Der Kern dieser Arbeit ist, aus Zahlen zu Verbraucherverhalten eine Geschichte zu machen, die überzeugt – und diese Geschichte dann über Texte, Bilder und Kanäle zu verbreiten. Beobachtung und Kreativität wechseln sich dabei ständig ab.
Damit ein Produkt bei den richtigen Menschen ankommt, entwickeln Fachkräfte für Werbung und Marketing Kampagnen und suchen nach neuen Marktchancen.
Fachkräfte für Werbung und Marketing entwickeln und koordinieren Werbestrategien und -kampagnen, ermitteln den Markt für neue Waren und Dienstleistungen und identifizieren und entwickeln Marktchancen für neue und bestehende Waren und Dienstleistungen. Zu den Aufgaben gehören - (a) Planung, Entwicklung und Organisation von Werberichtlinien und -kampagnen zur Unterstützung der Vertriebsziele; (b) Beratung von Führungskräften und Kunden zu Strategien und Kampagnen zur Erreichung von Zielmärkten, Schaffung von Verbraucherbewusstsein und wirksamer Förderung der Merkmale von Waren und Dienstleistungen; (c) Verfassen von Werbetexten und Medienskripten sowie Organisation von Fernseh- und Filmproduktion und Medienplatzierung; (d) Sammlung und Analyse von Daten zu Verbrauchermustern und -präferenzen; (e) Interpretation und Vorhersage aktueller und künftiger Verbrauchertrends; (f) Erforschung des potenziellen Bedarfs und der Marktmerkmale für neue Waren und Dienstleistungen; (g) Unterstützung des Unternehmenswachstums und der Unternehmensentwicklung durch Erstellung und Umsetzung von Marketingzielen, -richtlinien und -programmen; (h) Beauftragung und Durchführung von Marktforschung zur Ermittlung von Marktchancen für neue und bestehende Waren und Dienstleistungen; (i) Beratung zu allen Elementen des Marketings wie Produktmix, Preisgestaltung, Werbung und Verkaufsförderung, Vertriebs- und Absatzkanälen. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Werbespezialist - Marketingspezialist - Marktforschungsanalyst
Absatzfachfrau · Absatzfachmann · AnzeigenkäuferIn · Brand Manager · Brand Manager/Brand Managerin · Brand Managerin · Business Developer · Business Developer/Business Developerin · Business Developerin · Client Relations ManagerIn · Creative Director · Customer Relations Manager/in · +241 weitere
Quelle: ESCO (untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 2431) und eigene Zuordnungen von SapientShift fuer Praxisrollen ohne ESCO-Entsprechung.
Das Texten wird schneller und verschiebt sich vom Entwerfen zum Redigieren — auch in der Datenauswertung rückt das Beurteilen vor das Suchen.
Fachkräfte für Werbung und Marketing liegt nahe am oberen Rand — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| oberstes Fünftel von 411 Berufen | im oberen Bereich der von generativer KI berührten Berufe | Von 11 verglichenen Berufen sind 8 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Betriebswirtschaft & Verwaltung |
Ähnlich eingeordnet: Autoren und verwandte schriftstellerische Berufe · Bibliotheks- und Informationswissenschaftler · Volkswirtschaftler
Ob KI den persönlichen Kontakt zu Befragten berührt — das Gewinnen von Teilnehmern, den Vertrauensaufbau, das Nachfassen —, ist bislang in keine Richtung bewertet; die Tätigkeit, Umfragen und Interviews durchzuführen, hat keine Studie inhaltlich beschrieben. Nach heutigem Stand lässt sich hier also weder eine starke noch eine geringe Betroffenheit belegen. Dieser persönliche Teil der Arbeit bleibt damit die große Unbekannte.
