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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Envisioning the Future of Work: From Ideas to Reforms (2026)
Zitatform
Spencer, David A. (2026): Envisioning the Future of Work: From Ideas to Reforms. In: BJIR, Jg. 64, H. 2, S. 271-281. DOI:10.1111/bjir.70035
Abstract
"Two different theoretical perspectives concerning technology and the future of work are examined. One is linked to mainstream economics, whereas the other is associated with critical (‘post-work ’) discourse. Ideas about work—its nature and impacts on well-being—matter in both perspectives. Indeed, they shape visions of a ‘better’ or ‘ideal’ future. They also influence policy responses to new technology. A critique is presented of the ways that work and its possible futures are understood. This critique is used to develop a different set of ideas about how technology might be harnessed to reduce the burden and raise the quality of work. The ability of ideas to effect reforms in and of work—ideas that have currency now and possible radical alternatives—is also assessed." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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AI Skills Improve Job Prospects: Causal Evidence from a Hiring Experiment (2026)
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Stephany, Fabian, Ole Teutloff & Angelo Leone (2026): AI Skills Improve Job Prospects: Causal Evidence from a Hiring Experiment. (arXiv papers), 46 S. DOI:10.48550/arXiv.2601.13286
Abstract
"The growing adoption of artificial intelligence (AI) technologies has heightened interest in the labour market value of AI-related skills, yet causal evidence on their role in hiring decisions remains scarce. This study examines whether AI skills serve as a positive hiring signal and whether they can offset conventional disadvantages such as older age or lower formal education. We conduct an experimental survey with 1,700 recruiters from the United Kingdom and the United States. Using a paired conjoint design, recruiters evaluated hypothetical candidates represented by synthetically designed résumés. Across three occupations – graphic designer, officeassistant, and software engineer –, AI skills significantly increase interview invitation probabilities by approximately 8 to 15 percentage points. AI skills also partially or fully offset disadvantages related to age and lower education, with effects strongest for office assistants, where formal AI certification plays an additional compensatory role. Effects are weaker for graphic designers, consistent with more skeptical recruiter attitudes toward AI in creative work. Finally, recruiters’ own background and AI usage significantly moderate these effects. Overall, the findings demonstrate that AI skills function as a powerful hiring signal and can mitigate traditional labour market disadvantages, with implications for workers’ skill acquisition strategies and firms’ recruitment practices." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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How context matters: Human oversight of automated decision-making systems in welfare administration (2026)
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Sztandar-Sztanderska, Karolina (2026): How context matters: Human oversight of automated decision-making systems in welfare administration. In: Journal of European Social Policy, Jg. 36, H. 3, S. 255-269. DOI:10.1177/09589287251358069
Abstract
"This article examines the capacity of frontline staff to oversee automated decision-making (ADM) systems, which are increasingly used in digital welfare states to make life-altering decisions. While prior research had focused on cognitive limitations that lead to human over-reliance on ADM, the role of contextual factors that also shape caseworkers’ supervisory activities has neither been conceptualized, nor systematically investigated. To address this gap, we develop an analytical framework for the context-sensitive study of frontline oversight, inspired by the street-level bureaucracy perspective and human–computer interaction studies. We also demonstrate the framework’s relevance through findings from a mixed-methods study of a profiling algorithm used by Public Employment Services in Poland. We identify four types of factors – policy-, organization-, professionalism-, and technology-related – that effectively shape frontline oversight. Our findings also have practical implications, as the inclusion of humans in the decision-making loop is a central element of regulatory efforts aimed at protecting individuals from algorithmic harms." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Firm Data on AI (2026)
Yotzov, Ivan; Wang, Ben Zhe ; Davis, Steven J. ; Thwaites, Gregory; Foster, Kevin M.; Bunn, Philip; Jalca, Aaron; Mizen, Paul; Barrero, Jose Maria; Meyer, Brent H.; Smietanka, Pawel; Bloom, Nicholas ; Navarrete, Michael A.;Zitatform
Yotzov, Ivan, Jose Maria Barrero, Nicholas Bloom, Philip Bunn, Steven J. Davis, Kevin M. Foster, Aaron Jalca, Brent H. Meyer, Paul Mizen, Michael A. Navarrete, Pawel Smietanka, Gregory Thwaites & Ben Zhe Wang (2026): Firm Data on AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 34836), Cambridge, Mass, 21 S., App.
