Berufe › Naturwissenschaft & Ingenieurwesen · ISCO-08 2131

Biologen, Botaniker, Zoologen und verwandte Berufe

Der Kern dieser Arbeit ist genaues Beobachten: Lebewesen über lange Zeiträume verfolgen, um Muster zu erkennen. Aus einzelnen Proben und Beobachtungen im Feld oder Labor entsteht Stück für Stück ein größeres Bild davon, wie Organismen funktionieren. Wie dieses Bild zusammengesetzt wird, hat sich zuletzt merklich verschoben.

Was dieser Beruf heute macht

Biologen, Botaniker und Zoologen erforschen, wie Lebewesen aufgebaut sind, sich entwickeln und mit ihrer Umwelt zusammenspielen.

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Biologen, Botaniker, Zoologen und verwandte Fachkräfte untersuchen lebende Organismen und ihre Wechselwirkungen untereinander sowie mit der Umwelt und wenden dieses Wissen zur Lösung von Problemen der menschlichen Gesundheit und der Umwelt an. Sie arbeiten in vielfältigen Bereichen wie Botanik, Zoologie, Ökologie, Meeresbiologie, Genetik, Immunologie, Pharmakologie, Toxikologie, Physiologie, Bakteriologie und Virologie. Zu den Aufgaben gehören - (a) Durchführung von Forschung in Laboren und im Feld, um das wissenschaftliche Wissen über lebende Organismen zu erweitern, neue Erkenntnisse zu gewinnen, Hypothesen zu testen, Probleme in Bereichen wie Umwelt, Landwirtschaft und Gesundheit zu lösen und neue Produkte, Verfahren und Techniken für den pharmazeutischen, landwirtschaftlichen und ökologischen Einsatz zu entwickeln; (b) Gestaltung und Durchführung von Experimenten und Tests; (c) Sammlung von Proben und Daten von Menschen, Tieren, Insekten und Pflanzen sowie Untersuchung ihrer Herkunft, Entwicklung, chemischen und physikalischen Form, Struktur, Zusammensetzung sowie ihrer Lebens- und Fortpflanzungsprozesse; (d) Untersuchung lebender Organismen mithilfe einer Vielzahl spezialisierter Geräte, Instrumente, Technologien und Techniken wie Elektronenmikroskope, Telemetrie, Satellitennavigationssysteme, Biotechnologie, Satellitenbildgebung, Gentechnik, digitale Bildanalyse, Polymerase-Kettenreaktion und Computermodellierung; (e) Identifizierung, Klassifizierung, Erfassung und Überwachung lebender Organismen sowie Pflege von Datenbanken; (f) Verfassen wissenschaftlicher Abhandlungen und Berichte mit Einzelheiten zur Forschung und etwaigen neuen Erkenntnissen, die anschließend der wissenschaftlichen Gemeinschaft in Fachzeitschriften oder auf Konferenzen zur Prüfung und weiteren Diskussion zugänglich gemacht werden; (g) Gestaltung und Durchführung von Umweltverträglichkeitsprüfungen zur Identifizierung von durch natürliche oder menschliche Faktoren verursachten Veränderungen; (h) Beratung von Regierungen, Organisationen und Unternehmen in Bereichen wie Naturschutz, Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen sowie den Auswirkungen des Klimawandels und der Umweltverschmutzung. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Tierverhaltensforscher - Bakteriologe - Biochemiker - Biologe - Biomedizinischer Forscher - Biotechnologe - Botaniker - Zellgenetiker - Meeresbiologe - Mikrobiologe - Molekularbiologe - Molekulargenetiker - Pharmakologe - Zoologe Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Ökologe - 2133 Anmerkungen Fachkräfte der medizinischen Forschung, die an biomedizinischer Forschung mit lebenden Organismen beteiligt sind und keine klinische Praxis ausüben, werden in die Berufsgattung 2131: Biologen, Botaniker, Zoologen und verwandte Berufe eingeordnet. Diejenigen, die auch klinische Praxis ausüben, werden in die Berufsuntergruppe 221: Ärzte eingeordnet.

