Digitalisierung und die Zukunft der Arbeit | Teil II & III

Teil II | Die Studie von Frey und Osborne gilt als führende Untersuchung über die Auswirkungen der Digitalisierung auf die zukünftige Arbeitswelt. [1] Inzwischen veröffentlichten Institutionen wie das World Economic Forum in Davos[2] oder der Branchenverband Bitcom[3] ebenfalls diesbezügliche Studien, wobei die Davoser Untersuchung einem ähnlichen Methodenansatz wie Frey & Osborne nachging.  Um die Auswirkungen technologisch bedingter Innovationen auf die Arbeitswelt zu untersuchen, müssen die Tätigkeitsanforderungen  des Berufes genau erfasst werden. Ein zweiter Schritt ist die Bündelung zu Berufszweigen mit der Erfassung von Berufen ähnlicher Anforderungsbereiche. Die Bewältigung des Erfassens solcher kategorisierter Berufssparten erleichtert eine differenzierte, Branchen spezifische  Prognose über den Einfluss der Computerisierung und Robotik. Frey & Osborne orientieren sich bei ihrer Berufsauswahl  an dem online service O*NET, das für das US-Department of labor entwickelt worden ist. O*NET basiert auf der  Klassifikation  SOC (Labor Department’s Standard Occupational Classification).[4] Die 2010 – Version von O*NET enthält 903 detailliert beschriebene Berufstätigkeiten. Die Daten werden stets aktualisiert und haben den Vorteil, dass sie die Schlüsselanforderungen (  knowledge, skills, and abilities) des jeweiligen Berufs messbar quantifizieren. Eine ähnliche Kategorisierung findet sich online bei der Bundesagentur für Arbeit, wenngleich die US – Plattform spezifischer den technischen Anforderungsbereich des jeweiligen Berufes erfasst.[5] Solche Grundlagen sind hilfreich für Fallstudien und regionale Untersuchungen, sie bieten zudem Basisdaten für Ausbildungsqualifikationen und curriculare Vorgaben. Vergleicht man die Anforderungsbereiche des US – Arbeitsmarktes mit denen Deutschlands, so werden in vielen Berufsfelder deutliche Unterschiede sichtbar. Die US – Daten erfassen auch eine Lohnspanne für alle 903 aufgeführten Berufe, was nicht unwichtig ist, da die Kosten von Robotik als ein bestimmender Faktor bei der Verdrängung von Tätigkeitsbereichen gelten kann, wie der Einsatz von Robotern im Logistikbreich belegt. Geht man auf die US – Seite und sucht einen Beruf heraus, für den man sich interessiert, so findet sich eine ganze Palette von differenziert aufgelisteten Informationen, die umfangreiche berufliche Tätigkeits – und Anforderungsbereiche erfasst. Im Detail vertieft die US – Seite folgende Oberthemen:

  • Tasks
  • Technology Skills
  • Knowledge
  • Skills
  • Abilities
  • Work Activities
  • Detailed Work Activities
  • Work Context
  • Job Zone
  • Education
  • Interests
  • Work Styles
  • Work Values
  • Related Occupations
  • Wages and Employment Trends

Zur Veranschaulichung erklären wir exemplarisch die fett markierten Schlüsselbereiche  Knowledge, Skills und Abilities:

Die Aufzählung erfasst für den jeweiligen Beruf das erforderliche kognitive Wissen wie Fingerfertigkeiten oder physische und psychische Belastungen. Eine ähnliche und  an O*NET orientierte Kategorisierung findet sich auf der website der Bundesanstalt  für Arbeit. In fünf Oberkategorien und diversen Unterkategorien werden die Facetten der beruflichen Tätigkeitsbereiche umfassend erfasst. Klickt man auf einen der Bereiche, so findet der Leser ausführliche Detailbeschreibungen incl. Videos und Bilder. Die folgende Graphik veranschaulicht das Schema und gibt einen Einblick in das Bemühen um vollständige Erfasung des Berufsbildes:

Klicken wir exemplarisch auf den fett markierten Bereich Tätigkeitsinhalte für den Beruf des Zahntechnikers / der Zahntechnikerin, so erhalten wir folgende Detailbeschreibung:

Aufgaben und Tätigkeiten im Einzelnen

  • zahntechnische Produkte nach zahnärztlichen Abformungen, Modellen und Arbeitsvorgaben oder anderen technischen Arbeitsunterlagen herstellen und reparieren

