- AMS-Forschungsnetzwerk

Soll&Haberfellner Unternehmens- u. Projektberatung
Digitalisierung der Arbeitswelt
Input im Rahmen des Forum 2015 „Bildung und Arbeitsmarkt“
der OeAD GmbH und des AMS Österreich
Wien, 28. September 2015
Mag. Regina Haberfellner
Soll&Haberfellner Unternehmens- u. Projektberatung
Müllnergasse 26/17
A-1090 Wien
www.soll-und-haberfellner.at
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Welche Jobs sind durch Computerisierung gefährdet?
Quelle: Frey/ Osborne 2013.
Mag. Regina Haberfellner: Digitalisierung der Arbeitswelt / Wien, 28.09.2015
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Zentrale Ergebnisse Studie von Frey/ Osborne (2013):
47% der Beschäftigten in den USA arbeiten in Berufen mit einer hohen
Automatisierungswahrscheinlichkeit in den nächsten ein bis zwei Dekaden.
Zentrale Ergebnisse der Folgestudie Studie von Bonin/ Gregory/ Zierahn (2015):
 42% der Beschäftigten in Deutschland arbeiten in Berufen mit einer hohen
Automatisierungswahrscheinlichkeit in den nächsten ein bis zwei Dekaden.
 Berechnung bezogen auf Tätigkeiten (viele Berufe haben unterschiedliche
Tätigkeitsfelder, manche sind leichter automatisierbar als andere):
9% der Arbeitsplätze in den USA weisen Tätigkeitsprofile mit einer
hohen Automatisierungswahrscheinlichkeit auf. In Deutschland: 12%.
 Autoren vermuten Überschätzung durch Frey/ Osborne aufgrund starker
Orientierung am technischen Potenzial.
 Grundsätzlich sind die Arbeitsplätze von gering Qualifizierten verstärkt bedroht.
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Crowdsourcing – neue Form der Arbeitsorganisation
Orientiert sich an erfolgreichen Beispielen wie Wikipedia und Open
Source Software
Crowdsourcing:
Auslagerung von bestimmten Aufgaben, die üblicherweise im Unternehmen
erfüllt werden, mittels Aufruf an eine große Gruppe von
Menschen (Masse – »Crowd«)
Begriff wurde 2006 von Jeff Howe in Anlehnung an Outsourcing geprägt.
Unterschied zu Outsourcing:
• Es kann sich um sehr kleine Aufgaben handeln
• Punktuelle Zusammenarbeit
• Globale Verfügbarkeit der Crowd 24/7
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Crowdsourcing: Open Innovation und Crowd Creation
Beispiele:
 Unternehmen binden die Crowd zur Entwicklung neuer Produkte
oder Verbesserung existierender Produkte ein. Wird realisiert von
Unternehmen quer durch alle Branchen: Autohersteller,
Spielwaren, Kaffeehausketten,…
 Online-Plattform »InnoCentive« wird von Unternehmen
unterschiedlichster Branchen (Technoloige, Pharma, NPO,…) für die
Entwicklung oder Verbesserung von Verfahren, Produkten, etc.
Crowd mit sehr hohem Anteil an Hochqualifizierten!
 Crowd-Testing: Neue Apps und Software werden direkt von
potenziellen EndnutzerInnen getestet.
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Crowdsourcing: Clickjobs - Microtasks
 Aufgaben werden in einfachste Tätigkeiten heruntergebrochen, die
zumeist nur digitale Basiskenntnisse erfordern;
 Überwiegend Aufgaben, die (noch) nicht durch Algorithmen ersetzt
werden können (Bilder beschlagworten, inhaltliche Richtigkeit von
Texten oder Übersetzungen prüfen, etc.);
 Prototypisch: Amazon Mechanical Turks;
 »Digitales Prekariat« - geringe Bezahlung, globaler Wettbewerb.
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Beschäftigte in der App-Economy
Die App-Economy zählt in der EU rund 530.000 Beschäftigte
Quelle: Vision Mobile, http://www.visionmobile.com/blog/2013/09/report-the-eu-app-economy-530000-jobs-and-rising/
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Job-Profile in der App-Economy
Beschäftigte in kleinen unabhängigen
Entwicklungsfirmen
Als »in-house« EntwicklerIn beschäftigt
Mix
Mehr als die Hälfte der Beschäftigten sind
ProgrammiererInnen
Mix aus ProgrammiererInnen,
»SkripterInnen«,* TesterInnen
Erfahrung
Mehr als die Hälfte der Beschäftigten hat
zumindest drei Jahre Berufserfahrung, 20
Prozent mehr als fünf Jahre
60 Prozent haben zumindest drei Jahre
Berufserfahrung, 20 Prozent mehr als fünf
Jahre.
