have experienced a 13 percent relative decline in employment even after controlling for firm-level shocks. In contrast, employment for workers in less exposed fields and more experienced workers in the same occupations has remained stable or continued to grow. We also find that adjustments occur primarily through employment rather than compensation. Furthermore, employment declines are concentrated in occupations where AI is more likely to automate, rather than augment, human labor. Our results are robust to alternative explanations, such as excluding technology-related firms and excluding occupations amenable to remote work. These six facts provide early, large-scale evidence consistent with the hypothesis that the AI revolution is beginning to have a significant and disproportionate impact on entry-level workers in the American labor market." (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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Macroeconomic and Labor Market Drivers of AI Adoption in Europe: A Machine Learning and Panel Data Approach (2025)
Zitatform
Drago, Carlo, Alberto Costantiello, Marco Savorgnan & Angelo Leogrande (2025): Macroeconomic and Labor Market Drivers of AI Adoption in Europe: A Machine Learning and Panel Data Approach. In: Economies, Jg. 13, H. 8. DOI:10.3390/economies13080226
Abstract
"This article investigates the macroeconomic and labor market conditions that shape the adoption of artificial intelligence (AI) technologies among large firms in Europe. Based on panel data econometrics and supervised machine learning techniques, we estimate how public health spending, access to credit, export activity, gross capital formation, inflation, openness to trade, and labor market structure influence the share of firms that adopt at least one AI technology. The research covers all 28 EU members between 2018 and 2023. We employ a set of robustness checks using a combination of fixed-effects, random-effects, and dynamic panel data specifications supported by Clustering and supervised learning techniques. We find that AI adoption is linked to higher GDP per capita, healthcare spending, inflation, and openness to trade but lower levels of credit, exports, and capital formation. Labor markets with higher proportions of salaried work, service occupations, and self-employment are linked to AI diffusion, while unemployment and vulnerable work are detractors. Cluster analysis identifies groups of EU members with similar adoption patterns that are usually underpinned by stronger economic and institutional fundamentals. The results collectively suggest that AI diffusion is shaped not only by technological preparedness and capabilities to invest but by inclusive macroeconomic conditions and equitable labor institutions. Targeted policy measures can accelerate the equitable adoption of AI technologies within the European industrial economy." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial intelligence and labor market outcomes: AI has created new jobs to meet digital and automation needs, and those equipped with AI capital enjoy increased employment and wages (2025)
Zitatform
Drydakis, Nick (2025): Artificial intelligence and labor market outcomes. AI has created new jobs to meet digital and automation needs, and those equipped with AI capital enjoy increased employment and wages. (IZA world of labor 514), Bonn, o. S. DOI:10.15185/izawol.514
Abstract
"AI is reshaping the labor market by creating new jobs and increasing competition for high-skilled roles, benefiting those with AI capital. While AI may boost productivity in certain jobs, it also widens the gap between high- and low-skilled employees. Less-educated employees face higher risks of displacement and reduced income. Additionally, AI introduces challenges related to workforce adaptability, trust, ethics, and transparency, which negatively impact employees' job realities. Policymakers should navigate these changes to maximize the benefits of AI while mitigating its adverse effects." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Cross-country skills-technology policy debates through large language models (2025)
Einhoff, Jan; López Trejos, Isabella; Paunov, Caroline;Zitatform
Einhoff, Jan, Isabella López Trejos & Caroline Paunov (2025): Cross-country skills-technology policy debates through large language models. (OECD science, technology and industry working papers 2025,20), Paris, 43 S. DOI:10.1787/d5f669be-en
Abstract
"Language models, this paper conducts a cross-country comparative innovation policy analysis of skills-technology policy debates across seven OECD member countries (Austria, Canada, Finland, Germany, Korea, Sweden, and the United Kingdom). Results highlight the dominance of STEM (science, technology, engineering and mathematics) and digital skills in these policy debates, the relative neglect of green skills, and the emphasis on soft skills across all technology fields. The analysis also identifies common policy instruments, which include collaborative platforms and direct financial support. Overall, the paper shows how large language models can help policy analysts identify patterns and gaps in extensive policy texts that nonetheless critically demands expert oversight and careful interpretation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial intelligence, hiring and employment: job postings evidence from Sweden (2025)
Engberg, Erik; Hellsten, Mark; Sabolová, Radka; Lodefalk, Magnus ; Javed, Farrukh; Schroeder, Sarah ; Tang, Aili;Zitatform
Engberg, Erik, Mark Hellsten, Farrukh Javed, Magnus Lodefalk, Radka Sabolová, Sarah Schroeder & Aili Tang (2025): Artificial intelligence, hiring and employment: job postings evidence from Sweden. In: Applied Economics Letters, S. 1-6. DOI:10.1080/13504851.2025.2497431
Abstract
"This paper investigates the impact of artificial intelligence (AI) on hiring and employment, using the universe of job postings published by the Swedish Public Employment Service from 2014 to 2022 and full-population administrative data for Sweden. We exploit a detailed measure of AI exposure according to occupational content and find that establishments exposed to AI are more likely to hire AI workers. Survey data further indicate that AI exposure aligns with greater use of AI services. Importantly, rather than displacing non-AI workers, AI exposure is positively associated with increased hiring for both AI and non-AI roles. In the absence of substantial productivity gains that might account for this increase, we interpret the positive link between AI exposure and non-AI hiring as evidence that establishments are using AI to augment existing roles and expand task capabilities, rather than to replace non-AI workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Die Arbeit: Wie wir sie mit KI neu erfinden … und was für uns übrig bleibt (2025)
Zitatform
Gerpott, Fabiola H. & Stephan A. Jansen (2025): Die Arbeit. Wie wir sie mit KI neu erfinden … und was für uns übrig bleibt. Hamburg: brand eins books, 124 S.
Abstract
"Wie wird sich die Arbeitswelt im Zeitalter der künstlichen Intis zwischen dem Menschen und seinen neuen Maschinen – für andere Arbeit, andere Arbeitsteilungen, andere Führung und andere Bildung. Neben Studien aus der Wissenschaft bietet das Buch konkrete Handlungsempfehlungen für ein neues «Human Machine Resource Management», das nicht nur das Personalmanagement, sondern jeden von uns zu einer anregenderen und sinnstiftenderen Arbeit nutzen kann. Und es lädt dazu ein, an der Zukunft der Arbeit aktiv mitzuarbeiten. Zentrale Themen sind unter anderem die ethischen Implikationen, wenn Entscheidungen an Maschinen delegiert werden, die Auswirkungen auf die Diversität und Leistungsfähigkeit der Belegschaft sowie die Neugestaltung von Arbeitsräumen und HR-Prozessen." (Verlagsangaben, IAB-Doku)
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Artificial intelligence and the wellbeing of workers (2025)
Zitatform
Giuntella, Osea, Johannes Konig & Luca Stella (2025): Artificial intelligence and the wellbeing of workers. In: Scientific Reports, Jg. 15, H. 1. DOI:10.1038/s41598-025-98241-3
Abstract
"This study explores the relationship between artificial intelligence (AI) and workers’ well-being and healthusing longitudinal survey data from Germany (2000–2020). Using a measure of occupational exposure to AI, we explore an event study design and a difference-in-differences approach to compare AI-exposed and non-exposed workers. Before AI became widely available, there is no evidence of differential pretrends in workers’ well-being and health. We findno evidence of a sizeable negative impact of AI on workers’ well-being and mental health. If anything, there is evidence of an improvement in health status and health satisfaction, which may be explained by the decline in job physical intensity. Overall, our results are consistent with the lack of negative effects of AI on the labor markets." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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AI and employment in Europe (2025)
Zitatform
Guarascio, Dario & Jelena Reljic (2025): AI and employment in Europe. In: Economics Letters, Jg. 247. DOI:10.1016/j.econlet.2025.112183
Abstract
"This paper contributes to the growing research on AI's labor market impact by presenting novel evidence on the heterogeneous employment effects of AI across EU countries from 2012 to 2022. While concerns persist about AI's disruptive potential, our findings show that occupations more exposed to AI technologies experience stronger employment growth, all else being equal. However, these effects are not uniform across the EU. Positive employment outcomes are concentrated in Innovation Leaders (Belgium, Denmark, Finland, the Netherlands and Sweden) and Strong Innovators (Austria, Cyprus, France, Germany, Ireland and Luxembourg), emphasizing the context-dependent nature of AI's impact. These findings reflect the uneven distribution of innovation capabilities, with a country's innovation system and ‘absorptive capacity’ playing a crucial role in fully harnessing AI's potential for employment (and economic) growth. Ultimately, this research challenges the notion of AI as universally beneficial or harmful, highlighting its asymmetric effects across countries and occupations." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 Elsevier B.V. All rights are reserved, including those for text and data mining, AI training, and similar technologies.) ((en))
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Diverging paths: AI exposure and employment across European regions (2025)
Zitatform
Guarascio, Dario, Jelena Reljic & Roman Stöllinger (2025): Diverging paths: AI exposure and employment across European regions. In: Structural Change and Economic Dynamics, Jg. 73, S. 11-24. DOI:10.1016/j.strueco.2024.12.010
Abstract
"This study explores exposure to artificial intelligence (AI) technologies and employment patterns in Europe. First, we provide a thorough mapping of European regions focusing on the structural factors—such as sectoral specialisation, R&D capacity, productivity and workforce skills—that may shape diffusion as well as economic and employment effects of AI. To capture these differences, we conduct a cluster analysis which group EU regions in four distinct clusters: high-tech service and capital centres, advanced manufacturing core, southern and eastern periphery. We then discuss potential employment implications of AI in these regions, arguing that while regions with strong innovation systems may experience employment gains as AI complements existing capabilities and production systems, others are likely to face structural barriers that could eventually exacerbate regional disparities in the EU, with peripheral areas losing further ground." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 The Author(s). Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Generative KI: Schritt halten durch gezielte Kompetenzentwicklung (2025)
Hammermann, Andrea; Kürten, Louisa;Zitatform
Hammermann, Andrea & Louisa Kürten (2025): Generative KI: Schritt halten durch gezielte Kompetenzentwicklung. (IW-Kurzberichte / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2025,24), Köln, 3 S.
Abstract
"Der Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) transformiert die Arbeitswelt in einem rasanten Tempo. Eine wichtige Säule zur Ausschöpfung der möglichen KI-Potenziale sind das Wissen und die Anwendungskompetenz von Beschäftigten. Weiterbildung und das Lernen am Arbeitsplatz gewinnen vor diesem Hintergrund an Bedeutung." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Artificial Intelligence and the Labor Market (2025)
Zitatform
Hampole, Menaka, Dimitris Papanikolaou, Lawrence D. W. Schmidt & Bryan Seegmiller (2025): Artificial Intelligence and the Labor Market. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 33509), Cambridge, Mass, 58 S.
Abstract
"We leverage recent advances in NLP to construct measures of workers' task exposure to AI and machine learning technologies over the 2010 to 2023 period that vary across firms and time. Using a theoretical framework that allows for a labor-saving technology to affect worker productivity both directly and indirectly, we show that the impact on wage earnings and employment can be summarized by two statistics. First, labor demand decreases in the average exposure of workers' tasks to AI technologies; second, holding the average exposure constant, labor demand increases in the dispersion of task exposures to AI, as workers shift effort to tasks that are not displaced by AI. Exploiting exogenous variation in our measures based on pre-existing hiring practices across firms, we find empirical support for these predictions, together with a lower demand for skills affected by AI. Overall, we find muted effects of AI on employment due to offsetting effects: highly-exposed occupations experience relatively lower demand compared to less exposed occupations, but the resulting increase in firm productivity increases overall employment across all occupations." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Generative AI's Impact on Student Achievement and Implications for Worker Productivity (2025)
Zitatform
Hausman, Naomi, Oren Rigbi & Sarit Weisburd (2025): Generative AI's Impact on Student Achievement and Implications for Worker Productivity. (CESifo working paper 11843), München, 39 S.
Abstract
"Student use of Artificial Intelligence (AI) in higher education is reshaping learning and redefining the skills of future workers. Using student-course data from a top Israeli university, we examine the impact of generative AI tools on academic performance. Comparisons across more and less AI-compatible courses before and after ChatGPT's introduction show that AI availability raises grades, especially for lower-performing students, and compresses the grade distribution, eroding the signal value of grades for employers. Evidence suggests gains in AI-specific human capital but possible losses in traditional human capital, highlighting benefits and costs AI may impose on future workforce productivity." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Large Language Models, Small Labor Market Effects (2025)
Zitatform
Humlum, Anders & Emilie Vestergaard (2025): Large Language Models, Small Labor Market Effects. (BFI Working Papers / University of Chicago, Becker Friedman Institute for Research in Economics 2025,56), Chicago, 64 S. DOI:10.2139/ssrn.5219933
Abstract
"We examine the labor market effects of AI chatbots using two large-scale adoption surveys (late 2023 and 2024) covering 11 exposed occupations (25,000 workers, 7,000 workplaces), linked to matched employer-employee data in Denmark. AI chatbots are now widespread —most employers encourage their use, many deploy in-house models, andtraining initiatives are common. These firm-led investments boost adoption, narrow demographic gaps in take-up, enhance workplace utility, and create new job tasks. Yet, despite substantial investments, economic impacts remain minimal. Using difference-in-differences and employer policies as quasi-experimental variation, we estimate precise zeros: AI chatbots have had no significant impact on earnings or recorded hours in any occupation, with confidence intervals ruling out effects larger than 1%. Modest productivity gains (average time savings of 3%), combined with weak wage pass-through, help explain these limited labor market effects. Our findings challenge narratives of imminent labor market transformation due to Generative AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Ähnliche Treffer
auch erschienen als: NBER working paper, 33777 -
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Robots & AI exposure and wage inequality: a within occupation approach (2025)
Zitatform
Jaccoud, Florencia (2025): Robots & AI exposure and wage inequality: a within occupation approach. In: Eurasian business review. DOI:10.1007/s40821-025-00306-w
Abstract
"This paper examines the linkages between occupational exposure to recent automation technologies and inequality across 19 European countries. Using data from the European Union Structure of Earnings Survey (EU-SES), a fixed-effects model is employed to assess the association between occupational exposure to artificial intelligence (AI) and to industrial robots–two distinct forms of automation–and within-occupation wage inequality. The analysis reveals that occupations with higher exposure to robots tend to have lower wage inequality, particularly among workers in the lower half of the wage distribution. In contrast, occupations more exposed to AI exhibit greater wage dispersion, especially at the top of the wage distribution. We argue that this disparity arises from differences in how each technology complements individual worker abilities: robot-related tasks often complement routine physical activities, while AI-related tasks tend to amplify the productivity of high-skilled, cognitively intensive work." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial intelligence in the workplace: insights into the transformation of customer services (2025)
Janssen, Simon; Stops, Michael ; Dijksman, Sander; Montizaan, Raymond ; Steens, Sanne; Levels, Mark ; Rounding, Nicholas; Fourage, Didier; Özgül, Pelin; Fregin, Marie-Christine ; Eijkenboom, Danique; Graus, Evie;Zitatform
Janssen, Simon, Michael Stops, Sanne Steens, Pelin Özgül, Nicholas Rounding, Sander Dijksman, Raymond Montizaan, Mark Levels, Didier Fourage, Danique Eijkenboom, Evie Graus & Marie-Christine Fregin (2025): Artificial intelligence in the workplace: insights into the transformation of customer services. In: IAB-Forum H. 22.04.2025, 2025-04-22. DOI:10.48720/IAB.FOO.20250422.01
Abstract
"How does the use of artificial intelligence in training affect employee productivity? These and other questions were investigated as part of the long-term research project “ai:conomics” using company data from various large European companies. Initial results suggest that AI can have a positive impact on employee productivity, especially for new employees." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Wie lässt sich die Nachfrage nach KI- und anderen Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt besser messen? (2025)
Janssen, Simon; Wiederhold, Simon ; Nagler, Markus ; Langer, Christina; Rounding, Nicholas; Stops, Michael ;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) 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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How can we better measure the demand for AI and other skills on the labour market? (2025)
Janssen, Simon; Wiederhold, Simon ; Rounding, Nicholas; Langer, Christina; Nagler, Markus ; Stops, Michael ;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) 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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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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KI Navigator #10: Wie KI dem Arbeitsmarkt hilft (2025)
Zitatform
Koch, Christian & Michael Stops (2025): KI Navigator #10: Wie KI dem Arbeitsmarkt hilft. In: Heise online, 2025-03-14.
