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Konle-Seidl, Regina & Sara Danesi (2022): Digitalisation and changes in the world of work. Literature Review. Study Requested by the EMPL Committee. Brüssel, 47 S. DOI:10.2861/291260

Abstract

"Digitalisation in the workplace covers a variety of digital technologies and fast-developing applications, ranging from digital communication and information tools (ICT) to robots and artificial intelligence (AI). These technologies all shape work to very different degrees, from platform work to the gig economy to algorithmic management and digital surveillance. The Covid-19 pandemic has brought with it an explosion in demand for remote and platform work and has accelerated the digital transformation of many regular workplaces in the European Union. Assessments of the benefits and downsides of the impact of digital technologies vary greatly. Hopes contrast with fears and the discussion about possible consequences on employment (demand for work) and working conditions (job quality) is quite polarised. To decide on appropriate policies and measures that are mindful of the need to mitigate possible harms of digitalisation for workers, politicians should ensure that their decisions are based on sound evidence. Sound empirical research is all the more important given that dominant, discursive expectations on the impact of workplace digitalisation are not always based on empirical evidence. The aim of this review study is to provide the Members of the EMPL committee with an updated overview of findings from research on the consequences of digital technologies that are already having an impact in the workplace. The literature review presents recent empirical (quantitative) impact studies and supplement these with qualitative research findings from relevant case studies." (Text excerpt, IAB-Doku) ((en))

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Korinek, Anton & Megan Juelfs (2022): Preparing for the (Non-Existent?) Future of Work. (NBER working paper 30172), Cambridge, Mass, 42 S. DOI:10.3386/w30172

Abstract

"This paper considers the labor market and distributional implications of a scenario of ever-more-intelligent autonomous machines that substitute for human labor and drive down wages. We lay out three concerns arising from such a scenario and evaluate recent predictions and objections to these concerns. Then we analyze how a utilitarian social planner would allocate work and income if these concerns start to materialize. As the income produced by autonomous machines rises and the value of labor declines, a utilitarian planner finds it optimal to phase out work, beginning with workers who have low labor productivity and job satisfaction, since they have comparative advantage in enjoying leisure. This is in stark contrast to welfare systems that force individuals with low labor productivity to work. If there are significant wage declines, avoiding mass misery will require other ways of distributing income than labor markets, whether via sufficiently well-distributed capital ownership or via benefits. Recipients could still engage in work for its own sake if they enjoy work amenities such as structure, purpose and meaning. If work gives rise to positive externalities such as social connections or political stability, or if individuals undervalue the benefits of work because of internalities, then a social planner would incentivize work. However, in the long run, the planner might be able to achieve a higher level of social welfare by adopting alternative ways of providing these benefits." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Lazear, Edward, Kathryn L. Shaw, Grant E. Hayes & James M. Jedras (2022): Productivity and Wages: What Was the Productivity-Wage Link in the Digital Revolution of the Past, and What Might Occur in the AI Revolution of the Future? (NBER working paper 30734), Cambridge, Mass, 86 S.

Abstract

"Wages have been spreading out across workers over time – or in other words, the 90th/50th wage ratio has risen over time. A key question is, has the productivity distribution also spread out across worker skill levels over time? Using our calculations of productivity by skill level for the U.S., we show that the distributions of both wages and productivity have spread out over time, as the right tail lengthens for both. We add OECD countries, showing that the wage-productivity correlation exists, such that gains in aggregate productivity, or GDP per person, have resulted in higher wages for workers at the top and bottom of the wage distribution. However, across countries, those workers in the upper income ranks have seen their wages rise the most over time. The most likely international factor explaining these wage increases is the skill-biased technological change of the digital revolution. The new AI revolution that has just begun seems to be having a similar skill-biased effects on wages. But this current AI, called “supervised learning,” is relatively similar to past technological change. The AI of the distant future will be “unsupervised learning,” and it could eventually have an effect on the jobs of the most highly skilled." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Lindner, Attila, Balazs Murakozy, Balázs Reizer & Ragnhild Schreiner (2022): Firm-level technological change and skill demand. (CEP discussion paper 1857), London, 136 S.

Abstract

"We quantify the contribution of firm-level technological change to skill demand and aggregate inequality in the presence of imperfect competition in the labor market. We show that skill-biased technological change increases both the firm-level skill ratio and the skill premium, while other shocks (e.g. firm-specific output demand shocks) cannot explain the increase in both outcomes. We exploit administrative data and a large survey measuring a broad class of firm-level technological changes from Hungary and Norway. We estimate that the aggregate college premium increases by 6.1% in Norway and by 13.8% in Hungary as a result of the skill bias in technological change." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Meub, Lukas & Till Proeger (2022): Künstliche Intelligenz in Handwerk und Mittelstand. Ein Forschungsüberblick. (ifh Forschungsbericht / Volkswirtschaftliches Institut für Mittelstand & Handwerk an der Universität Göttingen 1), Göttingen, 41 S.

Abstract

"Welche Rolle kann künstliche Intelligenz im Handwerk spielen? Die vorliegende Publikation fasst die internationalen und nationalen Forschungsergebnisse für Handwerk und Mittelstand der vergangenen Jahre zusammen, sammelt Beispielanwendungen, beschreibt Hemmnisse und Erfolgsfaktoren und diskutiert die bestehenden Transferkanäle, um die künftige Rolle von KI im Handwerk zu beurteilen. Die Forschungsliteratur zeigt, dass die Einführung von KI-Anwendungen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) grundsätzlich vor dieselben Herausforderungen stellt und mit denselben Struktureigenschaften umgehen muss, wie sie von der Digitalisierung schon bekannt sind. Die Herausforderung ist jedoch im KI-Bereich ungleich höher: Während grundsätzlich jeder Betrieb mit hohem Datenaufkommen für die Anwendung künstlicher Intelligenz geeignet ist, ist der Ressourcenaufwand einer eigenständigen Erstellung und Implementierung für Einzelbetriebe in der Regel. unrealistisch hoch und bislang tendenziell inkompatibel mit den Struktureigenschaften kleinerer KMU. Ein geeigneter Ansatzpunkt zur Änderung dieser Situation sind KI-Dienstleistungen, die auf Basis von branchenspezifischen Datenpools entwickelt werden. Dadurch können überbetriebliche Daten spezifischer Anwendungsfelder Forschungseinrichtungen zur Verfügung gestellt werden. Diesen wird dadurch ermöglicht, spezifische KI- Anwendungen zu erstellen und über Neugründungen zu kommerzialisieren. Auf diesem Wege kann künstliche Intelligenz in spezifischen Anwendungsfeldern als Dienstleistung für die Betriebe eines Handwerkszweiges als allgemein nutzbares Produkt zur Verfügung gestellt werden. Um diesen Transferkanal zu etablieren, können Handwerks- und Mittelstandspolitik dafür im Vorfeld Datenverbünde organisieren, um hiermit Verbindungen zur KI-Forschung herzustellen und nach Entwicklung niedrigschwellig anwendbarer Produkte die KMU und Handwerksbetriebe bei der Nutzung und Verbreitung der so entstehenden KI-Dienstleistungen im Handwerk unterstützen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Mühlbauer, Sabrina & Enzo Weber (2022): Machine Learning for Labour Market Matching. (IAB-Discussion Paper 03/2022), Nürnberg, 37 S. DOI:10.48720/IAB.DP.2203

Abstract

"Dieses Papier beschäftigt sich mit einer groß angelegten Datenanalyse mit dem Ziel den Matchingprozess auf dem Arbeitsmarkt mit algorithmen- und modellbasierten statistischen Methoden zu verbessern. Wir nutzen einen umfassenden administrativen Datensatz zu Arbeitsmarktbiographien von erwerbstätigen Personen in Deutschland. Der Datensatz beinhaltet sowohl personenbezogene als auch berufsbezogene Informationen. Auf Basis unserer Schätzungen berechnen wir, in welchem Berufsfeld eine arbeitslose Person mit der größten Wahrscheinlichkeit Beschäftigung findet. Wir nutzen für unsere Prognosen übliche statistische Methoden und maschinelles Lernen. Anhand unserer Ergebnisse zeigt sich, dass für die zugrundeliegende Fragestellung Algorithmen des maschinellen Lernens die besten Ergebnisse liefern. Als Gütemaß hierfür nutzen wir den out-of-sample Prognosefehler. Hinsichtlich der Arbeitslosenquote würde die Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens eine Verbesserung von 2,9 - 3,6 Prozentpunkten im Vergleich zu traditionellen Methoden bedeuten." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Ocampo, Sergio (2022): A Task-Based Theory of Occupations with Multidimensional Heterogeneity. (Centre for Human Capital and Productivity (CHCP) working paper series 2022-02), London, Ontario, 64 S.

Abstract

"I develop an assignment model of occupations with multidimensional heterogeneity in production tasks and worker skills. Tasks are distributed continuously in the skill space, whereas workers have a discrete distribution with a finite number of types. Occupations arise endogenously as bundles of tasks optimally assigned to a type of worker. The model allows us to study how occupations respond to changes in the economic environment, making it useful for analyzing the implications of automation, skill-biased technical change, offshoring, and worker training. Using the model, I characterize how wages, the marginal product of workers, the substitutability between worker types, and the labor share depend on the assignment of tasks to workers. I introduce automation as the choice of the optimal size and location of a mass of identical robots in the task space. Automation displaces workers by replacing them in the performance of tasks, generating a cascading effect on other workers as the boundaries of occupations are redrawn." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Overdiek, Markus & Thomas Petersen (2022): Was Deutschland über Algorithmen und Künstliche Intelligenz weiß und denkt. Ergebnisse einer repräsentativen Bevölkerungsumfrage: Update 2022. Gütersloh, 38 S. DOI:10.11586/2022053

Abstract

"Algorithmen und Künstliche Intelligenz sind gekommen, um zu bleiben – und zwar inmitten der Gesellschaft: Die Vergabe von Kita-Plätzen, Gesichtserkennung bei der Videoüberwachung im öffentlichen Raum oder Frühwarnsysteme vor möglichen Naturkatastrophen. Das sind nur einige von mittlerweile vielen sehr alltäglichen Gebieten, in denen algorithmische Systeme zum Einsatz kommen. Doch was wissen und denken Menschen darüber? Diese repräsentative Umfrage ergründet, was die Bevölkerung in Deutschland über Algorithmen und Künstliche Intelligenz weiß und wie sie die digitalen Technologien und ihre Auswirkungen auf unsere Gesellschaft wahrnimmt. Die Studie schließt an frühere Erhebungen der Bertelsmann Stiftung aus den Jahren 2018 (Fischer und Petersen 2018) und 2021 (Gundlach und Petersen 2021) an. Somit ist es nun auch möglich, erste Trends über die Zeit herauszuarbeiten. Neben dem Begriff „Algorithmus“ deckt diese Umfrage erstmalig auch das Stichwort „Künstliche Intelligenz“ (KI) als Untersuchungsgegenstand ab, sodass Wissen und Einstellungen zu den beiden Begriffen verglichen werden können. Die Ergebnisse der Umfrage zeigen erneut, wie wichtig ein breiter Kompetenzaufbau in der Bevölkerung ist. Wir hoffen, mit dieser Studie auch einen medialen Diskurs zu stärken, der die Grautöne gesellschaftlicher Implikationen von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz auszuleuchten vermag. Denn eine solch differenzierte Berichterstattung ist essenziell, um die Auswirkungen digitaler Technologien für alle Menschen greif- und sichtbarer zu machen. Nur auf dieser Grundlage kann es langfristig gelingen, eine wirksame Kontrolle von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz sicherzustellen und gleichzeitig ihre Chancen fürs Gemeinwohl zu nutzen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Pero, Angelica Salvi del, Peter Wyckoff & Ann Vourc'h (2022): Using Artificial Intelligence in the workplace: What are the main ethical risks? (OECD social, employment and migration working papers 273), Paris, 73 S. DOI:10.1787/840a2d9f-en

Abstract

"Artificial Intelligence (AI) systems are changing workplaces. AI systems have the potential to improve workplaces, but ensuring trustworthy use of AI in the workplace means addressing the ethical risks it can raise. This paper reviews possible risks in terms of human rights (privacy, fairness, agency and dignity); transparency and explainability; robustness, safety and security; and accountability. The paper also reviews ongoing policy action to promote trustworthy use of AI in the workplace. Existing legislation to ensure ethical workplaces must be enforced effectively, and serve as the foundation for new policy. Economy- and society-wide initiatives on AI, such as the EU AI Act and standard-setting, can also play a role. New workplace-specific measures and collective agreements can help fill remaining gaps." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Peters, Robert, Markus Dicks, Andrea Altepost, Doris Aschenbrenner, Michael Burmester, Astrid Carolus, Kathleen Diener, Lajla Fetic, Detlef Gerst, Isabella Hermann, Bruno Kramm, Constanze Kurz, Matthias Peissner, Oliver Suchy, Martin Westhoven, Carolin Wienrich & Marcel Zimmerling (2022): Arbeiten mit Künstlicher Intelligenz. Perspektiven für eine menschenzentrierte Gestaltung von KI. 28 S.

Abstract

"Die vorliegende Publikation führt die Ergebnisse des Fachdialogs "Mensch-Technik-Interaktion – Arbeiten mit Künstlicher Intelligenz" des "Observatoriums Künstliche Intelligenz in Arbeit und Gesellschaft" der Denkfabrik Digitale Arbeitsgesellschaft zusammen und leistet einen Beitrag im Diskurs über einen Paradigmenwechsel weg von der Technologie- hin zu einer Menschenzentrierung in der Gestaltung von KI-Systemen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Pisanelli, Elena (2022): Your resume is your gatekeeper: Automated resume screening as a strategy to reduce gender gaps in hiring. In: Economics Letters, Jg. 221. DOI:10.1016/j.econlet.2022.110892

Abstract

"Firms increasingly rely on artificial intelligence (AI) algorithms for hiring. The literature prompts concerns about such AI algorithms hindering gender equality in employment outcomes. Using a unique field study, I find human recruiters' gender stereotypes lead to women having 69% lower chances of being interviewed for a gender-neutral job, compared to equally qualified men. Introducing automated resume screening shrinks such a gender gap by 43 percentage points." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2022 Elsevier) ((en))

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Proeger, Till & Lukas Meub (2022): Fortgeschrittene Digitalisierung und Künstliche Intelligenz im Handwerk:. Eine Webscraping-Analyse im Handwerkskammerbezirk Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim. (ifh Forschungsbericht / Volkswirtschaftliches Institut für Mittelstand & Handwerk an der Universität Göttingen 5), Göttingen, 27 S.

