Das Gegenteil ist der Fall: Die stärkste Zunahme der Automatisierbarkeit zeigt sich bei Expertenberufen (+9,7 Prozentpunkte). Betriebswirte, Softwareentwickler und Journalisten erleben Sprünge von 20 bis 30 Prozentpunkten. Der absolute Wert bleibt bei Fachkraftberufen am höchsten (62 %), aber der Trend zeigt klar: Generative KI trifft zunehmend die Wissensarbeit.
Was hinter der Parole steckt: Fortschreibung eines veralteten Musters: Die Erfahrung aus der Industrieautomatisierung — Roboter ersetzen Handarbeit — wird unverändert auf generative KI übertragen. Die automatisiert aber gerade Text-, Analyse- und Codearbeit, also Kernaufgaben von Wissensberufen. Was bei Fließband und Lagerhalle stimmte, kehrt sich bei Sprachmodellen teilweise um.
Am Tisch nützlich – Gegenfragen:
- „Was kann ein Sprachmodell besser: ein Regal einräumen oder einen Bericht schreiben?"
- „Welche Tätigkeiten in deinem eigenen Job wären betroffen, wenn Texte, Analysen und Code automatisierbar werden?"
- „Warum ist das Automatisierungspotenzial laut IAB zuletzt ausgerechnet bei Akademikerberufen am stärksten gestiegen?"
Stichworte: einfache arbeit, ungelernte, niedrigqualifizierte, akademiker, hochqualifizierte
Fakten dazu
Welche Berufe sind besonders exponiert?
Das IAB misst für jeden Beruf, welcher Anteil seiner Kerntätigkeiten heute potenziell von Computern oder KI übernommen werden könnte — das sogenannte Substituierbarkeitspotenzial. Das bedeutet nicht, dass diese Jobs tatsächlich wegfallen, sondern zeigt, wo technisch eine Automatisierung möglich wäre.
Hinweis: Substituierbarkeitspotenzial nach Anforderungsniveau (2022)
- Fachkraftberufe: 62 %
- Helferberufe: 57 %
- Spezialistenberufe: 50 %
- Expertenberufe: 36 %
- 13,03 Millionen sozialversicherungspflichtig Beschäftigte (38 %) arbeiten in Berufen mit einem Substituierbarkeitspotenzial von über 70 %. 2019 waren es noch 34 %.
Die überraschende Erkenntnis: Durch generative KI steigt das Potenzial bei Expertenberufen am stärksten (+9,7 Prozentpunkte seit 2019), obwohl es dort absolut am niedrigsten bleibt. Hochqualifizierte bekommen die Digitalisierung verstärkt zu spüren — ein neues Phänomen, das vor allem auf Text-, Bild- und Codegeneratoren zurückgeht.
- Bei mehr als der Hälfte der Berufe (2.234 von 4.316) hat sich das Substituierbarkeitspotenzial zwischen 2019 und 2022 gar nicht verändert. Gleichzeitig sind über 280 neue Berufe entstanden — etwa KI-Manager:in, Machine Learning Engineer oder Ethical Hacker.
Wer gewinnt, wer verliert?
Generative KI hat das Bild verschoben: Nicht mehr nur Fabrikarbeit ist exponiert, sondern zunehmend Wissensarbeit. Der stärkste Anstieg der Substituierbarkeit findet in IT- und naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufen statt, gefolgt von Handels- und Unternehmensführungsberufen. Kaum verändert haben sich soziale, pflegerische und handwerkliche Berufe.
Substituierbarkeitspotenzial ausgewählter Berufe (IAB 2024)
| Beruf | 2019 | 2022 | Veränderung |
|---|
| Synchronsprecher:in | < 100 % | 100 % | vollständig |
| Modedesigner:in | 50 % | 88 % | +38 PP |
| Softwareentwickler:in | k. A. | k. A. | ca. +30 PP |
| Hörfunk-/Fernsehsprecher:in | 14 % | 43 % | +29 PP |
| Komponist:in | 0 % | 25 % | +25 PP |
| Betriebswirt:in (Industrie) | 46 % | 69 % | +23 PP |
| Journalist:in | 20 % | 40 % | +20 PP |
| Friedhofsarbeiter:in | 60 % | 44 % | −16 PP |
| Gesundheitsberufe | ~27 % | 26,5 % | ±0 |
| Soziale Dienstleistungen | ~14 % | 13,5 % | ±0 |
Zwei Lesehinweise zur Tabelle: Für Softwareentwickler:innen nennt das IAB nur den Anstieg (rund 30 Prozentpunkte durch Low- und No-Coding), keine Absolutwerte. Und das Potenzial kann auch sinken — bei Friedhofsarbeiter:innen fiel es von 60 auf 44 %, weil nicht automatisierbare Aufgaben wie Heckenschnitt und Winterdienst neu zu den Kerntätigkeiten zählen. Berufsbilder verschieben sich also in beide Richtungen.
- Frauen sind in Industrieländern fast dreimal stärker von KI-Automatisierung bedroht als Männer: 9,6 % der weiblichen Arbeitsplätze fallen in die höchste Expositionsstufe, bei Männern sind es 3,5 %. Grund ist die starke Konzentration von Frauen in Büro-, Verwaltungs- und Buchhaltungstätigkeiten.