Digitale Arbeitswelt – Chancen und Herausforderungen für Beschäftigte und Arbeitsmarkt
Der digitale Wandel der Arbeitswelt gilt als eine der großen Herausforderungen für Wirtschaft und Gesellschaft. Wie arbeiten wir in Zukunft? Welche Auswirkungen hat die Digitalisierung und die Nutzung Künstlicher Intelligenz auf Beschäftigung und Arbeitsmarkt? Welche Qualifikationen werden künftig benötigt? Wie verändern sich Tätigkeiten und Berufe? Welche arbeits- und sozialrechtlichen Konsequenzen ergeben sich daraus?
Dieses Themendossier dokumentiert Forschungsergebnisse zum Thema in den verschiedenen Wirtschaftsbereichen und Regionen.
Im Filter „Autorenschaft“ können Sie auf IAB-(Mit-)Autorenschaft eingrenzen.
- Gesamtbetrachtungen/Positionen
- Arbeitsformen, Arbeitszeit und Gesundheit
- Qualifikationsanforderungen und Berufe
- Arbeitsplatz- und Beschäftigungseffekte
- Wirtschaftsbereiche
- Arbeits- und sozialrechtliche Aspekte / digitale soziale Sicherung
- Deutschland
- Andere Länder/ internationaler Vergleich
- Besondere Personengruppen
-
Literaturhinweis
Gestaltungsprinzipien individueller Beruflichkeit am Beispiel von Crowdworker:innen: Theoretische Ansätze und empirische Ergebnisse zum Zusammenhang von Arbeit, Beruf und Subjektivierung (2026)
Külpmann, Inga;Zitatform
Külpmann, Inga (2026): Gestaltungsprinzipien individueller Beruflichkeit am Beispiel von Crowdworker:innen. Theoretische Ansätze und empirische Ergebnisse zum Zusammenhang von Arbeit, Beruf und Subjektivierung. (Berufsbildung, Arbeit und Innovation. Dissertationen, Habilitationen 92), Bielefeld: wbv, 352 S. DOI:10.3278/9783763979080
Abstract
"Die Studie untersucht, wie Crowdworker:innen in Plattformarbeit individuelle Beruflichkeit entwickeln und wie Arbeitserfahrungen Subjektivierung prägen. Im Mittelpunkt steht die Frage, welche Gestaltungsprinzipien Lern- und Entwicklungspotenziale in Crowdwork unterstützen. Aus berufs- und wirtschaftspädagogischer sowie arbeitssoziologischer Perspektive verbindet die Publikation theoretische Ansätze zu Arbeit, Beruf und Subjektivierung mit empirischen Ergebnissen aus Untersuchungen von Crowdwork-Plattformen in Deutschland. Die Ergebnisse werden im Kontext des Forschungsprojekts CKoBeLeP (2021-2024) eingeordnet und auf Implikationen für lernförderliche Plattformgestaltung bezogen. Geeignet für Studierende und Forschende der Berufs- und Wirtschaftspädagogik, Arbeitssoziologie und Digitalisierungsforschung sowie für Akteur:innen in Arbeitsgestaltung, Weiterbildung und Plattformregulierung." (Verlagsangaben, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
Automation and the risk of labor market exclusion across Europe (2026)
Zitatform
Lamperti, Fabio & Davide Castellani (2026): Automation and the risk of labor market exclusion across Europe. In: Structural Change and Economic Dynamics, Jg. 77, S. 62-76. DOI:10.1016/j.strueco.2025.12.014
Abstract
"Labor market exclusion represents a major concern in several European economies, particularly affecting highly exposed demographic groups. This paper examines the potential effect of automation technologies on the risk of being locked into protracted unemployment or inactivity, using Labour Force Survey data for the European Union 27 countries and the United Kingdom, between 2009 and 2019. Our study employs repeated cross-sections of individual-level data to compute probabilities of exclusion outcomes due to automation adoption, controlling for several individual, macroeconomic, and region-specific characteristics, and for potential selection mechanisms. Findings highlight that, on average, the adoption of new automation technologies is associated with a higher probability of being inactive. This is consistent with the view that automation may exacerbate job insecurity, psychological discouragement, and detachment from job-seeking. This relationship is heterogeneous across demographic groups, with younger individuals being relatively more affected." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Authors. Published by Elsevier B.V.) ((en))
-
Literaturhinweis
Economics of Human and AI Collaboration: When is Partial Automation More Attractive than Full Automation? (2026)
Li, Wensu; Lyu, Harry; Goehring, Brian C.; Aboutorabi, Atin; Qian, Kaizhi; Thompson, Neil; Fleming, Martin;Zitatform
Li, Wensu, Atin Aboutorabi, Harry Lyu, Kaizhi Qian, Martin Fleming, Brian C. Goehring & Neil Thompson (2026): Economics of Human and AI Collaboration: When is Partial Automation More Attractive than Full Automation? (arXiv papers 2603.29121), 57 S.
