Andrej Karpathy, der frühere KI-Chef von Tesla und Mitgründer von OpenAI, hat gerade ein Open-Source-Tool veröffentlicht, das jeden größeren Beruf in den USA danach bewertet, wie stark er den aktuellen Fähigkeiten von KI ausgesetzt ist. Das Projekt zieht Daten von 2024 aus dem Occupational Outlook Handbook des Bureau of Labor Statistics (342 Berufsarten, rund 143 Millionen Beschäftigte, alle Sektoren der US-Wirtschaft) und lässt dann ein LLM jeden Beruf auf einer Skala von 0 bis 10 nach seiner KI-Exposition einstufen. Karpathy sagt offen, dass das keine formale ökonomische Veröffentlichung ist. Es ist ein Entwicklungswerkzeug, eine strukturierte Art zu sehen, wo sich die aktuellen Fähigkeiten von KI am stärksten mit der Arbeit überschneiden, die Menschen tatsächlich machen.
Der Durchschnitt über alle Berufe liegt bei 5,3 von 10, was darauf hindeutet, dass sich ein großer Teil der US-Jobs schon jetzt spürbar mit den Fähigkeiten von KI überschneidet. Interessant sind aber weniger der Durchschnitt als die Extreme.
Die 3,7 Billionen Dollar an exponierten Löhnen
Nimmt man nur die Berufe mit 7 oder mehr Punkten, also die Stufe mit „hoher Exposition“, sind die Zahlen beachtlich. In dieser Gruppe liegen 130 Berufe mit 49 Millionen Stellen. Nach den Beschäftigtenzahlen und jährlichen Medianlöhnen des BLS entspricht diese Stufe rund 3,7 Billionen Dollar an Jahreslöhnen. Das ist mehr als ein Drittel aller vom BLS erfassten Stellen, konzentriert auf die Teile der Wirtschaft, die pro Arbeitskraft den größten wirtschaftlichen Wert erzeugen.
Zur Klarstellung: Das ist eine Überschlagsrechnung (BLS-Beschäftigung mal BLS-Medianlohn, summiert über alle Berufe mit 7 oder mehr Punkten) und keine formale Wirtschaftsprognose. Das Ausmaß der Überschneidung zwischen den Fähigkeiten von KI und der heutigen Beschäftigung lässt sich aber schwer ignorieren.
Das Muster: Wenn Ihre Arbeit auf dem Bildschirm stattfindet, sind Sie exponiert
Der stärkste einzelne Prädiktor für einen hohen Expositionswert ist trügerisch einfach: Existiert das Ergebnis der Arbeit auf einem Bildschirm? Wenn Ihr Arbeitsergebnis im Kern digital ist (Text, Code, Daten, Designs, Finanzmodelle), kann KI im Prinzip nachbilden oder massiv verstärken, was Sie tun. Karpathys Bewertungsschema sagt das ausdrücklich: Jobs, die sich vollständig vom Homeoffice aus am Computer erledigen lassen, haben von Natur aus eine hohe Exposition.
Deshalb liest sich die Spitze der Liste wie ein Verzeichnis der Wissensökonomie, darunter viele Jobs, die noch vor wenigen Jahren als sicher, angesehen und gut bezahlt galten.
Die perfekte 10: Medizinische Schreibkräfte
Nur ein Beruf erreichte die Höchstwertung von 10 von 10: medizinische Schreibkräfte (43.900 Stellen, 37.550 Dollar Medianlohn). Die Begründung ist einfach: Das ist eine rein digitale Routinearbeit der Informationsverarbeitung, bei der KI-Spracherkennung und große Sprachmodelle bereits nahezu menschliche Genauigkeit erreichen. Das BLS erwartet, dass die Beschäftigung in diesem Beruf im Zeitraum 2024 bis 2034 schlicht sinkt. Das ist der deutlichste Fall eines Berufs, in dem KI nicht nur unterstützt, sondern die Kernaufgabe selbst übernehmen kann.
Die Stufe 9/10: Hier liegt die Masse
Dreißig Berufe kamen auf 9 von 10, und hier wird das schiere Ausmaß der Exposition sichtbar.
Kundendienstmitarbeiter: 2,8 Millionen Stellen bei 42.830 Dollar Medianlohn. Der Kern der Arbeit (Fragen beantworten, Bestellungen bearbeiten, Beschwerden klären) entspricht direkt dem, was dialogfähige KI schon heute in großem Maßstab macht. Das BLS erwartet für diese Kategorie einen Rückgang.
Allgemeine Bürokräfte: 2,6 Millionen Stellen bei 43.630 Dollar. Dateneingabe, Dokumentenformatierung, Terminplanung und Informationsverarbeitung gehören in jeder Volkswirtschaft zu den am leichtesten automatisierbaren Aufgaben. Auch hier wird ein Rückgang erwartet.
Softwareentwickler, QA-Analysten und Tester: 1,9 Millionen Stellen bei einem Medianlohn von 131.450 Dollar. Das ist vielleicht der Eintrag auf der Liste, der am meisten gegen die Intuition geht. Gerade die Leute, die KI-Werkzeuge bauen, gelten selbst als hoch exponiert, weil Programmieren, Debugging und Testautomatisierung genau die Aufgaben sind, bei denen große Sprachmodelle die stärksten Produktivitätsgewinne zeigen. Das BLS rechnet für diese Kategorie trotzdem mit überdurchschnittlichem Wachstum. Das Feld könnte sich also neu ordnen, mit möglicherweise weniger Entwicklern pro Output-Einheit, aber deutlich höherer Produktivität des Einzelnen.
Buchhaltungs-, Rechnungs- und Prüfungssachbearbeiter: 1,6 Millionen Stellen bei 49.210 Dollar, für den Zeitraum 2024 bis 2034 wird bereits ein Rückgang erwartet.
Finanzsachbearbeiter: 1,2 Millionen Stellen bei 48.650 Dollar. Routinemäßige Dateneingabe, das Aktualisieren von Unterlagen und einfache Finanzberechnungen sind Lehrbuchfälle für KI-gestützte Abläufe.
Weitere Einträge mit 9/10 sind Marktforschungsanalysten (942.000 Stellen), Finanzanalysten (429.000), Rechtsassistenten (376.000), Grafikdesigner (266.000), Data Scientists (246.000), Webentwickler (215.000), Schriftsteller und Autoren (135.000), Redakteure (116.000), Dolmetscher und Übersetzer (75.300) und Programmierer (121.200, schon jetzt mit erwartetem Rückgang).
Die Stufe 8/10: Kernberufe der Bürowelt
Bei 8 von 10 reicht das Muster bis in Berufe, die traditionell als durch berufliche Zugangshürden geschützt gelten: Sekretariats- und Verwaltungskräfte (3,5 Millionen Stellen), Buchhalter und Wirtschaftsprüfer (1,6 Millionen bei 81.680 Dollar), Anwälte (865.000 bei 151.160 Dollar), Systemanalytiker (521.000) und Werbe- und Marketingleiter (434.000 bei 159.660 Dollar).
Besonders interessant sind die Anwälte. Mit 151.160 Dollar Medianlohn und 865.000 Stellen gehört der Anwaltsberuf zu den bestbezahlten Kategorien der Stufe mit hoher Exposition. Der Kern juristischer Arbeit (Recherche, Dokumentenprüfung, Vertragsanalyse, Auslegung von Vorschriften) ist durch und durch textbasiert und rückt zunehmend in die Reichweite von LLMs. Auftritte vor Gericht, Mandantenbeziehungen und fachliches Urteilsvermögen schützen durchaus, aber die wirtschaftlichen Bedingungen, unter denen juristische Arbeit erledigt wird, verschieben sich bereits.
Was Exposition nicht bedeutet
Hohe Exposition heißt nicht, dass ein Job verschwindet. In vielen Fällen heißt sie, dass KI einen wachsenden Teil des Arbeitsablaufs übernehmen kann und sich die Arbeit von Menschen stärker auf Aufsicht, Ausnahmefälle, Ermessensentscheidungen und beziehungsintensive Aufgaben verlagert. Manche Berufe könnten Stellen verlieren. Andere könnten insgesamt wachsen, während sich die Arbeit in ihnen stark verändert: weniger Stunden für Routineproduktion, mehr für Strategie, Aufsicht und jene Teile des Jobs, die menschliche Präsenz oder Vertrauen brauchen.