  • In Laboren und im Feld forschen, um neues Wissen über Lebewesen zu gewinnen und Hypothesen zu testen
  • Experimente und Tests gestalten und durchführen
  • Proben von Menschen, Tieren, Insekten und Pflanzen sammeln und ihre Herkunft, Struktur und Fortpflanzung untersuchen
  • Lebewesen mit Mikroskopen und anderen Spezialgeräten genauer untersuchen
  • Lebewesen identifizieren, klassifizieren, erfassen und in Datenbanken dokumentieren
  • Wissenschaftliche Arbeiten und Berichte über die eigene Forschung verfassen
  • Umweltverträglichkeitsprüfungen gestalten und durchführen
  • Regierungen, Organisationen und Unternehmen zu Naturschutz und dem Umgang mit natürlichen Ressourcen beraten

Umfasst auch

Allergologe · Allergologin · Bioinformatiker · Bioinformatiker/Bioinformatikerin · Bioinformatikerin · Biologe · Biologe/Biologin · Biologin · Futtermittelwissenschaftler · Futtermittelwissenschaftler/Futtermittelwissenschaftlerin · Futtermittelwissenschaftlerin · Immunbiologe ·

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Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 2131.

Die Kernbewegung

Für die eigentliche Versuchs- und Feldarbeit liegt bislang keine Untersuchung vor — messbar verschiebt sich nur die schriftliche Seite daneben, vom Verfassen zum Überarbeiten.

Wie stark ist dieser Beruf betroffen?

Biologen, Botaniker, Zoologen und verwandte Berufe liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.

Einordnung dieses Berufs im Vergleich
Eigene AuswertungILO-EinstufungIn der Berufsgruppe
oberes Mittelfeld von 411 Berufenim unteren Bereich der von generativer KI berührten BerufeVon 24 verglichenen Berufen sind 16 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Naturwissenschaft & Ingenieurwesen

Ähnlich eingeordnet: Chemiker · Diätologen und Ernährungsberater · Fachkräfte in Personalschulung und -entwicklung

Wo diese Aussage endet

Der experimentelle Kern dieser Arbeit — Laborrobotik, automatisierte Messsysteme und Sensorik im Feld — wurde bisher nicht betrachtet; die niedrigen Werte sind für diesen Teil also keine Entwarnung, sondern schlicht eine Lücke. Auch die dokumentenbezogene Compliance-Arbeit in Industrie, Gesundheit, Bau und Verwaltung gilt ausdrücklich als noch nicht untersucht, nicht als unverändert. Nach heutigem Stand lässt sich für diese Bereiche noch nichts Belastbares sagen.

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

Was KI verändert

Zu dem, was diesen Beruf ausmacht — Experimente planen, durchführen, auswerten und dokumentieren — sagt bisher keine der Untersuchungen etwas; daraus folgt weder, dass die Arbeit betroffen ist, noch dass sie es nicht ist. Belegt verschoben hat sich die schriftliche Seite daneben: In einem Versuch mit über 400 Personen sank die Zeit fürs erste Aufschreiben von rund der Hälfte auf weniger, während das Überarbeiten von einem Viertel auf über die Hälfte stieg — schneller und in besserer Qualität. Bei der dokumentengestützten Einhaltung eigener Vorschriften ist eine Verschiebung nachgewiesen, bislang aber fast nur im Finanzsektor; die Sicherheit vor Ort im Feld sowie das Bewerten eines Verstosses und das Anordnen von Maßnahmen bleiben unbewegt.

Tätigkeiten & ihre Entwicklung

Sach- und Verwaltungstexte sowie Berichte verfassen · verändert

Das Verfassen der Berichte wird schneller, das Prüfen und Verantworten der Inhalte rückt in den Vordergrund.

Details zur Entwicklung

Beim Schreiben von Sach- und Verwaltungstexten übernimmt KI zunehmend den ersten Rohentwurf: In kontrollierten Versuchen halbiert sich die Zeit fürs Draften, während das Überarbeiten sich mehr als verdoppelt — Tempo und Qualität steigen dabei zugleich. Diese Bürotätigkeiten gehören zu den am stärksten betroffenen, und in echten Stellenanzeigen sinkt bei KI-nahen Betrieben die Nachfrage nach reinen Schreib- und Verwaltungsfertigkeiten. Was bleibt, ist das Redigieren und das Einstehen für den Inhalt.

Experimente, Tests und Feldanalysen durchführen · nicht untersucht

Zu dieser Aufgabe liegt noch keine belastbare Untersuchung vor.

Details zur Entwicklung

Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.

Wie sich das Durchführen von Experimenten, Tests und Feldanalysen entwickelt, lässt sich noch nicht belastbar sagen — es ist einer der größten blinden Flecken der verfügbaren Untersuchungen. Vermutlich verschieben sich vor allem das Auswerten und Dokumentieren der Versuche, während die praktische Durchführung und Probennahme am Objekt stärker menschlich bleiben; der wertbildende Kern könnte in Versuchsdesign und Ergebnisbeurteilung wandern. Das ist aber eine begründete Vermutung, kein Befund.

