PwC-Studie “Werden Roboter unsere Jobs stehlen?”

Eine internationale Analyse der möglichen Langzeitauswirkungen der Automatisierung.^[1]

Zusammenfassung von Jasminka Loy-Sabic

Drei Automatisierungswellen: Von der automatisierten Kreditprüfung bis hin zu selbstfahrenden Autos

Eine Studie des Beratungskonzerns PwC mit dem Titel „Will robots really steal our jobs“ (2018) identifiziert drei Automatisierungswellen – Algorithmuswelle, Augmentationswelle und Autonomiewelle – und untersucht die möglichen Auswirkungen dieser drei überlappenden Automatisierungswellen bis zum Jahr 2030 auf den Arbeitsmarkt:

• Die Algorithmuswelle hat uns bereits erreicht und bringt die Automatisierung einfacher Rechenaufgaben und die Analyse strukturierter Daten in Branchen wie Finanzdienstleistungen (z.B. Kreditprüfung), Information und Kommunikation. Diese Innovationswelle könnte bis in die frühen 2020er Jahre ausgereift sein.
• Die Augmentationswelle ist ebenfalls bereits angelaufen, wird aber voraussichtlich erst später in den 2020er Jahren ihre volle Wirkung entfalten. Im Mittelpunkt der Augmentationswelle steht die Automatisierung wiederholbarer Tätigkeiten wie das Ausfüllen von Formularen, die Kommunikation und der Informationsaustausch durch dynamische technologische Unterstützung und die statistische Analyse unstrukturierter Daten in halbkontrollierten Umgebungen wie Luftdrohnen und Robotern in Lagern.
• Die Autonomiewelle, die Mitte der 2030er Jahre ausgereift sein könnte, konzentriert sich auf die Automatisierung von physischer Arbeit und manueller Geschicklichkeit sowie auf die Problemlösung in dynamischen realen Situationen, die reaktionsschnellen Maßnahmen erfordern, wie z. B. in der Fertigung und im Transportwesen (z.B. fahrerlose Fahrzeuge). Diese Technologien befinden sich bereits in der Entwicklung.

Um die potenziellen Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und die unterschiedlichen Branchen der einzelnen Volkswirtschaften zu bewerten, wurden im Zuge der Studie mehr als 200.000 ArbeitnehmerInnen unterschiedlichen Geschlechts, Alters und Ausbildungsniveaus in 29 Staaten befragt (davon 27 OECD-Länder, Singapur und Russland).

Stehlen uns Roboter bis Mitte der 2030er Jahre jeden dritten Job?

Mögliche Auswirkungen nach Ländern

Der geschätzte Anteil bestehender Arbeitsplätze mit hohem Automatisierungspotenzial bis Anfang der 2030er Jahre  ist je nach Land sehr unterschiedlich.

In einigen ostasiatischen und nordischen Volkswirtschaften mit einem relativ hohen durchschnittlichen Bildungsniveau hätten bis Mitte der 2030er Jahre „nur“ 20% bis 25% der Jobs Automatisierungspotenzial.

In osteuropäischen Volkswirtschaften, in denen die industrielle Fertigung immer noch einen relativ hohen Anteil an der Gesamtbeschäftigung hat und tendenziell einfacher zu automatisieren ist, hätten bis Mitte der 2030er Jahre mehr als 40% der Jobs Automatisierungsrisiko.

Länder wie Großbritannien und die USA mit dienstleistungsdominierten Volkswirtschaften, aber auch relativ vielen gering qualifizierten Arbeitskräften könnten langfristig einen mittleren Automatisierungsgrad aufweisen.

Die Abbildung 1.1. zeigt die potenziellen Jobautomatisierungsraten nach Ländern über die drei Automatisierungswellen hinweg.

Bestehende Arbeitsplätze in einigen Ländern mit relativ niedrigen langfristigen Automatisierungsraten, wie z. B. Japan, können jedoch kurzfristig relativ hohe Automatisierungsraten aufweisen, da dort bereits algorithmische Technologien häufiger eingesetzt werden.

Das Gegenteil gilt für ein Land wie die Türkei, das möglicherweise relativ stark späteren Automatisierungswellen ausgesetzt ist, die Arbeiter wie Fahrer und Bauarbeiter zu verdrängen beginnen, kurzfristig jedoch relativ weniger.

Mögliche Auswirkungen nach Branchen

Das Automatisierungspotenzial bestehender Arbeitsplätze ist bis Mitte der 2030er Jahre je nach Branche weitgehend unterschiedlich, mit einem hohen länderübergreifenden Mittelwert von 52 Prozent im Bereich Transport und Lagerung bis hin zu lediglich 8 Prozent im Bildungsbereich. Wie die Abbildung 1.2 zeigt variiert das Muster hier über die verschiedenen Wellen. Die Abbildung 1.2 zeigt die potenziellen Raten der Jobautomatisierung durch die Industrie über Wellen hinweg.

Die Transportbranche fällt mit einem besonders hohem langfristigem Automatisierungs-potenzial auf, was auf die Massenproduktion von fahrerlosen Kraftfahrzeugen in allen Volkswirtschaften zurückzuführen ist. Dies wird allerdings erst in der Autonomiewelle am deutlichsten. Kurzfristig könnten Branchen wie die Finanzdienstleistung stärker betroffen sein, weil Algorithmen Menschen bei immer mehr Tätigkeiten im Zusammenhang mit reiner Datenanalyse übertreffen.

Die Abbildung 1 zeigt potenzielle Automatisierungsraten für Jobs in unterschiedlichen Branchen über die drei Wellen des Automatisierungsprozesses hinweg. Aus der Abbildung 1 sehen wir die Durchschnittswerte für 29 untersuchte Länder. Jobs im Finanzdienstleistungssektor könnten kurzfristig relativ anfällig für Automatisierung sein, während Jobs im Transportwesen längerfristig anfälliger für Automatisierung sind.

Österreich: Bis Mitte der 2030er Jahre sind 34% der österreichischen Arbeitsplätze von Automatisierungsprozessen bedroht. Bis 2020 wird der Anteil an Arbeitsplätzen mit einem potenziell hohen Automatisierungsrisiko auf 3% geschätzt. Dieser Wert steigt rasant auf 22% bis Ende 2020er Jahre und bereits auf 34% bis Mitte 2030.

In Österreich sind, wie in den meisten anderen untersuchten Ländern, Bau- und Industriejobs am stärksten bedroht. Das Automatisierungspotenzial beträgt laut PwC in diesen Branchen 51% bzw. 48%. Im Handel könnten 37% der Jobs von Robotern übernommen werden und im Gesundheits- und Sozialwesen 26%. Der Bildungsbereich dürfte hingegen mit 9% glimpflich davonkommen.

Aus der Studie geht hervor, dass in Österreich insgesamt die Jobs von Männern, jungen Menschen und formal schlecht Gebildeten stärker dem Roboterrisiko ausgesetzt sind, obwohl andere ArbeitnehmerInnengruppen auch stark betroffen sind.

Mögliche Auswirkungen nach Geschlecht, Alter und Ausbildungsgrad der ArbeitnehmerInnen

Die Abbildung 1.3 zeigt die potenziellen Jobautomatisierungsraten nach Geschlecht, Alter und Ausbildungsgrad der ArbeitnehmerInnen über die Automatisierungswellen hinweg. Aus der Abbildung 1.3 ist ersichtlich, dass es signifikante Unterschiede in den potenziellen Auswirkungen der Automatisierung gibt, und dass diese in den drei Automatisierungswellen variieren.

Die Abbildung 3 zeigt potenzielle Jobautomatisierungsraten nach Geschlecht über Wellen hinweg. Arbeitnehmerinnen könnten im nächsten Jahrzehnt stärker von der Automatisierung betroffen sein, aber Männerjobs könnten längerfristig stärker gefährdet sein.

