Die gängige Meinung über KI und Beschäftigung ging in etwa so: Berufstätige, die ihren Tag mit Analysieren, Beraten und Entscheiden verbringen, sind am stärksten gefährdet. Ihre Arbeit ist kognitiv, ihre Aufgaben sind komplex, und KI wird in kognitiven, komplexen Dingen sehr gut. Büroangestellte schienen dagegen sicherer zu sein. Ihre Jobs galten bereits als wenig qualifiziert, waren bereits teilweise automatisiert und befanden sich bereits am Rande.
Neue Daten legen nahe, dass dieses Bild fast völlig falsch war.
Die Risikooranglisten, die das Wesentliche verfehlten
Jahrelang entwickelten Forscher Frameworks, um einzuschätzen, welche Berufe am anfälligsten für Automatisierung sind. Die Methodik war oberflächlich betrachtet logisch: Man identifiziere die Aufgaben innerhalb eines Jobs, bewerte, wie viele dieser Aufgaben eine Maschine theoretisch erledigen könnte, und ordne sie entsprechend ein. Nach diesem Maßstab landeten Manager, Finanzanalysten, Ingenieure, Wissenschaftler und Anwälte konsequent im oberen Bereich der Risikoliste. Ihre Arbeit umfasste Informationsverarbeitung, Mustererkennung und strukturiertes Denken – alles Bereiche, in denen KI rasche Fortschritte gemacht hat.
Der Ökonom Gad Levanon beschloss, diese Theorie anhand tatsächlicher staatlicher Beschäftigungsdaten aus den vergangenen zwei Jahren zu überprüfen. Seine Erkenntnisse kehrten das erwartete Narrativ um, sobald sie veröffentlicht wurden. Die Berufe, die am häufigsten als Hochrisikobereiche eingestuft wurden – darunter Management, Ingenieurwesen, Wissenschaft und Recht –, sind weiter gewachsen. Einige haben sich sogar beschleunigt. Die Berufe, die als relativ sicher galten (Registraturangestellte, Buchhalter und Kundendienstmitarbeiter), schrumpfen rasant.
Um eine einfachere Erklärung auszuschließen, kontrollierte Levanon für Brancheneffekte. Es wäre leicht anzunehmen, dass Bürojobs einfach deshalb schrumpfen, weil sie sich zufällig in kriselnden Sektoren befinden. Seine Analyse trug dem Rechnung, indem sie das Wachstum jedes Berufs mit dem durchschnittlichen Wachstum in den Branchen verglich, in denen er vorkommt. Das Muster bestätigte sich. Büroarbeit geht nicht zurück, weil ihre Heimatbranchen rückläufig sind. Sie geht in denselben Sektoren zurück, in denen Managementrollen expandieren.
Aufgabenautomatisierung ist nicht dasselbe wie die Eliminierung von Rollen
Das ist es, was die meiste Berichterstattung über KI und Jobs konsequent übersieht. Das aufgabenbasierte Framework zur Messung von Risiken behandelt einen Job als Bündel einzelner Aktivitäten. Wenn KI genug dieser Aktivitäten ausführen kann, gilt der Job als gefährdet. Aber dieser Ansatz ignoriert etwas Wichtiges: den Unterschied zwischen dem Erledigen einer Aufgabe und der Verantwortung für ein Ergebnis.
Rudy DeFelice, Executive Vice President und Global Head of KI Strategy bei Harbor Global, bringt diesen Unterschied klar auf den Punkt. KI kann Teile der Arbeit eines Profis automatisieren, aber sie übernimmt nicht die Verantwortung, die mit dieser Arbeit einhergeht. Ein Anwalt, der KI zum Entwerfen von Dokumenten nutzt, bleibt trotzdem der Anwalt. Das Urteilsvermögen, die Haftung, die Beziehung zum Kunden: Nichts davon überträgt sich auf das Tool.
