{"id":8767,"date":"2026-05-21T06:00:00","date_gmt":"2026-05-21T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/topic-the-dynamic-dance-of-technology-and-employment-a-human-perspective-body-at-any-given-time-technology-does-two-things-to-employment-it-replaces-traditional-jobs-and-it\/"},"modified":"2026-05-21T06:00:00","modified_gmt":"2026-05-21T04:00:00","slug":"thema-der-dynamische-tanz-von-technologie-und-beschaftigung-eine-menschliche-perspektive-korper-zu-jeder-zeit-technologie-tut-zwei-dinge-zur-beschaftigung-sie-ersetzt-traditionelle-arbeitsplatze-und-s","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/topic-the-dynamic-dance-of-technology-and-employment-a-human-perspective-body-at-any-given-time-technology-does-two-things-to-employment-it-replaces-traditional-jobs-and-it\/","title":{"rendered":"{\n \u201cThema\u201d: \u201cDer dynamische Tanz von Technologie und Besch\u00e4ftigung: Eine menschliche Perspektive\u201d,\n \u201cbody\u201d: \u201c

Zu jeder Zeit hat die Technologie zwei Auswirkungen auf die Besch\u00e4ftigung: Sie ersetzt herk\u00f6mmliche Arbeitspl\u00e4tze und schafft neue Arbeitszweige. Maschinen ersetzen Landwirte, erm\u00f6glichen aber z. B. die Existenz von Luftfahrtingenieuren. Wenn also durch die Technik neue Arbeitspl\u00e4tze entstehen, wer bekommt sie? Wie gut werden sie bezahlt? Wie lange bleiben neue Arbeitspl\u00e4tze neu, bevor sie zu einer gew\u00f6hnlichen Aufgabe werden, die jeder Arbeitnehmer erledigen kann?<\/p>\\n\\n

Die Verschiebung verstehen<\/h5>\\n\\n

Eine neue Studie \u00fcber die Besch\u00e4ftigung in den USA unter der Leitung des MIT-Arbeits\u00f6konomen 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 beg\u00fcnstigt.<\/p>\\n\\n

\u201cWir hatten noch nie genau gesehen, wer die neue Arbeit macht\u201d, sagt Autor. \u201cSie wird eher von jungen und gebildeten Menschen in st\u00e4dtischen Gegenden durchgef\u00fchrt.\u201d<\/p>\\n\\n

Die nachfragegesteuerte Innovation<\/h5>\\n\\n

Die Studie enth\u00e4lt auch eine wichtige Erkenntnis in gro\u00dfem Ma\u00dfstab: Ein Gro\u00dfteil der innovationsbasierten neuen Arbeit wird durch die Nachfrage angetrieben. Die staatlich gef\u00f6rderte Ausweitung von Forschung und Produktion in den 1940er Jahren als Reaktion auf den Zweiten Weltkrieg sorgte f\u00fcr eine enorme Menge an neuer Arbeit und neuen Formen von Know-how.<\/p>\\n\\n

\u201cDies bedeutet, dass wir \u00fcberall dort, wo wir neue Investitionen t\u00e4tigen, auch neue Spezialisierungen erhalten\u201d, sagt Autor. \u201cWenn man eine gro\u00df angelegte Aktivit\u00e4t ins Leben ruft, wird es immer eine Gelegenheit f\u00fcr neues Spezialwissen geben, das f\u00fcr diese Aktivit\u00e4t relevant ist. Wir fanden das spannend zu sehen.\u201d<\/p>\\n\\n

Das Papier, \u201cWas unterscheidet neue Arbeit von mehr Arbeit?<\/a>?\u201d wird demn\u00e4chst in der Annual Review of Economics<\/em>. Die Autoren sind Autor, Caroline Chin, Doktorandin am Department of Economics des MIT, Anna M. Salomons, Professorin am Department of Economics der Universit\u00e4t Tilburg und an der School of Economics der Universit\u00e4t Utrecht, und Bryan Seegmiller PhD \u201922, Assistenzprofessor an der Kellogg School of Management der Northwestern University.<\/p>\\n\\n

Die AI-Verbindung<\/h5>\\n\\n

Und ja, das Lernen \u00fcber neue Arbeit und die Arten von Arbeitnehmern, die diese Arbeit verrichten, k\u00f6nnte f\u00fcr die Verbreitung k\u00fcnstlicher Intelligenz von Bedeutung sein - obwohl es nach Autor's Einsch\u00e4tzung noch zu fr\u00fch ist, um zu sagen, wie KI den Arbeitsplatz beeinflussen wird.<\/p>\\n\\n

\u201cDie Leute sind wirklich besorgt, dass die KI-gest\u00fctzte Automatisierung bestimmte Aufgaben schneller aush\u00f6hlen wird\u201d, bemerkt Autor. \u201cDie Aush\u00f6hlung von Aufgaben ist nicht dasselbe wie die Aush\u00f6hlung von Arbeitspl\u00e4tzen, da viele Arbeitspl\u00e4tze 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 \u00fcber sie. Wir wissen nicht, was sie sein wird, wie sie aussehen wird und wer in der Lage sein wird, sie auszuf\u00fchren.\u201d<\/p>\\n\\n

Fachwissen und seine Entwicklung<\/h5>\\n\\n

Die vier Co-Autoren arbeiteten auch an einer fr\u00fcheren gro\u00dfen Studie \u00fcber neue Arbeit mit, die 2024 ver\u00f6ffentlicht wurde. Darin wurde festgestellt, dass etwa sechs von zehn Arbeitspl\u00e4tzen in den USA zwischen 1940 und 2018 in neuen Fachgebieten entstanden sind, die sich erst seit 1940 in gro\u00dfem Umfang entwickelt haben. Die neue Studie erweitert diese Forschungslinie, indem sie genauer untersucht, wer die neuen Berufe aus\u00fcbt.<\/p>\\n\\n

Dazu 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 vollst\u00e4ndig \u00f6ffentlich werden, konnten die Wissenschaftler im ersten Fall Daten auf individueller Ebene zu Berufen, Geh\u00e4ltern und mehr untersuchen und dieselben Arbeitnehmer verfolgen, wenn sie zwischen den Volksz\u00e4hlungen von 1940 und 1950 den Arbeitsplatz wechselten.<\/p>\\n\\n

Durch eine Forschungskooperation mit dem U.S. Census Bureau erhielten die Autoren auch sicheren Zugang zu ACS-Datens\u00e4tzen 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 langj\u00e4hrigen Berufsfeldern vergleichen.<\/p>\\n\\n

Neue 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 h\u00e4ufig mit neuen Formen der Technologie verbunden.<\/p>\\n\\n

\u201cEs erfordert die Beherrschung bestimmter F\u00e4higkeiten\u201d, sagt Autor. \u201cWas Arbeit wertvoll macht, ist nicht einfach die F\u00e4higkeit, etwas zu tun, sondern spezielles Wissen. Und das unterscheidet hochbezahlte Arbeit oft von schlecht bezahlter Arbeit\u201d. Au\u00dferdem, so f\u00fcgt er hinzu, \u201cmuss es knapp sein. Wenn jeder ein Experte ist, dann ist niemand ein Experte.\u201d<\/p>\\n\\n

Die sich ver\u00e4ndernde Natur des Fachwissens<\/h5>\\n\\n

Bei der Untersuchung der Volksz\u00e4hlungsdaten fanden die Wissenschaftler heraus, dass 1950 etwa 7 Prozent der Besch\u00e4ftigten in Arbeitsbereichen t\u00e4tig waren, die erst seit 1930 entstanden sind. In j\u00fcngerer Zeit waren etwa 18 Prozent der Besch\u00e4ftigten im Zeitraum 2011-2023 in Arbeitsbereichen t\u00e4tig, die seit 1970 eingef\u00fchrt wurden. (Das ist ungef\u00e4hr der gleiche Anteil an neuen Arbeitspl\u00e4tzen pro Jahrzehnt, obwohl Autor nicht glaubt, dass es sich dabei um einen eindeutigen Trend handelt).<\/p>\\n\\n

In diesen Zeitr\u00e4umen sind neue Arbeitspl\u00e4tze h\u00e4ufiger in st\u00e4dtischen Gebieten entstanden, wobei Personen unter 30 Jahren mehr als jede andere Altersgruppe davon profitierten. Die Aufnahme einer Besch\u00e4ftigung in einer neuen Branche scheint eine dauerhafte Wirkung zu haben: Bei Personen, die 1940 in einer neuen Branche besch\u00e4ftigt waren, war die Wahrscheinlichkeit, dass sie 1950 in einer neuen Branche t\u00e4tig waren, 2,5 Mal so hoch wie in der Gesamtbev\u00f6lkerung. Hochschulabsolventen hatten eine um 2,9 Prozentpunkte h\u00f6here Wahrscheinlichkeit, in einer neuen Branche t\u00e4tig zu sein, als High-School-Absolventen.<\/p>\\n\\n

Neue Arbeit ist auch mit einer Lohnpr\u00e4mie verbunden, d. h., die Geh\u00e4lter sind insgesamt h\u00f6her 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.<\/p>\\n\\n

\u201cDer Seltenheitswert schwindet\u201d, sagt Autor. \u201cEs wird zum Allgemeingut. Es wird selbst automatisiert. Neue Arbeit wird alt.\u201d<\/p>\\n\\n

Schlie\u00dflich, 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.<\/p>\\n\\n

Innovation im Zeitalter der KI<\/h5>\\n\\n

Die Untersuchung der Frage, wer neue Arbeitspl\u00e4tze erh\u00e4lt, f\u00fchrte die Wissenschaftler zu verbl\u00fcffenden Schlussfolgerungen dar\u00fcber, wie neue Arbeit geschaffen wird. Die Untersuchung von Daten auf Bezirksebene aus der Zeit des Zweiten Weltkriegs, als die Bundesregierung neue Produktionsanlagen in \u00f6ffentlich-privaten Partnerschaften in den gesamten USA f\u00f6rderte, zeigt, dass in Bezirken mit neuen Fabriken mehr neue Arbeitspl\u00e4tze entstanden, und dass 85 bis 90 Prozent der neuen Arbeitspl\u00e4tze zwischen 1940 und 1950 technologiebedingt waren.<\/p>\\n\\n