Abstract

"Die Webscraping-Analyse erfasst erstmalig den gesamten Kammerbezirk Osnabrück-Emsland-Grafschaft Bentheim bzgl. Online-Präsenzen der Handwerksbetriebe. Die Websites werden hinsichtlich direkter KI-Nähe, fortgeschrittener Digitalisierung sowie indirekter KI-Betroffenheit analysiert. Dazu wird ein Suchbegriffsraster von 245 Begriffen auf Basis einer Literaturübersicht und Expertengesprächen erstellt, das im Anschluss die Analyse der Webseiten leitet. Es entsteht umfassender Überblick zur Technologienutzung im Kammerbezirk mit einem Schwerpunkt auf künstlicher Intelligenz. Wie aus der Literaturanalyse zu erwarten, ist die direkte Nutzung von KI in Form entsprechender Technologien selten, die Technologien fortgeschrittener Digitalisierung deutlich häufiger und die indirekte KI-Betroffenheit über Software, Plattformen und Soziale Medien hoch. Es zeigt sich somit eine charakteristische Pyramidenstruktur im Hinblick auf die KI-Nutzung, wobei technologisch und digitalisierungsbezogen fortgeschrittene Betriebe in direkte Berührung mit KI kommen und die Mehrzahl der Betriebe eine indirekte Betroffenheit aufweist. Die Größenordnung für den Kammerbezirk ist dabei: rund 180 Betriebe mit direktem KI-Bezug, 1.200 Betriebe mit Kennzeichen fortgeschrittener Digitalisierung, 1.700 Betriebe mit indirekter KI-Betroffenheit und 3.400 Betriebe lediglich mit Website ohne Hinweis auf die drei Kategorien. Im Hinblick auf die Gewerke zeigt sich, dass in absoluten Zahlen die meisten Betriebe mit einem unmittelbaren Bezug zur Künstlichen Intelligenz bei den Elektrotechnikern zu finden sind. KI-Begriffe treten außerdem häufig bei Land- und Baumaschinenmechatronikern, SHK-Betrieben, Feinwerkmechanikern sowie Informationstechnikern auf. Weitere Auffälligkeiten in der Gewerkeverteilung sind die starke Nennung von Internet of Things (IoT) bei den Elektrotechnikern und die relativ häufige Nennung von Big Data und Prognosemodell bei den Land- und Baumaschinenmechatronikern. Indikatoren für fortgeschrittene Digitalisierung finden sich insbesondere bei den Elektrotechnikern, Tischlern, Metallbauern, SHK-Betrieben, Feinwerkmechanikern, Augenoptikern, Informationstechnikern und Hörakustikern. Eine starke indirekte Betroffenheit von KI zeigt sich insbesondere bei den Elektrotechnikern, Tischlern, Maurer/Betonbauern, Maler /Lackierern, Fotografen, Augenoptikern, Fliesenlegern, Bäckern und Schornsteinfegern, wobei vor allem die Nutzung der sozialen Medien über die Zugehörigkeit zu dieser Kategorie entscheidet. In der Betrachtung der regionalen Verteilung wird deutlich, dass für die zentrale Kategorie der KI-Nutzung grundsätzlich eine relativ gleichmäßige Verteilung der betroffenen Betriebe im Raum vorliegt. Regionale Schwerpunkte sind der Osnabrücker Raum, Meppen, Nordhorn und Bramsche. Es besteht kein eindeutiger Schwerpunkt auf dem städtischen Raum, vielmehr sind sowohl städtische als auch ländliche Kreise mit Betrieben vertreten. Dasselbe gilt für die fortgeschrittene Digitalisierung und indirekte Betroffenheit: Auch hier besteht eine gleichmäßige räumliche Verteilung." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Rammer, Christian, Gastón P. Fernández & Dirk Czarnitzki (2022): Artificial intelligence and industrial innovation: Evidence from German firm-level data. In: Research Policy, Jg. 51, H. 7. DOI:10.1016/j.respol.2022.104555

Abstract

"This paper analyses the link between the use of Artificial Intelligence (AI) and innovation performance in firms. Based on firm-level data from the German part of the Community Innovation Survey (CIS) 2018, we examine the role of different AI methods and application areas in innovation. The results show that 5.8% of firms in Germany were actively using AI in their business operations or products and services in 2019. We find that the use of AI is associated with annual sales with world-first product innovations in these firms of about €16 billion (i.e. 18% of total annual sales of world-first innovations). In addition, AI technologies have been used in process innovation that contributed to about 6% of total annual cost savings of the German business sector. Firms that apply AI broadly (using different methods for different applications areas) and that have already several years of experience in using AI obtain significantly higher innovation results. These positive findings on the role of AI for innovation have to be interpreted with caution as they refer to a specific country (Germany) in a situation where AI started to diffuse rapidly." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2023 Elsevier) ((en))

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Raudonat, Kerstin, Monika Pröbster, Kai Schmieder, Simone Martinetz & Nicola Marsden (2022): Where bias can creep in. Gendersensibilität beim Einsatz von KI-Technologien im Kontext beruflicher Weiterbildung im Forschungsprojekt KIRA. In: D. Demmler, D. Krupka & H. Federrath (Hrsg.) (2022): INFORMATIK 2022, S. 683-692. DOI:10.18420/inf2022_54

Abstract

"KI-Technologien können im Kontext beruflicher Weiterbildung den gezielten Kompetenzaufbau für künftige Berufsfelder unterstützen. Gleichwohl besteht die Gefahr, dass existierende Vergeschlechtlichungen im beruflichem Kompetenzaufbau reproduziert werden. Im Forschungsprojekt KIRA sollen berufliche Lernangebote KI-unterstützt auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten und passgenau vermittelt werden. Dabei soll schon während des Entwicklungsprozesses der Fortschreibung existierender Stereotypen entgegengewirkt werden. Hierzu werden mögliche Diskriminierungen in einem zirkulären Modell der Ko-Konstruktion konzeptionalisiert und so Ansatzpunkte für Reflexion und Intervention identifiziert. Im Beitrag werden vier Felder entlang dieses Kreislaufes möglicher Diskriminierung beleuchtet und es wird aufgezeigt, dass KI-gestützte Empfehlungen zur Kompetenzentwicklung nur mit einer ganzheitlichen Betrachtung wirklich fair sein können." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Rausch-Berhie, Friederike & Dörte Busch (2022): Digitalisierung und digitale Teilhabe von Menschen mit Behinderung. In: Sozialer Fortschritt, Jg. 71, H. 3/4, S. 249-267. DOI:10.3790/sfo.71.3-4.249

Abstract

"Erst in den letzten Jahren haben Forschung und Entwicklung zu neuen, digitalen Technologien für Menschen mit Behinderung an Bedeutung gewonnen. Digitalisierung und algorithmische Systeme, einschließlich künstlicher Intelligenz, eröffnen den Betroffenen sowohl Chancen als auch Risiken. Deutschland hat sich dazu verpflichtet, eine gleichberechtigte, digitale Teilhabe zu ermöglichen und Zugangsbarrieren zu beseitigen (u.a. UN-Behindertenrechtskonvention). Rechtliche Regelungen, z.B. zum diskriminierungsfreien Zugang, sowie der ethische Rahmen für den Einsatz dieser Technologien müssen jedoch noch (weiter)entwickelt werden. Dies führt zu einer Reihe von ethischen und rechtlichen Fragen. Wo liegen beispielsweise die Grenzen für den Einsatz von Robotern bei der Pflege? Erste Ansätze wie der risikoadaptierte Regulierungsansatz für algorithmische Systeme der Datenethikkommission werden im Folgenden vorgestellt. Dabei werden Schädigungspotenzial und Regulierungsauflagen im Rahmen der sogenannten Kritikalitätspyramide unterschieden. Zudem wird auf das White Paper und den Artificial Intelligence Act der Europäischen Kommission eingegangen. Die Diskussion über die Regulierung von KI ist also in Gang gekommen, Menschen mit Behinderung werden dabei jedoch nicht ausreichend berücksichtigt. Dies gefährdet ihre gleichberechtigte digitale und gesellschaftliche Teilhabe. Zu diesem Thema wurden Experteninterviews mit Forschenden aus den Bereichen Ethik und Medizin sowie assistive Technologien als auch mit einer Selbsthilfevereinigung von Menschen mit Behinderung geführt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Riso, Sara, Dragoș Adăscăliței, Laura López Forés, Lucie Lechardoy & Cristiano Codagnone (2022): Ethics in the digital workplace. Anticipating and managing the impact of change. (Eurofound research report / European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions), Luxemburg, 47 S.

Abstract

"Digitisation and automation technologies, including artificial intelligence (AI), can affect working conditions in a variety of ways and their use in the workplace raises a host of new ethical concerns. Recently, the policy debate surrounding these concerns has become more prominent and has increasingly focused on AI. This report maps relevant European and national policy and regulatory initiatives. It explores the positions and views of social partners in the policy debate on the implications of technological change for work and employment. It also reviews a growing body of research on the topic showing that ethical implications go well beyond legal and compliance questions, extending to issues relating to quality of work. The report aims to provide a good understanding of the ethical implications of digitisation and automation, which is grounded in evidence-based research." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Sevindik, Ugur (2022): Verbreitung und Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Deutschland. Auswirkungen auf berufliche Anforderungen und Strukturen. (BIBB discussion paper), Bonn, 116 S.

Abstract

"Aufgrund ihrer für den Menschen nicht erreichbaren Fähigkeiten werden Maschinen und Künstliche Intelligenz (KI) als ein immer größerer Konkurrent des Menschen auf dem Arbeitsmarkt wahrgenommen. Trotz der komparativen Vorteile, die der Mensch gegenüber der Maschine immer noch hat, wird er im Diskurs „Mensch gegen Maschine“ ständig unterschätzt und den Maschinen werden teilweise Fähigkeiten zugeschrieben, die sie zumindest in diesem Umfang noch nicht haben. Sowohl in der Öffentlichkeit, als auch in der Arbeits- und Industriesoziologie verstärkt sich die Diskussion über die Ersetzung menschlichen Arbeitshandelns durch Maschinen bzw. Computer aufgrund des fortschreitenden Einsatz Künstlicher Intelligenz in deutschen Unternehmen. Eng verzahnt mit der Diskussion um die Ersetzungsanfälligkeit von Arbeitsplätzen im Zuge der Digitalisierung, ist die Frage der Kompetenzen und der Kompetenzentwicklung und –veränderung der Beschäftigten in Deutschland. In der Literatur werden vor allem potenzielle Szenarien diskutiert, die sich aus dem Einsatz von KI für die Kompetenzentwicklung der Beschäftigten ergeben könnten. Der vorliegende Beitrag stellt zunächst eine Art Bestandsaufnahme der Verbreitung und des Einsatzes von KI in Deutschland dar und versucht, erste Einschätzungen darüber zu geben, inwieweit der Einsatz und die Verbreitung von KI tatsächlich Auswirkungen auf menschliche Kompetenzen und deren Substituierbarkeit hat. Im Ergebnis zeigt sich, dass die Verbreitung und der Einsatz von KI in Deutschland momentan noch so gering sind, dass weiterhin direkte Gestaltungsmöglichkeiten bestehen und die Bedrohungsszenarien, in denen der Mensch einfach von Maschinen ersetzt wird nicht zwangsweise eintreten müssen. Nichtsdestotrotz bedingt die Verbreitung von Informations- und Kommunikationstechnologien durchaus den vermehrten Einsatz von KI, so dass der Diskurs auch in Zukunft bestehen bleiben wird. Es stellt sich heraus, dass zwar überwiegend, aber nicht ausschließlich hochqualifizierte Beschäftigte mit KI arbeiten. Schon jetzt ist der Umgang mit KI für Beschäftigte mit jeder Qualifikation relevant. Darüber hinaus wird deutlich, dass sich die Relevanz von Kompetenzen in Zukunft verschieben und dass andere Kompetenzen als bisher für die Arbeit der Zukunft wichtig werden. Um die betroffenen Kompetenzen klarer identifizieren zu können, empirische Ergebnisse hierzu zu generieren und Handlungsempfehlungen für den zukünftigen Umgang mit KI auszusprechen, bedarf es in folgenden Forschungsprojekten der Erstellung und Analyse einer einheitlichen Datengrundlage, die sich auf ebenjene Schwerpunkte fokussiert." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Thomsen, Stephan & Insa Weilage (2022): Transformation durch Algorithmen im kaufmännischen Bereich. Substituierbarkeitspotenziale und Handlungsfelder zur Begleitung des Wandels. Hannover ; Berlin, 35 S.

Abstract

"Im ersten Teil wird zunächst ein zusammenfassender Überblick über den aktuellen Forschungsstand zu Substituierbarkeitspotenzialen in kaufmännischen Berufen gegeben. Nach Beantwortung der Frage, welche Aufgaben besonders anfällig für Automatisierung sind, werden die nach Branchen und Berufsfeldern differenzierten Substituierbarkeitspotenziale dargestellt. Im zweiten Teil werden die zu erwartenden Folgen der skizzierten Entwicklungen für Qualifizierung, Berufsbilder und Erwerbsformen aufgezeigt. Wo möglich, werden Handlungsmöglichkeiten und Diskussionspunkte für den innerbetrieblichen Dialog genannt. Ein kurzes Fazit schließt die Ausführungen ab." (Textauszug, IAB-Doku)

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Tomprou, Maria & Min Kyung Lee (2022): Employment relationships in algorithmic management: A psychological contract perspective. In: Computers in Human Behavior, Jg. 126. DOI:10.1016/j.chb.2021.106997

Abstract

"Algorithms increasingly automate or support managerial functions in organizations, with implications for the employee-employer relationship. We explored how algorithmic management affects this relationship with a focus on psychological contracts, or employees' perceptions of their own and their employers' obligations. Through five online experiments, we investigated how organizational agent type—algorithmic versus human—influenced one's psychological contract depending on the organizational inducement type—transactional versus relational. We explored psychological contracts in two stages of employment: during early phases, such as recruiting (Studies 1 and 2) and onboarding (Studies 4 and 5), when the agent explains the inducements to the employee; and during employment, when the agent under-delivers the inducements to varying degrees (Studies 3–5). Our results suggest that agent type did not affect psychological contracts around transactional inducements but did so for relational inducements in the cases of recruiting and low inducement delivery (Studies 1–5). Algorithmic agents signaled reduced employer commitments to relational inducements during recruiting (Study 1). Using human agents resulted in greater perceived breach when delivery of relational inducements was low (Study 5). Regardless of inducement type, turnover intentions were higher when the human agent under-delivered compared to the algorithmic agent (Study 5). Our studies show how algorithmic management may influence one's psychological contract." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Ulfert, Anna-Sophie, Conny H. Antoni & Thomas Ellwart (2022): The role of agent autonomy in using decision support systems at work. In: Computers in Human Behavior, Jg. 126. DOI:10.1016/j.chb.2021.106987

Abstract

"Digitalization of work leads to ever-increasing information processing requirements for employees. Agent-based decision support systems (DSS) can assist employees in information processing tasks and decrease processing requirements. With increasing system capabilities, agency between the user and the system shifts, with high autonomy DSS being able to take over complete information processing tasks. In the present study, we distinguish degrees of DSS autonomy, operationalized by levels of automation (LOA), the delegation of task processing stages, and user control. In two vignette studies, we investigate the effects of DSS autonomy on perceptions of information load reduction, technostress, and user intention as well as the moderating role of technology and job experience. With high DSS autonomy, participants reported higher levels of information load reduction and technostress as well as lower levels of user intention. Job experience was a significant moderator. For high autonomy DSS, participants in the high job experience condition indicated greater information load reducation, lower technostress, and higher user intentions. Results suggest, that while being beneficial for decreasing information load, high DSS autonomy may negatively impact technostress and user intentions. It is suggested that technology and job training may improve user reactions." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Waas, Bernd (2022): Artificial Intelligence and labour law. (HSI-Working Paper / Hugo Sinzheimer Institut für Arbeitsrecht 17), Frankfurt am Main, 245 S.

Abstract

"Today, we encounter artificial intelligence (AI) applications at every turn, albeit often unnoticed. AI research has developed at a rapid pace. What seemed almost unthinkable yesterday may already be an integral part of everyday life tomorrow. AI is also becoming more and more prevalent in companies. AI applications offer firms but also their employees many opportunities; one need only think of workers' health protection. At the same time, however, the development brings considerable risks and challenges. It is these risks and challenges in particular that this study addresses. The core questions are: What does AI mean for the protection of employees? What challenges do individual labour law and co-determination face? The fact that the study’s focus is on the risks and not on the opportunities should not be misunderstood. Since the paradigm of labour law is the protection of the employee – typically the weaker party – it should not be surprising if we focus on the question of whether and to what extent this is affected by AI. The following sections, after a look at the basics (B.), will first look at the use of AI in working life (C.). This is already very advanced, especially in the USA. Initiatives will then be presented that focus in particular on the development of ethical principles for AI, but also in part on the regulation of AI. The analysis begins at the international level (D.), where the activities of the Council of Europe deserve special attention, then moves to the level of the European Union (E.), where the European Commission's proposal for an "AI law" will be discussed, and finally leads to the level of Germany (F.), where – in the form of some regulations of the Betriebsrätemodernisierungsgesetz – the first legislative activities have already been recorded. This is followed by a closer look at individual problem areas in labour law (G.). The study closes with a brief conclusion (H.)." (Text excerpt, IAB-Doku) ((en))

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Warning, Anja, Enzo Weber & Anouk Püffel (2022): On the Impact of Digitalization and Artificial Intelligence on Employers' Flexibility Requirements in Occupations. Empirical Evidence for Germany. In: Frontiers in artificial intelligence, Jg. 5, 2022-01-31. DOI:10.3389/frai.2022.868789

Abstract

"Artificial intelligence (AI) has a high application potential in many areas of the economy, and its use is expected to accelerate strongly in the coming years. This is linked with changes in working conditions that may be substantial and entail serious health risks for employees. With our paper we are the first to conduct an empirical analysis of employers' increasing flexibility requirements in the course of advancing digitalization, based on a representative business survey, the IAB Job Vacancy Survey. We combine establishment-level data from the survey and occupation-specific characteristics from other sources and apply non-linear random effects estimations. According to employers' assessments, office and secretarial occupations are undergoing the largest changes in terms of flexibility requirements, followed by other occupations that are highly relevant in the context of AI: occupations in company organization and strategy, vehicle/aerospace/shipbuilding technicians and occupations in insurance and financial services. The increasing requirements we observe most frequently are those concerning demands on employees' self-organization, although short-term working-time flexibility and workplace flexibility also play an important role. The estimation results show that the occupational characteristics, independently of the individual employer, play a major role for increasing flexibility requirements. For example, occupations with a larger share of routine cognitive activities (which in the literature are usually more closely associated with artificial intelligence than others) reveal a significantly higher probability of increasing flexibility demands, specifically with regard to the employees' self-organization. This supports the argument that AI changes above all work content and work processes. For the average age of the workforce and the unemployment rate in an occupation we find significantly negative effects. At the establishment level the share of female employees plays a significant negative role. Our findings provide clear indications for targeted action in labor market and education policy in order to minimize the risks and to strengthen the chances of an increasing application of AI technologies." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Zuazu-Bermejo, Izaskun (2022): Robots and women in manufacturing employment. (ifso working paper 19), Duisburg: University of Duisburg-Essen, Institute for Socio-Economics (ifso), 51 S.

