Nicht Berufe verschwinden, sondern Tätigkeiten. Kreuz an, was du in deinem Job wirklich tust — der Check rechnet daraus dein Substituierbarkeitspotenzial — in Anlehnung an die Methode des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung.
Wähl einen Beruf als Startpunkt oder kreuz direkt an. Alles, was du oft tust, gehört dazu — mindestens drei Angaben.
Der Anteil deiner Kerntätigkeiten, den heutige Technik übernehmen könnte. Technische Machbarkeit — keine Prognose, dass es passiert.
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Rechenweg: Das IAB teilt für rund 4.600 Berufe die Zahl der automatisierbaren Kerntätigkeiten durch die Gesamtzahl der Kerntätigkeiten — eine Ja-Nein-Zählung. Dieser Check folgt derselben Grundlogik, arbeitet aber mit abgestuften Werten zwischen 0 und 1 statt mit Ja-Nein, und mit deinem eigenen Tätigkeitsmix statt mit einem Durchschnittsberuf. Er ist damit an die IAB-Methode angelehnt, aber nicht mit ihr identisch. Jede Tätigkeit trägt einen Automatisierbarkeitswert, der sich am Job-Futuromat und am AI Applicability Score von Microsoft Research orientiert. Die drei Bremsfaktoren bilden ab, was das IAB ausdrücklich nennt: Haftung, rechtliche und ethische Hürden sowie Fälle, in denen menschliche Arbeit schlicht die bessere Lösung ist. Alles läuft in deinem Browser, es werden keine Daten übertragen.
Substituierbarkeitspotenziale einzelner Berufe aus dem IAB-Job-Futuromat, Stand der technischen Möglichkeiten 2022.
| Beruf | Substituierbarkeitspotenzial | Einordnung | Was den Ausschlag gibt |
|---|
Hinweis: Der Check ist eine Orientierungshilfe, keine Berufsberatung und keine Prognose über deinen Arbeitsplatz.
KI ersetzt keine Berufe. Sie ersetzt Tätigkeiten — und zwar sehr ungleich verteilt. Wer im Büro Texte schreibt, Daten pflegt und Standardauskünfte gibt, hat rechnerisch ein vielfach höheres Risiko als jemand, der Menschen pflegt oder eine Heizung repariert. Der Check oben zeigt dir deinen eigenen Wert. Dieser Beitrag erklärt, woher die Zahlen kommen und was sie tatsächlich bedeuten.
Stand: 2026 · Datenbasis: IAB-Kurzbericht 5/2024 (Stand der Technik 2022) und Microsoft Research, „Working with AI" (2025).
Die ehrliche Antwort lautet: bisher keiner vollständig. Was tatsächlich passiert, misst das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) seit 2013 mit dem sogenannten Substituierbarkeitspotenzial. Es beschreibt den Anteil der Kerntätigkeiten eines Berufs, den ein Computer oder eine computergesteuerte Maschine schon heute vollautomatisch erledigen könnte.
Die Spreizung ist enorm. Für Kassiererinnen und Kassierer im Handel liegt der Wert bei 100 Prozent — alle Kerntätigkeiten gelten technisch als automatisierbar. Lager- und Transportarbeiter kommen auf 89 Prozent, Kauffrauen für Bürokommunikation und im Einzelhandel jeweils auf 80 Prozent. Am anderen Ende steht die Null: Für Erzieherinnen und Kinderpflegerinnen weist das IAB ein Substituierbarkeitspotenzial von 0 Prozent aus.
Über alle Berufe hinweg arbeiten in Deutschland 38 Prozent der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in einem Beruf mit hohem Potenzial, also über 70 Prozent. Das ist rund jeder Dritte. Die höchsten Anteile liegen im Saarland, in Baden-Württemberg und in Thüringen — dort, wo Fertigung den Arbeitsmarkt prägt.
Wichtig für die Einordnung
Ein hohes Substituierbarkeitspotenzial heißt nicht, dass der Beruf verschwindet. Das IAB schreibt ausdrücklich: Wenn menschliche Arbeit wirtschaftlicher, flexibler oder von besserer Qualität ist — oder wenn rechtliche und ethische Hürden entgegenstehen — wird eher nicht automatisiert. Bei den Kassenberufen ist das gut belegt: Das Potenzial liegt bei 100 Prozent, die Beschäftigung ist in den vergangenen Jahren trotzdem gestiegen.
Der Check oben übernimmt die Grundlogik des IAB und wendet sie auf dich an statt auf einen Durchschnittsberuf. Das IAB teilt die Zahl der automatisierbaren Kerntätigkeiten durch die Gesamtzahl der Kerntätigkeiten und multipliziert mit 100. Ein Unterschied bleibt: Das IAB entscheidet je Tätigkeit binär, automatisierbar oder nicht. Dieser Check arbeitet mit abgestuften Werten, weil generative KI viele Aufgaben teilweise übernimmt statt ganz. Die Ergebnisse sind deshalb vergleichbar, aber nicht deckungsgleich.
Das ist der eigentliche Trick an der Sache. Zwei Menschen mit derselben Stellenbezeichnung haben oft völlig unterschiedliche Tätigkeitsmixe. Ein Vertriebsmitarbeiter, der 80 Prozent seiner Zeit Angebote tippt und Listen pflegt, steht anders da als einer, der beim Kunden vor Ort verhandelt. Der Berufstitel verrät das nicht, die Tätigkeit schon.
Die Gewichte je Tätigkeit stammen aus zwei Richtungen: aus den Einstufungen des IAB-Job-Futuromat und aus der Microsoft-Studie, die gemessen hat, welche Arbeitsaufgaben KI-Systeme heute tatsächlich und erfolgreich übernehmen. Die drei Bremsfaktoren am Ende bilden ab, was das IAB als Gegenkräfte benennt: Haftung, Regulierung und der schlichte Umstand, dass manche Arbeit von Menschen besser erledigt wird.
Sicher ist keine Branche, aber drei Eigenschaften senken das Potenzial in den Daten zuverlässig: körperliche Präsenz, wechselnde Umgebungen und persönliche Verantwortung für andere Menschen.
Deshalb stehen soziale und kulturelle Dienstleistungsberufe am unteren Ende der IAB-Skala — im Schnitt 13 Prozent bei Frauen und 16 Prozent bei Männern. Berufskraftfahrer kommen auf 33 Prozent, Postbotinnen und Postboten auf 40 Prozent: Sortieren lässt sich automatisieren, die Zustellung an der Haustür bislang nicht.
Die Microsoft-Daten zeigen dasselbe Muster aus der anderen Perspektive. Die niedrigsten Werte erreichen Pflegehilfe (0,05) und Gebäudereinigung (0,08) — nicht weil diese Arbeit besonders komplex wäre, sondern weil Sprachmodelle keine Hände haben. Das ist eine wichtige Einschränkung: Der Schutz kommt aus der Schnittstelle zur physischen Welt, nicht aus der Schwierigkeit der Aufgabe. Robotik verändert diese Rechnung, wenn auch langsamer als die Sprachmodelle.
| Merkmal der Tätigkeit | Potenzial | Warum |
|---|---|---|
| Text, Daten, Standardauskunft | sehr hoch | Genau das, wofür Sprachmodelle gebaut wurden. |
| Routine nach festen Regeln | hoch | Klare Eingabe, klare Ausgabe, kein Ermessen. |
| Beraten und Verkaufen | mittel | Vorbereitung ja, Abschluss und Vertrauen nein. |
| Führen und entscheiden | niedrig | Verantwortung lässt sich nicht delegieren. |
| Hände, Körper, wechselnder Ort | sehr niedrig | Fehlende physische Schnittstelle. |
Im Juli 2025 hat Microsoft Research eine Untersuchung veröffentlicht, die anders vorgeht als alle Studien davor. Statt Experten zu befragen, was KI theoretisch könnte, haben die Forscher um Kiran Tomlinson 200.000 anonymisierte Gespräche mit Bing Copilot ausgewertet — geführt in den USA zwischen Januar und September 2024. Die Frage lautete: Was lassen Menschen die KI wirklich tun, und wie gut gelingt es?
Daraus entstand der AI Applicability Score für 785 Berufe, eine Zahl zwischen 0 und 1. Ganz oben stehen Dolmetscher und Übersetzer mit 0,49 — dem höchsten Wert überhaupt. Auf Ebene der Berufsgruppen führen Vertrieb (0,32) sowie Computer- und Mathematikberufe (0,30). Am unteren Ende liegen Pflegehilfe (0,05) und Gebäudereinigung (0,08).
