Über Tabiya

In den nächsten zehn Jahren werden etwa 1 Milliarde junger Menschen in den Arbeitsmarkt eintreten. Wir möchten sie mit besseren Daten stärken.

Wir möchten Open-Source-Technologie und praktische Lösungen entwickeln, um Arbeitssuchende mit Möglichkeiten zu verbinden. Die Grundlage unserer Arbeit ist eine Reihe von inklusiven livelihoods taxonomies, auf denen Partner Anwendungen aufbauen können, die Arbeitssuchende befähigen.

Unsere Vision

Tabiya ist eine Forschungsorganisation, die Open-Source-Technologie und praktische Lösungen entwickelt, um Arbeitssuchende mit Möglichkeiten zu verbinden. Unsere Vision sind inklusive Arbeitsmärkte, die Menschen stärken, indem sie ihre formellen und informellen Fähigkeiten anerkennen.

Tabiya, aus dem Arabischen طبيعة „Essenz“, ist eine Schacheröffnungsposition, die als Ausgangspunkt für viele mögliche anschließende Züge dient. Sie spielt auf den Ausgangspunkt an, von dem aus Arbeitssuchende die vielen verschiedenen Wege durch Arbeitsmärkte navigieren können. Es kann auch mit „Talent“ übersetzt werden und weist auf das Humankapital hin, das junge Menschen aufbauen, schützen und nutzen wollen.

Unser Ziel ist es, Software, Modelle und Standards zu schaffen, die Regierungen, gemeinnützigen Organisationen, Basisorganisationen, Bildungs- und Ausbildungsanbietern sowie Arbeitgebern in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMICs) helfen, das Potenzial von Daten und KI zu nutzen, um gerechtere und effizientere Arbeitsmärkte zu schaffen und gleichzeitig die globalen Herausforderungen der Digitalisierung und Dekarbonisierung zu bewältigen.

Unsere Leitprinzipien

Unsere Arbeit basiert auf den folgenden vier Leitprinzipien:

1. Öffentliche Güter statt geschlossener Ökosysteme: Reiche private Sektorecosysteme für die Arbeitsmarktvermittlung entstehen in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen, jedoch mit wenig bis keiner Integration, Koordination und Harmonisierung von Daten. Regierungen und gemeinnützige Organisationen in LMICs finden es schwierig, private Sektorecosysteme für Analysen zu nutzen oder Public-Good-Lösungen für ihre Arbeitsmärkte zu entwickeln. Standardmäßige Arbeitsmarktinformationssysteme und KI-basierte Analysen richten sich ausschließlich an Arbeitsmärkte in Ländern mit hohem Einkommen und sind für Anwendungen in LMICs unerschwinglich.

2. Standardisierung zur Förderung von Integration, Koordination und Harmonisierung: Verschiedene Akteure des Arbeitsmarkts müssen dieselbe „Sprache“ sprechen – sie müssen eine gemeinsame Referenzterminologie für den Arbeitsmarkt verwenden. Diese Referenzterminologie muss das Universum der Jobs in einer Volkswirtschaft und die Anatomie jedes Jobs beschreiben – die Mischung aus Fähigkeiten, Kompetenzen, Qualifikationen, die für den Job erforderlich sind. Solche Rahmenwerke existieren entweder nicht für LMIC-Arbeitsmärkte oder sind häufig veraltet. Ein standardisiertes Rahmenwerk ist eine Schlüsselvoraussetzung, um Daten über Akteure hinweg für groß angelegte Datenanalysen und KI-basierte Anwendungen nutzbar zu machen. Gleichzeitig läuft eine Taxonomie, die die Livelihoods in LMICs nicht widerspiegelt, Gefahr, bestehende Ungleichheiten zu verschärfen und Bedenken hinsichtlich algorithmischer Fairness aufzuwerfen.

3. Fundierte Evidenz und Forschung zu Gerechtigkeit, Effizienz oder algorithmischer Fairness: Es entsteht eine Forschungsagenda zu den Verheißungen und Gefahren von Technologie und KI für die Arbeitsmarktvermittlung in Ländern mit hohem Einkommen, aber die Herausforderungen in LMICs sind noch nicht gut verstanden.

