KI-Automatisierungsrisiko für Ihren Beruf prüfen
Kostenloses Tool, das das KI-Automatisierungsrisiko jedes Berufs schätzt. Es mischt echte Claude-Nutzungsmuster aus dem Anthropic Economic Index, BLS-Beschäftigungsprognosen 2024-2034, den PayScope AI Exposure Index 2026 und O*NET-Aufgabenbeschreibungen zu einem Composite-Score mit ehrlichem Konfidenzbereich. Geben Sie Ihren Beruf ein und sehen Sie die Risikoanzeige, die Zeithorizontkurve und die Aufgabenaufschlüsselung — welche Teile der Arbeit KI heute schon kann.
So lesen Sie Ihren Risiko-Score
Suchfeld nutzen oder aus der Trending-Kachel wählen. Autocomplete grenzt 50+ Berufe ein.
Die zentrale Zahl ist die 5-Jahres-Exposition. Der dünne Bogen zeigt die Quellen-Uneinigkeit — breiter = unsicherer.
1-, 5- und 10-Jahres-Risiko vergleichen. Der 10-Jahres-Wert extrapoliert die Anthropic-Adoptionskurve und ist unsicherer.
Jede Aufgabe farbig: rot = heute automatisierbar, gelb = von KI unterstützt, grün = menschlich. Umschulung um die grünen und gelben Pools planen.
Das Panel "Verwandt" zeigt Nachbarn in derselben SOC-Familie mit Risiko-Scores — nützlich für Umstiegsüberlegungen.
Sehen Sie, wie exponiert Ihr Beruf ist — mit einem ehrlichen Konfidenzbereich aus echten 2026-Daten.
Suggest a profession We blend US BLS occupational codes — modern niche roles (SEO, DevOps, SMM…) may not be in the taxonomy yet. Tell us and we'll map them to the closest BLS family.
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⚠️ Höchstes Automatisierungsrisiko
🛡️ Niedrigstes Automatisierungsrisiko
No measured Claude usage
The Anthropic Economic Index has not recorded Claude usage for this occupation. This typically means: hands-on physical work, in-person interaction, or fewer text-driven tasks. The 0% score should be read as "no AI engagement measured today", not "AI cannot help".
Pick from related or type above.
Share of measured tasks where AI assists the worker (feedback, learning) rather than replaces them (directive, validation). High augmentation + low risk = AI changes the job without threatening it.
Safer roles with related skills When the composite risk is high, these are lower-exposure peers in the same industry — ranked by skill-transfer proxy (closer SOC stem first).
Fähigkeiten, die KI nicht leicht nachahmt Wo zu investieren, um voraus zu bleiben. Kombination aus Aufgabenanalyse und branchenweiten menschlichen Stärken.
Aufgabenanalyse Wie KI sich heute auf die typischen Aufgaben dieser Rolle verteilt.
Verwandte Berufe Risiko innerhalb der SOC-Familie vergleichen.
Wie Prognosen gealtert sind Frey & Osborne (2013) vs. moderne Schätzung 2026. Grosse Lücke = Modell 2013 hat die LLM-Welle verpasst.
No 2013 prediction for this occupation — Frey & Osborne sampled 702 SOCs, this one was not in the original set.
Quellen
Das Composite-Risiko mischt vier Datensätze. Wir erfinden keine Zahlen; die Formel ist offen.
Anthropic Economic Index (März–April 2026): echte Claude-Nutzungsmuster pro Beruf, mit Automate-vs.-Augment-Aufteilung. view source ↗
BLS Employment Projections 2024–2034 (released Aug 28, 2025): wages, growth, openings, and the 832-SOC base we anchor everything to. view source ↗
BLS SOC 2010→2018 crosswalk: used to align AEI's task statements (still in O*NET-SOC 2010) with the 2018 BLS SOC employment file. view source ↗
O*NET task statements: ~17.998 Aufgaben, SOC-Codes zugeordnet. view source ↗
Frey & Osborne (2013): nur als historische Baseline für das Drift-Diagramm — NICHT im Composite. view source ↗
Schätzungen basieren auf US-Arbeitsmarktdaten. Reale Exposition hängt vom Arbeitgeber, der Region und Ihren Aufgaben ab. Behandeln Sie den Score als Planungshilfe, nicht als Prognose.
