Überblick
Aus dem einleitenden Teil: „Der Einsatz von KI im Beratungsprozess von arbeitssuchenden Menschen stellt ein Anwendungsszenario mit vielschichtigen, hochsensiblen und potenziell auch widersprüchlichen Anforderungen dar. Ein solches Szenario umfasst dabei nicht nur die Möglichkeit einer computergestützten unmittelbaren und persönlichen Beratungssituation zwischen Berater:in und Arbeitssuchenden, sondern kann in allen Phasen der Vermittlungstätigkeit, von der Erfassung von (Stamm-)Daten, der Evaluation der beruflichen Möglichkeiten bis zum Abschluss von Vereinbarungen, an verschiedenen virtuellen und persönlichen Schnittstellen stattfinden. Nicht zuletzt ist überall dort, wo Beurteilungen, Empfehlungen und schlussendlich Entscheidungen hinsichtlich der beruflichen Zukunft von Arbeitssuchenden automationsgestützt erfolgen, eine besondere Sensibilität notwendig – insbesondere beim Einsatz von Technologien, die den Betroffenen nur schwer auf gut verständliche Weise erklärt werden können. Arbeitssuchende befinden sich häufig in einer Situation hoher Vulnerabilität und die Art und Weise, wie der Beratungsprozess umgesetzt wird und welche Entscheidungen aus diesem hervorgehen, kann einen starken Einfluss auf das gesamte weitere Leben haben. Die vorliegende Studie setzt den Fokus auf den Einsatz von Technologien künstlicher Intelligenz im Kontext der öffentlichen Arbeitsvermittlung (engl. „Public Employment Service“, kurz PES) und der Erbringung von Beratungsleistungen für Arbeitssuchende. Technologien künstlicher Intelligenz haben nicht zuletzt seit der Veröffentlichung von ChatGPT durch das US-amerikanische Unternehmen OpenAI Ende 2022 eine enorme öffentliche Aufmerksamkeit erfahren und die Entwicklung neuer Anwendungen geht seitdem in einem enormen Tempo voran (inkl. öffentlichkeitswirksamer Aufforderungen, diese einzubremsen1 ). Organisationen im öffentlichen wie auch privaten Sektor unternehmen zunehmend Bemühungen, KI einzusetzen. Im Bereich der PES verspricht man sich durch KI wesentliche Verbesserungen bei dem Matching von Angebot und Nachfrage am Arbeitsmarkt, der Verfügbarkeit von Arbeitsmarktinformationen, dem Management aktiver Arbeitsmarktpolitik, der Arbeitslosigkeitsunterstützung und der Arbeitsmigration (vgl. Urquidi/Ortega 2020; Broecke 2023). (…)“