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Einfluss von KI auf den deutschen Arbeitsmarkt

Der deutsche Arbeitsalltag wird durch Software und KI nachhaltig verändert. Bei Hochqualifizierten ist dies auf KI-Anwendungen zurückzuführen, bei niedrig oder mittelqualifizierten stärker auf Softwareeinsatz.

Die Studie des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung untersucht die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz (KI) und Software auf dem deutschen Arbeitsmarkt im Zeitraum von 2012 und 2019. Dafür wurden Indikatoren verwendet, die auf Patentdaten basieren und anzeigen, inwieweit bestimmte berufliche Tätigkeiten potenziell durch KI oder Software übernommen werden könnten.

Hochqualifizierte Tätigkeiten verändern sich durch KI tendenziell am stärksten, während Software vor allem Berufe mit geringen oder mittleren Qualifikationsanforderungen verändert. Im Verarbeitenden Gewerbe ist das Automatisierungspotenzial durch KI am höchsten, während Branchen wie Verkehr und Lagerhaltung sowie Finanz- und Versicherungsdienstleistungen wiederum stärker durch Software betroffen sind. Die Studie hebt darüber hinaus hervor, dass trotz der Verbreitung digitaler Technologien und der Automatisierung KI und Software nicht in der Lage sind, ganze Berufe zu ersetzen, auch nicht in jenen Bereichen, in denen aktuell Fachkräftemangel herrscht. Trotzdem könnte KI aber in diesen Bereichen für tiefgreifende Veränderungen sorgen. Berufe mit einem höheren Frauenanteil sind tendenziell weniger von Automatisierung betroffen. Die Autoren und Autorinnen der Studie führen dies auf unterschiedliche Tätigkeitsstrukturen in den jeweiligen Berufen zurück. In Berufen mit einem hohen Frauenanteil finden sich vor allem Tätigkeiten, die häufiger interpersonelle Fähigkeiten erfordern. Fähigkeiten, die die untersuchten Technologien bisher kaum ersetzen können.

Die Autoren und Autorinnen empfehlen, Beschäftigte und Unternehmen durch Umschulungs- und Weiterbildungsangebote zu unterstützen, um den potenziellen Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt besser begegnen zu können. Abschließend wird darauf hingewiesen, dass weitere Forschung notwendig ist, um die Zusammenhänge zwischen Automatisierungspotenzialen, Löhnen und Beschäftigungsaussichten genauer zu verstehen.