Ersetzt KI Professoren? Literaturzusammenfassungen und Lehrmaterial entstehen schnell; Forschungsthemen setzen und Studierende betreuen nicht.
Organisationen werden auch künftig Professoren brauchen. Dünner werden eher Rollen, die nur auf Vorlesungsvorbereitung beruhen.
Professoren tun weit mehr, als Vorlesungen zu halten. Sie definieren Forschungsthemen, erweitern den Wissensstand, betreuen Studierende und mobilisieren Ressourcen innerhalb und außerhalb der Hochschule, während sie Verantwortung für Lehre und Forschung zugleich tragen. Ihr Wert entsteht aus dem Zusammenspiel von Lehre, Betreuung, Publikationen, Konferenzen, Drittmitteln, Kooperationen und institutioneller Steuerung.
Der Wert des Berufs liegt nicht nur darin, Wissen weiterzugeben, sondern darin, zu entscheiden, welche Frage wissenschaftlich bedeutsam ist und wie neue Erkenntnis in etwas Greifbares überführt werden kann. KI kann Literaturarbeit und Lehrvorbereitung stark beschleunigen, doch Originalität in der Forschung und Verantwortung in der Betreuung bleiben menschlich.
Von ai-job-risk.net aus vier öffentlichen Datensätzen berechnet, auf einer Skala von 0–100 relativ zu den 188 von uns erfassten Berufen. Ein höherer Wert bedeutet, dass mehr Aufgaben des Berufs solche sind, die generative KI erledigen kann oder für die sie bereits genutzt wird. Er ist keine Wahrscheinlichkeit, den Arbeitsplatz zu verlieren.
Aufgabenanalyse durch Forschende (Eloundou et al.; ILO). Dargestellt als Perzentil unter allen von ihnen bewerteten Berufen.
Beobachtete Nutzung von Microsoft Copilot und Anthropic Claude für die Aufgaben dieses Berufs. Dargestellt als Perzentil unter allen von ihnen bewerteten Berufen.
Das BLS nennt für diesen Beruf keinen berufsspezifischen Faktor; die Projektion folgt daher vor allem dem Wachstum oder Rückgang der Branchen, die diesen Beruf beschäftigen.
US-Werte für den BLS-Beruf „Postsecondary teachers, all other“. Die BLS-Prognosen gehen davon aus, dass sich die Technologie im historischen Tempo weiterentwickelt; sie sind keine Prognose allein der Auswirkungen von KI.
Die Expositionsdatensätze enthalten keinen exakten Eintrag für diesen Beruf, daher sind seine Werte der Durchschnitt der eng verwandten Berufe, die sie erfassen.
Quellen
Expositionsindex von ai-job-risk.net aus den unten genannten Datensätzen berechnet (Datenstand: 15. Oktober 2026). US-Arbeitsmarktzahlen stammen unverändert von der BLS.
Die Herausgeber haben diese Website weder erstellt noch geprüft oder empfohlen. Vollständige Quellenangaben, Lizenzen und Methode
Die Arbeit eines Professors umfasst sowohl Aufgaben, die sich mit KI stark beschleunigen lassen, als auch Bereiche, in denen menschliches Urteilsvermögen sogar noch wichtiger wird. Literaturzusammenfassungen, Entwürfe für Lehrmaterialien, die Organisation von Forschungsplänen, Unterstützung bei Bewertungen und das Formulieren von E-Mails lassen sich heute deutlich schneller erledigen als früher.
Der Kern universitärer Lehre besteht jedoch nicht darin, vorhandenes Wissen einfach aneinanderzureihen. Entscheidend ist, welche Fragen wichtig sind, wie die Forschung eines Studierenden weiterentwickelt wird, wie kollaborative Projekte ausgerichtet werden und wo die Maßstäbe dafür liegen, was als substanzielle Wissenschaft gilt. Genau diese Grundentscheidungen lassen sich nur schwer an KI abgeben.
Die Rolle eines Professors geht damit weit über die Verantwortung für eine einzelne Lehrveranstaltung hinaus. Sie besteht darin, Forschungsthemen zu kultivieren und die Richtung von Lehre und Wissenschaft mitzugestalten. Sinnvoll ist es deshalb, die Stufen zu trennen, die KI leichter automatisieren kann, von dem Wert, der in menschlicher Hand bleibt.
Besonders stark von KI betroffen sind die Organisation bereits vorhandenen Wissens und routinemäßige Lehrvorbereitung. Unterstützende Arbeiten rund um Vorlesung und Literaturorganisation werden deutlich effizienter. Je stärker eine Aufgabe von Informationsordnung geprägt ist, desto größer ist der Nutzen maschineller Unterstützung.
KI kann auf Basis vorhandener Lehrinhalte sehr gute Erstentwürfe für Folien, Kurzzusammenfassungen und Syllabi erzeugen. Dadurch wird die Anfangsphase der Vorbereitung deutlich leichter. Welche Schwerpunkte für die aktuelle Studierendengruppe gesetzt werden und wie tief eine Diskussion gehen sollte, bleibt jedoch menschliche Entscheidung.
