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
Impact of robots and artificial intelligence on labor and skill demand: evidence from the UK (2025)
Zitatform
Lábaj, Martin, Tomáš Oleš & Gabriel Procházka (2025): Impact of robots and artificial intelligence on labor and skill demand: evidence from the UK. In: Eurasian business review, Jg. 15, H. 4, S. 953-1001. DOI:10.1007/s40821-025-00314-w
Abstract
"Over the past four decades, automation technologies have replaced routine tasks performed by medium-skilled workers, and contributed to increased labor market polarization. With the advent of artificial intelligence, this dynamic may have shifted, extending task substitution to non-routine tasks performed by high-skilled workers. Using textual analysis and descriptions of technology found in patent texts, we construct novel occupational exposures to robot and artificial intelligence technologies. These occupational exposures are then used to analyze changes in labor and skill demand over the last decade in the United Kingdom. We find that the middle part of the income distribution is primarily exposed to robot technology, while exposure to artificial intelligence increases monotonically across income percentiles. Second, we find that exposure to robots is strongest among high school dropouts and declines monotonically with education, while artificial intelligence automation has a limited impact on the same workers, with a pronounced exposure among college graduates. Third, our findings suggest asymmetric effects of automation technologies across skill groups. Robot automation reduces demand for low-skilled workers, while AI technology shifts demand away from high-skilled workers, with the direct effects consistently negative despite the presence of several compensating mechanisms. Fourth, despite significant effects on wage bill, we find no robust relationship between automation exposure and changes in the employment-to-population ratio. Finally, a joint estimation of the effects of robot and AI automation shows that robot automation is positively associated with an increase in demand for skilled workers, while AI automation is weakly associated with a decrease in demand for skilled workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Bots im Büro: Künstliche Intelligenz und der Wandel von Angestelltenarbeit in der digitalen Transformation (2025)
Zitatform
Lühr, Thomas & Tobias Kämpf (2025): Bots im Büro. Künstliche Intelligenz und der Wandel von Angestelltenarbeit in der digitalen Transformation. (Hans-Böckler-Stiftung. Study 494), Düsseldorf: Hans-Böckler-Stiftung, Düsseldorf, 98 S.
Abstract
"Mit der digitalen Transformation kommt es zu einem Schub in der Automatisierung von Arbeit. Die Einführung von Künstlicher Intelligenz führt zur grundlegenden Restrukturierung der Arbeitsinhalte und -prozesse im Büro. Damit gehen nicht nur Risiken von Funktionsverlusten bis hin zum Verlust des Arbeitsplatzes einher, sondern auch neue Machtpotenziale. Diese prägen das Bewusstsein der Angestellten wesentlich. Künstliche Intelligenz funktioniert nicht ohne Mitbestimmung - mit Mitbestimmung ergeben sich neue Ansatzpunkte für eine arbeitspolitische Vorwärtsstrategie. Die vorliegende Studie nimmt eine empirisch gestützte Analyse der Potenziale vor, die der Automatisierungsschub für die Beschäftigten und ihre Interessenvertretungen tatsächlich bietet." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Incorporating AI impacts in BLS employment projections: occupational case studies (2025)
Machovec, Christine; Rolen, Emily; Rieley, Michael;Zitatform
Machovec, Christine, Michael Rieley & Emily Rolen (2025): Incorporating AI impacts in BLS employment projections: occupational case studies. In: Monthly labor review H. February. DOI:10.21916/mlr.2025.1
Abstract
"In the last few years, artificial intelligence (AI) has advanced rapidly, finding growing applications across industries and occupations. This development has generated interest in how the U.S. Bureau of Labor Statistics assesses and incorporates AI’s potential labor market impacts in its employment projections. In this article, we explain the Bureau’s approach to this type of projections work, illustrating it with several occupational case studies based on research done for the 2023–33 projections cycle. The case studies focus on selected occupations in the computer, legal, business and financial, and architecture and engineering occupational groups." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Occupational Choice, Matching, and Earnings Inequality (2025)
Mak, Eric; Siow, Aloysius;Zitatform
Mak, Eric & Aloysius Siow (2025): Occupational Choice, Matching, and Earnings Inequality. In: Journal of Political Economy, Jg. 133, H. 1, S. 355-383. DOI:10.1086/732530
Abstract
"We combine classic occupational choice (Roy, 1951) and frictionless matching (Sattinger, 1979) to explain earnings by occupation and firm in a way that is consistent with the double assignment. In our model, within-firm inequality is globally non-zero whenever there is asymmetry in the revenue function or the occupational skill distribution across occupations. Occupational earnings overlap each other, and unlike the Roy Model, the distributions of potential earnings are endogenous. In line with recent empirical findings on earning decomposition, skill-biased technical change (SBTC)increases within-firm inequality mostly among high-wage firms and not among low-wagefirms." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Rejected by an AI? Comparing job applicants’ fairness perceptions of artificial intelligence and humans in personnel selection (2025)
Zitatform
Malin, Christine, Jürgen Fleiß, Renate Ortlieb & Stefan Thalmann (2025): Rejected by an AI? Comparing job applicants’ fairness perceptions of artificial intelligence and humans in personnel selection. In: Frontiers in artificial intelligence, Jg. 8. DOI:10.3389/frai.2025.1671997
Abstract
