Veränderungen der Arbeitswelt durch Künstliche Intelligenz
Anwendungsmöglichkeiten und Auswirkungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz auf den Arbeitsmarkt werden breit diskutiert. Welche Folgen für Beschäftigung, Löhne und Qualifikationsanforderungen sind zu erwarten? Birgt die Nutzung automatisierter Entscheidungssysteme (z.B. für die Personalauswahl) ein Diskriminierungsrisiko? Wie wirkt sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz auf die Arbeitsqualität aus?
Dieses Themendossier stellt Literatur zum Stand der Forschung zusammen.
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Literaturhinweis
Artificial intelligence: The ambiguous labor market impact of automating prediction (2019)
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Agrawal, Ajay, Joshua S. Gans & Avi Goldfarb (2019): Artificial intelligence. The ambiguous labor market impact of automating prediction. In: The Journal of Economic Perspectives, Jg. 33, H. 2, S. 31-50. DOI:10.1257/jep.33.2.31
Abstract
"Recent advances in artificial intelligence are primarily driven by machine learning, a prediction technology. Prediction is useful because it is an input into decision-making. In order to appreciate the impact of artificial intelligence on jobs, it is important to understand the relative roles of prediction and decision tasks. We describe and provide examples of how artificial intelligence will affect labor, emphasizing differences between when the automation of prediction leads to automating decisions versus enhancing decision-making by humans." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Ähnliche Treffer
auch erschienen als: NBER working paper , 25619 -
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Artificial intelligence: The ambiguous labor market impact of automating prediction (2019)
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Agrawal, Ajay, Joshua S. Gans & Avi Goldfarb (2019): Artificial intelligence. The ambiguous labor market impact of automating prediction. (NBER working paper 25619), Cambrige, Mass., 25 S. DOI:10.3386/w25619
Abstract
"Recent advances in artificial intelligence are primarily driven by machine learning, a prediction technology. Prediction is useful because it is an input into decision-making. In order to appreciate the impact of artificial intelligence on jobs, it is important to understand the relative roles of prediction and decision tasks. We describe and provide examples of how artificial intelligence will affect labor, emphasizing differences between when automating prediction leads to automating decisions versus enhancing decision-making by humans." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The economics of artificial intelligence: An agenda (2019)
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Agrawal, Ajay, Joshua Gans & Avi Goldfarb (Hrsg.) (2019): The economics of artificial intelligence: An agenda. Chicago: University of Chicago Press, 630 S.
Abstract
"Advances in artificial intelligence (AI) highlight the potential of this technology to affect productivity, growth, inequality, market power, innovation, and employment. This volume seeks to set the agenda for economic research on the impact of AI. It covers four broad themes: AI as a general purpose technology; the relationships between AI, growth, jobs, and inequality; regulatory responses to changes brought on by AI; and the effects of AI on the way economic research is conducted. It explores the economic influence of machine learning, the branch of computational statistics that has driven much of the recent excitement around AI, as well as the economic impact of robotics and automation and the potential economic consequences of a still-hypothetical artificial general intelligence. The volume provides frameworks for understanding the economic impact of AI and identifies a number of open research questions." (Publisher information, IAB-Doku) ((en))
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KI und Arbeit - Chance und Risiko zugleich (2019)
Apt, Wenke; Priesack, Kai;Zitatform
Apt, Wenke & Kai Priesack (2019): KI und Arbeit - Chance und Risiko zugleich. In: V. Wittpahl (Hrsg.) (2019): Künstliche Intelligenz, Berlin, Springer Vieweg S. 221-238. DOI:10.1007/978-3-662-58042-4_14