Abstract
"Stellenanzeigen können viel über den Wandel des Arbeitsmarkts verraten. Künstliche Intelligenz hilft dabei, diese Daten zu interpretieren."
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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, S. 1-19. 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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Digitalisierung der Arbeitswelt: Durch künstliche Intelligenz sind inzwischen auch viele Expertentätigkeiten ersetzbar (2025)
Kuhn, Sarah; Seibert, Holger;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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Konstanzer KI-Studie 2025: Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt steigt, Ungleichheiten in der Wahrnehmung bleiben weiterhin bestehen. Ergebnisbericht Juli 2025 (2025)
Zitatform
Kunze, Florian, Carolina Opitz & Ann Sophie Lauterbach (2025): Konstanzer KI-Studie 2025: Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt steigt, Ungleichheiten in der Wahrnehmung bleiben weiterhin bestehen. Ergebnisbericht Juli 2025. Konstanz: KOPS Universität Konstanz, 8 S.
Abstract
"Die Nutzung von KI in der Arbeitswelt hat innerhalb eines Jahres deutlich zugenommen – gleichzeitig bleiben erhebliche Unterschiede zwischen Berufsgruppen, Bildungsniveaus und Unternehmen bestehen. In der zweiten Welle der Konstanzer KI-Studie berichten 35?% der Befragten von KI-Nutzung im Arbeitsalltag, ein Anstieg um 11 Prozentpunkte gegenüber dem Vorjahr. Trotz dieses Wachstums bleibt die Unsicherheit hoch: Ein Drittel der Beschäftigten kann weiterhin nicht einschätzen, welche Folgen KI für die eigene Arbeit haben wird. Zugleich wird der gesellschaftliche Einfluss von Automatisierung deutlich bedrohlicher wahrgenommen als die persönliche Betroffenheit. Besonders stark ist der Nutzungszuwachs in wissensintensiven Berufen, während produktionsnahe Tätigkeiten kaum aufholen. Auch die Kluft zwischen Bildungsgruppen bleibt bestehen: Beschäftigte mit hohem Bildungsabschluss nutzen KI mehr als dreimal so häufig wie jene mit niedrigem Abschluss. Zwar steigt die Bereitschaft zur Weiterbildung in allen Gruppen, strukturelle Hürden scheinen jedoch eine Angleichung zu verhindern. Auf Ebene der Organisationen verlaufen die Entwicklungen deutlich langsamer als auf individueller Ebene. Vor allem große Unternehmen investieren zunehmend in Weiterbildung und Führungskommunikation, während kleinere Organisationen kaum Veränderungen zeigen. Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass KI ihr Potenzial nicht gleichmäßig entfaltet, sondern bestehende strukturelle Ungleichheiten eher verstärkt. Nach wie vor besteht die reale Gefahr, dass sich bestimmte Beschäftigtengruppen zunehmend vom technologischen Fortschritt abkoppeln, weil ihnen der Zugang zu KI-Nutzung, Weiterbildungsangeboten und betrieblicher Unterstützung fehlt. Daraus ergibt sich ein klarer Handlungsauftrag an Wirtschaft, Politik und Bildungseinrichtungen, um Teilhabechancen gezielt zu fördern und einer wachsenden sozialen Spaltung frühzeitig entgegenzuwirken." (Textauszug, IAB-Doku)
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Bots im Büro: Künstliche Intelligenz und der Wandel von Angestelltenarbeit in der digitalen Transformation (2025)
Zitatform
Lühr, Thomas & Tobias Kämpf (2025): Bots im Büro. Künstliche Intelligenz und der Wandel von Angestelltenarbeit in der digitalen Transformation. (Hans-Böckler-Stiftung. Study 494), Düsseldorf: Hans-Böckler-Stiftung, Düsseldorf, 98 S.
Abstract
"Mit der digitalen Transformation kommt es zu einem Schub in der Automatisierung von Arbeit. Die Einführung von Künstlicher Intelligenz führt zur grundlegenden Restrukturierung der Arbeitsinhalte und -prozesse im Büro. Damit gehen nicht nur Risiken von Funktionsverlusten bis hin zum Verlust des Arbeitsplatzes einher, sondern auch neue Machtpotenziale. Diese prägen das Bewusstsein der Angestellten wesentlich. Künstliche Intelligenz funktioniert nicht ohne Mitbestimmung - mit Mitbestimmung ergeben sich neue Ansatzpunkte für eine arbeitspolitische Vorwärtsstrategie. Die vorliegende Studie nimmt eine empirisch gestützte Analyse der Potenziale vor, die der Automatisierungsschub für die Beschäftigten und ihre Interessenvertretungen tatsächlich bietet." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Incorporating AI impacts in BLS employment projections: occupational case studies (2025)
Machovec, Christine; Rolen, Emily; Rieley, Michael;Zitatform
Machovec, Christine, Michael Rieley & Emily Rolen (2025): Incorporating AI impacts in BLS employment projections: occupational case studies. In: Monthly labor review H. February. DOI:10.21916/mlr.2025.1
Abstract
"In the last few years, artificial intelligence (AI) has advanced rapidly, finding growing applications across industries and occupations. This development has generated interest in how the U.S. Bureau of Labor Statistics assesses and incorporates AI’s potential labor market impacts in its employment projections. In this article, we explain the Bureau’s approach to this type of projections work, illustrating it with several occupational case studies based on research done for the 2023–33 projections cycle. The case studies focus on selected occupations in the computer, legal, business and financial, and architecture and engineering occupational groups." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Künstliche Intelligenz (KI) im Studienalltag: Einschätzungen von Studierenden zum Einsatz von KI an deutschen Hochschulen (2025)
Zitatform
Marczuk, Anna, Frank Multrus, Thomas Hinz & Susanne Strauss (2025): Künstliche Intelligenz (KI) im Studienalltag: Einschätzungen von Studierenden zum Einsatz von KI an deutschen Hochschulen. (DZHW-Brief 2025,02), Hannover, 15 S. DOI:10.34878/2025.02.dzhw_brief
Abstract
"Die Mehrheit der Studierenden nutzt im Wintersemester 2024/2025 KI im Studium und kennt deren Funktionsweise relativ gut. ChatGPT ist das meistgenutzte KI-Tool, dessen Nutzung seit 2023 deutlich angestiegen ist. Studierende verwenden KI am häufigsten für die Einführung in ein Thema und für Textverarbeitungen, deutlich seltener für Literaturrecherchen oder Datenanalysen. Die Mehrheit der Studierenden gibt an, dass KI die Erledigung von Aufgaben, die keinen Spaß machen oder schwierig sind, beschleunigt oder erleichtert. Seltener sind Studierende der Ansicht, dass KI die Studienleistungen verbessert. Studierende stehen KI auch kritisch gegenüber, insbesondere wegen ihrer Fehleranfälligkeit und des Risikos, von ihr abhängig zu werden. Studierende, die KI häufig nutzen, sind gegenüber KI ähnlich kritisch wie Studierende, die sie seltener nutzen. Der Einsatz von Learning Analytics wird von Studierenden eher befürwortet, wenn sie selbst dadurch unterstützt werden (etwa durch Kurs- und Literaturempfehlungen), weniger zur Unterstützung von Lehrenden (etwa bei der Benotung) oder der Hochschulverwaltung (etwa für die Studienabbruchprävention). Studierende erleben eher selten eine Unterstützung der Hochschulen bei der Nutzung von KI im Studium. An einigen Hochschulen berichten sie von Richtlinien zur Nutzung, seltener sind Schulungsangebote oder eine Integration in die Lehre. Studierende wünschen sich KI-Unterstützung beim Verfassen von Hausarbeiten, während der Einsatz durch Lehrende zur Benotung oder als Ersatz für Lerngruppen (automatisierte Lernbuddys) skeptisch gesehen wird. Eine Teildigitalisierung von Lehrveranstaltungen (Mischung aus Präsenz und online) ist für Studierende attraktiver als reine Präsenz- oder gar reine Onlineveranstaltungen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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KI und Beratung (2025)
Zitatform
Matthes, Britta (2025): KI und Beratung. In: Dvb-Forum, Jg. 64, H. 1, 2025-02-14.
Abstract
"Wie KI und andere digitale Technologien den Arbeitsmarkt verändern: Am IAB werden wir immer wieder danach gefragt, welche Berufe angesichts der rasanten technologischen Entwicklungen der letzten Jahre überhaupt noch Zukunft haben. Bislang hat man zur Beantwortung dieser Frage Prognosen zu Rate gezogen. Hier wurde anfangs – unter Berücksichtigung verschiedener relativ stabiler Faktoren wie dem Erwerbspersonenpotenzial, der wirtschaftlichen Entwicklung oder der zu erwartenden Migration – hochgerechnet, wie sich die Zahl der Berufsanfänger auf die verschiedenen Berufe und Qualifikationsniveaus verteilt, wenn die Entwicklung sich wie in der Vergangenheit fortsetzen würde. Schon früh wurde jedoch deutlich, dass diese Faktoren weniger stabil sind als ursprünglich angenommen. Um diese Dynamik zu berücksichtigen, wurde dieser Ansatz erweitert, indem nunmehr Projektionen erstellt werden. Dazu werden Annahmen über die Folgen bestimmter, äußerst wahrscheinlicher Ereignisse oder Verhaltensweisen getroffen, für die sich (noch) keine langfristige Zahlenbasis finden lässt. So gibt die QuBe-Projektion einen langfristigen Überblick über die voraussichtliche Entwicklung des Arbeitskräftebedarfs und -angebotes nach Qualifikationen und Berufen unter einer Reihe von Annahmen über zum Beispiel die Folgen des Klimawandels oder den Ausbau der ökologischen Landwirtschaft. Außerdem werden anhand von Abweichungen zwischen diesem Basismodell und Szenarien die absehbaren Folgen bestimmter Vorhaben oder Ereignisse, wie zum Beispiel der Maßnahmen zur Energie- und -Mobilitätswende abgeschätzt (https://www.bibb.de/de/202333.php). Allerdings sind diese Modelle sehr komplex und es stellt sich die Frage, inwieweit solche Projektionen für die Bildungs- und Berufsberatung einzelner Personen sinnvoll genutzt werden können. Hinzu kommt derzeit, dass die technologische Entwicklung derart schnell voranschreitet, dass verstärkt mit Umwälzungen auf dem Arbeitsmarkt gerechnet werden muss, die auch altbekannte Zusammenhänge in Frage stellen könnten. Für die einzelne Person steht die Frage im Raum, mit welchen Konsequenzen sie selbst rechnen muss, wenn neue Technologien zum Einsatz kommen: Reicht es aus, sich auf den aktuellen Wissensstand im eigenen Beruf zu bringen? Womit sollte man sich konkret beschäftigen, um den Anforderungen des Berufes weiterhin gewachsen zu sein? Ist es zielführender, sich beruflich neu zu orientieren?" (Textauszug, IAB-Doku, © wbv)
Weiterführende Informationen
Keynote für die Fachtagung "Digitalisierung in der Beratung reloaded" Mannheim, 28. November 2024 -
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Inklusion - KI und die Arbeitswelt der Zukunft (2025)
Zitatform
Matthes, Britta (2025): Inklusion - KI und die Arbeitswelt der Zukunft. In: Die Berufliche Rehabilitation, Jg. 39, H. 1, S. 6-15., 2025-04-04.
Abstract
"Es ist absehbar, dass die rasanten technologischen Entwicklungen der letzten Jahre, insbesondere die enorme Steigerung der Rechenleistung und die Entwicklung selbstlernender algorithmischer Systeme, die heute allgemein als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet werden, ihre Spuren auf dem Arbeitsmarkt hinterlassen werden. Welche das genau sein werden, können wir leider aber auch nicht sagen. Denn gerade in solch disruptiven Zeiten, wie wir sie derzeit erleben, wissen wir nicht, wie schnell und in welche Richtung sich bestehende Berufe verändern, welche Berufe verschwinden und welche neu entstehen werden. Zwar können Prognosen etwas darüber sagen, wie sich die Zahl der Berufseinsteiger*innen auf die verschiedenen Berufe und Qualifikationsniveaus verteilen würde, wenn sich die Entwicklung wie in der Vergangenheit fortsetzt. Allerdings scheinen die Potenziale, die sich aus dem Einsatz von KI ergeben, bekannte Zusammenhänge in Frage zu stellen. Hinzu kommt, dass diese Prognosemodelle sehr komplex sind, um daraus sinnvolle Schlussfolgerungen für den Einzelnen zu ziehen. So lässt sich die Frage, inwiefern KI und andere digtale Technolgien auch die Beschäftigungsmöglichkeiten für Menschen mit Behinderungen erweitern könnten, damit kaum beantworten." (Textauszug, IAB-Doku)
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Technological Change and the Upskilling of European Workers (2025)
Zitatform
McGuinness, Seamus, Paul Redmond, Konstantinos Pouliakas, Lorcan Kelly & Luke Brosnan (2025): Technological Change and the Upskilling of European Workers. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 17753), Bonn, 22 S.
