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
Implikationen generativer künstlicher Intelligenz für den Arbeitsmarkt: Eine Analyse von Online-Stellenanzeigen in Deutschland (2026)
Zitatform
Rüschoff, Britta, Timm Eichenberg, Tom Staab & Michael Vogelsang (2026): Implikationen generativer künstlicher Intelligenz für den Arbeitsmarkt: Eine Analyse von Online-Stellenanzeigen in Deutschland. In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, S. 1-17. DOI:10.1007/s41449-026-00528-2
Abstract
"Mit dem immer stärkeren Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt wandeln sich berufliche Tätigkeiten und damit einhergehend die Anforderungen, die an Beschäftigte gestellt werden. Diese Studie untersucht die Implikationen generativer KI für den deutschen Arbeitsmarkt in der frühen Implementierungsphase der Technologie. Anhand eines umfangreichen Datensatzes von 9,3 Mio. Online-Stellenanzeigen aus den Jahren 2020 bis 2023 analysiert die Studie die Entwicklung der Anzahl an Stellenanzeigen mit Bezug zu generativer KI und identifiziert sowie klassifiziert Tätigkeiten im Zusammenhang mit generativer künstlicher Intelligenz unter dem Einsatz von Methoden des Natural Language Processing (NLP) und manueller Klassifizierung. Die Ergebnisse zeigen, dass generative KI auf dem deutschen Arbeitsmarkt bis Ende 2023 noch eine eher geringe Bedeutung erlangt hatte. Einzig das Prompt Engineering taucht als grundlegend neue berufliche Tätigkeit in einem sehr geringen Umfang auf. Praktische Relevanz: Diese Studie beleuchtet die Implementierung generativer KI auf dem deutschen Arbeitsmarkt auf Basis beobachtbarer Veränderungen in diesbezüglichen Stellenausschreibungen und damit einhergehende Veränderungen in beruflichen Tätigkeiten auf Basis realer Arbeitsmarktanforderungen. Die Ergebnisse dieser Studie können Erkenntnisse darüber liefern, wie generative KI den deutschen Arbeitsmarkt verändert. Unternehmen können Einblicke in die derzeitige Verbreitung generativer KI auf dem Arbeitsmarkt erlangen und diese nutzen, um sowohl ihre Rekrutierungsstrategien und Aufgabenprofile gezielt anzupassen sowie bestehende Mitarbeitende durch Weiterbildungsstrategien auf neue Anforderungen vorzubereiten. Auf individueller Ebene können die Ergebnisse dieser Studie Beschäftigten und Jobsuchenden ein realistisches Bild davon liefern, wo und auf welche Weise generative KI berufliche Tätigkeiten beeinflusst, sodass sie ihre Bildungs- und Karriereentscheidungen entsprechend ausrichten können." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Moderne Ausbildungsinhalte machen Fachkräfte fit für den technologischen Wandel (2026)
Zitatform
Salomons, Anna, Cäcilia vom Baur & Ulrich Zierahn-Weilage (2026): Moderne Ausbildungsinhalte machen Fachkräfte fit für den technologischen Wandel. In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 79, H. 03, S. 4-8.
Abstract
"Digitale Technologien verändern die berufliche Ausbildung. Dies hat Folgen für die Erwerbsbiografien von Beschäftigten. Aktualisierte Ausbildungsinhalte helfen Beschäftigten, sich an neue Anforderungen anzupassen. Beschäftigte, die auf der modernisierten Ausbildungsverordnung ausgebildet wurden, verdienen mehr – in besonders vom technologischen Wandel betroffenen Berufen um bis zu 5,5%. Dagegen verlieren ältere Beschäftigte im selben Beruf oft an Einkommen, wenn die neu ausgebildeten Kohorten den Arbeitsmarkt erreichen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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KI in der Pflege zwischen Anspruch und Realität: Empfehlungen für die Praxis aus dem Projekt ETAP (2026)
Sarwary, Hares; Wielga, Jenny; Enste, Peter;Zitatform
Sarwary, Hares, Jenny Wielga & Peter Enste (2026): KI in der Pflege zwischen Anspruch und Realität: Empfehlungen für die Praxis aus dem Projekt ETAP. (Forschung aktuell / Institut Arbeit und Technik 2026-03), Gelsenkirchen, 11 S. DOI:10.53190/fa/202603
Abstract
"Die Implementierung von digitalen Innovationen ist in der stationären Altenpflege mit vielen Herausforderungen verbunden, für die sich unterschiedliche Lösungsoptionen aufzeigen lassen. Eine stabile IT-Infrastruktur und Interoperabilität sind zentral, um einen nachhaltigen Nutzen zu schaffen und Insellösungen zu vermeiden. Kontinuierliche und praxisnahe Schulungsangebote für Pflege- und IT-Personal müssen Teil einer langfristig angelegten Digitalisierungsstrategie in Einrichtungen werden. Transparente Kommunikation innerhalb der Einrichtung ist ein entscheidender Faktor, um Erwartungen zu steuern und Vertrauen aufzubauen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Effective Leadership, Teamwork Quality, and Their Association With Employees’ Perceived Digital Stress: A Multilevel Analysis (2026)
Zitatform
Schadow, Sophia-Aileen & Sandra Wolf (2026): Effective Leadership, Teamwork Quality, and Their Association With Employees’ Perceived Digital Stress. A Multilevel Analysis. In: Zeitschrift für Arbeits- und Organisationspsychologie, Jg. 70, H. 2, S. 43-54. DOI:10.1026/0932-4089/a000461
Abstract
"The ongoing digitalization of work environments poses increasing challenges for employees, including heightened levels of digital stress. This study enhances our understanding of how leadership and team processes relate to employees’ experiences of digital stress. Specifically, we examined associations between effective leadership (EL) and perceived digital stress as well as whether teamwork quality (TWQ) moderates this relationship. We collected the data from a German IT service company ( N = 12,862, 1,207 teams). Multilevel analyses indicated that EL was linked to lower levels of digital stress at both the individual and team levels. This association was stronger in teams with high TWQ, particularly at the team level. Moreover, gender differences in perceived digital stress emerged. The findings provide initial evidence on contextual factors associated with digital stress and suggest directions for future research on leadership and team dynamics in increasingly digitalized work environments." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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"Die KI ist auf dem Arbeitsmarkt noch gar nicht wirklich angekommen" (2026)
Zitatform
Schmelmer, Julian; Britta [interviewte Person] Matthes (sonst. bet. Pers.) (2026): "Die KI ist auf dem Arbeitsmarkt noch gar nicht wirklich angekommen". In: Zeit-Campus H. 2.
Abstract
"Nach der Uni konkurrieren Absolvent:innen auch mit KI-Modellen um Jobs. Eine Arbeitsmarktforscherin erklärt, wie sie sich behaupten können" (Autorenreferat, IAB-Doku, © ZEIT-Campus)
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Chancen künstlicher Intelligenz für die Deckung des Fachkräftebedarfs im Mittelstand (2026)
Schneider, Sebastian; Brink, Siegrun; Becker, Felix; Löher, Jonas; Icks, Annette;Zitatform
Schneider, Sebastian, Siegrun Brink, Jonas Löher, Annette Icks & Felix Becker (2026): Chancen künstlicher Intelligenz für die Deckung des Fachkräftebedarfs im Mittelstand. (IfM-Materialien / Institut für Mittelstandsforschung Bonn 312), Bonn, 32 S.
Abstract
"Diese Studie untersucht, welchen Beitrag der Einsatz von KI zur Deckung des Fachkräftebedarfs im Mittelstand leisten kann. Anhand exemplarischer Fallbeispiele werden Treiber und Hemmnisse sowohl für den substitutiven als auch den komplementären KI-Einsatz identifiziert. Es zeigt sich: Das Potenzial von KI zur Deckung des Fachkräftebedarfs hängt von ihrer Einsatzart ab. Die Unternehmen nutzen KI derzeit vor allem substitutiv, indem einzelne Tätigkeiten übernommen und Beschäftigte entlastet werden, ohne Arbeitsplätze abzubauen. Auf diese Weise kann der KI-Einsatz Stellenbesetzungsprobleme mindern und indirekt zur Verringerung des Fachkräftemangels beitragen. Perspektivisch ist ein zunehmend komplementärer KI-Einsatz zu erwarten, der Tätigkeitsprofile sowie Qualifikationsanforderungen nachhaltig verändert. Das kann neue Stellenbesetzungsprobleme und potenziell einen zunehmenden Fachkräftemangel nach sich ziehen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Where Have All the (Boomer) Routine Workers Gone? (2026)
Scotese, Carol A.;Zitatform
Scotese, Carol A. (2026): Where Have All the (Boomer) Routine Workers Gone? In: The B.E. Journal of Economic Analysis and Policy, Jg. 26, H. 2, S. 403-446. DOI:10.1515/bejeap-2024-0396
Abstract
"This paper examines the employment outcomes of a cohort of non-college educated individuals who exit employment from occupations most exposed to automation risk. The analysis employs a novel set of granular task measures estimated from the detailed job attributes in the Occupational Information Network (O*NET). The granularity enables a rich characterization of non-routine work and task mobility choices for those without a college degree. The data yield multiple types of interpersonal, decision-making, cognitive, and technical tasks. Employing the granular tasks to analyze the employment outcomes for non-college educated workers who transition out of routine work, this study finds (1) the granular measures detect abstract tasks performed intensively in a range of skill contexts, (2) when exiting routine intensive work, non-college propensity to enter abstract work is just under 65 %, and (3) approximately one-quarter of those entries are into tasks yielding average wage gains for those making that transition." (Author's abstract, IAB-Doku, © De Gruyter) ((en))
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Automation as an Equalizer: How Easy‐to‐Use Technologies Narrow Skill Gaps Between Low‐ and High‐Skilled Workers (2026)
Zitatform
Sharfaei, Shahab & Nopadol Rompho (2026): Automation as an Equalizer: How Easy‐to‐Use Technologies Narrow Skill Gaps Between Low‐ and High‐Skilled Workers. In: Journal of Economic Surveys. DOI:10.1111/joes.70072
Abstract
"This paper investigates the labor market effects of the two most disruptive technologies of the past decade–industrial robots and artificialintelligence (AI). By reviewing the empirical literature and discussing existing models, we explore how these technologies affect workers based on their level of skills. The reviewed studies indicate that, contrary to popular belief, AI use does not hurt workers, including the low-skilled. On the contrary, the ease of using these technologies, particularly the more recent iterations of AI and large language models (LLMs), makes them complimentary to the low-skilled workforce, enabling them to reach productivity levels closer to those of high skilled workers. This implies that the concerns about systemic AI-driven job displacements are not strongly supported by the recently emergent empirical evidence." (Author's abstract, IAB-Doku, Published by arrangement with John Wiley & Sons) ((en))
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Envisioning the Future of Work: From Ideas to Reforms (2026)
Zitatform
Spencer, David A. (2026): Envisioning the Future of Work: From Ideas to Reforms. In: BJIR, Jg. 64, H. 2, S. 271-281. DOI:10.1111/bjir.70035
Abstract
"Two different theoretical perspectives concerning technology and the future of work are examined. One is linked to mainstream economics, whereas the other is associated with critical (‘post-work ’) discourse. Ideas about work—its nature and impacts on well-being—matter in both perspectives. Indeed, they shape visions of a ‘better’ or ‘ideal’ future. They also influence policy responses to new technology. A critique is presented of the ways that work and its possible futures are understood. This critique is used to develop a different set of ideas about how technology might be harnessed to reduce the burden and raise the quality of work. The ability of ideas to effect reforms in and of work—ideas that have currency now and possible radical alternatives—is also assessed." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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AI Skills Improve Job Prospects: Causal Evidence from a Hiring Experiment (2026)
Zitatform
Stephany, Fabian, Ole Teutloff & Angelo Leone (2026): AI Skills Improve Job Prospects: Causal Evidence from a Hiring Experiment. (arXiv papers), 46 S. DOI:10.48550/arXiv.2601.13286
Abstract
