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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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Mazarakis, Athanasios, Christian Bernhard-Skala, Martin Braun & Isabella Peters (2023): What is critical for human-centered AI at work? – Toward an interdisciplinary theory. In: Frontiers in artificial intelligence, Jg. 6. DOI:10.3389/frai.2023.1257057

Abstract

"Human-centered artificial intelligence (HCAI) has gained momentum in the scientific discourse but still lacks clarity. In particular, disciplinary differences regarding the scope of HCAI have become apparent and were criticized, calling for a systematic mapping of conceptualizations—especially with regard to the workcontext. This article compares how human factors and ergonomics (HFE), psychology, human-computer interaction (HCI), information science, and adult education view HCAI and discusses their normative, theoretical, and methodological approaches toward HCAI, as well as the implications for research and practice. It will be argued that an interdisciplinary approach is critical for developing, transferring, and implementing HCAI at work. Additionally, it will be shown that the presented disciplines are well-suited for conceptualizing HCAI and bringing it into practice since they are united in one aspect: they all place the human being in the center of their theory and research. Many critical aspects for successful HCAI, as well as minimum fields of action, were further identified, such as human capability and controllability (HFE perspective), autonomy and trust (psychology and HCI perspective), learning and teaching designs across target groups (adult education perspective), as much as information behavior and information literacy (information science perspective). As such, the article lays the ground for a theory of human-centered interdisciplinary AI, i.e., the Synergistic Human-AI Symbiosis Theory (SHAST), whose conceptual framework and founding pillars will be introduced." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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Wilkens, Uta, Daniel Lupp & Valentin Langholf (2023): Configurations of human-centered AI at work: seven actor-structure engagements in organizations. In: Frontiers in artificial intelligence, Jg. 6. DOI:10.3389/frai.2023.1272159

Abstract

"Purpose: The discourse on the human-centricity of AI at work needs contextualization. The aim of this study is to distinguish prevalent criteria of human-centricity for AI applications in the scientific discourse and to relate them to the work contexts for which they are specifically intended. This leads to configurations of actor-structure engagements that foster human-centricity in the workplace. Theoretical foundation: The study applies configurational theory to sociotechnical systems’ analysis of work settings. The assumption is that different approaches to promote human-centricity coexist, depending on the stakeholders responsible for their application. Method: The exploration of criteria indicating human-centricity and their synthesis into configurations is based on a cross-disciplinary literature review following a systematic search strategy and a deductive-inductive qualitative content analysis of 101 research articles. Results: The article outlines eight criteria of human-centricity, two of which face challenges of human-centered technology development (trustworthiness and explainability), three challenges of human-centered employee development (prevention of job loss, health, and human agency and augmentation), and three challenges of human-centered organizational development (compensation of systems’ weaknesses, integration of user-domain knowledge, accountability, and safety culture). The configurational theory allows contextualization of these criteria from a higher-order perspective and leads to seven configurations of actor-structure engagements in terms of engagement for (1) data and technostructure, (2) operational process optimization, (3) operators’ employment, (4) employees’ wellbeing, (5) proficiency, (6) accountability, and (7) interactive cross-domain design. Each has one criterion of human-centricity in the foreground. Trustworthiness does not build its own configuration but is proposed to be a necessary condition in all seven configurations. Discussion: The article contextualizes the overall debate on human-centricity and allows us to specify stakeholder-related engagements and how these complement each other. This is of high value for practitioners bringing human-centricity to the workplace and allows them to compare which criteria are considered in transnational declarations, international norms and standards, or company guidelines." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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(2023): AI and the Future of Skills, Volume 2 : Methods for Evaluating AI Capabilities. (Educational research and innovation), Bielefeld, 177 S. DOI:10.1787/a9fe53cb-en

