Der Kern dieser Arbeit folgt dem Rhythmus der Pflanze: säen, pflegen, ernten – in dieser Reihenfolge, nicht anders. Vieles davon lässt sich planen, aber Wetter und Wachstum bestimmen am Ende das Tempo. Wie dieser Rhythmus heute organisiert wird, verschiebt sich gerade.
Ackerbaürn und Gemüseanbaür baün Getreide, Kartoffeln oder Feldgemüse an – von der Aussaat bis zur Ernte, die dann an Großhandel oder Markt geht.
Ackerbauern und Gemüseanbauer planen, organisieren und führen landwirtschaftliche Arbeiten durch, um verschiedene Arten von Feldfrüchten wie Weizen und andere Getreidearten, Reis, Rüben, Zuckerrohr, Erdnüsse, Tabak, Schilf oder andere Feldfrüchte sowie Kartoffeln, Kohl oder andere Feldgemüse anzubauen und zu ernten, für den Verkauf oder die regelmäßige Lieferung an Großhandelskäufer, Vermarktungsorganisationen oder auf Märkten. Zu den Aufgaben gehören - (a) Beobachtung der Marktaktivität und -bedingungen, Festlegung von Art und Menge der anzubauenden Feldfrüchte sowie entsprechende Planung und Koordinierung der Produktion; (b) Vorbereitung des Bodens von Hand oder maschinell sowie Ausbringen von Düngemitteln und Mist; (c) Auswahl und Aussaat von Saatgut sowie Pflanzen von Setzlingen; (d) Pflege der Feldfrüchte durch Bodenbearbeitung, durch Umpflanzen, Beschneiden oder Ausdünnen von Pflanzen sowie durch Aufbau und Betrieb von Bewässerungsanlagen; (e) Bekämpfung von Unkraut, Schädlingen und Krankheiten durch Ausbringen von Herbiziden und Pestiziden; (f) Ernten der Feldfrüchte sowie Vernichten von erkrankten oder überschüssigen Feldfrüchten; (g) Kontrolle, Reinigung, Sortierung, Verpackung, Lagerung und Verladung von Feldfrüchten für den Verkauf oder die Lieferung an den Markt; (h) Versorgung von Arbeitstieren sowie Instandhaltung von landwirtschaftlichen Gebäuden, Bauwerken, Ausrüstung und Wasserversorgungssystemen; (i) Lagerung und Durchführung einiger Verarbeitungsschritte der Erzeugnisse; (j) Bewerbung und Vermarktung von Produkten, Organisation von Verkauf, Einkauf und Transport von Erzeugnissen und Betriebsmitteln sowie Führung und Auswertung von Aufzeichnungen über landwirtschaftliche Tätigkeiten und Transaktionen; (k) Ausbildung und Beaufsichtigung von Arbeitskräften in der Pflanzenproduktion, bei Instandhaltungsaufgaben sowie bei Gesundheits- und Sicherheitsvorkehrungen, sowie Einstellung und Entlassung von Arbeitskräften und Auftragnehmern. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Getreidebauer/-bäuerin - Baumwollbauer/-bäuerin - Kartoffelbauer/-bäuerin - Reisbauer/-bäuerin - Facharbeitskraft in der Landwirtschaft (Feldfrüchte) - Zuckerrohranbauer/-anbauerin Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Leiter/in landwirtschaftlicher Produktion - 1311 - Landarbeiter/in (Feldfrüchte) - 9211 Anmerkung Anbauer von Gemüse unter Einsatz intensiver Anbautechniken werden in Berufsgattung 6113: Gärtner, Saat- und Pflanzenzüchter eingeordnet.
Gruppenleiter im Bereich Pflanzenbau · Gruppenleiterin im Bereich Pflanzenbau · Pflanzenbauleiter · Pflanzenbauleiterin · Produktionsteamleiter im Bereich agrarwissenschaftlicher Pflanzenbau/Produktionsteamleiterin im Bereich agrarwissenschaftlicher Pflanzenbau · Produktionsteamleiter im Bereich Pflanzenbau · Produktionsteamleiterin im Bereich Pflanzenbau · Teamleiter Produktion im Bereich Pflanzenbau · Teamleiterin Produktion im Bereich Pflanzenbau · agronomic crop production team leader · crop growing team leader · crop production team leaders · +4 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 6111.
Der Anbau selbst bleibt von der KI-Welle unberührt — verändert ist nur die betriebswirtschaftliche Schale aus Planung und Einkauf ringsum, und dort widersprechen sich die Quellen.