Abstract
"We present the first representative international data on firm-level AI use. We survey almost 6000 CFOs, CEOs and executives from stratified firm samples across the US, UK, Germany and Australia. We find four key facts. First, around 70% of firms actively use AI, particularly younger, more productive firms. Second, while over two thirds of top executives regularly use AI, their average use is only 1.5 hours a week, with one quarter reporting no AI use. Third, firms report little impact of AI over the last 3 years, with over 80% of firms reporting no impact on either employment or productivity. Fourth, firms predict sizable impacts over the next 3 years, forecasting AI will boost productivity by 1.4%, increase output by 0.8% and cut employment by 0.7%. We also survey individual employees who predict a 0.5% increase in employment in the next 3 years as a result of AI. This contrast implies a sizable gap in expectations, with senior executives predicting reductions in employment from AI and employees predicting net job creation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education (2026)
Zitatform
(2026): OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education. (OECD digital education outlook 2026), Paris, 244 S. DOI:10.1787/062a7394-en
Abstract
"Generative AI (GenAI) is reshaping the educational landscape, beyond teaching and learning. Unlike earlier waves of education technology, much of GenAI is freely accessible and largely used beyond institutional control due to its intuitiveness and versatility. The OECD Digital Education Outlook 2026 analyses emerging research that suggests GenAI can support learning when guided by clear teaching principles. However, if designed or used without pedagogical guidance, outsourcing tasks to GenAI simply enhances performance with no real learning gains. The Outlook highlights the benefits of GenAI as a tutor, partner and assistant, and synthesises experts’ evidence and insights on the design criteria that make it work for education." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The OECD AI exposure measure: Mapping the OECD AI Capability Indicators to occupations (2026)
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(2026): The OECD AI exposure measure. Mapping the OECD AI Capability Indicators to occupations. (OECD Artificial Intelligence Papers 59), Paris, 59 S. DOI:10.1787/f3da0f0a-en
Abstract
"This paper develops a new OECD measure of occupational AI exposure based on the OECD AI Capability Indicators. The measure addresses the need for a forward-looking, transparent and updateable approach to assessing how AI may affect work, skills and education over the next 5 to 10 years. It does so by mapping AI capabilities across nine cognitive, social and physical domains to occupational requirements and constructing an AI Capability Gap index. Lower gap values indicate that current AI systems are closer to the capability profile required for an occupation, implying higher potential exposure. The results show that current AI capabilities are closest to occupations involving routine information processing, administrative work and codifiable tasks, and furthest from occupations requiring contextual judgement, interpersonal understanding, complex decision making and responsibility. The analysis also shows that exposure is multidimensional: some occupations are most exposed to language and reasoning systems, while others are more exposed to robotics, machine vision and embodied AI. The measure provides a transparent foundation for analysing task-level transformation, changing skill demand and future labour-market effects, while recognising that actual impacts will depend on adoption, regulation, organisational change and social choice." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial intelligence in work design: unlocking inclusion and overcoming barriers (2025)
Adolph, Lars; Kirchhoff, Britta Marleen; Hamideh Kerdar, Sara;Zitatform
Adolph, Lars, Britta Marleen Kirchhoff & Sara Hamideh Kerdar (2025): Artificial intelligence in work design: unlocking inclusion and overcoming barriers. In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, Jg. 79, H. 2, S. 197-205. DOI:10.1007/s41449-025-00467-4
Abstract
"This article examines the protection goal of “exclusion prevention” and the design requirement of “design for inclusion and accessibility”, which are part of the initial considerations for a roadmap on artificial intelligence (AI) in occupational science research. The proposed roadmap systematically breaks down framework conditions, design requirements, instrumental goals and protection goals. The concept presented provides guidance for future research and can also serve as a basis for scientific policy advice. The in-depth examination of inclusion and AI takes place against the background that, on the one hand these aspects are underrepresented in occupational science research, and technological development can lead to a surge of change, particularly in the area of inclusive work design, on the other. Two expert workshops were held to answer the research question of what opportunities and risks AI technologies offer for the professional integration of people with disabilities, and what research and development needs to exist. The results show that some useful systems already exist, but that they can also have negative effects and that there is a need for further development. Practical relevance: The presented aspects of the roadmap on artificial intelligence (AI) from the perspective of occupational science research is relevant for both companies and policy actors who want to gain a systematic overview of AI in the world of work. A particular focus is on the issue of inclusive work design. In an expert workshop, it became clear that an optimistic view of the use of artificial intelligence for inclusive work design prevails both in companies or workshops employing people with disabilities and in the field of consulting. At the same time, however, development needs and potential risks were identified. The results provide an overview of the current potential uses of AI and are also of interest to companies that do not yet employ people with disabilities but are planning to do so." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Genius on Demand: The Value of Transformative Artificial Intelligence (2025)
Zitatform
Agrawal, Ajay K., Joshua S. Gans & Avi Goldfarb (2025): Genius on Demand: The Value of Transformative Artificial Intelligence. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 34316), Cambridge, Mass, 20 S.