KI ist sehr gut darin, aus großen Mengen an Fachaufsätzen Schlüsselbegriffe und Hauptargumente herauszuarbeiten. Das macht sie besonders für den Einstieg in ein Forschungsfeld nützlich. Welche Texte wirklich zentral sind und wo die theoretischen Lücken liegen, bleibt aber menschliche Arbeit.
KI kann bei Multiple-Choice-Fragen oder kurzen Antworten mit klaren Bewertungsrastern gut helfen. Das reduziert den administrativen Aufwand. Die Qualität einer Argumentation oder die Tiefe des Denkens von Studierenden zu bewerten, bleibt jedoch beim Menschen.
Kursankündigungen, Fristerinnerungen und Hinweise an die Arbeitsgruppe lassen sich mit KI sehr schnell vorbereiten. Das verringert Routinelast in der Kommunikation. Nachrichten, die die konkrete Lage einzelner Studierender oder Forschungspartner berücksichtigen müssen, brauchen aber weiterhin menschliche Anpassung.
Was bei Professoren bleibt, ist die Arbeit, Fragen zu setzen und die Richtung von Forschung und menschlicher Entwicklung zu bestimmen. Je stärker eine Aufgabe Originalität und Betreuungsverantwortung verlangt, desto deutlicher bleibt sie menschlich. Verantwortung für Richtung wiegt hier schwerer als reine Informationsordnung.
Professoren müssen weiterhin entscheiden, welche Probleme wissenschaftliche Relevanz haben und aus welchem Blickwinkel sie angegangen werden sollten, damit daraus neues Wissen entsteht. Forschung wächst nicht aus bloßer Zusammenfassung vorhandener Literatur. Den größten Wert behalten diejenigen, die die Frage selbst hervorbringen können.
Professoren müssen je nach Verständnisstand, Persönlichkeit und Forschungsfortschritt abwägen, wann sie eingreifen und wann sie eigenständiges Denken zulassen. Es geht nicht darum, Antworten zu liefern, sondern Denkfähigkeit zu kultivieren. Genau diese Betreuungsarbeit bleibt stark menschlich.
Kooperationsforschung, Drittmitteleinwerbung, Laborleitung und Arbeit in Fachgesellschaften verlangen, Menschen und Ressourcen in Bewegung zu setzen. Forschung wird nicht allein durch individuelle Leistung getragen. Menschen, die Richtung geben und andere zugleich zusammenbringen können, sind schwer zu ersetzen.
Es bleibt Aufgabe von Professoren zu beurteilen, was an einer Publikation wirklich neu ist, ob eine Methode angemessen ist und wie tragfähig die Argumentation eines Studierenden tatsächlich ist. Mit klaren Maßstäben zu bewerten, gehört zu den zentralen Verantwortungen des Berufs.
Für Professoren wird langfristiger Wert künftig nicht nur von Wissensumfang abhängen, sondern von der Qualität ihrer Fragen und der Qualität der Menschen, die sie entwickeln können. Der Schlüssel besteht darin, KI für Informationsorganisation zu nutzen und zugleich Perspektive und Originalität zu vertiefen.
Professoren brauchen die Fähigkeit, nicht nur Vorarbeiten zu lesen, sondern die eigentliche Lücke zu erkennen und zu entwerfen, wie sie geprüft werden soll. KI kann die Ordnung beschleunigen, aber den Kern der Forschung muss weiterhin der Forschende selbst schaffen. Die Qualität der Frage wird künftig noch stärker über den langfristigen Wert entscheiden.
Professoren müssen erkennen, wo ein Studierender gerade steht, und konkretes Feedback geben, das Forschung oder Lernen weiterbringt. Wer Strenge und Unterstützung gut ausbalancieren kann, gewinnt als Lehrender weiter an Wert. Gute Eins-zu-eins-Betreuung bleibt zentral.
Professoren müssen ihre Themen mit externen Partnern verknüpfen, gemeinsame Arbeit voranbringen und Ergebnisse in die Gesellschaft hinein kommunizieren. Der Wert einer Hochschule endet nicht am Campus. Wer Forschungsressourcen in Bewegung setzen kann, gewinnt auch im Beruf an Einfluss.
Professoren müssen KI einsetzen, um Literaturordnung und Lehrvorbereitung zu beschleunigen, dabei aber Verantwortung für Fragestellung und Bewertungsmaßstäbe behalten. Je mehr Vorbereitungszeit sinkt, desto mehr Zeit kann in Denken und Forschung fließen. Menschen, die Effizienz in tiefere Originalität verwandeln, werden stärker.
Professorenerfahrung schafft Stärke nicht nur in Lehre, sondern auch in Forschungsdesign, Personalentwicklung, Organisationskoordination und Bewertungsmaßstäben. Dadurch fällt der Wechsel in angrenzende Rollen der Bildungs- und Forschungsentwicklung leichter.
