Ersetzt KI Telemarketer? Eine EDsmart-Analyse von 2025 fand 96,25 Prozent der Aufgaben automatisierbar, der höchste Wert aller gemessenen Berufe.
Der Bedarf an Telemarketern verschwindet nicht vollständig, doch die reine Ausgangstelefonie, die nur auf Volumen zielt, dünnt schnell aus: Die EDsmart-Analyse von 2025 fand 96,25 Prozent der klassischen Aufgabenliste automatisierbar, und das BLS erwartet, dass der Beruf weiter schrumpft. Standardauskünfte und Erstansprache lassen sich zu einem Bruchteil der Kosten eines menschlichen Anrufs mechanisieren, doch die Arbeit, in einem kurzen Gespräch die Temperatur des Gegenübers zu lesen und daraus eine hochwertige nächste Gelegenheit zu machen, bleibt.
Telemarketer rufen an, um Produkte oder Dienstleistungen vorzustellen, doch der eigentliche Kern der Rolle besteht darin, in einer sehr kurzen Interaktion zu entscheiden, ob beim Gegenüber echtes Interesse besteht und ob sich das Gespräch fortzusetzen lohnt. Der Zweck kann variieren, von der Neukundenansprache über erneute Angebote bis zur Reaktivierung ruhender Kunden oder der Terminvereinbarung, doch in jedem Fall lebt die Arbeit davon, in einem kurzen Kontakt eine aussagekräftige Reaktion hervorzurufen.
Zugleich ist Telemarketing ein Feld, in dem sich Skripte und Verzweigungsregeln leicht standardisieren lassen, was es besonders anschlussfähig für KI-Sprachsysteme und automatische Wählsysteme macht. Deshalb sind einfachere Aufgaben stärker der Automatisierung ausgesetzt als in vielen anderen Berufen mit Menschenkontakt, und wer in diesem Feld arbeitet, muss bewusst überlegen, wie er in höherwertige Arbeit hineinwächst.
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.
Nachfrageänderung: Der Anteil dieses Berufs an der Beschäftigung in den Branchen, in denen er ausgeübt wird, dürfte sinken, da die Sperrliste gegen Werbeanrufe (Do Not Call) der US-Kommunikationsbehörde FCC weiter wächst und Unternehmen zunehmend alternative digitale Marketingmethoden nutzen.
Demand change - share decreases as the Do Not Call registry from the FCC continues to grow, and companies increasingly use alternative digital marketing methods.
US-Werte für den BLS-Beruf „Telemarketers“. Die BLS-Prognosen gehen davon aus, dass sich die Technologie im historischen Tempo weiterentwickelt; sie sind keine Prognose allein der Auswirkungen von KI.
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
KI ersetzt einen großen Teil der Telemarketing-Arbeit, und zwar schneller als in fast jedem anderen Beruf auf dieser Website. Eine Analyse von EDsmart aus dem Jahr 2025 kam zu dem Ergebnis, dass 96,25 Prozent der Aufgaben von Telemarketern durch KI automatisierbar waren, der höchste Wert aller in der Studie gemessenen Berufe, und das US-Arbeitsministerium (BLS) erwartet, dass die Zahl der Telemarketing-Stellen weiter sinkt (die US-Zahlen stehen oben im Datenbereich). Am schnellsten verschwinden die kurzen, rein skriptbasierten Anrufe; übrig bleibt das schwierigere, wertvollere Gespräch.
Die Werkzeuge hinter dieser Verschiebung sind bereits breit im kommerziellen Einsatz. Plattformen für KI-Sprachagenten wie CloudTalk, Retell AI und Bland AI koppeln automatische Wählsysteme mit Stimmungsanalyse in Echtzeit und CRM-Anbindung, und Branchenschätzungen beziffern die Kosten einer KI-geführten Gesprächsinteraktion auf rund 0,25 bis 0,50 US-Dollar gegenüber 3,00 bis 6,00 US-Dollar bei einer menschlichen Kraft, ein Kostenunterschied, der jeden vollständig skriptbasierten Anruf zum offensichtlichen Automatisierungsziel macht.