Abstract

"Automation transforms the combination of tasks performed by machines and humans, and reshapes existing labour markets by replacing jobs and creating new ones. The implications of these transformations are likely to differ by gender as women and men concentrate in different tasks and jobs. This article argues that a gender-biased technological change framework will advance our understanding of the differentiated role of robots in labour market outcomes of women and men. The article empirically analyses the impact of industrial robots in gender segregation and employment levels of women and men using an industry-level disaggregated panel dataset of 11 industries in 14 developed and developing countries during 1993-2015. Within fixed-effects and instrumental variables estimates suggest that robotization increases the share of women in manufacturing employment. However, this impact hinges upon female labour force participation. As female labour participation rate increases, robots are associated with a negative effect of robotization in the female share of manufacturing employment. Results also show that the impact of robotization varies at different levels of economic development. The estimates point to a reducing employment effects of robotization, although the effect for women is larger. The results are robust to a variety of various sensitivity checks." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Abstract

"Der Personalmarkt und das Recruiting befinden sich im Wandel. Fachkräfte werden branchenübergreifend händeringend gesucht – der Arbeitgebermarkt wandelt sich zum Arbeitnehmermarkt. Unternehmen müssen sich verstärkt bei den Fachkräften bewerben und nicht mehr umgekehrt. Dies führt zu besonderen Herausforderungen für die Recruiter sowohl in den Unternehmen als auch in der Personalvermittlungsbranche. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen: Künstliche Intelligenz (KI) kann unterstützend dafür eingesetzt werden, effizienter den perfekt passenden Kandidaten zu finden. Viele Personalvermittler haben auf diesem Gebiet schon einige Erfahrungen sammeln können. Bereits über die Hälfte der befragten Personalvermittlungsunternehmen setzen KI-Tools im Recruiting-Prozess ein. Bei größeren Vermittlungsunternehmen mit über 50 Mitarbeitern liegt der Anteil bereits bei über 60 Prozent. Insgesamt geben über die Hälfte der Vermittler an, dass KI im Recruiting in den nächsten fünf Jahren eine entscheidende Rolle spielen wird." (Textauszug, IAB-Doku)

Abstract

"Wie können KI-Anwendungen verantwortungsvoll, menschenzentriert und diskriminierungsfrei in der öffentlichen Verwaltung eingeführt werden? Wie kann dabei sichergestellt werden, dass Beschäftigte und Bürger*innen davon profitieren? Um diese Fragen zu beantworten, hat das von der Denkfabrik Digitale Arbeitsgesellschaft im BMAS koordinierte Netzwerk KI in der Arbeits- und Sozialverwaltung in einem innovativen und partizipativen Bottom-up-Prozess selbstverpflichtende Leitlinien für den KI-Einsatz in der behördlichen Praxis entwickelt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Alekseeva, Liudmila, José Azar, Mireia Giné, Sampsa Samila & Bledi Taska (2021): The demand for AI skills in the labor market. In: Labour Economics, Jg. 71. DOI:10.1016/j.labeco.2021.102002

Abstract

"Using detailed data on skill requirements in online vacancies, we estimate the demand for AI specialists across occupations, sectors, and firms. We document a dramatic increase in the demand for AI skills over 2010–2019 in the U.S. economy across most industries and occupations. The demand is highest in IT occupations, followed by architecture and engineering, scientific, and management occupations. Firms with larger market capitalization, higher cash holdings, and higher investments in R&D have a higher demand for AI skills. We also document a wage premium of 11% for job postings that require AI skills within the same firm and 5% within the same job title. Managerial occupations have the highest wage premium for AI skills. Firms demanding AI skills more intensively also offer higher salaries in non-AI jobs." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2021 Elsevier) ((en))

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Bartel, Susanne & Beate Milluks (2021): KI-Assistenzsysteme in der beruflichen Rehabilitation. In: Die Berufliche Rehabilitation, Jg. 35, H. 4, S. 16-25.

Abstract

"Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt stellt Beschäftigte und Arbeitgeber, die Forschungslandschaft und unsere Gesellschaft insgesamt vor viele Fragen. Welche Chancen bieten KI-gestützte Assistenzsysteme für einzelne Beschäftigte? Welchen Risiken bringt ihr Einsatz mit sich? Diese Fragen sind bis heute nur ansatzweise beantwortet. Vor allem mit Blick auf die Zielgruppe der Menschen mit Behinderungen. Können sie von KI-gestützten Assistenzsystemen profitieren oder werden sie durch die Veränderung der Arbeitswelt abgehängt? Mit diesen elementaren und darüberhinausgehenden Fragestellungen haben sich Berufsbildungswerke (BBW), Berufsförderungswerke (BFW) und Werkstätten für behinderte Menschen (WfbM) auseinandergesetzt. Gemeinsam mit dem Deutschen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz (DFKI) ist das Verbundprojekt entstanden, das seit Frühjahr 2019 vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) gefördert wird." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Lambertus-Verlag)

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Battisti, Michele, Massimo Del Gatto, Antonio Francesco Gravina & Christopher F. Parmeter (2021): Robots versus labor skills: a complementarity/substitutability analysis. (CRENOS working paper 2021,04), Cagliari, 32 S.

Abstract

"The rise of artificial intelligence and automation is fueling anxiety about the replacement of workers with robots and digital technologies. Relying upon a (country-sector-year) constructed measure of robotic capital (RK), we study the extent of complementarity/substitutability between robots and workers at different skill levels (i.e., high-, medium- and low-skilled workers). The analysis points to a higher elasticity of substitution (EoS) - i.e., higher substitutability - between RK and unskilled labor, compared to skilled labor. Furthermore, we find evidence of polarizing effects, according to which middle-skilled workers, typically employed in intermediate routine and/or codifiable tasks, are the most vulnerable to robotization. Results turn out to be robust to using different - i) definitions of EoS; ii) computations of RK; iii) samples of countries and industries (WIOD vs EU KLEMS data); iv) skill grouping." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Ganz, Walter, Michaela Friedrich, Tim Hornung, Benjamin Schneider & Anne-Sophie Tombeil, Bauer, Wilhelm & Oliver Riedel (Hrsg.) (2021): Arbeiten mit künstlicher Intelligenz. Fallbeispiele aus Produktion, Sacharbeit und Dienstleistungen. Stuttgart: Fraunhofer IAO, 61 S. DOI:10.24406/publica-fhg-301068

Abstract

"Künstliche Intelligenz ist eines der Mega-Themen der Gegenwart. Studien zeigen, dass sich sehr viele Unternehmen, Beratungsfirmen, Sozialpartner und Forschungseinrichtungen mit der Frage beschäftigen, wie Künstliche Intelligenz Märkte, Wertschöpfungsstrukturen und die Arbeitswelt in der Produktion sowie bei den Dienstleistungen verändern wird. Allerdings zeigt sich noch eine große Lücke zwischen dieser öffentlichen Debatte und der praktischen Umsetzung, also Überlegungen, was mit KI bewirkt werden könnte, und der tatsächlichen Nutzung von KI in den Unternehmen. "Künstliche Intelligenz ist inzwischen im Alltag der meisten Menschen angekommen, vom Sprachassistenten auf dem Smartphone oder in der Wohnung über die Routenplanung bis hin zu Produktempfehlungen im Onlineshop. In den Unternehmen aber werden KI-Lösungen noch sehr zögerlich eingesetzt", sagt Bitkom-Präsident Achim Berg. Bei einer Vielzahl von möglichen KI-Anwendungen für Unternehmen liegt die erwartete weit über der realen Nutzung. Zu ähnlich ernüchternden Ergebnissen kommt auch die ZEW-Studie im Auftrag des Bundeswirtschaftsministeriums von 2020. Nach Aussage dieser Innovationserhebung haben nur etwa sechs Prozent der Unternehmen 2019 (produzierendes Gewerbe und überwiegend unternehmensorientierte Dienstleistungen) KI in Produkten, Dienstleistungen oder internen Prozessen eingesetzt. Auch eine vom Fraunhofer IAO durchgeführte Studie von 2019 hatte festgestellt, dass sich eine große Mehrheit der Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz beschäftigt, aber nur jedes sechste Unternehmen erste praktische Anwendungen im Einsatz hat. Es zeigen sich auch deutliche Unterschiede der Nutzung von KI hinsichtlich der Unternehmensgröße, insbesondere kleinere und mittlere Unternehmen hinken hinterher. Die Suche nach Beispielen von KI-Lösungen in der Unternehmenspraxis, insbesondere im Bereich der deutschen mittelständischen Industrie, liefert noch nicht viele Orientierungspunkte. Dennoch ist es mit dieser Studie gelungen, eine Reihe qualitativer Use Cases zu erarbeiten und die praktischen Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt von Unternehmen etwas näher zu betrachten." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Bellmann, Lutz & Werner Widuckel (2021): Arbeitsmarkteffekte von KI und deren Beeinflussung. In: Denk-doch-Mal.de H. 3, o. Sz.

Abstract

"Die Arbeitsmarktwirkungen digitaler Technologien und von KI sind nicht einfach prognostizierbar. Es können jedoch mögliche arbeitsmarktwirksame Potenziale und Gestaltungsszenarien analysiert und abgeleitet werden, die eine Orientierung für die betrieblichen und gesellschaftlichen Herausforderungen bieten, die mit deren Einsatz verbunden sind. Im Umgang mit diesen Herausforderungen ist weder ein naiver Fortschrittsoptimismus noch ein resignativer Untergangspessimismus geeignet, um sich mit diesen Herausforderungen auseinanderszusetzen. In diesem Sinne besteht auch für mögliche Arbeitsmarktwirkungen keine gegebene Unausweichlichkeit, die sich zu Arbeitsplatzverlusten oder -gewinnen aufsummieren ließe. Hierauf wird auch in den in diesem Artikel zitierten Untersuchungen immer wieder mit großer Berechtigung hingewiesen. Die Arbeitsmarktwirkung digitaler Technologien und von KI ist ein Ergebnis sozialer Gestaltung und ihrer Aushandlungsprozesse." (Textauszug, IAB-Doku)

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Benanav, Aaron (2021): Automatisierung und die Zukunft der Arbeit. (Edition Suhrkamp), Berlin: Suhrkamp, 195 S.

Abstract

"Zukunftsforscher, Technikutopistinnen und marxistische Gesellschaftskritiker malen in seltener Übereinstimmung ein düsteres Szenario an die Wand: Über kurz oder lang übernehmen Roboter, selbstfahrende Autos und Algorithmen unsere Jobs. Digitalisierung und Automatisierung machen Millionen von Arbeitnehmern überflüssig. Aber ist wirklich der technologische Wandel der entscheidende Faktor hinter diesem tiefgreifenden Strukturwandel der Arbeitswelt? Aaron Benanav widerspricht dem »Automatisierungsdiskurs« und zeigt, dass die eigentlichen Ursachen in einer Verlangsamung der Produktivitätssteigerung und des Wachstums zu suchen sind. Eine Zukunft, in der Mensch und Maschine nicht miteinander konkurrieren, ist möglich, dafür bedarf es jedoch einer demokratischen Organisation der Wirtschaft." (Autorenreferat, © 2021 Suhrkamp)

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Büchel, Jan, Vera Demary, Henry Goecke, Enno Kohlisch, Oliver Koppel, Armin Mertens, Christian Rusche, Marc Scheufen & Jan Wendt (2021): KI-Monitor 2021. Status quo der Künstlichen Intelligenz in Deutschland : Gutachten. Berlin, 62 S.

Abstract

"Bei der Künstlichen Intelligenz (KI) handelt es sich um eine Schlüsseltechnologie, die nahezu in allen Bereichen der Gesellschaft sowie der Wirtschaft Anwendung finden kann. Sie bietet neben ökonomischen Potenzialen und innovativen Anwendungen für Konsumentinnen und Konsumenten auch Unterstützung bei der Lösung sogenannter Menschheitsaufgaben – wie zum Beispiel Pandemien mittels Früherkennung, dem Klimawandel durch Klimamodelle und ressourceneffiziente Produktion, oder dem demografischen Wandel durch Assistenzsysteme. Unter anderem aufgrund der Vielfältigkeit der Einsatzmöglichkeiten und der KI-Anwendungen (beispielsweise Maschinelles Lernen, Spracherkennung oder autonomes Fahren) hat sich kein einheitliches Verständnis von KI herausgebildet. Im vorliegenden KI-Monitor 2021 wird als Grundlage weiterhin die Definition aus dem KI-Monitor 2020 verwendet, die unter KI „die Schaffung von (quasi) intelligenten Programmen und Maschinen, welche Entscheidungen selbstständig treffen und basierend auf diesen Handlungen ausführen können“ versteht. Dadurch wird ein einheitliches Verständnis ermöglicht und die Grundlage für vergleichende Analysen gelegt. Da es sich bereits um die zweite Auflage des KI-Monitors handelt, der anhand von aussagekräftigen Indikatoren die Entwicklung von KI in Deutschland empiriebasiert untersucht, kann neben der Erhebung des Status quo der Künstlichen Intelligenz auch deren Entwicklung bis auf Indikatorebene nachgezeichnet und analysiert werden. Die einzelnen Indikatoren wurden zu den drei gleichwertigen Kategorien Rahmenbedingungen, Wirtschaft und Gesellschaft zusammengefasst. Durch den Aufbau des KI-Monitors wird es auch möglich, die Auswirkungen der Corona-Pandemie auf die Entwicklung von KI zu evaluieren. Dabei kann festgestellt werden, dass zwar negative Auswirkungen der Pandemie auf einzelne Indikatoren zu beobachten sind; im Aggregat konnte der KI-Index jedoch sehr deutlich zulegen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Büchel, Jan & Armin Mertens (2021): KI-Bedarfe der Wirtschaft am Standort Deutschland. Eine Analyse von Stellenanzeigen für KI-Berufe : Eine Studie im Rahmen des Projekts „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland“ im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie. Berlin, 26 S.

Abstract

"Künstliche Intelligenz wird schon heute immer häufiger im Arbeitsumfeld eingesetzt. Dafür sind meist neue oder veränderte Kompetenzen notwendig. Welche Kompetenzen Unternehmen hier derzeit nachfragen, zeigt eine neue Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft im BMWi-Projekt „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland”." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Carbonero, Francesco & Sergio Scicchitano (2021): Labour and technology at the time of Covid-19. Can artificial intelligence mitigate the need for proximity? (GLO discussion paper / Global Labor Organization 765), Essen, 25 S.

Abstract

"Social distancing has become worldwide the key public policy to be implemented during the COVID-19 epidemic and reducing the degree of proximity among workers turned out to be an important dimension. An emerging literature looks at the role of automation in supporting the work of humans but the potential of Artificial Intelligence (AI) to influence the need for physical proximity on the workplace has been left largely unexplored. By using a unique and innovative dataset that combines data on advancements of AI at the occupational level with information on the required proximity in the job-place and administrative employer-employee data on job flows, our results show that AI and proximity stand in an inverse U-shape relationship at the sectoral level, with high advancements in AI that are negatively associated with proximity. We detect this pattern among sectors that were closed due to the lockdown measures as well as among sectors that remained open. We argue that, apart from the expected gains in productivity and competitiveness, preserving jobs and economic activities in a situation of high contagion may be the additional benefits of a policy favouring digitization." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Damioli, Giacomo, Vincent Van Roy, Daniel Vertesy & Marco Vivarelli (2021): May AI Revolution Be Labour-Friendly? Some Micro Evidence from the Supply Side. (IZA discussion paper 14309), Bonn, 25 S.

Abstract

"This study investigates the possible job-creation impact of AI technologies, focusing on the supply side, namely the providers of the new knowledge base. The empirical analysis is based on a worldwide longitudinal dataset of 3,500 front-runner companies that patented the relevant technologies over the period 2000-2016. Obtained from GMM-SYS estimates, our results show a positive and significant impact of AI patent families on employment, supporting the labour-friendly nature of product innovation in the AI supply industries. However, this effect is small in magnitude and limited to service sectors and younger firms, which are the leading actors of the AI revolution. Finally, some evidence of increasing returns seems to emerge; indeed, the innovative companies which are more focused on AI technologies are those obtaining the larger impacts in terms of job creation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Demary, Vera & Henry Goecke (2021): Wie KMU Künstliche Intelligenz nutzen. (IW-Kurzberichte / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2021,81), Köln, 3 S.

Abstract

"Die Implementierung von Zukunftstechnologien in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) ist entscheidend für deren zukünftige Wettbewerbsfähigkeit. Im Bereich der Künstlichen Intelligenz gibt es hier große Fortschritte." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Deng, Liuchun, Verena Plümpe & Jens Stegmaier (2021): Automatisierung in Deutschland: Was treibt die vermehrte Roboternutzung? In: Ökonomenstimme H. 03.05.2021, o. Sz., 2021-04-08.

