Arbeiten mit KI

Zur Strukturveränderung des Arbeitsmarktes

Microsoft-Research-Studie "Working with AI" (2025) | Dr. Wrede & Partner

Im Juli 2025 legte Microsoft Research eine umfassende Studie zur Anwendbarkeit generativer KI auf konkrete Berufsgruppen vor. Der Titel Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations bezeichnet nicht weniger als den Versuch, die Schnittstelle zwischen realer Arbeit und maschineller Text-Intelligenz empirisch zu vermessen.
Die Datengrundlage bilden über 200 000 anonymisierte Interaktionen zwischen Nutzern und Microsoft Copilot in den Vereinigten Staaten. Aus diesen Konversationen wurden typische Arbeitshandlungen identifiziert, klassifiziert und in Beziehung zu den Tätigkeitsprofilen des amerikanischen Berufssystems (O*NET) gesetzt. Das Ergebnis ist ein sogenannter AI Applicability Score – ein Maß dafür, in welchem Umfang generative KI heute schon Arbeitsaktivitäten abbilden, unterstützen oder selbst durchführen kann.

Methodischer Ansatz

Die Studie unterscheidet präzise zwischen zwei Handlungsebenen:

Ziel des Nutzers: Welche Aufgabe will der Mensch mit Hilfe der KI bewältigen?
Aktion der KI: Welche Teilaufgabe übernimmt das System tatsächlich?

Diese Unterscheidung ist entscheidend, weil sie das Verhältnis von Assistenz und Automation empirisch abbildet. Der Mensch fragt, die Maschine antwortet – aber nicht im gleichen semantischen Raum. Während der Nutzer Informationen sucht, Texte verfasst oder Probleme löst, agiert die KI als Beraterin, Lehrende oder Informationsquelle.
Jede Interaktion wurde anschließend drei Kriterien unterzogen:

Abdeckung (Coverage): Wie viele berufstypische Tätigkeiten werden überhaupt durch KI-Einsatz berührt?
Erfolgsquote (Completion): In welchem Anteil der Fälle führt die KI die gestellte Aufgabe erkennbar zum Abschluss?
Umfang (Scope): Wie groß ist der Anteil des Arbeitsfelds, in dem KI eine funktionale Rolle übernehmen kann?

Aus diesen Kennziffern ergibt sich ein gewichteter Gesamtwert, der für 785 Berufe berechnet wurde.

Zentrale Befunde

Die Ergebnisse zeigen ein deutliches Muster:
Generative KI wirkt vor allem dort, wo Arbeit sprachlich, analytisch oder beratend verläuft – nicht dort, wo sie körperlich, handwerklich oder maschinell ausgeführt wird.

Die höchste Anwendbarkeit findet sich in folgenden Berufsfeldern:

Übersetzung, Redaktion, Journalismus, Technische Kommunikation
Kunden-, Service- und Vertriebsfunktionen
Datenanalyse, Programmierung und Verwaltung
Pädagogische und beratende Tätigkeiten

Dagegen weisen Berufe mit körperlicher Arbeit, Pflege, Handwerk oder Maschinentechnik die geringsten Überschneidungen mit generativer KI auf.

In der Rangliste der 40 am stärksten betroffenen Tätigkeiten liegen Dolmetscher, Historiker, Autoren, Dienstleistungsverkäufer und Kundenberater an der Spitze. Am unteren Ende stehen Pflege- und Hilfskräfte, Handwerker, Maschinenbediener und technische Operatoren.

Bemerkenswert ist, dass sich kein linearer Zusammenhang zwischen Lohnhöhe und KI-Exponiertheit zeigt. Wissens- und Kommunikationsarbeit kann ebenso betroffen sein wie mittlere Routinefunktionen. Das Gefälle verläuft weniger sozial als semantisch: Wer mit Sprache, Information und Regelwissen arbeitet, befindet sich im Zentrum der Veränderung.

Relevanz für Deutschland

Auch wenn die Datengrundlage amerikanisch ist, lassen sich strukturelle Parallelen erkennen.
In Deutschland zählen zu den besonders KI-affinen Berufsfeldern:

Übersetzungs-, Medien- und Redaktionsarbeit
Marketing, Vertrieb, Kundenservice
Wissenschaftliche Assistenz, Lehrtätigkeit und Verwaltung
Software- und Datenberufe

Weniger betroffen sind:

Produktion, Bau, Transport und Energieversorgung
Pflege, Therapie und handwerkliche Berufe

Damit bestätigt sich ein Grundmuster des technologischen Strukturwandels: KI transformiert zunächst die kognitiven Tätigkeiten, nicht die physischen.
Langfristig wird jedoch jede Branche lernen müssen, ihre Informationsflüsse, Dokumentationspflichten und Wissensprozesse neu zu ordnen – unabhängig vom Anteil manueller Arbeit.

Strategische Folgerungen

Für Unternehmen bedeutet dies zweierlei:

Komplementarität statt Ersatzdenken. KI ist gegenwärtig weniger ein Substitut als ein Multiplikator menschlicher Urteilskraft. Die produktivsten Arbeitsformen entstehen dort, wo KI systematisch in Recherche, Text- und Datenverarbeitung eingebunden wird, ohne den menschlichen Zweck zu verdrängen.
Qualifikationsverschiebung. Der Wert eines Berufs liegt künftig nicht mehr allein im Tätigkeitsfeld, sondern im Grad der digitalen Selbstwirksamkeit. Wer weiß, wie er generative Modelle methodisch nutzt, wird seinen Marktwert sichern – unabhängig von Branche oder Hierarchie.

Für Bildungssysteme bedeutet das: Schreib-, Analyse- und Urteilsfähigkeit werden zur zentralen Voraussetzung digitaler Professionalität. Die Studie zeigt, dass KI-Kompetenz keine Programmierkunst ist, sondern angewandte Sprach- und Denkarbeit.

Fazit

Die Microsoft-Studie liefert kein Szenario des Arbeitsplatzverlustes, sondern eine präzise Momentaufnahme des gegenwärtigen Wandels. Sie zeigt, wo generative KI heute bereits arbeitet – und wo sie an Grenzen stößt.
Wer die Zahlen richtig liest, erkennt: Die Herausforderung liegt weniger in der Angst vor Automatisierung als in der Fähigkeit, mit Maschinen sinnvoll zu denken.

Künftige Arbeit wird weder rein menschlich noch rein künstlich sein, sondern ein neues Gefüge aus Kommunikation, Kontrolle und geistiger Klarheit.
Das erfordert Führung, die versteht, was bleibt: Urteilskraft, Verantwortung und Sprache als Grundlage jeder zivilisierten Arbeit.

