Zitatform

Krzywdzinski, Martin, Detlef Gerst & Florian Butollo (2023): Promoting human-centred AI in the workplace. Trade unions and their strategies for regulating the use of AI in Germany. In: Transfer, Jg. 29, H. 1, S. 53-70. DOI:10.1177/10242589221142273

Abstract

"Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) verändert die Arbeitswelt. Für die Gewerkschaften ist die Frage, wie der Einsatz von KI am Arbeitsplatz reguliert werden soll, ein zentrales, aber schwieriges Thema, denn diese Technologie befindet sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium, und die Erfahrungen mit ihrer Verwendung sind begrenzt. Der vorliegende Artikel befasst sich in erster Linie mit Deutschland und geht folgenden Fragen nach: (1) Welche Anwendungsbereiche und Anwendungsfälle für KI sind relevant für Gewerkschaften und Betriebsräte? (2) Welche Rolle spielen Standpunkte und Forderungen der Gewerkschaften in der politischen Diskussion über die Regulierung des Einsatzes von KI? (3) Welche Strategien nutzen die Gewerkschaften, um Einfluss auf die Regulierung und den Einsatz von KI am Arbeitsplatz zu nehmen? und (4) Welche Erkenntnisse gewinnen sie im Rahmen dieses Prozesses? Der vorliegende Artikel stellt Gewerkschaftsstrategien für eine menschenzentrierte KI vor. Diese umfassen Qualifizierungsstrategien für Betriebsräte und Gewerkschafter:innen und Veränderungen in deren Arbeitsweise. Der Artikel zeigt zudem, wie die Eigenheiten des deutschen Systems der Arbeitsbeziehungen die Diskussionen über KI und die Prozesse der Implementierung dieser Systeme beeinflussen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Kämpf, Tobias & Barbara Langes (2023): Was wir über die nachhaltige Gestaltung von KI wissen. Künstliche Intelligenz und Wandel der Arbeitswelt: Warum wir einen neuen Leitstern brauchen. In: T. Kämpf, B. Langes, L. C. Schatilow & H.-J. Gergs (Hrsg.) (2023): Human Friendly Automation. Arbeit und Künstliche Intelligenz neu denken, S. 38-53.

Zitatform

Köhne, Sonja, Georg von Richthofen & Hendrik Send (2023): Künstliche Intelligenz und betriebliche Mitbestimmung. Herausforderungen und Handlungsmöglichkeiten für Arbeitnehmer*innenvertretungen. (HIIG discussion paper series / Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft 2023-01), Berlin, 11 S. DOI:10.5281/zenodo.7615028

Abstract

"Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Arbeitswelt und wirft dabei neue Fragen für die Mitbestimmung auf. Ziel dieses Diskussionspapier ist es, Herausforderungen und konkrete Handlungsmöglichkeiten für betriebliche und gewerkschaftliche Mitbestimmungsakteur*innen zu skizzieren, um einen beschäftigtenorientierten Einsatz von KI zu fördern. Hierzu stützen wir uns auf die Erkenntnisse aus einem Workshop mit 26 Vertreter*innen aus dem Bereich der Mitbestimmung. Im Vorfeld haben wir Fallstudien mit Unternehmen, die KI-basierte Systeme einsetzen, sowie Interviews mit Mitbestimmungsakteur*innen durchgeführt. Im Rahmen des Workshops haben die Teilnehmenden dann vier zentrale Handlungsfelder der Verhandlung von KI diskutiert, die wir als Informieren, Evaluieren, Vereinbaren und Mobilisieren bezeichnen. Wahrgenommene Herausforderungen innerhalb dieser Handlungsfelder beziehen sich u.a. auf eine fehlende Definition von KI, unzureichende Informationen zu KI-Vorhaben und eine mangelnde Vorhersehbarkeit der konkreten Auswirkungen von KI. Aktuell waren sich die Teilnehmenden jedoch auch uneinig hinsichtlich einiger Fragen zur Verhandlung von KI. Diese Unsicherheit stellt eine weitere Herausforderung für die Vertretung der Interessen der Beschäftigten dar und betrifft z. B. die notwendige zentrale Steuerung (Wie lassen sich unternehmensweite KI-Projekte zentral überblicken?), das erforderliche technische Verständnis (Inwieweit müssen Betriebsrät*innen KI-Technologien technisch verstehen?) und die Bewertung (Wie sind die Auswirkungen von KI zu bewerten?). Den skizzierten Herausforderungen begegnen Arbeitnehmer*innenvertretungen, indem sie sich u.a. vernetzen (z. B. mit anderen Betriebsrät*innen), die Verhandlungen systematisieren (z. B. durch Checklisten) und flexibilisieren (z. B. durch Pilotprojekte)." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Köster, Bernhard & Felix Mühe (2023): Arbeitsmarkt: Demografischer Wandel und Digitalisierung. In: Das Wirtschaftsstudium, Jg. 52, H. 8-9, S. 884-892.