Abstract

"Neue Erkenntnisse auf Basis von Betriebsdaten beleuchten den Stand, die jüngste Entwicklung und die potenziellen Determinanten des zunehmenden Robotereinsatzes in Deutschland. In den letzten zehn Jahren haben rasante Fortschritte der Automatisierungstechnologien eine große Diskussion über die Zukunft der Arbeit und der Gesellschaft im Allgemeinen ausgelöst. Im Mittelpunkt dieser Diskussion steht der Aufstieg von Industrie- und Servicerobotern (Baldwin 2019, Graetz & Michaels 2018). Im Gegensatz zu anderen hochentwickelten Maschinen, sind moderne Roboter programmierbar, vielseitig einsetzbar und zunehmend in der Lage, eine flexible Reihe von Aufgaben ohne menschliches Zutun auszuführen. In Verbindung mit künstlicher Intelligenz werden Roboter eine bedeutende Rolle in der Arbeitswelt spielen, die über den traditionellen Fabrikeinsatz hinausgeht. Um den Aufstieg von Robotern besser zu verstehen, untersuchen wir einen neu erhobenen Datensatz auf Betriebsebene zum Robotereinsatz in Deutschland (Deng, Plümpe & Stegmaier 2020). Nach unserem Wissen ist dies die erste empirische Studie, die auf mikroökonomischer Ebene die Robotisierung in Deutschland untersucht, einem Land, in dem auch die Produktion und Innovation im Bereich der Roboter eine große Rolle spielt.[ 1 ] Im Folgenden beschreiben wir unsere Daten, stellen fünf stilisierte Fakten zur jüngsten Robotisierung in Deutschland vor und weisen auf mögliche Determinanten der Robotereinführung hin." (Textauszug, IAB-Doku), IAB-Doku)

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Desiere, Sam & Ludo Struyven (2021): Using Artificial Intelligence to classify Jobseekers: The Accuracy-Equity Trade-off. In: Journal of Social Policy, Jg. 50, H. 2, S. 367-385. DOI:10.1017/S0047279420000203

Abstract

"Artificial intelligence (AI) is increasingly popular in the public sector to improve the cost-efficiency of service delivery. One example is AI-based profiling models in public employment services (PES), which predict a jobseeker's probability of finding work and are used to segment jobseekers in groups. Profiling models hold the potential to improve identification of jobseekers at-risk of becoming long-term unemployed, but also induce discrimination. Using a recently developed AI-based profiling model of the Flemish PES, we assess to what extent AI-based profiling 'discriminates' against jobseekers of foreign origin compared to traditional rule-based profiling approaches. At a maximum level of accuracy, jobseekers of foreign origin who ultimately find a job are 2.6 times more likely to be misclassified as 'high-risk' jobseekers. We argue that it is critical that policymakers and caseworkers understand the inherent trade-offs of profiling models, and consider the limitations when integrating these models in daily operations. We develop a graphical tool to visualize the accuracy-equity trade-off in order to facilitate policy discussions." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Erebak, Serkan & Tülay Turgut (2021): Anxiety about the speed of technological development: Effects on job insecurity, time estimation, and automation level preference. In: The Journal of High Technology Management Research, Jg. 32, H. 2. DOI:10.1016/j.hitech.2021.100419

Abstract

"Technology is developing rapidly. Every year, new products and services are produced that may affect the way employees work in organizations. Following and adapting to technological developments may be an individual challenge. People may experience anxiety in this process. Also, automation technologies may lead to a perception that individuals may lose their jobs soon. This may affect employees' choices in the possible human-robot collaboration process. In this study, we reached out to employees from various sectors via internet survey. The statistical analyses showed that concerns about the speed of technology affects employees' job insecurity caused by robots and the perception of job insecurity related to their work affects the level of automation they prefer in robots. New studies on this subject may contribute to the efficiency of human-robot cooperation which is expected to happen soon. Also, it may contribute to highlighting the anxiety experienced by employees during the development of technology." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Fudurich, James, Lena Suchanek & Lise Pichette (2021): Adoption of digital technologies. Insights from a global survey initiative. (Staff discussion paper / Bank of Canada 2021-7), Ottawa, 44 S.

Abstract

"The Bank of Canada, together with a global network of central banks, recently surveyed more than 6,000 firms from around the world. Using the survey data, this paper assesses the effects of digitalization on firms’ pricing and employment decisions. Specifically, we examine firms’ expectations about how their adoption of digital technologies—such as e-commerce, cloud computing, big data, 3-D printing, the Internet of Things, robotics and artificial intelligence— will affect their prices and hiring plans. Digital technologies influence firms’ operations in several ways that can often offset each other. This makes it difficult to pin down the overall impact on prices. Survey results for Canada suggest that some firms expect some downward pressure on prices from (1) efficiency gains, for example from automation, made possible by digital technology and (2) increased online competition and cost compression in the supply chain. Other firms expect that the value added to their products from adopting digital technologies will allow them to charge higher prices. In addition, some firms anticipate that they will have to pass on the costs of adoption to customers. Firms also expect a marginal negative effect on their employment over the next three years as a result of technology-induced automation or productivity gains. This negative effect will largely be offset by more hiring of digital talent or to accommodate stronger sales. Using matching techniques to control for differences in sample size and composition as well as survey frames, we find that, compared with small and medium-sized firms, large firms are more likely to adopt digital technologies and more likely to expect negative effects on both employment and prices" (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Genz, Sabrina (2021): German Workforce Adaption to Digitalization. Erlangen, 92 S.

Abstract

"Die vorliegende Dissertation untersucht aus verschiedenen Blickwinkeln in vier Aufsätzen der empirischen Arbeitsökonomie das Thema der Anpassung der Beschäftigten in Deutschland an die Digitalisierung. Digitalisierung umfasst Technologien, wie zum Beispiel künstliche Intelligenz, die Menschen, Maschinen und Produkte miteinander verbinden und komplexe Aktivitäten wie Problemlösungen ohne menschliches Zutun ausführen. Der erste Aufsatz betrachtet die Diffusion digitaler Technologien in deutschen Unternehmen und untersucht, inwieweit Arbeitnehmer die Implementierung mitgestalten können. Der zweite Aufsatz beleuchtet die individuelle Reaktion der Beschäftigten auf die erstmalige Einführung von Digitalisierung in Betrieben. Mit dem Fokus auf Unterschiede zwischen Investitionen in 3.0-Technologien, wie beispielsweise Industrierobotern, und 4.0-Technologien, wie beispielsweise künstliche Intelligenz, legt der dritte Aufsatz das Augenmerk auf die Lohn- und Beschäftigungsreaktion von Individuen auf unterschiedliche neue Technologien. Der vierte Aufsatz legt den Fokus auf Veränderungen in der aggregierten Berufsstruktur und untersucht die Rolle der Digitalisierung für die berufliche Spezialisierung innerhalb von Betrieben. Die Erstellung neuartiger disaggregierter Daten und die empirische Untersuchung der Arbeitsmarkterfahrung von Individuen bieten neue Erkenntnisse über die Anpassung der Beschäftigten in Deutschland an die Digitalisierung. Die vorliegende Dissertation trägt somit zur Versachlichung der Debatte über die Zukunft der Arbeit bei." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Genz, Sabrina, Terry Gregory, Markus Janser, Florian Lehmer & Britta Matthes (2021): How Do Workers Adjust When Firms Adopt New Technologies? (IZA discussion paper 14626), Bonn, 56 S.

Abstract

"We investigate how workers adjust to firms' investments into new digital technologies, including artificial intelligence, augmented reality, or 3D printing. For this, we collected novel data that links survey information on firms' technology adoption to administrative social security data. We then compare individual outcomes between workers employed at technology adopters relative to non-adopters. Depending on the type of technology, we find evidence for improved employment stability, higher wage growth, and increased cumulative earnings in response to digital technology adoption. These beneficial adjustments seem to be driven by technologies used by service providers rather than manufacturers. However, the adjustments do not occur equally across worker groups: IT-related expert jobs with non-routine analytic tasks benefit most from technological upgrading, coinciding with highly complex job requirements, but not necessarily with more academic skills." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Georgieff, Alexandre & Raphaela Hyee (2021): Artificial intelligence and employment: New cross-country evidence. (OECD social, employment and migration working papers 265), Paris, 60 S. DOI:10.1787/c2c1d276-en

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 labour 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 (2018[1]; 2019[2]) – 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. The indicator, which allows for variations in AI exposure across occupations, as well as within occupations and across countries, is then matched to Labour Force Surveys, to analyse the relationship with employment. Over the period 2012-2019, employment grew in nearly all occupations analysed. 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. While further research is needed to identify the exact mechanisms driving these results, one possible explanation is that partial automation by AI increases productivity directly as well as by shifting the task composition of occupations towards higher value-added tasks. This increase in labour 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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Giering, Oliver, Alexandra Fedorets, Jule Adriaans & Stefan Kirchner (2021): Künstliche Intelligenz in Deutschland: Erwerbstätige wissen oft nicht, dass sie mit KI-basierten Systemen arbeiten. In: DIW-Wochenbericht, Jg. 88, H. 48, S. 783-789. DOI:10.18723/diw_wb:2021-48-1

Abstract

"Der Begriff der Künstlichen Intelligenz (KI) bleibt im Arbeitsalltag für Erwerbstätige oftmals undurchschaubar. Das zeigt eine Auswertung der Verbreitung von KI in der Arbeitswelt in Deutschland mithilfe des neuen Datenmoduls des SOEP-IS zum Thema Digitalisierung. Fragt man die Erwerbstätigen direkt nach der Nutzung von digitalen Systemen mit „Künstlicher Intelligenz“, geben rund 20 Prozent an, solche Systeme zu nutzen. Erfragt man die Nutzung dagegen indirekt, also ohne Nennung des Begriffs KI, geben fast doppelt so viele Personen an, täglich eine oder mehrere digitale Systeme mit entsprechenden Funktionen zu nutzen. Viele arbeiten demnach schon mit KI-basierten Systemen, ohne dies zu wissen. Das legt nahe, dass die aktuelle Debatte um befürchtete Arbeitsplatzverluste durch KI (Substitution) um Perspektiven der Zusammenarbeit (Kollaboration) zwischen Menschen und Maschinen erweitert werden muss. Tatsächlich erledigen derzeit viele Erwerbstätige bestimmte Tätigkeiten noch selbst, werden dabei aber (auch) von KI-basierten Systemen unterstützt. Damit möglichst viele Menschen vom technologischen Fortschritt in Deutschland profitieren und diesen mitgestalten können, sollten Weiterbildungen angeboten werden, die Wissen über KI vermitteln und nötige Fähigkeiten stärken." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Giering, Oliver & Stefan Kirchner (2021): Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz. Forschungstand, Konzepte und empirische Zusammenhänge zu Autonomie. In: Soziale Welt, Jg. 72, H. 4, S. 551-588. DOI:10.5771/0038-6073-2021-4-551

Abstract

"In der aktuellen Debatte um Künstliche Intelligenz (KI) wird oft ein radikaler Wandel der Arbeitswelt erwartet, der auch die Arbeitsqualität betrifft. Dabei stehen bisher vielen weitreichenden Annahmen sehr wenige empirische Fakten gegenüber. Zudem wird oftmals nicht berücksichtigt, dass die KI-Nutzung am Arbeitsplatz bestimmte digitale Arbeitsmittel voraussetzt, die wiederum selbst Kernaspekte der Arbeitsqualität, wie Autonomie, mitbeeinflussen können. Dieser Beitrag führt in den Stand der Forschung ein und betrachtet Überlegungen zu möglichen Zusammenhängen zwischen KI und Autonomie als zentrale Dimension der Arbeitsqualität. Wir prüfen diese Zusammenhänge mit dem SOEP-IS-Datensatz 2019, anhand von Variablen für Autonomie, für digitale Arbeitsmittel und für KI-Nutzung. Unsere empirischen Ergebnisse zeigen nur einen oberflächlichen posi⁠tiven Zusammenhang zwischen KI-Nutzung und Autonomie. Die Analysen bestätigen zudem, dass die KI-Nutzung systematisch mit spezifischen digitalen Arbeitsmit⁠teln einhergeht, die zum Teil einen deutlich stärkeren Zusammenhang mit Autonomie aufweisen. Der Beitrag liefert damit empirische Befunde, welche Bedeutung KI am Arbeitsplatz derzeit für Autonomie hat, ohne dass sich Anzeichen für radikale Unterschiede am Arbeitsplatz finden lassen. Für zukünftige Forschung diskutieren wir abschließend, wie Empirie und Theorien vorangetrieben werden können," (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Graus, Evie, Pelin Özgül & Sanne Steens (2021): Künstliche Intelligenz: Die Zukunft der Arbeit anhand von Erkenntnissen aus der Unternehmenspraxis gestalten. (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) ai:conomics Kurzdossier November 2021), Maastricht, 8 S.

Abstract

"Künstliche Intelligenz (KI) verfügt über ein erhebliches Potential, um unsere Gesellschaft, Wirtschaft und Arbeitsmärkte tiefgreifend zu verändern. Trotzdem ist nur wenig über die genauen Konsequenzen der KI für die Zukunft der Arbeit und der Arbeitskräfte selbst bekannt. Während frühere Schätzungen der Automatisierungsrisiken von Berufen tendenziell zwischen 9 % (Arntz, Gregory und Zierahn, 2016) und 47 % (Frey und Osborne, 2017) schwanken, sind die quantifizierbaren Auswirkungen der KI-Verbreitung auf Arbeitskräfte und ihre Jobs noch nicht ermittelt worden. Mit der steigenden Jobpolarisierung und einer wachsenden Angst vor Automatisierungsrisiken (Frank, Autor, Bessen, Brynjolfsson, Cebrian, Deming, Feldman, Groh, Lobo, Moro, Wang, Youn und Rahwan 2019) sollte es Ziel der Forschung sein, zu untersuchen, wie KI die Zukunft der Arbeit und der betroffenen Arbeitskräfte beeinflusst." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Gür-Şeker, Derya (2021): Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Arbeit. Die digitale Transformation in den (sozialen) Medien. (OBS-Arbeitspapier / Otto Brenner Stiftung 50), Frankfurt am Main, 76 S.

Abstract

"Die Transformation der Arbeitswelt durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ist ein Dauerthema in der öffentlichen Diskussion. Unsere Studie untersucht, wie in den Jahren 2018-2020 in (Online-) Zeitungsartikeln, Kommentarspalten und auf den Social-Media-Plattformen über den digitalen Wandel berichtet und diskutiert wurde. Ergebnis: Mit Künstlicher Intelligenz werden zugleich Ängste vor Jobverlust und Hoffnungen auf bessere Arbeitsbedingungen verbunden. Insbesondere auf den Social-Media-Plattformen wird aktiv über die zukünftige Gestaltung des Arbeitsplatzes diskutiert. Auffallend ist, dass Künstliche Intelligenz zumeist mit menschenähnlichen Robotern bebildert wird, Arbeitnehmer*innen in der Produktion jedoch stark unterrepräsentiert sind. Die Studie untersucht wiederkehrende Argumentationsmuster und Metaphern und formuliert Vorschläge, wie leichter und verständlicher über Künstliche Intelligenz berichtet werden kann." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Hoppe, Markus & Adrian Hermes (2021): Beschäftigteninteressen und Regulierungserfordernisse bei KI-Anwendungen. (Reihe "Automatisierung und Unterstützung in der Sachbearbeitung mit Künstlicher Intelligenz" 7), Stuttgart: Fraunhofer Verlag, 90 Seiten.

Abstract

"Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Zukunftstechnologie, die auch die Sachbearbeitung nachhaltig prägen wird. Doch welche Anforderungen stellen Beschäftigte an KI, damit der Technikeinsatz zur Verbesserung von Arbeitsergebnissen und Arbeitsbedingungen beitragen kann? Und welche besonderen Herausforderungen sind mit KI für die Arbeit betrieblicher Interessenvertretungen verbunden? Die hier vorliegende Studie nimmt die Beschäftigtenperspektive auf KI in der Sachbearbeitung in den Blick. Dazu werden zunächst die Wünsche und Bedürfnisse von Beschäftigten bei der KI-Nutzung vorgestellt. Darauf aufbauend werden die Anforderungen an Betriebs- und Personalräte im Kontext der KI-Nutzung diskutiert und Handlungsmöglichkeiten im Rahmen der »prozessorientierten Mitbestimmung« aufgezeigt. Schließlich werden Aktivitäten sowie Beratungs- und Unterstützungsleistungen der Gewerkschaften dargestellt, die den KI-geprägten Wandel der Sachbearbeitung unterstützen. Der vorliegende Band 7 ist ein Teil der Studienreihe »Automatisierung und Unterstützung in der Sachbearbeitung mit Künstlicher Intelligenz« des BMBF-Verbundprojektes "SmartAIwork - Zukunft der Betriebsabläufe"." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Knappertsbusch, Inga & Kai Gondlach (Hrsg.) (2021): Arbeitswelt und KI 2030. Herausforderungen und Strategien für die Arbeit von morgen. Wiesbaden: Springer Gabler, 410 S.