Abstract
"This paper examines how the emergence of transformative AI systems providing ``genius on demand" would affect knowledge worker allocation and labour market outcomes. We develop a simple model distinguishing between routine knowledge workers, who can only apply existing knowledge with some uncertainty, and genius workers, who create new knowledge at a cost increasing with distance from a known point. When genius capacity is scarce, we find it should be allocated primarily to questions at domain boundaries rather than at midpoints between known answers. The introduction of AI geniuses fundamentally transforms this allocation. In the short run, human geniuses specialise in questions that are furthest from existing knowledge, where their comparative advantage over AI is greatest. In the long run, routine workers may be completely displaced if AI efficiency approaches human genius efficiency." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial Intelligence in the European Labour Markets (2025)
Alasalmi, Juho;Zitatform
Alasalmi, Juho (2025): Artificial Intelligence in the European Labour Markets. (DIFIS-Impuls 2026,1), Duisburg ; Bremen, 4 S.
Abstract
"This review surveys the emerging evidence regarding the effects of artificial intelligence technologies in the labour market and on labour market inequality through the lens of the theoretical framework of task-based production and the literature in the field of economics on technological change. The evidence analysed concerns the time period after the early 2010s, with an emphasis on the effects of generative AI after 2022. The focus is on research studying European labour markets. After outlining the context of routine- and skill-biased technological change and job polarisation, the existing evidence regarding AI adoption in production and its effects on productivity and employment is reviewed. The review concludes with a discussion on labour market policy that mediates the effects of AI on the distribution of productivity gains and the direction of technological change and a consideration of the effect of technological change on attitudes toward labour market policy and democracy itself." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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AI and women’s employment in Europe - Publications Office of the EU (2025)
Zitatform
Albanesi, Stefania, António Dias da Silva, Juan F. Jimeno, Ana Lamo & Alena Wabitsch (2025): AI and women’s employment in Europe - Publications Office of the EU. (Working paper series / European Central Bank 3077), Frankfurt am Main, 15 S. DOI:10.2866/9616450
Abstract
"We examine the link between the diffusion of artificial intelligence (AI) enabled technologies and changes in the female employment share in 16 European countries over the period 2011-2019. Using data for occupations at the 3-digit level, we find that on average female employment shares increased in occupations more exposed to AI. Countries with high initial female labor force participation and higher initial female relative education show a stronger positive association. While there exists heterogeneity across countries, almost all show a positive relation between changes in female employment shares within occupations and exposure to AI-enabled automation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Zentrale Befunde zu aktuellen Arbeitsmarktthemen 2025 (2025)
Anger, Silke ; Wolter, Stefanie ; Lietzmann, Torsten ; Lehmer, Florian ; Jahn, Elke; Leber, Ute; Wolff, Joachim ; Artmann, Elisabeth ; Wenzig, Claudia; Lang, Julia ; Wanger, Susanne ; Kuhn, Sarah ; Vom Berge, Philipp ; Kubis, Alexander; Walwei, Ulrich ; Trenkle, Simon ; Braun, Wolfgang; Brücker, Herbert ; Stops, Michael ; Kosyakova, Yuliya ; Stepanok, Ignat ; Janssen, Simon; Roth, Duncan ; Janser, Markus ; Rauch, Angela ; Jahn, Elke J. ; Popp, Martin ; Hohmeyer, Katrin ; Müller, Dana ; Hohendanner, Christian ; Mense, Andreas ; Hiesinger, Karolin ; Zika, Gerd ; Heß, Pascal ; Weber, Enzo ; Hellwagner, Timon ; Bruckmeier, Kerstin ; Haas, Anette; Seibert, Holger ; Gürtzgen, Nicole ; Ramos Lobato, Philipp; Gläser, Nina; Müller, Christoph ; Gherbaoui, Samia; Arntz, Melanie ; Gellermann, Jan; Stephan, Gesine ; Fitzenberger, Bernd ; Oberfichtner, Michael ; Dietz, Martin; Bächmann, Ann-Christin ; Dauth, Wolfgang ; Matthes, Britta ; Collischon, Matthias ; Reims, Nancy ; Christoph, Bernhard ;Zitatform
Anger, Silke, Melanie Arntz, Elisabeth Artmann, Ann-Christin Bächmann, Wolfgang Braun, Kerstin Bruckmeier, Herbert Brücker, Bernhard Christoph, Matthias Collischon, Wolfgang Dauth, Martin Dietz, Bernd Fitzenberger, Jan Gellermann, Samia Gherbaoui, Nina Gläser, Nicole Gürtzgen, Anette Haas, Timon Hellwagner, Pascal Heß, Karolin Hiesinger, Christian Hohendanner, Katrin Hohmeyer, Elke J. Jahn, Markus Janser, Simon Janssen, Stefanie Wolter, Torsten Lietzmann, Florian Lehmer, Ute Leber, Joachim Wolff, Claudia Wenzig, Julia Lang, Susanne Wanger, Sarah Kuhn, Philipp Vom Berge, Alexander Kubis, Ulrich Walwei, Simon Trenkle, Michael Stops, Yuliya Kosyakova, Ignat Stepanok, Duncan Roth, Angela Rauch, Martin Popp, Dana Müller, Andreas Mense, Gerd Zika, Enzo Weber, Holger Seibert, Philipp Ramos Lobato, Christoph Müller, Gesine Stephan, Michael Oberfichtner, Britta Matthes & Nancy Reims (2025): Zentrale Befunde zu aktuellen Arbeitsmarktthemen 2025. Nürnberg, 21 S. DOI:10.48720/IAB.GP.2505.1
Abstract
"Digitalisierung und Künstliche Intelligenz, Dekarbonisierung und demografischer Wandel werden den Arbeitsmarkt in den kommenden Jahren erheblich verändern. Gleichzeitig wird eine Deindustrialisierung Deutschlands befürchtet. Handlungsbedarf besteht beispielsweise bei der Sicherung des Arbeitskräftebedarfs – und damit verbunden bei den Themen Aus- und Weiterbildung –, bei der Reduzierung der Arbeitslosigkeit und insbesondere der Langzeitarbeitslosigkeit sowie bei der sozialen Absicherung von Solo-Selbständigen Zu all diesen und zahlreichen weiteren wichtigen Themen fasst die IAB-Broschüre „Zentrale Befunde zu aktuellen Arbeitsmarkt-Themen 2025“ die zentralen wissenschaftlichen Befunde kompakt zusammen. Sie bietet zudem Handlungsempfehlungen für die Arbeitsmarktpolitik, die aus den wissenschaftlichen Befunden abgeleitet wurden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Beteiligte aus dem IAB
Anger, Silke ; Wolter, Stefanie ; Lietzmann, Torsten ; Lehmer, Florian ; Leber, Ute; Wolff, Joachim ; Artmann, Elisabeth ; Wenzig, Claudia; Lang, Julia ; Wanger, Susanne ; Kuhn, Sarah ; Vom Berge, Philipp ; Kubis, Alexander; Walwei, Ulrich ; Trenkle, Simon ; Braun, Wolfgang; Brücker, Herbert ; Stops, Michael ; Kosyakova, Yuliya ; Stepanok, Ignat ; Janssen, Simon; Roth, Duncan ; Janser, Markus ; Rauch, Angela ; Jahn, Elke J. ; Popp, Martin ; Hohmeyer, Katrin ; Müller, Dana ; Hohendanner, Christian ; Mense, Andreas ; Hiesinger, Karolin ; Zika, Gerd ; Heß, Pascal ; Weber, Enzo ; Hellwagner, Timon ; Bruckmeier, Kerstin ; Haas, Anette; Seibert, Holger ; Gürtzgen, Nicole ; Ramos Lobato, Philipp; Gläser, Nina; Müller, Christoph ; Arntz, Melanie ; Gellermann, Jan; Stephan, Gesine ; Fitzenberger, Bernd ; Oberfichtner, Michael ; Dietz, Martin; Bächmann, Ann-Christin ; Dauth, Wolfgang ; Matthes, Britta ; Collischon, Matthias ; Reims, Nancy ; Christoph, Bernhard ; -
