Digitale Arbeitswelt – Chancen und Herausforderungen für Beschäftigte und Arbeitsmarkt
Der digitale Wandel der Arbeitswelt gilt als eine der großen Herausforderungen für Wirtschaft und Gesellschaft. Wie arbeiten wir in Zukunft? Welche Auswirkungen hat die Digitalisierung und die Nutzung Künstlicher Intelligenz auf Beschäftigung und Arbeitsmarkt? Welche Qualifikationen werden künftig benötigt? Wie verändern sich Tätigkeiten und Berufe? Welche arbeits- und sozialrechtlichen Konsequenzen ergeben sich daraus?
Dieses Themendossier dokumentiert Forschungsergebnisse zum Thema in den verschiedenen Wirtschaftsbereichen und Regionen.
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Literaturhinweis
Artificial intelligence, automation and employment dynamics: empirical evidence from G7 economies (2025)
Zitatform
Okur, Fatih & Enes Özdemir (2025): Artificial intelligence, automation and employment dynamics: empirical evidence from G7 economies. In: Journal of Economic Studies, S. 1-17. DOI:10.1108/jes-06-2025-0414
Abstract
"Purpose: This study examines how the rapid adoption of artificial intelligence (AI) and automation affects employment dynamics across G7 economies. While previous research has often focused on either AI or robotics in isolation, their combined and long-term effects on employment remain poorly understood. Addressing this gap is crucial for policymakers seeking to balance technological progress with labor market stability. Design/methodology/approach: Using a balanced panel dataset covering 2010–2024 for the G7 countries, thestudy investigates the relationships between AI investment (proxied by information and communication technology (ICT) investment), robot density (ROBOT), wages, productivity (PRD) and education spending (EDU), and their impact on employment. The analysis employs panel unit root and cross-sectional dependence tests, a panel autoregressive distributed lag (ARDL) framework estimated via the pooled mean group (PMG) estimator, and robustness checks using Driscoll–Kraay fixed effects, common correlatedeffects (CCE) estimators, country-specific regressions and Dumitrescu –Hurlin panel causality tests. Findings: The results reveal that AI investment has a significant negative effect on employment in the long run, whereas ROBOT shows a positive but context-dependent relationship. Wage levels are negatively associated with employment, while PRD shows only a modest positive influence. Education expenditure exhibits mixed behavior – positive in the short run but negative in the long run – suggesting potential misalignment with evolving labor market needs. Causality tests confirm a unidirectional link from AI investment to employment, underscoring its structural role in labor market change. Research limitations/implications: This study is limited by data availability, particularly the lack of detailed sectoral or occupational breakdowns across countries. As a result, it cannot fully capture the distributional effects of AI and automation across different worker groups. The use of proxies, such as ICT investment for AI, may not reflect the full scope of AI deployment. Despite these limitations, the findings highlight important macro-level dynamics and suggest that technological investments significantly shape employment trends. Future research should utilize micro-level data to explore sector-specific impacts, wage effects and labor force transitions in response to digital transformation. Practical implications: The findings suggest that without targeted policy interventions, increased AI investment may displace workers in the long run. Policymakers should prioritize reskilling, adapt education systems to evolving technological needs, and differentiate strategies across sectors and worker skill levels. Social implications: This study highlights the potential for AI and automation to reshape labor markets, with implications for income distribution, job security and social cohesion. The displacement of routine jobs may disproportionately affect low-skilled and vulnerable workers, increasing the risk of inequality and social exclusion. To prevent deepening divides, social policies must focus on equitable access to education, digital literacy and lifelong learning. Supporting workforce adaptability through inclusive training programs and social safety nets is essential. The results underscore the urgent need for collaborative efforts between governments, educational institutions and industries to ensure a socially sustainable digital transformation. Originality/value: This study is among the first to jointly analyze AI and robotics within a dynamic panel framework, offering new cross-country evidence on their heterogeneous employment effects in advanced economies. By integrating multiple estimation strategies and country-specific perspectives, the paper contributes to a more nuanced understanding of how technological transformation reshapes labor markets and highlights the institutional conditions that mediate these effects." (Author's abstract, IAB-Doku, © EmeraldGroup) ((en))
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Künstliche Intelligenz und Erfahrungswissen: Zur Formalisierbarkeit und Delokalisierung von Facharbeit (2025)
Zitatform
Ottaiano, Mario Michael, Lea Schneidemesser & Florian Butollo (2025): Künstliche Intelligenz und Erfahrungswissen. Zur Formalisierbarkeit und Delokalisierung von Facharbeit. In: Arbeit. Zeitschrift für Arbeitsforschung, Arbeitsgestaltung und Arbeitspolitik, Jg. 34, H. 4, S. 275-298. DOI:10.1515/arbeit-2025-0015
Abstract
"Der Beitrag untersucht aus arbeitssoziologischer Perspektive, wie der Einsatz von KI-Systemen in der prädiktiven Instandhaltung (PdM) die Bedeutung von Erfahrungswissen im Arbeitsprozess verändert und wie sich die Zusammenarbeit zwischen KI-Anwender- und KI-Anbieterunternehmen gestaltet. Die Fallstudie in einem Unternehmen der Papierindustrie zeigt, dass die Grenze der Formalisierbarkeit von Erfahrungswissen in der Instandhaltungsarbeit graduell ausgeweitet werden kann, wobei das domänenspezifische Wissen der Beschäftigten weiterhin eine wichtige Rolle für die Verbesserung der Software und die Interpretation der gewonnenen Daten spielt. Weil die Einführung des KI-Systems auch eine Delokalisierung von Wissen ermöglicht, kommt es zugleich zu einer konfliktträchtigen Verschiebung der Kompetenzen vom Anwenderunternehmen zum Softwareanbieter." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Are artificial intelligence skills a reward or a gamble? Deconstructing the AI wage premium in Europe (2025)
Zitatform
Pouliakas, Konstantinos, Giulia Santangelo & Paul Dupire (2025): Are artificial intelligence skills a reward or a gamble? Deconstructing the AI wage premium in Europe. In: Eurasian business review, Jg. 15, H. 4, S. 1091-1128. DOI:10.1007/s40821-025-00302-0
Abstract
"Understanding the labor market impact of new, autonomous digital technologies, particularly generative or other forms of artificial intelligence (AI), is currently at the top of the research and policy agenda. Many initial studies, though not all, have shown that there is a wage premium to mostly technical AI skills in labor markets. Such evidence tends to draw on data from web-based sources and typically fails to provide insight into the mechanisms underlying the AI wage gap. This paper utilizes representative adult workforce data from 29 European countries, the second European skills and jobs survey, to examine wage differentials of the AI programmer workforce. The latter is uniquely identified as part of the workforce that writes computer programs using AI algorithms. The analysis shows that, on average, AI programmers enjoy a significant wage premium relative to a comparably educated or skilled workforce, such as programmers who do not yet write code using AI at work. Wage decomposition analysis further illustrates that there is a large unexplained component of such wage differential. Part of AI programmers’ larger wage variability can however be attributed to higher job-skill requirements, a propensity for remote work and a greater performance-based component in wage schedules. This indicates differences in the job design and performance management of the AI workforce." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Are Artificial Intelligence (AI) Skills a Reward or a Gamble? Deconstructing the AI Wage Premium in Europe (2025)
Zitatform
Pouliakas, Konstantinos & Giulia Santangelo (2025): Are Artificial Intelligence (AI) Skills a Reward or a Gamble? Deconstructing the AI Wage Premium in Europe. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 17607), Bonn, 33 S.
Abstract
"Understanding the labor market impact of new, autonomous digital technologies, particularly generative or other forms of artificial intelligence (AI), is currently at the top of the research and policy agenda. Many initial studies, though not all, have shown that there is a wage premium to AI skills in labor markets. Such evidence tends to draw on data from web-based sources and typically deploys a keyword approach for identifying AI skills. This paper utilizes representative adult workforce data from 29 European countries, the second European skills and jobs survey, to examine wage differentials of the AI developer workforce. The latter is uniquely identified as part of the workforce that writes programs using AI algorithms. The analysis shows that, on average, AI developers enjoy a significant wage premium relative to a comparably educated or skilled workforce, such as programmers who do not yet write code using AI at work. Wage decomposition analysis further illustrates that there is a large unexplained component of such wage differential. Part of AI programmers' larger wage variability can be attributed to a greater performance-based component in their wage schedules and higher job-skill requirements." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Die Hybridisierung von menschlichen und technischen Arbeitsleistungen mit Künstlicher Intelligenz als neuer Leittechnologie: Entwicklungen, Implikationen und Potenziale für menschengerechte Arbeit (2025)
Rehmer, Sabine; Juds, Maike; Fellmann, Michael; Menzel, Maren; Muehlan, Holger ; Röcker, Carsten; Dhiman, Hitesh;Zitatform
Rehmer, Sabine, Holger Muehlan, Maren Menzel, Maike Juds, Michael Fellmann, Hitesh Dhiman & Carsten Röcker (2025): Die Hybridisierung von menschlichen und technischen Arbeitsleistungen mit Künstlicher Intelligenz als neuer Leittechnologie: Entwicklungen, Implikationen und Potenziale für menschengerechte Arbeit. In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, Jg. 79, H. 4, S. 525-533. DOI:10.1007/s41449-025-00489-y
Abstract
"Der Artikel untersucht die Hybridisierung menschlicher und technischer Arbeitsleistungen im Kontext Künstlicher Intelligenz (KI) als neuer Leittechnologie und analysiert ihre Entwicklungen, Implikationen und Potenziale für eine menschengerechte Arbeitsgestaltung. Ausgehend von der Beobachtung, dass KI zunehmend kognitive Tätigkeiten transformiert, wird mit dem Konzept des „Hybrid Man“ ein neues Menschenbild skizziert, das die enge Verschränkung von menschlicher und maschineller Intelligenz beschreibt. Damit einher gehen tiefgreifende Herausforderungen: Die Grenzen zwischen menschlicher und technischer Leistung verschwimmen, Verantwortungsfragen und rechtliche Unsicherheiten entstehen, während zugleich neue Anforderungen an Kompetenzen wie „AI Literacy“ sichtbar werden. Ebenso rücken Fragen nach Transparenz, Erklärbarkeit und Akzeptanz von KI-Systemen in den Vordergrund, die für Vertrauen und nachhaltige Integration entscheidend sind. Neben den Chancen zur Entlastung und Erweiterung menschlicher Fähigkeiten birgt die Hybridisierung Risiken wie Überwachungsdruck, Anpassungsstress und negative psychische Beanspruchungen. Vor diesem Hintergrund schlägt der Artikel mit dem Konzept des eudaimonischen Wohlbefindens („Eudaimonia“) ein normatives Kriterium für die Gestaltung zukünftiger Arbeit vor, das Wachstum, Sinnhaftigkeit, Authentizität und Exzellenz fördert. Ziel ist eine interdisziplinär fundierte, menschengerechte Arbeitswelt, die die Potenziale von KI nutzbar macht, ohne die psychische Gesundheit, Selbstwirksamkeit und Würde der Beschäftigten zu gefährden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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The Skill Premium Across Countries in the Era of Industrial Robots and Generative AI (2025)
Zitatform
Ribeiro, Marcos J. & Klaus Prettner (2025): The Skill Premium Across Countries in the Era of Industrial Robots and Generative AI. (Department of Economics working paper / Vienna University of Economics and Business 381), Wien, 29 S.
