Projektbeschreibung

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie der deutschen Hightech-Agenda – doch wie verändert sie unseren Alltag konkret? Das Projekt GEN-AI untersucht, wie KI zusammen mit dem demografischen Wandel und neuen Geschlechterrollen Arbeitsmärkte, Familienleben und Sozialpolitik verändert. Wer nutzt KI am Arbeitsplatz wie, und warum unterscheidet sich das zwischen den Geschlechtern? Welche Risiken entstehen dadurch für Beschäftigung, Wohlbefinden und Familien – aber auch für die Finanzierung des Sozialstaats? Wie kann Sozialpolitik gegensteuern, um Chancen gerecht zu verteilen? Die Ergebnisse des Projektes GEN-AI fließen in konkrete sozialpolitische Handlungsempfehlungen ein - etwa zu Weiterbildung, Arbeitsmarktregeln und Kinderbetreuung - um Geschlechtergerechtigkeit zu stärken und den Sozialstaat zukunftsfest zu machen. 

Das Projekt GEN-AI untersucht drei zentrale Dimensionen:

Selektive Implementierung von KI: KI verbreitet sich nicht gleichmäßig, sondern selektiv – entlang von Berufen, Branchen und Qualifikationsniveaus. Daraus resultieren deutliche Unterschiede in der KI-Exposition, also dem Ausmaß, in dem einzelne Beschäftigtengruppen tatsächlich mit KI-Anwendungen in Berührung kommen.

Multidimensionale und kumulative Ungleichheitsfolgen: Die Folgen reichen über Beschäftigung und Einkommen hinaus: Sie betreffen auch Arbeitsqualität, Autonomie, Qualifizierungschancen und soziale Absicherung. Besonders relevant sind dabei Ungleichheitsmechanismen, die sich auf individueller, betrieblicher und familiärer Ebene gegenseitig verstärken und bei bestimmten Gruppen kumulieren können.

Haushaltsbezogene und intergenerationale Spillover-Effekte: KI wirkt nicht nur auf direkt exponierte Erwerbstätige, sondern strahlt auch in Partnerschaften, Aufteilung von Care-Arbeit, Haushaltsressourcen und das Wohlergehen von Kindern aus. So verändert KI bestehende Ungleichheiten sowohl innerhalb von Haushalten als auch über Generationen hinweg.

Vorgehen

GEN-AI verbindet eine interdisziplinäre Perspektive aus Soziologie, Ökonomie und Bevölkerungswissenschaften mit einem breiten quantitativen Methodenrepertoire. Grundlage sind unterschiedliche Querschnitts- und Längsschnittdaten (SOEP, FReDA, NEPS, EWCS, BIBB/BAuA, IAB-BP). Ergänzend kommen Methoden der Computational Social Science zum Einsatz, um die Nachfrage nach KI-Kompetenzen aus Stellenanzeigen zu extrahieren und mit den genannten Datenquellen zu verknüpfen. Darüber hinaus entwickelt das Projekt neue Erhebungsinstrumente, um bislang nicht erfasste Aspekte der KI-Nutzung und ihrer Folgen zu untersuchen. 

Team

Prof. Wiebke Schulz (Universität Bremen) 
Prof. Gundula Zoch (Universität Oldenburg) 
Dr. Mathias Huebener (BIB Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung)
Timon Dombrowski (Doctoral Researcher, Universität Oldenburg)
N.N. (Postdoctoral Researcher, Universität Bremen)
N.N. (Doctoral Researcher, BIB)

Publikationen

GEN-AI hat im September 2026 seine Arbeit aufgenommen. Publikationen werden hier im Laufe des Projekts ergänzt.

Laufzeit: 01.09.2026 – 31.12.2030
Finanzierung: Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS)