Demnächst fahren Taxis autonom, und die Post wird von Drohnen ausgeliefert. Auch Telefonverkäufer und Rezeptionistinnen werden wohl nicht mehr lange gebraucht, mutmaßen zwei Forscher der Uni Oxford.

Keine Panik, biologisch droht der Gattung Homo Sapiens keine Gefahr. Pro Tag wächst die Weltbevölkerung um mehr als 237.000 Menschen. Zur Situation von Flachlandgorillas passt das Warnschild – leider – besser, die sind wirklich “critically endangered” (→ IUCN Red List). In diesem Posting geht es um Zukunftsaussichten für berufliche Tätigkeiten. Innerhalb der kommenden 20 Jahre könnten fast 50 Prozent der Arbeitskräfte in den USA ihren Job durch “Computerisation” verlieren. Das sagen Carl Benedikt Frey und Michael A. Osborne. Im Arbeitspapier “The Future of Employment” listen die Forscher von der Uni Oxford 702 Tätigkeiten von A wie Athletic Trainer bis Z wie Zoologist auf. Die wenigsten Sorgen müssen sich “recreational therapists” machen. Nur 0,28 Prozent beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass diese Aktivitäten – welche genau es auch immer sein mögen [→ Anm. 1] – künftig von Robotern übernommen werden.

Das Thema Automatisierung ist seit einer Weile auch in den Mainstream-Medien angekommen. Zugleich besteht kein Mangel an mehr oder weniger wissenschaftlichem Lesestoff. Anfang 2014 erschien das Buch “The Second Machine Age”. Die beiden MIT-Forscher Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee haben damit, scheint mir, das aktuelle Standardwerk platziert. Das werde ich im Pfingsturlaub noch etwas genauer durcharbeiten. Deshalb diskutiere ich jetzt erst einmal “The Future of Employment” und die eindrucksvolle Liste mit den 702 Berufen. Hier die Links zur Studie und zu zwei Seiten mit Infos zu den Autoren:

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Vom Genesungstherapeuten zum Telefonverkäufer:
Die Ergebnisse der Studie im Überblick

Die 702er-Liste von Frey und Osborne füllt 15½ DIN-A4-Seiten. Ich habe 35 Tätigkeiten ausgewählt und in der nachfolgenden Tabelle arrangiert. Von Rang 1 und den Genesungstherapeuten geht es bis Rang 702 und den Telefonverkäufern, denen es dank sprachbegabter Algorithmen an den Kragen geht. Eine Spalte ist für den SOC Code reserviert. SOC steht für Standard Occupational Classification. Das US-amerikanische Bureau of Labor Statistics (BLS) und das Occupational Information Network (O*NET) benutzen dieses System zur Beschreibung und Klassifizierung von Berufen. Die Codes zu den 35 aufgeführten Tätigkeiten sind verlinkt und führen jeweils zu ausführlichen Informationen auf einer O*NET-Seite [→ Anm. 2].

Von dort (nicht von Frey und Osborne) stammt die Einschätzung, ob das BLS erwartet, dass die Zahl solcher Jobs in den Jahren von 2012 bis 2022 überdurchschnittlich zunimmt ( = bright outlook). Bemerkenswert: Es gibt Arbeitsgebiete, denen das BLS so eine heitere Zukunft in Aussicht stellt, obwohl die beiden Oxford-Forscher die “Wird computerisiert”-Wahrscheinlichkeit bei über 90 Prozent sehen. Dazu zählen Fahrradmechaniker (bicycle repairers) und Mitarbeiter an der Hotelrezeption (hotel clerks).

Probability of Computerisation
Rank Probability Label SOC Code Occupation
1. 0.0028 → 29-1125 Recreational Therapists
5. 0.0033 29-1181 Audiologists
7. 0.0035 29-2091 Orthotists and Prosthetists
14. 0.0041 → 41-9031 Sales Engineers
53. 0.011 → 17-2141 Mechanical Engineers
70. 0.015 0 → 11-1011 Chief Executives
104. 0.029 → 17-2112 Industrial Engineers
112. 0.032 → 25-1000 Postsecondary Teachers
164. 0.085 → 39-9031 Fitness Trainers and Aerobic Instructors
170. 0.1 → 39-2011 Animal Trainers
176. 0.11 0 39-5012 Hairdressers, Hairstylists, and Cosmetologists
197. 0.17 33-2011 Firefighters
234. 0.28 0 → 27-2021 Athletes and Sports Competitors
264. 0.38 53-7064 Packers and Packagers, Hand
265. 0.38 27-3091 Interpreters and Translators
271. 0.4 0 → 23-1023 Judges, Magistrate Judges, and Magistrates
282. 0.43 0 → 19-3011 Economists
321. 0.57 1 13-1051 Cost Estimators
337. 0.61 1 13-1161 Market Research Analysts and Marketing Specialists
375. 0.68 43-5052 Postal Service Mail Carriers
381. 0.69 0 37-2012 Maids and Housekeeping Cleaners
421. 0.77 35-3011 Bartenders
432. 0.79 → 39-5093 Shampooers
439. 0.8 → 39-5011 Barbers
485. 0.85 1 → 43-5041 Meter Readers, Utilities
510. 0.88 1 → 53-6021 Parking Lot Attendants
514. 0.88 → 51-9141 Semiconductor Processors
531. 0.89 1 → 53-3041 Taxi Drivers and Chauffeurs
545. 0.91 → 49-9063 Musical Instrument Repairers and Tuners
583. 0.93 → 51-3021 Butchers and Meat Cutters
596. 0.94 49-3091 Bicycle Repairers
604. 0.94 43-4081 Hotel, Motel, and Resort Desk Clerks
651. 0.97 → 51-9081 Dental Laboratory Technicians
669. 0.98 → 41-9012 Models
671. 0.98 43-3031 Bookkeeping, Accounting, and Auditing Clerks
691. 0.99 1 → 43-9021 Data Entry Keyers
694. 0.99 → 51-9151 Photographic Process Workers and Processing Machine Operators
697. 0.99 → 49-9064 Watch Repairers
702. 0.99 → 41-9041 Telemarketers
Quelle: → Frey/Osborne: The Future of Employment, 2013, Seite 57 ff.
Bright Outlook (“expected to grow rapidly in the next several years”)
0,1 “handmade” label by Frey/Osborne for ‘not computerisable’ (0) or ‘computerisable’ (1)

Zwei vermutete Haupt-Lesergruppen dieses Blogs dürfen sich beruhigt zurücklehnen. Ingenieure (engineers) und Professoren (postsecondary teachers) sind auch in Zukunft schwer zu ersetzen. Also, liebe Studis der Hochschule Ulm, bringt Eure Studiengänge (und die lästige BWL-Pflichtvorlesung) hinter Euch! Als Vertriebs-, Entwicklungs- und Fertigungsingenieure habt Ihr noch viel tun. Dass Ihre Profs nicht so schnell von Robo-Dozenten verdrängt werden, habe ich schon geahnt (→ “Doktor Bökh und die zweibeinigen Konservenbüchsen“).

Hält man sich an die Definition à la DIN, dann meint Automation bzw. Automatisierung “das Ausrüsten einer [technischen] Einrichtung, so dass sie ganz oder teilweise ohne Mitwirkung des Menschen bestimmungsgemäß arbeitet”. Bei manchen aufgelisteten Tätigkeiten hat die Gefährdung der Jobs nicht bzw. nicht nur mit einer direkten Ablösung der Arbeiter durch Maschinen zu tun, wie sie die DIN-Norm beschreibt. Uhrmacher (watch repairers) und Bediener von Entwicklungseinrichtungen für Fotoabzüge (photographic process workers) sind vor allem von radikalen technologischen Umbrüchen betroffen. Mechanische Uhren wurden weitgehend durch elektronische Quarzuhren abgelöst. Das sind inzwischen Massenprodukte, die bei Defekten nur selten repariert werden. Die digitale Fotografie hat die analog-chemische verdrängt. Dadurch fallen die früher erforderlichen Entwicklungsschritte weg. Die Bilddaten sind ready-to-print.

Auch die Jobs von Briefträgern sind langfristig durch zwei mögliche Veränderungen bedroht: Womöglich bringen Drohnen in ferner Zukunft die Postsendungen zu uns nach Hause. Das würde ich im engeren Sinn als Automatisierung bezeichnen. Papierbriefe könnten aber auch stärker als bisher durch Emails ersetzt werden. Dann wäre weniger auszuliefern. Digitalisierung oder Computerisierung sind dafür die passenden Begriffe.

Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten:
Die “halbautomatische” Vorgehensweise der Forscher

Um die Ergebnisse der Studie besser zu verstehen, ist eine Erläuterung der Vorgehensweise sinnvoll. Nach ausführlichen Diskussionen mit Kollegen vom Engineering Sciences Department, vor allem mit Experten für künstliche Intelligenz, legten sich Frey und Osborne bei 70 Berufen fest: entweder automatisierbar (Label 1) oder nicht automatisierbar (Label 0).

“First, together with a group of ML [ML = machine learning] researchers, we subjectively hand-labelled 70 occupations, assigning 1 if automatable, and 0 if not. […] we only assigned a 1 to fully automatable occupations, where we considered all tasks to be automatable. To the best of our knowledge, we considered the possibility of task simplification, possibly allowing some currently non-automatable tasks to be automated. Labels were assigned only to the occupations about which we were most confident.”
(→ Frey/Osborne: The Future of Employment, 2013, S. 30)

Den meisten dieser 0-1-Festlegungen stimme ich voll zu. Datentypisten, Parkwächter und Zählerableser werden eher früher als später von Robotern, Automaten und Datennetzen abgelöst. Auch Chauffeure haben für die Zeit nach 2025 keine Jobgarantie. Über die 1 für die “Kostenschätzer” (cost estimators) muss ich aber etwas schmunzeln. Während meiner Zeit im Controlling des Bosch-Konzerns hatte ich regelmäßig mit Vorkalkulationen für innovative Dieseleinspritzsysteme zu tun. Je komplexer das neue Erzeugnis ist und je weiter in die Zukunft geschaut wird, desto kniffliger ist die Aufgabe, die Herstellkosten halbwegs zutreffend zu prognostizieren. Mit einer glatten 1 (sicher automatisierbar) wäre ich da vorsichtig. Allerdings kenne ich niemanden, der im Rechnungswesen arbeitet und sich nicht über eine superintelligente Software freuen würde, die das tägliche Gepuzzle in MS Excel vereinfacht (oder ganz überflüssig macht).

In einem zweiten Schritt nutzten Frey und Osborne ihre 0-1-Klassifizierungen der 70 Tätigkeiten und die detaillierten Jobbeschreibungen aus der O*NET-Datenbank. Durch welche “bottlenecks to computerisation” sind die nicht-automatisierbaren Tätigkeiten geprägt? Drei Bereiche wurden berücksichtigt: die Fähigkeiten (1) zu Wahrnehmung und zu (geschickten) Handgriffen, (2) zu Kreativität und (3) zu sozialer Intelligenz (perception and manipulation, creative intelligence, social intelligence).

William Watson von der McGill University, Montreal, beschreibt das so: “They then (yes, with the help of a computer) used that categorization to discover which variables in a job’s description were most correlated with its being vulnerable or not. That in turn allowed them to predict which of the more than 600 remaining jobs fit the pattern of being computerizable. The procedure isn’t perfect, as the authors readily admit, and nobody should quit their job because the model predicts it doesn’t have a future, but if you wanted some idea of which jobs are vulnerable it’s hard to think of a better way to use what data we do have.”

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98 Prozent, 97 Prozent, 94 Prozent “Tech-Sourcing”-Wahrscheinlichkeit. Als Model, Zahntechniker (dental laboratory technician) oder Fahradmechaniker sollten Sie trotzdem nicht sofort kündigen, meint Professor Watson. Finde ich auch, denn es gibt außer den permanent zunehmenden technologischen Möglichkeiten eine Reihe weiterer Faktoren, die auf den Automatisierungsgrad von beruflichen Tätigkeiten Einfluss haben.