Nicht alle Anrufe sind jedoch gleich. Wo die anrufende Person ihre Reaktion an den Reaktionen des Gegenübers ausrichten oder das Gefühl vermitteln muss, dass sich das Gespräch lohnt, bleiben menschliche Beobachtung und Gesprächsgestaltung wichtig; hinzu kommen Vorgaben wie der TCPA und einzelstaatliche Telemarketing-Regeln, die Anforderungen an Einwilligung und Aufklärung stellen, um die herum automatisches Wählen sorgfältig entworfen werden muss. Telemarketer erzeugen nicht nur Volumen. Ihre Aufgabe ist es, in einem kurzen Anruf das Interesse des Gegenübers einzuschätzen und eine Reaktion hervorzurufen, aus der die nächste Verkaufschance entstehen kann.
Im Telemarketing sind kurze Anrufe, die sich über feste Skripte abwickeln lassen, besonders stark der Automatisierung ausgesetzt, und der EDsmart-Wert von 96,25 Prozent automatisierbarer Aufgaben zeigt, wie viel des klassischen Berufsbilds genau dieser Beschreibung entspricht.
Anrufe für Kampagnenankündigungen, Sammelansprachen bestehender Kunden und einfache Qualifizierungsfragen lassen sich mit Plattformen wie dem KI-gekoppelten Power-Dialer von CloudTalk leicht automatisieren. Ausgehende Arbeit mit hohem Volumen ist besonders anfällig für Mechanisierung, und Rollen, die auf das Vorlesen eines Skripts hinauslaufen, werden sich immer schwerer begründen lassen.
Sehr kurze Anrufe, deren einziger Zweck die Frage nach einem möglichen Termin ist, lassen sich wegen der begrenzten Verzweigung leicht durch KI-Sprachsysteme ersetzen; Werkzeuge wie Retell AI und Bland AI sind genau für diese strukturierte Aufgabe mit hohem Volumen gebaut. Wer seinen Wert allein aus dem Herstellen dieses ersten Kontakts zieht, verliert an Substanz. Menschlich bleibt die Fähigkeit, aus der Reaktion echte Absicht und Verkaufspotenzial zu lesen.
Ergebnisse wie nicht erreicht, kein Interesse, späterer Rückruf oder Unterlagen senden zu erfassen, lässt sich leicht automatisieren, und KI-gekoppelte Wählplattformen erledigen das inzwischen standardmäßig. Der Aufwand für CRM-Pflege und Klassifizierung sinkt weiter. Unterscheiden lassen sich Menschen daran, ob sie beurteilen können, was in den nächsten Kontakt mitgenommen werden sollte.
KI kann Antworten auf Standardeinwände wie zu hoher Preis, ungünstiger Zeitpunkt oder nicht erreichbare Entscheider mühelos vorschlagen und mit Stimmungsanalyse in Echtzeit markieren, welcher Einwandtyp gerade vorliegt. Das ist nützliche Unterstützung. Wie man diese Antworten je nach Atmosphäre des Gesprächs und Haltung des Gegenübers einsetzt, bleibt jedoch menschlich.
Für Telemarketer bleibt die Fähigkeit, in einem kurzen Gespräch Potenzial einzuschätzen und das Gegenüber zum Zuhören zu bewegen. Während die billigen, skriptbaren Anrufe zu KI-Systemen im Cent-Bereich wandern, bleiben jene Gespräche menschlich, in denen die Gesprächsqualität und nicht die Menge über das Ergebnis entscheidet.
Es bleibt die Arbeit, zu beurteilen, ob eine Absage eine echte Ablehnung oder nur ein schlechter Zeitpunkt ist. Interesse aus Tonfall, Tempo und Antwortverhalten zu lesen, zählt; wer sich hier irrt, verfolgt die falschen Kontakte und lässt bessere entgleiten.
Ob jemand innerhalb von Sekunden auflegt oder weiter zuhört, hängt oft an den ersten Sätzen. Zu entscheiden, welcher Einstieg Interesse weckt, bleibt menschlich; selbst bei gleichem Skript ändert sich das Ergebnis je nach Gesprächseröffnung.