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
Dieser Beruf gehört zu den überdurchschnittlich von KI berührten, und die Betroffenheit verteilt sich gleichmässig über die Aufgaben, nicht auf eine einzelne. Ein Experiment, das ausdrücklich Marketing-Fachleute mit berufstypischen Aufgaben wie Pressemitteilungen einbezog, zeigt die Verschiebung am deutlichsten: Die Bearbeitungszeit sank spürbar, die von unabhängigen Fachgutachtern bewertete Qualität stieg, und der Zeitanteil für den ersten Rohentwurf halbierte sich zugunsten des Redigierens. Auch beim Auswerten von Daten wandert der Schwerpunkt vom Auffinden zum Beurteilen der maschinellen Ergebnisse — Betriebe schätzen die Fähigkeit zur Interpretation entsprechend höher ein. Dagegen zu halten ist dreierlei: Das Experiment mass kurze Einzelaufgaben mit einer frühen KI-Version, kein monatelanger Berufsalltag; der Qualitätsgewinn galt Schreib- und Inhaltsqualität, nicht Regelkonformität oder Haftungssicherheit; und frühere, optimistischere Automatisierungs-Einschätzungen wurden ausdrücklich nach unten korrigiert.
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.
Das Verfassen der Berichte wird schneller, das Prüfen und Verantworten der Inhalte rückt in den Vordergrund.
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.
Das maschinelle Auswerten von Daten übernimmt zunehmend die KI, das Deuten der Ergebnisse wird wichtiger.
Das Analysieren und Deuten von Daten verändert sich spürbar: Das Aufspüren von Trends und Zusammenhängen ist die verbreitetste KI-Anwendung überhaupt und trifft genau die Berufe, die diese Aufgabe ausführen — Werkzeuge durchsuchen Kennzahlen und Datenbanken und fassen Auffälligkeiten in verständlicher Sprache zusammen. Die eigentliche Interpretationskompetenz wird dadurch aber nicht ersetzt, sondern gerade wichtiger; Fachleute berichten, dass Datenauswertung und -deutung an Bedeutung gewinnen. Wie stark sich die Aufgabe verschiebt, hängt davon ab, wie breit sie im jeweiligen Beruf ausgefüllt wird — mal verlagert sie sich nur, mal fällt sie stärker weg.
Das Erheben und Auswerten verschiebt sich Richtung KI, doch der Aufwand am Menschen bleibt größer als zunächst gedacht.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Durchführen von Umfragen und Interviews zählt zu den stärker betroffenen Tätigkeiten: Sowohl die Feldarbeit selbst als auch die Auswertungsseite sind durchgängig betroffen, und stärker exponierte Aufgaben verlieren in den Daten anschließend an Arbeitsnachfrage. Zugleich haben die Forschenden ihre frühere Einschätzung nach unten korrigiert — Aufgaben wie das reine Erfassen galten einmal als fast vollständig automatisierbar, erfordern in der Praxis aber weiterhin erheblichen menschlichen Aufwand. Der Trend zeigt klar Richtung KI, fällt im Tempo aber nüchterner aus als anfangs angenommen.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Akademische und vergleichbare Fachkräfte in Werbung und Marketing · 2431
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).
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.
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.
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.
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.
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.
Gradient 4 2413 Financial Analysts 0.62 0.06 […] Gradient 3 3314 Statistical, Mathematical and Related Associate Professionals 0.57 0.1 […] Gradient 3 2120 Mathematicians, Actuaries and Statisticians 0.56 0.09 […] Gradient 3 2631 Economists 0.55 0.08 / 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.
SMEs indicate that GenAI has made data analysis and interpretation skills more important, along with other skills (OECD, 2025 [11]). / growing use of algorithmic management tools in the workplace is increasing the need for certain skills, such as those related to general management and analysis (e.g. ability to use or interpret data) (Milanez, Lemmens and Ruggiu, 2025 [34])
The most common cluster across nearly all sectors is 'Business Intelligence Insights,' reflecting the broad applicability of predictive analytics. / Applications in the Business Intelligence Insights category affect a wide range of workers, especially those in Management, Business and Financial, and Computer and Math occupations. / Business-intelligence tools here scan dashboards and databases to find trends and root causes without manual digging. They alert users when a key metric shifts and explain the main drivers by region, channel, or customer type. Natural-language summaries make insights readable for non-analysts.
