22.08.2023

Arbeitsstudie zu KI: Frauen am ehesten betroffen

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Arbeitswelt. Eine Studie zeigt: Es gibt aber je nach Geschlecht, Beruf und Land Unterschiede.
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Foto: Unsplash/Israel Andrade

Es ist keine Neuigkeit, dass Künstliche Intelligenz (KI) Schritt für Schritt immer mehr an Bedeutung in unserem Berufsalltag gewinnen wird. Eine kürzlich veröffentlichte Studie der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) widmet sich diesem Thema und seinen Auswirkungen auf die Tätigkeit. Konkret wurde global die potenzielle KI-Exposition von Jobs und Aufgaben analysiert.

Demnach dürfte die größte Auswirkung die Ergänzung der Arbeit und nicht dessen vollständige Automatisierung sein. KI soll also eher einige Aufgaben innerhalb eines Berufs und nicht die gesamte Tätigkeit automatisieren, wodurch mehr Zeit für andere Aufgaben bleibt.

Vor allem Bürojobs seien von der Technologie betroffen: 24 Prozent davon „hoch exponiert“, weitere 58 Prozent gelten als „mittel exponiert“. Bei anderen Berufsgruppen liege der Wert zwischen einem und vier Prozent („hoch exponiert“) bzw. maximal 25 Prozent („mittel exponiert“).

Automatisierung trifft eher Frauen

Bei Automatisierung zeigen die Daten zudem geschlechtsspezifische Unterschiede: Der Anteil an Arbeit von Frauen, der davon betroffen sein wird, ist der Studie zufolge mehr als doppelt so hoch als bei Männern. Dies sei auf einen deutlichen Frauenanteil bei Büroberufen zurückzuführen. Ob ergänzend oder automatisierend – in Staaten mit niedrigem Einkommen werden demnach 0,4 Prozent der Beschäftigten von Automatisierung betroffen sein, während sie in Ländern mit hohem Einkommen auf 5,5 Prozent steige.

Die Erkenntnisse, so die Studien-Autor:innen, „können Regierungen und Sozialpartner dazu ermutigen, proaktiv politische Maßnahmen zu entwickeln“, statt „reaktiv“ auf Veränderungen zu handeln.

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© calliora - Frederik Träuble und Jonas Wildberger.

Das Münchner Startup calliora von Frederik Träuble und Jonas Wildberger entwickelt eine KI-Plattform für Krankenhäuser, die den Verwaltungs- und Abrechnungsaufwand reduzieren und Erlöse besser absichern soll. Nach Angaben des Unternehmens begleitet die Software Behandlungsfälle von der Aufnahme bis zur Abrechnung und verknüpft dafür Informationen aus verschiedenen bestehenden Systemen.

calliora: Fokus auf Dokumentation und Abrechnung

Ein Schwerpunkt liegt auf Dokumentation und Abrechnung. Die Plattform unterstützt bei der Kodierung und prüft Fälle auf typische Prüfmuster des Medizinischen Dienstes. Zudem sollen abrechnungsrelevante Informationen frühzeitig erkannt und für die weitere Bearbeitung im Krankenhaus bereitgestellt werden. Für das Controlling bietet calliora eigene Auswertungen und Analysen an.

Hinter dem Produkt steht die Annahme, dass Informationen zu einem Behandlungsfall in Krankenhäusern über zahlreiche unterschiedliche Systeme und Prozesse verteilt sind. Fehlen Angaben oder werden sie nicht an der richtigen Stelle übernommen, kann dies zu zusätzlichem Bearbeitungsaufwand oder zu Problemen bei der Abrechnung führen. Calliora will diese Lücken durch eine zentrale, KI-gestützte Verarbeitung der vorhandenen Informationen verringern.

Bertelsmann und Angel-Investoren dabei

Nun hat das Münchner Startup eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über sechs Millionen US-Dollar abgeschlossen: „Unsere Pre-Seed-Runde wird von BHI – Bertelsmann Healthcare Investments und redalpine angeführt. Mit dabei sind Angel-Investoren aus Krankenhausmanagement und KI, darunter Dr. Ulrich Wandschneider (ehemaliger CEO von Asklepios und Mediclin AG), Sara Siegel (Global Health Sector Leader, Deloitte), Peter Sarlin (Postscriptum, NestAI, QuTwo & Silo AI) und Frank Hutter (Prior Labs)“, schreibt das Startup in einem LinkedIn-Post.

Die Plattform soll bereits bei der Aufnahme eines Falls unterstützen und prüfen können, ob eine Behandlung ambulant, stationär oder als Hybrid-DRG abzurechnen ist. Dabei dokumentiert sie die dafür maßgeblichen Gründe. Im weiteren Verlauf soll die Software fehlende Informationen, Fristen und mögliche nächste Schritte erkennen und das Klinikpersonal dort einbinden, wo eine menschliche Prüfung erforderlich ist.

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