    • festsitzenden und herausnehmbaren Zahnersatz herstellen und reparieren
    • kieferorthopädische Geräte, Kieferbruchschienen, Parodontoseschienen oder Implantate herstellen oder instand setzen
    • Gussfüllungen herstellen 
    • Gelenke, Geschiebe und Scharniere herstellen und reparieren
    • feinmechanische Hilfsteile zur Befestigung von Zahnersatz und kieferorthopädischen Geräten in Zahnprothesen einarbeiten und reparieren; dabei funktions-, werkstoff- und patientengerechte Belange beachten
  • abhängig vom jeweiligen zahntechnischen Produkt die einzelnen Arbeitsschritte des Herstellens bzw. Reparierens sowie unterschiedliche Be- und Verarbeitungstechniken ausführen

    • zahnärztliche Aufträge und technische Unterlagen lesen
    • unterschiedliche Materialbe- und Verarbeitungstechniken anwenden, z.B. beschleifen, löten, biegen, feilen, gipsen, wachsen, zementieren und formen
    • Voll- und Teilprothesen und anderen Zahnersatz modellieren, anpassen, verblenden, polieren sowie ausarbeiten und einfräsen
    • Arbeitsmodelle fertigen und lagerichtig in Artikulatoren eingipsen, um sie den anatomischen Verhältnissen der Patienten anzupassen
    • künstliche Zähne form- und farbgerecht auswählen und sie nach funktionellen, ästhetischen und phonetischen Gesichtspunkten entsprechend dem ursprünglichen Zustand des betreffenden Gebisses aufstellen
    • computergestützte Frästechniken anwenden, z.B. künstliche Wurzeln für Implantate aus Titanrohlingen fräsen
    • Legierungen in Schmelzöfen schmelzen
    • geschmolzene Legierungen mittels Schleuder- oder Druckguss in Hohlformen gießen
    • Störstellen an Kronenrändern beseitigen, sorgfältig nachpolieren
    • sichtbare Flächen von Kronen und Brücken mit Kunststoff oder zahnkeramischen Massen verblenden, dabei feine Farbeffekte herstellen
  • Zahnärzte und Zahnärztinnen über Werkstoffe sowie über die technischen und statischen Möglichkeiten geplanter Zahnprothetik (Ersetzung beschädigter oder verlorener Zähne durch Prothesen) beraten
  • Geräte und Werkzeuge pflegen, warten und instand halten
  • Abformungen, Zahnersatz, Instrumente usw. reinigen und ggf. desinfizieren
  • Arbeitsabläufe und Materialfluss organisieren und koordinieren
  • Dokumentationen unter Einsatz der entsprechenden Unterlagen und Software durchführen