Diese Unterscheidung zählt. Karpathys Tool misst die Anfälligkeit für die Fähigkeiten von KI, keinen Zeitplan für Verdrängung. Zwischen „KI kann Teile dieses Jobs erledigen“ und „Arbeitgeber bauen ihre Organisation um diese Fähigkeit herum um“ liegen Regulierung, institutionelle Trägheit, Erwartungen von Kunden und das ungleichmäßige Tempo der Einführung.
Warum manche hoch exponierten Jobs trotzdem wachsen könnten
Zu den aufschlussreichsten Querverweisen im Datensatz gehört der Vergleich der Expositionswerte mit den BLS-Beschäftigungsprognosen für 2024 bis 2034. Von den 130 hoch exponierten Berufen wird bei 29 bereits ein Rückgang erwartet, darunter Buchhaltungssachbearbeiter, Programmierer, allgemeine Bürokräfte, Inkassomitarbeiter und Versicherungs-Underwriter.
Mehrere hoch exponierte Berufe zeigen aber überdurchschnittliches prognostiziertes Wachstum, darunter Softwareentwickler, Data Scientists, Marktforschungsanalysten und Operations-Research-Analysten. Das muss kein Widerspruch sein. Wahrscheinlich steckt dahinter eine Umstrukturierung: Die Nachfrage nach dem, was diese Berufe liefern, steigt weiter, aber mit KI-Unterstützung kann jede Person mehr davon produzieren. Die Gesamtbeschäftigung kann wachsen, auch wenn sich das Verhältnis von Arbeitskräften zu Output verschiebt. Die Arbeit wächst, die Zahl der Beschäftigten pro Arbeitseinheit womöglich nicht.
Das andere Ende der Skala: Was KI nicht erreicht
Zur Einordnung: Die Berufe mit 1 bis 2 Punkten sind überwiegend körperliche, praktische Tätigkeiten, nämlich Bauhilfsarbeiter, Reinigungskräfte, Dachdecker, Elektriker, Installateure, Tischler, Heimhilfen, Kinderbetreuer, Friseure und Barkeeper. Diese 45 am niedrigsten bewerteten Berufe stehen für rund 53 Millionen Stellen.
Die Trennlinie verläuft nicht entlang von Können oder Bildungsgrad, sondern entlang der Körperlichkeit. Ein Installateur mit 63.000 Dollar kommt auf 2. Ein Softwareentwickler mit 131.000 Dollar kommt auf 9. Die traditionelle ökonomische Hierarchie, in der digitale Wissensarbeit mehr einbringt als körperliche Arbeit, wird direkt von derselben Technologie infrage gestellt, die diesen Aufschlag überhaupt erst mitgeschaffen hat.
Was das bedeutet
Karpathys Projekt ist keine Arbeitsmarktprognose. Es ist eine provokante, strukturierte Momentaufnahme davon, wo sich die aktuellen Fähigkeiten von KI am stärksten mit bestehenden Berufen überschneiden. Und das Signal ist eindeutig: Die Wissensökonomie ist vor KI-Exposition nicht geschützt. In vielen Fällen ist sie das Hauptziel.
Am stärksten exponiert sind nicht die Fabrikjobs, um die man sich vor zehn Jahren gesorgt hat. Es sind die Bildschirmberufe, die heutige Büroarbeit ausmachen: Analysten, Entwickler, Designer, Buchhalter, juristische Mitarbeiter und Sachbearbeiter. Die Frage lautet nicht mehr, ob KI bei dieser Arbeit helfen kann, sondern wie viel davon sich mit weniger Menschen erledigen lässt und wie schnell Organisationen danach handeln.
Wie sich zeigt, ist ein wachsender Teil der kognitiven Routinearbeit genau das, worin KI gut geworden ist.
Datenquelle: karpathy.ai/jobs, aufgebaut auf Daten des BLS Occupational Outlook Handbook von 2024 mit Prognosen für 2024 bis 2034, bewertet mit Gemini Flash über OpenRouter. Karpathy weist darauf hin, dass das ein Entwicklungswerkzeug ist und keine formale ökonomische Veröffentlichung.
Aus dem Englischen übersetzt: zum Originalbeitrag