Abstract
"How do new technologies affect economic growth and the skill premium? To answer this question, we analyze the impact of industrial robots and artificial intelligence (AI) on the wage differential between low-skill and high-skill workers across 52 countries using counterfactual simulations. In so doing, we extend the nested CES production function framework of Bloom et al. (2025) to account for cross-country income heterogeneity. Confirming prior findings, we Show that the use of industrial robots tends to increase wage inequality, while the use of AI tends to reduce it. Our contribution lies in documenting substantial heterogeneity across income groups: the inequality-increasing effect of robots and the inequality-reducing effects of AI are particularly strong in high-income countries, while they are less pronounced among middle- and lower-middle income countries. In addition, we show that both technologies boost economic growth. In terms of policy recommendations, our findings suggest that investments in education and skill-upgrading can simultaneously raise average incomes and mitigate the negative effects of automation on wage inequality." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Sociotechnical imaginaries of social inequality in the design and use of AI recruitment technology (2025)
Zitatform
Sartori, Laura & Clementine Collett (2025): Sociotechnical imaginaries of social inequality in the design and use of AI recruitment technology. In: European Societies, Jg. 27, H. 3, S. 409-432. DOI:10.1162/euso_a_00035
Abstract
"Through interviewing 12 companies in Italy which either design (vendors) or use (clients) AI recruitment technology systems, we explore how these companies perceive their systems to interact with issues of social inequality and how these perceptions, in practice, carry societal impacts. Three sociotechnical imaginaries (Jasanoff and Kim, 2015) were consistently embedded within these companies’ visions of this intersection: the third eye, the river, and the car bonnet. Through critically analyzing these imaginaries, we find that they exhibit an overriding desire for productivity and talent capture from clients, and a consequential de-prioritization of addressing social inequality and scrutinizing the ways it could be reproduced from both vendors and clients. It demonstrates that the current ‘desired’ futures, shown by the sociotechnical imaginaries which vendors and clients share for AI-tec-tech are really leading us towards an ‘undesirable’ future of hiring which continues to perpetuate social inequality. This study contributes one of the first pieces of empirical work to simultaneously assess the perceptions of AI-rec-tech vendors ’ and clients’ surrounding social inequality, to shed light on the priorities for design and the motivations for usage, and to reflect upon how this impacts society. This is a significant and original contribution to the evolving body of literature on AI-rec-tech in sociology, critical data studies, and communications." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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A theory-based AI automation exposure index: Applying Moravec's Paradox to the US labor market (2025)
Schaal, Jacob;Zitatform
Schaal, Jacob (2025): A theory-based AI automation exposure index: Applying Moravec's Paradox to the US labor market. (arXiv papers), 33 S. DOI:10.48550/arXiv.2510.13369
Abstract
"This paper develops a theory-driven automation exposure index based on Moravec's Paradox. Scoring 19,000 O*NET tasks on performance variance, tacit knowledge, data abundance, and algorithmic gaps reveals that management, STEM, and sciences occupations show the highest exposure. In contrast, maintenance, agriculture, and construction show the lowest. The positive relationship between wages and exposure challenges the notion of skill-biased technological change if AI substitutes for workers. At the same time, tacit knowledge exhibits a positive relationship with wages consistent with seniority-biased technological change. This index identifies fundamental automatability rather than current capabilities, while also validating the AI annotation method pioneered by Eloundou et al. (2024) with a correlation of 0.72. The non-positive relationship with pre-LLM indices suggests a paradigm shift in automation patterns." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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KI-Nähe im Job zahlt sich aus (2025)
Seele, Stefanie; Stettes, Oliver;Zitatform
Seele, Stefanie & Oliver Stettes (2025): KI-Nähe im Job zahlt sich aus. (IW-Kurzberichte / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2025,45), Köln, 3 S.
Abstract
"Beschäftigte, deren Aufgaben eine Nähe zu den Anwendungspotenzialen von Künstlicher Intelligenz (KI) aufweisen, erhalten höhere Tagesentgelte als Beschäftigte in KI-fernen Tätigkeiten. Sie wechseln zudem seltener den Betrieb und haben seltener längere Arbeitslosigkeitsperioden. Die Sorge vor einer zunehmenden Verbreitung von KI im Arbeitsalltag scheint bisher unbegründet." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Data product DOI: 10.5164/IAB.SIAB7521.de.en.v1 -
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AI in Demand: How Expertise Shapes its (Early) Impact on Workers (2025)
Zitatform
Storm, Eduard, Myrielle Gonschor & Marc Justin Schmidt (2025): AI in Demand: How Expertise Shapes its (Early) Impact on Workers. (Ruhr economic papers 1185), Essen, 46 S. DOI:10.4419/96973370
Abstract
"We study how artificial intelligence (AI) affects workers' earnings and employment stability, combining German job vacancy data with administrative records from 2017-2023. Identification comes from changes in workers' exposure to local AI skill demand over time, instrumented with national demand trends. We find no meaningful displacement or productivity effects on average, but notable skill heterogeneity: expert workers with deep domain knowledge gain while non-experts often lose, with returns shaped by occupational task structures. We also document AI-driven reinstatement effects toward analytic and interactive tasks that raise earnings. Overall, our results imply distributional concerns but also job-augmenting potential of early AI technologies." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Weiterführende Informationen
Data product DOI: 10.5164/IAB.SIAB7523.de.en.v1 -
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How context matters: Human oversight of automated decision-making systems in welfare administration (2025)
Zitatform
Sztandar-Sztanderska, Karolina (2025): How context matters: Human oversight of automated decision-making systems in welfare administration. In: Journal of European Social Policy, S. 1-15. DOI:10.1177/09589287251358069
Abstract
"This article examines the capacity of frontline staff to oversee automated decision-making (ADM) systems, which are increasingly used in digital welfare states to make life-altering decisions. While prior research had focused on cognitive limitations that lead to human over-reliance on ADM, the role of contextual factors that also shape caseworkers’ supervisory activities has neither been conceptualized, nor systematically investigated. To address this gap, we develop an analytical framework for the context-sensitive study of frontline oversight, inspired by the street-level bureaucracy perspective and human–computer interaction studies. We also demonstrate the framework’s relevance through findings from a mixed-methods study of a profiling algorithm used by Public Employment Services in Poland. We identify four types of factors – policy-, organization-, professionalism-, and technology-related – that effectively shape frontline oversight. Our findings also have practical implications, as the inclusion of humans in the decision-making loop is a central element of regulatory efforts aimed at protecting individuals from algorithmic harms." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Resilienz statt Reskilling: Wie KI den Arbeitsmarkt verändert und wie wir darauf reagieren müssen: Teil des Zeitgesprächs: "Beschäftigung im Wandel: Wie KI, Demografie und Institutionen den Arbeitsmarkt verändern" (2025)
Zitatform
Teutloff, Ole & Fabian Braesemann (2025): Resilienz statt Reskilling: Wie KI den Arbeitsmarkt verändert und wie wir darauf reagieren müssen. Teil des Zeitgesprächs: "Beschäftigung im Wandel: Wie KI, Demografie und Institutionen den Arbeitsmarkt verändern". In: Wirtschaftsdienst, Jg. 105, H. 10, S. 715-719. DOI:10.2478/wd-2025-0184
Abstract
"Generative künstliche Intelligenz (KI) verändert die Arbeitsmärkte, indem sie Aufgaben und Berufe, die Nachfrage nach Qualifikationen und die Machtverhältnisse zwischen Arbeitnehmern und Arbeitgebern verändert. Im Gegensatz zu früheren technologischen Umbrüchen betrifft KI auch Hochqualifizierte. Doch wie müssen wir darauf reagieren, wenn KI immer mehr Tätigkeiten übernehmen kann? Statt kurzfristiger Umschulungsprogramme braucht es langfristige Strategien, die die Widerstandsfähigkeit von Beschäftigten und Strukturen stärken – und so eine nachhaltige Anpassung des Arbeitsmarktes an die sich wandelnde technologische Landschaft ermöglichen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Innovation and employment in the era of artificial intelligence: In the face of AI revolution, concerns about possible technological unemployment should be aware of the complex and mixed employment impacts of technological change. (2025)
Zitatform
Vivarelli, Marco & Guillermo Arenas Diaz (2025): Innovation and employment in the era of artificial intelligence. In the face of AI revolution, concerns about possible technological unemployment should be aware of the complex and mixed employment impacts of technological change. (IZA world of labor 154,2), Bonn, o. S. DOI:10.15185/izawol.154.v2
Abstract
"The relationship between technology and employment has always been a source of concern, at least since the first industrial revolution. However, while process innovation can be job-destroying (provided that its direct labor-saving effect is not compensated through market mechanisms), product innovation can imply the emergence of new firms, new sectors, and thus new jobs (provided that its welfare effect dominates the crowding out of old products). Nowadays, the topic is even more relevant because the world economy is undergoing a new technological revolution centred on automation and the diffusion of Artificial Intelligence (AI)." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Volkswirtschaftliche Perspektiven auf Künstliche Intelligenz: Rahmenbedingungen, Erwartungen, Befunde (2025)
Warning, Anja;Zitatform
Warning, Anja (2025): Volkswirtschaftliche Perspektiven auf Künstliche Intelligenz. Rahmenbedingungen, Erwartungen, Befunde. In: Hans-Böckler-Stiftung (Hrsg.) (2025): Drei Denkwerkstätten - Neue Perspektiven für die Arbeit der Zukunft, Düsseldorf, S. 82-89.
