WORLD ECONOMIC FORUM

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Die neuen Jobs des KI-Zeitalters

- VON HOLGER SCHMIDT

- -AKTUALISIERT AM -19:37

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Der Arbeitsmarkt erfährt durch Wachstumsdynamiken, Geoökonomie, Nachhaltigkeit und Technologie einen schnellen Wandel. Das World Economic Forum hat diesen Wandel analysiert. Eine spannende Darstellung mit vielen Grafiken.

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Der "Future of Jobs Report 2023" des World Economic Forum stellt fest, dass 23 Prozent der globalen Arbeitsplätze in den nächsten Jahren signifikanten Änderungen unterliegen werden, die insbesondere von der generativen KI ausgehen.

Denn Schätzungen entfallen bis zu 62 Prozent der globalen Arbeitszeit auf sprachbasierte Aufgaben, die von einem Sprachmodell beeinflusst werden könnten. Entgegen der weit verbreiteten Meinung, dass die KI nur Jobs ersetzt, besitzt sie aber auch das Potenzial, Arbeit zu ergänzen und neue Jobs zu schaffen.

Jobs, die KI ersetzt oder ergänzt

Aufgaben mit hohem Automatisierungspotenzial sind oft routiniert, wie etwa administrative Tätigkeiten oder grundlegende Analyseaufgaben. Dazu gehören:

- Administrative oder bürokratische Aufgaben

- Datenbanken entwerfen

- Daten analysieren, um Betriebsabläufe zu optimieren

- Externe Angelegenheiten, Trends oder Ereignisse überwachen

- Informationen über Waren oder Dienstleistungen einholen

- Technische Entwürfe, Verfahren oder Aktivitäten dokumentieren

Im Gegensatz dazu benötigen Aufgaben mit hohem Ergänzungspotenzial mehr abstraktes Denkvermögen und oft auch Interaktion mit Menschen. An oberster Stelle stehen die Beurteilung von Personalqualifikationen, gefolgt von der Datenerhebung zu Verbraucherbedürfnissen. Während beispielsweise Umfragen hochgradig automatisiert werden können, erfordert die Formulierung der Fragen nach wie vor hohe Aufmerksamkeit und Freigabe durch den Datenerhebenden. Zu den Aufgaben, die von der Künstlichen Intelligenz ergänzt werden, gehören

- Personalqualifikationen oder -leistung bewerten

- Daten zu Verbraucherbedürfnissen oder -meinungen sammeln

- Dokumente oder Materialien zur Arbeitsprozessinformation lesen

- Patienten- oder Kundenzustand bzw. Behandlungsoptionen evaluieren

- Informative oder instruktive Materialien erstellen

- Leistung von Computer- oder Informationssystemen testen

Um ein detailliertes Beispiel dafür zu geben, wie die in einem Beruf anfallenden Aufgaben die Auswirkungen von bestimmen, eignet sich ein Softwareentwickler. Hier zeigt sich ein hohes Potenzial sowohl für die Automatisierung als auch für die Ergänzung von Aufgaben. Insgesamt 28,7 Prozent der Arbeitszeit in diesem Beruf haben ein hohes Automatisierungspotenzial durch Sprachmodelle, einschließlich "Datenanalyse zur Verbesserung der Betriebsabläufe" und "Systemleistungsanalyse". Im Gegensatz dazu haben bis zu 43,2 Prozent der aufgewendeten Zeit ein hohes Ergänzungspotenzial, darunter die "Erstellung von Informations- oder Schulungsmaterialien und die Bewertung der Eigenschaften, Nützlichkeit oder Leistung von Produkten oder Technologien". Insgesamt unterliegen also 72 Prozent der Arbeitszeit eines Softwareentwicklers dem Einfluss eines solchen Sprachmodells

Auf der anderen Seite gehört der Personal-Manager zu den weniger exponierten Beruf. Nur 16,1 Prozent der Zeit weisen ein Automatisierungspotenzial auf; weitere 22,2 Prozent der Zeit haben Ergänzungspotenzial. Der Großteil der anfallenden Aufgaben, insgesamt 61,7 Prozent der aufgewendeten Zeit, hat ein geringeres Expositionspotenzial, da diese Aufgaben die direkte Arbeit mit Einzelpersonen sowie die Koordination und Kommunikation mit großen Gruppen enthalten.

Berufe mit dem höchsten Automatisierungspotenzial durch Sprachmodelle enthalten routinemäßige und wiederholende Verfahren und erfordern keinen hohen Grad an zwischenmenschlicher Kommunikation. Berufe mit dem größten Anteil an potenziell automatisierbarer Arbeitszeit sind Kreditsachbearbeiter, Prüfer und Sachbearbeiter (81 Prozent der Zeit), Managementanalysten (70 Prozent), Telefonverkäufer (68 Prozent) und Kassierer (60 Prozent). Berufe mit hohem Automatisierungspotenzial umfassen oft verschiedene Arten von Büroangestellten, insbesondere solche, die sich auf die Aktenführung und Informationsverwaltung konzentrieren – also Aufgaben, in denen Sprachmodellen eine starke Kompetenz demonstriert haben. Zum Beispiel verbringen Rechtsanwaltsfachangestellte und Verwaltungsassistenten ungefähr 54 Prozent ihrer Zeit mit Aufgaben, die ein hohes Automatisierungspotenzial aufweisen.

Berufe mit dem höchsten Potenzial für die Erweiterung durch Sprachmodelle erfordern kritisches Denken und komplexe Problemlösungsfähigkeiten, insbesondere in den Bereichen Naturwissenschaften, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik. An der Spitze stehen Versicherungsrisikoprüfer, bei denen die Analyse nahelegt, dass sie 100 Prozent ihrer Zeit mit Aufgaben verbringen, die das Potenzial zur Ergänzung durch generative KI-Systeme haben. Gefolgt von Mathematikern (80 Prozent) und Redakteuren (72 Prozent). Die restlichen Top-15-Berufe sind ebenfalls technisch oder hochspezialisiert, oft mit dem Bedarf an fortgeschrittenen Abschlüssen oder Schulungen, wie etwa Datenbankarchitekten und Statistikern.

Jobs, die von der KI geschaffen werden

Mit dem Aufkommen generativer KI, die ein neues Paradigma der Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI einführt, werden Arbeitsweisen und Berufsprofile neu definiert. Zwar lassen sich keine sicheren Vorhersagen darüber treffen, welche neuen Rollen mit der breiten Einführung von Sprachmodellen entstehen könnten. Dennoch lassen sich Schlüsselbereiche für die Berufsentwicklung identifizieren.

- KI-Modell- und Prompt-Ingenieure: Ingenieure und Wissenschaftler werden weiterhin Sprachmodelle auf der detailliertesten Ebene der KI-Innovation verfeinern. Diese Berufe umfassen ein breites Spektrum von Programmierern, die effizientere Algorithmen entwerfen, über Elektroingenieure, die spezielle Chips zur Modellausbildung entwickeln, bis hin zu Systemadministratoren und Infrastrukturexperten, die für stabile Energiequellen sorgen. Prompt-Ingenieure spielen eine Schlüsselrolle bei der Optimierung von Eingabeaufforderungen für Sprachmodellen.

- Interface- und Interaktionsdesigner: Ausgebildete Sprachmodellen sind hochtechnisch und erfordern gut gestaltete Benutzeroberflächen, um für die Öffentlichkeit zugänglich zu sein. In gewisser Weise können diese Designer als UX-Designer für Sprachmodellen angesehen werden. Ihre Aufgaben könnten auch das Stage-Reinforcement-Learning mit menschlichem Feedback umfassen, bei dem Modelle auf bevorzugte Antworten trainiert werden.

- KI-Inhalte-Ersteller: Aufbauend auf der Infrastruktur von Technologen und Interface-Designern werden KI-Inhalte-Ersteller das Wissen von Sprachmodellen nutzen, um rasch fundierte Inhalte in jedem Fachbereich zu produzieren. Das Spektrum könnte von Artikeln und Büchern bis zu Lehrmaterial und Filmhandlungen reichen, inklusive der automatischen Generierung begleitender visueller und akustischer Medien.

- Datenkuratoren und -Trainer: Umfangreiche Trainingsdatensätze sind für die Leistung von Sprachmodellen entscheidend. Die Qualität der Ausgangsdaten spiegelt sich direkt in der Qualität der LLM-Ausgabe wider, was eine spezialisierte Belegschaft für Datenqualität und -integrität erforderlich macht.

- Ethik- und Governance-Spezialisten: Die Präsenz von voreingenommenen oder anderweitig problematischen Daten kann dazu führen, dass Sprachmodelle tendenziöse oder schädliche Inhalte produzieren. Diese Verantwortung fällt in den Bereich speziell ausgebildeter KI-Sicherheitsbeauftragter und Ethiker auf Unternehmensebene sowie domänenspezifischer Regulierer und Anwälte auf staatlicher Ebene.

