Unter { “Thema”: “Der dynamische Tanz von Technologie und Beschäftigung: Eine menschliche Perspektive”, “body”: “
Zu jeder Zeit hat die Technologie zwei Auswirkungen auf die Beschäftigung: Sie ersetzt herkömmliche Arbeitsplätze und schafft neue Arbeitszweige. Maschinen ersetzen Landwirte, ermöglichen aber z. B. die Existenz von Luftfahrtingenieuren. Wenn also durch die Technik neue Arbeitsplätze entstehen, wer bekommt sie? Wie gut werden sie bezahlt? Wie lange bleiben neue Arbeitsplätze neu, bevor sie zu einer gewöhnlichen Aufgabe werden, die jeder Arbeitnehmer erledigen kann?
\n\nDie Verschiebung verstehen
\n\nEine neue Studie über die Beschäftigung in den USA unter der Leitung des MIT-Arbeitsökonomen David Autor bringt Licht in diese Angelegenheit. Wie Autor und seine Kollegen im Detail zeigen, haben neue Arbeitsformen in den Nachkriegs-USA vor allem Hochschulabsolventen unter 30 Jahren begünstigt.
\n\n“Wir hatten noch nie genau gesehen, wer die neue Arbeit macht”, sagt Autor. “Sie wird eher von jungen und gebildeten Menschen in städtischen Gegenden durchgeführt.”
\n\nDie nachfragegesteuerte Innovation
\n\nDie Studie enthält auch eine wichtige Erkenntnis in großem Maßstab: Ein Großteil der innovationsbasierten neuen Arbeit wird durch die Nachfrage angetrieben. Die staatlich geförderte Ausweitung von Forschung und Produktion in den 1940er Jahren als Reaktion auf den Zweiten Weltkrieg sorgte für eine enorme Menge an neuer Arbeit und neuen Formen von Know-how.
\n\n“Dies bedeutet, dass wir überall dort, wo wir neue Investitionen tätigen, auch neue Spezialisierungen erhalten”, sagt Autor. “Wenn man eine groß angelegte Aktivität ins Leben ruft, wird es immer eine Gelegenheit für neues Spezialwissen geben, das für diese Aktivität relevant ist. Wir fanden das spannend zu sehen.”
\n\nDas Papier, “Was unterscheidet neue Arbeit von mehr Arbeit??” wird demnächst in der Annual Review of Economics. Die Autoren sind Autor, Caroline Chin, Doktorandin am Department of Economics des MIT, Anna M. Salomons, Professorin am Department of Economics der Universität Tilburg und an der School of Economics der Universität Utrecht, und Bryan Seegmiller PhD ’22, Assistenzprofessor an der Kellogg School of Management der Northwestern University.
\n\nDie AI-Verbindung
\n\nUnd ja, das Lernen über neue Arbeit und die Arten von Arbeitnehmern, die diese Arbeit verrichten, könnte für die Verbreitung künstlicher Intelligenz von Bedeutung sein - obwohl es nach Autor's Einschätzung noch zu früh ist, um zu sagen, wie KI den Arbeitsplatz beeinflussen wird.
\n\n“Die Leute sind wirklich besorgt, dass die KI-gestützte Automatisierung bestimmte Aufgaben schneller aushöhlen wird”, bemerkt Autor. “Die Aushöhlung von Aufgaben ist nicht dasselbe wie die Aushöhlung von Arbeitsplätzen, da viele Arbeitsplätze eine Vielzahl von Aufgaben umfassen. Aber wir fragen uns alle: Woher soll die neue Arbeit kommen? Sie ist so wichtig, und wir wissen nur wenig über sie. Wir wissen nicht, was sie sein wird, wie sie aussehen wird und wer in der Lage sein wird, sie auszuführen.”
\n\nFachwissen und seine Entwicklung
\n\nDie vier Co-Autoren arbeiteten auch an einer früheren großen Studie über neue Arbeit mit, die 2024 veröffentlicht wurde. Darin wurde festgestellt, dass etwa sechs von zehn Arbeitsplätzen in den USA zwischen 1940 und 2018 in neuen Fachgebieten entstanden sind, die sich erst seit 1940 in großem Umfang entwickelt haben. Die neue Studie erweitert diese Forschungslinie, indem sie genauer untersucht, wer die neuen Berufe ausübt.
\n\nDazu verwendeten die Forscher Daten des U.S. Census Bureau aus den Jahren 1940 bis 1950 sowie die Daten des American Community Survey (ACS) des Census Bureau aus den Jahren 2011 bis 2023. Da die Aufzeichnungen des Census Bureau nach etwa 70 Jahren vollständig öffentlich werden, konnten die Wissenschaftler im ersten Fall Daten auf individueller Ebene zu Berufen, Gehältern und mehr untersuchen und dieselben Arbeitnehmer verfolgen, wenn sie zwischen den Volkszählungen von 1940 und 1950 den Arbeitsplatz wechselten.
\n\nDurch eine Forschungskooperation mit dem U.S. Census Bureau erhielten die Autoren auch sicheren Zugang zu ACS-Datensätzen auf Personenebene. Anhand dieser Daten konnten sie das Einkommen, die Ausbildung und andere demografische Merkmale von Arbeitnehmern in neuen Berufsfeldern analysieren - und sie mit Arbeitnehmern in langjährigen Berufsfeldern vergleichen.
\n\nNeue Arbeit, so Autor, ist immer mit neuen Formen von Fachwissen verbunden. Am Anfang ist dieses Fachwissen knapp, im Laufe der Zeit kann es sich jedoch ausbreiten. In jedem Fall ist das Fachwissen häufig mit neuen Formen der Technologie verbunden.
\n\n“Es erfordert die Beherrschung bestimmter Fähigkeiten”, sagt Autor. “Was Arbeit wertvoll macht, ist nicht einfach die Fähigkeit, etwas zu tun, sondern spezielles Wissen. Und das unterscheidet hochbezahlte Arbeit oft von schlecht bezahlter Arbeit”. Außerdem, so fügt er hinzu, “muss es knapp sein. Wenn jeder ein Experte ist, dann ist niemand ein Experte.”
\n\nDie sich verändernde Natur des Fachwissens
\n\nBei der Untersuchung der Volkszählungsdaten fanden die Wissenschaftler heraus, dass 1950 etwa 7 Prozent der Beschäftigten in Arbeitsbereichen tätig waren, die erst seit 1930 entstanden sind. In jüngerer Zeit waren etwa 18 Prozent der Beschäftigten im Zeitraum 2011-2023 in Arbeitsbereichen tätig, die seit 1970 eingeführt wurden. (Das ist ungefähr der gleiche Anteil an neuen Arbeitsplätzen pro Jahrzehnt, obwohl Autor nicht glaubt, dass es sich dabei um einen eindeutigen Trend handelt).
\n\nIn diesen Zeiträumen sind neue Arbeitsplätze häufiger in städtischen Gebieten entstanden, wobei Personen unter 30 Jahren mehr als jede andere Altersgruppe davon profitierten. Die Aufnahme einer Beschäftigung in einer neuen Branche scheint eine dauerhafte Wirkung zu haben: Bei Personen, die 1940 in einer neuen Branche beschäftigt waren, war die Wahrscheinlichkeit, dass sie 1950 in einer neuen Branche tätig waren, 2,5 Mal so hoch wie in der Gesamtbevölkerung. Hochschulabsolventen hatten eine um 2,9 Prozentpunkte höhere Wahrscheinlichkeit, in einer neuen Branche tätig zu sein, als High-School-Absolventen.
\n\nNeue Arbeit ist auch mit einer Lohnprämie verbunden, d. h., die Gehälter sind insgesamt höher als bei bereits bestehenden Arbeitsformen. Doch wie die Studie zeigt, schwindet auch dieser Lohnaufschlag im Laufe der Zeit, da das besondere Fachwissen in vielen Formen der neuen Arbeit viel weiter verbreitet ist.
