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Korinek, Anton (2024): Economic Policy Challenges for the Age of AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 32980), Cambridge, Mass, 27 S.

Abstract

"This paper examines the profound challenges that transformative advances in AI towards Artificial General Intelligence (AGI) will pose for economists and economic policymakers. I examine how the Age of AI will revolutionize the basic structure of our economies by diminishing the role of labor, leading to unprecedented productivity gains but raising concerns about job disruption, income distribution, and the value of education and human capital. I explore what roles may remain for labor post-AGI, and which production factors will grow in importance. The paper then identifies eight key challenges for economic policy in the Age of AI: (1) inequality and income distribution, (2) education and skill development, (3) social and political stability, (4) macroeconomic policy, (5) antitrust and market regulation, (6) intellectual property, (7) environmental implications, and (8) global AI governance. It concludes by emphasizing how economists can contribute to a better understanding of these challenges." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Kristal, Tali, Efrat Herzberg-Druker & Adena White (2024): Is the wage premium on using computers at work gender-specific? In: Research in Social Stratification and Mobility, Jg. 89. DOI:10.1016/j.rssm.2024.100890

Abstract

"Past research on the relationship between computers and wages has revealed two stylized facts. First, workers who use a computer at work earn higher wages than similar workers who do not (termed as ‘the computer wage premium’). Second, women are more likely to use a computer at work than are men. Given the recognized computer wage premium and women’s advantage in computer use at work, we ask: Is the wage premium on using computers at work gender- or non-gender-specific? Given gendered processes operating at both the occupational and within-occupation levels, we expect that returns to computer usage are gender-bias. This contrasts the skill-biased technological change (SBTC) theory assumption that the theorized pathways through which computers boost earnings are non-gender-specific productivity-enhancing mechanisms. Analyzing occupational data on computer use at work from O*NET attached to the 1979–2016 Current Population Surveys (CPS) and individual-level data from the 2012 Survey of Adult Skills (PIAAC), we find that the computer wage premium is biased in favor of men at the occupation level. We conclude by suggesting that computer-based technologies relate to reproducing old forms of gender pay inequality due to gendered processes that operate mainly at the structural level (i.e., occupations) rather than at the individual level." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))

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Köhler, Thomas R. & Julia Finkeissen (2024): Business 5.0. Der Praxis-Guide für Künstliche Intelligenz in Unternehmen - Chancen und Risiken. Frankfurt;New York: Campus Verlag, 253 S.

Abstract

"Endlich ist er da, der Durchbruch für Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI). Doch Zweifel an der "Universalwaffe" ChatGPT und ähnlichen KI-Systemen sind erlaubt. Thomas R. Köhler und Julia Finkeissen liefern in ihrem neuen Buch eine Bestandsaufnahme der aktuellen Technologien und trennen dabei schonungslos Hype von Wirklichkeit. Sie liefern das Rüstzeug für jede Führungskraft, um KI aktiv im Unternehmen sinnvoll einzusetzen. Business 5.0 zeigt in sieben Schritten, wo und wie KI-Projekte im Unternehmen etabliert werden können, und liefert konkrete Beispiele für unterschiedliche Branchen und Querschnittsfunktionen. Ein nachhaltiger KI-Einsatz im Unternehmen steht dabei im Mittelpunkt." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Campus)

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Körner, Theresa (2024): Generalisiertes Vertrauen in automatisierten Journalismus. Bedeutung und Einflussfaktoren auf das Vertrauen deutscher Leser*innen. Wiesbaden: Springer VS, 279 S. DOI:10.1007/978-3-658-42735-1

Abstract

"In dieser Arbeit geht es um die Frage, wie Leser:innen in Deutschland automatisiert generierte Nachrichten wahrnehmen und welche Bedeutung sie den Verfahren im Journalismus zuschreiben. Im Mittelpunkt steht die Frage, ob das Publikum dem automatisierten Journalismus vertraut und welche Einflussfaktoren bei dieser Entscheidung eine Rolle spielen. Ein Mindestmaß an Vertrauen der Bevölkerung in Journalismus ist wichtig für die Stabilität demokratischer Gesellschaften. In der Forschung ist bisher wenig thematisiert, ob Medieninnovationen wie die automatisierte Berichterstattung Einfluss auf das generalisierte Vertrauen der Lesenden haben. Zudem gibt es wenig Wissen über den Umgang mit dem, sowie über die Wahrnehmung und die Bewertung des automatisierten Journalismus durch verschiedene Publika. Basierend auf der Operationalisierung verschiedener Vertrauensbeziehungen und der Aufarbeitung des Forschungsstands zur bewerteten Glaubwürdigkeit computergenerierter Nachrichtentexte wurde ein Modell entwickelt, das mögliche Einflussfaktoren auf die Vertrauensbewertung des automatisierten Journalismus darstellt sowie Raum für die Exploration weiterer Faktoren lässt. Zur empirischen Überprüfung wurden Focus Groups mit gezielt rekrutierten Leser:innen eingesetzt: Neben einer heterogen gemischten Focus Group haben einmal Personen mit hoher Technikaffinität und Vorwissen zu Verfahren der Künstlichen Intelligenz sowie einmal Personen mit hoher Medienkompetenz teilgenommen. Die Studienergebnisse zeigen, dass es keine monokausalen Antworten auf die Frage nach dem Vertrauen der Lesenden in automatisierten Journalismus gibt. Grundsätzlich stehen sie dem Technologieeinsatz neutral und gleichzeitig neugierig sowie – vor allem mit Blick auf die Zukunft – skeptisch gegenüber. Die Teilnehmenden fordern einen transparenten Umgang der Medienorganisationen mit automatisierter Berichterstattung und wollen mehr Informationen zum Einsatz, zur Verbreitung und zur Technologie haben. Als Einflussfaktoren auf die Vertrauensbewertung wurden ausgewählte Personen- sowie Text- und Publikationsmerkmale und Eigenschaften des Untersuchungsgegenstands getestet. Hohe Relevanz haben erkennbar die Angst vor gezielter Manipulation, die individuellen Vorstellungen über Künstliche Intelligenzen sowie die Kontingenz von Texten. Die Bedeutung dieser Studie besteht darin, dass sie das theoretische Verständnis von Vertrauen in Journalismus erweitert sowie die Wahrnehmung des automatisierten Journalismus vertieft. Außerdem wird das empirische Verständnis der Bewertung und Einordnung des Publikums der automatisiert generierten Berichterstattung durch die Studienergebnisse exploriert." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Springer)

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Lane, Marguerita (2024): Who will be the workers most affected by AI? A closer look at the impact of AI on women, low-skilled workers and other groups. (OECD Artificial Intelligence Papers 26), Paris, 60 S. DOI:10.1787/14dc6f89-en

Abstract

"This paper examines how different socio-demographic groups experience AI at work. As AI can automate non-routine, cognitive tasks, tertiary educated workers in “white-collar” occupations will likely face disruption, even if empirical analysis does not suggest that overall employment levels have fallen due to AI, even in “white-collar” occupations. The main risk for those without tertiary education, female and older workers is that they lose out due to lower access to AI-related employment opportunities and to productivity-enhancing AI tools in the workplace. By identifying the main risks and opportunities associated with different socio-demographic groups, the ultimate aim is to allow policy makers to target supports and to capture the benefits of AI (increased productivity and economic growth) without increasing inequalities and societal resistance to technological progress." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Larsson, Stefan, James Merricks White & Claire Ingram Bogusz (2024): The Artificial Recruiter: Risks of Discrimination in Employers’ Use of AI and Automated Decision‐Making. In: Social Inclusion, Jg. 12. DOI:10.17645/si.7471

