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Die dritte industrielle Revolution brachte anschließend den verstärkten
Einsatz von Elektonik und IT und damit auch neue
Automatisierungspotenziale. Heute stehen wir am Beginn der 4.
industriellen Revolution und der damit verbundenen Digitalisierung die uns
neuartige Werkzeuge und Möglichkeiten der Vernetzung bietet und damit
ganz wesentlich existierende Arbeitsformen verändern wird. Bevor diese
Veränderungen der Arbeitswelt genauer betrachtet werden können, ist es
zunächst wichtig die Besonderheiten der Digitalisierung zu verstehen.
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Die vierte industrielle Revolution – die vor allem durch die Digitalisierung
und damit vor allem auch die Dematerialisierung von Information geprägt
ist - wird von zwei ganz entscheidenen Trends der darunterliegenden IuKTechnologien getrieben:
- Exponentielle Leistungssteigerung (von Rechenleistung,
Speicherkapazität und Zugangsbandbreite)
- bei exponentiellem Kostenverfall
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Zu Breitband: Preise in $ pro MBps beziehen sich auf die US “Internet
Transit Prices” pro Monat. Dies entspricht dem monatlichen Preis für
einen Breitbandanschluss für Kunden. Erklärung auf Wikipedia:
http://en.wikipedia.org/wiki/Internet_transit
Zu GFLOPS: GigaFLOPS = Giga Floating Point Operations Per Second
(Gleitkommaoperationen pro Sekunde)
- Quelle für Rechenleistung: http://en.wikipedia.org/wiki/FLOPS
- Quelle für Speicherkapazität:
http://www.winhistory.de/more/386/altepreise.htm
- Quelle zu Breitband: http://drpeering.net/white-papers/Internet-TransitPricing-Historical-And-Projected.php
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So where are we in the history of business use of computers? Are we
in the second half of the chessboard yet?
This is an impossible question to answer precisely, of course, but a
reasonable estimate yields an intriguing conclusion. The U.S. Bureau of
Economic Analysis added “Information Technology” as a category
of business investment in 1958, so let’s use that as our starting year.
And let’s take the standard 18 months as the Moore’s Law doubling
period. Thirty-two doublings then take us to 2006 and to the second
half of the chessboard. Advances like the Google autonomous car,
Watson the Jeopardy! champion supercomputer, and high-quality
instantaneous machine translation, then, can be seen as the first
examples of the kinds of digital innovations we’ll see as we move further
into the second half—into the phase where exponential growth yields jawdropping results.
Computers and networks bring an ever-expanding set of opportunities to
companies, Digitization, in other words, is not a single project providing
one-time benefits. Instead, it’s an ongoing process of creative destruction.
Vergleich 1940 – 1970 zu 1970 – 2012  Entwicklung neuer
Möglichkeiten hat deutlich zugenommen (analog dazu landwirtschaftl.
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Rev. vs. industrielle Rev.)
 Mit der Erreichung der zweiten Seite des Schachbretts sind eine Vielzahl an
Innovationen zu erwarten. Erste Bsp. IBM Watson Jeopardy!, Google Car, LRZ
Supercomputer
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Kernbedürfnis hat sich aus Grundgesamtheit von ca. 200 Bedürfnissen
(aus Expertenworkshop) ergeben
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Crowdsourcing/Hyperspecialization
Crowdsourcing: Auslagerung einer wenig
spezifischen Aufgabe an eine undefinierte Menge
an Menschen in Form einer öffentlichen
Ausschreibung auf geeigneten Plattformen
Hyperspecialization: Zerlegung von
Arbeitsaufgaben in sehr kleine, inhaltlich spezielle
Pakete, die von Spezialisten bearbeitet werden
(Rückkehr zur Taylorisierung?)
Beispiele: Amazon Mechanical Turk (“Access to
an on-demand, scalable workforce“),
Testcloud.de (Crowdsourced
Softwaretesting),TopCoder (Netzwerk aus 300,000
spezialisierten Freelance-Entwicklern) , Captcha
(massenhafte Bearbeitung von Text- oder
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Bildelementen)
Vorteile: Flexible und schnelle Abrufbarkeit von
Arbeitskräften und 24/7 Bearbeitung,
Qualitäts- und Geschwindigkeitsvorteile,
Kosteneinsparungen
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Statistik: Ungefähr 500.000 registrierte Arbeiter aus über 190 Ländern
(Stand 2011, leider keine aktuelleren Zahlen verfügbar)
(http://en.wikipedia.org/wiki/Amazon_Mechanical_Turk und
http://www.thenation.com/article/178241/how-crowdworkers-becameghosts-digital-machine)
HITs = Human Intelligence Tasks
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2256 Aufgaben (mit 243.060 Unteraufgaben) aktuell ausgeschrieben
(Stand 17.12.2014)
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Statistik (2013):
• mehr als 300.000 registrierte Nutzer
• aus knapp 200 Ländern
• mehr als 1650 Challenges veröffentlicht
• Mehr als 40.000 Lösungsvorschläge
• Mehr als 1500 Belohnungen überreicht, insgesamt im Wert von $40
Mio.
• Belohnungen zwischen $5000 und mehr als $1 Mio.
Quelle: http://en.wikipedia.org/wiki/InnoCentive
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Wettbewerb (hier 23 Bewerber)  Beste Lösung (ausgewählt durch
Auftraggeber) erhält 20,000 USD
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Statistik (Dezember 2014):
• Registrierte Freelancer: 1.110.000
• Veröffentlichte Jobs (in den letzten 30 Tagen): 95.249
• Vermittelte Provision (seit Beginn 1999): $1.323.742.572 (1,3 Milliarden
USD)
Deutsche Beispiele: “Twago” oder “XING Projects”
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Statistik (2010):
• 1,2 Mio. Registrierte Nutzer
• 230.000 registrierte Handerwerker und Dienstleister
• Bis zu 3.000 Ausschreibungen und 12.000 Angebote pro Tag
• In 2009 durchschnittlich 5.500€ Umsatz pro Handerwerker und
Dienstleister
Quelle: http://www.meisterbabitz.de/wpcontent/uploads/2010/11/MyHammer-rs.pdf
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Jeweils Extreme, viele Beispiele liegen dazwischen! Auf hybride hinweisen
(z.B. My Hammer)
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Keine neue Diskussion…
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If it’s true that software is eating the world, the obvious question is what
else is getting or will soon get eaten? There are a few compelling
candidates. Healthcare has a lot going on. There have been dramatic
improvements in EMR technology, healthcare analytics, and overall
transparency. But there are lots of regulatory issues and bureaucracy to
cut through. Education is another sector that software might consume.
People are trying all sorts of ways to computerize and automate learning
processes. Then there’s the labor sector, where startups like Uber and
Taskrabbit are circumventing the traditional, regulated models. Another
promising sector is law. Computers may well end up replacing a lot of
legal services currently provided by humans. There’s a sense in which
things remain inefficient because people—very oddly—trust lawyers more
than computers.
Produzierendes Gewerbe (Beispiel Robotik)
Finanzsektor (Automatisierung der Zahlungsströme, Ausgabe
Zahlungsmittel, Kundenservice von Direktbanken)
Gesundheitswesen (Beispiel Radiologe – Analytische Ausgaben)
Bildungssektor (Digitalisierung der Materialen – Online Lehrangebote von
Universitäten)
Recht (Analyse von Fällen/Gutachten – Strutkurierte, systematische
Bewertungen)
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Grafik:
- Kurve: Change between 1980 and 2005 in the share of employment
accounted for by 318 detailed occupations encompassing all of U.S.
non-farm employment
- Skill Percentile: Occupations are ranked by skill level, which is
approximated by the mean log wage of workers in each occupation in
1980
- Change in Employment Share: Veränderung des Beschäftigungsanteils
Anmerkung: Der dargestellte Kurvenverlauf bleibt auch für den
Zusammenhang zwischen “Change in Real Log Hourly Wage” und “Skill
Percentile weitgehend unverändert
Erklärungsansatz:
Physische (sensomotorisch anspruchsvolle) Arbeit ist schwieriger
zu automatisieren
als viele geistige (informationsverarbeitende) Arbeiten (Paradox
von Moravec)
Beispiel: Gärtner vs. Flughafen Check-in Agent
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Nach Brynjolfsson und McAfee (2012):
- Cyclical: High unemployment in America is the result of inadequate demand
(Krugman)
- Stagnation: Long-term decline in America’s ability to innovate and increase
productivity (Cowen)
- „the end of work“: More sophisticated software technologies are going to bring
civilization ever closer to a near-workerless world (Rifkin)
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Grafik:
- Kurve: Change between 1980 and 2005 in the share of employment
accounted for by 318 detailed occupations encompassing all of U.S.
non-farm employment
- Skill Percentile: Occupations are ranked by skill level, which is
approximated by the mean log wage of workers in each occupation in
1980
- Change in Employment Share: Veränderung des Beschäftigungsanteils
Anmerkung: Der dargestellte Kurvenverlauf bleibt auch für den
Zusammenhang zwischen “Change in Real Log Hourly Wage” und “Skill
Percentile weitgehend unverändert
Erklärungsansatz:
Physische (sensomotorisch anspruchsvolle) Arbeit ist schwieriger
zu automatisieren
als viele geistige (informationsverarbeitende) Arbeiten (Paradox
von Moravec)
Beispiel: Gärtner vs. Flughafen Check-in Agent
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Nach Brynjolfsson und McAfee (2012):
- Cyclical: High unemployment in America is the result of inadequate demand
(Krugman)
- Stagnation: Long-term decline in America’s ability to innovate and increase
productivity (Cowen)
- „the end of work“: More sophisticated software technologies are going to bring
civilization ever closer to a near-workerless world (Rifkin)
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3 zentrale Aspekte (zusätzlich zu dem Verlust von Jobs im mittleren
Qualifikationsniveau insb. seit 2000 – davor vor allem im niedrig
qualifizierten Bereich):
1. Anteil der gering entlohnten – hauptsächlich manuellen – Tätigkeiten in
den 80er Jahren zunächst rückläufig, aber seit Ende der 90er Jahren
wieder deutlich zunehmend
2. Der Schnittpunkt der Kurven mit der X-Achse (“highest ranked
occupation to lose employment share”) hat sich tendenziell immer
weiter nach rechts verschoben  Jobs gehen zunehmend auch in
höher qualifizierten Bereichen verloren
3. Anfänglich starke Zunahme im Bereich der hochqualifizierten Jobs
(“high skill, high wage occupations, associated with abstract work”)
1999-2007 stark rückläufig und seit 2007 wieder nur langsam
zunehmend
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Das Qualifikationsniveau wird entsprechend der Bezahlung eingeordnet
(hohes Qualifikationsniveau = hohe Bezahlung). Aufschlüsselung:
High paying occupations are corporate managers; physical, mathematical
and engineering professionals; life science and health professionals;
other professionals; managers of small enterprises; physical,
mathematical and engineering associate professionals; other associate
professionals; life science and health associate professionals.
Middle paying occupations are stationary plant and related operators;
metal, machinery and related trade work; drivers and mobile plant
operators; office clerks; precision, handicraft, craft printing and related
trade workers; extraction and building trades workers; customer service
clerks; machine operators and assemblers; and other craft and related
trade workers.
Low paying occupations are laborers in mining, construction,
manufacturing and transport; personal and protective service workers;
models, salespersons and demonstrators; and sales and service
elementary occupations.
 Eine Polarisierung der Beschäftigung nach Qualifikationsniveau (low-,
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middle-, high-skilled) ist weitgehend unumstritten. Eine daraus resultierende
Polarisierung der Löhne wird jedoch kritisch gesehen, da hier weitere Effekte
wirken (können): Komplementarität, Nachfrageelastizität und Arbeitsangebot:
“occupational polarization does not necessarily generate wage polarization
since there are two countervailing forces operative: labor demand shifts
stemming from consumption complementarities between goods and services
(which tend to raise wages in service occupations over the long run); and labor
supply shifts, stemming in part from movement of low education workers out of
middle skill, routine intensive occupations and into traditionally low skill, manual
intensive occupations (which place downward pressure on wages in service
occupations)” (Autor, 2014)
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- Gesamte Fläche unter den Kurven entspricht der gesamten
Beschäftigung in den USA
- We examine how susceptible jobs are to computerisation. To as- sess
this, we begin by implementing a novel methodology to estimate the
probability of computerisation for 702 detailed occupations, using a
Gaussian process classifier. Based on these estimates, we examine expected impacts of future computerisation on US labour market
outcomes, with the primary objective of analysing the number of jobs at
risk and the relationship between an occupation’s probability of
computerisation, wages and educational attainment. According to our
estimates, about 47 percent of total US employment is at risk. We
further provide evidence that wages and educational attainment exhibit
a strong negative relation- ship with an occupation’s probability of
computerisation.
- Methodisch: Manuelle Klassifizierung nach: (a) objectively rank
occupations according to the mix of knowledge, skills, and abilities they
require; and (b) subjectively categorise them based on the variety of
tasks they involve.
- Insgesamt 702 bewertete Job-Kategorien (nach Standard Occupational
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Classification System), “Management, Business, and Financial” (major group)
besteht bspw. wiederum aus 34 Unterkategorien, die jeweils bewertet wurden
(detailed occupation)
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Luddismus: Der Begriff Luddismus (oft deckungsgleich mit
„Maschinensturm“ verwendet) bezeichnet eine der großen Wellen des
Kampfes englischer Arbeiter Anfang des 19. Jahrhunderts gegen
Statusverlust und drohende soziale Verelendung durch die einsetzende
Industrialisierung. Die Ludditen waren Textilarbeiter, die gegen die
Verschlechterung ihrer Lebensbedingungen im Zuge der Industriellen
Revolution kämpften und dabei auch gezielt Maschinen zerstörten. Die
nach ihrem legendenumwobenen fiktiven Anführer Ned Ludd benannte
Bewegung wurde bis 1814 militärisch niedergeschlagen. Zahlreiche
Beteiligte wurden hingerichtet oder nach Australien deportiert.
(http://de.wikipedia.org/wiki/Luddismus)
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