Abstract
"Zwei Sichtweisen dominieren die aktuelle Diskussion um die Auswirkungen von KI auf die Arbeit. Die einen gehen von massiven Verwerfungen auf dem Arbeitsmarkt durch weitreichende Verdrängung von Arbeitskräften durch den Einsatz von KI aus. Für die anderen bietet das Zusammenspiel zwischen Mensch und KI vielseitige Chancen, um die Arbeit aufzuwerten und damit die Arbeitsqualität zu verbessern. Die beiden Szenarien stehen dabei nicht unbedingt in unmittelbarem Gegensatz zueinander. So zeigt die Vergangenheit, dass der technologische Wandel auf verschiedene Gruppen von Beschäftigten sehr unterschiedliche Auswirkungen hatte – teils positive, teils negative. Mit Blick auf die Zukunft stehen wir deshalb vor der Herausforderung, eine digitale Spaltung (Digital Divide) zwischen tech-affinen Insidern und tech-ablehnenden Outsidern zu verhindern. Dabei stellt sich nicht nur die Frage, wo KI in Zukunft menschliche Tätigkeiten ersetzen kann, sondern gleichzeitig gilt es, die Fähigkeiten des Menschen zu fördern und seine Rolle in der Arbeitswelt der Zukunft neu zu definieren." (Autorenreferat, © 2019 Springer)
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Testing the employment impact of automation, robots and AI: a survey and some methodological issues (2019)
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Barbieri, Laura, Chiara Mussida, Mariacristina Piva & Marco Vivarelli (2019): Testing the employment impact of automation, robots and AI. A survey and some methodological issues. (IZA discussion paper 12612), Bonn, 21 S.
Abstract
"The present technological revolution, characterized by the pervasive and growing presence of robots, automation, Artificial Intelligence and machine learning, is going to transform societies and economic systems. However, this is not the first technological revolution humankind has been facing, but it is probably the very first one with such an accelerated diffusion pace involving all the industrial sectors. Studying its mechanisms and consequences (will the world turn into a jobless society or not?), mainly considering the labor market dynamics, is a crucial matter. This paper aims at providing an updated picture of main empirical evidence on the relationship between new technologies and employment both in terms of overall consequences on the number of employees, tasks required, and wage/inequality effect." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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AI and Jobs: the role of demand (2019)
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Bessen, James (2019): AI and Jobs: the role of demand. In: A. K. Agrawal, J. Gans & A. Goldfarb (Hrsg.) (2019): The economics of artificial intelligence: An agenda.
Abstract
"In manufacturing, technology has sharply reduced jobs in recent decades. But before that, for over a century, employment grew, even in industries experiencing rapid technological change. What changed? Demand was highly elastic at first and then became inelastic. The effect of artificial intelligence (AI) on jobs will similarly depend critically on the nature of demand. This paper presents a simple model of demand that accurately predicts the rise and fall of employment in the textile, steel and automotive industries. This model provides a useful framework for exploring how AI is likely to affect jobs over the next 10 or 20 years." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Szenario-Report: KI-basierte Arbeitswelten 2030 (2019)
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Burmeister, Klaus, Alexander Fink, Christina Mayer, Andreas Schiel & Beate Schulz-Montag (2019): Szenario-Report: KI-basierte Arbeitswelten 2030. (Reihe "Automatisierung und Unterstützung in der Sachbearbeitung mit künstlicher Intelligenz" 01), Stuttgart, 145 S. DOI:10.24406/publica-fhg-299898
Abstract
