Dez 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

Künstliche Intelligenz

Dez 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

Künstliche Intelligenz

Mai 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.

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Künstliche Intelligenz

Dez 2021

Künstliche Intelligenz in Deutschland: Erwerbstätige wissen oft nicht, dass sie mit KI-basierten Systemen arbeiten - pdf | 416 KB

Oliver Giering, Alexandra Fedorets, Jule Adriaans, Stefan Kirchner

Der Begriff der Künstlichen Intelligenz (KI) bleibt im Arbeitsalltag für Erwerbstätige oftmals undurchschaubar. Das zeigt eine Auswertung der Verbreitung von KI in der Arbeitswelt in Deutschland mithilfe des neuen Datenmoduls des SOEP-IS zum Thema Digitalisierung. Fragt man die Erwerbstätigen direkt nach der Nutzung von digitalen Systemen mit „Künstlicher Intelligenz“, geben rund 20 Prozent an, solche Systeme zu nutzen. Erfragt man die Nutzung dagegen indirekt, also ohne Nennung des Begriffs KI, geben fast doppelt so viele Personen an, täglich eine oder mehrere digitale Systeme mit entsprechenden Funktionen zu nutzen. Viele arbeiten demnach schon mit KI-basierten Systemen, ohne dies zu wissen. Das legt nahe, dass die aktuelle Debatte um befürchtete Arbeitsplatzverluste durch KI (Substitution) um Perspektiven der Zusammenarbeit (Kollaboration) zwischen Menschen und Maschinen erweitert werden muss.

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Künstliche Intelligenz

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

Künstliche Intelligenz

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.

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Künstliche Intelligenz

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 Konferenz „Work in the Digital Age: The Challenges of Platform Firms“ wurden 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.

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Plattformökonomie

Okt 2019

AI and Domain Knowledge: Implications of the Limits of Statistical Inference - pdf | 1 MB

• Drafted by Christopher Eldred
• Based on presentations by Michael Borrus and Alberto Sangiovanni-Vincentelli
• Significant editorial contributions from John Zysman and Mark Nitzberg

Policy Brief

Künstliche Intelligenz

Jan 2019

Beyond Hype and Despair: Developing Healthy Communities in the Era of Intelligent Tools - pdf | 2 MB

John Zysman, Martin Kenney, Laura Tyson

There is much we do not know and cannot know about the socioeconomic impacts of intelligent machines. The impacts will be driven by business strategies that differ by sector and country. “Good jobs” strategies are possible. It is important to identify and strengthen the factors, including policies, that encourage them. Demographics will certainly affect the outcomes. Powerfully and importantly, the narratives about the benefits and costs of the technologies will affect the speed and breadth of the deployment of intelligent tools.
 

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Künstliche Intelligenz