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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Literaturhinweis
AI and employment in Europe (2025)
Zitatform
Guarascio, Dario & Jelena Reljic (2025): AI and employment in Europe. In: Economics Letters, Jg. 247. DOI:10.1016/j.econlet.2025.112183
Abstract
"This paper contributes to the growing research on AI's labor market impact by presenting novel evidence on the heterogeneous employment effects of AI across EU countries from 2012 to 2022. While concerns persist about AI's disruptive potential, our findings show that occupations more exposed to AI technologies experience stronger employment growth, all else being equal. However, these effects are not uniform across the EU. Positive employment outcomes are concentrated in Innovation Leaders (Belgium, Denmark, Finland, the Netherlands and Sweden) and Strong Innovators (Austria, Cyprus, France, Germany, Ireland and Luxembourg), emphasizing the context-dependent nature of AI's impact. These findings reflect the uneven distribution of innovation capabilities, with a country's innovation system and ‘absorptive capacity’ playing a crucial role in fully harnessing AI's potential for employment (and economic) growth. Ultimately, this research challenges the notion of AI as universally beneficial or harmful, highlighting its asymmetric effects across countries and occupations." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 Elsevier B.V. All rights are reserved, including those for text and data mining, AI training, and similar technologies.) ((en))
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Literaturhinweis
Dependence and Precarity in the Gig Economy: A Longitudinal Analysis of Platform Work and Mental Distress (2025)
Zitatform
Guo, Ya, Sizhan Cui, Zhuofei Lu & Senhu Wang (2025): Dependence and Precarity in the Gig Economy: A Longitudinal Analysis of Platform Work and Mental Distress. In: The British journal of sociology. DOI:10.1111/1468-4446.70028
Abstract
"While there is a growing body of literature examining platform dependence and its implications for mental health, much of the research has focused on gig workers with small sample sizes. The lack of large-scale quantitative research, particularly using longitudinal representative data, limits a comprehensive understanding of the dynamic relationship between platform dependence and mental distress. This study uses nationally representative data from the UK and fixed effects models to explore the heterogeneity of gig work, specifically examining differences in mental distress between high-dependence workers (those solely engaged in gig work) and low-dependence workers (those also employed in other jobs). The findings reveal that high-dependence gig workers have greater mental distress compared to low-dependence and full-time workers, with their mental well-being similar to those with no paid work. Low-dependence gig workers have lower mental distress than those without paid work. Financial precarity and loneliness partly explain these differences, with the impact stronger for highly educated high-dependence workers and less educated low-dependence workers. These findings highlight the significance of recognizing the heterogeneity of gig work in addressing future well-being challenges in a post-pandemic economy, as well as broadening the scope of the latent deprivation model to encompass the unique dynamics of gig work." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))
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Generative KI: Schritt halten durch gezielte Kompetenzentwicklung (2025)
Hammermann, Andrea; Kürten, Louisa;Zitatform
Hammermann, Andrea & Louisa Kürten (2025): Generative KI: Schritt halten durch gezielte Kompetenzentwicklung. (IW-Kurzberichte / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2025,24), Köln, 3 S.
Abstract
"Der Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) transformiert die Arbeitswelt in einem rasanten Tempo. Eine wichtige Säule zur Ausschöpfung der möglichen KI-Potenziale sind das Wissen und die Anwendungskompetenz von Beschäftigten. Weiterbildung und das Lernen am Arbeitsplatz gewinnen vor diesem Hintergrund an Bedeutung." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Artificial Intelligence and the Labor Market (2025)
Zitatform
Hampole, Menaka, Dimitris Papanikolaou, Lawrence D. W. Schmidt & Bryan Seegmiller (2025): Artificial Intelligence and the Labor Market. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 33509), Cambridge, Mass, 58 S.
Abstract
"We leverage recent advances in NLP to construct measures of workers' task exposure to AI and machine learning technologies over the 2010 to 2023 period that vary across firms and time. Using a theoretical framework that allows for a labor-saving technology to affect worker productivity both directly and indirectly, we show that the impact on wage earnings and employment can be summarized by two statistics. First, labor demand decreases in the average exposure of workers' tasks to AI technologies; second, holding the average exposure constant, labor demand increases in the dispersion of task exposures to AI, as workers shift effort to tasks that are not displaced by AI. Exploiting exogenous variation in our measures based on pre-existing hiring practices across firms, we find empirical support for these predictions, together with a lower demand for skills affected by AI. Overall, we find muted effects of AI on employment due to offsetting effects: highly-exposed occupations experience relatively lower demand compared to less exposed occupations, but the resulting increase in firm productivity increases overall employment across all occupations." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Aktuelle Entwicklungen des Technologieeinsatzes in der Arbeitswelt – eine tätigkeitsbasierte Analyse (2025)
Zitatform
Hartwig, Matthias, Sophie-Charlotte Meyer, Anita Tisch & Sascha Wischniewski (2025): Aktuelle Entwicklungen des Technologieeinsatzes in der Arbeitswelt – eine tätigkeitsbasierte Analyse. In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, Jg. 79, H. 3, S. 294-311. DOI:10.1007/s41449-025-00475-4
Abstract
"Hintergrund: Der vorliegende Beitrag untersucht technologische Entwicklungen in der Arbeitswelt im Zeitvergleich zwischen 2019 und 2024 auf Basis der repräsentativen Beschäftigtenbefragung DiWaBe. Mittels einer differenzierten Analyse werden Beschäftigte in vier Tätigkeitsgruppen – objektbezogene, informationsbezogene, personenbezogene Tätigkeiten sowie Führungs- und Managementtätigkeiten – hinsichtlich ihrer Technologienutzung verglichen. Ergebnisse: Zentrale Befunde umfassen einen deutlichen Anstieg in der Nutzung digitaler Systeme allgemein und in der Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) bei der Arbeit, wobei die Nutzungsintensität zwischen verschiedenen Tätigkeitsgruppen nach wie vor stark variiert. Übergreifend ist der Trend zur stärkeren Nutzung mobiler Technologien, der nicht nur Informations- und Kommunikationstechnologien, sondern auch Werkzeuge und Maschinen betrifft, zu erkennen. Diskussion: Der Beitrag diskutiert Chancen und Risken und unterstreicht die Notwendigkeit einer kontinuierlichen arbeitswissenschaftlichen Begleitung der Technologieentwicklung und -implementierung, um eine menschengerechte Gestaltung der digitalisierten Arbeitswelt zu gewährleisten. Praktische Relevanz: Aktuelle empirische Daten zum tatsächlichen Technologieeinsatz sind entscheidend für die strategische Technologiegestaltung. Die Studie liefert eine Grundlage zur Ableitung von Forschungsfragen, zur Identifizierung konkreter Gestaltungsbedarfe und zur gezielten Implementierung von Technologien in unterschiedlichen Arbeitskontexten." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Generative AI's Impact on Student Achievement and Implications for Worker Productivity (2025)
Zitatform
Hausman, Naomi, Oren Rigbi & Sarit Weisburd (2025): Generative AI's Impact on Student Achievement and Implications for Worker Productivity. (CESifo working paper 11843), München, 39 S.
