KI-Forschung: Einfluss auf Karrieren älterer Arbeitnehmer
Neue Forschung des Center for Retirement Research an der Boston College zeigt, dass KI ältere Arbeitnehmer dazu veranlassen könnte, ihre Arbeitsplätze zu verlassen oder ihre Rollen effizienter zu gestalten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI die Karrierelänge beeinflusst, was für die Rentenpolitik relevant ist.
Künstliche Intelligenz beginnt, die Karrierewege älterer Arbeitnehmer neu zu gestalten, so eine neue Studie des Center for Retirement Research an der Boston College. Die Forschung deutet darauf hin, dass KI-Fortschritte Personen ab 55 Jahren entweder dazu veranlassen könnten, ihre derzeitigen Positionen zu verlassen, oder die Effizienz und Nachhaltigkeit ihrer bestehenden Rollen verbessern könnten.
Die Studie, verfasst von Wirtschaftsprofessor Geoffrey Sanzenbacher, ergab, dass ältere Arbeitnehmer in Branchen mit hoher KI-Exposition ihre Arbeitsplätze häufiger wechseln. Diese Übergänge werden gleichermaßen durch Arbeitslosigkeit und freiwillige Abgänge verursacht. "Es ist ein statistisch signifikanter Effekt", sagte Sanzenbacher und merkte an, dass die Auswirkungen in bestimmten Berufen erheblich sein können.
Der Einfluss von KI auf die Karrierelänge wird voraussichtlich auf drei Hauptarten erfolgen. Erstens kann die Automatisierung zur Verdrängung älterer Arbeitnehmer führen, was Arbeitslosigkeit oder einen vollständigen Ausstieg aus dem Erwerbsleben zur Folge hat. Zweitens könnte der Druck zur Einführung von KI einige Arbeitnehmer dazu veranlassen, nach Rollen zu suchen, die weniger von diesen Veränderungen betroffen sind, oder früher in den Ruhestand zu gehen. Umgekehrt könnte generative KI durch Steigerung der Produktivität längere Arbeitsleben ermöglichen, was potenziell zu Lohnerhöhungen führt und es den Arbeitnehmern ermöglicht, sich auf ansprechendere Aufgaben zu konzentrieren.
Bemerkenswerterweise deutet die Forschung darauf hin, dass die KI-Exposition die Unterschiede in der Karrierelänge zwischen niedrig und hoch bezahlten Arbeitsplätzen verringern könnte. Zuvor hatten Arbeitnehmer in körperlich anspruchsvollen Berufen oft kürzere Karrieren als Personen in höher gebildeten, akademischen Berufen. Da KI jedoch zunehmend wissensbasierte Industrien beeinflusst, könnte sich diese Dynamik verschieben.
Die Studie definiert KI-Exposition basierend darauf, inwieweit die Aufgaben eines Berufs von KI ausgeführt werden können. Sie nutzt Daten aus der Current Population Survey und der Digital Planet-Initiative der Tufts University. Berufe wie Webdesigner, Webentwickler und Datenwissenschaftler werden als die mit der höchsten KI-Exposition identifiziert, während Berufe im Bergbau und Bauwesen eine geringere Exposition aufweisen.