Woher die Zahlen kommen

Jede Aufgabe in diesem Tool hat einen Wert zwischen 0 und 100. Er sagt: So stark könnte KI diese Aufgabe heute übernehmen oder unterstützen. 0 heißt nicht „KI kann gar nichts“, sondern: Präsenz, Beziehung, Urteil oder Verantwortung stehen im Mittelpunkt. 100 heißt nicht „der Beruf verschwindet“, sondern: Ein großer Teil der Aufgabe lässt sich unter guten Bedingungen digital erledigen.

Diese Einzelwerte sind meine Einschätzung – keine Messwerte und keine Prognose. Sie sollen im Workshop ein Gespräch anstoßen.

Angezeigt wird die Zahl selbst bewusst nirgends. Niemand kann seriös zwischen „58 %“ und „62 %“ unterscheiden – das wäre eine Präzision, die es nicht gibt. Statt einer Zahl siehst du deshalb ein Label wie „Eindeutig bei der KI“ oder „Echter Grenzfall“. Der Zahlenwert steckt nur noch intern dahinter, um Aufgaben zu sortieren und die 50-Punkte-Schwelle zwischen „Mensch“ und „KI“ zu ziehen.

Die zwei Anker

Damit die Werte nicht aus der Luft gegriffen sind, habe ich sie an zwei ernsthaften Quellen orientiert.

Frey & Osborne (2013) aus Oxford haben für über 700 Berufe geschätzt, wie wahrscheinlich es ist, dass Computer den ganzen Beruf übernehmen. Die Studie ist berühmt und wird viel kritisiert – die Zahlen sind eher eine Obergrenze als eine Vorhersage.

Der IAB Job-Futuromat misst etwas anderes: den Anteil der Tätigkeiten eines deutschen Berufs, die sich technisch ersetzen ließen – zuletzt für 2022. Das passt besser auf deutsche Ausbildungsberufe.

Diese beiden Werte messen also nicht dasselbe und lassen sich nicht sauber verrechnen. Ich habe sie als Orientierungsrahmen genommen und daraus für jeden Beruf einen didaktischen Richtwert abgeleitet – ein begründetes Urteil, keine statistische Kombination. Den jeweiligen Vergleichswert der Studie findest du im Ergebnis unter „Datengrundlage“.

Warum IT und Kreativberufe höher stehen, als die Studien sagen

Frey & Osborne haben 2013 gerechnet – lange vor ChatGPT. Softwareentwicklung stand bei ihnen bei 4 Prozent, Grafikdesign bei 8 Prozent. Das kann man heute nicht mehr ernst nehmen. Generative KI schreibt inzwischen große Teile des Alltagscodes und liefert Bildentwürfe im Sekundentakt. Für diese Berufe habe ich die Werte deshalb bewusst nach oben gezogen und im Ausblick erklärt, warum. Umgekehrt beim Berufskraftfahrer: Da war die alte Schätzung sehr hoch. Inzwischen fahren in Texas erste Lkw auf Fernstrecken ohne Fahrer:in, in Deutschland gibt es bisher nur eine Pilotstrecke von wenigen hundert Metern – der Weg vom Pilotprojekt in den Alltag dauert länger, als viele erwartet haben.

Warum meine Werte oft von den Studien abweichen

Frey & Osborne bewerten ganze Berufe und sehen bei Kassierer:innen, Köch:innen oder Bürokräften Werte über 95 Prozent. Ich bewerte dagegen einzelne Aufgaben und mittle sie. Weil fast jeder Beruf auch Anteile mit Beziehung, Handarbeit oder Verantwortung hat, landen die Durchschnitte oft deutlich darunter: Koch/Köchin liegt bei mir im mittleren Bereich, obwohl „Cooks, Restaurant“ bei Frey & Osborne 96 Prozent hat. Bei Landwirt:innen unterscheiden Frey & Osborne sogar zwischen den Betriebsleitungen (4,7 Prozent) und den Hilfskräften (87 Prozent) – mein Wert liegt dazwischen.