"The growing adoption of artificial intelligence (AI) technologies has heightened interest in the labour market value of AI-related skills, yet causal evidence on their role in hiring decisions remains scarce. This study examines whether AI skills serve as a positive hiring signal and whether they can offset conventional disadvantages such as older age or lower formal education. We conduct an experimental survey with 1,700 recruiters from the United Kingdom and the United States. Using a paired conjoint design, recruiters evaluated hypothetical candidates represented by synthetically designed résumés. Across three occupations – graphic designer, officeassistant, and software engineer –, AI skills significantly increase interview invitation probabilities by approximately 8 to 15 percentage points. AI skills also partially or fully offset disadvantages related to age and lower education, with effects strongest for office assistants, where formal AI certification plays an additional compensatory role. Effects are weaker for graphic designers, consistent with more skeptical recruiter attitudes toward AI in creative work. Finally, recruiters’ own background and AI usage significantly moderate these effects. Overall, the findings demonstrate that AI skills function as a powerful hiring signal and can mitigate traditional labour market disadvantages, with implications for workers’ skill acquisition strategies and firms’ recruitment practices." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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How context matters: Human oversight of automated decision-making systems in welfare administration (2026)
Zitatform
Sztandar-Sztanderska, Karolina (2026): How context matters: Human oversight of automated decision-making systems in welfare administration. In: Journal of European Social Policy, Jg. 36, H. 3, S. 255-269. DOI:10.1177/09589287251358069
Abstract
"This article examines the capacity of frontline staff to oversee automated decision-making (ADM) systems, which are increasingly used in digital welfare states to make life-altering decisions. While prior research had focused on cognitive limitations that lead to human over-reliance on ADM, the role of contextual factors that also shape caseworkers’ supervisory activities has neither been conceptualized, nor systematically investigated. To address this gap, we develop an analytical framework for the context-sensitive study of frontline oversight, inspired by the street-level bureaucracy perspective and human–computer interaction studies. We also demonstrate the framework’s relevance through findings from a mixed-methods study of a profiling algorithm used by Public Employment Services in Poland. We identify four types of factors – policy-, organization-, professionalism-, and technology-related – that effectively shape frontline oversight. Our findings also have practical implications, as the inclusion of humans in the decision-making loop is a central element of regulatory efforts aimed at protecting individuals from algorithmic harms." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Economic Growth Under Transformative AI (2026)
Zitatform
Trammell, Philip & Anton Korinek (2026): Economic Growth Under Transformative AI. In: Annual review of economics. DOI:10.1146/annurev-economics-051624-061002
Abstract
"Recent advances in artificial intelligence may herald the near arrival of systems that can automate essentially all work. We review the macroeconomic implications of this scenario in a framework that synthesizes several strands of the relevant literature. Robustly, fully automating production alone (so that machines can self-replicate) would dramatically raise the growth rate and lower the labor share, breaking the Kaldor Facts that have long characterized frontier growth. Automating research and development (so that machines can self-improve) would accelerate the transformation but may not produce it in isolation. Wages—the product of exploding output and a plummeting labor share—may rise or fall, depending on the returns to scale, the importance of natural resources, tastes, and the direction of technical change." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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„Das sind ganz normale Leute“: Interessenpolitische Organisation von Influencer:innen (2026)
Zitatform
Underwood, Lukas (2026): „Das sind ganz normale Leute“: Interessenpolitische Organisation von Influencer:innen. (SOFI-Impulspapier), Göttingen, 4 S.
Abstract
"Die Einbindung professioneller Content-Creator:innen in Organisationen der Interessenvertretung, seien es Gewerkschaften, Berufsverbände, Kammern oder Initiativen, ist eine besondere Herausforderung. Auf Grundlage von qualitativen Interviews mit Expert:innen aus der Branche und verschiedenen Organisationen der Interessenvertretung stellt das SOFI-Impulspapier drei Gründe ungeachtet der speziellen Arbeitsweise der professionellen Content-Creator:innen für diesen Umstand dar. Des Weiteren verweist der Beitrag auf Lücken, die von Interessenvertretungen gefüllt werden könnten." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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From Efficiency to Illness: Do Highly Automatable Jobs Take a Toll on Health in Germany? (2026)
Zitatform
Vasiakina, Mariia & Christian Dudel (2026): From Efficiency to Illness: Do Highly Automatable Jobs Take a Toll on Health in Germany? In: Industrial relations journal, Jg. 57, H. 4, S. 297-308. DOI:10.1111/irj.70034
Abstract