4. Eine neutrale Plattform für offenen Austausch, Diskussion und Lernen: Koordination und Wissensaustausch über die Verheißungen und Gefahren von Technologie für Arbeitsmärkte zwischen Expert*innen für öffentliche und private Arbeitsvermittlung und politischen Entscheidungsträgern aus LMICs fehlt. Mit unseren Wurzeln an der Universität Oxford bieten wir eine neutrale Plattform, um die jüngsten Fortschritte in daten- und KI-basierten Technologien breiter verfügbar zu machen und gleichzeitig algorithmische Verzerrungen rigoros zu prüfen.

Globale Herausforderung: Jugendbeschäftigung

Jugendbeschäftigung ist bereits eine drängende globale Herausforderung: etwa 75 Millionen junge Menschen sind arbeitslos und 280 Millionen Menschen sind weder in Beschäftigung noch in Bildung oder Ausbildung. In den nächsten 10 Jahren werden mehr als 1 Milliarde junge Menschen in die Erwerbsbevölkerung eintreten, allein 700 Millionen in Afrika.

In den nächsten Jahrzehnten werden Digitalisierung und Dekarbonisierung die Lebensgrundlagen in Ländern mit niedrigem und hohem Einkommen gleichermaßen weiter verändern. Arbeitsplätze in verschiedenen Sektoren der Wirtschaft könnten verschwinden oder sich dramatisch verändern, während anderswo neue wirtschaftliche Chancen entstehen. In Humankapital zu investieren und politische Antworten auf Digitalisierung und Dekarbonisierung zu formulieren, erfordert Evidenz sowie gezielte Beratung und Empfehlungen, um Arbeitssuchende auf ihren Wegen durch diese sich verändernden Arbeitsmärkte zu stärken.

Die akademische Forschung hat zudem eine Reihe von Arbeitsmarktfriktionen identifiziert, die die effiziente Zuordnung von Arbeitskräften zu Jobs in LMICs untergraben. Millionen junger Menschen in Ländern mit niedrigem Einkommen stehen vor einer „rutschigen Jobleiter“: Wenn sie versuchen, in besser bezahlte Jobs aufzusteigen, fallen sie häufig wieder in Niedriglohnarbeit, informelle Selbständigkeit oder Arbeitslosigkeit zurück. Dieser unproduktive Wechsel fängt sie in Armut ein und verschärft Ungleichheiten. Informationsmangel ist eine Erklärung dafür, warum die Leiter so rutschig ist – Arbeitssuchende wissen oft nicht, wie sie ihre Fähigkeiten am besten nutzen können, und Unternehmen wissen nicht, wo sie die besten Arbeitskräfte finden – und dass die Verbesserung der Information die Ergebnisse für Arbeitssuchende verbessern kann.

Verbesserte Daten- und KI-Systeme versprechen, diese Herausforderungen anzugehen, bleiben aber für Akteure in LMICs unzugänglich und unbezahlbar. Proprietäre kommerzielle Lösungen dominieren den Markt, werfen jedoch Bedenken hinsichtlich begrenzter Interoperabilität und vertraglicher Bindungen („walled gardens“) auf. Wo diese Werkzeuge eingesetzt werden, schließen sie oft große Teile der Bevölkerung im florierenden und vielfältigen informellen Sektor aus. Das verschärft bestehende, oft stark geschlechtsspezifische Ungleichheiten.

Kontext: Die Verbesserung von Arbeitsmärkten mit Technologie kann nur ein kleines Puzzleteil der globalen Herausforderung: Jugendbeschäftigung sein

Online-Jobmatching-Plattformen haben sich als beliebtes Werkzeug etabliert, um Arbeitgeber und Arbeitssuchende in einer zunehmend digitalen Welt zu verbinden. Und tatsächlich gibt es inzwischen robuste Evidenz dafür, dass das Lindern von Such- und Matching-Friktionen durch die Verbesserung des Informationsflusses zwischen Arbeitgebern und Arbeitssuchenden die Arbeitsmarktergebnisse verbessern kann.