"Die vorliegende Foresight- und Szenariostudie behandelt mögliche Entwicklungen der Arbeitswelt bis 2030, zum Teil auch darüber hinaus. In sechs alternativen Szenarien werden denkbare Veränderungen analysiert und beschrieben, die insbesondere aus dem zunehmenden und vielgestaltigen Einsatz der Künstlichen Intelligenz (KI) in zukünftigen Arbeitskontexten resultieren. Die Studie unterstützt das BMBF-Verbundprojekt "SmartAIwork - Zukunft der Betriebsabläufe". Anknüpfend an eine der zentralen Fragestellungen des Verbundprojektes geht die Szenariostudie deshalb auch der Frage nach, wie sich die KI bis 2030 insbesondere auf Sachbearbeitung auswirken könnte: Schafft KI beispielsweise eine neue Arbeitsqualität im Sinne einer Augmentierung von Arbeit oder wirkt sie eher substitutierend? Wenn ja, in welchen Bereichen?" (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Künstliche Intelligenz (2019)
Demary, Vera; Goecke, Henry;Zitatform
Demary, Vera & Henry Goecke (2019): Künstliche Intelligenz. In: IW-Trends, Jg. 46, H. 4, S. 3-17. DOI:10.2373/1864-810X.19-04-01
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) ist eine wichtige Zukunftstechnologie, die völlig neue Produkte und Dienstleistungen sowie innovative Geschäftsmodelle befördert. Eine Befragung unter 686 Unternehmen aus Industrie und industrienahen Dienstleistungen im Jahr 2019 ergab, dass etwa 10 Prozent dieser Firmen bereits KI nutzen. Dabei sind diese Anwendungen häufig nicht nur erste Tests der Technologie, sondern fortgeschrittenerer Natur, zum Beispiel komplette KI-basierte Produkte und Dienstleistungen. Befragt nach einer Einschätzung hinsichtlich der Bedeutung von KI zeigt sich, dass KI für das eigene Unternehmen wie auch die eigene Branche eher als Risiko bewertet wird. Dies gilt besonders für Unternehmen, die KI nicht nutzen. In Bezug auf die Bedeutung von KI für Deutschland und die Weltwirtschaft wird KI von der Mehrzahl der befragten Firmen als Chance wahrgenommen. Ein umfassenderes Wissen zu Nutzen, Anwendungen und zu den Investitionsbedarfen bei KI könnte hier Abhilfe schaffen. In den letzten beiden Jahren haben die KI anwendenden Unternehmen jährlich durchschnittlich 1 Prozent ihrer Umsätze in diese Technologie investiert." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Künstliche Intelligenz in der Unternehmenspraxis: Studie zu Auswirkungen auf Dienstleistung und Produktion (2019)
Dukino, Claudia; Renner, Thomas; Ganz, Walter; Neuhüttler, Jens; Hämmerle, Moritz; Friedrich, Michaela; Kötter, Falko; Zaiser, Helmut; Meiren, Thomas ;Zitatform
Dukino, Claudia, Michaela Friedrich, Walter Ganz, Moritz Hämmerle, Falko Kötter, Thomas Meiren, Jens Neuhüttler, Thomas Renner & Helmut Zaiser (2019): Künstliche Intelligenz in der Unternehmenspraxis. Studie zu Auswirkungen auf Dienstleistung und Produktion. Stuttgart: Fraunhofer Verlag, 85 S.
Abstract
"Künstliche Intelligenz ist eines der wichtigsten Zukunftsthemen für Unternehmen. Doch inwieweit sind diese darauf vorbereitet? Welche Auswirkungen auf Organisation, Personal und Führung sind zu erwarten? Welche Strategien und Konzepte verfolgen Unternehmen mit bereits implementierten KI-Anwendungen? Erste Antworten auf diese und weitere Fragen hat das Fraunhofer IAO in einer umfassenden Unternehmensbefragung ermittelt, an der sich insgesamt 309 Betriebe beteiligt haben. Die Ergebnisse der Befragung und die flankierenden Gespräche mit zahlreichen Expertinnen und Experten machen zudem deutlich, dass mit dem Einsatz Künstlicher Intelligenz eine große Erwartungshaltung in den Betrieben verbunden ist. Für die Unternehmen kommt es nun darauf an, die Potenziale für den Einsatz Künstlicher Intelligenz systematisch zu ermitteln, tragfähige Lösungen zu entwickeln und die Anwendungen unter enger Einbeziehung der Mitarbeitenden umzusetzen. Ein Leitfaden am Ende der Studie liefert hierzu eine Reihe an Vorschlägen und Empfehlungen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Economics of Artificial Intelligence: Implications for the Future of Work (2019)
Ernst, Ekkehardt; Merola, Rossana; Samaan, Daniel;Zitatform
Ernst, Ekkehardt, Rossana Merola & Daniel Samaan (2019): Economics of Artificial Intelligence: Implications for the Future of Work. In: IZA Journal of Labor Policy, Jg. 9, H. 1. DOI:10.2478/izajolp-2019-0004
Abstract
