Die Studie analysiert 200.000 anonymisierte Konversationen mit Microsoft Bing Copilot (einem generativen KI-System), um festzustellen, für welche Arbeitsaktivitäten Benutzer KI-Unterstützung suchen und welche Aktivitäten die KI selbst ausführt. Durch die Klassifizierung dieser Aktivitäten nach dem O*NET-System wird ein KI-Anwendbarkeitsscore für Berufe berechnet, um deren Potenzial für eine KI-bedingte Veränderung zu messen.
Bewertung
Die Quelle ist geeignet für eine vertiefte Analyse, da sie eine aktuelle, empirisch fundierte Datengrundlage zur tatsächlichen Nutzung generativer KI (LLMs) im Arbeitskontext bietet, insbesondere durch die innovative Trennung von Nutzerzielen und KI-Aktionen. Die methodische Qualität ist mit einem großen Datenumfang und hoher Transparenz sehr hoch. Die betriebliche Ebene wird gut abgedeckt, während die gesellschaftlich-politische Ebene aufgrund des engen Fokus auf die Technologiefolgen und des U.S.-zentrierten Ansatzes nur geringe Relevanz entfaltet.
Wesentliche Erkenntnisse
Die häufigsten Arbeitsaktivitäten, für die Nutzer KI-Unterstützung suchen (Nutzerziele), sind das Sammeln von Informationen und Schreiben. Die häufigsten Aktionen, die die KI selbst ausführt (KI-Aktionen), sind das Bereitstellen von Informationen und Unterstützung, Schreiben, Lehren und Beraten. Die höchsten KI-Anwendbarkeitsscores weisen Wissensarbeitsberufe (z. B. Computer- und Mathematikberufe, Büro- und Verwaltungsunterstützung) sowie Berufe, deren Aktivitäten das Bereitstellen und Kommunizieren von Informationen beinhalten (z. B. Vertrieb), auf. Aktivitäten im Bereich Schreiben und Informationsbeschaffung sind am erfolgreichsten und haben den höchsten Wirkungsgrad (Scope). Es besteht eine schwache positive Korrelation zwischen dem KI-Anwendbarkeitsscore und dem Lohn, aber eine etwas stärkere mit der Anforderung eines Bachelor-Abschlusses oder höher. Die Ergebnisse stimmen weitgehend mit früheren Vorhersagen zur KI-Auswirkung auf Berufe überein.
Quellen
[1] Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations