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  • Dec 2023

    Automatisierungspotenziale von beruflichen Tätigkeiten: Künstliche Intelligenz und Software – Beschäftigte sind unterschiedlich betroffen. - pdf | 967 KB

    Marie-Christine Fregin, Theresa Koch, Verena Malfertheiner, Pelin Özgül, Michael Stops

    Künstliche Intelligenz (KI) und Software-Systeme ohne KI (Software) können die Ausübung verschiedenster Tätigkeiten beeinflussen. So könnten Tätigkeiten von Hochqualifizierten teilweise von KI übernommen werden, während ein Teil der Tätigkeiten in Berufen mit mittleren oder geringen Qualifikationsanforderungen eher durch den Einsatz von Software betroffen sein könnte. In welchem Ausmaß KI und Software bei bestimmten Beschäftigungsgruppen zum Einsatz kommen können, zeigen Indikatoren auf Berufsebene, die anhand von Patentdaten erfassen, inwiefern berufliche Tätigkeiten automatisiert werden könnten (Webb 2020). Diese Indikatoren werden als relatives Automatisierungspotenzial bezeichnet, da sie Vergleiche zwischen Berufen ermöglichen. Grundsätzlich gilt jedoch, dass die Technologien nicht ganze Berufe mit ihren vielfältigen Tätigkeiten übernehmen können – auch nicht dort, wo Fachkräfte dringend benötigt werden.

    Policy Brief

    Artificial intelligence

  • Jun 2023

    Arbeiten mit Künstlicher Intelligenz - pdf | 1 MB

    Robert Peters, Klaus Burmeister, Wenke Apt

    Diese Studie untersucht die Wirkungen der Künstlichen Intelligenz (KI) auf die Beziehungen von Mensch und Technik in Wirtschaft und Gesellschaft im Zeitraum bis 2030. Dazu entwickeln die Autor*innen fünf Kurzszenarien zur „Mensch-Technik-Interaktion 2030“. Das Szenario mit der höchsten angenommenen Eintrittswahrscheinlichkeit wird anschließend vertieft auf den drei zuvor differenzierten Ebenen „Arbeitsplatz“, „Unternehmen“ und „Innovationsökosystem“ betrachtet. Der Bericht schlägt eine Gestaltungspartnerschaft von Wirtschaft, Gewerkschaften, Zivilgesellschaft und Politik sowie fünf relevante Handlungsperspektiven vor, um eine humanzentrierte Mensch-Technik-Interaktion bis 2030 zu erreichen.

    Working Paper

  • Mar 2023

    Arbeitspapier: Daten und Gute Arbeit – Algorithmisches Management im Fokus - pdf | 145 KB

    Mit der zunehmenden Verbreitung von datenbasierten Geschäftsmodellen wird Algorithmisches Management weiter an Bedeutung gewinnen. Die automatisierte Kontrolle und Steuerung von Arbeitsprozessen birgt große Potenziale für Unternehmen und Beschäftigte, aber auch Risiken. Vor diesem Hintergrund hat im Kontext des Digitalgipfels 2022 der Bundesregierung eine Arbeitsgruppe von BMAS und IG Metall die Herausforderungen von Algorithmischem Management in der Arbeitswelt analysiert und Handlungsoptionen zur Gestaltung der Technik im Sinne Guter Arbeit erarbeitet.

    Working Paper

  • Dec 2022

    Verändert Künstliche Intelligenz die Zukunft unserer Arbeit? Wahrnehmungen von betroffenen Arbeitnehmer:innen - pdf | 491 KB

    Lara Fleck, Evie Graus, Maximilian Klinger

    Wie KI die Arbeitswelt verändern wird, ist eine breite gesellschaftliche Debatte. Klar ist, dass KI-Technologie heute schon einige Tätigkeiten ähnlich oder sogar besser als Menschen durchführen kann. Daherstellt sich die Frage, ob und in welchem Umfang KI-Anwendungen Arbeitsplätze perspektivisch ersetzen könnten. Wie sich KI auf Beschäftigte und den Arbeitsmarkt tatsächlich auswirkt, kann nun anhand erster Anwendungen in der betrieblichen Praxis untersucht werden. Das von der Denkfabrik geförderte Forschungsprojekt ai:conomics hat dafür Interviews mit Beschäftigten, die bereits mit der Technologie arbeiten, ausgewertet. Ziel ist es, Kenntnisse über die konkreten Veränderungen für die Beschäftigten in ihrem Arbeitsalltag zu gewinnen sowie über ihre Einschätzungen, wie sich der KI-Einsatz in ihrem Arbeitsumfeld weiter entwickeln wird.