Was bedeuten diese Kenntnisse für den Einfluss technologischen Wandels? Einmal ermöglicht die detailgenaue Beschreibung des Tätigkeitsfeldes „Verdachtsmomente“. Aus der Beschreibung des Berufsbereichs ergeben sich quantifizierbare Qualifikationsmerkmale wie der Anteil manueller Tätigkeiten, der Tätigkeiten unter Zuhilfenahme von Werkzeugen, der Bereich erkennender, selbständig bzw. kreativer Handlungen usw. Die Kenntnis der detailgenauen Tätigkeiten und deren Klassifizierung ermöglicht die Erstellung eines Fragenkatalogs zur Erfassung möglicher disruptiver Einflüsse technologischer Innovationen. Im Fall des Zahntechnikers / der Zahntechnikerin könnte ein Untersuchungsgegenstand dem möglichen Einfluss des 3 – D – Drucks für bestimmte Arbeitsmodelle  gelten. Führt der Eingang dieser neuen Technologie zu kompensatorischen Verschiebungen, zur Streichung ganzer Tätigkeitsfelder, zur Produktions- und Qualitätsverbesserung, zur Verlagerung von Tätigkeiten oder gar zu Neueinstellungen? Der Fragenkatalog muss auch die Größe des Betriebs berücksichtigen, empirische Daten von Parallelentwicklungen auswerten, internationale Trends in Betracht ziehen usw. Selten wird sich ein Freistellungspotential von 100 % ergeben, Frey und Osborne klassifizieren auch eine Dreiteilung von 0 – 0,3 für „sichere“ Berufe , für 0,31 – 0,7 für Berufe mit höherem „Einsparpotential“ und schließlich von 0,71 – 0,99  für Berufe mit großem Gefährdungspotential. Die Messung des Einsparpotentials kann zu Verschiebungen innerhalb einer Branche führen. Liegt der kompensatorische Anteil niedriger als der Freisetzungseffekt, so belegt diese Entwicklung disruptive Folgen. Beim Zahntechnikerbeispiel werden neue Fachkräfte für den Umgang mit den 3 – D – Druckern benötigt, erforderlich sind  Umschulungen und Weiterqualifizierungen, evtl. werden Neueinstellungen vorgenommen. Es kann durchaus sein, dass ein Labor arbeitstechnisch mehr Personal benötigt, die Effektivitätssteigerung insgesamt aber weniger Labors nötig macht. Alle solche Effekte und Einwirkungen müssen berücksichtigt werden für eine gesicherte Prognose. Hier setzt die Kritik an der Studie von Frey/Osborne an. Die Autoren der Studie orientierten sich an den von O*NET beschriebenen Tätigkeitsfeldern und befragten auf Basis dieser Daten Robotik-Expertinnen/-Experten in einem speziell dafür anberaumten Workshop beim Oxford University Sciences Department. Die Befragung erfasste allenfalls ein technisches Automatisierungspotential, das mit dem ökonomischen disruptiven Potential nicht übereinstimmen muss. Experten neigen zu Übertreibungen und fehlerhaften Prognosen, vor allem aber werden die kompensatorischen Möglichkeiten beim Einsatz neuer Technologien unterschätzt. Mit der Fokussierung auf Tätigkeitsfelder werden Einsparpotentiale bei z.B. manuellen Teilbereichen zu disruptiven Einsparpotentialen ganzer Berufe hochgerechnet. Andererseits können Effektivitätsgewinne branchenspezifische disruptive Auswirkungen haben, also makroökonomische Gesamtbeschäftigungseffekte, die bei spezifischer Betrachtung von Tätigkeitsbereichen nicht genügend Berücksichtigung finden. Die kritische Hinterfragung des methodischen Zugangs ist von großer Wichtigkeit, denn mit der Genauigkeit und  Umfassenheit gewinnt ein messbares Ergebnis objektivierbaren Wert. Angesichts der Ideologiebehaftung der zwei Theorien (Kompensation vs. Freisetzung) hilft ein sauberes Meßverfahren bei der Versachlichung.  Die erzielten Erkenntnisse der Frey/Osborne – Studie sowie die Übertragungsstudie der ZEW Kurzexpertise [6] bringen dennoch wichtige Vorgaben für weitergehende Studien. Zum einen die Konzentration auf die sog. gefährdeten Berufsfelder mit einem großen Anteil von Tätigkeiten mit Automatisierungspotential, in der Studie formelhaft ausgedrückt als (LS + C) = gefährdete oder ersetzbare Arbeitsplätze. Das Automatisierungspotential richtet sich nach folgenden Faktoren:

  1. Entwicklungstempo der Technologien
  2. Preisentwicklung der Technologien
  3. Löhnen
  4. Makroökonomische Einflüsse

Sowohl Frey/Osborne als auch die ZEW – Studie gehen von zwei Bestimmungsfaktoren für den Grad des Automatisierungspotentials aus, Bildung und Einkommen. Dahinter steckt die Erkenntnis, dass Robotik überwiegend manuelle Tätigkeiten ersetzt und Technologien aufgrund ihres überschaubaren Aufgabenfeldes adäquat einfache Tätigkeiten wegrationalisieren. [7]

In logischer Konsequenz ergibt sich daraus die Hypothese, dass niedrige Einkommensbezieher stärker gefährdet sind als Einkommensbezieher, die infolge höherer Qualifikation ein besseres Einkommen erzielen.

Ein zukünftiges Augenmerk muss in zukünftigen Studien auf die Technologien gerichtet werden, die sogenannte kognitive Aufgaben zu erfüllen versprechen. Nach Frey/Osborne gibt es technische Engpässe ( engineering bottlenecks) bei drei Tätigkeitskategorien,  d.h. solchen mit geringerem Automatisierungspotential:

  1. Wahrnehmungs-und Manipulationstätigkeiten ( Zurechtfinden in komplexen und unstrukturierten Umgebungen) (LPM)
  2. Kreativ-intelligente Tätigkeiten  (LC)
  3. Sozial-intelligente Tätigkeiten (LSI)

