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Kugel mit Porträtfotos vor einer Platine (Symbolbild)

11.11.2020 | Von:
Team "Forschen mit GrafStat"

Info 03.08 Pro-Contra-Dimension Wirtschaft

Das folgende Infomaterial zeigt beispielhaft und nur als möglichen Ausschnitt, wie das Ergebnis der Bearbeitung für die Dimension "Wirtschaft" durch die Schülerinnen und Schüler strukturiert und aufgearbeitet werden könnte. Zahlreiche andere Aspekte und Argumente wäre hier möglich und wünschenswert.

Digitalisierung und Arbeitsmarkt
Innerhalb der Wissenschaft besteht Uneinigkeit darüber, welche Auswirkungen künstliche Intelligenz und Digitalisierung auf unsere Arbeitswelt haben werden. Es gibt Forschende, die behaupten, dass durch die Digitalisierung viele Arbeitsplätze verloren gingen; andere wiederum rechnen mit einer Zunahme von Arbeitsplätzen durch den technischen Fortschritt.



Pro:
  • Durch Digitalisierung und den Einsatz künstlicher Intelligenz entstehen Innovationen und neue Produkte. Auf diese Weise werden auch mehr Arbeitsplätze generiert.
  • Durch die Einführung neuer Technologien in der Produktion können Unternehmen ihre Produktionskosten senken und müssen nicht in Billiglohnländer abwandern; so bleiben Arbeitsplätze in Deutschland erhalten. (1)
  • Automatisierung kann eine Antwort auf den demografischen Wandel und den Fachkräftemangel sein. Ältere Arbeitnehmerinnen und -nehmer können durch Maschinen entlastet werden; junge Menschen erhalten evtl. dadurch mehr Zeit für andere Aufgaben. (2)
  • In Deutschland lässt sich ein enormes Wirtschaftswachstum dank der so genannten Industrie 4.0 verzeichnen, insbesondere in den Bereichen Maschinen- und Anlagenbau (4). Eine vom IT-Branchenverband BITKOM gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation herausgegebenen Studie geht von einem durch Industrie 4.0 generierten Wirtschaftswachstum für Deutschland in Höhe von 78 Milliarden Euro bis 2025 aus. Darüber hinaus werden in einzelnen Branchen Wachstumsraten von bis zu 30 Prozent erwartet. (5)
Contra:
  • Digitalisierung und Automatisierung führen zu einer Abnahme von Berufen, die eine vergleichsweise geringe Bildung erfordern. Dadurch steigt das Risiko von Massenarbeitslosigkeit (6 u. 7). Die beiden Forscher Brzeski und Burk gehen davon aus, dass in den nächsten 10 bis 20 Jahren fast 60% der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in Deutschland durch Computer ersetzt werden könnten. (6)
  • Arbeitnehmer und Arbeitnehmerinnen müssen immer flexibler werden, um sich an neue Strukturen oder Arbeitsbedingungen anzupassen. Dies sorgt für ein Gefühl ständiger Unsicherheit um den eigenen Arbeitsplatz.
  • Die Digitalisierung führt zu einem Auseinandertreiben der Einkommen. Es wird künftig mehr hochqualifizierte Arbeit und mehr geringqualifizierte Arbeit geben, während die Arbeitsplätze mit mittleren Einkommen an Bedeutung (2 u. 8) verlieren werden. Hierdurch geht die Schere zwischen Arm und Reich immer weiter auseinander, und aufgrund der großen Einkommensunterschiede müssen wir auch mit vermehrten gesellschaftlichen Spannungen rechnen.
  • Immer mehr Unternehmen nutzen Personalbewertungssoftware, mit deren Hilfe Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter über von ihnen erfasste Daten beurteilt werden. Der Einsatz solcher Bewertungssysteme führt zu einem dramatischen Anstieg des Leistungs- und Lohndrucks für die Beschäftigten.