"Automation transforms work at a rapid pace, with gradually increasing shares of the workforce at risk of being replaced by machines. However, little is known about how this risk is affecting workers. In this study, we examine the relationship between exposure to high automation risk at work and both subjective (self-reported health, anxiety, and health satisfaction) and objective (healthcare use and sickness absence) health outcomes of workers in Germany. We base our analysis on survey data from the German Socio-Economic Panel (SOEP) and administrative data from the Occupational Panel for Germany (2013–2022). Employing panel regression, we demonstrate that for workers, exposure to high automation risk at the occupational level is associated with lower self-reported health and health satisfaction, as well as increased sickness absence. No significant effects are observed for anxiety and healthcare use. Our heterogeneity analysis reveals only minor variations in the effects across several demographic and occupational characteristics. We also conduct multiple robustness checks (i.e., alternative model specifications and risk measures with different thresholds), with the results remaining largely consistent with our main findings." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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‘Woeful Pay, But Still, I Enjoy It’: Refining Subjective Job Quality in Ride‐Share Work (2026)
Zitatform
Veen, Alex, Tom Barratt, Caleb Goods & Marian Baird (2026): ‘Woeful Pay, But Still, I Enjoy It’: Refining Subjective Job Quality in Ride‐Share Work. In: New Technology, Work and Employment, Jg. 41, H. 1, S. 15-26. DOI:10.1111/ntwe.70001
Abstract
"Workers who experience structural barriers in the labor market are overrepresented in the gig economy. There is limited research on how the broader context of labor markets and welfare systems shapes workers' motivations for, and subjective understandings of, ride-share work. Using established concepts of ‘constrained agency ’, ‘labor market objectives’ and ‘life stories’ from labor geography, this study develops a conceptual framework to advance subjective understandings of job quality. Drawing upon 59 interviews with workers from three distinct but overlapping disadvantaged groups (workers with disability, caring responsibilities and/or aged 45 and over), we focus on the experiences of and motivations for the work on a market-leading platform in Australia. Our findings highlight that subjective job quality perceptions are a complex mesh of individual circumstances and multi-layered social structures. Our framework helps to better understand why the work organisation and technology of the platform are valued by some yet loathed by others." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial intelligence and technological unemployment (2026)
Zitatform
Wang, Ping & Tsz-Nga Wong (2026): Artificial intelligence and technological unemployment. In: Journal of monetary economics, Jg. 158. DOI:10.1016/j.jmoneco.2026.103905
Abstract
"How large are the effects of artificial intelligence (AI) on labor productivity and unemployment? We develop a labor-search model of technological unemployment where AI learns from workers, raises productivity, and displaces them if renegotiation fails. The model admits three steady states: no AI; some AI with limited capability, more job creation but higher unemployment; unbounded AI with endogenous growth and employment gains. Calibrated to U.S. data, the model implies a threefold productivity gain in the long run for workers exposed to AI but a 23% employment loss, half within five years. Plausible parameters give rise to global and local indeterminacy with endogenous cycles in productivity and unemployment, underscoring the uncertainty of AI’s impacts in line with a wide range of empirical findings. Equilibria are inefficient despite the Hosios condition; subsidizing jobs at risk of AI displacement is constrained optimal." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2026 Elsevier B.V. All rights are reserved, including those for text and data mining, AI training, and similar technologies.) ((en))
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Contesting Algorithmic Workplace Regimes in an Era of Flexible Despotism (2026)
Zitatform
Wood, Alex J. (2026): Contesting Algorithmic Workplace Regimes in an Era of Flexible Despotism. In: Sociology, Jg. 60, H. 3, S. 760-777. DOI:10.1177/00380385251388255
Abstract
"This article investigates recent claims that the growing use of algorithms is giving rise to a novel workplace regime. The article makes two conceptual contributions: first, it identifies the generic characteristics of this supposed algorithmic workplace regime. Second, it puts into question the exceptionalism of algorithmic workplace regimes. This is achieved by bringing the centrality of non-algorithmic management techniques in co-constituting algorithmic regimes into focus and by historically situating the regime’s emergence within the wider workplace regime literature. In doing so the article questions the novelty and distinctiveness of algorithmic workplace regimes, arguing that such regimes are better understood as a subtype of flexible despotism that can be traced back to the 1980s." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Firm Data on AI (2026)
Yotzov, Ivan; Wang, Ben Zhe ; Davis, Steven J. ; Thwaites, Gregory; Foster, Kevin M.; Bunn, Philip; Jalca, Aaron; Mizen, Paul; Barrero, Jose Maria; Meyer, Brent H.; Smietanka, Pawel; Bloom, Nicholas ; Navarrete, Michael A.;Zitatform
Yotzov, Ivan, Jose Maria Barrero, Nicholas Bloom, Philip Bunn, Steven J. Davis, Kevin M. Foster, Aaron Jalca, Brent H. Meyer, Paul Mizen, Michael A. Navarrete, Pawel Smietanka, Gregory Thwaites & Ben Zhe Wang (2026): Firm Data on AI. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 34836), Cambridge, Mass, 21 S., App.