Ackerbauern und Gemüseanbauer liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| unteres Mittelfeld von 411 Berufen | nicht von generativer KI berührt | Von 8 verglichenen Berufen sind 2 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Landwirtschaft |
Ähnlich eingeordnet: Gärtner, Saat- und Pflanzenzüchter · Hochseefischer · Baum- und Strauchfrüchteanbauer
Ein ganzer Bereich bleibt unerforscht: KI-gestützte Entscheidungshilfen im Anbau — etwa zu Sortenwahl, Aussaatzeitpunkt, Bewässerung, Düngung oder Schädlingserkennung per Bild — ebenso wie Sensorik, Drohnen und selbstfahrende Feldmaschinen. Ob diese Technik die Arbeit verändert oder nicht, ist bisher schlicht nicht untersucht. Nach heutigem Stand lässt sich hier weder Entwarnung noch Betroffenheit ableiten — die Entwicklung lohnt den Blick.
Eigene Auswertung (SapientShift-Tätigkeitsanalyse) auf Basis der ILO-Einstufung · Quelle der Einstufung: ILO, Generative AI and Jobs (Working Paper 140), 2025 · Stand 2026-07-19 · Methodik
Das Anbaün und Pflegen von Feld- und Gemüsekulturen zählt zu den am wenigsten betroffenen Tätigkeiten überhaupt; die Fachleute haben den Wert für diese körperliche Arbeit sogar bewusst abgesenkt, und Beschäftigungsdaten zeigen praktisch keine Verschiebung. Das gilt allerdings nur für die heutige KI, nicht für die Robotik: Dieselben Quellen führen die Landwirtschaft unter hohem Automatisierungsrisiko, sobald man Maschinen einbezieht, und die Zahl der im Agrarbereich eingesetzten Serviceroboter hat sich 2024 auf das Zweieinhalbfache erhöht. Verändert ist vor allem die betriebswirtschaftliche Schale ringsum — Planung, Ablaufkoordination, Betriebsmitteleinkauf —, wobei die operative Büroarbeit stärker betroffen scheint als die strategische Ebene. Beim Einkauf widersprechen sich die Quellen offen, sodass die Richtung dort offenbleibt.
Die operative Ablaufplanung verschiebt sich spürbar, während die Abstimmung im Team eher wichtiger wird.
Das Planen und Koordinieren von Abläufen gehört zu den Tätigkeiten, die sich sichtbar bewegen: Die Nachfrage nach dem Verfolgen und Auswerten operativer Kennzahlen ist messbar zurückgegangen — für einzelne Planungsaufgaben um rund ein Viertel —, und Betriebe mit hohem KI-Einsatz fragen weniger allgemeine Management- und Projektmanagement-Fähigkeiten nach. Zugleich ist nicht die ganze Aufgabe betroffen: Die strategische Planung bleibt außen vor, und Abstimmungs- und Teamfähigkeiten zählen sogar zu den am stärksten wachsenden Anforderungen. Verschoben wird also vor allem der berechenbare, dokumentierende Teil, während das Zusammenführen von Menschen und Zielen an Gewicht gewinnt.
Die planende und preisoptimierende Seite der Beschaffung gerät durch KI in Bewegung, das Aushandeln und Pflegen von Lieferantenbeziehungen bleibt menschliche Arbeit.
Beim Optimieren von Preisen, Mengen und Lieferketten zählt der Einkauf zu den am stärksten von KI berührten Bereichen: Wo Aufgaben besonders KI-fähig sind, sinkt anschliessend die Nachfrage nach den zugehörigen Fähigkeiten, und die Arbeit verlagert sich innerhalb des Berufs zu weniger berührten Teilaufgaben. Zugleich stuft eine andere Untersuchung genau die Kern-Einkaufsberufe als kaum berührt ein, sodass das Bild uneinheitlich bleibt. Absehbar ist vor allem eine Verschiebung: Die datengetriebene Analyse übernimmt zunehmend KI, das Aushandeln und Pflegen der Lieferantenbeziehungen bleibt eine menschliche Aufgabe.
