Intelligenter Arbeitsmarkt? Auswirkungen der KI-Transformation auf Berufe, Branchen und Regionen

Leibniz Universität Hannover

Projekthintergrund

Künstliche Intelligenz (KI) ist als Zukunfts- und Schlüsseltechnologie, mit weitreichenden Konsequenzen für die wirtschaftliche Entwicklung, zentral für die künftige Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen, Branchen und damit auch Regionen.

KI wird zu weitreichenden Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt führen und dabei werden diese sowohl in Berufen, Branchen als auch in Regionen sehr unterschiedlich verlaufen. Einerseits drohen Tätigkeiten durch KI ersetzt zu werden, andererseits bietet KI enorme Wachstumspotenziale in vielen Branchen und Regionen.

Fragestellung des Projekts

Um diese KI-Transformation zu untersuchen, hat sich die internationale Arbeitsmarktforschung bisher vor allem mit der Frage auseinandergesetzt, welche Tätigkeiten in welchen Berufen in Zukunft von KI ersetzt werden könnten. Dieses Substituierbarkeitspotenzial ermöglicht es jedoch nicht, die tatsächlichen Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt wie etwas Veränderungen in der Nachfrage zu erfassen.

Das Projekt "Intelligenter Arbeitsmarkt?" zielt daher darauf ab, die Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt anhand der KI-Nachfrage in Berufen, Branchen und Regionen zu erfassen und damit die Beschäftigungseffekte der KI-Transformation zu untersuchen.

Empirisches Vorgehen

Um die KI-Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt zu erfassen, wird im Projekt ein neuer Datensatz auf Basis von Online-Stellenanzeigen erstellt. Erste wissenschaftliche Arbeiten legen nahe, dass Online-Stellenanzeigen dazu geeignet sind systematische Entwicklungen des Arbeitsmarktes repräsentativ abzubilden. Auf Basis dieser umfangreichen Onlinedaten wird der KI-Nachfrage Indikator entwickelt und validiert. Dieser Indikator ermöglicht es den Zusammenhang zwischen KI und Beschäftigung statistisch zu modellieren, um die Auswirkungen der KI-Transformation besser verstehen zu können.

Zudem steht insbesondere die Automobilbranche als Schlüsselbranche in Deutschland durch die KI-Transformation vor großen Umbrüchen. Der KI-Nachfrage Indikator sowie weitere Output orientierte Indikatoren werden daher für eine Fallstudie zur KI-Transformation innerhalb der Automobilindustrie verwendet um die Automobilcluster in Niedersachsen, Baden-Württemberg und Bayern miteinander zu vergleichen.