Corporate Therapy
Noch ein Business Podcast! Juhu! Wer braucht denn sowas?
Corporate Therapy ist ein kritischer Management Podcast – und der Name ist Programm: Wir legen darin „die Corporate” und gelegentlich auch uns selbst auf die sprichwörtliche Couch. Gemeinsam versuchen wir, Probleme und Phänomene rund um Arbeit und Organisation besser zu verstehen und vielleicht ab und an auch eine Lösungsstrategie zu entwickeln – jedoch ohne Garantie auf Genesung!
Wir sind Human Nagafi, Mary-Jane Bolten und Patrick Breitenbach.
Neben den Beiträgen unserer großartigen Gäste aus Wissenschaft, Politik und Wirtschaft freuen wir uns auch sehr über Fragen, Kritik und Anregungen von euch. Dazu könnt ihr uns entweder per Mail oder LinkedIn schreiben oder euch direkt zu einem unserer Live-Podcasts einschalten und mitdiskutieren. Viel Spaß und gute Erholung.
Corporate Therapy
Episode #132 // Wenn der Arbeitsmarkt sich dreht: Zwischen demografischem Wandel und KI-Revolution // mit Dr. Michael Stops
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Die Arbeitswelt steht vor einem grundlegenden Wandel: Demografische Verschiebungen, digitale Revolution und ökologische Transformation verändern den Arbeitsmarkt in beispiellosem Tempo. Was bedeutet das für Arbeitnehmer, Unternehmen und die Gesellschaft als Ganzes?
Dr. Michael Stops vom Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) liefert in diesem Gespräch wissenschaftlich fundierte Einblicke in die aktuellen Entwicklungen. Er erklärt, warum der deutsche Arbeitsmarkt trotz wirtschaftlicher Herausforderungen erstaunlich robust bleibt und wie sich das Verhältnis zwischen Arbeitslosen und offenen Stellen historisch verändert hat.
Besonders spannend ist seine Analyse zum "Skill-Biased Technological Change" - dem Phänomen, dass technologische Entwicklungen die Nachfrage nach hochqualifizierten Arbeitskräften steigern, während geringer qualifizierte Tätigkeiten unter Druck geraten.
Wir tauchen ein in das faszinierende Konzept der "New-Collar-Workers" - einem neuen Typus von Arbeitnehmern, die jenseits traditioneller Ausbildungswege spezifische technische Fähigkeiten entwickeln. Wie können Unternehmen diese Talente finden und fördern? Welche Rolle spielen dabei skill-basierte HR-Systeme, die auf Fähigkeiten statt auf formale Abschlüsse setzen?
Eine der drängendsten Fragen unserer Zeit betrifft den Einfluss Künstlicher Intelligenz auf unsere Arbeit. Dr. Stops zeigt auf, warum KI selten komplette Berufsbilder ersetzt, aber fast immer Tätigkeitsprofile verändert. Besonders herausfordernd: Wenn KI zunehmend Einstiegsaufgaben übernimmt, wie lernen dann Berufsanfänger ihr Handwerk? Die Diskussion berührt auch soziale Aspekte wie die ungleichen Chancen beim Homeoffice und neue Modelle der Arbeitszeitgestaltung.
Dieses Gespräch liefert wertvolle Orientierung für alle, die verstehen wollen, wie sich unsere Arbeitswelt verändert und welche Kompetenzen in Zukunft gefragt sein werden. Hören Sie rein und gewinnen Sie Erkenntnisse, die Ihnen helfen, den Arbeitsmarkt von morgen aktiv mitzugestalten!
Okay, also ich sage jetzt mal ein bisschen provokativ diese Verschwörungstheorie kann ich nicht teilen, weil ich zum einen sehe, dass die Gewerkschaften, aber eben beispielsweise auch die Arbeitgeberverbände sich sehr viel Gedanken darüber machen, wie Weiterbildung zu organisieren ist, wie sie ihre gering qualifizierten Belegschaften in irgendeiner Form aktivieren können, wie sie einfach auch die Bereitschaft von Weiterbildung fördern können, was da auch die Bestimmungen sind, also die Bestimmungsfaktoren sind, Und das ist eigentlich auch immer ein Thema gewesen, also sowohl vor den Reformen als auch nach den Reformen. Jetzt sind die Reformen natürlich ein politisches Projekt gewesen, aber das wäre ohne die Arbeitgebervertretung bzw Arbeitnehmervertretung, also ohne Gewerkschaften, Arbeitgeberverbände hätte das nicht funktioniert. Das war schon ein recht umfangreiches Paket, und ich bin mir da relativ sicher, dass da auch alle darauf geachtet haben, dass sie da nicht sozusagen in ihren Wirkungsbereichen eingeschränkt werden.
Speaker 3:So okay, ich starte. ja, hallo und herzlich willkommen zurück zu einer neuen Folge von Corporate Therapy, und zu Anfang, weil ich mich so freue, dass wir endlich wieder zusammen podcasten. Hallo Human, wie geht's dir?
Speaker 4:Guten Tag.
Speaker 3:Man hat mir nahegetragen, ich wäre schon länger nicht mehr dabei gewesen, aber ich bin wieder dabei.
Speaker 4:Wo hast du dich rumgetrieben? Ich habe keine Ahnung. Ich musste meine Resilienz aufbauen.
Speaker 3:Sehr gut. Für alle, die uns nicht kennen Corporate Therapy ist ein kritischer Management-Podcast, in dem wir Themen rund um Organisation und Arbeit genauer unter die Lupe nehmen Und Arbeit genauer unter die Lupe nehmen. Und das machen wir in der Konstellation Human und Patrick und ich, und immer einer von uns ist nicht dabei, und dafür ist ein Gast dabei. Und was könnte wichtiger sein für Organisation und Arbeit als die Arbeitskraft, human Resources oder Human Capital? Ich glaube, der Blick auf die Weltwirtschaft gibt beide Auslegungen in Reinform. Also, manchmal ist es eine Ressource, manchmal ist es ein Arbeitsmittel. Ich glaube, wir können hier auch gut einfach beim Personal bleiben.
Speaker 3:Das Thema ist natürlich ein Dauerbrenner, aber wir dachten, eine dedizierte Folge dazu fühlt sich trotzdem langsam mal wichtig an, und zwar aus mehreren Gründen. Wer uns verfolgt, der kennt bestimmt die Folge mit Stefan Schulz zum demografischen Wandel. Das ist quasi Grund 1, da passieren einfach Sachen. Außerdem kommt man, glaube ich, in Unternehmen und LinkedIn und Co nicht drumrum um Diskussionen über Gen Z oder Gen Z und Co, und ob es die wirklich gibt, oder sind das eigentlich eher Spoiler-Periodeneffekte? Auch dazu gibt es eine Folge mit Dr Martin Schröder.
Speaker 4:Super Folge.
Speaker 3:Und dann gibt es außerdem noch diese ganzen Strömungen wie Gig-Economy, Creator-Economy. da passieren lauter Sachen. Letztens hat Donald Trump eine Kampfansage gegen die AI-Bemühungen gemacht. Auch das wird bestimmt die Personalpolitik und den Markt verändern, Und der wirkliche Auslöser dann für dieses heutige Gespräch war ein. Gespräch, das wir geführt haben, mit einem.
Speaker 3:Kunden, wo sich in einem Unternehmen gerade stärker im Recruiting spezialisiert wird auf sogenannte No-Collar-Workers, also quasi den dritten Pol zwischen Blue und White-Collar-Workers. Also dachten wir uns, das ist jetzt wichtig, dass wir uns dieses Thema einfach einmal für uns selber strukturieren. Also haben wir uns umgesehen und jemanden gefunden, der uns aus der Arbeitsmarktforschung quasi das Gegenstück zu unseren anekdotischen Beobachtungen liefern kann. Herzlich willkommen, Dr Michael Stopps.
Speaker 1:Ja, vielen Dank. Vielen Dank, dass ich hier sein darf.
Speaker 3:Wir freuen uns, Michael. deine Laufbahn nach dem Studium startet erstmal in der Bundesagentur für Arbeit selbst, wo du auch in der Arbeitsmarktvermittlung warst. Also quasi Nach verschiedenen Stationen da und auch deiner Promotion an der Uni Regensburg bist du jetzt in der Wissenschaft und Forschung und forschst dazu verschiedenen Themen, zum Beispiel Mindestlohn, digitale Transformation, Berufe in der Transformation und auch anderen verwandten Themen. Das IAB ist die Forschungseinrichtung der Bundesagentur für Arbeit.
Speaker 1:Das IAB ist, die Forschungseinrichtung der Bundesagentur für Arbeit schon immer mitgedacht hat, dass es ganz gut ist, wenn man auf so einem Großmarkt in dem Arbeitsmarkt unterwegs ist, dass man da Transparenz schaffen muss. Und die Bundesagentur für Arbeit, die greift ja auch ein Stück weit ein in den Arbeitsmarkt, zum Beispiel mit arbeitsmarktpolitischen Instrumenten, maßnahmen Da könnt ihr zum Beispiel an die Förderung von Weiterbildung denken, oder an bestimmte Übergangsgelder, kurzarbeitergeld zum Beispiel und vieles mehr. Und der Gesetzgeber hat sich dazu überlegt, dass man dann aber auch einen Auftrag geben muss, mal zu schauen, wie diese Instrumente wirken, und entsprechend hat er einen gesetzlichen Forschungsauftrag formuliert. Und nun ist es so, dass es Sinn macht, dass man die Daten, die bei der Bundesagentur für Arbeit bei der Erfüllung dieser Aufgaben entstehen, dann auch tatsächlich auch zur Auswertung mit nutzt. Das heißt, es muss relativ organisationsnah passieren, Also rein von der Organisation her, also von der Datenlogistik her.
Speaker 1:Und was man sich dann überlegt hat, ist, man schafft ein Forschungsinstitut, was eine ganz andere Rekrutierungslogik hat als so eine Behörde, also auch versucht, wissenschaftler zu gewinnen, experten zu gewinnen in den jeweiligen Bereichen, methodologischen Bereichen, wirtschaftswissenschaftlichen Bereichen, soziologischen Bereichen die dann auch aus ihren Perspektiven auf diesen gesetzlichen Forschungsauftrag schauen und dann entsprechend die Wirkungsanalysen vornehmen. Und was jetzt hier gelungen ist, ist zum einen zu sagen okay, wir achten auf Datenschutz und Datensicherheit, schaffen da sozusagen den Zugang für ein Forschungsinstitut müssen. Deshalb auch so ein Satzung Teil der Satzung. Und Forschungsfreiheit und Publikationsfreiheit bedeutet eben auch Forschungsverpflichtung und Publikationsverpflichtung. Das heißt, wir produzieren nicht für die Schublade, alle Ergebnisse werden veröffentlicht. Und ja, mal zeigt es, dass bestimmte Maßnahmen gut wirken, und mal zeigt es, dass bestimmte Maßnahmen nicht so gut wirken, und das fließt dann ein in den Diskurs, in die Fachöffentlichkeit. Soweit, das erklärt genau.