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Digitalisierung und Wandel der Beschäftigung (DiWaBe 2.0): Eine Datengrundlage für die Erforschung von Künstlicher Intelligenz und anderer Technologien in der Arbeitswelt (2025)
Arntz, Melanie ; Baum, Myriam; Brüll, Eduard ; Wischniewski, Sascha ; Matthes, Britta ; Hartwig, Matthias; Meyer, Sophie-Charlotte ; Dorau, Ralf; Schlenker, Oliver ; Lehmer, Florian ; Tisch, Anita ;Zitatform
Arntz, Melanie, Myriam Baum, Eduard Brüll, Ralf Dorau, Matthias Hartwig, Florian Lehmer, Britta Matthes, Sophie-Charlotte Meyer, Oliver Schlenker, Anita Tisch & Sascha Wischniewski (2025): Digitalisierung und Wandel der Beschäftigung (DiWaBe 2.0): Eine Datengrundlage für die Erforschung von Künstlicher Intelligenz und anderer Technologien in der Arbeitswelt. (baua: Bericht), Dortmund, 48 S. DOI:10.21934/baua:bericht20250225
Abstract
"In Deutschland nutzt bereits mehr als die Hälfte der Beschäftigten Künstliche Intelligenz (KI) am Arbeitsplatz - überwiegend jedoch informell. Dies deutet darauf hin, dass viele Beschäftigte KI als hilfreiche Unterstützung wahrnehmen, zugleich aber die formelle Einführung seitens der Betriebe den Erwartungen der Beschäftigten hinterherhinkt. Der vorliegende Bericht präsentiert die Ergebnisse der DiWaBe 2.0-Befragung, einer repräsentativen Querschnittserhebung von rund 9.800 sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in Deutschland, die im Jahr 2024 durchgeführt wurde. Ziel der Befragung ist es, eine Datengrundlage zu schaffen, um die Auswirkungen des technologischen Wandels - und insbesondere von KI - auf die Arbeitswelt abzuschätzen. Im Fokus stehen dabei vor allem Veränderungen von Tätigkeiten und Anforderungen am Arbeitsplatz, Arbeitsbedingungen und -organisation, Weiterbildungsaktivitäten sowie die Gesundheit der Beschäftigten. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung von KI stark von individuellen und beruflichen Faktoren wie Berufssegment, Bildung, Alter und Geschlecht abhängt. So nutzt nur knapp ein Drittel der Beschäftigten ohne Bildungsabschluss KI, während dieser Anteil bei Beschäftigten mit Hochschul-, Meister-oder Technikerabschluss fast 80 % beträgt. Erste multivariate Analysen zeigen, dass Beschäftigte, die ihre KI-Nutzung in den letzten fünf Jahren intensiviert haben, von komplexeren Tätigkeitsanforderungen berichten, insbesondere in den Bereichen Schreiben, Programmierung und Mathematik. Zudem ist eine intensivierte KI-Nutzung mit einer höheren Arbeitsautonomie, aber auch mit einer höheren Arbeitsintensität verbunden. Es zeigt sich jedoch kein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen der Nutzung von KI und der Gesundheit der Beschäftigten. Zudem unterscheiden sich Beschäftigte mit KI-Nutzung nicht von Nichtnutzenden hinsichtlich ihrer Teilnahme an Weiterbildung." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Low Barriers, High Stakes: Formal and Informal Diffusion of AI in the Workplace (2025)
Arntz, Melanie ; Wischniewski, Sascha ; Dorau, Ralf; Hartwig, Matthias; Tisch, Anita ; Schlenker, Oliver ; Meyer, Sophie-Charlotte ; Brüll, Eduard ; Baum, Myriam; Matthes, Britta ;Zitatform
Arntz, Melanie, Myriam Baum, Eduard Brüll, Ralf Dorau, Matthias Hartwig, Britta Matthes, Sophie-Charlotte Meyer, Oliver Schlenker, Anita Tisch & Sascha Wischniewski (2025): Low Barriers, High Stakes: Formal and Informal Diffusion of AI in the Workplace. (Ifo working papers 422), München, 28 S.