Abstract

"As artificial intelligence (AI) expands its scope of applications across society, understanding its impact becomes increasingly critical. The OECD's AI and the Future of Skills (AIFS) project is developing a comprehensive framework for regularly measuring AI capabilities and comparing them to human skills. The resulting AI indicators should help policymakers anticipate AI’s impacts on education and work. This volume describes the second phase of the project: exploring three different approaches to assessing AI. First, the project explored the use of education tests for the assessment by asking computer experts to evaluate AI’s performance on OECD’s tests in reading, mathematics and science. Second, the project extended the rating of AI capabilities to tests used to certify workers for occupations. These tests present complex practical tasks and are potentially useful for understanding the application of AI in the workplace. Third, the project explored measures from direct AI evaluations. It commissioned experts to develop methods for selecting high-quality direct measures, categorizing them according to AI capabilities and systematizing them into single indicators. The report discusses the advantages and challenges in using these approaches and describes how they will be integrated into developing indicators of AI capabilities." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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

Abstract

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

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

Abstract

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

Abstract

"This study is made of two parts: part A and part B. Part A of the study analyses - through 27 country fiches - the extent to which each EU Member State is prepared for ensuring a socially fair digital transformation in the coming years, based on both its current situation and future prospects. In this analysis, key areas of focus include the labor market, digital skills of the population, social protection as well as cross-cutting dimensions, such as the digitalization level of businesses and the quality of digital infrastructures. Part B of the study reviews - through 30 case studies - some of the main actual and potential uses of digital technologies (including AI) by a country’s public sector for improving the design and the delivery of social benefits and active labor market policies, as well as for complementing the monitoring of poverty and income inequality (the case studies analysed are mainly in Member States but also in a few third countries)." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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

Abstract

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

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Adhikary, Sudipta & Kaushik Banerjee (2022): Digitalisation and AI: what does the Future Hold for Labour Union? In: Glocalism: Journal of Culture, Politics and Innovation H. 1, S. 1-29. DOI:10.12893/gjcpi.2022.1.5

Abstract

"The Covid-19 problem has hastened a pace of significant digitalization in economic production and services that had already begun. For the first time, AI and robotics are becoming autonomous and self-learning, with human-like capabilities. The need to examine digitalization and the future of work has grown even more urgent. Until recently, labour unions were the most powerful institutions representing workers. However, the increasing prospect of intelligent robots replacing humans calls into doubt the viability of labour union policy. This development jeopardises their conventional power bases, which rely on the participation of large numbers of salaried workers and their ability to halt production. This paper tries to analyse the issues that unions face in capitalist democracies in this setting. The premise that the digital revolution will eventually generate new, better jobs has been endorsed by the majority of research work on labour relations. We propose that we investigate an alternate scenario, namely, a digital revolution that results in mass human worker replacement and structural, technological unemployment, which could broaden our perspective, particularly in terms of public policy design. We believe that labour unions now play two critical roles. The first is to protect workers' rights and interests as the economy shifts from paid labour to automated-autonomous production; and the second is to change their primary mission from representing employees to representing the social rights of all citizens, particularly the material interests of laypeople." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Angrist, Joshua & Brigham Frandsen (2022): Machine Labor. In: Journal of labor economics, Jg. 40, H. S1, S. S97-S140. DOI:10.1086/717933

Abstract

"The utility of machine learning (ML) for regression-based causal inference is illustrated by using lasso to select control variables for estimates of college characteristics' wage effects. Post-double-selection lasso offers a path to data-driven sensitivity analysis. ML also seems useful for an instrumental variables (IV) first stage, since two-stage least squares (2SLS) bias reflects overfitting. While ML-based instrument selection can improve on 2SLS, split-sample IV and limited information maximum likelihood do better. Finally, we use ML to choose IV controls. Here, ML creates artificial exclusion restrictions, generating spurious findings. On balance, ML seems ill-suited to IV applications in labor economics." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Bachmann, Ronald, Myrielle Gonschor, Piotr Lewandowski & Karol Madoń (2022): The impact of robots on labour market transitions in Europe. (Ruhr economic papers 933), Essen, 53 S.

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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Baiocco, Sara, Enrique Fernández-Macías, Uma Rani & Annarosa Pesole (2022): The Algorithmic Management of Work and its Implications in Different Contexts. (JRC working papers series on labour, education and technology 2022,02), Sevilla, 39 S.

