Digitale Arbeitswelt – Chancen und Herausforderungen für Beschäftigte und Arbeitsmarkt
Der digitale Wandel der Arbeitswelt gilt als eine der großen Herausforderungen für Wirtschaft und Gesellschaft. Wie arbeiten wir in Zukunft? Welche Auswirkungen hat die Digitalisierung und die Nutzung Künstlicher Intelligenz auf Beschäftigung und Arbeitsmarkt? Welche Qualifikationen werden künftig benötigt? Wie verändern sich Tätigkeiten und Berufe? Welche arbeits- und sozialrechtlichen Konsequenzen ergeben sich daraus?
Dieses Themendossier dokumentiert Forschungsergebnisse zum Thema in den verschiedenen Wirtschaftsbereichen und Regionen.
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- Arbeitsformen, Arbeitszeit und Gesundheit
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- Wirtschaftsbereiche
- Arbeits- und sozialrechtliche Aspekte / digitale soziale Sicherung
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- Besondere Personengruppen
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Literaturhinweis
Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Elektro- und Informationstechnik: VDE „Studium, Beruf und Gesellschaft“ (2024)
Bockelmann, Carsten; Zeller, Niclas; Lehnhoff, Sebastian; Hanuschkin, Alexander; Wübben, Dirk; Klischat, Cosima; Haja, Andreas; Magdowski, Mathias; Van, Hoai My; Matthes, Britta ; Dudek, Damian; Rigoll, Gerhard; Lehnhoff, Sebastian; Schanz, Michael;Zitatform
Bockelmann, Carsten, Damian Dudek, Andreas Haja, Alexander Hanuschkin, Cosima Klischat, Sebastian Lehnhoff, Mathias Magdowski, Britta Matthes, Gerhard Rigoll, Michael Schanz, Hoai My Van, Dirk Wübben & Niclas Zeller (2024): Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Elektro- und Informationstechnik. VDE „Studium, Beruf und Gesellschaft“. 43 S.
Abstract
"Dieses Papier zeigt, wo bereits heute in den verschiedenen Fachgebieten der Elektro- und Informationstechnik die Künstliche Intelligenz eine wichtige und insbesondere selbstverständliche Rolle spielt. Dabei besteht eine wechselseitige Beziehung: KI ist nicht nur Mittel zum Zweck – mächtiges Werkzeug zum Lösen elektrotechnischer Aufgabenstellungen sowie Helferlein im Arbeitsalltag – sondern auch Gegenstand der elektrotechnischen Forschung bzw. wird durch elektrotechnische Verfahren z.B. in der Nachrichtentechnik unterstützt. An vielen Stellen kommt die KI (noch) an ihre Grenzen. Wir zeigen, wo diese liegen und geben Ausblicke. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Auseinandersetzung mit dem Thema „KI in der elektrotechnischen Lehre“ sowie die Nutzung von Large Language Models im Studium und beim wissenschaftlichen Arbeiten. Wir lernen außerdem den Unterschied zwischen Data Scientist und Elektroingenieur in der Nachrichtentechnik kennen. Auch die Frage „Wird die KI Elektroingenieurinnen und Elektroingenieure ersetzen?“ klären wir hier mit Hilfe einer einschlägigen Berufsforscherin auf." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
The impact of AI on the workforce: Tasks versus jobs? (2024)
Bonney, Kathryn; Foster, Lucia; Haltiwanger, John ; Buffington, Catherine ; Kroff, Zachary; Goldschlag, Nathan ; Breaux, Cory; Dinlersoz, Emin; Savage, Keith;Zitatform
Bonney, Kathryn, Cory Breaux, Catherine Buffington, Emin Dinlersoz, Lucia Foster, Nathan Goldschlag, John Haltiwanger, Zachary Kroff & Keith Savage (2024): The impact of AI on the workforce: Tasks versus jobs? In: Economics Letters, Jg. 244. DOI:10.1016/j.econlet.2024.111971
Abstract
"Will the adoption of AI by businesses substitute for worker tasks or jobs? This is a core question for which relatively scarce evidence exists—especially in the wake of recent advances in generative AI. Using a new large-scale business survey by the U.S. Census Bureau, we find that AI use is having a much greater impact on worker tasks than on employment levels at the firm level. About 27% of firms using AI report replacing worker tasks, but only about 5% experience employment change due to AI use. These rates are expected to increase to nearly 35% and 12%, respectively, in the near future." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))
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The gender gap in attitudes toward workplace technological change (2024)
Zitatform
Borwein, Sophie, Beatrice Magistro, Peter Loewen, Bart Bonikowski & Blake Lee-Whiting (2024): The gender gap in attitudes toward workplace technological change. In: Socio-economic review, Jg. 22, H. 3, S. 993-1017. DOI:10.1093/ser/mwae004
Abstract
"We provide the first systematic analysis of how attitudes toward workplace automation and artificial intelligence (AI) vary by gender, using survey data from ten countries. Our analyses reveal a significant gender gap in the perceived fairness of automation and AI, similar in magnitude to that of job offshoring. Drawing on the literature on economic shocks, we examine four explanations based on gender differences in (a) economic self-interest, (b) technological knowledge, (c) sociotropic concerns and (d) social status perceptions. Including these variables in our models, however, narrows the observed gender gap by only 40%. To better understand the sources of attitudinal variation by gender, we rely on Kitagawa–Oaxaca–Blinder decomposition, which shows that distributional differences in group characteristics, specifically women’s lower levels of technological knowledge and self-reported social status, account for approximately one-third of the gap, while the other two-thirds are explained by differences in how specific variables differentially influence attitudes." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Digitalisierung der Arbeitswelt: Mögliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt in Hessen – Aktualisierung 2022 (2024)
Zitatform
Burkert, Carola, Annette Röhrig & Daniel Jahn (2024): Digitalisierung der Arbeitswelt: Mögliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt in Hessen – Aktualisierung 2022. (IAB-Regional. Berichte und Analysen aus dem Regionalen Forschungsnetz. IAB Hessen 02/2024), Nürnberg, 26 S. DOI:10.48720/IAB.REH.2402
Abstract
"Der Einsatz von neuen digitalen Technologien wird die Arbeitswelt verändern, und auch – oder gerade – Hochqualifizierte werden betroffen sein. Das Substituierbarkeitspotenzial gibt an, in welchem Ausmaß Berufe gegenwärtig potenziell durch den Einsatz von Computern oder computergesteuerten Maschinen ersetzbar sind. Es entspricht dem Anteil an Tätigkeiten in einem Beruf, die schon heute durch den Einsatz moderner Technologien ersetzt werden könnten. Die vorliegende Studie zeigt, wie sehr sich die Arbeitswelt bereits verändert hat. Allerdings ist zu betonen, dass die Studie das technisch Mögliche der Ersetzbarkeit des Menschen durch die Maschine untersucht. Ob dies am Ende wirklich so eintrifft, steht nicht fest. Sicher ist aber: Für Unternehmen und Beschäftigte wird vor allem die permanente Weiterqualifizierung bzw. lebenslanges Lernen noch mehr an Gewicht gewinnen. In diesem IAB-Regional präsentieren wir die neuen Werte des Substituierbarkeitspotenzials 2022 für Hessen anhand der Anforderungsniveaus und der Berufssegmente und stellen teilweise auch die Entwicklung von 2013 bis 2022 dar. Weiterhin betrachten wir die Betroffenheit von Auswirkungen des Einsatzes neuer Technologien in Hessen, indem wir die Anteile sozialversicherungspflichtig Beschäftigter in Berufen mit niedrigem, mittlerem und hohem Substituierbarkeitspotenzial analysieren und untersuchen den Zusammenhang zwischen Substituierbarkeitspotenzialen und Beschäftigungsentwicklung." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
Datentool 2024 zum Substituierbarkeitspotenzial 2013 bis 2022 für Berufe in Hessen und in den hessischen Kreisen -
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Künstliche Intelligenz - Bessere Entlohnung durch Produktivitätsbooster? - Institut der deutschen Wirtschaft (IW) (2024)
Büchel, Jan; Monsef, Roschan;Zitatform
Büchel, Jan & Roschan Monsef (2024): Künstliche Intelligenz - Bessere Entlohnung durch Produktivitätsbooster? - Institut der deutschen Wirtschaft (IW). In: IW-Trends, Jg. 51, H. 2, S. 42-63. DOI:10.2373/1864-810X.24-02-03
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits vielfältig von Unternehmen und in der Gesellschaft eingesetzt. Auswirkungen auf die Arbeitswelt werden dabei kontrovers diskutiert: Auf der einen Seite stehen mögliche Produktivitätszuwächse durch KI-Anwendungen, auf der anderen Seite die Sorgen der Beschäftigten, dass KI ihre Arbeitsplätze ersetzen könnte. Deshalb kann gerade die Perspektive der Beschäftigten mehr Klarheit dazu bringen, welche Effekte KI konkret auf ihre Arbeitssituation haben kann. Auswertungen des Sozio-oekonomischen Panels zeigen, dass 37 Prozent der Beschäftigten in Deutschland im Jahr 2020 mit KI-Anwendungen arbeiten. KI-Beschäftigte sind häufig männlich, im Alter von 18 bis 44 Jahren und haben oftmals einen Meister-, Fachhochschul- oder Universitätsabschluss. Sie äußern seltener Sorgen, mit dem technischen Fortschritt nicht mithalten zu können, und mehr Sorgen, dass ihre beruflichen Qualifikationen abgewertet werden könnten. Eine multivariate Analyse zeigt, dass die Bruttostundenlöhne von KI-Beschäftigten durchschnittlich um 4 Prozent höher sind als bei Beschäftigten ohne KI-Nutzung. Dies gilt unabhängig davon, ob Beschäftigte intensiv oder weniger intensiv mit KI-Anwendungen arbeiten. Im Gegensatz zu früheren technologischen Neuerungen, von denen besonders Hochqualifizierte profitieren konnten, zeigt sich der positive Zusammenhang zwischen Lohnhöhe und KI-Nutzung für alle Bildungsgruppen." (Textauszug, IAB-Doku)
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Evidence on the adoption of Artificial Intelligence: The role of skills shortage (2024)
Zitatform
Carioli, Paolo, Dirk Czarnitzki & Gastón P. Fernández (2024): Evidence on the adoption of Artificial Intelligence: The role of skills shortage. (ZEW discussion paper 24-013), Mannheim, 37 S.
Abstract
"Artificial Intelligence (AI) is considered to be the next general-purpose technology, with the potential of performing tasks commonly requiring human capabilities. While it is commonly feared that AI replaces labor and disrupts jobs, we instead investigate the potential of AI for overcoming increasingly alarming skills shortages in firms. We exploit unique German survey data from the Mannheim Innovation Panel on both the adoption of AI and the extent to which firms experience scarcity of skills. We measure skills shortage by the number of job vacancies that could not be filled as planned by firms, distinguishing among different types of skills. To account for the potential endogeneity of skills shortage, we also implement instrumental variable estimators. Overall, we find a positive and significant effect of skills shortage on AI adoption, the breadth of AI methods, and the breadth of areas of application of AI. In addition, we find evidence that scarcity of labor with academic education relates to firms exploring and adopting AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Wie bewältigen Regionen die digitale und ökologische Transformation von Wirtschaft und Arbeitsmarkt? (Podium) (2024)
Dauth, Wolfgang ; Solms, Anna; Grienberger, Katharina; Lehmer, Florian ; Moritz, Michael ; Müller, Steffen ; Fitzenberger, Bernd ; Plümpe, Verena; Falck, Oliver ; Bauer, Anja ; Sonnenburg, Anja; Janser, Markus ; Schneemann, Christian ; Diegmann, André ; Matthes, Britta ; Solms, Anna;Zitatform
Dauth, Wolfgang & Michael Moritz; Katharina Grienberger, Florian Lehmer, Steffen Müller, Bernd Fitzenberger, Verena Plümpe, Oliver Falck, Anja Bauer, Anja Sonnenburg, Markus Janser, Christian Schneemann, André Diegmann, Britta Matthes & Anna Solms (sonst. bet. Pers.) (2024): Wie bewältigen Regionen die digitale und ökologische Transformation von Wirtschaft und Arbeitsmarkt? (Podium). In: IAB-Forum H. 06.05.2024. DOI:10.48720/IAB.FOO.20240506.01
Abstract
"Was bedeuten die absehbaren Transformationsprozesse der kommenden Jahrzehnte auf regionaler Ebene und wie können sie gemeistert werden? Antworten auf diese Fragen gab der IWH/IAB-Workshop zur Arbeitsmarktpolitik, der in diesem Jahr erstmals am IAB in Nürnberg stattfand." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Dauth, Wolfgang ; Grienberger, Katharina; Lehmer, Florian ; Moritz, Michael ; Fitzenberger, Bernd ; Janser, Markus ; Schneemann, Christian ; Diegmann, André ; Matthes, Britta ; -
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Neugestaltung der betrieblichen Weiterbildung in der digitalen Transformation (2024)
Dehnbostel, Peter;Zitatform
Dehnbostel, Peter (2024): Neugestaltung der betrieblichen Weiterbildung in der digitalen Transformation. In: Magazin Erwachsenenbildung.at H. 51, S. 64-73.