Abstract

"In zehn Jahren wird die Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz (KI) für uns selbstverständlicher sein als der Einsatz von Mobiltelefonen heute. 78 anerkannte Experten aus Praxis und Forschung gewähren tiefe Ein- und Ausblicke bezüglich des Einflusses von KI auf den Arbeitsalltag im Jahr 2030. Sie erläutern anhand von Praxistipps, wie Sie sich auf diese Entwicklung vorbereiten können. Die 41 prägnanten Beiträge decken ein breites Spektrum in dem jeweils untersuchten Bereich ab. Sie beinhalten dank einer standardisierten Struktur eine Zusammenfassung des Status Quo, konkrete Beispiele, zukünftige Erwartungen, einen Überblick über Herausforderungen und Lösungsansätze sowie praktische Tipps. Der Band beginnt mit gesellschaftlichen und ethischen Aspekten, bevor rechtliche Gesichtspunkte für Arbeitgeber und Personalverantwortliche sowie die Justizverwaltung erörtert werden. Die weiteren Kapitel untersuchen die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt im Jahr 2030 in den Branchen Wirtschaft, Industrie, Mobilität und Logistik, Medizin und Pharmazie sowie in der (Aus-)Bildung." (Autorenreferat, © Springer Nature)

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Kähler, Marco, Rolf Feichtenbeiner & Susan Beudt (2021): Facilitating the Implementation of AI-Based Assistive Technologies for Persons with Disabilities in Vocational Rehabilitation: A Practical Design Thinking Approach. In: I. Roll, D. McNamara, S. Sosnovsky, R. Luckin & V. Dimitrova (Hrsg.) (2021): Artificial Intelligence in Education. 22nd International Conference, AIED 2021, Utrecht; Proceedings, Part II, S. 224-228. DOI:10.1007/978-3-030-78270-2_40

Abstract

"Digital and AI-based assistive technologies (AI-AT) are becoming more important for the inclusion of persons with disabilities (PWD). One challenge in providing PWD with AI-AT is to meet their requirements and needs. At the same time, they are often embedded in organizational contexts and thus need to be cost-effective and easy to learn and handle. This short paper introduces a systematic approach to match the individual needs and organizational context with AI-AT that support working and learning of PWD. The approach combines Design Thinking (DT) methods, participatory elements, and online collaboration tools in a cycle of three workshops. The aim is to understand the target group better, identify, evaluate and choose appropriate AI-AT and develop innovation spaces that help introduce and test AI-AT. The approach was developed for a vocational rehabilitation setting but can also be easily adapted for various settings (e.g., educational technology or corporate AI projects)." (Author's abstract, © Springer Nature Switzerland) ((en))

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Lane, Marguerita & Anne Saint-Martin (2021): The impact of Artificial Intelligence on the labour market: What do we know so far? (OECD social, employment and migration working papers 256), Paris, 60 S. DOI:10.1787/7c895724-en

Abstract

"This literature review takes stock of what is known about the impact of artificial intelligence on the labour market, including the impact on employment and wages, how AI will transform jobs and skill needs, and the impact on the work environment. The purpose is to identify gaps in the evidence base and inform future OECD research on AI and the labour market." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Lehmann, Robert, Jens Albrecht, Michael Domes, Ronald Petrlic, Marion Bradl, Jennifer Burghardt, Dagmar Kiener, Mara Stieler, Jean-Pierre Widerhold & Sigrid Zauter (2021): Gutachten über die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher-Intelligenz-Software in aufsuchenden, digitalen Angeboten der Migrationsberatung. Im Rahmen des Projektes "Fem.OS - Aufsuchendes Orientierungs- und Beratungs-System in den sozialen Medien für Migrantinnen". Nürnberg, 134 S.

Abstract

"Das vorliegende Gutachten beschäftigt sich mit Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher-IntelligenzSoftware in aufsuchenden, digitalen Angeboten der Migrationsberatung im Rahmen des Projekts "Fem.OS – Aufsuchendes Orientierungs- und Beratungs-System in den sozialen Medien für Migrantinnen“. Das Gutachten soll einen Rahmen bieten, um die Entwicklung und den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Migrationsberatung in Deutschland zu befördern. Um sich der Thematik zu nähern, wurden drei methodische Zugänge gewählt. Neben einer vertieften Literaturrecherche (Kapitel 2 und 3) des aktuellen Forschungsstandes sowie einer qualitativen, explorativen Befragung (Kapitel 4) unter Ratsuchenden, Beratenden und Stakeholder*innen der Migrationsberatung fand auch eine erste Konzeptentwicklung (Kapitel 5) zu Einsatzmöglichkeiten von KI in der digitalen Migrationsberatung statt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Lopez, Paola (2021): Diskriminierung durch Data Bias. Künstliche Intelligenz kann soziale Ungleichheiten verstärken. In: WZB-Mitteilungen H. 171, S. 26-28.

Abstract

"Künstliche Intelligenz, die auf der Grundlage großer Datenmengen Entscheidungen trifft oder anleitet, kann diskriminierende Effekte erzeugen und vorhandene Ungleichheiten automatisiert verstärken – vor allem dann, wenn sie in gesellschaftlichen Kontexten wie dem Arbeitsmarkt, sozialstaatlichen Verteilungen oder Kreditfragen zur Anwendung kommt. Drei Arten von Bias können unterschieden werden: rein technischer, soziotechnischer oder aber gesellschaftlicher Bias." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Ludsteck, Johannes, Eldar Sultanow, Alina Chircu, Gebhard Herget & Matthias Seßler (2021): An architecture for detecting infrastructure anomalies at Germany’s Federal Employment Agency. (GI-Edition : Lecture Notes in Informatics), Bonn, S. 1283-1301. DOI:10.18420/informatik2021-107

Abstract

"The data centers of Germany’s Federal Employment Agency (FEA) provide an information technology (IT) infrastructure that is critical for both external stakeholders and internal processes. For FEA and many other organizations like it, it is essential that any IT infrastructure anomalies - deviations from normal behavior - are detected and their underlying causes are understood and, if appropriate, addressed. In this paper we develop a solution that can help increase the availability of an IT landscape such as FEA’s that is characterized by increasing technical complexity and increasing relevance of its applications. The solution detects IT service anomalies based on IT service access logs analyzed with time series methods. The solution also provides visualizations to support further analyses." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Moser, Elias (2021): Gerechtigkeitsüberlegungen zur Robotersteuer: Sollen wir die Automatisierung besteuern, um Arbeitsplätze zu erhalten? In: Momentum Quarterly, Jg. 10, H. 4, S. 208-222. DOI:10.15203/momentumquarterly.vol10.no4.p208-222

Abstract

"Ein aktueller politischer Vorschlag zur Bewältigung des Problems einer möglichen Massenarbeitslosigkeit durch künstliche Intelligenz sieht vor, dass der Staat eine Steuer auf arbeitsersetzende Technologien erhebt. Die Idee ist es, Arbeitsplätze zu erhalten, indem man Anreize gegen die Automatisierung schafft. In diesem Artikel unterziehe ich den Vorschlag einer normativen Analyse. Ich zeige, dass mit Blick auf gängige Konzeptionen der Verteilungsgerechtigkeit unklar ist, ob es gerechtfertigt ist, einen potenziellen Einkommenszuwachs von Konsumentinnen und Konsumenten durch die Automatisierung zu verhindern. Vor allem aber untersuche ich das moralische Ideal, das hinter dem normativen Anspruch steht, Arbeit zu erhalten. Ich argumentiere dafür, dass die Gründe für eine Robotersteuer auf strittigen Überzeugungen über den Wert der Arbeit beruhen, und komme zum Schluss, dass eine moralische Argumentation für die Einführung einer Robotersteuer berechtigten Zweifeln unterliegt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Muckenhuber, Johanna, Martin Griesbacher, Josef Hödl & Laura Zilian (Hrsg.) (2021): Disruption der Arbeit? Zu den Folgen der Digitalisierung im Dienstleistungssektor. Frankfurt: Campus, 260 S.

Abstract

"Wie wirken sich die zunehmende Verbreitung und die verstärkte Abhängigkeit von Produkten und Prozessen der Informations- und Kommunikationstechnik auf die Beschäftigten aus? Welche Rationalisierungs- und Automatisierungspotenziale bieten Digitalisierung und »disruptive Technologien«, etwa mobile Roboter, Big Data und künstliche Intelligenz? Welche ökonomischen und gesundheitlichen Folgen ziehen sie nach sich? Wie verändern sich dadurch die Arbeitsplätze und -bedingungen? Dieser Band verschafft einen interdisziplinären Überblick über die Folgen der Digitalisierung am Arbeitsmarkt im privaten wie öffentlichen Service- und Dienstleistungsbereich." (Autorenreferat, © 2021 - campus Verlag)

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Nazareno, Luísa & Daniel S. Schiff (2021): The impact of automation and artificial intelligence on worker well-being. In: Technology in Society, Jg. 67. DOI:10.1016/j.techsoc.2021.101679

Abstract

"Discourse surrounding the future of work often treats technological substitution of workers as a cause for concern, but complementarity as a good. However, while automation and artificial intelligence may improve productivity or wages for those who remain employed, they may also have mixed or negative impacts on worker well-being. This study considers five hypothetical channels through which automation may impact worker well-being: influencing worker freedom, sense of meaning, cognitive load, external monitoring, and insecurity. We apply a measure of automation risk to a set of 402 occupations to assess whether automation predicts impacts on worker well-being along the dimensions of job satisfaction, stress, health, and insecurity. Findings based on a 2002–2018 dataset from the General Social Survey reveal that workers facing automation risk appear to experience less stress, but also worse health, and minimal or negative impacts on job satisfaction. These impacts are more concentrated on workers facing the highest levels of automation risk. This article encourages new research directions by revealing important heterogeneous effects of technological complementarity. We recommend that firms, policymakers, and researchers not conceive of technological complementarity as a uniform good, and instead direct more attention to mixed well-being impacts of automation and artificial intelligence on workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Nolting, Michael (2021): Künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie. Mit KI und Daten vom Blechbieger zum Techgiganten. (Technik im Fokus), Wiesbaden: Springer Vieweg, 335 S.

Abstract

"Dieses Buch öffnet Ihnen die Augen, wie Künstliche Intelligenz die Automobilindustrie nachhaltig disrumpieren wird. Um diese Disruption zu meistern, müssen Automobilhersteller das volle Potential aus ihren Daten schöpfen, und in der Lage sein, täglich neue Dienste an ihre Kunden auszuspielen. Dieses Buch zeigt die dazu notwendigen Transformationen auf: Vom Aufbau einer tragfähigen Vision bis hin zur technologischen und organisatorischen Umsetzung im Unternehmen. Auf dieser Basis können sich die Automobilhersteller vom Blechbieger zum Techgiganten transformieren. In über 100 Fallbeispielen entlang der automobilen Wertschöpfungskette wird aufgezeigt, wo Künstliche Intelligenz einen Mehrwert liefern kann. Auf das autonome Fahren als wichtiger Enabler wird eingegangen sowie auf die wichtigsten Verfahren der Künstlichen Intelligenz, die für die Automobilindustrie relevant sind. Das Buch richtet sich an Entscheider in der Automobilindustrie, Studierende, Dozenten und alle, die sich ein Bild über eine der vielleicht größten industriellen Transformationen dieses Jahrhunderts machen möchten." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Pouliakas, Konstantinos (2021): Artificial intelligence and job automation. An EU analysis using online job vacancy data. (CEDEFOP working paper series 2021,06), Thessaloniki, 54 S. DOI:10.2801/305373

Abstract

"Not long before the coronavirus outbreak, fears about artificial intelligence (AI) algorithms and machines resulting in a jobless society were widespread. Concerns have resurfaced in light of the COVID-19 crisis potentially accentuating automation. This study utilises a novel big data set based on online job advertisements – Cedefop’s Skills OVATE – with information on the skills and work activities required by EU employers. The data provide insight into the task profiles of detailed occupations faced with higher automation risk or those relying on alternative digital technologies (robots, computer software, AI). The paper explores suitable machine and deep learning models to test how well a parsimonious set of task indicators can predict occupational automatability. Work activities associated with greater occupational automation risk and robot exposure (e.g. inspecting equipment, performing physical activities), typically concentrated in routine or manual jobs, differ from those prominent in occupations with higher AI exposure (e.g. thinking creatively, evaluating standards)." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Reinhardt, Kai (2021): Das Ökosystem der KI-Organisation: Wirkungen und Chancen von Algorithmen für Arbeit und Arbeitswelt. In: P. Dehnbostel, G. Richter, T. Schröder & A. Tisch (Hrsg.) (2021): Kompetenzentwicklung in der digitalen Arbeitswelt, S. 51-69.

Abstract

"Angesichts rasanter Fortschritte und schneller Verbreitung künstlicher Intelligenz stellt sich für das Management heute die Frage, wie sich dies auf die Ausgestaltung der Arbeitsorganisation auswirkt. Dieser Beitrag liefert eine erste Orientierung, welche Wirkung der verstärkte Einzug künstlicher Intelligenz auf die Organisationsgestaltung in den kommenden Jahren haben wird. Vorgestellt werden drei organisationale Fähigkeitsmuster, die durch das Aufkommen künstlicher Intelligenz im Unternehmen entstehen: die Fähigkeit zur Aufnahme heterogener KI-Systeme (Algorithmen implementieren), der gezielte Aufbau kooperativer Fähigkeitsstrukturen zwischen Personen und KI-Algorithmen (algorithmische Kompetenzstrukturen) sowie die Stärkung des Marktangebotes durch die Entwicklung spezifischer algorithmischer Leistungen (algorithmische Wertschöpfung)." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Rüb, Stefan, Kristin Carls, Martin Kuhlmann, Berthold Vogel & Svetlana Winter (2021): Digitalisierungskonflikte. Eine empirische Studie zu interessenpolitischen Auseinandersetzungen und Aushandlungen betrieblicher Digitalisierungsprozesse. (Hans-Böckler-Stiftung. Study 464), Düsseldorf, 147 S.

Abstract

"Konflikte sind integrales Moment sozio-technischen Wandels in Betrieb wie Gesellschaft - so auch bei der digitalen Transformation der Arbeitswelt. Die Studie untersucht diese Konflikte in diversen Industrie- und Dienstleistungsbranchen entlang von fünf Aspekten der Digitalisierung: Technisierung, Automatisierung, Datifizierung, Virtualisierung und Agilisierung. Sie zeigt, wie wichtig die aktive Begleitung dieser Prozesse durch Betriebs- und Personalräte ist, mahnt aber zugleich, dass angesichts der Geschwindigkeit, Quantität und Komplexität der Entwicklung deren Ressourcen oft nicht reichen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Seufert, Sabine, Josef Guggemos, Dirk Ifenthaler, Hubert Ertl & Jürgen Seifried (Hrsg.) (2021): Künstliche Intelligenz in der beruflichen Bildung. Zukunft der Arbeit und Bildung mit intelligenten Maschinen?! (Zeitschrift für Berufs- und Wirtschaftspädagogik. Beihefte 31), Stuttgart: Franz Steiner Verlag, 347 S.