Abstract
"This paper develops a unified framework for evaluating the optimal degree of task automation. Moving beyond binary automate-or-not assessments, we model automation intensity as a continuous choice in which firms minimize costs by selecting an AI accuracy level, from no automation through partial human-AI collaboration to full automation. On the supply side, we estimate an AI production function via scaling-law experiments linking performance to data, compute, and model size. Because AI systems exhibit predictable but diminishing returns to these inputs, the cost of higher accuracy is convex: good performance may be inexpensive, but near-perfect accuracy is disproportionately costly. Full automation is therefore often not cost-minimizing; partial automation, where firms retain human workers for residual tasks, frequently emerges as the equilibrium. On the demand side, we introduce an entropy-based measure of task complexity that maps model accuracy into a labor substitution ratio, quantifying human labor displacement at each accuracy level. We calibrate the framework with O*NET task data, a survey of 3,778 domain experts, and GPT-4o-derived task decompositions, implementing it in computer vision. Task complexity shapes substitution: low-complexity tasks see high substitution, while high-complexity tasks favor limited partial automation. Scale of deployment is a key determinant: AI-as-a-Service and AI agents spread fixed costs across users, sharply expanding economically viable tasks. At the firm level, cost-effective automation captures approximately 11% of computer-vision-exposed labor compensation; under economy-wide deployment, this share rises sharply. Since other AI systems exhibit similar scaling-law economics, our mechanisms extend beyond computer vision, reinforcing that partial automation is often the economically rational long-run outcome, not merely a transitional phase." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Good Jobs or Bad Jobs? Immigrant Workers in the Gig Economy (2026)
Zitatform
Liu, Cathy Yang & Rory Renzy (2026): Good Jobs or Bad Jobs? Immigrant Workers in the Gig Economy. In: International migration review, Jg. 60, H. 1, S. 114-138. DOI:10.1177/01979183241309585
Abstract
"New work arrangements enabled by online platforms, or gig work, saw substantive growth during the COVID-19 pandemic. Various estimates have suggested the wide participation of workers in the gig economy, with minority and immigrant workers well represented. The quality of work is a multi-dimensional concept that goes beyond earnings. One framework of good jobs and bad jobs centers on control over work schedule, content and duration, stability, safety, benefits and insurance, as well as career advancement opportunities. Using a newly released national survey focused on entrepreneurs and workers in the United States, we find that about 18.5 percent immigrant workers and 21.1 percent native-born workers participated in the gig economy as their primary or secondary job. In terms of job quality, immigrant gig workers work shorter hours and have significantly less fringe benefits than non-gig workers as well as U.S.-born gig workers, reflecting a double disadvantage. However, they tend to have higher entrepreneurial aspirations, suggesting the transient nature of gig arrangements and potential for career advancements. This paper provides a comprehensive analysis of the characteristics and implication of immigrants’ engagement with the gig economy and offers policy and theoretical discussions." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
The Enshittification of Work: Platform Decay and Labour Conditions in the Gig Economy (2026)
Zitatform
Maffie, Michael David & Hector Hurtado (2026): The Enshittification of Work: Platform Decay and Labour Conditions in the Gig Economy. In: BJIR, Jg. 64, H. 1, S. 5-20. DOI:10.1111/bjir.70004
Abstract
"This study investigates the mechanisms by which gig platforms degrade labor conditions over time, building on the concept of platform decay, or ‘enshittification’, initially developed in the context of social media platforms. In this article, we draw on 30 interviews with long-term gig workers in the ride-hail and grocery delivery sectors, offering insights into how these companies shift from offering attractive working conditions to exploiting labor as these services develop market power via network effects. We identify three mechanisms through which gig companies claw back value from workers over time: burden shifting (transferring operational costs to workers), feature addition and alteration (increasing the demands on workers), and market manipulation (reducing worker bargaining power). We then explore how workers respond to platform decay, finding that workers adopt three responses: effort recalibration , multi-homing and navigating the changing conditions through what we term toxic resilience . This study contributes to the gig work literature by developing a framework to explain how working conditions in the gig economy improve or degrade over time. In doing so, this article provides a framework for organizing the growing constellation of labour research on gig workers." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))
-
Literaturhinweis
Improving the effects of industrial robot adoption on employment, total factor productivity, and real wages in 52 world economies and OECD members (2026)
Zitatform
Matsuki, Takashi (2026): Improving the effects of industrial robot adoption on employment, total factor productivity, and real wages in 52 world economies and OECD members. In: Review of world economics, S. 1-32. DOI:10.1007/s10290-025-00626-z
Abstract
"This study investigates the effects of industrial robot adoption in the production process on unemployment rate, employment ratio in manufacturing, and total factor productivity (TFP) growth in 52 countries, and real wage growth in 31 and 20 OECD member countries for 2007–2019. The operating stock of robots per employee significantly impacts these variables; robot adoption lowers the unemployment rate and raises TFP and real wage growth. However, it reduces the employment ratio in manufacturing. In addition, the slight but significant positive contribution of robot adoption is observed only in the 90-percentile (top 10-percentile) of the real wage distribution. Interestingly, workers in the bottom and top tails (10- and 90-percentiles) of the wage distribution asymmetrically benefit from robotization. The industry ratio of value-added improves the labor market by reducing the unemployment rate and raising the employment ratio in manufacturing, TFP growth, and real wage growth. The information and communication technology (ICT) development also positively contributes to the employment ratio in Asia’s manufacturing, TFP growth, and real wage growth." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Nürnberger Gespräche: Deutschland 2030 - Zukunft gestalten, Chancen nutzen (2026)
Mauer, Johanna; Terzenbach, Daniel; Ries, Elisabeth; Bangerth, Julia; Schludi, Martin; Hahnenkamp, Maximilian; Gebers, Leonie; Fitzenberger, Bernd ;Zitatform
Mauer, Johanna & Martin Schludi; Daniel Terzenbach, Elisabeth Ries, Julia Bangerth, Maximilian Hahnenkamp, Leonie Gebers & Bernd Fitzenberger (sonst. bet. Pers.) (2026): Nürnberger Gespräche: Deutschland 2030 - Zukunft gestalten, Chancen nutzen. In: IAB-Forum H. 15.05.2026. DOI:10.48720/IAB.FOO.20260515.01
Abstract
"Ein Blick in die morgendliche Zeitung und die Depression scheint programmiert: Der ökonomische Abstieg Deutschlands, drohender Sozialabbau und die gefühlte Ohnmacht der deutschen Politik angesichts multipler Krisen beherrschen die Schlagzeilen. Umso erstaunlicher: Bei den traditionellen Nürnberger Gesprächen, die am 16. April 2026 im Historischen Rathaussaal stattfinden, blickten die vier geladenen Podiumsgäste durchaus mit einer Prise Zuversicht auf die Arbeitswelt im Jahr 2030. Da es in der Veranstaltung nicht zuletzt um die Job- und Zukunftschancen junger Menschen in einer sich rapide verändernden Wirtschaft ging, hatte das IAB, das die Veranstaltung gemeinsam mit der Stadt Nürnberg organisiert, erstmalig auch gezielt Vertreter*innen der jungen Generation aus Schulen und Hochschulen eingeladen. Sie wurden gebeten, die Probleme und Herausforderungen zu schildern, mit denen sie sich selbst am Arbeitsmarkt konfrontiert sehen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
Gender bias in machine learning: insights from official labour statistics and textual analysis (2026)