Abstract

"This paper provides a conceptual framework for the emerging phenomenon of algorithmic management and outlines some of the implications for work, from work organisation to working conditions (job quality). The paper defines algorithmic management as the use of computer-programmed procedures for the coordination of labour input in an organisation and puts it into context to discuss its usage in both digital labour platforms and 'regular' workplaces and companies, exploring its implications and providing a few policy suggestions. The paper argues that while algorithmic management should be understood as the digital evolution of certain pre-existing trends that have long characterised the organisation of economic activity, it is potentially disruptive. This is because it increases considerably the organisational ability of controlling complex economic and work processes, as it benefits from the massive capacity to collect, store and process information of digital technologies. In algorithmic management, these technological developments are combined and used for re-organising control and re-shaping power balances in the workplace. This paper contributes to the growing academic and policy literature on algorithmic management, proposing a conceptual framework for empirical investigations and a basic compass for policy making in this area." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Bazylik, Sergei & Michael Gibbs (2022): How is new technology changing job design? Machines' ability to perform cognitive, physical, and social tasks is accelerating, dramatically changing jobs and labor markets. (IZA world of labor 344), Bonn, 11 S. DOI:10.15185/izawol.344.v2

Abstract

"Der Fortschritt der Informations- und Kommunikationstechnologien hat unsere Arbeitswelt verändert. Viele Routinetätigkeiten wurden von Menschen- in Maschinenhand übergeben. Gleichzeitig hat der Technologieeinsatz Raum für kreative, kognitive und soziale Tätigkeiten geschaffen, deren Produktivität gestärkt und neue Jobs geschaffen. Das hat zu einer Polarisierung der Arbeitsmärkte und wachsender Ungleichheit geführt: Geringqualifizierte Beschäftigung stagniert, im mittleren Qualifikationssegment geht sie zurück und wird schlechter bezahlt, während Hochqualifizierte Einkommensgewinne erzielen. Die Zunahme künstlicher Intelligenz lässt Befürchtungen aufkommen, auch viele hochqualifizierte Jobs könnten automatisiert werden." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Büchel, Jan & Armin Mertens (2022): Die großen Nachfrager nach KI-Experten in Deutschland. (IW-Kurzberichte / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2022,101), Köln, 3 S.

Abstract

"In Deutschland ist die Nachfrage der Unternehmen nach Experten mit KI-Kompetenzen groß. Bei genauer Betrachtung zeigt sich, dass der Großteil der KI-Stellenanzeigen jedoch lediglich von einigen wenigen Nachfragern ausgeschrieben wird." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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(2022): KI-Bedarfe in Deutschland: Regionale Analyse und Entwicklung der Anforderungsprofile in KI-Stellenanzeigen. Gutachten im Projekt "Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland". Berlin, 40 S.

Abstract

"Im ersten Quartal 2021 schrieben Unternehmen und Forschungseinrichtungen deutschlandweit 11.537 KI-Stellenanzeigen aus. Das sind etwas mehr als in den Jahren 2019 (10.363) und 2020 (10.940). Allerdings sind die KI-Bedarfe in Deutschland auf einzelne Nachfrager konzentriert: Werden nur die KI-Stellenanzeigen ohne Vermittler betrachtet, entfallen auf einen Nachfrager durchschnittlich 3,9 KI-Stellenanzeigen im Jahr 2021. 291 Nachfrager, die mindestens fünf KI-Stellenanzeigen ausgeschrieben haben, sind für 66 Prozent der KI-Stellenanzeigen ohne Vermittler verantwortlich. Insgesamt werden 36 Prozent der KI-Stellenanzeigen im Jahr 2021 über Vermittler ausgeschrieben." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Chen, Ni, Zhi Li & Bo Tang (2022): Can digital skill protect against job displacement risk caused by artificial intelligence? Empirical evidence from 701 detailed occupations. In: PLoS ONE, Jg. 17, H. 11. DOI:10.1371/journal.pone.0277280

Abstract

"To identify the role of digital skill in the skill-biased technological changes caused by artificial intelligence, this study estimates the impacts of displacement risk on occupational wage and employment and examines the moderation effects of digital skill through the occupational data from the U.S. Bureau of Labor Statistics through the methods of fixed-effects modeling, heterogeneity analyzing and moderation effect testing. The results highlight three main points that (1) the displacement risk by artificial intelligence has significantly negative effects on occupational wage and employment, (2) the heterogeneous effects across occupational characteristics are significant, and (3) the digital skill exerts a significant moderation effect to protect against displacement risk. The core policy implication is suggested to emphasize digital skill in education and training across occupations to accommodate job requirements in the future." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Dargnies, Marie-Pierre, Rustamdjan Hakimov & Dorothea Kübler (2022): Aversion to Hiring Algorithms: Transparency, Gender Profiling, and Self-Confidence. (CESifo working paper 9968), München, 36 S.

