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)

Zitatform

Dauth, Wolfgang, Michael Moritz, Florian Lehmer, Verena Plümpe, Anna Solms, André Diegmann, Christian Schneemann, Britta Matthes, Markus Janser, Anja Bauer, Katharina Grienberger, Oliver Falck, Steffen Müller, Anja Sonnenburg & Bernd Fitzenberger; Florian Lehmer, Verena Plümpe, Anna Solms, André Diegmann, Christian Schneemann, Britta Matthes, Markus Janser, Anja Bauer, Katharina Grienberger, Oliver Falck, Steffen Müller, Anja Sonnenburg & Bernd Fitzenberger (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)

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)

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)

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))

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))

Zitatform

Pfeiffer, Sabine (2024): KI im Unternehmen – Herausforderungen an die betriebliche Gestaltung moderner Arbeit. In: Faktor Arbeitsschutz H. 11, S. 34-39.

Abstract

"Eine Befragung von Beschäftigten zu ihrer Einstellung gegenüber der Nutzung von KI bei der Arbeit ergab – entgegen immer wieder behaupteter Angstzuschreibung – ein abgewogenes „Es kommt darauf an“. Wichtig ist es, Beschäftigte von Anfang an bei der Installation von KI im Betrieb zu beteiligen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Saam, Marianne (2024): The Impact of Artificial Intelligence on Productivity and Employment – How Can We Assess It and What Can We Observe? In: Intereconomics, Jg. 59, H. 1, S. 22-27. DOI:10.2478/ie-2024-0006

Abstract

"Technological optimists have been predicting the artificial intelligence (AI) revolution since the beginning of the past decade. This expectation contrasts with low productivity growth in many countries. The commercial release of ChatGPT in late 2022 has lead to rising expectations about a dramatic shift at least equivalent to the one associated with the commercial introduction of the Internet. But what is AI from an economic point of view? How can we observe the diffusion of AI in the economy and assess its effects in order to the draw conclusions for economic policy?" (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))

Zitatform

Zhao, Yong, Da Yin, Lili Wang & Yihua Yu (2024): The rise of artificial intelligence, the fall of human wellbeing? In: International Journal of Social Welfare, Jg. 33, H. 1, S. 75-105. DOI:10.1111/ijsw.12586

Abstract

"Concerns exist regarding the impact on our lives of the rise of artificial intelligence (AI). Using a large dataset of 137 countries over the period 2005–2018 from multiple sources, we estimate the causal effect of AI on individual-level subjective wellbeing. Our identification strategy is inferred from the gravity framework and uses merely the variation in exogenous drivers of a country's AI development. We find a significant negative effect of AI on an individual's wellbeing, in terms of current levels or expectations of future wellbeing. The results are robust to alternative measures of AI, identification strategies, and sampling. Moreover, we find evidence of significant heterogeneity in the impact of AI on individual wellbeing. Further, this dampening effect on individual wellbeing resulting from the use of AI is more prominent among young people, men, high-income groups, high-skilled groups, and manufacturing workers." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))

Zitatform

Acemoglu, Daron & Simon Johnson (2023): Rebalancing AI. In: Finance and development, S. 26-29.

Abstract

"Optimistic forecasts regarding the growth implications of AI abound. AI adoption could boost productivity growth by 1.5 percentage points per year over a 10-year period and raise global GDP by 7 percent ($7 trillion in additional output), according to Goldman Sachs. Industry insiders offer even more excited estimates, including a supposed 10 percent chance of an “explosive growth” scenario, with global output rising more than 30 percent a year. All this techno-optimism draws on the “productivity bandwagon”: a deep-rooted belief that technological change— including automation—drives higher productivity, which raises net wages and generates shared prosperity. Such optimism is at odds with the historical record and seems particularly inappropriate for the current path of “just let AI happen,” which focuses primarily on automation (replacing people). We must recognize that there is no singular, inevitable path of development for new technology. And, assuming that the goal is to sustainably improve economic outcomes for more people, what policies would put AI development on the right path, with greater focus on enhancing what all workers can do?" (Text excerpt, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Agarwal, Ayushi & Sreejith Alathur (2023): Metaverse revolution and the digital transformation: intersectional analysis of Industry 5.0. In: Transforming Government : People, Process and Policy, Jg. 17, H. 4, S. 688-707. DOI:10.1108/TG-03-2023-0036

Abstract

"Purpose: This study aims to investigate metaverse elements affecting digital transformation and examine how the metaverses ’ enabled digital transformation affects Industry 5.0. Design/methodology/approach This paper adopts intersectional research methodologies to understand how metaverse technologies facilitate digital transformation and contribute to Industry 5.0. The Metaverse literature is bibliometrically analyzed to identify the intersection of digital transformation and components of Industry 5.0. Findings The conceptualization of the metaverse, its ecosystem and its enabling technologies are consistent with the human-centric, resilient and sustainable vision of the industrial revolution. The findings show that scientific research into digital transformation contributes to refining potential conflicts and tensions that may arise at the intersection of the metaverse and Industry 5.0. Research limitations/implications Study have significant implications for digital transformation research, as transformation studies help to fine-tune emerging technologies such as the metaverse for the industrial revolution. Based on the findings, the authors have provided a threat model for the Sustainable Metaverse Revolution. Social implications The utility of metaverse technologies in industrial revolutions necessitates the formulation of business model policies that promote the metaverse-enabled digital transformation. Policy recommendations for integrated development approaches are also provided in this paper. Originality/value The metaverse-enabled digital transformation and its implications for the industrial revolution are less reported. The current study addresses the importance of such intersectional studies." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Albanesi, Stefania, Antonio Dias da Silva, Juan F. Jimeno, Ana Lamo & Alena Wabitsch (2023): New Technologies and Jobs in Europe. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 16227), Bonn, 58 S.

Abstract

"We examine the link between labour market developments and new technologies such as artificial intelligence (AI) and software in 16 European countries over the period 2011- 2019. Using data for occupations at the 3-digit level in Europe, we find that on average employment shares have increased in occupations more exposed to AI. This is particularly the case for occupations with a relatively higher proportion of younger and skilled workers. This evidence is in line with the Skill Biased Technological Change theory. While there exists heterogeneity across countries, only very few countries show a decline in employment shares of occupations more exposed to AI-enabled automation. Country heterogeneity for this result seems to be linked to the pace of technology diffusion and education, but also to the level of product market regulation (competition) and employment protection laws. In contrast to the findings for employment, we find little evidence for a relationship between wages and potential exposures to new technologies." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Avery, Mallory, Andreas Leibbrandt & Joseph Vecci (2023): Does Artificial Intelligence Help or Hurt Gender Diversity? Evidence from Two Field Experiments on Recruitment in Tech. (Discussion paper / Monash University, Department of Economics 2023-09), Clayton, 69 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 in recruitment impacts 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 this is driven by female jobseekers believing that there is less bias in recruitment 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))

Zitatform

Becker, Marco, Carl Heinz Daube & Ernst Reinking (2023): Industrie 5.0. (EconStor Preprints 270296), Kiel, 12 S.

Abstract

"Spätestens seit der Etablierung von ChatGPT als eine für die breite Masse sowohl der Unternehmen als auch der Bevölkerung gleichermaßen interessante Anwendung der Künstlichen Intelligenz im November 2022 neigt sich die Epoche der Industrie 4.0 dem Ende entgegen. In diesem Working Paper werden die Grenzen der Industrie 4.0 aufgezeigt und die Potenziale der Industrie 5.0 analysiert." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Berg, Janine, Francis Green, Laura Nurski & David A. Spencer (2023): Risks to job quality from digital technologies: Are industrial relations in Europe ready for the challenge? In: European journal of industrial relations, Jg. 29, H. 4, S. 347-365. DOI:10.1177/09596801231178904

Abstract

"We examine job quality effects of new digital technologies, using the European frame of seven job quality domains: Pay, Working Time Quality, Prospects, Skills and Discretion, Work Intensity, Social Environment, and Physical Environment. Theoretical effects are ambivalent across all domains. The analysis of these effects confirms that digital technologies can both improve and harm job quality depending on how they are used. In light of this analysis and to think through the challenge of regulating digital technologies, we review emerging regulations across several European countries. Drawing on the principles of human-centred design, we argue that worker participation is important for securing good job quality outcomes, at both the innovation and adoption stages. We also consider the application of data protection legislation to the regulation of job quality. Overall, the paper extends debate about the future of work beyond employment and pay, on to a consideration of job quality more broadly." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Bertschek, Irene (2023): Jetzt bloß nicht den Anschluss verlieren! – Status quo, Potenziale und Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz. In: Wirtschaftsdienst, Jg. 103, H. 8, S. 518-520. DOI:10.2478/wd-2023-0149

Abstract

"Artificial Intelligence (AI) is likely to be the next general purpose technology. The U.S. and China are important players in the development of AI. Germany has a vibrant AI startup scene and is among the first third of EU countries in applying AI technologies. In order not to lose touch with international developments, Germany should work toward creating research- and innovation-friendly framework conditions. Appropriate measures include improving data availability, building AI expertise and enabling flexible regulation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Bonfiglioli, Alessandra, Rosario Crinò, Gino Gancia & Ioannis Papadakis (2023): Artificial Intelligence and Jobs: Evidence from US Commuting Zones. (CESifo working paper 10685), München, 41 S.

Abstract

"We study the effect of Artificial Intelligence (AI) on employment across US commuting zones over the period 2000-2020. A simple model shows that AI can automate jobs or complement workers, and illustrates how to estimate its effect by exploiting variation in a novel measure of local exposure to AI: job growth in AI-related professions built from detailed occupational data. Using a shift-share instrument that combines industry-level AI adoption with local industry employment, we estimate robust negative effects of AI exposure on employment across commuting zones and time. We find that AI's impact is different from other capital and technologies, and that it works through services more than manufacturing. Moreover, the employment effect is especially negative for low-skill and production workers, while it turns positive for workers at the top of the wage distribution. These results are consistent with the view that AI has contributed to the automation of jobs and to widen inequality." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Broecke, Stijn, Marguerita Lane & Morgan Williams (2023): The impact of AI on the workplace: Main findings from the OECD AI surveys of employers and workers. (OECD social, employment and migration working papers 288), Paris, 156 S. DOI:10.1787/ea0a0fe1-en

Abstract

"New OECD surveys of employers and workers in the manufacturing and finance sectors of seven countries shed new light on the impact that Artificial Intelligence has on the workplace —an under-researched area to date due to lack of data. The findings suggest that both workers and their employers are generally very positive about the impact of AI on performance and working conditions. However, there are also concerns, including about job loss—an issue that should be closely monitored. The surveys also indicate that, while many workers trust their employers when it comes to the implementation of AI in the workplace, more can be done to improve trust. In particular, the surveys show that both training and worker consultation are associated with better outcomes for workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Brynjolfsson, Erik & Gabriel Unger (2023): The macroeconomics of artificial intelligence. In: Finance and development, S. 20-25.

Abstract

"Economists have a poor track record of predicting the future. And Silicon Valley repeatedly cycles through hope and disappointment over the next big technology. So a healthy skepticism toward any pronouncements about how artificial intelligence will change the economy is justified. Nonetheless, there are good reasons to take seriously the growing potential of AI—systems that exhibit intelligent behavior, such as learning, reasoning, and problem-solving —to transform the economy, especially given the astonishing technica ladvances of the past year. AI may affect society in a number of areas besides the economy—including national security, politics, and culture. But in this article, we focus on the implications of AI on three broad areas of macroeconomic interest: productivity growth, the labor market, and industrial concentration. AI does not have a predetermined future. It can develop in very different directions. The particular future that emerges will be a consequence of many things, including technological and policy decisions made today. For each area, we present a fork in the road: two paths that lead to very different futures for AI and the economy. In each case, the bad future is the path of least resistance. Getting to the better future will require good policy—including • Creative policy experiments • A set of positive goals for what society wants from AI, not just negative outcomes to be avoided • Understanding that the technological possibilities of AI are deeply uncertain and rapidly evolving and that society must be flexible in evolving with them." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Brynjolfsson, Erik, Danielle Li & Lindsey R. Raymond (2023): Generative AI at Work. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 31161), Cambridge, Mass, 56 S.