Abstract
"Using the second wave of the European Skills and Jobs survey, this paper measures the relationship between technological change that automates or augments workers' job tasks and their participation in work-related training. We find that 58 per cent of European employees experienced no change in the need to learn new technologies in their jobs during the 2020-21 period. Of those exposed to new digital technology, 14 per cent did not experience any change in job tasks, 10 per cent reported that new tasks had been created while 5 per cent only saw some of their tasks being displaced by new technology. The remaining 13 per cent simultaneously experienced both task displacement and task creation. Our analysis shows that employees in jobs impacted by new digital technologies are more likely to have to react to unpredictable situations, thus demonstrating a positive link between technologically driven task disruption and job complexity. We show a strong linear relationship between technologically driven job task disruption and the need for job-related training, with training requirements increasing the greater the impact of new technologies on task content." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Gender bias in machine learning: insights from official labour statistics and textual analysis (2025)
Menis–Mastromichalakis, Orfeas ; Filandrianos, George; Stamou, Giorgos ; Symeonaki, Maria ; Parsanoglou, Dimitris ; Stamatopoulou, Glykeria ;Zitatform
Menis–Mastromichalakis, Orfeas, George Filandrianos, Maria Symeonaki, Glykeria Stamatopoulou, Dimitris Parsanoglou & Giorgos Stamou (2025): Gender bias in machine learning: insights from official labour statistics and textual analysis. In: Quality & quantity. DOI:10.1007/s11135-025-02261-0
Abstract
"The interplay between technology and societal norms often reveals a troubling reality: machine learning systems not only reflect existing gender stereotypes but can also amplify and entrench them, making these biases harder to detect and address. This paper adopts an interdisciplinary approach, combining quantitative and qualitative methods with recent technological advancements, such as machine learning techniques for textual analysis and computational linguistics, to offer a new framework for understanding occupational gender bias in machine learning. The study is motivated by persistent gender inequalities in the labor market and rising concerns about gendered algorithmic bias, as outlined in the European Commission’s Gender Equality Strategy 2020–2025. Focusing on language translation technologies, the research explores how machine learning may perpetuate or amplify gender stereotypes, aiming to foster more inclusive digital systems aligned with EU strategic goals. More specifically, it investigates occupational gender segregation and its manifestations in various forms of gender bias in machine learning across English, French, and Greek. The study introduces a classification of gender biases in machine learning, providing insights into professional areas needing intervention to address gender imbalances and identifying enduring stereotypical representations in textual data. To support this, statistical analysis is conducted to explore gender variations in occupations over the past thirteen years, using official data and international classifications such as the International Standard Classification of Occupations (ISCO-08). Moreover, gendered occupational distributions are extracted from 200,920 text instances in the three languages, revealing significant discrepancies between official labour statistics and the training data." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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AI innovation and the labor share in European regions (2025)
Zitatform
Minniti, Antonio, Klaus Prettner & Francesco Venturini (2025): AI innovation and the labor share in European regions. In: European Economic Review, Jg. 177. DOI:10.1016/j.euroecorev.2025.105043
Abstract
"This paper examines how the development of Artificial Intelligence (AI) affects the distribution of income between capital and labor, and how these shifts contribute to regional income inequality. To investigate this issue, we analyze data from European regions dating back to 2000. We find that for every doubling of regional AI innovation, the labor share declines by 0.5% to 1.6%, potentially reducing it by 0.09 to 0.31 percentage points from an average of 52%, solely due to AI. This new technology has a particularly negative impact on high- and medium-skill workers, primarily through wage compression, while for low-skill workers, employment expansion induced by AI mildly offsets the associated wage decline. The effect of AI is not driven by other factors influencing regional development in Europe or by the concentration of the AI market." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Artificial intelligence adoption and workplace training (2025)
Zitatform
Muehlemann, Samuel (2025): Artificial intelligence adoption and workplace training. In: Journal of Economic Behavior & Organization, Jg. 238. DOI:10.1016/j.jebo.2025.107206
Abstract
"As artificial intelligence (AI) reshapes business processes, firms must adapt their training strategies to cultivate a skilled workforce. Using German establishment-level panel data from 2019 to 2023, this study analyzes how firms adjust their training strategies following AI adoption. Staggered difference-in-differences analysis shows that sustained AI adoption is associated with a 14% increase in new apprenticeships among training firms (intensive margin), but is not linked to the training decision (extensive margin). AI adoption is also associated with a modest increase in continuing training, with resources shifting toward high-skilled employees. The results align with AI as an automation innovation that reduces demand for simple skills as well as an augmentation innovation that increases demand for more advanced skills. The German dual apprenticeship system appears critical for firms aiming to build a future-ready workforce in the age of AI." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author. Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Artificial intelligence and technological unemployment: Understanding trends, technology's adverse roles, and current mitigation guidelines (2025)
Nigar, Meher; Golder, Uttam ; Alam, Mohammad Jahangir; Hossain, Mohammad Kamal ; Juli, Jannatul Ferdous;Zitatform
Nigar, Meher, Jannatul Ferdous Juli, Uttam Golder, Mohammad Jahangir Alam & Mohammad Kamal Hossain (2025): Artificial intelligence and technological unemployment. Understanding trends, technology's adverse roles, and current mitigation guidelines. In: Journal of open innovation, Jg. 11, H. 3. DOI:10.1016/j.joitmc.2025.100607
Abstract
"As artificial intelligence (AI) and automation continue to reshape industries, concerns about technological unemployment are intensifying. This study employs a Systematic Literature Review (SLR) guided by the PRISMA framework to examine peer-reviewed literature from the Scopus database (2015–July 09, 2025). It identifies threecore themes: (1) trends in AI-induced labor displacement, including task automation, skill polarization, and industry-specific disruptions in sectors such as healthcare, education, and creative industries; (2) the adverse roles of AI technologies, particularly in affecting white-collar professionals, gig workers, and freelancers by increasing precarity and skill mismatches; and (3) existing mitigation strategies, including responsible AI guidelines proposed by governments, institutions, and firms aimed at balancing technological advancement with employment protection. While a growing body of policy responses encourages human-AI complementarity, current measures remain fragmented and insufficient to address the structural risks of workforce displacement. This study presents a comprehensive synthesis of the evolving relationship between AI and employment, highlighting key areas for further inquiry and policy development." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by ElsevierLtd on behalf of Prof JinHyo Joseph Yun.) ((en))
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Are artificial intelligence skills a reward or a gamble? Deconstructing the AI wage premium in Europe (2025)
Zitatform
Pouliakas, Konstantinos, Giulia Santangelo & Paul Dupire (2025): Are artificial intelligence skills a reward or a gamble? Deconstructing the AI wage premium in Europe. In: Eurasian business review, S. 1-38. DOI:10.1007/s40821-025-00302-0
Abstract
"Understanding the labor market impact of new, autonomous digital technologies, particularly generative or other forms of artificial intelligence (AI), is currently at the top of the research and policy agenda. Many initial studies, though not all, have shown that there is a wage premium to mostly technical AI skills in labor markets. Such evidence tends to draw on data from web-based sources and typically fails to provide insight into the mechanisms underlying the AI wage gap. This paper utilizes representative adult workforce data from 29 European countries, the second European skills and jobs survey, to examine wage differentials of the AI programmer workforce. The latter is uniquely identified as part of the workforce that writes computer programs using AI algorithms. The analysis shows that, on average, AI programmers enjoy a significant wage premium relative to a comparably educated or skilled workforce, such as programmers who do not yet write code using AI at work. Wage decomposition analysis further illustrates that there is a large unexplained component of such wage differential. Part of AI programmers’ larger wage variability can however be attributed to higher job-skill requirements, a propensity for remote work and a greater performance-based component in wage schedules. This indicates differences in the job design and performance management of the AI workforce." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Sociotechnical imaginaries of social inequality in the design and use of AI recruitment technology (2025)
Zitatform
Sartori, Laura & Clementine Collett (2025): Sociotechnical imaginaries of social inequality in the design and use of AI recruitment technology. In: European Societies, Jg. 27, H. 3, S. 409-432. DOI:10.1162/euso_a_00035
Abstract
"Through interviewing 12 companies in Italy which either design (vendors) or use (clients) AI recruitment technology systems, we explore how these companies perceive their systems to interact with issues of social inequality and how these perceptions, in practice, carry societal impacts. Three sociotechnical imaginaries (Jasanoff and Kim, 2015) were consistently embedded within these companies’ visions of this intersection: the third eye, the river, and the car bonnet. Through critically analyzing these imaginaries, we find that they exhibit an overriding desire for productivity and talent capture from clients, and a consequential de-prioritization of addressing social inequality and scrutinizing the ways it could be reproduced from both vendors and clients. It demonstrates that the current ‘desired’ futures, shown by the sociotechnical imaginaries which vendors and clients share for AI-tec-tech are really leading us towards an ‘undesirable’ future of hiring which continues to perpetuate social inequality. This study contributes one of the first pieces of empirical work to simultaneously assess the perceptions of AI-rec-tech vendors ’ and clients’ surrounding social inequality, to shed light on the priorities for design and the motivations for usage, and to reflect upon how this impacts society. This is a significant and original contribution to the evolving body of literature on AI-rec-tech in sociology, critical data studies, and communications." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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KI-Nähe im Job zahlt sich aus (2025)
Seele, Stefanie; Stettes, Oliver;Zitatform
Seele, Stefanie & Oliver Stettes (2025): KI-Nähe im Job zahlt sich aus. (IW-Kurzberichte / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2025,45), Köln, 3 S.
Abstract
"Beschäftigte, deren Aufgaben eine Nähe zu den Anwendungspotenzialen von Künstlicher Intelligenz (KI) aufweisen, erhalten höhere Tagesentgelte als Beschäftigte in KI-fernen Tätigkeiten. Sie wechseln zudem seltener den Betrieb und haben seltener längere Arbeitslosigkeitsperioden. Die Sorge vor einer zunehmenden Verbreitung von KI im Arbeitsalltag scheint bisher unbegründet." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Data product DOI: 10.5164/IAB.SIAB7521.de.en.v1 -
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How context matters: Human oversight of automated decision-making systems in welfare administration (2025)
Zitatform
Sztandar-Sztanderska, Karolina (2025): How context matters: Human oversight of automated decision-making systems in welfare administration. In: Journal of European Social Policy, S. 1-15. DOI:10.1177/09589287251358069
Abstract
"This article examines the capacity of frontline staff to oversee automated decision-making (ADM) systems, which are increasingly used in digital welfare states to make life-altering decisions. While prior research had focused on cognitive limitations that lead to human over-reliance on ADM, the role of contextual factors that also shape caseworkers’ supervisory activities has neither been conceptualized, nor systematically investigated. To address this gap, we develop an analytical framework for the context-sensitive study of frontline oversight, inspired by the street-level bureaucracy perspective and human–computer interaction studies. We also demonstrate the framework’s relevance through findings from a mixed-methods study of a profiling algorithm used by Public Employment Services in Poland. We identify four types of factors – policy-, organization-, professionalism-, and technology-related – that effectively shape frontline oversight. Our findings also have practical implications, as the inclusion of humans in the decision-making loop is a central element of regulatory efforts aimed at protecting individuals from algorithmic harms." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Innovation and employment in the era of artificial intelligence: In the face of AI revolution, concerns about possible technological unemployment should be aware of the complex and mixed employment impacts of technological change. (2025)
Zitatform
Vivarelli, Marco & Guillermo Arenas Diaz (2025): Innovation and employment in the era of artificial intelligence. In the face of AI revolution, concerns about possible technological unemployment should be aware of the complex and mixed employment impacts of technological change. (IZA world of labor 154,2), Bonn, o. S. DOI:10.15185/izawol.154.v2
Abstract
"The relationship between technology and employment has always been a source of concern, at least since the first industrial revolution. However, while process innovation can be job-destroying (provided that its direct labor-saving effect is not compensated through market mechanisms), product innovation can imply the emergence of new firms, new sectors, and thus new jobs (provided that its welfare effect dominates the crowding out of old products). Nowadays, the topic is even more relevant because the world economy is undergoing a new technological revolution centred on automation and the diffusion of Artificial Intelligence (AI)." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Wenn Ihr Job von KI betroffen ist, kann das eine große Chance sein: Gastbeitrag (2025)
Zitatform
Weber, Enzo (2025): Wenn Ihr Job von KI betroffen ist, kann das eine große Chance sein. Gastbeitrag. In: Frankfurter Allgemeine Zeitung H. 12.02.2025 Frankfurt am Main.
Abstract
"Künstliche Intelligenz ersetzt immer mehr Arbeitsplätze. Sie dringt in mehr und mehr Tätigkeitsbereiche vor. Mittlerweile sind auch viele hoch qualifizierte Jobs betroffen – Ärzte, Rechtsanwältinnen, Journalisten und viele andere. Wir müssen uns diesem Wandel anpassen." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Frankfurter Allgemeine Zeitung)
Weiterführende Informationen
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Does automation replace experts or augment expertise? The answer is yes (Interview) (2025)
Zitatform
Winters, Jutta & Jonathan P. Latner; David Autor (interviewte Person) (2025): Does automation replace experts or augment expertise? The answer is yes (Interview). In: IAB-Forum H. 09.01.2025. DOI:10.48720/IAB.FOO.20250109.01
Abstract
"David Autor, Professor of economics at the Massachusetts Institute of Technology (MIT), gives a Special Lecture at the IAB on 15 January 2025. In this accompanying interview, he discusses the impact of Artificial Intelligence on wages and employment, outlines the crucial role of expertise and gives insights on policy-approaches for supporting workers in rapidly changing labor markets." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Mehr KI, weniger Jobs? Was Unternehmen in Deutschland erwarten (2025)
Zitatform
Wohlrabe, Klaus (2025): Mehr KI, weniger Jobs? Was Unternehmen in Deutschland erwarten. In: ifo Schnelldienst digital, Jg. 6, H. 8, S. 1-12.
Abstract
"Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der deutschen Wirtschaft nimmt weiter zu – insbesondere in größeren Unternehmen. Auf Basis von Sonderfragen im Rahmen der monatlichen Konjunkturumfragen wird gezeigt: Derzeit fallen die direkten Beschäftigungseffekte von KI noch gering aus. Für die kommenden fünf Jahre wird jedoch deutlich häufiger ein Einfluss auf die Beschäftigtenzahl erwartet – vor allem in Form eines Stellenabbaus. Die Einschätzungen unterscheiden sich je nach Branche teils erheblich. Trotz zunehmender Praxiserfahrung bleibt eine deutliche Unsicherheit über die langfristigen Arbeitsmarktauswirkungen bestehen. Die Ergebnisse liefern einen ersten Einblick in die beschäftigungspolitischen Erwartungen von Unternehmen in Deutschland mit Blick auf KI." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Erprobung neuer Methoden der Mustererkennung bei der Statistik der BA: Vorhaben im Rahmen des BMAS-Datenlabors (2025)
Zitatform
(2025): Erprobung neuer Methoden der Mustererkennung bei der Statistik der BA. Vorhaben im Rahmen des BMAS-Datenlabors. (Grundlagen: Methodenbericht / Bundesagentur für Arbeit), Nürnberg, 81 S.
