Was passiert, wenn man 18.000 Berufe von KI bewerten lässt?
Ich habe ein Experiment gemacht und rund 18.000 Berufe mit KI bewerten lassen.
- Wie hoch ist das Automatisierungsrisiko durch KI, wie groß ist der mögliche
- Produktivitätsgewinn durch KI und wie hoch ist das Risiko, dass der Beruf als
- Berufsbild am Markt verschwindet?
Die erste Bewertungsrunde: plausibel, aber oft zu grob
Die erste Version der Auswertung wirkte auf den ersten Blick durchaus überzeugend.
Bei genauerem Hinsehen zeigte sich aber ein typisches Problem:
Das Modell reagierte zu stark auf bestimmte Wörter in den Berufsbeschreibungen.
Begriffe wie „Analyse“, „Dokumentation“, „Planung“ oder „Organisation“
wurden häufig sehr schnell mit einem hohen Automatisierungsrisiko verbunden.
Das führte dazu, dass manche Berufe zu aggressiv bewertet wurden.
Vor allem Tätigkeiten mit Handarbeit, Bühnenpräsenz, Verantwortung,
sozialer Interaktion oder kreativer Eigenleistung wurden teilweise zu stark
in Richtung „ersetzbar“ eingeordnet.
Der wichtige Schritt: nicht alles neu erzeugen, sondern gezielter neu bewerten
Statt alle Inhalte komplett neu zu generieren, wurden die bereits vorhandenen
Beschreibungstexte beibehalten. Neu berechnet wurden nur die Bewertungen.
Das war der entscheidende Unterschied.
Die Berufsbeschreibungen lagen bereits vor, also musste nicht der gesamte Datensatz
neu aufgebaut werden. Stattdessen wurde die Bewertungslogik verbessert.
Das Modell sollte nicht mehr nur auf Schlagwörter reagieren, sondern stärker auf die
tatsächliche Realität eines Berufs: körperliche Präsenz, Feinmotorik, Verantwortung,
soziale Interaktion, Einzelfallentscheidungen und kreative Eigenleistung.
Ein gutes Beispiel: Kabarettist/in
Neue Bewertung
Alte Bewertung
Besonders anschaulich wird die Entwicklung am Beispiel des Berufs Kabarettist/in.
In der ersten Bewertung lag das Automatisierungsrisiko noch bei 8 von 10, während der Produktivitätsgewinn durch KI mit 7 von 10 bewertet wurde.
In der späteren Neubewertung fiel das Automatisierungsrisiko dagegen auf 3 von 10, während der Produktivitätsgewinn bei 7 von 10 blieb.
Genau an diesem Beispiel wird sichtbar, warum die zweite Bewertungsrunde
deutlich plausibler ist. Kabarett lebt von individueller Sprache, Timing,
Bühnenpräsenz, Publikumsreaktion, Haltung und persönlicher Wirkung.
Diese Bestandteile lassen sich nicht sinnvoll einfach automatisieren.
KI kann hier zwar unterstützen, etwa bei Recherche, Themenfindung,
Strukturierung von Pointen oder Formulierungsvarianten, aber sie ersetzt
nicht die eigentliche künstlerische Leistung auf der Bühne.
Die neue Bewertung trennt deshalb viel sauberer zwischen
„KI kann helfen“ und
„KI kann den Beruf ersetzen“.
Genau diese Unterscheidung ist für eine glaubwürdige Einordnung entscheidend.
Die zweite Runde: deutlich realistischere Ergebnisse
In der zweiten Bewertungsrunde kam ein stärkeres Modell mit einer klareren
Bewertungslogik zum Einsatz. Das Ergebnis war deutlich stimmiger:
Das Automatisierungsrisiko wurde im Schnitt spürbar niedriger bewertet,
während das Potenzial für Produktivitätsgewinne durch KI ähnlich hoch blieb
oder sogar leicht anstieg.
Genau diese Verschiebung ist inhaltlich interessant. Denn sie zeigt,
dass KI viele Berufe nicht einfach ersetzt, sondern zunächst vor allem
als Werkzeug wirkt: unterstützend, beschleunigend, produktivitätssteigernd.
Was man aus dem Experiment lernen kann
Das Spannende an diesem Projekt ist nicht nur die schiere Menge an bewerteten Berufen,
sondern vor allem die Erkenntnis, wie stark die Qualität solcher Ergebnisse von der
Bewertungslogik abhängt. Ein Modell kann sehr schnell sehr viele Einschätzungen liefern,
aber ohne klare Regeln entstehen leicht plausible Fehler.
Die wichtigste Erkenntnis lautet deshalb:
Viele Berufe werden durch KI eher verändert und ergänzt als direkt ersetzt.
Wer mit solchen Datensätzen arbeitet, sollte nicht nur auf die Zahlen schauen,
sondern auch darauf, wie diese Zahlen zustande kommen.
Fazit
Die neue Bewertungsrunde ist deutlich näher an der Realität als die erste.
Sie zeigt klarer, dass KI in vielen Berufen vor allem ein Werkzeug zur
Unterstützung ist und nicht automatisch ein Ersatz für menschliche Arbeit.
Gerade Berufe mit kreativen, sozialen, körperlichen oder stark individuellen
Anteilen profitieren von einer differenzierteren Betrachtung.
Das Beispiel „Kabarettist/in“ macht das besonders deutlich:
KI kann Ideen liefern und Prozesse beschleunigen, aber nicht die eigentliche
menschliche Wirkung ersetzen.
Genau darin liegt auch der eigentliche Wert solcher Auswertungen:
nicht in spektakulären Zahlen, sondern in einer möglichst sauberen Trennung
zwischen Automatisierung, Unterstützung und tatsächlichem Strukturwandel.