Abstract

"Extant literature points to how the risk of discrimination is intrinsic to AI systems owing to the dependence on training data and the difficulty of post hoc algorithmic auditing. Transparency and auditability limitations are problematic both for companies’ prevention efforts and for government oversight, both in terms of how artificial intelligence (AI) systems function and how large-scale digital platforms support recruitment processes. This article explores the risks and users’ understandings of discrimination when usingAI and automated decision-making (ADM) in worker recruitment. We rely on data in the form of 110 completed questionnaires with representatives from 10 of the 50 largest recruitment agencies in Sweden and representatives from 100 Swedish companies with more than 100 employees (“major employers”). In this study, we made use of an open definition of AI to accommodate differences in knowledge and opinion around how AI and ADM are understood by the respondents. The study shows a significant difference between direct and indirect AI and ADM use, which has implications for recruiters’ awareness of the potential for bias or discrimination in recruitment. All of those surveyed made use of large digital platforms like Facebook and LinkedIn for their recruitment, leading to concerns around transparency and accountability—not least because most respondents did not explicitly consider this to be AI or ADM use. We discuss the implications of direct and indirect use in recruitment in Sweden, primarily in terms of transparency and the allocation of accountability for bias and discrimination during recruitment processes." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Leduc, Sylvain & Zheng Liu (2024): Automation, Bargaining Power, and Labor Market Fluctuations. In: American Economic Journal. Macroeconomics, Jg. 16, H. 4, S. 311-349. DOI:10.1257/mac.20220181

Abstract

"We argue that the threat of automation weakens workers’ bargaining power in wage negotiations, dampening wage adjustments and amplifying unemployment fluctuations. We make this argument based on a business cycle model with labor market search frictions, generalized to incorporate automation decisions. In the model, procyclical automation threats create endogenous real wage rigidity that amplifies labor market fluctuations. The automation mechanism is consistent with empirical evidence. It is also quantitatively important for explaining the large volatilities of unemployment and vacancies relative to that of real wages, a puzzling observation through the lens of standard business cycle models." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Leduc, Sylvain & Zheng Liu (2024): Reshoring, Automation, and Labor Markets Under Trade Uncertainty. (Working papers series / Federal Reserve Bank of San Francisco 2024-16), San Francisco, Calif., 42 S. DOI:10.24148/wp2024-16

Abstract

"We study the implications of trade uncertainty for reshoring, automation, and U.S. labor markets. Rising trade uncertainty creates incentive for firms to reduce exposures to foreign suppliers by moving production and distribution processes to domestic producers. However, we argue that reshoring does not necessarily bring jobs back to the home country or boost domestic wages, especially when firms have access to labor-substituting technologies such as automation. Automation improves labor productivity and facilitates reshoring, but it can also displace jobs. Furthermore, automation poses a threat that weakens the bargaining power of low-skilled workers in wage negotiations, depressing their wages and raising the skill premium and wage inequality. The model predictions are in line with industry-level empirical evidence." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Lerch, Christian, Elna Schirrmeister, Angela Jäger, Daniel Berner & Philipp Köbe (2024): Bedarfsermittlung Zukunft Mittelstand-Digital Vergabenummer 331-2022-15 PT 6681119. Studie für den DLR Projektträger im Rahmen der Projektträgerschaft „Mittelstand-Digital“. Köln, 117 S.

Abstract

"Diese Studie im Auftrag des DLR-PT untersucht ergebnisoffen die Herausforderungen und Bedarfe des Mittelstands bei der Digitalisierung. Sie geht verschiedenen Fragestellungen nach: Wie ist der Stand der Digitalisierung im Mittelstand? Welche Unterschiede gibt es? Wie wird die Digitalisierung im Mittelstand vorangetrieben? Vor welchen zukünftigen, absehbaren Herausforderungen steht „der Mittelstand“ bis circa zum Jahr 2030? Welche digitalen Technologien sind für den Mittelstand relevant? Welchen Beitrag leistet die Digitalisierung zur Nachhaltigkeit? Welche Hemmnisse lassen sich bei der Digitalisierung im Mittelstand feststellen? Welche Förderbedarfe gibt es aus Sicht der Unternehmen in den nächsten Jahren? Welche Förderungen gibt es bereits? Gibt es vor diesem Hintergrund Lücken bei der Förderung der Digitalisierung im Mittelstand? Welche Ansätze gibt es zur zukünftigen Stärkung der Digitalisierung im Mittelstand?" (Textauszug, IAB-Doku)

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Licht, Thomas & Klaus Wohlrabe (2024): AI Adoption Among German Firms. (CESifo working paper 11459), München, 21 S.

Abstract

"This paper examines the adoption of Artificial Intelligence (AI) among German firms, leveraging firm-level data from the ifo Business Survey. We analyze the diffusion of AI across sectors and firm sizes, showing a significant increase in AI usage from 2023 to 2024, particularly in manufacturing and services. The survey data allows us to explore not only sectoral patterns of adoption but also the drivers and barriers that firms face, including firm-specific characteristics and industry dynamics. Additionally, we investigate the role of managerial traits, such as risk tolerance and patience, in shaping AI adoption decisions. Finally, we assess the potential pro-ductivity impacts of AI at the firm level, with a focus on the expected long-term benefits of AI for different sectors of the German economy. Our findings contribute to the growing body of research on AI adoption by providing new evidence from a non-US context, offering valuable insights for both academia and politics." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Liu, Yan (2024): Generative AI. Catalyst for Growth or Harbinger of Premature De-Professionalization? (Policy research working paper 10915), Washington, DC, 60 S.

Abstract

"This paper presents a multi-sector growth model to elucidate the general equilibrium effects of generative artificial intelligence on economic growth, structural transformation, and international production specialization. Using parameters from the literature, the paper employs simulations to quantify the impacts of artificial intelligence across various scenarios. The paper introduces a crucial distinction between high-skill, highly digitalized, tradable services and low-skill, less digitalized, less-tradable services. The model’s key propositions align with empirical evidence, and the simulations yield novel and sobering predictions. Unless artificial intelligence achieves widespread cross-sector adoption and catalyzes paradigm-shifting innovations that fundamentally reshape consumer preferences, its growth benefits may be limited. Conversely, its disruptive impact on labor markets could be profound. This paper highlights the risk of “premature de-professionalization”, where artificial intelligence likely shrinks the space for countries to generate well-paid jobs in high-skill services. The analysis portends that developing countries failing to adopt artificial intelligence swiftly risk entrapment as commodity exporters, potentially facing massive youth underemployment, diminishing social mobility, and stagnating or even declining living standards. The paper also discusses artificial intelligence ’s broader implications on inequality, exploring multiple channels through which it may exacerbate or mitigate economic disparities." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Liu, Jin, Kaizhe Chen & Wenjing Lyu (2024): Embracing artificial intelligence in the labour market: the case of statistics. In: Humanities and Social Sciences Communications, Jg. 11. DOI:10.1057/s41599-024-03557-6