Bezahlung
Mehr als 30 Prozent der
ProgrammiererInnen und »SkripterInnen«
verdienen jährlich mehr als 50.000 Euro.
Ein Drittel der ProgrammiererInnen und
mehr als 20 Prozent der »SkripterInnen«
verdienen jährlich mehr als 50.000 Euro.
Ausbildung
Mehr als drei Viertel der
ProgrammiererInnen und »SkripterInnen«
Drei Viertel der ProgrammiererInnen und
verfügen über einen postsekundären oder
»SkripterInnen« verfügen über einen
tertiären Abschluss (im Original: »college or postsekundären oder tertiären Abschluss.
advanced degree«.
Gender
Der Frauenanteil liegt bei über 5%.
Der Frauenanteil liegt bei über 10%.
Quelle: Breslin et al. 2014, Seite 17. *) SkripterInnen bezieht sich darauf, dass beispielsweise HTML oder JavaScript keine
Programmiersprachen sind.Beschäftigte, die mit diesen Skriptsprachen arbeiten, daher auch keine ProgrammiererInnen sind.
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Jobentwicklung in der App-Economy 2013-2018 (EU)
Quelle: Breslin 2014, Seite 15
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Big Data – was ist neu?
• Daten gelten als die Währung der digitalen Gesellschaft.
• Treiber sind insbesondere das semantische Web und Internet of Things
IoT.
Big Data zeichnet sich dadurch aus, dass die Daten selbst zum
Problem werden.
3V-Prinzip (nach Gartner Inc.)
Das Volumen der Daten
Die Geschwindigkeit (Velocity) der Datengenerierung und
Datenverarbeitung (Stichwort: Echtzeit)
Die Vielfalt der Daten: unterschiedliche Datenquellen, Datenformate
und Datentypen, strukturierte und unstrukturierte Daten
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Zukunftsjob Data Scientist?
Wachsendes Beschäftigungsfeld, das sich voraussichtlich weiter
ausdifferenzieren wird.
• Hochqualifizierte Tätigkeit, erfordert in aller Regel zumindest MasterAbschluss;
• Erfordert interdisziplinäre Fähigkeiten aus der Statistik und Informatik;
• Kommunikative Fähigkeiten – Erkenntnisse müssen für Entscheidungsträger
aufbereitet werden;
• Spezialisierte Ausbildung in Österreich erst in Anfängen, in Deutschland
bereits mehrere einschlägige Studiengänge;
• In Österreich wird insbesondere Potenzial im Bereich der öffentlichen
Verwaltung, der Energie- und Wasserversorgung, in den Finanz- und
Versicherungsdienstleistungen sowie im Gesundheits- und Sozialwesen
gesehen.
• Bislang in Österreich nur wenige spezialisierte Unternehmen.
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Hohes Qualifikationsniveau im IKT-Sektor
Höchste Bildungsabschlüsse: alle Erwerbstätige vs. Erwerbstätige im IKT-Sektor
60%
51,3%
50%
39,3%
40%
30%
25,2%
21,7%
20%
17,4%
11,5%
11,5%
10%
7,1%
6,9%
5,0%
1,9%
1,1%
0%
ISCED 1-2
ISCED 3
ISCED 4
Erwerbstätige IKT-Sektor
ISCED 5b
ISCED 5a
ISCED 6
Alle Erwerbstätige
Quelle: Statistik Austria, Abgestimmte Erwerbsstatistik 2012. Eigene Berechnungen, eigene Darstellung
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Digitale Kompetenzen
Quelle: van Dijk 2012, Seite 114, eigene Darstellung.
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Verwendete Literatur:
Bonin, H./ Gregory, T./ Zierahn, U. (2015): Übertragung der Studie von Frey/ Osborne (2013) auf
Deutschland. ZEW – Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung, Kurzexpertise Nr. 57.
Breslin, J.G./ Card, D./ Dabrowski, M./ Mulligan, M. (2014): Sizing the EU App Economy. Eurapp
Final Report. Im Auftrag der Europäischen Kommission.
Frey, C.B./ Osborne, M.A. (2013): The Future Of Employment: How Susceptible Are Jobs To
Computerisation?
http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf
Van Dijk, J.A.G.M (2012): Digitale Spaltung und digitale Kompetenzen. In: Schüller-Zwierlein, A./
Zillien, N. (Hrsg.) (2012): Informationsgerechtigkeit: Theorie und Praxis der gesellschaftlichen
Informationsversorgung. Verlag De Gruyter Saur. Seiten 108-133.
Auszüge aus laufenden Projekten im Auftrag des AMS Österreich/ ABI:
•Digitalisierung der Arbeitswelt
•Trends 2025
•Industrie 4.0 und Big Data
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