Abstract
"KI und Generative KI bieten im aktuellen Strukturwandel hin zu einer stärker dienstleistungs- und wissensbasierten Ökonomie Möglichkeiten und Perspektiven wie keine technologische Entwicklung zuvor. Ob die erwarteten Produktivitätseffekte allerdings eintreten, hängt von verschiedenen Faktoren ab, auch von datenschutzrechtlichen Regelungen. Diese können Sicherheit bei der Nutzung von KI bedeuten, aber auch die Anwendungs- und Analysemöglichkeiten einschränken. Außerdem gilt es zu bedenken, dass KI-Anwendungen viele Aufgaben effizienter erledigen können, aber auch Energie und Ressourcen in Form von Strom, Servern, Rechenzentren und Leitungskapazität verbrauchen. So können sie die Green Economy unterstützen, belasten aber ihrerseits die Umwelt. Zudem können KI-Anwendungen zwar in Sekundenschnelle Analysen durchführen und Entscheidungen treffen, reproduzieren dabei aber vorhandenes Wissen und folgen den (Mainstream-)Denk- und Verhaltensmustern, mit denen sie trainiert wurden. Innovative und bahnbrechende Ideen werden wohl weiterhin der menschlichen Kreativität und dem menschlichen Erfindergeist vorbehalten bleiben." (Textauszug, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Warning, Anja; -
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Wegen KI könnten 800.00 Arbeitsplätze wegfallen und neu entstehen: Gastbeitrag (2025)
Zitatform
Weber, Enzo & Gerd Zika (2025): Wegen KI könnten 800.00 Arbeitsplätze wegfallen und neu entstehen. Gastbeitrag. In: Frankfurter Allgemeine Zeitung H. 19.11.2025 Frankfurt am Main.
Abstract
"Wie wird KI die Arbeitswelt verändern? Eine neue Studie wagt eine Prognose. Die zentrale Botschaft: Die Zahl der Arbeitsplätze bleibt weitgehend stabil, doch die Umwälzungen dahinter werden gewaltig sein." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Frankfurter Allgemeine Zeitung)
Weiterführende Informationen
Volltext-Zugang über Verlag oder sonstigen Anbieter (möglicherweise kostenpflichtig) -
Literaturhinweis
Wenn Ihr Job von KI betroffen ist, kann das eine große Chance sein: Gastbeitrag (2025)
Zitatform
Weber, Enzo (2025): Wenn Ihr Job von KI betroffen ist, kann das eine große Chance sein. Gastbeitrag. In: Frankfurter Allgemeine Zeitung H. 12.02.2025 Frankfurt am Main.
Abstract
"Künstliche Intelligenz ersetzt immer mehr Arbeitsplätze. Sie dringt in mehr und mehr Tätigkeitsbereiche vor. Mittlerweile sind auch viele hoch qualifizierte Jobs betroffen – Ärzte, Rechtsanwältinnen, Journalisten und viele andere. Wir müssen uns diesem Wandel anpassen." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Frankfurter Allgemeine Zeitung)
Weiterführende Informationen
Volltext-Zugang über Verlag oder sonstigen Anbieter (möglicherweise kostenpflichtig) -
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Nachhaltigkeit, berufliche Bildung und Personalentwicklung unter Berücksichtigung von KI (2025)
Zitatform
Widuckel, Werner & Lutz Bellmann (2025): Nachhaltigkeit, berufliche Bildung und Personalentwicklung unter Berücksichtigung von KI. In: K. Gondlach, B. Brinkmann, M. Brinkmann & J. Plath (Eds.) (2025): Regenerative Zukünfte und künstliche Intelligenz, S. 73-82. DOI:10.1007/978-3-658-46577-3_7
Abstract
"Wie in vielen Ländern wird in Deutschland für den Klimaschutz umgebaut, um eine größere Energieeffizienz zu erreichen und mehr erneuerbare Energien einzusetzen. Es geht um nachhaltiges Wirtschaften, das nicht nur auf das Ziel der Gewinnmaximierung ausgerichtet ist, sondern auch soziale und ökologische Entwicklungsziele berücksichtigt. Betriebswirtschaftliche Vorteile wie Absatz- und Imagesteigerung, eine höhere Attraktivität als Arbeitgeber oder die Optimierung von Arbeitsabläufen sind mit höherem Gewinn und/oder niedrigeren Kosten verbunden. Künstliche Intelligenz (KI) kann z. B. in der Instandhaltung bei der Produktion, der Planung und der Qualitätssicherung mit wesentlichen Verbesserungen verbunden sein (Koch et al. 2022). Über das einzelne Unternehmen hinaus ist die gesamte Wirtschaft betroffen, die vor umwälzenden Herausforderungen wie der Dekarbonisierung von Dienstleistungs-, Produktions- und Reproduktionsprozessen, der Umstellung des Verkehrs und der Logistik oder dem Aufbau und Ausbau eines klimafreundlichen Gebäudemanagements steht (Messner 2022, S. 21)." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Springer Nature)
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Occupational exposures, complementarity and the potential consequences of A.I. for the labour market: some evidence from Ireland (2025)
Williamson, Harry; Coates, Dermot; Daly, Kevin; Gannon, Neil; FitzGerald, Keith;Zitatform
Williamson, Harry, Dermot Coates, Kevin Daly, Keith FitzGerald & Neil Gannon (2025): Occupational exposures, complementarity and the potential consequences of A.I. for the labour market: some evidence from Ireland. In: Journal for labour market research, Jg. 59. DOI:10.1186/s12651-025-00418-w
Abstract
"The adoption of AI technology by industry could significantly disrupt our current understanding of “typical” economic activity. As AI comes to pervade more sectors and occupations over time, it is likely that this technology will give rise to challenges and risks but also opportunities and benefits. There is, however, a significant degree of uncertainty regarding how future waves of technological change will impact the economy, including the labour market. Recent research has found that 40% of employment globally is exposed to AI and that this rises to 60% of employment in advanced economies. We analyse exposure and complementarity in tandem in order to better understand the potential impact across occupation types in Ireland. We find that Ireland is relatively more exposed to AI than is the case for other advanced economies. We also find find that female workers in Ireland are more likely to work in highly exposed roles compared to males, that younger Irish workers are more exposed to AI than are older workers, and that both exposure complementarity to AI increase in line with educational attainment. Finally, we contend that the extent to which AI augments, or replaces, human labour in the medium to long-run will depend on a variety of economic, social and policy factors, including levels of AI regulation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Does automation replace experts or augment expertise? The answer is yes (Interview) (2025)
Zitatform
Winters, Jutta & Jonathan P. Latner; David Autor (interviewte Person) (2025): Does automation replace experts or augment expertise? The answer is yes (Interview). In: IAB-Forum H. 09.01.2025. DOI:10.48720/IAB.FOO.20250109.01
Abstract
"David Autor, Professor of economics at the Massachusetts Institute of Technology (MIT), gives a Special Lecture at the IAB on 15 January 2025. In this accompanying interview, he discusses the impact of Artificial Intelligence on wages and employment, outlines the crucial role of expertise and gives insights on policy-approaches for supporting workers in rapidly changing labor markets." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Mehr KI, weniger Jobs? Was Unternehmen in Deutschland erwarten (2025)
Zitatform
Wohlrabe, Klaus (2025): Mehr KI, weniger Jobs? Was Unternehmen in Deutschland erwarten. In: ifo Schnelldienst digital, Jg. 6, H. 8, S. 1-12.