Abstract

"In an era marked by rapid advancements in artificial intelligence (AI), the dynamics of the labor market are undergoing significant transformation. A common concern amidst these changes is the potential obsolescence of traditional disciplines due to AI-driven productivity enhancements. This study delves into the evolving role and resilience of these disciplines within the AI-influenced labor market. Focusing on statistics as a representative field, we investigate its integration with AI and its interplay with other disciplines. Analyzing 279.87 million online job postings in the United States from 2010 to 2022, we observed a remarkable 31-fold increase in the demand for AI-specialized statistical talent, diversifying into 932 distinct AI-related job roles. Additionally, our research identified four major interdisciplinary clusters, encompassing 190 disciplines with a statistical focus. The findings also highlight a growing emphasis on specific hard skills within these AI roles and the differences in demand for AI talent in statistics across economic sectors and regions. Contrary to the pessimistic view of traditional disciplines’ survival in the AI age, our study suggests a more optimistic outlook. We recommend that professionals and organizations proactively adapt to AI advancements. Governments and academic institutions should collaborate to foster interdisciplinary skill development and evaluation for AI talents, thereby enhancing the employability of individuals from traditional disciplines and contributing to broader economic growth." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Livanos, Ilias & Panagiotis Ravanos (2024): Job loss and Covid-19: an analysis on the impacts of remote work and automation. In: Applied Economics Letters, Jg. 31, H. 8, S. 712-723. DOI:10.1080/13504851.2022.2146641

Abstract

"Using a unique dataset from a dedicated Cedefop Skills Forecast scenario on the impacts of COVID-19, this paper explores two possible determinants of expected job loss in the European Union (EU) due to the pandemic, namely the potential of work from home and the impacts of automation. Our findings suggest that less remote work and more automation are both related to future job losses across countries and occupations. These links are stronger in 2020–2021 at the country level, while becoming significant at the occupation level after 2022 when several protective measures taken by EU governments are expected to have been lifted." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Lühr, Thomas & Tobias Kämpf (2024): KI und der Wandel von Angestelltenarbeit. Zum „blinden Fleck“ der aktuellen Automatisierungsdebatte. In: WSI-Mitteilungen, Jg. 77, H. 2, S. 98-106. DOI:10.5771/0342-300X-2024-2-98

Abstract

"Der Beitrag analysiert den Wandel von Angestelltenarbeit vor dem Hintergrund der digitalen Transformation. Ausgangspunkt ist ein Automatisierungsschub, der durch erweiterte Möglichkeiten der Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) geprägt ist. Auf der Grundlage empirischer Befunde werden die qualitativen Veränderungstendenzen von Arbeit in den Blick genommen, und zwar sowohl aus der Anwenderperspektive der Sachbearbeiter*innen als auch aus der Sicht der hochqualifizierten Entwickler*innen und Implementoren neuer KI-Lösungen. Insgesamt wird ein Strukturwandel von Angestelltenarbeit konstatiert, der nicht nur das Risiko von Jobverlusten, sondern auch Potenziale für eine Aufwertung und Höherqualifizierung hervorbringt und sich im Angestelltenbewusstsein manifestiert. In arbeitspolitischer Perspektive eröffnen sich Anknüpfungspunkte für eine Vorwärtsstrategie im Sinne eines nachhaltigen Umbaus von Beschäftigung." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Lükemann, Laura (2024): Flexibility potentials of digital work communication – mothers’ labour market involvement in comparative perspective. In: Community, work & family, Jg. 27, H. 5, S. 627-648. DOI:10.1080/13668803.2024.2418560

Abstract

"Digital work communication offers increased flexibility in timing and location, helping employees, particularly mothers, balance work and private life. This flexibility can enhance mothers' ability to increase their contracted hours in paid employment, especially given the impact of childbirth on their careers. Drawing on boundary management theory, this study posits that digital communication with supervisors enables mothers to better manage work tasks alongside personal obligations, potentially allowing them to work longer hours. However, the actual use of this flexibility is influenced by a country's level of de-familialisation, which refers to family policies that reduce care dependency. Analyzing data from the European Social Survey involving 3,179 mothers across 25 countries, the study found that mothers generally worked longer hours when they utilized digital communication more frequently. Comparisons across countries showed that this relationship was stronger in nations with robust de-familialisation policies. The findings suggest that the potential of digital work communication to enhance work involvement is particularly leveraged in countries that promote de-familialisation, allowing mothers to navigate their professional and personal responsibilities more effectively." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Madoń, Karol (2024): The relationship between Artificial Intelligence (AI) exposure and return to education. (IBS working paper / Instytut Badan Strukturalnych 2024,05), Warszawa, 17 S.

Abstract

"This paper studies the relationship between exposure to artificial intelligence (AI) and workers’ wages across European countries. Overall, a positive relationship between exposure to AI and workers’ wages is found, however it differs considerably between workers and countries. High-skilled workers experience far higher wage premiums related to AI-related skills than middle- and low-skilled workers. Positive associations are concentrated among occupations moderately and highly exposed to AI (between the 6th and 9th decile of the exposure), and are weaker among the least exposed occupations. Returns of AI-related skills among high-skilled workers are even higher in Eastern European Countries compared to Western European countries. The heterogeneity likely originates from the difference in overall labour costs between country groups. The results presented in this study were obtained from the estimation of Mincerian wage regressions on the 2018 release of the EU Structure of Earning Survey." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Madoń, Karol (2024): The effects of automation on workers’ wages. (IBS working paper / Instytut Badan Strukturalnych 2024,06), Warszawa, 35 S.

Abstract

"This study examines the impact of automation on workers’ wages across 20 European countries between 2010–2018. Overall, it identifies a net positive effect of robot adoption on average wages at the sectoral level, especially pronounced among routine manual and nonroutine manual occupations. Importantly, these effects differ between countries- workers in Eastern European countries benefit twice as much from automation as their Western European counterparts. In Western European countries, higher average wages are associated with a decreasing share of routine workers. Results are robust to the exclusion of different capital measures, a battery of fixed effects, a change of instrument and an alternative measure of wages." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Matthes, Britta (2024): Wie KI und andere digitale Technologien die Arbeit von Ingenieuren in der Elektro- und Informationstechnik verändern könnten. In: VDE Verband der Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik (Hrsg.) (2024): Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Elektro- und Informationstechnik, S. 21-27, 2024-10-14.

