Welche Berufsfelder sind von KI betroffen?

Beispiele für den Ersatz von Arbeitsplätzen durch KI

Ein 2023 bekannt gewordener Fall von Arbeitsplatzverdrängung durch KI ereignete sich, als eine Autorin bei einem Tech-Startup ohne Erklärung entlassen wurde, später jedoch auf dem Slack-Kanal des Unternehmens Verweise auf sie als Olivia/ChatGPT fand. Außerdem fand sie Mitteilungen ihrer Vorgesetzten darüber, dass ChatGPT kostengünstiger sei als der Einsatz einer Autorin. Obwohl es keine offizielle Erklärung für den Verlust ihres Arbeitsplatzes gab, deuteten alle Anzeichen auf KI hin.

Laut einer Studie des Frank Hawkins Kenan Institute of Private Enterprise aus dem Jahr 2023 kann generative KI die Arbeitsplätze von Frauen überproportional beeinflussen. Ungefähr 79 Prozent der berufstätigen Frauen haben danach Positionen, die für Automatisierung anfällig sind, gegenüber 58 Prozent der berufstätigen Männer.

In der Vergangenheit, als die Automatisierung Ängste um Arbeitsplätze schürte, automatisierten Maschinen langweilige, repetitive Arbeiten. GenAI unterscheidet sich davon, indem sie kreative Aufgaben wie Schreiben, Programmieren und sogar Musikmachen automatisiert. So nutzte beispielsweise der Musiker Paul McCartney KI, um die Stimme seines verstorbenen Bandkollegen John Lennon teilweise zu generieren und einen posthumen Beatles-Song zu kreieren.

Weitere Auswirkungen von KI-Anwendungen auf die Arbeitswelt

Der Ersatz von Arbeitsplätzen ist nicht die einzige Auswirkung, die KI auf die Arbeit haben kann. Der positive Aspekt ist die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. KI wird Menschen dabei unterstützen, ihre Arbeitserfahrung zu verbessern, indem sie routinemäßige, repetitive Aufgaben automatisiert. Die Technologie wird die Vorteile der Arbeit maximieren und gleichzeitig die Nachteile minimieren. Dies kann zu einem Anstieg von KI-Arbeitsplätzen und einer erhöhten Nachfrage nach KI-Fähigkeiten beitragen.

KI benötigt viel Feedback von Menschen. Beispielsweise werden Large Language Models (LLM) – die Sprachmodelle hinter generativen KI-Anwendungen – mithilfe eines Prozesses namens bestärkendes Lernen (reinforcement learning) aus menschlichem Feedback trainiert, bei dem Menschen Modelle feinjustieren, indem sie die Ergebnisse wiederholt von den besten bis zu den schlechtesten bewerten. Das Paper The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget vom Mai 2023 beschreibt im Einklang mit diesem Prozess das Phänomen des Modellzusammenbruchs, das besagt, dass die Sprachmodelle ohne eine Verbindung zu von Menschen erstellten Datensätzen nicht richtig funktionieren.

Es gibt allerdings auch einen anderen Blickwinkel: Arbeitnehmer, die mit KI zusammenarbeiten, werden in ihrer Produktivität beeinträchtigt. Beispielsweise kann ein generativer KI-Chatbot eine Überfülle an minderwertigen Inhalten erzeugen. Redakteure müssen dann zusätzliche Inhalte verfassen, um die Artikel zu ergänzen, wodurch die Suche nach einzigartigen Informationsquellen auf ihrer Prioritätenliste nach unten rutscht.

Berufe, die von KI betroffen sind

Schreiben ist nur ein Beispiel für ein Arbeitsfeld, das durch die neuesten KI-Systeme automatisiert wird. Doch es gibt viele Berufe, die auf verschiedene Weise betroffen sein können, darunter die folgenden:

1. Verwaltung

GenAI-Tools können Bürofachkräfte und Assistenten bei Aufgaben wie der grundlegenden E-Mail-Korrespondenz, der Identifizierung von Datentrends, der Suche nach für alle Beteiligten passenden Terminen über Zeitzonen hinweg und anderen Zusammenfassungsaufgaben helfen.

Beispielsweise kann Microsoft Copilot – eine Sammlung von KI-gestützten Tools, die in die Produktivitätssuite von Microsoft integriert sind – die Produktivität von Büroangestellten steigern.

