Seite - 224 - in Künstliche Intelligenz - Technologie | Anwendung | Gesellschaft

224 C Gesellschaft Polarisierungsthese Um die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt näher zu beleuchten, hilft ein Blick in die Wissenschaft. Eine von führenden Ökonomen vielfach vertretene These lautet, dass der technologische Wandel und die Digitalisierung zu einer Polarisierung des Arbeitsmarktes führen (Autor 2015; Dustmann et al. 2009; Goos et al. 2009; Spitz-Oener 2006). Demnach ist die Beschäftigung für Arbeiter in Berufen mit mitt- lerem Qualifikationsniveau relativ zur Beschäftigung von Arbeitskräften in Berufen mit niedrigem oder hohem Qualifikationsniveau in den letzten Jahrzehnten zurück- gegangen – eine Entwicklung, die sich auch mit Blick in die Zukunft fortsetzen soll. Begründet wird dieses Phänomen mit dem zunehmenden Einsatz digitaler Technolo- gien, die vorwiegend kognitiv und manuell repetitive und regelbasierte Aufgaben automatisieren bzw. übernehmen. Da der Anteil an Routineaufgaben in Berufen des mittleren Qualifikationsniveaus besonders groß war, sank entsprechend die Nach- frage nach Arbeitskräften auf diesen Gebieten, während Beschäftigte der niedrige- ren oder höheren Qualifikationsgruppen von einem steigenden Bedarf zur Erfüllung von nichtroutinemäßig ausführbaren manuellen und komplexen Aufgaben profitier- ten. Zuletzt haben Wissenschaftler der Organisation für wirtschaftliche Zusammen- arbeit und Entwicklung (OECD) gezeigt, dass die Polarisierung des Arbeitsmarkts in allen beobachteten OECD-Staaten in den letzten zwei Jahrzehnten zugenommen hat (OECD 2016). Dabei ist zu beachten, dass mit der Polarisierungsthese qualifikations- bezogene Verschiebungen am Arbeitsmarkt beschrieben werden, sich daraus aber nicht zwangsläufig Arbeitsplatzverluste ergeben. So ist in Deutschland trotz der rela- tiven Veränderung der Beschäftigung in Berufen mit unterschiedlichen Qualifikati- onsniveaus der Arbeitsmarkt insgesamt stabil geblieben; Arbeiter und Angestellte konnten also in anderen Professionen beschäftigt werden. Somit ergibt sich aus der Polarisierungshypothese die Frage, mit welchen Anpassungsprozessen Beschäftigte trotz einer zunehmenden Technisierung langfristig Anstellungen finden konnten. Das denkbare Spektrum ist breit und reicht von einer möglichen Dequalifizierung bis hin zum technologiegestütztem Upgrading (Hirsch-Kreinsen 2016). Wendet man sich den spezifischen Auswirkungen von KI zu, so ist im Hinblick auf die Polarisierungsthese ein Paradigmenwechsel denkbar. Nach einer Phase der Automa- tisierung, bei der Maschinen vor allem manuelle physische Routineaufgaben über- nahmen, konnten durch die anschließende Computerisierung auch kognitive Routi- netätigkeiten ersetzt werden, wobei dafür in den letzten Jahren zunehmend KI- Anwendungen herangezogen wurden. Von einer Substitution waren somit Berufe mit mittlerem Qualifikationsniveau betroffen, während in Berufen mit hohem Quali- fikationsniveau digitale Technologien komplementär zum Einsatz kamen. Dies könnte sich in Zukunft jedoch ändern. So geben derzeitige KI-Anwendungen einen Ausblick darauf, wie die Technologie mehr und mehr in analytische und interaktive Arbeitsbe- reiche drängt, bei denen es darauf ankommt, komplexe Sachverhalte zu erfassen