Abstract
"Artificial intelligence (AI) is diffusing rapidly in the workplace, yet aggregate productivity gains remain limited. This paper examines the dual diffusion of AI – through both formal, employer-led and informal, employee-initiated adoption – as potential explanation. Using a representative survey of nearly 10,000 employees in Germany, we document a high extensive but low intensive margin of usage: while 64 percent use AI tools, only 20 percent use them frequently. This diffusion is strongly skill-biased and depends less on establishment and regional characteristics. While formality is associated with more frequent usage, training, AI-based supervision, and higher perceived productivity gains, it does not broaden access. These patterns suggest that widespread informal usage can coexist with limited productivity effects when complementary investments and organizational integration lag behind." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Abgehängt? Frauen nutzen KI beruflich viel seltener als Männer (2025)
Zitatform
Arntz, Melanie, Eduard Brüll, Carola Burkert & Britta Matthes (2025): Abgehängt? Frauen nutzen KI beruflich viel seltener als Männer. In: IAB-Forum – Grafik aktuell H. 20.05.2025. DOI:10.48720/IAB.FOO.GA.20250520.01
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) wird weitreichende Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt haben. Bereits heute werden KI-Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt zunehmend nachgefragt. Ergebnisse unserer aktuellen Beschäftigtenbefragung zu „Digitalisierung und Wandel der Arbeit (DiWaBe)“ zeigen, dass Frauen KI bei ihrer Arbeit deutlich seltener nutzen als Männer, was die bestehenden Geschlechterungleichheiten eher verfestigen als nivellieren dürfte." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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The Impact of Aging and AI on Japan's Labor Market: Challenges and Opportunities (2025)
Asao, Kohei; Seitani, Haruki; Stepanyan, Ara; Xu, TengTeng;Zitatform
Asao, Kohei, Haruki Seitani, Ara Stepanyan & TengTeng Xu (2025): The Impact of Aging and AI on Japan's Labor Market: Challenges and Opportunities. (IMF working papers / International Monetary Fund 2025,184), Washington, DC, 17 S.
Abstract
"This paper explores the complex roles of demographic changes and technological innovation in shaping Japan's labor market. We use regression analysis to assess the impact of population aging on labor productivity and shortages. Our findings indicate that the aging workforce contributes to labor shortages and potentially weighs on labor productivity. We also investigate occupational level data to identify the complementarity and substitutability of AI in occupational tasks as well as skill transferability. Our research reveals that Japanese workers face lower exposure to AI compared to their counterparts in other advanced economies, thereby constraining AI's potential to mitigate labor shortages. Furthermore, the disparities in skill requirements across occupations with different AI exposures highlight the importance of facilitating labor mobility from displaced jobs to those in demand." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Notes on a World with Generative AI (2025)
Askitas, Nikolaos;Zitatform
Askitas, Nikolaos (2025): Notes on a World with Generative AI. (CESifo working paper 12070), München, 27 S.