Technik statt Mensch?
Einflussfaktoren auf die Automatisierung von Tätigkeiten

Fünf Einflussfaktoren auf den Automatisierungsgrad im Bullet-Point-Stil:

WWW-Link Technikperformance und Kosten
der automatisierten Lösung

“The skills of the new machines: Technology races ahead“, haben Brynjolfsson und McAfee das zweite Kapitel in “The Second Machine Age” überschrieben. Rasend schnell erscheinen die Fortschritte in den Technikdisziplinen, die mit Automatisierung zu tun haben. In der Halbleitertechnik ist Moore’s Law das Metronom für die ständigen Verbesserungen der Preis-Leistungs-Verhältnisse. Sensoren werden permanent kleiner, feinfühliger und schneller. Gerne wird auch auf den Erfolg des Watson-Computerprogramms verwiesen, das 2010 erstmals eine Spezialausgabe der Quizshow Jeopardy! gewann. Hier ließen sich noch viele Beispiele aufzählen, das autonom fahrende Google-Auto und und und.

Aber nicht nur die Leistungsfähigkeit auch die Kosten spielen bei Kauf- und Investitionsentscheidungen eine wichtige Rolle. Automatisierte bzw. kapitalintensive Lösungen verursachen typischerweise hohe Fixkosten. Henry Fords Fließbandinnovation ist das historische Beispiel dafür, wie sich Automatisierung bei hoher Auslastung durch Mengen- und Verfahrensdegression bezahlt machen kann (→ “Henry Ford und die erste Revolution in der Automobilindustrie”). Trotzdem ist der Einsatz von Roboter und Automaten nicht immer die wirtschaftlichste Alternative.

Aus einem Artikel, der im Januar in The Economist erschien: “As David Autor, an economist at the Massachusetts Institute of Technology (MIT), points out in a 2013 paper, the mere fact that a job can be automated does not mean that it will be; relative costs also matter. When Nissan produces cars in Japan, he notes, it relies heavily on robots. At plants in India, by contrast, the firm relies more heavily on cheap local labour.”

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Menschliche Leistungsfähigkeit
und Kosten der personalintensiven Lösung

Weiter oben ging es um die “bottlenecks of computerisation”. Die lassen sich auch als Fähigkeiten interpretieren, bei denen der Mensch im Vergleich zur Technik oft (noch) im Vorteil ist: Wahrnehmung und (geschickte) Handgriffe – Kreativität – soziale Intelligenz.

Unter den Berufen, die mit nahezu 100-prozentiger Wahrscheinlichkeit nicht automatisiert werden, sind Orthesen- und Prothesentechniker (orthotists and prosthetists / Rang 7 / 0,35 % “Tech-Sourcing-Risiko”). Solche Menschen verfügen über besonderes handwerkliches Geschick. Ähnliche Talente haben – stelle ich mir vor – gute Zahntechniker (dental laboratory technicians). Die stehen aber auf Rang 651 der Liste und ihre Jobs seien zu 0.97 Prozent automatisierungsgefährdet. Das halte ich für übertrieben.

Soziale Intelligenz schließt die Fähigkeit zur emotionalen Unterstützung anderer ein (emotional support). Das können Menschen gut, zumindest die netten und hilfsbereiten. Dagegen sind Roboter herzlos, so Carl Benedikt Frey in einem Interview, das Ende April in der FAS erschien (FAS vom 27.04.14, S. 19). Besondere Zuneigung kann ein Robo-Doc seinen Patienten nicht entgegenbringen. Dafür ist er unermüdlich. Allerdings kann es in manchen Situationen durchaus ein Vorteil sein, dass Maschinen keinen Gefühls- und Leistungsschwankungen unterliegen. Israelische Richter urteilen laut einer Studie, die Frey im FAS-Interview zitiert, abhängig von der Tageszeit unterschiedlich streng (Pech für die Angeklagten, die kurz vor der Mittagspause an der Reihe sind).

Die Kosten personalintensiver Lösungen sind ein länderspezifischer Faktor. Wie oben bereits erwähnt, werkeln in indischen Autofabriken wegen der niedrigen Löhne vergleichsweise viele Arbeiter. Im Wolfsburger VW-Werk im Hochlohnland Deutschland sind dagegen relativ viele Prozesse automatisiert.

WWW-Link Art und Standardisierung der Arbeitsaufgabe(n)

Was ist eigentlich die Arbeitsaufgabe, für die über Mensch- oder Maschineneinsatz entschieden wird? Je einmaliger die Anforderungen, je seltener sich Arbeitsschritte wiederholen, desto eher sind menschliche Akteure mit hoher Flexibilität gefragt. Automaten sind auf alle Fälle bei großen Stückzahlen und standardisierten Prozessen im Vorteil.

