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Welche Berufe am meisten mit künstlicher Intelligenz arbeiten

Digitalisierung

Welche Berufe am meisten mit künstlicher Intelligenz arbeiten
Mann arbeitet an einem Bildschirm mit einem Chatbot
ChatGPT und Co sind bereits in vielen Berufen Teil des Arbeitsalltags. © Laurence Dutton / iStock

Chatbots und andere KI-Technologien haben bereits Einzug in viele Berufe erhalten. Das verändert die Arbeitswelt. Inzwischen kommen bereits rund 80 Prozent der Arbeiter bei ihren Aufgaben mit einer KI in Kontakt, wie eine aktuelle Erhebung zeigt. Die Technik hilft ihnen, zumindest einen Teil ihrer Arbeit deutlich schneller zu erledigen. Besonders betroffen sind der Studie zufolge gut bezahlte Jobs und solche mit langer Ausbildung.

Große Sprachmodelle wie ChatGPT und Co, die auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhen, sind bereits in vielen Berufen Teil des Arbeitsalltags. Künftig könnten diese Large Language Models (LLMs) und ähnliche Technologien manche Aufgabenbereiche auch komplett übernehmen und bedrohen daher einige Arbeitsplätze, so die gängige Erzählung. Aber wie groß ist das Risiko, seinen Job an eine KI zu verlieren, tatsächlich? Welche Berufe sind besonders betroffen? Und wie verändern GPTs den Arbeitsmarkt?

Kaum noch Jobs ohne GPT-Einfluss

Diesen Fragen ist nun ein Team um Tyna Eloundou von der KI-Firma OpenAI nachgegangen. Dafür werteten sie Angaben zu 923 Jobs und ihren jeweiligen Aufgaben aus, die in der Datenbank O*NET 27.2 hinterlegt sind. Die Forschenden prüften selbst sowie mithilfe von GPT-4, ob sich die darin beschriebenen Aufgaben mindestens doppelt so schnell erledigen lassen, wenn die menschlichen Arbeitskräfte ein LLM verwenden. Sie setzten dabei voraus, dass durch die technische Unterstützung die Qualität der geleisteten Arbeit gleichbleibt oder steigt.

Die Auswertung ergab, dass rund 80 Prozent der Beschäftigten in Positionen und Berufen arbeiten, deren Aufgaben sich zu mindestens zehn Prozent durch ein LLM beschleunigen lassen. Bei 18,5 Prozent der Beschäftigten lassen sich die Aufgaben sogar zu 50 Prozent mithilfe eines LLM schneller erledigen. Allerdings sind weniger als zwei Prozent aller beschriebenen Arbeitsaufgaben auch komplett ohne menschliches Zutun durchführbar, wie das Team berichtet. Unter den Stellen, die LLM am stärksten nutzen oder theoretisch von ihnen profitieren würden, sind vorwiegend gut bezahlte Jobs und solche mit langer Ausbildung, wie Eloundou und ihre Kollegen feststellten. Ganz oben auf dieser Liste stehen Wissenschaftler und Forscher sowie „Technologen“ wie etwa Softwareentwickler, aber auch Anwälte und Apotheker finden sich dort. Auffällig häufig betroffen sind auch Jobs, die Text oder Code produzieren oder routinemäßig Informationen auswerten.

Für die allermeisten Dinge sind im Arbeitsleben demnach bislang noch Menschen notwendig, zumindest um sie zu steuern und zu überwachen. Viele Aufgaben ließen sich jedoch mit technischen Hilfsmitteln beschleunigen und nur noch wenige Berufe kommen überhaupt nicht mit GPTs in Kontakt.

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Zukunft ungewiss

Damit beschreibt die Studie den Status quo des Arbeitsmarktes. Wie sich dieser weiter entwickeln wird, ist hingegen schwer vorherzusagen, so das Team. Ob sich durch den Einsatz von LLM beispielsweise das Gehalt, die Arbeitszufriedenheit oder der Bedarf an Arbeitskräften verändern wird, ist bislang nicht erforscht. Das hängt auch davon ab, ob sich weitere Einsatzgebiete für die künstlichen Intelligenzen ergeben werden oder aktuelle Einsatzbereiche wieder zurückgenommen werden. Es sei durchaus möglich, dass auch Jobs, die aktuell außer Reichweite des KI-Einflusses zu sein scheinen, künftig ebenfalls durch LLM erledigt werden könnten, wenn sich diese weiterentwickeln. Umgekehrt könnten sich unvorhergesehene Gründe ergeben, warum eine Aufgabe doch besser durch einen Menschen ausgeführt werden sollte.

Eloundou und ihre Kollegen plädieren in jedem Fall dafür, die Entwicklung der Technologien und ihre möglichen Folgen für den Arbeitsmarkt, die Wirtschaft und die Gesellschaft aufmerksam zu verfolgen, um möglichen Nachteilen rechtzeitig entgegenwirken zu können.

Quelle: Tyna Eloundou (OpenAI) et al.; Science, doi: 10.1126/science.adj0998

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