Die schlechtesten Ergebnisse sind die nach Bildungsniveau, wobei die potenziellen Automatisierungsraten für hochqualifizierte ArbeitnehmerInnen mit Hochschulabschluss oder darüber hinaus, im Durchschnitt viel niedriger sind als für ArbeitnehmerInnen mit niedrigem bis mittlerem Bildungsniveau. Dies spiegelt die größere Anpassungsfähigkeit besser ausgebildeter Arbeitnehmer an technologische Veränderungen wider und die Tatsache, dass sie mit größerer Wahrscheinlichkeit Führungspositionen innehaben, die weiterhin erforderlich sind, um menschliches Urteilsvermögen anzuwenden sowie KI-basierte Systeme zu entwerfen und zu überwachen. Solche Arbeitnehmer könnten aufgrund der Produktivitätssteigerungen, die diese neuen Technologien bringen sollten, einen Anstieg ihrer Löhne verzeichnen.

Die Abblidung 2 zeigt potenzielle Jobautomatisierungsraten nach Bildungsniveau der ArbeitnehmerInnen über die drei Wellen des Automatisierungsprozesses hinweg. Langfristig könnten weniger gut ausgebildete Arbeitnehmer besonders der Automatisierung ausgesetzt sein, was die Bedeutung verstärkter Investitionen in lebenslanges Lernen und Umschulung hervorhebt.

Die Unterschiede sind nach Altersgruppen weniger ausgeprägt, obwohl es für einige erfahrene ArbeitnehmerInnen relativ schwierig sein könnte, im Gegensatz zu jüngeren ArbeitnehmerInnen, sich anzupassen und umzuschulen. Dies gilt insbesondere für weniger gut ausgebildete Männer, wenn wir in Bereichen wie fahrerlose Autos und andere Handarbeit, in denen derzeit ein relativ hoher Anteil männlicher Arbeitnehmer beschäftigt ist, in unsere dritte Welle der autonomen Automatisierung eintreten. Arbeitnehmerinnen könnten jedoch in frühen Wellen der Automatisierung, die beispielsweise für Büroangestellte gelten, relativ stärker betroffen sein.

Mögliche Auswirkungen und Folgen der Automatisierungswellen sowie notwendige Maßnahmen in Zeiten der Digitalisierung

• Ausbildung, Weiterbildung und Umschulung durch öffentliche und private Investitionen

Ausbildung, Weiterbildung und Umschulung der Menschen sind in Zeiten der Digitalisierung unabdingbar. Die Arbeitskräfte müssen für zukünftige Automatisierungswellen vorbereitet werden. Die Analyse zeigt, dass öffentliche und private Investitionen in Bildung und Qualifikation sehr wichtig sind. Dadurch muss Menschen ermöglicht werden, sich während ihres gesamten Arbeitslebens an den technologischen Wandel anzupassen.

Die Ausbildung am Arbeitsplatz ist hier wichtig, beispielsweise durch Lehrstellen, die eine Mischung aus theoretischem Studium und praktischer Erfahrung bieten und für eine breite Palette von Menschen offen sind. Dabei spielen einerseits eine verstärkte Ausbildung und Weiterbildung in digitalen Kompetenzen und in MINT-Fächern (Mathematik, Information, Natur, Technik) eine wichtige Rolle. Andererseits wird es auch Umschulungen brauchen, um verdrängte Arbeitnehmer aus bestimmten Branchen (z.B. LKW-Fahrer) zu unterstützen, sich auf dem Arbeitsmarkt umorientieren zu können und Jobs in den Sektoren anzunehmen (z.B. Dienstleistungssektor), in denen die Automatisierung aufgrund der Bedeutung sozialer Kompetenzen nicht einfach ist und in denen es hohe Nachfrage an Arbeitskräften gibt. Das Erlangen und das Entwickeln der Soft Skills wie Kreativität, Problemlösung und Flexibilität stellen dabei eine der primären Aufgabe dar.

