ZusammenfassungKünstliche Intelligenz avanciert zu einem zentralen Thema der Debatten um eine übergreifende Digitalisierung der Arbeitswelt. Insgesamt zeigt sich dabei eine Dominanz wirtschaftlicher Perspektiven auf KI: so wird KI oft anhand ökonomischer Prognosen in Bezug auf Beschäftigung diskutiert. Andererseits finden sich auch Annahmen zu Auswirkungen auf Tätigkeiten im konkreten Arbeitsprozess. Einigkeit herrscht scheinbar darüber, dass KI umfangreiche Veränderungen in den Betrieben bewirken wird. Der Beitrag widmet sich im Sinne eines Positionspapiers diesem Spannungsfeld zwischen dominanten, diskursiven Erwartungen und empirischer, betrieblicher Realität von KI in Deutschland. Hierfür werden zentrale Perspektiven auf KI in Bezug auf Beschäftigung und Tätigkeiten vorgestellt und mit der vorhandenen Empirie zum Thema abgeglichen. Dadurch lassen sich die vorherrschenden Leitbilder und Spekulationen der KI Debatte besser einordnen. Die Sammlung der Empirie offenbart eklatante Forschungslücken hinsichtlich quantitativer als auch qualitativer Forschung zur Nutzung, als auch zum Einfluss von KI auf Arbeit. Zudem zeigen sich Schwierigkeiten bezüglich der Operationalisierung des Begriffs. Der Artikel bietet abschließend Überlegungen zu einem detaillierteren Verständnis von KI und zeigt Anknüpfungspunkte für künftige Forschung auf.Praktische Relevanz: Der Artikel illustriert das Phänomen KI, indem er eine Übersicht über zentrale Perspektiven in Bezug auf Beschäftigung und Tätigkeiten vorstellt und die vorhandene Empirie zum Thema KI und Arbeit in Deutschland sammelt. Dadurch ermöglicht er es, die vielfältigen Prognosen und Spekulationen über KI insgesamt besser einzuordnen.
Debates on digitalisation in Germany often refer to 'Industrie 4.0' describing a seamless and technologydriven process spearheaded by manufacturing. This view conflicts with sociological arguments, assuming highly differentiated processes of digitalisation. We review the literature and empirically test the core assumption that digital technologies relate to organisational characteristics and that adoption differs according to the type of technology. We analyse German IAB-Establishment-Panel data, which contains organisationlevel information, including digital technologies. Our results show a lead of manufacturing in the adoption of digital production technologies. Regarding other digital technologies, manufacturing performs on par or is outperformed by specific service industries. Additionally, the usage of digital technologies relates to organisational characteristics, other than industry (e.g., establishment size, age, competition, employees' qualification). The relationship patterns largely persist across technologies, with some technology-specific variants.Our empirical results underline the embeddedness of digitalisation processes in Germany and underline the relevance of the technologies in question.
In der aktuellen Debatte um Künstliche Intelligenz (KI) wird oft ein radikaler Wandel der Arbeitswelt erwartet, der auch die Arbeitsqualität betrifft. Dabei stehen bisher vielen weitreichenden Annahmen sehr wenige empirische Fakten gegenüber. Zudem wird oftmals nicht berücksichtigt, dass die KI-Nutzung am Arbeitsplatz bestimmte digitale Arbeitsmittel voraussetzt, die wiederum selbst Kernaspekte der Arbeitsqualität, wie Autonomie, mitbeeinflussen können. Dieser Beitrag führt in den Stand der Forschung ein und betrachtet Überlegungen zu möglichen Zusammenhängen zwischen KI und Autonomie als zentrale Dimension der Arbeitsqualität. Wir prüfen diese Zusammenhänge mit dem SOEP-IS-Datensatz 2019, anhand von Variablen für Autonomie, für digitale Arbeitsmittel und für KI-Nutzung. Unsere empirischen Ergebnisse zeigen nur einen oberflächlichen positiven Zusammenhang zwischen KI-Nutzung und Autonomie. Die Analysen bestätigen zudem, dass die KI-Nutzung systematisch mit spezifischen digitalen Arbeitsmitteln einhergeht, die zum Teil einen deutlich stärkeren Zusammenhang mit Autonomie aufweisen. Der Beitrag liefert damit empirische Befunde, welche Bedeutung KI am Arbeitsplatz derzeit für Autonomie hat, ohne dass sich Anzeichen für radikale Unterschiede am Arbeitsplatz finden lassen. Für zukünftige Forschung diskutieren wir abschließend, wie Empirie und Theorien vorangetrieben werden können,
Public debates and current research on “digitalization” suggest that digital technologies could profoundly transform the world of work. While broad claims are common in these debates, empirical evidence remains scarce. This calls for reliable data for empirical research and evidence-based policymaking. We implemented a data module in the Socio-Economic Panel to gather information on digitalization in three domains: artificial intelligence (AI), platform work, and digitalized workplace. This paper describes the existing approaches to measure technological exposure, the challenges in operationalization of digital transformation in a household survey, the implemented questionnaire items, and the research potential of this new data.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.