\n\n“Der Seltenheitswert schwindet”, sagt Autor. “Es wird zum Allgemeingut. Es wird selbst automatisiert. Neue Arbeit wird alt.”
\n\nSchließlich, so Autor, war Autofahren einst eine seltene Form der Kompetenz. Genauso wie die Beherrschung von Textverarbeitungsprogrammen wie WordPerfect oder Microsoft Word bis weit in die 1990er Jahre hinein. Mit der Zeit wurde jedoch die Beherrschung von Textverarbeitungsprogrammen zum elementarsten Bestandteil der Computernutzung.
\n\nInnovation im Zeitalter der KI
\n\nDie Untersuchung der Frage, wer neue Arbeitsplätze erhält, führte die Wissenschaftler zu verblüffenden Schlussfolgerungen darüber, wie neue Arbeit geschaffen wird. Die Untersuchung von Daten auf Bezirksebene aus der Zeit des Zweiten Weltkriegs, als die Bundesregierung neue Produktionsanlagen in öffentlich-privaten Partnerschaften in den gesamten USA förderte, zeigt, dass in Bezirken mit neuen Fabriken mehr neue Arbeitsplätze entstanden, und dass 85 bis 90 Prozent der neuen Arbeitsplätze zwischen 1940 und 1950 technologiebedingt waren.
\n\nIn diesem Sinne gab es damals sehr viel nachfrageorientierte Innovation. Heute konzentriert sich der öffentliche Diskurs über Innovation häufig auf die Angebotsseite, d. h. auf die Innovatoren und Unternehmer, die versuchen, neue Produkte zu schaffen. Die Studie zeigt jedoch, dass die Nachfrageseite die Innovationstätigkeit erheblich beeinflussen kann.
\n\n“Technologie ist nicht wie ‘Heureka!’, wo es einfach passiert”, sagt Autor. “Innovation ist eine zielgerichtete Tätigkeit. Und Innovation ist kumulativ. Wenn man weit genug kommt, hat sie ihre eigene Dynamik. Aber wenn man das nicht tut, wird sie nie ankommen.”
\n\nWomit wir wieder bei KI wären, dem Thema, auf das sich 2026 so viele Menschen konzentrieren. Wird KI gute neue Arbeitsplätze schaffen oder wird sie Arbeit wegnehmen? Nun, das hängt wahrscheinlich davon ab, wie wir sie einsetzen, meint Autor. Nehmen wir den riesigen Gesundheitssektor, in dem es viele Arten von technologiegestützter neuer Arbeit geben könnte, wenn die Menschen daran interessiert sind, Arbeitsplätze zu schaffen.
\n\n“Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie wir KI im Gesundheitswesen einsetzen können”, sagt Autor. “Die eine ist, die Arbeit der Menschen zu automatisieren. Die andere besteht darin, Menschen mit unterschiedlichen Fachkenntnissen verschiedene Aufgaben zu übertragen. Ich würde sagen, dass die zweite Möglichkeit gesellschaftlich vorteilhafter ist. Aber es ist nicht klar, dass der Markt in diese Richtung gehen wird.”
\n\nAuf der anderen Seite könnte die KI bei entsprechender staatlicher Nachfrage in verschiedenen Formen so eingesetzt werden, dass sie die Produktivität des Gesundheitswesens steigert und dadurch neue Arbeitsplätze schafft.
\n\n“Mehr als die Hälfte des Geldes, das in den USA in die Gesundheitsversorgung fließt, ist öffentliches Geld”, so Autor. “Wir haben hier eine Menge Einfluss, wir können die Dinge in diese Richtung lenken. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, dies zu nutzen.”
\n\nDiese Forschung wurde zum Teil von der Hewlett Foundation, dem Google Technology and Society Visiting Fellows Program, der NOMIS Foundation, dem Schmidt Sciences AI2050 Fellowship, der Smith Richardson Foundation, der James M. and Cathleen D. Stone Foundation und dem Instituut Gak unterstützt.