Abstract
"Student use of Artificial Intelligence (AI) in higher education is reshaping learning and redefining the skills of future workers. Using student-course data from a top Israeli university, we examine the impact of generative AI tools on academic performance. Comparisons across more and less AI-compatible courses before and after ChatGPT's introduction show that AI availability raises grades, especially for lower-performing students, and compresses the grade distribution, eroding the signal value of grades for employers. Evidence suggests gains in AI-specific human capital but possible losses in traditional human capital, highlighting benefits and costs AI may impose on future workforce productivity." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Large Language Models, Small Labor Market Effects (2025)
Zitatform
Humlum, Anders & Emilie Vestergaard (2025): Large Language Models, Small Labor Market Effects. (BFI Working Papers / University of Chicago, Becker Friedman Institute for Research in Economics 2025,56), Chicago, 64 S. DOI:10.2139/ssrn.5219933
Abstract
"We examine the labor market effects of AI chatbots using two large-scale adoption surveys (late 2023 and 2024) covering 11 exposed occupations (25,000 workers, 7,000 workplaces), linked to matched employer-employee data in Denmark. AI chatbots are now widespread —most employers encourage their use, many deploy in-house models, andtraining initiatives are common. These firm-led investments boost adoption, narrow demographic gaps in take-up, enhance workplace utility, and create new job tasks. Yet, despite substantial investments, economic impacts remain minimal. Using difference-in-differences and employer policies as quasi-experimental variation, we estimate precise zeros: AI chatbots have had no significant impact on earnings or recorded hours in any occupation, with confidence intervals ruling out effects larger than 1%. Modest productivity gains (average time savings of 3%), combined with weak wage pass-through, help explain these limited labor market effects. Our findings challenge narratives of imminent labor market transformation due to Generative AI." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Ähnliche Treffer
auch erschienen als: NBER working paper, 33777 -
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Robots & AI exposure and wage inequality: a within occupation approach (2025)
Zitatform
Jaccoud, Florencia (2025): Robots & AI exposure and wage inequality: a within occupation approach. In: Eurasian business review. DOI:10.1007/s40821-025-00306-w
Abstract
"This paper examines the linkages between occupational exposure to recent automation technologies and inequality across 19 European countries. Using data from the European Union Structure of Earnings Survey (EU-SES), a fixed-effects model is employed to assess the association between occupational exposure to artificial intelligence (AI) and to industrial robots–two distinct forms of automation–and within-occupation wage inequality. The analysis reveals that occupations with higher exposure to robots tend to have lower wage inequality, particularly among workers in the lower half of the wage distribution. In contrast, occupations more exposed to AI exhibit greater wage dispersion, especially at the top of the wage distribution. We argue that this disparity arises from differences in how each technology complements individual worker abilities: robot-related tasks often complement routine physical activities, while AI-related tasks tend to amplify the productivity of high-skilled, cognitively intensive work." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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How can we better measure the demand for AI and other skills on the labour market? (2025)
Janssen, Simon; Langer, Christina; Nagler, Markus ; Stops, Michael ; Wiederhold, Simon ; Rounding, Nicholas;Zitatform
Janssen, Simon, Christina Langer, Markus Nagler, Nicholas Rounding, Michael Stops & Simon Wiederhold (2025): How can we better measure the demand for AI and other skills on the labour market? (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) 10 ai:conomics policybrief), Maastricht, 5 S.
Abstract
"A large body of research literature shows that technological change has a significant impact on labour markets, as modern digital technologies are changing the demand for certain skills. On the one hand, new technologies can replace some human activities. On the other hand, they can create or complement new activities (Acemoglu et al., 2015; Acemoglu & Restrepo, 2018, 2019, 2020). With the proliferation of artificial intelligence (AI) in recent years, certain questions are becoming increasingly important in public debate and research: Is the demand for AI skills also growing on the German labour market? Does the increasing demand for AI skills mean that other skills - among low, medium and highly qualified workers - are less in demand? The aim of this research project is to create a reliable data basis in order to be able to answer such questions in a more informed way in the future. Developments in generative AI, particularly tools such as ChatGPT, have significantly intensified the discussion about the impact of AI on the labour market, both in academia and in public debate and policy. While computers and software have transformed the world of work by performing routine tasks more precisely and efficiently, modern AI systems can now take on complex, non-routine tasks without relying on detailed instructions or repetitive rules (Brynjolfsson et al., 2025). As a result, many are optimistic about the productive potential of this new technology. Others, however, fear that AI could disrupt labour markets. In the course of the intensive scientific and public debate on AI, there is a growing body of literature that deals with the effects of AI on labour markets. These initially focus on specific occupations such as call centre workers (Brynjolfsson et al., 2025, Dijksman et al., 2024), consultants (Dell’ et al., 2023), writers or developers (Peng et al., 2023). However, a major challenge is to measure how the demand for and supply of skills has changed in the wake of the emergence of AI." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Wie lässt sich die Nachfrage nach KI- und anderen Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt besser messen? (2025)
Janssen, Simon; Wiederhold, Simon ; Nagler, Markus ; Langer, Christina; Rounding, Nicholas; Stops, Michael ;Zitatform
Janssen, Simon, Christina Langer, Markus Nagler, Nicholas Rounding, Michael Stops & Simon Wiederhold (2025): Wie lässt sich die Nachfrage nach KI- und anderen Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt besser messen? (ROA external reports / Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (Maastricht) 10 ai:conomics policybrief), Maastricht, 6 S.
Abstract
"Eine umfangreiche Forschungsliteratur zeigt, dass der technologische Wandel erhebliche Auswirkungen auf die Arbeitsmärkte hat, da moderne digitale Technologien die Nachfrage nach bestimmten Kompetenzen verändern. Zum einen können neue Technologien einige menschliche Tätigkeiten ersetzen. Zum anderen Seite können sie neue Tätigkeiten schaffen oder ergänzen (Acemoglu et al., 2015; Acemoglu & Restrepo, 2018, 2019, 2020). Mit der starken Verbreitung Künstlicher Intelligenz in den letzten Jahren gewinnen bestimmte Fragen in der öffentlichen Diskussion und der Forschung zunehmend an Bedeutung: Wächst die Arbeitsnachfrage nach KI-Kompetenzen auch auf dem deutschen Arbeitsmarkt? Führt die steigende Nachfrage nach KI-Kompetenzen dazu, dass andere Kompetenzen – bei niedrig-, mittel- und hochqualifizierten Arbeitskräften – weniger gefragt sind? Ziel dieses Forschungsprojekts ist es, eine belastbare Datengrundlage zu schaffen, um solche Fragen in Zukunft fundierter beantworten zu können. Die Entwicklungen bei generativer Künstlicher Intelligenz, insbesondere von Tools wie ChatGPT, hat die Diskussion über die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt sowohl in der Wissenschaft als auch in der öffentlichen Debatte und in der Politik deutlich verstärkt. Während Computer und Software die Arbeitswelt durch die präzisere und effizientere Ausführung routinemäßiger Aufgaben verändert haben, können moderne KI-Systeme nun komplexe, nichtroutinemäßige Aufgaben übernehmen, ohne auf detaillierte Anweisungen oder wiederholende Regeln angewiesen zu sein (Brynjolfsson et al., 2025). Infolgedessen sehen viele das produktive Potenzial dieser neuen Technologie optimistisch. Andere hingegen befürchten, dass KI die Arbeitsmärkte disruptiv verändern könnte." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Artificial intelligence in the workplace: insights into the transformation of customer services (2025)
Janssen, Simon; Stops, Michael ; Dijksman, Sander; Montizaan, Raymond ; Steens, Sanne; Levels, Mark ; Rounding, Nicholas; Fourage, Didier; Özgül, Pelin; Fregin, Marie-Christine ; Eijkenboom, Danique; Graus, Evie;Zitatform
Janssen, Simon, Michael Stops, Sanne Steens, Pelin Özgül, Nicholas Rounding, Sander Dijksman, Raymond Montizaan, Mark Levels, Didier Fourage, Danique Eijkenboom, Evie Graus & Marie-Christine Fregin (2025): Artificial intelligence in the workplace: insights into the transformation of customer services. In: IAB-Forum H. 22.04.2025, 2025-04-22. DOI:10.48720/IAB.FOO.20250422.01
Abstract
"How does the use of artificial intelligence in training affect employee productivity? These and other questions were investigated as part of the long-term research project “ai:conomics” using company data from various large European companies. Initial results suggest that AI can have a positive impact on employee productivity, especially for new employees." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Support and employment preferences in online platform work: A cluster analysis of German-speaking workers (2025)
Zitatform
Klaus, Dominik, Maddalena Lamura, Marcel Bilger & Barbara Haas (2025): Support and employment preferences in online platform work. A cluster analysis of German-speaking workers. In: International Journal of Social Welfare, Jg. 34, H. 1, S. e12659. DOI:10.1111/ijsw.12659
Abstract
