So automatisierbar ist dein Job wirklich: Was unser Automation-Index zeigt

Ist mein Job in Gefahr? Diese Frage stellen sich gerade viele, aber sie ist zu grob gestellt. Die Anthropic Economic Index-Daten, die wir auf den baito-Trends je Beruf einblenden, beantworten eine genauere Frage: übernimmt KI eine Aufgabe komplett, oder arbeitet sie mit dir zusammen. Wir haben uns Berufe aus dem Impact-Sektor angesehen, von Fundraising und NGO-Arbeit über die Energiewende bis zu Bildung und Sozialer Arbeit, dazu ein paar klassische Bürorollen zum Vergleich.

was der automation index eigentlich misst

Grundlage ist die Methodik des Anthropic Economic Index: Arbeitsaufgaben werden nach der Klassifikation des US-Arbeitsministeriums geordnet, das in seiner O*NET-Datenbank rund 20.000 einzelne Arbeitsaufgaben führt. Anthropic unterscheidet zwei Muster: Automatisierung, wenn KI eine Aufgabe direkt übernimmt, und Augmentation (Ergänzung), wenn KI mit einem Menschen zusammenarbeitet und der Mensch im Prozess bleibt. Insgesamt lag der Anteil bei der Vorstellung des Index bei 57 Prozent Augmentation zu 43 Prozent Automatisierung, über alle untersuchten Aufgaben hinweg. Der aktuelle Datenstand, auf dem unsere Werte beruhen, wertet rund eine Million Claude-Gespräche aus Claude.ai und der API aus, erhoben zwischen dem 5. und 12. Februar 2026.

baito übernimmt diese Rohdaten nicht als eine einzige Zahl, sondern bricht sie pro Beruf auf ESCO-Ebene herunter und zeigt sie auf den Berufe-Trends: einen Automatisierungs-Index und einen Ergänzungs-Index je Beruf, jeweils von 0 bis 100 Prozent. Ein hoher Automatisierungs-Index heißt, dass KI in diesem Beruf Aufgaben eher direkt übernimmt. Ein hoher Ergänzungs-Index heißt, dass Menschen in diesem Beruf KI eher als Werkzeug neben sich nutzen, nicht als Ersatz.

impact-berufe und bürorollen im vergleich

Wir haben den Index für eine Reihe von Berufen ausgewertet, die im Impact-Sektor typisch sind, von Fundraising über die Energiewende bis in Bildung und Soziale Arbeit, dazu ein paar Bürorollen zum Vergleich. Das Muster ist deutlich:

Bei den Sozial- und Pflegeberufen in unserer Auswahl liegt der Automatisierungs-Index zwischen 0 und 20 Prozent, der Ergänzungs-Index dagegen zwischen 57 und 65 Prozent. Fundraising, Lehrtätigkeit und Ingenieurarbeit in der Energiewende liegen nah beieinander: Automatisierung im niedrigen bis mittleren Bereich, Ergänzung deutlich vorn. Erst bei Sekretariat, Softwareentwicklung und Übersetzung dreht sich das Verhältnis um, hier liegt der Automatisierungs-Index über dem Ergänzungs-Index.

Wichtig für die Einordnung: Nicht jeder ESCO-Beruf hat genug Signal für einen belastbaren Wert. Der Community-Sozialarbeiter in unserer Stichprobe etwa hatte im aktuellen Datenstand keine ausreichende Datenbasis, solche Fälle blenden wir aus, statt eine Zahl zu erfinden. Auch wo ein Wert vorliegt, ist er teils über die nächstliegende O*NET-Berufsgruppe abgeleitet statt direkt gemessen, gekennzeichnet mit einer Konfidenzstufe. Der Index ist ein Signal, keine Garantie.

ein blick in die einzelnen aufgaben

Der Unterschied wird konkreter, wenn man sich die einzelnen Aufgaben ansieht statt nur den Gesamtwert. Für Sozialarbeiter:innen in der Familienhilfe listet O*NET 21 Einzelaufgaben, von der Fallführung über Elternberatung bis zur Vermittlung in Pflegefamilien. Nur bei vier davon gibt es überhaupt messbares KI-Nutzungssignal, und wo es welches gibt, zum Beispiel bei der Beratung zu Erziehungsfragen oder bei begleitender Sozialforschung, liegt der Automatisierungsanteil bei 0 Prozent und der Ergänzungsanteil bei bis zu 63 Prozent. Die Kernarbeit, Klient:innen interviewen, Fälle einschätzen, mit Gerichten und Jugendämtern koordinieren, taucht in den Claude-Nutzungsdaten schlicht nicht auf.

Bei Sekretär:innen sieht die Aufgabenliste anders aus. Hier zeigen 12 von 25 Aufgaben Signal, mit deutlich höheren Automatisierungsanteilen: Internetrecherchen zu 73 Prozent automatisiert, Termine planen und bestätigen zu 57 Prozent, Datenbanken pflegen zu 66 Prozent. Genau die Aufgaben, die sich klar abgrenzen und wiederholen lassen, sind es, bei denen KI die Arbeit eher übernimmt statt zu begleiten.

was das für die jobsuche im impact-sektor bedeutet

Für die Berufe am unteren Ende der Tabelle sagen die Daten etwas anderes als die aktuelle Verunsicherung. Was sie schwer automatisierbar macht, ist dasselbe, was sie fachlich anspruchsvoll macht: Beziehungsarbeit, situatives Urteilsvermögen, Verantwortung gegenüber Menschen in schwierigen Lagen. Genau diese Anteile finden sich in den O*NET-Aufgabenlisten kaum als KI-Nutzung wieder.

In den Feldern, um die es auf baito vor allem geht, also NGOs und gemeinnützige Organisationen, Impact-Startups und Green Tech, fällt das Bild ähnlich aus, wenn auch weniger deutlich. Fundraising liegt bei 28 Prozent Automatisierung zu 69 Prozent Ergänzung, Ingenieurarbeit in den Erneuerbaren bei 30 zu 57. Ein Teil dieser Arbeit ist abgrenzbar genug, dass KI ihn übernimmt. Verschieben wird sich damit eher der Zuschnitt einer Rolle als die Rolle selbst.

Das heißt nicht, dass KI in diesen Berufen keine Rolle spielt. Der Ergänzungs-Index liegt bei den meisten Berufen aus unserer Auswahl über 55 Prozent, KI wird also durchaus genutzt, aber als Werkzeug neben der eigentlichen Arbeit: beim Dokumentieren, beim Formulieren von Anträgen, bei der Recherche. Wer sich im Vorstellungsgespräch dazu äußert, kann ehrlich sagen, wofür KI im eigenen Alltag hilfreich ist und wofür nicht, das liest sich reflektierter als pauschale Technikbegeisterung oder pauschale Ablehnung, wie unsere Auswertung zu KI im Recruiting zeigt.

Wer selbst nachsehen will, wie es um den eigenen Beruf steht, findet die Werte für einzelne Berufe auf den baito-Trends. Offene Stellen bei NGOs und gemeinnützigen Organisationen stehen im NGO-Bereich, Stellen aus Green Tech und Energiewende im Bereich Nachhaltigkeitsmanagement, mehr zu grünen Berufen generell in unserem Überblick zu Green-Tech- und Klimaschutz-Jobs, und Stellen aus der Sozialen Arbeit im Bereich Soziales.