Digitalisierung der Arbeitswelt: Mögliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt in Hessen. Aktualisierung 2022

Burkert, Carola; Röhrig, Annette; Jahn, Daniel Research Report Digitalisierung der Arbeitswelt: Mögliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt in Hessen. Aktualisierung 2022 IAB-Regional. IAB Hessen, No. 2/2024 Provided in Cooperation with: Institute for Employment Research (IAB) Suggested Citation: Burkert, Carola; Röhrig, Annette; Jahn, Daniel (2024) : Digitalisierung der Arbeitswelt: Mögliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt in Hessen. Aktualisierung 2022, IABRegional. IAB Hessen, No. 2/2024, Institut für Arbeitsmarktund Berufsforschung (IAB), Nürnberg, https://doi.org/10.48720/IAB.REH.2402 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/302907 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen. 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If the documents have been made available under an Open Content Licence (especially Creative Commons Licences), you may exercise further usage rights as specified in the indicated licence. https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de IAB-Regional, IAB Bayern Nr|JJJJ 0 IAB-REGIONAL Berichte und Analysen aus dem Regionalen Forschungsnetz 2|2024 IAB Hessen Digitalisierung der Arbeitswelt: Mögliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt in Hessen – Aktualisierung 2022 Carola Burkert, Annette Röhrig, Daniel Jahn ISSN 1861-3578 IAB-Regional Hessen 2|2024 1 Digitalisierung der Arbeitswelt: Mögliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt in Hessen – Aktualisierung 2022 Carola Burkert (IAB Hessen) Annette Röhrig (IAB Hessen) Daniel Jahn (IAB Baden-Württemberg) IAB-Regional berichtet über die Forschungsergebnisse des Regionalen Forschungsnetzes des IAB. Schwerpunktmäßig werden die regionalen Unterschiede in Wirtschaft und Arbeitsmarkt – unter Beachtung lokaler Besonderheiten – untersucht. IAB-Regional erscheint in loser Folge in Zusammenarbeit mit der jeweiligen Regionaldirektion der Bundesagentur für Arbeit und wendet sich an Wissenschaft und Praxis. IAB-Regional Hessen 2|2024 2 Inhaltsverzeichnis Zusammenfassung ................................................................................................................... 3 1 Einleitung ........................................................................................................................... 4 1.1 Generative Künstliche Intelligenz als Treiber des technologischen Wandels ................... 4 1.2 Kurz erklärt: Substituierbarkeitspotenzial .......................................................................... 5 1.3 Aufbau des Berichts ............................................................................................................. 6 1.4 Zusätzliche Informationen und Analysen für Berufe und hessische Kreise sowie kreisfreie Städte ................................................................................................................... 6 2 Potenzielle Auswirkungen der Digitalisierung für den hessischen Arbeitsmarkt ................. 7 2.1 Vor allem Hochqualifizierte bekommen die Digitalisierung verstärkt zu spüren .............. 8 2.2 Hohe Zuwächse in den ITund naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufen und in den Handelsberufen ........................................................................................................ 9 3 Betroffenheit der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in Hessen ........................... 11 3.1 Beschäftigung in Hessen insgesamt: Mehr Beschäftigte von hohem Substituierbarkeitspotenzial betroffen............................................................................. 11 3.2 Regionale Betroffenheit auf Bundeslandebene: Hessen ist unterdurchschnittlich betroffen ............................................................................................................................. 12 3.3 Regionale Betroffenheit auf hessischer Kreisebene: erhebliche Unterschiede – geringe Betroffenheit im Rhein-Main-Gebiet .................................................................... 14 4 Beschäftigungsentwicklung in Hessen in Abhängigkeit vom Substituierbarkeitspotenzial ............................................................................................ 16 5 Zusammenfassung und Fazit ............................................................................................ 18 5.1 Zusammenfassung ............................................................................................................. 18 5.2 Fazit: Die Anpassung von Kompetenzen ist zentral für die Transformation .................... 19 Literatur ................................................................................................................................. 