"Online platform work is an emerging field of non-standard employment. Up to now, there has been little knowledge of the perspective of online platform workers on social protection and regulation. We provide quantitative data (n = 1727) on their needs for support and on their employment status preferences. Given the heterogeneity of German-speaking online platform workers, we have conducted a cluster analysis to group workers according to task length, hourly wage, working hours and experience on online platforms. Most of the respondents are solo-self-employed and hybrid workers. They prefer support instruments that improve their skills and income over those that aim to strengthen their rights. The majority of platform workers are in favour of working outside of platforms. The study also shows that despite the low dependence on platform income, the actual poverty risk is relatively high." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))
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Does AI at Work Increase Stress? Text Mining Social Media About Human–AI Team Processes and AI Control (2025)
Zitatform
Klonek, Florian & Sharon Parker (2025): Does AI at Work Increase Stress? Text Mining Social Media About Human–AI Team Processes and AI Control. In: Journal of organizational behavior, S. 1-15. DOI:10.1002/job.70000
Abstract
"With rising use of artificial intelligence (AI) in organizations, alongside increasing mental health issues, we seek to understand how AI use affects human stress. Drawing on the automation–augmentation perspective, we propose that AI control over decision-making thwarts human autonomy and thus contributes to stress. Drawing on models of teamwork and augmentation, we expect that human–AI team processes (i.e., transition, action, and interpersonal processes) help people meet their goals and reduce stress. Finally, we argue that human–AI team processes provide an important social resource, which buffers the stress-enhancing role of AI control. To test our hypotheses, we analyzed over 2700 tweets. Using a trained large language model, validated against human ratings, we indexed key measures. Results confirm that high AI control was associated with increased stress, whereas human–AI team processes were associated with decreased stress. In support of the moderation hypothesis, two human–AI team processes (action and interpersonal) helped further reduce the stress-enhancing effect of AI control. We discuss implications for work design theory and the importance of regulating levels of AI control to protect workers' mental health." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Inequality Regimes in Coworking Spaces: How New Forms of Organising (Re)produce Inequalities (2025)
Zitatform
Knappert, Lena, Boukje Cnossen & Renate Ortlieb (2025): Inequality Regimes in Coworking Spaces: How New Forms of Organising (Re)produce Inequalities. In: Work, Employment and Society, Jg. 39, H. 1, S. 43-63. DOI:10.1177/09500170241237188
Abstract
"Coworking is a rapidly growing worldwide phenomenon. While the coworking movement emphasizes equality and emancipation, there is little known about the extent to which coworking spaces as new forms of organizing live up to this ideal. This study examines inequality in coworking spaces in the Netherlands, employing Acker’s framework of inequality regimes. The findings highlight coworking-specific components of inequality regimes, in particular stereotyped assumptions regarding ‘ideal members’ that establish the bases of inequality, practices that produce inequality (e.g. through the commodification of community) and practices that perpetuate inequality (e.g. the denial of inequality). The study provides an update of Acker’s framework in the context of coworking and speaks, more broadly, to the growing body of literature on (in)equality in emerging organizational contexts." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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KI Navigator #10: Wie KI dem Arbeitsmarkt hilft (2025)
Zitatform
Koch, Christian & Michael Stops (2025): KI Navigator #10: Wie KI dem Arbeitsmarkt hilft. In: Heise online, 2025-03-14.
