Welche Jobs sind der KI am stärksten ausgesetzt?

Forscher messen die Exposition, indem sie Berufe in Aufgaben aufteilen und fragen, welche Aufgaben eine Technologie erledigen oder beschleunigen könnte. Die Art und Weise, wie sie dies tun, hat sich im Laufe der Zeit geändert. Eine einflussreiche Studie von Carl Frey und Michael Osborne aus dem Jahr 2013 schätzte, dass etwa 47 Prozent der US-Beschäftigten in Berufen tätig waren, bei denen ein hohes Risiko der Computerisierung besteht. Kritiker wiesen darauf hin, dass ganze Berufe bewertet würden, obwohl es sich bei den Arbeitsplätzen um Bündel von Aufgaben handele. Spätere Arbeiten der OECD, bei denen Daten auf Aufgabenebene verwendet wurden, ergaben, dass ein viel geringerer Anteil der Arbeitsplätze vollständig automatisiert werden könnte. Im Jahr 2023 veröffentlichten Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin und Daniel Rock „GPTs sind GPTs“. Sie bewerteten US-O*NET-Aufgaben sowohl mit menschlichen Annotatoren als auch mit GPT-4. Ihrer Schätzung zufolge sind rund 80 Prozent der US-Arbeiter in Berufen tätig, in denen mindestens 10 Prozent der Aufgaben exponiert sind, und etwa 19 Prozent in Berufen, in denen dies mindestens die Hälfte der Arbeit bedeutet. Im Gegensatz zu früheren Automatisierungswellen, die vor allem routinemäßige manuelle Arbeiten betrafen, waren höher bezahlte und besser ausgebildete Berufe tendenziell stärker gefährdet. Eine Studie der Internationalen Arbeitsorganisation aus dem Jahr 2023 ergab, dass Bürohilfstätigkeiten die am stärksten gefährdete Gruppe weltweit sind und kam zu dem Schluss, dass eine Erweiterung bei den meisten Berufen wahrscheinlicher ist als eine vollständige Automatisierung. Im Jahr 2024 schätzte der IWF, dass rund 40 Prozent der weltweiten Beschäftigung exponiert sind, wobei der Anteil in fortgeschrittenen Volkswirtschaften höher ist. Belichtung ist nicht dasselbe wie Ersatz. Ob Arbeitsplätze verloren gehen, hängt von den Einführungskosten, der Regulierung, den Kundenpräferenzen und davon ab, wie die Nachfrage reagiert, wenn die Produktion billiger wird. Ein häufig zitiertes historisches Beispiel ist, dass die Zahl der Bankangestellten in den USA nach der Verbreitung der Geldautomaten nicht zurückging, weil die Banken mehr Filialen eröffneten und die Kassierer andere Aufgaben übernahmen. Das häufigste Missverständnis ist, dass Expositionswerte Entlassungen vorhersagen. Es handelt sich um Schätzungen des technisch Machbaren, nicht um Prognosen.