Abstract

"We run an online experiment to study the origins of algorithm aversion. Participants are either in the role of workers or of managers. Workers perform three real-effort tasks: task 1, task 2, and the job task which is a combination of tasks 1 and 2. They choose whether the hiring decision between themselves and another worker is made either by a participant in the role of a manager or by an algorithm. In a second set of experiments, managers choose whether they want to delegate their hiring decisions to the algorithm. In the baseline treatments, we observe that workers choose the manager more often than the algorithm, and managers also prefer to make the hiring decisions themselves rather than delegate them to the algorithm. When the algorithm does not use workers’ gender to predict their job task performance and workers know this, they choose the algorithm more often. Providing details on how the algorithm works does not increase the preference for the algorithm, neither for workers nor for managers. Providing feedback to managers about their performance in hiring the best workers increases their preference for the algorithm, as managers are, on average, overconfident." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Del Giudice, Manlio, Veronica Scuotto, Luca Vincenzo Ballestra & Marco Pironti (2022): Humanoid robot adoption and labour productivity: a perspective on ambidextrous product innovation routines. In: The International Journal of Human Resource Management, Jg. 33, H. 6, S. 1098-1124. DOI:10.1080/09585192.2021.1897643

Abstract

"The increasing presence of humanoid robot adoption has generated a change in explorative and exploitative routines. If the explorative routines provoke creativity and critical thinking which are delivered by humans, exploitative routines induce repetitive actions and mimic activities which are executed by humanoids. This has raised the need for a better balance between both routines involving an ambidextrous dynamic process. Here, product innovations play a relevant role in enhancing such balance and labour productivity. If, from the conceptual standpoint, this phenomenon has already been explored, there is still the need to empirically analyse it. We thus offer a meso-analysis of twenty-four countries located in Europe through the lens of the Service Robot Deployment (SRD) Model and the conceptual lens of organizational ambidexterity. By a regression methodology, the results show that humanoid robot adoption is still not affecting labour productivity which, by contrast, is positively and significantly connected with both radically new and marginally modified/unchanged production of innovative routines. Our original contribution, which falls in the field of Human Resources Management and Artificial Intelligence, is that humanoids are not directly impacting labour productivity but indirectly through the generation of both new and marginally modified (or unchanged) routines. This situation persuades senior leaders to achieve a balance between exploitative and explorative product innovation routines." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Diallo, Boubacar (2022): Machine learning approaches to testing institutional hypotheses: the case of Acemoglu, Johnson, and Robinson (2001). In: Empirical economics, Jg. 62, H. 5, S. 2587-2600. DOI:10.1007/s00181-021-02110-7

Abstract

"In their seminal 2001 work, Acemoglu, Johnson, and Robinson (AJR) argued that institutions influence economic development, using the logarithm of settler mortality as an instrument to establish a causal effect. A number of economists and other social scientists have challenged this work in terms of both data and identification strategy. Some of those criticisms concerned the IV estimated coefficients and standard errors, which were nearly twice as large as the OLS coefficients and standard errors. The research uses machine learning to test the robustness of AJR's findings. Using the AJR dataset, which I randomly divide into training data and testing data, I am able to predict the average protection against expropriation risk from settler mortality. These predicted values of property rights protection are then regressed on per capita GDP growth. The results indicate a strong and positive effect of property rights protection on growth, consistent with AJR's earlier results. Moreover, the use of machine learning to obtain institutional values yields estimates close to the OLS estimates, unlike AJR. Removing African countries and Neo-European countries, such as Canada, Australia, USA, and New Zealand, does not alter the sign and significance of the coefficient of interest. These results suggest that machine learning can be helpful to economists facing data issues." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))

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Duch Brown, Nestor, Estrella Gomez-Herrera, Frank Mueller-Langer & Songul Tolan (2022): Market Power and Artificial Intelligence Work on Online Labour Markets. (JRC digital economy working paper 2021-10), Seville, 40 S.