Abstract
"Die Statistik der BA betrachtet Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere des Maschinellen Lernens, als sinnvolle Ergänzung ihres Methodenspektrums zur Weiterentwicklung in konkreten Aufgabenbereichen. Einsatzfelder bestehen vor allem dort, wo lernfähige Algorithmen die automatische Verarbeitung großer Datenmengen mit dem Ziel der Mustererkennung ermöglichen. Vielversprechend erscheint der Einsatz dieser Methoden unter anderem in zwei Bereichen: Bei der Unterstützung der bestehenden Validierung von Daten im Zuge der Stichtagsverarbeitung sowie bei der Zuordnung von Beschäftigungsbetrieben zu Wirtschaftszweigen. Machbarkeitsanalysen für beide Anwendungen wurden durch das BMAS-Datenlabor gefördert und aus Mitteln der Europäischen Union „NextGenerationEU“, die im Rahmen des Deutschen Aufbau- und Resilienzplans (DARP) bereitgestellt wurden, finanziert. Das entsprechende Vorhaben der Statistik der BA, das „Datenlabor Statistik“, hatte eine Laufzeit von November 2022 bis Dezember 2024. Die beiden genannten Einsatzfelder bildeten zwei Module eines Gesamtvorhabens. Im Modul „Validierung“ wurden neue Methoden zur Validierung großer Mengen statistischer Daten konzipiert, exemplarisch eingesetzt und bewertet, mit deren Hilfe sich im Vergleich zum aktuellen Verfahren erheblich mehr Daten hinsichtlich auffälliger Konstellationen prüfen lassen. Die als erfolgversprechend bewerteten neuen Ansätze adressieren bisher weniger beachtete Bereiche der Plausibilitätsprüfung: fachstatistikübergreifende Analysen, die Berücksichtigung von Merkmalskombinationen sowie Analysen auf tieferer regionaler Ebene. Ein Ansatz für die beiden erstgenannten Bereiche wurde unmittelbar nach dem Datenlabor in einen testweisen Produktivbetrieb und in weitere Analysen überführt. Die geprüften Ansätze zur Erkennung fehlerhafter schleichender Veränderungen sowie für Einzelfallprüfungen auf tieferen Schichten der Verarbeitung haben sich als weniger aussichtsreich herausgestellt; hier sind weitere Analysen nötig. Im Modul „Wirtschaftszweige“ wurde vor allem ein Lösungsansatz als erfolgversprechend und praktisch umsetzbar bewertet: Die Zuordnung von Beschäftigungsbetrieben zu Wirtschaftszweigen auf Basis eines speziell trainierten großen Sprachmodells, das Freitext-Beschreibungen zu Betriebszwecken verarbeitet. Dieser Ansatz soll nun in der Praxis umgesetzt werden. Wertvolle Erkenntnisse wurden in diesem Modul zudem für Lösungsansätze auf Basis der folgenden Datenquellen gewonnen: Stellenanzeigen, Betriebsbezeichnungen und Informationen zu den Tätigkeiten von Beschäftigten. Zu den übergreifenden Ergebnissen des Datenlabors der Statistik zählen der Wissensgewinn durch methodischen Austausch innerhalb und außerhalb der BA, das Erschließen bisher nicht genutzter technischer Architekturen sowie leistungsfähiger Hardware und Entwicklungswerkzeuge." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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D21-Digital-Index 2024/2025: Jährliches Lagebild zur Digitalen Gesellschaft (2025)
Zitatform
(2025): D21-Digital-Index 2024/2025. Jährliches Lagebild zur Digitalen Gesellschaft. (D21-Digital-Index), Berlin, 41 S.
Abstract
"Der D21-Digital-Index ist Deutschlands wichtigstes Lagebild zur Digitalisierung der Gesellschaft. Er zeigt, wie tief die digitale Transformation verschiedene Lebensbereiche durchdringt und wie gut Bürger*innen mit den Anforderungen des Wandels umgehen können. Gleichzeitig offenbart er Spaltungen und Herausforderungen: Wer profitiert, wer droht abgehängt zu werden? Der D21-Digital-Index ist mehr als eine Analyse: Er ist Basis für wirkungsvolles Handeln von Politik, Wirtschaft und Gesellschaft, um die Resilienz im digitalen Wandel zu stärken und gemeinsam eine inklusive digitale Zukunft zu gestalten, in der alle von den Chancen der Digitalisierung profitieren. Im Fokus steht in diesem Jahr der digitale Wandel als Treiber für weitere Transformationsprozesse, etwa bei der Wertschöpfung, beim Informations- und Kommunikationsverhalten oder beim ökologischen Wandel. Denn unsere Gesellschaft befindet sich inmitten eines tiefgreifenden Wandels. Der D21-Digital-Index begleitet sie in dieser Transformation seit vielen Jahren. Ein weiterer Schwerpunkt der Studie liegt auf der digitalen Bildung und den Kompetenzen, die für eine souveräne und kritische Nutzung digitaler Technologien erforderlich sind. Zudem wird untersucht, wie die Bevölkerung den Einsatz Künstlicher Intelligenz wahrnimmt: Welche Erwartungen, Chancen und Bedenken gibt es? Welche Faktoren beeinflussen die Akzeptanz neuer KI-Technologien im Alltag? Wie steht es um das Bewusstsein für die Transformationskraft von KI, insbesondere für die Beschäftigungschancen?" (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Learning from Ricardo and Thompson: Machinery and Labor in the Early Industrial Revolution, and in the Age of AI (2024)
Zitatform
Acemoglu, Daron & Simon Johnson (2024): Learning from Ricardo and Thompson: Machinery and Labor in the Early Industrial Revolution, and in the Age of AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 32416), Cambridge, Mass, 45 S. DOI:10.3386/w32416
Abstract
"David Ricardo initially believed machinery would help workers but revised his opinion, likely based on the impact of automation in the textile industry. Despite cotton textiles becoming one of the largest sectors in the British economy, real wages for cotton weavers did not rise for decades. As E.P. Thompson emphasized, automation forced workers into unhealthy factories with close surveillance and little autonomy. Automation can increase wages, but only when accompanied by new tasks that raise the marginal productivity of labor and/or when there is sufficient additional hiring in complementary sectors. Wages are unlikely to rise when workers cannot push for their share of productivity growth. Today, artificial intelligence may boost average productivity, but it also may replace many workers while degrading job quality for those who remain employed. As in Ricardo's time, the impact of automation on workers today is more complex than an automatic linkage from higher productivity to better wages." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial Intelligence and the health workforce: Perspectives from medical associations on AI in health (2024)
Almyranti, Margarita; Eiszele, Samuel; Sutherland, Eric; Ash, Nachman;Zitatform
Almyranti, Margarita, Eric Sutherland, Nachman Ash & Samuel Eiszele (2024): Artificial Intelligence and the health workforce. Perspectives from medical associations on AI in health. (OECD Artificial Intelligence Papers 28), Paris, 53 S. DOI:10.1787/9a31d8af-en
Abstract
"Healthcare has progressed through advancements in medicine, leading to improved global life expectancy. Nevertheless, the sector grapples with increasing challenges such as heightened demand, soaring costs, and an overburdened workforce. Factors contributing to health workforce strain include ageing populations, increasing burden from non-communicable and chronic diseases, healthcare providers' burnout, and evolving patient expectations. Artificial Intelligence (AI) could potentially transform healthcare by alleviating some of these pressures. But AI in health poses risks to health providers through potential workforce disruption – with changing roles requiring adapted skills with some functions subject to automation. Striking a balance between innovation and safeguards is imperative." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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KI für die Fachkräftesicherung nutzen: Lösungsansätze für Automatisierung, Teilhabe und Wissenstransfer (2024)
André, Elisabeth; Suchy, Oliver; Steil, Jochen; Bittner, Eva; Wilkens, Uta ; Heister, Michael; Bullinger-Hoffmann, Angelika; Huchler, Norbert ; Schmidt, Christoph M.; Peissner, Matthias; Stich, Andrea; Prasuhn, Pierre;Zitatform
André, Elisabeth, Angelika Bullinger-Hoffmann, Eva Bittner, Michael Heister, Norbert Huchler, Matthias Peissner, Pierre Prasuhn, Christoph M. Schmidt, Jochen Steil, Andrea Stich, Oliver Suchy & Uta Wilkens (2024): KI für die Fachkräftesicherung nutzen. Lösungsansätze für Automatisierung, Teilhabe und Wissenstransfer. München, 41 S. DOI:10.48669/pls_2024-2
Abstract
"Ob im Handwerk, Medizin oder der Verwaltung – in fast allen Branchen kommen Fachkräfteengpässe auf uns zu oder sind bereits spürbar. Zunehmend verstärkt durch demografische Entwicklungen wie den bevorstehenden Renteneintritt der Babyboomer. Um die Fachkräftebasis von morgen zu sichern, kann auch Künstliche Intelligenz (KI) als technologischer Baustein – vor allem in den Bereichen Automatisierung und KI-basierte Assistenz – eine bedeutende Rolle spielen. Das Whitepaper gibt einen Überblick, wie KI-Technologien gezielt zur Fachkräftesicherung beitragen können, um die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und Arbeitsplätze in Deutschland zu sichern." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Artificial Intelligence – Gender-Specific Differences in Perception, Understanding, and Training Interest (2024)
Zitatform
Armutat, Sascha, Malte Wattenberg & Nina Mauritz (2024): Artificial Intelligence – Gender-Specific Differences in Perception, Understanding, and Training Interest. In: C.-P. Marti Ballester (ed.) (2024): Proceedings of the 7th International Conference on Gender Research, S. 36-43. DOI:10.34190/icgr.7.1.2163
Abstract
"In light of the growing importance of Artificial Intelligence (AI) in science, business, and society, broad acceptance is crucial. However, recent studies indicate a significant underrepresentation of women in the emerging AI-driven professions of the future job market. This hampers the innovation potential of technologies due to the lack of diverse perspectives in development. Gender-specific differences also manifest in the perception of AI: Men tend to view AI applications more positively, rate their own AI competencies higher, and have more trust in the technology compared to women. However, both genders agree on the critical importance of the comprehensibility of AI decisions and are equally willing to pursue further education in the field of AI. This study aimed to investigate gender-relevant aspects in the perception and understanding of AI, as well as the need for further education and opportunities for communication and exchange on the topic of AI. To achieve this, focus groups with female students were conducted in May 2023. The analysis of the conversation data and materials used was carried out using an inductive coding method. Overall, women perceive knowledge as the key to generating more interest in AI. However, they also identify obstacles such as discrimination, gender stereotypes, and a lack of gender equality. Additionally, they desire more practical examples, improved communication regarding the advantages and disadvantages of AI, as well as more democratic and transparent decision-making processes. The paper emphasizes that an inclusive educational environment requires awareness and education for women, along with measures against discriminatory barriers and stereotypes. Furthermore, it suggests the early involvement of women in the development of AI applications and the establishment of clear rules to ensure gender equality in the workplace. These study findings provide valuable support to companies in the gender-specific planning of awareness and training processes for introducing AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Does Artificial Intelligence Help or Hurt Gender Diversity? Evidence from Two Field Experiments on Recruitment in Tech (2024)
Zitatform
Avery, Mallory, Andreas Leibbrandt & Joseph Vecci (2024): Does Artificial Intelligence Help or Hurt Gender Diversity? Evidence from Two Field Experiments on Recruitment in Tech. (CESifo working paper 10996), München, 70 S.
Abstract
"The use of Artificial Intelligence (AI) in recruitment is rapidly increasing and drastically changing how people apply to jobs and how applications are reviewed. In this paper, we use two field experiments to study how AI recruitment tools can impact gender diversity in the male-dominated technology sector, both overall and separately for labor supply and demand. We find that the use of AI in recruitment changes the gender distribution of potential hires, in some cases more than doubling the fraction of top applicants that are women. This change is generated by better outcomes for women in both supply and demand. On the supply side, we observe that the use of AI reduces the gender gap in application completion rates. Complementary survey evidence suggests that anticipated bias is a driver of increased female application completion when assessed by AI instead of human evaluators. On the demand side, we find that providing evaluators with applicants' AI scores closes the gender gap in assessments that otherwise disadvantage female applicants. Finally, we show that the AI tool would have to be substantially biased against women to result in a lower level of gender diversity than found without AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Ähnliche Treffer
auch erschienen als: Monash Economics Working Papers, 2023-09 -
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The impact of Robots on Labour market transitions in Europe (2024)
Zitatform
Bachmann, Ronald, Myrielle Gonschor, Piotr Lewandowski & Karol Madoń (2024): The impact of Robots on Labour market transitions in Europe. In: Structural Change and Economic Dynamics, Jg. 70, S. 422-441. DOI:10.1016/j.strueco.2024.05.005
Abstract
"Dieses Papier untersucht die Auswirkungen von Robotern auf Arbeitsmarkttransitionen in 16 europäischen Ländern. Generell reduzieren Roboter Übergänge von der Beschäftigung in die Arbeitslosigkeit und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, einen neuen Job zu finden. Arbeitskosten sind eine wichtige Erklärung für die beobachteten Unterschiede zwischen Ländern: In Ländern mit niedrigeren Arbeitskosten zeigt sich ein stärkerer Effekt auf Einstellungen und Trennungen. Diese Auswirkungen sind bei Arbeitskräften in Berufen mit manuellen oder kognitiven Routineaufgaben besonders ausgeprägt, bei Berufen mit nicht-routine kognitiven Aufgaben hingegen vernachlässigbar. Für junge und ältere Arbeitskräfte in Ländern mit niedrigeren Arbeitskosten wirken sich Roboter positiv auf Übergänge aus. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Einführung von Robotern in den meisten europäischen Ländern zu einem Anstieg der Beschäftigung und einem Rückgang der Arbeitslosigkeit geführt hat, vor allem durch einen Rückgang der Übergänge in die Arbeitslosigkeit." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Navigating career stages in the age of artificial intelligence: A systematic interdisciplinary review and agenda for future research (2024)
Bankins, Sarah ; Jooss, Stefan ; Restubog, Simon Lloyd D. ; Ocampo, Anna Carmella ; Shoss, Mindy; Marrone, Mauricio ;Zitatform
Bankins, Sarah, Stefan Jooss, Simon Lloyd D. Restubog, Mauricio Marrone, Anna Carmella Ocampo & Mindy Shoss (2024): Navigating career stages in the age of artificial intelligence: A systematic interdisciplinary review and agenda for future research. In: Journal of vocational behavior, Jg. 153. DOI:10.1016/j.jvb.2024.104011
Abstract
"As artificial intelligence (AI) use expands within organizations, its influence is increasingly permeating careers and vocational domains. However, there is a notable lack of structured insights regarding AI's role in shaping individual career paths across career stages. To address this gap, we undertook a systematic literature review of 104 empirical articles, aiming to synthesize the scholarship on AI in the context of careers. Drawing upon career stage theory, we examine the implications of AI on careers, identify key barriers and enablers of AI use in this area, and reveal how the utilization of AI impacts individuals' career competencies. In doing so, we illustrate how AI actively shapes individuals' career trajectories and we dissect these effects both within and across various career stages to situate AI within the broader context of careers research. Adopting a sustainable career lens, we conclude by outlining a future research agenda that advocates for the design and adoption of AI systems that promote sustainable and equitable careers." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))
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AI, Automation and Taxation (2024)
Zitatform
Bastani, Spencer & Daniel Waldenström (2024): AI, Automation and Taxation. (IZA policy paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 212), Bonn, 19 S.
