Ersetzt KI meinen Job?

Transparenz

Methodik — Wie wird der Risiko-Score gebildet?

Eine KI bewertet die KI-Substituierbarkeit. Damit das nicht zur Black Box wird, dokumentieren wir hier das genaue Verfahren.

Bewertungsmodell

Pro Beruf bewertet ein Sprachmodell (GPT-4-Klasse) die typischen Tätigkeiten entlang von sechs Schlüssel-Skills — drei Hard-Skills (technisch, messbar) und drei Soft-Skills (zwischenmenschlich, kontextabhängig). Jeder Skill bekommt einen Score 0–100, der die Wahrscheinlichkeit ausdrückt, dass KI diese Teil-Tätigkeit in den nächsten 5–10 Jahren zuverlässig ersetzen kann.

Skala (gilt für jeden Einzel-Skill):

  • 0 – 29 (gering): Tätigkeit erfordert physische Präsenz, Empathie oder unstrukturierten Kontext, KI hat fundamentale Schwierigkeiten.
  • 30 – 54 (mittel): KI kann assistieren, aber Endurteil oder Verantwortung bleibt menschlich.
  • 55 – 74 (hoch): KI macht große Teile der Tätigkeit heute schon zuverlässig; Routine-Anteile schmelzen.
  • 75 – 100 (sehr hoch): Tätigkeit ist heute schon weitgehend automatisiert oder absehbar in 1–3 Jahren.

Aggregation zum Gesamt-Score

Der Gesamt-Score eines Berufs ist nicht der einfache Durchschnitt der sechs Skill-Scores. Er gewichtet die Skills nach geschätzter Bedeutung für die Berufsausübung — Soft-Skills haben in stark beziehungsorientierten Berufen höheres Gewicht (Pflege, Erzieher), Hard-Skills in technischen Berufen (Softwareentwickler, Industriemechaniker). Diese Gewichtung wird vom Sprachmodell im Bewertungs-Prompt mit erzeugt und ist Teil der internen Kalibrierung.

Was die Bewertung berücksichtigt

  • Aktuell verfügbare KI-Fähigkeiten (LLMs, Computer Vision, Robotik) — Stand Anfang 2026.
  • Vorhersagbare Entwicklungen der nächsten 5–10 Jahre auf Basis aktueller Trends.
  • Den typischen Berufs-Median in Deutschland — nicht Spezialisierungen oder einzelne Top-Performer.
  • Kontext der deutschen Arbeitswelt (Regulierung, Tarif, übliche Aufgabenzuschnitte).

Was die Bewertung NICHT berücksichtigt

  • Politik & Regulierung: Datenschutz, Arbeitsrecht, KI-Verordnung können Substitution stark verzögern oder beschleunigen.
  • Wirtschaftliche Faktoren: ein Beruf kann technisch substituierbar sein, aber wirtschaftlich nicht — und umgekehrt.
  • Akzeptanz: Selbst wenn KI ein Tätigkeit ausführen kann, kommt es darauf an, ob Kunden, Patienten, Bürger das akzeptieren.
  • Individuelle Karrieren: Wer Senior in einem hochrisiko-Beruf ist, hat in der Regel mehr Spielraum als der Median.
  • Schwarze Schwäne: AGI-Durchbruch, fundamentale Robotik-Sprünge, Disruption durch neue Geschäftsmodelle.

Limitationen — bitte ehrlich lesen

Diese Bewertung ist kein Schicksal. Sie ist eine wissenschaftlich-pragmatische Einschätzung, die auf den heute sichtbaren KI-Fähigkeiten basiert. Drei wichtige Einschränkungen:

  1. Sprachmodelle haben Bias. Wenn das Modell mit Texten trainiert wurde, in denen Künstliche Intelligenz mit Substitution assoziiert wird, neigt es zu Substitutions-Optimismus. Wir prüfen Plausibilität durch Quervergleich ähnlicher Berufe.
  2. Aktuelle Fähigkeiten ≠ zukünftige Fähigkeiten. Was heute Score 75 hat, kann in 3 Jahren Score 95 haben — oder bei 75 stagnieren, weil ein fundamentales Problem ungelöst bleibt (z. B. fehlende Welt-Modellierung bei LLMs).
  3. Berufstitel sind unscharf. Ein Sachbearbeiter in einer Behörde hat andere Aufgaben als einer in einer Versicherung. Die Bewertung trifft den Median, dein konkreter Job kann abweichen.

Aktualisierung

Die Datenbank wird in regelmäßigen Abständen vollständig neu generiert — typischerweise halbjährlich oder bei großen KI-Sprüngen (neuer Modell-Release, Robotik-Durchbruch). Stand der aktuellen Bewertung: Anfang 2026.

Was du mit der Bewertung machen solltest

  • Skill-Auflösung lesen, nicht nur den Gesamt-Score. Welche deiner Tätigkeiten zuerst angegriffen werden, ist die wichtigere Information.
  • Vergleich mit Nachbarberufen. Schau in der gleichen Kategorie, wie ähnliche Berufe abschneiden — relative Position ist aussagekräftiger als absoluter Score.
  • Auf KI-resistente Skills setzen. Soft-Skills mit niedrigem Score (Empathie, Verhandlung, Krisen-Urteil) sind die zukunftssicheren Investitionen.
  • Diversifikation. Hochrisiko-Beruf mit guter Spezialisierung ist oft sicherer als ein Median-Beruf in der Mitte.

Open Source der Methodik

Die Bewertungs-Prompts und der Datensatz sind im GitHub-Repo einsehbar. Wer den Bewertungs-Prozess reproduzieren oder kritisieren will, kann das tun. Pull Requests mit Korrekturen oder zusätzlichen Berufen sind willkommen.

Disclaimer. Keine Berufs- oder Karriereberatung. Die Bewertung ist eine Modellrechnung. Konkrete Karriereentscheidungen erfordern individuelle Beratung — etwa durch die Bundesagentur für Arbeit, einen Coach oder einen Mentor.