21 Anhang ................................................................................................................................... 23 Definition und Berechnung des Substituierbarkeitspotenzials ............................................... 24 Abbildungsverzeichnis ............................................................................................................ 25 Tabellenverzeichnis ................................................................................................................ 25 IAB-Regional Hessen 2|2024 3 Zusammenfassung Der Einsatz von neuen digitalen Technologien wird die Arbeitswelt verändern, und auch – oder gerade – Hochqualifizierte werden betroffen sein. Das Substituierbarkeitspotenzial gibt an, in welchem Ausmaß Berufe gegenwärtig potenziell durch den Einsatz von Computern oder computergesteuerten Maschinen ersetzbar sind. Es entspricht dem Anteil an Tätigkeiten in einem Beruf, die schon heute durch den Einsatz moderner Technologien ersetzt werden könnten (für mehr Details siehe Anhang Seite 24). Das Substituierbarkeitspotenzial in den Helferund Fachkraftberufen ist nach wie vor am höchsten. Neu ist aber, dass die Zuwachsraten in den Expertenberufen (u. a. durch generative Künstliche Intelligenz) am höchsten sind. Fertigungsund Fertigungstechnische Berufe haben zwar nach wie vor den höchsten Anteil digitalisierbarer Tätigkeiten, aber die höchsten Zuwachsraten für den Zeitraum 2019 bis 2022 betreffen die ITund Naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufe. Die vorliegende Studie zeigt, wie sehr sich die Arbeitswelt in Hessen bereits verändert hat. Allerdings ist zu betonen, dass die Studie das technisch Mögliche der Ersetzbarkeit des Menschen durch die Maschine untersucht. Ob dies am Ende wirklich so eintrifft, steht nicht fest. Was technisch machbar ist, wird am Ende vielleicht nicht umgesetzt werden, weil sich vieles als zu komplex herausstellen könnte. Die Herausforderung liegt nicht im Arbeitsplatzabbau, sondern in den sich stark wandelnden Tätigkeiten der Beschäftigten. Auch wenn einerseits Tätigkeiten durch Digitalisierung wegfallen, entstehen andererseits neue Tätigkeiten und Berufe. Wir betrachten die hohen Substituierbarkeitspotenziale nicht als Indikator für drohende Arbeitslosigkeit, sondern für den Wandel der Arbeitswelt, der am besten mit passgenauen Qualifizierungsund Weiterbildungsmaßnahmen unterstützt werden kann. Denn die Anpassung der Kompetenzen ist zentral für die Transformation. Link für regionale Ergebnisse: https://iab.de/datentool-2024-substituierbarkeitspotenzial-inhessen/ Abruf am 31.7.2024 Keywords Arbeitsmarkt, Digitalisierung, Generative KI, Hessen, Substituierbarkeitspotenzial Danksagung Wir danken Katharina Grienberger und Britta Matthes für die Bereitstellung der regionalen Daten. Darüber hinaus gilt unser Dank Anna-Maria Kindt sowie Doris Wiethölter für hilfreiche Anmerkungen und Kommentare und Andrea Stöckmann für die Endredaktion. IAB-Regional Hessen 2|2024 4 1 Einleitung 1.1 Generative Künstliche Intelligenz als Treiber des technologischen Wandels Ein Treiber des gesellschaftlichen Wandels ist die Digitalisierung. Die Einführung digitaler Technologien seit Ende der 1990er Jahre, markieren den Beginn der vierten industriellen Revolution (Kagermann/Wahlster/Helbig 2013: 17). Diese neuen digitalen Technologien hatten und haben Auswirkungen auf die Arbeitswelt. Frey/Osborne (2017, zuerst publiziert als Arbeitspapier 2013) analysierten die Auswirkungen der Digitalisierung bzw. Automatisierung auf den US-amerikanischen Arbeitsmarkt: Sie kamen zu dem Ergebnis, dass 47 Prozent der Beschäftigten in Berufen arbeiten, die in den kommenden 20 Jahren mit hoher Wahrscheinlichkeit automatisiert sein könnten. Ähnlich wie in der Studie von Frey/Osborne (2017) wurden auch für den Arbeitsmarkt und die Berufsstruktur in Deutschland Studien zur Automatisierbarkeit ganzer Berufe durchgeführt, mit ähnlichen Ergebnissen (Bonin/Gregory/Zierahn 2015; Bowles 2014; Brzeski/Burk 2015). Die vom IAB (Dengler/Matthes 2015, 2018, 2021 sowie Grienberger/Matthes/Paulus 2024) durchgeführten Analysen zu Substituierbarkeitspotenzialen von Berufen auf der Grundlage von Einschätzungen zur Substituierbarkeit der dazugehörigen Tätigkeiten sind deutlich differenzierter und werden daher im vorliegenden Bericht herangezogen. Grienberger/Matthes/Paulus (2024) zeigen auf, dass die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) bereits in den 1960er Jahren entwickelt wurden, die Rechenleistung heute mittlerweile ausreichend ist, Daten in ausreichendem Umfang verfügbar und die Algorithmen als selbstlernende Systeme konzipiert sind, sodass KI auch komplexe Arbeitsaufgaben übernehmen kann. Doch seit 2019 haben sich neue technologische Potenziale durch eine generative KI ergeben, denn durch die gestiegenen Rechnerleistungen kann KI nun auch neue Inhalte erzeugen, also generieren. Grienberger/Matthes/Paulus (2024) führen Beispiele für die Verwendung von generativer KI und deren Auswirkungen auf die Arbeitswelt bzw. bestimmte Berufe (z. B. Substituierbarkeitspotenziale von Programmierer*innen durch Lowund No-Coding oder die Auswirkungen der Automatisierbarkeit des Erstellens und Bearbeitens von Bildern, Videos und Musik) auf. Beispielhaft werden im Folgenden die Auswirkungen von großen Sprachmodellen aufgezeigt, die Texte verfassen, Fragen beantworten und Geschichten erzählen können. Large Language Modells (LLMs) können große Datenmengen auswerten und somit ein Verständnis für die Strukturen, Muster und Zusammenhänge von Sprache entwickeln. Durch die statistische Vorhersage des jeweils nächsten Wortes eines Textes werden sie befähigt, gut lesbare Texte zu schreiben, Denkaufgaben zu lösen oder auf komplexe Konversationen zu reagieren. Die Ergebnisse der Modelle sind teilweise fehlerhaft (z. B. Wissenslücken, Interpretationsfehler, Logikfehler), doch die Modelle werden ständig verbessert und ihre Möglichkeiten sind noch lange nicht ausgeschöpft. Seemann (2023) zeigt, dass LLMs eine rasche Anwendung in der Arbeitswelt finden, da diese potenziell Prozesse beschleunigen, Kosten senken und Personal einsparen. Aufgaben, die bisher von Menschen ausgeführt werden, könnten automatisiert werden, z. B. das IAB-Regional Hessen 2|2024 5 Verfassen von Texten oder das Beantworten von Kundenanfragen. Der Einsatz von LLMs kann vor allem Medienberufe oder Berufe in der Lehre, Verwaltung oder Management verändern. Beispielsweise arbeiten in Legal-Tech-Unternehmen Mensch und Technik bereits zusammen. Über eine digitale Plattform können Mieter Ansprüche aus der Mietpreisbremse einfordern, doch bezahlt wird nur im Erfolgsfall. Der gesamte Ablauf erfolgt nahezu vollständig automatisiert und ein Algorithmus ermittelt die Ansprüche, mögliche Mietersparnis und Erfolgsaussichten und das Programm übernimmt die Anschreiben, evtl. Mahnungen und Rügen. Fachanwält*innen prüfen und unterschreiben. LLMs werden heute bereits von vielen Anwält*innen als Tool genutzt um Verträge zu entwerfen.1 Der digitale Wandel hat Auswirkungen auf unsere Arbeitsweise. Neue Technologien wie KI haben schon in zahlreichen Berufen die Anforderungen an Qualifikationen geändert. Vom theoretischen Standpunkt aus kann der technologische Wandel unsere Arbeitsrealität in unterschiedlicher Weise beeinflussen. Einerseits besteht die Möglichkeit eines Verdrängungseffekts, bei dem computergesteuerte Maschinen Aufgaben übernehmen, die zuvor von Menschen ausgeführt wurden. Dadurch wird die Notwendigkeit von Arbeitskräften entfallen. Andererseits können neue Technologien eine Steigerung der Produktivität bestehender Arbeitskräfte und eine Erhöhung der Nachfrage nach Arbeitskräften in nicht automatisierten Bereichen bewirken. Dies führt zu neuen Arbeitsplätzen und Aufgaben. Insgesamt herrscht ein hoher Grad an Unsicherheit, wie KI die Arbeitswelt verändern wird. Studien zeigen eine große Bandbreite möglicher Zukunftsszenarien auf und widersprechen sich teilweise. Einerseits wird oft befürchtet, dass der Einsatz von KI zu einem massiven Stellenabbau führen könnte (Arntz/Blesse/Dörrenberg 2022). Andere gehen jedoch davon aus, dass durch den Einsatz von KI die Produktivität steigt und somit auch die Gesamtnachfrage und Beschäftigung (Rammer/Fernández/Czarnitzki 2022). Die Frage nach den Entwicklungsperspektiven KI-basierter Arbeit stellt sich auch deshalb, weil die einschlägige öffentliche Diskussion hierzu bislang stark von Spekulationen und nur wenig Evidenz geprägt ist. 1.2 Kurz erklärt: Substituierbarkeitspotenzial Schon in den Jahren 2016, 2018 und 2021 veröffentlichte das IAB Hessen Berichte zu den Auswirkungen einer fortschreitenden Digitalisierung auf den Arbeitsmarkt in Hessen (Bennewitz et al. 2016; Weißler 2018; Burkert/Schaade/Röhrig 2021). Grundlage der dort vorgestellten Ergebnisse war das Substituierbarkeitspotenzial nach Dengler und Matthes (2015, 2018, 2021). Dieses beschreibt den Anteil der Tätigkeiten in einem Beruf, der potenziell schon heute durch Computer oder computergesteuerte Maschinen durchgeführt werden könnte. Das Substituierbarkeitspotenzial ist somit ein berufsspezifisches Maß für den möglichen Einsatz von Computern oder Maschinen zum Ersatz oder zur Unterstützung von Beschäftigten. Daher führt die jeweilige Anzahl der Beschäftigten in einem Beruf zu einem unterschiedlich starken Einfluss einer weitergehenden Digitalisierung in verschiedenen Regionen. Eine ausführliche Beschreibung bzgl. der Daten und des Substituierbarkeitspotenzials ist im Anhang (Seite 24) zu finden. 1 Siehe beispielsweise: https://www.anwaltsuchservice.de/rechtstipps/legal_tech_was_bedeutet_das_und_was_ist_erlaubt_25867.html, Abruf am 9.7.2024. IAB-Regional Hessen 2|2024 6 1.3 Aufbau des Berichts Im Kapitel 2 präsentieren wir die neuen Werte des Substituierbarkeitspotenzials 2022 für Hessen anhand der Anforderungsniveaus (2.1), der Berufssegmente (2.2) und stellen teilweise auch die Entwicklung von 2013 bis 2022 dar. Anschließend (3.1) gehen wir auf die Betroffenheit von Auswirkungen des Einsatzes neuer Technologien ein, indem wir die Anteile von sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in Berufen in Hessen mit niedrigem, mittlerem und hohem Substituierbarkeitspotenzial analysieren. Der regionale Blickwinkel zeigt sowohl im Vergleich der Bundesländer (3.2) als auch der hessischen Kreise und kreisfreien Städte (3.3) jenen Anteil von Beschäftigten auf, die von einem hohen Substituierbarkeitspotenzial betroffen sind. Kapitel 4 untersucht den Zusammenhang zwischen Substituierbarkeitspotenzialen und Beschäftigungsentwicklung. Das Fazit schließt mit einer kurzen Zusammenfassung und betont die Wichtigkeit von Weiterbildung und Qualifizierung (Kapitel 5.2). 1.4 Zusätzliche Informationen und Analysen für Berufe und hessische Kreise sowie kreisfreie Städte Detailinformationen über Berufe – das Substituierbarkeitspotenzial einzelner Berufe Berufe verschwinden in der Regel nicht, Berufe verändern sich. Es verändern sich die Tätigkeitsprofile von Berufen und Berufsbezeichnungen werden oftmals entsprechend angepasst. So verbinden sich im Ausbildungsberuf Mechatroniker*in Aufgaben, die früher von Mechaniker*innen erledigt wurden, mit Tätigkeiten, die Elektroniker*innen vorbehalten waren. Ähnlich ist es bei der Digitalisierung: Meistens verlieren Tätigkeiten, die von Computern oder computergesteuerten Maschinen ausgeübt werden können, an Bedeutung; während andere Tätigkeiten neu hinzukommen oder an Relevanz gewinnen. Dabei sind die zukünftigen Kompetenzanforderungen hochgradig berufsspezifisch und reichen von der Fähigkeit, ein Assistenzsystem richtig zu verstehen oder sich mit den jeweils aktuellsten Hardund Softwaresystemen auseinanderzusetzen; über den datenschutzgerechten Umgang mit elektronischen Daten; bis hin zum kreativen Designen neuer Produkte, Geschäftsoder Produktionsprozesse in agiler Kooperation mit Kund*innen und Kolleg*innen. Der JobFuturomat des IAB (https://job-futuromat.iab.de/) zeigt auf, wie digitale Technologien die Arbeitswelt verändern können. Berufssegmente fassen Einzelberufe nach inhaltlichen Gesichtspunkten anhand berufsfachlicher Kriterien qualitativ zusammen, also entsprechend ihrer berufsfachlichen Homogenität. Dennoch lohnt sich der Blick auf Einzelberufe, deren Substituierbarkeitspotenzial und deren Entwicklung. Diese Möglichkeit bietet der IAB-Job-Futuromat. Er stellt für alle rd. 4.400 Einzelberufe das Substituierbarkeitspotenzial detailliert nach Tätigkeiten dar. Dort besteht zusätzlich die Möglichkeit, das Substituierbarkeitspotenzial eines konkreten beruflichen Tätigkeitsprofils zu ermitteln. Es können Kerntätigkeiten abgewählt werden, die in einem konkreten Job keine Rolle spielen; man kann weitere Tätigkeiten ergänzen, die manchmal im Beruf zu erledigen sind. Außerdem kann man mithilfe von Schiebereglern einstellen, wie häufig die ausgewählten Tätigkeiten ausgeführt werden. Informationen über die Entwicklung des Stellenbestands, der Arbeitslosigkeit und des Entgelts werden angezeigt. Zusätzlich sind einerseits digitale IAB-Regional Hessen 2|2024 7 Technologien dargestellt, welche diesen Beruf verändern könnten und andererseits gibt es Informationen über hilfreiche Weiterbildungen in diesem Beruf. Detailinformationen für hessische Kreise und kreisfreie Städte In Abschnitt 3.1 zeigen wir für hessische Kreise und kreisfreie Städte den Anteil der Beschäftigten, die Tätigkeiten ausüben, die einem hohen Substituierbarkeitspotenzial unterliegen. Die Situation ist sehr unterschiedlich für die Regionen. Um diesen Sachverhalt der regionalen Disparitäten für verschiedene Aspekte der Substituierbarkeitspotenziale darzustellen, haben wir auf der Internetseite des Instituts für Arbeitsmarkt – und Berufsforschung (IAB) eine interaktive Excelanwendung (Datentool 2024 zum Substituierbarkeitspotenzial 2013 bis 2022 für Berufe in Hessen und in den hessischen Kreisen ) mit regionalspezifischen Analysen des Substituierbarkeitspotenzials für Hessen, die hessischen Kreise und kreisfreien Städte hinterlegt (https://iab.de/datentool-2024-substituierbarkeitspotenzial-in-hessen/ Abruf am 31.7.2024). Unter anderem sind folgende Tabellen enthalten: • Tabelle 1: Entwicklung des hohen Substituierbarkeitspotenzials (>70 %) Hessen, Hessische Kreise, 2013, 2016, 2019 und 2022, Anteile in Prozent, Veränderungen in Prozentpunkten • Tabelle 2: Entwicklung des hohen Substituierbarkeitspotenzials (>70 %) nach dem Anforderungsniveau Hessen, Hessische Kreise, 2013, 2016, 2019 und 2022, Anteile in Prozent, Veränderungen in Prozentpunkten • Tabelle 3: Durchschnittliches Substituierbarkeitspotenzial der Berufe nach Berufssegmenten 2022 Deutschland, Hessen und