Abstract
"We present the first representative international data on firm-level AI use. We survey almost 6000 CFOs, CEOs and executives from stratified firm samples across the US, UK, Germany and Australia. We find four key facts. First, around 70% of firms actively use AI, particularly younger, more productive firms. Second, while over two thirds of top executives regularly use AI, their average use is only 1.5 hours a week, with one quarter reporting no AI use. Third, firms report little impact of AI over the last 3 years, with over 80% of firms reporting no impact on either employment or productivity. Fourth, firms predict sizable impacts over the next 3 years, forecasting AI will boost productivity by 1.4%, increase output by 0.8% and cut employment by 0.7%. We also survey individual employees who predict a 0.5% increase in employment in the next 3 years as a result of AI. This contrast implies a sizable gap in expectations, with senior executives predicting reductions in employment from AI and employees predicting net job creation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Servitization and employment effects in manufacturing: international experiences under digital technology conditions (2026)
Zeng, Shihong; Yang, Zeyuan; Zhang, Zhibin;Zitatform
Zeng, Shihong, Zeyuan Yang & Zhibin Zhang (2026): Servitization and employment effects in manufacturing: international experiences under digital technology conditions. In: Applied Economics, Jg. 58, H. 33, S. 6886-6903. DOI:10.1080/00036846.2025.2526854
Abstract
"This study examines the impact of manufacturing servitization on employment in 43 countries between 2000 and 2020, considering the role of digital technology. Using data from the World Input-Output Tables and the International Labour Organization, we explore how servitization affects employment in manufacturing and productive services. Our findings show that servitization leads to a substitution effect on manufacturing employment and a creation effect on productive service employment. The adoption of digital technology amplifies the substitution effect while weakening the creation effect. We further conduct heterogeneity analysis based on factor demand, factor input, level of industrialization, and level of economic development. We find that the substitution effect is most significant in low-tech manufacturing, while the creation effect is strongest in high-tech manufacturing. Regarding factor input, the creation effect is concentrated in low- to mid-tech productive service sectors. The substitution effect is more pronounced in less industrialized and developed countries, while the creation effect is more evident in highly industrialized and developing countries.The study identifies two key mechanisms through which servitization influences employment, namely improving information technology levels and reducing institutional distance. These findings contribute to the understanding of employment transitions in the digital economy and provide valuable insights for policymaking." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
Changing Job Tasks as Risk or Chance for Employees’ Perceived Job Quality? A Longitudinal Analysis (2026)
Zitatform
Zeyer-Gliozzo, Birgit, Carolin Kunz, Jakob Schwerter & Martina Brandt (2026): Changing Job Tasks as Risk or Chance for Employees’ Perceived Job Quality? A Longitudinal Analysis. In: Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, Jg. 78, H. 1, S. 61-86. DOI:10.1007/s11577-025-01043-8
Abstract
"In den letzten Jahrzehnten haben sich Arbeitsaufgaben erheblich verändert, was in erster Linie auf den technologischen Wandel zurückzuführen ist. Einige Tätigkeiten können von Maschinen übernommen werden, während andere an Bedeutung gewinnen. Dies kann sich auf zweierlei Weise auf die Beschäftigten auswirken: Einerseits können veränderte Tätigkeiten die wahrgenommene Arbeitsqualität verringern, beispielsweise durch kognitive Überlastung. Andererseits können Tätigkeitsveränderungen eine Chance sein, beispielsweise durch die Automatisierung unerwünschter Tätigkeiten wie schwerer körperlicher Arbeit. Diese Studie analysiert anhand von Daten des Nationalen Bildungspanels, wie sich Aufgabenänderungen auf individueller Ebene auf die Arbeitszufriedenheit als Maß für die wahrgenommene Arbeitsqualität auswirken. Fixed-Effects-Modelle zeigen, dass weniger manuelle sowie mehr analytische und autonome Tätigkeiten die Arbeitszufriedenheit signifikant verbessern, was auf positive Auswirkungen vergangener Aufgabenänderungen hindeutet. Allerdings beobachten wir auch altersbedingte Unterschiede, wobei ältere Beschäftigte eine geringere Zufriedenheit angeben, wenn sie weniger Routineaufgaben ausführen. Diese Ergebnisse liefern wertvolle Erkenntnisse über die Auswirkungen sich verändernder Arbeitsaufgaben und zeigen Bereiche auf, in denen weitere Forschung und politische Maßnahmen erforderlich sind." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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