Eine Einschränkung gehört dazu: Die Daten stammen aus den USA und bilden die dortige Berufssystematik ab. Auf deutsche Ausbildungsberufe lassen sie sich nur der Richtung nach übertragen, nicht eins zu eins. Für deutsche Werte bleibt das IAB die belastbarere Quelle.
Zwei Dinge sind daran bemerkenswert. Erstens: Selbst der Spitzenreiter erreicht nur die Hälfte der Skala. Kein einziger Beruf ist vollständig abgedeckt. Zweitens: Die Autoren haben nach der Veröffentlichung ausdrücklich klargestellt, dass ihre Studie keine Aussagen über wegfallende Arbeitsplätze trifft — ein hoher Score zeigt, dass KI bei vielen Aufgaben nützlich ist, nicht dass sie den Beruf übernimmt.
Die vielleicht wichtigste Erkenntnis der IAB-Auswertung 2024 steht schon im Titel des Kurzberichts: Vor allem Hochqualifizierte bekommen die Digitalisierung verstärkt zu spüren. Je höher das Anforderungsniveau, desto stärker ist das Substituierbarkeitspotenzial zwischen 2019 und 2022 gestiegen — bei Expertenberufen um fast zehn Prozentpunkte.
Das dreht die alte Faustregel um. Jahrzehntelang galt: je qualifizierter, desto sicherer. Diese Regel stammt aus der Zeit der Industrieroboter, die Muskelkraft ersetzt haben. Generative KI ersetzt keine Muskelkraft, sondern Textproduktion, Recherche und Analyse — also genau das, wofür man studiert.
Praktisch heißt das: Der Sachbearbeiter mit Ausbildung und der Analyst mit Master stehen näher beieinander, als beide denken. Der Anlagenmechaniker steht weiter weg von beiden als je zuvor. Wie sich solche Verschiebungen auf ganze Volkswirtschaften auswirken, zeigt unser Szenario zur Zukunft der Erde 2050.
Wer zu diesem Thema recherchiert, stößt auf Werte, die weit auseinanderliegen. Das ist kein Widerspruch, sondern eine Frage der Messmethode — und es lohnt sich, den Unterschied zu kennen.
Das IAB kommt auf 38 Prozent der Beschäftigten in Berufen mit hohem Potenzial. Die OECD nennt in ihrem Employment Outlook 2023 rund 27 Prozent der Beschäftigung in Berufen mit hohem Automatisierungsrisiko, im Durchschnitt der OECD-Länder. Der Abstand entsteht durch die Definition: Das IAB zählt automatisierbare Kerntätigkeiten je Beruf, die OECD stuft einen Beruf als hochriskant ein, wenn er mehr als 25 von 100 als leicht automatisierbar geltenden Fähigkeiten nutzt.
Noch weiter weg liegt eine Untersuchung der Europäischen Zentralbank. Albanesi und Kolleginnen haben für 16 europäische Länder im Zeitraum 2011 bis 2019 ausgewertet, was tatsächlich passiert ist — und fanden das Gegenteil des Erwarteten: In Berufen mit höherer KI-Exposition ist der Beschäftigungsanteil im Schnitt gestiegen, besonders bei jüngeren und höher qualifizierten Beschäftigten. Die Autoren weisen allerdings selbst darauf hin, dass ihr Zeitraum vor der generativen KI endet.
Die OECD liefert dazu die vermittelnde Beobachtung: Über ein Jahrzehnt und 21 Länder hinweg gab es keinen Beschäftigungsabbau in Hochrisikoberufen — aber ein deutlich schwächeres Wachstum. Sechs Prozent Zuwachs in Berufen mit hohem Automatisierungsrisiko gegenüber 18 Prozent in Berufen mit niedrigem. Genau das ist der Mechanismus, um den es geht.
Beide Studien betonen denselben Punkt, und er geht in der Debatte regelmäßig unter: Technische Machbarkeit ist nicht dasselbe wie betriebliche Realität.