Speaker 3:Magst du vielleicht auch noch ein, zwei Sätze dazu sagen. Wie funktioniert Arbeitsmarktforschung Also? auf was für Daten beruft ihr euch da und was für Methoden nutzt ihr? Wie muss man sich das vorstellen?
Speaker 1:Ja, also, tatsächlich ist es so, wie gesagt, wir gehen erstmal aus von so inhaltlichen Fragestellungen, und Arbeitsmarktforschung ist ja ein Themengebiet, was tatsächlich traditionell in der Soziologie und in den Wirtschaftswissenschaften verortet ist, und im Grunde genommen ist es so, dass wir im IAB auch, also im Institut für Arbeitsmarkt und Berufsforschung, auch aus einer multidisziplinären Perspektive forschen. Das heißt, da sitzen Ökonomen, soziologen, soziologinnen, aber auch manchmal Mathematiker, mathematikerinnen, data-scientisten zusammen und überlegen sich die Projekte, und genau, es gibt erstmal tatsächlich so theoretische Ausgangsüberlegungen, zum Beispiel, wie eine Maßnahme wirken sollte, wie vielleicht auch der Mindestlohn wirkt auf den Arbeitsmarkt, wie bestimmte technologische Innovationen sich auf Tätigkeiten auswirken. Und dann ist eigentlich das im Grunde das Ziel, dass man diese Hypothesen, die man dann ableitet, dass man die dann empirisch überprüft. Und da gehen wir mit ganz unterschiedlichen Daten um. Ich habe es jetzt schon so angedeutet.
Speaker 1:Zum einen haben wir eine ganze Reihe von administrativen Daten, die wir nutzen können, zum Beispiel aus den Registerdaten der Sozialversicherung. Da beziehen wir Beschäftigtendaten. Ich selbst habe mich jetzt in den letzten Jahren sehr viel mit Stellenanzeigen beschäftigt und mit Stellenanzeigentexten, und zwar die, die auch die Bundesagentur für Arbeit dann auf ihren Webseiten betreut beziehungsweise veröffentlicht, dann auf ihren Webseiten betreut beziehungsweise veröffentlicht. Aber wir führen auch Befragungen durch, es werden Feldexperimente durchgeführt, wo man so bestimmte Dinge auch mal ausprobieren kann. Ja, genau das ist so.
Speaker 1:Die Spannweite Und die Themen sind ganz, ganz unterschiedlich aus den vielen verschiedenen Perspektiven. Also, es geht um den Arbeitsmarkt im Strukturwandel, es geht eben um Arbeitsmarktpolitik, das sagte ich schon. Wir schauen, versuchen aber auch, in die Betriebe reinzuschauen, also betriebliche Arbeitswelt, die Ausbildung vor dem Erwerbsleben oder für das Erwerbsleben, und dann Weiterbildung ist ein Thema. Erwerbsbeteiligung, armut und Sozialpolitik sind Themen, was wir auch relativ häufig machen. Wir müssen natürlich Forschungsdaten auch aufbereiten, und wir stellen sie auch der Scientific Community zur Verfügung. Das heißt, wir betreiben da auch ein Forschungsdatenzentrum, sodass wir nicht sozusagen exklusiv mit den Dingen forschen müssen, sondern wir können das dann eben auch in Kooperation tun, beziehungsweise andere Universitäten, andere Institute können das auch ganz eigenständig tun und können diese Daten auch nutzen. Und ja, manchmal muss man da auch entsprechende Methoden dann auch dazu entwickeln, und letztlich geht es dann auch nochmal um Betrachtung von gesamtwirtschaftlicher Entwicklung. International und regionale Arbeitsmärkte sind auch so ein Thema, was wir machen.
Speaker 3:Mega cool. Mir brennt es unter den Fingern, quasi mal wieder selber was zu forschen, zu analysieren. Irgendwie ist das schon anders, wenn man mit großen Datensätzen Sachen macht. Was sind denn aus eurer, aus deiner Sicht so die bestimmenden Strömungen aktuell, wenn wir mal so auf so eine globalgalaktische Ebene gehen, quasi Also, was passiert gerade am Arbeitsmarkt? Kann man das so global beschreiben?
Speaker 1:Kann man das so global beschreiben? Kann man das so global beschreiben? Naja, also, tatsächlich ist es so, dass wir, insbesondere wenn wir über den zukünftigen Arbeitsmarkt nachdenken, was auch ein sehr, sehr schweres Thema ist, finde ich, dass wir auch versuchen, so Megatrends auszumachen. So kann man das, so kann man die bezeichnen, wo ich jetzt derzeit auch davon ausgehe, dass die beispielsweise auch die Nachfrage und die Profile von künftig benötigten Arbeitskräften so ein Stück weit bestimmen. Da würde ich schon sagen, das ist zum einen das, was wir jetzt digitale Transformation nennen, einschließlich dessen, was jetzt gerade passiert, sodass wir alle irgendwie ganz fasziniert auf die KI-Tools schauen, die Sachen ausprobieren, manchmal auch durchaus enttäuscht sind und manchmal immer noch erstaunt und dann enttäuscht sind. Also, da gibt es so Strukturwandelfragen, ist natürlich die ökologisch-soziale Transformation, also beides. Beide Transformationsentwicklungen sind natürlich geprägt von Menschen und von menschlichen Entscheidungen, und trotzdem ist der Charakter so ein Stück weit unterschiedlich.
Speaker 1:Die ökologisch-soziale Transformation ist noch stärker natürlich auch ein politisches Thema, und bei der digitalen Transformation naja, da müsste man vielleicht an der einen oder anderen Stelle nachsteuern. Aber das muss man zum einen aus der Perspektive getrennt betrachten, andererseits spielt es natürlich auch zusammen. Also da spricht man dann auch von der dualen Transformation dieser beiden Themen. Dann habt ihr schon ein Thema genannt.
Speaker 1:Demografische Entwicklung ist immer etwas, was den Arbeitsmarkt treibt und was eben auch dazu führt, dass zum Beispiel Produkt und Gütermärkte sich verändern, weil sich Kundenstrukturen verändern, andererseits aber wir uns natürlich auch in unserer Gesellschaft auch kümmern, beispielsweise um Jüngere und um Ältere, und wenn sich da die Strukturen verändern, dann ändern sich da auch die Tätigkeitsschwerpunkte. Und vielleicht ein letzter Punkt, der auch für den Arbeitsmarkt relevant ist das sind so internationale wirtschaftliche Verflechtungen, und wenn man jetzt unter das Thema Globalisierung fasst, globalisierungstendenzen, eine stärkere Globalisierung, eine abgeschwächte Globalisierung, die wir jetzt seit der Wirtschafts und Finanzkrise so ein Stück weit beobachten können. Das heißt, die wirtschaftliche Verflechtung nimmt zwar weiter zu, aber nicht mehr so rasant. Das trägt natürlich auch die Art und Weise, wie Produktion sich verteilt, also im Inland und im Ausland, und was wir für Arbeitskräfte hier zum Beispiel auf dem deutschen Arbeitsmarkt dann auch brauchen ist.
Speaker 4:Wir haben ja eine etwas wirtschaftsschwache Phase. Wir rennen so in das dritte Jahr rein, wo es keinen signifikanten Wachstum gibt. Aber was sich zeigt, ist im Grunde, dass die Erwerbstätigkeitquote eigentlich robust geblieben ist. Das ist jetzt nicht signifikant, also ich glaube sogar leicht hochgegangen. Wir haben, glaube ich, zurzeit 2,6, 2,7 Millionen Arbeitslose bei 45, 46 Millionen Erwerbstätige, und es gibt 1,4 Millionen offene Stellen. Und was ich mich da frage, ist diese Robustheit wegen dem demografischen Wandel auch zu erklären? Ich meine okay, dass mehr Leute Erwerbstätigkeit haben, vielleicht jetzt nicht unbedingt. Aber weil das ist eine Sache, die ich mich oft frage in unseren Beratungssituationen Man argumentiert ja immer oder lange Zeit ist ja argumentiert worden, oder es ist aktuell ein Thema dass ja der demografische Wandel den Arbeitsmarkt dreht, dass wir sozusagen zu so einem Arbeitnehmermarkt werden und nicht mehr zu so einem starken Arbeitgebermarkt. Ist das denn zu beobachten, auch jetzt in der schwachen wirtschaftlichen Situation, so einem starken Arbeitgebermarkt? Ist das denn zu beobachten, auch jetzt in der schwachen wirtschaftlichen Situation, oder sind wir davon noch entfernt, oder ist es ein Mythos, der in der Diskussion, im Diskurs stattfindet?
Speaker 1:Ich glaube, deine Wahrnehmung ist schon ist auf jeden Fall richtig.
Speaker 1:Wir haben das auch so beobachtet, und zwar zeigte sich der Arbeitsmarkt sehr robust im Grunde genommen seit den Arbeitsmarktreformen Mitte der 2000er Jahre, und da gab es auch viel Diskussion in der Wissenschaft, ob sich jetzt tatsächlich konjunkturelle Entwicklung und Arbeitsmarktentwicklung, ob das jetzt tatsächlich völlig entkoppelt ist, und es gibt viele Diskussionen darüber, womit das ein Stück weit zusammenhängt Ganz gesichert zu sein scheint schon, weil man eben dieses Vorher-Nachher-Szenario auch sieht, dass die Arbeitsmarktreformen doch ein Stück weit damit zusammenhängen, dass also tatsächlich auch beispielsweise die Anreize, arbeit aufzunehmen, dass sich das ein Stück weit tatsächlich erhöht hat.
Speaker 1:Aber das ist nur ein geringer Teil der Geschichte. Ein größerer Teil der Geschichte ist der, dass Unternehmen auch seit Mitte der 2000er Jahre und danach auch schon diese Fachkräfteengpässe wir reden selten von einem Mangel, weil man immer auch ein Angebot sieht aber diese Fachkräfteengpässe doch fahren haben und deshalb auch ein Stück weit zögerlicher sind, in zum Beispiel wirtschaftlich angespannten Zeiten Arbeitskräfte freizusetzen, weil man eben nicht genau weiß, ob man diese Arbeitskräfte später wieder rekrutieren kann. Also, das spielt mit Sicherheit eine Rolle, ja, und dann spielt möglicherweise auch noch eine Rolle, dass die genau die demografische Entwicklung ist, sicherlich auch auf jeden Fall ein Thema, und das ist aber sozusagen das erklärt aber jetzt nicht die Arbeitslosenzahl beispielsweise.
Speaker 4:Was ich halt interessant finde. auf der anderen Seite ist natürlich auch dieser Mismatch von 2,7 Millionen Arbeitslosen und 1,4 Millionen offenen Stellen, die, ich nehme mal an, daraus resultiert, dass 84 Prozent Fachkräfte suchen, eine Herausforderung haben, dass es wahrscheinlich nicht nur sowas wie geht um lokale Mobilität, sondern wir hier die Herausforderung haben, dort ein Matching zu bekommen, weil hier spezifische Qualifikationsdefizite vorliegen.
Speaker 1:Ja, ich würde jetzt mal sagen, es ist wirklich eine Mischung. Also, wir werden also, es gibt nicht diese eine Ursache. Diese Relation zwischen Arbeitslosen und Stellen war nie so gut, wie sie jetzt ist. Also wir hatten Zeiten, da kamen auf eine Stelle vier Arbeitslose. Wir sind jetzt so ungefähr bei einer Relation so 1,5 arbeitslose Stelle. Das heißt, es hat sich doch tatsächlich deutlich, deutlich verbessert. Und dann haben wir natürlich das Mismatch-Thema, und ganz sicher ist das ein qualifikatorisches, ganz sicher ist das aber auch ein regionales. Du hast es schon angedeutet, das spielt auch noch eine Rolle. Trotz Homeoffice in manchen beruflichen Bereichen spielt das eine Rolle. Und dann muss man einfach sehen, wir haben ja auch noch die friktionelle Arbeitslosigkeit, das heißt, das ist mal so eine Übergangsarbeitslosigkeit zwischen zwei Jobs. Das heißt, es gelingt nicht der Übergang völlig nahtlos, und die Arbeitslosenversicherung ist ja erklärtermaßen auch dafür da, solche Zeiten auch mal überbrücken zu helfen, und das sehen wir natürlich auch. Und das heißt, wenn du von Monat zu Monat dir die Arbeitslosenzahlen anguckst, darfst du nicht annehmen, dass es immer die gleichen Personen sind.
Speaker 3:Also es gibt ein In und ein Out in dieser Arbeitslosenzahlen. Anguckst darfst du nicht annehmen, dass es immer die gleichen Personen sind. Also es gibt ein In und ein Out in dieser Arbeitslosenenne. Meine eigenen Beispiele von quasi Übergangsphasen, wo ich offiziell arbeitslos gemeldet bin. Dann gehe ich zum Arbeitsamt, sage hallo, hier bin ich. Und dann sagen die ah ja, okay, in drei Monaten fangen sie ja ihren neuen Job an, dann passt schon alles. Also dann muss man ja nicht mehr irgendwie suchen oder sowas, und das würde mich jetzt mal interessieren.
Speaker 4:Also quasi ein gesunder Stand an Arbeitslosigkeit, weil ja, wo man lacht, Die ideologiekritische Perspektive dieser Aussage ist natürlich auch interessant, aber mach ruhig weiter.
Speaker 3:Unter welchen Prämissen ist was eine gesunde Arbeitslosigkeit?
Speaker 4:Unter neoliberalen Prämissen.
Speaker 1:Weil ich würde mir auch denken, wenn es absolute Vollbeschäftigung ist, bedeutet das ja vielleicht auch dass Leute nicht sich trauen zu wechseln oder sonst, also dass es da irgendwie andere Hürden gibt. Wie blickt ihr da drauf? Wechselverhalten, volkswirtschaftlich optimale Mobilität und auch ausreichend effiziente oder ausreichend kurze Rekrutierungsprozesse, und dann könnte man da tatsächlich modellgestützt eine Zahl berechnen, und je nachdem, welches Modell man verwendet, ist die ein bisschen höher oder ein bisschen niedriger, genau. Also, solche Konzepte, solche Denkmodelle gibt es natürlich. Dass man das aber jetzt sozusagen beispielsweise in der monatlichen Pressekonferenz nicht behandelt, ist natürlich auch sehr marktfähig zu sein, und wir bringen sie nach einer bestimmten Zeit auch unter, dass das als unproblematisch erlebt wird und dass, wenn aber diese Person enorme Schwierigkeiten hat, trotzdem das alles gegeben ist, dass das dann ein Problem ist, das wird ja gedacht. Aber wie hoch jetzt so eine Arbeitslosenquote dann ist, dass man sagt, wir haben überhaupt keine Probleme, das ist eine schwierige Sache zu berechnen.
Speaker 2:Hey Patrick, hier Patrick Breitenbach von 1789 Consulting. Sorry, dass ich diesen Podcast hier unterbreche, aber ich wollte nur sagen, wenn du diesen Podcast wirklich, wirklich liebst, dann wirst du ganz sicher auf Spotify oder Apple Podcast eine Fünf-Sterne-Bewertung hinterlassen und das Ganze noch mit einem positiven Kommentar garnieren. Und wenn du dich dafür interessierst, was wir als Unternehmensberatung so machen, dann schau doch mal auf unserer Website vorbei, www.1789consultingde. Oder spreche uns direkt bei LinkedIn an. Wir freuen uns, und jetzt geht's weiter mit den Erkenntnissen. Viel Spaß.
Speaker 4:Ich würde gerne mal eine kritische Frage stellen, und hier würde mich klar zum einen vielleicht die Statistik und deine wissenschaftliche Perspektive interessieren. Vielleicht kannst du sie auch noch bereichern mit deiner praktischen Erfahrung in der Arbeitsvermittlung. Aber ich muss dafür so einen kleinen Schritt ausholen, weil du auch vorhin kurz die Arbeitsmarktreform ich nehme an, die Agenda 2010 und so weiter angesprochen hast, und man könnte aus einer auch ökonomischen Perspektive argumentieren, dass diese Arbeitsmarktreformen im Grunde ja dazu gedient haben, auch insbesondere in Deutschland einen Arbeitsmarktsektor zu schaffen, der auch niedrige Löhne ermöglicht, um Deutschland stark zu machen für Exporte. Und das sehen wir ja. Deutschland ist ja Jahr um Jahr Exportweltmeister gewesen. Das merken wir ja auch.
Speaker 4:Sozusagen Exportweltmeister ist natürlich ein positiver Begriff. Auf der anderen Seite argumentiert man ja, wenn wir Exportweltmeister sind, haben wir eine schwache Binnennachfrage. Eine schwache Binnennachfrage resultiert ja auch über prekäre Lohnverhältnisse oder die Verteilung von Lohn. Auf der einen Seite wird das von vielleicht konservativeren oder liberal-konservativen Positionen als ein Riesenerfolg gesehen, auf der anderen Seite ich hatte mir mal versucht, so Personagruppen gewichtet nach der statistischen Relevanz zusammenzustellen, der Arbeitslosengruppen, und habe gesehen, dass sie schon die größte Arbeitslosengruppe die sind, also gering qualifizierte ohne beruflichen Abschluss. Es ist eine sehr große Gruppe der Arbeitslosen jetzt neben den Sucharbeitslosen, die sozusagen zwischen zwei Jobs sind. Diese Gruppe haben wir ja damit ja im Grunde auch selbst geschaffen. Indem wir ja sozusagen in den 2010ern angefangen haben, einen Arbeitsmarkt zu generieren, der Niedriglohn braucht und damit ja im Grunde auch geringqualifizierte Leute, haben wir heute ja im Grunde das Problem, dass diese geringqualifizierten Leute teilweise arbeitslos sind und damit im Grunde ja schwer wiederum in den Markt zu vermitteln sind. Also anders formuliert, haben wir dort ein strukturelles Problem uns selbst erzeugt.
Speaker 1:Also, erstmal würde ich ein bisschen sortieren. Das Erste wäre so eine Rückfrage, die ich hätte. Wenn wir jetzt zum Beispiel in so einem Seminar sitzen würden, würde ich dich fragen hast du mal in die Zeit vor den Arbeitsmarktreformen geschaut, wie da die Situation war? Nein, nein, genau Weil nämlich wir hatten das davor ja auch Also, es wurden.
Speaker 1:Das IAB hat auch immer wieder qualifikationsbezogene Arbeitslosenquoten berechnet, und da war auch davor wurde es schon deutlich, dass die Niedrigqualifizierten die größten Arbeitslosigkeitsrisiken tragen, und das ist übrigens auch ein Grund, weshalb wir auch uns immer wieder argumentativ dafür auch einsetzen, an Weiterbildung zu denken, an eine ausreichende Ausbildung zu denken. Der Charakter verändert sich jetzt sicherlich im Zuge der technologischen Entwicklung und im Zuge rassanderer Entwicklungen. Gering qualifizierten, wenn ich es jetzt mal so ausdrücken soll, hatten vorher ein Problem und haben es jetzt auch noch, was die Arbeitsmarktreform aus meiner Sicht und du hast es ja angedeutet, ich habe es ja auch mal schon mal ganz praktisch erlebt wirklich dazu beigetragen haben, dass sozusagen das Problem der Arbeitslosigkeit tatsächlich auch komplett zum Problem der Arbeitsvermittlung gemacht wurde, komplett zum Problem der Arbeitsvermittlung gemacht wurde. Man muss sich vorstellen, dass vor den Reformen ein Teil der erwerbsfähigen sozusagen als erwerbsfähige Hilfebedürftige Sozialhilfe bezogen haben. Das war nicht so günstig.
Speaker 1:Die Sozialämter haben gekämpft, auch um Integration in den Arbeitsmarkt hatten aber gar nicht das Instrumentarium wie beispielsweise die Bundesanstalt für Arbeit oder die Bundesagentur für Arbeit. Das ist das eine, und das andere ist, dass dann, wenn das mit der Vermittlung in Arbeit über die Arbeitslosenversicherung nicht so gut geklappt hat, gab es dann eben die Arbeitslosenhilfe, und die Personen, die Arbeitslosenhilfe bezogen haben, die wurden auch weiterhin von der Arbeitsvermittlung getreut. Also, die hatten ein größeres Set an Möglichkeiten, und dann war aber die Arbeitslosenhilfe ein Stück weit auch so gestaltet, dass man da durchaus ein bisschen noch Betreuungsstruktur im Sinne von also man kann sich das dann so wie so gelungen. Das heißt, dass das Problem, dass Geringqualifizierte geringere Chancen am Arbeitsmarkt haben, das besteht leider weiterhin, aber ich glaube, es hat sich die Situation auch für die Geringqualifizierten danach eher verbessert.
Speaker 4:Das kann ich nachvollziehen. Ich würde natürlich sagen, dass die Geringqualifizierten wahrscheinlich immer die größte Gruppe der arbeitssuchenden Personen ausmachen. Das ist wahrscheinlich etwas, was nachvollziehbar wäre, eine Sache, die das ist vielleicht jetzt auch ein bisschen anekdotisch, weil ich selber komme aus, ich sag mal, sozialen prekären Situationen, und ich habe viele meiner Freunde in meinem Umfeld würden, glaube ich, schon in dieser Kategorie fallen Hauptschulabschluss und haben danach irgendwie den einen Job gemacht, waren dann Minijobber dort oder haben dann als Packer für einen Lieferwagen irgendwo gearbeitet und so weiter, und ich meine, das Angebot war halt immer irgendwie da, weil diese Jobs dann nachgefragt wurden. Aber dann sehe ich natürlich jetzt auch, mit Mitte, ende 30 oder Anfang 40 sind sie natürlich jetzt in einer Position, wo natürlich haben sie irgendwie Geld verdient, aber jetzt sind sie genau in dieser Position, wo es okay, wohin entwickle ich mich?