Abstract
"Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der deutschen Wirtschaft nimmt weiter zu – insbesondere in größeren Unternehmen. Auf Basis von Sonderfragen im Rahmen der monatlichen Konjunkturumfragen wird gezeigt: Derzeit fallen die direkten Beschäftigungseffekte von KI noch gering aus. Für die kommenden fünf Jahre wird jedoch deutlich häufiger ein Einfluss auf die Beschäftigtenzahl erwartet – vor allem in Form eines Stellenabbaus. Die Einschätzungen unterscheiden sich je nach Branche teils erheblich. Trotz zunehmender Praxiserfahrung bleibt eine deutliche Unsicherheit über die langfristigen Arbeitsmarktauswirkungen bestehen. Die Ergebnisse liefern einen ersten Einblick in die beschäftigungspolitischen Erwartungen von Unternehmen in Deutschland mit Blick auf KI." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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The AI Redemption: How technology is rewriting the rules of cross-industry labor mobility (2025)
Zhang, Su; Wang, Xiaolin; Wang, Huijuan; Xia, Yan;Zitatform
Zhang, Su, Xiaolin Wang, Yan Xia & Huijuan Wang (2025): The AI Redemption: How technology is rewriting the rules of cross-industry labor mobility. In: International Review of Economics and Finance, Jg. 103. DOI:10.1016/j.iref.2025.104575
Abstract
"This study considers the evolution and iteration of digital technology, conducting both theoretical and empirical research on the effects of information technology and artificial intelligence technology on cross-industry labor mobility. Theoretically, we construct a general equilibrium model that includes labor and digital technology to analyze the intrinsic mechanisms by which digital technology affects cross-industry labor mobility. Empirically, using the probit model and the instrumental variable approach, we find robust evidence of a significant positive effect of digital technology on cross-industry labor mobility through the pooled four-wave data from the China Family Panel Studies (CFPS) from 2014 to 2020. The findings indicate that digital technology significantly promotes cross-industry labor mobility. Mechanism analysis reveals that information technology, represented by computers, drives low-skilled labor towards non-skill-intensive industries through substitution and productivity effects, while artificial intelligence technology promotes the flow of both low-skilled and high-skilled labor towards skill-intensive industries through “de-skilling” and “re-skilling”. The impact of digital technology on cross-industry labor mobility varies significantly across different genders, the type of hukou, age, and employment types. Further mechanism analysis suggests that digital technology facilitates higher wage gains by promoting cross-industry labor mobility." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by Elsevier Inc.) ((en))
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Künstliche Intelligenz: Potenzielle Effekte für den deutschen Arbeitsmarkt (2025)
Zika, Gerd ; Schneemann, Christian ; Hassemer, Theresa-Marie; Zenk, Johanna ; Weber, Enzo ; Hummel, Markus; Mönnig, Anke; Krebs, Bennet; Maier, Tobias ;Zitatform
Zika, Gerd, Theresa-Marie Hassemer, Markus Hummel, Bennet Krebs, Tobias Maier, Anke Mönnig, Christian Schneemann, Enzo Weber & Johanna Zenk (2025): Künstliche Intelligenz: Potenzielle Effekte für den deutschen Arbeitsmarkt. (IAB-Forschungsbericht 23/2025), Nürnberg, 58 S. DOI:10.48720/IAB.FB.2523
Abstract
"Die fortschreitende Entwicklung und Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) prägt zunehmend die globalen Märkte und Arbeitsweisen und hat auch in Deutschland einen immer größeren Einfluss. Deshalb wird mit der vorliegenden Szenarioanalyse für einen Zeitraum von 15 Jahren untersucht, welchen Einfluss KI auf die Entwicklung von Wirtschaft und Arbeitsmarkt in Deutschland entfalten könnte. Um Aussagen über potenzielle Effekte eines KI-Szenarios treffen zu können, müssen entsprechende Annahmen getroffen werden. Anschließend wird das KI-Szenario mit einem Referenz-Szenario verglichen. Im KI-Szenario wird unterstellt, dass die notwendige Infrastruktur für die KI-Entwicklung und -Integration vorhanden ausgebaut wird. Insbesondere muss ausreichend Rechenkapazität in Rechenzentren verfügbar sein. Zudem wird KI je nach Branche unterschiedlich stark zum Einsatz kommen. So müssen von den Betrieben der jeweiligen Branchen unterschiedlich hohe Vorlaufinvestitionen getätigt werden. Dabei ist zu erwarten, dass die Wirkung des KI-Einsatzes je nach Branche unterschiedlich ausfallen wird. In manchen Branchen können Materialeinsparungen, in anderen Produktivitätssteigerungen oder neue Absatzmöglichkeiten realisiert werden. In vielen Branchen dürften diese Effekte auch in Kombination auftreten. Schließlich entwickeln auch andere Länder KI und wenden diese an. Für das KI-Szenario wird deshalb angenommen, dass die Wirkungen im Ausland insgesamt ähnlich ausfallen werden wie in Deutschland, mit den entsprechenden Effekten auf deutsche Importpreise. Den Berechnungen zufolge lässt sich durch KI insbesondere mittel- und langfristig eine deutlich höhere Wertschöpfung bei nahezu gleichem Arbeitseinsatz erzielen als im Referenz-Szenario. Unter den getroffenen Annahmen kann das jährliche Wirtschaftswachstum um durchschnittlich 0,8 Prozentpunkte höher liegen als im Referenz-Szenario. Kumuliert über die nächsten 15 Jahre könnten so 4,5 Billionen Euro an zusätzlicher Wertschöpfung erwirtschaftet werden. Die Zahl an Arbeitsplätzen liegt im KI-Szenario nach 15 Jahren insgesamt auf einem ähnlichen Niveau wie im Referenz-Szenario. Dennoch zeigen sich deutliche Verschiebungen am Arbeitsmarkt. So gibt es Wirtschaftsbereiche, in denen der Arbeitskräftebedarf steigt, während in anderen Bereichen Arbeitsplätze verloren gehen. Zu Beginn der verstärkten KI-Entwicklung und -Integration ist zunächst mit einem insgesamt höheren Arbeitskräftebedarf zu rechnen, um beispielsweise die benötigte Infrastruktur bereitzustellen, Daten zu erschließen oder Modelle zu entwickeln. Mittelfristig kommt es zu einem etwas geringeren Arbeitskräftebedarf aufgrund zunehmender Effizienzgewinne. Gegen Ende des Projektionszeitraums besteht jedoch Potenzial, diese Arbeitsplatzverluste wieder auszugleichen. Dabei zieht insbesondere die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle einen höheren Arbeitskräftebedarf nach sich. Insgesamt gleichen sich die gegenläufigen Effekte auf die Beschäftigung weitgehend aus. Im KI-Szenario führt der Einsatz von KI unterm Strich also nicht ausschließlich zu positiven oder negativen Effekten auf dem Arbeitsmarkt. Vielmehr kommt es in einigen Bereichen zu Verschiebungen. Bei den IT- und Informationsdienstleistern liegt die Zahl der Erwerbstätigen nach 15 Jahren beispielsweise um rund 110.000 Personen höher als im Referenz-Szenario. Hingegen liegt die Zahl der Erwerbstätigen bei den Unternehmensdienstleistern im KI-Szenario zum gleichen Zeitpunkt um rund 120.000 Personen niedriger. Eine KI-induzierte Absenkung der Erwerbstätigenzahlen ist jedoch nicht zwingend mit einer Verschlechterung der Arbeitsmarktlage verbunden. Vielmehr könnten knappe Personalressourcen langfristig effizienter eingesetzt werden, wodurch Potenzial besteht, etwaige Arbeitskräfteengpässe in anderen Bereichen zu reduzieren. Gleichzeitig ist zu erwarten, dass ein verstärkter KI-Einsatz die Anforderungen an die Beschäftigten verändern wird. So dürften insbesondere hochqualifizierte Tätigkeiten stärker von KI-Anwendungen betroffen sein als von Entwicklungen im Bereich klassischer nicht-lernender Software." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Zika, Gerd ; Schneemann, Christian ; Zenk, Johanna ; Weber, Enzo ; Hummel, Markus;Weiterführende Informationen
Gastbeitrag der Autoren zum Thema in der FAZ - möglicherweise kostenpflichtig -
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Education Policy Outlook 2025: Nurturing Engaged and Resilient Lifelong Learners in a World of Digital Transformation (2025)
Zitatform
(2025): Education Policy Outlook 2025. Nurturing Engaged and Resilient Lifelong Learners in a World of Digital Transformation. (OECD Education Policy Perspectives), Paris, 153 S. DOI:10.1787/c3f402ba-en
Abstract
"Lifelong learning is essential for building inclusive, resilient and future-ready societies. Yet, rapid digitalisation and demographic shifts are changing how, when and why people learn throughout life. This report explores how countries and economies can strengthen individuals’ agency as lifelong learners, supporting people to take an active role in identifying, acquiring and applying new knowledge and skills across diverse contexts. It views lifelong learners as individuals who mobilise their will, skills and means to keep learning and adapting. The report identifies four critical life moments when individuals are particularly open to learning – or at risk of disengagement – and when well-targeted policy support can make the greatest difference: early childhood, mid-to-late adolescence, mid-career and approaching retirement. Drawing on analysis of 230 policies across 35 education systems, as well as international evidence and policy developments, the report explores how countries design and implement lifelong learning policies. In doing so, the report aims to support countries in advancing the goals set by the 2022 OECD Declaration on Building Equitable Societies Through Education. This publication is part of the Education Policy Outlook series – the OECD’s analytical observatory of education policy." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Smarter Workplaces: The Role of AI in Promoting Occupational Safety and Health: Potsdam, 16 September 2025. Proceedings (2025)
Zitatform
(2025): Smarter Workplaces: The Role of AI in Promoting Occupational Safety and Health. Potsdam, 16 September 2025. Proceedings. (baua: Fokus), Dortmund, 42 S. DOI:10.21934/baua:focus20250729
Abstract
"Tagungsbericht des Workshops AI4POSH - Smarter Workplaces: The Role of AI in Promoting Occupational Safety and Health, welcher im Rahmen der 48. Deutschen KI-Konferenz in Potsdam vom 16.-19. September 2025, stattgefunden hat. Der Workshop wurde von PD Dr. Thea Radüntz, der Gruppenleitung der Fachgruppe "Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt" der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin organisiert. Der Workshop AI4POSH beleuchtete die vielfältige und wachsende Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Entwicklung gesunder, sicherer und menschzentrierter Arbeitsplätze. Die Beiträge umfassten vielfältige Anwendungen in den Bereichen Gesundheitsförderung am Arbeitsplatz, Arbeitsmedizin, psychische Gesundheit, algorithmisches Management, Risikobewertung und KI-gestützte Operationen. Die Beiträge betrachteten sowohl das Potenzial als auch die Herausforderungen von KI: von technischen Innovationen wie Sensornetzwerken und Bildanalyse bis hin zu menschenzentrierten Themen wie digitale Souveränität, Engagement und Arbeitsbelastungsmanagement. Zusammen spiegeln diese Arbeiten eine interdisziplinäre Bemühung wider, KI zur Förderung der Sicherheit und Gesundheit am Arbeitsplatz zu nutzen und gleichzeitig ihre Auswirkungen auf Arbeitnehmer und Organisationen kritisch zu untersuchen. Ziel des AI4POSH Workshops war es folglich, durch die kritische Analyse des Einflusses von intelligenten Systemen auf moderne Arbeitsplätze, einen Beitrag in der Entwicklung von sicheren, zugänglichen und fairen Arbeitsumfeldern im KI-Zeitalter, zu leisten." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Erprobung neuer Methoden der Mustererkennung bei der Statistik der BA: Vorhaben im Rahmen des BMAS-Datenlabors (2025)
Zitatform
(2025): Erprobung neuer Methoden der Mustererkennung bei der Statistik der BA. Vorhaben im Rahmen des BMAS-Datenlabors. (Grundlagen: Methodenbericht / Bundesagentur für Arbeit), Nürnberg, 81 S.
