Der Kern dieser Arbeit ist, dafür zu sorgen, dass Strom dort ankommt, wo er soll – sicher und nach Vorschrift. Zwischen Schaltplan und fertiger Installation liegt viel Prüfen, Kalibrieren und Nachjustieren.
Elektrotechniker sorgen dafür, dass elektrische Anlagen sicher geplant, gebaut und instand gehalten werden – von der Schaltplanzeichnung bis zur Reparatur vor Ort.
Elektrotechniker führen technische Aufgaben aus, um die elektrotechnische Forschung sowie die Planung, Herstellung, Montage, den Bau, den Betrieb, die Instandhaltung und die Reparatur elektrischer Ausrüstung, Anlagen und Verteilungssysteme zu unterstützen. Zu den Aufgaben gehören - (a) technische Unterstützung bei der Forschung an und Entwicklung von elektrischer Ausrüstung und Anlagen leisten oder Prototypen testen; (b) Baupläne für elektrische Installationen und Schaltkreise gemäß den vorgegebenen Spezifikationen entwerfen und erstellen; (c) detaillierte Kostenvoranschläge für Mengen und Kosten von Materialien und Arbeitskraft erstellen, die für Herstellung und Installation gemäß den vorgegebenen Spezifikationen benötigt werden; (d) technische Aspekte der Herstellung, Installation, Nutzung, Instandhaltung und Reparatur elektrischer Systeme und Ausrüstung überwachen, um eine zufriedenstellende Leistung sowie die Einhaltung von Spezifikationen und Vorschriften sicherzustellen; (e) Installationsmethoden planen, fertiggestellte Installationen auf Sicherheit und Steuerungen prüfen oder die Erstinbetriebnahme neuer elektrischer Ausrüstung oder Systeme durchführen; (f) elektrische Ausrüstung und Installationen zusammenbauen, installieren, testen, kalibrieren, modifizieren und reparieren, um Vorschriften und Sicherheitsanforderungen zu entsprechen. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Elektrotechniker - Techniker für Stromübertragungstechnik Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Techniker im Bereich Elektronik - 3114 - Steuerer von Energieerzeugungsanlagen - 3131 - Elektromechaniker - 7412
Elektrotechniker/Elektrotechnikerin · Elektrotechnikerin · Techniker Elektrotechnik · Technikerin Elektrotechnik · Wasserkraftanlagentechniker · Wasserkraftanlagentechnikerin · Wasserkrafttechniker · Wasserkrafttechnikerin · Wasserkraftwerkstechniker · Wasserkraftwerkstechniker/Wasserkraftwerkstechnikerin · Wasserkraftwerkstechnikerin · electrical engineering assistant · +18 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 3113.
Pläne zeichnen, Anlagen prüfen und Ingenieure unterstützen bleiben kaum berührt — verschieben wird sich vor allem die Berichts- und Budgetseite ringsherum.
Elektrotechniker liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| Mittelfeld von 411 Berufen | nicht von generativer KI berührt | Von 25 verglichenen Berufen sind 6 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Ingenieurtechnik |
Ähnlich eingeordnet: Flugzeugführer und verwandte Berufe · Steuerer von Verbrennungs- und Wasserbehandlungsanlagen · Agrartechniker
Die niedrigen Werte stammen aus einem Befragungsteil, in dem doppelt so oft mit "Weiß nicht" geantwortet wurde — die Einschätzung steht also auf unsicherem Grund. Hinzu kommt, dass Zustandsüberwachung, vorausschaünde Wartung und die Konstruktionssoftware am Rechner bisher von keiner Quelle betrachtet wurden. Nach heutigem Stand lässt sich hier wenig Belastbares sagen; gerade die Konstruktionssoftware verdient den Blick nach vorn.
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
Der fachliche Kern dieses Berufs — technische Pläne erstellen und auswerten, Anlagen auf Sicherheit und Funktion prüfen, Ingenieurinnen und Ingenieuren zuarbeiten — gilt als gemessen wenig betroffen; nicht einmal einzelne Teilaufgaben ragen dabei heraus. Was sich bewegt, ist der informationelle Rand ringsum: Die berichtsgestützte Instandhaltungssteuerung verliert in US-Stellenanzeigen rund 27 Prozent relative Nachfrage, und die rechnenden Teile der Budgetplanung sowie die Vorberechnung verschieben sich, weil gelernte Modelle langsame Simulationen ersetzen. Gegenläufig steigt in KI-nahen Betrieben die Nachfrage nach Instandhaltungs- und Reparaturfähigkeiten leicht an, wenn auch bescheiden und stark je nach Land. Wichtig bleibt: Gemessen wurde durchweg generative KI, nicht die Automatisierung von Mess-, Prüf- oder Wartungstechnik — und die physische Installation selbst erfordert weiter menschliches Können.
Das Installieren und Instandsetzen bleibt Handarbeit — die KI hilft beim Planen und Nachschlagen, nicht am Gerät selbst.
Installation, Wartung und Reparatur verlangen den Griff zum Gerät: Kalibrieren, Verkabeln und Prüfen am Objekt bleiben menschlich, während KI beim Planen, Dokumentieren und beim Nachschlagen in Störungsanleitungen unterstützt. Fachleute haben die Aufgabe deshalb ausdrücklich niedrig eingestuft, und Installations- und Wartungsfähigkeiten liegen auch am realen Arbeitsmarkt im wenig berührten Bereich. Dass der planbare Wartungsanteil zugunsten zustandsorientierter Eingriffe zurückgeht und sich die Tätigkeit stärker auf Befundinterpretation verlagert, ist eine begründete Vermutung — belastbar gemessen ist dieser Anteil bislang nicht.
Das Erstellen und Auswerten technischer Pläne wird von der aktuellen KI bislang kaum verändert.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Ob technische Zeichner, Ingenieure und Ingenieurtechniker oder Architekten — in den vorliegenden Einschätzungen liegt diese Tätigkeit durchgängig im unteren Bereich der KI-Berührung. Das Anfertigen und Auswerten von Plänen und Zeichnungen ruht offenbar auf Aufgaben, die die heutige KI nur am Rand erreicht. Für die Zukunft ist damit nichts ausgeschlossen, doch bislang zeigt sich hier kaum Bewegung.
Beim Planen und Konstruieren technischer Anlagen verschieben sich einzelne Felder deutlich, andere bleiben stabil — Betroffenheit heißt hier nicht Ersetzbarkeit.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Bild teilt sich nach Feld: In der elektronik- und nachrichtentechnischen Anlagenplanung ist der Aufgabenmix wirklich gemischt — manches lässt sich mit KI erledigen, vieles nicht —, während die mechanische, elektrische und bauliche Anlagenplanung als kaum berührt und stabil gilt. Realisierte Arbeitsmarktdaten zählen die Ingenieurfelder zu den stärker unter Druck stehenden Gruppen, mit einem Rückgang des Beschäftigungsanteils von rund zwei Prozent über fünf Jahre durch Verlagerung auf Aufgaben-Ebene, nur teils ausgeglichen. Zugleich betonen die Untersuchungen ausdrücklich: Hohe Berührung heißt, dass viele Aufgaben mit KI erledigt werden könnten — nicht, dass der Beruf verschwindet.
Das Aufsetzen von Budgets und Finanzplänen verschiebt sich zur KI hin, das Einordnen und Verantworten der Zahlen bleibt gefragt.
Das Planen und Kontrollieren von Budgets zählt zu den Finanztätigkeiten, deren KI-Nähe zuletzt gestiegen ist — die strukturierte, datengetriebene Rechenarbeit lässt sich mit KI-Werkzeugen zu einem guten Teil erledigen, von Budgetvorlagen bis zum Durchspielen verschiedener Szenarien. In stark KI-nahen Betrieben geht die Nachfrage nach reinen Budgetierungs- und Rechnungswesen-Kompetenzen etwas zurück. Zugleich bleibt Budgetierung gerade in den hoch betroffenen Berufen eine der meistgeforderten Fähigkeiten — das Rechnen verschiebt sich also eher zur KI, das Einordnen und Verantworten der Zahlen bleibt beim Menschen.