Abstract

"Der deutsche Arbeitsmarkt steht vor zwei besonderen Herausforderungen: Zum einen nimmt die ältere Bevölkerung in den nächsten zehn Jahren wegen des demografischen Wandels zu, zum anderen verändert sich durch die Digitalisierung zum Teil die Arbeit, in manchen Fällen wird sie sogar überflüssig." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Lane, Marguerita & Morgan Williams (2023): Defining and classifying AI in the workplace. (OECD social, employment and migration working papers 290), Paris, 39 S. DOI:10.1787/59e89d7f-en

Abstract

"This document serves both as a conceptual and practical guide for defining and classifying AI, in order to help stakeholders analyse and understand its impact on the workplace. It first discusses how AI can be defined and provides a selection of AI use cases to help stakeholders identify AI and distinguish it from other advanced technologies. The document then provides a framework for classifying AI according to its impact on the workplace, consisting of a set of questions intended to help stakeholders evaluate any AI application from a workplace perspective (either a priori or ex post) and to promote informed discussion so that AI is implemented in a way that empowers and complements workers and improves job quality, and that no one is left behind." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Löser, Alexander & Volker Tresp (2023): Große Sprachmodelle entwickeln und anwenden. Ansätze für ein souveränes Vorgehen : Whitepaper aus der Plattform Lernende Systeme. München, 41 S. DOI:10.48669/pls_2023-6

Abstract

"Expertinnen und Experten der Arbeitsgruppe Technologische Wegbereiter und Data Science der Plattform Lernende Systeme fokussieren mit dem Whitepaper die Anwenderperspektive großer Sprachmodelle und knüpfen damit an das Whitepaper „Große Sprachmodelle: Grundlagen, Potenziale und Herausforderungen für die Forschung“ (erschienen Mai 2023) an. Welche Potenziale, Herausforderungen sowie Lösungsansätze diese generativen Modelle insbesondere in der Anwendung liefern, wird im vorliegenden Papier an zwei konkreten Anwendungsfeldern – Geschäftsanwendung und Gesundheitswesen – gespiegelt. Um das wirtschaftliche Potenzial für deutsche wie europäische Unternehmen in einem global wachsenden Ökosystem hinsichtlich Wettbewerbsfähigkeit, Selbstbestimmtheit und Innovationskraft souverän auszuschöpfen, ist die Frage nach der Digitalen Souveränität entscheidend. Daher werden die wichtigsten technologischen und strukturellen Komponenten sowie die personelle Ressource der Talente als zentrale Kernpunkte hinsichtlich Digitaler Souveränität näher beleuchtet." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Manca, Fabio (2023): Six questions about the demand for artificial intelligence skills in labour markets. (OECD social, employment and migration working papers 286), Paris, 60 S. DOI:10.1787/ac1bebf0-en

Abstract

"This study responds to six key questions about the impact that the demand for Artificial Intelligence (AI) skills is having on labour markets. What are the occupations where AI skills are most relevant? How do different AI-relevant skills combine in job requirements? How quickly is the demand for AI-related skills diffusing across labour markets and what is the relationship between AI skill demands and the demand for cognitive skills across jobs? Finally, are AI skills leading to a wage premium and how different are the wage returns associated with AI and routine skills? To shed light on these aspects, this study leverages Natural Language Processing (NLP) algorithms to analyse the information contained in millions of job postings collected from the internet." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

McElheran, Kristina, J. Frank Li, Erik Brynjolfsson, Zachary Kroff, Emin Dinlersoz, Lucia S. Foster & Nikolas Zolas (2023): AI Adoption in America: Who, What, and Where. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 31788), Cambridge, Mass, 64 S.