"Introduction: Artificial intelligence (AI) transforms personnel selection, but the application of AI raises fairness concerns and aversion towards AI. Although job applicants may perceive the selection process as fairer when they receive an explanation for the decision, scientific knowledge about AI-related fairness perceptions in this setting is limited. This paper investigates how job applicants perceive fairness of an AI-based personnel selection process considering explanations provided. Methods: The hypotheses are based on a theoretical framework about fairness and literature on algorithm aversion. Data were collected through a vignette-style method focusing on four personnel selection scenarios (n = 921). Results: We show that provided explanations increase job applicants ’ perceptions of outcome fairness, process fairness, interpersonal treatment, and recommendation intention, irrespective of the decision being made by an AI or human. Discussion: We provide conclusions for algorithmic decision-making and discuss factors that need to be considered when adopting and designing AI so that AI is perceived as fair." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Künstliche Intelligenz (KI) im Studienalltag: Einschätzungen von Studierenden zum Einsatz von KI an deutschen Hochschulen (2025)
Zitatform
Marczuk, Anna, Frank Multrus, Thomas Hinz & Susanne Strauss (2025): Künstliche Intelligenz (KI) im Studienalltag: Einschätzungen von Studierenden zum Einsatz von KI an deutschen Hochschulen. (DZHW-Brief 2025,02), Hannover, 15 S. DOI:10.34878/2025.02.dzhw_brief
Abstract
"Die Mehrheit der Studierenden nutzt im Wintersemester 2024/2025 KI im Studium und kennt deren Funktionsweise relativ gut. ChatGPT ist das meistgenutzte KI-Tool, dessen Nutzung seit 2023 deutlich angestiegen ist. Studierende verwenden KI am häufigsten für die Einführung in ein Thema und für Textverarbeitungen, deutlich seltener für Literaturrecherchen oder Datenanalysen. Die Mehrheit der Studierenden gibt an, dass KI die Erledigung von Aufgaben, die keinen Spaß machen oder schwierig sind, beschleunigt oder erleichtert. Seltener sind Studierende der Ansicht, dass KI die Studienleistungen verbessert. Studierende stehen KI auch kritisch gegenüber, insbesondere wegen ihrer Fehleranfälligkeit und des Risikos, von ihr abhängig zu werden. Studierende, die KI häufig nutzen, sind gegenüber KI ähnlich kritisch wie Studierende, die sie seltener nutzen. Der Einsatz von Learning Analytics wird von Studierenden eher befürwortet, wenn sie selbst dadurch unterstützt werden (etwa durch Kurs- und Literaturempfehlungen), weniger zur Unterstützung von Lehrenden (etwa bei der Benotung) oder der Hochschulverwaltung (etwa für die Studienabbruchprävention). Studierende erleben eher selten eine Unterstützung der Hochschulen bei der Nutzung von KI im Studium. An einigen Hochschulen berichten sie von Richtlinien zur Nutzung, seltener sind Schulungsangebote oder eine Integration in die Lehre. Studierende wünschen sich KI-Unterstützung beim Verfassen von Hausarbeiten, während der Einsatz durch Lehrende zur Benotung oder als Ersatz für Lerngruppen (automatisierte Lernbuddys) skeptisch gesehen wird. Eine Teildigitalisierung von Lehrveranstaltungen (Mischung aus Präsenz und online) ist für Studierende attraktiver als reine Präsenz- oder gar reine Onlineveranstaltungen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz allein kann die zukünftigen Fachkräfteengpässe nicht beheben (2025)
Zitatform
Matthes, Britta (2025): Der Einsatz Künstlicher Intelligenz allein kann die zukünftigen Fachkräfteengpässe nicht beheben. (GVG-Perspektive 19), 3 S.
Abstract
"In diesem Beitrag beleuchtet Dr. Britta Matthes, Leiterin der Forschungsgruppe „Berufe in der Transformation“ am IAB, weshalb trotz der Potenziale von Künstlicher Intelligenz Investitionen in die Weiterqualifizierung älterer Beschäftigter unabdingbar bleiben." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
KI und Beratung (2025)
Zitatform
Matthes, Britta (2025): KI und Beratung. In: Dvb-Forum, Jg. 64, H. 1, S. 17-22., 2025-02-14.
Abstract
"Wie KI und andere digitale Technologien den Arbeitsmarkt verändern: Am IAB werden wir immer wieder danach gefragt, welche Berufe angesichts der rasanten technologischen Entwicklungen der letzten Jahre überhaupt noch Zukunft haben. Bislang hat man zur Beantwortung dieser Frage Prognosen zu Rate gezogen. Hier wurde anfangs – unter Berücksichtigung verschiedener relativ stabiler Faktoren wie dem Erwerbspersonenpotenzial, der wirtschaftlichen Entwicklung oder der zu erwartenden Migration – hochgerechnet, wie sich die Zahl der Berufsanfänger auf die verschiedenen Berufe und Qualifikationsniveaus verteilt, wenn die Entwicklung sich wie in der Vergangenheit fortsetzen würde. Schon früh wurde jedoch deutlich, dass diese Faktoren weniger stabil sind als ursprünglich angenommen. Um diese Dynamik zu berücksichtigen, wurde dieser Ansatz erweitert, indem nunmehr Projektionen erstellt werden. Dazu werden Annahmen über die Folgen bestimmter, äußerst wahrscheinlicher Ereignisse oder Verhaltensweisen getroffen, für die sich (noch) keine langfristige Zahlenbasis finden lässt. So gibt die QuBe-Projektion einen langfristigen Überblick über die voraussichtliche Entwicklung des Arbeitskräftebedarfs und -angebotes nach Qualifikationen und Berufen unter einer Reihe von Annahmen über zum Beispiel die Folgen des Klimawandels oder den Ausbau der ökologischen Landwirtschaft. Außerdem werden anhand von Abweichungen zwischen diesem Basismodell und Szenarien die absehbaren Folgen bestimmter Vorhaben oder Ereignisse, wie zum Beispiel der Maßnahmen zur Energie- und -Mobilitätswende abgeschätzt (https://www.bibb.de/de/202333.php). Allerdings sind diese Modelle sehr komplex und es stellt sich die Frage, inwieweit solche Projektionen für die Bildungs- und Berufsberatung einzelner Personen sinnvoll genutzt werden können. Hinzu kommt derzeit, dass die technologische Entwicklung derart schnell voranschreitet, dass verstärkt mit Umwälzungen auf dem Arbeitsmarkt gerechnet werden muss, die auch altbekannte Zusammenhänge in Frage stellen könnten. Für die einzelne Person steht die Frage im Raum, mit welchen Konsequenzen sie selbst rechnen muss, wenn neue Technologien zum Einsatz kommen: Reicht es aus, sich auf den aktuellen Wissensstand im eigenen Beruf zu bringen? Womit sollte man sich konkret beschäftigen, um den Anforderungen des Berufes weiterhin gewachsen zu sein? Ist es zielführender, sich beruflich neu zu orientieren?" (Textauszug, IAB-Doku, © wbv)
Weiterführende Informationen
Keynote für die Fachtagung "Digitalisierung in der Beratung reloaded" Mannheim, 28. November 2024 -
Literaturhinweis
Wie KI Berufe verändert und Chancen für Menschen mit Behinderungen schafft (2025)
Zitatform
Matthes, Britta (2025): Wie KI Berufe verändert und Chancen für Menschen mit Behinderungen schafft. In: Die Berufliche Rehabilitation, Jg. 39, H. 1, S. 6-15., 2025-04-04.
