# Verändert KI den Beruf Forstarbeitskräfte und verwandte Berufe?

Die Waldarbeit gehört zu den am wenigsten von KI berührten Tätigkeiten überhaupt — auch das Bedienen der Umschlagmaschinen bleibt unverändert.

## Einordnung im Vergleich

Die Internationale Arbeitsorganisation stuft diesen Beruf als nicht 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 untersten Fünftel von 411 verglichenen Berufen.

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

Ähnlich betroffen sind nach unserer Auswertung: [Baum- und Strauchfrüchteanbauer](https://sapientshift.com/berufe/baum-und-strauchfruechteanbauer), [Binnen- und Küstenfischer](https://sapientshift.com/berufe/binnen-und-kuestenfischer), [Nutztierhalter (ohne Geflügel) und Milchproduzenten](https://sapientshift.com/berufe/nutztierhalter-ohne-gefluegel-und-milchproduzenten).

In der Gruppe Forstwirtschaft, Fischerei & Jagd haben wir 4 Berufe verglichen. Keiner ist weniger betroffen als dieser.

## Tätigkeiten und ihre Entwicklung

- **Personal führen, einstellen und schulen** — verändert
  Das Einarbeiten und Verwalten verschiebt sich, das Führen selbst bleibt menschlich.
- **Maschinen und Fahrzeuge zum Materialumschlag bedienen** — unverändert
  Das Bedienen der Umschlagmaschinen bleibt körperliche Arbeit — und wird eher mehr gebraucht als weniger.
- **Auf Sicherheitsvorfälle und Notfälle reagieren** — unverändert
  Das Reagieren auf Vorfälle und Notfälle bleibt unberührt — KI berührt allenfalls das Erkennen, nicht das Handeln.
- **Wald- und Naturflächen bewirtschaften** — unverändert — für diesen Beruf einzeln gemessen
  Das Bewirtschaften von Wald und Naturflächen bleibt körperliche Arbeit im Gelände, an der die heutige KI vorbeigeht.
- **Fänge und Naturerzeugnisse einholen und aufbereiten** — unverändert — für diesen Beruf einzeln gemessen
  Das Einholen und Aufbereiten von Naturerzeugnissen bleibt körperliche Arbeit, an der die heutige KI kaum ansetzt.

## Was dieser Beruf heute macht

Vom Setzling bis zum gefällten Baum: Forstarbeitskräfte kümmern sich um den Wald in allen Phasen seines Wachstums.

## Was KI verändert

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.

## Wo diese Aussage endet

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.

## Was die Studien sagen

### Personal führen, einstellen und schulen

- Die administrative Personalarbeit fällt in die höchste Expositionsstufe (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 51 (gedr. S. 48))
- KI-Exposition senkt betrieblich die Nachfrage nach Management-Skills, wobei HR-Management Teil der gemessenen Gruppe ist (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, Abschn. 4.2.1, PDF-S. 34 (gedr. S. 34))
- KI verkürzt die Einarbeitung messbar: der Schulungs-/Anlernaufwand pro neuem Mitarbeiter sinkt (Generative AI at Work (NBER Working Paper 31161), 2023 — Brynjolfsson/Li/Raymond, NBER WP 31161, Einleitung, PDF-S. 4 (gedr. S. 2))
- KI-Zugang senkt die Fluktuation neuer Mitarbeitender stark; Personalbindung ist damit direkt betroffen (Generative AI at Work (NBER Working Paper 31161), 2023 — NBER WP 31161, Abschn. 6.3, PDF-S. 28 (gedr. S. 26))
- Nutzungsindiz: Führung selbst wird kaum an KI delegiert (Anthropic Economic Index — Report "Cadences" (Juni 2026), 2026 — Anthropic Economic Index „Cadences", Juni 2026, Kap. 3 (Economic Index Survey), Absatz zur Berufsverteilung der Befragten)

### Maschinen und Fahrzeuge zum Materialumschlag bedienen

- Alle fünf ausführenden Berufe sind von der ILO gemessen und als "Not Exposed" eingestuft (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. 60–63 (gedruckt S. 57–60))
- "Not Exposed" ist bei der ILO eine gemessene Kategorie, kein Datenmangel (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table 5. GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation, PDF-S. 41 (gedruckt S. 38); ILO WP 140, Abschnitt zur Gradienten-Definition, PDF-S. 41 (gedruckt S. 38))
- Fachexperten korrigierten die Automatisierungswerte für genau diese Berufsgruppe nach unten — begründet mit physischer Manipulation (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt 3.6 (Expertenvalidierung), PDF-S. 32–33 (gedruckt S. 29–30))
- Unabhängige OECD-Messung an Stellenanzeigen: Nachfrage nach Gabelstapler-Skills steigt leicht, statt zu sinken (Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14), 2024 — OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 4.2, PDF-S. 30 (Fundstelle Zeile 1243–1248 im lokalen Volltext); wortgleiche Kurzfassung im Executive-Abschnitt, PDF-S. 10)
- Der Berufstyp gilt in der OECD-Theorie als klassischer Nutznießer des Produktivitätseffekts, nicht als Automatisierungskandidat (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, Kap. 2, PDF-S. 16 (gedruckt S. 15))