Abstract
"This paper examines the implications of Artificial Intelligence (AI) and automation for the taxation of labor and capital in advanced economies. It synthesizes empirical evidence on worker displacement, productivity, and income inequality, as well as theoretical frameworks for optimal taxation. Implications for tax policy are discussed, focusing on the level of capital taxes and the progressivity of labor taxes. While there may be a need to adjust the level of capital taxes and the structure of labor income taxation, there are potential drawbacks of overly progressive taxation and universal basic income schemes that could undermine work incentives, economic growth, and long-term household welfare. Some of the challenges posed by AI and automation may also be better addressed through regulatory measures rather than tax policy." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Robots and firms' labour search: The role of temporary work agencies (2024)
Beneito, Pilar; Wilemme, Guillaume; Vicente-Chirivella, Oscar; Garcia-Vega, Maria;Zitatform
Beneito, Pilar, Maria Garcia-Vega, Oscar Vicente-Chirivella & Guillaume Wilemme (2024): Robots and firms' labour search: The role of temporary work agencies. (Research paper / Nottingham Centre for Research on Globalisation and Economic Policy 2024,02), Nottingham, 55 S.
Abstract
"We study the impact of industrial robots on the use of labor intermediaries or temporary work agencies (TWAs) and firm productivity. We develop a theoretical framework where new technologies increase the need for quality match workers. TWAs help firms to search for workers who better match their technologies. The model predicts that using robots increases TWA use, which increases robots' productivity. We test the model implications with panel data of Spanish firms from 1997 to 2016 with information on robot adoption and TWA use. Using staggered difference-in-difference (DiD) estimations, we estimate the causal effects of robot adoption on TWAs. We find robot adopters increase the probability of TWA use compared to non-adopters. We also find that firms that combine robots with TWAs achieve higher productivity than those who adopt robots without TWAs." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The Rapid Adoption of Generative AI (2024)
Zitatform
Bick, Alexander, Adam Blandin & David J. Deming (2024): The Rapid Adoption of Generative AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 32966), Cambridge, Mass, 44 S. DOI:10.3386/w32966
Abstract
"Generative Artificial Intelligence (AI) is a potentially important new technology, but its impact on the economy depends on the speed and intensity of adoption. This paper reports results from the first nationally representative U.S. survey of generative AI adoption at work and at home. In August 2024, 39 percent of the U.S. population age 18-64 used generative AI. More than 24 percent of workers used it at least once in the week prior to being surveyed, and nearly one in nine used it every workday. Historical data on usage and mass-market product launches suggest that U.S. adoption of generative AI has been faster than adoption of the personal computer and the internet. Generative AI is a general purpose technology, in the sense that it is used in a wide range of occupations and job tasks at work and at home." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Elektro- und Informationstechnik: VDE „Studium, Beruf und Gesellschaft“ (2024)
Bockelmann, Carsten; Zeller, Niclas; Lehnhoff, Sebastian; Hanuschkin, Alexander; Wübben, Dirk; Klischat, Cosima; Haja, Andreas; Magdowski, Mathias; Van, Hoai My; Matthes, Britta ; Dudek, Damian; Rigoll, Gerhard; Lehnhoff, Sebastian; Schanz, Michael;Zitatform
Bockelmann, Carsten, Damian Dudek, Andreas Haja, Alexander Hanuschkin, Cosima Klischat, Sebastian Lehnhoff, Mathias Magdowski, Britta Matthes, Gerhard Rigoll, Michael Schanz, Hoai My Van, Dirk Wübben & Niclas Zeller (2024): Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Elektro- und Informationstechnik. VDE „Studium, Beruf und Gesellschaft“. 43 S.
Abstract
"Dieses Papier zeigt, wo bereits heute in den verschiedenen Fachgebieten der Elektro- und Informationstechnik die Künstliche Intelligenz eine wichtige und insbesondere selbstverständliche Rolle spielt. Dabei besteht eine wechselseitige Beziehung: KI ist nicht nur Mittel zum Zweck – mächtiges Werkzeug zum Lösen elektrotechnischer Aufgabenstellungen sowie Helferlein im Arbeitsalltag – sondern auch Gegenstand der elektrotechnischen Forschung bzw. wird durch elektrotechnische Verfahren z.B. in der Nachrichtentechnik unterstützt. An vielen Stellen kommt die KI (noch) an ihre Grenzen. Wir zeigen, wo diese liegen und geben Ausblicke. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Auseinandersetzung mit dem Thema „KI in der elektrotechnischen Lehre“ sowie die Nutzung von Large Language Models im Studium und beim wissenschaftlichen Arbeiten. Wir lernen außerdem den Unterschied zwischen Data Scientist und Elektroingenieur in der Nachrichtentechnik kennen. Auch die Frage „Wird die KI Elektroingenieurinnen und Elektroingenieure ersetzen?“ klären wir hier mit Hilfe einer einschlägigen Berufsforscherin auf." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Künstliche Intelligenz - Bessere Entlohnung durch Produktivitätsbooster? - Institut der deutschen Wirtschaft (IW) (2024)
Büchel, Jan; Monsef, Roschan;Zitatform
Büchel, Jan & Roschan Monsef (2024): Künstliche Intelligenz - Bessere Entlohnung durch Produktivitätsbooster? - Institut der deutschen Wirtschaft (IW). In: IW-Trends, Jg. 51, H. 2, S. 42-63. DOI:10.2373/1864-810X.24-02-03
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits vielfältig von Unternehmen und in der Gesellschaft eingesetzt. Auswirkungen auf die Arbeitswelt werden dabei kontrovers diskutiert: Auf der einen Seite stehen mögliche Produktivitätszuwächse durch KI-Anwendungen, auf der anderen Seite die Sorgen der Beschäftigten, dass KI ihre Arbeitsplätze ersetzen könnte. Deshalb kann gerade die Perspektive der Beschäftigten mehr Klarheit dazu bringen, welche Effekte KI konkret auf ihre Arbeitssituation haben kann. Auswertungen des Sozio-oekonomischen Panels zeigen, dass 37 Prozent der Beschäftigten in Deutschland im Jahr 2020 mit KI-Anwendungen arbeiten. KI-Beschäftigte sind häufig männlich, im Alter von 18 bis 44 Jahren und haben oftmals einen Meister-, Fachhochschul- oder Universitätsabschluss. Sie äußern seltener Sorgen, mit dem technischen Fortschritt nicht mithalten zu können, und mehr Sorgen, dass ihre beruflichen Qualifikationen abgewertet werden könnten. Eine multivariate Analyse zeigt, dass die Bruttostundenlöhne von KI-Beschäftigten durchschnittlich um 4 Prozent höher sind als bei Beschäftigten ohne KI-Nutzung. Dies gilt unabhängig davon, ob Beschäftigte intensiv oder weniger intensiv mit KI-Anwendungen arbeiten. Im Gegensatz zu früheren technologischen Neuerungen, von denen besonders Hochqualifizierte profitieren konnten, zeigt sich der positive Zusammenhang zwischen Lohnhöhe und KI-Nutzung für alle Bildungsgruppen." (Textauszug, IAB-Doku)
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Generative KI in Deutschland: Künstliche Intelligenz in Gesellschaft und Unternehmen (2024)
Büchel, Jan; Engler, Jan Felix;Zitatform
Büchel, Jan & Jan Felix Engler (2024): Generative KI in Deutschland. Künstliche Intelligenz in Gesellschaft und Unternehmen. (IW-Report / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2024,23), Köln, 27 S.
Abstract
"Generative KI sorgte in jüngster Vergangenheit für großes Aufsehen. Grund ist, dass generative KI-Anwendungen selbstständig Inhalte wie Texte, Bilder, Programmiercodes oder Videos generieren können, die oft nur schwer von menschlich erstellten Inhalten zu unterscheiden sind. Sinnbildlich für generative KI steht dabei in der öffentlichen Wahrnehmung oft noch die spezifische Anwendung ChatGPT, wie eine Analyse der Internetsuchanfragen und Zeitungsartikel in Deutschland zeigt. Davon profitiert allerdings auch das generelle Interesse an KI nachhaltig. Eine Auswertung von Online-Stellenanzeigen zeigt dagegen, dass Unternehmen nicht nur Interesse an generativer KI zeigen, sondern immer häufiger konkrete Anwendungsfälle in ihren Unternehmen identifizieren und dafür entsprechende Kompetenzen suchen. Dabei nimmt ChatGPT in der ersten Jahreshälfte 2023 ebenfalls eine entscheidende Rolle ein und prägte das Kompetenzprofil vieler Stellenanzeigen. Allerdings lösen sich die Unternehmensbedarfe im zweiten Halbjahr zunehmend von diesem Fokus. Stattdessen nehmen Unternehmen weitere Anwendungen oder Einsatzbereiche sowie die zugrundeliegenden Modelle der generativen KI stärker in den Blick. Sie möchten eigene Anwendungen entwickeln, die auf die jeweiligen Bedarfe und Geschäftsmodelle der Unternehmen abgestimmt sind. Nichtsdestotrotz kommt ChatGPT eine innovationsreibende Wirkung zu, die diese Entwicklung begünstigt hat. Es zeigt sich etwa die Tendenz, dass gerade große Unternehmen personalisierte geschlossene Lösungen entwickeln möchten, in denen Daten das Unternehmensnetzwerk nicht verlassen. Es könnte ein Indiz dafür sein, dass sich Unternehmen in Deutschland verstärkt mit den Chancen und insbesondere auch den Kosten und Risiken beschäftigt haben, die mit generativer KI einhergehen. Denn der Einsatz von generativer KI wirft urheberrechtliche, haftungsrechtliche und datenschutzrechtliche Fragen auf, die teilweise noch nicht abschließend geklärt sind. Ebenso sind die Auswirkungen des kürzlich verabschiedeten AI Acts noch weitestgehend ungeklärt. Regional betrachtet, sind die Unternehmensbedarfe in den südwestlichen Städten Deutschlands sowie in Berlin und dem angrenzenden Umland besonders hoch. Ähnliche Clusterwirkungen sind in den Regionen um München, Stuttgart, Karlsruhe und Heidelberg sowie um Köln und Bonn erkennbar. Gerade Unternehmen aus dem Technologiebereich und Fahrzeugbau sowie Forschungseinrichtungen schreiben dort viele Stellenanzeigen zu generativer KI aus. In Berlin und München treiben ebenfalls viele KI-Start-ups die Bedarfe zu generativer KI." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Ähnliche Treffer
auch erschienen als: IW-Kurzberichte, 2025,38 -
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Evidence on the adoption of Artificial Intelligence: The role of skills shortage (2024)
Zitatform
Carioli, Paolo, Dirk Czarnitzki & Gastón P. Fernández (2024): Evidence on the adoption of Artificial Intelligence: The role of skills shortage. (ZEW discussion paper 24-013), Mannheim, 37 S.
Abstract
"Artificial Intelligence (AI) is considered to be the next general-purpose technology, with the potential of performing tasks commonly requiring human capabilities. While it is commonly feared that AI replaces labor and disrupts jobs, we instead investigate the potential of AI for overcoming increasingly alarming skills shortages in firms. We exploit unique German survey data from the Mannheim Innovation Panel on both the adoption of AI and the extent to which firms experience scarcity of skills. We measure skills shortage by the number of job vacancies that could not be filled as planned by firms, distinguishing among different types of skills. To account for the potential endogeneity of skills shortage, we also implement instrumental variable estimators. Overall, we find a positive and significant effect of skills shortage on AI adoption, the breadth of AI methods, and the breadth of areas of application of AI. In addition, we find evidence that scarcity of labor with academic education relates to firms exploring and adopting AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Künstliche Intelligenz und Gender - eine Frage diskursiver (Gegen-)Macht? (2024)
Zitatform
Carstensen, Tanja & Kathrin Ganz (2024): Künstliche Intelligenz und Gender - eine Frage diskursiver (Gegen-)Macht? In: WSI-Mitteilungen, Jg. 77, H. 1, S. 26-33. DOI:10.5771/0342-300X-2024-1-26
Abstract
"Mit der Digitalisierung von Arbeit ist häufig die Frage verbunden, ob sich Geschlechterungleichheiten verändern. Aktuell wird dies vor allem mit Blick auf Künstliche Intelligenz (KI ) kontrovers diskutiert. Im betrieblichen Alltag gewinnt KI zunehmend an Relevanz ; in politischen, medialen und wissenschaftlichen Diskursen wird bereits seit einigen Jahren thematisiert, inwiefern KI aus Geschlechterperspektiven relevant ist. Dieser Beitrag untersucht diese Diskurse und widmet sich der Frage, inwiefern sich durch die Anwendung von KI -Technologien geschlechtliche Machtungleichheiten in der Arbeitswelt verändern und ob sich mit KI Ansatzpunkte für die Entwicklung von Gegenmacht erkennen lassen." (Textauszug, IAB-Doku)
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The impact of artificial intelligence in the early retirement decision (2024)
Zitatform
Casas, Pablo & Concepción Román (2024): The impact of artificial intelligence in the early retirement decision. In: Empirica, Jg. 51, H. 3, S. 583-618. DOI:10.1007/s10663-024-09613-3
Abstract
"This paper examines the impact of Artificial Intelligence (AI) on early retirement (ER) decisions in Europe. For the analysis, we utilize microdata from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe, along with occupation-level data on AI advances and AI exposure. Initially, we investigate the influence of AI advances and AI exposure separately, finding in both instances a significant reduction in ER likelihood, though this only applies to workers with higher education. Subsequently, we explore the interaction between AI advances and AI exposure concerning ER probability. This interaction proves critical in determining AI’s impact on ER transitions. Specifically, we observe a significant reduction in ER probabilities for workers whose occupations exhibit high levels of AI advances and high expectations for further implementation of this technology in the future. Finally, we jointly analyse the interaction between AI advances, AI exposure, and education level. This analysis highlights that workers’ ER probabilities may either increase or decrease in response to the AI revolution, depending on their education level and the characteristics of their occupations in terms of AI advances and AI exposure." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))
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Wie bewältigen Regionen die digitale und ökologische Transformation von Wirtschaft und Arbeitsmarkt? (Podium) (2024)
Dauth, Wolfgang ; Solms, Anna; Grienberger, Katharina; Lehmer, Florian ; Moritz, Michael ; Müller, Steffen ; Fitzenberger, Bernd ; Plümpe, Verena; Falck, Oliver ; Bauer, Anja ; Sonnenburg, Anja; Janser, Markus ; Schneemann, Christian ; Diegmann, André ; Matthes, Britta ; Solms, Anna;Zitatform
Dauth, Wolfgang & Michael Moritz; Katharina Grienberger, Florian Lehmer, Steffen Müller, Bernd Fitzenberger, Verena Plümpe, Oliver Falck, Anja Bauer, Anja Sonnenburg, Markus Janser, Christian Schneemann, André Diegmann, Britta Matthes & Anna Solms (sonst. bet. Pers.) (2024): Wie bewältigen Regionen die digitale und ökologische Transformation von Wirtschaft und Arbeitsmarkt? (Podium). In: IAB-Forum H. 06.05.2024. DOI:10.48720/IAB.FOO.20240506.01
Abstract
"Was bedeuten die absehbaren Transformationsprozesse der kommenden Jahrzehnte auf regionaler Ebene und wie können sie gemeistert werden? Antworten auf diese Fragen gab der IWH/IAB-Workshop zur Arbeitsmarktpolitik, der in diesem Jahr erstmals am IAB in Nürnberg stattfand." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Dauth, Wolfgang ; Grienberger, Katharina; Lehmer, Florian ; Moritz, Michael ; Fitzenberger, Bernd ; Janser, Markus ; Schneemann, Christian ; Diegmann, André ; Matthes, Britta ; -
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Who Is AI Replacing? The Impact of Generative AI on Online Freelancing Platforms (2024)
Zitatform
Demirci, Ozge, Jonas Hannane & Xinrong Zhu (2024): Who Is AI Replacing? The Impact of Generative AI on Online Freelancing Platforms. (CESifo working paper 11276), München, 22 S.