Die Werte aus dem IAB-Kurzbericht sind Berufssegmente, keine einzelnen Berufe: Ich habe jeden Beruf dem Segment zugeordnet, in dem seine Berufshauptgruppe nach der Systematik der Bundesagentur für Arbeit liegt. Im Einzelfall kann ein Beruf trotzdem eher zu einem Nachbarsegment passen. Die Prozentzahlen selbst stammen aus dem Bericht (Stand 2022).

„Überraschend“, Studium und Beruf, „Dürfen“

• Aufgaben mit dem Vermerk Überraschend führen die Faustregel „Verwaltung = KI, Beziehung = Mensch“ in die Irre. Ein Chatbot kann freundlich auf eine wütende Mail antworten, ein Sonderfall im Papierkram scheitert dagegen oft an der Maschine.
• Bei Studiengängen steht an jeder Aufgabe, ob sie im Studium anfällt oder erst im Beruf danach. Beides verändert sich durch KI unterschiedlich schnell.
• Aufgaben mit „… verantworten“ mischen zwei Dinge: was KI könnte und was sie dürfte. Das ist dort bewusst so und in der Begründung ausdrücklich benannt – hier steckt das „Dürfen“ im Wert.

Technisch möglich heißt nicht: im Betrieb angekommen

„KI kann diese Aufgabe“ kann drei ganz verschiedene Dinge heißen:

• Ein System kann die Aufgabe grundsätzlich ausführen.
• Es funktioniert zuverlässig in echten Situationen.
• Es wird in Betrieben schon eingesetzt – und ist rechtlich erlaubt.

Ein Sprachmodell kann einen Pflegebericht formulieren. Das heißt noch nicht, dass er klinisch korrekt ist, dass sensible Daten so verarbeitet werden dürfen oder dass die Fachkraft überflüssig wird.

In der Praxis nutzt in Deutschland derzeit etwa jeder vierte Betrieb generative KI – stark steigend, aber sehr ungleich verteilt. Manche Branchen bauen ihre Abläufe schon um, andere probieren gerade erst.

Können heißt nicht Machen

Das ist der wichtigste Punkt. Dass eine Aufgabe automatisierbar ist, entscheidet nicht, ob sie auch automatisiert wird. Dazwischen stehen: Kosten – ein Mensch ist oft billiger oder flexibler. Recht – manche Entscheidungen darf keine Software treffen. Verantwortung – wenn etwas schiefgeht, muss jemand geradestehen. Und schlicht der Wunsch der Kundschaft, mit einem Menschen zu tun zu haben.

Ein hoher Wert bedeutet also nicht „dieser Beruf verschwindet“. Er bedeutet: Die Arbeit verschiebt sich – weg von dem, was die KI übernimmt, hin zu dem, was sie nicht kann. Neue Aufgaben kommen dazu, andere fallen weg.

Wie dieses Tool entstanden ist

Dieses Tool wurde mit Unterstützung generativer KI entwickelt – bei Code, Textentwürfen, Struktur und einzelnen Formulierungen. Die Auswahl der Berufe und Aufgaben, die didaktische Gestaltung, die Quellenprüfung, die Einordnung und die Verantwortung für die Veröffentlichung liegen bei mir.

Genau darum geht es im Workshop: KI kann Vorschläge machen – Menschen müssen Ziele setzen, Ergebnisse prüfen, den Kontext verstehen und geradestehen.

Was dieses Tool nicht ist

Es ist keine Berufsberatung und keine Vorhersage deiner Zukunft. Die Werte sind grob, sie altern, und sie stehen hier vor allem, damit man im Workshop darüber streiten kann. Stand der Zahlen: 2025.

Was mir beim Kalibrieren all dieser Aufgaben inhaltlich aufgefallen ist – z. B. dass ein Studium nicht automatisch sicherer vor KI ist als eine Ausbildung – steht auf der Erkenntnisse-Seite.