Management Analysts and Financial Risk Specialists show similar mean exposure to 'Business Intelligence Insights' applications, but exposure is more concentrated for Management Analysts, making them less likely to be displaced according to our model. / 'Operational Data Analytics' affects tasks more narrowly than 'Customer Experience Automation' despite similar mean exposure, leading to very different implications for labor demand.
Technology-related roles are the fastest-growing jobs in percentage terms, including Big Data Specialists, Fintech Engineers, AI and Machine Learning Specialists and Software and Application Developers.
Gradient 3 4227 Survey and Market Research Interviewers 0.55 0.16
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.
Gradient 3 3314 Statistical, Mathematical and Related Associate Professionals 0.57 0.1 | Gradient 3 2120 Mathematicians, Actuaries and Statisticians 0.56 0.09 | Gradient 3 2431 Advertising and Marketing Professionals 0.55 0.09 | Gradient 3 2631 Economists 0.55 0.08 | Gradient 3 2642 Journalists 0.54 0.1 | Gradient 2 2632 Sociologists, Anthropologists and Related Professionals 0.48 0.12
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 | While tasks such as taking meeting notes or scheduling appointments can significantly benefit from GenAI support, our 2023 scores for such tasks, which reached 0.9 in some cases, reflected an overly optimistic assessment of full automation potential. In reality, many of these tasks still require substantial human effort.
Tasks with higher AI exposure subsequently experience reduced labor demand. | Table A.2: Top and bottom 25 occupations by average AI exposure 25 Most Exposed Occupations … Market Research Analysts and Marketing Specialists
Das Texten wird schneller und wandert vom Entwerfen zum Redigieren, die Datenauswertung bekommt einen neuen Gegenstand
Werbe- und Marketingfachkräfte haben in der ILO-Messung einen eigenen Wert: Gradient 3 mit μ 0,55 und SD 0,09 — „above-moderate occupational exposure", und die niedrige Streuung heißt, dass die Exposition gleichmäßig über die Aufgaben verteilt liegt, nicht auf eine Einzelaufgabe zusammengedrängt ist. Das einzige Experiment im Korpus, das diese Rolle direkt trifft, rekrutierte ausdrücklich Marketer und maß berufstypische Aufgaben wie Pressemitteilungen und Kurzberichte: Die Bearbeitungszeit sank um 0,8 SD, die von blinden Fachgutachtern bewertete Qualität stieg um 0,4 SD, der Zeitanteil für den Rohentwurf halbierte sich von rund 50 % zugunsten des Redigierens (25 % → über 50 %) — und in der Datenauswertung verschiebt sich der Schwerpunkt entsprechend vom Auffinden („find trends and root causes without manual digging") zur Beurteilung der maschinell erzeugten Auswertung, wobei die OECD berichtet, dass Betriebe Analyse- und Interpretationskompetenz dadurch als wichtiger einstufen. Dagegen zu halten ist dreierlei: Das Experiment umfasste 444 Personen in 20–30-Minuten-Aufgaben mit ChatGPT-Stand Anfang 2023 und ist kein Berufsalltag über Monate; der Qualitätsgewinn wurde auf „writing quality, content quality, and originality" vergeben, nicht auf Regelkonformität oder Haftungsfestigkeit; und für die Erhebungsseite hat die ILO ihre eigene frühere Einschätzung ausdrücklich als „overly optimistic assessment of full automation potential" nach unten korrigiert.
Ob und wie der persönliche Kontakt zu Befragten — Anwerbung, Vertrauensaufbau, Nachfassen, Abbruchvermeidung — von KI berührt wird, ist im Korpus in keine Richtung bewertet; keine Quelle beschreibt die Tätigkeit „Umfragen und Interviews durchführen" inhaltlich auf Task-Ebene.
Diese Seite beschreibt Fachkräfte für Werbung und Marketing allgemein — mit Tätigkeiten wie „Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren“ oder „Sach- und Verwaltungstexte sowie Berichte verfassen“.
Für diesen Beruf sprechen die Daten für deutliche Veränderung.
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): Fachkräfte für Werbung und Marketing — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/fachkraefte-fuer-werbung-und-marketing
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