Abstract

"Die Berufsbildung entwickelt sich kontinuierlich: Neue Berufe entstehen und bereits bestehende wandeln sich oder sterben sogar aus. Der technologische Fortschritt verstärkt diese Dynamik: Durch die Digitalisierung und insbesondere die Künstliche Intelligenz (KI) erleben viele Berufsfelder weitreichende Veränderungen. Intelligente Systeme und Maschinen können so unter anderem die Versorgung von Patienten oder die Formulierung von Verträgen unterstützen. Zwar ist die Anwendung von KI häufig noch sehr begrenzt und auf ein enges Umfeld ausgerichtet, ihre Entwicklung aber ist erstaunlich. Um ihren Gefahren und Nachteilen entgegenzuwirken, sollten Mensch-Maschine-Interaktionen in den Vordergrund gestellt werden. Die Autorinnen und Autoren reflektieren kritisch die Auswirkungen der KI auf die berufliche Bildung. In einem ersten Teil untersuchen sie die Implikationen von KI auf gewerblich-technische Berufe, Industrieberufe, IT-Berufe und Pflegeberufe. In einem zweiten Teil widmen sie sich Forschungsrichtungen zur KI in der Berufsbildung – von der Individualisierung durch Hybrid Intelligence über Learning Analytics, Augmented Reality und Virtual Reality bis zur beruflichen Rehabilitation und Lernortkooperation." (Verlagsangaben, IAB-Doku)

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Squicciarini, Mariagrazia & Heike Nachtigall (2021): Demand for AI skills in jobs: Evidence from online job postings. (OECD science, technology and industry working papers 2021,03), Paris, 73 S. DOI:10.1787/3ed32d94-en

Abstract

"This report presents new evidence about occupations requiring artificial intelligence (AI)-related competencies, based on online job posting data and previous work on identifying and measuring developments in AI. It finds that the total number of AI-related jobs increased over time in the four countries considered – Canada, Singapore, the United Kingdom and the United States – and that a growing number of jobs require multiple AI-related skills. Skills related to communication, problem solving, creativity and teamwork gained relative importance over time, as did complementary software-related and AI-specific competencies. As expected, many AI-related jobs are posted in categories such as “professionals” and “technicians and associated professionals”, though AI-related skills are in demand, to varying degrees, across almost all sectors of the economy. In all countries considered, the sectors “Information and Communication”, “Financial and Insurance Activities” and “Professional, Scientific and Technical Activities” are the most AI job-intensive." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Stähler, Nikolai (2021): The Impact of Aging and Automation on the Macroeconomy and Inequality. In: Journal of macroeconomics, Jg. 67. DOI:10.1016/j.jmacro.2020.103278

Abstract

"We build a life-cycle model in which a representative firm produces a final good using routine and non-routine labor as well as traditional and automation capital (e.g. robots). Robots can substitute for routine labor. We show that both, population aging and higher robot productivity, foster the increased use of robotics. Population aging decreases and progress in robot technology increases long-run output per capita. In both cases, inequalities in labor income, wealth and consumption rise. Although expected advances in automation technologies are able to mitigate or even circumvent output losses in the aggregate and improve consumption possibilities for everyone, this comes at the cost of increased inequality because non-routine workers benefit disproportionately." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2021 Elsevier) ((en))

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Todolí-Signes, Adrián (2021): Making algorithms safe for workers: occupational risks associated with work managed by artificial intelligence. In: Transfer, Jg. 27, H. 4, S. 433-452. DOI:10.1177/10242589211035040

Abstract

"Immer mehr Unternehmen setzen auf künstliche Intelligenz zur Verbesserung des Arbeitsmanagements. Die vorliegende Studie untersucht, welche Gesundheitsgefahren mit diesen neuen Formen des technologischen Managements verbunden sind. Berufsbedingte Risiken lassen sich verringern, wenn sie bei der Programmierung von Algorithmen bereits berücksichtigt werden. Die Studie bestätigt die Annahme, dass Algorithmen richtig programmiert werden müssen, um diese beruflichen Risiken zu minimieren. Genauso wie Aufsichtspersonen in Risikoprävention geschult werden müssen, damit sie ihre Arbeit ausführen können, muss ein Algorithmus so programmiert werden, dass er berufsbedingte Risiken abwägen kann. Ist der Algorithmus nicht dazu in der Lage, ist dafür zu sorgen, dass er nicht direkt zur Anleitung von Arbeitskräften eingesetzt wird. Der Algorithmus muss alle (bekannten) Faktoren einschätzen können, die für die Arbeitssicherheit und die Gesundheit von Arbeitskräften ein Risiko darstellen können. Es erscheint deshalb erforderlich, bei der Programmierung von Algorithmen eine obligatorische Risikoeinschätzung durch Fachleute vornehmen zu lassen, damit alle bisher festgestellten Risiken berücksichtigt werden können." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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(2021): Arbeitsforschung 2021+: Welche Forschungsfragen bewegen die Arbeitgeber und wie sieht die Arbeitswelt der Zukunft aus? In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, Jg. 75, H. 1, S. 127-136. DOI:10.1007/s41449-021-00240-3

Abstract

"Der Arbeitskreis „Arbeitsgestaltung und -forschung“ der Bundesvereinigung der Deutschen Arbeitgeberverbände (BDA) beschreibt aus einer praxisnahen Perspektive verschiedener deutscher Industrie- und Dienstleistungsbranchen heraus wichtige Forschungsbedarfe für die Arbeitswelt der kommenden Jahre (2021+). Ziel ist es, die vielfältigen Facetten und den Wandel der Arbeitswelt zu beschreiben, relevante Positionen und Thesen für die Arbeitsforschung aus Arbeitgebersicht herzuleiten sowie die Diskussion zur Weiterentwicklung der Arbeitswissenschaft anzuregen. Betrachtet werden soziotechnische Aspekte, wie zum Beispiel die Auswirkung der Digitalisierung und Künstlichen Intelligenz auf die Arbeitsgestaltung, Nachhaltigkeit in der Wirtschaft. Verschiedene arbeitsorganisatorische Ausprägungen, wie zum Beispiel mobile Arbeit, agiles Arbeiten, Führungsanforderungen, stehen ebenso im Mittelpunkt der Thesen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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(2021): OECD Digital Education Outlook 2021. Pushing the Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots. (OECD digital education outlook 1), Paris, 249 S. DOI:10.1787/589b283f-en

Abstract

"How might digital technology and notably smart technologies based on artificial intelligence (AI), learning analytics, robotics, and others transform education? This book explores such question. It focuses on how smart technologies currently change education in the classroom and the management of educational organisations and systems. The book delves into beneficial uses of smart technologies such as learning personalisation, supporting students with special learning needs, and blockchain diploma credentialing. It also considers challenges and areas for further research. The findings offer pathways for teachers, policy makers, and educational institutions to digitalise education while optimising equity and inclusivity." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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(2021): AI and the Future of Skills, Volume 1 : Capabilities and Assessments. (Educational research and innovation), Paris, 323 S. DOI:10.1787/5ee71f34-en

Abstract

"Artificial intelligence (AI) and robotics are major breakthrough technologies that are transforming the economy and society. The OECD’s Artificial Intelligence and the Future of Skills (AIFS) project is developing a programme to assess the capabilities of AI and robotics, and their impact on education and work. This volume reports on the first step of the project: identifying which capabilities to assess and which tests to use in the assessment. It builds on an online expert workshop that explored this question from the perspectives of both psychology and computer science. The volume consists of expert contributions that review skills taxonomies and tests in different domains of psychology, and efforts in computer science to assess AI and robotics. It provides extensive discussion on the strengths and weaknesses of different approaches, and outlines directions for the project. The report can therefore be a resource for the research community of multiple fields and policy makers who wish to obtain deeper insight into the complexity of machine capabilities." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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(2021): The Digital Transformation of SMEs. (OECD studies on SMEs and entrepreneurship), Paris, 272 S. DOI:10.1787/bdb9256a-en

Abstract

"Despite potentially tremendous benefits, small and medium-sized enterprises (SMEs) lag in the digital transformation. Emerging technologies, as diverse as they are, offer a range of applications for them to improve performance and overcome the size-related limitations they face in doing business. However, SMEs must be better prepared, and stakes are high. SMEs make the most of the industrial fabric in many countries and regions, they create jobs (most jobs sometimes) and are the cement of inclusive and sustainable societies. The SME digital gap has increased inequalities among people, places and firms, and there are concerns that the benefits of the digital transformation could accrue to early adopters, further broadening these inequalities. Enabling SME digitalisation has become a top policy priority in OECD countries and beyond. The report looks at recent trends in SME digital uptake, including in the context of the COVID-19 crisis. It focuses on issues related to digital security, online platforms, blockchain ecosystems, and artificial intelligence. The report identifies opportunities, risks of not going digital, and barriers to adoption. It looks to concrete policy action taken worldwide to speed the SME transformation and raises a series of considerations to advance the SME digital policy agenda." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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(2021): Dritter Gleichstellungsbericht der Bundesregierung. Digitalisierung geschlechtergerecht gestalten. (Verhandlungen des Deutschen Bundestages. Drucksachen Dritter 19/30750 (10.06.2021)), Berlin, 195 S.

Abstract

"Die Bundesregierung legt laut Beschluss des Deutschen Bundestages in jeder Legislaturperiode einen Bericht zur Gleichstellung von Frauen und Männern vor. Kernstück jedes Gleichstellungsberichts ist – neben der Stellungnahme der Bundesregierung sowie der Bilanzierung des vorangegangenen Berichts – das Gutachten, das jeweils eine unabhängige Sachverständigenkommission erstellt. Die Bundesministerin für Familie, Senioren, Frauen und Jugend, Franziska Giffey, beauftragte am 5. April 2019 uns als Kommission mit der Erstellung des vorliegenden Gutachtens zum Dritten Gleichstellungsbericht. Dem Berichtsauftrag zufolge sollte das Gutachten folgende Leitfrage bearbeiten: „Welche Weichenstellungen sind erforderlich, um die Entwicklungen in der digitalen Wirtschaft so zu gestalten, dass Frauen und Männer gleiche Verwirklichungschancen haben?“ Ziel des Gutachtens, so der Berichtsauftrag, war es, ausgehend von aktuellen Erkenntnissen Handlungsschritte und -empfehlungen zur Leitfrage aufzuzeigen. Diese sollten so formuliert werden, dass sie einen konkreten Umsetzungsprozess und ein Monitoring unterstützen." (Textauszug)

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Acemoglu, Daron & Pascual Restrepo (2020): The wrong kind of AI? Artificial intelligence and the future of labor demand. In: Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, Jg. 13, H. 1, S. 25-35. DOI:10.1093/cjres/rsz022

Abstract

"Artificial intelligence (AI) is set to influence every aspect of our lives, not least the way production is organised. AI, as a technology platform, can automate tasks previously performed by labour or create new tasks and activities in which humans can be productively employed. Recent technological change has been biased towards automation, with insufficient focus on creating new tasks where labour can be productively employed. The consequences of this choice have been stagnating labour demand, declining labour share in national income, rising inequality and lowering productivity growth. The current tendency is to develop AI in the direction of further automation, but this might mean missing out on the promise of the 'right' kind of AI, with better economic and social outcomes." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Acemoglu, Daron, David Autor, Jonathon Hazell & Pascual Restrepo (2020): AI and Jobs: Evidence from Online Vacancies. (NBER working paper 28257), Cambridge, MA, 53 S.

Abstract

"We study the impact of AI on labor markets, using establishment level data on vacancies with detailed occupational information comprising the near-universe of online vacancies in the US from 2010 onwards. We classify establishments as “AI exposed” when their workers engage in tasks that are compatible with current AI capabilities. We document rapid growth in AI related vacancies over 2010-2018 that is not limited to the Professional and Business Services and Information Technology sectors and is significantly greater in AI-exposed establishments. AI-exposed establishments are differentially eliminating vacancy postings that list a range of previously-posted skills while simultaneously posting skill requirements that were not previously listed. Establishment-level estimates suggest that AI-exposed establishments are reducing hiring in non-AI positions even as they expand AI hiring. However, we find no discernible impact of AI exposure on employment or wages at the occupation or industry level, implying that AI is currently substituting for humans in a subset of tasks but it is not yet having detectable aggregate labor market consequences." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Albrecht, Thorben & Christian Kellermann (2020): Künstliche Intelligenz und die Zukunft der digitalen Arbeitsgesellschaft. Konturen einer ganzheitlichen Technikfolgenabschätzung. (Hans-Böckler-Stiftung. Working paper Forschungsförderung 200), Düsseldorf, 27 S.

Abstract

"Die Digitalisierung verändert die Arbeitsgesellschaft seit mehreren Jahrzehnten. Mit neuen Technologien wie maschinellen Lernmethoden der Künstlichen Intelligenz kann die Digitalisierung in weitere Bereiche der Arbeitswelt vordringen - und tut dies bereits. Das grundlegende disruptive Potenzial, das vielfach in die KI hineinprojiziert wird, steht heute allerdings noch nicht in einem breit beobachtbaren Verhältnis konkreter Anwendungen in der betrieblichen Praxis. Zwischen den hohen Erwartungen an KI und der Organisation von Arbeit besteht eine offene Leerstelle, die zu füllen der Anspruch des digitalen Werkzeugs KI und der dahinerstehenden Entwicklungsindustrie ist. Die Veränderungen, die auf unsere Arbeitsgesellschaft zukommen, stehen in einem Zusammenhang mit der technischen Entwicklung. Wie eng dieser Zusammenhang ist, bestimmt aber nicht (nur) die Geschwindigkeit der Technikentwicklung, sondern eine Reihe von Faktoren, die Einfluss auf die Gestaltung der Zukunft der digitalen Arbeitsgesellschaft haben." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Albrecht, Thorben & Christian Kellermann (2020): Artificial intelligence and the future of the digital work-oriented society. An outline for a holistic Technology impact assessment. [Bratislava], 14 S.

Abstract

"In this paper we would like to determine the main dimensions of a work-focused assessment of progressive digital technologies in general (and specifically of AI) as they are used in the digital work-oriented society. The goal is to define the necessity and scope of activities required for a comprehensive technology impact assessment. The first dimension includes the technology itself and its technical and economic potential. AI is part of digitisation processes, and the two of them are hard to Therefore, will first look at the development of AI and the technological limitations of its applicability in order to make the issue more tangible for further analyses in the labour context. The second dimension is the workplace itself. How is AI used in particular situations and what labour-related, political, and organisational changes does it affect? The third dimension is macroeconomic: will the automation potential lead to technological unemployment, or will AI bring about growth and employment for all and at a higher level? Or will it heighten the polarisation that the first waves of automation and digitisation have already set in motion? In our view, these three dimensions are fundamental for the continuation of the technology impact assessment in the course of ongoing digitisation, and they can guide areas of politilitical action which will be elaborated on the last section." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Alonso, Cristian, Andrew Berg, Siddharth Kothari, Chris Papageorgiou & Sidra Rehman (2020): Will the AI Revolution Cause a Great Divergence? (IMF working paper 2020,184), Washington, DC, 42 S.

Abstract

"This paper considers the implications for developing countries of a new wave of technological change that substitutes pervasively for labor. It makes simple and plausible assumptions: the AI revolution can be modeled as an increase in productivity of a distinct type of capital that substitutes closely with labor; and the only fundamental difference between the advanced and developing country is the level of TFP. This set-up is minimalist, but the resulting conclusions are powerful: improvements in the productivity of “robots” drive divergence, as advanced countries differentially benefit from their initially higher robot intensity, driven by their endogenously higher wages and stock of complementary traditional capital. In addition, capital—if internationally mobile—is pulled “uphill”, resulting in a transitional GDP decline in the developing country. In an extended model where robots substitute only for unskilled labor, the terms of trade, and hence GDP, may decline permanently for the country relatively well-endowed in unskilled labor." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Attwell, Graham, George Bekiaridis, Ludger Deitmer, Marco Perini, Sophia Roppertz & Vidmantas Tütlys (2020): Artificial Intelligence in Policies, Processes and Practices of Vocational Education and Training. (ITB-Forschungsberichte 71), Bremen, 74 S. DOI:10.26092/elib/307

Abstract

"In diesem Bericht werden die Auswirkungen Künstlicher Intelligenz (KI) auf die berufliche Bildung in Europa untersucht. Ausgehend von einer begrifflichen Klärung werden die gesellschaftlichen und sozialen Aspekte dieser Technologie anhand der internationalen Literatur beleuchtet. Dies schließt verschiedene Szenarien über die künftige Entwicklung in der Wirtschaft als auch die Auswirkungen auf die gewerblich technischen Berufe ein. Eine umfassende und genaue Betrachtung künftighin notwendiger Veränderungen bei den Qualifikationen und Kompetenzen vor allem mit Bezug auf die verschiedenen Berufe wird vorgenommen. Es werden wichtige Teilaspekte beruflicher Bildung wie die tutorielle Lernunterstützung, die Schaffung neuer Lernumgebungen wie »smart classrooms & factories«, sowie digitale Lernanalysen und -überprüfungen betrachtet. Neben dem Literaturüberblick enthält der Forschungsbericht eine zusammenfassende Auswertung der mehr als 40 Interviews in den europäischen Ländern Deutschland, Italien, Litauen, Griechenland und England. In ausgewählten Fallstudien werden erste Ansätze dargestellt in denen zum Thema KI in entsprechenden Projekten gearbeitet wird. Anschließend werden die Ergebnisse der in Deutschland durchgeführten Online-Umfrage unter Berufsschullehrenden präsentiert. Die Zusammenfassung unterstreicht die komplexen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz in Hinblick auf die Fortentwicklung der beruflichen Inhalte und welche methodisch-didaktischen Maßnahmen in Form von beruflichen Lern- und Arbeitsaufgaben in besonderer Weise notwendig sind." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Bach, Nicole von dem, Markus Hummel, Anke Mönnig, Christian Schneemann, Stefanie Steeg, Marc Ingo Wolter & Gerd Zika (2020): "MOVEON" II - Grundlagen eines Szenarios zum künftigen Mobilitätsverhalten. (IAB-Forschungsbericht 10/2020), Nürnberg, 57 S.

