KI-Automatisierung erreicht zunehmend Wissensarbeit

Rund drei Jahre nach dem Durchbruch generativer KI-Systeme zeichnet sich laut einer neuen Analyse von Coface   ein struktureller Wandel auf den Arbeitsmärkten ab. Anders als frühere Automatisierungswellen zielt die aktuelle Entwicklungsphase der Technologie nicht mehr primär auf körperliche Tätigkeiten oder standardisierte Routinearbeiten, sondern zunehmend auf komplexe, wissensbasierte Aufgaben.

Die Untersuchung, die Coface gemeinsam mit dem Observatoire des Emplois Menacés et Émergents   durchgeführt hat, analysiert die Automatisierbarkeit von 923 Berufen in fast 30 Ländern. Grundlage ist ein methodischer Ansatz, bei dem Berufe in einzelne Aufgaben und Arbeitsschritte zerlegt werden. Diese werden anschließend nach Kriterien bewertet, die eine technische Automatisierung prinzipiell ermöglichen könnten.

"Dabei geht es um die technische Machbarkeit von Automatisierung und nicht darum, wie viele Arbeitsplätze am Ende tatsächlich wegfallen oder neu entstehen", sagt Coface-Volkswirt Aurélien Duthoit, der die Studie mitverfasst hat.

Automatisierung verschiebt sich zu kognitiven Tätigkeiten

Die Studien-Ergebnisse deuten auf eine neue Phase der Automatisierung hin. Während frühere Technologiewellen vor allem manuelle Tätigkeiten oder klar strukturierte Büroarbeit betrafen, rücken nun datenbasierte und analytische Aufgaben stärker in den Fokus.

Agentenbasierte KI-Systeme können laut Studie nicht mehr nur einzelne Arbeitsschritte unterstützen, sondern zunehmend ganze Arbeitsabläufe übernehmen. Dadurch geraten Berufsfelder wie Ingenieurwesen, IT, Recht, Finanzen oder Verwaltung stärker in den Bereich potenzieller Automatisierung.

Nach Angaben der Autoren weist in dieser Phase der KI-Entwicklung etwa jeder achte Beruf einen Automatisierbarkeitsanteil von mehr als 30 Prozent auf. Gleichzeitig bleiben Tätigkeiten, die stark auf physische Präsenz oder direkte zwischenmenschliche Interaktion angewiesen sind, vergleichsweise resistent gegenüber KI. Dazu zählen etwa Handwerk, Pflege, Gastronomie oder persönliche Dienstleistungen.

Deutschland über europäischem Durchschnitt

Wie stark Arbeitsmärkte von KI-Automatisierung betroffen sein könnten, unterscheidet sich der Analyse zufolge deutlich zwischen den Ländern. Der Anteil potenziell automatisierbarer Tätigkeiten reicht demnach von rund 12 Prozent in der Türkei bis knapp 20 Prozent im Vereinigten Königreich.

Deutschland liegt mit etwa 17 Prozent über dem europäischen Durchschnitt. Die Autoren führen dies auf die stark industrielle und technisch geprägte Wirtschaftsstruktur zurück. Ein relativ hoher Anteil von Tätigkeiten in Ingenieurwesen, industrieller Fertigung, technischen Dienstleistungen, Forschung sowie in Verwaltung und Bildung führt zu vielen informationsintensiven Aufgaben - also genau jenen Tätigkeiten, die sich prinzipiell durch KI unterstützen oder automatisieren lassen.

Gleichzeitig ist der Anteil stark dienstleistungsorientierter oder managementlastiger Tätigkeiten geringer als etwa in den Niederlanden oder im Vereinigten Königreich. Dadurch gehört Deutschland laut Studie nicht zu den am stärksten betroffenen Arbeitsmärkten Europas.

Auswirkungen über den Arbeitsmarkt hinaus

Die Studienautoren sehen mögliche Folgen nicht nur für Beschäftigung, sondern auch für wirtschaftliche Strukturen. Da KI zunehmend gut bezahlte, hochqualifizierte Tätigkeiten betreffen könnte, könnten sich auch Wertschöpfungsstrukturen verschieben. Ein größerer Teil wirtschaftlicher Leistung könnte künftig durch KI-basierte Prozesse und entsprechende Investitionen entstehen.

Damit könnten auch staatliche Einnahmestrukturen unter Druck geraten, wenn weniger Wertschöpfung direkt an menschliche Arbeit gebunden ist. Gleichzeitig könnten Ausgaben für Qualifizierung und soziale Sicherung steigen.

Auch Bildungssysteme müssten sich stärker anpassen. Laut Duthoit gewinnen Kompetenzen wie kritisches Urteilsvermögen, Anpassungsfähigkeit und der Umgang mit KI-Systemen an Bedeutung, wenn klassische akademische Laufbahnen weniger direkte Arbeitsplatzsicherheit bieten.

Hinzu kommen mögliche geopolitische Abhängigkeiten. Schlüsselressourcen der KI-Entwicklung, beispielsweise Halbleiter, Rechenzentren oder KI-Modelle, sind global stark konzentriert. Das könnte die Anfälligkeit für Exportbeschränkungen, regulatorische Eingriffe oder Lieferkettenprobleme erhöhen. Gleichzeitig sehen die Autoren in KI weiterhin erhebliches Potenzial für Produktivitätssteigerungen.