Das Anbaün und Pflegen von Pflanzen bleibt körperliche Arbeit, an der die heutige KI vorbeigeht — was Robotik im Feld künftig ändert, ist offen.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Der Anbau und die Pflege von Pflanzen leben vom körperlichen Tun an Feld und Pflanze — genau dort stösst heutige KI, die auf Text und Bild ausgelegt ist, an ihre Grenze. Fachleute haben die Betroffenheit dieser Tätigkeit ausdrücklich nach unten korrigiert, und auch am Arbeitsmarkt zeigt sich für die Agrarberufe bislang praktisch kein Effekt; unabhängige Messungen zählen sie zu den am wenigsten betroffenen überhaupt. Ob Feld- und Stallrobotik gleichförmige Routinen wie Ausbringen, Füttern oder Melken künftig stärker übernimmt, ist eine begründete Vermutung, aber noch nicht belegt.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Ackerbauern und Gemüseanbauer · 6111
Gradient 2 4322 Production Clerks 0.44 0.06 | Gradient 2 3341 Office Supervisors 0.43 0.11 | Gradient 2 1219 Business Services and Administration Managers Not Elsewhere Classified 0.42 0.1 | Gradient 3 3343 Administrative and Executive Secretaries 0.54 0.14 | Not Exposed 1213 Policy and Planning Managers 0.36 0.04 | Minimal Exposure 1324 Supply, Distribution and Related Managers 0.38 0.05 | Minimal Exposure 1120 Managing Directors and Chief Executives 0.38 0.06 | Moderate occupational AI exposure, with high task-level variability. These occupations include a mix of some tasks that are exposed to GenAI and others not at risk, making the impact uneven.
applications, Industrial Production Managers experience large declines in skills related to planning and tracking operational decisions. | Industrial Production Managers • Develop or implement production tracking or quality control systems, analyzing production, quality control, maintenance, or other operational reports to detect production problems. -26.6 | • Prepare reports on operations and system productivity or efficiency. -24.8
Logisticians | Transportation, Storage, and Distribution Managers | Production, Planning, and Expediting Clerks | Management Analysts
Establishment-level AI exposure is associated with decreased demand for management skills. On average across countries in the sample demand for management skills declined by under 4 percentage points for a one standard deviation increase in AI exposure (Figure 4.2, Panel A). All countries in the sample are associated with a decline in management skills, and all are statistically significant from zero. | What is notable about this subgrouping is that the most frequently appearing skills are general office administration and project management, skills that are more closely associated with lower-level office and general business duties than with higher-level management positions.
Co-ordination skills are the fastest growing subcomponent in the social skills category. By far the most demanded co-ordination skills are ‚work in teams', ‚teamwork' and ‚collaboration'. On average across countries in the sample, the share of vacancies demanding co-ordination skills increased from 39% to 47% between the base and end years (Figure 3.2).
In pricing and supply chain optimization, Purchasing Managers and Wholesale and Retail Buyers emerge as the most exposed, while in process automation and operational efficiency the most exposed tasks are linked to Sales Engineers and Other Engineering Technologists.
Across all specifications, coefficients on task-level AI exposure are negative and of similar magnitude: greater exposure reduces the intensity with which firms demand skills linked to those tasks. […] a one–standard deviation increase in task-level AI exposure lowers demand for the associated skills by about 2 percent over five years. Because the dependent variable is a share, this implies reallocation of labor effort away from exposed tasks and toward less-exposed tasks within the same occupation.
Purchasing Agents (13-1023) 1.51 / High-skill, high-wage occupations are the most exposed to artificial intelligence. […] These are occupations that require cognitive skills that cannot be automated with a discrete set of instructions, but for which artificial intelligence excels
One-third of organizations expect AI to reduce their workforce in the coming year, even though large-scale job losses have not yet shown up in overall employment data. […] Anticipated reductions are highest in service operations, supply chain, and software engineering. Across nearly all functions, anticipated decreases outpaces those already observed. / This trend is particularly pronounced in service operations, supply chain/inventory management, marketing and sales, and software engineering, where the expected decrease in employees for the next year significantly exceeds the actual decrease reported over the past year.
Minimal Exposure 3323 Buyers 0.39 0.08 / Minimal Exposure 1324 Supply, Distribution and Related Managers 0.38 0.05 / Minimal Exposure (Low exposure, moderate task variability) μ < 0.5 and μ + σ > 0.4 — Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupational exposure remains limited. / a more granular distinction of Minimal Exposure, where some interaction with GenAI may occur, but without significantly altering the nature of these roles / Moderate occupational AI exposure, with high task-level variability. These occupations include a mix of some tasks that are exposed to GenAI and others not at risk, making the impact uneven.