Abstract

"We study the staggered introduction of a generative AI-based conversational assistant using data from 5,179 customer support agents. Access to the tool increases productivity, as measured by issues resolved per hour, by 14 percent on average, with the greatest impact on novice and low-skilled workers, and minimal impact on experienced and highly skilled workers. We provide suggestive evidence that the AI model disseminates the potentially tacit knowledge of more able workers and helps newer workers move down the experience curve. In addition, we show that AI assistance improves customer sentiment, reduces requests for managerial intervention, and improves employee retention." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Brühl, Volker (2023): Künstliche Intelligenz – wo stehen wir in Deutschland? In: Wirtschaftsdienst, Jg. 103, H. 8, S. 521-524. DOI:10.2478/wd-2023-0150

Abstract

"Artificial Intelligence (AI) is widely regarded as a technology which will impact the future competitiveness of the German economy. Looking at the research productivity of German scientists and universities in AI, we find that Germany definitively belongs to the top performers in AI research globally, although the United States and China are somewhat ahead. This is not surprising taking into account the sheer size of their talent pools. Furthermore, the majority of promising AI startups are based in the United States, while Germany is clearly underrepresented in the group of excellent AI startups given Germany’s excellence in AI research. Hence, it is obviously more challenging for Germany to translate research excellence into successful entrepreneurship." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Buxmann, Peter & Anne Zöll (2023): Ökonomische Effekte von ChatGPT. In: Controlling & Management Review, Jg. 67, H. 5, S. 16-21. DOI:10.1007/s12176-023-1066-4

Abstract

Der Beitrag beleuchtet aus ökonomischer Perspektive die Auswirkungen des auf verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens beruhenden Chatbots ChatGPT sowie die Potenziale einer Zusammenarbeit zwischen Menschen und Künstlicher Intelligenz. Die bei einer ökonomischen Bewertung der Nutzung digitaler Technologien unterschiedenen substitutiven Effekte (Kosten- sowie Zeiteinsparungen) und komplementären Effekte (Verbesserung der Qualität) lassen sich auch bei der Anwendung von ChatGPT und anderen Sprachmodellen feststellen. Referiert werden hierzu u.a. die Ergebnisse einer Studie des 'Massachusetts Institute of Technology (MIT), die die verschiedenen Anwendungsgebiete aufzeigt und die ökonomischen Vorteile quantifiziert. Entgegen der in der Öffentlichkeit geäußerten Befürchtung einer massiven Vernichtung von Arbeitsplätzen oder Horror-Szenarien durch unkontrollierbare Verselbständigungen der KI heben die Autoren eine andere Perspektive hervor: Die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI (Stichwort 'hybride Intelligenz') kann die Entscheidungsfindung (etwa Strategie- und Kaufentscheidungen) beschleunigen und durch den gegenseitigen Austausch und das gegenseitige Lernen voneinander verbessern. Noch ist nicht das ganze Potenzial dieser 'Basistechnologie des 21. Jahrhunderts' zu ermessen, beispielhaft können aber schon heute die Anwendungsbereiche medizinische Diagnostik, Texterstellung und Softwareentwicklung genannt werden. (IAB)

Zitatform

Büchel, Jan, Jan Engler & Armin Mertens (2023): KI-Einsatzbereiche in Deutschland. Eine Analyse von KI-Stellenanzeigen : Gutachten im Projekt „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland". Berlin, 31 S.

Abstract

"Zwei Studien untersuchten bereits anhand von KI-Stellenanzeigen, wie die KI-Bedarfe in Deutschland einerseits regional verteilt sind (Büchel/Mertens, 2022) und andererseits welche Anforderungsprofile neue Beschäftigte mit KI-Kompetenzen erfüllen sollten (ebenda, 2021). Unklar bleibt bislang jedoch, für welche Zwecke ausschreibende Unternehmen KI-Kompetenzen primär benötigen und einsetzen möchten. Erkenntnisse darüber schaffen eine größere Transparenz darüber, wofür Unternehmen KI-Talente überhaupt einsetzen und an welchen Stellen im Unternehmen KI relevant ist. Damit ergänzt die vorliegende Analyse Studien zum Einsatz von KI in Unternehmen (Rammer, 2020) und zu KI-Gründungen in Deutschland (Rammer, 2022). Im Folgenden wird untersucht, welche Einsatzbereiche in aktuellen KI-Stellenanzeigen relevant sind, wie häufig sie jeweils auftreten und wie sich die Bedarfe in den einzelnen Einsatzbereichen im Zeitverlauf entwickeln. Dafür erläutert Abschnitt 2 zunächst das methodische Vorgehen, mit dem die Autoren selbst mithilfe von KI, beziehungsweise einer Kombination aus einem Machine-Learning-Modell und einem regelbasierten Ansatz, automatisiert KI-Einsatzbereiche in jeder der etwa 73.000 KI-Stellenanzeigen aus den ersten Quartalen der Jahre 2019 bis 2023 identifizieren konnten. Die KI-Einsatzbereiche, die für die ausschreibenden Unternehmen relevant sind, werden in Kapitel 3 analysiert. Es wird zudem untersucht, wie hoch die KIBedarfe pro Einsatzbereich sind sowie welche typischen Überschneidungen und regionalen Besonderheiten auftreten. Kapitel 4 gibt ein Fazit." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Calvino, Flavio & Luca Fontanelli (2023): A portrait of AI adopters across countries: Firm characteristics, assets' complementarities and productivity. (OECD science, technology and industry working papers 2023,02), Paris, 85 S. DOI:10.1787/0fb79bb9-en

Abstract

"This report analyses the use of artificial intelligence (AI) in firms across 11 countries. Based on harmonised statistical code (AI diffuse) applied to official firm-level surveys, it finds that the use of AI is prevalent in ICT and Professional Services and more widespread across large – and to some extent across young – firms. AI users tend to be more productive, especially the largest ones. Complementary assets, including ICT skills, high-speed digital infrastructure, and the use of other digital technologies, which are significantly related to the use of AI, appear to play a critical role in the productivity advantages of AI users." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Cardon, Peter W., Kristen Getchell, Stephen Carradini, Carolin Fleischmann & James Stapp (2023): Generative AI in the Workplace: Employee Perspectives of ChatGPT Benefits and Organizational Policies. (SocArXiv papers), [Charlottesville, VA], 17 S. DOI:10.31235/osf.io/b3ezy

Abstract

"Key Findings and Conclusions : Many US workers in this sample are using ChatGPT for professional purposes. Roughly the following percentages have already used ChatGPT in the following ways: 42% for researching a topic or generating ideas. 32% for drafting messages. 26% for drafting longer documents, such as reports. 22% for editing text. Many US workers in this sample believe ChatGPT can help them become better communicators. This is particularly the case for executives and managers. Roughly two thirds of executives (67%) and managers (64%) believe generative AI can help them communicate more effectively. Early adopters of ChatGPT in this sample hold much different views of generative AI than do non-users of ChatGPT. Early adopters hold the following distinctive views: They are much more likely to think AI is good for society than non-users (64% to 22%) and believe it will make them more productive (82% for early adopters; 26% for non-users); however, they are also more likely to worry about the ethical implications of AI (68% to 55%) in the workplace and worry that their own job will be replaced by AI (41% to 20%). They are much more likely to think generative AI will support them in their work. About 85% of early adopters say that ChatGPT can help them generate ideas for work compared to about 50% of non-users. About 73% of early adopters say it can improve the quality of their work compared to 42% of non-users. About 74% of early adopters say it can help them communicate more effectively compared to 41% of non-users. Executives and managers are slightly more likely to be enthusiastic about the benefits. Employees in organizations with generative AI policies view these policies positively. Those who are aware of an organizational policy about generative AI generally believe it has supported more comfort in using ChatGPT for work, has improved trust, has improved efficiency, and has provided legal protections. Those who are early adopters are generally more positive about each of these benefits of organizational policy than those who are non-users of ChatGPT. Most early adopters of generative AI in organizations without generative AI policies want more guidance about ChatGPT use. Most early adopters believe an organizational policy would make them more comfortable using ChatGPT (61%), that it would increase trust (56%), and that it would improve efficiency (66%)." (Text excerpt, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Carstensen, Tanja (2023): Digitalisierung der Arbeit – eine Zwischenbilanz aus Geschlechterperspektiven. In: WSI-Mitteilungen, Jg. 76, H. 5, S. 374-382. DOI:10.5771/0342-300X-2023-5-374

Abstract

"Die Digitalisierung der Arbeitswelt seit der Mitte der 2010er Jahre wurde früh mit weitreichenden Hoffnungen und Befürchtungen für Veränderungen in den Geschlechterverhältnissen diskutiert. Mittlerweile liegen diverse, ein breites Feld an Fragen umspannende empirische Studien vor. Nach einigen Vormerkungen zum Verhältnis von Gender und Technik resümiert der Beitrag die bisherigen Befunde entlang von fünf Themenfeldern, die sich als Schwerpunkte der Digitalisierungsforschung aus Geschlechterperspektiven herausgebildet haben: 1. Ortsflexibilisierung / Homeoffice, 2. Plattformen, 3. Automatisierung und neue Anforderungen, 4. Diskriminierung durch Algorithmen und KI und 5. mangelnde Diversität und (globale) Ungleichheiten in der Technikentwicklung. Die Autorin schließt mit einer Zwischenbilanz dieser bisher vorliegenden Befunde und benennt weiteren Forschungsbedarf." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Czarnitzki, Dirk, Gastón P. Fernández & Christian Rammer (2023): Artificial intelligence and firm-level productivity. In: Journal of Economic Behavior & Organization, Jg. 211, S. 188-205. DOI:10.1016/j.jebo.2023.05.008

Abstract

"Artificial Intelligence (AI) is often regarded as the next general-purpose technology with a rapid, penetrating, and far-reaching use over a broad number of industrial sectors. The main feature of new general-purpose technology is to enable new ways of production that may increase productivity. However, to date, only a few studies have investigated the likely productivity effects of AI at the firm-level, presumably due to limited data availability. We exploit unique survey data on firms' adoption of AI technology and estimate its productivity effects with a sample of German firms. We employ both a cross-sectional dataset and a panel database. To address the potential endogeneity of AI adoption, we also implement IV estimators. We find positive and significant associations between the use of AI and firm productivity. This finding holds for different measures of AI usage, i.e., an indicator variable of AI adoption, and the intensity with which firms use AI methods in their business processes." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2023 Elsevier) ((en))

Zitatform

Damioli, Giacomo, Vincent Van Roy, Daniel Vertesy & Marco Vivarelli (2023): AI technologies and employment: micro evidence from the supply side. In: Applied Economics Letters, Jg. 30, H. 6, S. 816-821. DOI:10.1080/13504851.2021.2024129

Abstract

"In this work we investigate the possible job-creation impact of artificial intelligence (AI) technologies, focusing on the supply side, where the development of these technologies can be conceived as product innovations in upstream sectors. The empirical analysis is based on a worldwide longitudinal sample (obtained by merging the EPO PATSTAT and BvD-ORBIS databases) of more than 3,500 front-runner companies that patented AI-related inventions over the period 2000–2016. Based on system GMM estimates of dynamic panel models, our results show a positive and significant impact of AI patent families on employment, supporting the labour-friendly nature of AI product innovation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Damioli, Giacomo, Vincent Van Roy, Daniel Vertesy & Marco Vivarelli (2023): The employment impact of AI technologies among AI innovators. (MSI discussion paper / KU Leuwen 2306),: KU Leuven, Faculty of Economics and Business (FEB), Department of Management, Strategy and Innovation, Leuven 36 S.

Abstract

"This study supports the labour-friendly nature of product innovation among developers of artificial intelligence (AI) technologies. GMM-SYS estimates on a worldwide longitudinal dataset covering 3,500 companies that patented inventions related to AI technologies over the period 2000-2016 show a positive and significant impact of AI patent families on employment. The effect is small in magnitude and limited to service sectors and younger firms, which are front-runners of the AI revolution. We also detect some evidence of increasing returns suggesting that innovative companies more focused on AI technologies are those obtaining larger impacts in terms of job creation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

De Stefano, Valerio & Simon Taes (2023): Algorithmic management and collective bargaining. In: Transfer, Jg. 29, H. 1, S. 21-36. DOI:10.1177/10242589221141055

Abstract

"Dieser Artikel befasst sich mit den Herausforderungen, die durch die Einführung von Management durch Algorithmen und durch künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt entstehen. Dabei geht es in erster Linie um die Risiken, die neue Managementtechnologien für grundlegende Rechte und Prinzipien wie Nichtdiskriminierung, Vereinigungsfreiheit und das Recht auf Privatsphäre darstellen. Der Artikel argumentiert, dass Tarifverhandlungen das am besten geeignete Regulierungsinstrument sind, um auf diese Herausforderungen zu reagieren, und dass die aktuellen Rechtsetzungsinitiativen der EU die Rolle von Tarifverhandlungen in diesem Bereich nicht gebührend anerkennen. Der Artikel gibt ebenfalls eine Übersicht über die derzeit laufenden Initiativen von Gewerkschaftsbewegungen in Europa, um das Management durch Algorithmen einzuhegen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Deng, Liuchun, Steffen Müller, Verena Plümpe & Jens Stegmaier (2023): Robots, Occupations, and Worker Age: A Production-unit Analysis of Employment. (IWH-Diskussionspapiere 2023,05), Halle, 45 S.

Abstract

"Wir analysieren die Auswirkungen der Einführung von Robotern auf die Zusammensetzung der Beschäftigung anhand neuer Mikrodaten über den Einsatz von Robotern in deutschen Betrieben des verarbeitenden Gewerbes in Verbindung mit weiteren Daten. Unser theoretisches Modell sagt positive Beschäftigungseffekte für die am wenigsten routineintensiven Berufe und für junge Arbeitnehmer voraus, wobei letztere sich besser an den Wandel anpassen können. Eine Event-Study zur Einführung von Robotern findet hierfür Evidenz. Wir finden für keine Berufs- oder Altersgruppe negative Beschäftigungseffekte, aber die Fluktuation unter gering qualifizierten Arbeitnehmern steigt stark an. Wir kommen zu dem Schluss, dass der Verdrängungseffekt von Robotern berufsabhängig, aber altersneutral ist, während der Wiedereinstellungseffekt altersabhängig ist und vor allem jungen Arbeitnehmern zugute kommt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Dicks, Alexander, Martin Ehlert, Insa Grüttgen, Benjamin Schulz & Basha Vicari (2023): ChatGPT, cobots and the like. How new automation technologies are transforming the working world. In: WZB-Mitteilungen H. 180, 2023-05-10.

Abstract

"Artificial intelligence and automation are currently being debated fiercely. How can these new technologies and applications support people in their work? Will jobs be replaced by AI? Fear of job loss due to digitalization and of loss of autonomy is a widespread concern. The aim of the study presented here is to find out how widespread digital assistance systems are, who uses them and how this affects different groups of employees." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Dicks, Alexander, Martin Ehlert, Insa Grüttgen, Benjamin Schulz & Basha Vicari (2023): ChatGPT, Cobots & Co. Wie neue Automatisierungstechnologien die Arbeitswelt verändern. In: WZB-Mitteilungen H. 180, 2023-05-10.

