Bibliographic Metadata
Bibliographic Metadata
- TitleKünstliche Intelligenz und Arbeit in Europa – eine fertigkeitsbasierte Analyse berufsspezifischer Exposition / von Marcel Riepe, M. Sc
- Author
- Degree supervisor
- Published
- Description1 Online-Ressource (LII, 152 Seiten)
- Institutional NoteUniversität Paderborn, Dissertation, 2025
- AnnotationTag der Verteidigung: 31.10.2025
- Defended on2025-10-31
- LanguageGerman
- Document TypesDissertation (PhD)
- Keywords (GND)
- URN
- DOI
Links
- Social MediaShare
- Reference
- IIIF
Files
Classification
Zusammenfassung
Die Auswirkungen künstlicher Intelligenz (KI) auf menschliche Arbeit werden in Gesellschaft und Wissenschaft kontrovers diskutiert. Diese Dissertation trägt zu dieser Debatte bei, indem sie eine fertigkeitsbasierte Perspektive auf europäische Berufe einnimmt. Ausgehend von den für die Ausübung von Arbeitsaufgaben erforderlichen Fertigkeiten gemäß dem europäischen ESCO-Datensatz wird die Exposition gegenüber KI anhand von Benchmarks und einschlägiger Literatur bewertet. Anschließend werden für 3.039 Berufe Einflusswerte bestimmt, die das Ausmaß der Exposition je Beruf ausdrücken. Diese Einflusswerte werden zudem aggregiert und zwischen Berufskategorien sowie auf Länderebene verglichen. Entgegen herkömmlichen Annahmen über technologischen Fortschritt wird gezeigt, dass Berufe mit hohen kognitiven Fertigkeitsanforderungen besonders stark exponiert sind, während vorwiegend manuelle Tätigkeiten häufig einen deutlich geringeren Expositionsgrad aufweisen. Dies führt zu Verschiebungen in der Nachfrage nach Fertigkeiten und zu einer potenziellen Obsoleszenz bestimmter Fertigkeiten, mit Implikationen für die Akteure am Arbeitsmarkt sowie für politische Entscheidungsträger.
Abstract
The influence of artificial intelligence on human labor is debated in society and academia. This dissertation contributes to this debate by adopting a skills-based perspective on European occupations. Using the skills required to perform occupational tasks according to the European ESCO dataset, exposure to artificial intelligence is evaluated based on benchmarks and related literature. Exposure scores are determined for 3,039 occupations from the dataset, measuring the extent of exposure for each occupation. These scores are then aggregated and compared across occupational categories and at the country level. Contrary to conventional assumptions about technological progress and the labor market, the analysis shows that occupations with high cognitive skill requirements are particularly strongly exposed, whereas predominantly manual activities are often assigned a substantially lower degree of exposure. This leads to shifts in skill demand and a potential obsolescence of certain skills, with implications for labor market participants as well as policymakers.
License/Rightsstatement