Beispiele aus der Automobilproduktion: “Wenig Automatisierung und echtes Handwerk gibt es […] bei Fahrzeugen mit niedrigen Stückzahlen wie Prototypen, Motorsport-Modellen oder individualisierten Autos, die von der standardisierten Produktion abweichen. Das hat oft weniger mit der Qualität zu tun, als mit den Kosten. Handarbeit ist überall dort günstiger, wo wenig produziert wird. Bei hohen Stückzahlen mit kurzer Taktung rentieren sich teure, automatisierte Werkzeuge. Bei den firmeneigenen Veredelungsabteilungen wie der BMW M GmbH, Designo (Mercedes) oder der Volkswagen R GmbH dominiert die Handarbeit. So werden in der Mercedes-eigenen Polsterei Sitzbezüge und Stickereien auf Kundenwunsch gefertigt. Farben, Material, Logos oder auch Fußball-Wappen kann der Kunde sich selbst aussuchen.”

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Bei den Dentaltechnikern sind Frey und Osborne mit ihrer Prognose zu skeptisch für den Produktionsfaktor Mensch. Und auch bei den untersuchten Tätigkeiten, die mit Reparaturen zu tun haben, glaube ich nicht, dass die Jobs so schnell an Automaten abgegeben werden. Beispiel Fahrradmechaniker (bicycle repairer / Rang 596 / 0.94). Die zu lösenden Reparaturaufgaben an ganz unterschiedlichen Rädern sind nicht so gleichförmig, dass sich dafür mit einem vertretbaren Aufwand ein Robo-Mechaniker in Betrieb nehmen ließe. Allerdings habe ich im Hinterkopf, dass die automatisierte Lösungen durch die jüngsten technischen Fortschritte vor allem für Non-Routine-Tätigkeiten immer attraktiver werden.

Mein Tipp: Die Jobs von Mechanikern, die Fahrräder reparieren, und von Dentaltechnikern werden nicht so bald von Maschinen übernommen, wie von Frey und Osborne prognostiziert
(Quelle: berufenet.arbeitsagentur.de, high-res-Grafik).

Die Erläuterungen zu diesem Aspekt – Art und Standardisierung der Arbeitsaufgabe(n) – klingen ähnlich wie diejenigen zu den ersten beiden. Es geht aber um einen zusätzlichen Faktor, der maßgeblich von den Kundenanforderungen beeinflusst wird. Wenn die Nachfrage für hochindividuelle (und -wertige) Erzeugnisse und Dienstleitungen und die erforderliche Zahlungsbereitschaft zusammenkommen, ist auf der Angebotsseite des Marktes Raum für qualifizierte menschliche Arbeit.

WWW-Link Gesellschaftliche Akzeptanz automatisierter Lösungen

Japaner gelten als Robotik-Fans, sowohl im Privat- als auch im Berufsleben. Wer sonst käme auf die Idee, sich von einem Zeremonienmeister mit Plastikverkleidung trauen zu lassen (→ “Sie dürfen die Braut küssen – klick!”)? Für Service- und Industrieroboter ist Japan ein Lead-Markt.

An anderen Orten auf der Welt ist die allgemeine Stimmung nicht so automatisierungsfreundlich. Vor 2½ Jahren erntete der H&M scharfe Proteste, als herauskam, dass der Modehändler seine Werbung mit computergenerierten Fake Models, genauer Fake Bodies, aufgehübscht hatten. Frey und Osborne sehen für Models eine 98-prozentige Gefahr, “wegcomputerisiert” zu werden. Vielleicht haben die Forscher gelesen, was die Firma Looklet auf ihrer Website anpreist. Die Schweden sind auf Virtual bzw. Digitals Models spezialisiert.

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Leibhaftige Models und Modefotografen haben in Zukunft vermutlich weniger zu tun.
Die Arbeit der Fotomodelle könnten digitale Artgenossinnen übernehmen.
Achten Sie bei den fünf Bildern in der unteren Reihe auf die Ähnlichkeit unter den Köpfen
(Quellen: miojoinstantaneo.wordpress.com, munich-fashionlife.de, high-res-Grafik).

WWW-Link Politisch-rechtliche Rahmenbedingungen

“Was Drohnen alles können – aber nicht dürfen”, war im Dezember 2013 die Überschrift eines Artikels auf welt.de. Für den Einsatz der unbemannten Flugobjekte braucht man in Deutschland und sicher auch anderswo eine Erlaubnis.

“Grundsätzlich gilt aber, dass die Drohne immer in Sichtweite des Steuerers bleiben muss und bei der privaten Nutzung höchstens 100 Meter hoch fliegen darf. Außerdem ist der Betrieb über Menschen oder Menschenansammlungen verboten. Zum Katalog der Einschränkungen gehört, dass der jeweilige Grundstückseigentümer den Starts und Landungen zustimmen muss.”

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Ähnlich hohe rechtliche Hürden wären für’s vollautonome Fahren zu überwinden. Noch ein Beispiel gefällig, das zu diesem Aspekt passt? Seit Jahren “helfen” in den USA Roboter mit dem schönen Modellnamen “Da Vinci” Chirurgen beim Operieren. Rund 367.000 Operationen wurden 2012 mit Unterstützung des Großgeräts durchgeführt, das als fieses Folterwerkzeug auch gut in einen frühen James Bond-Film gepasst hätte. Den Nachkommen eines Patienten, der nach einer OP mit “Da Vinci” als Assistenzchirurg verstarb, wurden 7,5 Millionen Dollar Schadenersatz zugesprochen. Kein Wunder, dass man sich bei der US-Gesundheitsbehörde FDA (Food and Drug Administration) ein paar sorgenvolle Gedanken machte. Erst kürzlich hat der Hersteller Intuitive Surgical aber doch die Zulassung für die vierte Da-Vinci-Generation erhalten.

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Mein Fazit zum “Future of Employment”-Paper: Das Ranking in puncto Automatisierungswahrscheinlichkeit regt zu spannenden weiteren Diskussionen an. Nicht bei allen Einschätzungen stimme ich mit den beiden Verfassern überein, aber bei sehr vielen. Frey und Osborne haben sich auf die technisch-funktionalen Potenziale neuer Technologien konzentriert. Immer leistungsfähigere Systeme stehen zur Verfügung. In 20 Jahren wird die Arbeitswelt deshalb ganz anders aussehen als heute. Aber Innovationen sind soziale Prozesse (Werner Pfeiffer). Deshalb sollten bei einer technologischen Voraussage weitere Faktoren berücksichtigt werden. Vielleicht haben echte Models doch etwas bessere Chancen, im Geschäft zu bleiben, als die zwei Forscher meinen.

Jetzt ist dieses Posting schon annähernd so lang wie die 702-Berufe-Liste. Höchste Zeit, zum Ende zu kommen. Nach rund 20.000 Zeichen bin ich als menschlicher Datentypist auch ganz schön erschöpft. Vielleicht könnte zur Erholung ein Schreibautomat das nächste Posting übernehmen? Wohl kaum. Schreiberlinge (writers and authors) haben ein nur 3,7-prozentiges “Wird computerisiert”-Risiko.

Anmerkung(en):
[1] “Recreational therapist? Is it what it sounds like? Is the world’s oldest profession also going to be its most enduring? Or maybe recreational therapists are people who care for sports injuries. If so, the good ones do need to excel at perception, manipulation and creative and social intelligence”, mutmaßt Kolumnist William Watson → hier in der Financial Post. Gewagte Assoziation – wäre mir gar nicht in den Sinn gekommen.[↑]
[2] Man kann z. B. nachschauen, was ein menschlicher “Semiconductor Processor” macht (ich dachte bei dieser Bezeichnung nur an Mikrochips): “Perform any or all of the following functions in the manufacture of electronic semiconductors: load semiconductor material into furnace, […].” Gemeint sind also die Arbeiter in einer Halbleiter-Fab.[↑]

Literatur:
Brynjolfsson, E.; McAfee, A.: Second Machine Age : Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, New York 2014. Aktuelles Standardwerk zum Thema Automatisierung/Arbeit der Zukunft von zwei Forschern vom MIT Center for Digital Business. Zur Einstimmung kann man sich z. B. → dieses Video (7:22 min) auf bbc.com anschauen, in dem auch Brynjolfsson und McAfee ein paar Sätze sagen.

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