Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/333569 
Erscheinungsjahr: 
2025
Schriftenreihe/Nr.: 
KOF Studien No. 186
Verlag: 
ETH Zurich, KOF Swiss Economic Institute, Zurich
Zusammenfassung: 
In diesem Bericht untersuchen wir die frühen Auswirkungen von KISprachmodellen (Large Language Models, LLMs) auf den Schweizer Arbeitsmarkt. Wir analysieren, ob Berufe mit hoher KI-Betroffenheit vor und nach der Einführung von ChatGPT und anderen LLMs im Herbst 2022 andere Trends bei Arbeitslosigkeit und Stellenausschreibungen zeigen als Berufe mit niedriger Betroffenheit. Es zeigt sich: Nach der Einführung generativer KI entwickelte sich die Arbeitsmarktsituation in Berufen mit hoher KI-Betroffenheit deutlich weniger erfreulich als in Berufen mit geringer Betroffenheit. So stieg die Zahl der registrierten Stellensuchenden gemäss Registerdaten der Arbeitslosenversicherung in stark exponierten Berufen um bis zu 27 % stärker als in weniger exponierten Berufen. In umfassenden Stelleninseratsdaten eines privaten Datenanbieters zeigt sich ein relativ stärkerer Rückgang der Zahl der Stellenausschreibungen. Analysen mit einem zweiten Mass für KI-Betroffenheit liefern qualitativ ähnliche Ergebnisse. Die Resultate sprechen für negative Arbeitsnachfrageeffekte generativer KI in stark exponierten Berufen.
Schlagwörter: 
Arbeitsmarkt
Künstliche Intelligenz
Beschäftigungseffekt
Schweiz
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Research Report

Datei(en):
Datei
Größe
3.39 MB





Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.