Abstract

"Die Mobilitätsbranche in Deutschland unterliegt einem ständigen Wandel und auch in Zukunft ist mit weitreichenden Veränderungen zu rechnen. Wie die Mobilität aktuell in Deutschland aufgestellt und wer dort beschäftigt ist, wurde in einer ersten „MoveOn“-Studie (Mergener et al. 2018) detailliert analysiert. Wie sich allerdings der Mobilitätswandel bereits jetzt auf die betreffenden Branchen und Berufe aus Unternehmenssicht auswirkt und wie sich dies in Zukunft verhalten könnte, welche unternehmerischen wie technologischen Veränderungen also auf die Anbieterseite zukommen könnten, blieb bislang unbeleuchtet. Hieran soll diese Arbeit unmittelbar anknüpfen. Ziel ist die Erstellung des sogenannten MoveOn-Szenarios, dessen Ergebnis in einer anschließenden Studie veröffentlicht werden soll.
Anhand von leitfadengestützten Interviews wurden die Einschätzungen von Unternehmensvertretern und -vertreterinnen, die entweder direkt oder indirekt der Mobilitätsbranche angehören, zur erwarteten Entwicklung eben jener Branche eingeholt. Zusammen mit den Ergebnissen einer Literaturrecherche fließen diese Resultate in die Annahmen des MoveOn-Szenarios ein. In diesem Bericht werden die Erkenntnisse von Literaturrecherche und Interviews sowie daraus abgeleitete denkbare Annahmen ausführlich beschrieben, um die breite Palette an möglichen Stellgrößen darzulegen und eine wissenschaftliche Diskussion darüber anzuregen. Ferner müssen die Auswirkungen der notwendigen Maßnahmen zur Eindämmung der Covid19-Pandemie berücksichtigt werden." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Bachberger-Strolz, Kerstin (2020): Profiling, Targeting, Algorithmen, künstliche Intelligenz – über die Irrwege einer Debatte in der Arbeitsmarktpolitik. In: Wirtschaft und Gesellschaft, Jg. 46, H. 3, S. 329-363.

Abstract

"Der Text behandelt die Möglichkeiten und Grenzen von Profiling in der Arbeitsmarktpolitik: Ausgehend von den Erfahrungen in den USA seit den 1990er-Jahren wird gezeigt, dass beim Profiling viele Probleme seit Beginn ungelöst blieben, wie etwa die fehlende Schätzgenauigkeit, der geringe Nutzen von Profiling-Ergebnissen für die Zuweisung zu Programmen, die Widerstände von BeraterInnen etc. Damit bleibt die zentrale Erkenntnis für die österreichische Arbeitsmarktpolitik, dass Profiling für das Targeting beim AMS wenig hilfreich ist. Über die genannten Problem hinaus muss festgehalten werden, dass mit der intransparenten Vorgangsweise des AMS und mit der Wahl des Unternehmens, das Profiling im AMS entwickeln und implementieren soll, der Sache des Profiling kein guter Dienst erwiesen wurde. Daraus folgt, dass die österreichische Arbeitsmarktpolitik besser heute als morgen den unglücklichen Versuch der Implementierung von Profiling beenden sollte." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Bader, Verena & Daniel Buhr (2020): Die Ambivalenz des Neuen. Sozialer Fortschritt durch Plattformen, Blockchain und KI? (WISO Diskurs 2020,03), Bonn, 32 S.

Abstract

"Die vorliegende Studie ist das Ergebnis der Diskussionen, die wir im Rahmen der Veranstaltungsreihe geführt haben. Sie arbeitet die Ambivalenz der Digitalisierung in den untersuchten Politikbereichen heraus und identifiziert erste konkrete Handlungsempfehlungen. Dabei wird deutlich, dass wir in Deutschland auf gewachsene Strukturen zurückgreifen können, die sich bei der partizipativen Gestaltung sozialer Transformationsprozesse bewährt haben. Die Sozialpartnerschaft und auch die betriebliche Mitbestimmung sind zwei besonders wichtige Institutionen. Diese Stärke müssen wir aktiv nutzen und für die Zukunft ausbauen." (Textauszug, IAB-Doku)

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Blien, Uwe (2020): Digitalisierung, Arbeitsmarkt und Nachhaltigkeit. In: M. v. Hauff & A. Reller (Hrsg.) (2020): Nachhaltige Digitalisierung - eine noch zu bewältigende Zukunftsaufgabe, Wiesbaden, S. 35-48, 2020-05-15.

Abstract

"Die Digitale Transformation der modernen Ökonomie, die u.a. Cloud Computing, Big Data Processing, Künstliche Intelligenz, eine neue Robotik und das Internet der Dinge in systemischen Ansätzen verbindet, bietet demnach den Firmen völlig neue Möglichkeiten, Arbeitskräfte durch Computertechnik zu ersetzen. Frey/Osborne (2017) haben auf breiter Front die Beschreibungen der Aufgaben analysiert, die Arbeitskräfte in ihrem beruflichen Alltag erledigen müssen, und sind zu den genannten dramatischen Schlüssen über ihre Ersetzbarkeit durch die neue digitale Technik gelangt. Die Digitalisierung bietet in dieser Sichtweise derart machtvolle Rationalisierungsmöglichkeiten, dass nahezu die Hälfte der Arbeitskräfte überflüssig wird. Im Folgenden geht es um die Verbindungen zwischen Digitalisierung, Arbeitsmarkt und Nachhaltigkeit. Nachhaltigkeit bedeutet für die Wirtschaftsweise, dass sie über eine lange Zeit durchhaltbar ist, dass also die Produktion heute nicht zu Lasten künftiger Generationen geht. Die Ressourcen, die den Nachkommen nützlich sein könnten, dürfen nicht schon heute „in die Luft geblasen" werden. Dabei geht es um drei Dimensionen: die ökologische, die soziale und die ökonomische Nachhaltigkeit, die parallel realisiert werden sollen. Nicht nur muss der heutige Lebensstandard langfristig aufrechterhalten werden können, er soll auch sozial ausgewogen sein und darf die ökologischen Grundlagen nicht gefährden." (Textauszug, IAB-Doku)

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Büchel, Jan, Vera Demary, Henry Goecke & Christian Rusche (2020): Digitalisierung der Wirtschaft in Deutschland. Digitalisierungsindex 2020 : Kurzfassung : Studie im Rahmen des Projekts „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland“ im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi). Köln, 15 S.

Abstract

"Um eine valide Datengrundlage für den Status quo und die Entwicklung der Digitalisierung der Wirtschaft in Deutschland zu schaffen, wurde der jährlich erscheinende Digitalisierungsindex entwickelt. Dabei werden insbesondere Ergebnisse für die Digitalisierung nach Branchen, Unternehmensgrößenklassen, Bundeslandgruppen und Regionstypen ausgewiesen. Der Index lässt sich in unternehmensinterne und unternehmensexterne Aspekte unterteilen. Zu den internen Aspekten zählen die fünf Kategorien Prozesse, Produkte, Geschäftsmodelle, Qualifizierung und Forschungs- und Innovationsaktivitäten. Zu den unternehmensexternen Aspekten gehören die Kategorien Technische Infrastruktur, Administrativ-rechtlicher Rahmen, Gesellschaft, Humankapital und Innovationslandschaft. Alle Kategorien enthalten mehrere Indikatoren. Aufgrund unterschiedlicher Datenverfügbarkeit sind nicht alle Indikatoren und Kategorien für alle oben genannten Differenzierungen des Index anwendbar. Das Gutachten zeigt die Kernergebnisse des Erhebungsjahrs 2020." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Demary, Vera, Barbara Engels, Henry Goecke, Oliver Koppel, Armin Mertens, Christian Rusche, Marc Scheufen & Jan Wendt (2020): KI-Monitor 2020. Status quo der Künstlichen Intelligenz in Deutschland : Gutachten. Köln, 65 S.

Abstract

"Künstliche Intelligenz (KI) ist die Zukunftstechnologie der Weltwirtschaft. Doch obwohl in KI großes Potenzial liegt, welches trotz mehr als sechs Jahrzehnten Forschung nicht annähernd ausgeschöpft ist, fehlt es einem Großteil der Unternehmen, der Gesellschaft und der Politik bislang an einem Grundverständnis von KI und an konsistenten Kennzahlen und Messwerten, die KI und ihre Entwicklung quantifizierbar und damit nachvollziehbar machen. Diese Messbarkeit ist jedoch essenziell, um Entwicklungswege aufzuzeigen und KI zu gestalten. Insbesondere können empirische Analysen der KI-Entwicklung auch den Erfolg der KI-Strategien auf deutscher und europäischer Ebene überprüfen und bei entsprechender Nachjustierung der Maßnahmen unterstützen. Diese Studie misst Status quo sowie Entwicklung von KI in Deutschland und entwickelt darauf basierende politische Handlungsempfehlungen. Dabei nimmt sie die zentralen Bereiche ins Visier, welche die Entwicklung von KI beeinflussen und die auch selbst von ihr betroffen sind: Rahmenbedingungen, Wirtschaft und Gesellschaft. Die Rahmenbedingungen bestimmen, wie KI in Wirtschaft und Gesellschaft aus-gestaltet und genutzt werden kann. Sie nehmen sowohl infrastrukturelle als auch politische Gegebenheiten und verfügbares Know-how ins Visier. In den Kategorien Wirtschaft und Gesellschaft wird abgebildet, wie Unternehmen und Bevölkerung KI wahrnehmen und nutzen. Für jede der Kategorien werden Indikatoren aus verschiedenen Quellen identifiziert, die die Entwicklung von KI aktuell und passgenau abbilden." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Demary, Vera, Henry Goecke, Can Azkan, Lennart Iggena & Markus Spiekermann (2020): Eine Verortung deutscher KI-Unternehmen. Köln, 17 S.

Abstract

"Die Corona-Pandemie hat eindrucksvoll gezeigt, welche Potenziale der Digitalisierung in Deutschland ausschöpfbar sind: Durch Homeoffice, virtuelle Meetings und E-Commerce gelang es in vielen Bereichen, die Wirtschaft trotz Kontakt- und Ausgangsbeschränkungen am Laufen zu halten." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Demary, Vera & Henry Goecke (2020): Mittelstandsskepsis gegenüber Künstlicher Intelligenz. (IW-Kurzberichte / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2020,72), Köln, 3 S.

Abstract

"Anwendungen Künstlicher Intelligenz (KI) weisen erhebliche wirtschaftliche Potenziale auf. Bislang sind es jedoch vor allem die Großunternehmen, die KI anwenden, und weniger der Mittelstand. Des Weiteren ist der Mittelstand wesentlich skeptischer gegenüber KI. Dies muss sich dringend ändern, damit die deutsche Wirtschaft in der Breite zukunftsfähig bleibt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Dröge, Kai & Andrea Glauser (Hrsg.) (2020): Digitalisierung der Wissensarbeit. Interdisziplinäre Analysen und Fallstudien. Frankfurt: Campus, 268 S.

Abstract

"Macht Technik die menschliche Arbeit irgendwann überflüssig? Die Frage ist alt, stellt sich heute aber auf neue Weise. Denn es sind auch Berufe aus dem Feld der Wissensarbeit betroffen, die lange als geschützt galten. Algorithmen und künstliche Intelligenz dringen in Bereiche vor, in denen bisher menschliche Analysefähigkeiten unverzichtbar waren. Aber daneben passieren auch viele subtile Veränderungen, mit denen die Digitalisierung die Gestalt und Bedeutung von Wissensarbeit nachhaltig verändert. Dieser Band spürt solchen Verschiebungen nach: Er verknüpft Überlegungen aus Soziologie, Betriebswirtschaftslehre und Arbeitspsychologie mit Fallstudien zur Arbeitswelt." (Verlagsangaben, IAB-Doku)

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Etscheid, Jan, Jörn von Lucke & Felix Stroh (2020): Künstliche Intelligenz in der öffentlichen Verwaltung. Anwendungsfelder und Szenarien. Stuttgart, 67 S.

Abstract

"Bei den vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten, die Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) bieten, stellen sich nicht nur Unternehmen, sondern verstärkt auch öffentliche Verwaltungen die Frage: Wie können wir KI sinnvoll nutzen und wie gelingt überhaupt ein erster Einstieg, um konkrete Einsatzpotenziale kennenzulernen? Das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO hat zusammen mit »The Open Government Institute (TOGI)« der Zeppelin Universität Friedrichshafen im Auftrag der Digitalakademie@bw eine Potenzialstudie erstellt, die sowohl einen praxisnahen Überblick der Fähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten von KI im öffentlichen Sektor liefert als auch den Entscheidungsträgern aus Politik und Verwaltung als Hilfestellung dient, um die mit KI verbundenen Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken im weiteren Einsatz gegeneinander abzuwägen. Die Studie zielt darauf ab, nicht die theoretischen Möglichkeiten von KI-Technologien zu beleuchten, sondern vielmehr den potenziellen Anwenderinnen und Anwendern anhand von konkreten Beispielen aufzuzeigen, wie KI in der tagtäglichen Verwaltungspraxis eingesetzt werden kann. Die Landesregierung hat hierzu bereits Ende 2018 als erstes Bundesland eine eigene KI-Strategie vorgelegt. Um diese entlang aktueller Bedürfnisfelder fortzuführen, haben die KI-Expertinnen und -Experten im Mai und Juni 2019 drei Stakeholder-Workshops mit fast fünfzig Mitarbeitern aus Kommunal- und Landesverwaltungen sowie wissenschaftlichen Vertreterinnen und Vertretern in den Städten Ulm, Mannheim und Stuttgart durchgeführt und dort sowohl bereits bestehende als auch wie potenzielle Anwendungsmöglichkeiten gesammelt, diskutiert und bewertet." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Evans, Michaela, Saskia Freye & Caroline Richter (2020): Digitalisierung der Arbeit im Gesundheits- und Sozialsektor. In: Arbeit. Zeitschrift für Arbeitsforschung, Arbeitsgestaltung und Arbeitspolitik, Jg. 29, H. 2, S. 99-104. DOI:10.1515/arbeit-2020-0008

Abstract

"„Digitalisierung“ ist seit mehreren Jahren das neue Schlagwort. Es suggeriert Offenheit, Modernität und innovative Wege technisch gestützter gesellschaftlicher Problemlösung. Von der Wirtschaft über Politik und Recht bis hin zur Bildung – Digitalisierung erscheint in allen Bereichen geradezu als notwendiges Innovationserfordernis. Andererseits werden auch grundsätzliche Bedenken angemeldet: Sorgen um eine technikinduzierte Disruption von Sozialität. Dies gilt auch für die Arbeitswelt: Mit dem Begriff der Industrie 4.0 werden Chancen für die Gestaltung industrieller Arbeit postuliert, zugleich werden Risiken und Krisenszenarien einer Entwertung oder gar Ablösung menschlicher Arbeitskraft angeführt. Auch in den sozialen Dienstleistungen halten digitale Technologien zunehmend Einzug in die Arbeitswelt. Mit dem Begriff der sozialen Dienstleistungen adressieren wir Arbeits- und Beschäftigungsfelder, die in Deutschland und Europa der „Sozialwirtschaft“ zugerechnet werden – nämlich die Krankenpflege und Altenhilfe (inklusive Pflege), die Kinder- und Jugendhilfe, die soziale Arbeit sowie Hilfen der Teilhabe- und Inklusionsförderung für Menschen mit Behinderung." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Gries, Thomas & Wim Naudé (2020): Artificial Intelligence, Income Distribution and Economic Growth. (GLO discussion paper / Global Labor Organization 632), Essen, 69 S.

Abstract

"The economic impact of Artificial Intelligence (AI) is studied using a (semi) endogenous growth model with two novel features. First, the task approach from labor economics is reformulated and integrated into a growth model. Second, the standard representative household assumption is rejected, so that aggregate demand restrictions can be introduced. With these novel features it is shown that (i) AI automation can decrease the share of labor income no matter the size of the elasticity of substitution between AI and labor, and (ii) when this elasticity is high, AI will unambiguously reduce aggregate demand and slow down GDP growth, even in the face of the positive technology shock that AI entails. If the elasticity of substitution is low, then GDP, productivity and wage growth may however still slow down, because the economy will then fail to benefit from the supply-side driven capacity expansion potential that AI can deliver. The model can thus explain why advanced countries tend to experience, despite much AI hype, the simultaneous existence of rather high employment with stagnating wages, productivity, and GDP." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Jaume-Palasí, Lorena, Elisa Lindinger & Julia Kloiber (2020): AI Powered Recruiting? Wie der Einsatz von algorithmischen Assistenzsystemen die Gleichstellung auf dem Arbeitsmarkt beeinflusst : Expertise für den Dritten Gleichstellungsbericht der Bundesregierung. (Dritter Gleichstellungsbericht der Bundesregierung), Berlin, 71 S.