Einhaltung eigener Vorschriften und Sicherheitsstandards sicherstellen · verändert

Das Prüfen von Regeln an Daten und Dokumenten verschiebt sich, die Kontrolle vor Ort bleibt.

Details zur Entwicklung

Das Auswerten von Daten und Vorschriften auf Verstöße gehört zu den Aufgaben, die KI heute am deutlichsten mitübernimmt — vor allem in Finanzdienstleistungen, wo der Einsatz bereits hoch ist, während er in anderen Branchen noch niedrig bleibt. Wo die Aufgabe stärker von KI berührt wird, geht die Arbeitsnachfrage etwas zurück, im Ganzen bleibt der Beschäftigungseffekt aber moderat, weil die Produktivität an anderer Stelle wieder Nachfrage schafft. Die Prüfung der Sicherheit direkt vor Ort dagegen bleibt Sache der Menschen.

Modelle, Theorien und Methoden entwickeln · verändert

Beim Entwickeln von Modellen und Methoden übernimmt KI zunehmend die strukturiert-analytischen Anteile, das Durchdenken und Verantworten bleibt.

Details zur Entwicklung

Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.

Das Entwickeln von Modellen, Theorien und Methoden gehört zu den Tätigkeiten, bei denen sich viel bewegt: Ein erheblicher Teil der Aufgaben ist durchgängig KI-nah, und Fachleute haben gerade die strukturiert-analytischen, daten- und kommunikationsbezogenen Anteile nach oben korrigiert — nicht nur Routinearbeit, sondern spezialisierte fachliche Aufgaben. Betroffenheit heißt dabei aber nicht Ersetzung: Ein großer Teil der heutigen Arbeit lässt sich mit KI erledigen, während dieselben Tätigkeiten sich zugleich weiterentwickeln und neue Aufgaben hervorbringen können.

Zu Pflanzen- und Tiergesundheit sowie Schädlingsbekämpfung beraten · unverändert

Das Beraten zu Pflanzen- und Tiergesundheit bleibt an Ort, Bestand und Lebewesen gebunden — die KI geht daran bislang vorbei.

Details zur Entwicklung

Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.

Das Beraten zu Pflanzen- und Tiergesundheit ist über die beratenden wie die ausführenden Rollen hinweg gemessen und durchgängig als kaum betroffen eingestuft — die tiermedizinische Seite liegt dabei noch niedriger und mit sehr geringer Streuung. Der Grund liegt in der Sache selbst: Der Rat hängt am konkreten Bestand, am Boden und am Tier vor Ort, wo Text- und Bildsysteme wenig ausrichten. Das ist der heutige Stand, nicht die Zusage, dass es so bleibt.

Relevante KI-Werkzeuge (10)

Alle Werkzeuge zeigen

LLM-Assistenten

  • ChatGPT — OpenAI
  • Claude — Anthropic
  • Gemini — Google
  • Microsoft 365 Copilot — Microsoft Q116793893

Security & Compliance

  • 1Password — AgileBits Q2150861
  • Bitwarden — Bitwarden
  • Cookiebot — Usercentrics
  • KnowBe4 — KnowBe4 Q133289460
  • SoSafe — SoSafe
  • Usercentrics — Usercentrics Q129165219

Belege & Quellen

Belege, Achsen-Tags, fachliche Ebene, Hypothesen & Quellen öffnen

Zuletzt geprüft 2026-07-19

Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Biologen, Botaniker, Zoologen und verwandte Berufe · 2131

Belege · Sach- und Verwaltungstexte sowie Berichte verfassen (5)