Bei komplexen Produkten geht es nicht darum, im ersten Anruf abzuschließen, sondern herauszufinden, wer mit welchem Angebot nachfassen sollte. Es bleibt die Arbeit, Schmerzpunkte und Entscheidungsstrukturen des Gegenübers schnell zu erfassen, und die Entwicklung von der reinen Terminvereinbarung hin zu einer Rolle, die die Qualität dieser Termine verbessert, hält Telemarketer wertvoll, während die Automatisierung den Rest aufsaugt.
Es bleibt die Arbeit, zu ordnen, warum Anrufe nicht ankommen, warum Menschen nicht zuhören und warum sie auflegen, und daraus Positionierung oder Listenqualität zu verbessern. In der Art, wie Menschen ein Angebot ablehnen, stecken Hinweise für einen besseren Ansatz, die ein Stimmungs-Dashboard zwar markiert, aber nicht von sich aus deutet.
Künftige Telemarketer brauchen mehr als die Fähigkeit, viele Anrufe zu führen. Sie brauchen die Fähigkeit, Potenzial zu erkennen und einen kurzen Kontakt in eine bessere nächste Gelegenheit zu verwandeln, gerade weil KI-Sprachagenten jene Anrufe übernehmen, die früher das Volumen erzeugten.
Oft entscheidet der erste Satz, ob das Gegenüber auflegt oder weiter zuhört. Zu schärfen, wie man in kürzester Zeit Interesse aufbaut, zählt mehr, sobald KI die rein wiederholende Ansprache übernimmt. Stark ist, wer den Einstieg an das Gegenüber anpasst, statt eine Vorlage auswendig zu lernen.
Man braucht die Fähigkeit, eine Absage nicht wörtlich zu nehmen, sondern über die eigentliche Hürde dahinter nachzudenken. Ausdrücke wie zu beschäftigt, nicht nötig oder noch im Vergleich verbergen oft ganz unterschiedliche Wirklichkeiten; genau hier zeigt sich der Unterschied zur vorgeschlagenen Antwort einer KI.
Man muss aus Gesprächsergebnissen ableiten, wen man überhaupt anrufen sollte und was zuerst gesagt werden muss. Wer den Aufbau der Ansprache aus Reaktionsdaten verbessert, bleibt länger im Markt als jemand, der nur Volumen jagt, denn genau die Volumenanrufe wandern zu automatischen Wählsystemen.
Da KI Erstansprache und einfache Qualifizierung übernimmt, müssen Menschen zu schwierigeren Gesprächen und wärmeren Kontakten wechseln. Es wird wichtig, klar zu bestimmen, wo man Wert schafft, den ein KI-Anruf für weniger als einen Dollar nicht liefern kann. Am stärksten werden jene, die die schwierigen Stufen übernehmen, die nach der Automatisierung übrig bleiben.
Erfahrung im Telemarketing baut Stärken darin auf, Reaktionen schnell zu lesen, Gespräche zu eröffnen und die Temperatur eines Kontakts einzuschätzen, Fähigkeiten, die sich leicht auf Rollen übertragen lassen, die weniger von jener Automatisierung betroffen sind, die skriptbasierte Ausgangsanrufe derzeit aufsaugt.
Erfahrung darin, Potenzial in einer kurzen Interaktion einzuschätzen, überträgt sich unmittelbar auf beratenden Vertrieb. Der Weg passt zu Menschen, die vom volumenbasierten Anrufen zu tieferen Gesprächen und Angebotsarbeit wechseln wollen.
Erkenntnisse aus Kundenreaktionen und Ablehnungsmustern am Telefon lassen sich auf Botschaftsgestaltung und Zielgruppenwahl übertragen und verwandeln Rückmeldungen von der Front in bessere Kampagnen.
Expositionsindex 94/100 · US-Jobs 2025–35 +7,0%
Erfahrung darin, Interesse und Engagement schnell zu lesen, hilft auch bei der Erstansprache von Kandidatinnen und Kandidaten und überträgt Fähigkeiten der Gesprächseröffnung auf den Personalmarkt.
Expositionsindex 85/100 · US-Jobs 2025–35 +6,4%
Erfahrung darin, Gespräche zu eröffnen und Reaktionen zu lesen, überträgt sich auch auf die Arbeit an der Eingangsfront und führt von ausgehender Arbeit zu Rollen, die eingehende Anliegen aufnehmen und ordnen.
Die Fähigkeit, telefonisch Rahmenbedingungen herauszuarbeiten und daraus das nächste Angebot zu formen, lässt sich auch in der Reiseberatung nutzen und überträgt Kurzkontakt-Gesprächsfähigkeiten auf konkrete Planungsarbeit.
Expositionsindex 89/100 · US-Jobs 2025–35 +0,2%
Erfahrung im telefonischen Erstkontakt und in der Qualifizierung von Kontakten kann auch in den Versicherungsvertrieb führen und eine Rolle prägen, die Bedarf erkennt und dabei sorgfältig auf die Lage der Kundschaft hört.
Der Bedarf an Telemarketern verschwindet nicht vollständig, doch die reine Ausgangstelefonie, die nur auf Volumen zielt, dünnt schnell aus: Die EDsmart-Analyse von 2025 fand 96,25 Prozent der klassischen Aufgabenliste automatisierbar, und das BLS erwartet, dass der Beruf weiter schrumpft. Standardauskünfte und Erstansprache lassen sich zu einem Bruchteil der Kosten eines menschlichen Anrufs mechanisieren, doch die Arbeit, in einem kurzen Gespräch die Temperatur des Gegenübers zu lesen und daraus eine hochwertige nächste Gelegenheit zu machen, bleibt. Langfristig hängen die Aussichten weniger daran, wie viele Anrufe geführt werden, als daran, wie viele wirklich aussichtsreiche Gespräche entstehen.
Hier stehen Berufe aus derselben Branche wie Telemarketer. Sie sind nicht identisch, helfen aber dabei, KI-Einfluss und berufliche Nähe besser zu vergleichen.
Telemarketer erreicht 93 von 100 auf unserem Index der Exposition gegenüber generativer KI (Rang 21 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 Telemarketer von 2025 bis 2035 um -21,4% verändert.
Im Telemarketing sind kurze Anrufe, die sich über feste Skripte abwickeln lassen, besonders stark der Automatisierung ausgesetzt, und der EDsmart-Wert von 96,25 Prozent automatisierbarer Aufgaben zeigt, wie viel des klassischen Berufsbilds genau dieser Beschreibung entspricht. Zum Beispiel: Ansageanrufe nach festen Skripten; Erstkontakt zur Terminvereinbarung; Gesprächsergebnisse klassifizieren und erfassen; Erste Antwortvorschläge auf häufige Einwände.
Für Telemarketer bleibt die Fähigkeit, in einem kurzen Gespräch Potenzial einzuschätzen und das Gegenüber zum Zuhören zu bewegen. Während die billigen, skriptbaren Anrufe zu KI-Systemen im Cent-Bereich wandern, bleiben jene Gespräche menschlich, in denen die Gesprächsqualität und nicht die Menge über das Ergebnis entscheidet. Zum Beispiel: Verkaufspotenzial aus der Reaktion lesen; In einem sehr kurzen Gespräch Wert schaffen; Eine erste Hypothese im Verkauf hochwertiger Produkte bilden; Ablehnungsgründe sammeln und den Prozess verbessern.
Künftige Telemarketer brauchen mehr als die Fähigkeit, viele Anrufe zu führen. Sie brauchen die Fähigkeit, Potenzial zu erkennen und einen kurzen Kontakt in eine bessere nächste Gelegenheit zu verwandeln, gerade weil KI-Sprachagenten jene Anrufe übernehmen, die früher das Volumen erzeugten. Zum Beispiel: Gesprächseröffnung und Aufbau der ersten Minute; Lesen, was hinter Einwänden steckt; Zielgruppenlisten und Botschaften verbessern; Die eigene Rolle rund um KI-Sprachsysteme neu entwerfen.