2. Content-Autoren

Generative KI-Tools wie ChatGPT und Gemini können Texte generieren, die für den Leser so wirken, als sind sie von einem Menschen geschrieben. Dies hat Auswirkungen auf Autoren, insbesondere in Bereichen, in denen weniger Nuancen, Originalität oder sachliche Genauigkeit erforderlich sind. Originelle oder spezialisierte Texte können zunehmend an Wert gewinnen, da generische, KI-generierte Texte im Internet immer mehr Verbreitung finden und echte menschliche Perspektiven verdecken.

Diese Tools können Content-Autoren dabei unterstützen, Ideen zu entwickeln, Grammatik oder Syntax zu korrigieren und hochkarätige Recherchen durchzuführen.

3. Programmierung

Programme wie ChatGPT können flüssigen, syntaktisch korrekten Code schneller schreiben als die meisten Menschen, sodass Programmierer, die in erster Linie dafür geschätzt werden, schnell große Mengen an Code von geringer Qualität zu produzieren, sich möglicherweise Sorgen machen müssen. Programmierer, die ein qualitativ hochwertiges Produkt erstellen, haben jedoch nichts zu befürchten und können KI stattdessen zur Verbesserung ihres Arbeitsablaufs nutzen.

4. Contractor

Im April 2025 gab der CEO von Duolingo bekannt, dass das Unternehmen hinter der Sprachlern-App künftig auf KI setzt und die Arbeit der Contractor ersetzt. Duolingo kündigte außerdem an, KI bei der Personalbeschaffung einzusetzen, und schloss sich damit den 70 Prozent der Unternehmen an, die laut Prognosen bis Ende 2025 KI bei der Personalbeschaffung einsetzen werden.

5. Kundenservice

Der Kundenservicesektor bietet viele Möglichkeiten für Automatisierung. KI-gestützte Chatbots können schnelle, personalisierte Antworten auf Kundenfragen geben und so den Bedarf an menschlichen Mitarbeitern reduzieren. Es gibt viele Beispiele für KI im Kundenservice vor ChatGPT, darunter die folgenden:

• Robotergestützte Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, RPA)
• Kunden-Self-Service
• Chatbots
• Sentimentanalyse

Kundenserviceabteilungen werden wahrscheinlich weiterhin die neuesten KI-Technologien integrieren.

Derzeit kann ChatGPT noch kein gesamtes Kontaktzentrum automatisieren, aber es gibt viele Möglichkeiten, wie es die Arbeitslast verringern kann, beispielsweise durch die Übersetzung oder Zusammenfassung von Kundenanfragen.

6. Fahrer

Die Verbreitung von KI in Fahrzeugen kann sich potenziell auf Arbeitsplätze im Bereich des PKW- und LKW-Fahrens auswirken. Mitfahrzentralen gehen in den USA bereits Partnerschaften mit Anbietern selbstfahrender Autos ein, um den Bedarf an menschlichen Fahrern zu minimieren und Fahrgästen die Möglichkeit zu geben, in einem autonomen Fahrzeug zu fahren.

Die Lkw-Branche nutzt KI für Fahrerassistenz- und Unfallverhütungssysteme, Routenplanung, vorausschauende Wartung und fortschrittlichere Fahrertrainingssysteme. KI verändert die Rolle des Lkw-Fahrers und seine täglichen Aufgaben. Dies hat das Potenzial, neue Effizienzsteigerungen in diesem Bereich zu schaffen. Es kann aber auch neue Herausforderungen mit sich bringen, wenn sich die Arbeitnehmer an die Technologie anpassen müssen.

7. Rechtswesen

Es gibt Anzeichen dafür, dass KI sich auch auf Berufe im Rechtswesen auswirken wird.

Laut einer Studie (PDF) von Autoren der Princeton University, der New York University und der University of Pennsylvania wird KI letztendlich viele der Aufgaben übernehmen, die normalerweise von Rechtsassistenten und juristischen Mitarbeitern erledigt werden. Eine Studie von Goldman Sachs aus dem März 2023 ergab, dass KI 44 Prozent der Aufgaben übernehmen kann, die normalerweise von Rechtsassistenten in den USA und Europa erledigt werden.