Sharing/ Gig Economy * (Digitale Ökonomie/ Plattformkapitalismus)
Solche Unternehmen stellen selbst keine Produkte und Dienstleistungen mehr zur Verfügung, sondern treten als Vermittler in Erscheinung. Damit verdienen sie ihr Geld.
Pro:
  • Durch die direkte Vermittlung von Dienstleistungen und Waren werden Transaktions- und Suchkosten verringert. Dadurch steigen auch unsere Entfaltungsmöglichkeiten. Außerdem entstehen neue Dienstleistungen und eine Vielzahl innovativer Angebote. (9)
  • Vielgenutzte Gegenstände können geteilt werden; sie müssen nicht von jedem neu angeschafft werden. Auf diese Weise werden Rohstoffe gespart und die Umwelt geschont. Die Sharing Economy kann also auch eine Antwort auf den Klimawandel und die dadurch entstehende Ressourcenknappheit sein. (10)
  • Hürden für die eigene Entfaltung und für Innovationen werden gesenkt. So ist es beispielsweise möglich, eigens kreierte und geschneiderte Waren auch ohne Designstudium oder Schneiderausbildung über bestimmte Plattformen zu vertreiben. (11)
  • Die Arbeitswelt wird flexibler: Menschen sind nicht länger an bestimmte Arbeitszeiten oder Orte gebunden. Durch diesen Zugewinn an Flexibilität entstehen neue Beschäftigungsmöglichkeiten. (11)
Contra:
  • Bei vielen Sharing-Diensten werden die Daten der Nutzerinnen und Nutzer erfasst und gespeichert. Was mit diesen Daten geschieht, wissen die Nutzenden häufig nicht. Einzig die Plattformbetreibenden haben Zugriff auf alle Daten und verwerten diese entsprechend. Vor allem große Firmen nutzen die Daten, um damit Geld zu verdienen. (9 u. 10)
    • Fallbeispiel Uber: Im Jahr 2016 wurden die Daten von 57 Millionen Nutzerinnen und Nutzer von Uber durch Hacker entwendet. Anstatt die Menschen darüber zu informieren, zahlte das Unternehmen 100.000 US-Dollar an die Hacker und versuchte, die Angelegenheit zu verschweigen. (12) 2015 wurden Nutzerdaten bezüglich One-Night-Stands ausgewertet und Karten erstellt, auf denen Gebiete eingezeichnet waren, in denen es besonders häufig zu solchen Fahrten kam. Die Daten der Nutzerinnen und Nutzer werden von Uber nur auf expliziten Wunsch hin gelöscht. (13)
  • Ein bedeutendes soziales Problem der Plattformökonomie besteht darin, dass darin allem ein monetärer Wert zugeschrieben wird. Auf diese Weise können soziale Bindungen verloren gehen, da Menschen künftig nur noch mit der Absicht kooperieren, durch die Kooperation Geld zu verdienen. (10)
  • Die Plattformökonomie macht Menschen zu Selbständigen ohne Arbeitnehmerrechte, Versicherung und gewerkschaftliche Vertretung. Darüber hinaus erfolgen eine permanente Überwachung und Bewertung durch die Unternehmen. Oftmals ensteht eine große Anzahl prekär Beschäftigter und geradezu rechtloser Billigarbeitskräfte. (9 u. 11)
  • Viele Dienste der Sharing Economy werden durch Risikokapitalanlagen finanziert und stehen unter einem enormen Druck zur Gewinnmaximierung. Dadurch rücken die Interessen der Nutzenden immer weiter in den Hintergrund. (10)

