Der Kern dieser Arbeit ist, dorthin zu gehen, wo sonst niemand aus dem Gesundheitssystem hinkommt. Hausbesuch statt Wartezimmer, Aufklärung statt Akte – Vertrauen in der Gemeinschaft ist hier die Grundlage für alles Weitere.
Fachkräfte in der öffentlichen Gesundheitsfürsorge bringen Gesundheitsversorgung dorthin, wo Menschen sonst kaum Zugang dazu haben.
Fachkräfte in der öffentlichen Gesundheitsfürsorge leisten Gesundheitsaufklärung, Überweisung und Nachsorge, Fallmanagement, grundlegende präventive Gesundheitsversorgung und Hausbesuchsdienste für bestimmte Gemeinschaften. Sie bieten Einzelpersonen und Familien Unterstützung und Hilfe bei der Orientierung im Gesundheits- und Sozialsystem. Zu den Aufgaben gehören - (a) Bereitstellung von Informationen für Familien und Gemeinschaften zu einer Reihe von Gesundheitsthemen, darunter Ernährung, Hygiene, Säuglings- und Kinderbetreuung, Impfungen, Familienplanung, Risikofaktoren und Vorbeugung häufiger Infektionskrankheiten, Vergiftungsprävention, Erste Hilfe bei der Behandlung einfacher und häufiger Beschwerden, Substanzmissbrauch, häusliche Gewalt und andere Themen; (b) Besuch von Familien in ihren Wohnungen, um Informationen über verfügbare Gesundheits-, Sozial- und andere Dienstleistungen bereitzustellen und sie beim Zugang zu diesen Dienstleistungen zu unterstützen; (c) Besuch von Familien, die üblicherweise keine medizinischen Einrichtungen aufsuchen, um bestimmte Bedingungen wie den Verlauf einer Schwangerschaft, das Wachstum und die Entwicklung von Kindern sowie die Umweltsanitation regelmäßig zu überwachen; (d) Verteilung medizinischer Versorgungsgüter an Haushalte zur Vorbeugung und Behandlung endemischer Krankheiten wie Malaria, Lungenentzündung und Durchfallerkrankungen sowie Unterweisung von Familien- und Gemeindemitgliedern in der Verwendung dieser Produkte; (e) Durchführung von Outreach-Maßnahmen für Gruppen, die üblicherweise keine medizinischen Einrichtungen aufsuchen, mit Informationen und grundlegenden medizinischen Versorgungsgütern zur Vorbeugung und Behandlung bestimmter Gesundheitszustände, für die sie am stärksten gefährdet sind, wie HIV/AIDS und andere übertragbare Krankheiten; (f) Erhebung von Daten von Haushalten und Gemeinschaften, die üblicherweise keine medizinischen Einrichtungen aufsuchen, zum Zweck der Patientenüberwachung und -überweisung sowie der Berichterstattung zur Einhaltung gesundheitlicher Vorschriften. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Gemeindegesundheitshelfer - Gemeindegesundheitsförderer - Gemeindegesundheitsfachkraft - Dorfgesundheitshelfer Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Traditionelle Hebamme - 3222 - Dorfheiler - 3230 - Häusliche Pflegehilfskraft - 5322 Anmerkungen Für die in dieser Berufsgattung enthaltenen Berufe ist in der Regel eine formale oder informelle Ausbildung sowie eine von den Gesundheits- und Sozialbehörden anerkannte Aufsicht erforderlich. Anbieter routinemäßiger persönlicher Pflege und Praktiker der traditionellen Medizin sind hier nicht eingeschlossen.
Assistent Gesundheitsdienst · Assistentin Gesundheitsdienst · Dorfgesundheitsarbeiter · Dorfgesundheitsarbeiterin · Familiengesundheitspfleger · Familiengesundheitsschwester · Gesundheitsberater · Gesundheitsberaterin · Sozialmedizinische Assistentin · Sozialmedizinischer Assistent · Sozialmedizinischer Assistent/Sozialmedizinische Assistentin · community carer · +7 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 3253.
Beraten, Versorgen und Dokumentieren gelten als unverändert — allein das Erheben von Daten in Befragungen zeigt Bewegung.