Das Prüfen von Anlagen auf Sicherheit und Funktion bleibt eine Tätigkeit vor Ort, die die heutige KI kaum berührt — teils fragt sie sie sogar stärker nach.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Anlagen auf Sicherheit und Funktionsfähigkeit zu prüfen zählt zu den Tätigkeiten, die die aktuelle KI weitgehend unberührt lässt: Die prüfenden und instandhaltenden Berufe liegen durchweg in der niedrigsten Betroffenheitskategorie, und die geringe Streuung schliesst auch einzelne betroffene Teilaufgaben weitgehend aus. Bemerkenswert ist, dass Betriebe mit höherer KI-Nutzung Instandhaltungs- und Qualitätsprüfungs-Kompetenzen eher mehr nachfragen — diese praktische Arbeit an der Anlage wirkt zur KI eher ergänzend als ersetzend.
Das planungs- und berichtsgestützte Steuern der Instandhaltung verschiebt sich, das Anleiten der Arbeit vor Ort bleibt.
Beim Organisieren und Leiten von Instandhaltung trennen sich zwei Teile. Der planungs- und berichtsnahe Anteil — Abläufe auswerten, Produktion verfolgen, die Instandhaltung darüber steuern — verliert deutlich an Nachfrage; in Stellenanzeigen gehen genau diese Aufgaben um rund 26 % zurück. Die praktische Reparatur- und Wartungsarbeit dagegen bleibt der heutigen KI weitgehend entzogen, und in KI-nahen Betrieben wird sie sogar etwas stärker gesucht — sie ergänzt die Technik, statt von ihr ersetzt zu werden.
Die technische Zuarbeit verschiebt sich — Berechnung und Simulation gehen schneller, das fachliche Einordnen bleibt gefragt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
KI übernimmt zunehmend rechenintensive Teilaufgaben: Statt langsamer Simulationen liefert sie schnelle Schätzungen, sodass Designzyklen kürzer werden und mehr Varianten digital durchgespielt werden können, bevor ein Prototyp entsteht. In ingenieurnahen Berufen zeigt sich das bereits am Arbeitsmarkt — der Beschäftigungsanteil geht über fünf Jahre um knapp 2 % zurück, weil einzelne Aufgaben ersetzbar werden und das nur teilweise durch neue Anforderungen ausgeglichen wird. Das Zuarbeiten selbst bleibt, verlagert sich aber vom reinen Rechnen hin zum Prüfen und Einordnen der Ergebnisse.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Elektrotechniker · 3113
Installing and initiating mechanical and electrical robots and peripheral equipment at new workstations requires hands-on skills, precise calibration, and the ability to interact with physical hardware. While generative AI can assist with planning, documentation, and troubleshooting guides, the physical installation and configuration still require human expertise. Therefore, the lower score of 0.1925 is more reflective of reality, though slightly adjusted upward to 0.25 to acknowledge AI's support role in providing information or instructions during the task.
For tasks such as 'operating injection molding machines' or 'performing mechanical processing of silicon', experts highlighted the limitations of generative AI in handling physical and manual components, leading to significantly reduced adjusted scores compared to the survey.
Not Exposed | Occupations that don't meet any of the above conditions. | Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
For occupations with low AI exposure the top grouping is production and technology, joined by attitudes and social skills. Production and technology includes the subgroupings installation and maintenance, quality assurance and production processes.
Minimal Exposure 3118 Draughtspersons 0.35 0.11
Not Exposed 2144 Mechanical Engineers 0.32 0.07 / Not Exposed 2151 Electrical Engineers 0.31 0.08 / Not Exposed 2142 Civil Engineers 0.3 0.06 / Not Exposed 2149 Engineering Professionals Not Elsewhere Classified 0.3 0.08 / Not Exposed 3112 Civil Engineering Technicians 0.28 0.07 / Not Exposed 3113 Electrical Engineering Technicians 0.27 0.05 / Not Exposed 3115 Mechanical Engineering Technicians 0.26 0.08
Minimal Exposure 2161 Building Architects 0.37 0.08 / Minimal Exposure 2162 Landscape Architects 0.37 0.08
Gradient 2 2153 Telecommunications Engineers 0.48 0.12 / Gradient 2 2152 Electronics Engineers 0.42 0.13
Not Exposed 2144 Mechanical Engineers 0.32 0.07 / Not Exposed 2151 Electrical Engineers 0.31 0.08 / Not Exposed 2142 Civil Engineers 0.3 0.06 / Not Exposed 2149 Engineering Professionals Not Elsewhere Classified 0.3 0.08
The most adversely affected occupations are in business, financial, and engineering fields, which see declines of nearly 2% in their employment share over five years. / These losses reflect strong substitution at the task level, only partly offset by complementarities and firm-level increases in labor demand. / Architecture and Engineering 17 -6.64 2.52 2.83 -1.29 9.16
Lane (2024 [16]) shows that on average across OECD Member countries, ‚IT professionals‘, ‚Business professionals‘, ‚Managers‘, ‚Chief executives‘ and ‚Science and engineering professionals‘ are the occupations most exposed to AI
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.
Performing financial estimates to develop a household budget 0.37 0.64 0.64 The task of performing financial estimates to develop a household budget can be significantly automated with generative AI tools like ChatGPT due to the structured and data-driven nature of budget calculations. GenAI can generate budget templates, provide financial advice based on data inputs, and simulate different financial scenarios, which aligns closely with the theoretical group's higher score of 0.64, indicating strong po tential for automation with AI's current capabilities. [norm.] / Conversely, for tasks like ‚maintaining documentation of classes with children' or ‚performing finan cial estimates for household budgets', the experts recognized the structured and analytical nature of these tasks, which generative AI can assist with to a substantial degree. [norm.]
Additionally, 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.
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. Resource management includes human resource management, financial management, among others. Some of the most frequently demanded skills in financial management include budgeting and accounting.
The most demanded skills in occupations with high AI exposure are management, business processes and social skills. Management and business processes contain skills such as project management, budgeting and accounting, administration, clerical tasks and customer support. On average across the 10 OECD countries in the sample, 72% of vacancies in high AI exposure occupations demand at least one management skill and 67% demand at least one business processes skill. [norm.]
For JPMC, applications in fraud detection, predictive modeling, and financial forecasting map most closely to tasks performed by Other Financial Specialists and by Accountants and Auditors. / we find that higher mean exposure of an occupation's tasks to employer-adopted AI applications reduces subsequent employment growth in that occupation–firm pair, while greater concentration of exposure raises it. […] a one–standard deviation increase in mean task exposure reduces the occupation's within-firm employment share by about 14.5 percent over five years, while a similar increase in concentration raises it by about 7.5 percent.
Not Exposed | Occupations that don't meet any of the above conditions. | Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score. / Not Exposed 7233 Agricultural and Industrial Machinery Mechanics and Repairers 0.17 0.04
with low task variability and a stable low mean exposure score. / Not Exposed 3257 Environmental and Occupational Health Inspectors and Associates 0.24 0.04 / Not Exposed 8182 Steam Engine and Boiler Operators 0.2 0.04
There were some skill groupings that experienced modest increases in demand, including: production and technology and physical skills. These skills can be summarised as typically indicative of blue-collar occupations and include maintenance, repair, forklift driving and more fundamental skills such as dexterity, heavy lifting and range of motion. These are the types of skills that are possibly complementary in production to AI.
Minimal Exposure 1321 Manufacturing Managers 0.38 0.11 | Minimal Exposure 3122 Manufacturing Supervisors 0.35 0.13 | Minimal Exposure 1323 Construction Managers 0.34 0.06
Not Exposed 7231 Motor Vehicle Mechanics and Repairers 0.18 0.04 | Not Exposed 7233 Agricultural and Industrial Machinery Mechanics and Repairers 0.17 0.04 | Not Exposed 3123 Construction Supervisors 0.28 0.06 | Not Exposed 3115 Mechanical Engineering Technicians 0.26 0.08
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 | applications, Industrial Production Managers experience large declines in skills related to planning and tracking operational decisions. | these exposed tasks experience significant declines in demand relative to other tasks in the same firm–occupation cell
There were some skill groupings that experienced modest increases in demand, including: production and technology and physical skills. These skills can be summarised as typically indicative of blue-collar occupations and include maintenance, repair, forklift driving and more fundamental skills such as dexterity, heavy lifting and range of motion. These are the types of skills that are possibly complementary in production to AI.
Not Exposed 3112 Civil Engineering Technicians 0.28 0.07 […] Not Exposed 3113 Electrical Engineering Technicians 0.27 0.05 […] Not Exposed 3115 Mechanical Engineering Technicians 0.26 0.08
Minimal Exposure 3118 Draughtspersons 0.35 0.11 Minimal Exposure 3114 Electronics Engineering Technicians 0.38 0.11 Minimal Exposure 3522 Telecommunications Engineering Technicians 0.45 0.04
The most adversely affected occupations are in business, financial, and engineering fields, which see declines of nearly 2% in their employment share over five years. […] These losses reflect strong substitution at the task level, only partly offset by complementarities and firm-level increases in labor demand.
in process automation and operational efficiency the most exposed tasks are linked to Sales Engineers and Other Engineering Technologists.
Models in this group replace slow physics simulations with fast learned estimates. Engineers feed them sensor logs or design files, and the models predict outcomes like fluid flow or material stress. This speeds up design cycles and lets teams test more options digitally before building prototypes.
Pläne erstellen, Anlagen prüfen und Ingenieure unterstützen sind gemessen und unexponiert, die Berichts- und Budgetseite verschiebt sich
In drei getrennt geführten Tätigkeiten taucht genau dieser Beruf mit demselben Wert auf — 0,27 bei einer Streuung von 0,05, Kategorie „Not Exposed": nach ILO-Definition sind hier nicht einmal einzelne Teilaufgaben gegenüber generativer KI exponiert, weder beim Erstellen und Auswerten technischer Pläne noch beim Prüfen von Sicherheit und Funktionsfähigkeit noch bei der technischen Zuarbeit für Ingenieurinnen und Ingenieure. Verändert ist der informationelle Rand ringsum: Die berichtsgestützte Instandhaltungssteuerung verliert in US-Stellenanzeigen 26,6 % relative Nachfrage, der Rechenteil der Budgetplanung wurde von der ILO nach Expertenprüfung von 0,37 auf 0,64 hochgestuft, und in der ingenieurnahen Vorberechnung ersetzen gelernte Schätzmodelle langsame Physiksimulationen — gegenläufig steigt in KI-exponierten Betrieben die Nachfrage nach Instandhaltungs- und Reparatur-Skills leicht an, wenn auch „modest with substantial cross-country heterogeneity". Für Installation und Reparatur selbst liegt eine eigene Task-Messung vor, die Experten von 0,55 auf 0,25 korrigierten, weil „the physical installation and configuration still require human expertise" — sämtliche Befunde messen generative KI, nicht Mess-, Prüf- oder Wartungsautomatisierung.
Die niedrigen ILO-Werte für die technischen Berufsgruppen stammen aus dem Befragungssegment mit den doppelt so häufigen „Weiß nicht"-Antworten, und zu Zustandsüberwachung, Predictive Maintenance und CAD-/Konstruktionssoftware existiert auf Tätigkeitsebene überhaupt keine Quelle.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Elektrotechniker allgemein — mit Tätigkeiten wie „Anlagen und Geräte installieren, warten und reparieren“ oder „Technische Pläne und Zeichnungen erstellen und auswerten“.
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): Elektrotechniker — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/elektrotechniker
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0