Abstract
"This paper studies the impact of Generative AI technologies on the demand for online freelancers using a large dataset from a leading global freelancing platform. We identify the types of jobs that are more affected by Generative AI and quantify the magnitude of the heterogeneous impact. Our findings indicate a 21% decrease in the number of job posts for automation-prone jobs related to writing and coding, compared to jobs requiring manual-intensive skills, within eight months after the introduction of ChatGPT. We show that the reduction in the number of job posts increases competition among freelancers while the remaining automation-prone jobs are of greater complexity and offer higher pay. We also find that the introduction of Image-generating AI technologies led to a 17% decrease in the number of job posts related to image creation. We use Google Trends to show that the more pronounced decline in the demand for freelancers within automation-prone jobs correlates with their higher public awareness of ChatGPT’s substitutability." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Künstliche Intelligenz ändert einiges: „Arbeitsmarkt der Zukunft“: Interview mit der Wirtschaftsgeographin Dr. Anne Otto über den Arbeitsmarkt in der Westpfalz, Automatisierung, künstliche Intelligenz und vieles mehr (2024)
Zitatform
Dieckvoẞ-Ploch, Miriam; Anne Otto (interviewte Person) (2024): Künstliche Intelligenz ändert einiges. „Arbeitsmarkt der Zukunft“: Interview mit der Wirtschaftsgeographin Dr. Anne Otto über den Arbeitsmarkt in der Westpfalz, Automatisierung, künstliche Intelligenz und vieles mehr. In: Die Rheinpfalz H. 27.09.2024, 2024-09-27.
Abstract
"Weltweit schreitet die Digitalisierung in enormem Tempo voran und verändert die Berufswelt. Auch in der Westpfalz, die sich im Spannungsfeld von traditionellem Handwerk und hochmoderner Technologie befindet. KI-Systeme und Roboter werden immer leistungsfähiger und sind zunehmend in der Lage, Aufgaben selbstständig zu übernehmen. Wirtschaftsgeographin Dr. Anne Otto ist als Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Regionalen Forschungsnetz des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) unter anderem im Bereich regionale Arbeitsmarktforschung tätig und gibt Einblicke in den „Arbeitsmarkt der Zukunft“." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Volltext-Zugang über Verlag oder sonstigen Anbieter (möglicherweise kostenpflichtig) -
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Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt: Wie KI-unterstütztes Training die Gespräche im Kundenservice verändert (2024)
Dijksman, Sander; Eijkenboom, Danique; Özgül, Pelin; Montizaan, Raymond ; Stops, Michael ; Levels, Mark ; Rounding, Nicholas; Janssen, Simon; Steens, Sanne; Graus, Evie; Fouarge, Didier ; Fregin, Marie-Christine ;Zitatform
Dijksman, Sander, Danique Eijkenboom, Didier Fouarge, Marie-Christine Fregin, Evie Graus, Simon Janssen, Mark Levels, Raymond Montizaan, Pelin Özgül, Nicholas Rounding, Sanne Steens & Michael Stops (2024): Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt: Wie KI-unterstütztes Training die Gespräche im Kundenservice verändert. In: IAB-Forum H. 08.10.2024, 2024-11-18. DOI:10.48720/IAB.FOO.20241008.01
Abstract
"Wie wirkt sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Weiterbildung auf die Produktivität von Beschäftigten aus? Diese und andere Fragen wurden im Rahmen des Forschungsprojektes „ai:conomics“ anhand von Daten aus verschiedenen europäischen Großunternehmen untersucht. Die ersten Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich KI positiv auf die Produktivität von Beschäftigten auswirken kann. Dies gilt vor allem, wenn diese noch nicht lange im Unternehmen tätig sind." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Artificial intelligence capital and employment prospects (2024)
Zitatform
Drydakis, Nick (2024): Artificial intelligence capital and employment prospects. In: Oxford economic papers, Jg. 76, H. 4, S. 901-919. DOI:10.1093/oep/gpae005
Abstract
"There is limited research assessing how AI knowledge affects employment prospects. The present study defines the term ‘AI capital’ as a vector of knowledge, skills, and capabilities related to AI technologies, which could boost individuals’ productivity, employment, and earnings. Subsequently, the study reports the outcomes of a genuine correspondence test in England. It was found that university graduates with AI capital, obtained through an AI business module, experienced more invitations for job interviews than graduates without AI capital. Moreover, graduates with AI capital were invited to interviews for jobs that offered higher wages than those without AI capital. Furthermore, it was found that large firms exhibited a preference for job applicants with AI capital, resulting in increased interview invitations and opportunities for higher-paying positions. The outcomes hold for both men and women. The study concludes that AI capital might be rewarded in terms of employment prospects, especially in large firms." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Migrant Women in the UK’s Digital Economy: The Elimination of Labour Market Barriers in the Digital Labour Market (2024)
Erinc Oztas, Miray;Zitatform
Erinc Oztas, Miray (2024): Migrant Women in the UK’s Digital Economy: The Elimination of Labour Market Barriers in the Digital Labour Market. In: Social Sciences, Jg. 13, H. 9. DOI:10.3390/socsci13090494
Abstract
"This research paper delves into the complexities migrant women face within the UK labor market, with a specific focus on the digital economy’s role as both a barrier and a conduit for employment opportunities. Migrant women in the UK encounter dual barriers to labour market entry: systemic challenges rooted in migration and gender biases, and the digital divide that exacerbates access and inclusion issues within the burgeoning digital economy. Through an exploratory descriptive analysis, this study explores how digitalism—defined as the integration of digital technologies into economic and societal practices—circumvents traditional labor market entry barriers such as languages barriers. By setting out the grounds for a potential hypothesis and further research in the era of AI, this paper underlines how through the implementation of AI tools, traditional barriers such as language barriers are eliminated in the digital labour market." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Künstliche Intelligenz – wie Unternehmen sie nutzen und was sie noch daran hindert (2024)
Zitatform
Falck, Oliver, Anna Kerkhof & Anita Wölfl (2024): Künstliche Intelligenz – wie Unternehmen sie nutzen und was sie noch daran hindert. In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 77, H. 9, S. 57-63.
Abstract
"Der Künstlichen Intelligenz (KI) wird ein großes Potenzial als Schlüsseltechnologie zugeschrieben. Dieses Potenzial wird in Deutschland und der EU allerdings noch nicht ausgeschöpft, wie die Auswertung der Eurostat-Daten zur KI-Nutzung in Unternehmen von 2023 zeigt. Die Anwendung von KI konzentriert sich noch auf wenige Branchen sowie auf große Unternehmen. Was die KI-Technologien angeht, so werden vor allem Text Mining und KI-basierte Prozessautomatisierung eingesetzt, und dies hauptsächlich in den Bereichen Marketing, Produktion und IT-Sicherheit. Die KI wird dabei meistens eingekauft; in nur wenigen Branchen entwickeln Unternehmen sie selbst. Unternehmen, die darüber nachdenken, KI zu nutzen, aber noch zögern, sehen hauptsächlich mangelnde Expertise sowie hohe Kosten als Hindernis. Daneben sind insbesondere für deutsche Unternehmen die Sorge bezüglich des Datenschutzes oder der Datenverfügbarkeit sowie die Unsicherheit hinsichtlich möglicher rechtlicher Konsequenzen bedeutende Hindernisse." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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On the Automation of Job Tasks: Occupational exposure to Artificial Intelligence and Software (2024)
Zitatform
Fregin, Marie-Christine, Theresa Koch, Verena Malfertheiner, Pelin Özgül & Michael Stops (2024): On the Automation of Job Tasks: Occupational exposure to Artificial Intelligence and Software. (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) 4 ai:conomics policybrief), Maastricht, 10 S.
Abstract
"While rapid advances in digital technologies transformed the occupational structures and workers‘ skill and task composition over the past decades, much less is known about how Artificial Intelligence technologies (AI) will shape future labour markets. As part of the “ai:conomics” project, we analyze the extent to which employees subject to social security contributions in Germany are potentially exposed to AI and software technology. Our results show that highly educated, high-income workers are most exposed to AI, while their exposure is lower to software. Overall, the findings suggest that given AI’s far-reaching potential to carry out different sets of tasks, these technologies are expected to impact workers across a wider skill and wage spectrum, which previous automation technologies had limited impact on." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Künstliche Intelligenz und industrielle Arbeit – Perspektiven und Gestaltungsoptionen: Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0 (2024)
Gabriel, Stefan; Kretzschmer, Veronika; Graunke, Jannis; Dumitrescu, Roman; Murrenhoff, Anike; Hompel, Michael ten ; Falkowski, Tommy;Zitatform
Gabriel, Stefan, Tommy Falkowski, Jannis Graunke, Roman Dumitrescu, Anike Murrenhoff, Veronika Kretzschmer & Michael ten Hompel (2024): Künstliche Intelligenz und industrielle Arbeit – Perspektiven und Gestaltungsoptionen. Expertise des Forschungsbeirats Industrie 4.0. München, 46 S. DOI:10.48669/fb40_2024-1
Abstract
"In der neuen Expertise „Künstliche Intelligenz und industrielle Arbeit“ des Forschungsbeirats Industrie 4.0 zeigen das Fraunhofer IEM und das Fraunhofer IML Gestaltungsoptionen und Handlungsfelder auf, wie KI in der deutschen Industrie erfolgreich eingesetzt werden kann. Ziel ist sowohl eine Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit als auch eine Aufwertung von Arbeitsplätzen. Der KI-Einsatz beinhaltet Produktionsabläufe planen, Montagetätigkeiten übernehmen, Steuerungen programmieren oder Lager organisieren." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Einsatz von KI in Werkstätten für behinderteMenschen (2024)
Garoscio, Lidia; Wiehe, Katharina;Zitatform
Garoscio, Lidia & Katharina Wiehe (2024): Einsatz von KI in Werkstätten für behinderteMenschen. In: Soziale Sicherheit, Jg. 73, H. 8-9, S. 23-27.
Abstract
"Werkstätten für behinderte Menschen haben bereits Erfahrungen mit dem Einsatz von KI-gestützten Assistenzsystemen gemacht. Diese können Menschen mit Behinderungen in unterschiedlichen Arbeitsbereichen unterstützen. Der Artikel zeigt die Potenziale des Einsatzes anhand einiger Praxisbeispiele auf, diskutiert aber auch dessen Hürden und geht auf die Rolle desProjekts „KI-Kompass Inklusiv“ ein." (Textauszug, IAB-Doku)
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AI, Task Changes in Jobs, and Worker Reallocation (2024)
Zitatform
Gathmann, Christina, Felix Grimm & Erwin Winkler (2024): AI, Task Changes in Jobs, and Worker Reallocation. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 17554), Bonn, 50 S.
Abstract
"How does Artificial Intelligence (AI) affect the task content of work, and how do workers adjust to the diffusion of AI in the economy? To answer these important questions, we combine novel patent-based measures of AI and robot exposure with individual survey data on tasks performed on the job and administrative data on worker careers. Like prior studies, we find that robots have reduced routine tasks. In sharp contrast, AI has reduced non-routine abstract tasks like information gathering and increased the demand for 'high-level' routine tasks like monitoring processes. These task shifts mainly occur within detailed occupations and become stronger over time. While displacement effects are small, workers have responded by switching jobs, often to less exposed industries. We also document that low-skilled workers suffer some wage losses, while high-skilled incumbent workers experience wage gains." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial intelligence and wage inequality (2024)
Georgieff, Alexandre;Zitatform
Georgieff, Alexandre (2024): Artificial intelligence and wage inequality. (OECD artificial intelligence papers 13), Paris, 37 S. DOI:10.1787/bf98a45c-en
Abstract
"This paper looks at the links between AI and wage inequality across 19 OECD countries. It uses a measure of occupational exposure to AI derived from that developed by Felten, Raj and Seamans (2019) – a measure of the degree to which occupations rely on abilities in which AI has made the most progress. The results provide no indication that AI has affected wage inequality between occupations so far (over the period 2014-2018). At the same time, there is some evidence that AI may be associated with lower wage inequality within occupations – consistent with emerging findings from the literature that AI reduces productivity differentials between workers. Further research is needed to identify the exact mechanisms driving the negative relationship between AI and wage inequality within occupations. One possible explanation is that low performers have more to gain from using AI because AI systems are trained to embody the more accurate practices of high performers. It is also possible that AI reduces performance differences within an occupation through a selection effect, e.g. if low performers leave their job because they are unable to adapt to AI tools by shifting their activities to tasks that AI cannot automate." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Wie kollegial ist Künstliche Intelligenz?: Risikowahrnehmungen und Gestaltungsanforderungen aus Sicht von Beschäftigten (2024)
Gerlmaier, Anja; Bendel, Alexander;Zitatform
Gerlmaier, Anja & Alexander Bendel (2024): Wie kollegial ist Künstliche Intelligenz? Risikowahrnehmungen und Gestaltungsanforderungen aus Sicht von Beschäftigten. (IAQ-Report 2024-01), Duisburg ; Essen, 15 S. DOI:10.17185/duepublico/81427
Abstract
Zukünftig werden immer mehr Beschäftigte nicht nur in ihrem privaten Umfeld, sondern auch am Arbeitsplatz mit Systemen zusammenarbeiten, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren. Das IAQ untersuchte im Rahmen des "HUMAINE"-Projektes, wie Beschäftigte die Kooperation mit solchen KI-Systemen bewerten und welche Gestaltungsanforderungen sie an diese neue Form der hybriden Mensch-KI-Zusammenarbeit haben. Es zeigte sich, dass KI-Systeme je nach Interaktionsform unterschiedliche Potenziale und Risiken aufweisen. Um die KI-basierten Risiken zu verringern, sollten Nutzer*innen frühzeitig an der Konzeption und Implementierung beteiligt und dabei arbeitswissenschaftliche Gestaltungskriterien berücksichtigt werden. (Author's abstract, IAB-Doku)
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Artificial intelligence and the changing demand for skills in the labour market (2024)
Zitatform
Green, Andrew (2024): Artificial intelligence and the changing demand for skills in the labour market. (OECD artificial intelligence papers 14), Paris, 55 S. DOI:10.1787/88684e36-en
Abstract
"Most workers who will be exposed to artificial intelligence (AI) will not require specialised AI skills (e.g. machine learning, natural language processing, etc.) to work with AI. Even so, AI will change the tasks these workers do, and the skills they require. This report provides first estimates for the effect of artificial intelligence (AI) on the demand for skills in jobs that do not require specialised AI skills. The results show that the skills most demanded in occupations highly exposed to AI are management and business skills. These include skills in general project management, finance, administration and clerical tasks. The results also show that there have been increases over time in the demand for these skills in occupations highly exposed to AI. For example, the share of vacancies in these occupations that demand at least one emotional, cognitive or digital skill has increased by 8 percentage points. However, using a panel of establishments (which induces plausibly exogenous variation in AI exposure), the report finds evidence that the demand for these skills is beginning to fall in establishments most exposed to AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Folgen des technologischen Wandels für den Arbeitsmarkt: Vor allem Hochqualifizierte bekommen die Digitalisierung verstärkt zu spüren (2024)
Zitatform
Grienberger, Katharina, Britta Matthes & Wiebke Paulus (2024): Folgen des technologischen Wandels für den Arbeitsmarkt: Vor allem Hochqualifizierte bekommen die Digitalisierung verstärkt zu spüren. (IAB-Kurzbericht 05/2024), Nürnberg, 8 S. DOI:10.48720/IAB.KB.2405
Abstract
"Die Potenziale, dass berufliche Tätigkeiten durch Computer oder computergesteuerte Maschinen vollautomatisch erledigt werden könnten, ändern sich, wenn neue Technologien auf dem Markt verfügbar werden. Bei der Neuberechnung solcher Substituierbarkeitspotenziale wird neben dieser Entwicklung auch berücksichtigt, dass sich die Tätigkeitsprofile in den Berufen verändern, neue Berufe und Tätigkeiten entstehen und Beschäftigte ihren Beruf wechseln. Die Autorinnen zeigen für die technologischen Möglichkeiten im Jahr 2022, wie hoch das Substituierbarkeitspotenzial derzeit ist und wie es sich seit 2013 verändert hat." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
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KI-Revolution der Arbeitswelt: Perspektiven für Management, Organisation und HR (2024)
Groß, Michael; Staff, Jörg;Zitatform
Groß, Michael & Jörg Staff (Hrsg.) (2024): KI-Revolution der Arbeitswelt. Perspektiven für Management, Organisation und HR. Freiburg: Haufe Group, 322 S.