Abstract
"Es ist absehbar, dass die rasanten technologischen Entwicklungen der letzten Jahre, insbesondere die enorme Steigerung der Rechenleistung und die Entwicklung selbstlernender algorithmischer Systeme, die heute allgemein als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet werden, ihre Spuren auf dem Arbeitsmarkt hinterlassen werden. Welche das genau sein werden, können wir leider aber auch nicht sagen. Denn gerade in solch disruptiven Zeiten, wie wir sie derzeit erleben, wissen wir nicht, wie schnell und in welche Richtung sich bestehende Berufe verändern, welche Berufe verschwinden und welche neu entstehen werden. Zwar können Prognosen etwas darüber sagen, wie sich die Zahl der Berufseinsteiger*innen auf die verschiedenen Berufe und Qualifikationsniveaus verteilen würde, wenn sich die Entwicklung wie in der Vergangenheit fortsetzt. Allerdings scheinen die Potenziale, die sich aus dem Einsatz von KI ergeben, bekannte Zusammenhänge in Frage zu stellen. Hinzu kommt, dass diese Prognosemodelle sehr komplex sind, um daraus sinnvolle Schlussfolgerungen für den Einzelnen zu ziehen. So lässt sich die Frage, inwiefern KI und andere digtale Technolgien auch die Beschäftigungsmöglichkeiten für Menschen mit Behinderungen erweitern könnten, damit kaum beantworten." (Textauszug, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Technological Change and the Upskilling of European Workers (2025)
Zitatform
McGuinness, Seamus, Paul Redmond, Konstantinos Pouliakas, Lorcan Kelly & Luke Brosnan (2025): Technological Change and the Upskilling of European Workers. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 17753), Bonn, 22 S.
Abstract
"Using the second wave of the European Skills and Jobs survey, this paper measures the relationship between technological change that automates or augments workers' job tasks and their participation in work-related training. We find that 58 per cent of European employees experienced no change in the need to learn new technologies in their jobs during the 2020-21 period. Of those exposed to new digital technology, 14 per cent did not experience any change in job tasks, 10 per cent reported that new tasks had been created while 5 per cent only saw some of their tasks being displaced by new technology. The remaining 13 per cent simultaneously experienced both task displacement and task creation. Our analysis shows that employees in jobs impacted by new digital technologies are more likely to have to react to unpredictable situations, thus demonstrating a positive link between technologically driven task disruption and job complexity. We show a strong linear relationship between technologically driven job task disruption and the need for job-related training, with training requirements increasing the greater the impact of new technologies on task content." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Algorithmic management in the workplace: New evidence from an OECD employer survey (2025)
Milanez, Anna; Ruggiu, Carla; Lemmens, Annikka;Zitatform
Milanez, Anna, Annikka Lemmens & Carla Ruggiu (2025): Algorithmic management in the workplace. New evidence from an OECD employer survey. (OECD Artificial Intelligence Papers 31), Paris, 72 S. DOI:10.1787/287c13c4-en
Abstract
"Algorithmisches Management – der Einsatz von Software, die auch künstliche Intelligenz (KI) umfassen kann, zur vollständigen oder teilweisen Automatisierung von Tätigkeiten, die bislang von menschlichen Führungskräften ausgeführt wurden – hat in den letzten Jahren zunehmend Beachtung gefunden. Einerseits kann algorithmisches Management innerhalb von Unternehmen zu Produktivitäts- und Effizienzgewinnen sowie zu konsistenteren und objektiveren Managemententscheidungen führen. Andererseits gibt es aus anderen Studien immer mehr Anzeichen für seine potenziell negativen Auswirkungen auf die Beschäftigten. Während Politikverantwortliche mit der Frage ringen, wie den Herausforderungen des algorithmischen Managements begegnet werden könnte, bedarf es weiterer Evidenz. Um dieses Ziel zu erreichen, stützt sich der vorliegende Bericht auf eine einzigartige Erhebung unter mehr als 6 000 Unternehmen in sechs Ländern: Deutschland, Frankreich, Italien, Japan, Spanien und die Vereinigten Staaten. Er bietet beispiellose Einblicke in die Prävalenz des algorithmischen Managements, seine wahrgenommenen Auswirkungen und die auf Unternehmensebene ergriffenen Maßnahmen zur Steuerung seines Einsatzes. Die Ergebnisse zeigen, dass algorithmische Management-Systeme in der Mehrzahl der untersuchten Länder bereits weit verbreitet sind. In der Wahrnehmung von Führungskräften verbessert algorithmisches Management zwar häufig die Qualität der Entscheidungen und die Zufriedenheit mit der eigenen beruflichen Situation, die Vertrauenswürdigkeit solcher Systeme gibt ihnen jedoch auch Anlass zur Sorge. Als Gründe dafür nennen sie die unklare Verantwortlichkeit, die nicht leicht nachzuvollziehende Logik der Systeme und den unzureichenden Gesundheitsschutz der Beschäftigten. Es ist dringend erforderlich, Politiklücken zu untersuchen, um den vertrauenswürdigen Einsatz algorithmischer Management-Systeme sicherzustellen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
AI innovation and the labor share in European regions (2025)
Zitatform
Minniti, Antonio, Klaus Prettner & Francesco Venturini (2025): AI innovation and the labor share in European regions. In: European Economic Review, Jg. 177. DOI:10.1016/j.euroecorev.2025.105043
Abstract
"This paper examines how the development of Artificial Intelligence (AI) affects the distribution of income between capital and labor, and how these shifts contribute to regional income inequality. To investigate this issue, we analyze data from European regions dating back to 2000. We find that for every doubling of regional AI innovation, the labor share declines by 0.5% to 1.6%, potentially reducing it by 0.09 to 0.31 percentage points from an average of 52%, solely due to AI. This new technology has a particularly negative impact on high- and medium-skill workers, primarily through wage compression, while for low-skill workers, employment expansion induced by AI mildly offsets the associated wage decline. The effect of AI is not driven by other factors influencing regional development in Europe or by the concentration of the AI market." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Literaturhinweis
Artificial intelligence adoption and workplace training (2025)
Zitatform
Muehlemann, Samuel (2025): Artificial intelligence adoption and workplace training. In: Journal of Economic Behavior & Organization, Jg. 238. DOI:10.1016/j.jebo.2025.107206
Abstract