Die Perspektive auf Bildungsdesign, die aus Lehre und Forschung erwächst, lässt sich auch auf umfassendere Lernprogramme übertragen. Das passt zu Menschen, die ihr Fachwissen in größere Bildungsstrukturen einbringen möchten.
Expositionsindex 86/100 · US-Jobs 2025–35 +1,6%
Erfahrung beim Festlegen von Lernzielen und Bewertungsformen lässt sich sehr gut in Trainings- und E-Learning-Design übertragen. Das passt zu Menschen, die Lehr- und Betreuungserfahrung stärker in Lernarchitektur überführen möchten.
Expositionsindex 86/100 · US-Jobs 2025–35 +1,6%
Erfahrung beim Setzen von Forschungsthemen und Organisieren von Literatur ist auch in Forschungsunterstützung und Forschungsorganisation wertvoll. Das passt zu Menschen, die die breite Rolle eines Professors stärker auf Forschungsarbeit selbst fokussieren möchten.
Expositionsindex 71/100 · US-Jobs 2025–35 +4,4%
Lehrkompetenz aus der Hochschullehre lässt sich auch in Bildungsarbeit mit jüngeren Lernenden übertragen. Dieser Weg passt zu Menschen, die ihre fachliche Stärke behalten und zugleich den Anteil unmittelbarer Lehre erhöhen möchten.
Expositionsindex 61/100 · US-Jobs 2025–35 -0,4%
Erfahrung darin, Fragen zu definieren, Informationen zu ordnen und Sachverhalte anderen zu erklären, passt auch gut zu Business Improvement und analytischer Problemstrukturierung. Das ist passend für Menschen, die forschungsnahes Denken in praktische Kontexte übertragen wollen.
Expositionsindex 88/100 · US-Jobs 2025–35 +10,1%
Dialogkompetenz aus Betreuung und akademischer Laufbahnberatung lässt sich auch in Karriereentscheidungsberatung übertragen. Das ist eine starke Option für Menschen, die ihre Erfahrung aus dem Hochschulbereich in individuelle Begleitung übersetzen möchten.
Expositionsindex 77/100 · US-Jobs 2025–35 +2,9%
Organisationen werden auch künftig Professoren brauchen. Dünner werden eher Rollen, die nur auf Vorlesungsvorbereitung beruhen. Literaturordnung und Materialerstellung werden schneller, doch das Setzen von Forschungsthemen, die Betreuung von Studierenden, das Vorantreiben von Kooperationen und die Festlegung akademischer Maßstäbe bleiben. Langfristig wird der eigentliche Unterschied nicht darin liegen, wie viel Wissen jemand zusammenfassen kann, sondern wie gut er Fragen kultiviert und Menschen entwickelt.
Hier stehen Berufe aus derselben Branche wie Professor. Sie sind nicht identisch, helfen aber dabei, KI-Einfluss und berufliche Nähe besser zu vergleichen.
Professor erreicht 75 von 100 auf unserem Index der Exposition gegenüber generativer KI (Rang 86 von 188). Er misst, wie viel der Arbeit KI erledigen kann oder wofür sie genutzt wird, nicht, ob der Beruf verschwindet. Das BLS erwartet, dass sich die US-Beschäftigung für Professor von 2025 bis 2035 um +2,0% verändert.
Besonders stark von KI betroffen sind die Organisation bereits vorhandenen Wissens und routinemäßige Lehrvorbereitung. Unterstützende Arbeiten rund um Vorlesung und Literaturorganisation werden deutlich effizienter. Je stärker eine Aufgabe von Informationsordnung geprägt ist, desto größer ist der Nutzen maschineller Unterstützung. Zum Beispiel: Vorlesungsunterlagen und Syllabi entwerfen; Literatur zusammenfassen und Vorforschung ordnen; Routinebewertungen unterstützen; Administrative Kommunikation entwerfen.
Was bei Professoren bleibt, ist die Arbeit, Fragen zu setzen und die Richtung von Forschung und menschlicher Entwicklung zu bestimmen. Je stärker eine Aufgabe Originalität und Betreuungsverantwortung verlangt, desto deutlicher bleibt sie menschlich. Verantwortung für Richtung wiegt hier schwerer als reine Informationsordnung. Zum Beispiel: Forschungsthemen und Kernfragen setzen; Studierende betreuen und entwickeln; Beziehungen und Ressourcen innerhalb und außerhalb der Hochschule koordinieren; Akademische Bewertungsmaßstäbe festlegen.
Für Professoren wird langfristiger Wert künftig nicht nur von Wissensumfang abhängen, sondern von der Qualität ihrer Fragen und der Qualität der Menschen, die sie entwickeln können. Der Schlüssel besteht darin, KI für Informationsorganisation zu nutzen und zugleich Perspektive und Originalität zu vertiefen. Zum Beispiel: Forschungsdesign und Hypothesenbildung; Präzises Feedback und präzise Betreuung; Kooperationen aufbauen und nach außen kommunizieren; KI in der Forschungsunterstützung sinnvoll nutzen.
