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
Folgen des technologischen Wandels für den Arbeitsmarkt: Vor allem Hochqualifizierte bekommen die Digitalisierung verstärkt zu spüren (2024)
Zitatform
Grienberger, Katharina, Britta Matthes & Wiebke Paulus (2024): Folgen des technologischen Wandels für den Arbeitsmarkt: Vor allem Hochqualifizierte bekommen die Digitalisierung verstärkt zu spüren. (IAB-Kurzbericht 05/2024), Nürnberg, 8 S. DOI:10.48720/IAB.KB.2405
Abstract
"Die Potenziale, dass berufliche Tätigkeiten durch Computer oder computergesteuerte Maschinen vollautomatisch erledigt werden könnten, ändern sich, wenn neue Technologien auf dem Markt verfügbar werden. Bei der Neuberechnung solcher Substituierbarkeitspotenziale wird neben dieser Entwicklung auch berücksichtigt, dass sich die Tätigkeitsprofile in den Berufen verändern, neue Berufe und Tätigkeiten entstehen und Beschäftigte ihren Beruf wechseln. Die Autorinnen zeigen für die technologischen Möglichkeiten im Jahr 2022, wie hoch das Substituierbarkeitspotenzial derzeit ist und wie es sich seit 2013 verändert hat." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
KI-Revolution der Arbeitswelt: Perspektiven für Management, Organisation und HR (2024)
Groß, Michael; Staff, Jörg;Zitatform
Groß, Michael & Jörg Staff (Hrsg.) (2024): KI-Revolution der Arbeitswelt. Perspektiven für Management, Organisation und HR. Freiburg: Haufe Group, 322 S.
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) gilt als zentrales Zukunftsthema in nahezu allen Bereichen der Wirtschaft. Schon heute sind die Veränderungen durch KI in unserer Arbeitswelt spürbar. Dieses Buch von Prof. Dr. Michael Groß und Jörg Staff bietet hochaktuelle Beiträge über die bereits heute möglichen Anwendungen von KI im Personalbereich und deren Auswirkungen. Sie lernen die wesentlichen Perspektiven für den Einsatz von KI kennen und gewinnen einen Überblick über Chancen und Risiken von KI in Arbeit, Führung und Organisation. Zudem erhalten Sie wichtige Impulse für den Einsatz von KI im Management. Mit konkreten Handlungsempfehlungen sowie Praxisbeispielen namhafter Unternehmen und Institutionen, z.B. REWE, Zeiss, SAP, Workday, Coach Hub sowie Fraunhofer IAO, Ethikrat HR Tech, DGFP, DFKI." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Haufe)
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Literaturhinweis
Generative Künstliche Intelligenz reduziert Nachfrage nach Freelance-Arbeit auf Online-Plattformen (2024)
Zitatform
Hannane, Jonas, Ozge Demirci & Xinrong Zhu (2024): Generative Künstliche Intelligenz reduziert Nachfrage nach Freelance-Arbeit auf Online-Plattformen. In: DIW-Wochenbericht, Jg. 91, H. 35, S. 539-545. DOI:10.18723/diw_wb:2024-35-1
Abstract
"Einführung generativer KI birgt das Potenzial für höheres Wirtschaftswachstum, stellt. Arbeitnehmer*innen aber auch vor große Herausforderungen • Auftragszahlen auf Online-Arbeitsmärkten zeigen: Nachfrage nach leicht automatisierbaren Tätigkeiten bleibt deutlich hinter der nach anderen Tätigkeiten zurück. Auftragszahlen für leicht ersetzbare Arbeiten wie Schreib- oder Grafikarbeiten sind aufgrund der Einführung generativer KI bis zu 30 Prozent zurückgegangen. Bei verbleibenden Aufträgen steigen die Anforderungen, also die Komplexität der Aufträge – sie werden zugleich aber auch besser dotiert. Weiter- und Fortbildungsmaßnahmen unerlässlich – insbesondere für Frauen und Ältere, die KI deutlich weniger am Arbeitsplatz nutzen als Männer und Jüngere." (Textauszug, IAB-Doku)
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Literaturhinweis
KI: Skepsis im Arbeitsalltag (2024)
Heider-Willms, Angela;Zitatform
Heider-Willms, Angela (2024): KI: Skepsis im Arbeitsalltag. In: Personalwirtschaft, Jg. 50, H. 9, S. 74-75.