"The current wave of technological change based on advancements in artificial intelligence (AI) has created widespread fear of job loss and further rises in inequality. This paper discusses the rationale for these fears, highlighting the specific nature of AI and comparing previous waves of automation and robotization with the current advancements made possible by a widespread adoption of AI. It argues that large opportunities in terms of increases in productivity can ensue, including for developing countries, given the vastly reduced costs of capital that some applications have demonstrated and the potential for productivity increases, especially among the low skilled. At the same time, risks in the form of further increases in inequality need to be addressed if the benefits from AI-based technological progress are to be broadly shared. For this, skills policies are necessary but not sufficient. In addition, new forms of regulating the digital economy are called for that prevent further rises in market concentration, ensure proper data protection and privacy, and help share the benefits of productivity growth through the combination of profit sharing, (digital) capital taxation, and a reduction in working time. The paper calls for a moderately optimistic outlook on the opportunities and risks from AI, provided that policymakers and social partners take the particular characteristics of these new technologies into account." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The Variable Impact of Artificial Intelligence on Labor: The Role of Complementary Skills and Technologies (2019)
Zitatform
Felten, Edward W., Manav Raj & Robert Seamans (2019): The Variable Impact of Artificial Intelligence on Labor: The Role of Complementary Skills and Technologies. (SSRN papers), Rochester, NY, 67 S. DOI:10.2139/ssrn.3368605
Abstract
"Although artificial intelligence (AI) promises to spur economic growth, there is widespread concern that it may replace human labor. We investigate the link between AI and labor by creating a new measure that we call the AI Occupational Impact (AIOI). The AIOI measure links advances in specific applications of AI, such as image recognition, translation, or the ability to play strategic games, to workplace abilities and occupations. We use this measure to study the relationship between AI and wages, employment, and labor market polarization. We provide evidence that, on average, occupations impacted by AI experience a small but positive change in wages, but no change in employment. We also provide evidence that the positive correlation with wages is driven primarily by occupations with higher software skill requirements, and that higher-income occupations have a strong positive relationship between our measure of AI impact and both employment and wages. These findings suggest that access to complementary skills and technologies may play an important role in determining the impact of AI, and that AI has the potential to exacerbate labor market polarization." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Simulierte Bewerbungsgespräche mit dem virtuellen Agenten: Realitätsnahe Trainings zum Umgang mit eigenen Emotionen und zur Performance-Steigerung (2019)
Gebhard, Patrick;Zitatform
Gebhard, Patrick (2019): Simulierte Bewerbungsgespräche mit dem virtuellen Agenten. Realitätsnahe Trainings zum Umgang mit eigenen Emotionen und zur Performance-Steigerung. In: Berufsbildung in Wissenschaft und Praxis, Jg. 48, H. 3, S. 23-26.
Abstract
"Sich in Bewerbungsgesprächen erfolgreich zu präsentieren, ist vor allem für unerfahrene Bewerber/-innen eine schwierige Situation. Der Umgang mit eigenen Emotionen ist dabei ein zentraler Aspekt. Um dies zu trainieren, erforschen das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Universität Augsburg seit 2011 den Einsatz von sozialen Agenten in simulierten Bewerbungsgesprächen. Eine Herausforderung ist dabei, das Verhalten dieser Agenten möglichst realitätsnah zu gestalten und kommunizierte Emotionen durch Computersysteme zu deuten. Der Beitrag gibt Einblicke in diese Forschungsarbeiten, beleuchtet Potenziale virtueller Bewerbungstrainings und benennt abschließend Perspektiven für die weitere Forschung und Entwicklung." (Autorenreferat)
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Auf dem Weg zu einer KI-Welt von morgen: Soziale, ökonomische und technologische Entwicklungen (2019)
Zitatform
Helmrich, Robert & Michael Tiemann (2019): Auf dem Weg zu einer KI-Welt von morgen. Soziale, ökonomische und technologische Entwicklungen. In: Berufsbildung in Wissenschaft und Praxis, Jg. 48, H. 3, S. 19-22.
