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Das Dokument “Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce” stellt einen neuen Prüfrahmen vor, um die Auswirkungen von KI-Agenten auf den Arbeitsmarkt zu untersuchen. Die Autoren, darunter Yijia Shao und Erik Brynjolfsson von der Stanford University, wollen damit verstehen, welche Aufgaben Arbeitnehmer von KI-Agenten automatisieren oder augmentieren lassen möchten und wie diese Wünsche mit den aktuellen technologischen Möglichkeiten übereinstimmen.
Der Rahmen umfasst audio-gestützte Mini-Interviews zur Erfassung nuancierter Arbeitnehmerwünsche und führt die “Human Agency Scale” (HAS) ein, eine fünfstufige Skala (H1-H5), die den gewünschten Grad menschlicher Beteiligung quantifiziert und über eine einfache Automatisierungsdichotomie hinausgeht. H1 steht für vollständige KI-Automatisierung, während H5 wesentliche menschliche Beteiligung bedeutet. Mithilfe dieses Rahmens wurde die WORKBank-Datenbank erstellt, die auf der O*NET-Datenbank des US-Arbeitsministeriums basiert. Die WORKBank enthält Präferenzen von 1.500 Arbeitnehmern und Fähigkeitsbewertungen von 52 KI-Experten für 844 Aufgaben in 104 Berufen, die zwischen Januar und Mai 2025 gesammelt wurden.
Die Studie kommt zu vier zentralen Ergebnissen:
- Wunsch nach Automatisierung: Arbeitnehmer zeigen eine positive Einstellung zur Automatisierung von 46,1 % der Aufgaben durch KI-Agenten, insbesondere bei repetitiven und geringwertigen Tätigkeiten, um Zeit für höherwertige Arbeit freizusetzen. Es bestehen jedoch weiterhin Bedenken hinsichtlich des Vertrauens in die KI-Genauigkeit, des Arbeitsplatzverlusts und des Fehlens menschlicher Qualitäten.
- Landschaft der Wünsche und Fähigkeiten: Die gemeinsame Betrachtung von Arbeitnehmerwünschen und technologischen Fähigkeiten unterteilt Aufgaben in vier Zonen: die “Green Light”-Zone (hoher Wunsch, hohe Fähigkeit), die “Red Light”-Zone (hohe Fähigkeit, geringer Wunsch), die F&E‑Gelegenheitszone (hoher Wunsch, geringe Fähigkeit) und die Niedrigprioritätszone (geringer Wunsch, geringe Fähigkeit). Es wurde eine Diskrepanz festgestellt, da 41,0 % der Zuordnungen von Y Combinator-Unternehmen zu Aufgaben in den Zonen „Niedrige Priorität“ und „Rotes Licht“ konzentriert sind, was auf unterversorgte vielversprechende Bereiche hindeutet.
- Human Agency Scale (HAS) Spektrum: Die HAS zeigt unterschiedliche Muster in verschiedenen Berufen, wobei H3 (gleichberechtigte Partnerschaft) für 45,2 % der Berufe das dominierende, von Arbeitnehmern gewünschte Niveau ist, was das Potenzial für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent unterstreicht. Allerdings bevorzugen Arbeitnehmer im Allgemeinen höhere Grade menschlicher Beteiligung, als Experten technologisch für notwendig erachten, was auf potenzielle Reibungen hindeutet.
- Verschiebung der Kernkompetenzen: Die Studie deutet auf eine potenzielle Verschiebung der menschlichen Kernkompetenzen hin, weg von informationsbezogenen Fähigkeiten (z. B. Datenanalyse) hin zu zwischenmenschlichen und organisatorischen Fähigkeiten (z. B. Organisieren, Planen und Priorisieren von Arbeit, Ausbilden und Unterrichten anderer).
Diese Ergebnisse betonen die Bedeutung, die Entwicklung von KI-Agenten an den menschlichen Wünschen auszurichten und Arbeitnehmer auf die sich entwickelnde Dynamik am Arbeitsplatz vorzubereiten. Die Studie weist auf Einschränkungen hin, darunter die Abhängigkeit von bestehenden O*NET-Aufgaben, potenzielle Wissenslücken der Arbeitnehmer bezüglich der KI-Fähigkeiten und den Momentaufnahmecharakter der Daten, die den Stand der KI-Systeme Anfang 2025 widerspiegeln.