"As artificial intelligence (AI) reshapes business processes, firms must adapt their training strategies to cultivate a skilled workforce. Using German establishment-level panel data from 2019 to 2023, this study analyzes how firms adjust their training strategies following AI adoption. Staggered difference-in-differences analysis shows that sustained AI adoption is associated with a 14% increase in new apprenticeships among training firms (intensive margin), but is not linked to the training decision (extensive margin). AI adoption is also associated with a modest increase in continuing training, with resources shifting toward high-skilled employees. The results align with AI as an automation innovation that reduces demand for simple skills as well as an augmentation innovation that increases demand for more advanced skills. The German dual apprenticeship system appears critical for firms aiming to build a future-ready workforce in the age of AI." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author. Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Literaturhinweis
Wie Roboter die betriebliche Beschäftigungsstruktur verändern (2025)
Zitatform
Müller, Steffen & Verena Plümpe (2025): Wie Roboter die betriebliche Beschäftigungsstruktur verändern. In: Wirtschaft im Wandel, Jg. 31, H. 1, S. 10-13. DOI:10.18717/wwfyns-ep75
Abstract
"Der Einsatz von Robotern verändert die Arbeitswelt grundlegend – doch welche spezifischen Effekte hat dies auf die Beschäftigungsstruktur? Unsere Analyse untersucht die Folgen des Robotereinsatzes anhand neuartiger Mikrodaten aus deutschen Industriebetrieben. Diese Daten verknüpfen Informationen zum Robotereinsatz mit Sozialversicherungsdaten und detaillierten Angaben zu Arbeitsaufgaben. Auf Basis eines theoretischen Modells leiten wir insbesondere positive Beschäftigungseffekte für Berufe mit wenig repetitiven, programmierbaren Aufgaben ab, sowie für jüngere Arbeitskräfte, weil diese sich besser an technologische Veränderungen anpassen können. Die empirische, mikroökonomische Analyse des Robotereinsatzes auf Betriebsebene bestätigt diese Vorhersagen: Die Beschäftigung steigt für Techniker, Ingenieure und Manager und junge Beschäftigte, während sie bei geringqualifizierten Routineberufen sowie bei Älteren stagniert. Zudem steigt die Fluktuation bei geringqualifizierten Arbeitskräften signifikant an. Unsere Ergebnisse verdeutlichen, dass der Verdrängungseffekt von Robotern berufsabhängig ist, während junge Arbeitskräfte neue Tätigkeiten übernehmen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Weiterbildungsungleichheit und technologischer Wandel: Nach IT-Investitionen steigt vor allem die Weiterbildungsquote der Höherqualifizierten (2025)
Zitatform
Müller, Christoph (2025): Weiterbildungsungleichheit und technologischer Wandel: Nach IT-Investitionen steigt vor allem die Weiterbildungsquote der Höherqualifizierten. (IAB-Kurzbericht 06/2025), Nürnberg, 8 S. DOI:10.48720/IAB.KB.2506
Abstract
"Betriebliche Weiterbildung soll dazu beitragen, die Fähigkeiten der Beschäftigten an neue Anforderungen anzupassen. Gerade im Zuge der digitalen Transformation der Arbeitswelt sind solche Anpassungen dringend erforderlich. Die vorliegende Analyse des Zusammenhangs zwischen Investitionen in digitale Technologien und innerbetrieblicher Weiterbildung zeigt: In Betrieben mit IT-Investitionen steigen die Weiterbildungsquoten der Beschäftigten mit qualifizierten Tätigkeiten; bei denjenigen mit einfachen Tätigkeiten ist dies im Mittel hingegen nicht der Fall." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
- Nach IT-Investitionen fallen die innerbetrieblichen Weiterbildungsquoten von Beschäftigten mit qualifizierten Tätigkeiten höher aus
- Anteil der Betriebe mit IT-Investitionen und innerbetriebliche Weiterbildungsquoten der Beschäftigten
- Veränderung der innerbetrieblichen Weiterbildungsquoten der Beschäftigten im Zuge von betrieblichen IT-Investitionen
- Betriebliche IT-Investitionen und innerbetriebliche Weiterbildungsquoten der Beschäftigten 2019
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Literaturhinweis
Digital transformation, employment change and the adaptation of regions in Germany (2025)
Zitatform
Neumann, Uwe (2025): Digital transformation, employment change and the adaptation of regions in Germany. In: Structural Change and Economic Dynamics, Jg. 73, S. 37-50. DOI:10.1016/j.strueco.2024.12.014
Abstract
"Digital change is often said to lead to large-scale job losses. Using data from administrative sources in Germany, this study examines the extent to which adaptation to digital change has affected regional employment growth and disparities over the past decade. The analysis confirms previous research according to which increases in productivity coincide with regional job growth rather than decline. Incorporating various indicators of digitalisation and automation into a model of industry-specific regional job growth shows that local labour markets with very different characteristics – regions with strong manufacturing clusters on the one hand and large cities on the other – have achieved employment growth despite high automation exposure. While the study highlights regional differentials with respect to the adaptation to technological change, less prosperous regions may face a much greater challenge in realising job creation potentials. The results argue against policy efforts aimed at “protecting” jobs from digitalisation and automation." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author. Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Literaturhinweis
Artificial intelligence and technological unemployment: Understanding trends, technology's adverse roles, and current mitigation guidelines (2025)
Nigar, Meher; Golder, Uttam ; Alam, Mohammad Jahangir; Hossain, Mohammad Kamal ; Juli, Jannatul Ferdous;Zitatform
Nigar, Meher, Jannatul Ferdous Juli, Uttam Golder, Mohammad Jahangir Alam & Mohammad Kamal Hossain (2025): Artificial intelligence and technological unemployment. Understanding trends, technology's adverse roles, and current mitigation guidelines. In: Journal of open innovation, Jg. 11, H. 3. DOI:10.1016/j.joitmc.2025.100607
Abstract
"As artificial intelligence (AI) and automation continue to reshape industries, concerns about technological unemployment are intensifying. This study employs a Systematic Literature Review (SLR) guided by the PRISMA framework to examine peer-reviewed literature from the Scopus database (2015–July 09, 2025). It identifies threecore themes: (1) trends in AI-induced labor displacement, including task automation, skill polarization, and industry-specific disruptions in sectors such as healthcare, education, and creative industries; (2) the adverse roles of AI technologies, particularly in affecting white-collar professionals, gig workers, and freelancers by increasing precarity and skill mismatches; and (3) existing mitigation strategies, including responsible AI guidelines proposed by governments, institutions, and firms aimed at balancing technological advancement with employment protection. While a growing body of policy responses encourages human-AI complementarity, current measures remain fragmented and insufficient to address the structural risks of workforce displacement. This study presents a comprehensive synthesis of the evolving relationship between AI and employment, highlighting key areas for further inquiry and policy development." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by ElsevierLtd on behalf of Prof JinHyo Joseph Yun.) ((en))