Die diese Berufsfelder umfassende Gesamtheit wird als LNS = nicht oder schwer ersetzbare Arbeitsplätze bezeichnet. LNS  ergibt sich demnach aus der Summe der drei oben beschriebenen Tätigkeitskategorien, also :

LNS = ∑( LPM + LC + LSI)

Das Arbeitskräftepotential einer Ökonomie setzt sich demnach aus einem Bereich gefährdeter bzw. ersetzbarer Arbeitsplätze und einem Bereich relativ gesicherter Arbeitsplätze zusammen:

Q = (LS + C) + LNS  

Hieraus ergeben sich interessante Fragestellungen bzw. Untersuchungsaufgaben. In welchem quantifizierbaren Verhältnis stehen beide Teile zueinander? Nach Frey/Osborne besteht eine Automatisierungswahrscheinlichkeit in den USA von 9 % und in der BRD von 12 %.

Verschiebungen aus  (LS + C) in den Bereich  LNS müssten zur Konsequenz haben, dass neu geschaffene Berufe in dem „sicheren“ Bereich höhere Qualifikationsanforderungen beanspruchen. Welche gesellschaftlichen und ökonomischen Folgen ergeben sich aus derartigen Kompensationseffekten?

Wie beeinflussen Kostenentwicklung und das Tempo der technologischen Entwicklung von C das Arbeitskräftepotential LS?

In welchem Entwicklungsstand befinden sich Automatisierungsbemühungen für die Bereiche LPM, LC und LSI ? Gedacht ist vor allem an die Entwicklung künstlicher Intelligenz. Die Studie des Bundesverbands Informationswirtschaft BITCOM über künstliche Intelligenz [8] prognostiziert folgende Zukunft: „Die durch KI bevorstehenden Veränderungen sind fundamental und unumkehrbar. Sie haben Auswirkungen auf den Einzelnen und die Gesellschaft – das Selbstbild des Menschen (Vormachtstellung gegenüber Maschinen, Autonomie), das soziale Gefüge (soziales Handeln und soziales Rollenverständnis), den Wert und die Gestaltung von Arbeit (strukturell und systemisch) und die politische Willens – und Meinungsbildung.“ [9]. Der Einsatz von KI in Organisationen und Betrieben, z.T. noch im Versuchsstadium, oft aber darüber hinaus gehend, wird in folgenden Bereichen aufgelistet:

Smart Procurement ( Unterstützung von Einkaufsprozessen in Unternehmen)

Kognitive Fabrik (Verbesserung der Produktionsprozesse)

Datenanalyse

Buchhaltung

Chat Bot ( digitaler Assistent)

  • Kundendialoge
  • Marketingautomatisierung
  • Customer Service
  • After – Sales Services mit Drohnen ( z.B.Überwachung von Bohrinseln, Windkraftanlagen, Verkehrssysteme)
  • Bildverarbeitungssyteme
  • Verkaufsroboter
  • Logistik
  • Sicherheitsmanagement
  • Drahtlose Kommunikationsverifizierung
  • Mobilität ( Kopiloten von Autofahrern)
  • Beurteilung von Schadensfällen in Versicherungen
  • Management von Verkehrs-Infrastrukturen (Fraport)
  • Seniorenbetreuung im Gesundheitswesen

In welche Tätigkeitsbereiche, die dem Menschen vorbehalten sind, können Automatisierungstechnologien vordringen? Wenn dem Menschen vorbehaltene Tätigkeitsfelder von KI übernommen werden kann, so bedeutet dies nach unserer Formel Q = (LS + C) + LNS  eine Minimierung des gesamten Arbeitsplatzangebots, also eine Verkleinerung von Q. Daraus ergeben sich  gesellschaftliche und makroökonomische Versorgungs – und Verteilungsfragen, generell die Frage nach der Stabilität einer Gesellschaft. Noch besteht die Vorstellung einer ergänzenden Technologie, die vor allem im medizinischen und organisatorischen Bereich die Arbeitsqualität verbessert und zur Wohlfahrtsmehrung beiträgt. Neben der ökonomischen Relevanz gravierender technologischer Einflüsse werden zunehmend auch gesellschaftliche Implikationen diskussionswürdig, z.B. die Durchsetzung möglicher selbst fahrender Autos im Stadtverkehr. Die BITCOM-Studie listet einen  Vergleich Mensch / Maschine auf;

Mit jeder Linksverschiebung, also mit jeder Übernahme von kognitiven Stärken des Menschen durch Maschinen steigt das Automatisierungspotential von LNS und sinkt das Gesamtarbeitspotential Q.