hessische Kreise, Anteile in Prozent • Tabelle 4: Beschäftigungsanteile nach Berufssegmenten 2022 Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte am Arbeitsort, Deutschland, Hessen und hessische Kreise, Anteile in Prozent 2 Potenzielle Auswirkungen der Digitalisierung für den hessischen Arbeitsmarkt Im Folgenden betrachten wir die Substituierbarkeitspotenziale zunächst nach Anforderungsniveaus und anschließend nach Berufssegmenten. Im Vordergrund steht jeweils die Aktualisierung 2022. Um diese einzuordnen, wird häufig die Entwicklung in der Vergangenheit aufgezeigt. Wie bereits in 1.4 stehen sämtliche nachfolgende Ausführungen (Kapitel 2 bis 4) für alle hessischen Kreise zur Verfügung. IAB-Regional Hessen 2|2024 14 3.3 Regionale Betroffenheit auf hessischer Kreisebene: erhebliche Unterschiede – geringe Betroffenheit im Rhein-Main-Gebiet Die Betrachtung auf Kreisebene für Hessen zeigt erhebliche Unterschiede. In Abbildung 5 sind die Anteile der Beschäftigungsverhältnisse mit einem Substituierbarkeitspotenzial von über 70 Prozent für die Kreise und kreisfreien Städte in Hessen abgetragen. In fünf Städten und fünf Kreisen liegen diese Anteile unter dem Landesdurchschnitt von 36,6 Prozent. Im Gesamtbild zeigt sich dabei mit Ausnahme der Stadt Kassel (35,4 %) eine klare Konzentration auf das Rhein-Main-Gebiet. Die Städte Wiesbaden (32,8 %) und Frankfurt/Main (32,1 %) weisen neben dem Hochtaunuskreis (30,0 %) und dem Kreis Rheingau-Taunus (32,1 %) eine vergleichsweise geringe Betroffenheit auf. Auch in den Städten Offenbach und Darmstadt sowie in den Kreisen Werra-Meißner, Wetterau und Gießen liegt die Betroffenheit jeweils unter dem Landesund dem Bundesdurchschnitt. Der Main-Taunus-Kreis liegt im Landesdurchschnitt und die Kreise Limburg-Weilburg und DarmstadtDieburg leicht darüber. Im nördlichen Hessen sind dagegen eher überdurchschnittlich viele von einem hohen Substituierbarkeitspotenzial betroffene Beschäftigte tätig. In Hessen variiert bedingt durch die regional unterschiedliche Wirtschaftsstruktur die Spanne der Beschäftigungsverhältnisse, die ein hohes Substituierbarkeitspotenzial aufweisen, zwischen 30,0 Prozent im Hochtaunuskreis und 46,4 Prozent im Landkreis Kassel. Somit liegt fast in der Hälfte der hessischen Landkreise und kreisfreien Städte der Anteil der Beschäftigungsverhältnisse, die ein hohes Substituierbarkeitspotenzial von über 70 Prozent aufweisen, über dem Bundesdurchschnitt. Das dürfte durch die zum Teil erkennbar überdurchschnittliche Bedeutung der Fertigungsund/oder fertigungstechnischen Berufe zu erklären sein. IAB-Regional Hessen 2|2024 15 Abbildung 5: Betroffenheit der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in Berufen mit einem hohen Substituierbarkeitspotenzial (über 70 Prozent) Hessische Kreise und kreisfreie Städte, 2022, in Prozent Anm.: Bedeutung der Abkürzungen: DA = Darmstadt; KS = Kassel; MTK = Main-Taunus-Kreis; OF = Offenbach. Lesebeispiel: 2022 waren in Frankfurt 32,1 Prozent aller Beschäftigten in Berufen tätig, in denen potenziell schon heute mehr als 70 Prozent aller Tätigkeiten von Computern oder computergesteuerten Maschinen durchgeführt werden könnten. Quelle: BERUFENET (2022); Statistik der Bundesagentur für Arbeit (Stand 31.12.2022); GeoBasis-DE/BKG 2018; eigene Berechnungen. © IAB IAB-Regional Hessen 2|2024 16 4 Beschäftigungsentwicklung in Hessen in Abhängigkeit vom Substituierbarkeitspotenzial Im Mittelpunkt der empirischen Analysen standen bisher die technologischen Potenziale der Digitalisierung. Doch die Substituierbarkeitspotenziale werden nicht immer und nicht sofort ausgeschöpft bzw. realisiert. Z. B. kann menschliche Arbeit wirtschaftlicher, flexibler oder sogar von besserer Qualität sein, sodass daher nicht automatisiert wird. Oder der Automatisierung stehen ethische oder rechtliche Hürden, wie z. B. fahrerlose Transportsysteme entgegen. In den nachfolgenden Analysen liegt der Fokus auf folgender Frage: Wie entwickelte sich in Hessen die Beschäftigung zwischen 2013 und 2022 in Berufen mit einem hohen, mittleren und niedrigen Substituierbarkeitspotenzial gemessen in 2022. Wir untersuchen somit, ob und welche Zusammenhänge zwischen der Beschäftigungsentwicklung und der Betroffenheit der Beschäftigten von Substituierbarkeitspotenzialen vorliegen. Dies ist insofern relevant, da das vorliegende Konzept der Substituierbarkeitspotenziale nach Dengler/Matthes (2015, 2018, 2021) und Grienberger/Matthes/Paulus (2024) die technologischen Möglichkeiten zum jeweils aktuellen Zeitraum berücksichtigt und sich nicht auf Prognosen oder potenzielle zukünftige Lösungen, die großer Unsicherheit unterliegen, bezieht. Um hier Zusammenhänge abbilden zu können, betrachten wir den Zusammenhang zwischen der Beschäftigungsentwicklung und der Entwicklung des Substituierbarkeitspotenzials. Dabei teilen wir die gesamte Beschäftigungsentwicklung in die in Kapitel 