Abstract
"Die Statistik der BA betrachtet Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere des Maschinellen Lernens, als sinnvolle Ergänzung ihres Methodenspektrums zur Weiterentwicklung in konkreten Aufgabenbereichen. Einsatzfelder bestehen vor allem dort, wo lernfähige Algorithmen die automatische Verarbeitung großer Datenmengen mit dem Ziel der Mustererkennung ermöglichen. Vielversprechend erscheint der Einsatz dieser Methoden unter anderem in zwei Bereichen: Bei der Unterstützung der bestehenden Validierung von Daten im Zuge der Stichtagsverarbeitung sowie bei der Zuordnung von Beschäftigungsbetrieben zu Wirtschaftszweigen. Machbarkeitsanalysen für beide Anwendungen wurden durch das BMAS-Datenlabor gefördert und aus Mitteln der Europäischen Union „NextGenerationEU“, die im Rahmen des Deutschen Aufbau- und Resilienzplans (DARP) bereitgestellt wurden, finanziert. Das entsprechende Vorhaben der Statistik der BA, das „Datenlabor Statistik“, hatte eine Laufzeit von November 2022 bis Dezember 2024. Die beiden genannten Einsatzfelder bildeten zwei Module eines Gesamtvorhabens. Im Modul „Validierung“ wurden neue Methoden zur Validierung großer Mengen statistischer Daten konzipiert, exemplarisch eingesetzt und bewertet, mit deren Hilfe sich im Vergleich zum aktuellen Verfahren erheblich mehr Daten hinsichtlich auffälliger Konstellationen prüfen lassen. Die als erfolgversprechend bewerteten neuen Ansätze adressieren bisher weniger beachtete Bereiche der Plausibilitätsprüfung: fachstatistikübergreifende Analysen, die Berücksichtigung von Merkmalskombinationen sowie Analysen auf tieferer regionaler Ebene. Ein Ansatz für die beiden erstgenannten Bereiche wurde unmittelbar nach dem Datenlabor in einen testweisen Produktivbetrieb und in weitere Analysen überführt. Die geprüften Ansätze zur Erkennung fehlerhafter schleichender Veränderungen sowie für Einzelfallprüfungen auf tieferen Schichten der Verarbeitung haben sich als weniger aussichtsreich herausgestellt; hier sind weitere Analysen nötig. Im Modul „Wirtschaftszweige“ wurde vor allem ein Lösungsansatz als erfolgversprechend und praktisch umsetzbar bewertet: Die Zuordnung von Beschäftigungsbetrieben zu Wirtschaftszweigen auf Basis eines speziell trainierten großen Sprachmodells, das Freitext-Beschreibungen zu Betriebszwecken verarbeitet. Dieser Ansatz soll nun in der Praxis umgesetzt werden. Wertvolle Erkenntnisse wurden in diesem Modul zudem für Lösungsansätze auf Basis der folgenden Datenquellen gewonnen: Stellenanzeigen, Betriebsbezeichnungen und Informationen zu den Tätigkeiten von Beschäftigten. Zu den übergreifenden Ergebnissen des Datenlabors der Statistik zählen der Wissensgewinn durch methodischen Austausch innerhalb und außerhalb der BA, das Erschließen bisher nicht genutzter technischer Architekturen sowie leistungsfähiger Hardware und Entwicklungswerkzeuge." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
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D21-Digital-Index 2024/2025: Jährliches Lagebild zur Digitalen Gesellschaft (2025)
Zitatform
(2025): D21-Digital-Index 2024/2025. Jährliches Lagebild zur Digitalen Gesellschaft. (D21-Digital-Index), Berlin, 41 S.
Abstract
"Der D21-Digital-Index ist Deutschlands wichtigstes Lagebild zur Digitalisierung der Gesellschaft. Er zeigt, wie tief die digitale Transformation verschiedene Lebensbereiche durchdringt und wie gut Bürger*innen mit den Anforderungen des Wandels umgehen können. Gleichzeitig offenbart er Spaltungen und Herausforderungen: Wer profitiert, wer droht abgehängt zu werden? Der D21-Digital-Index ist mehr als eine Analyse: Er ist Basis für wirkungsvolles Handeln von Politik, Wirtschaft und Gesellschaft, um die Resilienz im digitalen Wandel zu stärken und gemeinsam eine inklusive digitale Zukunft zu gestalten, in der alle von den Chancen der Digitalisierung profitieren. Im Fokus steht in diesem Jahr der digitale Wandel als Treiber für weitere Transformationsprozesse, etwa bei der Wertschöpfung, beim Informations- und Kommunikationsverhalten oder beim ökologischen Wandel. Denn unsere Gesellschaft befindet sich inmitten eines tiefgreifenden Wandels. Der D21-Digital-Index begleitet sie in dieser Transformation seit vielen Jahren. Ein weiterer Schwerpunkt der Studie liegt auf der digitalen Bildung und den Kompetenzen, die für eine souveräne und kritische Nutzung digitaler Technologien erforderlich sind. Zudem wird untersucht, wie die Bevölkerung den Einsatz Künstlicher Intelligenz wahrnimmt: Welche Erwartungen, Chancen und Bedenken gibt es? Welche Faktoren beeinflussen die Akzeptanz neuer KI-Technologien im Alltag? Wie steht es um das Bewusstsein für die Transformationskraft von KI, insbesondere für die Beschäftigungschancen?" (Autorenreferat, IAB-Doku)
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OECD Skills Outlook 2025: Building the Skills of the 21st Century for All (2025)
Zitatform
(2025): OECD Skills Outlook 2025. Building the Skills of the 21st Century for All. (OECD skills outlook), Paris, 261 S. DOI:10.1787/26163cd3-en
Abstract
"The OECD Skills Outlook 2025 examines how countries can build the 21st-century skills needed to sustain growth and social progress. It explores how differences in background, education and opportunity shape who develops, uses and benefits from key skills such as literacy, numeracy and adaptive problem solving. Differential access to skills development limits the potential of many, thereby constraining economic performance. Socio-economic background strongly influences who builds skills that are valued in the labour market, whereas differences between men and women appear mainly in how skills are used and rewarded. As skill demands evolve faster than policy cycles, investing in lifelong learning and using timely labour-market intelligence are crucial to help people adapt, strengthen productivity and ensure that no one is left behind in a changing world." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Learning from Ricardo and Thompson: Machinery and Labor in the Early Industrial Revolution, and in the Age of AI (2024)
Zitatform
Acemoglu, Daron & Simon Johnson (2024): Learning from Ricardo and Thompson: Machinery and Labor in the Early Industrial Revolution, and in the Age of AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 32416), Cambridge, Mass, 45 S. DOI:10.3386/w32416
Abstract
"David Ricardo initially believed machinery would help workers but revised his opinion, likely based on the impact of automation in the textile industry. Despite cotton textiles becoming one of the largest sectors in the British economy, real wages for cotton weavers did not rise for decades. As E.P. Thompson emphasized, automation forced workers into unhealthy factories with close surveillance and little autonomy. Automation can increase wages, but only when accompanied by new tasks that raise the marginal productivity of labor and/or when there is sufficient additional hiring in complementary sectors. Wages are unlikely to rise when workers cannot push for their share of productivity growth. Today, artificial intelligence may boost average productivity, but it also may replace many workers while degrading job quality for those who remain employed. As in Ricardo's time, the impact of automation on workers today is more complex than an automatic linkage from higher productivity to better wages." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial Intelligence and the health workforce: Perspectives from medical associations on AI in health (2024)
Almyranti, Margarita; Eiszele, Samuel; Sutherland, Eric; Ash, Nachman;Zitatform
Almyranti, Margarita, Eric Sutherland, Nachman Ash & Samuel Eiszele (2024): Artificial Intelligence and the health workforce. Perspectives from medical associations on AI in health. (OECD Artificial Intelligence Papers 28), Paris, 53 S. DOI:10.1787/9a31d8af-en
Abstract
"Healthcare has progressed through advancements in medicine, leading to improved global life expectancy. Nevertheless, the sector grapples with increasing challenges such as heightened demand, soaring costs, and an overburdened workforce. Factors contributing to health workforce strain include ageing populations, increasing burden from non-communicable and chronic diseases, healthcare providers' burnout, and evolving patient expectations. Artificial Intelligence (AI) could potentially transform healthcare by alleviating some of these pressures. But AI in health poses risks to health providers through potential workforce disruption – with changing roles requiring adapted skills with some functions subject to automation. Striking a balance between innovation and safeguards is imperative." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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KI für die Fachkräftesicherung nutzen: Lösungsansätze für Automatisierung, Teilhabe und Wissenstransfer (2024)
André, Elisabeth; Suchy, Oliver; Steil, Jochen; Bittner, Eva; Wilkens, Uta ; Heister, Michael; Bullinger-Hoffmann, Angelika; Huchler, Norbert ; Schmidt, Christoph M.; Peissner, Matthias; Stich, Andrea; Prasuhn, Pierre;Zitatform
André, Elisabeth, Angelika Bullinger-Hoffmann, Eva Bittner, Michael Heister, Norbert Huchler, Matthias Peissner, Pierre Prasuhn, Christoph M. Schmidt, Jochen Steil, Andrea Stich, Oliver Suchy & Uta Wilkens (2024): KI für die Fachkräftesicherung nutzen. Lösungsansätze für Automatisierung, Teilhabe und Wissenstransfer. München, 41 S. DOI:10.48669/pls_2024-2
Abstract
"Ob im Handwerk, Medizin oder der Verwaltung – in fast allen Branchen kommen Fachkräfteengpässe auf uns zu oder sind bereits spürbar. Zunehmend verstärkt durch demografische Entwicklungen wie den bevorstehenden Renteneintritt der Babyboomer. Um die Fachkräftebasis von morgen zu sichern, kann auch Künstliche Intelligenz (KI) als technologischer Baustein – vor allem in den Bereichen Automatisierung und KI-basierte Assistenz – eine bedeutende Rolle spielen. Das Whitepaper gibt einen Überblick, wie KI-Technologien gezielt zur Fachkräftesicherung beitragen können, um die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und Arbeitsplätze in Deutschland zu sichern." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Artificial Intelligence – Gender-Specific Differences in Perception, Understanding, and Training Interest (2024)
Zitatform
Armutat, Sascha, Malte Wattenberg & Nina Mauritz (2024): Artificial Intelligence – Gender-Specific Differences in Perception, Understanding, and Training Interest. In: C.-P. Marti Ballester (ed.) (2024): Proceedings of the 7th International Conference on Gender Research, S. 36-43. DOI:10.34190/icgr.7.1.2163
Abstract
"In light of the growing importance of Artificial Intelligence (AI) in science, business, and society, broad acceptance is crucial. However, recent studies indicate a significant underrepresentation of women in the emerging AI-driven professions of the future job market. This hampers the innovation potential of technologies due to the lack of diverse perspectives in development. Gender-specific differences also manifest in the perception of AI: Men tend to view AI applications more positively, rate their own AI competencies higher, and have more trust in the technology compared to women. However, both genders agree on the critical importance of the comprehensibility of AI decisions and are equally willing to pursue further education in the field of AI. This study aimed to investigate gender-relevant aspects in the perception and understanding of AI, as well as the need for further education and opportunities for communication and exchange on the topic of AI. To achieve this, focus groups with female students were conducted in May 2023. The analysis of the conversation data and materials used was carried out using an inductive coding method. Overall, women perceive knowledge as the key to generating more interest in AI. However, they also identify obstacles such as discrimination, gender stereotypes, and a lack of gender equality. Additionally, they desire more practical examples, improved communication regarding the advantages and disadvantages of AI, as well as more democratic and transparent decision-making processes. The paper emphasizes that an inclusive educational environment requires awareness and education for women, along with measures against discriminatory barriers and stereotypes. Furthermore, it suggests the early involvement of women in the development of AI applications and the establishment of clear rules to ensure gender equality in the workplace. These study findings provide valuable support to companies in the gender-specific planning of awareness and training processes for introducing AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Does Artificial Intelligence Help or Hurt Gender Diversity? Evidence from Two Field Experiments on Recruitment in Tech (2024)
Zitatform
Avery, Mallory, Andreas Leibbrandt & Joseph Vecci (2024): Does Artificial Intelligence Help or Hurt Gender Diversity? Evidence from Two Field Experiments on Recruitment in Tech. (CESifo working paper 10996), München, 70 S.