  • Die textproduzierenden Büroberufe bilden die Spitze der GenAI-Exposition; der ILO-Index nennt sie namentlich.
    Similar to our 2023 study, clerical occupations exhibit the highest levels of exposure, though with a decline in their mean scores due to a reassessment of certain task-level evaluations […] Among the 13 occupations classified in gradient 4, the majority represent clerical roles, including data entry clerks, typists and word processing operators, accounting and bookkeeping clerks, and general office clerks.
    ILO WP 140, Kap. „AI Exposure: Comparison of 2025 with 2023", PDF-S. 43 (gedruckt S. 40). · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell · konvergent belegt
  • Die Aufwertung durch die Expertenrunde betraf gerade kommunikations- und textbezogene Aufgaben, nicht die Berufe pauschal.
    In contrast, occupations involving more cognitive or knowledge-intensive tasks, such as Clerical Support Workers and Professionals, show a much more mixed picture. While some tasks in these groups received lower scores, many others were revised upwards by the expert group, reflecting the greater adaptability of generative AI for structured, data-driven, or communication-focused tasks.
    ILO WP 140, Kap. 5 (Adjustment of survey sub-sample), PDF-S. 32 (gedruckt S. 29). · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Aufgabenebene · Expositionsmodell
  • Im RCT verschiebt sich die Zeitstruktur des Berichteschreibens messbar: weg vom Rohentwurf, hin zu Ideenfindung und Redaktion.
    ChatGPT substantially changes the structure of writing tasks. Figure 3 Panel A shows that prior to the treatment, participants spend about 25% of their time brainstorming, 50% writing a rough draft, and 25% editing. Post-treatment, the share of time spent writing a rough draft falls by more than half and the share of time spent editing more than doubles.
    Noy & Zhang, MIT WP, Abschnitt 2.5 „Task Structure", PDF-S. 8. · Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence · MIT Working Paper, 2023 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Experimentalstudie (RCT) · konvergent belegt
  • Produktivität und Qualität steigen im kontrollierten Versuch beide.
    Our results show that ChatGPT substantially raises average productivity: time taken decreases by 0.8 SDs and output quality rises by 0.4 SDs. Inequality between workers decreases, as ChatGPT compresses the productivity distribution by benefiting low-ability workers more.
    Noy & Zhang, Abstract, PDF-S. 1. · Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence · MIT Working Paper, 2023 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Experimentalstudie (RCT)
  • In realen Stellenanzeigen sinkt bei KI-exponierten Betrieben die Nachfrage nach administrativ-schriftlichen Fertigkeiten.
    At the establishment level, AI exposure is associated with declining demand for general skills commonly used in office settings. […] Digging further into these categories, the results point to drops in demand for general office skills such word processing and spreadsheet software, basic computer programming skills, as well as administrative and clerical tasks and basic project management skills.
    OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 4.2, PDF-S. 33 (gedruckt S. 33). · Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14) · OECD Publishing, Paris, 2024 · Klasse A
    Generieren · Klassifizieren & Prognostizieren · Reine Software · Betriebsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten · konvergent belegt

Belege · Experimente, Tests und Feldanalysen durchführen (0)

Kein Einzelbeleg — als „nicht untersucht" eingestuft.

Belege · Einhaltung eigener Vorschriften und Sicherheitsstandards sicherstellen (4)

  • Die Compliance-Prüftätigkeit ist in einem real eingesetzten KI-System die am stärksten exponierte Aufgabe
    Collect and analyze data to detect deficient controls, duplicated effort, extravagance, fraud, or non-compliance with laws, regulations, and management policies. / Assess credit risk and provide regulatory compliance across different lines of business.
    Hampole/Papanikolaou/Schmidt/Seegmiller, NBER WP 33509, Table 2, PDF-S. 50 (Highly Exposed Task, Application-Cluster "Fraud Detection, AML & Risk Mitigation", Berufsgruppe: Accountants and Auditors); NBER WP 33509, PDF-S. 10/11, Abschnitt "Validation"-Vorspann · Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · National Bureau of Economic Research, 2025 · Klasse B
    Klassifizieren & Prognostizieren · In Workflow integriert · Betriebsebene · Gemessene Nutzung · konvergent belegt
  • Höher exponierte Aufgaben verlieren anschließend Arbeitsnachfrage
    Tasks with higher AI exposure subsequently experience reduced labor demand. […] Despite strong substitution at the task level, overall employment effects are modest, as reduced demand in exposed occupations is offset by productivity-driven increases in labor demand at AI-adopting firms.
    NBER WP 33509, Abstract, PDF-S. 2 · Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · National Bureau of Economic Research, 2025 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten
  • KI-Nutzung in der Compliance-Funktion ist branchenabhängig — niedrig überall, hoch in Finanzdienstleistungen
    More broadly, functions tied to information processing, software, customer engagement, and internal knowledge work reported higher adoption than areas such as strategy and corporate finance and risk and compliance, where uptake remains low across most sectors. Financial services were an exception; they reported high use in risk and compliance functions, which are more central to their core operations.
    Stanford HAI, AI Index 2026, Kap. 4.3 "Corporate AI Adoption", PDF-S. 24 (gedr. S. ~194), Datengrundlage McKinsey-Survey 2025 · AI Index Report 2026, Kapitel 4: Economy · Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI), 2026 · Klasse B
    Generieren · In Workflow integriert · Betriebsebene · Experteneinschätzung/Umfrage · konvergent belegt
  • Die feldseitige Arbeitssicherheits-Prüfung ist gemessen und als nicht exponiert eingestuft
    Not Exposed 3257 Environmental and Occupational Health Inspectors and Associates 0.24 0.04 / Not Exposed 2263 Environmental and Occupational Health and Hygiene Professionals 0.28 0.05
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 59 (gedr. S. 56) [3257]; PDF-S. 58 (gedr. S. 55) [2263] · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell

Belege · Modelle, Theorien und Methoden entwickeln (4)

  • Für die formal-modellierenden Berufe (2120, 2631) ist ein erheblicher Teil der Aufgaben durchgängig GenAI-exponiert.
    Gradient 3 captures occupations where a significant portion of tasks are consistently exposed to GenAI, signaling growing automation risks and requiring adaptation strategies for workers (Significant exposure, high task variability). / Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
    ILO WP 140, Abschnitt zu Figure 16 / Table 5, PDF-S. 40 (gedruckt S. 37); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (gedruckt S. 38) · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Die Verschiebung betrifft ausdrücklich spezialisierte fachlich-professionelle Aufgaben, nicht nur Routinearbeit.
    some occupations – such as financial analysts, and web and multimedia developers (gradient 4), as well as bank tellers, translators, applications programmers, investment advisers (gradient 3) – have increased their levels of exposure, highlighting the expanding abilities of GenAI technology to potentially automate more specialized tasks in professional and technical roles.
    ILO WP 140, Schlussabschnitt, PDF-S. 49–50 (gedruckt S. 46–47) · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Die Expertenrevision hat Aufgaben mit strukturiert-analytischem Charakter systematisch nach oben korrigiert — Aufgaben mit physisch-manuellem Anteil dagegen nach unten.
    In contrast, occupations involving more cognitive or knowledge-intensive tasks, such as Clerical Support Workers and Professionals, show a much more mixed picture. While some tasks in these groups received lower scores, many others were revised upwards by the expert group, reflecting the greater adaptability of generative AI for structured, data-driven, or communication-focused tasks. / experts highlighted the limitations of generative AI in handling physical and manual components, leading to significantly reduced adjusted scores compared to the survey.
    ILO WP 140, zu Figure 13, PDF-S. 32 (gedruckt S. 29); ILO WP 140, zu Table 4, PDF-S. 34 (gedruckt S. 31) · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Exposition ist nicht Ersetzung — die ILO grenzt das ausdrücklich ab.
    we stress that such exposure does not imply the immediate automation of an entire occupation, but rather the potential for a large share of its current tasks to be performed using this technology. / The scores reflect the high potential of automation among their current tasks, but these occupations also possess a strong capacity to evolve and develop new tasks through innovative application of GenAI and related digital tools.
    ILO WP 140, Schlussabschnitt, PDF-S. 50 (gedruckt S. 47); ILO WP 140, PDF-S. 44 (gedruckt S. 41) · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell

Belege · Zu Pflanzen- und Tiergesundheit sowie Schädlingsbekämpfung beraten (4)

  • Der Kernberuf der Fachberatung ist von der ILO gemessen und als „Not Exposed" eingestuft
    Not Exposed 2132 Farming, Forestry and Fisheries Advisers 0.29 0.1
    ILO Working Paper 140, Table A1 „ISCO-08 occupations by exposure gradient", PDF-S. 58 · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Die Definition der Kategorie „Not Exposed" beschreibt genau diesen Fall
    Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks. Occupations where most tasks remain relatively unaffect ed by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
    ILO WP 140, Abschnitt zur Gradient-Definition, PDF-S. 41 (gedr. S. 38); Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 [norm.] · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Die tiermedizinische Beratungsseite liegt noch deutlich niedriger und mit sehr geringer Varianz
    Not Exposed 2250 Veterinarians 0.14 0.05 Not Exposed 3240 Veterinary Technicians and Assistants 0.14 0.02
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 62 · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Auch die ausführende Schädlingsbekämpfung und die technische Assistenz sind gemessen und nicht exponiert
    Not Exposed 7544 Fumigators and Other Pest and Weed Controllers 0.13 0.04 Not Exposed 3142 Agricultural Technicians 0.26 0.09
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 63; PDF-S. 59 · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell

Fachliche Ebene

Die schriftliche Seite der Arbeit verschiebt sich messbar, die dokumentengestützte Regeleinhaltung teilweise — für Experimente, Tests und Feldanalysen selbst liegt keine Untersuchung vor.