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) gilt als zentrales Zukunftsthema in nahezu allen Bereichen der Wirtschaft. Schon heute sind die Veränderungen durch KI in unserer Arbeitswelt spürbar. Dieses Buch von Prof. Dr. Michael Groß und Jörg Staff bietet hochaktuelle Beiträge über die bereits heute möglichen Anwendungen von KI im Personalbereich und deren Auswirkungen. Sie lernen die wesentlichen Perspektiven für den Einsatz von KI kennen und gewinnen einen Überblick über Chancen und Risiken von KI in Arbeit, Führung und Organisation. Zudem erhalten Sie wichtige Impulse für den Einsatz von KI im Management. Mit konkreten Handlungsempfehlungen sowie Praxisbeispielen namhafter Unternehmen und Institutionen, z.B. REWE, Zeiss, SAP, Workday, Coach Hub sowie Fraunhofer IAO, Ethikrat HR Tech, DGFP, DFKI." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Haufe)
Weiterführende Informationen
Inhaltsverzeichnis bei der Deutschen Nationalbibliothek -
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Generative Künstliche Intelligenz reduziert Nachfrage nach Freelance-Arbeit auf Online-Plattformen (2024)
Zitatform
Hannane, Jonas, Ozge Demirci & Xinrong Zhu (2024): Generative Künstliche Intelligenz reduziert Nachfrage nach Freelance-Arbeit auf Online-Plattformen. In: DIW-Wochenbericht, Jg. 91, H. 35, S. 539-545. DOI:10.18723/diw_wb:2024-35-1
Abstract
"Einführung generativer KI birgt das Potenzial für höheres Wirtschaftswachstum, stellt. Arbeitnehmer*innen aber auch vor große Herausforderungen • Auftragszahlen auf Online-Arbeitsmärkten zeigen: Nachfrage nach leicht automatisierbaren Tätigkeiten bleibt deutlich hinter der nach anderen Tätigkeiten zurück. Auftragszahlen für leicht ersetzbare Arbeiten wie Schreib- oder Grafikarbeiten sind aufgrund der Einführung generativer KI bis zu 30 Prozent zurückgegangen. Bei verbleibenden Aufträgen steigen die Anforderungen, also die Komplexität der Aufträge – sie werden zugleich aber auch besser dotiert. Weiter- und Fortbildungsmaßnahmen unerlässlich – insbesondere für Frauen und Ältere, die KI deutlich weniger am Arbeitsplatz nutzen als Männer und Jüngere." (Textauszug, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
KI: Skepsis im Arbeitsalltag (2024)
Heider-Willms, Angela;Zitatform
Heider-Willms, Angela (2024): KI: Skepsis im Arbeitsalltag. In: Personalwirtschaft, Jg. 50, H. 9, S. 74-75.
Abstract
"Wann ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Personalarbeit sinnvoll? Und was für einen Einfluss hat diese auf die Arbeitskultur? Damit beschäftigen sich zwei aktuelle Umfragen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Künstliche Intelligenz als Co-Pilot - Warum Unternehmen im Fahrersitz bleiben müssen (2024)
Hemel, Ulrich; Rusche, Christian; Leibrock, Edeltraud; Nüßgen, Alexander; Metzler, Christoph; Ruschitzka, Margot;Zitatform
Hemel, Ulrich, Edeltraud Leibrock, Christoph Metzler, Alexander Nüßgen, Margot Ruschitzka & Christian Rusche (2024): Künstliche Intelligenz als Co-Pilot - Warum Unternehmen im Fahrersitz bleiben müssen. (IW policy paper / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2024,01), Köln, 27 S.
Abstract
"In today’s digital era, we are witnessing a revolution driven by the progressive development and integration of Artificial Intelligence (AI) into all aspects of life. This article sheds light on this transformation by highlighting the remarkable advancements and the growing significance of AI for society and economy. The article is divided into several chapters that illuminate various dimensions of AI integration in society and economy. Firstly, the article elaborates that AI enables not only productivity enhancements and efficiency gains but also serves as the foundation for innovations that can simplify our daily lives. The intelligent automation of routine tasks provides people with the freedom to engage in more creative and challenging activities, contributing to an improvement in quality of life and prosperity. Secondly, when examining the successful implementation of AI in companies, the article emphasiszes that a well-thought-out AI strategy is necessary to effectively utilize the technology: businesses must invest not only in the relevant tools but also in the training of their employees. Comprehensive AI competence within the workforce is crucial for developing innovative solutions and fully harnessing the potential of AI. Thirdly, the development of personnel and competencies represents another essential chapter. The world of work will transform due to AI, leading to new skill requirements for employees. Lifelong learning and continuous training in digital competencies are essential to keep pace with rapid technological advancements. Simultaneously, educational institutions must adapt their curricula to prepare the next generation for a future where AI plays a central role. Based on the insights from conducted analyses, actionable options regarding AI are derived. Regulatory frameworks and ethical guidelines ensure that the advancement and utilization of AI align with societal values and norms. Human-centricity remains paramount, with technology serving as a complement to human actions, enhancing and extending them, but not replacing them. AI presents a dual challenge: On one hand, it offers incredible opportunities for innovation and prosperity; on the other hand, it requires careful control and adaptation at individual, entrepreneurial, and societal levels. By developing critical AI competencies and practicing responsible use, we can fully harness the potential of AI while minimizing potential risks. Understanding AI as a co-pilot in this dynamic environment is the key to setting the course for a future where technology and humans collaborate harmoniously for mutual benefit." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Generative KI in der Hochschulkommunikation: Ergebnisse der 2. Welle (2024)
Zitatform
Henke, Justus (2024): Generative KI in der Hochschulkommunikation. Ergebnisse der 2. Welle. (HoF-Arbeitsberichte 126), Lutherstadt Wittenberg, 42 S.
Abstract
"Diese Studie untersucht erneut die Anwendung und Wahrnehmung generativer KI-Tools in der Hochschulkommunikation im Jahr 2024 und vergleicht die Ergebnisse mit 2023. Hochschulkommunikation umfasst die interne und externe organisationale Kommunikation der Hochschulen. Die Befragung unter deutschen Hochschulen fragte nach Nutzungsmustern, Herausforderungen und Potenzialen dieser Technologien. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung von Textgenerierungstools wie ChatGPT deutlich zugenommen hat, während Übersetzungstools wie DeepL weiterhin am häufigsten verwendet werden. Private Hochschulen integrieren generative KI-Tools häufiger und vielfältiger als öffentliche Einrichtungen. Die Zufriedenheit mit diesen Tools hat sich leicht verbessert, bleibt jedoch moderat. Im Vergleich zu 2023 zeigen sich spürbare Effizienzgewinne und eine erhöhte Anpassungsfähigkeit an verschiedene Kommunikationskanäle. Herausforderungen wie Faktentreue und Datenschutz bleiben zentrale Themen. Ein offener Dialog, die Etablierung hochschulspezifischer Umgangsweisen und Weiterbildung im Umgang mit generativen KI-Tools sind notwendig, um deren Potenziale und Risiken besser zu verstehen und produktiv für die Hochschulkommunikation zu nutzen. Die Studie betont die Notwendigkeit einer umfassenden Herangehensweise, die technologische Fähigkeiten, operative Bedürfnisse und das sozio-technische Umfeld berücksichtigt, um eine erfolgreiche Integration dieser Tools zu gewährleisten. Die Veränderungen zur Vorjahresstudie zeigen zunehmend positive Auswirkungen auf Arbeitsprozesse, während zentrale Herausforderungen weiterhin bestehen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Generative AI and the Nature of Work (2024)
Hoffmann, Manuel; Peng, Sida; Nagle, Frank; Xu, Kevin; Boysel, Sam;Zitatform
Hoffmann, Manuel, Sam Boysel, Frank Nagle, Sida Peng & Kevin Xu (2024): Generative AI and the Nature of Work. (CESifo working paper 11479), München, 69 S.
Abstract
"Recent advances in artificial intelligence (AI) technology demonstrate considerable potential to complement human capital intensive activities. While an emerging literature documents wide-ranging productivity effects of AI, relatively little attention has been paid to how AI might change the nature of work itself. How do individuals, especially those in the knowledge economy, adjust how they work when they start using AI? Using the setting of open source software, we study individual level effects that AI has on task allocation. We exploit a natural experiment arising from the deployment of GitHub Copilot, a generative AI code completion tool for software developers. Leveraging millions of work activities over a two year period, we use a program eligibility threshold to investigate the impact of AI technology on the task allocation of software developers within a quasi-experimental regression discontinuity design. We find that having access to Copilot induces such individuals to shift task allocation towards their core work of coding activities and away from non-core project management activities. We identify two underlying mechanisms driving this shift - an increase in autonomous rather than collaborative work, and an increase in exploration activities rather than exploitation. The main effects are greater for individuals with relatively lower ability. Overall, our estimates point towards a large potential for AI to transform work processes and to potentially flatten organizational hierarchies in the knowledge economy." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Does robotization improve the skill structure? The role of job displacement and structural transformation (2024)
Zitatform
Hu, Shengming, Kai Lin, Bei Liu & Hui Wang (2024): Does robotization improve the skill structure? The role of job displacement and structural transformation. In: Applied Economics, Jg. 56, H. 28, S. 3415-3430. DOI:10.1080/00036846.2023.2206623
Abstract
"The literature generally focuses on the impact of robots or artificial intelligence on the employment and wages, but ignores the effect of robotization on the skill structure and its underlying mechanisms and lacks empirical evidence from developing countries. We theoretically develop a task model by introducing the skill structure and empirically investigate the effect of robotization on the skill structure based on Chinese provincial panel data from 2006 to 2018. Results show that: (1) the development of robotization in China is conducive to improving the skill structure, and the baseline conclusion still holds even though adopting multiple indexes of skill structure and controlling the endogeneity bias. (2) Robotization generates not only job displacement effect by displacing unskilled workers with robots but also structural transformation effect by increasing the proportion of technology-intensive industries, which can improve the skill structure. (3) In coastal provinces with strong Internet foundation, information transmission capacity and labour protection intensity, high labour cost and ageing rate, robotization plays a stronger role in improving the skill structure. Moreover, robotization can induce the employment polarization. These conclusions can help avoid technical unemployment and promote the upgrading of the skill structure in China." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Potenziale Generativer KI für den Mittelstand: Wie große KI-Modelle die Arbeitswelt verändern (2024)
Hölzle, Katharina ; Riedel, Oliver; Kaiser, Simone; Peissner, Matthias; Haner, Udo-Ernst; Renner, Thomas; Engelbach, Matthias; Uhler, Lydia; Mackensen, Jan; Mozer, Pia; Dworschak, Bernd; Bauer, Wilhelm; Drawehn, Jens; Wulf, Jessica; Bienzeisler, Bernd; Renner, Thomas; Beinhauer, Wolfgang; Klau, Dennis; Kintz, Maximilien;Zitatform
Hölzle, Katharina, Oliver Riedel, Wilhelm Bauer & Thomas Renner (Hrsg.) Kaiser, Simone, Matthias Peissner, Udo-Ernst Haner, Matthias Engelbach, Lydia Uhler, Jan Mackensen, Pia Mozer, Bernd Dworschak, Jens Drawehn, Jessica Wulf, Bernd Bienzeisler, Thomas Renner, Wolfgang Beinhauer, Dennis Klau & Maximilien Kintz (sonst. bet. Pers.) (2024): Potenziale Generativer KI für den Mittelstand. Wie große KI-Modelle die Arbeitswelt verändern. Stuttgart, 72 S. DOI:10.24406/publica-2246
Abstract
"Seit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 haben die Entwicklungen im Bereich Generative KI deutlich an Fahrt aufgenommen. In kurzer Abfolge wurden - und werden immer noch - neue Modelle und Funktionen vorgestellt. Zunehmend zeichnen sich breite Einsatzmöglichkeiten in den Unternehmen ab, mit einem hohen zu erwartenden Nutzenpotenzial. Vor allem für mittelständische Unternehmen stellt es eine Herausforderung dar, die Bedeutung der Entwicklungen einzuschätzen und eine strukturierte Vorgehensweise zum Thema Generative KI zu definieren und umzusetzen. Das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg hat das Fraunhofer IAO beauftragt, mittels einer Studie eine Orientierungshilfe zu den aktuellen Entwicklungen zu bieten und konkrete Empfehlungen für den Umgang mit Generativer KI zu geben. Ein vielköpfiges Autorenteam des Fraunhofer IAO aus verschiedenen Forschungsbereichen hat, neben einer ausführlichen Literaturrecherche, 48 Expertinnen und Experten im Bereich Generativer KI zu ihren Einschätzungen befragt. Es wurden sowohl Forschungseinrichtungen, KI-Anbieter, Dienstleister als auch Anwenderunternehmen miteinbezogen. Das Ergebnis der Recherche und Befragung liegt in Form dieser Studie vor, die einen Beitrag zum bewussten und zielgerichteten Umgang mit Generativer KI in den Unternehmen leisten soll." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Industrial robots, and information and communication technology: the employment effects in EU labour markets (2024)
Zitatform
Jestl, Stefan (2024): Industrial robots, and information and communication technology: the employment effects in EU labour markets. In: Regional Studies, Jg. 58, H. 11, S. 1981-1998. DOI:10.1080/00343404.2023.2292259
Abstract
"This paper explores the effects of industrial robots and information and communication technology (ICT) on regional employment in European Union countries. The empirical analysis relies on a harmonized comprehensive regional dataset that combines business statistics and national and regional accounts data. This rich dataset enables us to provide detailed insights into the employment effects of automation and computerisation in EU regions for the period 2001–16. The results suggest relatively weak effects on regional total employment dynamics. However, industrial robots show negative employment effects in local manufacturing industries and positive employment effects in local non-manufacturing industries. While the negative effect is concentrated in particular local manufacturing industries, the positive effect has operated in local service industries. Information technology investments show positive employment effects in local manufacturing industries and some individual local service industries, while communication technology investments are shown to be irrelevant for employment dynamics. In contrast, software and database investments have had a predominantly negative association with local employment." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Neurodivergent Employees: AI's Role in New Work Challenges: Exploring Neurodiverse Team Dynamics in the Era of New Work: Leveraging AI for Inclusive Environments (2024)
Keil, Mareike Victoria; Ketzer, Dominic;Zitatform
Keil, Mareike Victoria & Dominic Ketzer (2024): Neurodivergent Employees: AI's Role in New Work Challenges. Exploring Neurodiverse Team Dynamics in the Era of New Work: Leveraging AI for Inclusive Environments. Mannheim, 20 S.