Not Exposed 6111 Field Crop and Vegetable Growers 0.18 0.12 / Not Exposed 6113 Gardeners, Horticultural and Nursery Growers 0.18 0.11 / Not Exposed 6112 Tree and Shrub Crop Growers 0.17 0.11 / Not Exposed 6114 Mixed Crop Growers 0.17 0.12 / Not Exposed 9214 Garden and Horticultural Labourers 0.12 0.02 / Not Exposed 9211 Crop Farm Labourers 0.09 0.02
Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score. / the lowest category of Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks.
In occupations dominated by manual and physical tasks, such as Craft and Related Trades Workers, Plant and Machine Operators, and Farmers, Gardeners, Foresters, and Fishers, experts consistently assigned lower scores compared to the survey respondents, reflecting the practical limitations of automating tasks that require physical manipulation or manual dexterity.
In contrast, ‚Cleaners, helpers', ‚Agriculture, forestry and fishery workers', ‚Food preparation assistants', ‚Labourers', ‚Refuse workers and other elementary workers' are the least exposed to AI.
Farming, Fishing, and Forestry 45 13.9 -7.56 -6.16 0.20 0.47
Der Anbau selbst ist gemessen und als nicht exponiert eingestuft, während die betriebswirtschaftliche Schale aus Planung und Einkauf uneinheitlich bewertet wird
Für diese Rolle liegt ein eigener ILO-Wert vor: 6111 Field Crop and Vegetable Growers ist mit 0,18 (SD 0,12) als Not Exposed eingestuft, und alle acht pflanzenbaulichen ISCO-Berufe bleiben mit μ + σ von höchstens 0,30 unter jeder Expositionsschwelle — der niedrige Wert ist dabei kein Messartefakt, sondern Ergebnis einer ausdrücklichen Abwertung durch Fachexperten, die für körperlich geprägte Berufe „the practical limitations of automating tasks that require physical manipulation or manual dexterity" anführten; Hampole et al. messen für die Berufsgruppe Farming, Fishing, and Forestry zudem einen Gesamteffekt von 0,20 relativ zum aggregierten Durchschnittswachstum, also praktisch keine Verschiebung. Dieser Befund gilt für generative KI und ist keine Automatisierungs-Entwarnung: Dieselbe OECD-Quelle, die Agrarberufe als am wenigsten KI-exponiert ausweist, führt „Farming, Fishing and forestry" unter den Berufsgruppen mit hohem Automatisierungsrisiko, sobald neben KI auch Robotik einbezogen wird, und der AI Index berichtet für 2024 eine Verzweieinhalbfachung der im Agrarbereich eingesetzten Serviceroboter — beides ohne jede Aussage über die Tätigkeit selbst. Die betriebswirtschaftliche Schale der Rolle ist demgegenüber uneinheitlich vermessen: Für den Planungs- und Ablaufanteil liegt kein Wert für 6111 vor, sondern nur der gespaltene Tätigkeitsbefund zwischen operativer Büröbene (4322 Production Clerks 0,44 / SD 0,06) und strategischer Ebene (1213 Policy and Planning Managers 0,36 / SD 0,04), und beim Betriebsmitteleinkauf widersprechen sich die Quellen offen — die ILO stuft die Kern-Einkaufsberufe als Minimal Exposure ein (3323 Buyers 0,39 / SD 0,08), OECD/Felten führt Purchasing Agents mit 1,51 unter den fünf exponiertesten Berufen, wobei die zugehörige Tabellennote Landwirtschaftserzeugnisse ausdrücklich ausschließt.
Entscheidungsunterstützung im Anbau — Sortenwahl, Aussaatzeitpunkt, Bewässerungs- und Düngeplanung, Schädlingsdiagnose per Bilderkennung — sowie Präzisionslandwirtschaft, Sensorik, Drohnen und autonome Feldmaschinen werden von keiner der Korpusquellen auf Tätigkeitsebene erfasst; dort ist weder Betroffenheit noch Unbetroffenheit belegt.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Ackerbauern und Gemüseanbauer allgemein — mit Tätigkeiten wie „Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren“ oder „Einkauf, Beschaffung und Lieferantenbeziehungen managen“.
Für diesen Beruf liegt die gemessene Betroffenheit im Mittelfeld.
Ihre Rolle ist bereits übernommen. Für eine Einschätzung, die zu Ihrer Lage passt, fragen wir noch nach Branche und Berufserfahrung — dieselbe Rolle bedeutet in unterschiedlichen Branchen Unterschiedliches.
SapientShift (2026): Ackerbauern und Gemüseanbauer — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/ackerbauern-und-gemueseanbauer
Maschinenlesbare Fassung dieser Seite: Markdown
Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0