Abstract

"We investigate three alternative but complementary indicators of market power on one of the largest online labour markets (OLMs) in Europe: (1) the elasticity of labour demand, (2) the elasticity of labour supply, and (3) the concentration of market shares. We explore how these indicators relate to an exogenous change in platform policy. In the middle of the observation period, the platform made it mandatory for employers to signal the rates they were willing to pay as given by the level of experience required to perform a project, i.e., entry, intermediate or expert level. We find a positive labour supply elasticity ranging between 0.06 and 0.15, which is higher for expert-level projects. We also find that the labour demand elasticity increased while the labour supply elasticity decreased after the policy change. Based on this, we argue that market-designing platform providers can influence the labour demand and supply elasticities on OLMs with the terms and conditions they set for the platform. We also explore the demand for and supply of AI-related labour on the OLM under study. We provide evidence for a significantly higher demand for AI-related labour (ranging from +1.4% to +4.1%) and a significantly lower supply of AI-related labour (ranging from -6.8% to -1.6%) than for other types of labour. We also find that workers on AI projects receive 3.0%-3.2% higher wages than workers on non-AI projects." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Engel, Uwe & Lena Dahlhaus (2022): Artificial Intelligence and the Labor Market: Expected Development and Ethical Concerns in the German and European Context. In: U. Engel (Hrsg.) (2022): Robots in Care and Everyday Life. Future, Ethics, Social Acceptance, S. 27-48. DOI:10.1007/978-3-031-11447-2_2

Abstract

"The chapter examines the question of whether people must fear for their jobs due to artificial intelligence (AI). A “competitive scenario” with a design to test for this appeared in the Delphi survey. The chapter shows how realistic this scenario is and its sociological implications, with a basis in expert opinions. In addition, the chapter sheds light on how much people see AI affecting themselves in their jobs, their future standard of living, and quality of life. The results in these respects paint a much more positive picture than the public discussion of AI leads us to expect. The chapter deals with ethical concerns that AI could lead to discrimination in the labor market and the perceived need for public policy interventions to ensure that AI develops ethically. An aggregate data analysis reveals substantial variations across EU countries and significant correlations with a country’s prosperity, risk of poverty, multi-ethnicity, and inherent trust in institutions and fellow men. We examine the odds of such concerns in Germany, as a function of socio-structural variables." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))

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Ernst, Ekkehard (2022): The AI trilemma: Saving the planet without ruining our jobs. In: Frontiers in artificial intelligence, Jg. 5. DOI:10.3389/frai.2022.886561

Abstract

"Digitalization and artificial intelligence increasingly affect the world of work. Rising risk of massive job losses have sparked technological fears. Limited income and productivity gains concentrated among a few tech companies are fueling inequalities. In addition, the increasing ecological footprint of digital technologies has become the focus of much discussion. This creates a trilemma of rising inequality, low productivity growth and high ecological costs brought by technological progress. How can this trilemma be resolved? Which digital applications should be promoted specifically? And what should policymakers do to address this trilemma? This contribution shows that policymakers should create suitable conditions to fully exploit the potential in the area of network applications (transport, information exchange, supply, provisioning) in order to reap maximum societal benefits that can be widely shared. This requires shifting incentives away from current uses toward those that can, at least partially, address the trilemma. The contribution analyses the scope and limits of current policy instruments in this regard and discusses alternative approaches that are more aligned with the properties of the emerging technological paradigm underlying the digital economy. In particular, it discusses the possibility of institutional innovations required to address the socio-economic challenges resulting from the technological innovations brought about by artificial intelligence." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Fleck, Lara, Nicholas Rounding & Pelin Özgül (2022): Künstliche Intelligenz in der Personalauswahl. (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) ai:conomics Kurzdossier Mai 2022), Maastricht, 10 S.

