Methodik

Ein Beruf ist „exponiert“, wenn ein großer Teil seiner Aufgaben solche sind, die generative KI (große Sprachmodelle und die darauf aufbauenden Werkzeuge) ausführen oder erheblich beschleunigen kann oder für die sie nachweislich genutzt wird. Der Index ordnet jeden von uns erfassten Beruf auf einer Skala von 0 bis 100 relativ zu den anderen ein: Ein höherer Wert bedeutet, dass mehr der Arbeit von dieser Art ist.

Exposition ist kein Jobverlust. Die BLS, die Internationale Arbeitsorganisation (ILO), Microsoft und Anthropic – die Herausgeber der von uns verwendeten Daten – sagen das alle ausdrücklich. Exposition kann bedeuten, dass ein Beruf automatisiert wird, dass er durch KI ergänzt wird und seine Gestalt ändert, oder dass er wächst, weil KI die Arbeit günstiger macht. Die neben dem Index gezeigten US-Prognosen machen das sichtbar: Für mehrere der am stärksten exponierten Berufe wird Wachstum prognostiziert.

Zwei Quellen beschreiben, was KI mit den Aufgaben eines Berufs tun könnte (theoretische Exposition), und zwei beschreiben, wofür Menschen KI tatsächlich nutzen (beobachtete Exposition):

Jede Quelle verwendet ihre eigene Skala, daher wird jede zunächst in Perzentile über alle Berufe umgerechnet, die diese Quelle erfasst (nicht nur unsere); gleiche Werte erhalten den durchschnittlichen Rang. Die theoretische Komponente ist der Mittelwert der Perzentile von Eloundou und ILO, die beobachtete Komponente der Mittelwert der Perzentile von Microsoft und Anthropic. Der Index ist der Mittelwert der beiden Komponenten. Hat eine Quelle keinen Wert für einen Beruf, verwendet der Mittelwert die Quellen, die einen haben; jede Berufsseite zeigt beide Komponenten getrennt.

Unsere Berufe sind der US-Berufsklassifikation (Standard Occupational Classification, SOC 2018) und ISCO-08 zugeordnet. Wo die amtliche Statistik keine exakte Kategorie für eine unserer Berufsbezeichnungen hat, sagt die Seite das und verwendet die nächstliegende amtliche Kategorie; wo den Expositionsdatensätzen ein Code fehlt (zum Beispiel Chirurgen, Professoren, Bergleute), ist der Wert der Durchschnitt der eng verwandten Codes, die sie erfassen. Militärische Berufe werden von keiner Quelle erfasst, daher zeigen diese Seiten keinen Wert.

Der auf jeder Seite angezeigte Rang vergleicht den Beruf mit den anderen von uns erfassten Berufen. Branchenwerte sind der durchschnittliche Index der Berufe einer Branche, gewichtet nach der US-Beschäftigung (BLS 2025), wenn für alle Berufe der Branche BLS-Daten vorliegen. Länderwerte werden separat berechnet: die Beschäftigung jedes Landes nach ISCO-08-Berufshauptgruppe (ILOSTAT, modellierte ILO-Schätzungen), multipliziert mit dem durchschnittlichen Wert aus dem ILO Working Paper 140 für die Berufe in dieser Gruppe. Sie verwenden die 0–1-Skala der ILO, nicht den 0–100-Index dieser Website.

Der Kasten „US-Arbeitsmarkt“ auf jeder Berufsseite zitiert die BLS Employment Projections 2025–35 (veröffentlicht am 27. August 2026) unverändert: Beschäftigung 2025, die prognostizierte Veränderung bis 2035, durchschnittliche jährliche offene Stellen, den medianen Jahreslohn und die typische Einstiegsqualifikation. Er zeigt außerdem die eigene KI-Expositionskategorie der BLS (gering, mittel, hoch, sehr hoch), die die BLS aus fünf Studien ableitet, darunter drei unserer Quellen.

Die BLS-Prognosen gehen davon aus, dass sich die Technologie im historischen Tempo weiterentwickelt, und berücksichtigen KI nur dort, wo die BLS Belege für einen bestimmten Beruf hat; sie sind keine Prognose allein der Auswirkungen von KI. Sie beschreiben die Vereinigten Staaten. Seiten in anderen Sprachen zeigen dieselben US-Werte, gekennzeichnet als US-Daten.

Nein. Er ist nicht die Wahrscheinlichkeit, dass ein Beruf verschwindet, und ein hoher Wert bedeutet kein hohes prozentuales Risiko, den Arbeitsplatz zu verlieren. Keine veröffentlichte Methode kann redlich eine einzige Wahrscheinlichkeit für einen ganzen Beruf angeben, denn das Ergebnis hängt von Arbeitgebern, Regulierung, Preisen und der Neuorganisation der Arbeit ab. Für eine Frage wie „Wie wahrscheinlich ist es, dass Buchhalter durch KI ersetzt werden?“ ist die Berufsseite die bessere Antwort: Sie zeigt, welche Aufgaben exponiert sind, welche bei Menschen bleiben und was die amtlichen Prognosen sagen.

Die Aufgabendefinitionen hinter drei der vier Quellen sind amerikanisch (O*NET), und die Nutzungsdaten stammen von Nutzerinnen und Nutzern zweier Produkte, die nicht die gesamte Erwerbsbevölkerung repräsentieren. Theoretische Bewertungen spiegeln die KI-Fähigkeiten zum Zeitpunkt der jeweiligen Studie wider. Perzentile sind relativ: Ein mittlerer Wert bedeutet „Mitte unter diesen Berufen“, nicht „die Hälfte der Arbeit“. Physische Automatisierung – selbstfahrende Fahrzeuge, Lagerroboter – liegt außerhalb dessen, was diese Messgrößen für generative KI erfassen; wo die BLS solche Faktoren für einen Beruf nennt, berichten wir sie, und für Fahrerinnen und Fahrer nimmt die BLS derzeit keine Anpassung für autonome Fahrzeuge vor.

Jede Berufsseite enthält außerdem einen von Hand geschriebenen Leitfaden: welche Aufgaben sich verändern, was menschliche Arbeit bleibt, welche Fähigkeiten man aufbauen sollte und welche beruflichen Wechsel sinnvoll sind. Die Leitfäden werden anhand öffentlicher Quellen recherchiert, nach einem festen Zeitplan überprüft und nie von einer automatisierten Pipeline geschrieben. Vorgeschlagene berufliche Wechsel werden ausgeblendet, wenn der Zielberuf sowohl stärker exponiert ist als auch schrumpfen soll.