Abstract

"Künstliche Intelligenz und Automatisierung werden zur Zeit heftig diskutiert. Wie können diese neuen Technologien und Anwendungen Menschen bei ihrer Arbeit unterstützen? Werden Arbeitsplätze durch KI ersetzt? Die Angst vor Arbeitsplatzverlust durch Digitalisierung und vor Fremdbestimmung ist eine weit verbreitete Sorge. Ziel der hier vorgestellten Studie ist es herauszufinden, wie weit digitale Assistenzsysteme verbreitet sind, wer sie nutzt und wie sich das auf verschiedene Beschäftigtengruppen auswirkt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Ehlinger, Eugenia Gonzalez & Fabian Stephany (2023): Skills or Degree? The Rise of Skill-Based Hiring for AI and Green Jobs. (CESifo working paper 10817), München, 37 S.

Abstract

"For emerging professions, such as jobs in the field of Artificial Intelligence (AI) or sustainability (green), labor supply does not meet industry demand. In this scenario of labor shortages, our work aims to understand whether employers have started focusing on individual skills rather than on formal qualifications in their recruiting. By analyzing a large time series dataset of around one million online job vacancies between 2019 and 2022 from the UK and drawing on diverse literature on technological change and labor market signalling, we provide evidence that employers have started so-called “skill-based hiring” for AI and green roles, as more flexible hiring practices allow them to increase the available talent pool. In our observation period the demand for AI roles grew twice as much as average labor demand. At the same time, the mention of university education for AI roles declined by 23%, while AI roles advertise five times as many skills as job postings on average. Our analysis also shows that university degrees no longer show an educational premium for AI roles, while for green positions the educational premium persists. In contrast, AI skills have a wage premium of 16%, similar to having a PhD (17%). Our work recommends making use of alternative skill building formats such as apprenticeships, on-the-job training, MOOCs, vocational education and training, micro-certificates, and online bootcamps to use human capital to its full potential and to tackle talent shortages." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Engberg, Erik, Michael Koch, Magnus Lodefalk & Sarah Schroeder (2023): Artificial Intelligence, Tasks, Skills and Wages: Worker-Level Evidence from Germany. (Ratio working paper 371), Stockholm, 55 S.

Abstract

"This paper documents novel facts on within-occupation task and skill changes over the past two decades in Germany. In a second step, it reveals a distinct relationship between occupational work content and exposure to artificial intelligence (AI) and automation (robots). Workers in occupations with high AI exposure, perform different activities and face different skill requirements, compared to workers in occupations ex- posed to robots. In a third step, the study uses individual labor market biographies to investigate the impact on wages between 2010 and 2017. Results indicate a wage growth premium in occupations more exposed to AI, contrasting with a wage growth discount in occupations exposed to robots. Finally, the study further explores the dynamic in- fluence of AI exposure on individual wages over time, uncovering positive associations with wages, with nuanced variations across occupational groups." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Engels, Barbara (2023): Künstliche Intelligenz in der deutschen Wirtschaft: Ohne Digitalisierung und Daten geht nichts. In: Wirtschaftsdienst, Jg. 103, H. 8, S. 525-529. DOI:10.2478/wd-2023-0151

Abstract

"Artificial Intelligence (AI) holds immense potential for enhancing prosperity. However, the adoption of AI in German businesses remains limited, with only 19% of companies utilizing AI in 2022. The successful implementation of AI relies on two key prerequisites: a company’s digitalisation and data economy readiness. The Digitalisation Index reveals slow progress in digitalisation across sectors, indicating a need for increased efforts. Additionally, companies must enhance their data economy readiness to efficiently utilize data for AI applications. Failing to tap into the potential of AI may result in significant competitive disadvantages in the future." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Fenwick, Ali, Gabor Molnar & Piper Frangos (2023): Revisiting the role of HR in the age of AI: bringing humans and machines closer together in the workplace. In: Frontiers in artificial intelligence, Jg. 6. DOI:10.3389/frai.2023.1272823

Abstract

"The functions of human resource management (HRM) have changed radically in the past 20 years due to market and technological forces, becoming more cross-functional and data-driven. In the age of AI, the role of HRM professionals in organizations continues to evolve. Artificial intelligence (AI) is transforming many HRM functions and practices throughout organizations creating system and process efficiencies, performing advanced data analysis, and contributing to the value creation process of the organization. A growing body of evidence highlights the benefits AI brings to the field of HRM. Despite the increased interest in AI-HRM scholarship, focus on human-AI interaction at work and AI-based technologies for HRM is limited and fragmented. Moreover, the lack of human considerations in HRM tech design and deployment can hamper AI digital transformation efforts. This paper provides a contemporary and forward-looking perspective to the strategic and human-centric role HRM plays within organizations as AI becomes more integrated in the workplace. Spanning three distinct phases of AI-HRM integration (technocratic, integrated, and fully-embedded), it examines the technical, human, and ethical challenges at each phase and provides suggestions on how to overcome them using a human-centric approach. Our paper highlights the importance of the evolving role of HRM in the AI-driven organization and provides a roadmap on how to bring humans and machines closer together in the workplace." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Frank, Morgan, Yong-Yeol Ahn & Esteban Moro (2023): AI exposure predicts unemployment risk. (arXiv papers), 35 S.

Abstract

"Is artificial intelligence (AI) disrupting jobs and creating unemployment? Despite many attempts to quantify occupations' exposure to AI, inconsistent validation obfuscates the relative benefits of each approach. A lack of disaggregated labor outcome data, including unemployment data, further exacerbates the issue. Here, we assess which models of AI exposure predict job separations and unemployment risk using new occupation-level unemployment data by occupation from each US state's unemployment insurance office spanning 2010 through 2020. Although these AI exposure scores have been used by governments and industry, we find that individual AI exposure models are not predictive of unemployment rates, unemployment risk, or job separation rates. However, an ensemble of those models exhibits substantial predictive power suggesting that competing models may capture different aspects of AI exposure that collectively account for AI's variable impact across occupations, regions, and time. Our results also call for dynamic, context-aware, and validated methods for assessing AI exposure." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Fregin, Marie-Christine, Theresa Koch, Verena Malfertheiner, Pelin Özgül & Michael Stops (2023): Automatisierungspotenziale von beruflichen Tätigkeiten: Künstliche Intelligenz und Software – Beschäftigte sind unterschiedlich betroffen. (IAB-Kurzbericht 21/2023), Nürnberg, 8 S. DOI:10.48720/IAB.KB.2321

Abstract

"Künstliche Intelligenz (KI) und Software-Systeme ohne KI (Software) können die Ausübung verschiedenster Tätigkeiten beeinflussen. So könnten Tätigkeiten von Hochqualifizierten teilweise von KI übernommen werden, während ein Teil der Tätigkeiten in Berufen mit mittleren oder geringen Qualifikationsanforderungen eher durch den Einsatz von Software betroffen sein könnte. Ganze Berufe mit ihren vielfältigen Tätigkeiten können die Technologien aber nicht übernehmen - auch nicht dort, wo Fachkräfte dringend benötigt werden." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Fregin, Marie-Christine & Michael Stops (2023): Wer mit KI-Technologien erfolgreich sein will, sollte die Wirkungen valide abschätzen können. In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 76, H. 8, S. 12-15., 2023-08-16.

Abstract

"Marie-Christine Fregin, Universität Maastricht, und Michael Stops, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg, zeigen, dass die KI bisher insgesamt wenig quantitative Beschäftigungseffekte verursacht hat, da KI-Systeme in der deutschen Wirtschaft noch recht wenig verbreitet sind. Zudem müssten Beschäftigte bei der Einführung neuer Systeme oftmals neue Tätigkeiten ausführen und teilweise erlernen; andererseits sei erwartbar, dass bestimmte Tätigkeiten, die bisher den Beschäftigten vorbehalten waren, von der KI unterstützt und manchmal sogar übernommen werden könnten. Unternehmen sollten wissen, wie der Erfolg einer Technologieeinführung zu messen sei." (Textauszug, IAB-Doku)

Zitatform

Fung, Esabella (2023): A machine learning approach for assessing labor supply to the online labor market. (MPRA paper 118844), München, 28 S.

Abstract

"The online labor market, comprised of companies such as Upwork, Amazon Mechanical Turk, and their freelancer workforce, has expanded worldwide over the past 15 years and has changed the labor market landscape. Although qualitative studies have been done to identify factors related to the global supply to the online labor market, few data modeling studies have been conducted to quantify the importance of these factors in this area. This study applied tree-based supervised learning techniques, decision tree regression, random forest, and gradient boosting, to systematically evaluate the online labor supply with 70 features related to climate, population, economics, education, health, language, and technology adoption. To provide machine learning explainability, SHAP, based on the Shapley values, was introduced to identify features with high marginal contributions. The top 5 contributing features indicate the tight integration of technology adoption, language, and human migration patterns with the online labor market supply." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Garnitz, Johanna & Daria Schaller (2023): ChatGPT, Chatbots und mehr – wie wird künstliche Intelligenz in den HR-Abteilungen von Unternehmen genutzt? In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 76, H. 9, S. 65-68.

Abstract

"Das ifo Institut befragt im Auftrag von Randstad Deutschland quartalsweise deutsche HR-Abteilungen zu personalpolitisch relevanten Themen. Das aktuelle Schwerpunktthema befasst sich mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz, insbesondere in den HR-Abteilungen. Derzeit nutzen ca. 5% der befragten Unternehmen Künstliche Intelligenz im HR-Bereich, geplant haben dies weitere 25% der Unternehmen. Ein Viertel der Unternehmen ergreift Maßnahmen für den (geplanten) Einsatz von KI, und zwar am häufigsten in Form von Arbeits- und Expertengruppen (53%), gefolgt von Fortbildungen (43%). 86% der Teilnehmenden sind hinsichtlich des Einsatzes von KI skeptisch. Trotzdem sehen sie Potenzial für KI im Personalbereich, besonders im Bereich der Automatisierung von Personalprozessen, in der Rekrutierung und im Bewerbermanagement." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Geuss, Raymond (2023): Über die Arbeit. Ein Essay. Hamburg: Hamburger Edition, 198 S.

Abstract

"Ende der 1980er Jahre schloss nördlich von Philadelphia das Stahlwerk seine Tore, in dem Raymond Geuss’ Vater lange Zeit gearbeitet hatte. Sein Onkel, ein Landwirt in Indiana, brauchte bald einen zweiten Job, um seinen Lebensunterhalt bestreiten zu können. Auch anhand seiner Familiengeschichte zeigt der Philosoph in seinem neuen Buch, dass Arbeit, wie wir sie in westlichen Gesellschaften kannten, verschwindet. Automatisierung und Outsourcing haben einen tiefgreifenden gesellschaftlichen Wandel in Gang gesetzt, und Geuss führt seine Leserinnen und Leser durch diese Umbrüche bis zur die Gegenwart dominierenden Amazonisierung. Was ist Arbeit? Wie ist sie organisiert? Und wie wird Arbeit in Zukunft aussehen? In seinem hellsichtigen Essay verbindet Raymond Geuss philosophische Überlegungen mit ökonomischen und historischen Reflexionen. Auch mit der Arbeitsethik und dem Unbehagen an der Arbeit befasst er sich, das so alt ist wie die Arbeit selbst. Wir sollten uns, so Geuss, von den Pathologien unendlichen Wachstums befreien. Das bedeutet auch, Arbeit endlich nicht mehr als Konzept stetig steigender menschlicher Produktivkraft und Anstrengung zu begreifen." (Verlagsangaben, IAB-Doku)

Zitatform

Giuntella, Osea, Johannes König & Luca Stella (2023): Artificial Intelligence and Workers' Well-Being. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 16485), Bonn, 43 S.

Abstract

"This study explores the relationship between artificial intelligence (AI) and workers' well-being and mental health using longitudinal survey data from Germany (2000-2020). We construct a measure of individual exposure to AI technology based on the occupation in which workers in our sample were first employed and 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 pre-trends in workers' well-being and concerns about their economic futures. Since 2015, however, with the increasing adoption of AI in firms across Germany, we find that AI-exposed workers have become less satisfied with their life and job and more concerned about job security and their personal economic situation. However, we find no evidence of a significant impact of AI on workers' mental health, anxiety, or depression." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Gmyrek, Pawel, Janine Berg & David Bescond (2023): Generative AI and Jobs: a global analysis of potential effects on job quantity and quality. (ILO working paper / International Labour Organization 96), Geneva, 51 S. DOI:10.54394/fhem8239

Abstract

"This study assesses the potential global exposure of occupations to Generative AI, particularly GPT-4. It predicts that the overwhelming effect of the technology will be to augment occupations, rather than to automate them. The greatest impact is likely to be in high and upper-middle income countries due to a higher share of employment in clerical occupations. As clerical jobs are an important source of female employment, the effects are highly gendered. Insights from this study underline the need for proactive policies that focus on job quality, ensure fair transitions, and that are based on dialogue and adequate regulation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Goller, Daniel, Christian Gschwendt & Stefan C. Wolter (2023): "This Time It's Different" - Generative Artificial Intelligence and Occupational Choice. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 16638), Bonn, 23 S.