Teil III

In Konsequenz der Auswertung der Forschungsergebnisse sollten zukünftige Untersuchungen folgende Aspekte berücksichtigen:

  1. Die Erforschung von Auswirkungen des Automatisierungspotentials bestehender oder in naher Zukunft zu erwartender Technologien sollte in Kenntnis detaillierter Tätigkeitsfelder mit der Untersuchung konkreter Fallstudien beginnen. Die Befragungen aller betrieblich Beteiligten ermöglicht eine konkrete Szenarienerstellung. Spezifische Rahmenbedingungen können eingebunden und gebenenfalls herausgerechnet werden. Als konkretes Beispiel gilt die Untersuchung des 3-D-Drucks in einem Dentallabor einer mittleren Großstadt. Der Vorteil der Fallstudie liegt darin, dass Tätigkeitsfelder innerhalb eines Berufes als geschlossenes System untersucht werden. Frey/Osborne schlossen von der Prognose disruptiver Tätigkeiten auf die Disruption ganzer Berufsfelder, ohne mögliche kompensatorische Effekte zu berücksichtigen bzw. zu erkennen.
  2. Die erzielten Ergebnisse bedürfen Vergleichsstudien, z.B. von Dentalstudios unterschiedlicher Größe derselben Stadt.
  3. Vergleichsstudien ähnlicher (z.B. Uni-) Städte präzisieren die Quantifizierbarkeit des Automatisierungspotentials. Spiralförmig werden die Vergleichsstudien erweitert, bis sich eine Signifikanz ergibt, die prognostische Hochrechnungen erlaubt.
  4. Solche prognostischen Ergebnisse können verifiziert oder falsifiziert werden durch Stichproben. Abweichungsfaktoren korrigieren und präzisieren Prognoseergebnisse.
  5. Empirische Vergleiche mit dem Ausland können arbeitsrechtliche oder betriebliche Spezifika herausfiltern und zu makroökonomischen Erkenntnissen führen.
  6. Die Herangehensweise bei den Fallstudien unterliegt einer ständigen Verbesserung, dient aber insgesamt als Vorlage für die Erforschung des Automatisierungspotentials anderer Technologien und Berufsfelder.
  7. Die konkrete Fallstudienanalyse sensibilisiert auch über das Tempo und den Vormarsch kognitiver Aufgabenübernahme durch Maschinen. Vor Ort erfährt der Untersuchende Entwicklungstendenzen, kann diesen nachgehen und in quantifizierbare Prognosen einbinden.
  8. Ein weiteres Untersuchungsgebiet bietet der konzeptionelle Umgang mit disruptiven Entwicklungen im Betrieb. Somit erhält jede Fallstudie auch Aussagekraft über makroökonomische Tendenzen.

Welche Untersuchungsfelder bieten sich an? Wir differenzieren zwischen weniger aufwendigen Forschungsstudien und aufwendigeren Fallstudien. Forschungsstudien untersuchen technologische Entwicklungen oder betriebliche Strukturen. Fallstudien untersuchen, wie technische Entwicklungen in die betrieblichen Strukturen eingreifen und welche gesamtgesellschaftlichen Implikationen sich daraus ergeben. Fallstudien sind ergiebiger als Befragungen wie bei Frey/Osborne, bei spiralförmiger Vorgehensweise wie oben beschrieben können Vergleichsstudien repräsentative Relevanz erhalten. Der Verein regionale Resilienz e.V. schlägt in Zusammenarbeit mit Instituten der RWTH Aachen folgende Untersuchungsaufträge vor:


[1] THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?, Quelle: https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf

[2] http://www3.weforum.org/docs/WEF_FOW_Reskilling_Revolution.pdf

[3] Siehe dazu: http://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/diginomics/digitalisierung-wird-jeden-zehnten-die-arbeit-kosten-15428341.html

[4] https://www.onetonline.org

[5]https://berufenet.arbeitsagentur.de/berufenet/faces/index?path=null

[6] ZEW Kurzexpertise No 57, Übertragung der Studie von Frey/Osborne (2013) auf Deutschland, in:

https://www.econstor.eu/bitstream/10419/123310/1/82873271X.pdf

[7] ebenda S.16/17

[8] Künstliche Intelligenz, wirtschaftliche Bedeutung, gesellschaftliche Herausforderungen, menschliche Verantwortung, BITCOM Berlin 2017

[9] Ebenda S.19