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Literaturhinweis
Just another cog in the machine? A worker‐level view of robotization and tasks (2025)
Zitatform
Nikolova, Milena, Anthony Lepinteur & Femke Cnossen (2025): Just another cog in the machine? A worker‐level view of robotization and tasks. In: Economica, Jg. 92, H. 368, S. 1101-1148. DOI:10.1111/ecca.70006
Abstract
"Technological change has led to a decline in the share of routine and physical jobs, and a rise in the share of abstract and social ones at the economy level. However, much less is known about how these trends unfold at the individual level. Do workers' tasks become more or less routine and physical? Do workers shift towards more social and abstract activities? This paper is the first to explore these questions in the context of robotization. We use survey data from 20 European countries to develop worker-level indices of physical, routine, abstract and social tasks, which we link to industry-level robotization exposure. Using instrumental variable techniques, we find that robotization reduces physically demanding tasks but increases routine tasks, while also limiting opportunities for cognitively challenging work and human interaction. This study provides a worker-centric perspective on the relationship between technology and task composition, revealing insights that aggregate analyses miss." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Humane work design: How does the digitization of work change core work characteristics in different occupations? (2025)
Ohly, Sandra ; Granica, Amina; Kühlewind, Niklas; Paetzold, Tobias; Herwig, Hannes; Vinhoven, Lana; Wiemers, Luisa; Zhang, Xi ;Zitatform
Ohly, Sandra, Amina Granica, Hannes Herwig, Niklas Kühlewind, Tobias Paetzold, Lana Vinhoven, Luisa Wiemers & Xi Zhang (2025): Humane work design: How does the digitization of work change core work characteristics in different occupations? In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, Jg. 79, H. 4, S. 569-580. DOI:10.1007/s41449-025-00491-4
Abstract
"Wenn vermehrt digitale Tools eingesetzt werden und Arbeit im Homeoffice stattfindet, verändern sich Arbeitsbedingungen. Der vorliegende Beitrag analysiert diese Veränderungen anhand von 8 Fällen und arbeitet Gemeinsamkeiten und Unterschiede heraus. Die Prognose von Lernen, Wohlbefinden und Arbeitsleistung erlaubt es, Fehlentwicklungen in der Arbeitsgestaltungen abzuschätzen.Praktische Relevanz: Durch Aufmerksamkeit auf mögliche Fehlentwicklungen können Gegenmaßnahmen getroffen werden, etwa zur Verbesserung der Kommunikation und sozialen Unterstützung bei ortsverteilter Arbeit, oder der angepassten Gestaltung von KI-Systemen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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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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Literaturhinweis
Job polarisation OR AND upgrading! Recent evidence from Europe (2025)
Zitatform
Otoiu, Adrian, Emilia Titan, Dorel Paraschiv & Daniela-Ioana Manea (2025): Job polarisation OR AND upgrading! Recent evidence from Europe. In: The Economic and Labour Relations Review, Jg. 36, H. 1, S. 257-270. DOI:10.1017/elr.2025.12
Abstract
"Based on recent evidence from Europe, the paper shows that polarization and upgrading are not mutually exclusive trends, but rather, simultaneously defined recent structural changes in employment. The results show that (a) the occupational structure shows a general shift towards high-skill jobs, (b) the prevailing upgrading patterns are often accompanied by job polarization, as the share of middle-skill jobs declines in most cases, and (c) while low-skill employment often outperforms middle-skill jobs, it has tended to decline. In addition to analysing trends for EU-27 countries with different levels of development for the latest available time periods, the article also shows that occupational upgrading patterns are rather intertwined with job polarisation and are compatible with both the Skill-Biased Technical Change (SBTC) and Routine-Biaszd Technical Change (RBTC) hypotheses. The employment dynamics of low-skill workers are uncertain, as they are not fully compatible with any theoretical model, thus pointing to the need for a finer understanding of changes in occupational structure, and the extent to which both polarization and upgrading are shaping the evolution of the labor force structure under the impact of (ongoing) technological change." (Author's abstract, IAB-Doku) ((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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Future-oriented occupations in the EU: main features, employment conditions, and job strain (2025)
Parent-Thirion, Agnes; Wukovits-Votzi, Nora; Muller, Jessye;Zitatform
Parent-Thirion, Agnes, Nora Wukovits-Votzi & Jessye Muller (2025): Future-oriented occupations in the EU. Main features, employment conditions, and job strain. 51 S. DOI:10.2767/2953537
Abstract
"The way we work is changing due to developments associated with the digital and green transition as well as demographic change, as a driver of current and future labour shortages. As these transitions impact job content, tasks and processes, they will change how people work, the skills needed to carry out jobs, employment conditions, and, ultimately, dimensions of their job quality. These transition-related changes in occupations are of high relevance for workers, job applicants, and students training to join these occupations, as well as stakeholders, and policy makers, at the sectoral, national, and European levels. While their impacts are separately treated in this analysis, the green and digital transitions can further exacerbate labour shortages given the skill profiles required by related occupations." (Text excerpt, IAB-Doku) ((en))
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Exploring the delicate relation between technological innovations and work quality: A study among civil servants (2025)
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Peeters, Maria C. W., Jan Fekke Ybema, Pascale M. Le Blanc & Judith Plomp (2025): Exploring the delicate relation between technological innovations and work quality: A study among civil servants. In: Economic and Industrial Democracy, Jg. 46, H. 3, S. 851-873. DOI:10.1177/0143831x251347151
Abstract
"This study explores the delicate relation between technological innovations and work quality. It was conducted across various parts of the Dutch central government. The authors assessed how civil servants perceive changes in job demands, job resources and some relevant outcomes following the implementation of new technologies. Data were collected through an online Technology Monitor (TM) which was (at least partly) completed by 332 respondents. Results showed that employees perceived significant increases in various job demands, alongside a modest increase in the job resource autonomy after technology implementation. Additionally, civil servants who experienced more autonomy following new technology implementation reported higher levels of both work engagement and employability. In contrast, perceptions of increased workload were associated with more burnout symptoms. Interestingly, perceived increases in task variation were associated with fewer burnout symptoms, lower job insecurity and higher work engagement. These findings offer valuable insights for managers and HR professionals involved in managing technological transitions, emphasizing the importance of employee-centered strategies to safeguard and enhance the quality of work of civil servants." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Are artificial intelligence skills a reward or a gamble? Deconstructing the AI wage premium in Europe (2025)
Zitatform
Pouliakas, Konstantinos, Giulia Santangelo & Paul Dupire (2025): Are artificial intelligence skills a reward or a gamble? Deconstructing the AI wage premium in Europe. In: Eurasian business review, 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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Occupational Autonomy and Wage Divergence: Evidence From European Survey Data (2025)
Zitatform
Rabensteiner, Thomas & Alexander Guschanski (2025): Occupational Autonomy and Wage Divergence: Evidence From European Survey Data. In: BJIR, Jg. 63, H. 4, S. 696-713. DOI:10.1111/bjir.70003
Abstract
"Wages across occupations in Western Europe have diverged, resulting in increased wage inequality. However, existing theories such as routine-biased technological change (RBTC) or task offshoring fail to explain this trend. We propose a new explanation based on occupational autonomy. Autonomy measures workers' control and influence over their work process based on the tasks required in an occupation. Analysing individual-level data from the EU Survey of Income and Living Conditions, we reveal a rising autonomy wage premium, that is, higher wage growth for occupations with higher autonomy, which accurately predicts the observed occupational wage divergence. We also find that the autonomy premium increases more rapidly in countries and industries with greater employee monitoring and outsourcing, as well as in countries with declining minimum wages. These findings imply that low-autonomy occupations have been disadvantaged by recent socioeconomic trends that have altered power relations in the workplace. Notably, our analysis does not support previous explanations for occupational wage trends based on RBTC or task offshoring." (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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European regional employment and exposure to labour-saving technical change: results from a direct text similarity measure (2025)
Zitatform
Riccio, Federico, Jacopo Staccioli & Maria Enrica Virgillito (2025): European regional employment and exposure to labour-saving technical change: results from a direct text similarity measure. (LEM working paper series / Laboratory of Economics and Management 2025/19), Pisa, 34 S. DOI:10.57838/sssa/02jp-b197
Abstract
"Does labor-saving technological change pose a threat to European employment, and if so, to what extent? This study investigates the degree of employment exposure to labor-saving technological change across NUTS-2 regions in Europe. We construct a cross-walked metric between the SOC and ISCO classification systems to adapt the direct measure of occupational exposure developed by Montobbio et al. (2024) for the US economy and apply it to the European context. This methodology enables us to generate detailed insights into the exposure of European occupations by leveraging the similarity rankings between technological classifications in the USPTO (CPCs) and task descriptions. To evaluate the transmission from occupational exposure to employment outcomes, we utilise data from the European Structure of Earnings Survey (EU-SES), thereby constructing exposure indices at both sectoral and regional levels. Finally, we examine the industrial and geographical diffusion of labor-saving technological change in recent years and provide robust econometric evidence indicating that low-wage regions, as well as deindustrialising areas heavily integrated into global value chains, are disproportionately vulnerable to the threat of substitution." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The impact of a decade of digital transformation on employment, wages, and inequality in the EU: a “conveyor belt” hypothesis (2025)
Richiardi, Matteo Guido ; Pelizzari, Lorenzo; Westhoff, Leonie ; Astarita, Caterina ; Khabirpour, Neysan; Fenwick, Clare; Ernst, Ekkehard ;Zitatform
Richiardi, Matteo Guido, Leonie Westhoff, Caterina Astarita, Ekkehard Ernst, Clare Fenwick, Neysan Khabirpour & Lorenzo Pelizzari (2025): The impact of a decade of digital transformation on employment, wages, and inequality in the EU: a “conveyor belt” hypothesis. In: Socio-economic review, Jg. 23, H. 3, S. 1225-1251. DOI:10.1093/ser/mwaf011
Abstract
"We study the effects of digital transformation in the European Union on individual employment outcomes, wage growth, and income inequality, during the decade 2010–9. Our results allow us to formulate a ‘conveyor-belt’ hypothesis suggesting that employment confers a competitive advantage in navigating the digital transition due to the accumulation of pertinent skills in the workplace. Because digital skills are acquired with the changing demands of the job, their initial endowment matters less for the employed than for the non-employed. Furthermore, the ability of out-of-work individuals with higher digital skills to jump back on the labour market is reduced for those with higher education, suggesting a faster depreciation of their digital skills. A similar effect, although of limited size, is found for earning growth: out-of-work individuals with higher digital skills are not only more likely to find a job, but experience higher earnings growth, compared to their peers with lower digital skills. Our results point to a vulnerability of workers ‘left behind’ from the digital transformation and the labour market. The overall effects on inequality are, however, limited." (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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Auswirkungen des Strukturwandels auf die Arbeitsmarktregionen und Bundesländer in der langen Frist – Qualifikations- und Berufsprojektion bis 2040 (2025)
Schneemann, Christian ; Kalinowski, Michael; Bernardt, Florian; Wolter, Marc Ingo; Maier, Tobias ; Zika, Gerd ;Zitatform