Fachkräfte in der öffentlichen Gesundheitsfürsorge 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 16 verglichenen Berufen sind 5 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Gesundheitsberufe, assistierend |
Ähnlich eingeordnet: Medizintechniker für bildgebende Verfahren · Nicht akademische Krankenpflegefachkräfte · Rettungsdienstpersonal
Ein Vorbehalt bleibt: Für die Befragungstätigkeit dieses Berufs selbst gibt es keinen eigenen Messwert — die Zahlen stammen aus dem verwandten Kernberuf der Feldbefragung. Vor allem der persönliche Kontakt zu den Befragten wurde an keiner Stelle eigenständig bewertet. Zu diesem konkreten Anteil lässt sich nach heutigem Stand 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
Die Beratungsarbeit von Gesundheitshelfern ist ausdrücklich als nicht betroffen eingestuft, und weil die Bewertung über alle Kernaufgaben hinweg so einheitlich ausfällt, ragt auch keine einzelne Teilaufgabe heraus. Medikamente verabreichen und den Zustand der Betreuten überwachen und dokumentieren gelten ebenso als unverändert. Bewegung zeigt allein das Durchführen von Umfragen und Interviews — der einzige stärker betroffene Anteil dieses Berufs. Doch selbst dort ist Vorsicht geboten: Die zuständige Quelle hat ihre frühere Einschätzung ausdrücklich nach unten korrigiert, weil viele dieser Aufgaben weiterhin erhebliche menschliche Arbeit verlangen — welcher Teil der Befragungsarbeit tatsächlich betroffen ist, weist keine Untersuchung aus.
Das Verabreichen am Patienten findet mit den Händen statt — daran reicht die heutige KI nicht.
Medikamente zu geben und Behandlungen durchzuführen ist körperliche Arbeit unmittelbar am Menschen. Genau hier stößt die heutige KI an ihre Grenze: Sie ist stark im Verarbeiten von Sprache, Daten und Informationen, hat auf die physische Ausführung aber keinen Zugriff. Die Pflegeberufe, die diese Aufgabe tragen, zählen deshalb zu den am wenigsten berührten — auch wenn einzelne Randtätigkeiten wie das Dokumentieren stärker streuen als der Kern der Arbeit.
Das persönliche Beraten zu Gesundheit bleibt menschliche Arbeit, auch wenn Privatpersonen einfache Fragen zunehmend an KI richten.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Die medizinischen und pflegerischen Kernberufe gelten in den vorliegenden Einschätzungen als kaum bis gar nicht von KI berührt; selbst dort, wo einzelne Teilaufgaben — etwa bei medizinischen Fachangestellten — durchaus erfassbar wären, ruht die Tätigkeit im Ganzen auf Aufgaben mit geringem Automatisierungspotenzial. Sichtbar ist zugleich, dass Privatpersonen ausserhalb der Arbeit zunehmend Gesundheitsfragen an KI-Assistenten stellen — das ersetzt aber nicht das ärztliche oder pflegerische Gespräch, in dem Einschätzung und Verantwortung zusammenkommen. Die Beratung von Patienten und Angehörigen bleibt damit eine menschliche Aufgabe.
Das Überwachen des Patientenzustands bleibt eng an Mensch und Gerät gebunden und von der heutigen KI kaum berührt.
Die ärztlich und pflegerisch Ausführenden liegen durchgängig in der niedrigsten Berührungs-Kategorie, ebenso die apparative Überwachung an Bildgebungs- und Therapiegeräten — das Beobachten und Festhalten am Krankenbett ruht auf Aufgaben, die die heutige KI kaum erreicht. Einschränkend zeigt sich bei den pflegerischen Assistenzberufen eine breite Streuung bei niedrigem Mittel, sodass einzelne Teilaufgaben berührbarer sein können als andere. Deutlich stärker in Bewegung gerät dagegen erst die nachgelagerte Akten- und Informationsführung — eine eigene Aufgabe, die vom Überwachen selbst zu trennen ist.
Das Erheben und Auswerten verschiebt sich Richtung KI, doch der Aufwand am Menschen bleibt größer als zunächst gedacht.
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: Fachkräfte in der öffentlichen Gesundheitsfürsorge · 3253
Not Exposed 2221 Nursing Professionals 0.25 0.13 / Not Exposed 5321 Health Care Assistants 0.14 0.06 / Not Exposed 5329 / Personal Care Workers in Health Services Not Elsewhere / Classified 0.15 0.03 [norm.]
the lowest category of 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. [norm.]
Minimal / Exposure 3221 Nursing Associate Professionals 0.22 0.21 [norm.]
