Der Kern dieser Arbeit ist, ein komplexes technisches System sicher durch wechselnde Bedingungen zu steuern. Vieles davon ist Routine nach festen Verfahren – aber jederzeit bereit sein, ein unerwartetes Problem selbst zu lösen.
Piloten und verwandte Berufe steuern Flugzeuge sicher durch die Luft – von der Flugplanung am Boden bis zur Landung.
Flugzeugführer und verwandte Berufe steuern den Betrieb mechanischer, elektrischer und elektronischer Ausrüstung, um Luftfahrzeuge zur Beförderung von Passagieren, Post und Fracht zu navigieren, und führen verwandte Aufgaben vor und während des Flugs aus. Zu den Aufgaben gehören - (a) Fliegen und Navigieren von Luftfahrzeugen gemäß festgelegten Kontroll- und Betriebsverfahren; (b) Erstellen und Einreichen von Flugplänen oder Prüfen von Standardflugplänen; (c) Steuern des Betriebs mechanischer, elektrischer und elektronischer Ausrüstung sowie Sicherstellen, dass alle Instrumente und Steuerungen ordnungsgemäß funktionieren; (d) Anwenden von Kenntnissen über Grundsätze und Praktiken des Fliegens, um im Verlauf ihrer Arbeit auftretende Probleme zu erkennen und zu lösen; (e) Prüfen von Wartungsunterlagen sowie Durchführen von Inspektionen, um sicherzustellen, dass Luftfahrzeuge technisch einwandfrei sind, die Wartung durchgeführt wurde und die gesamte Ausrüstung funktionsfähig ist; (f) Unterzeichnen erforderlicher Bescheinigungen sowie Führen amtlicher Flugaufzeichnungen; (g) Einholen von Briefings und Freigaben vor Flügen sowie Aufrechterhalten des Kontakts mit der Flugverkehrs- oder Flugkontrolle während des Flugs. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Luftfahrzeugführer für Feldbesprühung - Flugingenieur - Fluglehrer - Navigator (Flug) - Pilot (Luftfahrzeug)
Astronaut · Astronaut/Astronautin · Astronautin · Fluggerätmechaniker Instandhaltungstechnik · Fluggerätmechanikerin Instandhaltungstechnik · Flugkapitän · Flugkapitänin · Flugkommandant · Flugkommandantin · Flugzeugführer · Flugzeugführer/Flugzeugführerin · Flugzeugführerin · +32 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 3153.
Das Führen und das Prüfen bleiben unberührt — in Bewegung sind die schreib- und kontaktgebundenen Anteile, und die Frage autonomer Systeme ist offen.
Flugzeugführer und verwandte Berufe 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: Elektrotechniker · Steuerer von Verbrennungs- und Wasserbehandlungsanlagen · Agrartechniker
Für den Beruf des Flugzeugführers selbst liegt keine eigene Auswertung vor — alle Befunde stammen von verwandten Berufen und sind deshalb mit Vorsicht zu lesen. Sie geben eine grobe Richtung, aber kein genaues Bild für das Cockpit. Diese Einordnung ist damit eher ein erster Anhaltspunkt als ein gesichertes Ergebnis.
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
Das eigentliche Führen ist von textgenerierender KI unberührt: Zwölf einschlägige Berufe sind gemessen und liegen alle niedrig, bei den anlagengebundenen so eindeutig, dass nicht einmal einzelne Teilaufgaben betroffen sind. Auch das Prüfen von Sicherheit und Funktion technischer Anlagen ist durchgängig als nicht betroffen gemessen. In Bewegung sind dagegen die schreibtisch- und kontaktnahen Anteile: Beim Verfassen von Berichten halbiert sich der Zeitanteil für den Rohentwurf zugunsten des Redigierens, das Weiterleiten von Anfragen an eine höhere Instanz sinkt um knapp ein Viertel bei zugleich 14 Prozent mehr gelösten Vorgängen pro Stunde, und die Nachfrage nach berichtsgebundener Ablaufplanung fällt in Stellenanzeigen zweistellig. Wichtig: „Unverändert" heißt hier nicht „zukunftssicher" — gemessen wurde ausschließlich textgenerierende KI, während gerade das Führen von Verkehrsmitteln das Ziel autonomer Systeme ist, zu denen bislang kein einziger Befund vorliegt.