Warum in den Arbeitsmarkt eingreifen, wenn Arbeitssuchende typischerweise starke Anreize haben, Jobs zu finden, und Unternehmen starke Anreize haben, die richtigen Mitarbeiter zu finden?

Arbeitssuchende haben typischerweise starke Anreize, Jobs zu finden, und Unternehmen starke Anreize, die richtigen Mitarbeiter zu finden. Wie Carranza und McKenzie JEP 2024 mithilfe von Arbeitskräfteerhebungsdaten aus einer Reihe von (überwiegend mittelinkommens-)Ländern zeigen, helfen öffentliche oder private Arbeitsmarktvermittlungsdienste nur einem winzigen Bruchteil der Arbeitssuchenden, Arbeit zu finden.

Also welcher Grund besteht, in den freien Arbeitsmarkt einzugreifen und Jobmatching-Plattformen sowie andere innovative technische Lösungen zu unterstützen, die darauf abzielen, Such- und Matching-Friktionen zu verringern?

Ein wichtiger Argumentationsstrang sind Gerechtigkeitsbedenken: Wir wissen, dass in vielen Kontexten bestehende Netzwerke eine große Rolle dabei spielen, wer die wenigen verfügbaren Jobs erhält. Unterversorgte Gemeinschaften ohne diese Netzwerke könnten benachteiligt werden. Innovative, technologiegestützte Lösungen könnten theoretisch die Einbeziehung dieser unterversorgten Gruppen verbessern, wenn sie Informationen gerechter bereitstellen. Es bleibt jedoch die Frage, inwieweit solche Plattformen tatsächlich die wirtschaftliche Inklusion unterversorgter Gruppen verbessern können. Nicht jeder hat Zugang zu Smartphones, dem Internet oder der erforderlichen digitalen Kompetenz, um diese Plattformen effektiv zu nutzen.

Ein weiteres Argument könnte sein, dass die Verringerung von Informationsfriktionen die Umlenkung von Arbeitskräften zwischen Sektoren und Regionen verbessern kann – zum Beispiel in Kontexten mit sich schnell ändernder Nachfrage in bestimmten Sektoren. So arbeitete beispielsweise die Ethiopian Investment Commission (EIC) – die äthiopische staatliche Investitionsförderungsbehörde – mit Partnern zusammen, um ein zentralisiertes sektorspezifisches Arbeitsmarktinformationssystem einzurichten, um ein großes Angebot an Arbeitskräften mit konkreten Jobs in den Industrieparks des Landes abzugleichen.

Gleichzeitig ist zu beachten, dass Informationsfriktionen nur einen sehr kleinen Teil der globalen Herausforderung der Jugendbeschäftigung ausmachen. Während wir glauben, dass Technologie – wenn sie gut eingesetzt wird – helfen kann, diese Friktionen zu überwinden, adressiert sie lediglich die Oberfläche tieferer, struktureller Probleme – vor allem das Fehlen von Wirtschaftswachstum, unzureichende Arbeitsplatzschaffung und tief verwurzelte soziale und ökonomische Ausgrenzung bestimmter Gruppen. Dieser breitere wirtschaftliche Kontext kann selbst die effizientesten Jobmatching-Plattformen unwirksam machen.

Technologie kann daher nur Teil eines breiteren Ansatzes zur Lösung der globalen Herausforderung: Jugendbeschäftigung und zur Förderung wirtschaftlicher Inklusion sein. Es erfordert breite Ökosysteme aus Privatsektor, Regierung und Zivilgesellschaft, die zusammenarbeiten, um strukturelle Barrieren auf beiden Seiten des Marktes zu überwinden. Tabiya zielt darauf ab, zu diesen Ökosystemen mit digitalen öffentlichen Gütern beizutragen, auf denen andere aufbauen können.