KI kann dabei unterstützen, routinemäßige juristische Aufgaben wie die folgenden zu automatisieren:

• Dokumentenprüfung
• Vertragsanalyse
• Rechtsrecherche
• Suche nach relevanter Rechtsprechung

8. Marketing

KI kann marketingbezogene Aufgaben wie die Erstellung personalisierter Inhalte, die Kundensegmentierung, das Social-Media-Management und die Datenanalyse automatisieren. Generative KI-Tools können Marketingfachleuten dabei unterstützen, Marketinginhalte zu erstellen, Verkaufs-E-Mails zu personalisieren und Leads schneller zu bewerten, als dies Menschen können. KI kann SEO-Marketingfachleuten auch dabei helfen, Inhalte mit Meta-Beschreibungen und Titel-Tags zu optimieren und eine konsistente Markenstimme in allen Marketingmaterialien zu festigen.

Ein Beispiel für eine Marketingkampagne, die generative KI einsetzte, war die Kampagne #NotJustACadburyAd, bei der das digitale Abbild des Bollywood-Stars Shah Rukh Khan verwendet wurde, um Tausende von hyper-personalisierten Anzeigen für kleine lokale Unternehmen zu erstellen. Die Kampagne nutzte eine Microsite, auf der Kleinunternehmer ihre eigene Version der Anzeige mit dem Bollywood-Star erstellen konnten.

9. Fertigung

In der Fertigung spielt KI seit langem eine wichtige Rolle bei der Automatisierung sich wiederholender, routinemäßiger körperlicher Aufgaben. Durch den Einsatz von KI und Robotern zur Automatisierung von Fließbandaufgaben wie Produktmontage, Schweißen und Verpackung können Hersteller profitieren. Computer-Vision-Systeme in der Fertigung können mithilfe von maschinellem Lernen und Sensordaten Fehler im Produkt identifizieren. In Roboter integrierte KI-Systeme haben das Potenzial, Präzision, Produktivität und Qualität zu steigern und Ausfallzeiten am Fließband und in der Fertigung im Allgemeinen zu reduzieren.

KI verändert auch die Art der Arbeit in Lagerhäusern. Die Fulfillment-Center von Amazon setzen autonome mobile Roboter ein, um den Mitarbeitern im Lager bei der Beschaffung und Konsolidierung von Lagerbeständen zu helfen.

10. Lehrer

Lehrer könnten in mehrfacher Hinsicht von KI betroffen sein. Die unmittelbare Sorge ist, dass es für sie schwieriger wird, Plagiate oder Betrug bei Hausaufgaben aufzudecken. KI kann Lehrern jedoch auf folgende Weise unterstützen:

• als Produktivitätswerkzeug
• bei der Erstellung von Unterrichtsplänen
• beim Erstellen von Fragen und Probeprüfungen

Die Meinungen der Lehrer reichen von der Sorge, dass die Technologie sie ersetzt, bis hin zur Überzeugung, dass der persönliche Kontakt im Klassenzimmer für die Bildung unerlässlich ist.

11. Reisen und Tourismus

KI kann Reisende dabei unterstützen, neue Reiseziele und Reisemöglichkeiten zu entdecken. KI-Assistenten und Chatbots ermöglichen es Nutzern, Flüge zu buchen, Fahrzeuge zu mieten und Unterkünfte online zu finden, und bieten ein personalisiertes Buchungserlebnis. KI kann auch Flugprognosen erstellen, die potenziellen Reisenden dabei helfen, den günstigsten Zeitpunkt für die Buchung eines Fluges zu finden, basierend auf einer automatisierten Analyse historischer Preismuster.

Reiseunternehmen können KI zudem nutzen, um die Flut von Daten zu analysieren, die Kunden in ihrer Branche ständig generieren. Beispielsweise können Reiseunternehmen KI einsetzen, um Kundenfeedback, Bewertungen und Umfragen zu aggregieren und zu interpretieren, um die Leistung des Unternehmens zu bewerten und Strategien zur Verbesserung zu entwickeln.