Abstract

"Personalauswahlverfahren sind aufgrund einer Reihe von Diskriminierungsrisiken ein gleichstellungspolitisch hochsensibles Feld: von der Stellenausschreibung, der Veröffentlichung derselben, der Vorauswahl von Kandidat*innen, dem Auswahlverfahren bis zur Vergabe der Stelle. Automatisierte Entscheidungen können– so ein Versprechen der zunehmend auf dem Markt angebotenen digitalen Tools - solche Diskriminierungsrisiken abbauen. Die Personalsuche und ‑auswahl wird inzwischen in vielen Bereichen mit Hilfe von direkt dafür ausgerichteten oder speziell für diesen Zweck erweiterten Plattformen betrieben. Beispiele sind heutzutage LinkedIn, Xing bzw. Facebook Jobs. Darüber hinaus ermöglichen aber auch sonstige soziale Medien und Internetrecherchen den Zugriff auf vielfältige Daten, die Schlüsse über Bewerber*innen zulassen. Einige digitale Werkzeuge auf dem Recruiting-Markt knüpfen hier beispielsweise mit dem Abgleich der Angaben von Daten in Bewerbungsdokumenten mit persönlichen Profilen auf Plattformen direkt an. Darüber hinaus gibt es zahlreiche automatisierte Verfahren, die etwa die Sichtung von Bewerbungsschreiben, die Auswahl von Kandidat*innen für Interviews, die Durchführung und Auswertung von Assessment Centern oder sogar die finale Entscheidung für eine*n Bewerber*in unterstützen. Wie verändern diese Entwicklungen Personalauswahlprozesse in Hinblick auf Fragen der Geschlechtergerechtigkeit? Könnten diese Verfahren Diskriminierungen vermeiden und damit zu gleichstellungsorientierten Personalauswahlverfahren beitragen? Oder handelt es sich hier lediglich um leere Versprechungen? Lorena Jaume-Palasí (The Ethical Tech Society), Elisa Lindinger und Julia Kloiber (Superrr Lab) strukturieren in ihrer Expertise den unübersichtlichen Markt der digitalen Produkte im Bereich der Personalauswahl und erläutern potentielle Diskriminierungsrisiken. Ihr besonderes Augenmerk gilt dabei neuen Geschäftsmodellen und der mit der Algorithmisierung des Personalmarkts möglich gewordenen „Ökonomisierung der Emotionen“. In der Expertise wird deutlich, warum die Entwicklung digitaler Prozesse und Systeme für die Personalauswahl interdisziplinäre Teams erfordert. So kann vermieden werden, dass bei einer lediglich von Software-EntwicklerInnen und PersonalerInnen durchgeführten Konzeption bewusst oder unbewusst Diskriminierungspraktiken einfließen, weil ihnen die Analyse rechtlicher und sozialer Aspekte fremd ist. Allein die häufig geforderte Transparenz der technischen Funktionsweise digitaler Personalauswahlverfahren genügt aus Sicht der Autorinnen nicht, um Diskriminierungsrisiken zu erkennen und zu minimieren. Daher plädieren sie auch für die Schaffung einer begrifflichen Systematik, mit der problematische Konzepte und Vorannahmen besser erkannt werden können, die in die Entwicklung digitaler Personalauswahlverfahren einfließen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Kühner, Stefan (2020): Neue Technik, Neue Wirtschaft, Neue Arbeit? Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Industrie 4.0. (Neue Kleine Bibliothek 275), Köln: Papyrossa, 158 S.

Abstract

"In der Diskussion um die Welt und die Arbeitsverhältnisse von morgen wechseln sich Visionen eines unbeschwerten Lebens und Schreckensbilder ab. Künstliche Intelligenz, Industrie 4.0 und Digitalisierung werden für beides herangezogen. Neue Geschäftsmodelle sowie das Zusammenwirken von Informations- und Kommunikationstechnik und neue Produktionsverfahren verändern die ökonomischen und gesellschaftlichen Strukturen. Was bedeutet dies tatsächlich für Menschen und ihre Arbeit in Fabriken, im Einzelhandel, in der Landwirtschaft oder in der öffentlichen Verwaltung? Die Wucht und Geschwindigkeit dieser Entwicklungen übertreffen noch die Umwälzungen seit der 1. Industriellen Revolution. Doch: Wer wird darüber bestimmen? Stefan Kühner zeigt, was die neuen Techniken in verschiedenen Wirtschaftszweigen bewirken, wer die Veränderungen vorantreibt, wer dabei gewinnt und wer verliert. Er geht der Frage nach, wie Gewerkschaften und politische Parteien in Deutschland auf die Veränderungen reagieren und wie sich die 4. Industrielle Revolution global auswirken wird." (Verlagsangaben, IAB-Doku)

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Orwat, Carsten (2020): Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen. Eine Studie, erstellt mit einer Zuwendung der Antidiskriminierungsstelle des Bundes. Baden-Baden: Nomos, XIX, 182 S.

Abstract

"Algorithmen, unter anderem der künstlichen Intelligenz, werden in vielfältiger Weise für Differenzierungen von Personen, Diensten, Produkten, Positionen oder beim staatlichen Handeln eingesetzt. Die vorliegende Studie zeigt anhand von Beispielfällen nicht nur technische und organisatorische Ursachen von Diskriminierungsmöglichkeiten, sondern vor allem auch die gesellschaftlichen Risiken auf. Sie rufen einen Bedarf nach Reformen des Antidiskriminierungs- und Datenschutzrechts hervor, aber ebenso gesellschaftliche Abwägungen und Festlegungen, welche algorithmen- und datenbasierten Differenzierungen in einer Gesellschaft überhaupt für akzeptabel gehalten werden. Nicht zuletzt werden Aufgaben für Antidiskriminierungsstellen diskutiert, die von der Identifizierung und dem Nachweis von algorithmenbasierten Diskriminierungen bis hin zu präventivem und kooperativem Vorgehen reichen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Pfeiffer, Sabine (2020): Kontext und KI: Zum Potenzial der Beschäftigten für Künstliche Intelligenz und Machine-Learning. In: HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik, Jg. 57, H. 3, S. 465-479. DOI:10.1365/s40702-020-00609-8

Abstract

"Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) im Unternehmen nimmt zu. Noch weitgehend unklar ist, ob das Potenzial der Beschäftigten ausreicht und passfähig ist, um die Potenziale dieser Technologie im Unternehmen schnell nutzbar zu machen. Neben den dafür nötigen KI/ML-spezifischen Programmierkenntnissen in der IT-Abteilung erfordert ein robuster und produktiver Einsatz von KI/ML im Unternehmen auch von den Beschäftigten in den anwendenden Fachabteilungen neue Kompetenzen. Sie müssen die Potenziale und Grenzen von KI/ML-Technologien verstehen (KI/ML-Kompetenz) und in der Lage sein, KI/ML-Systeme und ihre Ergebnisse in den fachlichen Kontext und an situative Anforderungen rückzubinden (Kontext-Kompetenz). Der Beitrag identifiziert diese Kompetenzen und zeigt empirisch, in welchem Ausmaß sie vorhanden sind oder entwickelt werden müssen. Dies geschieht auf der Basis der BIBB/BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2018 für zwei Felder, die aktuell besonders relevant für den Einsatz von KI/ML sind: Predictive Maintenance und beratungsintensive Sachbearbeitung. Die Ergebnisse zeigen: Beschäftigte haben ein unterschätztes Potenzial für die erfolgreiche Umsetzung von KI/ML, es lohnt sich also, sie in allen Phasen der KI/ML-Umsetzung partizipativ zu involvieren." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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(2020): Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Deutschen Wirtschaft. Stand der KI-Nutzung im Jahr 2019. Berlin, 39 S.

Abstract

"Dieser Bericht gibt einen statistisch repräsentativen Überblick zum aktuellen Stand des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Unternehmen in Deutschland im Jahr 2019. Datengrundlage ist eine Sonderauswertung der Deutschen Innovationserhebung des Jahres 2019 sowie einer Zusatzbefragung von KI einsetzenden Unternehmen. KI wurde dabei sehr allgemein als „Technik der Informationsverarbeitung zur eigenständigen Lösung von Problemen durch Computer“ definiert." (Textauszug, IAB-Doku)

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Rampersad, Giselle (2020): Robot will take your job: Innovation for an era of artificial intelligence. In: Journal of Business Research, Jg. 116, S. 68-74. DOI:10.1016/j.jbusres.2020.05.019

Abstract

"Fear is growing that robots and artificial intelligence will replace many occupations. To remain relevant in this changing career landscape, the worker of the future is expected to be innovative, able to spot opportunities transform industries and provide creative solutions to meet global challenges. To develop such capabilities, work integrated learning (WIL) has emerged as an important approach. The purpose of this study is to investigate the key factors driving innovation among WIL students. Unlike prior studies that have been predominantly qualitative or based on one single snapshot, this quantitative, longitudinal study measures student capabilities before and after participation in a WIL placement at a business. It then undertakes confirmatory factor analysis to compare pre- and post-placement capabilities. The study found that critical thinking, problem solving, communication and teamwork have significant impacts on the development of innovation: vital in the era of artificial intelligence." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Reimann, Mareike, Anja-Kristin Abendroth & Martin Diewald (2020): How digitalized is work in large German workplaces, and how is digitalized work perceived by workers? A new employer-employee survey instrument. (IAB-Forschungsbericht 08/2020), Nürnberg, 77 S.

Abstract

"Die Digitalisierung von Arbeit wird für die Zunahme von Arbeitsmarktungleichheiten (mit)verantwortlich gemacht, nicht nur bezüglich Arbeitsplatzverlust, sondern auch bezogen auf die Polarisierung bestehender Jobs durch einen Prozess der Abwertung und Aufwertung von Berufen und Tätigkeiten. Die Diskussion über mögliche Konsequenzen ist jedoch wenig differenziert in Bezug auf verschiedene Technologien oder unterschiedliche Implementationen der gleichen Technologie. Um Veränderungen durch Digitalisierungsprozesse zu verstehen, ist eine Messung digitalisierter Arbeit auf Beschäftigten- wie auch auf Betriebsebene sinnvoll, da Entscheidungen über den Einsatz digitaler Unterstützungssysteme in Betrieben getroffen werden. In repräsentativen Erhebungen in Deutschland fehlt bislang ein solch umfassender Überblick über digitalisierte Arbeit und ihre Konsequenzen in verschiedenen Berufen und Arbeitsplätzen. Ziel des vorliegenden Beitrags ist es, ein neu entwickeltes, multi-dimensionales Instrument zur Messung digitalisierter Arbeit im Rahmen eines Linked Employer-Employee Studiendesigns vorzustellen. Das Instrument zielt auf eine Bestandsaufnahme der Digitalisierung in Arbeitsorganisationen entlang verschiedener Dimensionen digitalisierter Arbeit (die Nutzung digitaler Kommunikation, digitaler Information, digitaler Regulierung und Kontrolle und der Arbeit mit Robotern) und ihrer Wahrnehmung durch Beschäftigte ab." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Schroeder, Wolfgang, Ursula Bitzegeio & Sandra Fischer (Hrsg.) (2020): Digitale Industrie. Algorithmische Arbeit. Gesellschaftliche Transformation. (Schriftenreihe interdisziplinäre Perspektiven 04), Bonn: Dietz, 485 S.

Abstract

"Die disparaten Interessen und Ideen aus Politik, Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft sind der Ausgangspunkt des vorliegenden Bandes, der Beiträge von NachwuchswissenschaftlerInnen mit etablierter Forschung und praxeologischen Ansätzen verbindet. Gleichzeitig fasst er gemeinsam mit einer parallel erscheinenden Online-Publikation die Ergebnisse einer Fachtagung der Friedrich-Ebert-Stiftung zum Themenfeld "Digitale Industrie, algorithmische Arbeit, kulturelle Transformation" zusammen, die im Oktober 2018 in Bonn stattgefunden hat. Ziel war es, nicht bloß ein Politikfeld oder einen eng definierten Aspekt der Digitalisierung unter die Lupe zu nehmen, sondern das Phänomen in der Breite zu erfassen. Die beteiligten WissenschaftlerInnen und ExpertInnen kommen aus ganz unterschiedlichen Fachdisziplinen, denken aber über dieselben Fragen nach: Was sind die Phänomene des Wandels? Was sind die Konsequenzen, die sich daraus für die jeweiligen Subsysteme sowie das große Ganze ableiten lassen? Stärker theoretisch angelegte Beiträge werden dabei durch Berichte aus der Praxis ergänzt. In der ersten Rubrik "Staat und Politik" geht es darum, wie sich die politischen AkteurInnen auf den unterschiedlichen Ebenen des deutschen Regierungssystems in verschiedenen Politikfeldern positionieren. In der zweiten Rubrik, "Wirtschaft und Arbeitswelten", geht es zum einen um die Plattformökonomie und die durch sie hervorgebrachten neuen Arbeitsformen. Die dritte Rubrik widmet sich dem Politikfeld "Gesundheit und Technologie"." (Textauszug, IAB-Doku)

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Suchy, Oliver (2020): Gute Arbeit durch Künstliche Intelligenz? In: Gute Arbeit, Jg. 32, H. 8/9, S. 8-12.

Abstract

"In der Krise hat die Aufmerksamkeit für Fragen rund um Künstliche Intelligenz (KI) und deren Bedeutung für die Arbeit der Zukunft nachgelassen. Doch die Entwicklung geht, auch politisch, europaweit rasant voran. Im Beitrag geht es um notwendige Rahmenbedingungen zur Gestaltung von KI-Systemen und von Guter Arbeit." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Tolan, Songül, Annarosa Pesole, Fernando Martínez-Plumed, Enrique Fernández-Macías, José Hernández-Orallo & Emilia Gómez (2020): Measuring the Occupational Impact of AI: Tasks, Cognitive Abilities and AI Benchmarks. (JRC working papers series on labour, education and technology 2020,02), Sevilla, 35 S.

Abstract

"In this paper we develop a framework for analysing the impact of AI on occupations. Leaving aside the debates on robotisation, digitalisation and online platforms as well as workplace automation, we focus on the occupational impact of AI that is driven by rapid progress in machine learning. In our framework we map 59 generic tasks from several worker surveys and databases to 14 cognitive abilities (that we extract from the cognitive science literature) and these to a comprehensive list of 328 AI benchmarks used to evaluate progress in AI techniques. The use of these cognitive abilities as an intermediate mapping, instead of mapping task characteristics to AI tasks, allows for an analysis of AI’s occupational impact that goes beyond automation. An application of our framework to occupational databases gives insights into the abilities through which AI is most likely to affect jobs and allows for a ranking of occupation with respect to AI impact. Moreover, we find that some jobs that were traditionally less affected by previous waves of automation may now be subject to relatively higher AI impact." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Urbach, Nils, Tobias Albrecht, Tobias Guggenberger, Jan Jöhnk, Laurin Arnold, Julia Gebert, Dennis Jelito, Luis Lämmermann & André Schweizer (2020): The Advance of the Machines. Vision und Implikationen einer Machine Economy. Bayreuth, 36 S.

Abstract

"Die vorliegende Studie stellt die Chancen und Herausforderungen der zugrundliegenden Technologiekonvergenz aus dem Internet der Dinge, Künstlicher Intelligenz und Blockchain vor. Darauf aufbauend erfolgt eine Analyse der individuellen Rollen der Akteure im ökonomischen Umfeld der Machine Economy sowie ihrer Potenziale. Daraus wird die übergreifende Vision der Machine Economy abgeleitet. Abschließend werden mögliche Anwendungsszenarien innerhalb der Machine Economy durch ausgewählte Use Cases skizziert sowie weiterführende Fragestellungen aufgezeigt." (Textauszug, IAB-Doku)

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Vilain, Michael (Hrsg.) (2020): Wege in die digitale Zukunft. Was bedeuten Smart Living, Big Data, Robotik & Co für die Sozialwirtschaft? Tagungsband zum Social Talk 2017. (Zukunftsfragen der Gesundheits- und Sozialwirtschaft 2), Baden-Baden: Nomos, 156 S. DOI:10.5771/9783748907008

Abstract

"Digitalisierung und Technisierung verändern in Verbindung mit Netzwerkphänomenen die Arbeits- und Organisationswelt fundamental. Sie sind dabei sowohl Komplexitätstreiber als auch -facilitator. Die Befunde für die Sozialwirtschaft sind dementsprechend vielschichtig: Neuartige technikbasierte Arbeitsfelder entstehen, mächtige Marktakteure treten in veränderten Wertschöpfungsstrukturen auf, Managementparadigmen verändern sich ebenso wie die konkreten Anforderungen an Mitarbeitende und Leitungen. Wissenschaft und Praxis versuchen, diese neue Realität aus einer lösungsorientierten Managementperspektive konzeptionell zu fassen: Exploration statt Exploitation, Disruption statt Evolution oder dem den Widerspruch verkörpernden Begriff der organisationalen Ambidextrie. Die Beiträge in diesem Tagungsband nähern sich den Facetten des komplexen Phänomens interdisziplinär, wobei sich Wissenschaft und Praxis auf Augenhöhe begegnen können, sodass sich theoretische und empirische Befunde mit Praxiserprobungen und -erkenntnissen abwechseln." (Autorenreferat, © Nomos)