3.1 dargestellten drei Kategorien von Berufen mit einem niedrigen (bis 30 %), einem mittleren (über 30 bis 70 %) und einem hohen Substituierbarkeitspotenzial (über 70 %) ein. Die Ergebnisse hierfür sind nachfolgend in Abbildung 6 für Hessen dargestellt. IAB-Regional Hessen 2|2024 17 Abbildung 6: Beschäftigungsentwicklung nach der Höhe des Substituierbarkeitspotenzials Sozialversicherungspflichtig Beschäftige (ohne Auszubildende), gleitende Jahresdurchschnitte, Anzahl in Tausend und Veränderung in Prozent, Arbeitsort, Hessen 880 936 912 1.124 391 531 0 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Niedriges Substituierbarkeitspotenzial (bis 30%) Mittleres Substituierbarkeitspotenzial (über 30 bis 70%) Hohes Substituierbarkeitspotenzial (über 70%) +23% +36% +6% Hinweis: Der technische Stand der Digitalisierung bezieht sich auf 2022. Quelle: Beschäftigtenstatistik der Bundesagentur für Arbeit; eigene Berechnungen. © IAB Die Zahl der Beschäftigten3 in Berufen mit einem hohen Substituierbarkeitspotenzial (bezogen auf das Jahr 2022) ist in Hessen seit 2013 um sechs Prozent gewachsen. Im Jahr 2020 ist ihre Zahl jedoch gegenüber dem Vorjahr coronabedingt leicht zurückgegangen. Diese Gruppe der Beschäftigten liegt mit 936 Tsd. Betroffenen zahlenmäßig im Mittelfeld. Für Beschäftigte im mittleren Substituierbarkeitssegment, die die größte Gruppe darstellen, ist mit 23 Prozent ein deutliches Wachstum zwischen 2013 und 2020 zu verzeichnen. Dieses Wachstum flacht jedoch ab 2020 etwas ab. Die Gruppe der Beschäftigten in Berufen mit einem niedrigen Substituierbarkeitspotenzial erzielt mit 36 Prozent den stärksten Beschäftigungsaufbau. Im Coronajahr 2020 ist kaum ein Rückgang des Wachstums zu erkennen. Es zeigt sich, dass Beschäftigte in Berufen mit einem hohen Substituierbarkeitspotenzial das geringste Beschäftigungswachstum aufweisen, im Vergleich zu den Berufen mit mittlerem und niedrigem Substituierbarkeitspotenzial. Das könnte damit zusammenhängen, dass Digitalisierung nur ein Treiber und damit ein relevanter Einflussfaktor des Strukturwandels und dessen Auswirkungen am Arbeitsmarkt ist. Weitere Treiber sind beispielweise die ökologische Transformation (Defossilisierung, Dekarbonisierung), der demografische Wandel (Alterung und Schrumpfung des inländischen Erwerbspersonenpotenzials, Migration) oder die Globalisierung (Offund Reshoring, internationale Arbeitsteilung), die den Strukturwandel bewirken und somit den Arbeitsmarkt verändern. 3 Nicht aufgeführt in der Abbildung sind Beschäftigte in Berufen, für die kein Substituierbarkeitspotenzial ermittelt werden konnte (2013: rd. 5.600 und 2022: rd. 8.100) und Beschäftigte, die keinem Beruf zuordenbar sind (2013: rd. 29.800 und 2022: rd. 11.800). Anteilmäßig an der Gesamtzahl der SVB (ohne Azubis) betragen diese Differenzen im Jahr 2013: 1,6 Prozent und im Jahr 2022: 0,8 Prozent. IAB-Regional Hessen 2|2024 18 Es gibt eine breite Diskussion um den Zusammenhang zwischen Beschäftigungsentwicklung und Auswirkungen von digitalen Technologien auf den Arbeitsmarkt. Einerseits wird befürchtet, dass der Einsatz von KI zu einem massiven Stellenabbau führen könnte (Arntz/Blesse/Dörrenberg 2022). Andere gehen jedoch davon aus, dass durch den Einsatz von KI die Produktivität steigt und somit auch die Gesamtnachfrage und Beschäftigung (Rammer/Fernández/Czarnitzki 2022). Die Darstellung dieser Diskussion soll hier nicht ausgeführt werden, da die Zielsetzung dieser Publikation in der Darstellung der Substituierbarkeitspotenziale liegt – also in der Darstellung einer empirischen und transparenten Methode. 5 Zusammenfassung und Fazit 5.1 Zusammenfassung Der Einsatz von neuen digitalen Technologien wird die Arbeitswelt verändern, und auch – oder gerade – Hochqualifizierte werden betroffen sein. Das Substituierbarkeitspotenzial in den Helferund Fachkraftberufen ist nach wie vor am höchsten. Neu ist aber, dass die Zuwachsraten in den Expertenberufen (u. a. durch generative Künstliche Intelligenz) am höchsten sind. Das Substituierbarkeitspotenzial stieg im Zeitraum 2019 bis 2022 stärker, je höher das Anforderungsniveau war. Besonders groß war der Anstieg in den Expertenberufen – ein Plus von knapp zehn Prozentpunkten. Dabei sind in den Expertenberufen die Anteile substituierbarer Tätigkeiten mit rund 36 Prozent noch immer am niedrigsten und insgesamt ähnelt die Situation in Hessen der Situation im Bund. Fertigungsund Fertigungstechnische Berufe haben zwar nach wie vor den höchsten Anteil digitalisierbarer Tätigkeiten und das geringste Substituierbarkeitspotenzial findet sich 2022 – wie in der Vergangenheit – bei sozialen und kulturellen Dienstleistungsberufen. Die höchsten Zuwachsraten für den Zeitraum 2019 bis 2022 betreffen die ITund Naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufe. Der Anteil der der Beschäftigten in Berufen mit einem hohen Substituierbarkeitspotenzial (>70 %) stieg von 13 Prozent (2013: 304 Tsd.) auf 37 Prozent (2022: 994 Tsd.). Damit liegt Hessen noch knapp unter dem Bundesdurchschnitt, doch es zeigen sich innerhalb von Hessen deutliche Unterschiede bei der hohen Betroffenheit. In Hessen variiert bedingt durch die regional unterschiedliche Wirtschaftsstruktur die Spanne der Beschäftigungsverhältnisse, die ein hohes Substituierbarkeitspotenzial aufweisen, zwischen 30,0 Prozent im Hochtaunuskreis und 46,4 Prozent im Landkreis Kassel. Insgesamt wuchs die Beschäftigung in Berufen mit einem hohen Substituierbarkeitspotenziale unterproportional im Vergleich mit dem Wachstum der Beschäftigung in Berufen mit mittleren und niedriges Substituierbarkeitspotenzial. Die vorliegende Studie zeigt, wie sehr sich die Arbeitswelt bereits verändert hat. Allerdings ist zu betonen, dass die Studie das technisch Mögliche der Ersetzbarkeit des Menschen durch die Maschine untersucht. Ob dies am Ende wirklich so eintrifft, steht nicht fest, denn ob jedes Automatisierungspotential auch tatsächlich ausgeschöpft wird, hängt von vielen Entscheidungsparametern ab. Was technisch machbar ist, wird am Ende nicht umgesetzt werden, weil sich vieles als zu komplex herausstellen könnte oder wirtschaftlich nicht sinnvoll ist. IAB-Regional Hessen 2|2024 19 Wenn Arbeitsschritte durch Software oder Roboter erledigt werden können, heißt das eben noch nicht, dass Unternehmen auf jeden Fall in die entsprechende Automatisierung investieren. Es ist durchaus möglich, dass die Investitionskosten in neue Technik, die menschliche Arbeitskraft ersetzen soll, höher wären als die einzusparenden Lohnkosten für die betroffenen Beschäftigten. Die Digitalisierung kann aber auch dazu führen, dass mehr zu geringeren Kosten produziert werden kann und folglich Mitarbeiter*innen an anderer Stelle benötigt werden. Außerdem kann es durch sinkende Kosten zu einer steigenden Nachfrage kommen und Stellen werden nicht abgebaut, sondern es entstehen zusätzlich neue Arbeitsplätze (Blien et al. 2018). Neben diesen ökonomischen Aspekten sind außerdem ethische Hürden, beispielsweise bei der Pflege durch Roboter, sowie rechtliche Einschränkungen, wie die vollautomatische Lenkung von Verkehrsmitteln und die Konsequenzen im Falle eines Unfalls, zu beachten. Die Herausforderung liegt nicht im Arbeitsplatzabbau, sondern in den sich stark wandelnden Tätigkeiten der Beschäftigten. Auch wenn einerseits Tätigkeiten durch Digitalisierung wegfallen, entstehen andererseits neue Tätigkeiten und Berufe. Wir betrachten die hohen Substituierbarkeitspotenziale nicht als Indikator für drohende Arbeitslosigkeit, sondern für den Wandel der Arbeitswelt, der am besten mit passgenauen Qualifizierungsund Weiterbildungsmaßnahmen unterstützt werden kann. 5.2 Fazit: Die Anpassung von Kompetenzen ist zentral für die Transformation Da der Anstieg der Substituierbarkeitspotenziale in den letzten Jahren verstärkt die Fachkraftund Spezialistenberufe betroffen hat, sind Qualifizierung und Weiterbildung nicht nur auf Helferniveau, sondern auch bei den qualifizierten Arbeitskräften erforderlich. In vielen Branchen sollen und müssen sich die Arbeitgeber*innen und die Belegschaft darauf einstellen, dass Weiterbildung und Qualifizierung unerlässlich sind, um die Tätigkeiten von morgen bewerkstelligen zu können. Für Unternehmen und Beschäftigte wird vor allem die permanente Weiterqualifizierung bzw. lebenslanges Lernen noch mehr an Bedeutung gewinnen. Nachfolgende Tabelle 1 zeigt diese Thematik auf. IAB-Regional Hessen 2|2024 20 Tabelle 1: Notwendige Anpassung der Kompetenzen als zentrale Gelingensbedingung für die Transformation Leere Zelle Herausforderung der Transformation Mögliche Lösungsansätze durch Anpassung der Kompetenzen 1 Weiterentwicklung und Anpassung von Kompetenzen und Qualifikationen stellen eine wesentliche Gelingensbedingung der Transformation des Arbeitsmarktes dar • Betriebe: Investieren in die Weiterentwicklung ihrer Belegschaften • Beschäftigte: willens und in der Lage sein, an Weiterbildung teilzunehmen • Sicherstellen, dass die vermittelten Kompetenzen und Qualifikationen den aktuellen und vor allem zukünftigen Bedarfen am Arbeitsmarkt entsprechen 2 Herausforderung der Weiterqualifizierung von Beschäftigten stellt sich für verschiedene Personengruppen unterschiedlich dar • Passgenaue, bedarfsorientierte Ansätze der (Weiter- )Qualifizierung, Bereitschaft/Fähigkeit beeinflusst durch unterschiedliche Lebenslagen • Unterschiedliche Personen: in Beschäftigung, in Arbeitslosigkeit, in Nichterwerbstätigkeit, Zugewanderte, etc. 3 Augenmerk: Beschäftigte, die wenig/keine Perspektive in ihrer aktuellen Beschäftigung haben und sich für einen neuen Arbeitsplatz/neue Branche/neuen Beruf qualifizieren müssen • Zusätzlich unterstützen, da kaum Anreize bestehen dürften, in die Qualifikation von Mitarbeitenden zu investieren, die mittelbis