Abstract
"The use of Artificial Intelligence (AI) in recruitment is rapidly increasing and drastically changing how people apply to jobs and how applications are reviewed. In this paper, we use two field experiments to study how AI recruitment tools can impact gender diversity in the male-dominated technology sector, both overall and separately for labor supply and demand. We find that the use of AI in recruitment changes the gender distribution of potential hires, in some cases more than doubling the fraction of top applicants that are women. This change is generated by better outcomes for women in both supply and demand. On the supply side, we observe that the use of AI reduces the gender gap in application completion rates. Complementary survey evidence suggests that anticipated bias is a driver of increased female application completion when assessed by AI instead of human evaluators. On the demand side, we find that providing evaluators with applicants' AI scores closes the gender gap in assessments that otherwise disadvantage female applicants. Finally, we show that the AI tool would have to be substantially biased against women to result in a lower level of gender diversity than found without AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Ähnliche Treffer
auch erschienen als: Monash Economics Working Papers, 2023-09 -
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The impact of Robots on Labour market transitions in Europe (2024)
Zitatform
Bachmann, Ronald, Myrielle Gonschor, Piotr Lewandowski & Karol Madoń (2024): The impact of Robots on Labour market transitions in Europe. In: Structural Change and Economic Dynamics, Jg. 70, S. 422-441. DOI:10.1016/j.strueco.2024.05.005
Abstract
"Dieses Papier untersucht die Auswirkungen von Robotern auf Arbeitsmarkttransitionen in 16 europäischen Ländern. Generell reduzieren Roboter Übergänge von der Beschäftigung in die Arbeitslosigkeit und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, einen neuen Job zu finden. Arbeitskosten sind eine wichtige Erklärung für die beobachteten Unterschiede zwischen Ländern: In Ländern mit niedrigeren Arbeitskosten zeigt sich ein stärkerer Effekt auf Einstellungen und Trennungen. Diese Auswirkungen sind bei Arbeitskräften in Berufen mit manuellen oder kognitiven Routineaufgaben besonders ausgeprägt, bei Berufen mit nicht-routine kognitiven Aufgaben hingegen vernachlässigbar. Für junge und ältere Arbeitskräfte in Ländern mit niedrigeren Arbeitskosten wirken sich Roboter positiv auf Übergänge aus. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Einführung von Robotern in den meisten europäischen Ländern zu einem Anstieg der Beschäftigung und einem Rückgang der Arbeitslosigkeit geführt hat, vor allem durch einen Rückgang der Übergänge in die Arbeitslosigkeit." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Navigating career stages in the age of artificial intelligence: A systematic interdisciplinary review and agenda for future research (2024)
Bankins, Sarah ; Jooss, Stefan ; Restubog, Simon Lloyd D. ; Ocampo, Anna Carmella ; Shoss, Mindy; Marrone, Mauricio ;Zitatform
Bankins, Sarah, Stefan Jooss, Simon Lloyd D. Restubog, Mauricio Marrone, Anna Carmella Ocampo & Mindy Shoss (2024): Navigating career stages in the age of artificial intelligence: A systematic interdisciplinary review and agenda for future research. In: Journal of vocational behavior, Jg. 153. DOI:10.1016/j.jvb.2024.104011
Abstract
"As artificial intelligence (AI) use expands within organizations, its influence is increasingly permeating careers and vocational domains. However, there is a notable lack of structured insights regarding AI's role in shaping individual career paths across career stages. To address this gap, we undertook a systematic literature review of 104 empirical articles, aiming to synthesize the scholarship on AI in the context of careers. Drawing upon career stage theory, we examine the implications of AI on careers, identify key barriers and enablers of AI use in this area, and reveal how the utilization of AI impacts individuals' career competencies. In doing so, we illustrate how AI actively shapes individuals' career trajectories and we dissect these effects both within and across various career stages to situate AI within the broader context of careers research. Adopting a sustainable career lens, we conclude by outlining a future research agenda that advocates for the design and adoption of AI systems that promote sustainable and equitable careers." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))
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AI, Automation and Taxation (2024)
Zitatform
Bastani, Spencer & Daniel Waldenström (2024): AI, Automation and Taxation. (IZA policy paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 212), Bonn, 19 S.
Abstract
"This paper examines the implications of Artificial Intelligence (AI) and automation for the taxation of labor and capital in advanced economies. It synthesizes empirical evidence on worker displacement, productivity, and income inequality, as well as theoretical frameworks for optimal taxation. Implications for tax policy are discussed, focusing on the level of capital taxes and the progressivity of labor taxes. While there may be a need to adjust the level of capital taxes and the structure of labor income taxation, there are potential drawbacks of overly progressive taxation and universal basic income schemes that could undermine work incentives, economic growth, and long-term household welfare. Some of the challenges posed by AI and automation may also be better addressed through regulatory measures rather than tax policy." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Robots and firms' labour search: The role of temporary work agencies (2024)
Beneito, Pilar; Wilemme, Guillaume; Vicente-Chirivella, Oscar; Garcia-Vega, Maria;Zitatform
Beneito, Pilar, Maria Garcia-Vega, Oscar Vicente-Chirivella & Guillaume Wilemme (2024): Robots and firms' labour search: The role of temporary work agencies. (Research paper / Nottingham Centre for Research on Globalisation and Economic Policy 2024,02), Nottingham, 55 S.
Abstract
"We study the impact of industrial robots on the use of labor intermediaries or temporary work agencies (TWAs) and firm productivity. We develop a theoretical framework where new technologies increase the need for quality match workers. TWAs help firms to search for workers who better match their technologies. The model predicts that using robots increases TWA use, which increases robots' productivity. We test the model implications with panel data of Spanish firms from 1997 to 2016 with information on robot adoption and TWA use. Using staggered difference-in-difference (DiD) estimations, we estimate the causal effects of robot adoption on TWAs. We find robot adopters increase the probability of TWA use compared to non-adopters. We also find that firms that combine robots with TWAs achieve higher productivity than those who adopt robots without TWAs." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The Rapid Adoption of Generative AI (2024)
Zitatform
Bick, Alexander, Adam Blandin & David J. Deming (2024): The Rapid Adoption of Generative AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 32966), Cambridge, Mass, 44 S. DOI:10.3386/w32966
Abstract
"Generative Artificial Intelligence (AI) is a potentially important new technology, but its impact on the economy depends on the speed and intensity of adoption. This paper reports results from the first nationally representative U.S. survey of generative AI adoption at work and at home. In August 2024, 39 percent of the U.S. population age 18-64 used generative AI. More than 24 percent of workers used it at least once in the week prior to being surveyed, and nearly one in nine used it every workday. Historical data on usage and mass-market product launches suggest that U.S. adoption of generative AI has been faster than adoption of the personal computer and the internet. Generative AI is a general purpose technology, in the sense that it is used in a wide range of occupations and job tasks at work and at home." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Elektro- und Informationstechnik: VDE „Studium, Beruf und Gesellschaft“ (2024)
Bockelmann, Carsten; Zeller, Niclas; Lehnhoff, Sebastian; Hanuschkin, Alexander; Wübben, Dirk; Klischat, Cosima; Haja, Andreas; Magdowski, Mathias; Van, Hoai My; Matthes, Britta ; Dudek, Damian; Rigoll, Gerhard; Lehnhoff, Sebastian; Schanz, Michael;Zitatform
Bockelmann, Carsten, Damian Dudek, Andreas Haja, Alexander Hanuschkin, Cosima Klischat, Sebastian Lehnhoff, Mathias Magdowski, Britta Matthes, Gerhard Rigoll, Michael Schanz, Hoai My Van, Dirk Wübben & Niclas Zeller (2024): Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Elektro- und Informationstechnik. VDE „Studium, Beruf und Gesellschaft“. 43 S.
