Der Kern dieser Arbeit liegt in einer langen Zeitspanne: Was heute gepflanzt wird, wird oft erst Jahrzehnte später geerntet. Dazwischen liegt der Wechsel zwischen kräftezehrender Handarbeit mit Säge und Werkzeug und der Bedienung schwerer Maschinen im Gelände. Auch bei dieser Handarbeit ist zurzeit einiges in Bewegung.
Vom Setzling bis zum gefällten Baum: Forstarbeitskräfte kümmern sich um den Wald in allen Phasen seines Wachstums.
Forstarbeitskräfte und verwandte Berufe planen, organisieren und führen Arbeiten durch, um natürliche Wälder und Plantagenwälder zu kultivieren, zu erhalten und zu nutzen. Zu den Aufgaben gehören - (a) Bewertung von Flächen für die Wiederaufforstung, Auswahl von Setzlingen und Pflanzung von Bäumen mit manuellen Pflanzwerkzeugen sowie Anlage und Pflege von Waldbeständen; (b) Lokalisierung von zu fällenden Bäumen sowie Schätzung des Holzvolumens; (c) Bedienung von Kettensägen und anderen motorbetriebenen Sägen zum Auslichten junger Waldbestände, zum Entasten, Kappen und Fällen von Bäumen sowie zum Zersägen in Stämme; (d) Herstellung grober Holzprodukte aus Stämmen am Fällort; (e) Stapeln von Stämmen sowie deren Verladung in Rutschen oder Flößen auf Flüssen; (f) Beobachtung zur Erkennung von Waldbränden, Teilnahme an Löscheinsätzen, Anfertigung von Brandberichten sowie Instandhaltung von Löschausrüstung; (g) Bekämpfung von Unkraut und Unterwuchs in sich regenerierenden Waldbeständen mit manuellen Werkzeugen und Chemikalien; (h) Bedienung und Instandhaltung von Rückeschleppern, Planierraupen oder anderen Zugmaschinen zum Ziehen verschiedener Geräte zur Bodenbearbeitung oder Flächenvorbereitung über zu regenerierende Flächen; (i) Sammeln von Samenzapfen, Beschneiden von Bäumen, Unterstützung bei Pflanzungserhebungen sowie Markierung von Bäumen für nachfolgende Arbeiten; (j) Ausbildung und Beaufsichtigung anderer Arbeitskräfte in forstwirtschaftlichen Verfahren, einschließlich Forstarbeitern und Anlagenbedienern. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Köhler/in - Holzfäller/in - Seilkletterer/in (Forstwirtschaft) - Facharbeitskraft in der Forstwirtschaft - Holzschätzer/in - Baumfäller/in Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Forstwirtschaftler/in (Waldbau) - 2132 - Forsttechniker/in - 3143 - Bediener/in von Baumfällmaschinen - 8341 - Forstarbeiter/in - 9215
Förster · Förster/Försterin · Försterin · Forstingenieur · Forstingenieurin · Forsttechniker · Forsttechnikerin · Forstwissenschaftler · Forstwissenschaftlerin · Revierförster · Revierförsterin · Waldhüter · +6 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 6210.
Die Waldarbeit gehört zu den am wenigsten von KI berührten Tätigkeiten überhaupt — auch das Bedienen der Umschlagmaschinen bleibt unverändert.
Forstarbeitskräfte und verwandte Berufe liegt nahe am unteren Rand — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| unterstes Fünftel von 411 Berufen | nicht von generativer KI berührt | Von 4 verglichenen Berufen ist keiner weniger betroffen als dieser. Gruppe: Forstwirtschaft, Fischerei & Jagd |
Ähnlich eingeordnet: Baum- und Strauchfrüchteanbauer · Binnen- und Küstenfischer · Nutztierhalter (ohne Geflügel) und Milchproduzenten
Gemessen wurde allein die textbasierte KI — autonome Forstmaschinen, Drohnen und Fernerkundung, die Bestandsaufnahme per Bilderkennung sowie selbstfahrende Transportfahrzeuge sind zwar als Anwendungsfelder benannt, aber bislang nicht untersucht. Dass die Arbeit als wenig berührt gilt, ist deshalb keine Entwarnung bei der Automatisierung. Nach heutigem Stand also wenig betroffen — die Entwicklung bei Forstmaschinen und Drohnen lohnt aber den Blick.
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 Waldbewirtschaftung ist für diesen Beruf mit einem der niedrigsten Werte der gesamten Untersuchung als unbewegt gemessen — kein verdeckter Ausreißer, keine einzelne betroffene Teilaufgabe —, und eine zweite, unabhängige Quelle bestätigt das mit dem Verweis auf die körperlich-handwerkliche Natur der Arbeit. Auch das Bedienen der Umschlag- und Forstmaschinen liegt gleich niedrig. Die einzige dokumentierte Veränderung liegt ausdrücklich außerhalb der eigentlichen Arbeit: eine leicht steigende Nachfrage nach Gabelstapler-Fähigkeiten in KI-nahen Betrieben, allerdings vorsichtig formuliert und als gering bezeichnet. Der Kern des Berufs bleibt, die Bewegung findet allenfalls am Rand statt.
Das Einarbeiten und Verwalten verschiebt sich, das Führen selbst bleibt menschlich.
Die administrative Seite der Personalarbeit gehört zu den am stärksten betroffenen Bürotätigkeiten, und beim Einarbeiten zeigt sich das konkret: Mit KI-Unterstützung sind neue Mitarbeitende schon nach zwei Monaten so weit wie sonst erst nach einem halben Jahr, und deutlich weniger von ihnen kündigen früh. Das Führen selbst — das Urteilen über Menschen und das Entscheiden in offenen Situationen — wird dagegen kaum an KI abgegeben und bleibt menschliche Aufgabe.
Das Bedienen der Umschlagmaschinen bleibt körperliche Arbeit — und wird eher mehr gebraucht als weniger.
Materialumschlag mit Stapler, Kran oder beim Verladen ist körperliche Arbeit an wechselnden Orten — genau das automatisiert die heutige KI nicht, und Fachleute haben die Automatisierungswerte für diese Berufe eigens nach unten korrigiert. Unabhängige Auswertungen von Stellenanzeigen zeigen die Nachfrage nach solchen Fähigkeiten sogar leicht steigend, weil sie sich mit KI-gestützter Logistik ergänzen. Ob der innerbetriebliche Transport künftig stärker automatisiert wird als der Umschlag an wechselnden Außenorten und sich die Aufgabe mehr zu Disposition und Ausnahmefällen verschiebt, ist eine begründete Vermutung — belegt ist es nicht.
Das Reagieren auf Vorfälle und Notfälle bleibt unberührt — KI berührt allenfalls das Erkennen, nicht das Handeln.
Sicherheits-, Rettungs- und Einsatzberufe zählen durchgängig zu den nicht betroffenen Tätigkeiten, gemessen und stabil niedrig: Die Reaktion vor Ort lebt vom körperlichen Handeln in der Situation, und zwei methodisch unabhängige Quellen bestätigen die geringe Berührung. Wo KI überhaupt ansetzt, geht es um das Erkennen von Auffälligkeiten — etwa in der Betrugs- und Cyberabwehr —, nicht um die Reaktion selbst.
Das Bewirtschaften von Wald und Naturflächen bleibt körperliche Arbeit im Gelände, an der die heutige KI vorbeigeht.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Die Arbeit im Wald und auf Naturflächen ist praktisch und körperlich — sie findet im Gelände statt, am Baum, am Boden, an der Maschine. Genau solche Tätigkeiten ordnen mehrere unabhängige Untersuchungen übereinstimmend an das untere Ende der KI-Betroffenheit ein; Fachleute setzen die Werte für körperlich geprägte Berufe sogar noch bewusst niedriger an, weil sich manuelles Arbeiten kaum automatisieren lässt. Für die heutige KI bleibt die Tätigkeit damit weitgehend unberührt.