langfristig nicht mehr im Betrieb beschäftigt werden 4 Wesentliche Hemmnisse für eine intensivere Weiterbildungsbeteiligung auf individueller wie betrieblicher Ebene • Fehlende Informationen über die eigenen Bedarfe wie auch über die Erträge der erworbenen bzw. neu zu erwerbenden Qualifikationen (+Motivation) • Unternehmensebene: fehlende bedarfsorientierten Qualifikationsund Personalstrategie, insbesondere in den KMU Quelle: Arntz et al. 2023; eigene Darstellung © IAB Offen bleibt, ob Fachkräfteengpässe durch Einsatz von KI und anderen digitalen Technologien gemildert werden können. Es gibt fast keine Berufe, die vollständig durch KI substituiert werden könnten und die Substitution von Tätigkeiten ist ein Ergebnis von Aushandlungsprozessen und keineswegs durch Technologie vorgegeben. Der Mensch wird aber auch völlig neue Tätigkeiten ausführen müssen. Neue Technologien unterstützen den Menschen und die neuen Herausforderungen bestehen weniger im Arbeitsplatzabbau, sondern in der sich stark verändernden Berufsstruktur, Weiterbildung und beruflichen Umorientierung. Die Digitalisierung führt branchenund berufsübergreifend zu umfassenden Veränderungen. Für den Großteil der Beschäftigten gehen diese mit steigenden Anforderungen einher und erfordern daher ein erhebliches Maß an Weiterbildung und Qualifizierung. Wo diese Möglichkeiten fehlen, stellt der digitale Wandel eine große Herausforderung dar und kann dazu führen, dass Beschäftigte den Anschluss an aktuelle Kompetenzanforderungen verlieren und eine unzureichende Weiterbildungsbeteiligung die berufliche (Aufstiegs-)Mobilität erschwert. IAB-Regional Hessen 2|2024 21 Literatur Arntz, Melanie; Blesse, Sebastian; Dörrenberg, Philipp (2022): The End of Work is Near, Isn’t It? Survey Evidence on Automation Angst, ZEW – Centre for European Economic Research Discussion Paper, Nr. 22–036, Mannheim. Arntz, Melanie; Donner, Franz; Evans, Michaela; Friedrich, Alexandra; Horvat, Sinischa; Kaiser, Anna; Mallmann, Luitwin; Möreke, Mathias; Pfeiffer, Sabine; Rothe, Isabel; Schroeder, Wolfgang; Stowasser, Sascha; Walwei, Ulrich (2023): Transformation in bewegten Zeiten. Nachhaltige Arbeit als wichtigste Ressource, Berlin. 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IAB-Regional Hessen 2|2024 23 Anhang Tabelle A 1: Berufssektoren und Berufssegmente auf Grundlage der KldB 2010 leereZelle Berufssektor leereZelle Berufssegment leereZelle Berufshauptgruppe der KldB 2010 S1 Produktionsberufe S11 Land-, Forstund Gartenbauberufe 11 Land-, Tier-, Forstwirtschaftsberufe 12 Gartenbauberufe, Floristik S12 Fertigungsberufe 21 Rohstoffgewinn, Glas, Keramikverarbeitung 22 Kunststoffund Holzherstellung, -verarbeitung 23 Papier-, Druckberufe, technische Mediengestaltung 24 Metallerzeugung, -bearbeitung, Metallbau 28 Textilund Lederberufe 93 Produktdesign, Kunsthandwerkliche Berufe S13 Fertigungstechnische Berufe 25 Maschinenund Fahrzeugtechnikberufe 26 Mechatronik-, Energieund Elektroberufe 27 Technische Entwicklungs-, Konstruktions-, Produktionssteuerungsberufe S14 Bauund Ausbauberufe 31 Bauplanung, Architektur, Vermessungsberufe 32 Hochund Tiefbauberufe 33 (Innen-) Ausbauberufe 34 Gebäudeund versorgungstechnische Berufe S2 Personenbezogene Dienstleistungsberufe S21 Lebensmittelund Gastgewerbeberufe 29 Lebensmittelherstellung und -verarbeitung 63 Tourismus-, Hotelund Gaststättenberufe S22 Medizinische und nichtmedizinische Gesundheitsberufe 81 Medizinische Gesundheitsberufe 82 Nichtmedizinische Gesundheits-, Körperpflegeund Wellnessberufe, Medizintechnik S23 Soziale und kulturelle Dienstleistungsberufe 83 Erziehung, soz. u. hauswirtschaftliche Berufe, Theologie 84 Lehrende und ausbildende Berufe 91 Geistes-, gesellschafts-, wirtschaftswissenschaftl. Berufe 94 Darstellende, unterhaltende Berufe S3 Kaufmännische und unternehmensbezogene Dienstleistungsberufe S31 Handelsberufe 61 Einkaufs-, Vertriebsund Handelsberufe 62 Verkaufsberufe S32 Berufe in Unternehmensführung u. -organisation 71 Berufe Unternehmensführung, -organisation S33 Unternehmensbezogene Dienstleistungsberufe 72 Berufe in Finanzdienstleistung, Rechnungswesen, Steuerberatung 73 Berufe in Recht und Verwaltung 92 Werbung, Marketing, kaufmännische, red. Medienberufe S4 ITund naturwissenschaftliche Dienstleistungsberufe S41 ITund naturwissenschaftliche Dienstleistungsberufe 41 Mathematik-, Biologie-, Chemie-, Physikberufe 42 Geologie-, Geografie-, Umweltschutzberufe 43 Informatikund andere IKT-Berufe S5 Sonstige wirtschaftliche Dienstleistungsberufe S51 Sicherheitsberufe 01 Angehörige der regulären Streitkräfte 53 Schutz-, Sicherheits-, Überwachungsberufe S52 Verkehrsund Logistikberufe 51 Verkehr, Logistik (außer Fahrzeugführ.) 52 Führer von Fahrzeugund Transportgeräten S53 Reinigungsberufe 54 Reinigungsberufe Hinweis: KldB 2010 = Klassifizierung der Berufe aus dem Jahr 2010. Quelle: Matthes/Meinken/Neuhauser (2015). © IAB