Abstract
"Strukturen und Prozesse in Wirtschaft und Gesellschaft sind ständigen technologischen Veränderungen und Entwicklungen unterworfen. Allerdings ist nicht klar, wo genau die Ursachen für diese Veränderungen liegen und wer sie antreibt. Auch auf die Frage, welche langfristigen Wirkungen zu erwarten sind, gibt es keine eindeutige Antwort. In Interviews mit zwölf internationalen Theoretikerinnen und Theoretikern unterschiedlicher Denkrichtungen über die Verknüpfungen von technologischer und gesellschaftlicher Entwicklung soll eine Debatte zur Beantwortung dieser Fragen eröffnet werden." (Autorenreferat)
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Arbeitswelten der Zukunft: Wie die Digitalisierung unsere Arbeitsplätze und Arbeitsweisen verändert (2019)
Hermeier, Burghard; Fichtner-Rosada, Sabine; Heupel, Thomas;Zitatform
Hermeier, Burghard (2019): Arbeitswelten der Zukunft. Wie die Digitalisierung unsere Arbeitsplätze und Arbeitsweisen verändert. (FOM-Edition / FOM-Hochschule für Oekonomie & Management), Wiesbaden: Springer, 539 S. DOI:10.1007/978-3-658-23397-6
Abstract
"Dieses Buch beschäftigt sich damit, wie sich die Arbeitswelt in Zukunft verändern wird, wie diese Veränderungen gestaltet werden können und welche Auswirkungen auf Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft zu erwarten sind. Die Digitale Transformation führt durch technologische Entwicklungen wie Big Data, Internet der Dinge, Robotik und Autonomik nicht nur zu einem Paradigmenwechsel in der industriellen Fertigung, sondern auch zu einer elementaren Veränderung der gesamten Arbeitswelt. Durch die Digitalisierung der einzelnen Prozesse werden alle betrieblichen Leistungsbereiche miteinander verknüpft.
Die hier vorgestellten Forschungsergebnisse und Handlungsimplikationen spannen den Bogen ausgehend von einer makroperspektivischen Betrachtung hin zu den - auch virtuellen - Arbeitsplätzen der Zukunft, bspw. in Dienstleistung, Gesundheit und HR bis zum Generationsmanagement und zur erforderlichen Organisation und Diversität von Arbeitswelten." (Verlagsangaben, © Springer) -
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Autonome Systeme und Arbeit: Perspektiven, Herausforderungen und Grenzen der Künstlichen Intelligenz in der Arbeitswelt (2019)
Zitatform
(2019): Autonome Systeme und Arbeit. Perspektiven, Herausforderungen und Grenzen der Künstlichen Intelligenz in der Arbeitswelt. Bielefeld: Transcript, 301 S. DOI:10.14361/9783839443958
Abstract
"Intelligente Planungssysteme und smarte Roboter: In Zukunft werden Autonome Systeme, die auf den Prinzipien der Künstlichen Intelligenz basieren, Einzug auch in die Arbeitswelt halten. Dies wirft nicht nur erneut Fragen nach den Konsequenzen für Jobs und Qualifikationen auf - ungeklärt sind weiterhin die tatsächlichen Anwendungsmöglichkeiten dieser Systeme sowie die daraus folgenden arbeitspolitischen und ethischen Probleme.