Abstract
"Die betriebliche Weiterbildung ist seit den 1980er Jahren stark gewachsen und hat sich zum größten Einzelbereich der beruflichen Weiterbildung entwickelt. Ihre aktuelle Entwicklung erfordert eine grundlegende Neugestaltung, die maßgeblich auf die digitale Transformation von Arbeit und Lernen zurückgeht und nach einem erweiterten Verständnis von beruflicher und betrieblicher Weiterbildung verlangt. Für die betriebliche Weiterbildung stehen nicht mehr die einschlägigen Angebote mit Kursen und Seminaren im Vordergrund, sondern der Kompetenzerwerb im Prozess der Arbeit selbst. Die digitale Transformation von Arbeit und Lernen zeigt sich insbesondere im arbeitsintegrierten Lernen, in neuen betrieblichen Lernkonzepten und Lernformen sowie in der Validierung von Kompetenzen, die Beschäftigte durch informelles und nicht-formales Lernen erwerben. Dies fördert die Durchlässigkeit beruflicher Bildungswege sowie die Gleichwertigkeit beruflicher und hochschulischer Bildung, was entscheidend zur Entwicklung eines eigenständigen und gleichwertigen Gesamtsystems der Berufs- und Weiterbildung beiträgt. Die noch am Anfang stehende Neugestaltung der betrieblichen Weiterbildung stärkt laut Beitrag den Bildungsanspruch im Sinne einer selbstbestimmten und humanen Persönlichkeitsentwicklung." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Robot Adoption at German Plants (2024)
Zitatform
Deng, Liuchun, Verena Plümpe & Jens Stegmaier (2024): Robot Adoption at German Plants. In: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, Jg. 244, H. 3, S. 201-235., 2023-10-14. DOI:10.1515/jbnst-2022-0073
Abstract
"Using a newly collected dataset at the plant level from 2014 to 2018, we provide the first microscopic portrait of robotization in Germany and study the correlates of robot adoption. Our descriptive analysis uncovers five stylized facts: (1) Robot use is relatively rare. (2) The distribution of robots is highly skewed. (3) New robot adopters contribute substantially to the recent robotization. (4) Robot users are exceptional. (5) Heterogeneity in robot types matters. Our regression results further suggest plant size, high-skilled labor share, exporter status, and labor shortage to be strongly associated with the future probability of robot adoption." (Author's abstract, IAB-Doku, © De Gruyter) ((en))
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Training, Automation, and Wages: International Worker-Level Evidence (2024)
Zitatform
Falck, Oliver, Yuchen Guo, Christina Langer, Valentin Lindlacher & Simon Wiederhold (2024): Training, Automation, and Wages: International Worker-Level Evidence. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 17503), Bonn, 72 S.
Abstract
"Job training is widely regarded as crucial for protecting workers from automation, yet there is a lack of empirical evidence to support this belief. Using internationally harmonized data from over 90,000 workers across 37 industrialized countries, we construct an individual-level measure of automation risk based on tasks performed at work. Our analysis reveals substantial within-occupation variation in automation risk, overlooked by existing occupation-level measures. To assess whether job training mitigates automation risk, we exploit within-occupation and within-industry variation. Additionally, we employ entropy balancing to re-weight workers without job training based on a rich set of background characteristics, including tested numeracy skills as a proxy for unobserved ability. We find that job training reduces workers' automation risk by 4.7 percentage points, equivalent to 10 percent of the average automation risk. The training-induced reduction in automation risk accounts for one-fifth of the wage returns to job training. Job training is effective in reducing automation risk and increasing wages across nearly all countries, underscoring the external validity of our findings. Women tend to benefit more from training than men, with the advantage becoming particularly pronounced at older ages." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The effects of automation in the apparel and automotive sectors and their gender dimensions (2024)
Fana, Marta ; Tejani, Sheeba; Kucera, David; Esquivel, Valeria ; Bárcia De Mattos, Fernanda; Anzolin, Guendalina;Zitatform
Fana, Marta, Fernanda Bárcia De Mattos, Valeria Esquivel, Guendalina Anzolin, David Kucera & Sheeba Tejani (2024): The effects of automation in the apparel and automotive sectors and their gender dimensions. (JRC science for policy report 136639), Brüssel, 66 S.