    Policy Brief

    Artificial intelligence

  • May 2022

    Künstliche Intelligenz in der Personalauswahl - pdf | 495 KB

    Lara Fleck, Nicholas Rounding, Pelin Özgül

    Für Beschäftigte und Unternehmen ist es entscheidend, dass sie zueinander passen. Personalauswahl ist daher wichtig, aber auch besonders sensibel. Denn welche Person die richtige für den Job ist, darüber bestimmt neben der fachlichen Qualifikation auch der Eindruck von Recruiter*innen. Und der kann – häufig unbewusst – durch Vorurteile getrübt sein. KI-Anwendungen versprechen gegen solche Diskriminierung Abhilfe zu leisten. Durch objektive Entscheidungsprozesse könnten passgenauer qualifizierte Beschäftigte für die betrieblichen Anforderungen gefunden werden, unter anderem auch durch eine Erhöhung der Vielfalt von Bewerber*innen-Pools. Auf was kommt es aber an, damit der Praxiseinsatz der Technologie tatsächlich Verbesserungen für Unternehmen und Beschäftigte mit sich bringt? Den aktuellen Wissenstand hat das von der Denkfabrik geförderte Forschungsprojekt ai:conomics untersucht.

    Policy Brief

    Artificial intelligence

  • Mar 2022

    AI Literacy: Kompetenzdimensionen und Einflussfaktoren im Kontext von Arbeit - pdf | 608 KB

    Carolin Wienrich, Astrid Carolus, André Markus, Yannik Augustin

    Aus dem Einsatz AI-basierter Systeme ergeben sich vielschichtige ethische, soziale und rechtliche Fragen. Um Menschen zu einem selbstbestimmten Umgang mit den neuen AI-Technologien zu befähigen, gilt es, die nötigen Kompetenzen und Metakognitionen zu definieren und zu messen. Der Artikel adressiert diese Desiderate durch das erste Kompetenzmodell einer holistischen AI Literacy und diskutiert Transferpotenziale in die berufliche Praxis.

    Working Paper

    Artificial intelligence

  • Nov 2021

    Abschlussbericht ExamAI – KI Testing und Auditing - pdf | 5 MB

    Rasmus Adler, Nikolas Becker, Georg Borges, Marc Hauer, Jens Heidrich, Sven Hilpisch, Robert Hoffmann, Pauline Junginger, Lisa Jöckel, Michael Kläs, Daniel Krupka, Lukas Martinez, Andreas Sesing, Katharina Zweig

    Der Abschlussbericht stellt die zentralen Forschungsergebnisse des Konsortialprojekts „ExamAI – KI Testing & Auditing” vor. Anhand der Anwendungsbereiche „Mensch-Maschine-Kooperation in der Industrieproduktion“ und „KI-Systeme im Personal- und Talentmanagement“ ging das interdisziplinäre Team der Frage nach, wie sinnvolle Kontroll- und Testverfahren für KI-Systeme aussehen können.

    Policy Brief

    Artificial intelligence

  • Nov 2021

    Künstliche Intelligenz: Die Zukunft der Arbeit anhand von Erkenntnissen aus der Unternehmenspraxis gestalten - pdf | 572 KB

    Evie Graus, Pelin Özgül, Sanne Steens

    Das von der Denkfabrik geförderte Forschungsprojekt ai:conomics untersucht den Einfluss von KI auf Arbeit und Beschäftigte. Das Kurzdossier fasst hierfür den aktuellen Wissensstand zum Thema zusammen. Es blickt u. a. darauf, welches Potenzial Künstliche Intelligenz (KI) im Vergleich zu früheren Technologien besitzt und wie sich KI auf Arbeitsaufgaben, Qualifikationsanforderungen und das Wohlbefinden der Beschäftigten auswirkt.

    Policy Brief

    Artificial intelligence

  • Sep 2021

    Arbeit im digitalen Zeitalter: Herausforderungen in der Plattformökonomie - pdf | 130 KB

    Annabelle Gawer, John W. Cioffi, Juliet B. Schor, Koen Frenken

    Im Rahmen der KonferenzWork in the Digital Age: The Challenges of Platform Firmswurden aktuelle Entwicklungen der Plattformökonomie sowie deren Auswirkungen auf die Arbeitsgesellschaft präsentiert und diskutiert. Schwerpunktthemen der Teilnehmenden aus Wissenschaft, Politik und Praxis waren die Geschäftsmodelle von Plattformunternehmen, Wettbewerb und Regulierung, Folgen für Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung sowie internationale Lieferketten.

    Policy Brief

    Platform Economy

  • Aug 2021

    Digitale Kompetenzen in innovativen Technologien im Fokus - pdf | 265 KB

    Kristin Keveloh, Michael Maier

    Was sind digitale Kompetenzen und wie verbreitet sind sie? Was uns die Daten des Karrierenetzwerks LinkedIn über den Kompetenzwandel in der Arbeitswelt verraten.

    Working Paper

    Work & Society 2040