Abstract
"Disruptive change has driven the digitalization and transformation of work structures in the wake of the Covid-19 pandemic, with new types of work models increasingly finding their way into familiar work structures with lasting impact. This has triggered a rapid development as part of the New Work megatrend, which, alongside challenges such as teleworking, has created great opportunities such as better integration of individuals and certain groups of people, e.g. people with disabilities, into the primary labor market. Neurodiverse teams face particular challenges due to the changing workplace, especially in terms of communication, self-organization and working practices. This paper addresses these challenges and proposes solutions based on artificial intelligence (AI) to ensure the competitiveness of companies in the implementation of New Work methods and models and to counteract the shortage of skilled workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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KI-Kompetenzen gefragt: Studie zeigt tendenziell steigende Nachfrage in Stellenanzeigen (Interview) (2024)
Zitatform
Keitel, Christiane; Michael Stops & Lennert Peede (interviewte Person) (2024): KI-Kompetenzen gefragt: Studie zeigt tendenziell steigende Nachfrage in Stellenanzeigen (Interview). In: IAB-Forum H. 27.11.2024. DOI:10.48720/IAB.FOO.20241127.01
Abstract
"In den letzten Jahren gab es eine Vielzahl von Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Die öffentliche Debatte schwankt zwischen der Befürchtung, dass viele Tätigkeiten künftig nicht mehr von Menschen erledigt werden und Arbeitsplätze wegfallen, und der Hoffnung, dass neue Tätigkeitsfelder und damit eine neue Qualität von Arbeit entstehen. In einer Studie untersuchen die IAB-Forscher Michael Stops und Lennert Peede unter anderem anhand einer Analyse von Stellenanzeigen aus den Jahren 2015 bis 2019, wie sich KI-Technologien in dieser frühen Phase bereits auf die Arbeitsnachfrage und die Beschäftigung auf Betriebsebene auswirkten." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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No Thanks, Dear AI! Understanding the Effects of Disclosure and Deployment of Artificial Intelligence in Public Sector Recruitment (2024)
Zitatform
Keppeler, Florian (2024): No Thanks, Dear AI! Understanding the Effects of Disclosure and Deployment of Artificial Intelligence in Public Sector Recruitment. In: Journal of Public Administration Research and Theory, Jg. 34, H. 1, S. 39-52. DOI:10.1093/jopart/muad009
Abstract
"Applications based on artificial intelligence (AI) play an increasing role in the public sector and invoke political discussions. Research gaps exist regarding the disclosure effects—reactions to disclosure of the use of AI applications—and the deploymenteffect—efficiency gains in data savvy tasks. This study analyzes disclosure effects and explores the deployment of an AI application in a preregistered field experiment (n = 2,000) co-designed with a public organization in the context of employer-driven recruitment. The linear regression results show that disclosing the use of the AI application leads to significantly less interest in an offer among job candidates. The explorative analysis of the deployment of the AI application indicates that the person–job fit determined by the leaders can be predicted by the AIapplication. Based on the literature on algorithm aversion and digital discretion, this study provides a theoretical and empirical disentanglement of the disclosure effect and the deployment effect to inform future evaluations of AI applications in the public sector. It contributes to the understanding of how AI applications can shape public policy and management decisions, and discusses the potential benefits and downsides of disclosing and deploying AI applications in the public sector and in employer-driven recruitment." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft (2024)
Zitatform
Kerkhof, Anna, Thomas Licht, Manuel Menkhoff & Klaus Wohlrabe (2024): Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft. In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 77, H. 8, S. 39-43.
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einem zentralen Treiber der modernen Wirtschaft entwickelt. Insbesondere in Deutschland transformiert KI eine Vielzahl von Branchen – von der Automobilindustrie bis hin zur Finanzbranche – und beeinflusst maßgeblich strategische Entscheidungen und Kundeninteraktionen. Die Europäische Verordnung über Künstliche Intelligenz, die im August 2024 in Kraft getreten ist, verfolgt einen risikobasierten Ansatz zur Regulierung von KI-Systemen, um hohe Sicherheits- und Ethikstandards zu gewährleisten. Trotz der regulatorischen Herausforderungen hat die KI-Nutzung in deutschen Unternehmen im vergangenen Jahr stark zugenommen: Der Anteil der Unternehmen, die angeben, KI zu nutzen, stieg von 13,3 % im Juni 2023 auf 27 % im Folgejahr. Besonders im Verarbeitenden Gewerbe nutzen 31 % der Unternehmen KI. Die Mehrheit der Unternehmen erwartet positive Produktivitätseffekte durch KI, mit geschätzten Produktivitätssteigerungen von 8 % für das eigene Unternehmen und gesamtwirtschaftlich 12 % in den nächsten fünf Jahren. Insgesamt zeigt sich, dass KI in Deutschland zunehmend als Schlüsseltechnologie wahrgenommen wird, die wesentliche Wachstumspotenziale für die Zukunft bietet." (Textauszug, IAB-Doku)
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The impact of robots on labor demand: evidence from job vacancy data in South Korea (2024)
Zitatform
Kim, Hyejin (2024): The impact of robots on labor demand: evidence from job vacancy data in South Korea. In: Empirical economics, Jg. 67, H. 3, S. 1185-1209. DOI:10.1007/s00181-024-02585-0
Abstract
"The debate about the impact of robots on employment has been lively. In this paper, I examine the effect of robots on local labor demand in South Korea, one of the most technologically advanced countries in terms of robotics. Using the regional variation in robot exposure constructed from national industry-level robot adoption data and the initial distribution of industrial employment in cities, I find that robots did not reduce local labor demand. However, I estimate declines in labor demand in the manufacturing sector and routine jobs. An increase in one robot per 1000 workers in terms of exposure to robots is correlated with a decline in the job vacancy growth rate of 2.6%p in the manufacturing sector and of 2.5%p in routine jobs. No significant relationship is found between robot exposure and labor demand in the service sector or non-routine jobs." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))
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Economic Policy Challenges for the Age of AI (2024)
Zitatform
Korinek, Anton (2024): Economic Policy Challenges for the Age of AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 32980), Cambridge, Mass, 27 S.
Abstract
"This paper examines the profound challenges that transformative advances in AI towards Artificial General Intelligence (AGI) will pose for economists and economic policymakers. I examine how the Age of AI will revolutionize the basic structure of our economies by diminishing the role of labor, leading to unprecedented productivity gains but raising concerns about job disruption, income distribution, and the value of education and human capital. I explore what roles may remain for labor post-AGI, and which production factors will grow in importance. The paper then identifies eight key challenges for economic policy in the Age of AI: (1) inequality and income distribution, (2) education and skill development, (3) social and political stability, (4) macroeconomic policy, (5) antitrust and market regulation, (6) intellectual property, (7) environmental implications, and (8) global AI governance. It concludes by emphasizing how economists can contribute to a better understanding of these challenges." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Business 5.0: Der Praxis-Guide für Künstliche Intelligenz in Unternehmen - Chancen und Risiken (2024)
Köhler, Thomas R.; Finkeissen, Julia;Zitatform
Köhler, Thomas R. & Julia Finkeissen (2024): Business 5.0. Der Praxis-Guide für Künstliche Intelligenz in Unternehmen - Chancen und Risiken. Frankfurt;New York: Campus Verlag, 253 S.
Abstract
"Endlich ist er da, der Durchbruch für Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI). Doch Zweifel an der "Universalwaffe" ChatGPT und ähnlichen KI-Systemen sind erlaubt. Thomas R. Köhler und Julia Finkeissen liefern in ihrem neuen Buch eine Bestandsaufnahme der aktuellen Technologien und trennen dabei schonungslos Hype von Wirklichkeit. Sie liefern das Rüstzeug für jede Führungskraft, um KI aktiv im Unternehmen sinnvoll einzusetzen. Business 5.0 zeigt in sieben Schritten, wo und wie KI-Projekte im Unternehmen etabliert werden können, und liefert konkrete Beispiele für unterschiedliche Branchen und Querschnittsfunktionen. Ein nachhaltiger KI-Einsatz im Unternehmen steht dabei im Mittelpunkt." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Campus)
Weiterführende Informationen
Inhaltsverzeichnis bei der Deutschen Nationalbibliothek -
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Generalisiertes Vertrauen in automatisierten Journalismus: Bedeutung und Einflussfaktoren auf das Vertrauen deutscher Leser*innen (2024)
Körner, Theresa;Zitatform
Körner, Theresa (2024): Generalisiertes Vertrauen in automatisierten Journalismus. Bedeutung und Einflussfaktoren auf das Vertrauen deutscher Leser*innen. Wiesbaden: Springer VS, 279 S. DOI:10.1007/978-3-658-42735-1
Abstract
"In dieser Arbeit geht es um die Frage, wie Leser:innen in Deutschland automatisiert generierte Nachrichten wahrnehmen und welche Bedeutung sie den Verfahren im Journalismus zuschreiben. Im Mittelpunkt steht die Frage, ob das Publikum dem automatisierten Journalismus vertraut und welche Einflussfaktoren bei dieser Entscheidung eine Rolle spielen. Ein Mindestmaß an Vertrauen der Bevölkerung in Journalismus ist wichtig für die Stabilität demokratischer Gesellschaften. In der Forschung ist bisher wenig thematisiert, ob Medieninnovationen wie die automatisierte Berichterstattung Einfluss auf das generalisierte Vertrauen der Lesenden haben. Zudem gibt es wenig Wissen über den Umgang mit dem, sowie über die Wahrnehmung und die Bewertung des automatisierten Journalismus durch verschiedene Publika. Basierend auf der Operationalisierung verschiedener Vertrauensbeziehungen und der Aufarbeitung des Forschungsstands zur bewerteten Glaubwürdigkeit computergenerierter Nachrichtentexte wurde ein Modell entwickelt, das mögliche Einflussfaktoren auf die Vertrauensbewertung des automatisierten Journalismus darstellt sowie Raum für die Exploration weiterer Faktoren lässt. Zur empirischen Überprüfung wurden Focus Groups mit gezielt rekrutierten Leser:innen eingesetzt: Neben einer heterogen gemischten Focus Group haben einmal Personen mit hoher Technikaffinität und Vorwissen zu Verfahren der Künstlichen Intelligenz sowie einmal Personen mit hoher Medienkompetenz teilgenommen. Die Studienergebnisse zeigen, dass es keine monokausalen Antworten auf die Frage nach dem Vertrauen der Lesenden in automatisierten Journalismus gibt. Grundsätzlich stehen sie dem Technologieeinsatz neutral und gleichzeitig neugierig sowie – vor allem mit Blick auf die Zukunft – skeptisch gegenüber. Die Teilnehmenden fordern einen transparenten Umgang der Medienorganisationen mit automatisierter Berichterstattung und wollen mehr Informationen zum Einsatz, zur Verbreitung und zur Technologie haben. Als Einflussfaktoren auf die Vertrauensbewertung wurden ausgewählte Personen- sowie Text- und Publikationsmerkmale und Eigenschaften des Untersuchungsgegenstands getestet. Hohe Relevanz haben erkennbar die Angst vor gezielter Manipulation, die individuellen Vorstellungen über Künstliche Intelligenzen sowie die Kontingenz von Texten. Die Bedeutung dieser Studie besteht darin, dass sie das theoretische Verständnis von Vertrauen in Journalismus erweitert sowie die Wahrnehmung des automatisierten Journalismus vertieft. Außerdem wird das empirische Verständnis der Bewertung und Einordnung des Publikums der automatisiert generierten Berichterstattung durch die Studienergebnisse exploriert." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Springer)
Beteiligte aus dem IAB
Körner, Theresa; -
Literaturhinweis
Who will be the workers most affected by AI?: A closer look at the impact of AI on women, low-skilled workers and other groups (2024)
Lane, Marguerita;Zitatform
Lane, Marguerita (2024): Who will be the workers most affected by AI? A closer look at the impact of AI on women, low-skilled workers and other groups. (OECD Artificial Intelligence Papers 26), Paris, 60 S. DOI:10.1787/14dc6f89-en
Abstract
"This paper examines how different socio-demographic groups experience AI at work. As AI can automate non-routine, cognitive tasks, tertiary educated workers in “white-collar” occupations will likely face disruption, even if empirical analysis does not suggest that overall employment levels have fallen due to AI, even in “white-collar” occupations. The main risk for those without tertiary education, female and older workers is that they lose out due to lower access to AI-related employment opportunities and to productivity-enhancing AI tools in the workplace. By identifying the main risks and opportunities associated with different socio-demographic groups, the ultimate aim is to allow policy makers to target supports and to capture the benefits of AI (increased productivity and economic growth) without increasing inequalities and societal resistance to technological progress." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))