Wirtschaft und Big Data
Im Wirtschaftssektor nimmt die Bedeutung von Big Data immer weiter zu. Der Einsatz computergestützter Analyseverfahren begrenzt sich dabei nicht auf eine spezifische Branche, sondern lässt sich in allen Bereichen zu beobachten.
Pro:
  • Durch den Einsatz von Big Data lässt sich die Effizienz von Unternehmen in vielen Branchen erheblich steigern. Die Auswertung großer Datenmengen ermöglicht es abzuschätzen, wie viele Güter verbraucht werden und nachbestellt werden müssen. Dadurch werden zum einen Ressourcen geschont, zum anderen können Unternehmen ihre Kosten senken, da sie beispielsweise keinen unnötigen Lagerplatz bereitstellen müssen, um nicht genutzte Waren aufzubewahren. Auch in Produktion und Logistik sorgen selbstlernende Systeme für eine höhere Effizienz. (14)
  • Die Verwendung von Big Data in der Wirtschaft schafft die Voraussetzungen für die sogenannte Massenindividualisierung. Damit ist gemeint, dass Produkte genau auf die Bedürfnisse der Kundinnen und Kunden zugeschnitten werden. Zu diesem Zweck werden große Mengen Kundendaten ausgewertet, auf deren Grundlage die entsprechenden Produkte erstellt werden. Dies geschieht vor allem in der Versicherungsbranche und der Unterhaltungsindustrie. Im Dienstleistungsbereich kann der Kundenservice enorm von Big Data profitieren. (14 u. 15)
  • Big Data erleichtert die Erforschung und Anwendung neuer Produkte. Auf der Grundlage von Kundendaten können Trends vorausgesagt werden; Unternehmen können so schneller auf zukünftige Entwicklungen reagieren und maßgeschneiderte Produkte entwickeln und anbieten. (15)
  • Intelligente Produkte (Smart Products) sind längst auf dem Vormarsch: Schon heute verfügen viele Maschinen und Anlagen über Sensoren, die etwa über den Wartungszustand Auskunft geben. Auch selbstlernende Thermostate, selbstregulierende Häuser, autonom fahrende Fahrzeuge sind bereits Realität. In Zukunft werden immer mehr Produkte und vernetzte Maschinen mit eigener Big-Data-Intelligenz ausgestattet sein, um die Sensordaten direkt zu verarbeiten und auf relevante Informationen zu reagieren, beispielsweise, um sich auf besondere Anforderungen einzustellen, sich selbst zu optimieren und technische Ausfälle vorauszusehen. (14)
Contra:
  • Das größte Risiko von Big Data in der Wirtschaft ist – wie in vielen anderen Anwendungsbereichen auch – der Datenschutz.
  • Unternehmen, die Daten von Kundinnen und Kunden in großem Maßstab auswerten, erhalten mittels dieser Analysen tiefe Einblicke in unsere persönlichen Gewohnheiten. Darüber hinaus können somit auch Wesenszüge ermittelt und kategorisiert werden, die neue Verwendungsmöglichkeiten für Dritte eröffnen. Durch die massenhafte Sammlung und Auswertung persönlicher Daten droht uns die Gefahr, jegliche Anonymität zu verlieren. (15)
  • Daten werden immer mehr als Gegenwert oder als Leistung angesehen. Kundinnen und Kunden „bezahlen“ auf Onlineplattformen häufig mit ihren Daten, indem die Datenverwendung Teil des Kaufvertrages wird. Welchen Wert diese tatsächlich für das Unternehmen oder für Dritte haben, lässt sich aber nur schwer ermitteln. Unternehmen können die Daten anschließend weiter verwerten und daraus Gewinne erzeugen – die Interessen der Kundinnen und Kunden spielen bei der Verwertung keine Rolle mehr. (16)
  • Die massenhafte Speicherung von Daten durch Unternehmen birgt immer die Gefahr, dass sich ebendiese durch Dritte angeeignet werden. In der Vergangenheit gab es immer wieder Fälle, in denen Hacker große Mengen Kundendaten von Unternehmensservern entwendet haben.
  • Big Data kann auch zwischen Unternehmen für Ungerechtigkeit sorgen: So haben große Firmen aufgrund ihrer Finanzkraft einen Wettbewerbsvorteil, nicht zuletzt, da neue Technologien in der Anschaffung häufig sehr teuer sind. Zudem werden für die Analyse großer Datenmangen enorme finanzielle und personelle Ressourcen benötigt – Ressourcen, die kleine und mittelständische Unternehmen häufig nicht aufbringen können. Dieser grundsätzliche Nachteil kleinerer Unternehmen hat zur Folge, dass der Wettbewerb nachlässt und Innovationen ausbleiben. Des Weiteren können Monopole entstehen. (15)