Menis–Mastromichalakis, Orfeas ; Filandrianos, George; Stamou, Giorgos ; Parsanoglou, Dimitris ; Symeonaki, Maria ; Stamatopoulou, Glykeria ;Zitatform
Menis–Mastromichalakis, Orfeas, George Filandrianos, Maria Symeonaki, Glykeria Stamatopoulou, Dimitris Parsanoglou & Giorgos Stamou (2026): Gender bias in machine learning: insights from official labour statistics and textual analysis. In: Quality & quantity, Jg. 60, H. 1, S. 619-653. DOI:10.1007/s11135-025-02261-0
Abstract
"The interplay between technology and societal norms often reveals a troubling reality: machine learning systems not only reflect existing gender stereotypes but can also amplify and entrench them, making these biases harder to detect and address. This paper adopts an interdisciplinary approach, combining quantitative and qualitative methods with recent technological advancements, such as machine learning techniques for textual analysis and computational linguistics, to offer a new framework for understanding occupational gender bias in machine learning. The study is motivated by persistent gender inequalities in the labor market and rising concerns about gendered algorithmic bias, as outlined in the European Commission’s Gender Equality Strategy 2020–2025. Focusing on language translation technologies, the research explores how machine learning may perpetuate or amplify gender stereotypes, aiming to foster more inclusive digital systems aligned with EU strategic goals. More specifically, it investigates occupational gender segregation and its manifestations in various forms of gender bias in machine learning across English, French, and Greek. The study introduces a classification of gender biases in machine learning, providing insights into professional areas needing intervention to address gender imbalances and identifying enduring stereotypical representations in textual data. To support this, statistical analysis is conducted to explore gender variations in occupations over the past thirteen years, using official data and international classifications such as the International Standard Classification of Occupations (ISCO-08). Moreover, gendered occupational distributions are extracted from 200,920 text instances in the three languages, revealing significant discrepancies between official labour statistics and the training data." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Artificial Intelligence and Productivity in Europe (2026)
Misch, Florian; Park, Ben; Sher, Galen; Pizzinelli, Carlo;Zitatform
Misch, Florian, Ben Park, Carlo Pizzinelli & Galen Sher (2026): Artificial Intelligence and Productivity in Europe. (CESifo working paper 12401), München, 37 S.
Abstract
"The discussion on Artificial Intelligence (AI) often centers around its impact on productivity, but macroeconomic evidence for Europe remains scarce. Using the Acemoglu (2024) approach we simulate the medium-term impact of AI adoption on total factor productivity for 31 European countries. We compile many scenarios by pooling evidence on which tasks will be automatable in the near term, using reduced-form regressions to predict AI adoption across Europe, and considering relevant regulation that restricts AI use heterogeneously across tasks, occupations and sectors. We find that the medium-term productivity gains for Europe as a whole are likely to be modest, at around 1 percent cumulatively over five years. While economically still moderate, these gains are still larger than estimates by Acemoglu (2024) for the US. They vary widely across scenarios and countries and are substantially larger in countries with higher incomes. Furthermore, we show that national and EU regulations around occupation-level requirements, AI safety, and data privacy combined could reduce Europe's productivity gains by over 30 percent if AI exposure were 50 percent lower in tasks, occupations and sectors affected by regulation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
KI in Betrieben: Mehr Ausbildung – aber Weiterbildung zunehmend für anspruchsvollere Tätigkeiten (2026)
Zitatform
Muehlemann, Samuel (2026): KI in Betrieben. Mehr Ausbildung – aber Weiterbildung zunehmend für anspruchsvollere Tätigkeiten. In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 79, H. 03, S. 09-13.
