Adoption generativer KI in der Wissensarbeit: Die Rolle von beruflicher Autonomie, Arbeitsanforderungen, Tätigkeiten und Führungsverantwortung

Zusammenfassung: Generative KI wird als wichtige Schlüsseltechnologie diskutiert und zunehmend in der Wissensarbeit eingesetzt. Für Deutschland liegen jedoch wenige empirisch belastbare Untersuchungen dazu vor, in welchen beruflichen Kontexten generative KI intensiv zum Einsatz kommt und in welchen dies nicht der Fall ist. In diesem Beitrag greifen wir diesen Forschungsbedarf auf und berichten für die wissensintensive Berufsgruppe der Unternehmensorganisation und -strategie, inwieweit Voraussetzungen am Arbeitsplatz (berufliche Autonomie, Arbeitsanforderungen, Tätigkeiten und Führungsverantwortung) systematisch mit der Adoption generativer KI assoziiert sind. Methodisch wurden logistische Regressionsmodelle mit arbeitsbezogenen Prädiktoren und demografischen Kontrollvariablen eingesetzt. Als Datengrundlage diente die BIBB/BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2024. Die Analysen zeigten für die untersuchte Berufsgruppe, dass besonders eine höhere berufliche Autonomie signifikant mit einer stärkeren Adoption generativer KI einherging. Praktische Relevanz: Dieser Artikel berichtet empirische Evidenz zur Verbreitung generativer KI und den Prädiktoren ihrer Nutzung. Die beobachteten Nutzungsmuster bieten empirische Einsichten für die Arbeitsgestaltung. Diese machen sichtbar, welche sozialen Ungleichheiten bei der Adoption generativer KI bestehen, entlang welcher arbeitsbezogenen Voraussetzungen sich die digitale Transformation vollzieht und wo KI-bezogene Kompetenzen voraussichtlich an Bedeutung gewinnen. Darüber hinaus bieten die Ergebnisse eine Grundlage für politische Entscheidungen und die Entwicklung regulatorischer Maßnahmen.

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Abstract: Generative artificial intelligence (AI) is widely discussed as a key enabling technology and is increasingly being used in knowledge work. However, for Germany, there is still a lack of robust empirical evidence on the occupational contexts in which generative AI is used intensively and those in which it is not. In this article, we address this research gap by examining the extent to which workplace characteristics (job autonomy, job demands, tasks, and managerial responsibility) are systematically associated with the adoption of generative AI among the knowledge-intensive occupational group of corporate organization and strategy. Methodologically, logistic regression models with work-related predictors and demographic control variables were employed. The analysis is based on data from the 2024 wave of the BIBB/BAuA Employment Survey. The results for the occupational group examined in this study show that, in particular, higher levels of job autonomy are significantly associated with greater adoption of generative AI. Practical Relevance: This article provides empirical evidence on the prevalence of generative AI and the predictors of its use. The observed usage patterns offer insights for job design by highlighting existing social inequalities in the adoption of generative AI, the work-related conditions along which digital transformation unfolds, and the areas in which AI-related competencies are likely to gain importance. Furthermore, the findings provide a basis for policy decisions and the development of regulatory measures.