Anlage A

40 Berufe mit hoher KI-Anwendbarkeit

Rang	Beruf (Deutsch)	Originaltitel (Englisch)	KI-Score
1	Dolmetscher und Übersetzer	Interpreters and Translators	0,49
2	Historiker	Historians	0,48
3	Flug- und Zugbegleiter	Passenger Attendants	0,47
4	Dienstleistungsverkäufer	Sales Representatives of Services	0,46
5	Autoren und Schriftsteller	Writers and Authors	0,45
6	Kundenservice-Mitarbeiter	Customer Service Representatives	0,44
7	CNC-Programmierer	CNC Tool Programmers	0,44
8	Telefonisten	Telephone Operators	0,42
9	Reise- und Ticketverkäufer	Ticket Agents and Travel Clerks	0,41
10	Rundfunksprecher und Radiomoderatoren	Broadcast Announcers and Radio DJs	0,41
11	Börsen- und Handelsgehilfen	Brokerage Clerks	0,41
12	Fachberater für Haus- und Landwirtschaft	Farm and Home Management Educators	0,41
13	Telefonverkäufer	Telemarketers	0,40
14	Concierges	Concierges	0,40
15	Politikwissenschaftler	Political Scientists	0,39
16	Reporter und Journalisten	News Analysts, Reporters, Journalists	0,39
17	Mathematiker	Mathematicians	0,39
18	Technische Redakteure	Technical Writers	0,38
19	Korrekturleser	Proofreaders and Copy Markers	0,38
20	Empfangskräfte und Gastgeber	Hosts and Hostesses	0,37
21	Redakteure	Editors	0,37
22	Dozenten für Betriebswirtschaft	Business Teachers, Postsecondary	0,37
23	PR-Fachleute	Public Relations Specialists	0,36
24	Produkt- und Werbedemonstratoren	Demonstrators and Product Promoters	0,36
25	Anzeigenverkäufer	Advertising Sales Agents	0,36
26	Sachbearbeiter für Neukonten	New Accounts Clerks	0,36
27	Statistische Assistenten	Statistical Assistants	0,36
28	Miet- und Thekenangestellte	Counter and Rental Clerks	0,36
29	Datenwissenschaftler	Data Scientists	0,36
30	Finanzberater	Personal Financial Advisors	0,35
31	Archivare	Archivists	0,35
32	Dozenten für Volkswirtschaft	Economics Teachers, Postsecondary	0,35
33	Webentwickler	Web Developers	0,35
34	Unternehmensanalysten	Management Analysts	0,35
35	Geographen	Geographers	0,35
36	Models	Models	0,35
37	Marktforscher	Market Research Analysts	0,35
38	Leitstellen-Disponenten	Public Safety Telecommunicators	0,35
39	Telefonzentralisten	Switchboard Operators	0,35
40	Dozenten für Bibliothekswissenschaft	Library Science Teachers, Postsecondary	0,34

Anlage B

40 Berufe mit niedriger KI-Anwendbarkeit

Rang	Beruf (Deutsch)	Originaltitel (Englisch)	KI-Score
1	Blutabnehmer	Phlebotomists	0,03
2	Pflegehelfer	Nursing Assistants	0,03
3	Fachkräfte für Gefahrstoffbeseitigung	Hazardous Materials Removal Workers	0,03
4	Gehilfen für Maler und Verputzer	Helpers – Painters, Plasterers	0,03
5	Einbalsamierer	Embalmers	0,03
6	Betriebs- und Anlagenführer (sonstige)	Plant and System Operators	0,03
7	Kiefer- und Gesichtschirurgen	Oral and Maxillofacial Surgeons	0,03
8	Autoglasmonteure	Automotive Glass Installers and Repairers	0,03
9	Schiffsingenieure	Ship Engineers	0,03
10	Reifenmonteure	Tire Repairers and Changers	0,02
11	Zahnersatz-Spezialisten	Prosthodontists	0,02
12	Produktionshelfer	Helpers – Production Workers	0,02
13	Straßen- und Brückeninstandhalter	Highway Maintenance Workers	0,02
14	Medizintechnische Vorbereiter	Medical Equipment Preparers	0,02
15	Verpackungsmaschinenführer	Packaging and Filling Machine Operators	0,02
16	Maschinenbeschicker	Machine Feeders and Offbearers	0,02
17	Spüler	Dishwashers	0,02
18	Betonbauer und Estrichleger	Cement Masons and Concrete Finishers	0,01
19	Feuerwehr-Vorgesetzte	Supervisors of Firefighters	0,01
20	Gabelstaplerfahrer	Industrial Truck and Tractor Operators	0,01
21	Augenoptik-Assistenten	Ophthalmic Medical Technicians	0,01
22	Masseure	Massage Therapists	0,01
23	Operationsassistenten	Surgical Assistants	0,01
24	Reifenbauer	Tire Builders	0,01
25	Dachdeckergehilfen	Helpers – Roofers	0,01
26	Gasverdichter- und Pumpenbediener	Gas Compressor and Pumping Station Operators	0,01
27	Dachdecker	Roofers	0,01
28	Bohr- und Ölarbeiter	Roustabouts, Oil and Gas	0,01
29	Zimmermädchen und Reinigungskräfte	Maids and Housekeeping Cleaners	0,01
30	Straßen- und Belagsmaschinenführer	Paving and Surfacing Equipment Operators	0,01
31	Forstmaschinenführer	Logging Equipment Operators	0,01
32	Motorbootführer	Motorboat Operators	0,00
33	Krankenhausordner	Orderlies	0,00
34	Bodenschleifer	Floor Sanders and Finishers	0,00
35	Rammbock- und Pfahlmaschinenführer	Pile Driver Operators	0,00
36	Gleis- und Instandhaltungsarbeiter	Rail-Track Laying and Maintenance Operators	0,00
37	Gießerei-Formenbauer	Foundry Mold and Coremakers	0,00
38	Wasseraufbereitungsanlagen-Bediener	Water Treatment Plant and System Operators	0,00
39	Brücken- und Schleusenwärter	Bridge and Lock Tenders	0,00
40	Baggerführer	Dredge Operators	0,00