\n\nWenn Sie auf der Suche nach KI-Automatisierung für Ihr Unternehmen sind, sollten Sie einen Besuch bei implementi.ai für auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Lösungen.
\n\nWeitere Einzelheiten finden Sie in dem ursprünglichen Nachrichtenartikel <
In the unfurling dance between technology and employment, the measured step is always insightful. Technology simultaneously replaces traditional jobs and creates new occupations – transforming farmers into aeronautical engineers, for example. But the timely waltz prompts inevitable questions: Who lands these fresh gigs? What’s the remuneration like? Have the “new” jobs aged to become mundane tasks workers universally tackle?
The discoveries of an enlightening new study led by David Autor – a Labor Economist at MIT – illuminates these inquiries. The U.S. employment landscape has seen a dramatic shift particularly benefitting educated individuals under 30 eager to explore new forms of work. Notably, these opportunities for innovation-based jobs are largely concentrated in urban settings.
“Our team’s invaluable research data provided an unprecedented look at the profiles of individuals engaging in new work. We found that it’s mostly undertaken by young, educated city dwellers,” Autor explains.
Strikingly, the research brought a powerful realization – the birth of innovative job segments is primarily spurred by demand. Examples from history, such as the government-backed manufacturing expansion during World War II, stand testament to the creation of new specialties and qualifications. “Our findings demonstrate that wherever we channel significant investments, we inadvertently give rise to new specializations. Every large-scale venture creates openings for specialized knowledge pertinent to that industry, which we found exhilarating to witness,” adds Autor.
The captivating study “What Makes New Work Different from More Work?” which is set to feature in the Annual Review of Economics required the collaborative brilliance of Autor, Caroline Chin (a PhD student at MIT’s Department of Economics), Anna M. Salomons (a professor at the Department of Economics at Tilburg University and Utrecht University’s School of Economics), and Bryan Seegmiller PhD ’22 (an assistant professor at Northwestern University’s Kellogg School of Management).
To uncover the dynamic relationship between technology and employment, the researchers needed to delve deeper into the inclusion of artificial intelligence (AI) in the workplace. Although current understanding remains somewhat opaque, Autor believes it’s too premature to predict AI’s specific impact on the employment arena.
“Fears are mounting that AI-fueled automation could rapidly erode specific duties. Eroding tasks doesn’t equate to fading jobs, as many jobs are a mix of tasks. But the burning question remains: what shape will the new work take, and who will be the ones qualified to perform it?” Autor muses.
At the core of new employment opportunities lies a new area of expertise. Initially, this expertise is often scarce and largely tied to new technological advances. “Acquiring such new abilities involves honing a certain set of skills. What sets labor apart is not just the ability to execute tasks, but a specialized knowledge, and that’s often the distinguishing factor between high-paid and low-paid work. Remember, it must remain scarce. If everyone is an expert, then nobody is,” asserts Autor.
Investigating historical census data, the team discovered that in 1950, approximately 7% of workers engaged in jobs that surfaced post-1930. Fast forward to the period 2011-2023, this proportion swelled to 18% with roles introduced since 1970. The emergence of such new vocations has been most apparent in urbanized areas, with the under-30 population being the primary beneficiaries. So significant is the impact of fostering new expertise, that workers initially employed in new sectors are 2.5 times more likely to continue in these new fields as compared to their counterparts in the general working populace.
The allure of these novel jobs lies in their attractive wages, significantly larger than those in established professions. However, the course of time dims this allure as the unique knowledge underpinning many new jobs becomes more widely disseminated, and the initial scarcity value dissipates. “Transformation is a natural part of the evolution process. What starts as a novelty eventually transforms into commonplace. The once-exclusive knowledge ends up being automated, and the ‘new’ work ages,” Autor observes.
The researchers also found that innovation is often demand-driven – sectors flush with public funds experience surges of technological innovation and new occupations. An optimistic Autor opines, “In an era dominated by AI, it’s important to recognize its potential to nurture good jobs as long as we implement it wisely.”
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