Abstract
"Wann ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Personalarbeit sinnvoll? Und was für einen Einfluss hat diese auf die Arbeitskultur? Damit beschäftigen sich zwei aktuelle Umfragen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Künstliche Intelligenz als Co-Pilot - Warum Unternehmen im Fahrersitz bleiben müssen (2024)
Hemel, Ulrich; Rusche, Christian; Leibrock, Edeltraud; Nüßgen, Alexander; Metzler, Christoph; Ruschitzka, Margot;Zitatform
Hemel, Ulrich, Edeltraud Leibrock, Christoph Metzler, Alexander Nüßgen, Margot Ruschitzka & Christian Rusche (2024): Künstliche Intelligenz als Co-Pilot - Warum Unternehmen im Fahrersitz bleiben müssen. (IW policy paper / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2024,01), Köln, 27 S.
Abstract
"In today’s digital era, we are witnessing a revolution driven by the progressive development and integration of Artificial Intelligence (AI) into all aspects of life. This article sheds light on this transformation by highlighting the remarkable advancements and the growing significance of AI for society and economy. The article is divided into several chapters that illuminate various dimensions of AI integration in society and economy. Firstly, the article elaborates that AI enables not only productivity enhancements and efficiency gains but also serves as the foundation for innovations that can simplify our daily lives. The intelligent automation of routine tasks provides people with the freedom to engage in more creative and challenging activities, contributing to an improvement in quality of life and prosperity. Secondly, when examining the successful implementation of AI in companies, the article emphasiszes that a well-thought-out AI strategy is necessary to effectively utilize the technology: businesses must invest not only in the relevant tools but also in the training of their employees. Comprehensive AI competence within the workforce is crucial for developing innovative solutions and fully harnessing the potential of AI. Thirdly, the development of personnel and competencies represents another essential chapter. The world of work will transform due to AI, leading to new skill requirements for employees. Lifelong learning and continuous training in digital competencies are essential to keep pace with rapid technological advancements. Simultaneously, educational institutions must adapt their curricula to prepare the next generation for a future where AI plays a central role. Based on the insights from conducted analyses, actionable options regarding AI are derived. Regulatory frameworks and ethical guidelines ensure that the advancement and utilization of AI align with societal values and norms. Human-centricity remains paramount, with technology serving as a complement to human actions, enhancing and extending them, but not replacing them. AI presents a dual challenge: On one hand, it offers incredible opportunities for innovation and prosperity; on the other hand, it requires careful control and adaptation at individual, entrepreneurial, and societal levels. By developing critical AI competencies and practicing responsible use, we can fully harness the potential of AI while minimizing potential risks. Understanding AI as a co-pilot in this dynamic environment is the key to setting the course for a future where technology and humans collaborate harmoniously for mutual benefit." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Generative KI in der Hochschulkommunikation: Ergebnisse der 2. Welle (2024)
Zitatform
Henke, Justus (2024): Generative KI in der Hochschulkommunikation. Ergebnisse der 2. Welle. (HoF-Arbeitsberichte 126), Lutherstadt Wittenberg, 42 S.
Abstract
"Diese Studie untersucht erneut die Anwendung und Wahrnehmung generativer KI-Tools in der Hochschulkommunikation im Jahr 2024 und vergleicht die Ergebnisse mit 2023. Hochschulkommunikation umfasst die interne und externe organisationale Kommunikation der Hochschulen. Die Befragung unter deutschen Hochschulen fragte nach Nutzungsmustern, Herausforderungen und Potenzialen dieser Technologien. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung von Textgenerierungstools wie ChatGPT deutlich zugenommen hat, während Übersetzungstools wie DeepL weiterhin am häufigsten verwendet werden. Private Hochschulen integrieren generative KI-Tools häufiger und vielfältiger als öffentliche Einrichtungen. Die Zufriedenheit mit diesen Tools hat sich leicht verbessert, bleibt jedoch moderat. Im Vergleich zu 2023 zeigen sich spürbare Effizienzgewinne und eine erhöhte Anpassungsfähigkeit an verschiedene Kommunikationskanäle. Herausforderungen wie Faktentreue und Datenschutz bleiben zentrale Themen. Ein offener Dialog, die Etablierung hochschulspezifischer Umgangsweisen und Weiterbildung im Umgang mit generativen KI-Tools sind notwendig, um deren Potenziale und Risiken besser zu verstehen und produktiv für die Hochschulkommunikation zu nutzen. Die Studie betont die Notwendigkeit einer umfassenden Herangehensweise, die technologische Fähigkeiten, operative Bedürfnisse und das sozio-technische Umfeld berücksichtigt, um eine erfolgreiche Integration dieser Tools zu gewährleisten. Die Veränderungen zur Vorjahresstudie zeigen zunehmend positive Auswirkungen auf Arbeitsprozesse, während zentrale Herausforderungen weiterhin bestehen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Generative AI and the Nature of Work (2024)
Hoffmann, Manuel; Peng, Sida; Nagle, Frank; Xu, Kevin; Boysel, Sam;Zitatform
Hoffmann, Manuel, Sam Boysel, Frank Nagle, Sida Peng & Kevin Xu (2024): Generative AI and the Nature of Work. (CESifo working paper 11479), München, 69 S.
Abstract
"Recent advances in artificial intelligence (AI) technology demonstrate considerable potential to complement human capital intensive activities. While an emerging literature documents wide-ranging productivity effects of AI, relatively little attention has been paid to how AI might change the nature of work itself. How do individuals, especially those in the knowledge economy, adjust how they work when they start using AI? Using the setting of open source software, we study individual level effects that AI has on task allocation. We exploit a natural experiment arising from the deployment of GitHub Copilot, a generative AI code completion tool for software developers. Leveraging millions of work activities over a two year period, we use a program eligibility threshold to investigate the impact of AI technology on the task allocation of software developers within a quasi-experimental regression discontinuity design. We find that having access to Copilot induces such individuals to shift task allocation towards their core work of coding activities and away from non-core project management activities. We identify two underlying mechanisms driving this shift - an increase in autonomous rather than collaborative work, and an increase in exploration activities rather than exploitation. The main effects are greater for individuals with relatively lower ability. Overall, our estimates point towards a large potential for AI to transform work processes and to potentially flatten organizational hierarchies in the knowledge economy." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Does robotization improve the skill structure? The role of job displacement and structural transformation (2024)
Zitatform
Hu, Shengming, Kai Lin, Bei Liu & Hui Wang (2024): Does robotization improve the skill structure? The role of job displacement and structural transformation. In: Applied Economics, Jg. 56, H. 28, S. 3415-3430. DOI:10.1080/00036846.2023.2206623
Abstract
"The literature generally focuses on the impact of robots or artificial intelligence on the employment and wages, but ignores the effect of robotization on the skill structure and its underlying mechanisms and lacks empirical evidence from developing countries. We theoretically develop a task model by introducing the skill structure and empirically investigate the effect of robotization on the skill structure based on Chinese provincial panel data from 2006 to 2018. Results show that: (1) the development of robotization in China is conducive to improving the skill structure, and the baseline conclusion still holds even though adopting multiple indexes of skill structure and controlling the endogeneity bias. (2) Robotization generates not only job displacement effect by displacing unskilled workers with robots but also structural transformation effect by increasing the proportion of technology-intensive industries, which can improve the skill structure. (3) In coastal provinces with strong Internet foundation, information transmission capacity and labour protection intensity, high labour cost and ageing rate, robotization plays a stronger role in improving the skill structure. Moreover, robotization can induce the employment polarization. These conclusions can help avoid technical unemployment and promote the upgrading of the skill structure in China." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Potenziale Generativer KI für den Mittelstand: Wie große KI-Modelle die Arbeitswelt verändern (2024)
Hölzle, Katharina ; Riedel, Oliver; Kaiser, Simone; Peissner, Matthias; Haner, Udo-Ernst; Renner, Thomas; Engelbach, Matthias; Uhler, Lydia; Mackensen, Jan; Mozer, Pia; Dworschak, Bernd; Bauer, Wilhelm; Drawehn, Jens; Wulf, Jessica; Bienzeisler, Bernd; Renner, Thomas; Beinhauer, Wolfgang; Klau, Dennis; Kintz, Maximilien;Zitatform
Hölzle, Katharina, Oliver Riedel, Wilhelm Bauer & Thomas Renner (Hrsg.) Kaiser, Simone, Matthias Peissner, Udo-Ernst Haner, Matthias Engelbach, Lydia Uhler, Jan Mackensen, Pia Mozer, Bernd Dworschak, Jens Drawehn, Jessica Wulf, Bernd Bienzeisler, Thomas Renner, Wolfgang Beinhauer, Dennis Klau & Maximilien Kintz (sonst. bet. Pers.) (2024): Potenziale Generativer KI für den Mittelstand. Wie große KI-Modelle die Arbeitswelt verändern. Stuttgart, 72 S. DOI:10.24406/publica-2246
Abstract
"Seit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 haben die Entwicklungen im Bereich Generative KI deutlich an Fahrt aufgenommen. In kurzer Abfolge wurden - und werden immer noch - neue Modelle und Funktionen vorgestellt. Zunehmend zeichnen sich breite Einsatzmöglichkeiten in den Unternehmen ab, mit einem hohen zu erwartenden Nutzenpotenzial. Vor allem für mittelständische Unternehmen stellt es eine Herausforderung dar, die Bedeutung der Entwicklungen einzuschätzen und eine strukturierte Vorgehensweise zum Thema Generative KI zu definieren und umzusetzen. Das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg hat das Fraunhofer IAO beauftragt, mittels einer Studie eine Orientierungshilfe zu den aktuellen Entwicklungen zu bieten und konkrete Empfehlungen für den Umgang mit Generativer KI zu geben. Ein vielköpfiges Autorenteam des Fraunhofer IAO aus verschiedenen Forschungsbereichen hat, neben einer ausführlichen Literaturrecherche, 48 Expertinnen und Experten im Bereich Generativer KI zu ihren Einschätzungen befragt. Es wurden sowohl Forschungseinrichtungen, KI-Anbieter, Dienstleister als auch Anwenderunternehmen miteinbezogen. Das Ergebnis der Recherche und Befragung liegt in Form dieser Studie vor, die einen Beitrag zum bewussten und zielgerichteten Umgang mit Generativer KI in den Unternehmen leisten soll." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Industrial robots, and information and communication technology: the employment effects in EU labour markets (2024)
Zitatform
Jestl, Stefan (2024): Industrial robots, and information and communication technology: the employment effects in EU labour markets. In: Regional Studies, Jg. 58, H. 11, S. 1981-1998. DOI:10.1080/00343404.2023.2292259
Abstract
"This paper explores the effects of industrial robots and information and communication technology (ICT) on regional employment in European Union countries. The empirical analysis relies on a harmonized comprehensive regional dataset that combines business statistics and national and regional accounts data. This rich dataset enables us to provide detailed insights into the employment effects of automation and computerisation in EU regions for the period 2001–16. The results suggest relatively weak effects on regional total employment dynamics. However, industrial robots show negative employment effects in local manufacturing industries and positive employment effects in local non-manufacturing industries. While the negative effect is concentrated in particular local manufacturing industries, the positive effect has operated in local service industries. Information technology investments show positive employment effects in local manufacturing industries and some individual local service industries, while communication technology investments are shown to be irrelevant for employment dynamics. In contrast, software and database investments have had a predominantly negative association with local employment." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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KI-Kompetenzen gefragt: Studie zeigt tendenziell steigende Nachfrage in Stellenanzeigen (Interview) (2024)
Zitatform
Keitel, Christiane; Michael Stops & Lennert Peede (interviewte Person) (2024): KI-Kompetenzen gefragt: Studie zeigt tendenziell steigende Nachfrage in Stellenanzeigen (Interview). In: IAB-Forum H. 27.11.2024. DOI:10.48720/IAB.FOO.20241127.01
Abstract
"In den letzten Jahren gab es eine Vielzahl von Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Die öffentliche Debatte schwankt zwischen der Befürchtung, dass viele Tätigkeiten künftig nicht mehr von Menschen erledigt werden und Arbeitsplätze wegfallen, und der Hoffnung, dass neue Tätigkeitsfelder und damit eine neue Qualität von Arbeit entstehen. In einer Studie untersuchen die IAB-Forscher Michael Stops und Lennert Peede unter anderem anhand einer Analyse von Stellenanzeigen aus den Jahren 2015 bis 2019, wie sich KI-Technologien in dieser frühen Phase bereits auf die Arbeitsnachfrage und die Beschäftigung auf Betriebsebene auswirkten." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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No Thanks, Dear AI! Understanding the Effects of Disclosure and Deployment of Artificial Intelligence in Public Sector Recruitment (2024)
Zitatform
Keppeler, Florian (2024): No Thanks, Dear AI! Understanding the Effects of Disclosure and Deployment of Artificial Intelligence in Public Sector Recruitment. In: Journal of Public Administration Research and Theory, Jg. 34, H. 1, S. 39-52. DOI:10.1093/jopart/muad009
Abstract
"Applications based on artificial intelligence (AI) play an increasing role in the public sector and invoke political discussions. Research gaps exist regarding the disclosure effects—reactions to disclosure of the use of AI applications—and the deploymenteffect—efficiency gains in data savvy tasks. This study analyzes disclosure effects and explores the deployment of an AI application in a preregistered field experiment (n = 2,000) co-designed with a public organization in the context of employer-driven recruitment. The linear regression results show that disclosing the use of the AI application leads to significantly less interest in an offer among job candidates. The explorative analysis of the deployment of the AI application indicates that the person–job fit determined by the leaders can be predicted by the AIapplication. Based on the literature on algorithm aversion and digital discretion, this study provides a theoretical and empirical disentanglement of the disclosure effect and the deployment effect to inform future evaluations of AI applications in the public sector. It contributes to the understanding of how AI applications can shape public policy and management decisions, and discusses the potential benefits and downsides of disclosing and deploying AI applications in the public sector and in employer-driven recruitment." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft (2024)
Zitatform
Kerkhof, Anna, Thomas Licht, Manuel Menkhoff & Klaus Wohlrabe (2024): Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft. In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 77, H. 8, S. 39-43.
Abstract
"Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einem zentralen Treiber der modernen Wirtschaft entwickelt. Insbesondere in Deutschland transformiert KI eine Vielzahl von Branchen – von der Automobilindustrie bis hin zur Finanzbranche – und beeinflusst maßgeblich strategische Entscheidungen und Kundeninteraktionen. Die Europäische Verordnung über Künstliche Intelligenz, die im August 2024 in Kraft getreten ist, verfolgt einen risikobasierten Ansatz zur Regulierung von KI-Systemen, um hohe Sicherheits- und Ethikstandards zu gewährleisten. Trotz der regulatorischen Herausforderungen hat die KI-Nutzung in deutschen Unternehmen im vergangenen Jahr stark zugenommen: Der Anteil der Unternehmen, die angeben, KI zu nutzen, stieg von 13,3 % im Juni 2023 auf 27 % im Folgejahr. Besonders im Verarbeitenden Gewerbe nutzen 31 % der Unternehmen KI. Die Mehrheit der Unternehmen erwartet positive Produktivitätseffekte durch KI, mit geschätzten Produktivitätssteigerungen von 8 % für das eigene Unternehmen und gesamtwirtschaftlich 12 % in den nächsten fünf Jahren. Insgesamt zeigt sich, dass KI in Deutschland zunehmend als Schlüsseltechnologie wahrgenommen wird, die wesentliche Wachstumspotenziale für die Zukunft bietet." (Textauszug, IAB-Doku)
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The impact of robots on labor demand: evidence from job vacancy data in South Korea (2024)
Zitatform
Kim, Hyejin (2024): The impact of robots on labor demand: evidence from job vacancy data in South Korea. In: Empirical economics, Jg. 67, H. 3, S. 1185-1209. DOI:10.1007/s00181-024-02585-0
Abstract
"The debate about the impact of robots on employment has been lively. In this paper, I examine the effect of robots on local labor demand in South Korea, one of the most technologically advanced countries in terms of robotics. Using the regional variation in robot exposure constructed from national industry-level robot adoption data and the initial distribution of industrial employment in cities, I find that robots did not reduce local labor demand. However, I estimate declines in labor demand in the manufacturing sector and routine jobs. An increase in one robot per 1000 workers in terms of exposure to robots is correlated with a decline in the job vacancy growth rate of 2.6%p in the manufacturing sector and of 2.5%p in routine jobs. No significant relationship is found between robot exposure and labor demand in the service sector or non-routine jobs." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))
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Economic Policy Challenges for the Age of AI (2024)
Zitatform
Korinek, Anton (2024): Economic Policy Challenges for the Age of AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 32980), Cambridge, Mass, 27 S.
Abstract
"This paper examines the profound challenges that transformative advances in AI towards Artificial General Intelligence (AGI) will pose for economists and economic policymakers. I examine how the Age of AI will revolutionize the basic structure of our economies by diminishing the role of labor, leading to unprecedented productivity gains but raising concerns about job disruption, income distribution, and the value of education and human capital. I explore what roles may remain for labor post-AGI, and which production factors will grow in importance. The paper then identifies eight key challenges for economic policy in the Age of AI: (1) inequality and income distribution, (2) education and skill development, (3) social and political stability, (4) macroeconomic policy, (5) antitrust and market regulation, (6) intellectual property, (7) environmental implications, and (8) global AI governance. It concludes by emphasizing how economists can contribute to a better understanding of these challenges." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Business 5.0: Der Praxis-Guide für Künstliche Intelligenz in Unternehmen - Chancen und Risiken (2024)
Köhler, Thomas R.; Finkeissen, Julia;Zitatform
Köhler, Thomas R. & Julia Finkeissen (2024): Business 5.0. Der Praxis-Guide für Künstliche Intelligenz in Unternehmen - Chancen und Risiken. Frankfurt;New York: Campus Verlag, 253 S.
Abstract
"Endlich ist er da, der Durchbruch für Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI). Doch Zweifel an der "Universalwaffe" ChatGPT und ähnlichen KI-Systemen sind erlaubt. Thomas R. Köhler und Julia Finkeissen liefern in ihrem neuen Buch eine Bestandsaufnahme der aktuellen Technologien und trennen dabei schonungslos Hype von Wirklichkeit. Sie liefern das Rüstzeug für jede Führungskraft, um KI aktiv im Unternehmen sinnvoll einzusetzen. Business 5.0 zeigt in sieben Schritten, wo und wie KI-Projekte im Unternehmen etabliert werden können, und liefert konkrete Beispiele für unterschiedliche Branchen und Querschnittsfunktionen. Ein nachhaltiger KI-Einsatz im Unternehmen steht dabei im Mittelpunkt." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Campus)
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Generalisiertes Vertrauen in automatisierten Journalismus: Bedeutung und Einflussfaktoren auf das Vertrauen deutscher Leser*innen (2024)
Körner, Theresa;Zitatform
Körner, Theresa (2024): Generalisiertes Vertrauen in automatisierten Journalismus. Bedeutung und Einflussfaktoren auf das Vertrauen deutscher Leser*innen. Wiesbaden: Springer VS, 279 S. DOI:10.1007/978-3-658-42735-1
Abstract
"In dieser Arbeit geht es um die Frage, wie Leser:innen in Deutschland automatisiert generierte Nachrichten wahrnehmen und welche Bedeutung sie den Verfahren im Journalismus zuschreiben. Im Mittelpunkt steht die Frage, ob das Publikum dem automatisierten Journalismus vertraut und welche Einflussfaktoren bei dieser Entscheidung eine Rolle spielen. Ein Mindestmaß an Vertrauen der Bevölkerung in Journalismus ist wichtig für die Stabilität demokratischer Gesellschaften. In der Forschung ist bisher wenig thematisiert, ob Medieninnovationen wie die automatisierte Berichterstattung Einfluss auf das generalisierte Vertrauen der Lesenden haben. Zudem gibt es wenig Wissen über den Umgang mit dem, sowie über die Wahrnehmung und die Bewertung des automatisierten Journalismus durch verschiedene Publika. Basierend auf der Operationalisierung verschiedener Vertrauensbeziehungen und der Aufarbeitung des Forschungsstands zur bewerteten Glaubwürdigkeit computergenerierter Nachrichtentexte wurde ein Modell entwickelt, das mögliche Einflussfaktoren auf die Vertrauensbewertung des automatisierten Journalismus darstellt sowie Raum für die Exploration weiterer Faktoren lässt. Zur empirischen Überprüfung wurden Focus Groups mit gezielt rekrutierten Leser:innen eingesetzt: Neben einer heterogen gemischten Focus Group haben einmal Personen mit hoher Technikaffinität und Vorwissen zu Verfahren der Künstlichen Intelligenz sowie einmal Personen mit hoher Medienkompetenz teilgenommen. Die Studienergebnisse zeigen, dass es keine monokausalen Antworten auf die Frage nach dem Vertrauen der Lesenden in automatisierten Journalismus gibt. Grundsätzlich stehen sie dem Technologieeinsatz neutral und gleichzeitig neugierig sowie – vor allem mit Blick auf die Zukunft – skeptisch gegenüber. Die Teilnehmenden fordern einen transparenten Umgang der Medienorganisationen mit automatisierter Berichterstattung und wollen mehr Informationen zum Einsatz, zur Verbreitung und zur Technologie haben. Als Einflussfaktoren auf die Vertrauensbewertung wurden ausgewählte Personen- sowie Text- und Publikationsmerkmale und Eigenschaften des Untersuchungsgegenstands getestet. Hohe Relevanz haben erkennbar die Angst vor gezielter Manipulation, die individuellen Vorstellungen über Künstliche Intelligenzen sowie die Kontingenz von Texten. Die Bedeutung dieser Studie besteht darin, dass sie das theoretische Verständnis von Vertrauen in Journalismus erweitert sowie die Wahrnehmung des automatisierten Journalismus vertieft. Außerdem wird das empirische Verständnis der Bewertung und Einordnung des Publikums der automatisiert generierten Berichterstattung durch die Studienergebnisse exploriert." (Autorenreferat, IAB-Doku, © Springer)
Beteiligte aus dem IAB
Körner, Theresa; -
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Who will be the workers most affected by AI?: A closer look at the impact of AI on women, low-skilled workers and other groups (2024)
Lane, Marguerita;Zitatform
Lane, Marguerita (2024): Who will be the workers most affected by AI? A closer look at the impact of AI on women, low-skilled workers and other groups. (OECD Artificial Intelligence Papers 26), Paris, 60 S. DOI:10.1787/14dc6f89-en
Abstract
"This paper examines how different socio-demographic groups experience AI at work. As AI can automate non-routine, cognitive tasks, tertiary educated workers in “white-collar” occupations will likely face disruption, even if empirical analysis does not suggest that overall employment levels have fallen due to AI, even in “white-collar” occupations. The main risk for those without tertiary education, female and older workers is that they lose out due to lower access to AI-related employment opportunities and to productivity-enhancing AI tools in the workplace. By identifying the main risks and opportunities associated with different socio-demographic groups, the ultimate aim is to allow policy makers to target supports and to capture the benefits of AI (increased productivity and economic growth) without increasing inequalities and societal resistance to technological progress." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The Artificial Recruiter: Risks of Discrimination in Employers’ Use of AI and Automated Decision‐Making (2024)
Zitatform
Larsson, Stefan, James Merricks White & Claire Ingram Bogusz (2024): The Artificial Recruiter: Risks of Discrimination in Employers’ Use of AI and Automated Decision‐Making. In: Social Inclusion, Jg. 12. DOI:10.17645/si.7471
Abstract
"Extant literature points to how the risk of discrimination is intrinsic to AI systems owing to the dependence on training data and the difficulty of post hoc algorithmic auditing. Transparency and auditability limitations are problematic both for companies’ prevention efforts and for government oversight, both in terms of how artificial intelligence (AI) systems function and how large-scale digital platforms support recruitment processes. This article explores the risks and users’ understandings of discrimination when usingAI and automated decision-making (ADM) in worker recruitment. We rely on data in the form of 110 completed questionnaires with representatives from 10 of the 50 largest recruitment agencies in Sweden and representatives from 100 Swedish companies with more than 100 employees (“major employers”). In this study, we made use of an open definition of AI to accommodate differences in knowledge and opinion around how AI and ADM are understood by the respondents. The study shows a significant difference between direct and indirect AI and ADM use, which has implications for recruiters’ awareness of the potential for bias or discrimination in recruitment. All of those surveyed made use of large digital platforms like Facebook and LinkedIn for their recruitment, leading to concerns around transparency and accountability—not least because most respondents did not explicitly consider this to be AI or ADM use. We discuss the implications of direct and indirect use in recruitment in Sweden, primarily in terms of transparency and the allocation of accountability for bias and discrimination during recruitment processes." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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AI Adoption Among German Firms (2024)
Zitatform
Licht, Thomas & Klaus Wohlrabe (2024): AI Adoption Among German Firms. (CESifo working paper 11459), München, 21 S.
Abstract
"This paper examines the adoption of Artificial Intelligence (AI) among German firms, leveraging firm-level data from the ifo Business Survey. We analyze the diffusion of AI across sectors and firm sizes, showing a significant increase in AI usage from 2023 to 2024, particularly in manufacturing and services. The survey data allows us to explore not only sectoral patterns of adoption but also the drivers and barriers that firms face, including firm-specific characteristics and industry dynamics. Additionally, we investigate the role of managerial traits, such as risk tolerance and patience, in shaping AI adoption decisions. Finally, we assess the potential pro-ductivity impacts of AI at the firm level, with a focus on the expected long-term benefits of AI for different sectors of the German economy. Our findings contribute to the growing body of research on AI adoption by providing new evidence from a non-US context, offering valuable insights for both academia and politics." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))