Abstract

"In this paper, we show the causal influence of the launch of generative AI in the form of ChatGPT on the search behavior of young people for apprenticeship vacancies. There is a strong and long-lasting decline in the intensity of searches for vacancies, which suggests great uncertainty among the affected cohort. Analyses based on the classification of occupations according to tasks, type of cognitive requirements, and the expected risk of automation to date show significant differences in the extent to which specific occupations are affected. Occupations with a high proportion of cognitive tasks, with high demands on language skills, and those whose automation risk had previously been assessed by experts as lower are significantly more affected by the decline. However, no differences can be found with regard to the proportion of routine vs. non-routine tasks." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Green, Andrew & Lucas Lamby (2023): The supply, demand and characteristics of the AI workforce across OECD countries. (OECD social, employment and migration working papers 287), Paris, 55 S. DOI:10.1787/bb17314a-en

Abstract

"This report provides representative, cross-country estimates of the artificial intelligence (AI) workforce across OECD countries. The AI workforce is defined as the subset of workers with skills in statistics, computer science and machine learning who could actively develop and maintain AI systems. For countries that wish to be at the forefront of AI development, understanding the AI workforce is crucial to building and nurturing a talent pipeline, and ensuring that those who create AI reflect the diversity of society. This report uses data from online job vacancies to measure the within-occupation intensity of AI skill demand. The within-occupation AI intensity is then weighted to employment by occupation in labour force surveys to provide estimates of the size and growth of the AI workforce over time." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Guarascio, Dario, Jelena Reljic & Roman Stöllinger (2023): Artificial Intelligence and Employment: A Look into the Crystal Ball. (GLO discussion paper / Global Labor Organization 1333), Essen, 28 S.

Abstract

"This study provides evidence of the employment impact of AI exposure in European regions, addressing one of the many gaps in the emerging literature on AI's effects on employment in Europe. Building upon the occupation-based AI-exposure indicators proposed by Felten et al. (2018, 2019, 2021), which are mapped to the European occupational classification (ISCO), following Albanesi et al. (2023), we analyse the regional employment dynamics between 2011 and 2018. After controlling for a wide range of supply and demand factors, our findings indicate that, on average, AI exposure has a positive impact on regional employment. Put differently, European regions characterised by a relatively larger share of AI-exposed occupations display, all else being equal and once potential endogeneity concerns are mitigated, a more favourable employment tendency over the period 2011-2018. We also find evidence of a moderating effect of robot density on the AI-employment nexus, which however lacks a causal underpinning." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Habelitz, Nora & Annekathrin Müller (2023): Forschungsmonitoring "Arbeit der Zukunft". Oktober bis Dezember 2022 (Berichtszeitraum). (Hans-Böckler-Stiftung. Working paper Forschungsförderung 271), Düsseldorf, 73 S.

Abstract

"Das Forschungsmonitoring Nr. 20 gibt einen Überblick über aktuelle Studien und Publikationen zur Arbeitswelt der Zukunft für den Berichtszeitraum Oktober bis Dezember 2022. Es orientiert sich an den Schwerpunkten der Forschungsstelle "Arbeit der Zukunft": Digitalisierung und Arbeit der Zukunft, Standards für digitale Arbeitsformen, Beschäftigung im Wandel, Aufwertung der Arbeit, Humanisierung der Arbeit 4.0, Atmende Arbeitszeiten und Zeitarrangements, Künstliche Intelligenz und Sozial-ökologische Transformation." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Hammermann, Andrea, Roschan Pourkhataei Monsef & Oliver Stettes (2023): KI und der Arbeitsmarkt: Eine Analyse der Beschäftigungseffekte. Ein Überblick über aktuelle empirische Befunde. (IW-Report / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2023,55), Köln, 26 S.

Abstract

"Rund zehn Jahre ist es her, seit Frey und Osborne mit ihrer Studie über die Automatisierungsrisiken von Berufen in den USA die Debatte über das Ende der Arbeit durch die Digitalisierung weltweit befeuert haben. Seitdem erschienen zahlreiche wissenschaftliche Studien, um die Beschäftigungseffekte einzelner Technologie(-gruppen) wie der Robotik näher zu untersuchen. Aktuell liegt der Fokus stark auf Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI), die durch Chatbots wie ChatGPT oder Google Bard in das Bewusstsein der breiten Öffentlichkeit gelangt sind. Im ersten Teil der vorliegenden Studie werden die wissenschaftlichen Papiere über die Arbeitsmarkteffekte von KI dargestellt und Stärken und Schwächen von drei unterschiedlichen Ansätzen diskutiert. Diese nähern sich der Fragestellung i) mittels der Ermittlung der potenziellen Betroffenheit von Tätigkeiten, Aufgaben und Fähigkeiten der Beschäftigten, ii) über die Auswertung von Stellenanzeigen und iii) den Rückgriff auf Befragungsdaten zum Einsatz von KI-Anwendungen. Im zweiten Teil wird der Zusammenhang zwischen dem Einsatz von KI-Verfahren und der tatsächlichen und erwarteten Mitarbeiterentwicklung von Unternehmen am Standort Deutschland empirisch untersucht. Hierfür werden mehrerer Wellen des IW-Zukunftspanels, einer regelmäßigen Befragung von Unternehmen des Industrie-Dienstleistungsverbunds, im Zeitraum zwischen 2019 bis 2022 mit rund 4.300 Beobachtungen von über 2.800 Unternehmen ausgewertet. In der empirischen Analyse auf Basis des IW-Zukunftspanels zeigt sich kein robuster Zusammenhang zwischen dem Einsatz von KI-Verfahren und der tatsächlichen sowie der erwarteten Mitarbeiterentwicklung auf Unternehmensebene. Die wechselnden Vorzeichen von KI-Verfahren je nach Betrachtungszeitraum könnten auf gegenläufige Wirkungsmechanismen über positive Produktivitäts- und Substitutionseffekte menschlicher Arbeit hindeuten, die in der Literatur diskutiert werden. Um diese stärker voneinander zu trennen, bräuchte es jedoch mehr Informationen über die Art der KI-Anwendungen in den Unternehmen. Zusammengefasst weisen die wissenschaftlichen Befunde in der Literatur bislang nicht auf starke negative Beschäftigungseffekte hin. Es deutet sich vielmehr an, dass KI die menschliche Arbeit bisher weitestgehend ergänzt. Technologische Fortschritte von KI-Verfahren am aktuellen Rand sind jedoch in der Studienlage noch nicht abgebildet, sodass die Forschung zu Beschäftigungseffekten durch KI erst am Anfang steht." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Heine, Moreen, Anna-Katharina Dhungel, Tim Schrills & Daniel Wessel (2023): Künstliche Intelligenz in öffentlichen Verwaltungen. Grundlagen, Chancen, Herausforderungen und Einsatzszenarien. (Edition eGov-Campus), Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, XVIII, 208 S. DOI:10.1007/978-3-658-40101-6

Abstract

"Dieses Buch bietet eine verständliche und kompakte Einführung in die Nutzung von KI-Systemen in öffentlichen Verwaltungen. Es beantwortet folgende Fragen: Was bedeutet Künstliche Intelligenz? Wie und in welchen Einsatzgebieten können KI-Systeme im öffentlichen Sektor genutzt werden. Welche Erwartungen und Ziele werden mit dem KI-Einsatz verbunden? Welche Probleme werden adressiert? Auch Aspekte der Governance, also Steuerungsfragen spielen eine Rolle, ebenso die Betrachtung der Interaktionen zwischen Mensch und KI-System. Die Inhalte versetzen Personen in die Lage, den Einsatz von KI in der öffentlichen Verwaltung differenziert beurteilen zu können, um u.a. KI-Anwendungsfälle im öffentlichen Sektor zu identifizieren, KI-Methoden im Überblick zu verstehen und Anforderungen an KI-Anwendungen im öffentlichen Sektor zu erarbeiten. Kenntnisse im Bereich der Informatik werden nicht vorausgesetzt. Im Sinne von Offenheit ist dieses Werk eine Open-Access-Publikation mit freiem Online-Zugang. Inklusive kostenlosem Online-Wissens-Quiz mit der Springer Nature Flashcards-App. Die Autor°innen Moreen Heine ist Professorin für E-Government und Open Data Ecosystems am Institut für Multimediale und Interaktive Systeme (IMIS) an der Universität zu Lübeck und wissenschaftliche Leiterin des Joint eGov and Open Data Innovation Labs. Anna-Katharina Dhungel arbeitet als wissenschaftliche Mitarbeiterin am IMIS im Bereich E-Government und Open Data Ecosystems. Tim Schrills ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am IMIS im Bereich Ingenieurpsychologie und Kognitive Ergonomie. Daniel Wessel ist Postdoc am IMIS im Bereich E-Government und Open Data Ecosystems." (Verlagsangaben)

Zitatform

Hensvik, Lena & Oskar Nordström Skans (2023): The skill-specific impact of past and projected occupational decline. In: Labour Economics, Jg. 81. DOI:10.1016/j.labeco.2023.102326

Abstract

"Using population-wide data on a vector of cognitive abilities and productive non-cognitive traits among Swedish male workers, we show that occupational employment growth has been monotonically skill-biased in terms of these intellectual skills, despite a simultaneous (polarizing) decline in middle-wage jobs. Employees in growing low-wage occupations have more of these skills than employees in other low-wage occupations. Conversely, employees in declining, routine-task intensive, mid-wage occupations have comparably little of these skills. Employees in occupations that have grown relative to other occupations with similar wages have more intellectual skills overall but are particularly well-endowed with the non-cognitive trait “Social Maturity” and cognitive abilities in the “Technical” and “Verbal” domains. Projections from the US Bureau of Labor Statistics about future occupational labor demand do not indicate that the relationship between employment growth and skills is about to change in the near future." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2023 Elsevier) ((en))

Zitatform

Hui, Xiang, Oren Reshef & Luofeng Zhou (2023): The Short-Term Effects of Generative Artificial Intelligence on Employment: Evidence from an Online Labor Market. (CESifo working paper 10601), München, 22 S.

Abstract

"Generative Artificial Intelligence (AI) holds the potential to either complement knowledge workers by increasing their productivity or substitute them entirely. We examine the short-term effects of the recent release of the large language model (LLM), ChatGPT, on the employment outcomes of freelancers on a large online platform. We find that freelancers in highly affected occupations suffer from the introduction of generative AI, experiencing reductions in both employment and earnings. We find similar effects studying the release of other image-based, generative AI models. Exploring the heterogeneity by freelancers' employment history, we do not find evidence that high-quality service, measured by their past performance and employment, moderates the adverse effects on employment. In fact, we find suggestive evidence that top freelancers are disproportionately affected by AI. These results suggest that in the short term generative AI reduces overall demand for knowledge workers of all types, and may have the potential to narrow gaps among workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Jacob, Michael (2023): Digitalisierung der Arbeitswelt. Gegenwart und Zukunft. Wiesbaden: Springer Gabler, 147 S.

Abstract

"Ziel dieses Buches ist es, Arbeitnehmern und Führungskräften Ängste vor Veränderungen in der Arbeitswelt, insbesondere durch die Digitalisierung, zu nehmen und Anregungen für eine bessere Gestaltung zu geben. Solche Bedenken fnden sich nicht zum ersten Mal in der Geschichte der Menschheit. Denn das Ende der Arbeitswelt wurde schon 1811 zu Beginn der Industrialisierung von Ned Ludd und seinen „Maschinenstürmern“ vorausgesagt. Sie nahmen an, dass neue technische Errungenschaften wie Webstühle und Baumwollspinnereien an dem Arbeitsverfall und der Lohnminderung schuld seien. Dies stellte sich als Trugschluss heraus, denn die Mechanisierung führte zu einer gesteigerten Produktivität und einem Wachstum des Wohlstands." (Textauszug, IAB-Doku, © Springer Gabler)

Zitatform

Jurkat, Anne, Rainer Klump & Florian Schneider (2023): Robots and Wages: A Meta-Analysis. (EconStor Preprints 274156), Kiel, 72 S.

Abstract

"The empirical evidence on how industrial robots affect employment and wages is very mixed. Our meta-study helps to uncover the potentially true effect of industrial robots on labor market outcomes and to identify drivers of the heterogeneous empirical results. By means of a systematic literature research, we collected 53 papers containing 2143 estimations for the impact of robot adoption on wages. We observe only limited evidence for a publication bias in favor of negative results. The genuine overall effect of industrial robots on wages is close to zero and both statistically and economically insignificant. With regard to the drivers of heterogeneity, we find that more positive results are obtained if primary estimations a) include more countries in their sample, b) control for ICT capital, demographic developments, or tenure, c) focus on employees that remain employed in the same sector, d) consider only non-manufacturing industries, e) are specified in long differences, and f) come from a peer-reviewed journal article. More negative effects, in turn, are reported for primary estimations that are i) weighted, ii) aggregated at country level, iii) control for trade exposure, iv) and consider only manufacturing industries. We also find some evidence for skill-biased technological change. The magnitude of that effect is albeit small and less robust than one might expect in view of skill-biased technological change. We find little evidence for data dependence." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Kellermann, Christian & Cornelius Markert (2023): KI in der Arbeitswelt. In: Aus Politik und Zeitgeschichte, Jg. 73, H. 42, S. 35-40.

Abstract

"In den vergangenen 200 Jahren hat sich die Produktivität im verarbeitenden Gewerbe dank des Einsatzes von Maschinen um ein Vielfaches gesteigert. Durch KI könnte die Automatisierung nun auch in die Domänen kognitiver Arbeit vordringen und neue Potenziale freisetzen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Knappertsbusch, Inka & Gerlind Wisskirchen (Hrsg.) (2023): Die Zukunft der Arbeit. New Work mit Flexibilität und Rechtssicherheit gestalten. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 443 S.