Abstract
"This report is the final output of a research project investigating the effects of automation on employment in the automotive, apparel and footwear industries in five countries, namely Germany, Indonesia, Mexico, Romania, and Spain. The main objective of this project has been to improve our understanding of how ongoing processes of technological upgrading, particularly automation, impact women's and men's employment and work in these industries. Our findings suggest that, in the short term, close to the introduction of new automation technology, the impact on employment takes the form of reassignment of workers directly involved in automated processes to other positions, tasks, and occupations. This study also explored the impact of automation in terms of work organization and working conditions. Across the case studies, it emerged that the adoption of automation technologies has reduced heavy and repetitive tasks and improved health and safety for workers directly concerned by automation. Another interesting and related common finding is the reduction of workers' autonomy who are now subject to more standardization of tasks together with an ongoing process of deskilling of operators. Finally, in the apparel and footwear sector, we did not find evidence of defeminisation at the establishment level as well as the automotive factories remains highly male-dominated. Cultural norms and stereotypes which influence not only the jobs women and men apply to and get hired for, but also which training and education they engage in, contribute to this gender segregation in both sectors." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Organized Labor Versus Robots? Evidence from Micro Data (2024)
Zitatform
Findeisen, Sebastian, Wolfgang Dauth & Oliver Schlenker (2024): Organized Labor Versus Robots? Evidence from Micro Data. (Working Paper Series / Universität Konstanz, Cluster of Excellence 'The Politics of Inequality' 25), Konstanz, 31 S. DOI:10.48787/kops/352-2-pkkgn822nr6u9
Abstract
"New technologies drive productivity growth but the distribution of gains might be unequal and is mediated by labor market institutions. We study the role that organized labor plays in shielding incumbent workers from the potential negative consequences of automation. Combining German individual-level administrative records with information on plant-level robot adoption and the presence of works councils, a form of shop-floor worker representation, we find positive moderating effects of works councils on retention for incumbent workers during automation events. Separations for workers with replaceable task profiles are significantly reduced. When labor markets are tight and replacement costs are high for firms, incumbent workers become more valuable and the effects of works councils during automation events start to disappear. Older workers, who find it more challenging to reallocate to new employers, benefit the most from organized labor in terms of wages employment. Concerning mechanisms we find that robot-adopting plants with works councils employ not more but higher quality robots. They also provide more training during robot adoption and have higher productivity growth thereafter." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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On the Automation of Job Tasks: Occupational exposure to Artificial Intelligence and Software (2024)
Zitatform
Fregin, Marie-Christine, Theresa Koch, Verena Malfertheiner, Pelin Özgül & Michael Stops (2024): On the Automation of Job Tasks: Occupational exposure to Artificial Intelligence and Software. (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) 4 ai:conomics policybrief), Maastricht, 10 S.
Abstract
"While rapid advances in digital technologies transformed the occupational structures and workers‘ skill and task composition over the past decades, much less is known about how Artificial Intelligence technologies (AI) will shape future labour markets. As part of the “ai:conomics” project, we analyze the extent to which employees subject to social security contributions in Germany are potentially exposed to AI and software technology. Our results show that highly educated, high-income workers are most exposed to AI, while their exposure is lower to software. Overall, the findings suggest that given AI’s far-reaching potential to carry out different sets of tasks, these technologies are expected to impact workers across a wider skill and wage spectrum, which previous automation technologies had limited impact on." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Informationsbereitstellung zur Automatisierbarkeit von Berufen erhöht Weiterbildungsbereitschaft (2024)
Zitatform
Freundl, Vera, Philipp Lergetporer, Katharina Wedel & Katharina Werner (2024): Informationsbereitstellung zur Automatisierbarkeit von Berufen erhöht Weiterbildungsbereitschaft. In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 77, H. 3, S. 39-43.