Dies kann nur durch einen Schulterschluss und durch ein gemeinsames Agieren aller beteiligten Akteuren (Regierungen, Unternehmen, Gewerkschaften und anderen Organisationen) gelingen.

• Schaffung von Arbeitsplätzen durch verstärkte öffentliche und private Investitionen

Darüber hinaus ist es wichtig, dass die Gesamtnachfrage hoch gehalten wird, um die Schaffung neuer Arbeitsplätze zu erleichtern. Dies kann z.B. durch erhöhte Infrastrukturinvestitionen (einschließlich Bereiche wie Wohnraum) erfolgen. Solche Investitionen sind erforderlich, um das längerfristige Wachstum zu unterstützen, können aber auch viele neue Arbeitsplätze im Baugewerbe und in verwandten Sektoren schaffen. Regierungen können hier eine Schlüsselrolle spielen, sowohl bei der direkten Finanzierung einiger Investitionen als auch bei der Hebelwirkung zusätzlicher privater Investitionen.

• Neue Technologien zum Vorteil der Allgemeinheit

Die Analysen in dieser Studie basieren in erster Linie auf der technischen Machbarkeit der Automatisierung. Nur, weil etwas theoretisch automatisiert werden kann, bedeutet es nicht automatisch und zwangsweise, dass es in der Praxis angesichts wirtschaftlicher, rechtlicher, regulatorischer oder organisatorischer Einschränkungen auch tatsächlich umsetzbar sein wird.

Für fortgeschrittene Volkswirtschaften wie die USA, die EU und Japan könnten diese Technologien den Schlüssel zur Umkehrung des Einbruchs des Produktivitätswachstums darstellen. Sie könnten aber auch viele Störungen verursachen, nicht zuletzt für den Arbeitsmarkt, da ein großer Prozentsatz der Arbeitnehmer (37% laut einer global durchgeführten PwC-Umfrage) besorgt über die Möglichkeit ist, ihren Arbeitsplatz aufgrund von Automatisierung zu verlieren.

Bedenken hinsichtlich des möglichen Verlusts bestehender Arbeitsplätze sollten nicht dazu führen, dass Länder die Möglichkeiten verpassen, bei der Entwicklung der neuen Technologien eine Vorreiterrolle einzunehmen. Wenn Regierungen und Unternehmen in einem Land nicht in die Entwicklung neuer Technologien investieren, werden sie nur anderswo entwickelt. Solange sich ein Land nicht vom globalen Handel und von globalen Investitionen abhält, was auf lange Sicht wirtschaftlich äußerst schädlich wäre, werden die Technologien im Laufe der Zeit immer noch in alle Länder gelangen. Daher ist es besser, an der Spitze dieses globalen Rennens zu stehen.

• Verbesserung der sozialen Sicherheitsnetze

Die Regierungen spielen jedoch eine Schlüsselrolle dabei, sicherzustellen, dass die großen potenziellen Vorteile von KI (Künstliche Intelligenz), Robotik und verwandten Technologien in der Gesellschaft so weit wie möglich geteilt werden. Die Regierungen sollten nicht nur in Bildung, Ausbildung und Umschulung investieren und die Arbeitnehmerrechte durch geeignete Gesetze schützen, sondern auch erwägen, die Steuereinnahmen aus technologiegetriebenem Wachstum zur Stärkung der sozialen Sicherheitsnetze für diejenigen zu verwenden, die durch die Automatisierung verlieren.