Abstract

"Dieses Buch nimmt die Leser mit auf eine Reise in die Zukunft der Arbeit. Unter dem Einfluss der Pandemie ist eine vorher undenkbare Flexibilität der Arbeitsbedingungen eingetreten. Die in diesem Rahmen gewährten Freiheiten werden von vielen Mitarbeitern weiterhin eingefordert. Ebenso gibt es zahlreiche Unternehmen, die mit dieser Umstellung überwiegend positive Erfahrungen gemacht haben und diese gerne fortführen möchten. Vor diesem Hintergrund ist zu erwarten, dass sich die erfolgte Abkehr von einem traditionellen Arbeitsumfeld – bedingt durch die vier Einflussfaktoren demografischer Wandel, Fachkräftemangel, Digitalisierung und künstliche Intelligenz – in Zukunft noch verstärken wird. Dieses Buch vermittelt einen Überblick über die verschiedenen Gestaltungsoptionen im Bereich New Work und zeigt die jeweiligen Vor- und Nachteile auf. Zudem werden neue Trends und Prognosen in Bezug auf die Zukunft der Arbeit analysiert. Darüber hinaus wird in aller Kürze und leicht verständlich der maßgebliche rechtliche Rahmen dargestellt. Dieses Buch gibt Ihnen die nötigen Werkzeuge an die Hand, um die Zukunft der Arbeit in Ihrem Unternehmen aktiv und rechtssicher zu gestalten." (Verlagsangaben, IAB-Doku)

Zitatform

Kong, Haiyan, Zihan Yin, Yehuda Baruch & Yue Yuan (2023): The impact of trust in AI on career sustainability: The role of employee–AI collaboration and protean career orientation. In: Journal of vocational behavior, Jg. 146. DOI:10.1016/j.jvb.2023.103928

Abstract

"Drawing upon person–environment fit theory and the importance of employees' career sustainability in Artificial Intelligence (AI) integration within organizations, we propose a moderated mediation model to test how and when AI trust is linked to employees' career sustainability. This mechanism posits employee–AI collaboration as a mediator and employees' protean career orientation as a moderator. Two studies were conducted to test the hypothesized model. In Study 1, a 5-item measure was developed to evaluate employee–AI collaboration and tested with a sample of employees working with AI technology. In Study 2, multisource and two-wave data were collected to analyze 447 employee–supervisor dyads. The results indicated that AI trust was positively related to employee-rated well-being and supervisor-rated employee productivity via employee–AI collaboration. In addition, the relationship between AI trust and employee–AI collaboration was stronger for employees with high protean career orientation. We concluded with a discussion of the theoretical contributions and practical implications." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2023 Elsevier) ((en))

Zitatform

Korinek, Anton (2023): Scenario planning for an A(G)I future. In: Finance and development, S. 30-33.

Abstract

"Artificial intelligence is rapidly advancing, and the pace of progress has accelerated in recent years. ChatGPT, released in November 2022, surprised users by generating human-quality text and code, seamlessly translating languages, writing creative content, and answering questions in an informative way, all at a level previously unseen. Yet in the background, the foundation models that underlie generative AI have been advancing rapidly for more than a decade. The amount of computational resources (or, in short, “compute”) used to train the most cutting-edge AI systems has doubled every six months over the past decade. What today’s leading generative AI models can do was unthinkable just a few years ago: they can deliver significant productivity gains for the world’s premier consultants, for programmers, and even for economists (Korinek 2023)." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Korinek, Anton (2023): Language Models and Cognitive Automation for Economic Research. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 30957), Cambridge, Mass, 34 S.

Abstract

"Large language models (LLMs) such as ChatGPT have the potential to revolutionize research in economics and other disciplines. I describe 25 use cases along six domains in which LLMs are starting to become useful as both research assistants and tutors: ideation, writing, background research, data analysis, coding, and mathematical derivations. I provide general instructions and demonstrate specific examples for how to take advantage of each of these, classifying the LLM capabilities from experimental to highly useful. I hypothesize that ongoing advances will improve the performance of LLMs across all of these domains, and that economic researchers who take advantage of LLMs to automate micro tasks will become significantly more productive. Finally, I speculate on the longer-term implications of cognitive automation via LLMs for economic research." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Krzywdzinski, Martin, Detlef Gerst & Florian Butollo (2023): Promoting human-centred AI in the workplace. Trade unions and their strategies for regulating the use of AI in Germany. In: Transfer, Jg. 29, H. 1, S. 53-70. DOI:10.1177/10242589221142273

Abstract

"Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) verändert die Arbeitswelt. Für die Gewerkschaften ist die Frage, wie der Einsatz von KI am Arbeitsplatz reguliert werden soll, ein zentrales, aber schwieriges Thema, denn diese Technologie befindet sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium, und die Erfahrungen mit ihrer Verwendung sind begrenzt. Der vorliegende Artikel befasst sich in erster Linie mit Deutschland und geht folgenden Fragen nach: (1) Welche Anwendungsbereiche und Anwendungsfälle für KI sind relevant für Gewerkschaften und Betriebsräte? (2) Welche Rolle spielen Standpunkte und Forderungen der Gewerkschaften in der politischen Diskussion über die Regulierung des Einsatzes von KI? (3) Welche Strategien nutzen die Gewerkschaften, um Einfluss auf die Regulierung und den Einsatz von KI am Arbeitsplatz zu nehmen? und (4) Welche Erkenntnisse gewinnen sie im Rahmen dieses Prozesses? Der vorliegende Artikel stellt Gewerkschaftsstrategien für eine menschenzentrierte KI vor. Diese umfassen Qualifizierungsstrategien für Betriebsräte und Gewerkschafter:innen und Veränderungen in deren Arbeitsweise. Der Artikel zeigt zudem, wie die Eigenheiten des deutschen Systems der Arbeitsbeziehungen die Diskussionen über KI und die Prozesse der Implementierung dieser Systeme beeinflussen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Kämpf, Tobias & Barbara Langes (2023): Was wir über die nachhaltige Gestaltung von KI wissen. Künstliche Intelligenz und Wandel der Arbeitswelt: Warum wir einen neuen Leitstern brauchen. In: T. Kämpf, B. Langes, L. C. Schatilow & H.-J. Gergs (Hrsg.) (2023): Human Friendly Automation. Arbeit und Künstliche Intelligenz neu denken, S. 38-53.

Zitatform

Köhne, Sonja, Georg von Richthofen & Hendrik Send (2023): Künstliche Intelligenz und betriebliche Mitbestimmung. Herausforderungen und Handlungsmöglichkeiten für Arbeitnehmer*innenvertretungen. (HIIG discussion paper series / Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft 2023-01), Berlin, 11 S. DOI:10.5281/zenodo.7615028

Abstract

"Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Arbeitswelt und wirft dabei neue Fragen für die Mitbestimmung auf. Ziel dieses Diskussionspapier ist es, Herausforderungen und konkrete Handlungsmöglichkeiten für betriebliche und gewerkschaftliche Mitbestimmungsakteur*innen zu skizzieren, um einen beschäftigtenorientierten Einsatz von KI zu fördern. Hierzu stützen wir uns auf die Erkenntnisse aus einem Workshop mit 26 Vertreter*innen aus dem Bereich der Mitbestimmung. Im Vorfeld haben wir Fallstudien mit Unternehmen, die KI-basierte Systeme einsetzen, sowie Interviews mit Mitbestimmungsakteur*innen durchgeführt. Im Rahmen des Workshops haben die Teilnehmenden dann vier zentrale Handlungsfelder der Verhandlung von KI diskutiert, die wir als Informieren, Evaluieren, Vereinbaren und Mobilisieren bezeichnen. Wahrgenommene Herausforderungen innerhalb dieser Handlungsfelder beziehen sich u.a. auf eine fehlende Definition von KI, unzureichende Informationen zu KI-Vorhaben und eine mangelnde Vorhersehbarkeit der konkreten Auswirkungen von KI. Aktuell waren sich die Teilnehmenden jedoch auch uneinig hinsichtlich einiger Fragen zur Verhandlung von KI. Diese Unsicherheit stellt eine weitere Herausforderung für die Vertretung der Interessen der Beschäftigten dar und betrifft z. B. die notwendige zentrale Steuerung (Wie lassen sich unternehmensweite KI-Projekte zentral überblicken?), das erforderliche technische Verständnis (Inwieweit müssen Betriebsrät*innen KI-Technologien technisch verstehen?) und die Bewertung (Wie sind die Auswirkungen von KI zu bewerten?). Den skizzierten Herausforderungen begegnen Arbeitnehmer*innenvertretungen, indem sie sich u.a. vernetzen (z. B. mit anderen Betriebsrät*innen), die Verhandlungen systematisieren (z. B. durch Checklisten) und flexibilisieren (z. B. durch Pilotprojekte)." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Köster, Bernhard & Felix Mühe (2023): Arbeitsmarkt: Demografischer Wandel und Digitalisierung. In: Das Wirtschaftsstudium, Jg. 52, H. 8-9, S. 884-892.

Abstract

"Der deutsche Arbeitsmarkt steht vor zwei besonderen Herausforderungen: Zum einen nimmt die ältere Bevölkerung in den nächsten zehn Jahren wegen des demografischen Wandels zu, zum anderen verändert sich durch die Digitalisierung zum Teil die Arbeit, in manchen Fällen wird sie sogar überflüssig." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Lane, Marguerita & Morgan Williams (2023): Defining and classifying AI in the workplace. (OECD social, employment and migration working papers 290), Paris, 39 S. DOI:10.1787/59e89d7f-en

Abstract

"This document serves both as a conceptual and practical guide for defining and classifying AI, in order to help stakeholders analyse and understand its impact on the workplace. It first discusses how AI can be defined and provides a selection of AI use cases to help stakeholders identify AI and distinguish it from other advanced technologies. The document then provides a framework for classifying AI according to its impact on the workplace, consisting of a set of questions intended to help stakeholders evaluate any AI application from a workplace perspective (either a priori or ex post) and to promote informed discussion so that AI is implemented in a way that empowers and complements workers and improves job quality, and that no one is left behind." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Löser, Alexander & Volker Tresp (2023): Große Sprachmodelle entwickeln und anwenden. Ansätze für ein souveränes Vorgehen : Whitepaper aus der Plattform Lernende Systeme. München, 41 S. DOI:10.48669/pls_2023-6

Abstract

"Expertinnen und Experten der Arbeitsgruppe Technologische Wegbereiter und Data Science der Plattform Lernende Systeme fokussieren mit dem Whitepaper die Anwenderperspektive großer Sprachmodelle und knüpfen damit an das Whitepaper „Große Sprachmodelle: Grundlagen, Potenziale und Herausforderungen für die Forschung“ (erschienen Mai 2023) an. Welche Potenziale, Herausforderungen sowie Lösungsansätze diese generativen Modelle insbesondere in der Anwendung liefern, wird im vorliegenden Papier an zwei konkreten Anwendungsfeldern – Geschäftsanwendung und Gesundheitswesen – gespiegelt. Um das wirtschaftliche Potenzial für deutsche wie europäische Unternehmen in einem global wachsenden Ökosystem hinsichtlich Wettbewerbsfähigkeit, Selbstbestimmtheit und Innovationskraft souverän auszuschöpfen, ist die Frage nach der Digitalen Souveränität entscheidend. Daher werden die wichtigsten technologischen und strukturellen Komponenten sowie die personelle Ressource der Talente als zentrale Kernpunkte hinsichtlich Digitaler Souveränität näher beleuchtet." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Manca, Fabio (2023): Six questions about the demand for artificial intelligence skills in labour markets. (OECD social, employment and migration working papers 286), Paris, 60 S. DOI:10.1787/ac1bebf0-en

Abstract

"This study responds to six key questions about the impact that the demand for Artificial Intelligence (AI) skills is having on labour markets. What are the occupations where AI skills are most relevant? How do different AI-relevant skills combine in job requirements? How quickly is the demand for AI-related skills diffusing across labour markets and what is the relationship between AI skill demands and the demand for cognitive skills across jobs? Finally, are AI skills leading to a wage premium and how different are the wage returns associated with AI and routine skills? To shed light on these aspects, this study leverages Natural Language Processing (NLP) algorithms to analyse the information contained in millions of job postings collected from the internet." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

McElheran, Kristina, J. Frank Li, Erik Brynjolfsson, Zachary Kroff, Emin Dinlersoz, Lucia S. Foster & Nikolas Zolas (2023): AI Adoption in America: Who, What, and Where. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 31788), Cambridge, Mass, 64 S.