Speaker 4:Wir werden ja auch gleich nochmal über die Entwicklungs, wohin transformiert sich der Arbeitsmarkt reden, wohin transformiert sich der Arbeitsmarkt reden, und es gibt ja schon also das ist jetzt wahrscheinlich nicht nur Arbeitsmarkt relevant, aber ich glaube, ein großer Teil ist ja auch die Entwicklung von beispielsweise Löhnen und Gehältern, wäre ja sowas wie wie stark hat man versucht, die Gewerkschaften und so weiter in ihrem Einflussbereich zu beschränken? Das ist vielleicht ein großer Begriff, aber weiterzuentwickeln. Vielleicht ist es ein netterer Begriff, aber das ist die Sache, die ich mir überlege, wenn heute der öffentliche Diskurs, wenn man sich die üblichen kritischen Talkshows anschaut, so dargestellt wird, dass es irgendwie heute einen Haufen von Leuten gibt, die einfach keinen Bock hatten, sich zu qualifizieren. Wir vergessen manchmal vielleicht auch, dass es ja auch irgendwie, das heißt gewollt, aber strukturell ermöglicht wurde oder zumindest nicht anders.
Speaker 3:Du meinst, dass sie ja lange Zeit im Niedriglohnsektor beschäftigt waren und entsprechend sich dann ja gleichzeitig nicht weiterentwickelt haben.
Speaker 4:Insbesondere wenn der Arbeitsmarkt sich wieder dreht und wir merken okay, das brauchen wir heute nicht mehr, aber wir brauchen jetzt vielleicht was anderes. Und dieses andere, dazu kommen wir dann hoffentlich gleich.
Speaker 1:Okay, also ich sage jetzt mal ein bisschen provokativ diese Verschwörungstheorie kann ich nicht teilen, weil ich zum einen sehe, dass die Gewerkschaften, aber eben beispielsweise auch die Arbeitgeberverbände sich sehr viel Gedanken darüber machen, wie Weiterbildung zu organisieren ist, wie sie ihre gering qualifizierten Belegschaften in irgendeiner Form aktivieren können, wie sie einfach auch die Bereitschaft von Weiterbildung fördern können, was da auch die Bestimmungen sind, also die Bestimmungsfaktoren sind, und das ist eigentlich auch immer ein Thema gewesen, also sowohl vor den Reformen als auch nach den Reformen. Jetzt sind die Reformen natürlich ein politisches Projekt gewesen, aber das wäre ohne die Arbeitgebervertretung beziehungsweise Arbeitnehmervertretung, also ohne Gewerkschaften, arbeitgeberverbände hätte das nicht funktioniert. Das war schon ein recht umfangreiches Paket, und ich bin mir da relativ sicher, dass da auch alle darauf geachtet haben, dass sie da nicht sozusagen in ihren Wirkungsbereichen eingeschränkt werden, eingeschränkt werden. Also das gesagt, glaube ich, sprichst du ein Problem an, vielleicht auch eine Herausforderung und Weiterbildungssystem, und sagt dann okay, ich mache das jetzt zu Ende, und dann will ich aber arbeiten gehen.
Speaker 1:Beispielsweise Grunde genommen, das Kind ist noch nicht in den Brunnen gefallen. Aber das ist im Grunde genommen, glaube ich, tatsächlich ein Problem, dass man weiß, unter anderem hat da beispielsweise das Labor Futur an der FU Berlin, die haben sich da auch sehr viele Gedanken dazu gemacht zum Thema Lernorientierung und zur Förderung von Lernbereitschaft, und die benennen da so bestimmte persönliche Eigenschaften, die einem da so ein bisschen helfen können, das Thema von vornherein anders anzugehen. Und dazu gehört eben, dass man beispielsweise so ein Stück antizipativ denkt. Also, das würde ja jetzt hier in dem Fall bedeuten, dass man zwar jetzt diesen Job sieht, der einem sozusagen ein Gehalt ermöglicht, was von null auf einen bestimmten Betrag geht, aber der einem vielleicht dann auch hilft, darüber nachzudenken, ob dieser bestimmte Betrag tatsächlich relativ zu dem, wenn man jetzt doch weiter investiert in seine eigene Ausbildung und seine eigene Weiterbildung, doch noch relativ niedrig ist.
Speaker 1:Also als ein Beispiel. Dazu kommen aber eben auch noch andere Kriterien, also beispielsweise, dass man auch eine gewisse naja, ihr habt schon gesagt, resilienz war so ein Thema, was ihr auch in den Podcasts hattet Aber dazu kommt beispielsweise auch so eine positive Selbstwirksamkeitserfahrung, das heißt, wenn ich investiere, habe ich da auch einen Ertrag daraus. Das heißt, wenn ich lerne, bekomme ich auch eine gute Rückmeldung, beispielsweise. Das ist so ein Punkt.
Speaker 3:Und ja, ja, das sind ja alles Sachen, die, wie du gerade schon gesagt hast, durch Schule zum Beispiel wahnsinnig früh schon geprägt werden.
Speaker 1:Auch Ja, Oder eben nicht.
Speaker 1:Und ich glaube, das wäre jetzt, aus meiner Perspektive wäre das jetzt der Punkt, weil wir natürlich wir leben natürlich jetzt auch in einem marktwirtschaftlichen System. Ich sage das jetzt mal so ganz bewusst Ich bin selber in Karl-Marx-Stadt geboren und bin in Chemnitz aufgewachsen, und wir leben in einem marktwirtschaftlichen System, wo die Angebote eigentlich gemacht werden. Manchmal ist es eine Frage Informationszugang. Da versucht beispielsweise die Bundesagentur für Arbeit auch sehr viel zu tun. Es gibt eine sehr, sehr detaillierte und sehr, sehr umfangreiche Berufsorientierung beispielsweise, und man muss diese Möglichkeiten dann sozusagen ergreifen und ergreifen können.
Speaker 4:Ja, das ist eine Sache, die fängt tatsächlich in der Schule an den besagten Talkshows habe. Und jetzt deine Perspektive auch, zum Teil auch aus der Praxis. Ist es denn so? ich weiß, man kann das vielleicht nicht generell sagen, aber wie ist denn deine Perspektive darauf? Wollen die Leute dann die Angebote, die es existiert, nicht annehmen? Also, wenn ich mal so Mythen nehme, die ich immer wieder höre, sowas wie wer arbeiten will, findet auch Arbeit, oder Arbeitslose sind nur zu anspruchsvoll und so weiter, ist das etwas, was Realität, der Realität entspricht, oder welche Faktoren sind da überhaupt relevant für solche Fragen?
Speaker 1:Also auch da gibt es keine pauschale Antwort. Das ist, wir könnten jetzt eine Kasuistik aufmachen, was es alles gibt. Im Grunde genommen ist also auch meine Erfahrung, dass die Dinge ganz unterschiedlich gelagert sind, insbesondere wenn es zu einer längeren Arbeitslosigkeitsdauer kommt. Also, das eine ist die pure Qualifikation. Deine Annahme ist ja jetzt ja, wir brauchen jetzt bloß sozusagen drauf zu qualifizieren, und schon sind die Leute im Job. Manchmal hat es aber auch ganz andere Ursachen, dass die Qualifikation nicht der nächste Schritt ist, sondern vielleicht auch Probleme im persönlichen Umfeld geklärt werden müssen. Da gibt es auch psychosoziale Probleme, manchmal sprechen auch Betreuungszeiten dagegen, dass Menschen nicht mit ihrer Qualifikation wieder in den Job zurückkommen.
Speaker 1:Also, das ist ganz, ganz unterschiedlich, und das möchte ich auch gar nicht so verstanden wissen. Dieses selber dran schuld sollte man eher tatsächlich nochmal umdeuten in die Frage sind die Menschen in der Lage, sozusagen das, was sie daran hindert, beispielsweise in eine Ausbildung zu gehen, in eine Weiterbildung zu gehen, sind sie in der Lage, das selbst zu beseitigen, oder brauchen sie da Hilfe? Und ich natürlich jetzt auch aus meiner Perspektive würde sagen es gibt da Angebote, und es gibt Möglichkeiten, die man nutzen kann. Und ja, das funktioniert mal schlechter und mal besser. Also, ich kenne auch genügend Beispiele, wo das sehr, sehr gut funktioniert hat, aber natürlich gibt es auch Beispiele, wo es nicht so gut funktioniert hat, und das ist natürlich auch etwas, was uns dann auch besonders bewegt.
Speaker 4:Ich würde sozusagen jetzt weitergehen mit dem Themenkonstrukt. Vielleicht noch einen letzten Gedanken, bevor wir auch sozusagen die Entwicklung spannend ist, Warum ich so ein bisschen in diesem Thema stehe oder sozusagen mich nur schwerfällig gerade sozusagen weiterbewege, ist, ob auch die Arbeitsmarktreformen ein Blick darauf sind. du hast es ja erwähnt, dass diese Verantwortungslast, wo sie jetzt liegt ich meine, wir können sagen, eigentlich ist es ja die Herausforderung der Unternehmen und dieses Problem auch gelöst zu bekommen. Wir haben. da wir in einer sozialen Marktwirtschaft sind und nicht in einer komplett radikalen Marktwirtschaft, wollen wir das idealerweise so strukturieren, dass es für alle gut verträglich funktioniert, dass sowohl die Bedarfe, also Angebot und Nachfrage um es zum einen entweder die Verantwortung der arbeitsbesuchenden Person sind, oder es ist die Verantwortung des Staates, das zu organisieren und das zu klären, Und die Unternehmensseite das natürlich relativ leicht hat und sagt ey, ihr müsst mehr qualifizieren, ihr müsst dafür sorgen, dass Fachkräfte kommen, ihr müsst dafür sorgen, bla, bla, bla.
Speaker 4:Wohingegen ich meine Sag doch mal wer ihr, ist Ihr ihr Oder sie das verstehen, also ihr mit der Arbeitsagentur für die.
Speaker 4:Arbeit oder der Staat an sich und so weiter. Vielen Dank für die Klarstellung, wobei ich ja weiß, wie Organisationen auch funktionieren. Also, wenn das ein Riesenproblem für Organisationen ist, könnten die ja selber Qualifikationsprogramme aufsetzen. Wenn Fachkräftemangel so sehr schmerzt das tun ja auch einige, aber nicht sozusagen in einem Maße, wie ich das Gefühl habe, wie der Diskurs läuft. Also, wenn wir wirklich sagen, unternehmen haben riesen, also es gibt bestimmte Branchen, die können ja genauso sich hinsetzen und sagen alles klar, lass uns doch hingehen, lass uns doch Qualifizierungsangebote weg und postuliert, im ich nicht teilen.
Speaker 1:Also, tatsächlich ist es so, dass, wenn wir jetzt nur mal an unser Ausbildungssystem denken also wir haben die duale Berufsausbildung, die tragen zur Hälfte die Betriebe. Wir haben also mindestens zur Hälfte Jetzt kann man sagen okay, also die andere Hälfte tragen sie auch noch ein bisschen mit, weil das sind dann die Auszubildenden nicht vor Ort no-transcript, und es gibt natürlich Aushandlungsprozesse. Also das ist aber, denke ich, auch ganz natürlich in so einem System, wie wir es haben. Wenn es mehrere Träger der Weiterbildung, der Ausbildung gibt, kann man sich auch darüber austauschen Ich sage das jetzt mal ganz positiv Wer jetzt die Kosten übernehmen soll. Und da stellen sich so ganz praktische Fragen. Also, das eine sind tatsächlich die finanziellen Kosten, die zeitlichen Ressourcen. Soll das Ganze außerhalb der Arbeitszeit stattfinden? Soll das Ganze innerhalb der Arbeitszeit stattfinden Und dergleichen mehr. Und da gibt es so gewisse Aushandlungsprozesse, und ich ordne jetzt mal so ein Stück weit deine Sichtweise da ein. Ich glaube, das ist tatsächlich eine Perspektive, die man wahrnehmen kann, aber die eben mit diesen Aushandlungsprozessen eher zusammenhängt.