Abstract
"Beschäftige in Deutschland unterschätzen die Automatisierbarkeit ihres Berufs. Dies gilt vor allem für Beschäftigte in Berufen mit hoher Automatisierbarkeit, wie eine neue Studie von Lergetporer et al. (2023) zeigt. Die randomisierte Bereitstellung von Informationen über die tatsächliche Automatisierbarkeit ihrer Berufe erhöht die Arbeitsmarktsorgen und die Einschätzung über Veränderungen des Arbeitsumfelds. Außerdem wird die Teilnahmebereitschaft an Weiterbildungs und Umschulungsmaßnahmen erhöht, insbesondere bei Befragten in Berufen mit hoher Automatisierbarkeit. Dadurch verringert sich der Unterschied in der Weiterbildungsbereitschaft zwischen Beschäftigten in Berufen mit hoher und niedriger Automatisierbarkeit um 95,5 %, die Lücke in der Umschulungsbereitschaft wird sogar vollständig geschlossen." (Textauszug, IAB-Doku)
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AI, Task Changes in Jobs, and Worker Reallocation (2024)
Zitatform
Gathmann, Christina, Felix Grimm & Erwin Winkler (2024): AI, Task Changes in Jobs, and Worker Reallocation. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 17554), Bonn, 50 S.
Abstract
"How does Artificial Intelligence (AI) affect the task content of work, and how do workers adjust to the diffusion of AI in the economy? To answer these important questions, we combine novel patent-based measures of AI and robot exposure with individual survey data on tasks performed on the job and administrative data on worker careers. Like prior studies, we find that robots have reduced routine tasks. In sharp contrast, AI has reduced non-routine abstract tasks like information gathering and increased the demand for 'high-level' routine tasks like monitoring processes. These task shifts mainly occur within detailed occupations and become stronger over time. While displacement effects are small, workers have responded by switching jobs, often to less exposed industries. We also document that low-skilled workers suffer some wage losses, while high-skilled incumbent workers experience wage gains." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Folgen des technologischen Wandels für den Arbeitsmarkt: Vor allem Hochqualifizierte bekommen die Digitalisierung verstärkt zu spüren (2024)
Zitatform
Grienberger, Katharina, Britta Matthes & Wiebke Paulus (2024): Folgen des technologischen Wandels für den Arbeitsmarkt: Vor allem Hochqualifizierte bekommen die Digitalisierung verstärkt zu spüren. (IAB-Kurzbericht 05/2024), Nürnberg, 8 S. DOI:10.48720/IAB.KB.2405
Abstract
"Die Potenziale, dass berufliche Tätigkeiten durch Computer oder computergesteuerte Maschinen vollautomatisch erledigt werden könnten, ändern sich, wenn neue Technologien auf dem Markt verfügbar werden. Bei der Neuberechnung solcher Substituierbarkeitspotenziale wird neben dieser Entwicklung auch berücksichtigt, dass sich die Tätigkeitsprofile in den Berufen verändern, neue Berufe und Tätigkeiten entstehen und Beschäftigte ihren Beruf wechseln. Die Autorinnen zeigen für die technologischen Möglichkeiten im Jahr 2022, wie hoch das Substituierbarkeitspotenzial derzeit ist und wie es sich seit 2013 verändert hat." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Weiterführende Informationen
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Literaturhinweis
KI-Revolution der Arbeitswelt: Perspektiven für Management, Organisation und HR (2024)
Groß, Michael; Staff, Jörg;Zitatform
Groß, Michael & Jörg Staff (Hrsg.) (2024): KI-Revolution der Arbeitswelt. Perspektiven für Management, Organisation und HR. Freiburg: Haufe Group, 322 S.