Abstract
"Dieses Papier zeigt, wo bereits heute in den verschiedenen Fachgebieten der Elektro- und Informationstechnik die Künstliche Intelligenz eine wichtige und insbesondere selbstverständliche Rolle spielt. Dabei besteht eine wechselseitige Beziehung: KI ist nicht nur Mittel zum Zweck – mächtiges Werkzeug zum Lösen elektrotechnischer Aufgabenstellungen sowie Helferlein im Arbeitsalltag – sondern auch Gegenstand der elektrotechnischen Forschung bzw. wird durch elektrotechnische Verfahren z.B. in der Nachrichtentechnik unterstützt. An vielen Stellen kommt die KI (noch) an ihre Grenzen. Wir zeigen, wo diese liegen und geben Ausblicke. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Auseinandersetzung mit dem Thema „KI in der elektrotechnischen Lehre“ sowie die Nutzung von Large Language Models im Studium und beim wissenschaftlichen Arbeiten. Wir lernen außerdem den Unterschied zwischen Data Scientist und Elektroingenieur in der Nachrichtentechnik kennen. Auch die Frage „Wird die KI Elektroingenieurinnen und Elektroingenieure ersetzen?“ klären wir hier mit Hilfe einer einschlägigen Berufsforscherin auf." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Digitale und KI-Technologien verändern inzwischen verstärkt auch die Arbeitswelt von Frauen (2024)
Zitatform
Burkert, Carola, Katharina Grienberger, Britta Matthes & Annette Röhrig (2024): Digitale und KI-Technologien verändern inzwischen verstärkt auch die Arbeitswelt von Frauen. In: IAB-Forum – Grafik aktuell H. 06.09.2024, 2024-08-28. DOI:10.48720/IAB.FOO.GA.20240906.01
Abstract
"Durch die Digitalisierung und den Einsatz von KI-Technologien können immer mehr berufliche Tätigkeiten automatisiert werden. Dieser Anteil wird als Substituierbarkeitspotenzial bezeichnet. Immer mehr Beschäftigte arbeiten in Berufen mit einem hohen Substituierbarkeitspotenzial. Dabei verändert sich die Arbeitswelt der Frauen mittlerweile stärker als die der Männer." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Generative KI in Deutschland: Künstliche Intelligenz in Gesellschaft und Unternehmen (2024)
Büchel, Jan; Engler, Jan Felix;Zitatform
Büchel, Jan & Jan Felix Engler (2024): Generative KI in Deutschland. Künstliche Intelligenz in Gesellschaft und Unternehmen. (IW-Report / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2024,23), Köln, 27 S.
Abstract
"Generative KI sorgte in jüngster Vergangenheit für großes Aufsehen. Grund ist, dass generative KI-Anwendungen selbstständig Inhalte wie Texte, Bilder, Programmiercodes oder Videos generieren können, die oft nur schwer von menschlich erstellten Inhalten zu unterscheiden sind. Sinnbildlich für generative KI steht dabei in der öffentlichen Wahrnehmung oft noch die spezifische Anwendung ChatGPT, wie eine Analyse der Internetsuchanfragen und Zeitungsartikel in Deutschland zeigt. Davon profitiert allerdings auch das generelle Interesse an KI nachhaltig. Eine Auswertung von Online-Stellenanzeigen zeigt dagegen, dass Unternehmen nicht nur Interesse an generativer KI zeigen, sondern immer häufiger konkrete Anwendungsfälle in ihren Unternehmen identifizieren und dafür entsprechende Kompetenzen suchen. Dabei nimmt ChatGPT in der ersten Jahreshälfte 2023 ebenfalls eine entscheidende Rolle ein und prägte das Kompetenzprofil vieler Stellenanzeigen. Allerdings lösen sich die Unternehmensbedarfe im zweiten Halbjahr zunehmend von diesem Fokus. Stattdessen nehmen Unternehmen weitere Anwendungen oder Einsatzbereiche sowie die zugrundeliegenden Modelle der generativen KI stärker in den Blick. Sie möchten eigene Anwendungen entwickeln, die auf die jeweiligen Bedarfe und Geschäftsmodelle der Unternehmen abgestimmt sind. Nichtsdestotrotz kommt ChatGPT eine innovationsreibende Wirkung zu, die diese Entwicklung begünstigt hat. Es zeigt sich etwa die Tendenz, dass gerade große Unternehmen personalisierte geschlossene Lösungen entwickeln möchten, in denen Daten das Unternehmensnetzwerk nicht verlassen. Es könnte ein Indiz dafür sein, dass sich Unternehmen in Deutschland verstärkt mit den Chancen und insbesondere auch den Kosten und Risiken beschäftigt haben, die mit generativer KI einhergehen. Denn der Einsatz von generativer KI wirft urheberrechtliche, haftungsrechtliche und datenschutzrechtliche Fragen auf, die teilweise noch nicht abschließend geklärt sind. Ebenso sind die Auswirkungen des kürzlich verabschiedeten AI Acts noch weitestgehend ungeklärt. Regional betrachtet, sind die Unternehmensbedarfe in den südwestlichen Städten Deutschlands sowie in Berlin und dem angrenzenden Umland besonders hoch. Ähnliche Clusterwirkungen sind in den Regionen um München, Stuttgart, Karlsruhe und Heidelberg sowie um Köln und Bonn erkennbar. Gerade Unternehmen aus dem Technologiebereich und Fahrzeugbau sowie Forschungseinrichtungen schreiben dort viele Stellenanzeigen zu generativer KI aus. In Berlin und München treiben ebenfalls viele KI-Start-ups die Bedarfe zu generativer KI." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Ähnliche Treffer
auch erschienen als: IW-Kurzberichte, 2025,38 -
Literaturhinweis
Künstliche Intelligenz - Bessere Entlohnung durch Produktivitätsbooster? - Institut der deutschen Wirtschaft (IW) (2024)
Büchel, Jan; Monsef, Roschan;Zitatform
Büchel, Jan & Roschan Monsef (2024): Künstliche Intelligenz - Bessere Entlohnung durch Produktivitätsbooster? - Institut der deutschen Wirtschaft (IW). In: IW-Trends, Jg. 51, H. 2, S. 42-63. DOI:10.2373/1864-810X.24-02-03
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits vielfältig von Unternehmen und in der Gesellschaft eingesetzt. Auswirkungen auf die Arbeitswelt werden dabei kontrovers diskutiert: Auf der einen Seite stehen mögliche Produktivitätszuwächse durch KI-Anwendungen, auf der anderen Seite die Sorgen der Beschäftigten, dass KI ihre Arbeitsplätze ersetzen könnte. Deshalb kann gerade die Perspektive der Beschäftigten mehr Klarheit dazu bringen, welche Effekte KI konkret auf ihre Arbeitssituation haben kann. Auswertungen des Sozio-oekonomischen Panels zeigen, dass 37 Prozent der Beschäftigten in Deutschland im Jahr 2020 mit KI-Anwendungen arbeiten. KI-Beschäftigte sind häufig männlich, im Alter von 18 bis 44 Jahren und haben oftmals einen Meister-, Fachhochschul- oder Universitätsabschluss. Sie äußern seltener Sorgen, mit dem technischen Fortschritt nicht mithalten zu können, und mehr Sorgen, dass ihre beruflichen Qualifikationen abgewertet werden könnten. Eine multivariate Analyse zeigt, dass die Bruttostundenlöhne von KI-Beschäftigten durchschnittlich um 4 Prozent höher sind als bei Beschäftigten ohne KI-Nutzung. Dies gilt unabhängig davon, ob Beschäftigte intensiv oder weniger intensiv mit KI-Anwendungen arbeiten. Im Gegensatz zu früheren technologischen Neuerungen, von denen besonders Hochqualifizierte profitieren konnten, zeigt sich der positive Zusammenhang zwischen Lohnhöhe und KI-Nutzung für alle Bildungsgruppen." (Textauszug, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Evidence on the adoption of Artificial Intelligence: The role of skills shortage (2024)
Zitatform
Carioli, Paolo, Dirk Czarnitzki & Gastón P. Fernández (2024): Evidence on the adoption of Artificial Intelligence: The role of skills shortage. (ZEW discussion paper 24-013), Mannheim, 37 S.