12. Übersetzer

KI beeinflusst ebenfalls die Übersetzungsbranche. KI verbessert die Leistungsfähigkeit von Übersetzungsdiensten und ermöglicht automatisierte Echtzeitübersetzungen in mehrere Sprachen. Übersetzungen erfordern ein gewisses Maß an Nuancen, da Übersetzer in der Lage sein müssen, die Körpersprache und Emotionen des Sprechers oder des zu übersetzenden Textes zu interpretieren.

Übersetzungsaufträge, die weniger Nuancen erfordern – wie Einstiegsaufträge, bei denen es um die wörtliche Übersetzung von Texten geht –, eignen sich eher für die Bearbeitung mit KI.

13. Finanzwesen

KI hat Auswirkungen auf das Finanz- und Bankwesen. Generative KI kann zur Überwachung von Transaktionen und zur Erstellung detaillierter Finanzpläne eingesetzt werden. Morgan Stanley nutzt beispielsweise KI-gestützte Chatbots, um seine Datenbank zu organisieren.

14. Grafikdesigner

Die neue Funktion Generatives Füllen von Adobe Photoshop ist ein Beispiel dafür, wie generative KI den Beruf des Grafikdesigners bereichern kann. Mit dieser Funktion können auch Personen ohne Erfahrung in der Bildbearbeitung mithilfe einer Textvorlage fotorealistische Bearbeitungen vornehmen. Andere Tools – wie Dall-E und Midjourney – erstellen ebenfalls realistisch aussehende Bilder und detaillierte künstlerische Darstellungen aus einer Textvorlage.

15. Ingenieurwesen

Generatives Design nutzt KI, um den computergestützten Designprozess zu beschleunigen. Generatives Design unterstützt bei der Ideenfindung und generiert alle rechnerisch möglichen Lösungen für ein Problem innerhalb eines vorgegebenen Parametersatzes – selbst wenn das Design völlig neuartig ist und eine radikale Veränderung gegenüber allem bisher Dagewesenen darstellt.

Auch wenn generatives Design das mechanische Design beeinflusst, ist es unwahrscheinlich, dass es menschliche Ingenieure ersetzen wird.

16. Personalwesen

Der Hype um KI und die Angst vor dem Verlust von Arbeitsplätzen haben zu einer schwierigen Situation für Personalabteilungen geführt, die damit umgehen müssen.

KI-gestützte Rekrutierungs-Tools können für folgende Aufgaben eingesetzt werden:

• qualifizierte Kandidaten finden
• Lebensläufe prüfen
• Automatisierung von Recruiting-Aufgaben

KI-Chatbots können auch intern eingesetzt werden, um Mitarbeitern den Zugang zu ihren Sozialleistungen zu erleichtern und andere Self-Service-Aufgaben zu erledigen.

17. Einzelhandel

KI wirkt sich auch auf den Einzelhandel und Kassiererstellen aus und reduziert den Bedarf an menschlichen Mitarbeitern. Automatisierte Selbstbedienungskassen werden immer häufiger eingesetzt. Diese Systeme können Transaktionen selbstständig abwickeln, Bestände verwalten und sogar Daten zum Kundenverhalten sammeln – beispielsweise zur Kaufhäufigkeit und zum durchschnittlichen Warenkorbgewicht. Automatisierte Selbstbedienungskassen können auch dabei unterstützen, betrügerische Aktivitäten aufzudecken.

In Amazon-Geschäften können KI-gestützte Einzelhandelssysteme automatisch den Einkauf eines Kunden starten, indem sie Drehkreuze verwenden, um den Kunden zu identifizieren und seine physische Anwesenheit im Geschäft mit seinem Online-Profil und seiner digitalen Geldbörse abzugleichen. Andere Geschäfte verwenden Computer Vision, um ein Produkt automatisch in den virtuellen Warenkorb des Kunden zu legen, wenn dieser das Produkt aus dem Regal nimmt.

18. Lieferkettenmanagement

KI kann Herstellern Transparenz in zunehmend komplexen und expansiven Lieferketten verschaffen. KI-gestützte Tools für das Lieferkettenmanagement können Lieferungen auf ihrem Weg durch die verschiedenen Glieder und Partner der Lieferkette verfolgen. KI im Lieferkettenmanagement kann potenziell die Nachfrageprognose, die Bestandsbewertung, die Kundenkommunikation, die operative Leistung und sogar die Nachhaltigkeit verbessern.