Abstract

"We study the early adoption and diffusion of five AI-related technologies (automated-guided vehicles, machine learning, machine vision, natural language processing, and voice recognition) as documented in the 2018 Annual Business Survey of 850,000 firms across the United States. We find that fewer than 6% of firms used any of the AI-related technologies we measure, though most very large firms reported at least some AI use. Weighted by employment, average adoption was just over 18%. AI use in production, while varying considerably by industry, nevertheless was found in every sector of the economy and clustered with emerging technologies such as cloud computing and robotics. Among dynamic young firms, AI use was highest alongside more-educated, more-experienced, and younger owners, including owners motivated by bringing new ideas to market or helping the community. AI adoption was also more common alongside indicators of high-growth entrepreneurship, including venture capital funding, recent product and process innovation, and growth-oriented business strategies. Early adoption was far from evenly distributed: a handful of “superstar” cities and emerging hubs led startups' adoption of AI. These patterns of early AI use foreshadow economic and social impacts far beyond this limited initial diffusion, with the possibility of a growing “AI divide” if early patterns persist." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Meub, Lukas & Till Proeger (2023): Künstliche Intelligenz in der Handwerksorganisation. (ifh Forschungsbericht / Volkswirtschaftliches Institut für Mittelstand & Handwerk an der Universität Göttingen 20), Göttingen, 14 S. DOI:10.47952/gro-publ-188

Abstract

"Künstliche Intelligenz findet stetig neue Anwendungsfelder und verändert nachhaltig viele Branchen und Berufe. Die Anwendungsfelder im Handwerk nehmen gleichermaßen zu, sodass eine schrittweise Implementierung bestehender oder neu erstellter KI-Lösungen im Zuge von Digitalisierungsinitiativen für einzelne Betriebe oder Branchen erfolgt. Die Handwerksorganisation kann diese Entwicklung auf zwei Wegen begleiten. Zum einen durch die Unterstützung der Betriebslandschaft über Beratungsangebote zur KI-Implementierung im Rahmen der Digitalisierungsförderung und zum anderen über die eigenständige Nutzung von KI-Lösungen für Verwaltungs-, Beratungs- und Bildungsprozesse sowie die politische Interessenvertretung. Die vorliegende Studie betrachtet explorativ Anwendungsfelder von KI in der Handwerksorganisation. Dafür werden Daten einer Plattform für KI-Lösungen mit Bezug zu Tätigkeitsfeldern der Handwerksorganisation ausgewertet, um so Potenziale für die KI-Umsetzung zu identifizieren. Hierbei werden zunächst zwanzig für die Handwerksorganisation relevante Tätigkeiten identifiziert, die in sechs Tätigkeitsfelder gruppiert werden: (Online-)Kommunikation und Außenkontakte, Optimierung von Geschäftsprozessen, Bildung, Informationsgewinnung und -aufbereitung, Finanzprozesse und Buchhaltung sowie IT-/, Datenbankmanagement. Innerhalb dieser bilden die Bereiche Informationsgewinnung, IT-Management und Kommunikation den Schwerpunkt der relevanten Tätigkeiten und verfügbaren KI-Lösungen ab, was für ihr hohes Potenzial spricht. Auf Ebene der Tätigkeiten sind insbesondere die Bereiche Web Content-Erstellung, Vorstandssekretariat, Datenbankverwaltung und -design, Buchhaltung, Gebäudemanagement, (virtuelle) Bildungsangebote sowie SAP-Projektmanagement auf Prozessebene besonders tief differenziert und mit vielen KI-Lösungen verknüpft, was für ein hohes Potenzial spricht. Die weitere Analyse identifiziert für die sechs Tätigkeitsbereiche zentrale Tätigkeiten und beschreibt deren relevante Teilprozesse mit jeweiligen KI-Lösungen. Im Fazit wird ein Prozess zur KI-Implementierung in der Handwerksorganisation skizziert und anhand des Beispiels eines ChatGPT-basierten Chatbots für die Gründungsberatung beschrieben." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Milanez, Anna (2023): The Impact of AI on the Workplace: Evidence from OECD Case Studies of AI Implementation. (OECD social, employment and migration working papers 289), Paris, 114 S. DOI:10.1787/2247ce58-en

Abstract

"How artificial intelligence (AI) will impact workplaces is a central question for the future of work, with potentially significant implications for jobs, productivity, and worker well-being. Yet, knowledge gaps remain in terms of how firms, workers, and worker representatives are adapting. This study addresses these gaps through a qualitative approach. It is based on nearly 100 case studies of the impacts of AI technologies on workplaces in the manufacturing and finance sectors of eight OECD countries. The study shows that, to date, job reorganisation appears more prevalent than job displacement, with automation prompting the reorientation of jobs towards tasks in which humans have a comparative advantage. Job quality improvements associated with AI – reductions in tedium, greater worker engagement, and improved physical safety – may be its strongest endorsement from a worker perspective. The study also highlights challenges – skill requirements and reports of increased work intensity – underscoring the need for policies to ensure that AI technologies benefit everyone." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Mittel, Joel (2023): Leistungskontrolle durch KI am Beispiel des Affective Computing in Call-Centern. Ansätze zur Verbesserung des allgemeinen Persönlichkeitsrechtsschutzes für Beschäftigte. In: Computer und Recht H. 12, S. 837-844. DOI:10.9785/cr-2023-391223

Abstract

"Die Kontrolle von Arbeitnehmern durch den Einsatz von moderner Technik ist durch die Enthüllung zahlreicher Überwachungsskandale (u.a. bei den E-Commerce-Versandhäusern Amazon und Zalando) in den Fokus der Öffentlichkeit gerückt. Dieser Beitrag untersucht am Beispiel des Einsatzes von KI-Software zur Emotionserkennung in Call-Centern, ob die Leistungskontrolle mittels KI einen ungerechtfertigten Eingriff in das allgemeine Persönlichkeitsrecht und datenschutzrechtliche Vorschriften darstellt." (Autorenreferat, IAB-Doku, © De Gruyter)

Zitatform

Mollen, Anne & Lukas Hondrich (2023): From risk mitigation to employee action along the machine learning pipeline. A paradigm shift in European regulatory perspectives on automated decision-making systems in the workplace. (Hans-Böckler-Stiftung. Working paper Forschungsförderung 278), Düsseldorf, 36 S.

Abstract

"Automated decision-making (ADM) systems in the workplace aggravate the power imbalance between employees and employers by making potentially crucial decisions about employees. Current approaches focus on risk mitigation to safeguard employee interests. While limiting risks remains important, employee representatives should be able to include their interests in the decision-making of ADM systems. This paper introduces the concept of the Machine Learning Pipeline to demonstrate how these interests can be implemented in practice and point to necessary structural transformations." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Montobbio, Fabio, Jacopo Staccioli, Maria Enrica Virgillito & Marco Vivarelli (2023): The empirics of technology, employment and occupations: Lessons learned and challenges ahead. In: Journal of Economic Surveys online erschienen am 11.12.2023. DOI:10.1111/joes.12601

Abstract

"This paper is a critical review of the empirical literature resulting from recent years of debate and analysis regarding technology and employment and the future of work as threatened by technology, outlining both lessons learned and challenges ahead. We distinguish three waves of studies and relate their heterogeneous findings to the choice of technological proxies, the level of aggregation, the adopted research methodology and to the relative focus on robots, automation and AI. The challenges ahead include the need for awareness of possible ex‐ante biases associated with the adopted proxiesfor innovation; the recognition of the trade‐off between microeconometric precision and a more holistic macroeconomic approach; the need for granular analysis of the reallocation and transformation of occupations and tasks brought about by different types of new technologies; the call for a closer focus on impacts on labor quality, in terms of types of jobs and working conditions." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))

Zitatform

Oschinski, Matthias (2023): Assessing the Impact of Artificial Intelligence on Germany's Labor Market: Insights from a ChatGPT Analysis. (MPRA paper 118300), München, 38 S.

Abstract

"We assess the impact of artificial intelligence (AI) on Germany's labour market applying the methodology on suitability for machine learning (SML) scores established by Brynjolfsson et al., (2018). However, this study introduces two innovative approaches to the conventional methodology. Instead of relying on traditional crowdsourcing platforms for obtaining ratings on automatability, this research exploits the chatbot capabilities of OpenAI's ChatGPT. Additionally, in alignment with the focus on the German labor market, the study extends the application of SML scores to the European Classification of Skills, Competences, Qualifications and Occupations (ESCO). As such, a distinctive contribution of this study lies in the assessment of ChatGPT's effectiveness in gauging the automatability of skills and competencies within the evolving landscape of AI. Furthermore, the study enhances the applicability of its findings by directly mapping SML scores to the European ESCO classification, rendering the results more pertinent for labor market analyses within the European Union. Initial findings indicate a measured impact of AI on a majority of the 13,312 distinct ESCO skills and competencies examined. A more detailed analysis reveals that AI exhibits a more pronounced influence on tasks related to computer utilization and information processing. Activities involving decision-making, communication, research, collaboration, and specific technical proficiencies related to medical care, food preparation, construction, and precision equipment operation receive relatively lower scores. Notably, the study highlights the comparative advantage of human employees in transversal skills like creative thinking, collaboration, leadership, the application of general knowledge, attitudes, values, and specific manual and physical skills. Applying our rankings to German labour force data at the 2-digit ISCO level suggests that, in contrast to previous waves of automation, AI may also impact n" (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Plümpe, Verena & Jens Stegmaier (2023): Micro Data on Robots from the IAB Establishment Panel. In: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, Jg. 243, H. 3-4, S. 397-413., 2022-08-01. DOI:10.1515/jbnst-2022-0045

Abstract

"Micro-data on robots have been very sparse in Germany so far. Consequently, a dedicated section has been introduced in the IAB Establishment Panel 2019 that includes questions on the number and type of robots used. This article describes the background and development of the survey questions, provides information on the quality of the data, possible checks and steps of data preparation. The resulting data is aggregated on industry level and compared with the frequently used robot data by the International Federation of Robotics (IFR) which contains robot supplier information on aggregate robot stocks and deliveries." (Author's abstract, IAB-Doku, © De Gruyter) ((en))

Zitatform

Proeger, Till, Harm Alhusen & Lukas Meub (2023): Das Handwerk aus Sicht von ChatGPT. (ifh Forschungsbericht / Volkswirtschaftliches Institut für Mittelstand & Handwerk an der Universität Göttingen 10), Göttingen, 16 S. DOI:10.47952/gro-publ-126

Abstract

"Was ist der aktuelle Diskussionsstand zu den prägenden Themen im Handwerk und welche Meinung hat ChatGPT dazu? ChatGPT und vergleichbare Chatbots verändern strukturell wissensintensive Tätigkeiten, indem Prozesse der Wissensaggregation und -darstellung in erheblichem Maße vereinfacht werden. Dies wird zu einer starken Veränderungsdynamik in allen beruflichen Tätigkeitsbereichen führen, die im Kern themenspezifisches Wissen sammeln, verarbeiten und in Form von Expertenwissen weitergeben. Diese Tätigkeitsprofile stehen vor einem Verlust ihres Informationsvorteils, während Personen, die ansonsten nicht Experten in einem Bereich wären, sehr effizient einen hohen Wissensstand erreichen können. Die Handwerksbetriebe selbst werden von dieser Entwicklung zunächst nur wenig betroffen sein. In hohem Maße aber wird wohl das Gefüge der Wissensvermittlung zwischen Politik, Handwerksorganisationen und Handwerksforschung eine Veränderungsdynamik durch KI-Chatbots erfahren. Der vorliegende Forschungsbericht zeigt exemplarisch durch eine von ChatGPT erstellte wirtschaftspolitische Studie zu aktuellen Herausforderungen des Handwerks, wie detailliert, effizient und weitgehend korrekt im Endergebnis bereits heute die Informationsaggregation zu Handwerksthemen möglich ist. Zu diesem Zweck wurde mit ChatGPT eine Studie verfasst, die zunächst den Chatbot selbst erklärt, dann über die Relevanz des Handwerks und Gründe für die Unterstützung von Handwerksbetrieben Auskunft gibt. Dem folgt eine kurze methodische Erklärung, wie ChatGPT funktioniert. Im Anschluss werden die Herausforderungen des Handwerks in den Bereichen Digitalisierung, Fachkräftemangel, Nachhaltigkeit, Innovation und Unternehmensnachfolge beschrieben. Hierfür wird zunächst nach der Rolle des jeweiligen Bereichs für das Handwerk gefragt. Danach wird jeweils gefragt, welche Instrumente für die Politik zur Förderung des Handwerks in diesem Bereich möglich sind und abschließend, wie die Betriebe auf die jeweilige Herausforderung reagieren können. Die Studie wird durch Politikempfehlungen abgeschlossen, die ChatGPT - auf die fünf Themenbereiche ausgerichtet - formuliert hat. In diesem Sinne erfolgt eine klassische, überblickshafte Analyse aktueller Herausforderungen aus wirtschaftspolitischer Sicht, die komplett durch ChatGPT geschrieben wurde. Die Studie wird durch eine – von den Autoren verfasste – Diskussion der künftigen Relevanz von KI zur Wissensaggregation und Textproduktion sowie der Formulierung von Implikationen für Handwerksorganisationen, -politik, -wissenschaft und Betriebsberatung abgeschlossen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Rammer, Christian, Patrick Breithaupt, Sandra Gottschalk & Jan Kinne (2023): Das Öko-System für KI-Startups in Deutschland. Vermarktung, Finanzierung, Fachkräfte und Vernetzung in Unternehmensgründungen im Bereich Künstliche Intelligenz. Berlin, 44 S.

Abstract

"Die Studie untersucht die Geschäftsaktivitäten von KI-Startups in Deutschland und das Ökosystem, in dem sich KI-Startups bewegen. Grundlage ist eine repräsentative Befragung von KI-Startups der Gründungsjahre 2011 bis 2021, die Anfang 2023 wirtschaftsaktiv waren." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Riedel, Oliver, Katharina Hölzle, Wilhelm Bauer & Stefan Rief (Hrsg.) (2023): Cognitive Environments: Potenziale kognitiver Umgebungen in der Post-Covid-Zeit. Stuttgart, 56 S. DOI:10.24406/publica-1684

Abstract

"Was wäre, wenn wir Arbeitsumgebungen entwickeln würden, die sich hochindividuell an einzelne Nutzer anpassen könnten? Arbeitsplätze, die erkennen bei welchen Umgebungsparametern wir bei unterschiedlichen Tätigkeiten am besten arbeiten können und dann unsere persönlichen Idealwerte einstellen. Oder Arbeitsplätze, an denen das Fenster uns einen erholsamen, virtuellen Anblick eines Bergsees einspielt, weil es Zeit für eine Pause wäre. Mit Hilfe von im Raum integrierter IoT-Technologie, Sensoren in Smartwatches und maschinellem Lernen könnten derartige Umgebungen bald real werden. Aber welche Funktionen eines »Cognitive Environments« würden positiv aufgenommen werden und an welcher Stelle wäre mit Skepsis zu rechnen? Welchen Stellenwert hat die persönliche Kontrolle bei der Aktivierung einzelner Funktionen? Wäre es vorstellbar, das eigene Präferenzprofil mit anderen zu teilen? Um das herauszufinden, wurden im Projekt Office 21 rund 50 mögliche Funktionen für Nutzende und Betreiber in einer Online-Befragung untersucht. Die Ergebnisse zeigen großes Interesse potenzieller Nutzerinnen und Nutzer, geben aber auch Hinweise zu möglichen Herausforderungen bei der Umsetzung." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitatform

Riso, Sara, Dragoș Adăscăliței & Ricardo Rodriguez Contreras (2023): Ethical digitalisation at work: From theory to practice. (Eurofound research report / European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions), Dublin, 68 S. DOI:10.2806/235924

Abstract

"Automation and digitisation technologies, including artificial intelligence, are rapidly evolving and becoming increasingly powerful and pervasive. The full range of their effects in the workplace is yet to be seen. It is, however, important not only to explore the ethical implications of digital technologies and the effects of such technologies on working conditions as they emerge, but also to anticipate any unintended effects that raise new ethical challenges. Using a variety of research methods and building on previous research on the digital workplace, this report examines the many ramifications of digital technologies in the workplace, looking at the fundamental rights and ethical principles most at stake and the areas of working conditions most likely to be affected." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

Zitatform

Schaller, Daria, Klaus Wohlrabe, Anna Wolf, Vera Demary, Armin Mertens, Marie-Christine Fregin, Michael Stops, Andreas Gillhuber, Johannes Walter, Dirk Heckmann & Armin Grunwald (2023): Künstliche Intelligenz: Chance oder Gefahr? Wie verändert der Einsatz von KI unsere Gesellschaft? In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 76, H. 8, S. 3-28.