Dieser Band leistet einen interdisziplinären Beitrag zum laufenden Diskurs." (Autorenreferat, IAB-Doku)
Inhalt:
Hartmut Hirsch-Kreinsen, Anemari Karacic: Einleitung (9-24);
Thomas Kuhn, Peter Liggesmeyer: Autonome Systeme. Potenziale und Herausforderungen (27-45);
Milo┐ Kravcík, Carsten Ullrich, Christoph Igel: Künstliche Intelligenz in Bildungs- und Arbeitsräumen. Internet der Dinge, Big Data, Personalisierung und adaptives Lernen (47-68);
Peter Brödner: Grenzen und Widersprüche der Entwicklung und Anwendung 'Autonomer Systeme' (69-97);
Detlef Gerst: Autonome Systeme und Künstliche Intelligenz. Herausforderungen für die Arbeitssystemgestaltung (101-317);
Nobert Huchler: Assimilierende versus komplementäre Adaptivität. Grenzen (teil-)autonomer Systeme (139-179);
Ingo Schulz-Schaeffer: Die Autonomie instrumentell genutzter Technik. Eine handlungstheoretische Analyse (181-205);
Thomas Herrmann, Jan Nierhoff: Herausforderungen der sozio-technischen Evaluation der Arbeit mit Autonomen Systemen (207-243);
Martina Heßler: Technik und Autonomie. Kulturhistorische Bemerkungen zu einem komplexen Verhältnis (247-274);
Christoph Hubig: Haben autonome Maschinen Verantwortung? (275-298). -
Literaturhinweis
Entwicklungsperspektiven digitaler Arbeit (2019)
Hirsch-Kreinsen, Hartmut;Zitatform
Hirsch-Kreinsen, Hartmut (2019): Entwicklungsperspektiven digitaler Arbeit. In: H. Hanau & W. Matiaske (Hrsg.) (2019): Entgrenzung von Arbeitsverhältnissen : Arbeitsrechtliche und sozialwissenschaftliche Perspektiven, S. 133-150. DOI:10.5771/9783845296159-133
Abstract
"Die gegenwärtige Debatte um die sich ständig erweiternden Anwendungsmöglichkeiten von Systemen, die auf den Prinzipien der Künstlichen Intelligenz basieren und die daher zunehmend kontextspezifisch lernfähig seien, verbinde sich die Möglichkeit, 'Polanyi's Paradox' maschinell in absehbarer Zeit vollständig beherrschbar zu machen. Damit werden die jetzt noch vorhandenen Barrieren der Anwendung digitaler Technologien weit hinausgeschoben und die autonomen Handlungsmöglichkeiten der smarten Technologie steigen stetig.
In Hinblick auf die Zukunft von Arbeit werden damit neue Fragen nach dem Substitutionspotential menschlicher Arbeit und einer zukünftig denkbaren Arbeitsteilung zwischen intelligenten Maschinen und menschlichem Handeln aufgeworfen. Unmittelbar verknüpft damit ist vor allem auch die normative Frage, unter welchen Bedingungen beim Einsatz lernfähiger und 'kontextsensitiver' Maschinensystem menschliche Handlungsverantwortung überhaupt noch gesichert werden kann. Allerdings sind diese Entwicklungsperspektiven und ihre sozialen Konsequenzen bislang keineswegs ausgelotet. Selbst wenn sich aber diese technologischen Perspektiven als realisierbar und unter industriellen Bedingungen als nutzbar erweisen sollten, dürften sich kaum generelle und eindeutig prognostizierbare Trends des Wandels von Arbeit abzeichnen." (Textauszug, IAB-Doku) -
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Status quo und Entwicklungen von KI im Recruiting: Der ganz große Ansatz ist noch nicht in Sicht (2019)
Jäger, Wolfgang; Teetz, Ingolf;Zitatform
Jäger, Wolfgang & Ingolf Teetz (2019): Status quo und Entwicklungen von KI im Recruiting. Der ganz große Ansatz ist noch nicht in Sicht. In: Personalführung, Jg. 52, H. 6, S. 16-22.
Abstract
"Das Thema KI im Recruiting ist extrem wissensintensiv. Eine komplexe Interessenlage von Dienstleistern, Beratern und Wissenschaftlern, die sich zu KI äußern, erschwert es zudem Recruitern, den Überblick zu behalten. So sind etwa rein elektronische oder regelbasierte Softwaretools von solchen zu unterscheiden, die KI enthalten. Professor Wolfgang Jäger und Ingo Teetz, die selbst Forschende und Anbieter zugleich sind, zeigen in ihrem Beitrag auf, wo KI derzeit im Recruiting eingesetzt werden kann. Sie plädieren dafür, die Akzeptanz von KI seitens der Bewerber und Recruiter nicht zu ignorieren." (Autorenreferat, © Bertelsmann Verlag)
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LinkedIn entwickelt eine digitale Weltkarte des Arbeitsmarktes - den Economic Graph: Gastbeitrag (2019)
Keveloh, Kristin;Zitatform
Keveloh, Kristin (2019): LinkedIn entwickelt eine digitale Weltkarte des Arbeitsmarktes - den Economic Graph. Gastbeitrag. In: IAB-Forum H. 18.04.2019, o. Sz., 2019-04-10.