Abstract
"Auf Basis des BIBB-Betriebspanels werden die Folgen der Einführung von Künstlicher Intelligenz für die betriebliche Aus- und Weiterbildung in Deutschland analysiert. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI-einführende Ausbildungsbetriebe im Durchschnitt rund 14% mehr neue Auszubildende einstellen. Das spricht für verstärkte Investitionen in den internen Kompetenzaufbau im Zuge des technologischen Wandels. Zugleich verschiebt sich die betriebliche Weiterbildung zugunsten hochqualifizierter Tätigkeiten, während Beschäftigte in Fachkraft- und einfachen Tätigkeiten seltener teilnehmen. Daraus ergibt sich das Risiko einer kumulativen Benachteiligung Geringqualifizierter. Es werden drei wirtschaftspolitische Handlungsfelder abgeleitet: die bessere Integration Jugendlicher mit geringen schulischen Qualifikationen in die duale Ausbildung, eine zielgerichtete Weiterbildungsförderung für Geringqualifizierte sowie schnellere Aktualisierungszyklen für Ausbildungsordnungen und Rahmenlehrpläne." (Autorenreferat, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
Machine learning for labor market matching (2026)
Zitatform
Mühlbauer, Sabrina & Enzo Weber (2026): Machine learning for labor market matching. In: Machine learning with applications, Jg. 23, 2026-02-03. DOI:10.1016/j.mlwa.2026.100861
Abstract
"This paper develops a large-scale machine learning framework to improve labor market matching using rich administrative data. Matching is defined as a job seeker entering employment in a specific occupational field. We exploit comprehensive employment biographies from Germany, covering individual characteristics and job-related information, to estimate employment probabilities across occupations and generate personalized job recommendations. The contribution lies in demonstrating why machine learning methods are particularly well suited for administrative labor market data and outperform traditional statistical approaches. We compare logit, ordinary least squares (OLS), k-nearest neighbors, and random forest (RF). RF consistently achieves the highest predictive performance. Its advantage is rooted in key methodological properties: RF builds an ensemble of decision trees trained on bootstrap samples, introduces random feature selection at each split, and aggregates predictions through majority voting. This enables RF to capture nonlinear relationships and complex interactions, remain robust in high-dimensional settings, and reduce overfitting — features that are particularly relevant for heterogeneous and imbalanced administrative data. Compared to conventional models, RF better exploits the full informational content of employment histories, especially when estimating on all employment spells rather than restricting the sample to unemployment-to-employment transitions. The sample comprises approximately 55 million spells, representing about 6 percent of the German workforce from 2012 to 2018. Our results suggest that ML-based matching, relative to standard statistical approaches, could hypothetically reduce the unemployment rate by up to 0.3 percentage points, highlighting the practical relevance of RF-based decision support for labor market policy." (Author's abstract, IAB-Doku, © Elsevier) ((en))
-
Literaturhinweis
How local labour market skill relatedness and size moderate the impacts of automation (2026)
Zitatform
Njekwa Ryberg, Peter (2026): How local labour market skill relatedness and size moderate the impacts of automation. In: Regional Studies, Jg. 60, H. 1. DOI:10.1080/00343404.2025.2598031
Abstract
"This paper examines how local labour market skill relatedness and size moderate the impacts of automation on occupations across Swedish local labour markets. Using administrative data and a spatially explicit risk of automation measure that accounts for regional differences in occupational task contents, it finds a negative association between automation and employment growth and wage income growth for non-metropolitan occupations between 2011 and 2021. Skill relatedness and labour market size mitigate these negative relationships. In contrast, no negative associations are found for metropolitan occupations. Due to their higher shares of non-automatable tasks, they are more resilient to adverse automation effects." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Human-centred digital transitions and skill mismatches in European workplaces (2026)
Zitatform
Pouliakas, Konstantinos & Giulia Santangelo (2026): Human-centred digital transitions and skill mismatches in European workplaces. (CEDEFOP working paper series / European Centre for the Development of Vocational Training 2026,01), Luxembourg, 163 S. DOI:10.2801/9894877
Abstract
"New digital and artificial intelligence technologies are fast reshaping skill requirements in the EU labour market, fostering skill mismatches. There are marked concerns about the potentially adverse consequences of automation and AI on employment, as well as the lagging competitiveness of EU economies as individuals’ upskilling or reskilling is failing to adapt. To deepen understanding of how digitalisation is affecting the nature of work and skill mismatches in EU labour markets, Cedefop carried out the second wave of the European skills and jobs survey in 2021. In this special edition of Cedefop’s working paper series, ten original, short contributions have been drafted in which researchers explore in depth, for the first time, the ESJS2 microdata. The publication presents a wealth of focused and robust empirical analyses, covering a wide range of different issues on how the digital transition is affecting jobs, skills and training in Europe." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
Mehr Arbeit, weniger Jobs? Konsequenzen der KI-Technologieeinführung: Teil des Zeitgesprächs "Arbeitszeit im Wandel - Wie sich Wohlstand trotz sinkenden Arbeitskräfteangebots sichern lässt" (2026)
Zitatform
Pusch, Toralf, Muhamed Kudic & Akua Franziska Agyepong (2026): Mehr Arbeit, weniger Jobs? Konsequenzen der KI-Technologieeinführung. Teil des Zeitgesprächs "Arbeitszeit im Wandel - Wie sich Wohlstand trotz sinkenden Arbeitskräfteangebots sichern lässt". In: Wirtschaftsdienst, Jg. 106, H. 4, S. 296-300. DOI:10.2478/wd-2026-0072
Abstract
"Steigt durch die zunehmende Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) die Arbeitsbelastung? Und sind Arbeitsplätze bedroht? Daten der WSI-Betriebsrätebefragung zeigen, dass sich KI in ihrer Wirkung – zumindest in der frühen Einführungsphase – von anderen digitalen Technologien zu unterscheiden scheint. Statt einer bei anderen Technologien häufiger auftretenden Arbeitsverdichtung berichteten viele Betriebsräte eher von Arbeitsentlastung, und nach einem Beobachtungszeitraum von zwei Jahren zeigte sich per Saldo ein leichter Stellenaufbau." (Autorenreferat, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
Moderne Ausbildungsinhalte machen Fachkräfte fit für den technologischen Wandel (2026)
Zitatform
Salomons, Anna, Cäcilia vom Baur & Ulrich Zierahn-Weilage (2026): Moderne Ausbildungsinhalte machen Fachkräfte fit für den technologischen Wandel. In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 79, H. 03, S. 4-8.