* Die Begriffe Sharing bzw. Gig Economy werden häufig synonym verwendet, obgleich sich ihre Bedeutungen unterscheiden. Unter Sharing Economy werden Plattformen zusammengefasst, die einen gemeinnützigen Charakter haben (etwa Wikipedia). Anbietende, die mit Profitabsicht zwischen Angebot und Nachfrage vermitteln, werden zur Gig Economy gezählt.


Fußnoten

  1. "Auswirkungen der Digitalisierung auf den Arbeitsmarkt", ifo Studie im Auftrag der IHK München (Juli 2018) https://www.ifo.de/DocDL/ifo_Studie_Digitalisierung-Arbeitsmarkt_IHK_Impulse.pdf
  2. "Arbeit in der Industrie 4.0", Netzdebatte auf bpb.de (6.2.15)
  3. "Industrie 4.0 und die Digitalisierung der Produktion - Hype oder Megatrend?, APUZ (31-32/2015), bpb.de (24.7.15)
  4. "Industrie 4.0 – Volkswirtschaftliches Potential für Deutschland", Studie von Fraunhofer IAO und BITKOM, 2014 https://www.produktionsarbeit.de/content/dam/produktionsarbeit/de/documents/Studie-Industrie-4-0-Volkswirtschaftliches-Potential-fuer-Deutschland.pdf
  5. Dr. Siegfried Timpf: "Beschäftigungsauswirkungen der Digitalisierung und kein Ende der Arbeit?, Hans-Böckler-Stiftung, März 2017 https://www.boeckler.de/pdf/timpf_beschaeftigungswirkungen_4.pdf
  6. "Die Pi-mal-Daumen-Studie", Zeit Online (9.3.17) https://www.zeit.de/2017/11/kuenstliche-intelligenz-arbeitsmarkt-jobs-roboter-arbeitsplaetze/komplettansicht
  7. "Die Folgen der Digitalisierung", forschung-und-lehre.de (29.12.18) https://www.forschung-und-lehre.de/zeitfragen/die-folgen-der-digitalisierung-1332/
  8. Florian A. Schmidt: "Arbeitsmärkte in der Plattform-Ökonomie", Friedrich-Ebert-Stiftung, 2016 http://library.fes.de/pdf-files/wiso/12826.pdf
  9. "Ganz schön verbohrt: Share Economy ja oder nein?", fluter.de (2.2.16) https://www.fluter.de/ganz-schoen-verbohrt-share-economy-ja-oder-nein
  10. "Uberisierung: Wie Plattformen unsere Arbeit verändern",Die Netzdebatte, bpb.de (29.2.16)
  11. "Uber vertuscht Hackerangriff auf Fahrgastdaten", tagespiegel.de (22.11.17) https://www.tagesspiegel.de/wirtschaft/datenskandal-bei-fahrdienstleister-uber-vertuscht-hackerangriff-auf-fahrgastdaten/20615792.html
  12. "Uber analysiert One-Night-Stands seiner Nutzer", spiegel.de (8.1.15) https://www.spiegel.de/netzwelt/apps/uber-trackt-offenbar-one-night-stands-seiner-nutzer-a-1011770.html
  13. "Big Data-Vorsprung durch Wissen", Fraunhofer IAIS, (Zugriff 11.11.20) https://www.iais.fraunhofer.de/content/dam/iais/gf/bda/Downloads/FraunhoferIAIS_Big-Data-Analyse_Doku.pdf
  14. "Datenverwertung und Datenethik",APUZ (24-26/2019), bpb.de (7.6.19)