Abstract
"Nicht einmal jede fünfte Fachkraft im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) ist in Deutschland weiblich. Damit schneidet Deutschland im internationalen Vergleich schlecht ab und belegt gemeinsam mit Ländern wie Brasilien und Mexiko einen der hinteren Plätze weltweit. Dabei ist Deutschland insgesamt durchaus nicht schlecht aufgestellt, was KI-Kompetenzen angeht. Dies sind die Ergebnisse einer Untersuchung des beruflichen Netzwerks LinkedIn. Mit dem Economic Graph baut das Unternehmen eine digitale Weltkarte des Arbeitsmarktes auf, die wichtige Trends und Entwicklungen aufzeigt." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
Der maschinelle Weg zum passenden Personal (2019)
Knobloch, Tobias; Hustedt, Carla;Zitatform
Knobloch, Tobias & Carla Hustedt (2019): Der maschinelle Weg zum passenden Personal. Berlin, 30 S. DOI:10.11586/2019027
Abstract
"Algorithmische Systeme werden Rekrutierungsprozesse, den gesamten Personalsektor und das Berufsbild der Personaler:innen stark verändern. Die Bedeutung klassischer Ausschreibungen und Einstellungsverfahren, wie wir sie seit langer Zeit kennen, wird abnehmen. Bereits heute ist das Softwareangebot in diesem Bereich groß und vielfältig. Es reicht von Software zur Analyse des Arbeitsmarktes und seiner Entwicklung über Tools, die die Wechselwilligkeit von potenziellen Mitarbeiter:innen berechnen, bis hin zu automatisierten Lösungen, die Bewerbungen filtern oder gar Auswahlgespräche führen. Für Arbeitgeber:innen bieten Algorithmen die Chance, passendere Mitarbeiter:innen zu finden, Bewerbungsprozesse fairer zu gestalten und Personaler:innen wertvolle Zeit zu verschaffen, sich auf die persönliche Interaktion mit Kandidat:innen zu konzentrieren.
Für Unternehmen ist kaum etwas so kostspielig wie die Einstellung unpassender, schnell wieder ausscheidender Mitarbeiter:innen. Das Thema Passung (Matching) ist daher eine zentrale Herausforderung für Personaler:innen und Fokus dieses Arbeitspapiers. 'Wie finde ich potenziell geeignete Mitarbeiter:innen? Wie prüfe ich ihre Eignung in mehreren Dimensionen?' Daran schließen sich weitere Fragen an, die nicht mehr zur Passung im engeren Sinne gehören, aber ebenfalls durch algorithmische Systeme unterstützt werden können: 'Wie beurteile ich die Wechselwilligkeit von Kandidaten? Und wie überzeuge ich sie schließlich von meinem Unternehmen?'" (Autorenreferat, IAB-Doku) -
Literaturhinweis
Bericht von der 17. efas-Fachtagung "Gestalten oder gestaltet werden? Perspektiven feministischer Ökonomie auf Digitalisierung" (2019)
Zitatform
Knobloch, Ulrike & Gesine Stephan (2019): Bericht von der 17. efas-Fachtagung "Gestalten oder gestaltet werden? Perspektiven feministischer Ökonomie auf Digitalisierung". Berlin, o. Sz.
Abstract
"Am 6. Dezember 2019 diskutierten die 80 Teilnehmerinnen und Teilnehmer der 17. efas-Fachtagung an der Hochschule für Technik und Wirtschaft (HTW) Berlin zum Tagungsthema 'Gestalten oder gestaltet werden? Perspektiven feministischer Ökonomie auf Digitalisierung'" (Autorenreferat, IAB-Doku)