Abstract

"KI, Blockchain und Cloud Computing sind digitale Technologien, die den Unternehmen wesentliche Kosten, Zeit- und Prozessvorteile ermöglichen und damit als Treiber für eine Vielzahl von volkswirtschaftlich relevanten Ökosystemen dienen können. Daria Schaller, Klaus Wohlrabe und Anna Wolf, ifo Institut, untersuchen anhand empirischer Daten aus der ifo Konjunkturumfrage die Verbreitung dieser Technologien in der deutschen Wirtschaft. Gegenwärtig haben rund 42% der befragten Unternehmen mindestens eine der Technologien im Einsatz. Am häufigsten ist hierbei Cloud Computing, gefolgt von KI und Blockchain-Industrie. Ein verbindlicher europäischer Gesetzesrahmen für den Einsatz und die Verwendung der digitalen Technologien ist allerdings erst im Entstehen. Vera Demary und Armin Mertens, Institut der deutschen Wirtschaft, Köln, diskutieren Chancen und Herausforderungen, die sich durch den Einsatz von KI für Unternehmen ergeben. Einerseits biete die Anwendung von KI die Möglichkeit von größerer Effizienz und Dynamik. Andererseits bestehe die Sorge über zu große Komplexität und mangelnde Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und Aktionen, die durch die KI ausgelöst werden. Dem müssten Unternehmen mit Information, Schulungen und einem angemessenen Risikobewusstsein begegnen, um die Potenziale von KI nutzen zu können. Auch sei ein geeigneter Regulierungsrahmen für den Umgang mit KI-Technologien unerlässlich. Marie-Christine Fregin, Universität Maastricht, und Michael Stops, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg, zeigen, dass die KI bisher insgesamt wenig quantitative Beschäftigungseffekte verursacht hat, da KI-Systeme in der deutschen Wirtschaft noch recht wenig verbreitet sind. Zudem müssten Beschäftigte bei der Einführung neuer Systeme oftmals neue Tätigkeiten ausführen und teilweise erlernen; andererseits sei erwartbar, dass bestimmte Tätigkeiten, die bisher den Beschäftigten vorbehalten waren, von der KI unterstützt und manchmal sogar übernommen werden könnten. Unternehmen sollten wissen, wie der Erfolg einer Technologieeinführung zu messen sei. Andreas Gillhuber, Alexander Thamm GmbH, schlägt den Aufbau europäischer Hochleistungsrechenzentren, speziell für die Anwendungsentwicklung und Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz, vor. Den Forschern und Entwicklern in Europa – im Gegensatz zu den Experten in den USA und China – fehle aktuell ausreichender Zugang zu den erforderlichen Rechenkapazitäten. Wenn Deutschland und die EU nicht den Anschluss verlieren wollen, müssten Unternehmen, Politik und Gesellschaft hier gemeinsam in die KI-Zukunft und die digitale Souveränität investieren. Johannes Walter, ZEW – Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung, Mannheim, fragt, ob es Gründe dafür gibt anzunehmen, dass „von KI eine existenzielle Gefahr für die Menschheit ausgeht“. Unbestritten sei, dass KI – selbst auf dem aktuellen technischen Stand – Gefahren mit sich bringe und deshalb eine Regulierung nötig mache. Die global ambitionierteste Bemühung dazu sei der AI Act der Europäischen Union, dessen Vorgaben noch konkretisiert werden müssten. Wenn die KI-Regulierung global koordiniert werde und sich flexibel an die technische Entwicklung anpasse, könnte diese Technologie optimal genutzt werden. Dirk Heckmann, TU München, plädiert für eine „konstruktiv-abwägenden Haltung“ bei der Beurteilung der Chancen und vor allem der Risiken von KI. Man dürfe nicht nur fragen, ob Digitalisierung den Datenschutz gefährden könne, sondern auch, welche Grundrechte gefährdet seien, wenn digitale Innovationen untersagt würden. Sonst bestehe die Gefahr, dass vorgeschobene rechtliche Bedenken Innovationshemmnisse darstellen. Nötig sei ein Gleichklang von technischer und rechtlicher Entwicklung. Armin Grunwald, Institut für Technikfolgenabschätzung und Systemanalyse (ITAS), zeigt, dass eine allmähliche Disruption nur dann entstehen kann, wenn technische Möglichkeiten von KI-Systemen auf bestimmtes menschliches Verhalten treffen und nicht durch die Technik als solche. Deshalb seien die Wechselwirkungen von KI mit menschlichem Verhalten in den Blick zu nehmen." (Autorenreferat, IAB-Doku)