Abstract
"Digitale Technologien verändern die berufliche Ausbildung. Dies hat Folgen für die Erwerbsbiografien von Beschäftigten. Aktualisierte Ausbildungsinhalte helfen Beschäftigten, sich an neue Anforderungen anzupassen. Beschäftigte, die auf der modernisierten Ausbildungsverordnung ausgebildet wurden, verdienen mehr – in besonders vom technologischen Wandel betroffenen Berufen um bis zu 5,5%. Dagegen verlieren ältere Beschäftigte im selben Beruf oft an Einkommen, wenn die neu ausgebildeten Kohorten den Arbeitsmarkt erreichen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
KI in der Pflege zwischen Anspruch und Realität: Empfehlungen für die Praxis aus dem Projekt ETAP (2026)
Sarwary, Hares; Wielga, Jenny; Enste, Peter;Zitatform
Sarwary, Hares, Jenny Wielga & Peter Enste (2026): KI in der Pflege zwischen Anspruch und Realität: Empfehlungen für die Praxis aus dem Projekt ETAP. (Forschung aktuell / Institut Arbeit und Technik 2026-03), Gelsenkirchen, 11 S. DOI:10.53190/fa/202603
Abstract
"Die Implementierung von digitalen Innovationen ist in der stationären Altenpflege mit vielen Herausforderungen verbunden, für die sich unterschiedliche Lösungsoptionen aufzeigen lassen. Eine stabile IT-Infrastruktur und Interoperabilität sind zentral, um einen nachhaltigen Nutzen zu schaffen und Insellösungen zu vermeiden. Kontinuierliche und praxisnahe Schulungsangebote für Pflege- und IT-Personal müssen Teil einer langfristig angelegten Digitalisierungsstrategie in Einrichtungen werden. Transparente Kommunikation innerhalb der Einrichtung ist ein entscheidender Faktor, um Erwartungen zu steuern und Vertrauen aufzubauen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
Effective Leadership, Teamwork Quality, and Their Association With Employees’ Perceived Digital Stress: A Multilevel Analysis (2026)
Zitatform
Schadow, Sophia-Aileen & Sandra Wolf (2026): Effective Leadership, Teamwork Quality, and Their Association With Employees’ Perceived Digital Stress. A Multilevel Analysis. In: Zeitschrift für Arbeits- und Organisationspsychologie, Jg. 70, H. 2, S. 43-54. DOI:10.1026/0932-4089/a000461
Abstract
"The ongoing digitalization of work environments poses increasing challenges for employees, including heightened levels of digital stress. This study enhances our understanding of how leadership and team processes relate to employees’ experiences of digital stress. Specifically, we examined associations between effective leadership (EL) and perceived digital stress as well as whether teamwork quality (TWQ) moderates this relationship. We collected the data from a German IT service company ( N = 12,862, 1,207 teams). Multilevel analyses indicated that EL was linked to lower levels of digital stress at both the individual and team levels. This association was stronger in teams with high TWQ, particularly at the team level. Moreover, gender differences in perceived digital stress emerged. The findings provide initial evidence on contextual factors associated with digital stress and suggest directions for future research on leadership and team dynamics in increasingly digitalized work environments." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
-
Literaturhinweis
"Die KI ist auf dem Arbeitsmarkt noch gar nicht wirklich angekommen" (2026)
Zitatform
Schmelmer, Julian; Britta [interviewte Person] Matthes (sonst. bet. Pers.) (2026): "Die KI ist auf dem Arbeitsmarkt noch gar nicht wirklich angekommen". In: Zeit-Campus H. 2.
