Auf einen Blick
- Quelle
- Georgieff and Hyee (2022). Artificial Intelligence and Employment: New Cross-Country Evidence. Frontiers in Artificial Intelligence, 5, 832736. doi:10.3389/frai.2022.832736
- Wie sie durchgeführt wurde
- Die Autoren nahmen einen vorhandenen Wert dafür, wie stark KI die Aufgaben eines Berufs übernehmen oder unterstützen könnte (KI-Exposition), übertrugen ihn auf 23 Länder und verglichen ihn mit Veränderungen bei Beschäftigung und Arbeitsstunden. Datenanalyse. Sie bildet ein Maß aus vorhandenen Daten, etwa aus Angaben zu Berufen und Aufgaben.
- Wer teilnahm
- Berufe in 23 OECD-Ländern.
- Wo
- 23 Mitgliedsländer der OECD, einer Gruppe überwiegend wohlhabender Volkswirtschaften.
“Overall, there appears to be no clear relationship between AI exposure and employment growth.” [Insgesamt scheint es keinen klaren Zusammenhang zwischen KI-Exposition und Beschäftigungswachstum zu geben.]
Was sie fand
- Insgesamt sagte die KI-Exposition nicht voraus, ob die Beschäftigung in einem Beruf wuchs oder schrumpfte.
- In Berufen, in denen Menschen viel am Computer arbeiten, ging höhere Exposition mit höherem Beschäftigungswachstum einher.
- In Berufen mit wenig Computerarbeit gab es Hinweise, dass höhere Exposition mit weniger Arbeitsstunden einherging.
Die Autoren bieten eine Erklärung an: Beschäftigte mit guten digitalen Kompetenzen können mit KI zu höherwertigen Aufgaben wechseln, Beschäftigte ohne diese Kompetenzen nicht.
Wann das Ergebnis gilt
Die Daten stammen aus den Jahren vor den heutigen KI-Chat-Werkzeugen. Die Studie zeigt, was über Länder hinweg zusammen auftrat. Eine Ursache beweist sie nicht.
Spätere Daten aus den USA zu jungen Beschäftigten in exponierten Berufen weisen in die andere Richtung. Siehe weniger junge Menschen in KI-exponierten Berufen eingestellt.
Grenzen
- Sie vergleicht Berufe, nicht Unternehmen.
Praktiken, die sich auf diese Studie stützen
Diese Studie stützt: