Weizenbaum Discussion Paper

Dauerhafte URI für die Sammlung

https://www.weizenbaum-library.de/handle/id/2
In den Veröffentlichungen der Weizenbaum Discussion Paper (vormals: Weizenbaum Series) werden Ergebnisse aus der laufenden Forschung des Instituts vorgestellt. Die Schriftreihe ist offen für unterschiedliche Publikationsformate wie Monografien, Technical Reports, Preprints, Arbeitspapiere und viele mehr.

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Neueste Veröffentlichungen

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    The Symbiosis of Generative AI and Work
    (Weizenbaum Institute, 2024-11) Butollo, Florian; Gerber, Christine; Görnemann, Esther; Greminger, Lea; Katzinski, Ann; Kulla, Marlene; Sirman-Winkler, Mareike; Spott, Justus
    The proliferation of generative AI (GenAI) applications in the workplace has led to widespread speculation about the future of work. In this discussion paper, we formulate five theses on the relationship between GenAI and work, based on theoretical considerations and initial empirical impressions. They also serve as hypotheses for the GENKIA research project, in which we empirically examine changes in work across programming, journalism, marketing, HR management and public administration. The hypotheses are as follows: (1) Despite technical breakthroughs, GenAI is not an equivalent to human intelligence; (2) GenAI becomes usable through human labor; (3) GenAI represents a new quality of interaction between humans and machines; (4) The introduction of GenAI creates work; (5) Generative AI requires new answers to ensure good working conditions.
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    Die Symbiose von generativer KI und Arbeit
    (Weizenbaum Institute, 2024) Butollo, Florian; Gerber, Christine; Görnemann, Esther; Greminger, Lea; Katzinski, Ann; Kulla, Marlene; Sirman-Winkler, Mareike; Spott, Justus
    Die Verbreitung von generativen KI-Anwendungen (GKI) in der Arbeitswelt führt zu weitläufigen Spekulationen über die Zukunft der Arbeit. In diesem Policy Brief formulieren wir auf Grundlage theoretischer Überlegungen und erster empirischer Eindrücke Thesen über das Verhältnis von GKI und Arbeit, die zugleich als Hypothesen des Forschungsprojekts GENKIA dienen, in denen wir die Veränderungen von Arbeit in Programmierung, Journalismus, Marketing, Personalmanagement und öffentlicher Verwaltung empirisch untersuchen. Die Thesen lauten: (1) Trotz technischer Durchbrüche stellt GKI kein Äquivalent zu menschlicher Intelligenz dar; (2) GKI wird durch menschliche Arbeit nutzbar; (3) GKI stellt eine neue Qualität der Interaktion zwischen Mensch und Maschine dar; (4) Die Einführung von GKI macht Arbeit; (5) Generative KI erfordert neue Antworten im Sinne guter Arbeit.
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    Was macht interdisziplinäre Teams erfolgreich?
    (Weizenbaum Institute, 2024) Suckow, Silvio; Schmitt, Josephine B.; Saba, Sara; Beese, Kim; Staudte, Maria; Wenninger, Andreas
    Interdisziplinäre Forschung (IDR) gilt in Themengebieten wie der digitalen Transformation als Schlüssel zur Lösung komplexer gesellschaftlicher Probleme. Trotz ihres Potenzials für innovative Ergebnisse, kollidieren IDR-Anreize besonders in der Teamarbeit oft mit den traditionell-disziplinären Strukturen des Wissenschaftssystems. Das stellt vor allem für Nachwuchsforschende ein Karriererisiko dar. Interdisziplinäre Teams sind häufig mit spezifischen Herausforderungen wie langwierigen Aushandlungsprozessen und einem geringeren Commitment zu Projektzielen konfrontiert. Es fehlt eine systematische Evaluation der Qualität er folgreicher IDR-Teams, um Lernprozesse zu fördern und interdisziplinäre Karrierewege besser als bisher zu fördern. Diese Lücke wollen wir am Beispiel des interdisziplinären Feldes der Digitalisierungsforschung füllen. Basierend auf drei Workshops mit 25 Forschenden der Digitalisierungsforschung sowie einer intensiven Auseinandersetzung mit bestehender Literatur, schlagen wir einen Fragebogen zur Selbstevaluation interdisziplinärer Teams vor. Der Fragebogen soll sowohl das Selbstlernen einzelner Teams als auch das des interdisziplinären Feldes insgesamt fördern.
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    Zwei Welten der KI in der Arbeitswelt: Wie Management und Betriebsräte die Einführung und Nutzung von KI-Anwendungen gestalten
    (Weizenbaum Institute, 2024) Krzywdzinski, Martin; Wotschack, Philip; Butollo, Florian; Ottaiano, Mario; Schneidemesser, Lea; Schneiß, Daniel
    Die vorliegende Befragung von 385 Managern und 224 Betriebsräten in besonders KI-affinen Branchen und Betrieben zeigt, dass der Einsatz von KI-Anwendungen dort immer mehr an Dynamik gewinnt. Etwa die Hälfte der befragten Betriebe nutzen mindestens eine KI-Anwendung im Regelbetrieb. Wenn Pilotprojekte berücksichtigt werden, steigt der Anteil der Betriebe mit KI-Anwendungen auf etwa zwei Drittel. Besonders verbreitet ist der Einsatz von KI-Anwendungen in den Funktionsbereichen IT, Verwaltung sowie Vertrieb und Marketing. Die zentralen Ziele der Einführung von KI sind die Automatisierung von Arbeitsschritten und Stärkung der Effizienz der Prozesse. Fast zwei Drittel der befragten Betriebe experimentieren allerdings auch und führen KI-Anwendungen zur Erprobung des Potentials der Technik ein. Die zentralen Herausforderungen für die Unternehmen beziehen sich auf die Rekrutierung qualifizierten Personals und Fragen der Datenbereitstellung, wie die Absicherung gegen Datenschutzrisiken oder Sicherung der Datenqualität. Es wird zudem ein dringender Handlungsbedarf bei den Ausbildungsinstitutionen gesehen, um der rasant steigenden Nachfrage nach KI-Fachkräften zu entsprechen.
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    Generative AI and the Future of Work: Augmentation or Automation?
    (Weizenbaum Institute, 2024) Zysman, John; Nitzberg, Mark
    This report examines the potential impact of Generative artificial intelligence (AI) systems, such as ChatGPT, on the future of work and, by implication, on productivity. It argues that although Generative AI is powerful, it has significant limitations and risks that require humans to remain “in the loop” not only to prevent systems from going off the rails, but to capture value. Rather than taking a deterministic view that artificial intelligence (AI) will inevitably destroy jobs, the article suggests that an analysis should start with how firms can strategically deploy these tools to gain an advantage. It asks whether “augmentation” or “simplistic automation” lies ahead. Our objective is to move beyond hype and despair. The existing digital infrastructure has enabled AI to be adopted quickly. However, projections based solely on automating existing tasks fail to capture the complex reorganizations that are likely to happen. Firms in sectors such as professional services, materials, and pharmaceuticals seem to have particular exposure to the use of Generative AI tools. Adaptations will vary across contexts and depend greatly on who controls the decisions about deployment. Maintaining the centrality of humans is likely to prove crucial—in training systems, curating data, and assessing outputs. One question is which business strategies and public policies encourage that engagement and make it possible. Although AI regulation debates matter, promoting social prosperity depends heavily on directly shaping the trajectory of the development and use of AI. This requires influencing the constraints and the incentives that firms face, as well as the strategic mindsets of decision makers. Which groups are engaged in the discussions and debates is of vital importance. The article recommends that, beyond the traditional policy proposals, an independent public-interest consultancy needs to be established in order to design creative business strategies that augment workers in a manner that will support, rather than hinder, social prosperity. Ultimately, avoiding a dystopian scenario might hinge on fostering new norms in which human capabilities remain essential.