Abstract
"Nach der Uni konkurrieren Absolvent:innen auch mit KI-Modellen um Jobs. Eine Arbeitsmarktforscherin erklärt, wie sie sich behaupten können" (Autorenreferat, IAB-Doku, © ZEIT-Campus)
Weiterführende Informationen
Online-Zugang möglicherweise kostenpflichtig -
Literaturhinweis
Chancen künstlicher Intelligenz für die Deckung des Fachkräftebedarfs im Mittelstand (2026)
Schneider, Sebastian; Becker, Felix; Löher, Jonas; Brink, Siegrun; Icks, Annette;Zitatform
Schneider, Sebastian, Siegrun Brink, Jonas Löher, Annette Icks & Felix Becker (2026): Chancen künstlicher Intelligenz für die Deckung des Fachkräftebedarfs im Mittelstand. (IfM-Materialien / Institut für Mittelstandsforschung Bonn 312), Bonn, 32 S.
Abstract
"Diese Studie untersucht, welchen Beitrag der Einsatz von KI zur Deckung des Fachkräftebe darfs im Mittelstand leisten kann. Anhand exemplarischer Fallbeispiele werden Treiber und Hemmnisse sowohl für den substitutiven als auch den komplementären KI-Einsatz identifiziert. Es zeigt sich: Das Potenzial von KI zur Deckung des Fachkräftebedarfs hängt von ihrer Ein satzart ab. Die Unternehmen nutzen KI derzeit vor allem substitutiv, indem einzelne Tätigkeiten übernommen und Beschäftigte entlastet werden, ohne Arbeitsplätze abzubauen. Auf diese Weise kann der KI-Einsatz Stellenbesetzungsprobleme mindern und indirekt zur Verringerung des Fachkräftemangels beitragen. Perspektivisch ist ein zunehmend komplementärer KI-Ein satz zu erwarten, der Tätigkeitsprofile sowie Qualifikationsanforderungen nachhaltig verän dert. Das kann neue Stellenbesetzungsprobleme und potenziell einen zunehmenden Fach kräftemangel nach sich ziehen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
-
Literaturhinweis
Where Have All the (Boomer) Routine Workers Gone? (2026)
Scotese, Carol A.;Zitatform
Scotese, Carol A. (2026): Where Have All the (Boomer) Routine Workers Gone? In: The B.E. Journal of Economic Analysis and Policy, S. 1-44. DOI:10.1515/bejeap-2024-0396
Abstract
"This paper examines the employment outcomes of a cohort of non-college educated individuals who exit employment from occupations most exposed to automation risk. The analysis employs a novel set of granular task measures estimated from the detailed job attributes in the Occupational Information Network (O*NET). The granularity enables a rich characterization of non-routine work and task mobility choices for those without a college degree. The data yield multiple types of interpersonal, decision-making, cognitive, and technical tasks. Employing the granular tasks to analyze the employment outcomes for non-college educated workers who transition out of routine work, this study finds (1) the granular measures detect abstract tasks performed intensively in a range of skill contexts, (2) when exiting routine intensive work, non-college propensity to enter abstract work is just under 65 %, and (3) approximately one-quarter of those entries are into tasks yielding average wage gains for those making that transition." (Author's abstract, IAB-Doku, © De Gruyter) ((en))
Aspekt auswählen:
- Gesamtbetrachtungen/Positionen
- Arbeitsformen, Arbeitszeit und Gesundheit
- Qualifikationsanforderungen und Berufe
- Arbeitsplatz- und Beschäftigungseffekte
- Wirtschaftsbereiche
- Arbeits- und sozialrechtliche Aspekte / digitale soziale Sicherung
- Deutschland
- Andere Länder/ internationaler Vergleich
- Besondere Personengruppen