### Auf Sicherheitsvorfälle und Notfälle reagieren

- Die ausführenden Berufe sind in der ILO-Vollerhebung durchgängig „Not Exposed" (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO Working Paper 140, Table A1 „ISCO-08 occupations by exposure gradient", PDF-S. 60–62 (Zeilen 1828–1829, 1854, 1918–1919); ergänzend ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 59 und PDF-S. 60)
- „Not Exposed" heißt bei der ILO ausdrücklich: gemessen, und stabil niedrig (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedruckte S. 38), Zeile 1169; ILO WP 140, PDF-S. 41 (gedruckte S. 38), Zeile 1129)
- Zweite, methodisch unabhängige Quelle bestätigt: Protective Services zeigen wenig KI-Exposition (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, Abschnitt 2.3 „Stylized Facts about AI Job Exposure", PDF-S. 24 (gedruckte S. 22), Zeile 949)
- Der eine Berührungspunkt ist Detektion, nicht Reaktion (Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509), 2025 — Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, Abschnitt 2.3 „Stylized Facts about AI Job Exposure", PDF-S. 24 (gedruckte S. 22), Zeile 949)

### Wald- und Naturflächen bewirtschaften

- Alle ausführenden Kernberufe sind „Not Exposed". (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO Working Paper 140, Table A1 „ISCO-08 occupations by exposure gradient", PDF-S. 63 (6210, 8341), PDF-S. 64, gedruckt S. 61 (9215), PDF-S. 60 (3143), PDF-S. 58 (2132).)
- Definition der Kategorie „Not Exposed". (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41, gedruckt S. 38.)
- Unabhängige Bestätigung: Forstberufe gehören zu den am wenigsten AI-exponierten. (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, PDF-S. 15, gedruckt S. 14 (auf Basis von Lane 2024, Labour-Force-Survey-Daten).)
- Experten korrigieren die Exposition manueller Forstberufe ausdrücklich nach unten. (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschnitt zu Figure 13 / Expertenanpassung, PDF-S. 32, gedruckt S. 29.)

### Fänge und Naturerzeugnisse einholen und aufbereiten

- Alle ausführenden Berufe liegen in der niedrigsten ILO-Kategorie (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 59 (6221); PDF-S. 61 (6223, 6222); PDF-S. 62 (8160); PDF-S. 63 (7511, 6210, 6340, 9216, 6224))
- Definition der Kategorie „Not Exposed" (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41; Abschn. 8, PDF-S. 41 (gedr. S. 38) [norm.])
- Zweite, unabhängige Quelle: geringste AI-Exposition (Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60), 2026 — OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, Abschn. zu Figur 2, PDF-S. 15/16 (Datenquelle: Lane 2024, Labour-Force-Survey-basiert))
- Experten korrigieren Manual-Berufe ausdrücklich nach unten (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140), 2025 — ILO WP 140, Abschn. 5 (Adjustment), PDF-S. 32 (gedr. S. 29))

## Provenienz und Zitierhinweis

- Stand der Prüfung: 2026-07-19
- Methode: SapientShift-Tätigkeitsanalyse
- ISCO-08: 6210
- Mittlere Exposition (ILO): 0.12
- Streuung (SD, ILO): 0.05
- ILO-Stufe: Not Exposed
- Band (eigene Auswertung): unteres Fuenftel
- Vergleichsbasis: 411 Berufe

### Quellen

- [Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14)](https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/04/artificial-intelligence-and-the-changing-demand-for-skills-in-the-labour-market_861a23ea/88684e36-en.pdf) (2024), OECD Publishing, Paris
- [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
- [Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60)](https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/07/skills-in-the-ai-age_e8d8c1e6/972bd15e-en.pdf) (2026), OECD Publishing, Paris
- [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
- [Generative AI at Work (NBER Working Paper 31161)](https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf) (2023), National Bureau of Economic Research
- [Anthropic Economic Index — Report "Cadences" (Juni 2026)](https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report) (2026), Anthropic

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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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https://sapientshift.com/employee-input?rolle=forstarbeitskraefte-und-verwandte-berufe&from=beruf