Wachsende und schrumpfende Berufe

Kombiniert man nun die zentralen Erkenntnisse zur Arbeitsplatzexposition gegenüber Sprachmodellen mit den Wachstumserwartungen für dieselben Berufe, zeigen sich zwei Korrelationen besonders deutlich: Die positive Korrelation zwischen Arbeitsplatzergänzung und Wachstum sowie die negative Korrelation zwischen Arbeitsplatzautomatisierung und Wachstum. Im Gegensatz dazu haben Berufe mit geringerem Expositionspotenzial deutlich geringere Wachstumserwartungen.

Die Arbeitsplätze mit dem höchsten Potenzial für Automatisierung überschneiden sich erheblich mit den Jobs, die in den nächsten fünf Jahren an Bedeutung verlieren werden. Dazu gehören

- Bankangestellte und verwandte Kassierer

- Telemarketer

- Wertpapier- und Finanzhändler

- Makler Buchhaltungs-, Kreditoren- und Lohnbuchhalter

- Rechtsanwaltsfachangestellte Statistische,

- Finanz- und Versicherungssachbearbeiter

- Verwaltungs- und Chefsekretäre

- Materialbuchhaltungs- und Lagerverwaltungsangestellte

Am stärksten werden Bankangestellte und verwandte Berufe zurückgehen (87 Prozent der Zeit für hoch automatisierbare Aufgaben, 41 Prozent erwarteter Rückgang), gefolgt von Dateneingabekräften (58 Prozent potenzielle Automatisierung, 36 Prozent erwarteter Rückgang) und administrativen und geschäftsführenden Sekretären (69 Prozent potenzielle Automatisierung, 34 Prozent erwarteter Rückgang). Alle Arbeitsplätze mit hohem Automatisierungspotenzial weisen ein negatives erwartetes Wachstum auf, mit Ausnahme von Finanzhändlern und Maklern.

INFOGRAFIKErwartete Zu- und Abnahme der Arbeitsplätze

VERGRÖSSER

Arbeitsplätze mit hohem Ergänzungspotenzial stimmen größtenteils mit den Arbeitsplätzen mit starkem erwartetem Wachstum in den nächsten fünf Jahren überein. Vor allem Berufe im Bereich der Technologen, Ingenieure und Analysten haben Ergänzungs- und Wachstumspotenzial. AI- und Machine-Learning-Spezialisten weisen das höchste erwartete Wachstum auf (75 Prozent der Zeit für Aufgaben mit hohem Ergänzungspotenzial, 39 Prozent erwartetes Wachstum), gefolgt von Datenanalysten und -wissenschaftlern (84 Prozent potenzielle Ergänzung, 31 Prozent erwartetes Wachstum) und Datenbank- und Netzwerkprofis (83 Prozent potenzielle Ergänzung, 14 Prozent erwartetes Wachstum). Allerdings variieren die Wachstumserwartungen in dieser Kategorie erheblich, und einige Berufe wie Dateneingabekräfte und Webentwickler haben niedrige Wachstumserwartungen.

Bei den Arbeitsplätzen mit geringem Expositionspotenzial sind viele in der Bildung angesiedelt, insbesondere Universitäts- und Hochschullehrer, die auch als Berufe mit moderatem erwartetem Wachstum in den nächsten fünf Jahren identifiziert wurden (41 Prozent der Zeit für Aufgaben mit geringem Expositionspotenzial gegenüber Sprachmodellen, 10 Prozent erwartetes Wachstum). Arbeitsplätze mit geringem Expositionspotenzial variieren ebenfalls in ihren Wachstumserwartungen, tendieren jedoch im Durchschnitt zu einem erwarteten Wachstum nahe Null. Die Bedeutung von Pflegeberufen unter den Arbeitsplätzen mit geringerem Potenzial für Automatisierung durch Sprachmodellen deckt sich mit früheren Erkenntnissen. Dieser Bericht stellte einen hohen Grad an nicht gedecktem Bedarf an Pflege- und Bildungsarbeitsplätzen in vielen Ländern aller Einkommensgruppen fest. Dies könnte teilweise darauf zurückzuführen sein, dass generative KI diese Arbeitsplätze nicht leicht automatisieren kann, während die Nachfrage nach ihren Dienstleistungen in den kommenden Jahren weiter steigen wird.