Ausblick

Die zweite Welle der Automatisierung

Auf die digitale folgt die physische Transformation. Wenn generative KI mit Robotik verschmilzt, entsteht eine neue Arbeitsteilung zwischen Denken und Handeln. Maschinen werden nicht mehr nur Antworten formulieren, sondern reale Aufgaben ausführen können: Sie werden schreiben, rechnen, montieren, transportieren und warten.

Der Einfluss der KI wird sich damit über den Bildschirm hinaus nicht nur in die Werkhallen ausdehnen, sondern auch in die Krankenhäuser und Lieferketten.

Die kognitive Automatisierung wird zur operativen.

Einerseits werden Produktivität und Präzision steigen, andererseits werden alle Tätigkeiten, die auf Wiederholung und Regelhaftigkeit beruhen, zunehmend unter Druck geraten.

Entscheidend wird sein, ob der Mensch die neue Handlungsintelligenz zu führen weiß, bevor sie ihn ersetzt.

Literaturverzeichnis

Primärquelle

Microsoft Research (2025): Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations. July 2025. Redmond, WA.
Verfügbar unter: https://arxiv.org/abs/2507.07935

Begleitende Veröffentlichungen und Kommentare

Agrawal, A.; Gans, J.; Goldfarb, A. (2018): Prediction Machines – The Simple Economics of Artificial Intelligence. Harvard Business Review Press, Boston.
Brynjolfsson, E.; Mitchell, T.; Rock, D. (2023): The Turing Trap: The Promise & Peril of Human-Like Artificial Intelligence. NBER Working Paper w30922, Cambridge (MA).
Microsoft Research Blog (2025): Applicability vs. Job Displacement – Further Notes on Our Recent Research on AI and Occupations.
Verfügbar unter: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog
GeekWire (2025): Microsoft Study Shows Jobs Most and Least Impacted by Generative AI. Seattle, Juli 2025.

Wissenschaftliche und ökonomische Analysen

Autor, D.; Salomons, A. (2024): The Labor Market Effects of Artificial Intelligence: Evidence from U.S. Occupations. MIT Working Paper, Cambridge (MA).
Acemoglu, D.; Restrepo, P. (2024): Tasks, Automation, and the Rise of Artificial Intelligence. Journal of Economic Perspectives, Vol. 38 (2), pp. 3–28.
Felten, E.; Raj, M.; Seamans, R. (2023): How Will Language Modelers Like ChatGPT Affect Occupations and Industries? NBER Working Paper w31122.
OECD (2024): AI and the Future of Work – Policy Directions for Inclusive Transformation. OECD Publishing, Paris.
World Economic Forum (2024): Future of Jobs Report 2024. Geneva.

Deutsche Analysen und Transfers

IAB – Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (2024): KI am Arbeitsplatz: Potenziale, Risiken und Qualifikationsbedarf. Nürnberg.
Bitkom (2024): Generative KI in deutschen Unternehmen. Berlin.
Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) (2024): Wege in die Arbeitsgesellschaft 2030 – KI, Transformation und soziale Sicherung. Berlin.

Microsoft-Studie: Working with AI (2025)