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Fachliche Überprüfung und Aktualisierung – Stand: 11.10.2026

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Quelle Kurzaussage Erläuterungen
McKinsey Global Institute: „The Economic Potential of Generative AI" (Juni 2023) Bis 2030 könnten 30 % der US-Arbeitsstunden automatisiert werden; generative KI weitet das Potenzial auf 60–70 % aller Tätigkeiten aus. Die 30-%-Schätzung gilt als Basisszenario; bei beschleunigter KI-Entwicklung ist ein früherer Eintritt möglich. Die 60–70 % beziehen sich auf technisches Automatisierungspotenzial einzelner Tätigkeiten, nicht auf vollständige Berufsbilder. Wirtschaftliche, rechtliche und organisatorische Umsetzungshürden sind darin nicht abgebildet.
Eloundou et al. (OpenAI / University of Pennsylvania): „GPTs are GPTs" (März 2023) 80 % der US-Beschäftigten könnten in mindestens 10 % ihrer Aufgaben durch LLMs unterstützt werden; für ~19 % gilt dies für mehr als die Hälfte ihrer Tätigkeiten. Die Studie analysiert Aufgaben auf Tätigkeitsebene (task-level), nicht Berufe. Der Fokus liegt auf Unterstützung (augmentation), nicht vollständiger Automatisierung. LLMs wie GPT-4 wurden als Referenzmodell verwendet. Das Potenzial steigt mit höherem Bildungsniveau der betroffenen Berufsgruppen – ein unerwartetes Ergebnis im Vergleich zu früheren Automatisierungsstudien.
Goldman Sachs Research: „The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth" (März 2023) Bis zu 300 Mio. Vollzeitstellen weltweit könnten durch generative KI automatisierbar sein; ~2/3 bestehender Berufe sind zumindest teilweise betroffen. Teilweise Automatisierbarkeit bedeutet nicht vollständigen Jobverlust – die Studie schätzt, dass nur ein Teil der Aufgaben je Beruf automatisiert wird. Gleichzeitig wird ein erhebliches Produktivitätswachstum (bis zu 7 % globales BIP über 10 Jahre) in Aussicht gestellt. Geographische und sektorale Unterschiede sind erheblich.
World Economic Forum: „Future of Jobs Report 2023" 23 % aller Arbeitsplätze werden bis 2027 durch KI und Automatisierung verändert; 44 % der Kernkompetenzen der Beschäftigten verschieben sich im gleichen Zeitraum. Der Report basiert auf Befragungen von Arbeitgebern weltweit. Der Zeithorizont ist kürzer als viele andere Studien (bis 2027). Neben Stellenabbau werden auch neue Rollen entstehen – Nettobeschäftigungseffekte sind unklar. Der öffentliche Sektor wird als weniger unmittelbar betroffen eingestuft als Finanz- oder IT-Branche.
Frey & Osborne: „The Future of Employment" (University of Oxford, 2013) 47 % der US-Berufe haben ein hohes Automatisierungsrisiko. Methodisch bewertet die Studie ganze Berufe, nicht einzelne Tätigkeiten – was zu einer Überschätzung führt. Seither vielfach kritisiert und relativiert: Spätere Studien (u. a. OECD) kommen auf deutlich niedrigere Werte, wenn Tätigkeiten statt Berufe analysiert werden. Die Studie ist dennoch meistzitierter Ausgangspunkt der Automatisierungsdebatte und prägt bis heute die öffentliche Wahrnehmung.
OECD Employment Outlook 2023 Rund 27 % der OECD-Beschäftigten arbeiten in Berufen mit hohem Automatisierungsrisiko. Die OECD-Methodik bewertet Tätigkeiten innerhalb von Berufen differenzierter als Frey & Osborne. Der Wert variiert stark: In einigen osteuropäischen Ländern liegt er deutlich höher, in nordischen Ländern deutlich niedriger. Hohes Qualifikationsniveau wirkt als Schutzfaktor. Für den öffentlichen Dienst gilt: Ermessen, Begründungspflichten und Rechtsgrundlagen (z. B. § 35a VwVfG, Art. 22 DSGVO) begrenzen die reale Umsetzbarkeit erheblich.