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Warum dieser Beitrag für dich relevant ist
Wenn du diesen Artikel liest, hast du wahrscheinlich schon mit KI-Tools experimentiert. ChatGPT. Midjourney. Sagt dir etwas. Vielleicht hast du auch versucht, mit Zapier oder N8N erste Workflows zu automatisieren und gemerkt: Diese Tools sind mächtig. Du brauchst Orientierung. Ein Gefühl dafür, was da wirklich auf dich zukommt. Was mit KI bald möglich wird.
Im Juli 2025 veröffentlichte Microsoft Research eine Analyse zum Einfluss generativer KI auf den Arbeitsmarkt. Die schauen wir uns heute an.
Das zentrale Ergebnis: der "AI Applicability Score". Also der KI-Anwendbarkeits-Score.
Zur Erinnerung: Microsoft ist einer der größten Investoren in OpenAI (ChatGPT, Sora, DALL·E, …) und bietet mit Co-Pilot und der Azure-Cloud vielen der größten und kleineren Unternehmen der Welt KI-Lösungen an.
Der von den Forschenden entwickelte Score zeigt, wie viele der typischen Aufgaben eines Berufs schon heute sinnvoll durch generative KI unterstützt oder vollständig übernommen werden können. Dafür wurden 200.000 (!) annonymisierte Chats aus Microsoft Copilot analysiert und den 965 Berufsbeschreibungen aus der US-Referenzdatenbank O*NET zugeordnet.
Der Score reicht von 0 bis 1:
- 0,0 bedeutet: Kaum KI-Einsatz möglich
- 1,0 bedeutet: (Nahezu) alle Aufgaben sind KI-gestützt umsetzbar
Schonmal vorab: Microsoft stuft Berufe mit einem Score über 0,35 als besonders „anfällig für Veränderung“ ein.
Ein Beispiel: Wenn dein Beruf einen Score von 0,45 hat, heißt das nicht, dass du morgen ersetzt wirst, aber es bedeutet, dass viele deiner Aufgaben bereits heute effizient mit KI erledigt oder unterstützt werden könnten. Und dass du die Veränderungen voraussichtlich früher spüren wirst als andere.
Die 40 am stärksten betroffenen Berufe laut Microsoft
Hier ist die übersetzte Liste der Berufe mit dem höchsten KI-Risiko, basierend auf Tabelle 3 (Seite 12) des Microsoft-Reports:
Rang | Beruf (übersetzt) | AI Applicability Score |
1 | Dolmetscher und Übersetzer | 0.49 |
2 | Historiker:innen | 0.48 |
3 | Flugbegleiter:innen | 0.47 |
4 | Vertriebsmitarbeiter:innen im Dienstleistungsbereich | 0.46 |
5 | Autor:innen und Schriftsteller:innen | 0.45 |
6 | Kundenservice-Mitarbeiter:innen | 0.44 |
7 | CNC-Programmierer:innen | 0.44 |
8 | Telefonist:innen | 0.42 |
9 | Reiseverkehrskaufleute | 0.41 |
10 | Rundfunksprecher:innen und Radio-DJs | 0.41 |
11 | Börsenangestellte (Brokerage Clerks) | 0.41 |
12 | Dozent:innen für Haushalts- und Agrarmanagement | 0.41 |
13 | Telemarketing-Fachkräfte | 0.4 |
14 | Concierges | 0.4 |
15 | Politikwissenschaftler:innen | 0.39 |
16 | Journalist:innen / Reporter:innen | 0.39 |
17 | Mathematiker:innen | 0.39 |
18 | Technische Redakteur:innen | 0.38 |
19 | Korrektor:innen / Copy Marker | 0.38 |
20 | Empfangsmitarbeiter:innen | 0.37 |
21 | Redakteur:innen | 0.37 |
22 | Hochschuldozent:innen für Wirtschaft | 0.37 |
23 | PR-Spezialist:innen | 0.36 |
24 | Produktdemonstrator:innen und Promoter:innen | 0.36 |
25 | Werbeverkaufsagent:innen | 0.36 |