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 Beantworten von Anfragen wird schneller und das Weiterleiten seltener, ein voller Ersatz ist es aber nicht.
Das Empfangen und Weiterleiten von Anrufen und Anfragen zählt zu den deutlich von KI erfassten Tätigkeiten. Mit KI-Unterstützung werden Anliegen schneller bearbeitet — im Schnitt rund 14 % mehr gelöste Fälle pro Stunde, bei Berufsanfängern sogar etwa ein Drittel mehr — und der Weiterleitungsanteil sinkt spürbar: Bitten, mit einer vorgesetzten Person zu sprechen, gehen um fast 25 % zurück. Ein voller Ersatz ist es aber nicht, denn viele dieser Aufgaben brauchen weiterhin merklichen menschlichen Einsatz.
Das Führen von Fahrzeugen bleibt — in KI-nahen Betrieben wird es teils sogar stärker gebraucht.
Ob Bus, Lok, Bagger oder Gabelstapler — das Führen selbst zählt zu den Aufgaben, die die heutige KI kaum berührt; die Systeme arbeiten mit Sprache und Daten, nicht am Steuer. In Betrieben, die KI einsetzen, steigt die Nachfrage nach solchen Fähigkeiten eher leicht an, weil sie sich mit der Technik ergänzen — etwa der Gabelstaplerfahrer im Lager, dessen Arbeit durch günstigere KI-gestützte Logistik zunimmt. Nur bei einzelnen Teilaufgaben im Straßenverkehr zeigt sich mehr Bewegung als beim Kern der Tätigkeit.
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.
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 Lenken des Luftverkehrs bleibt von der aktuellen KI weitgehend unberührt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Flugbewegungen zu lenken heißt, in Echtzeit sicherheitskritische Entscheidungen mit voller Verantwortung zu treffen. Die tragenden Berufe — von der Flugverkehrskontrolle bis zum Cockpit — zählen zu den am wenigsten betroffenen: Einzelne Teilaufgaben zeigen zwar ein maßvolles Automatisierungspotenzial, insgesamt bleibt die Tätigkeit aber kaum berührt. Was hier zählt, ist die verlässliche menschliche Steuerung im Moment — daran ändert die heutige KI wenig.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Flugzeugführer und verwandte Berufe · 3153
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 3 4222 Contact Centre Information Clerks 0.58 0.06 / Gradient 3 4226 Receptionists (general) 0.57 0.17 / Gradient 3 4223 Telephone Switchboard Operators 0.54 0.15 / Gradient 3 4224 Hotel Receptionists 0.51 0.07 / Gradient 3 4225 Inquiry Clerks 0.57 0.09 / Gradient 2 4229 Client Information Workers Not Elsewhere Classified 0.42 0.13 / 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).
In most customer service settings, front-line agents attempt to resolve customer problems but can seek the help of supervisors when they are unsure of how to proceed. Customers, knowing this, will sometimes attempt to escalate a conversation by asking to speak to a manager. […] Following the introduction of AI assistance, we see a gradual decline in requests for escalation. Relative to a baseline rate of approximately 6 percentage points, these coefficients suggest that AI assistance generates an almost 25% decline in customer requests to speak to a manager.
Access to the tool increases productivity, as measured by issues resolved per hour, by 14% on average, including a 34% improvement for novice and low-skilled workers but with minimal impact on experienced and highly skilled workers.
Skills and tasks that can be roughly described as clerical tasks were the sub-group of skills that saw the largest reduction in demand. Demand for clerical skills declined by slightly more than 2 percentage points for a one standard deviation increase in establishment-level AI exposure […]. Business Process skills include clerical and administrative tasks along with sales and customer service.