Abstract

"Die Künstliche Intelligenz (KI) als starke Prognosetechniologie kann von Firmen eingesetzt werden, um ihre Effizienz innerhalb verschiedener Prozesse zu erhöhen, von denen einer die Einstellungspraxis im Personalmanagement ist Bogen & Rieke, 2018; Gonzalez et al., 2019; Tambe et al., 2019). Da es eine Vielzahl unterschiedlicher Meinungen und Bedenken bezüglich der Implementierung der KI bei Einstellungen gibt, möchten wir uns auf eine spezifische Debatte fokussieren: ob sie das Potenzial hat, Diskriminierung zu verstärken oder zu reduzieren. Die Diskriminierung bei Einstellungen ist ein schon seit Langem untersuchtes Phänomen, das häufig auf unbewusster, interpersoneller Voreingenommenheit der Anwerber:innen und subjektiven Beurteilungen von Menschen aufgrund unterschiedlicher persönlicher Merkmale basiert." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Fleck, Lara, Evie Graus & M. Klinger (2022): Verändert Künstliche Intelligenz die Zukunft unserer Arbeit? Wahrnehmungen von betroffenen Arbeitnehmer:innen. (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) ai:conomics Kurzdossier December 2022), Maastricht, 9 S.

Abstract

"Künstliche Intelligenz (KI) ist noch weit davon entfernt, eine „allgemeine künstliche Intelligenz“ zu erreichen, d.h. die Fähigkeit, eine Vielzahl von kognitiven Aufgaben zu bewältigen, die auch Menschen bewältigen können (Acemoglu & Restrepo, 2020; Malone, Rus & Laubacher, 2020). Dennoch gelingt es verschiedenen KI-Anwendungen, wie Machine Learning, Robotics, Computer Vision und Natural Language Processing, bereits, komplexe Problemlösungsaufgaben auszuführen; Sprachassistenz, Bilderkennung und algorithmische Personalauswahlverfahren." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Georgieff, Alexandre & Raphaela Hyee (2022): Artificial Intelligence and Employment: New Cross-Country Evidence. In: Frontiers in artificial intelligence, Jg. 5. DOI:10.3389/frai.2022.832736

Abstract

"Recent years have seen impressive advances in artificial intelligence (AI) and this has stoked renewed concern about the impact of technological progress on the labor market, including on worker displacement. This paper looks at the possible links between AI and employment in a cross-country context. It adapts the AI occupational impact measure developed by Felten, Raj and Seamans—an indicator measuring the degree to which occupations rely on abilities in which AI has made the most progress—and extends it to 23 OECD countries. Overall, there appears to be no clear relationship between AI exposure and employment growth. However, in occupations where computer use is high, greater exposure to AI is linked to higher employment growth. The paper also finds suggestive evidence of a negative relationship between AI exposure and growth in average hours worked among occupations where computer use is low. One possible explanation is that partial automation by AI increases productivity directly as well as by shifting the task composition of occupations toward higher value-added tasks. This increase in labor productivity and output counteracts the direct displacement effect of automation through AI for workers with good digital skills, who may find it easier to use AI effectively and shift to non-automatable, higher-value added tasks within their occupations. The opposite could be true for workers with poor digital skills, who may not be able to interact efficiently with AI and thus reap all potential benefits of the technology." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Gerdon, Frederic, Ruben L. Bach, Christoph Kern & Frauke Kreuter (2022): Social impacts of algorithmic decision-making: A research agenda for the social sciences. In: Big Data & Society, Jg. 9, H. 1, S. 1-13. DOI:10.1177/20539517221089305

Abstract

"Academic and public debates are increasingly concerned with the question whether and how algorithmic decision-making (ADM) may reinforce social inequality. Most previous research on this topic originates from computer science. The social sciences, however, have huge potentials to contribute to research on social consequences of ADM. Based on a process model of ADM systems, we demonstrate how social sciences may advance the literature on the impacts of ADM on social inequality by uncovering and mitigating biases in training data, by understanding data processing and analysis, as well as by studying social contexts of algorithms in practice. Furthermore, we show that fairness notions need to be evaluated with respect to specific outcomes of ADM systems and with respect to concrete social contexts. Social sciences may evaluate how individuals handle algorithmic decisions in practice and how single decisions aggregate to macro social outcomes. In this overview, we highlight how social sciences can apply their knowledge on social stratification and on substantive domains of ADM applications to advance the understanding of social impacts of ADM." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Giering, Oliver (2022): Künstliche Intelligenz und Arbeit: Betrachtungen zwischen Prognose und betrieblicher Realität. In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, Jg. 76, H. 1, S. 50-64. DOI:10.1007/s41449-021-00289-0