Trotz der positiven Auswirkungen generativer KI in diesem Bereich birgt sie auch Risiken in Form von KI-Halluzinationen, die potenziell ungenaue oder nutzlose Informationen liefern können.

Wie sieht die KI-Gesetzgebung in EU und USA aus?

Die EU hat mit dem EU AI Act das weltweit erste umfassende KI-Gesetz verabschiedet, das seit August 2024 in Teilen in Kraft ist. Ab August 2027 gelten dann alle Regeln der Verordnung. Die Verordnung verfolgt einen risikobasierten Ansatz: Je höher das Risiko eines KI-Systems, die Grundrechte und Sicherheit der Bürger zu beeinflussen, desto strenger sind die Anforderungen. Speziell für den öffentlichen Sektor gilt:

• Verbotene Praktiken: Bestimmte KI-Anwendungen, die ein inakzeptables Risiko darstellen, sind verboten. Dazu gehören Social Scoring durch Behörden oder die ungezielte Echtzeit-Fernidentifizierung mittels biometrischer Daten im öffentlichen Raum.
• Hochrisikosysteme: KI-Systeme, die im öffentlichen Sektor in kritischen Bereichen wie der Strafverfolgung, der Migration oder bei der Gewährung öffentlicher Leistungen eingesetzt werden, gelten als Hochrisikosysteme. Ihre Nutzung unterliegt strengen Auflagen, darunter die Durchführung von Grundrechte-Folgenabschätzungen und die Registrierung in einer öffentlichen EU-Datenbank.
• Transparenzpflichten: Für alle KI-Systeme, auch die mit geringem Risiko, gelten Transparenzanforderungen. So muss die Öffentlichkeit über die Verwendung von KI-Systemen informiert werden, die Entscheidungen mit erheblichen Auswirkungen auf das Leben der Menschen treffen.

In den USA existiert kein umfassendes Bundesgesetz, das die Nutzung von KI, auch in der öffentlichen Verwaltung, regelt. Stattdessen basiert die Regulierung auf einer Kombination aus behördlichen Anweisungen und sektor-spezifischen Gesetzen. Das Weiße Haus hat in der Vergangenheit immer wieder Anordnungen erlassen – in erster Linie in der Biden-Administration –, die Bundesbehörden dazu verpflichten, KI verantwortungsvoll und zum Wohl der Öffentlichkeit einzusetzen. Diese Anweisungen beinhalten die Forderung nach der Etablierung von KI-Sicherheits- und Governance-Boards sowie der Veröffentlichung von KI-Anwendungsfällen.

Zusätzlich zu den bundesweiten Initiativen spielen die Einzelstaaten eine wichtige Rolle. Viele Bundesstaaten, wie Kalifornien, Illinois, Texas und Colorado, haben eigene Gesetze verabschiedet, die sich auf bestimmte Aspekte der KI-Nutzung konzentrieren, zum Beispiel auf den Schutz von Verbraucherrechten oder die Transparenz bei generativer KI. Dieser dezentrale Ansatz führt zu einem Flickenteppich an Vorschriften, die je nach Bundesstaat variieren. Das NIST (National Institute of Standards and Technology) hat zum Beispiel ein AI Risk Management Framework (PDF) entwickelt, das als freiwilliger Leitfaden für die öffentliche und private Hand dient, um die Risiken von KI-Systemen zu bewerten und zu mindern.

Die Regierung unter Präsident Donald Trump hat eine grundlegende Neuorientierung der KI-Politik vorgenommen, die sich stark von den vorherigen Ansätzen unterscheidet. Kernstück ist der sogenannte Winning the Race: America's AI Action Plan (PDF), der darauf abzielt, die globale Führungsposition der USA im KI-Bereich zu sichern und auszubauen. Ein zentraler Schritt war die Aufhebung des umfassenden Dekrets der Biden-Regierung, das strengere Sicherheitsstandards und die Meldung von Testergebnissen an die Regierung vorsah.

Trumps Position zielt darauf ab, die Regulierung so weit wie möglich zu lockern, um Innovationen nicht zu behindern. Dies schließt auch Maßnahmen ein, die den Export amerikanischer KI-Technologien erleichtern und den Bau von Rechenzentren durch den Abbau von Bürokratie beschleunigen sollen.