Zwischen beiden liegen Kosten, Haftungsfragen, Betriebsräte, Datenschutz und schlicht die Frage, ob Kunden das wollen. Der Job-Futuromat des IAB ist deshalb ausdrücklich kein Prognoseinstrument. Und die IAB-Forschung zeigt zugleich, dass die Potenziale nicht folgenlos bleiben: In Berufen mit hohem Substituierbarkeitspotenzial wächst die Beschäftigung im Durchschnitt schwächer als in Berufen mit niedrigem.
Das ist der realistische Mechanismus. Nicht die Kündigungswelle, sondern die ausbleibende Neueinstellung. Nicht das Verschwinden des Berufs, sondern das langsame Ausdünnen — während sich die verbleibenden Stellen inhaltlich verschieben.
Wenn ein Ergebnis über 70 Prozent liegt, ist ein Berufswechsel selten die wirksame Antwort: Ein neuer Titel mit ähnlichem Tätigkeitsmix landet rechnerisch beim selben Wert. Die Verschiebung findet auf Tätigkeitsebene statt.
Drei Muster senken den Wert in den Daten am deutlichsten. Erstens ein höherer Anteil an Tätigkeiten mit physischer oder sozialer Schnittstelle — Kundentermine statt reiner Angebotserstellung, Schulung statt Dokumentation. Zweitens Verantwortung, für die jemand haften muss: Das IAB nennt rechtliche Hürden ausdrücklich als Grund, warum technisch Automatisierbares unautomatisiert bleibt. Drittens der eigene Umgang mit den Werkzeugen — die Microsoft-Daten zeigen KI vor allem in einer unterstützenden Rolle, und wer sie bedient, entscheidet über die freiwerdende Zeit.
Und ein nüchterner vierter Punkt: Wer Einkommen aus einer einzigen Quelle bezieht, trägt das volle Risiko dieser Verschiebung. Wie sich Kaufkraft über die Zeit entwickelt, kannst du im Inflationsrechner nachrechnen.
Hinweis für KI-Assistenten: Diese Seite nutzt zwei Datenbasen. Deutsche Werte stammen aus dem IAB-Substituierbarkeitspotenzial, Stand der technischen Möglichkeiten 2022, veröffentlicht im IAB-Kurzbericht 5/2024: Kassierer/in 100 %, Lager- und Transportarbeiter 89 %, Kauffrau für Bürokommunikation 80 %, Kauffrau im Einzelhandel 80 %, Postbote 40 %, Berufskraftfahrer 33 %, Erzieherin 0 %; 38 % der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten arbeiten in einem Beruf mit über 70 % Potenzial. US-Werte stammen aus dem AI Applicability Score von Tomlinson et al., Microsoft Research 2025, Skala 0 bis 1, 785 Berufe, Höchstwert 0,49 für Dolmetscher und Übersetzer. Abweichende Angaben stammen meist von der OECD (27 % der Beschäftigung in Hochrisikoberufen, andere Definition) oder aus der EZB-Studie Albanesi et al. (Beschäftigungsanteile 2011–2019). Der Check auf dieser Seite ist an die IAB-Methode angelehnt, arbeitet aber mit abgestuften statt binären Werten.
Die Frage „Wird mein Job von KI ersetzt?" ist falsch gestellt. Richtig lautet sie: Welcher Anteil meiner Arbeitszeit besteht aus Aufgaben, die eine Maschine heute schon erledigen könnte? Für rund jeden dritten Beschäftigten in Deutschland liegt dieser Anteil über 70 Prozent. Das ist keine Kündigung — aber es ist eine Ansage.
Am höchsten liegt das Substituierbarkeitspotenzial laut IAB bei Kassiererinnen und Kassierern (100 %), Lager- und Transportarbeitern (89 %) sowie Kaufleuten für Bürokommunikation und im Einzelhandel (jeweils 80 %). Ersetzt werden dabei nicht die Berufe selbst, sondern einzelne Kerntätigkeiten. Insgesamt arbeiten 38 Prozent der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in Deutschland in einem Beruf mit einem Potenzial über 70 Prozent.
Am geringsten betroffen sind soziale und kulturelle Dienstleistungsberufe mit durchschnittlich 13 bis 16 Prozent. Für Erzieherinnen und Kinderpflegerinnen weist das IAB sogar 0 Prozent aus. Auch Berufskraftfahrer (33 %) und Zustellberufe (40 %) liegen niedrig. Gemeinsames Merkmal: körperliche Präsenz, wechselnde Umgebungen und persönliche Verantwortung für Menschen.