Abstract

"Künstliche Intelligenz avanciert zu einem zentralen Thema der Debatten um eine übergreifende Digitalisierung der Arbeitswelt. Insgesamt zeigt sich dabei eine Dominanz wirtschaftlicher Perspektiven auf KI: so wird KI oft anhand ökonomischer Prognosen in Bezug auf Beschäftigung diskutiert. Andererseits finden sich auch Annahmen zu Auswirkungen auf Tätigkeiten im konkreten Arbeitsprozess. Einigkeit herrscht scheinbar darüber, dass KI umfangreiche Veränderungen in den Betrieben bewirken wird. Der Beitrag widmet sich im Sinne eines Positionspapiers diesem Spannungsfeld zwischen dominanten, diskursiven Erwartungen und empirischer, betrieblicher Realität von KI in Deutschland. Hierfür werden zentrale Perspektiven auf KI in Bezug auf Beschäftigung und Tätigkeiten vorgestellt und mit der vorhandenen Empirie zum Thema abgeglichen. Dadurch lassen sich die vorherrschenden Leitbilder und Spekulationen der KI Debatte besser einordnen. Die Sammlung der Empirie offenbart eklatante Forschungslücken hinsichtlich quantitativer als auch qualitativer Forschung zur Nutzung, als auch zum Einfluss von KI auf Arbeit. Zudem zeigen sich Schwierigkeiten bezüglich der Operationalisierung des Begriffs. Der Artikel bietet abschließend Überlegungen zu einem detaillierteren Verständnis von KI und zeigt Anknüpfungspunkte für künftige Forschung auf." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Gomez-Herrera, Estrella & Sabine T. Köszegi (2022): A gender perspective on artificial intelligence and jobs. The vicious cycle of digital inequality. (Working paper / Bruegel 2022,15), Brussels, 24 S.

Abstract

"The worldwide artificial intelligence market is expected to increase enormously in the next few years. Because of AI’s immense potential, virtually all industries will be affected by the implementation of AI systems, resulting in the digitalisation and automation of work processes. This will cause disruptive shifts in labour markets, in terms of the number and profiles of jobs in industries as well as worker skill requirements. We take a gender perspective and analyse how gender stereotypes and gendered work segregation on the one hand, and digitalisation and automation (as a consequence of AI implementation) on the other hand, are entangled and result in a vicious cycle of digital gender inequality. We provide insights into the gender-specific impact of AI technologies, which is relevant for the mitigation of the potential risk of the creation of social inequality and exclusion. We show that existing empirical evidence already indicates that AI will not increase gender equality but will somewhat further exacerbate the gender inequality in labour markets, ranging from further horizontal and vertical occupational gender segregation to an increase in the gender pay gap. We summarise policy guidance and measures to decrease gender inequality in the future." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Gries, Thomas & Wim Naudé (2022): Modelling artificial intelligence in economics. In: Journal for labour market research, Jg. 56. DOI:10.1186/s12651-022-00319-2

Abstract

"We provide a partial equilibrium model wherein AI provides abilities combined with human skills to provide an aggregate intermediate service good. We use the model to find that the extent of automation through AI will be greater if (a) the economy is relatively abundant in sophisticated programs and machine abilities compared to human skills; (b) the economy hosts a relatively large number of AI-providing firms and experts; and (c) the task-specific productivity of AI services is relatively high compared to the task-specific productivity of general labor and labor skills. We also illustrate that the contribution of AI to aggregate productive labor service depends not only on the amount of AI services available but on the endogenous number of automated tasks, the relative productivity of standard and IT-related labor, and the substitutability of tasks. These determinants also affect the income distribution between the two kinds of labor. We derive several empirical implications and identify possible future extensions." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer) ((en))

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Handel, Michael J. (2022): Growth trends for selected occupations considered at risk from automation. In: Monthly labor review H. July. DOI:10.21916/mlr.2022.21

Abstract

"Breakthroughs in artificial intelligence (AI) and robotics have led to substantial concern that large-scale job losses are imminent. Selected occupations are often cited as illustrations of technological displacement that is or will become a more general problem, but these discussions are often impressionistic. This article compiles a list of specific occupations cited in the automation literature and examines the occupations’ employment trends since 1999 and projected employment to 2029. There is little support in U.S. Bureau of Labor Statistics data or projections for the idea of a general acceleration of job loss or a structural break with trends pre-dating the AI revolution with respect to the occupations cited as examples. Offsetting factors and other limitations of the automation thesis are discussed." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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(2022): Atlas der digitalen Arbeit. Daten und Fakten über die Beschäftigung der Zukunft. Berlin ; Düsseldorf, 54 S.