Abstract

"Die Liste der Technologien, die für die Arbeit von Ingenieuren in der Elektro- und Informationstechnik in den nächsten Jahren relevant sind, ist sehr lang. Dabei spielt KI in vielen technologischen Bereichen eine wichtige Rolle. Dennoch: Auch wenn die Automatisierungspotenziale bei diesen Berufen durch Einsatz von KI und anderen digitalen Technologien hoch sind, steht überhaupt nicht zur Debatte, dass es in Zukunft diese Berufe nicht mehr geben wird! Das hat verschiedene Gründe: Der wichtigste ist, dass KI erst dann produktiv zum Einsatz gebracht werden kann, wenn sie mit fachspezifischen Kenntnissen zusammentrifft. Es geht aber auch darum, dass sich die heute bereits bestehende Fachkräfteknappheit in diesen Berufen in den nächsten Jahren eher weiter verschärfen als abschwächen wird. Nicht nur, dass in den Ingenieurberufen der Elektro- und Informationstechnik in den kommenden Jahren überproportional viele der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in den Ruhestand gehen. Mit großer Wahrscheinlichkeit führt auch die Nutzung der Potenziale, die sich durch den Einsatz von KI in Wirtschaft und Gesellschaft ergeben, zu einer deutlichen Nachfragesteigerung in diesen Berufen. Hinzu kommt, dass die Elektro- und Informationstechnik zu denjenigen Gebieten gehört, die eine besondere Rolle bei der parallel zur digitalen Transformation stattfindenden ökologischen Transformation spielt. Gut ausgebildete Ingenieure der Elektro- und Informationstechnik werden zusätzlich gebraucht, um ihr spezifisches Wissen bei der Erzeugung und Speicherung von Wind- und Solarenergie, aber auch beim Umstieg vom Verbrenner zum Elektroantrieb einzusetzen. Eine der wichtigsten Fragen, die sich aus diesen Überlegungen ergibt, ist deshalb weniger, ob es auch in Zukunft noch Ingenieure der Elektro- und Informationstechnik geben wird. Vielmehr stellt sich die Frage, was lässt sich an der Arbeit, wie sie heute noch von diesen Ingenieuren erledigt wird, durch den Einsatz von KI und anderen modernen Technologien effizienter machen oder sogar automatisieren, um zu verhindern, dass die Fachkräftelücke noch größer wird. Dabei geht es nicht nur um die technologischen Potenziale, sondern auch darum, unter welchen Bedingungen tatsächlich automatisiert werden kann. Denn Automatisierung ist äußerst voraussetzungsvoll: Es muss investiert werden, nicht nur in Maschinen und Anlagen, sondern auch in Dateninfrastruktur und in die Fähigkeiten und Motivation derjenigen, die damit zukünftig arbeiten sollen. Häufig müssen erst die Datengrundlagen geschaffen, Prozesse neu etabliert, eine Aufbruchstimmung erzeugt werden; es gibt rechtliche Hürden wie zum Beispiel datenschutz- oder urheberrechtliche Vorgaben; die Wahrung von Geschäftsgeheimnissen steht einer Automatisierung entgegen; oder es bestehen ethische Bedenken." (Textauszug, IAB-Doku)

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Minniti, Antonio, Klaus Prettner & Francesco Venturini (2024): Unslicing the pie: AI innovation and the labor share in European regions. (Department of Economics working paper / Vienna University of Economics and Business 369), Wien, 46 S. DOI:10.57938/42db2bf4-07a0-4cea-8aab-ea40f1f71b29

Abstract

"We study how the development of Artificial Intelligence (AI) influences the distribution of income between capital and labor and how this, in turn, exacerbates geographic income inequality. To investigate this issue, we first build a theoretical framework and then analyze data from European regions dating back to 2000. We find that for every doubling of regional AI innovation, there is a 0.7% to 1.6% decline in the labor share, which may have decreased by between 0.20 and 0.46 percentage points from a mean of 52% due solely to AI. This new technology is particularly detrimental to high-skill and medium-skill labor. The impact on income distribution is driven by worsening wage and employment conditions for high-skill labor, and by wage compression for medium- and low-skill labor. The effect of AI is not driven by other factors affecting regional development in Europe, nor by the concentration process in the AI market." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Montobbio, Fabio, Jacopo Staccioli, Maria Enrica Virgillito & Marco Vivarelli (2024): The empirics of technology, employment and occupations: Lessons learned and challenges ahead. In: Journal of Economic Surveys, Jg. 38, H. 5, S. 1622-1655. DOI:10.1111/joes.12601

Abstract

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

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Nikolova, Milena, Femke Cnossen & Boris Nikolaev (2024): Robots, meaning, and self-determination. In: Research Policy, Jg. 53, H. 5. DOI:10.1016/j.respol.2024.104987

Abstract

"This paper is the first to examine the impact of robotization on work meaningfulness, autonomy, competence, and relatedness, which are essential to motivation and well-being at work. Using surveys of workers and robotization data for 14 industries in 20 European countries spanning 2005–2021, we find a consistent negative impact of robotization on perceived work meaningfulness and autonomy. Using instrumental variables, we find that doubling robotization leads to a 0.9 % decrease in work meaningfulness and a 1 % decline in autonomy. To put this in perspective, if the robotization levels of the top 5 industry were to match those of the leading industry in terms of robot adoption in 2020 (equivalent to a 7.5-fold increase), it would result in a decline of 6.8 % in work meaningfulness and 7.5 % in autonomy. The link between robotization, competence, and relatedness is also negative but less robust. We also examine how tasks, skills, and socio-demographic characteristics moderate the main relationships. We find that workers with routine tasks experience an even greater negative effect of robotization in terms of declines in their autonomy, competence, and relatedness. However, we also discover that utilizing computers as tools for independent work can help workers maintain a sense of autonomy, competence, and relatedness in industries and job roles that adopt robots. Our results highlight that by deteriorating work meaningfulness and self-determination, robotization can impact work life above and beyond its consequences for employment and wages." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))

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Nitsch, Verena, Vera Rick, Annette Kluge & Uta Wilkens (2024): Human-centered approaches to AI-assisted work: the future of work? In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, Jg. 78, H. 3, S. 261-267. DOI:10.1007/s41449-024-00437-2

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Nixdorf, Christian Philipp (2024): Künstliche Intelligenz am Arbeitsmarkt auch imSozialwesen? Plädoyer für eine achtsame Unaufgeregtheit. In: Soziale Sicherheit, Jg. 73, H. 8-9, S. 10-16.

Abstract

"Manche Menschen sind „Künstlicher Intelligenz“ (KI) gegenüber offen eingestellt. Andere reagieren auf diese angesprochen mit Ängsten, zum Beispiel vor Arbeitsplatzverlust und hinsichtlich des Datenschutzes. Die Nutzung von KI weitet sich aus, was auch vor dem Sozialwesen nicht Halt macht.KI gewinnt hier nur langsam, aber doch stetig an Bedeutung. Was aber bedeutet das für die dortigen Fachkräfte? Das wird im Text reflektiert." (Textauszug, IAB-Doku)

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Nurski, Laura & Nina Ruer (2024): Exposure to generative artificial intelligence in the European labour market. (Working paper / Bruegel 2024,06), Brüssel, 33 S.

Abstract

"We apply two sets of generative artificial intelligence (GenAI) occupational exposure scores – one task-based, one ability-based – to the European Labour Force Survey. While using different methodologies, our findings reveal consistent demographic patterns across the two approaches: jobs held by women, highly educated and younger workers are more exposed to GenAI technology in Europe. We also review the literature on the recent productivity impact of GenAI. Within the same occupations, less-experienced or less-skilled workers consistently get the largest productivity gains from GenAI support. We argue that a task-based analysis is more fruitful than an ability-based one, both for guiding GenAI adoption in organisations and their workplaces, and for assessing the employment and job quality impact on workers. Finally, we provide policy recommendations that can help workers (ie the labor supply) adjust to technological disruption, such as providing training and social safety nets. But we go further by also suggesting policy interventions that could redirect future labor demand towards better jobs, by promoting job redesign and organisational agility. Monitoring GenAI’s employment effects and researching the ‘jagged technological frontier’ is necessary to further build our understanding of the employment impact of this transformational technology." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Parmentier, Lucas (2024): Robotization and returns to tasks. In: Economics Bulletin, Jg. 44, H. 4, S. 1545-1551.