Abstract
"Stellenanzeigen können viel über den Wandel des Arbeitsmarkts verraten. Künstliche Intelligenz hilft dabei, diese Daten zu interpretieren."
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Automation in shared service centres: Implications for skills and autonomy (2025)
Zitatform
Kowalik, Zuzanna, Piotr Lewandowski, Tomasz Geodecki & Maciej Grodzicki (2025): Automation in shared service centres: Implications for skills and autonomy. In: The Economic and Labour Relations Review, S. 1-19. DOI:10.1017/elr.2025.10026
Abstract
"The offshoring-fueled growth of the Central and Eastern European business services sector gave rise to shared service centers (SSCs) – quasi-autonomous entities providing routine-intensive tasks for the central organization. The advent of technologies such as intelligent process automation, robotic process automation, and artificial intelligence jeopardises SSCs’ employment model, necessitating workers’ skills adaptation. The study challenges the deskilling hypothesis and reveals that automation in the Polish SSCs is conducive to upskilling and worker autonomy. Drawing on 31 in-depth interviews, we highlight the negotiated nature of automation processes shaped by interactions between headquarters, SSCs, and their workers. Workers actively participated in automation processes, eliminating the most mundane tasks. This resulted in upskilling, higher job satisfaction, and empowerment. Yet, this phenomenon heavily depends upon the fact that automation is triggered by labor shortages, which limit the expansion of SSCs. This situation encourages companies to leverage the specific expertise entrenched in their existing workforce. The study underscores the importance of fostering employee-driven automation and upskilling initiatives for overall job satisfaction and quality." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Between control and participation: The politics of algorithmic management (2025)
Zitatform
Krzywdzinski, Martin, Daniel Schneiß & Andrea Sperling (2025): Between control and participation: The politics of algorithmic management. In: New Technology, Work and Employment, Jg. 40, H. 1, S. 60-80. DOI:10.1111/ntwe.12293
Abstract
"Understanding the role of human management is crucial for the debate over algorithmic management—to date limited to studies on the platform economy. This qualitative case study in logistics reconstructs the actor constellations (managers, engineers, data scientists and workers) and negotiation processes in different phases of algorithmic management. It offers two major contributions to the literature: (1) a process model distinguishing three phases: goal formation, data production and data analysis, which is used to analyse (2) the politics of algorithmic management in conventional workplaces, which differ significantly from platform companies. The article goes beyond surveillance to elucidate the role of the regulatory framework, various actors' knowledge contributions to the algorithmic management system, and the power relations resulting therefrom. While the managerial goals in the examined case were not oriented towards a surveillance regime, the outcome was nevertheless a centralisation of knowledge and disempowerment of workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Robots, AI, and unemployment (2025)
Zitatform
Kudoh, Noritaka & Hiroaki Miyamoto (2025): Robots, AI, and unemployment. In: Journal of Economic Dynamics and Control, Jg. 174. DOI:10.1016/j.jedc.2025.105069
Abstract
"Do robots and artificial intelligence (AI) cause joblessness? We develop a dynamic general equilibrium model with search-matching frictions. In our model, robots substitute routine human tasks, and AI substitutes abstract human tasks. We find a cutoff level for the elasticity of substitution between routine labor input and robots, above which an increase in robot productivity leads to increased unemployment. We examine a scenario in which AI-driven automation of abstract tasks transforms high-skilled workers into unskilled ones. A substantial productivity gain through AI is required to offset the output loss associated with this labor displacement." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2025 The Author(s). Published by Elsevier B.V.) ((en))
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Das Produktionsmodell der deutschen Automobilindustrie auf dem Prüfstand: Arbeitsstrukturen und Arbeitsanforderungen in Montagewerken im Wandel? (2025)
Zitatform
Kuhlmann, Martin, Britta Matthes & Stefan Theuer (2025): Das Produktionsmodell der deutschen Automobilindustrie auf dem Prüfstand. Arbeitsstrukturen und Arbeitsanforderungen in Montagewerken im Wandel? (SOFI-Impulspapier), Göttingen, 6 S.