Abstract
"Artificial Intelligence (AI) is considered to be the next general-purpose technology, with the potential of performing tasks commonly requiring human capabilities. While it is commonly feared that AI replaces labor and disrupts jobs, we instead investigate the potential of AI for overcoming increasingly alarming skills shortages in firms. We exploit unique German survey data from the Mannheim Innovation Panel on both the adoption of AI and the extent to which firms experience scarcity of skills. We measure skills shortage by the number of job vacancies that could not be filled as planned by firms, distinguishing among different types of skills. To account for the potential endogeneity of skills shortage, we also implement instrumental variable estimators. Overall, we find a positive and significant effect of skills shortage on AI adoption, the breadth of AI methods, and the breadth of areas of application of AI. In addition, we find evidence that scarcity of labor with academic education relates to firms exploring and adopting AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Künstliche Intelligenz und Gender - eine Frage diskursiver (Gegen-)Macht? (2024)
Zitatform
Carstensen, Tanja & Kathrin Ganz (2024): Künstliche Intelligenz und Gender - eine Frage diskursiver (Gegen-)Macht? In: WSI-Mitteilungen, Jg. 77, H. 1, S. 26-33. DOI:10.5771/0342-300X-2024-1-26
Abstract
"Mit der Digitalisierung von Arbeit ist häufig die Frage verbunden, ob sich Geschlechterungleichheiten verändern. Aktuell wird dies vor allem mit Blick auf Künstliche Intelligenz (KI ) kontrovers diskutiert. Im betrieblichen Alltag gewinnt KI zunehmend an Relevanz ; in politischen, medialen und wissenschaftlichen Diskursen wird bereits seit einigen Jahren thematisiert, inwiefern KI aus Geschlechterperspektiven relevant ist. Dieser Beitrag untersucht diese Diskurse und widmet sich der Frage, inwiefern sich durch die Anwendung von KI -Technologien geschlechtliche Machtungleichheiten in der Arbeitswelt verändern und ob sich mit KI Ansatzpunkte für die Entwicklung von Gegenmacht erkennen lassen." (Textauszug, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
The impact of artificial intelligence in the early retirement decision (2024)
Zitatform
Casas, Pablo & Concepción Román (2024): The impact of artificial intelligence in the early retirement decision. In: Empirica, Jg. 51, H. 3, S. 583-618. DOI:10.1007/s10663-024-09613-3
Abstract
"This paper examines the impact of Artificial Intelligence (AI) on early retirement (ER) decisions in Europe. For the analysis, we utilize microdata from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe, along with occupation-level data on AI advances and AI exposure. Initially, we investigate the influence of AI advances and AI exposure separately, finding in both instances a significant reduction in ER likelihood, though this only applies to workers with higher education. Subsequently, we explore the interaction between AI advances and AI exposure concerning ER probability. This interaction proves critical in determining AI’s impact on ER transitions. Specifically, we observe a significant reduction in ER probabilities for workers whose occupations exhibit high levels of AI advances and high expectations for further implementation of this technology in the future. Finally, we jointly analyse the interaction between AI advances, AI exposure, and education level. This analysis highlights that workers’ ER probabilities may either increase or decrease in response to the AI revolution, depending on their education level and the characteristics of their occupations in terms of AI advances and AI exposure." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))
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Wie bewältigen Regionen die digitale und ökologische Transformation von Wirtschaft und Arbeitsmarkt? (Podium) (2024)
Dauth, Wolfgang ; Solms, Anna; Grienberger, Katharina; Lehmer, Florian ; Moritz, Michael ; Müller, Steffen ; Fitzenberger, Bernd ; Plümpe, Verena; Falck, Oliver ; Bauer, Anja ; Sonnenburg, Anja; Janser, Markus ; Schneemann, Christian ; Diegmann, André ; Matthes, Britta ; Solms, Anna;Zitatform
Dauth, Wolfgang & Michael Moritz; Katharina Grienberger, Florian Lehmer, Steffen Müller, Bernd Fitzenberger, Verena Plümpe, Oliver Falck, Anja Bauer, Anja Sonnenburg, Markus Janser, Christian Schneemann, André Diegmann, Britta Matthes & Anna Solms (sonst. bet. Pers.) (2024): Wie bewältigen Regionen die digitale und ökologische Transformation von Wirtschaft und Arbeitsmarkt? (Podium). In: IAB-Forum H. 06.05.2024. DOI:10.48720/IAB.FOO.20240506.01
Abstract
"Was bedeuten die absehbaren Transformationsprozesse der kommenden Jahrzehnte auf regionaler Ebene und wie können sie gemeistert werden? Antworten auf diese Fragen gab der IWH/IAB-Workshop zur Arbeitsmarktpolitik, der in diesem Jahr erstmals am IAB in Nürnberg stattfand." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Dauth, Wolfgang ; Grienberger, Katharina; Lehmer, Florian ; Moritz, Michael ; Fitzenberger, Bernd ; Janser, Markus ; Schneemann, Christian ; Diegmann, André ; Matthes, Britta ; -
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Who Is AI Replacing? The Impact of Generative AI on Online Freelancing Platforms (2024)
Zitatform
Demirci, Ozge, Jonas Hannane & Xinrong Zhu (2024): Who Is AI Replacing? The Impact of Generative AI on Online Freelancing Platforms. (CESifo working paper 11276), München, 22 S.
Abstract
"This paper studies the impact of Generative AI technologies on the demand for online freelancers using a large dataset from a leading global freelancing platform. We identify the types of jobs that are more affected by Generative AI and quantify the magnitude of the heterogeneous impact. Our findings indicate a 21% decrease in the number of job posts for automation-prone jobs related to writing and coding, compared to jobs requiring manual-intensive skills, within eight months after the introduction of ChatGPT. We show that the reduction in the number of job posts increases competition among freelancers while the remaining automation-prone jobs are of greater complexity and offer higher pay. We also find that the introduction of Image-generating AI technologies led to a 17% decrease in the number of job posts related to image creation. We use Google Trends to show that the more pronounced decline in the demand for freelancers within automation-prone jobs correlates with their higher public awareness of ChatGPT’s substitutability." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Künstliche Intelligenz ändert einiges: „Arbeitsmarkt der Zukunft“: Interview mit der Wirtschaftsgeographin Dr. Anne Otto über den Arbeitsmarkt in der Westpfalz, Automatisierung, künstliche Intelligenz und vieles mehr (2024)
Zitatform
Dieckvoẞ-Ploch, Miriam; Anne Otto (interviewte Person) (2024): Künstliche Intelligenz ändert einiges. „Arbeitsmarkt der Zukunft“: Interview mit der Wirtschaftsgeographin Dr. Anne Otto über den Arbeitsmarkt in der Westpfalz, Automatisierung, künstliche Intelligenz und vieles mehr. In: Die Rheinpfalz H. 27.09.2024, 2024-09-27.
Abstract
"Weltweit schreitet die Digitalisierung in enormem Tempo voran und verändert die Berufswelt. Auch in der Westpfalz, die sich im Spannungsfeld von traditionellem Handwerk und hochmoderner Technologie befindet. KI-Systeme und Roboter werden immer leistungsfähiger und sind zunehmend in der Lage, Aufgaben selbstständig zu übernehmen. Wirtschaftsgeographin Dr. Anne Otto ist als Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Regionalen Forschungsnetz des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) unter anderem im Bereich regionale Arbeitsmarktforschung tätig und gibt Einblicke in den „Arbeitsmarkt der Zukunft“." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Volltext-Zugang über Verlag oder sonstigen Anbieter (möglicherweise kostenpflichtig) -
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Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt: Wie KI-unterstütztes Training die Gespräche im Kundenservice verändert (2024)
Dijksman, Sander; Eijkenboom, Danique; Özgül, Pelin; Montizaan, Raymond ; Stops, Michael ; Levels, Mark ; Rounding, Nicholas; Janssen, Simon; Steens, Sanne; Graus, Evie; Fouarge, Didier ; Fregin, Marie-Christine ;Zitatform
Dijksman, Sander, Danique Eijkenboom, Didier Fouarge, Marie-Christine Fregin, Evie Graus, Simon Janssen, Mark Levels, Raymond Montizaan, Pelin Özgül, Nicholas Rounding, Sanne Steens & Michael Stops (2024): Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt: Wie KI-unterstütztes Training die Gespräche im Kundenservice verändert. In: IAB-Forum H. 08.10.2024, 2024-11-18. DOI:10.48720/IAB.FOO.20241008.01
Abstract
"Wie wirkt sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Weiterbildung auf die Produktivität von Beschäftigten aus? Diese und andere Fragen wurden im Rahmen des Forschungsprojektes „ai:conomics“ anhand von Daten aus verschiedenen europäischen Großunternehmen untersucht. Die ersten Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich KI positiv auf die Produktivität von Beschäftigten auswirken kann. Dies gilt vor allem, wenn diese noch nicht lange im Unternehmen tätig sind." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Artificial intelligence capital and employment prospects (2024)
Zitatform
Drydakis, Nick (2024): Artificial intelligence capital and employment prospects. In: Oxford economic papers, Jg. 76, H. 4, S. 901-919. DOI:10.1093/oep/gpae005
Abstract
"There is limited research assessing how AI knowledge affects employment prospects. The present study defines the term ‘AI capital’ as a vector of knowledge, skills, and capabilities related to AI technologies, which could boost individuals’ productivity, employment, and earnings. Subsequently, the study reports the outcomes of a genuine correspondence test in England. It was found that university graduates with AI capital, obtained through an AI business module, experienced more invitations for job interviews than graduates without AI capital. Moreover, graduates with AI capital were invited to interviews for jobs that offered higher wages than those without AI capital. Furthermore, it was found that large firms exhibited a preference for job applicants with AI capital, resulting in increased interview invitations and opportunities for higher-paying positions. The outcomes hold for both men and women. The study concludes that AI capital might be rewarded in terms of employment prospects, especially in large firms." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Migrant Women in the UK’s Digital Economy: The Elimination of Labour Market Barriers in the Digital Labour Market (2024)
Erinc Oztas, Miray;Zitatform
Erinc Oztas, Miray (2024): Migrant Women in the UK’s Digital Economy: The Elimination of Labour Market Barriers in the Digital Labour Market. In: Social Sciences, Jg. 13, H. 9. DOI:10.3390/socsci13090494
Abstract
"This research paper delves into the complexities migrant women face within the UK labor market, with a specific focus on the digital economy’s role as both a barrier and a conduit for employment opportunities. Migrant women in the UK encounter dual barriers to labour market entry: systemic challenges rooted in migration and gender biases, and the digital divide that exacerbates access and inclusion issues within the burgeoning digital economy. Through an exploratory descriptive analysis, this study explores how digitalism—defined as the integration of digital technologies into economic and societal practices—circumvents traditional labor market entry barriers such as languages barriers. By setting out the grounds for a potential hypothesis and further research in the era of AI, this paper underlines how through the implementation of AI tools, traditional barriers such as language barriers are eliminated in the digital labour market." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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