Abstract
"Generative AI (GenAI) and Large Language Models (LLMs) are moving into domains once seen as uniquely human—reasoning, synthesis, abstraction, and rhetoric. Addressed to labor economists and informed readers, this paper clarifies what is truly new about LLMs, what is not, and why it matters. Using an analogy to autoregressive models from economics, we explain their stochastic nature, whose fluency is often mistaken for agency. We situate LLMs in the longer history of human–machine outsourcing, from digestion to cognition, and examine disruptive effects on white-collar labor, institutions, and epistemic norms. Risks emerge when synthetic content becomes both product and input, creating feedback loops that erode originality and reliability. Grounding the discussion in conceptual clarity over hype, we argue that while GenAI may substitute for some labor, statistical limits will preserve a key role for human judgment. The question is not only how these tools are used, but which tasks we relinquish and how we reallocate expertise in a new division of cognitive labor." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The Labor Market Impact of Digital Technologies (2025)
Zitatform
Aum, Sangmin & Yongseok Shin (2025): The Labor Market Impact of Digital Technologies. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 33469), Cambridge, Mass, 17 S.
Abstract
"We investigate the impact of digital technology on employment patterns in Korea, where firms have rapidly adopted digital technologies such as artificial intelligence (AI), big data, and the internet of things (IoT). By exploiting regional variations in technology exposure, we find significant negative effects on high-skill and female workers, particularly those in non-IT (information technology) services. This contrasts with previous technological disruptions, such as the IT revolution and robotization, which primarily affected low-skill male workers in manufacturing. In IT services, although high-skill employment declined, vacancy postings for high-skill workers increased, implying a shift in labor demand toward newer skill sets. These findings highlight both the labor displacement and the new opportunities generated by digital transformation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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On automation, labor reallocation and welfare (2025)
Zitatform
Auray, Stéphane & Aurélien Eyquem (2025): On automation, labor reallocation and welfare. In: Journal of Economic Dynamics and Control, Jg. 177. DOI:10.1016/j.jedc.2025.105129
Abstract
"We develop an open-economy model of endogenous automation with heterogeneous firms and labor-market reallocation to quantify the contribution of various trends to the adoption of robots in the U.S. economy. The decline in the relative price of robots is the major trend leading to automation, but interacts with other trends that either hinder (rising entry costs, rising markups) or slightly foster (rising labor productivity, declining trade costs) the adoption of robots. Taken alone, the decline in the relative price of robots produces moderate welfare gains in the long run, but less than labor productivity growth. We then exploit our model to show that a decline in the relative price of robots (i) generates small positive cross-country automation spillovers and (ii) produces inefficient labor-market reallocation since a small subsidy on robots combined with a training subsidy can generate small welfare gains. Our main conclusion is that automation can not be simply modeled as an exogenous decline in the price of robots, and must be analyzed in a broader framework taking into account trends affecting firms, such as the decline in business dynamism and the rise in markups." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author(s). Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Fehlzeiten-Report 2025: KI und Gesundheit - Möglichkeiten nutzen, Risiken bewältigen, Orientierung geben (2025)
Zitatform
Badura, Bernhard, Antje Ducki, Markus Meyer, Johanna Baumgardt & Helmut Schröder (Hrsg.) (2025): Fehlzeiten-Report 2025. KI und Gesundheit - Möglichkeiten nutzen, Risiken bewältigen, Orientierung geben. (Fehlzeiten-Report 27), Berlin: Springer, 735 S. DOI:10.1007/978-3-662-71885-8
Abstract