Schneemann, Christian, Florian Bernardt, Michael Kalinowski, Tobias Maier, Gerd Zika & Marc Ingo Wolter (2025): Auswirkungen des Strukturwandels auf die Arbeitsmarktregionen und Bundesländer in der langen Frist – Qualifikations- und Berufsprojektion bis 2040. (IAB-Forschungsbericht 03/2025), Nürnberg, 46 S. DOI:10.48720/IAB.FB.2503
Abstract
"Die Bundesländer und die Arbeitsmarktregionen in Deutschland unterscheiden sich in ihrer Bevölkerungs- und Wirtschaftsstruktur, weshalb sie auch unterschiedliche Arbeitskräfteengpässe und -überhänge aufweisen. Aufgrund ihrer verschiedenartigen Entwicklungen werden auch künftig Unterschiede im Arbeitsmarktgeschehen bestehen. Mit Hilfe des sogenannten QuBe-Modellverbundes (8. Welle der QuBe-Basisprojektion) werden langfristige immanente Megatrends wie die demografische Entwicklung, der wirtschaftliche Strukturwandel und die Digitalisierung im Modell selbst erfasst und die Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeitsmarkt sichtbar gemacht. Die Analyse zeigt, dass sich die wirtschaftliche Lage in Deutschland nicht wie in der Vergangenheit durch positive Entwicklungen im Außenhandel erholen wird. Das zukünftige Handeln der USA, China und Russlands ist schwer abzuschätzen und erhöht die Unsicherheit auf dem Weltmarkt. Zudem wird das künftige Arbeitsmarktgeschehen zu einem großen Teil von der demografischen Entwicklung, dem stetigen strukturellen Wandel (z.B. Digitalisierung im Handel) und der schwächeren Nachfrage im Baugewerbe geprägt. So wird das Arbeitskräfteangebot infolge des Bevölkerungsrückgangs in vielen Bundesländern und Arbeitsmarktregionen bis zum Jahr 2040 sinken. Zwar können einige Arbeitsmarktregionen noch Bevölkerung aufbauen, aber die Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter wird in allen abnehmen. Infolgedessen wird auch der Arbeitskräftebedarf fast überall sinken. Insgesamt wird in vielen Bundesländern und Arbeitsmarktregionen die Erwerbslosenquote sinken oder nahezu stabil bleiben, so dass dort trotz der schlechteren konjunkturellen Entwicklung weiterhin mit Engpässen in verschiedenen Wirtschaftsbereichen und Berufen zu rechnen ist. Die Rekrutierung von Arbeitskräften dürfte somit in vielen Wirtschaftsbereichen und Regionen langfristig zunehmend schwieriger werden. Der Bedarf an qualifiziertem Personal im Wirtschaftszweig „Heime und Sozialwesen“ oder im Bereich der IT-Dienstleistungen wächst kontinuierlich. Dies alles geschieht vor dem Hintergrund eines wohl eher noch beschleunigten Strukturwandels, der gerade die Bundesländer und Arbeitsmarktregionen schon jetzt vor große Herausforderungen stellt, in denen das Verarbeitende Gewerbe zum Beispiel die Automobilindustrie nach wie vor überdurchschnittlich. Die fortschreitende Digitalisierung und Dekarbonisierung erfordern eine permanente Modernisierung und Innovationsfähigkeit der deutschen Wirtschaft. Gerade die ökologische Transformation ist stark auf Erwerbstätige im Baugewerbe angewiesen. Eine Qualifizierung in diesem Bereich bleibt deshalb wichtig, weil die Rekrutierungssituation für Unternehmen trotz der langfristig vermutlich zurückgehenden Erwerbstätigkeit im Vergleich zu anderen Berufen auch in Zukunft schwierig sein wird. Die Umsetzung zusätzlich notwendiger Investitionen im Zuge dieser Transformation sollte nicht an fehlenden Fachkräften scheitern." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Lesen Sie dazu ein Interview mit Autoren im Online-Magazin IAB-Forum -
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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)
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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))
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Data product DOI: 10.5164/IAB.SIAB7523.de.en.v1 -
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Continuous vocational education and training and new technologies: on the importance of educational level and technology in the workplace (2025)
Zitatform
Stöckl, Andreas & Olaf Struck (2025): Continuous vocational education and training and new technologies: on the importance of educational level and technology in the workplace. In: Journal for labour market research, Jg. 59. DOI:10.1186/s12651-025-00398-x
Abstract
"Continuing vocational education and training (CVET) can support technical and digital developments. At the same time, company-based training increases employability in the face of technical rationalization. Multiple studies show that the highly qualified undertake further training more often than the less qualified. This increases their educational and employment inequality. However, it is unclear whether this general finding also applies to participation in CVET when new technologies are introduced in companies. Companies could have an interest in the deployment of all their employees. The introduction of new technologies in a company context could lead to people with professional qualifications as well as those with higher qualifications taking part in CVET. Using the Linked Personnel Panel (LPP) and the IAB Establishment Panel, we investigate whether the participation of employees with university-level education and upper secondary vocational education differ if the participation in CVET is attributed directly to the introduction of technology in the workplace. The outcomes show that the more highly qualified use forms of self-study more frequently. However, there are only marginal differences between highly qualified and professionally qualified employees when it comes to the use of courses as part of in-house training." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Weiterführende Informationen
Data product DOI: 10.5164/IAB.LPP1819.de.en.v1 -
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How context matters: Human oversight of automated decision-making systems in welfare administration (2025)
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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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The hidden costs of technological change: investigating pathways through which highly automatable jobs undermine workers’ health in Germany (2025)
Zitatform
Vasiakina, Mariia & Christian Dudel (2025): The hidden costs of technological change: investigating pathways through which highly automatable jobs undermine workers’ health in Germany. (MPIDR working paper / Max Planck Institute for Demographic Research 2025-032), Rostock, 29 S. DOI:10.4054/mpidr-wp-2025-032
Abstract
