Microsoft-Studie: Diese Jobs sind am wenigsten von KI betroffen
Die allgegenwärtige Diskussion um künstliche Intelligenz und ihre potenziellen Auswirkungen auf die globalen Arbeitsmärkte entwickelt sich ständig weiter, wobei neue Forschungen Aufschluss darüber geben, welche Berufe am anfälligsten und am wenigsten anfällig für die KI-Integration sind. Eine aktuelle Studie von Microsoft-Forschern bietet Einblicke in die „KI-Anwendbarkeit“ verschiedener Berufsrollen, um zu klären, wo KI am produktivsten eingesetzt werden kann.
Die Methodik der Studie umfasste die Analyse von Benutzeranfragen, die an Microsofts Suchmaschinen-Chatbot Bing Copilot übermittelt wurden. Die Forscher wollten verstehen, „welche Arbeitsaktivitäten Benutzer mit KI-Unterstützung suchen, welche Aktivitäten die KI ausführt und was dies für Berufe bedeutet“. Diese Analyse führte zur Entwicklung eines „KI-Anwendbarkeitsscores“, einer Metrik, die quantifizieren soll, wie effektiv KI in einem bestimmten Beruf angewendet werden kann. Laut den Forschern hilft dieser Score dabei, „die Grenze der Relevanz von KI für die Arbeit“ zu verfolgen.
Die Ergebnisse zeigen, dass Berufe mit hoher KI-Anwendbarkeit die Technologie häufig in unterstützender Funktion nutzen. In diesen Rollen fungiert die KI oft als „Coach, Berater oder Lehrer“, der primär Informationen sammelt und dem menschlichen Benutzer erklärt. Die Studie identifizierte die höchsten KI-Anwendbarkeitsscores in den Berufsfeldern der „Wissensarbeit“, wie z.B. Computer- und Mathematikbereiche sowie Büro- und Verwaltungsunterstützungsrollen. Auch Verkaufsstellen, die stark die Informationsbereitstellung und Kommunikation betreffen, rangierten hoch. Beispiele für Rollen mit hoher KI-Anwendbarkeit sind Autoren, Finanzanalysten, Webentwickler, Marketingspezialisten und Buchhalter.
Umgekehrt sind Berufe mit geringer KI-Anwendbarkeit tendenziell praktischer und erfordern physische Präsenz oder spezialisierte manuelle Fähigkeiten. Diese „Blue-Collar“-Berufe erwiesen sich als weniger zugänglich für die aktuelle KI-Integration. Genannte Beispiele sind Geschirrspüler, Maurer, Tankstellenbetreiber, Bodenschleifer, Motorbootführer, Arbeiter zur Beseitigung gefährlicher Abfälle und Einbalsamierer. Diese Rollen umfassen typischerweise Aufgaben, die für aktuelle KI-Modelle schwer effektiv auszuführen oder zu unterstützen sind.
Trotz dieser Unterscheidungen warnt Microsofts Studie davor, vereinfachende Schlussfolgerungen über Arbeitsplatzverdrängung zu ziehen. Der Bericht stellt explizit fest, dass es „verlockend ist zu schlussfolgern, dass Berufe, die eine hohe Überschneidung mit Aktivitäten aufweisen, die KI ausführt, automatisiert werden und somit Arbeits- oder Lohnverluste erfahren, und dass Berufe, bei denen KI assistiert, erweitert werden und die Löhne erhöhen.“ Er warnt jedoch, dass „dies ein Fehler wäre, da unsere Daten die nachgelagerten Geschäftsauswirkungen neuer Technologien nicht umfassen, die sehr schwer vorherzusagen und oft kontraintuitiv sind.“
Diese Perspektive legt nahe, dass KI zwar die Produktivität in bestimmten Rollen erheblich steigern kann, die Vorhersage der letztendlichen Auswirkungen auf Beschäftigungszahlen oder Löhne jedoch komplex bleibt. Die umfassenderen wirtschaftlichen und sozialen Auswirkungen neuer Technologien sind oft vielschichtig und folgen nicht immer einfachen Mustern der Automatisierung, die direkt zu Arbeitsplatzverlusten führen. Branchentrends, wie jüngste Entlassungen in Sektoren, in denen KI Fortschritte gemacht hat, deuten auf eine dynamische und manchmal disruptive kurzfristige Auswirkung hin. Die langfristigen Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt bleiben jedoch Gegenstand laufender Forschung und Debatte.
Letztendlich bietet Microsofts Studie einen wertvollen Rahmen zum Verständnis, wo die aktuellen Fähigkeiten der KI am Arbeitsplatz am relevantesten sind. Sie hebt eine klare Trennung zwischen wissensintensiven Rollen, in denen KI als leistungsstarker Assistent fungieren kann, und manuellen Arbeitsrollen hervor, die weitgehend von aktuellen KI-Anwendungen isoliert bleiben. Die Forschung unterstreicht die sich entwickelnde Beziehung zwischen menschlichen Arbeitskräften und künstlicher Intelligenz und betont in vielen beruflichen Kontexten die Augmentierung gegenüber dem vollständigen Ersatz.