Abstract

"Der Atlas der digitalen Arbeit blickt auf viele verschiedene Branchen: Auto, Chemie und Pharma, aber auch die Pflege und die öffentliche Hand. Es geht um grundlegende Fragen: Wie weit sind smarte Computer und Roboter in diesen Bereichen auf dem Vormarsch? Welche Folgen hat das für die Beschäftigten? Wie viel verdienen Menschen in digitalen Berufen? Was verändert sich in der Berufsausbildung? Macht Homeoffice glücklich? Profitieren Frauen und Männer gleichermaßen von den Vorteilen der digitalen Arbeitswelt? Der neue Atlas der digitalen Arbeit, den die Hans-Böckler-Stiftung und der Deutsche Gewerkschaftsbund (DGB) herausgeben, bildet zahlreiche Aspekte der Arbeitswelt von heute ab und bringt Entwicklungstrends auf den Punkt. Mit kurzen Texten und prägnanten, aktuellen Infografiken, gestaltet von der renommierten Berliner Atlasmanufaktur. Eine solide Grundlage, um über die Arbeit der Zukunft zu diskutieren." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Holm, Jacob Rubæk & Edward Lorenz (2022): The impact of artificial intelligence on skills at work in Denmark. In: New Technology, Work and Employment, Jg. 37, H. 1, S. 79-101. DOI:10.1111/ntwe.12215

Abstract

"Based on a unique dataset on the use of artificial intelligence (AI) among employees in Denmark, we investigate within-job relationships between AI use and skill requirements. We show that the effects of AI are varied and depend on whether AI is used for providing orders to humans or providing information for further human handling and in which occupation it is used. AI may enhance or augment skills through, for example, the increased use of high-performance work practices, or it may increase work pace constraints and reduce employee autonomy. The results imply that the diffusion of AI can increase inequalities in the labour market by augmenting skills used in high-skill jobs, although having relatively more adverse impacts on other jobs. We use additive noise modelling to establish the likely direction of causality in our results and find that the direction of causality is from AI use to skill requirements." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Ing, Lili Yan & Gene M. Grossman (Hrsg.) (2022): Robots and AI. A New Economic Era. (Routledge-ERIA Studies in Development Economics), Abingdon ; New York, NY: Routledge, 352 S. DOI:10.4324/9781003275534

Abstract

"Robots and artificial intelligence (AI) are powerful forces that will likely have large impacts on the size, direction, and composition of international trade flows. This book discusses how industrial robots, automation, and AI affect international growth, trade, productivity, employment, wages, and welfare. The book explains new approaches on how robots and artificial intelligence affect the world economy by presenting detailed theoretical framework and country-specific as well as firm-product level-specific exercises. This book will be a useful reference for those researching on robots, automation, AI and their economic impacts on trade, industry, and employment." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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James, Alexandra & Andrew Whelan (2022): 'Ethical' artificial intelligence in the welfare state: Discourse and discrepancy in Australian social services. In: Critical Social Policy, Jg. 42, H. 1, S. 22-42. DOI:10.1177/0261018320985463

Abstract

"In recent years, a discourse of “ethical artificial intelligence” has emerged and gained international traction in response to widely publicised AI failures. In Australia, the discourse around ethical AI does not accord with the reality of AI deployment in the public sector. Drawing on institutional ethnographic approaches, this paper describes the misalignments between how technology is described in government documentation, and how it is deployed in social service delivery. We argue that the propagation of ethical principles legitimates established new public management strategies, and pre-empts questions regarding the efficacy of AI development; instead positioning implementation as inevitable and, provided an ethical framework is adopted, laudable. The ethical AI discourse acknowledges, and ostensibly seeks to move past, widely reported administrative failures involving new technologies. In actuality, this discourse works to make AI implementation a reality, ethical or not." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))