Gradient 1 3256 Medical Assistants 0.35 0.23 / Low overall GenAI exposure at the occupational level, but high variability across tasks. Some tasks within these occu pations have an elevated automation potential, even if the occupation as a whole remains strongly reliant on tasks that have a low potential of automation. [norm.]
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 manipu lation or manual dexterity. [norm.] / These technologies excel in tasks involving data pro cessing, language understanding, and information genera tion but do not possess capabilities for physical task execution [norm.]
Not Exposed 2211 Generalist Medical Practitioners 0.29 0.1 / Not Exposed 2212 Specialist Medical Practitioners 0.27 0.12 / Not Exposed 2221 Nursing Professionals 0.25 0.13 / Not Exposed 2240 Paramedical Practitioners 0.23 0.13 / 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.
Minimal Exposure 2265 Dieticians and Nutritionists 0.41 0.07 / Minimal Exposure 2262 Pharmacists 0.33 0.09 / Minimal Exposure 2264 Physiotherapists 0.28 0.14 / Minimal Exposure 3221 Nursing Associate Professionals 0.22 0.21 / 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. / we introduce a more granular distinction of Minimal Exposure, where some interaction with GenAI may occur, but without significantly altering the nature of these roles
Gradient 1 3256 Medical Assistants 0.35 0.23 / Exposed: Gradient 1 (Low exposure, high task variability) μ < 0.4 and μ + σ ≥ 0.5 Low overall GenAI exposure at the occupational level, but high variability across tasks. Some tasks within these occupations have an elevated automation potential, even if the occupation as a whole remains strongly reliant on tasks that have a low potential of automation.
Not Exposed 3253 Community Health Workers 0.22 0.08 / Not Exposed 5321 Health Care Assistants 0.14 0.06
Outside the workweek, users' conversations shift from business correspondence, marketing copy, and slide decks to emotional support, medical questions, and investment advice. This shift is biggest for high-income countries.
Not Exposed 2221 Nursing Professionals 0.25 0.13 / Not Exposed 2211 Generalist Medical Practitioners 0.29 0.1 / Not Exposed 2240 Paramedical Practitioners 0.23 0.13
Not Exposed 5321 Health Care Assistants 0.14 0.06
Not Exposed 3211 Medical Imaging and Therapeutic Equipment Technicians 0.22 0.03
Minimal Exposure 3221 Nursing Associate Professionals 0.22 0.21
Gradient 3 3252 Medical Records and Health Information Technicians 0.52 0.1
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
Beraten, Verabreichen und Dokumentieren sind als unverändert gemessen, das Erheben von Daten in Befragungen trägt den einzigen Exponiertheits-Befund
Rollenspezifisch gemessen ist die Beratungstätigkeit: ILO Table A1 führt 3253 Community Health Workers als „Not Exposed" mit einem Mittelwert von 0,22 bei einer Streuung von 0,08 — bei so geringer Streuung ragt auch keine einzelne Teilaufgabe heraus. Das Verabreichen von Medikamenten und das Überwachen und Dokumentieren des Patientenzustands sind auf Tätigkeitsebene ebenfalls als unverändert belegt, für diesen Beruf allerdings ohne eigenen Messwert. Anders liegt das Durchführen von Umfragen und Interviews: Der Kernberuf der Feldbefragung (ISCO 4227) liegt mit 0,55 in Gradient 3, doch die Streuung ist mit 0,16 auffällig hoch, die ILO hat ihre eigene Bewertung dieser Berufsgruppe gegenüber 2023 ausdrücklich nach unten korrigiert („overly optimistic"; „many of these tasks still require substantial human effort"), und welcher Teil der Befragungsarbeit tatsächlich exponiert ist, weist keine Quelle aus.
Für die Befragungstätigkeit liegt kein Messwert für diesen Beruf selbst vor — der Gradient-3-Befund stammt vom Kernberuf der Feldbefragung (ISCO 4227), und der persönliche Kontakt zu Befragten ist im Korpus an keiner Stelle eigenständig bewertet.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Fachkräfte in der öffentlichen Gesundheitsfürsorge allgemein — mit Tätigkeiten wie „Medikamente und Behandlungen verabreichen“ oder „Patienten und Angehörige zu Gesundheit beraten“.
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): Fachkräfte in der öffentlichen Gesundheitsfürsorge — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/fachkraefte-in-der-oeffentlichen-gesundheitsfuersorge
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0