Speaker 3:Ich glaube auch ich würde dem auch nicht 100% zustimmen, hohmann, also in manchen Teilen aber schon. Aber ich glaube, das liegt genau an dem, was du gesagt hast, michael, dass das eben so ein Interessenskonflikt ja eigentlich ist, weil natürlich möchte ein Unternehmen, das Leute perfekt ausgebildet dahin kommen, damit sie keine weiteren Kosten mehr haben, diese Ausbildung vorzunehmen wissen. Aber auch das kriegen wir ja nicht serviert, weil das kann die Welt nicht leisten. Und außerdem muss ja auch der Arbeitsmarkt also wenn ich das jetzt mal als System betrachte, dann muss der ja auch reagieren auf Signale. Das heißt, da muss es ja diesen Austausch sogar geben zwischen den beiden. Und wir kennen ja auch viele Unternehmen, auch welche, die wir beraten haben, die haben ganze Studiengänge gegründet, damit sie quasi Leute da kriegen.
Speaker 4:Wobei ich ein paar Sachen einschränken würde. Ausbildung und duale Studiengänge beziehen sich ja oft auf jüngere Leute. Ich glaube, interessant ist ja für mich sozusagen die Perspektive auf Menschen, die arbeitssuchend sind wegen mangelnder Qualifikation, und ich glaube, da ist schon ein gewisses Potenzial. no-transcript was du auch hattest, mary, diesem No-Color-Worker ist ja die Frage. die Unternehmen gehen ja jetzt so weit und sagen uns ist die Ausbildung komplett egal Andere Dinge sind. was auch immer diese anderen Dinge sind. ich habe es noch nicht so ganz durchgezogen, das Konzept. Aber worauf ich wahrscheinlich hinaus will, ist ja, das ist ja ein Beitrag, das können ja Unternehmen auch selbst nehmen, weil und ich finde, lustigerweise hast du ganz am Anfang einen Versprecher gemacht, den ich eigentlich interessant fand. Du hast es ja gesprochen über Arbeitsmarktvermittlung, und die Frage ist ja, wir betrachten ja natürlich Arbeitsmarkt aktuell sehr einseitig, und wir haben früher vorhin kurz darüber gesprochen, dass wir vielleicht auch mal in der Richtung eines Arbeitnehmermarktes sind und müssen wir. also, wir denken den Arbeitsmarkt immer so, aber man kann ja den Arbeitsmarkt auch gedreht denken, was wahrscheinlich auch getan wird teilweise.
Speaker 3:Ja, ich glaube, auch, ich würde gerne, aber Ich stelle hier ein paar provokante Thesen, damit hier ein bisschen Schlagabtäusch stattfinden darf.
Speaker 3:Ich würde gerne auf das Qualifizierungsthema aber trotzdem nochmal tiefer eingehen. Aber ich mache den Schlag mit Huma, den du jetzt gerade eingeschlagen hast Bei dem ganzen Thema Qualifizierung. Wir haben jetzt viel gesprochen über quasi geringen Qualifizierungen oder gering Qualifizierte. Für mich ist jetzt eine wichtige Frage, quasi wie entwickelt sich das Thema überhaupt? Ich habe vor kurzem zwei spannende Begriffe gelernt. Das eine habe ich schon gesagt, dieses No-Collar-Worker. Das andere ist Skill-Biased Technological Change, wo es quasi darum geht, technologieeinsatz steigert quasi die Produktivität von bereits höher Qualifizierten, quasi die Nachfrage nach deren Skills steigt, aber geringer qualifizierte Tätigkeiten werden tendenziell eher zurückgedrängt, und damit geht sozusagen diese Schere weiter auseinander zwischen gering qualifiziert oder nicht qualifiziert und super toll qualifiziert, und die Mitte ist so ein bisschen jetzt am bröseln, voll qualifiziert, und die Mitte ist so ein bisschen jetzt am Bröseln. Und ich habe das Gefühl, wenn wir über diese Qualifikationen sprechen, dann gibt es einmal quasi die harten Skills, und das sind die Ausbildungsberufe, also Pflege, kfz-mechatroniker, dinge, wo man ein ordentliches Wissen braucht, um diesen Job gut zu machen, wo aber man These betrieblich relativ gut abbilden über Weiterbildungsseminare etc, wo man dann sagen kann okay, das ist jetzt ein neuer Bedarf, dann kriegst du ein Modul oben drauf, und dann kannst du das auch noch so, und so geht das dann weiter? no-transcript gab es ja immer diese Blue-Collar-White-Collar Unterscheidung, weil du da relativ viel hast. Quasi war also hat eine universitäre Bildung genossen oder nicht? aber eben dieses Ausbildungssystem nicht so sehr. Das heißt, da gibt es viel mehr On-the-Job-Training in den niedriger qualifizierten Als bei uns, während bei uns das ja schon sehr verschult ist, quasi, und die Qualifikation in allen Berufsgruppen wichtig ist Schon immer. Also, ausbildungsberufe in Nachkriegsdeutschland super toll. Also, du hast ein Zertifikat und damit theoretisch eine gute Laufbahn vor dir.
Speaker 3:Caller ist hilft ein Studium später im Arbeitsmarkt? Hm unklar. Oder hilft es, dass du quasi coden kannst? aber dazu musst du auch gar nicht erst an die Uni gegangen sein, ist völlig egal. Also, wenn du irgend so ein Crack bist und Sachen kannst, super cool. Das ist jetzt quasi so ein Querding, was ich aber wiederum sehr schwierig finde für unseren ich sage mal, recht strukturierten Arbeitsmarkt, der eben sehr qualifikationsgetrieben ist. Also wie misst man das überhaupt? Was passiert da? Wie kann man überhaupt suchen nach diesen Skills, wie kann man die überhaupt quantifizieren? Das ist quasi die eine Frage, und die andere Frage ist wie stark wird sich diese Schere dadurch weiten zwischen topqualifizierten Geniemenschen und okay, wir kriegen nie wieder Arbeit, weil alles wurde wegautomatisiert?
Speaker 4:Im dystopischen Szenario Michael, du bist ja auch Volkswirt habe ich gesehen. Das heißt jetzt müsstest du doch jetzt voll mit der Transaktionskostentheorie kommen und sagen, dieses No-Collar-Ding kann nicht funktionieren.
Speaker 1:Ja, also erstmal zur Begriffsklärung. Da muss ich jetzt tatsächlich nochmal nachfragen. Wir reden über No-Collar oder New-Collar.
Speaker 3:Ich habe es auch noch nicht ganz verstanden. Beide Begriffe sind mir untergekommen. Okay, gut, dass du es aber ansprichst. Zum No-Collar-Ding und ich habe es gerade wahrscheinlich tatsächlich falsch verwendet. No-Collar wären eher so Nomads Leute, die sagen ich möchte mich nicht in diesem klassischen Berufsfeld, ich mache Freelance, ich mache mein eigenes Ding. Du hast recht. das, was ich aber beschrieben habe, ist eigentlich New Collar. Also, es sind durchaus qualifizierte Leute, aber wir können die nicht genau einordnen in ein Dings.
Speaker 1:Okay, super. Also da sieht man schon mal tatsächlich, dieser Collar-Begriff, der ist ja echt weitschweifig. Es gibt auch Green-Color, pink-color und so weiter, und das sind auch alles ganz gute Narrative, genau, und beim New-Color geht es ja tatsächlich darum muss man ganz klar sagen, das kann man ja an der Person festmachen. Das war ja die Ginny Rometty, damals IBM-CEO, die diesen Begriff aufbrachte, und zwar einfach, weil sie verantwortlich zeichnete für Human Resources und Recruiting, und festgestellt hat oh, wir haben ein Fachkräfteproblem, und das können wir offenbar über die Colleges nicht alleine lösen. Also sie dachte jetzt nicht unbedingt an die High Experts, da ist der Markt nochmal anders, funktioniert anders, aber sozusagen die Mannschaft, die dann tatsächlich Dinge umsetzen muss, das konnten sie nicht mehr einfach nur noch über Colleges lösen. Und dann haben sie sich überlegt, dass möglicherweise dieses klassische Modell auf dem US-Arbeitsmarkt, talente zu kaufen und nicht selber zu entwickeln, dass das nicht mehr funktioniert.
Speaker 1:Also das kann man sich wirklich mal so ganz holzschnittartig so vorstellen US-Arbeitsmarkt ich habe ein bestimmtes Talent, ich gehe auf diesen Markt und verkaufe es dem Höchstbietenden, und wenn das sich dann entwertet in der Firma, dann ziehe ich weiter und gehe zur nächsten Firma, und dann parallel bin ich aber wirklich auch selber dafür verantwortlich, den man hat an beschäftigt, dass das möglicherweise nicht mehr so richtig trägt. Und dann hat sich das Ganze verbunden, und deswegen kam es auch sozusagen in der Diskussion dann auch durchaus auf dem US-amerikanischen Markt Die weißen Menschen, die haben überwiegend vielleicht ganz gute Ausbildungen, und die Black People und andere Gruppen haben dann eher schlechte Ausbildungen oder gar keine Ausbildung oder eben nur diesen Highschool-Abschluss. Und dann hat man das sozusagen mit diesem Thema auch noch verbunden, und was man dann diskutiert hat, ist eben, dass man sozusagen Startrampen schaffen sollte für die Leute, dass man sozusagen dann diese Ausbildung und das Training selbst auch organisieren sollte, und zwar in Form von Apprenticeships, in Form von Trainings, in Form von Praktika bereits schon während der Highschool und dergleichen mehr.
Speaker 3:Also guck mal eigentlich das, was du vorgeschlagen hattest, dass die Unternehmen sich selbst darum kümmern müssen.
Speaker 1:Naja, was ich vorgeschlagen habe, was wir in Deutschland sozusagen vorfinden und wo wir auch spüren, dass es ein gewisses Interesse daran gibt, dass wir oder auch andere, auch das Bundesinstitut für berufliche Bildung beispielsweise auch mal beschreibt, was wir da eigentlich machen in der dualen Ausbildung, der dualen Ausbildung Also da kommt das so ein Stück weit her das New Color Und was aber damit verbunden ist, und das war sozusagen dann der Umsetzungsschritt, zu sagen okay, also wir gucken jetzt nicht auf College-Abschlüsse, auf so bestimmte Titel, jobtitel oder Qualifikationstitel, sondern wir müssen relativ genau wissen, was wir für Skills brauchen. Und diese Skills, die wollen wir dann auch antrainieren, und da wollen wir Sorge dafür tragen, dass Menschen, die also diesen College-Abschluss noch nicht haben, dass die dann diese Skills bekommen, dann sozusagen ein Skills-Orientated System hat, was eben bedeutet erstens, man muss erstmal den Bedarf und die vorhandenen Skills im Unternehmen erfassen. Um das machen zu können, braucht man natürlich eine Idee. Was gibt es denn überhaupt für Skills? Also, man braucht Skills-Kataloge und so weiter.
Speaker 1:Also, es zieht eine ganze Reihe von Dingen nach sich, und tatsächlich ist die Grundidee, dass man in der Lage ist, tätigkeiten gegenwärtig, die man im Unternehmen hat, jobs, die man im Unternehmen hat, nach Skills zu sequenzieren und im besten Falle auch zu wissen, welche Skills braucht man in Zukunft, und das da auch abzubilden und darzustellen, und dann auch noch diese Skillsbedarfe dann auch noch in Trainingsprogramme zu gießen und in Ausbildung zu gießen, um dann eben Menschen zu befähigen. Das ist so das, was ich jetzt über New Collar weiß und wie es die Chingy Rometty so ein Stück weit beschrieben hat.
Speaker 3:Witzig, weil also das ganze Skill-Based HR nenne ich es mal, das ist ja was, wo ich sagen würde, das beschäftigt gerade die meisten HR-Abteilungen auf jeden Fall zu sagen, aber wir müssen mehr skill-based das Ganze machen no-transcript.
Speaker 1:Das hat so ein bisschen auch Bezüge zu dem, was wir gerade denken und machen in unseren Analysen. Das hat viel damit zu tun. in Deutschland haben wir ja recht weitestgehend berufsstrukturierenden Arbeitsmarkt. Also, wir kennen uns alle gut aus mit einer Handvoll von Berufstiteln und haben immer eine Idee, was da so stattfindet und was man da so machen muss. Und dann ist es aber natürlich so, dass die Realität so ein Stück weit anders aussieht, weil eben bestimmte zusätzliche Tätigkeiten oder eben dann doch nochmal eine Kombination aus bestimmten Berufen stattfindet und dergleichen mehr, und das ist natürlich schon ein Problem no-transcript, color-begriff oder was auch immer, new oder No, man könnte diese Dinge ja auch irgendwie so als Moden bezeichnen.
Speaker 4:Und wie robust ist denn das, was die Unternehmen eigentlich nachfragen? Also, es ist so, also man könnte ja sagen, jetzt kommt dieser Begriff hoch, new Color, bis das jetzt übersetzt wird von der Wirtschaft in Ausbildung, in den Schulen, in den Universitäten, dass dann die ersten Leute so richtig rauskommen, dann sind wir wahrscheinlich ein paar Jahre später. Aber ist das denn wirklich zu beobachten, dass der Bedarf der Wirtschaft so variabel ist, oder ist es eher schon eher, dass man robuste Stränge hat, die sich wahrscheinlich immer ein bisschen weiter ausdifferenzieren, eher schon eher, dass man robuste Stränge hat, die sich wahrscheinlich immer ein bisschen weiter ausdifferenzieren.
Speaker 1:Ja, also, da sind wir eigentlich genau in diesem Gesamtthema drin. Also, wir machen aus, dass es Tätigkeitsbündel gibt, die man in bestimmten Jobs immer wieder so antrifft, also eine bestimmte Kombination. Wir nennen das dann berufstypische Tätigkeitsbündel, so, und die machen im Grunde genommen dann auch die Berufsdefinition so ein Stück weit aus neben vielen anderen Aspekten. Aber das ist das, die Tätigkeiten sind da schon auch das Wesentliche So, und dann gibt es aber natürlich bestimmte Entwicklungen. Wir haben ja ganz am Anfang mal über Megatrends gesprochen, die diese Tätigkeiten eben verändern. Das kann zum einen sein, dass Maschinent Tools diese Tätigkeiten unterstützen, manchmal übernehmen sie auch Tätigkeiten, und das wirkt sich aber zunächst mal sozusagen auf der Tätigkeitsebene innerhalb eines Berufs aus. Also, die Berufe lösen sich deshalb nicht auf, sondern die Berufe wandeln sich einfach ein Stück weit.
Speaker 1:Das ist so ein bisschen unsere Beobachtung dazu, beziehungsweise das ist unsere Beobachtung dazu, und das heißt also, wenn man jetzt über so Skills-based-Systeme nachdenkt, wird man wahrscheinlich gut fahren, wenn man die Mischung kann, also wenn man zum einen in der Lage ist zu erkennen, was bleibt, und welcher Teil verändert sich sich. Und der Teil, der sich verändert, das ist der, der auch so ein Stück weit dann aufwendig ist. Das ist auch der, der die Diskussion über wer trägt jetzt die Weiterbildung, die wir jetzt organisieren müssen, wie kriegen wir die Bereitschaft in die Belegschaft, sich in diesem Thema ausbilden zu lassen, und so weiter und so fort. Das ist eigentlich das sozusagen, was sozusagen die Dynamik ausmacht und was auch diese ganzen Aushandlungsprozesse dann auslöst.
Speaker 3:Vielleicht kannst du auch noch mal ein bisschen erklären also, wenn jetzt ein Unternehmen merkt, oh, irgendwie der Markt gibt gar nicht her, was wir brauchen, und wir wollen das aber jetzt irgendwie nicht selber angehen, weil vielleicht haben wir einfach Engpässe oder wie auch immer, kann ja alles Mögliche sein, wie treten Unternehmen in Kontakt mit dem Arbeitsmarkt, sozusagen, oder wie können sie darauf einwirken? Was sind so Maßnahmen, die sie ergreifen können? Also weil du hattest ja vorher schon mal angesprochen, quasi, wie arbeitspolitische Maßnahmen passieren. Wir wissen auch es gibt ja auch Kooperationen, glaube ich, zwischen der Agentur für Arbeit und Unternehmen, quasi also, dass man da immer auch so Initiativen irgendwie zusammen hat. Wie funktioniert diese Interaktion? Weil ich glaube, auf einer individuellen Ebene ist es uns allen relativ klar Also einmal, ja, wir gehen wählen, dann kann man sich irgendwie selbstpolitisch einbringen, oder man ist aber eben im direkten Arbeitsmarkt durch Bewerbung oder durch Meldung beim Arbeitsamt oder Qualifikation und solche Dinge Wie Oder durch Meldungen beim Arbeitsamt oder Qualifikationen und solche Dinge.
Speaker 1:Wie sieht das auf der anderen Seite aus, wenn wir jetzt quasi euch mal so als Mittler dazwischen setzen? und dann auf der anderen Seite die Unternehmen sind Arbeitgebervertreter, arbeitnehmervertreter und die öffentlichen Körperschaften, und in diesem Verwaltungsrat werden solche Themen beispielsweise auch durchaus diskutiert, und diese Verwaltungsräte, die gibt es jetzt nicht nur ganz zentral, sondern die gibt es auch durchaus dezentral. Also über diese sogenannte Selbstverwaltung ist schon mal so ein Kommunikationsfluss, was tatsächlich ein Bedarf ist, wo der Schuh drückt, ist eigentlich durchaus gesichert. Dazu kommt dann dann die eigene Arbeitsmarktbeobachtung und das tägliche, also die tägliche, ich sage mal, auseinandersetzung oder die tägliche Besprechung von Arbeitskräftebedarfen in den Arbeitgeberservices, wo man auch natürlich relativ schnell herausarbeitet, was für Fertigkeiten und Kenntnisse sozusagen da sind und welche tatsächlich ein Stück weit fehlen. Also insofern gibt es da Kommunikation.
Speaker 1:Ich frage jetzt trotzdem nochmal zurück, weil ich habe so ein bisschen im Hinterkopf, dass wir auch unterscheiden müssen reden wir jetzt tatsächlich von großen Unternehmen oder auch mittleren Unternehmen, die jetzt selber aus ihrer Organisation heraus ganz eigene Handlungsmöglichkeiten haben, oder reden wir zum Beispiel von kleinen Unternehmen, wenn man das jetzt noch ein Stück weit unterscheidet? da würde ich sagen, natürlich ist es bei den kleineren Unternehmen schwieriger, die müssen eher schauen, was sie sozusagen dann auch aus dem Ausbildungssystem heraus rekrutieren und bekommen können.
Speaker 3:Aber auch die haben die Möglichkeit, sich mit auszutauschen, mindestens auf der lokalen Ebene, über diese Bedarfe, genau. Also, das ist vielleicht auch nochmal ein wichtiger Punkt, und bei den größeren und mittleren Unternehmen wäre ich eigentlich ganz zuversichtlich, dass die auch dann aufgrund ihrer Strukturen, auch aufgrund wirklich auch von Funktionen im Human Resource, aber auch bei der Arbeitnehmervertretung, sich über solche Bedarfe ganz anders Gedanken machen können und dann auch ganz anders zum Beispiel Maßnahmen initiieren können. Das ist ja auch so ein bisschen so ein Scare einfach, der durch die Welt läuft, so ah, jetzt kommt KI, und verliere ich jetzt meinen Arbeitsplatz oder nicht, oder wie auch immer. Also es gibt ja häufig diese Unterscheidung zwischen ja, es gibt Substitutionen, also dein Arbeitsplatz wird wegfallen, weil eine Maschine kann das machen, und dann gibt es aber auch häufig einfach Komplementarität, also dein Arbeitsfeld erweitert sich oder wird cooler oder kreativer oder wie auch immer, weil andere Sachen irgendwie geregelt werden können. Gibt es von euch schon Forschung oder Einsichten zu, was tatsächlich passiert? Also, weil alles ist ja noch so ein bisschen Bauchgefühl habe ich das in dem öffentlichen Diskurs. Was sehen wir?
Speaker 1:da Also tatsächlich, wir sehen genau dieses Problem, ich kann das auch so bestätigen, und es gibt auch Versuche, genau diese Unterscheidung zu treffen. Und ja, wenn ich da jetzt ein bisschen ausholen darf, also tatsächlich sich diesem Problem zu nähern, wie und ob bestimmte berufliche Tätigkeiten durch Technologie übernommen werden können oder automatisiert werden können, dem nähert sich man eigentlich darüber, dass man Informationen zur Technologie abgleicht mit den Informationen zu beruflichen Tätigkeiten. Ihr könnt euch das so vorstellen. Man legt das tatsächlich übereinander und sagt okay, wir wissen, die Technologie kann das, und das betrifft die und die berufliche Tätigkeit. So, und jetzt haben wir natürlich in dem Sinne insofern ein Informationsproblem und auch ein Vorhersageproblem, weil wenn die Technologie eine bestimmte Tätigkeit übernehmen kann, kann das tatsächlich zur Automatisierung führen. Es kann aber auch dazu führen, dass der Einsatz der Technologien andere Tätigkeiten nach sich zieht beziehungsweise ein bestimmter Aspekt der Tätigkeit und da reden wir dann über sowas wie Konkretisierung und Detailliertheitsgrad von Tätigkeitsinformationen eben gar nicht so scharf abgebildet werden kann.