"The ongoing economic transformation driven by automation has significant social implications, particularly for the health and well-being of workers who face the risk of job displacement and the pressure to acquire new skills and qualifications. However, the specific pathways through which exposure to automation risk affects health outcomes remain poorly understood, and the relative contribution of each potential mechanism is still unclear. In this study, we examine the nature of the relationship between high workplace exposure to automation risk and a range of subjective health outcomes – including self-reported health, anxiety, and both physical and mental component summary scores from the SF-12 Health Survey – among workers in Germany. Using data from the German Socio-EconomicPanel (SOEP) linked with administrative records from the Occupational Panel for Germany (2014–2022), we apply the Karlson-Holm-Breen (KHB) mediation analysis method to assess whether broader indicators of economic uncertainty, alongside automation-specific factors, mediate the relationship between high automation risk and workers’ health. Our results indicate that the negative impact of high automation risk on health in Germany primarily operates through indirect pathways (related to mediators) for both genders, with the exception of physical health among male workers, where a direct negative effect is also evident. Economic concerns – particularly job insecurity and worries about one’s future financial situation – emerge as more significant mediators than automation-specific factors. Overall, our findings suggest that the mechanisms linking high automation risk to health are gender- and context-sensitive, and are shaped by broader economic conditions and workplace environments." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Innovation and employment in the era of artificial intelligence: In the face of AI revolution, concerns about possible technological unemployment should be aware of the complex and mixed employment impacts of technological change. (2025)
Zitatform
Vivarelli, Marco & Guillermo Arenas Diaz (2025): Innovation and employment in the era of artificial intelligence. In the face of AI revolution, concerns about possible technological unemployment should be aware of the complex and mixed employment impacts of technological change. (IZA world of labor 154,2), Bonn, o. S. DOI:10.15185/izawol.154.v2
Abstract
"The relationship between technology and employment has always been a source of concern, at least since the first industrial revolution. However, while process innovation can be job-destroying (provided that its direct labor-saving effect is not compensated through market mechanisms), product innovation can imply the emergence of new firms, new sectors, and thus new jobs (provided that its welfare effect dominates the crowding out of old products). Nowadays, the topic is even more relevant because the world economy is undergoing a new technological revolution centred on automation and the diffusion of Artificial Intelligence (AI)." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The Interactions Between Digitalization, Innovation and Employment in European Companies: Insights from a Latent Class Analysis (2025)
Zitatform
Vodă, Adina-Maria, Mihai Ciobotea, Doina Badea, Monica Roman & Marian Stan (2025): The Interactions Between Digitalization, Innovation and Employment in European Companies: Insights from a Latent Class Analysis. In: Economies, Jg. 13, H. 4. DOI:10.3390/economies13040104
Abstract
"There is increasing concern regarding the association between technological change and jobs. This study explores how different patterns of digitalization and innovation relate to job creation in European companies. We use data from the European Company Survey 2019 collected by Eurofound and Cedefop. We apply Latent Class Analysis (LCA) to identify the typologies of companies, mainly based on their level of technology adoption, innovation practices and employment patterns. We showcase four distinct classes of companies: moderate adoption of digital technology and strong international orientation, traditional and local, medium digitalization, process innovative with local focus and digital leaders and innovators, with specific patterns regarding digitalization, innovation and job creation. The digital leaders and innovators class revealed a high level of digitalization and innovation and maintained stable employment levels, with increased investments in staff training and tendency towards automation. Conversely, less-digitalized traditional companies are more susceptible to stagnation or employment decline. In general, the employment outlook is stable, without significant employment growth, signaling the need for balanced investments in innovation and digitalization that stimulate more and better jobs. This is the first study to apply LCA to explore complex relationships between digitalization, innovation, foreign trade, training investments and employment trends and offers fresh insights into company views towards employment in the digital era." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Artificial Intelligence and Technological Unemployment (2025)
Zitatform
Wang, Ping & Tsz-Nga Wong (2025): Artificial Intelligence and Technological Unemployment. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 33867), Cambridge, Mass, 53 S.
Abstract
"How large is the impact of artificial intelligence (AI) on labor productivity and unemployment? This paper introduces a labor-search model of technological unemployment, conceptualizing the generative aspect of AI as a learning-by-using technology. AI capability improves through machine learning from workers and in turn enhances their labor productivity, but eventually displaces workers if wage renegotiation fails. Three distinct equilibria emerge: no AI, some AI with higher unemployment, or unbounded AI with sustained endogenous growth and little impact on employment. By calibrating to the U.S. data, our model predicts more than threefold improvements in productivity in some-AI steady state, alongside a long-run employment loss of 23%, with half this loss occurring over the initial five-year transition. Plausible change in parameter values could lead to global and local indeterminacy. The mechanism highlights the considerable uncertainty of AI's impacts in the presence of labor-market frictions. In the unbounded-AI equilibrium, technological unemployment would not occur. We further show that equilibria are inefficient despite adherence to the Hosios condition. By improving job-finding rate and labor productivity, the optimal subsidy to jobs facing the replacement risk of AI can generate a welfare gain from 26.6% in the short run to over 50% in the long run." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
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; -
Literaturhinweis
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)
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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)
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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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Literaturhinweis
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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Literaturhinweis
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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Literaturhinweis
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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