Abstract

"I provide new evidence of the impacts of robotization on the returns to tasks in US labor markets between 1990 and 2007. I find that the adoption of one robot per thousand workers increases the changes in the returns to abstract and routine tasks by 0.049 and 0.066 percentage points, respectively, relative to manual tasks. These magnitudes imply that the adoption of one robot per thousand workers has substantial effects on wages since it increases wages by 1.70% due to the positive impact of robotization on the returns to abstract tasks, and by 3.76% due to the positive effects on the returns to routine tasks. The results are robust to various specifications." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Peede, Lennert & Michael Stops (2024): Artificial intelligence technologies, skills demand and employment: evidence from linked job ads data. (IAB-Discussion Paper 15/2024), Nürnberg, 62 S. DOI:10.48720/IAB.DP.2415

Abstract

"Wir untersuchen, wie künstliche Intelligenz (KI) die Arbeitsnachfrage auf der Betriebsebene beeinflusst. Um die Aktivitäten in der Entwicklung, Implementierung oder Nutzung von KI-Technologien zu messen, verwenden wir den Anteil derjenigen Stellenausschreibungen, die einen Bezug zu KI haben. Niedrige KI-Stellenanteile insgesamt zeigen, dass wir eine frühe Phase der KI-Einführung untersuchen. Auf der Betriebsebene hängt der KI-Stellenanteil mit einem relativ geringen Rückgang derjenigen Kompetenzanforderungen zusammen, die nicht mit KI-Technologien in Verbindung stehen. Darüber hinaus finden wir keine Auswirkungen auf die Gesamtbeschäftigung in den Betrieben, aber ein leicht höheres Beschäftigungswachstum in Jobs mit hoch komplexen Tätigkeiten." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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

Abstract

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

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Plünnecke, Axel (2024): Ingenieurmonitor 2024/II – Der regionale Arbeitsmarkt in den Ingenieurberufen. Sonderteil: ältere Beschäftigte. (IW-Gutachten), Köln, 25 S.

Abstract

"Der deutliche wirtschaftliche Abschwung im Jahr 2023 hat zunehmend auch Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt für Ingenieure und IT-Fachkräfte – auch wenn weiterhin ein erheblicher Fachkräftemangel besteht. Im zweiten Quartal 2024 sank die Gesamtzahl der offenen Stellen im Vergleich zum Vorjahr um 21,2 Prozent auf 136.430. Trotz des konjunkturbedingten Rückgangs liegt die Zahl der offenen Stellen jedoch weiterhin auf einem hohen Niveau, höher als im zweiten Quartal 2020 mit 102.370 und über dem Niveau vor der Coronakrise von 134.270 im Jahr 2019. Dabei zeigen sich deutliche Unterschiede zwischen den einzelnen Berufskategorien: Während die offenen Stellen in den Bauingenieurberufen im Vergleich zum Vorjahr um nur 6,8 Prozent sanken, gingen sie in den IT-Berufen um 30,7 Prozent und in den Ingenieurberufen für Energie- und Elektrotechnik um 25,9 Prozent zurück. Zu beachten ist dabei, dass dort die Stellenzahl im Frühjahr 2023 besonders hoch war. Im zweiten Quartal 2024 suchten durchschnittlich 46.099 Personen eine Anstellung in einem Ingenieur- oder Informatikberuf, was einer Zunahme der Arbeitslosigkeit um 17,1 Prozent im Jahresvergleich entspricht und den höchsten Wert seit Beginn der Erhebungen des Ingenieurmonitors 2011 darstellt. Auch hier variiert der Trend stark zwischen den Berufen: Während die Arbeitslosigkeit in den Ingenieurberufen der Metallverarbeitung im Vergleich zum Vorjahr um 8,2 Prozent sank, stieg sie bei den IT-Berufen um 28,7 Prozent und in den Bauingenieurberufen um 20,6 Prozent an – allerdings jeweils von einem sehr niedrigen Ausgangsniveau. Dabei ist hervorzuheben, dass die Beschäftigung im Ingenieurbereich insgesamt stärker gestiegen ist als die Arbeitslosigkeit, was zu einer insgesamt niedrigeren Arbeitslosenquote führte. Setzt man die Zahl der offenen Stellen ins Verhältnis zur Zahl der Arbeitslosen, ergibt sich die Engpasskennziffer für Ingenieur- und IT-Berufe. Im zweiten Quartal 2024 lag diese Kennziffer bei 296 offenen Stellen je 100 Arbeitslosen, was weiterhin auf einen spürbaren Fachkräftemangel hindeutet, wenngleich der Wert im Vorjahr mit 439 noch deutlich höher war. Die größten Engpässe bestehen in den Ingenieurberufen für Energie- und Elektrotechnik (502 offene Stellen je 100 Arbeitslose), gefolgt von den Bereichen Bau/Vermessung/Gebäudetechnik und Architektur (412) sowie Maschinen- und Fahrzeugtechnik (329). Auch in allen übrigen Ingenieurberufen wurden weiterhin Engpässe festgestellt. Seit 2012 ist die Beschäftigung älterer Menschen in akademischen MINT-Berufen (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) stark gestiegen. Ältere haben damit stark zur Fachkräftesicherung und Reduzierung der Engpässe beitragen können. Besonders bemerkenswert ist der Zuwachs bei den über 55-Jährigen, deren Anteil an der Gesamtbeschäftigung in akademischen MINT-Berufen von 14,7 Prozent im Jahr 2012 auf 20,2 Prozent im Jahr 2022 wuchs. Szenario-Berechnungen zeigen, dass die Beschäftigung Älterer bis 2037 weiter zunehmen könnte, vor allem wenn es wie im Trend-Szenario gelingt, das sich der Übergang in den Ruhestand in derselben Dynamik wie in den letzten zehn Jahren weiter in das höhere Alter verschiebt. Der Anteil Älterer an der Gesamtbeschäftigung wird sich dadurch weiter erhöhen. Die Digitalisierung und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz verändern jedoch die Anforderungen in den Ingenieur- und Informatikberufen auch für ältere Beschäftigte, wodurch der Bedarf an lebenslangem Lernen und Weiterbildungen weiter stark wächst. Der Ausbau der akademischen Weiterbildung an Hochschulen ist daher besonders wichtig, um gezielte Weiterbildungsangebote in relevanten Bereichen wie maschinellem Lernen und Cloud-Technologien zu schaffen und die Herausforderungen der Transformationsprozesse für die Fachkräftebasis zu meistern." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Rademakers, Emilie & Ulrich Zierahn-Weilage (2024): New Technologies: End of Work or Structural Change? In: The Economists' voice, Jg. 21, H. 2, S. 335-344. DOI:10.1515/ev-2024-0046

Abstract

"This paper examines the impact of new technologies, particularly automation and artificial intelligence (AI), on labor markets. The existing literature documents ambiguous and only limited overall employment effects, while new technologies induce significant shifts in workforce composition. The implied firm-level productivity gains primarily benefit larger, skilled-labor-intensive firms. AI adoption remains limited but continues to reshape skill demands. The implied worker reallocation is costly, exacerbating inequality. This calls for policies such as targeted support for displaced workers, investment in education and skill development, promoting technology diffusion, and encouraging complementary human capital investments." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Rammer, Christian, Thorsten Doherr, Jan Kinne & David Lenz (2024): KI-Einsatz in Unternehmen in Deutschland : Strategische Ausrichtung und internationale Position. Berlin, 45 S.

