Der Kern dieser Arbeit ist, aus einem Wunsch der Kundschaft ein sichtbares Ergebnis zu machen. Schneiden, Färben, Stylen – Handarbeit am Kopf eines anderen Menschen, oft nach kurzer Absprache.
Friseure schneiden und stylen Haare nach den Wünschen ihrer Kundschaft – von der klassischen Rasur bis zur neuen Frisur.
Friseure schneiden, stylen, färben, glätten und dauerwellen Haare, rasieren oder stutzen Gesichtsbehaarung und behandeln Kopfhautbeschwerden. Zu den Aufgaben gehören - (a) Schneiden, Waschen, Tönen und Wellen von Haaren; (b) Rasieren oder Stutzen von Bärten und Schnurrbärten; (c) Durchführen von Kopfhautbehandlungen; (d) Anpassen von Perücken entsprechend den Wünschen der Kunden; (e) Beraten zu Haarpflege, Schönheitsprodukten und Frisuren; (f) Stylen von Haaren zu Dreadlocks und Zöpfen sowie Anbringen von Haarverlängerungen; (g) Vereinbaren von Terminen und Entgegennahme von Zahlungen; (h) Reinigen der Arbeitsbereiche und Desinfizieren von Instrumenten. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Barbier - Haarpflegespezialist - Friseur - Hairstylist
Coiffeur · Coiffeuse · Friseur · Friseur und Perückenmacher · Friseur-Kosmetiker · Friseur-Kosmetikerin · Friseur/Friseurin · Friseurin · Friseurin und Perückenmacherin · Frisör · Frisörin · Haarpfleger · +16 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 5141.
Die Arbeit am Kunden und das Sauberhalten des Salons bleiben unverändert — verschoben hat sich nur die Terminkoordination, und die schwächer als zunächst angenommen.
Friseure 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 17 verglichenen Berufen ist nur einer weniger betroffen als dieser. Gruppe: Personenbezogene Dienstleistungen |
Ähnlich eingeordnet: Bestatter und Einbalsamierer · Feuerwehrleute · Köche
Warum die Unterschiede innerhalb dieses als kaum betroffen eingestuften Berufs auffallend groß sind, weist keine Quelle aus — die naheliegende Vermutung, dass Terminverwaltung, Beratung und Dokumentation dahinterstehen, bleibt unbelegt. Auch zur Wirkung auf die Farb-, Typ- und Bildberatung liegt bislang nichts Belastbares vor. Nach heutigem Stand also wenig betroffen, wobei diese beratenden Anteile die offene Frage bleiben.
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 eigentliche Arbeit am Menschen — schneiden, färben, beraten — zählt zu den am wenigsten berührten Tätigkeiten überhaupt; ein Betrieb mit Handarbeit am Kunden dient sogar als anschauliches unteres Ende der KI-Betroffenheit. In Bewegung gerät allein die Termin- und Veranstaltungskoordination, und selbst hier hat die Studienlage ihre frühen Schätzungen ausdrücklich nach unten korrigiert: Sehr hohe Werte für Terminplanung galten als zu optimistisch, in Wahrheit verlange diese Arbeit weiter erheblichen menschlichen Einsatz. Über zehn Länder hinweg zeigt sich dennoch ein spürbarer Rückgang der Nachfrage nach klassischen Bürofähigkeiten. Dass auch das Reinigen von Flächen und Geräten als unberührt gilt, heißt allerdings nicht, dass diese Arbeit sicher wäre — gemessen wurde nur die Software, nicht die taktile Robotik, die für Handarbeit am Kunden der eigentlich entscheidende Weg wäre.
Die körperliche Reinigungsarbeit bleibt, die Rolle der Robotik ist noch offen.
Das Reinigen von Räumen, Flächen und Fahrzeugen lebt vom körperlichen Tun, und genau daran stößt die heutige KI an ihre Grenze: Systeme für Text und Bild haben auf diese physische Arbeit keinen Zugriff. Gleich drei unabhängige Untersuchungen ordnen die Reinigungsberufe übereinstimmend ganz unten bei der KI-Betroffenheit ein. Ob Robotik großflächige Bodenreinigung künftig übernimmt und sich die Tätigkeit stärker zu Nacharbeit, Kontrolle und Gerätebetreuung verschiebt, ist eine begründete Vermutung, aber noch nicht belegt.
Das Abstimmen von Terminen und Reisen bekommt viel Unterstützung, ganz abnehmen kann die KI es aber noch nicht.
KI hilft beim Planen von Terminen, beim Zusammenstellen von Reisen und beim Organisieren von Veranstaltungen spürbar mit — frühere Erwartungen, sie könne solche Aufgaben vollständig übernehmen, haben sich als zu optimistisch erwiesen, weil weiterhin viel menschliche Abstimmung nötig bleibt. Zugleich geht die Nachfrage nach klassischen Büro- und Sekretariatsaufgaben zurück, und Arbeitgeber rechnen gerade in diesen Rollen mit spürbarem Rückgang. Das Koordinieren verschiebt sich damit vom reinen Verwalten hin zum Steuern der Fälle, die nicht glattlaufen.
Das Pflegen und Behandeln von Körper und Haaren bleibt Arbeit am Menschen, an der die KI kaum ansetzt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Pflegen und Behandeln von Körper und Haaren geschieht unmittelbar am Menschen und mit den Händen. Genau solche Tätigkeiten führen die Untersuchungen als am wenigsten von KI berührt — Friseur- und Kosmetikarbeit steht dort regelmäßig als Beispiel für die niedrigste Berührung, in einer Auswertung dient ein Nagelstudio sogar als Gegenpol zur stark betroffenen Büroarbeit. Dass die heutige KI hier kaum ansetzt, liegt an genau dieser Nähe und dem handwerklichen Geschick — beides bleibt an den Menschen gebunden.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Friseure (ISCO 5141) · 5141
Not Exposed 9112 Cleaners and Helpers in Offices, Hotels and Other Establishments 0.12 0.02 / Not Exposed 9123 Window Cleaners 0.11 0.03 / Not Exposed 9129 Other Cleaning Workers 0.1 0.01 / Not Exposed 7133 Building Structure Cleaners 0.09 0.01 / Not Exposed 9122 Vehicle Cleaners 0.09 0.01 / Not Exposed 9111 Domestic Cleaners and Helpers 0.14 0.08 / Not Exposed 9613 Sweepers and Related Labourers 0.09 0.03 / Minimal Exposure 5153 Building Caretakers 0.27 0.16 / Not Exposed 5151 Cleaning and Housekeeping Supervisors in Offices, Hotels and Other Establishments 0.22 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. / 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. / These technologies excel in tasks involving data processing, language understanding, and information generation but do not possess capabilities for physical task execution / the highest exposure to GenAI is typically observed among groups with the largest share of tasks of cognitive nature and it declines with tasks of physical nature, which are more prominent among occupational groups 4-9
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. Therefore, high-skill, white collar occupations are the ones most exposed to recent progress in AI.
Table A.2: Top and bottom 25 occupations by average AI exposure — 25 Most Exposed Occupations | 25 Least Exposed Occupations […] Maids and Housekeeping Cleaners […] Janitors and Cleaners / These rankings are based on the computed AI exposure scores, which leverage task-level similarities between AI applications and occupational descriptions.
Gradient 3 4120 Secretaries (general) 0.58 0.1 / Gradient 3 4226 Receptionists (general) 0.57 0.17 / Gradient 3 4221 Travel Consultants and Clerks 0.56 0.07 / Gradient 3 3343 Administrative and Executive Secretaries 0.54 0.14 / Gradient 3 4224 Hotel Receptionists 0.51 0.07 / Gradient 2 3332 Conference and Event Planners 0.48 0.14 / Gradient 2 3341 Office Supervisors 0.43 0.11
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.
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 (Figure 4.3, Panel B). […] The most frequently demanded skills in clerical tasks are administrative support and record keeping, and this subgrouping includes the use of general office tools as well.
By contrast, respondents expect the fastest-declining roles to include various clerical roles, such as Cashiers and Ticket Clerks, alongside Administrative Assistants and Executive Secretaries, Printing Workers, and Accountants and Auditors. Broadening digital access, AI and information processing technologies, and robots and autonomous systems are the primary drivers for this decline. Aging and declining working-age populations and slower economic growth also contribute to the decline in clerical roles.
Not Exposed 5141 Hairdressers 0.17 0.18
Not Exposed 5142 Beauticians and Related Workers 0.18 0.19
Alternatively, it is the difference in AI exposure of a nail salon staffed primarily with manicurists and a law office that mostly employs legal secretaries and clerks.
Die Arbeit am Kunden und das Reinigen des Salons sind unverändert gemessen, verschoben hat sich nur die Terminkoordination — und zwar nach der ILO-eigenen Korrektur weniger stark als 2023 angenommen.
Für 5141 Hairdressers weist die ILO 0,17 als Expositionsmittelwert bei einer Streuung von 0,18 aus und ordnet den Beruf der untersten Kategorie „Not Exposed" zu; selbst μ + σ = 0,35 bleibt unter der Schwelle von 0,4 für die nächsthöhere Stufe, und die OECD verwendet unabhängig davon einen mit Maniküre-Fachkräften besetzten Betrieb als anschauliches unteres Ende der betrieblichen KI-Expositionsverteilung. Verändert ist an dieser Rolle die Termin- und Veranstaltungskoordination — allerdings nur auf Tätigkeitsebene belegt, denn die Messwerte stammen von den koordinierenden Kernberufen (4120 Secretaries 0,58; 4226 Receptionists 0,57; 4224 Hotel Receptionists 0,51, alle Gradient 3), und die ILO hat ihre eigenen Scores für „scheduling appointments" gegenüber 2023 ausdrücklich nach unten korrigiert: Werte bis 0,9 seien „an overly optimistic assessment of full automation potential", tatsächlich erforderten diese Aufgaben „substantial human effort"; ergänzend misst die OECD über zehn Länder hinweg einen Rückgang der betrieblichen Nachfrage nach clerical skills um gut 2 Prozentpunkte je Standardabweichung KI-Exposition. Das Reinigen der Flächen und Geräte fällt in dieselbe Kategorie wie die Kerntätigkeit — 9112 liegt bei 0,12 mit einer Streuung von nur 0,02 —, was ausdrücklich nicht bedeutet, dass diese Arbeit automatisierungssicher wäre: Gemessen wurde ausschließlich generative KI, und genau der für Handarbeit am Kunden relevante Pfad, taktile Manipulator-Robotik, wird von keiner Korpusquelle erfasst.
Welche Teilaufgaben die für einen „Not Exposed"-Beruf auffällig hohe Streuung von 0,18 erzeugen, weist keine Quelle aus — die naheliegende Vermutung Terminverwaltung, Beratung und Dokumentation bleibt unbelegt; zur Wirkung auf Farb-, Typ- und Bildberatung liegt keine Quelle vor.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Friseure allgemein — mit Tätigkeiten wie „Räume, Flächen und Fahrzeuge reinigen“ oder „Termine, Reisen und Veranstaltungen koordinieren“.
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): Friseure — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/friseure-5141
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0