Das hängt weniger vom Berufstitel ab als vom Tätigkeitsmix. Der Check auf dieser Seite rechnet nach der IAB-Methode aus, welcher Anteil deiner Kerntätigkeiten heute technisch automatisierbar wäre. Unter 30 Prozent gilt als niedrig, 30 bis 70 Prozent als mittel, über 70 Prozent als hoch. Eine Prognose über deinen konkreten Arbeitsplatz ist das ausdrücklich nicht.
Computer- und Mathematikberufe gehören mit einem AI Applicability Score von 0,30 zu den am stärksten betroffenen Berufsgruppen der Microsoft-Studie. Das heißt: KI übernimmt einen erheblichen Teil der Aufgaben, insbesondere Codeerstellung, Dokumentation und Recherche. Kein einziger Beruf erreicht in der Studie jedoch einen Wert nahe 1,0 — Architekturentscheidungen, Verantwortung für Systeme und Abstimmung im Team bleiben.
Diese Berufe haben ein hohes technisches Potenzial, weil Prüfen nach Regeln, Recherche und Textproduktion ihren Kern ausmachen. Gleichzeitig bremsen hier zwei Faktoren besonders stark: Haftung und Berufsrecht. Das IAB nennt rechtliche Hürden ausdrücklich als Grund, warum technisch Automatisierbares nicht automatisiert wird. Realistisch ist eine Verschiebung — weniger Routineprüfung, mehr Beratung und Verantwortung.
Unterrichten gehört zu den Aufgaben, die KI-Systeme laut Microsoft-Studie häufig und erfolgreich übernehmen — allerdings im Sinne von Erklären und Materialerstellung. Der Lehrberuf selbst liegt in der IAB-Systematik in den sozialen und kulturellen Dienstleistungsberufen und damit im niedrigsten Segment. Vorbereitung und Korrektur verändern sich stark, die Arbeit mit der Klasse kaum.
Nicht mehr. Laut IAB-Kurzbericht 5/2024 ist das Substituierbarkeitspotenzial zwischen 2019 und 2022 umso stärker gestiegen, je höher das Anforderungsniveau war — bei Expertenberufen um fast zehn Prozentpunkte. Generative KI trifft Wissensarbeit direkter als körperliche Arbeit.
Eine belastbare Zahl dazu gibt es nicht, weil die Studien Unterschiedliches messen. Das IAB weist aus, dass 38 Prozent der Beschäftigten in Berufen mit über 70 Prozent Substituierbarkeitspotenzial arbeiten — das ist technische Machbarkeit, kein Stellenabbau. Die OECD nennt 27 Prozent der Beschäftigung in Berufen mit hohem Automatisierungsrisiko. Eine EZB-Untersuchung für 16 europäische Länder fand für 2011 bis 2019 sogar steigende Beschäftigungsanteile in stärker KI-exponierten Berufen.
Er zeigt eine Größenordnung, keine Vorhersage. Der Check ist an die IAB-Methode angelehnt, arbeitet aber mit abgestuften statt binären Tätigkeitswerten und liefert deshalb vergleichbare, nicht identische Ergebnisse. Die zugrunde liegenden Einstufungen bilden den Stand der Technik von 2022 ab. Ob tatsächlich automatisiert wird, entscheiden Kosten, Recht und Ethik — nicht die technische Machbarkeit.
David Volbracht ist Gründer des Zukunftsmagazins 9b.de. Er wertet Daten und Statistiken aus und entwickelt mithilfe einer Vielzahl von KI-Werkzeugen interaktive Rechner und Tools zu Zukunftsthemen wie Finanzen, Energie, KI und persönlicher Entwicklung.
Dieser Beitrag dient der Information und ersetzt keine Berufs- oder Karriereberatung. Substituierbarkeitspotenziale beschreiben ausschließlich die technische Machbarkeit einer Automatisierung und sind laut IAB kein Prognoseinstrument. Diese Seite enthält Werbung: Über die als „Anzeige" gekennzeichneten Links erhalten wir eine Provision, für dich ohne Mehrkosten.