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Studien zur Zukunft der Arbeit: Methoden und Aussagen häufig unterkomplex

Ole Wintermann
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Ole WintermannSonntag, 16.09.2018

Die britische Royal Society, die American Academy of Arts and Sciences, die British Academy und Frontier Economics haben auf Basis der Analyse von 160 Studien, die sich seit dem Jahre 2000 mit der Auswirkung von künstlicher Intelligenz (hier genutzt als Oberbegriff für die Digitalisierung der Arbeit) auf unsere Arbeitswelt befasst haben, eine mehr als spannende Meta-Analyse zur Zukunft der Arbeit erstellt. Aus meiner Sicht sind zwei Ergebnisse für die weitere wissenschaftliche Debatte aber auch für politische Weichenstellungen von großer Relevanz.

Erstens: Aufgrund der Vielzahl von Rahmenbedingungen ist eine valide Aussage zu den Beschäftigungswirkungen nicht realistisch. Zu den Indikatoren, die zu Varianzen führen, gehören u.a. Zeiträume, betrachtete Länder, Bezugsgrößen (Beruf vs. Tätigkeit), Netto- vs. Brutto-Effekte, Annahmen über die Verfügbarkeit von Technologie im Zeitverlauf u.v.m.

Zweitens: Volkswirtschaftliche Studien sind nicht mehr fähig, verlässliche Aussage zu treffen, weil sie zu sehr in ihrer methodischen Filter-Bubble agieren und gesellschaftliche Wechselwirkungen nicht berücksichtigen. So gehen nur einzelne Studien ein auf:

  • die unterschiedliche Auswirkung der Technologie auf verschiedene Gruppen der Gesellschaft,
  • die (Um-) Verteilung des gesellschaftlichen Wohlstandes infolge der Technologienutzung,
  • die intertemporale Wirkung der Einführung der Technologie, 
  • die Wechselwirkung der Technologieentwicklung mit der Marktkonzentration,
  • die Lohnkonkurrenz zwischen unterschiedlich Qualifizierten,
  • die Bedeutung unterschiedlicher regionaler Entwicklungen,
  • die Fehlmessungen bezüglich `Produktivität´ (Verteilung auf Firmen, Time-Lag),
  • oder auch die Wirkung von Marktkonzentration (Plattformen) auf die Einkommensentwicklung und -verteilung.

Als Maßnahmen empfehlen die Autoren weitergehende interdisziplinäre Forschung, eine Aufwertung der Regionalpolitik, Investitionen in Bildung und Ausbildung. Auch sollten mehr Firmen dazu gebracht werden, sich mit KI zu befassen.

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