26 | Kontoeröffnungs-Sachbearbeiter:innen | 0.36 |
27 | Statistik-Assistent:innen | 0.36 |
28 | Miet- und Verleihschalter-Personal | 0.36 |
29 | Datenwissenschaftler:innen | 0.36 |
30 | Finanzberater:innen | 0.35 |
31 | Archivare / Archivarinnen | 0.35 |
32 | Hochschuldozent:innen für Volkswirtschaft | 0.35 |
33 | Webentwickler:innen | 0.35 |
34 | Unternehmensberater:innen | 0.35 |
35 | Geograf:innen | 0.35 |
36 | Models | 0.35 |
37 | Marktforscher:innen | 0.35 |
38 | Notruf-Telefonist:innen | 0.35 |
39 | Telefonvermittler:innen | 0.35 |
40 | Hochschuldozent:innen für Bibliothekswissenschaft | 0.34 |
McKinsey & Co. sehen den gleichen Trend
Auch andere, wie McKinsey, bestätigen diesen Wandel. Die Beratung prognostiziert, dass bis 2030 rund 30 % der aktuell geleisteten Arbeitsstunden in den USA und Europa automatisiert werden könnten … durch generative KI sogar schneller als bisher gedacht.
Allein in Deutschland könnte das laut McKinsey bis zu 3 Millionen Jobwechsel bedeuten, was etwa 7 % aller Beschäftigten wären.
Besonders betroffen: Administrative Tätigkeiten, Kundenservice, Vertrieb. Diese Rollen beinhalten viele sich wiederholende, datenbasierte Aufgaben → perfekt für Maschinen.
Fazit: KI ersetzt keine Menschen → aber sehr wohl Aufgaben
Der "AI Applicability Score" ist ein aufschlussreicher Blick in die Gegenwart - basierend auf echter Nutzung von Microsoft Copilot. Niemand weiß genau, wie schnell der Wandel verläuft. Aber klar ist:
Vieles lässt sich effizienter gestalten.
Für manche Themen brignt es enorme Vorteile, zB Bürokratie oder Kundensupport.
Und: Wer sich nicht bewegt, wird überholt - nicht von Robotern, sondern von Menschen, die KI als Hebel nutzen. Klingt heftig. Ja. Wird aber nicht ohne Grund von so vielen großen Playern prognostiziert.
Der Trend ist deutlich: Generative KI und Automatisierung bedrohen vor allem Berufe mit hohem Anteil an standardisierbaren, kognitiven Aufgaben. Übersetzen, Texten, Datenerfassung, Kundenkommunikation. Tätigkeiten, die stark auf Informationsverarbeitung basieren, sind besonders „automatisierbar“.
Zwar entstehen langfristig auch neue Berufe und bestehende passen sich ggf. an, aber kurzfristig liegt das Risiko vor allem bei klassischen Büro-, Verwaltungs- und Servicetätigkeiten.
Was du daraus lernen kannst
Wenn du das Gefühl hast, dein Job besteht zu 50 % aus Copy-Paste und „Busywork“, dann ist genau jetzt der richtige Moment, um umzudenken.
Frag dich:
Welche meiner Aufgaben sind KI-anfällig?
Welche Fähigkeiten werden in Zukunft wichtiger?
Wie kann ich KI in meinen Arbeitsalltag integrieren, statt sie zu verdrängen?
👉 Dafür schreibe ich das Ding hier ja. Also, wenn du konkrete Fragen hast, schreibe mir gern jederzeit. Ansonsten melde ich mich wieder mit konkreten Themen und Ideen zu diesen spannenden Veränderungen.
Originalquelle:
Microsoft Research (2025)
Titel: Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI
Autoren: Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri
Veröffentlicht auf: arXiv (Juli 2025)
🔗 https://arxiv.org/abs/2507.07935v3