Abstract

"Die Studie untersucht den Stand der KI-Nutzung in Unternehmen in Deutschland im internationalen Vergleich. Neben der Verbreitung verschiedener KI-Verfahren und des KI-Einsatzes in unterschiedlichen Anwendungsgebieten wird der Zusammenhang zwischen KI-Nutzung und der strategischen Ausrichtung der Unternehmen analysiert. Darüber hinaus wird die sich entwickelnde "KI-Branche" für Europa und Nordamerika charakterisiert, d.h. die Unternehmen, die sich auf die Entwicklung und Vermarktung von KI-Technologien spezialisiert haben." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Richiardi, Matteo, Westhoff Leonie, Astarita Caterina, Ernst Ekkehard, Fenwick Clare, Khabirpour Neysan & Pelizzari Lorenzo (2024): The impact of a decade of digital transformation on employment, wages, and inequality in the EU: A “conveyor belt” hypothesis. (CeMPA working paper series / Centre for Microsimulation and Policy Analysis (CeMPA) 5/24), Centre for Microsimulation and Policy Analysis at the Institute for Social and Economic Research 54 S.

Abstract

"We study the effects of digital transformation in the EU on individual employment outcomes, wage growth, and income inequality, during the decade 2010-2019. Our results allow us to formulate a “conveyor belt” hypothesis, whereas digital skills are important for finding a job, but less so for retaining it. The ability of out-of-work individuals with higher digital skills to jump back on the labour market is reduced for those with higher education, suggesting a faster depreciation of their digital skills. A similar effect, although of limited size, is found for earning growth: out-of-work individuals with higher digital skills are not only more likely to find a job, but experience higher earning growth, compared to their peers with lower digital skills. Our results point to a vulnerability of workers “left behind” from the digital transformation and the labour market. The overall effects on inequality are, however, limited." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Riso, Sara & Dragos Adascalitei (2024): Human–robot interaction: What changes in the workplace? (Eurofound research report / European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions), Dublin, 62 S.

Abstract

"Advanced robotic systems and applications disrupt workplaces; they transform the way work is carried out, often resulting in changes to business models and redefining roles, tasks and methods of work. Artificial intelligence (AI) has played a pivotal role in enhancing these systems, giving them greater capabilities, functionalities and flexibility than more conventional robots. AI has also facilitated seamless collaboration and interaction between humans and robots in various industries. This is most prominently illustrated by collaborative robotic applications, through which AI enables closer worker–robot interaction in shared workspaces. As advanced robots become more complex and prevalent in modern work environments, understanding how workers and robots interact and the implications for work organisation and working conditions is crucial for robots’ successful integration into the workplace. The changes brought about by autonomous or semiautonomous advanced robotics require thoughtful consideration and proactive management to ensure a positive impact on businesses and workers. Drawing on survey data and case studies investigating advanced robotic systems and applications for task automation, this report contributes to the policy debate on work automation, highlighting new forms of interaction between workers and robots and the changes to work organisation and working conditions that they entail" (Text excerpt, IAB-Doku) ((en))

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Rujin, Svetlana (2024): Labor market institutions and technology-induced labor adjustment along the extensive and intensive margins. In: Journal of macroeconomics, Jg. 79. DOI:10.1016/j.jmacro.2023.103571

Abstract

"What is the composition of total hours response to a technology shock in countries with different labor market institutions in terms of extensive and intensive margin movements? To answer this question, I identify technology shocks using structural vector autoregressions (SVARs) and decompose the responses of hours into adjustments along the extensive and intensive margins. I compare the adjustments along the two margins between groups of countries with strict and flexible labor market institutions. I find that both margins play a large role in accommodating technology shocks, with adjustments along the intensive margin being more important. Furthermore, countries with flexible labor market institutions display a larger drop in employment, whereas the results for the intensive margin are mixed. Finally, the cross-country differences in fluctuations along the two margins can be linked to the strictness of institutions that target quantity and price adjustments in the labor market." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))

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Rüschoff, Britta (2024): Wie werden wir arbeiten? Die Bedeutung Künstlicher Intelligenz für die Berufsausbildung. In: S. Fichtner-Rosada, T. Heupel, C. Hohoff & J. Heuwing-Eckerland (Hrsg.) (2024): Kompetenzen für die Arbeitswelten der Zukunft. Impulse des European Year of Skills für Wirtschaft, Bildung und Personalwesen, S. 343-353. DOI:10.1007/978-3-658-44959-9_22

Abstract

"Die Einführung neuer Technologien, insbesondere solcher, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, wird den Arbeitsmarkt und unsere Arbeitsweise verändern. Es bleibt jedoch unklar, wie genau diese Veränderungen aussehen werden und welche Auswirkungen sie auf heutige und zukünftige Arbeitnehmende haben werden. Ein grundlegendes Verständnis der Auswirkungen dieser Technologien auf den Arbeitsmarkt ist von entscheidender Bedeutung, um mögliche Szenarien für die Entwicklung der Nachfrage nach Fähigkeiten in den kommenden Jahren und Jahrzehnten zu skizzieren und zu überlegen, wie Bildungssysteme darauf reagieren sollten. In diesem Beitrag werden die aktuellen Fähigkeiten und Einschränkungen Künstlicher Intelligenz für den deutschen Arbeitsmarkt untersucht, wobei auch auf die Auswirkungen der aktuellen Verbreitung von KI-Systemen auf die Berufsbildung eingegangen wird." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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

Abstract

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

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Scarpetta, Stefano & Stijn Broecke (2024): How is AI changing the way workers perform their jobs and the skills they require? (Policy brief / OECD), Bielefeld, 5 S. DOI:10.1787/8dc62c72-en

Abstract

"Artificial Intelligence (AI) is changing how workers perform their jobs and what skills they require. In occupations most exposed to AI (e.g. computer programmers, budget analysts and administrative assistants), management and business skills are the most demanded skills. However, the demand for management, business and digital skills has been falling in the workplaces most exposed to AI. The magnitude of this decline is relatively small but should be should monitored closely." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Schludi, Martin, Anna Wallheinke & Laura Deckbar; Markus Lötzsch, Bernd Fitzenberger, Andrea Heilmaier, Monika Schnitzer, Annekatrin Niebuhr, Marcus König & Reint Gropp (sonst. bet. Pers.) (2024): Nürnberger Gespräche: Wie bewältigen Regionen die digitale und ökologische Transformation? (Podium). In: IAB-Forum H. 06.05.2024 Nürnberg. DOI:10.48720/IAB.FOO.20240506.02

Abstract

"Energiewende, Mobilitätswende, Digitalisierung, Künstliche Intelligenz: Die aktuellen Herausforderungen sind gewaltig. Die digitale und die ökologische Transformation setzen Staat und Unternehmen unter massiven Anpassungsdruck. Zugleich ist jede Region in unterschiedlicher Weise mit den Chancen und Risiken der Transformation konfrontiert. Resultieren daraus auch unterschiedliche regionale Anpassungsstrategien? Wie effektiv ist regionale Wirtschaftsförderung? Und führen die Transformationsprozesse zu einer Reorganisation von Wirtschaftsräumen? Diese und weitere Fragen diskutierten Expertinnen und Experten aus Wirtschaft, Wissenschaft und Regionalpolitik am 13. März dieses Jahres bei den „Nürnberger Gesprächen“." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Scholze, Alexander & Achim Hecker (2024): The job demands-resources model as a theoretical lens for the bright and dark side of digitization. In: Computers in Human Behavior, Jg. 155. DOI:10.1016/j.chb.2024.108177

Abstract

"With digitization continuing to reshape work environments, organizations must confront the challenges of comprehending its “bright side” and “dark side” effects. A growing imperative exists to comprehend how digitization affects employee well-being and to create sustainable health-centric workplaces. The established Job Demands-Resources model offers a pertinent theoretical framework for gaining fresh insights into alterations in job demands and resources caused by digitization. This study extends the Job Demands-Resources model to include digital job demands and resources by utilizing a sample of 898 white-collar employees. Partial Least Squares Structural Equation Modeling was employed to investigate digitization's interrelationships and dependencies within an organizational context. The results confirm that the Job Demands-Resources model offers a holistic approach to investigating the concrete effects of the “dark side" and “bright side" of digitization in a concrete work scenario and to classify them in a theoretically structured way. This study offers starting points for the future design of workplaces and strategies for organizations to harness the positive aspects of digitization while concurrently mitigating the psychological stress on employees." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Seele, Stefanie (2024): Experten sind besonders nah an KI. (IW-Kurzberichte / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2024,20), Köln, 3 S.