Speaker 1:Also ein Beispiel wäre wir schreiben einen Text für LinkedIn, und das Übliche jetzt, zumindestens jetzt in meinem Umfeld, ist, dass man da durchaus mit einem Large-Language-Modell arbeitet und dem ein paar Impulse gibt und sagt mach mir das mal und formatiere mir das schon mal, so dass das als LinkedIn-Artikel kommt, und dann liest man sich das durch, und dann stellt man fest okay, also das müssen wir jetzt noch mal ein bisschen ausbessern. Und da gibt es so zwei Möglichkeiten. So dieses Reprompting Man bittet das Large-Language-Modell, das nochmal zu verbessern, oder man macht es gleich selber, je nachdem, ob es um Fakten geht oder tatsächlich um die Darstellung geht. So. Und die Tätigkeit, die ich hier beschreibe, ist Schreiben. Und offenbar ist es aber so, dass diese Tätigkeit Schreiben, die kann von dem Large-Range-Modell übernommen werden, aber die hat noch einen anderen Aspekt, nämlich sowas wie das erwartete Produkt oder die Qualität dessen, was da erzeugt wurde, und dergleichen mehr Und dessen, was da erzeugt wurde, und dergleichen mehr. Und diese Erwartung, die bedingt weiteres. Und hier in dem Fall ich finde es ein ganz schönes Beispiel, weil hier in dem Fall haben wir zwei Dinge Zum einen eine Tätigkeit, die technologiebezogen ist, nämlich dieses Prompting Also das schreibe ich ja auch schon, ich würde es aber nicht schreiben nennen, sondern das ist dann dieses Prompting Und zum anderen aber auch dieses Checken des Ergebnisses und möglicherweise auch nochmal das manuelle Drübergehen.
Speaker 1:Alles das ist Schreiben. Aber es sind ganz, ganz unterschiedliche Aspekte des Schreibens. Und diese Identifikation da diskutieren wir momentan in der Arbeitsmarktforschung sehr, sehr intensiv drüber versuchen verschiedene Ansätze. Man kann das ja beispielsweise auch output-orientiert machen. Also die Idee wäre wir setzen ein AI-Tool in zwei verschiedenen Berufsgruppen ein, bei der einen Berufsgruppe geht die Beschäftigung hinzu, bei der anderen geht sie zurück. Das wäre zum Beispiel so etwas output-orientiertes. Aber da haben wir die Mechanismen natürlich auch noch nicht ergründet, sondern da sind wir sozusagen dem ein Stück weit näher gekommen, dem ein Stück weit näher gekommen. Und natürlich wäre der Königsweg, jetzt dieses Schreiben so zu sequenzieren, dass wir dann wirklich alle Aspekte erfasst haben und tatsächlich alles ganz genau messen könnten. Aber wir reden zum Beispiel bei unseren Forschungen, wenn wir fachliche Kompetenzen aus Stellenanzeigen versuchen zu extrahieren, oder wenn wir sie extrahieren, reden wir über 7000 verschiedene solche Tasks. Wir müssten das für jeden dieser Tasks vornehmen, und ich würde sagen, es dauert noch ein bisscheniting, möchte man das irgendwie, ja auch irgendwie sauber machen.
Speaker 3:Aber andererseits wissen wir auch, sobald die Person da ist, ist das schon wieder anders, was tatsächlich gefordert wird, weil man kann das gar nicht so nuanciert greifen, oder das würde so viel Zeit in Anspruch nehmen, das perfekt zu beschreiben, dass das völlig ineffizient wäre. Wir haben das ja zum Beispiel auch ganz häufig in Performance und Compensation-Geschichten, wo man dann sagt abhängig von dieser Beschreibung gibt es auch eine Bewertung der Leistung.
Speaker 4:Oder eine Ressourcenallokation, oder eine.
Speaker 3:Ressourcenallokation, und da ein gutes Matching hinzukriegen, ist super, super schwierig, weil natürlich auch jede von diesen Beschreibungen wieder mit einem Interpretationsraum dann einhergeht, und quasi dann hast du ein Skill. Aber auf welchem Level muss dieses Skill beherrscht werden, und aus welcher Perspektive wird das?
Speaker 4:bewertet, und wer bewertet das?
Speaker 3:Ja also, das ist wahnsinnig, wahnsinnig schwierig.
Speaker 1:Genau, und das ist also tatsächlich dieses Skills-based System, wenn man das so einführen will, hat all diese Implikationen, und wir versuchen natürlich, uns dem Ganzen so ein Stück weit zu nähern und überlegen, wie weit kann man gehen mit der Interpretation, und was sind die Grenzen? Das ist auch das Gute an Forschung, die dann auch unabhängig ist, dass man die Grenzen auch aufzeigt.
Speaker 4:Ich würde gerne eine Anekdote teilen. Was heißt Anekdote? Ich hatte vor ein paar Wochen ein Mittagessen mit so einer Führungskraft aus dem Investmentbanking Der hat keine Ahnung x Jahre, also sehr erfahrene Person. Und wir haben auch nebenbei über den Impact der künstlichen Intelligenz auf unsere Arbeitsprozesse diskutiert, und ich würde sagen, unsere Arbeitsprozesse in der Beratung haben sich in den letzten sechs Monaten so radikal verändert, also ich arbeite heute komplett anders als vor sechs Monaten. Das ist wirklich verrückt, würde ich sagen. Ich finde, das ist ein spannender Prozess, und ich freue mich, dass er sich dahingehend entwickelt. Ich sehe das aber auch natürlich in unseren Beratungsprojekten, dass sich an ganz vielen Stellen das jetzt eine Auswirkung hat auf wie man Themen diskutiert, wie man Management-Situationen organisiert, entscheidungsvorlagen erstellt, konzepte baut und so weiter. Und der Kollege aus dem Investmentbanking meinte zu mir er nutzt das persönlich auch sehr stark, sieht es aber im Investmentbanking noch nicht so stark präsent. Und dann ist aber das Thema sehr schnell dahin gegangen was hat sich an unserer Arbeit denn konkret verändert? Und wir sind beide bei dem Punkt gekommen naja, die künstliche Intelligenz ist für uns im Grunde so ein guter Junior bis Seniorberater geworden oder so ein Senioranalyst Und sein Punkt.
Speaker 4:Ich meine, ich würde sagen, bei uns im Unternehmen ist die Herausforderung mittelgroß. Wir sind ein kleines Team, die jungen Kollegen werden relativ schnell sozusagen auch mitgezogen, dass sie im Grunde in Verantwortung kommen. Aber ich komme ja selber aus einer großen Beratung, und das hat ja ein ganz klares Modell, wie ich sozusagen als junger Berater mich entwickle zu irgendwann einem Senior Manager oder vielleicht einem Direktor und so weiter. Und der Investmentbanker meinte auch zu mir wenn wir uns die Personalkosten angucken im Investmentbanking sparen wir ja unglaubliches Geld dadurch, weil ich meine, ein Investmentbanker junger kostet zwischen 80.000, 100.000, sind sind relativ schnell sehr teuer, und dann lohnt sich ja die Einführung solcher Konzepte sehr schnell. Aber sein Punkt ist wie bilden wir die Leute aus?
Speaker 4:Weil das, was er ja kann, hat er ja gelernt, sozusagen genau das, was jetzt die KI für ihn übernimmt. Und ich frage mich auch in der Beratung wird das ein Riesenthema sein, weil das, was da jetzt abgenommen wird, ist ja das, was eigentlich die Grundlage ist für die Ausbildung, mal so subjektiv geformt. Aber ich meine ja, auf der anderen Seite gibt es ja technologische Entwicklungen schon länger, wo dann sozusagen einfachere Arbeit wegfällt, und dann wahrscheinlich erhöht sich ja dann sozusagen die Erwartungshaltung nach oben. Aber wie ist denn dein Blick drauf, was? insbesondere jetzt sind wir natürlich so bei Knowledge Workern, wo das ein großes Impact hat, aber ja großen Impact auch auf die Ausbildung haben könnte.
Speaker 1:Ja, tatsächlich sehe ich das so ähnlich. Wir diskutieren das so unter dem Thema Risiken und Chancen von KI-Einsatz, und bei dem Punkt, dass wir entlastet werden von bestimmten Tätigkeiten, mache ich immer den Punkt, das hat eine bestimmte Grenze, und zwar muss man das richtige Maß finden, gerade wenn man auch an physisch anspruchsvolle Tätigkeiten denkt oder eben auch an kognitive anspruchsvolle Tätigkeiten, stressige Tätigkeiten, dann ist das Maß da erreicht, wo es eigentlich nicht stressig ist die Tätigkeit, sondern anspruchsvoll, und wo man eben seinen Geist oder seinen Körper auch trainiert. Spätestens da, wo man darauf nicht mehr achtet, kann es eben sein, dass man sich unmerklich sozusagen dequalifiziert, wenn man sich zu viel übernehmen lässt und wenn man sozusagen das Training vergisst. Also das ist so der Punkt, den ich da immer mache, und das hat natürlich auch Implikationen zum Beispiel für Ausbildung. Also die erste Frage, die sich jetzt für mich stellt, ist ab welchem Lebensalter sollten Menschen überhaupt mit diesen KI-Tools zu tun haben? sollten Menschen überhaupt mit diesen KI-Tools zu tun haben?
Speaker 1:Und dann würde ich jetzt sagen, meine These wäre, das muss eigentlich passieren zu einem Zeitpunkt, wo sie erstens mit den KI-Tools schon sehr gut umgehen können, das heißt, wo sie Sprache beherrschen, wo sie Grundgerüst an mathematischen Kenntnissen haben und wo sie in der Lage sind, sich die KI zunutze zu machen, um bestimmte tatsächlich reale Problemlösungen zu erreichen. Weil darüber muss man sich ja auch im Klaren sein Diese Large-Language-Modelle, die sind trainiert, im besten Falle mit dem Wissensmaterial bis gerade eben sozusagen, und die Probleme, auf die wir stoßen, die scheinen uns aber eher dann, oder die größten Probleme sind aber eher disruptiv. Das heißt, da können wir von der KI nicht so viel erwarten. Das heißt, worauf wir eigentlich achten müssen, ist, dass sozusagen methodologisches Wissen, wissen, wie man sich bestimmten Problemen nähert, sondern dafür braucht man eben einen Anwendungsbezug, das, was die KI ganz gut kann. Aber man sollte eben darauf achten, dass man dieses Training hatte, bevor man dann die KI einsetzt.
Speaker 4:Ich kann deinen Punkt komplett unterstreichen aus meiner eigenen Erfahrung, weil ich benutze am Ende ja das gleiche KI-Tool bei uns im Team, wie zum Beispiel unser jüngerer Kollege oder Mary, aber es produziert ja ganz unterschiedliche Ergebnisse, weil das, was ich ja vorne, reingebe, hat ja eine gewisse Perspektive, eine gewisse Analyse, gedankengang und so weiter, und dadurch produziere ich ja bestimmte Ergebnisse, obwohl wir sozusagen faktisch das gleiche Werkzeug nutzen. Und ich glaube, du sprichst da einen sehr wichtigen Kern an, weil ich glaube, genau was ich finde diese Beschreibung, die du machst, eigentlich super spannend zu sagen was ist diese Aufgabenlogik, wo ist das Training, wo ist es stressig und so weiter. eigentlich ein ganz interessanter Ansatz, weil ich würde sagen, was hat sich bei mir verändert? vielleicht nur ganz grob. Ich mache auf jeden Fall deutlich weniger stressige Arbeiten, und ich empfinde die Arbeit mit der KI wirklich als eine Art von kognitivem Sparring.
