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Schlagworte: Arbeitskräfte, Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Robotik
Substituierbarkeits- und Automatisierungspotenziale touristischer Berufe
Von Alicia Storch, 17. Januar 2023
© iStock.com/metamorworks
Unsere Lebens- und Arbeitswelt ist einem ständigen Wandel unterzogen. Insbesondere technische Neuerungen führen dazu, dass Berufsbilder sich verändert haben, verschwunden oder neu hinzugekommen sind (Dengler und Matthes 2018; Kömürcü et al. 2021). In den letzten Jahren ist es vor allem die rasche Entwicklung und Verbreitung von Informations- und Kommunikationstechnologie, durch die Tätigkeiten automatisiert und verstärkt von Computern und Maschinen übernommen werden – eine technische Revolution, die schneller voranschreitet und tiefgreifendere Folgen haben wird als die vorherigen (Tuomi et al. 2020). Frey und Osborne (2013) postulierten bereits im Jahre 2013, dass die Jobs von 47 Prozent der Beschäftigten in den USA mit hoher Wahrscheinlichkeit in den folgenden zehn bis zwanzig Jahren automatisiert und durch Computer und Maschinen ausgeübt werden. Die OECD (2019) geht für ihre Mitgliedsstaaten davon aus, dass 14 Prozent der Arbeitsplätze aufgrund der Automatisierung verschwinden, sich 32 Prozent durch eine Teilautomatisierung der Prozesse radikal ändern werden.
Auch im Tourismus verändert der technische Fortschritt die Arbeitswelt (Kömürcü et al. 2021; Tuomi et al. 2020) und wirft Fragen auf, wie zukunftsfähig unsere aktuellen Berufsbilder im Tourismus sind, ob Menschen in ihren Berufen von Computern unterstützt werden können oder wo und wie menschliche Arbeitsprozesse und Tätigkeiten von Maschinen ersetzt werden. Dieser Beitrag skizziert den aktuellen Stand der Forschung zu den Substituierbarkeits- und Automatisierungspotenzialen touristischer Berufe und gibt einen Ausblick, wie Technologieinnovationen die touristische Arbeitswelt ändern werden.
Substituierbarkeitspotenzial von Berufen
Das Substituierbarkeitspotenzial beschreibt den Anteil der Kerntätigkeiten eines Berufs, die heute schon von Technologien übernommen werden können und gibt so einen Hinweis darauf, in welchem Ausmaß Berufe potenziell durch Computer und Maschinen ersetzbar sind.
Berechnungen des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) zeigen, dass Substituierbarkeitspotenziale mit sinkendem Anforderungsniveau steigen und somit Helferberufe (59 %) stärker betroffen sind als Expertenberufe (durchschnittlich 26 % Tätigkeiten, die 2019 von Computern übernommen werden können). Die Betroffenheit der Berufe steigt dabei rasant bei allen Anforderungsniveaus: 2013 arbeiteten 15 Prozent der Sozialversicherungspflichtigen in Deutschland (4,4 Millionen) in einem Beruf mit hohem Substituierbarkeitspotenzial (von über 70 %), 2019 ist es bereits etwa ein Drittel (11,3 Millionen). Ein besonders hohes Substituierbarkeitspotenzial haben Fertigungsberufe (84 % in 2019) und fertigungstechnische Berufe (72 %), gefolgt von unternehmensbezogenen Dienstleistungsberufen (63 %). Rund 44 Prozent aller Tätigkeiten der Lebensmittel- und Gastgewerbsberufe können potenziell von Computern übernommen werden (Dengler und Matthes 2021).
Substituierbarkeitspotenziale nach Berufssegmenten
Anteil der Tätigkeiten, die schon heute potenziell von Computern erledigt werden könnten (in Prozent)
Substituierbarkeitspotenzial und Automatisierungspotenzial von Berufen im Gastgewerbe
In Anlehnung an die Bestimmung der Substituierbarkeitspotenziale des IAB hat das Frauenhofer Institut im Zuge des Projektes „FutureHotel – Zukunftsfähige Arbeitswelten im Gastgewerbe“ die Automatisierungspotenziale von Berufsbildern im Gastgewerbe analysiert (Borkmann et al. 2021). Dabei definieren die Autor*innen Automatisierung als Übertragung von Schritten des Produktionsprozesses vom Menschen auf Maschinen. (Service-)Roboter, Künstliche Intelligenz, Web-Applikationen, Chat-Bots und digitale Assistenzsysteme sind einige Technologien, die zur Automatisierung von Tätigkeiten im Gastgewerbe genutzt werden können. Insgesamt wurden die Tätigkeiten von 23 typischen Berufsprofilen analysiert. Für jede typische Tätigkeit eines Berufsprofils wurde untersucht, zu welchem Grad die Aufgabe durch Technik umgesetzt werden kann. Reservierungen können beispielweise bereits heute digital und vollautomatisiert entgegengenommen werden (100 %), das Abräumen eines Tisches leisten Kellner*innen momentan noch selbst, Serviceroboter können sie dabei unterstützen (50 % automatisierbar).
Software zur Feststellung des Automatisierungsrisikos einzelner Berufe
Robotiker*innen und Ökonom*innen des École polytechnique fédérale de Lausanne und der Universität Lausanne haben eine Software entwickelt, mithilfe derer das Automatisierungsrisiko einzelner Berufe abgerufen und in Erfahrung gebracht werden kann, welche alternativen Berufsbilder es mit geringerem Automatisierungsrisiko und minimalem Umschulungsaufwand gibt (Paolillo et al. 2022). Die Berechnung des Automatisierungsrisikos erfolgt durch den Abgleich von Roboterfähigkeiten und Arbeitsanforderungen von Berufsprofilen – insgesamt wurden rund 1.000 Berufe analysiert. Empfangsmitarbeiter*innen im Hotel könnten beispielsweise Alternativen im Bereich Human Resource Management finden, Barkeeper*innen und Flugbegleiter*innen als Außendienstmitarbeiter*innen im direkten Endkundenkontakt arbeiten. Die Abfrage kann man starten unter: https://lis2.epfl.ch/resiliencetorobots/#/
Das Automatisierungspotenzial hat folgende Auswirkungen auf das Berufsbild (Borkmann et al. 2021):
- Lässt sich eine einzelne Tätigkeit substituieren, haben Mitarbeitende mehr Zeit für ihre anderen Aufgaben. Kellner*innen können sich beispielsweise mehr um die Gäste vor Ort kümmern, wenn sie keine Reservierungen mehr entgegennehmen müssen.
- Lässt sich eine einzelne Tätigkeit automatisieren, fällt Mitarbeitenden die Ausübung des Berufs leichter, weil nun Aufgaben beispielsweise gleichzeitig ausgeübt werden können. Kellner*innen werden vom Serviceroboter unterstützt und können so mehr Teller abräumen bzw. in die Küche transportieren.
- Falls viele Tätigkeiten eines Berufsbilds automatisiert, aber nicht substituiert werden können, verändert sich die Ausübung des Berufs. Die Tätigkeiten bleiben aber bestehen. Fortbildungen der Mitarbeitenden sind nötig, ggf. muss die Ausbildung angepasst werden.
- Falls die Mehrheit der Tätigkeiten durch Technologieeinsatz substituiert werden kann, sind Mitarbeitende nicht mehr zwingend nötig. Das Berufsbild verschwindet ggf. aus der Branche.
Automatisierungspotenzial der Tätigkeiten des Berufsprofils Kellner*in
Quelle: Borkmann, Vanessa; Brecheisen, Markus; Strunck, Stefan; Rief, Stefan (2021), S. 130
Dadurch ergeben sich gemäß Borkmann et al. (2021) Chancen, dem aktuellen Nachwuchs- und Fachkräftemangel im Tourismus entgegenzuwirken: Mitarbeiter*innen können durch die Automatisierung von Teilschritten unterstützt werden, wodurch die Attraktivität der Berufsbilder steigt. Dort, wo sich keine Mitarbeiter*innen mehr finden lassen, können künftig Technik und Digitalisierung eingesetzt werden. Zudem reduzieren Substituierung und Automatisierung die Komplexität von Tätigkeiten, wodurch Quereinsteiger*innen Möglichkeiten im Gastgewerbe eröffnet werden, und es entstehen neue Berufsbilder zur Implementierung der Technologien wie beispielsweise KI-Manager*innen.
Auf der anderen Seite entstehen durch die Automatisierung und Substituierung von Tätigkeiten auch Herausforderungen. Unter Druck geraten vor allem Beschäftigte im mittleren Qualifikationsniveau, zunehmend gibt es mehr hochqualifizierte und mehr geringqualifizierte Beschäftigte, was zu einer Polarisierung des Arbeitsmarktes führt. Dabei haben die höherqualifizierten in der Regel einen besseren Zugang zu den neuen Technologien und zur Weiterbildung im Umgang mit diesen, wodurch sich die digitale Kluft verstärkt (OECD 2019).
Fazit
Das Substituierbarkeitspotenzial beschreibt ausschließlich die technische Machbarkeit und trifft keine Aussage über wirtschaftliche, rechtliche oder ethische Aspekte (Dengler und Matthes 2018). Der schnelle technologische Fortschritt kombiniert mit dem demografischen Wandel wird dazu führen, dass künftig immer mehr Tätigkeiten von computergestützten Systemen übernommen werden – auch im Tourismus (Kömürcü et al. 2021; Webster und Ivanov 2020). Die OECD (2019) appelliert, die Arbeitsmarkt-, Sozial- und Weiterbildungspolitik anzupassen und positive Veränderungen herbeizuführen. Der Schlüssel liegt dabei in der Weiterbildungsstrategie für Erwachsene, um den sich wandelnden Arbeitsbedingungen zu begegnen. Dabei müssen einerseits digitale Kompetenzen aufgebaut werden, um Technologien im Arbeitsumfeld optimal einzusetzen (Dengler und Matthes 2018; Kömürcü et al.; 2021; Tuomi et al. 2020) und andererseits soziale und kreative Fähigkeiten ausgebildet werden, die den Menschen von Robotern und Maschinen unterscheiden (Frey und Osborne 2013; Beritelli und Bieger 2020) und einen echten Mehrwert für Gäste schaffen (Beritelli und Bieger 2020).
Ob die Chancen der Substituierung und Automatisierung von Tätigkeiten im Tourismus zum Tragen kommen, hängt allerdings von mehr Faktoren als der reinen technischen Machbarkeit ab. Die Potenziale variieren stark von Betrieb zu Betrieb. Insgesamt ist der Tourismus eine Branche, in der persönliche Interaktion eine große Rolle spielt und Substituierbarkeits- bzw. Automatisierungspotenziale daher als begrenzt gelten (Beritelli und Bieger 2020; Kömürcü et al. 2021, 2021; Berezina et al. 2019). Entscheidend ist, ob die technischen Alternativen den Qualitätsanforderungen der Gäste entsprechen, ob Mitarbeiter*innen über die nötigen (digitalen) Kompetenzen verfügen und ob Unternehmen die Investition in die neuen Technologien leisten können (Beritelli und Bieger 2020; Ivanov und Webster 2019; Dengler und Matthes 2018). Unerlässlich wird es vor dem Hintergrund des aktuellen Arbeitskräftemangels im Tourismus bleiben, Aus- und Weiterbildungen fortlaufend entsprechend der neuen Erfordernisse anzupassen (Kömürcü et al. 2021; OECD 2019; Ivanov und Webster 2019; Tuomi et al. 2020) und langfristig die Investition in technische Alternativen zur Unterstützung und zum Ersatz von Fachkräften in Betracht zu ziehen (Borkmann et al. 2021; Webster und Ivanov 2020).
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Literaturverzeichnis
- Berezina, Katerina; Ciftci, Olena; Cobanoglu, Cihan (2019): Robots, Artificial Intelligence, and Service Automation in Restaurants. In: Stanislav Ivanov und Craig Webster (Hg.): Robots, artificial intelligence and service automation in travel, tourism and hospitality. Bingley: Emerald Publishing, S. 185–219. Online verfügbar unter https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/978-1-78756-687-320191010/full/html.
- Beritelli, Pietro; Bieger, Thomas (2020): Automatisierung und Personalisierung von persönlichen Dienstleistungen im Tourismus – Zum Kundenwert der persönlichen Dienstleistung. In: Bruhn Manfred und Hadwich Karsten (Hg.): Automatisierung und Personalisierung von persönlichen Dienstleistungen. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 491–505. Online verfügbar unter https://doi.org/10.1007/978-3-658-30166-8_20.
- Borkmann, Vanessa; Brecheisen, Markus; Strunck, Stefan; Rief, Stefan (2021): FutureHotel – Employee Profiles. Ein Bericht aus dem Forschungsprojekt FutureHotel. 1. Auflage 2021. Hg. v. Wilhelm Bauer und Vanessa Borkmann. Stuttgart: Fraunhofer Verlag.
- Dengler, Katharina; Matthes, Britta (2018): Substituierbarkeitspotenziale von Berufen. Wenige Berufsbilder halten mit der Digitalisierung Schritt. Nürnberg: IAB.
- Frey, Carl Benedikt; Osborne, Michael A. (2013): The future of employment. Working Paper, Oxford Martin School, University of Oxford. Onlien verfügbar unter https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/future-of-employment.pdf.
- Ivanov, Stanislav; Webster, Craig (2019): Economic Fundamentals of the Use of Robots, Artificial Intelligence, and Service Automation in Travel, Tourism, and Hospitality. In: Stanislav Ivanov und Craig Webster (Hg.): Robots, artificial intelligence and service automation in travel, tourism and hospitality. Bingley: Emerald Publishing, S. 39–55. Online verfügbar unter https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/978-1-78756-687-320191002/full/html.
- Kömürcü, Simge; Işevcan Ertamay, Selin; Güler, Mehmet Emre (2021): Impacts of technological development on employment structure of tourism industry. In: Journal of Management and Economics Research 19 (1), S. 146–165. DOI: 10.11611/yead.814765.
- OECD (2019): OECD Employment Outlook 2019. The Future of Work. Online verfügbar unter https://www.oecd-ilibrary.org/employment/oecd-employment-outlook-2019_9ee00155-en.
- Paolillo, Antonio; Colella, Fabrizio; Nosengo, Nicola; Schiano, Fabrizio; Stewart, William; Zambrano, Davide et al. (2022): How to compete with robots by assessing job automation risks and resilient alternatives. In: Science robotics 7 (65), eabg5561. DOI: 10.1126/scirobotics.abg5561.
- Tuomi, Aarni; Tussyadiah, Iis; Ling, Erin Chao; Miller, Graham; Lee, Geunhee (2020): x=(tourism_work) y=(sdg8) while y=true: automate(x). In: Annals of Tourism Research 84, S. 102978. DOI: 10.1016/j.annals.2020.102978.
- Webster, Craig; Ivanov, Stanislav (2020): Demographic change as a driver for tourism automation. In: Journal of Tourism Futures 6 (3), S. 263–270. DOI: 10.1108/JTF-10-2019-0109.