Abstract

"Früher haben Digitalisierungstechnologien eher Helfer und Fachkräfte ersetzt als Höherqualifizierte. Durch die Fortschritte der künstlichen Intelligenz (KI) sind zunehmend Spezialisten und Experten betroffen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Sharfaei, Shahab (2024): Robots and employment: A review. In: International Labour Review, Jg. 163, H. 2, S. 271-293. DOI:10.1111/ilr.12417

Abstract

"Rapid advances in robotics signal a scientific breakthrough that could have major implications for the world economy and the field of economics. This article reviews recent literature on this topic to examine the evidence from two perspectives. First, I critically review the theoretical literature on the effects of robot adoption on employment and analyse the capacity of different theories to describe these influences. Second, I evaluate the current empirical evidence regarding the impact of robot technology on the economy in terms of employment and reshoring. This exercise highlights the limitations in the literature and points to avenues for future research." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))

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Sharfaei, Shahab & Jan Bittner (2024): Technological employment: Evidence from worldwide robot adoption. In: Technological forecasting & social change, Jg. 209. DOI:10.1016/j.techfore.2024.123742

Abstract

"Technological advances can automate many jobs, thereby reducing the reliance on some workers, yet they can also create jobs. Determining the overall impact is not immediately evident and necessitaes empirical research. In this paper, we use data on worldwide robot adoption from 1993 to 2021 to explore whether robots increase labor productivity and employment in the 74 sampled economies. We find that robots lead to higher productivity and employment on a global scale. To gain more insights into the results, we also examine the effects both in the long run and the short run using labor market data from developed countries. Using error correction model, the findings show that robot adoption increases employment in the long run but has no effect on overall employment in the short run. This study argues that in spite of perpetual automation spanning many generations, there are still many occupational opportunities, a fact that is not likely to change with the increased robot use. In fact, robot adoption leads to more jobs in developed economies which by and large adopt robots to a greater degree, leading to ‘technological employment’. While economies of the developing countries which adopt robots to a lower degree, do not seem to experience a similar outcome." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))

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Simons, Wouter, Alessandro Turrini & Lara Vivian (2024): Artificial Intelligence: Economic Impact, Opportunities, Challenges, Implications for Policy. (European economy. Discussion paper 210), Brüssel, 29 S.

Abstract

"This discussion paper presents the key features of Artificial Intelligence (AI), highlighting the main differences with respect to previous IT and digital technologies. It presents the most relevant facts about AI diffusion across EU countries, and discusses the main economic implications, focusing especially on its impact on productivity and labour markets. While AI presents a formidable opportunity, it also entails major challenges, with implications for policy. This paper focuses on policies to remove bottlenecks to AI development and adoption, regulatory policies, competition policy, policies to deal with labour market and distributive implications." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Steinhau, Henry, Matthieu Binder, Merlin Münch & Lena Biskup (2024): Künstliche Intelligenz und Beschäftigte im Journalismus. (Working paper Forschungsförderung / Hans Böckler Stiftung 345), Düsseldorf, 55 S.

Abstract

"In dieser Kurzstudie untersuchen die Autor*innen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Journalismus aus der Perspektive der Beschäftigten. Mithilfe von Expert*innenInterviews, der Auswertung wissenschaftlicher Literatur und einer Textanalyse von selbstverpflichtenden KI-Richtlinien und Positionspapieren erörtern sie wesentliche Fragen: Wie nehmen Journalist*innen die Verwendung von KI-gestützten Werkzeugen wahr? Welche Folgen erwarten sie für ihren Arbeitsalltag und ihr Berufsbild? Wie werden Betriebsräte einbezogen? Als Quintessenz formulieren sie sechs praxisorientierte Handlungsempfehlungen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Stepanok, Ignat & Mewael F. Tesfaselassie (2024): Skill Supply, Technology Diffusion and the Labor Market. In: German Economic Review, Jg. 25, H. 2, S. 101-125., 2024-05-28. DOI:10.1515/ger-2023-0098

Abstract

"We analyze the short and long-run effects of an increase in the skill supply on skill-specific wages and unemployment in a model with endogenous, nonlinear diffusion of a general purpose technology (GPT) and labor market frictions. We calibrate and simulate the model using the trend rise in relative skill supply in the U.S. over two decades starting in the early 1970s. The transitional dynamics of the model show (i) an initial slump and long-run rise in the relative wage of high-skill labor and (ii) a long-run rise in the relative level of unemployment of low-skill versus high-skill labor. An increase in the number of skilled individuals reduces hiring costs and increases the incentive for firms to engage in the costly adoption of a new GPT. Stronger labor market rigidity and higher worker bargaining power are shown to have similar effects on relative wages and unemployment: changes in relative wages are more pronounced, whereas the response of relative unemployment is muted. The exact opposite effects are found in the case of a higher degree of substitution between products." (Author's abstract, IAB-Doku; © De Gruyter) ((en))

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Stettes, Oliver (2024): Digitale und ökologische Transformation, betriebliche Konfliktfelder und die Rolle von Betriebsräten - Institut der deutschen Wirtschaft (IW). In: IW-Trends, Jg. 51, H. 3, S. 1-24. DOI:10.2373/1864-810X.24-03-01

Abstract

"Digitalisierungsprozesse sowie Umwelt- und Klimaschutzinvestitionen gehen häufig mit der Einführung neuer Verfahren und Arbeitsmethoden einher. Wo auf derartige Prozessinnovationen gesetzt wird, berichten 56 Prozent der Unternehmen von betrieblichen Konflikten über die damit verbundenen Reorganisationen. In vier von zehn Unternehmen drehen sich Auseinandersetzungen zwischen Geschäftsführungen, Beschäftigten und Betriebsrat sowie innerhalb der Belegschaften um arbeitsorganisatorische Aspekte wie die Personalplanung oder den Einsatz flexibler Beschäftigungsformen. In 46 Prozent der reorganisierenden Unternehmen werden Eingruppierungsfragen kontrovers diskutiert. Der digitale und ökologische Wandel erzeugt Reibungen, die von Betriebsräten nur unter bestimmten Bedingungen moderiert und abgemildert werden können, wie ökonometrische Analysen mit der 29. Welle des IW-Personalpanels für das Jahr 2022 zeigen. Es findet sich auch keine Evidenz dafür, dass die betriebliche Mitbestimmung Digitalisierungsprozesse und das Engagement der Unternehmen in den betrieblichen Klima- und Umweltschutz fördert. Die Anzahl der neu eingeführten Digitalisierungstechnologien und aktuell umgesetzten Umwelt- und Klimaschutzmaßnahmen unterscheiden sich zwischen mitbestimmten und nicht mitbestimmten Unternehmen nicht signifikant. Der These, dass die digitale und ökologische Transformation eine größere Verbreitung von Betriebsräten und eine Ausweitung der Mitbestimmungsrechte erfordert, fehlt damit die empirische Fundierung." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Suleyman, Mustafa (2024): The Coming Wave. Künstliche Intelligenz, Macht und das größte Dilemma des 21. Jahrhunderts. München: Beck, 377 S.

Abstract

"Die Menschheitsgeschichte kennt Innovationsschübe, die unaufhaltsam wie ein Tsunami alles verändern - die landwirtschaftliche Revolution, die Dampfmaschine, das Internet. Künstliche Intelligenz ist die nächste große Welle, die Coming Wave, die auf uns zurollt, und wir sind darauf nicht vorbereitet. Als Mitgründer von DeepMind weiß Mustafa Suleyman wie nur wenige andere, was die neuen Technologien können und was sie anzurichten vermögen. In seinem wegweisenden, vielgelobten Buch verortet der KI-Pionier die kommende Welle in der Geschichte der Menschheit, spielt die politischen und gesellschaftlichen Folgen der neuen Technologien durch, und stellt sich dem größten Dilemma des 21. Jahrhunderts: wie wir von ihnen profitieren, ohne die Kontrolle zu verlieren. Bald werden wir in unserem täglichen Leben von KI umgeben sein. Sie wird unseren Alltag organisieren, unsere Wirtschaft prägen, und sogar Kernaufgaben der Staatsverwaltung übernehmen. Als Mitgründer von DeepMind hat Mustafa Suleyman viele Jahre im Zentrum der KI-Revolution gearbeitet. Das kommende Jahrzehnt wird nach seiner Einschätzung von rasanten technologischen Sprüngen geprägt sein, von neuen technologischen Möglichkeiten, über deren Folgen und Risiken wir noch kein klares Bild haben. Eines aber wissen wir: Wir brauchen die KI, um die Herausforderungen zu meistern, vor denen wir stehen, etwa den Klimawandel. Gleichzeitig bergen die neuen Technologien Gefahren, wie sie von keiner vorherigen Fortschrittswelle ausgingen, bis hin zur Auflösung von Staaten und einer Verdrängung des Menschen. Was macht man mit einer Welle, die auf den Strand zurast und sich nicht aufhalten lässt? Man versucht sie zu kanalisieren. Genau das ist das Anliegen dieses Buches: Inmitten immer intensiver werdender geopolitischer Konflikte den schmalen Grat zu finden, auf dem wir die Früchte der Technologie ernten, ohne ihr zum Opfer zu fallen. Das ist die zentrale Aufgabe unserer Zeit. "Unsere Zukunft hängt von den neuen Technologien ab, ist gleichzeitig aber durch sie gefährdet." Was KI für die Zukunft der Menschheit bedeutet Alle, die heute leben, sind betroffen DAS Buch zu Risiken, Chancen und Folgen der neuen Technologien Mustafa Suleyman ist Mitbegründer von DeepMind und einer der Pioniere der KI-Industrie. Wie wir die Oberhand behalten: Mustafa Suleyman über die Kernfrage unseres Jahrhunderts Ein 12-Punkte-Plan für den Umgang mit KI" (Autorenreferat, IAB-Doku, © C.H. Beck)

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Tan, Joanne (2024): Multidimensional heterogeneity and matching in a frictional labor market - An application to polarization. In: Labour Economics, Jg. 90. DOI:10.1016/j.labeco.2024.102604

Abstract

"This paper examines the role that changes in production technology, namely computerization, have played on labor market inequality in the US from the late 1980s to the 2010s. It also demonstrates that such technological change is consistent with the timing of labor market polarization in the US, including the end of the decline in 50∕10 wage percentile ratio and the slowdown of employment growth in high-wage jobs from the 2000s. The paper does so using a model with two key ingredients: 1) directed search and 2) two-sided multidimensional heterogeneity. Calibration results show that the complementarity between a workers’ cognitive skills and the cognitive task intensity of jobs increased while that between manual skill and tasks did not. The full model can fully account for the rise and fall of the 90∕50 and 50∕10 wage percentile ratios respectively. It also generates 72.6 percent of the rise in employment share of high-paying jobs relative to middling jobs and 69 percent of the fall in employment share of middling jobs relative to low-paying jobs. The paper suggests that the end of the decline in the 50∕10 wage ratio may be due to rank-switching between workers across the wage distribution from the 2000s, while the slowdown of employment growth in high-wage jobs may result from the trade-off between the returns to applying for high-wage jobs and the likelihood of being hired." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))

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Tirabeni, Lia (2024): Bounded Well-Being: Designing Technologies for Workers' Well-Being in Corporate Programmes. In: Work, Employment and Society, Jg. 38, H. 6, S. 1506-1527. DOI:10.1177/09500170231203113

Abstract

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

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Traverso, Silvio, Massimiliano Vatiero & Enrico Zaninotto (2024): Automation and flexible labor contracts: Firm-level evidence from Italy. (GLO discussion paper / Global Labor Organization 1425), Essen, 33 S.

Abstract

"This study examines the association between investments in automation technologies and employment outcomes at the firm level, utilizing a panel dataset of about 10,450 Italian firms. Focusing on the proliferation of non-standard, flexible labor contracts introduced by labor market reforms in the 2000s, we identify a positive relationship between automation investments and the adoption of flexible labor arrangements. With the aid of a conceptual framework, we interpret these findings as evidence of complementarity between flexible capital, represented by automation technologies, and flexible labor, manifested through non-standard contractual arrangements. This complementarity is crucial for enhancing operational flexibility, a critical determinant of firm performance in the modern market environment. However, while this adaptability is beneficial for firms, it raises concerns about job security, the potential for lower wages among workers, and the reduction of workers' incentives to invest in human capital. In terms of policy implications, our analysis underscores the need for measures that safeguard workers' interests without compromising the efficiency gains from automation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Vasiakina, Mariia & Christian Dudel (2024): From efficiency to illness: do highly automatable jobs take a toll on health in Germany? (MPIDR working paper / Max Planck Institute for Demographic Research 2024-041), Rostock, 30 S. DOI:10.4054/MPIDR-WP-2024-041

Abstract

"Automation transforms work at a rapid pace, with gradually increasing shares of the workforce being at risk of replacement by machines. However, little is known about how this risk is affecting workers. In this study, we investigate the impact of exposure to a high risk of automation at work on the subjective (self-reported health, anxiety, and health satisfaction) and objective (healthcare use and sickness absence) health outcomes of workers in Germany. We base our analysis on survey data from the German Socio-Economic Panel (SOEP) and administrative data from the Occupational Panel for Germany (2013-2018). Employing panel regression, we demonstrate that for workers, exposure to a high risk of automation at the occupational level is associated with lower self-reported health and health satisfaction, increased sickness absence, and, depending on how the risk is measured, anxiety. No effect on healthcare use is found. Our heterogeneity analysis provides evidence that none of the analyzed demographic and occupational groups is disproportionally affected by high automation risk. We also conduct several robustness checks (i.e., alternative model specifications and risk measures with different thresholds), with the results remaining largely consistent with our main findings." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))