Abstract
"Das in den 1980er-Jahren etablierte Produktionsmodell der deutschen Automobilhersteller lässt sich beschreiben als innovations- und exportorientierte Produktion qualitativ hochwertiger Produkte auf Basis qualifizierter Arbeit, guter Bezahlung und hoher Beschäftigungssicherheit sowie starken gewerkschaftlichen Interessenvertretungen. Politische Vorgaben, wie die Umstellung auf die Produktion von Elektroautos, veränderte Wettbewerbsbedingungen sowie die weiter voranschreitende Digitalisierung haben dazu geführt, dass dieses Produktionsmodell derzeit auf dem Prüfstand steht. Getrieben durch aufkommende Zweifel an der technologischen Überlegenheit deutscher Automobilhersteller und Nachfrageschwächen beim Übergang auf Elektromobilität ist die Unsicherheit in der Branche gegenwärtig groß. In einem laufenden Forschungsprojekt untersuchen wir, inwiefern sich durch die Produktion von Elektroautos und die fortschreitende Digitalisierung Arbeitsstrukturen und Arbeitsanforderungen in den Endmontagewerken der deutschen Automobilhersteller verändert haben und ob sich arbeitsbezogen ein Wandel des deutschen Produktionsmodells abzeichnet." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Digitalisierung der Arbeitswelt: Durch künstliche Intelligenz sind inzwischen auch viele Expertentätigkeiten ersetzbar (2025)
Kuhn, Sarah; Seibert, Holger;Zitatform
Kuhn, Sarah & Holger Seibert (2025): Digitalisierung der Arbeitswelt: Durch künstliche Intelligenz sind inzwischen auch viele Expertentätigkeiten ersetzbar. (IAB-Regional. Berichte und Analysen aus dem Regionalen Forschungsnetz. IAB Berlin-Brandenburg 01/2025), 34 S. DOI:10.48720/IAB.REBB.2501
Abstract
"Durch neue digitale Technologien verändert sich der deutsche Arbeitsmarkt. Dies gilt besonders für das Ausmaß, in dem Berufe aktuell potenziell durch den Einsatz von Computern oder computergesteuerten Maschinen ersetzbar sind, dem so genannten Substituierbarkeitspotenzial. Es beschreibt, welcher Anteil an Tätigkeiten in einem Beruf schon heute durch den Einsatz moderner Technologien ersetzt werden könnte. Nach wie vor ist zwar das Substituierbarkeitspotenzial bei den Helfer*innen- und Fachkraftberufen am höchsten. Am stärksten gestiegen ist das Potenzial jedoch bei den Expert*innenberufen (u. a. durch generative Künstliche Intelligenz). Besonders bei den IT- und naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufen sind hohe Zuwachsraten zwischen 2019 und 2022 zu verzeichnen. Der vorliegende Beitrag fokussiert sich auf den Arbeitsmarkt in Brandenburg und Berlin. Wichtig zu betonen ist, dass es hier um Potenziale technischer Ersetzbarkeit geht. Ob und inwiefern die technischen Möglichkeiten auch tatsächlich umgesetzt werden, steht nicht fest. Es kann Gründe geben, die gegen eine tatsächliche Substituierung sprechen, beispielsweise weil eine Umstellung zu komplex wäre oder ethische Bedenken dem entgegenstehen. Unstrittig ist jedoch, dass auf der einen Seite einige Tätigkeiten durch die Digitalisierung wegfallen bzw. automatisiert werden, andererseits aber auch neue Tätigkeiten und Berufe entstehen. Daher kann ein hohes Substituierungspotenzial als Indikator für einen Wandel der Arbeitswelt gesehen werden." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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