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.
Not Exposed 8331 Bus and Tram Drivers 0.18 0.06 / Not Exposed 8311 Locomotive Engine Drivers 0.2 0.08 / Not Exposed 8342 Earthmoving and Related Plant Operators 0.13 0.02 / Not Exposed 8341 Mobile Farm and Forestry Plant Operators 0.12 0.03 / Not Exposed … Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
Gradient 1 8322 Car, Taxi and Van Drivers 0.28 0.23 / Minimal Exposure 8332 Heavy Truck and Lorry Drivers 0.24 0.22 / 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.
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. For example, if a logistics warehouse can use AI to reduce the costs of routing shipments, they may be able to lower their costs and see increased demand – possibly necessitating greater demand for forklift drivers in the warehouse. However, these increasing skill demands were more modest with substantial cross-country heterogeneity. [norm.]
The three technology-based trends stand out as expected growth drivers only for light truck and delivery services drivers, software and applications developers, and nursing professionals.
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 3154 Air Traffic Controllers 0.31 0.09" „Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupational exposure remains limited."
„Not Exposed 3153 Aircraft Pilots and Related Associate Professionals 0.27 0.05" „Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score."
„Minimal Exposure 3155 Air Traffic Safety Electronics Technicians 0.34 0.1"
Das Führen und das Prüfen bleiben gemessen unexponiert, die schreib- und kontaktgebundenen Anteile bewegen sich
Für Flugzeugführer selbst weist keine Korpusquelle einen eigenen Expositionswert aus; auf Tätigkeitsebene sind zwölf fahrzeugführende Berufe gemessen, die sämtlich unter μ 0,29 liegen — bei schienen-, bus- und baumaschinengebundenen Berufen mit sehr niedriger Streuung (SD 0,02–0,08, also nicht einmal einzelne exponierte Teilaufgaben), bei Straßenfahrern dagegen mit hoher (8322: 0,28 / SD 0,23), was die Quelle den nicht-fahrenden Randaufgaben zuordnet, ohne sie zu benennen. Das Prüfen von Sicherheit und Funktionsfähigkeit technischer Anlagen ist ebenfalls durchgängig als „Not Exposed" gemessen — einziger Ausreißer nach oben ist mit 3155 Air Traffic Safety Electronics Technicians (0,34, Minimal Exposure) der am stärksten dokumentations- und systemgestützt arbeitende dieser Berufe —, während die schreibtisch- und kontaktnahen Anteile belegt in Bewegung sind: Der Rohentwurfs-Zeitanteil beim Verfassen von Berichten halbiert sich zugunsten des Redigierens (25 % → über 50 %), die Weiterleitung von Anfragen an eine höhere Instanz sinkt um knapp 25 % bei 14 % mehr gelösten Vorgängen pro Stunde, und die Nachfrage nach berichtsgebundener Ablaufplanung fällt in Stellenanzeigen zweistellig (−26,6 / −24,8). „Unverändert" ist hier ausdrücklich nicht „zukunftssicher": Gemessen wurde ausschließlich generative KI, und gerade das Führen von Verkehrsmitteln ist die Tätigkeit, auf die sich autonome Systeme richten — eine Technologieklasse, die der gesamte Korpus nicht misst und zu der auf Tätigkeitsebene kein einziger Befund vorliegt.
Für die Berufsgruppe der Flugzeugführer selbst existiert in keiner Korpusquelle ein eigener Wert — alle Befunde stammen von der Tätigkeitsebene benachbarter Berufe und sind entsprechend vorsichtig zu lesen.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Flugzeugführer und verwandte Berufe allgemein — mit Tätigkeiten wie „Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren“ oder „Sach- und Verwaltungstexte sowie Berichte verfassen“.
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): Flugzeugführer und verwandte Berufe — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/flugzeugfuehrer-und-verwandte-berufe
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0