# Verändert KI den Beruf Fachkräfte in der Lagerwirtschaft?

Bestände führen und Verkaufsflächen organisieren bleibt niedrig betroffen — betroffen ist die dispositive Schicht darüber, nicht das Ordnen der Ware.

## Einordnung im Vergleich

Die Internationale Arbeitsorganisation stuft diesen Beruf als nur am Rand von generativer KI berührt ein.

*Quelle: ILO, Generative AI and Jobs (Working Paper 140), 2025 — übernommene Einstufung*

In unserer eigenen Auswertung gehört dieser Beruf zum oberen Mittelfeld von 411 verglichenen Berufen.

*Eigene Auswertung von SapientShift (SapientShift-Tätigkeitsanalyse) auf Basis der ILO-Werte*

Ähnlich betroffen sind nach unserer Auswertung: [Bürokräfte für Registratur und Dokumentation](https://sapientshift.com/berufe/buerokraefte-fuer-registratur-und-dokumentation), [Postverteiler und -sortierer](https://sapientshift.com/berufe/postverteiler-und-sortierer), [Weitere Berufe der Kundeninformation](https://sapientshift.com/berufe/weitere-berufe-der-kundeninformation).

In der Gruppe Rechnungswesen & Materialwirtschaft haben wir 6 Berufe verglichen. Keiner ist weniger betroffen als dieser.

## Tätigkeiten und ihre Entwicklung

- **Warenbestand und Verkaufsflächen organisieren** — unverändert — für diesen Beruf einzeln gemessen
  Das Organisieren von Warenbestand und Verkaufsfläche bleibt vom Anfassen geprägt und weitgehend unberührt.
- **Transport- und Frachtabläufe koordinieren und dokumentieren** — verändert — für diesen Beruf einzeln gemessen
  Das Zusammenführen und Verbuchen der Abläufe verschiebt sich spürbar Richtung Automatisierung, die Abstimmung an den Schnittstellen weniger.
- **Ausleihe und Rückgabe von Objekten verwalten** — nicht untersucht — für diesen Beruf einzeln gemessen
  Zu dieser Aufgabe liegt noch keine belastbare Untersuchung vor.

## Was dieser Beruf heute macht

Fachkräfte in der Lagerwirtschaft behalten den Überblick über alles, was ins Lager kommt, dort liegt und wieder rausgeht.

## Was KI verändert

Das Führen der Bestände und Organisieren der Verkaufsflächen ist als niedrig betroffen gemessen — und weil die Aufgaben eng um diesen niedrigen Wert liegen, verbergen sich darunter auch keine einzelnen stark betroffenen Teilaufgaben. Auffällig ist das Gefälle innerhalb derselben Kette: vom Regalauffüllen über diese Rolle bis hinauf zu den Laden- und Handelsverantwortlichen steigt die Betroffenheit an — betroffen ist also nicht das Ordnen der Ware, sondern die administrativ-dispositive Schicht darüber. Genau dort setzt der einzige gegenläufige Befund an: Das Auswerten von Verkaufszahlen und Trends, um den Bestandsbedarf vorauszusehen, gilt als hoch betroffen — das trifft die Bedarfsplanung der Einkäufer, nicht die Regalarbeit. Wer die Rolle also weit fasst, findet dort sehr wohl Veränderung.

## Wo diese Aussage endet

Der Befund stützt sich nur auf eine einzige Quelle und ein einziges Messverfahren. Er sagt, dass ein Sprachmodell diese Arbeit nicht übernimmt — nicht aber, ob ein Lager- oder Regalroboter es tut; das wurde gar nicht untersucht. Nach heutigem Stand also wenig betroffen, wobei die Entwicklung bei der Lagerrobotik den Blick lohnt.

## Was die Studien sagen

### Warenbestand und Verkaufsflächen organisieren

- Shelf Fillers sind die am niedrigsten exponierte der beteiligten Gruppen. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1 (ISCO-08 occupations by exposure gradient), PDF-S. 60 (gedruckt S. 57); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41 (gedruckt S. 38))
- Stock Clerks: geringe Exposition bei sehr niedriger Streuung — auch einzelne Teilaufgaben sind nicht exponiert. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 55 (gedruckt S. 52); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41)
- Shop Sales Assistants: niedrige Exposition, aber hohe Streuung — einzelne Teilaufgaben sind exponiert. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 53 (gedruckt S. 50); ILO WP 140, Table 5, PDF-S. 41)
- Die anordnenden Berufe liegen höher als die ausführenden. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 53 (gedruckt S. 50))
- Experten korrigierten die Automatisierungsscores für manuelle Tätigkeiten nach unten. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zum Expertenpanel, PDF-S. 32 (gedruckt S. 29))

### Transport- und Frachtabläufe koordinieren und dokumentieren

- Speditions-/Abfertigungsagenten liegen in der zweithöchsten Expositionsstufe (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1 (ISCO-08 occupations by exposure gradient), PDF-S. 51 [norm.])
- Transport-Sachbearbeiter ebenfalls in Gradient 3 (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 52)
- Was Gradient 3 inhaltlich bedeutet — wachsendes Automatisierungspotenzial des heutigen Aufgabenbestands (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zu den Expositionsgradienten, PDF-S. 40 (gedr. S. 37); ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedr. S. 38))
- Unabhängige zweite Messung: Logistik-Koordinationsberufe unter den 25 exponiertesten US-Berufen (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, Table A.2, PDF-S. 97 (gedr. S. 95))
- Betriebliche Erwartung: Supply-Chain-Funktion mit überdurchschnittlich erwartetem Personalabbau (AI Index Report 2026, Kapitel 4: Economy, 2026 — Stanford HAI AI Index 2026, Kap. 4.4 Jobs (McKinsey-Survey 2025 referierend), PDF-S. 54)

## Provenienz und Zitierhinweis

- Stand der Prüfung: 2026-07-19
- Methode: SapientShift-Tätigkeitsanalyse
- ISCO-08: 4321
- Mittlere Exposition (ILO): 0.37
- Streuung (SD, ILO): 0.06
- ILO-Stufe: Minimal Exposure
- Band (eigene Auswertung): oberes Mittelfeld
- Vergleichsbasis: 411 Berufe

### Quellen

- [Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140)](https://www.ilo.org/sites/default/files/2025-05/WP140_web.pdf) (2025), International Labour Office, Genf
- [AI Index Report 2026, Kapitel 4: Economy](https://hai.stanford.edu/assets/files/ai_index_report_2026_chapter_4_economy.pdf) (2026), Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI)
- [Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509)](https://www.nber.org/system/files/working_papers/w33509/w33509.pdf) (2025), National Bureau of Economic Research

### Diese Seite zitieren

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SapientShift (2026): Fachkräfte in der Lagerwirtschaft — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/fachkraefte-in-der-lagerwirtschaft
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https://sapientshift.com/employee-input?rolle=fachkraefte-in-der-lagerwirtschaft&from=beruf