Abstract

"We study the early adoption and diffusion of five AI-related technologies (automated-guided vehicles, machine learning, machine vision, natural language processing, and voice recognition) as documented in the 2018 Annual Business Survey of 850,000 firms across the United States. We find that fewer than 6% of firms used any of the AI-related technologies we measure, though most very large firms reported at least some AI use. Weighted by employment, average adoption was just over 18%. AI use in production, while varying considerably by industry, nevertheless was found in every sector of the economy and clustered with emerging technologies such as cloud computing and robotics. Among dynamic young firms, AI use was highest alongside more-educated, more-experienced, and younger owners, including owners motivated by bringing new ideas to market or helping the community. AI adoption was also more common alongside indicators of high-growth entrepreneurship, including venture capital funding, recent product and process innovation, and growth-oriented business strategies. Early adoption was far from evenly distributed: a handful of “superstar” cities and emerging hubs led startups' adoption of AI. These patterns of early AI use foreshadow economic and social impacts far beyond this limited initial diffusion, with the possibility of a growing “AI divide” if early patterns persist." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Meub, Lukas & Till Proeger (2023): Künstliche Intelligenz in der Handwerksorganisation. (ifh Forschungsbericht / Volkswirtschaftliches Institut für Mittelstand & Handwerk an der Universität Göttingen 20), Göttingen, 14 S. DOI:10.47952/gro-publ-188

Abstract

"Künstliche Intelligenz findet stetig neue Anwendungsfelder und verändert nachhaltig viele Branchen und Berufe. Die Anwendungsfelder im Handwerk nehmen gleichermaßen zu, sodass eine schrittweise Implementierung bestehender oder neu erstellter KI-Lösungen im Zuge von Digitalisierungsinitiativen für einzelne Betriebe oder Branchen erfolgt. Die Handwerksorganisation kann diese Entwicklung auf zwei Wegen begleiten. Zum einen durch die Unterstützung der Betriebslandschaft über Beratungsangebote zur KI-Implementierung im Rahmen der Digitalisierungsförderung und zum anderen über die eigenständige Nutzung von KI-Lösungen für Verwaltungs-, Beratungs- und Bildungsprozesse sowie die politische Interessenvertretung. Die vorliegende Studie betrachtet explorativ Anwendungsfelder von KI in der Handwerksorganisation. Dafür werden Daten einer Plattform für KI-Lösungen mit Bezug zu Tätigkeitsfeldern der Handwerksorganisation ausgewertet, um so Potenziale für die KI-Umsetzung zu identifizieren. Hierbei werden zunächst zwanzig für die Handwerksorganisation relevante Tätigkeiten identifiziert, die in sechs Tätigkeitsfelder gruppiert werden: (Online-)Kommunikation und Außenkontakte, Optimierung von Geschäftsprozessen, Bildung, Informationsgewinnung und -aufbereitung, Finanzprozesse und Buchhaltung sowie IT-/, Datenbankmanagement. Innerhalb dieser bilden die Bereiche Informationsgewinnung, IT-Management und Kommunikation den Schwerpunkt der relevanten Tätigkeiten und verfügbaren KI-Lösungen ab, was für ihr hohes Potenzial spricht. Auf Ebene der Tätigkeiten sind insbesondere die Bereiche Web Content-Erstellung, Vorstandssekretariat, Datenbankverwaltung und -design, Buchhaltung, Gebäudemanagement, (virtuelle) Bildungsangebote sowie SAP-Projektmanagement auf Prozessebene besonders tief differenziert und mit vielen KI-Lösungen verknüpft, was für ein hohes Potenzial spricht. Die weitere Analyse identifiziert für die sechs Tätigkeitsbereiche zentrale Tätigkeiten und beschreibt deren relevante Teilprozesse mit jeweiligen KI-Lösungen. Im Fazit wird ein Prozess zur KI-Implementierung in der Handwerksorganisation skizziert und anhand des Beispiels eines ChatGPT-basierten Chatbots für die Gründungsberatung beschrieben." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Milanez, Anna (2023): The Impact of AI on the Workplace: Evidence from OECD Case Studies of AI Implementation. (OECD social, employment and migration working papers 289), Paris, 114 S. DOI:10.1787/2247ce58-en

Abstract

"How artificial intelligence (AI) will impact workplaces is a central question for the future of work, with potentially significant implications for jobs, productivity, and worker well-being. Yet, knowledge gaps remain in terms of how firms, workers, and worker representatives are adapting. This study addresses these gaps through a qualitative approach. It is based on nearly 100 case studies of the impacts of AI technologies on workplaces in the manufacturing and finance sectors of eight OECD countries. The study shows that, to date, job reorganisation appears more prevalent than job displacement, with automation prompting the reorientation of jobs towards tasks in which humans have a comparative advantage. Job quality improvements associated with AI – reductions in tedium, greater worker engagement, and improved physical safety – may be its strongest endorsement from a worker perspective. The study also highlights challenges – skill requirements and reports of increased work intensity – underscoring the need for policies to ensure that AI technologies benefit everyone." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Mittel, Joel (2023): Leistungskontrolle durch KI am Beispiel des Affective Computing in Call-Centern. Ansätze zur Verbesserung des allgemeinen Persönlichkeitsrechtsschutzes für Beschäftigte. In: Computer und Recht H. 12, S. 837-844. DOI:10.9785/cr-2023-391223

Abstract

"Die Kontrolle von Arbeitnehmern durch den Einsatz von moderner Technik ist durch die Enthüllung zahlreicher Überwachungsskandale (u.a. bei den E-Commerce-Versandhäusern Amazon und Zalando) in den Fokus der Öffentlichkeit gerückt. Dieser Beitrag untersucht am Beispiel des Einsatzes von KI-Software zur Emotionserkennung in Call-Centern, ob die Leistungskontrolle mittels KI einen ungerechtfertigten Eingriff in das allgemeine Persönlichkeitsrecht und datenschutzrechtliche Vorschriften darstellt." (Autorenreferat, IAB-Doku, © De Gruyter)

Zitatform

Mollen, Anne & Lukas Hondrich (2023): From risk mitigation to employee action along the machine learning pipeline. A paradigm shift in European regulatory perspectives on automated decision-making systems in the workplace. (Hans-Böckler-Stiftung. Working paper Forschungsförderung 278), Düsseldorf, 36 S.

Abstract

"Automated decision-making (ADM) systems in the workplace aggravate the power imbalance between employees and employers by making potentially crucial decisions about employees. Current approaches focus on risk mitigation to safeguard employee interests. While limiting risks remains important, employee representatives should be able to include their interests in the decision-making of ADM systems. This paper introduces the concept of the Machine Learning Pipeline to demonstrate how these interests can be implemented in practice and point to necessary structural transformations." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Montobbio, Fabio, Jacopo Staccioli, Maria Enrica Virgillito & Marco Vivarelli (2023): The empirics of technology, employment and occupations: Lessons learned and challenges ahead. In: Journal of Economic Surveys online erschienen am 11.12.2023. DOI:10.1111/joes.12601

Abstract

"This paper is a critical review of the empirical literature resulting from recent years of debate and analysis regarding technology and employment and the future of work as threatened by technology, outlining both lessons learned and challenges ahead. We distinguish three waves of studies and relate their heterogeneous findings to the choice of technological proxies, the level of aggregation, the adopted research methodology and to the relative focus on robots, automation and AI. The challenges ahead include the need for awareness of possible ex‐ante biases associated with the adopted proxiesfor innovation; the recognition of the trade‐off between microeconometric precision and a more holistic macroeconomic approach; the need for granular analysis of the reallocation and transformation of occupations and tasks brought about by different types of new technologies; the call for a closer focus on impacts on labor quality, in terms of types of jobs and working conditions." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))

Zitatform

Oschinski, Matthias (2023): Assessing the Impact of Artificial Intelligence on Germany's Labor Market: Insights from a ChatGPT Analysis. (MPRA paper 118300), München, 38 S.

Abstract

"We assess the impact of artificial intelligence (AI) on Germany's labour market applying the methodology on suitability for machine learning (SML) scores established by Brynjolfsson et al., (2018). However, this study introduces two innovative approaches to the conventional methodology. Instead of relying on traditional crowdsourcing platforms for obtaining ratings on automatability, this research exploits the chatbot capabilities of OpenAI's ChatGPT. Additionally, in alignment with the focus on the German labor market, the study extends the application of SML scores to the European Classification of Skills, Competences, Qualifications and Occupations (ESCO). As such, a distinctive contribution of this study lies in the assessment of ChatGPT's effectiveness in gauging the automatability of skills and competencies within the evolving landscape of AI. Furthermore, the study enhances the applicability of its findings by directly mapping SML scores to the European ESCO classification, rendering the results more pertinent for labor market analyses within the European Union. Initial findings indicate a measured impact of AI on a majority of the 13,312 distinct ESCO skills and competencies examined. A more detailed analysis reveals that AI exhibits a more pronounced influence on tasks related to computer utilization and information processing. Activities involving decision-making, communication, research, collaboration, and specific technical proficiencies related to medical care, food preparation, construction, and precision equipment operation receive relatively lower scores. Notably, the study highlights the comparative advantage of human employees in transversal skills like creative thinking, collaboration, leadership, the application of general knowledge, attitudes, values, and specific manual and physical skills. Applying our rankings to German labour force data at the 2-digit ISCO level suggests that, in contrast to previous waves of automation, AI may also impact n" (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Plümpe, Verena & Jens Stegmaier (2023): Micro Data on Robots from the IAB Establishment Panel. In: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, Jg. 243, H. 3-4, S. 397-413., 2022-08-01. DOI:10.1515/jbnst-2022-0045

Abstract

"Micro-data on robots have been very sparse in Germany so far. Consequently, a dedicated section has been introduced in the IAB Establishment Panel 2019 that includes questions on the number and type of robots used. This article describes the background and development of the survey questions, provides information on the quality of the data, possible checks and steps of data preparation. The resulting data is aggregated on industry level and compared with the frequently used robot data by the International Federation of Robotics (IFR) which contains robot supplier information on aggregate robot stocks and deliveries." (Author's abstract, IAB-Doku, © De Gruyter) ((en))

Zitatform

Proeger, Till, Harm Alhusen & Lukas Meub (2023): Das Handwerk aus Sicht von ChatGPT. (ifh Forschungsbericht / Volkswirtschaftliches Institut für Mittelstand & Handwerk an der Universität Göttingen 10), Göttingen, 16 S. DOI:10.47952/gro-publ-126

Abstract

"Was ist der aktuelle Diskussionsstand zu den prägenden Themen im Handwerk und welche Meinung hat ChatGPT dazu? ChatGPT und vergleichbare Chatbots verändern strukturell wissensintensive Tätigkeiten, indem Prozesse der Wissensaggregation und -darstellung in erheblichem Maße vereinfacht werden. Dies wird zu einer starken Veränderungsdynamik in allen beruflichen Tätigkeitsbereichen führen, die im Kern themenspezifisches Wissen sammeln, verarbeiten und in Form von Expertenwissen weitergeben. Diese Tätigkeitsprofile stehen vor einem Verlust ihres Informationsvorteils, während Personen, die ansonsten nicht Experten in einem Bereich wären, sehr effizient einen hohen Wissensstand erreichen können. Die Handwerksbetriebe selbst werden von dieser Entwicklung zunächst nur wenig betroffen sein. In hohem Maße aber wird wohl das Gefüge der Wissensvermittlung zwischen Politik, Handwerksorganisationen und Handwerksforschung eine Veränderungsdynamik durch KI-Chatbots erfahren. Der vorliegende Forschungsbericht zeigt exemplarisch durch eine von ChatGPT erstellte wirtschaftspolitische Studie zu aktuellen Herausforderungen des Handwerks, wie detailliert, effizient und weitgehend korrekt im Endergebnis bereits heute die Informationsaggregation zu Handwerksthemen möglich ist. Zu diesem Zweck wurde mit ChatGPT eine Studie verfasst, die zunächst den Chatbot selbst erklärt, dann über die Relevanz des Handwerks und Gründe für die Unterstützung von Handwerksbetrieben Auskunft gibt. Dem folgt eine kurze methodische Erklärung, wie ChatGPT funktioniert. Im Anschluss werden die Herausforderungen des Handwerks in den Bereichen Digitalisierung, Fachkräftemangel, Nachhaltigkeit, Innovation und Unternehmensnachfolge beschrieben. Hierfür wird zunächst nach der Rolle des jeweiligen Bereichs für das Handwerk gefragt. Danach wird jeweils gefragt, welche Instrumente für die Politik zur Förderung des Handwerks in diesem Bereich möglich sind und abschließend, wie die Betriebe auf die jeweilige Herausforderung reagieren können. Die Studie wird durch Politikempfehlungen abgeschlossen, die ChatGPT - auf die fünf Themenbereiche ausgerichtet - formuliert hat. In diesem Sinne erfolgt eine klassische, überblickshafte Analyse aktueller Herausforderungen aus wirtschaftspolitischer Sicht, die komplett durch ChatGPT geschrieben wurde. Die Studie wird durch eine – von den Autoren verfasste – Diskussion der künftigen Relevanz von KI zur Wissensaggregation und Textproduktion sowie der Formulierung von Implikationen für Handwerksorganisationen, -politik, -wissenschaft und Betriebsberatung abgeschlossen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Rammer, Christian, Patrick Breithaupt, Sandra Gottschalk & Jan Kinne (2023): Das Öko-System für KI-Startups in Deutschland. Vermarktung, Finanzierung, Fachkräfte und Vernetzung in Unternehmensgründungen im Bereich Künstliche Intelligenz. Berlin, 44 S.