Das universelle bzw. bedingungslose Grundeinkommen ist eine Idee, die in der Studie diskutiert wurde. Die Notwendigkeit bzw. die Grundlage dafür muss noch bewiesen werden, aber es ist sinnvoll, dass die Regierungen Beweise aus Pilotprojekten und Mikrosimulationsmodellen sammeln, um künftige Entscheidungen über diese und andere Optionen zu treffen, um die Vorteile der Technologie in der Gesellschaft weiter zu verbreiten. Optimale Lösungen können hier die Kombination verschiedener Ideen beinhalten (z. B. Grundeinkommen-artige Systeme mit einem gewissen Grad an Konditionalität in Bezug auf Arbeiten, Lernen, Training, Fürsorge oder eine andere Form von sozial wertvoller Aktivität, um sich für solche Vorteile zu qualifizieren).

• Auswirkungen von KI, Robotik und verwandten Technologien auf die Unternehmen

Künstliche Intelligenz, Robotik und andere Formen der ,intelligenten Automatisierung‘ zeigen Ihr enormes Potenzial, der Wirtschaft große Vorteile zu verschaffen, indem sie die Produktivität steigern und neue, verbesserte Produkte und Dienstleistungen auf den Markt bringen. Unternehmen müssen erkennen, wie und wann ihre Mitarbeiter in Zukunft davon betroffen sein können und damit beginnen, die Menschen weiterzubilden sowie ihr Unternehmen anzupassen, anstatt erst dann zu reagieren, wenn es zu spät ist.

Unternehmen aller Branchen können hier große Vorteile nutzen, deren Phasen jedoch je nach Automatisierungswelle variieren können. Natürlich müssen viele Unternehmen jetzt anfangen, für spätere Wellen zu investieren, aber sie müssen sich auch auf die kurzfristigen Gewinne konzentrieren, die bereits durch neue Technologien und algorithmische Methoden zur Verbesserung der Datenanalyse und des Kundendienstes erzielt werden.

Die Tabelle 1.1 zeigt die wichtigen Auswirkungen in den drei Wellen der Automatisierung:

Laut PwC Studie müssen Unternehmen jetzt auch überlegen, wie aufeinanderfolgende Wellen von KI-bezogenen Technologien die Eintrittsbarrieren in ihren Sektor weiter abbauen und bestehende Geschäftsmodelle in Frage stellen können. Neben der Verbesserung bestehender Angebote können Unternehmen das gleiche Angebot auch kostengünstiger anbieten, was insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen und Start-Ups von Vorteil sein kann. Dies eröffnet auch erfolgreichen Unternehmen neue Möglichkeiten, ihre besonderen Kompetenzen in angrenzenden Sektoren zu nutzen. Angesichts des schnellen Wandels müssen Unternehmen ständig mit neuen Technologien experimentieren und Optionen schaffen, die sie bei Erfolg schnell skalieren können.

Einzelpersonen müssen auch unternehmerischer sein, Verantwortung für ihr lebenslanges Lernen übernehmen und versuchen, ihr eigenes geistiges Eigentum zu generieren und neue Unternehmen zu gründen. Ein Großteil der Automatisierung der Zukunft kann davon abhängen, in wie weit diese neuen Unternehmen etablierte Unternehmen, die sich nur schwer ändern können, ersetzen oder herausfordern können.

Gleichzeitig müssen Unternehmen und andere Arbeitgeber einen verantwortungsvollen Umgang mit KI verfolgen, sowohl in Bezug auf ihre Kunden (z. B. in Bezug auf den Datenschutz) als auch in Bezug auf ihre Mitarbeiter (z. B. Unterstützung bei der Entwicklung der Fähigkeiten, die sie benötigen, um in Zeiten zunehmender Automatisierung und schnellen technologischen Wandels erfolgreich zu sein)

Auf diese Weise können Unternehmen und Regierungen dazu beitragen, die Vorteile von KI und Robotik zu maximieren und gleichzeitig die negativen Auswirkungen dieser disruptiven Technologien so gering wie möglich zu halten.

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^[1] John Hawksworth, Richard Berriman, Saloni Goel und andere, PwC-Studie (2018): „Will robots really steal our jobs? An international analysis of the potential long term impact of automation“ (Link zur Studie, Presseaussendung)