Speaker 4:Also, wenn man diesen Flow-State beschreiben würde, man ist etwas schwierig, man ist etwas zu unteranspruchsvoll, habe ich das Gefühl. seitdem ich mit den KI-Tools einen Weg gefunden habe zu arbeiten, schwinge ich mich immer so in dieser Mitte durch. Das ist kognitiv anspruchsvoll, nicht langweilig, aber nicht so, dass ich mich gestresst fühle. Und ich glaube, absolut wo die Frage jetzt auch aus der Unternehmenssicht, weil man holt sich junge Leute aus der Uni und überlegt so wie bringe ich die irgendwann Senior Manager werden oder was auch immer dann? die Rolle ist sich ja jetzt die Gedanken machen müssen wie baue ich, entwickle ich genau diesen Skill aus? was eigentlich aber das Cooleste ist, weil ich würde sagen, das ist ja der Teil, der Spaß macht, eigentlich, und nicht mehr der Teil, der stressig ist.
Speaker 3:Ja, aber weil quasi die regulären Sozialisationswege wegfallen, weil normalerweise haben halt quasi die niedrigeren Ebenen von den bisschen höheren gelernt, das nächste Stück und so weiter und so fort, und so sind sie ja da durchgegangen. Wenn jetzt aber quasi diese Zwischenschritte, die die höheren Ebenen machen können, nicht mehr beobachtet werden, weil sie das mit der KI halt gemeinsam schnell ausklamüsern sozusagen, dann fällt da ja viel auch implizites Lernen weg. Ich merke das ja selber bei uns.
Speaker 4:Also, ich gehe manchmal zu unserem Kollegen und sage ihm das und das kannst du ja mit dem KI arbeiten, und ich merke halt, so leicht ist der Sprung nicht. Also das geht nicht einfach, dass ich ihm sage, und wenn ich das mache und ich bin mir dem relativ bewusst, und ich komme ja aus der großen Beratung, ich weiß ja, wie dort die Gedankengänge sind dann ist es ja, glaube ich, schon ein also wirklich ein breites Problem, was jetzt hochkommen wird, weil die Erwartungshaltung ist du hast doch dieses Wunderwerkzeug vor dir liegen, das kann doch alles, du musst ihn doch nur mal richtig fragen. Aber dieses richtig Fragen ist ja Erfahrung, analytisches oder problemorientiertes Denken, strukturieren, auch Prompting, Das ist ja auch eine Form von Programmiersprache, die man ja sich aneignen muss, und ich glaube, das ist ein Gap, was interessant ist, wohin es sich entwickelt.
Speaker 3:Vielleicht sind wir da wirklich dann wieder mehr im New-Color-Denken, aber in dem klassischen, was IBM gemeint hatte. Wir können nicht vora so ordentlich hinbekommen, damit der Einsatz mit KI überhaupt möglich ist. Weil man braucht ja quasi dieses Qualitätsverständnis, man braucht das Wissen über wie muss was formuliert sein, damit ich sagen kann ja, das ist gut. Alle diese Dinge, und das ist ja dann vielleicht wieder doch mehr Organisationsaufgabe als Menschenaufgabe, also Individuenaufgabe, das vorzubereiten.
Speaker 4:Oder projektorientiertes Lernen, also an Problemen arbeiten, wäre ja auch ein Rahmen.
Speaker 3:Jetzt bist du schon in der Methode drin Achso sorry, ich meine quasi, aber das ist eine Aufgabe der Organisation, das zu organisieren, in irgendeiner Art und Weise.
Speaker 1:Also ich meine doch, die Unis und die Schulen könnten ja sozusagen, wenn wir wissen, no-transcript glaube auch, dass sozusagen zu dem Wissensbedarf, den wir sehen und den wir haben, tatsächlich jetzt noch diese AI Literacy eher dazukommt. Und dann ist es natürlich eine Aufgabe von ich sag mal Didakten Pädagogen, sich darüber Gedanken zu machen was kommt als erstes, was muss der Mensch als erstes lernen, und was folgt danach? Jetzt kann man sich natürlich andere, vielleicht auch dystopische Szenarien vorstellen, aber ich selber wäre eher ein Fan davon, dass wir das Ganze tatsächlich menschenzentriert denken und eher dann überlegen, weil es sind menschliche Entscheidungen, die da eingehen, also ob wir eine KI einsetzen oder nicht, wofür wir sie einsetzen, das sind alles menschliche Entscheidungen Und dass wir dann eher darauf orientieren, dass sie tatsächlich zu einer Entlastung führt, die uns selbst aber auch nicht entmündigt, sondern uns sozusagen auch den Spaß an der Arbeit nicht nimmt.
Speaker 4:Absolut. Ich bin ja normalerweise auch kritisch, und ich weiß, man kann bei diesem Thema sehr kritisch sein, aber ich bin auch sehr euphorisch gleichzeitig.
Speaker 3:Ich glaube, das ist so ein Ding, also es wird nicht weggehen, wir werden nicht drum herum. jetzt müssen wir halt gute, gangbare Lösungen damit finden, quasi, die für uns sinnvoll irgendwie die Arbeit gestalten. Was sind denn die Themen, die dich jetzt als Forscher in nächster Zeit beschäftigen werden? Worüber denkst du jetzt nach, quasi?
Speaker 1:Worüber denke ich gerade nach? Also, tatsächlich ein Thema hast du getroffen diese Komplementarität beziehungsweise Subsidierbarkeit von Tätigkeiten durch Technologie. Das ist etwas, was ich gerade auch versuche mitzudenken. Wir sind momentan gerade dran, weiter unsere Stellenanzeigen auszuwerten. Was wir da vor allen Dingen suchen, sind Kompetenzen tatsächlich im Zusammenhang mit KI-Technologien, und was wir da gerne machen wollen, ist, mal zu schauen, wie sich die Betriebe da entwickeln, also wie sich die Beschäftigtenstruktur und die Beschäftigung insgesamt da sich entwickelt. Also das ist ein Thema, was mich gerade umtreibt, wo wir auch gerade ein Projekt beginnen. Ansonsten hatten wir jetzt momentan auch uns beschäftigt mit Homeoffice, also Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten, und auch der Frage wie verändert das auch die lokalen Arbeitsmärkte? Was wir da ganz gut zeigen können, ist, dass tatsächlich die Menschen, die tatsächlich auch von zu Hause aus arbeiten können, in ihren Jobs, dass die beispielsweise auch die Distanz zwischen Wohnung und Arbeitsplatz, also Wohnort und Arbeitsplatz, tatsächlich vergrößert haben, also dass sich das so ein Stück weit entkoppelt hat. Das kann man da ganz gut zeigen.
Speaker 1:Und was man aber bei Homeoffice auch sagen muss, das war für mich jetzt auch so eine Erkenntnis, die mich auch sehr zum Nachdenken gebracht hatte. Wir haben das so auch so global, galaktisch so ein Stück weit diskutiert, und auch da ist es so, dass das kein Jobmerkmal ist, wovon alle profitieren, sondern es sind eben tatsächlich die höher Qualifizierten, die zumindest für einen Teil ihrer Tätigkeit an einem Bildschirm arbeiten und die das eher nutzen können als beispielsweise eben auch zum Beispiel Helfer oder eben auch fachlich ausgebildete Menschen. Und ja, da kann man dann und da bin ich so ein Stück weit bei Human, wenn ich jetzt richtig interpretiere kann man natürlich auch mal über Kompensation nachdenken ein Stück weit.
Speaker 3:Alright, sehr gut, human, du siehst aus, als ob du auch was sagen würdest.
Speaker 4:Ich finde seine Homeoffice-Perspektive sehr spannend, weil wir hatten mal eine Episode zu Homeoffice, wo ich eine vergleichbare Position eingenommen hatte. Deswegen will ich auch eine Referenz zu einer anderen Episode machen, wo ich eine kritische Position eingenommen hatte und, sagen wir mal, differenziertes Feedback bekommen habe. Wie ist denn euer Blick oder dein Blick auf Arbeitszeit, verkürzt sowas wie vier Tage Woche? Also wie relevant ist das im heutigen Arbeitsmarktdiskurs? Also, ich will jetzt gar nicht wieder primen, aber wie ist da dein Blick drauf?
Speaker 1:Also, ich sage jetzt mal einen persönlichen und dann etwas, was ich eher für den Arbeitsmarkt oder aus einer vielleicht eher gestalterischen Perspektive sagen würde. Mein persönlicher ist alles, was mir mehr Flexibilität verschafft, das ist sehr willkommen, no-transcript. Man muss aber auch schauen, dass man sozusagen in dem Fall dann auch Arbeitnehmerrechte wahrt und sozusagen die Viertagewoche jetzt nicht zu einem absoluten Normativ oder so erhebt. Also das ist, glaube ich, da der Punkt, und dann ist es so, und da würde ich gerne dann aber auch nochmal weitergeben zu Menschen, die da sich sehr viel besser mit auskennen. Es gab ja bestimmte Grundintentionen zu sagen, ein Arbeitstag sollte nicht länger als zehn Stunden am Tag umfassen, und ich glaube, dass das auch für Beschäftigtengruppen dann ganz unterschiedlich gilt. Also nochmal zu mir selber für mich ist das jetzt weniger ein Problem, aber ich habe eine ganz andere körperliche, anspruchsvolle Tätigkeit, als das beispielsweise in einem herstellenden Gewerbe oder so ist Oder einem handwerklichen Betrieb. Ob das da dann möglich ist, die Arbeitszeit so auszuweiten, das kann man sicherlich bezweifeln.
Speaker 3:Also, ich glaube, wir haben heute einen weiß nicht, ob ich sagen würde, so strukturiert, aber auf jeden Fall einen großen Rundumschlag gemacht über alle Themen, oder fast alle Themen, die man irgendwie mit dem Arbeitsmarkt gerade einwirken. Wir haben viel über Qualifizierung gesprochen, über Reformen und Maßnahmen und deren Wirkung, Megatrends, biases, und was machen eigentlich Unternehmen mit diesen ganzen Fragestellungen? Vielen, vielen lieben Dank, dass du dir die Zeit genommen hast, das alles mit uns durchzugehen. Wir werden auch den Link zu deinem IAB-Profil, wo man auch deine Publikationen sehen kann, natürlich verlinken, sodass alle deine Arbeit auch nachlesen können. Aber an dieser Stelle nochmal vielen, vielen lieben Dank.
Speaker 1:Sehr, sehr gerne. Danke für den Austausch, war sehr interessant.
Speaker 4:Sehr gerne In dem Sinne, adios Tschüss.
Speaker 2:Tschüss, bis zum nächsten Mal, vertraue und glaube, es hilft. Es heilt die göttliche Kraft.