Abstract

"Die Studie untersucht die Geschäftsaktivitäten von KI-Startups in Deutschland und das Ökosystem, in dem sich KI-Startups bewegen. Grundlage ist eine repräsentative Befragung von KI-Startups der Gründungsjahre 2011 bis 2021, die Anfang 2023 wirtschaftsaktiv waren." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Riedel, Oliver, Katharina Hölzle, Wilhelm Bauer & Stefan Rief (Hrsg.) (2023): Cognitive Environments: Potenziale kognitiver Umgebungen in der Post-Covid-Zeit. Stuttgart, 56 S. DOI:10.24406/publica-1684

Abstract

"Was wäre, wenn wir Arbeitsumgebungen entwickeln würden, die sich hochindividuell an einzelne Nutzer anpassen könnten? Arbeitsplätze, die erkennen bei welchen Umgebungsparametern wir bei unterschiedlichen Tätigkeiten am besten arbeiten können und dann unsere persönlichen Idealwerte einstellen. Oder Arbeitsplätze, an denen das Fenster uns einen erholsamen, virtuellen Anblick eines Bergsees einspielt, weil es Zeit für eine Pause wäre. Mit Hilfe von im Raum integrierter IoT-Technologie, Sensoren in Smartwatches und maschinellem Lernen könnten derartige Umgebungen bald real werden. Aber welche Funktionen eines »Cognitive Environments« würden positiv aufgenommen werden und an welcher Stelle wäre mit Skepsis zu rechnen? Welchen Stellenwert hat die persönliche Kontrolle bei der Aktivierung einzelner Funktionen? Wäre es vorstellbar, das eigene Präferenzprofil mit anderen zu teilen? Um das herauszufinden, wurden im Projekt Office 21 rund 50 mögliche Funktionen für Nutzende und Betreiber in einer Online-Befragung untersucht. Die Ergebnisse zeigen großes Interesse potenzieller Nutzerinnen und Nutzer, geben aber auch Hinweise zu möglichen Herausforderungen bei der Umsetzung." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Riso, Sara, Dragoș Adăscăliței & Ricardo Rodriguez Contreras (2023): Ethical digitalisation at work: From theory to practice. (Eurofound research report / European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions), Dublin, 68 S. DOI:10.2806/235924

Abstract

"Automation and digitisation technologies, including artificial intelligence, are rapidly evolving and becoming increasingly powerful and pervasive. The full range of their effects in the workplace is yet to be seen. It is, however, important not only to explore the ethical implications of digital technologies and the effects of such technologies on working conditions as they emerge, but also to anticipate any unintended effects that raise new ethical challenges. Using a variety of research methods and building on previous research on the digital workplace, this report examines the many ramifications of digital technologies in the workplace, looking at the fundamental rights and ethical principles most at stake and the areas of working conditions most likely to be affected." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Schaller, Daria, Klaus Wohlrabe, Anna Wolf, Vera Demary, Armin Mertens, Marie-Christine Fregin, Michael Stops, Andreas Gillhuber, Johannes Walter, Dirk Heckmann & Armin Grunwald (2023): Künstliche Intelligenz: Chance oder Gefahr? Wie verändert der Einsatz von KI unsere Gesellschaft? In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 76, H. 8, S. 3-28.

Abstract

"KI, Blockchain und Cloud Computing sind digitale Technologien, die den Unternehmen wesentliche Kosten, Zeit- und Prozessvorteile ermöglichen und damit als Treiber für eine Vielzahl von volkswirtschaftlich relevanten Ökosystemen dienen können. Daria Schaller, Klaus Wohlrabe und Anna Wolf, ifo Institut, untersuchen anhand empirischer Daten aus der ifo Konjunkturumfrage die Verbreitung dieser Technologien in der deutschen Wirtschaft. Gegenwärtig haben rund 42% der befragten Unternehmen mindestens eine der Technologien im Einsatz. Am häufigsten ist hierbei Cloud Computing, gefolgt von KI und Blockchain-Industrie. Ein verbindlicher europäischer Gesetzesrahmen für den Einsatz und die Verwendung der digitalen Technologien ist allerdings erst im Entstehen. Vera Demary und Armin Mertens, Institut der deutschen Wirtschaft, Köln, diskutieren Chancen und Herausforderungen, die sich durch den Einsatz von KI für Unternehmen ergeben. Einerseits biete die Anwendung von KI die Möglichkeit von größerer Effizienz und Dynamik. Andererseits bestehe die Sorge über zu große Komplexität und mangelnde Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und Aktionen, die durch die KI ausgelöst werden. Dem müssten Unternehmen mit Information, Schulungen und einem angemessenen Risikobewusstsein begegnen, um die Potenziale von KI nutzen zu können. Auch sei ein geeigneter Regulierungsrahmen für den Umgang mit KI-Technologien unerlässlich. Marie-Christine Fregin, Universität Maastricht, und Michael Stops, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg, zeigen, dass die KI bisher insgesamt wenig quantitative Beschäftigungseffekte verursacht hat, da KI-Systeme in der deutschen Wirtschaft noch recht wenig verbreitet sind. Zudem müssten Beschäftigte bei der Einführung neuer Systeme oftmals neue Tätigkeiten ausführen und teilweise erlernen; andererseits sei erwartbar, dass bestimmte Tätigkeiten, die bisher den Beschäftigten vorbehalten waren, von der KI unterstützt und manchmal sogar übernommen werden könnten. Unternehmen sollten wissen, wie der Erfolg einer Technologieeinführung zu messen sei. Andreas Gillhuber, Alexander Thamm GmbH, schlägt den Aufbau europäischer Hochleistungsrechenzentren, speziell für die Anwendungsentwicklung und Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz, vor. Den Forschern und Entwicklern in Europa – im Gegensatz zu den Experten in den USA und China – fehle aktuell ausreichender Zugang zu den erforderlichen Rechenkapazitäten. Wenn Deutschland und die EU nicht den Anschluss verlieren wollen, müssten Unternehmen, Politik und Gesellschaft hier gemeinsam in die KI-Zukunft und die digitale Souveränität investieren. Johannes Walter, ZEW – Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung, Mannheim, fragt, ob es Gründe dafür gibt anzunehmen, dass „von KI eine existenzielle Gefahr für die Menschheit ausgeht“. Unbestritten sei, dass KI – selbst auf dem aktuellen technischen Stand – Gefahren mit sich bringe und deshalb eine Regulierung nötig mache. Die global ambitionierteste Bemühung dazu sei der AI Act der Europäischen Union, dessen Vorgaben noch konkretisiert werden müssten. Wenn die KI-Regulierung global koordiniert werde und sich flexibel an die technische Entwicklung anpasse, könnte diese Technologie optimal genutzt werden. Dirk Heckmann, TU München, plädiert für eine „konstruktiv-abwägenden Haltung“ bei der Beurteilung der Chancen und vor allem der Risiken von KI. Man dürfe nicht nur fragen, ob Digitalisierung den Datenschutz gefährden könne, sondern auch, welche Grundrechte gefährdet seien, wenn digitale Innovationen untersagt würden. Sonst bestehe die Gefahr, dass vorgeschobene rechtliche Bedenken Innovationshemmnisse darstellen. Nötig sei ein Gleichklang von technischer und rechtlicher Entwicklung. Armin Grunwald, Institut für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse (ITAS), zeigt, dass eine allmähliche Disruption nur dann entstehen kann, wenn technische Möglichkeiten von KI-Systemen auf bestimmtes menschliches Verhalten treffen und nicht durch die Technik als solche. Deshalb seien die Wechselwirkungen von KI mit menschlichem Verhalten in den Blick zu nehmen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Seemann, Michael (2023): Künstliche Intelligenz, Large Language Models, ChatGPT und die Arbeitswelt der Zukunft. (Hans-Böckler-Stiftung. Working paper Forschungsförderung 304), Düsseldorf, 100 S.

Abstract

"Die rasante Entwicklung von Systemen Künstlicher Intelligenz wie Chat-GPT, die inhaltlich und sprachlich überzeugende Texte generieren können, hat eine intensive Debatte ausgelöst. Es stellt sich die Frage, welche Auswirkungen solche Systeme auf die Prozesse und Arbeitsweisen zum Beispiel in Wissens- und Kreativberufen haben werden. Diese Literaturstudie wertet den aktuellen Stand der Debatte aus. Sie führt in die technische Grundlage, die so genannten "Large Language Models", ein und untersucht abschließend, welche Auswirkungen auf die Arbeitswelt zu erwarten sind." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Spiecker Döhmann, Indra & Emanuel V. Towfigh (2023): Automatisch benachteiligt: Das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz und der Schutz vor Diskriminierung durch algorithmische Entscheidungssysteme. Rechtsgutachten im Auftrag der Antidiskriminierungsstelle des Bundes. Berlin, 113 S.

Abstract

"Das Gutachten soll ausweislich der Leistungsbeschreibung untersuchen, wie das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz (AGG) den Herausforderungen, die sich aus dem Einsatz diskriminierender algorithmischer Entscheidungssysteme (ADM-Systeme) ergeben, gewachsen ist. Es soll der Frage nachgehen, inwieweit das AGG ein wirksames Instrument zum Schutz auch vor solcher Diskriminierung ist, und mögliche Schutzlücken identifizieren. Zunächst gilt es dabei, den Stand der rechtswissenschaftlichen und sozialwissenschaftlichen Literatur zu Ansprüchen und Möglichkeiten der Rechtsdurchsetzung nach dem Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetz zu dokumentieren, bevor die Schutzlücken und Herausforderungen des Einsatzes von ADM-Systemen insbesondere im Hinblick auf - den Anwendungsbereich des AGG, - die im AGG geschützten Merkmale, - Diskriminierungsformen, - Maßnahmen und Schutzpflichten von Arbeitgeber*innen, - die Problematik der Massengeschäfte, wenn algorithmische Entscheidungssysteme individualisiert werden und damit gegebenenfalls keine vergleichbaren Bedingungen begründet werden, und - die Problematik der Rechtfertigung, zum Beispiel durch Versicherungen aufgrund von automatisierter Kalkulation und Risikobewertung identifiziert und adressiert werden. Ferner soll das Gutachten prüfen, wie der Nachweis von Diskriminierung, die auf den Einsatz von ADM-Systemen zurückgeht, gelingen kann und welche Dokumentationspflichten und Einsichtsrechte dafür notwendig sind. Dabei sollen auch Fragen der Verantwortlichkeit für diskriminierende Ergebnisse von ADM-Systemen beleuchtet werden." (Textauszug, IAB-Doku)

Zitatform

Stanik, Tim (2023): ChatGPT und die Beratung in Bildung und Beschäftigung. In: Dvb-Forum : Zeitschrift des Deutschen Verbandes für Bildungs- und Berufsberatung H. 2, S. 23-27. DOI:10.3278/DVB2302W005

Abstract

"Seit den coronabedingten Lockdowns hat die Digitalisierung insgesamt und damit auch die der von Beratungen bei (Weiter-)Bildungs- und Berufsfragen einen Aufschwung erlebt. Während zunächst vornehmlich technische und methodische Anforderungen von Online-Beratungen (z.B. Mail-, Chat-, Videoberatungen) oder der Einsatz von digitalen Tools in Face-to-Face-Beratung im Mittelpunkt standen, werfen die jüngsten Entwicklungen im Bereich von KI-basierten Chatbots grundlegende Fragen nach der potenziellen Subsidierbarkeit professioneller Beratung auf und dies unabhängig davon, ob die Beratungen Face-to-Face oder in einem Onlineformat vollzogen werden. Der Beitrag beschäftigt sich mit den Möglichkeiten und Grenzen von KI basierter Sprachmodelle am Beispiel von ChatGPT für Beratungen in Bildung und Beschäftigung." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Stephany, Fabian & Eric Sobolewski (2023): Können Online-Stellenanzeigen helfen, zukünftig relevante Kompetenzen zu identifizieren? Machbarkeitsstudie zu Vorhersagen von Kompetenzentwicklungen. Gütersloh, 40 S. DOI:10.11586/2023060

Abstract

"Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Arbeitswelt radikal. Zeitgleich steht die Wirtschaft vor einer nachhaltigen Erneuerung im Zuge der klimafreundlichen Transformation, die sich auch auf dem Arbeitsmarkt widerspiegelt. Beide Phänomene, oftmals als Zwillingstransformation (“Twin Transition”) bezeichnet, werfen die Frage auf, welche Kompetenzen in der Arbeitswelt von Morgen gefragt sein werden. Diese Frage steht auch im Fokus der vorliegenden Studie und wird durch die Analyse von Online-Stellenanzeigen („Online Job Advertisements“, kurz OJA) beleuchtet. Insbesondere wird erläutert, inwiefern sich aus der zurückliegenden Bewertung von Kompetenzen mittels Zeitreihenanalysen Aussagen über die zukünftigen Entwicklungen treffen lassen. Dabei werden OJA-Daten für mehrere Berufsgruppen aus unterschiedlichen Branchen anhand der Aspekte von Popularität, Relevanz und Preis ausgewertet. Die Ergebnisse werden anhand von einzelnen “green” (klimabezogenen) und “coding” (IT-) Kompetenzen erläutert. Am Beispiel der Programmiersprache „Python“ lässt sich dies eindeutig illustrieren: Wir beobachten für alle drei Metriken unserer Analyse – Popularität, Relevanz und Preis – eine klare Aufwärtsbewegung. Dieser klar erkennbare Trend lässt sich entsprechend sicher in der Zukunft fortschreiben, wie unsere Zeitreihenanalyse und Cross-Validation bestätigen. Weitergehend wird der wirtschaftliche Wandel hin zu „grünen“ Kompetenzen in unserer Analyse durch Aspekte wie „Bausanierung“ und „Solarthermie“ beleuchtet. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass kurzfristige Vorhersagen (von bis zu sechs Monaten) über die zukünftige Entwicklung von Kompetenzen möglich sind. Der Zeitraum und die Qualität dieser Vorhersagen werden mitunter stark durch mangelnde Datenverfügbarkeit limitiert." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Stops, Michael (2023): Wegen KI wird uns nicht die Arbeit ausgehen. Gastkommentar. In: Handelsblatt H. 26.06.2023, 2023-06-26.

Abstract

"Viele Menschen sorgen sich, ihren Job an Künstliche Intelligenz zu verlieren. Michael Stops nennt drei Gründe, warum die Befürchtungen unbegründet sind." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Handelsblatt)

Zitatform

Tirabeni, Lia (2023): Bounded Well-Being: Designing Technologies for Workers' Well-Being in Corporate Programmes. In: Work, Employment and Society online erschienen am 19.10.2023. DOI:10.1177/09500170231203113

Abstract

"This article examines the relationship between workers’ well-being and digitalisation at work. It is based on the findings of a qualitative study carried out in a manufacturing company, and it focuses on the development of a wearable device for well-being. Using the analytical concepts of ‘translation’ and ‘inscription’ taken from Actor-Network Theory, it explores how digital technologies for well-being are designed in corporate programmes and shows how the final technology results from processes of inscription and translation performed by the actors involved in the design phase. The end device embodies a concept of well-being that has been called ‘bounded’ to emphasise how well-being at work is limited by organisational constraints. The article invites a rethinking of hedonic well-being at work as a precondition for eudaimonic well-being so that the human being is understood as a psychophysical unit that is part of a rich social context." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Trammell, Philip & Anton Korinek (2023): Economic Growth under Transformative AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 31815), Cambridge, Mass, 70 S.