Das Einholen und Aufbereiten von Naturerzeugnissen bleibt körperliche Arbeit, an der die heutige KI kaum ansetzt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Einholen und Aufbereiten von Fängen und Naturerzeugnissen ist körperliche Arbeit im Freien und am Objekt. Genau hier stößt die heutige KI an ihre Grenze: Mehrere unabhängige Untersuchungen ordnen diese Tätigkeiten der am wenigsten berührten Gruppe zu, und Fachleute korrigieren solche handwerklich-körperlichen Aufgaben sogar noch weiter nach unten, weil sich Handgriff und körperliches Geschick kaum automatisieren lassen. Was sich daran künftig ändert, hängt weniger an der heutigen Text- und Bildverarbeitung als an Technik, die am Objekt selbst eingreift — und das ist noch nicht beantwortet.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Forstarbeitskräfte und verwandte Berufe · 6210
Gradient 4 4416 Personnel Clerks 0.6 0.09
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.
Access to the AI tool helps newer agents move more quickly down the experience curve: treated agents with two months of tenure perform just as well as untreated agents with more than six months of tenure. In contrast, we find minimal impacts on the productivity of more-experienced or more-skilled workers.
Panel A shows that access to AI assistance is associated with the strongest reductions in attrition among newer agents, those with less than 6 months of experience. The magnitude of this coefficient, around 10 percentage points, translates into a 40% decrease relative to a baseline attrition rate in this group of 25%.
Management, at 23% of respondents, is also heavily over-represented relative to its 7% employment share, even though it accounts for only 4% of sessions. This gap is consistent with managers using Claude for tasks other than management itself: in the survey, judgment and management are named by many respondents (especially those with more experience) as capabilities AI lacks.
Not Exposed 8344 Lifting Truck Operators 0.2 0.1 / Not Exposed 8343 Crane, hoist and related plant operators 0.18 0.03 / Not Exposed 9333 Freight Handlers 0.14 0.03 / 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 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. / and the lowest category of Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks.
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 manipulation or manual dexterity.
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.]
Finally, in addition to the displacement effect, the automation channel can give rise to a productivity effect. This can result in increases in labour demand for tasks or jobs not automated by AI, such as packers and forklift operators.
Not Exposed 5414 Security Guards 0.2 0.09 / Not Exposed 5419 Protective Services Workers Not Elsewhere Classified 0.2 0.05 / Not Exposed 5411 Fire Fighters 0.18 0.1 / Not Exposed 5412 Police Officers 0.14 0.03 / Not Exposed 5413 Prison Guards 0.14 0.04 / Not Exposed 3355 Police Inspectors and Detectives 0.23 0.07 / Not Exposed 3258 Ambulance Workers 0.22 0.17
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. / the lowest category of Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks.
By contrast, 'Cybersecurity and Fraud Detection' primarily affects Protective Services, which otherwise show little AI exposure.
By contrast, 'Cybersecurity and Fraud Detection' primarily affects Protective Services, which otherwise show little AI exposure.
Not Exposed 6210 Forestry and Related Workers 0.12 0.05 Not Exposed 8341 Mobile Farm and Forestry Plant Operators 0.12 0.03 Not Exposed 9215 Forestry Labourers 0.09 0.02 Not Exposed 3143 Forestry Technicians 0.21 0.07 Not Exposed 2132 Farming, Forestry and Fisheries Advisers 0.29 0.1
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.
In contrast, ‚Cleaners, helpers', ‚Agriculture, forestry and fishery workers', ‚Food preparation assistants', ‚Labourers', ‚Refuse workers and other elementary workers' are the least exposed to AI.
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 manipulation or manual dexterity.