Für diese Rolle liegt ein eigener Wert vor: 2131 Biologists, Botanists, Zoologists and Related Professionals steht bei 0,40 (Gradient 2, SD 0,10) und damit höher als alle übrigen Berufe, die Experimente und Feldanalysen tragen — Labor-, Agrar- und Forsttechniker liegen zwischen 0,21 und 0,38, mehrere davon in „Not Exposed" mit Streuungen von 0,05–0,09 —, doch gerade für diese Tätigkeit gilt der Zustand „nicht untersucht": keine der zehn Korpusquellen macht eine inhaltliche Aussage über Versuchsplanung, Durchführung, Auswertung oder Dokumentation, und daraus folgt weder Betroffenheit noch Unbetroffenheit. Belegt verändert ist die schriftliche Seite: in einem Experiment mit 444 Personen fiel der Zeitanteil für den Rohentwurf von rund 50 % auf weniger als die Hälfte und der Redigieranteil stieg von 25 % auf über 50 %, bei −0,8 Standardabweichungen Bearbeitungszeit und +0,4 Standardabweichungen Qualität, und in Betrieben mit höherer KI-Exposition sinkt die Nachfrage nach administrativ-schriftlichen Fertigkeiten — gemessen an Stellenanzeigen, nicht an realisierter Beschäftigung. Beim Sicherstellen eigener Vorschriften und Sicherheitsstandards spaltet sich der Befund: die dokumenten- und regelbasierte Prüfarbeit ist in einem produktiv eingesetzten KI-System als besonders exponierte Aufgabe nachgewiesen, allerdings mit hoher Nutzung fast ausschließlich im Finanzsektor („uptake remains low across most sectors"), während die feldseitige Arbeits- und Anlagensicherheit gemessen und nicht exponiert ist (2263 Environmental and Occupational Health and Hygiene Professionals 0,28 bei SD 0,05; 3257 Inspektoren 0,24 bei SD 0,04, also ohne einzelne auffällige Teilaufgabe) — und das Bewerten eines Verstoßes sowie das Anordnen von Maßnahmen weist keine Quelle als verschoben aus.

Laborrobotik, automatisierte Messsysteme und Feldsensorik erfasst der Korpus systematisch nicht, weshalb die vorliegenden Werte für den experimentellen Kern dieser Rolle keine Automatisierungs-Entwarnung sind; für Industrie, Gesundheit, Bau und Verwaltung gilt für die dokumentenseitige Compliance-Arbeit ausdrücklich „nicht untersucht", nicht „unverändert".

Hypothesen

  • Hypothese (kein Beleg): Auswertung und Dokumentation von Versuchen dürften sich vermutlich deutlich stärker verschieben als Versuchsdurchführung und Probennahme; der wertbildende Kern könnte in Versuchsdesign und Ergebnisbeurteilung wandern.
    Warum unbelegt: T-010 ist mit 61 Rollen der größte blinde Fleck des gesamten Inventars (Sammelreport §5). Keine Quelle in vier Korpora beschreibt die Tätigkeit selbst; das IAB-Segment ist zu grob, um Versuchsdurchführung von Auswertung zu trennen.
    Ableitungsbasis: IAB misst den stärksten Anstieg des Substituierbarkeitspotenzials in den „IT- und naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufen" (Korpus III L1.2) — das Segment, das diese Tätigkeit trägt. Ergänzend: ILO ordnet die tragenden Berufe uneinheitlich zwischen Gradient 2 und Not Exposed ein (Dossier T-010), was auf eine Bruchlinie innerhalb der Tätigkeit hindeutet — dasselbe Muster wie bei den in Sammelreport §4 dokumentierten Spalt-Tasks.

Alle Quellen

Mögliche KI-Anwendungen (3)

Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.

Verwandte Berufe in dieser Gruppe

Was heißt das für Ihre Stelle?

Diese Seite beschreibt Biologen, Botaniker, Zoologen und verwandte Berufe allgemein — mit Tätigkeiten wie „Sach- und Verwaltungstexte sowie Berichte verfassen“ oder „Experimente, Tests und Feldanalysen durchführen“.

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.

Einschätzung für meine Stelle ansehen

Diese Seite zitieren

SapientShift (2026): Biologen, Botaniker, Zoologen und verwandte Berufe — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/biologen-botaniker-zoologen-und-verwandte-berufe

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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0