Abstract

"Industrialized countries have long seen relatively stable growth in output per capita and a stable labor share. AI may be transformative, in the sense that it may break one or both of these stylized facts. This review outlines the ways this may happen by placing several strands of the literature on AI and growth within a common framework. We first evaluate models in which AI increases output production, for example via increases in capital's substitutability for labor or task automation, capturing the notion that AI will let capital “self-replicate”. This typically speeds up growth and lowers the labor share. We then consider models in which AI increases knowledge production, capturing the notion that AI will let capital “self-improve”, speeding growth further. Taken as a whole, the literature suggests that sufficiently advanced AI is likely to deliver both effects." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Trzensimiech, Annika Christina (2023): Umfang und Reduktionsmöglichkeiten der Geschlechtsdiskriminierung in KI-gestützten Auswahlprozessen. In: Ausbilden, Publizieren, Informieren, Jg. 4, H. 2. DOI:10.15460/apimagazin.2023.4.2.153

Abstract

"Die vorliegende Arbeit untersucht den Zusammenhang zwischen KI-gestützten Auswahlprozessen und der Geschlechterdiskriminierung. Die Personalbeschaffung deckt den Personalbedarf eines Unternehmens durch Sichtung von Bewerbungen und Identifizierung qualifizierter Bewerber*innen. Unternehmen nutzen KI-Systeme, um Gender Bias zu beseitigen, aber es besteht die Beobachtung, dass Frauen trotzdem aufgrund ihres Geschlechts benachteiligt werden können. Es wird daher der Frage nachgegangen, inwieweit Frauen aufgrund eines Bias von KI-gestützten Auswahlverfahren in Bewerbungsprozessen diskriminiert werden. Das Ziel dieser Hausarbeit ist es, den Forschungsstand und die Anwendungsbereiche von KI-gestützten Methoden in Bewerbungsprozessen von Unternehmen zu untersuchen und anschließend auf potenzielle Gender Bias zu analysieren." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Vöpel, Henning (2023): Die „unmenschliche“ Revolution – Künstliche Intelligenz als Schicksalstechnologie für Deutschland und Europa. In: Wirtschaftsdienst, Jg. 103, H. 8, S. 513-517. DOI:10.2478/wd-2023-0148

Abstract

"KI wird ein neues technologisches und kulturelles Zeitalter der Menschheitsgeschichte begründen, neue Geschäftsmodelle hervorbringen, ganze Industrien transformieren, einen enormen Produktivitätsschub auslösen und die Arbeitswelt revolutionieren. Schätzungen gehen von einem zusätzlichen globalen Wachstum von rund 7% und einem jährlichen Produktivitätswachstum von 1,5% in der nächsten Dekade aus (Goldman Sachs, 2023). Gerade für Deutschland und Europa bieten sich aufgrund der demografischen Entwicklung und der industriellen Transformation besondere Chancen. Doch daran sind regulatorische, qualifikatorische und vor allem auch kulturelle Bedingungen geknüpft, die nicht nur optimistisch stimmen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Warning, Anja (2023): (Generative) Künstliche Intelligenz: Fluch oder Segen für den Arbeitsmarkt? In: Ländlicher Raum, Jg. 74, H. 4, S. 34-37., 2023-11-30.

Abstract

"Der Aufsatz diskutiert die möglichen Arbeitsmarkteffekte des verstärkten Einsatzes von Systemen, die auf Generativer Künstlicher Intelligenz beruhen. Dabei nimmt die Autorin auch die voraussichtlichen Veränderungen in einzelnen Berufen in den Fokus und diskutiert das Potential von Generativer KI zur Verringerung von Fachkräftemangellagen." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Agrarsoziale Gesellschaft)

Zitatform

Werens, Samantha & Jörg Von Garrel (2023): Implementation of artificial intelligence at the workplace, considering the work ability of employees. In: Zeitschrift für Technikfolgenabschätzung in Theorie und Praxis, Jg. 32, H. 2, S. 43-49. DOI:10.14512/tatup.32.2.43

Abstract

"The use of artificial intelligence (AI) as an innovation driver is increasingly gaining importance among small and medium-sized manufacturing enterprises. In order to enable a successful AI implementation, both the business requirements and the needs of human resources must be considered. One construct that brings these dimensions together is the concept of work ability. So far, there is little scientific evidence addressing work ability in the context of AI implementation. Therefore, this article aims to create a multidimensional framework using the results of a qualitative study on employee-friendly implementation of AI-based systems. The framework combines central aspects (implementation stage, AI-autonomy level, and work ability) and helps to identify suitable recommendations for companies to increase acceptance and trust in the implementation process. Based on the developed framework, a first version of a socio-technical AI support tool has been created." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Young, Erin, Judy Wajcman & Laila Sprejer (2023): Mind the gender gap: Inequalities in the emergent professions of artificial intelligence (AI) and data science. In: New Technology, Work and Employment, Jg. 38, H. 3, S. 391-414. DOI:10.1111/ntwe.12278

Abstract

"The emergence of new prestigious professions in data science and artificial intelligence (AI) provide a rare opportunity to explore the gendered dynamics of technical careers as they are being formed. In this paper, we contribute to the literature on gender inequality in digital work by curating and analysing a unique cross‐country data set. We use innovative data science methodology to investigate the nature of work and skills in these under‐researched fields. Our research finds persistent disparities in jobs, qualifications, seniority, industry, attrition and even self‐confidence in these fields. We identify structural inequality in data and AI, with career trajectories of professionals differentiated by gender, reflecting the broader history of computing. Our work is original in illuminating gendering processes within elite high‐tech jobs as they are being configured. Paying attention to these nascent fields is crucial if we are to ensure that women take their rightful place at forefront of technological innovation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Zarifhonarvar, Ali (2023): Economics of ChatGPT: A Labor Market View on the Occupational Impact of Artificial Intelligence. (EconStor Preprints), Kiel, 31 S.

Abstract

"This study examines how ChatGPT affects the labor market. I first thoroughly analyzed the prior research that has been done on the subject in order to start understanding how ChatGPT and other AI-related services are influencing the labor market. Using the supply and demand model, I then assess ChatGPT's impact. This paper examines this innovation's short- and long-term effects on the labor market, concentrating on its challenges and opportunities. Furthermore, I employ a text-mining approach to extract various tasks from the International Standard Occupation Classification to present a comprehensive list of occupations most sensitive to ChatGPT." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Zeyer-Gliozzo, Birgit (2023): Digitalisierung und die Rolle von Weiterbildung. Teilnahme und Erträge von Beschäftigten mit hohem Automatisierungsrisiko. Wiesbaden: Springer VS, XVIII, 352 S.

Abstract

"Zahlreiche Studien zu den Folgen der Digitalisierung für Arbeitsmärkte weisen auf einen damit einhergehenden Tätigkeitswandel hin, der sich in einem Rückgang substituierbarer Routinetätigkeiten und einer Zunahme analytischer und interaktiver Nicht-Routinetätigkeiten äußert. Fortschritte u.a. in künstlicher Intelligenz erweitern die Automatisierungsmöglichkeiten. Um mit diesen Veränderungen Schritt halten zu können, wird Weiterbildung große Bedeutung beigemessen. Besonders wichtig erscheint dies für Beschäftigte mit vielen automatisierbaren Tätigkeiten. In diesem Buch wird untersucht, inwieweit diese Personen an Weiterbildung teilnehmen und ob die Bildungsmaßnahmen einen entsprechenden Nutzen bringen. Analysen auf Basis des Nationalen Bildungspanels zeigen, dass Beschäftigte mit hohem Automatisierungsrisiko eine tendenziell geringere Weiterbildungswahrscheinlichkeit aufweisen, während Weiterbildungserträge durchaus existieren. Je nach Weiterbildungs- bzw. Ertragsform und unter Berücksichtigung der Heterogenität der Beschäftigten ergeben sich z.T. deutliche Unterschiede, die die Relevanz einer differenzierten Betrachtung, auch für die Ableitung politischer Implikationen, verdeutlichen." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Springer)

Zitatform

World Economic Forum (2023): Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs. (White paper / World Economic Forum), Cologny, Geneva, 33 S.

Abstract

"In the latest white paper of the Jobs of Tomorrow series, the World Economic Forum, in collaboration with Accenture, presents an examination of the potential impact of large language models (LLMs) on jobs. The integration of LLMs in various industries presents a paradigm shift in how we interact with information and, by extension, how we work." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

World Economic Forum (2023): Future of Jobs Report 2023. Insight Report. (The future of jobs report), Cologny/Geneva, 295 S.

Abstract

"The Future of Jobs Report 2023 explores how jobs and skills will evolve over the next five years. This fourth edition of the series continues the analysis of employer expectations to provide new insights on how socio-economic and technology trends will shape the workplace of the future." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

OECD (2023): OECD Employment Outlook 2023. Artificial Intelligence and the Labour Market. (OECD employment outlook), Paris, 264 S. DOI:10.1787/08785bba-en

Abstract

"The 2023 edition of the OECD Employment Outlook examines the latest labour market developments in OECD countries. It focuses, in particular, on the evolution of labour demand and widespread shortages, as well as on wage developments in times of high inflation and related policies. It also takes stock of the current evidence on the impact of artificial intelligence (AI) on the labour market. Progress in AI has been such that, in many areas, its outputs have become almost indistinguishable from that of humans, and the landscape continues to change quickly, as recent developments in large language models have shown. This, combined with the falling costs of developing and adopting AI systems, suggests that OECD countries may be on the verge of a technological revolution that could fundamentally change the workplace. While there are many potential benefits from AI, there are also significant risks that need to be urgently addressed, despite the uncertainty about the short- to medium-term evolution of AI. This edition investigates how to get the balance right in addressing the possible negative effects of AI on labour market outcomes while not stifling its benefits." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

OECD. Directorate for Employment, Labour and Social Affairs (2023): Artificial intelligence and labour market matching. (OECD social, employment and migration working papers 284), Paris, 86 S. DOI:10.1787/2b440821-en

Abstract

"While still in its infancy, Artificial Intelligence (AI) is increasingly used in labour market matching, whether by private recruiters, public and private employment services, or online jobs boards and platforms. Applications range from writing job descriptions, applicant sourcing, analysing CVs, chat bots, interview schedulers, shortlisting tools, all the way to facial and voice analysis during interviews. While many tools promise to bring efficiencies and cost savings, they could also improve the quality of matching and jobseeker experience, and even identify and mitigate human bias. There are nonetheless some barriers to a greater adoption of these tools. Some barriers relate to organisation and people readiness, while others reflect concerns about the technology and how it is used, including: robustness, bias, privacy, transparency and explainability. The present paper reviews the literature and some recent policy developments in this field, while bringing new evidence from interviews held with key stakeholders." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Bundesministerium für Arbeit und Soziales (2023): Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf den deutschen Arbeitsmarkt und Sozialstaat. Antwort der Bundesregierung auf die Kleine Anfrage der Fraktion der CDU/CSU (Drucksache 20/6008). (Verhandlungen des Deutschen Bundestages. Drucksachen 20/63736 (12.04.2023)), 13 S.

Abstract

Die Fragen und Antworten betreffen die Herausforderungen, Chancen und Risiken beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) auf dem Arbeitsmarkt - Auswirkungen auf Lohnentwicklung, Produktivität und Erwerbsbeteiligung -, auf die soziale und wirtschaftliche Ungleichheit, auf den Arbeits- und Fachkräftemangel in Deutschland und im Bildungsbereich. Weitere Fragen gelten den Maßnahmen der Bundesregierung, einem möglichen Anstieg der Arbeitslosigkeit durch künstliche Intelligenz entgegenzuwirken, den Auswirkungen auf die Rolle der Betriebsratsarbeit und die betriebliche Mitbestimmung, die Chancen für behinderte Menschen auf soziale und ökonomische Teilhabe, Hilfe bei Erkrankungen und die Beteiligung der Betroffenen bei Entscheidungen über Fördermaßnahmen. Gefragt wird nach dem Einsatz von KI in der öffentlichen Verwaltung, nach dem Projekt 'Observatorium Künstliche Intelligenz in Arbeit und Gesellschaft', der Bewertung der Bundesregierung des Gesetzgebungsverfahrens der EU zur KI-Verordnung, nach dem Datenschutz als möglichen Standortnachteil, nach dem Netzwerk 'Künstliche Intelligenz in der Arbeits- und Sozialverwaltung' und der Nutzung der KI im Bereich der Träger der sozialen Sicherungssysteme, bei der Bundesagentur für Arbeit, und einem möglichen Einsatz von KI zur Bekämpfung von Sozialleistungs- und Steuerbetrug. (IAB)

Zitatform

Acemoglu, Daron, David Autor, Jonathon Hazell & Pascual Restrepo (2022): Artificial Intelligence and Jobs: Evidence from Online Vacancies. In: Journal of labor economics, Jg. 40, H. S1, S. S293-S340. DOI:10.1086/718327

Abstract

"We study the impact of artificial intelligence (AI) on labor markets using establishment-level data on the near universe of online vacancies in the United States from 2010 onward. There is rapid growth in AI-related vacancies over 2010–18 that is driven by establishments whose workers engage in tasks compatible with AI’s current capabilities. As these AI-exposed establishments adopt AI, they simultaneously reduce hiring in non-AI positions and change the skill requirements of remaining postings. While visible at the establishment level, the aggregate impacts of AI-labor substitution on employment and wage growth in more exposed occupations and industries is currently too small to be detectable." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))