"Der jährlich erscheinende Fehlzeiten-Report informiert umfassend über die Entwicklung des Krankenstandes von Beschäftigten in Deutschland. Neben detaillierten Sekundäranalysen von Versichertendaten werden empirische Studienergebnisse, zeitgemäße methodische Herangehensweisen und Leuchtturmprojekte der Betrieblichen Gesundheitsförderung vorgestellt. Vor dem Hintergrund aktueller technischer Entwicklungen beleuchtet der Fehlzeiten-Report 2025 schwerpunktmäßig Chancen und Herausforderungen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt. Er bietet einen orientierenden Überblick zu den Auswirkungen des Einsatzes von KI auf die betriebliche Gesundheitsförderung, Arbeitsumgebungen, Führung und Beschäftigte in Organisationen und erörtert aus unterschiedlichen Perspektiven u.a die folgenden Fragen: - Wie kann KI so zum Einsatz gebracht werden, dass die menschlichen Fähigkeiten erweitert und gleichzeitig die Gesundheit der Beschäftigten und die individuelle Privatsphäre geschützt werden? - Wie gelingt die Entwicklung von KI-Systemen, in denen Mensch und Maschine produktiv zusammenarbeiten? - Welche wissenschaftlich fundierten Lösungsansätze zum menschen- und gesundheitszentrierten Umgang mit KI gibt es im Arbeitsschutz und der betrieblichen Gesundheitsförderung? Darüber hinaus liefert der Fehlzeiten-Report 2025 in gewohnter Qualität Daten und Analysen zu Fehlzeiten von Beschäftigten in Deutschland: - Aktuelle Statistiken zum Krankenstand in allen Branchen - Vergleichende Analysen nach Berufsgruppen, Bundesländern und Städten - Die wichtigsten für Arbeitsunfähigkeit verantwortlichen Krankheitsarten - Detaillierte Auswertungen u.a. zu Arbeitsunfällen, Langzeitarbeitsunfähigkeit, Burnout und Kinderkrankengeld. Zudem gibt es vor dem Hintergrund der aktuellen Diskussion um hohe Fehlzeiten einen Beitrag zur Einführung von Karenztagen und möglichen Effekten einer Absenkung der Lohnersatzrate." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Ethical Integration in Public Sector AI - The Case of Algorithmic Systems in the Public Employment Service in Germany (2025)
Zitatform
Bauer, Bernhard, Sabrina Mühlbauer, Kerstin Schlögl-Flierl, Enzo Weber & Paula Ziethmann (2025): Ethical Integration in Public Sector AI - The Case of Algorithmic Systems in the Public Employment Service in Germany. (IAB-Discussion Paper 12/2025), Nürnberg, 32 S. DOI:10.48720/IAB.DP.2512
Abstract
"Dieser Artikel befasst sich mit der ethischen Gestaltung von Künstlicher Intelligenz (KI) im öffentlichen Sektor, wobei der Fokus auf den öffentlichen Arbeitsverwaltungen liegt. Während KI zunehmend zur effizienteren Gestaltung von Verwaltungsprozessen und zur Verbesserung der Dienstleistungserbringung eingesetzt wird, wirft ihre Anwendung in der Arbeitsvermittlung grundlegende Fragen hinsichtlich Fairness, Rechenschaftspflicht und demokratischer Legitimität auf. Das EU-Gesetz zur Künstlichen Intelligenz (EU AI Act) unterstreicht die Dringlichkeit der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem es KI-Systeme, die die Arbeitsvermittlung betreffen, als risikoreich einstuft und damit strenge Schutzmaßnahmen vorschreibt, um Diskriminierung zu verhindern und Transparenz zu gewährleisten. Das zentrale Ziel dieser Studie ist es zu untersuchen, wie ethische und soziale Überlegungen systematisch in die Entwicklung und Umsetzung von KI im öffentlichen Sektor eingebunden werden können. Anhand der deutschen öffentlichen Arbeitsverwaltung als Fallstudie stellen wir den Ansatz „Embedded Ethics and Social Sciences” (EE) vor. Dieser Ansatz integriert ethische Überlegungen und den Bezug zur Praxis bereits in die Entwicklung des Modells. Qualitative Erkenntnisse aus Interviews mit Vermittlungsfachkräften verdeutlichen die soziotechnischen Herausforderungen der Umsetzung, insbesondere die Notwendigkeit, Effizienz mit dem Vertrauen der Bürger:innen in Einklang zu bringen. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse geben wir Empfehlungen für die Gestaltung von KI-Systemen, welche sich aus der Integration ethischer und sozialer Überlegungen in die Systementwicklung ergeben. In diesem Zusammenhang diskutieren wir Fragen der Datenethik und Bias, der Fairness und der Rolle erklärbarer KI (XAI). Unsere Analyse zeigt, dass der EE-Ansatz nicht nur die Einhaltung neuer regulatorischer Anforderungen unterstützt, sondern auch die menschliche Aufsicht, die Handlungsfähigkeit und gemeinsame Entscheidungsfindung stärken kann. So deuten die Ergebnisse darauf hin, dass ein ethisch fundiertes Design Fairness, Transparenz und Legitimität in verschiedenen Bereichen der öffentlichen Verwaltung erhöhen kann und somit zu einer verantwortungsvolleren und bürgernahen Umsetzung im digitalen Zeitalter beiträgt." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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