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) gilt als zentrales Zukunftsthema in nahezu allen Bereichen der Wirtschaft. Schon heute sind die Veränderungen durch KI in unserer Arbeitswelt spürbar. Dieses Buch von Prof. Dr. Michael Groß und Jörg Staff bietet hochaktuelle Beiträge über die bereits heute möglichen Anwendungen von KI im Personalbereich und deren Auswirkungen. Sie lernen die wesentlichen Perspektiven für den Einsatz von KI kennen und gewinnen einen Überblick über Chancen und Risiken von KI in Arbeit, Führung und Organisation. Zudem erhalten Sie wichtige Impulse für den Einsatz von KI im Management. Mit konkreten Handlungsempfehlungen sowie Praxisbeispielen namhafter Unternehmen und Institutionen, z.B. REWE, Zeiss, SAP, Workday, Coach Hub sowie Fraunhofer IAO, Ethikrat HR Tech, DGFP, DFKI." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Haufe)
Weiterführende Informationen
Inhaltsverzeichnis bei der Deutschen Nationalbibliothek -
Literaturhinweis
Interests of the future: An integrative review and research agenda for an automated world of work (2024)
Hanna, Alexis ; Nye, Christopher D. ; Hoff, Kevin A. ; Rounds, James ; Samo, Andrew; Oswald, Frederick L. ; Chu, Chu ;Zitatform
Hanna, Alexis, Christopher D. Nye, Andrew Samo, Chu Chu, Kevin A. Hoff, James Rounds & Frederick L. Oswald (2024): Interests of the future: An integrative review and research agenda for an automated world of work. In: Journal of vocational behavior, Jg. 152. DOI:10.1016/j.jvb.2024.104012
Abstract
"Research on automation and the future of work is a major focus for both academics and practitioners due to technological changes disrupting the labor market and educational pathways. Although recent articles have published projections about the types of tasks and jobs most likely to be automated in the coming years, little attention has been devoted to how different types of vocational interests are susceptible to automation, as well as resulting changes to the match between people's interests and their jobs. In the present article, we provide an integrative review of vocational interests and automation projections within and across jobs. By standardizing and mapping projections to Holland's RIASEC interest model, we found that Investigative (scientific) and Conventional (detail-oriented) interests, including STEM interests, are most susceptible to automation, whereas Social (people-oriented) and Realistic (hands-on) interests are least susceptible. For Artistic and Enterprising interests, some creative work, decision-making, and leadership skills may be affected by automation across a range of jobs. We build on these projections to propose a future research agenda integrating interests, technology, and careers. Specifically, we identify five areas for future research, including using intentional work design to enhance interests, the role of interests in career decisions related to project-based work, changes in people's interests following automation, increased use of basic interests, and the systematic impacts of automation on different groups of people. Overall, this review highlights how vocational interests will remain an important topic with high relevance for career guidance, education, and organizations as the future of work evolves." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))
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Job computerization, occupational employment and wages: A comparative study of the United States, Germany, and Japan (2024)
Zitatform
Heluo, Yuxi & Oliver Fabel (2024): Job computerization, occupational employment and wages: A comparative study of the United States, Germany, and Japan. In: Technological forecasting & social change, Jg. 209. DOI:10.1016/j.techfore.2024.123772
Abstract
"This study adds to the growing literature on wage and employment responses to the risk of job computerization. Specifically, it revisits the original occupational perspective and inquires into the nature of the adjustments of occupational wages and employment, i.e., the potential benefits and costs associated with professional careers in such occupations. The investigation further aims at identifying whether these adjustment processes are universal - as suggested by the global availability of the respective technology - or reflect country-specific peculiarities. To this end, it conducts a comparative analysis with data from the United States, Germany, and Japan, three G7 lead countries which share the commitment to fostering technological progress, but which are also characterized by distinctly different labor market institutions and approaches to industrial policies. Generally consistent with the country-specific employment institutions and common corporate strategies, transmission channels - as reflected by the relationship between adjustments of occupational employment and wages - differ between countries. In all three countries, though, higher risks of computerization are associated with relative wage losses in occupations which require low levels of formal education or training." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2024 Elsevier) ((en))
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Literaturhinweis
Does robotization improve the skill structure? The role of job displacement and structural transformation (2024)
Zitatform
Hu, Shengming, Kai Lin, Bei Liu & Hui Wang (2024): Does robotization improve the skill structure? The role of job displacement and structural transformation. In: Applied Economics, Jg. 56, H. 28, S. 3415-3430. DOI:10.1080/00036846.2023.2206623
Abstract
"The literature generally focuses on the impact of robots or artificial intelligence on the employment and wages, but ignores the effect of robotization on the skill structure and its underlying mechanisms and lacks empirical evidence from developing countries. We theoretically develop a task model by introducing the skill structure and empirically investigate the effect of robotization on the skill structure based on Chinese provincial panel data from 2006 to 2018. Results show that: (1) the development of robotization in China is conducive to improving the skill structure, and the baseline conclusion still holds even though adopting multiple indexes of skill structure and controlling the endogeneity bias. (2) Robotization generates not only job displacement effect by displacing unskilled workers with robots but also structural transformation effect by increasing the proportion of technology-intensive industries, which can improve the skill structure. (3) In coastal provinces with strong Internet foundation, information transmission capacity and labour protection intensity, high labour cost and ageing rate, robotization plays a stronger role in improving the skill structure. Moreover, robotization can induce the employment polarization. These conclusions can help avoid technical unemployment and promote the upgrading of the skill structure in China." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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