Sheldon Arora, CEO von StaffDNA, verweist auf einen strukturellen Grund, warum Büroangestellte die Hauptlast dieses Wandels tragen. Diese Positionen beinhalten tendenziell standardisierte, regelbasierte Prozesse, die von Anfang bis Ende automatisiert werden können. Es gibt keine verbleibende Ebene von Urteilsvermögen oder Verantwortung, die erfordert, dass ein Mensch im Prozess eingebunden bleibt. Management- und professionelle Rollen beinhalten im Gegensatz dazu Vordenkertum, Teammanagement und fachspezifisches Know-how, das KI unterstützen, aber nicht vollständig replizieren kann. Unternehmen sind nicht geneigt, ganze Berufe zu eliminieren, nur weil KI einen Teil der Arbeitslast bewältigen kann.
Das Ergebnis ist ein Muster, das kontraintuitiv wirkt, aber Sinn ergibt, sobald die zugrunde liegende Logik klar ist. KI ersetzt nicht die kognitiv anspruchsvollsten Rollen. Sie ersetzt die prozedural vorhersagbarsten.
Was das für die Karriereplanung der Menschen bedeutet
Die Daten haben praktische Konsequenzen, die über jeden einzelnen Beruf hinausgehen. Verwaltungstätigkeiten, Kundensupport, Dokumentation und Back-Office-Funktionen werden voraussichtlich in den nächsten drei bis fünf Jahren weiter zurückgehen, da KI tiefer in die Standardgeschäftsprozesse integriert wird. Diese Entwicklung prägt bereits, wie Arbeitnehmer ihre eigene Karrieresicherheit einschätzen.
Jeff McMillan, CEO und Gründer von McMillanAI, beschreibt eine weit verbreitete Angst darüber, wo der zukünftige Wert innerhalb von Organisationen liegt. Diese Ungewissheit, so stellt er fest, konzentriert sich stark auf die mittlere Managementebene – eine Gruppe, die zwischen dem eindeutig Automatisierbaren und dem eindeutig Unersetzlichen angesiedelt ist.
Kelly Heuer, Vice President of Learning beim Project Management Institute, bietet einen nützlichen Rahmen, um darüber nachzudenken, welche Rollen besser geschützt sind. Manager, Analysten und Anwälte stützen sich nicht auf technische Fähigkeiten, sondern auf kritisches Denken, Stakeholder-Management und die Art von menschlichem Urteilsvermögen, die täglich angewendet wird, um mit Unsicherheiten umzugehen und strategische Prioritäten in Ergebnisse umzusetzen. Diese Fähigkeiten erodieren durch Automatisierung nicht so wie die regelbasierte Aufgabenausführung.
Die breitere Implikation ist, dass die Frage „Kann KI das tun?“ weniger nützlich ist als „Kann KI dafür gerade stehen?“. Automatisierung kann Aufgaben bewältigen. Sie kann – zumindest vorerst – keine Verantwortung für Ergebnisse tragen.
Kurz gesagt
Die Berufe, von denen am häufigsten vorhergesagt wurde, dass sie unter dem KI-Druck schrumpfen würden, wachsen. Diejenigen, die als sicher galten, schrumpfen. Der Grund dafür ist ein Unterschied, den die ursprünglichen Risikoframeworks übersehen haben: KI automatisiert Aufgaben, nicht Verantwortlichkeit. Rollen, die auf Urteilsvermögen, Verantwortung und zwischenmenschlicher Komplexität basieren, erweisen sich als widerstandsfähiger als erwartet. Rollen, die auf standardisierten Prozessen von Anfang bis Ende basieren, tun das nicht. Für jeden, der über Karriereresilienz nachdenkt, lautet die relevante Frage nicht, wie viel von einem Job KI erledigen kann, sondern wie viel davon erfordert, dass ein Mensch für das Ergebnis rechenschaftspflichtig bleibt.
Basierend auf Berichten von Fast Company - Tech.