Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung

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Digitalisierung der Arbeitswelt

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Kurzbeschreibung

"Eine wichtige Frage in Zusammenhang mit den Folgen der Digitalisierung der Arbeitswelt ist, inwieweit Arbeitsplätze, die bisher von Menschen besetzt werden, durch Computer oder computergesteuerte Maschinen übernommen werden könnten. Dieser Bericht nähert sich dieser Fragestellung über die Analyse der Substituierbarkeitspotenziale von Berufen. Zur Bestimmung dieser Substituierbarkeitspotenziale wird der Anteil der Tätigkeiten berechnet, die innerhalb eines Berufs bereits heute durch den Einsatz von Computern oder computergesteuerten Maschinen ersetzt werden könnten. Es zeigt sich, dass Fertigungsberufe und Fertigungstechnische Berufe das höchste Substituierbarkeitspotenzial aufweisen, während das Potenzial bei sozialen und kulturellen Dienstleistungsberufen nur gering ausfällt. Differenziert nach Anforderungsniveau ist das Substituierbarkeitspotenzial bei Helfern und Fachkräften ähnlich hoch und größer als bei Spezialisten und insbesondere bei Experten. In Bayern fällt der Anteil der Beschäftigungsverhältnisse, die mit einem hohen Substituierbarkeitspotenzial von über 70 Prozent konfrontiert sind, mit 15,4 Prozent geringfügig höher aus als im bundesweiten Durchschnitt (15 Prozent). Zwischen den Kreisen und kreisfreien Städten des Landes variiert die Spanne der Beschäftigungsverhältnisse, die ein hohes Substituierbarkeitspotenzial aufweisen, zwischen 7 Prozent in der Stadt München und circa 30 Prozent in der Stadt Schweinfurt. Um den Herausforderungen der fortschreitenden Digitalisierung der Arbeitswelt zu begegnen, dürften generell lebenslanges Lernen und betriebsnahe Aus- und Weiterbildungsangebote immer bedeutender werden, aber auch spezifische regionale Strategien wichtig sein." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Autorin / Autor


Bibliografische Daten

Eigenhüller, Lutz; Rossen, Anja; Buch, Tanja; Dengler, Katharina; (2017): Digitalisierung der Arbeitswelt * Folgen für den Arbeitsmarkt in Bayern. (IAB-Regional. Berichte und Analysen aus dem Regionalen Forschungsnetz. IAB Bayern, 01/2017), Nürnberg, 47 S.
 

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