In diesem Sinne gab es damals sehr viel nachfrageorientierte Innovation. Heute konzentriert sich der \u00f6ffentliche Diskurs \u00fcber Innovation h\u00e4ufig auf die Angebotsseite, d. h. auf die Innovatoren und Unternehmer, die versuchen, neue Produkte zu schaffen. Die Studie zeigt jedoch, dass die Nachfrageseite die Innovationst\u00e4tigkeit erheblich beeinflussen kann.<\/p>\\n\\n

\u201cTechnologie ist nicht wie \u2018Heureka!\u2019, wo es einfach passiert\u201d, sagt Autor. \u201cInnovation ist eine zielgerichtete T\u00e4tigkeit. Und Innovation ist kumulativ. Wenn man weit genug kommt, hat sie ihre eigene Dynamik. Aber wenn man das nicht tut, wird sie nie ankommen.\u201d<\/p>\\n\\n

Womit wir wieder bei KI w\u00e4ren, dem Thema, auf das sich 2026 so viele Menschen konzentrieren. Wird KI gute neue Arbeitspl\u00e4tze schaffen oder wird sie Arbeit wegnehmen? Nun, das h\u00e4ngt wahrscheinlich davon ab, wie wir sie einsetzen, meint Autor. Nehmen wir den riesigen Gesundheitssektor, in dem es viele Arten von technologiegest\u00fctzter neuer Arbeit geben k\u00f6nnte, wenn die Menschen daran interessiert sind, Arbeitspl\u00e4tze zu schaffen.<\/p>\\n\\n

\u201cEs gibt verschiedene M\u00f6glichkeiten, wie wir KI im Gesundheitswesen einsetzen k\u00f6nnen\u201d, sagt Autor. \u201cDie eine ist, die Arbeit der Menschen zu automatisieren. Die andere besteht darin, Menschen mit unterschiedlichen Fachkenntnissen verschiedene Aufgaben zu \u00fcbertragen. Ich w\u00fcrde sagen, dass die zweite M\u00f6glichkeit gesellschaftlich vorteilhafter ist. Aber es ist nicht klar, dass der Markt in diese Richtung gehen wird.\u201d<\/p>\\n\\n

Auf der anderen Seite k\u00f6nnte die KI bei entsprechender staatlicher Nachfrage in verschiedenen Formen so eingesetzt werden, dass sie die Produktivit\u00e4t des Gesundheitswesens steigert und dadurch neue Arbeitspl\u00e4tze schafft.<\/p>\\n\\n

\u201cMehr als die H\u00e4lfte des Geldes, das in den USA in die Gesundheitsversorgung flie\u00dft, ist \u00f6ffentliches Geld\u201d, so Autor. \u201cWir haben hier eine Menge Einfluss, wir k\u00f6nnen die Dinge in diese Richtung lenken. Es gibt verschiedene M\u00f6glichkeiten, dies zu nutzen.\u201d<\/p>\\n\\n

Diese 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 unterst\u00fctzt.<\/p>\\n\\n

Wenn Sie auf der Suche nach KI-Automatisierung f\u00fcr Ihr Unternehmen sind, sollten Sie einen Besuch bei implementi.ai<\/a> f\u00fcr auf Ihre Bed\u00fcrfnisse zugeschnittene L\u00f6sungen.<\/p>\\n\\n

Weitere Einzelheiten finden Sie in dem urspr\u00fcnglichen Nachrichtenartikel <"},"content":{"rendered":"

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?<\/p>\n

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.<\/p>\n

\u201cOur team’s invaluable research data provided an unprecedented look at the profiles of individuals engaging in new work. We found that it\u2019s mostly undertaken by young, educated city dwellers,\u201d Autor explains.<\/p>\n

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.<\/p>\n

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).<\/p>\n

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\u2019s too premature to predict AI\u2019s specific impact on the employment arena.<\/p>\n

\u201cFears 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?\u201d Autor muses.<\/p>\n

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. \u201cAcquiring 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,\u201d asserts Autor.<\/p>\n

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.<\/p>\n

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. \u201cTransformation 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 \u2018new\u2019 work ages,\u201d Autor observes.<\/p>\n

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, \u201cIn an era dominated by AI, it’s important to recognize its potential to nurture good jobs as long as we implement it wisely.\u201d<\/p>\n

If you’re considering AI solutions for your company, visit [implementi.ai](https:\/\/implementi.ai) for custom-made offerings. For more details, visit the [original article](https:\/\/economics.mit.edu\/sites\/default\/files\/2026-04\/New-vs-More-ARE-20260315.pdf) covering this vital research. The study was generously supported by multiple organizations including The Hewlett Foundation, Google Technology and Society Visiting Fellows Program, NOMIS Foundation, the Schmidt Sciences AI2050 Fellowship, the Smith Richardson Foundation, the James M. and Cathleen D. Stone Foundation, and Instituut Gak.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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 […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":8768,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-8767","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8767","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8767"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8767\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8768"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8767"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8767"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8767"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}