Not Exposed 6221 Aquaculture Workers 0.22 0.15 Not Exposed 6223 Deep-sea Fishery Workers 0.18 0.07 Not Exposed 6222 Inland and Coastal Waters Fishery Workers 0.17 0.1 Not Exposed 8160 Food and Related Products Machine Operators 0.15 0.03 Not Exposed 7511 Butchers, Fishmongers and Related Food Preparers 0.13 0.03 Not Exposed 6210 Forestry and Related Workers 0.12 0.05 Not Exposed 6340 Subsistence Fishers, Hunters, Trappers and Gatherers 0.12 0.05 Not Exposed 9216 Fishery and Aquaculture Labourers 0.11 0.03 Not Exposed 6224 Hunters and Trappers 0.09 0.03
Not Exposed | Occupations that don't meet any of the above conditions. | Occupations where most tasks remain relatively unaffect ed by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score. [norm.] the lowest category of Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks.
In contrast, „Cleaners, helpers", „Agriculture, forestry and fishery workers", „Food preparation assistants", „Labourers", „Refuse workers and other elementary workers" are the least exposed to AI.
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 manipulation or manual dexterity.
Die Waldbewirtschaftung ist für genau diesen Beruf mit einem der niedrigsten Werte der gesamten Tabelle als unbewegt gemessen, das Bedienen der Umschlagmaschinen ebenso
Für den Kern dieser Rolle gibt es einen Wert für genau diesen Beruf: Die ILO führt 6210 Forestry and Related Workers mit 0,12 bei einer Streuung von nur 0,05 in „Not Exposed“, der Kategorie, in der „GenAI currently has no observable potential to automate tasks“ — die niedrige Streuung heißt, dass keine verdeckt hoch exponierte Teilaufgabe im Mittelwert untergeht —, und die OECD bestätigt das methodisch und institutionell unabhängig, indem sie „Agriculture, forestry and fishery workers“ zu den „least exposed to AI“ zählt, während die ILO-Expertenrunde den Grund inhaltlich benennt: die „practical limitations of automating tasks that require physical manipulation or manual dexterity“. Der zweite Strang, das Bedienen von Umschlagmaschinen, hat keinen Wert für 6210, liegt auf Tätigkeitsebene aber ebenso niedrig (8341 Mobile Farm and Forestry Plant Operators 0,12 / SD 0,03, 8344 Lifting Truck Operators 0,20 / SD 0,10), und die dokumentierte Veränderung liegt dort ausdrücklich außerhalb der Tätigkeit: Die OECD misst eine leicht steigende Nachfrage nach Gabelstapler-Fähigkeiten in KI-exponierten Betrieben, formuliert die Kausalkette aber durchgehend im Konjunktiv und nennt sie „modest“ mit „substantial cross-country heterogeneity“. Die beiden restlichen Stränge sind gleichfalls nur auf Tätigkeitsebene eingeordnet: Das Reagieren auf Sicherheitsvorfälle ist von zwei unabhängigen Quellen als kaum exponiert gemessen, wobei der einzige Berührungspunkt die Erkennung und nicht die Reaktion betrifft; und die Personalarbeit spaltet sich zwischen der stark exponierten administrativ-schriftlichen Schicht (4416, 0,6, Gradient 4) und der Führungsschicht (1212, 0,36 / SD 0,05).
Gemessen wurde ausschließlich generative KI — autonome Forstmaschinen, Drohnen- und Fernerkundung, Bestandsinventur per Bilderkennung sowie autonome Flurförderzeuge sind im Korpus zwar namentlich als KI-Anwendungsfeld benannt, aber von keiner Quelle auf Tätigkeitsebene vermessen; „Not Exposed“ ist deshalb keine Automatisierungs-Entwarnung.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Forstarbeitskräfte und verwandte Berufe allgemein — mit Tätigkeiten wie „Personal führen, einstellen und schulen“ oder „Maschinen und Fahrzeuge zum Materialumschlag bedienen“.
Für diesen Beruf sprechen die Daten bisher für wenig 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): Forstarbeitskräfte und verwandte Berufe — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/forstarbeitskraefte-und-verwandte-berufe
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0